MCP Apps (SEP-1865) erweitern das Model Context Protocol, sodass KI-Agenten vollständige HTML/CSS/JavaScript-Oberflächen statt reinem Text zurückgeben können. Gemeinsam von Anthropic und OpenAI entwickelt, verwandeln sie Chat-Fenster in Anwendungsplattformen mit Sandbox-Iframes, bidirektionalem JSON-RPC und 10 Launch-Partnern wie Figma, Slack und Salesforce.
Ein Reversibility Check zwingt einen KI-Agenten vor jeder Aktion zu einer Frage: Lässt sich das rückgängig machen? Das Muster klassifiziert Aktionen in Stufen (schreibgeschützt, umkehrbar, kompensierbar, unumkehrbar) und wendet unterschiedliche Sicherheitsprotokolle an. IBMs STRATUS-System übertraf mit diesem Ansatz bestehende Systeme um 150%. Dieser Beitrag behandelt das Muster, die Rework-Schleifen, die es verhindert, und die konkrete Implementierung mit LangGraph, Strands SDK und Saga-Rollbacks.
Salesforce hat bei den Q4-FY2026-Ergebnissen die Agentic Work Unit (AWU) vorgestellt: 2,4 Milliarden erledigte Aufgaben über Agentforce und Slack. Die Metrik zählt einzelne Agent-Aktionen wie CRM-Updates, Workflow-Auslösungen oder Ticket-Lösungen. Analysten kritisieren, dass AWU Aktivität misst, nicht Ergebnisqualität. Was die Metrik für DACH-Unternehmen bedeutet, wo sie nützt und wo sie in die Irre führt.
Anthropic hat Forschungspartnerschaften mit dem Allen Institute und dem Howard Hughes Medical Institute geschlossen, um Claude-KI-Agenten direkt in biowissenschaftliche Labore zu integrieren. Parallel dazu verwandelt das Open-Source-Framework Theorizer 13.744 wissenschaftliche Paper in 2.856 strukturierte, überprüfbare Theorien. Das ist kein AlphaFold für die Biologie. Es geht um die 80% der Forschungsarbeit, die aus Datenaufbereitung, Literaturrecherche und Experimentkoordination besteht.
81% der B2B-Käufer haben ihren Favoriten gewählt, bevor sie den Vertrieb kontaktieren. Intent Signals identifizieren diese Käufer während der anonymen Recherchephase. So funktioniert die Technologie, was sie kostet und warum die meisten Teams den ROI nicht erreichen.
Anthropic hat seinen 2026 Agentic Coding Trends Report veröffentlicht und identifiziert acht Verschiebungen in den Bereichen Foundation, Capability und Impact. Entwickler nutzen KI in 60% ihrer Arbeit, delegieren aber unter 20% vollständig. TELUS sparte 500.000 Stunden. Rakuten verkürzte die Feature-Lieferung von 24 auf 5 Tage. Die Ehrlichkeit des Reports über Delegationsgrenzen macht die Produktionsdaten glaubwürdiger als die meisten Vendor-Whitepapers.
Function Calling und MCP sind keine Konkurrenten. Function Calling ist die Methode, mit der ein LLM entscheidet, welches Tool aufgerufen werden soll. MCP ist die Infrastruktur, die diesen Aufruf portabel über Modelle und Anwendungen hinweg macht. Eines erzeugt die Absicht, das andere übernimmt die Ausführung. Hier ist der praktische Entscheidungsrahmen.
Ein Prüfbericht des New Yorker Comptrollers hat das Versagen bei der Durchsetzung des KI-Einstellungsgesetzes offengelegt. Jetzt ermittelt die Aufsichtsbehörde proaktiv und verhängt echte Strafen. Eine Personalvermittlung zahlte bereits 18.000 Dollar für einen einzigen nicht geprüften KI-Lebenslauf-Filter. Was sich geändert hat, wie Strafen eskalieren und was HR-Teams mit KI-Tools sofort tun sollten.
Schatten-KI-Agenten sind nicht die nächste Version von Schatten-IT. Sie sind autonome Programme, die eigenständig Unternehmenssysteme abfragen, Daten verarbeiten und Aktionen verketten, ohne dass die IT-Abteilung davon weiß. 49% der Mitarbeiter nutzen bereits unautorisierte KI-Tools, und die durchschnittlichen Kosten liegen bei 412.000 Dollar pro Jahr. Dieser Beitrag analysiert, warum Schatten-KI grundsätzlich anders ist, warum Erkennung scheitert und welche Maßnahmen tatsächlich wirken.
Amazon hat 200 Milliarden Dollar Capex für 2026 angekündigt. Google folgte mit 175 Milliarden. Meta nannte 115 bis 135 Milliarden. Microsoft liegt bei 120 Milliarden oder mehr. Zusammen investieren die vier größten Hyperscaler rund 650 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur, fast das Doppelte von 2025. Der Großteil fließt in Rechenzentren, GPUs und Netzwerke. Dieser Beitrag analysiert, wohin das Geld fließt, warum Inferenz-Workloads der eigentliche Treiber sind und was diese Investitionswelle für Unternehmen bedeutet, die KI-Agenten aufbauen.