OpenClaw und Co.: Chancen, Risiken, und ja, auch etwas creepy

Sandro Parissenti
vor 2 Tagen
4 Min. Lesezeit

Kurz gesagt: Wir erleben gerade den Sprung von „Antwort‑KI“ zu Agenten, die eigenständig handeln. Das eröffnet enorme Chancen, birgt reale Risiken und fühlt sich an manchen Stellen unheimlich an. Mit klaren Regeln, technischen Guardrails und kleinen Piloten lässt sich der Nutzen pragmatisch, sicher und messbar heben.

Was hier anders ist

In den letzten Wochen sorgte „OpenClaw“ für Aufsehen. Kernidee: Ein Agent, der ohne Aufsicht Aufgaben erledigt, Tools nachlädt, Workflows baut und sich mit Diensten verbindet. Nicht nur auf Zuruf, sondern proaktiv und rund um die Uhr.Der Name wechselte nach einem Disput mit Anthropic zu „OpenClaw“. Laut Entwickler Peter Steinberger wurde der neue Name sogar bei Sam Altman „abgesegnet“. Ob man die Anekdote mag oder nicht: Die Richtung ist entscheidend.

Was die Community berichtet (Auswahl):

Ein Agent liest über Nacht E‑Mails, baut ein CRM, fixt Bugs, schlägt Inhalte vor, erzeugt Medien und richtet sich eigenständig Telefonbenachrichtigungen ein (z. B. über Twilio und OpenAI‑APIs).
Schichtplanung im Kleingewerbe: Erinnern, Rückmeldungen sammeln, Plan generieren, Kalender aktualisieren, fertig.
24/7‑Kundenservice: Dialoge auswerten, unzufriedene Kundinnen und Kunden proaktiv anschreiben, Report versenden.
Autonome Tool‑Nutzung: Audioformat erkennen, FFmpeg nachinstallieren, transkribieren, antworten – ohne expliziten Auftrag.

Unser Take: Das ist nicht einfach ein Tool, das Antworten formuliert. Das wirkt wie ein Kollege, der nie schläft, viel weiss, vieles kann und sich im Zweifel selbst neue Skills beibringt.

Ja, Chancen. Ja, Risiken. Und ja, es wirkt creepy.

Chancen

Tempo: Routine‑Abläufe laufen weiter, auch wenn niemand eingeloggt ist.
Qualität: Wiederholbare Workflows, automatische Protokolle und Nachweise.
Skalierung: Von Einzelperson zu „Agent‑Team“, das parallel arbeitet.

Risiken

Rechte und Reichweite: Zu grosse Berechtigungen führen zu echten Schäden.
Kosten: Endlosschleifen, unnötige API‑Calls, unkontrollierte Aktionen.
Compliance: Datenabfluss, unklare Verantwortlichkeit, fehlende Logs.
UX‑Creepiness: Ein System handelt von sich aus, das fühlt sich neu an.

Unser Grundsatz: Panik nein, Sicherheit ja. Mit Guardrails wird das beherrschbar.

Ersteinsatz: Wo Agenten in Verwaltung und KMU sinnvolle Wirkung entfalten

Service & Frontoffice: Anfragen vorsortieren, Antworten vorbereiten, Eskalationen kennzeichnen, Wissensartikel vorschlagen.
Backoffice & Planung: Schichtpläne, Terminserien, Erinnerungen, Wiedervorlagen, Kalenderpflege.
Qualität & Compliance: Dokumente prüfen, Lücken markieren, Checklisten abarbeiten, Nachweise sammeln.
Kommunikation: Protokolle, Zusammenfassungen, GL‑Briefings, redaktionelle Routinen.

Hinweis: Für „Human‑in‑the‑Loop“‑Einstiege eignen sich z. B. Claude Cowork (von Anthropic) oder klassische Chat‑Assistenten wie OpenAI ChatGPT, bevor man voll autonome Läufe zulässt.

Sicherheits‑Setup: 12 Guardrails, die wir empfehlen

Identität & Rechte

Separater System‑User pro Agent, nie persönliches Konto.
Least Privilege: nur genau die Zugriffe, die der Flow braucht.
Scopes & Sandboxes: getrennte Datenräume, keine Global‑Rechte.

Technik & Betrieb4) API‑Keys rotieren, kurze Laufzeiten, per Secret‑Store verwalten.5) Allowlist für Tools, Ziele, Domains. Keine offenen Internet‑Schleifen.6) Ressourcen‑Limits: Zeit, Requests, Kosten. „Brake pedal“ inklusive.7) Activity‑Journal: Jede Aktion wird geloggt (Zeit, Parameter, Ergebnis).8) Kill‑Switch: Sofort stoppen, wenn Regeln verletzt sind.9) Staging zuerst: neue Fähigkeiten erst im Test, dann in Produktion.

Governance10) Policy light: Was ist erlaubt, was nicht, wie wird gekennzeichnet.11) 4‑Augen‑Prinzip für externe Veröffentlichungen oder Kundenschreiben.12) Review‑Rhythmus: wöchentlich Ausreisser, Kosten und Fehlerbilder prüfen.

14‑Tage‑Pilot: Von „spannend“ zu „wirksam“

Tag 1–2: Scope & KonventionenUse Case auswählen, Datenklassen und Freigaben definieren, Abschluss‑Signal festlegen.

Tag 3–5: Flow designenTrigger, Schritte, Grenzen, Messpunkte (Zeit, Fehler, Zufriedenheit). Ein Agent, ein Prozess.

Tag 6–9: Bauen & testenSandbox, Testdaten, Logs prüfen, Off‑By‑Default starten, dann konkrete Fenster erlauben.

Tag 10–12: Betrieb in kleinBegrenztes Zeitfenster, klare Eskalationswege, Kosten‑Limits, Kill‑Switch aktiv.

Tag 13–14: ReviewVorher/Nachher, Kosten‑Nutzung, Fehlerbilder, Entscheidung: erweitern, anpassen oder stoppen.

Forschungsspielplatz oder Zukunftsvorschau? Ein Blick auf „Moltbook“

„Moltbook“ wird als „Reddit für Bots“ beschrieben: Agenten posten, diskutieren, „philosophieren“, bilden Rollen und sogar „Religionen“. Medien wie TechCrunch, The Verge oder Forbes greifen das Thema auf, prominente Stimmen wie Andrej Karpathy kommentieren.Unsere Lesart: Unterhaltung, Experiment, ein Stück Zukunfts‑Soziologie. Für den Alltag zählt vor allem, dass Agenten‑Ökosysteme entstehen – mit eigenen Dynamiken. Darauf sollte man vorbereitet sein.

Discovery‑Fragen für deine nächste Teams‑Sitzung

Welche drei Aufgaben sollen in 30–60 Tagen spürbar schneller gehen und woran messen wir das.
Welche Datenquellen darf ein Agent nutzen, welche nie. Wer vergibt Rechte.
Welche Grenzen gelten: Zeit, Zielsysteme, Kosten, Kommunikationskanäle.
Wie kennzeichnen wir Agent‑Beiträge, wie läuft der Faktencheck.
Wann stoppen wir: Was löst den Kill‑Switch aus, wer darf ihn drücken.
Was ist Plan B: Wenn der Agent ausfällt, wie läuft der Prozess weiter.

Fazit

Chancen: sehr hoch. Risiken: real, aber beherrschbar. Creepy‑Moment: gehört ehrlich benannt, verliert aber Schrecken mit klaren Regeln und guter Hygiene. Wer heute Konventionen, Guardrails und kleine Piloten etabliert, lernt schnell – und baut ein Fundament, das bei jedem nächsten Framework trägt.