Stell Dir vor, Du setzt mit einem KI-Agenten eine App um. Nach wenigen Tagen steht eine brauchbare Version, Du hast sie getestet, die letzten Fehler beseitigt und alles für die Veröffentlichung vorbereitet. Dann reichst Du sie ein. Und wartest. Unter Umständen länger, als die eigentliche Entwicklung gedauert hat.

Genau an solchen Übergängen wird gerade etwas sichtbar, das mich an der ganzen KI-Diskussion zunehmend beschäftigt: Wir können einzelne Arbeitsschritte enorm beschleunigen. Der Prozess drumherum lebt deshalb noch lange nicht im selben Tempo.

Bei Apple lässt sich diese Spannung derzeit gut beobachten. In den Entwicklerforen berichten Menschen von mehreren Wochen Wartezeit. Ein auf Reddit geschilderter Fall liegt bei fast einem Monat, ohne dass die App überhaupt den Status „In Review“ erreicht hätte. Andere berichten gleichzeitig von Freigaben innerhalb weniger Stunden. Vier Wochen sind also keine allgemeine Reviewdauer, aber als Erfahrung einzelner Entwickler durchaus dokumentiert. (Apple-Forum, Reddit)

Auf Apples eigener App-Review-Seite steht, dass typischerweise mindestens 50 Prozent der Einreichungen in weniger als 24 Stunden und 90 Prozent in weniger als 48 Stunden geprüft werden. Eine garantierte Höchstfrist ist das nicht. Trotzdem kann ich gut verstehen, dass jemand nach drei Wochen vor einem unveränderten Status sitzt und sich fragt, ob seine App irgendwo hinter einen digitalen Schrank gefallen ist.

The Register griff die Verzögerungen am 22. Oktober 2026 auf und verwies dabei auf Berichte über einen wachsenden Zustrom KI-unterstützt entwickelter Apps. Apple erklärte am 27. Oktober, das Prüfverfahren mit dem Wachstum weiterzuentwickeln und an einheitlichen Anforderungen für Qualität, Datenschutz und Sicherheit festzuhalten. Welchen Anteil KI an den Verzögerungen hat, lässt sich daraus nicht beziffern.

Für mich ist dieser Stau vor allem ein anschaulicher Ausgangspunkt für eine größere Frage: Was passiert, wenn die Herstellung viel schneller wächst als die Fähigkeit, das Hergestellte zu prüfen und in die Welt zu bringen?

Denn eine App in der Warteschlange hilft ihren späteren Nutzern erst einmal genauso wenig wie ein fertiger Bugfix, der noch auf eine Freigabe wartet.

Die eingebaute Pause verschwindet

Viele Abläufe tragen eine ziemlich menschliche Annahme in sich: Bevor jemand Arbeit bei mir ablädt, musste er selbst erst einmal Arbeit hineinstecken.

Ein Antrag musste formuliert werden. Ein Angebot kalkuliert. Eine Bewerbung angepasst. Eine Änderung programmiert. Das hat den Zustrom begrenzt, oft ganz ohne ausdrückliches Limit. Dazu kamen Feierabend, Wochenende und die schlichte Tatsache, dass ein Mensch nur an begrenzt vielen Dingen gleichzeitig arbeiten kann.

Diese Begrenzung war nicht unbedingt gerecht oder sinnvoll. Sie hat auch gute Ideen verhindert und Menschen ausgeschlossen, denen Zeit, Geld oder Fachwissen fehlten. Aber sie war Teil der Bedingungen, unter denen die nachgelagerten Prozesse funktioniert haben.

Ein entsprechend eingerichteter Agent verändert diese Bedingungen. Er kann parallel vorbereiten, Varianten erzeugen und Vorgänge anstoßen, während auf der anderen Seite weiterhin dieselben Menschen mit denselben Entscheidungsbefugnissen sitzen. Auch wo schon Software prüft, müssen deren Kapazität, Regeln und Fehlerbehandlung zum neuen Zustrom passen.

Das lässt sich an einem frei erfundenen Beispiel zeigen: Ein Team kann pro Arbeitstag 100 vergleichbare Vorgänge bearbeiten. Bisher kommen 80 an. Nach der Automatisierung der Vorbereitung sind es 240. Bei unveränderter Kapazität bleiben jeden Tag 140 zusätzlich liegen. Nach zehn Arbeitstagen sind das 1.400 Vorgänge Rückstand. Vierzehn volle Tage Arbeit, selbst wenn ab sofort überhaupt nichts Neues mehr käme.

Von außen sieht man vielleicht nur, dass plötzlich alles länger dauert. Dabei kann das Team genauso sorgfältig und schnell arbeiten wie vorher.

Die Beschleunigung am Anfang hat einen Engpass weiter hinten offengelegt.

Dafür müssen die zusätzlichen Einreichungen nicht einmal schlecht sein. Auch 240 gute Anträge passen nicht durch eine Prüfung, die 100 schafft. Natürlich helfen bessere Modelle, wenn sie Fehler vermeiden oder die Prüfung erleichtern. Sie lösen aber nicht automatisch das Mengenproblem.

Und manchmal sitzt die Grenze noch hinter der Freigabe: Ein Agent kann einen Werkstattauftrag vorbereiten. Die Maschine, das Ersatzteil und der Mensch, der die Reparatur ausführt, müssen trotzdem verfügbar sein. Zwischen „Aufgabe angelegt“ und „Problem gelöst“ liegt eine ganze Welt.

Die gesparte Arbeit landet bei jemand anderem

Besonders interessant finde ich in diesem Zusammenhang die Entwicklung beim Open-Source-Projekt curl. Daniel Stenberg beschrieb im Juli 2025, wie unbrauchbare Sicherheitsmeldungen das Team belasteten. An der Prüfung eines Reports seien mehrere Personen beteiligt, jeweils teilweise über Stunden.

Im Oktober 2026 beschrieb er eine veränderte Lage: Die erfundenen KI-Meldungen seien seit dem Frühjahr praktisch verschwunden. Die Herausforderung bestehe inzwischen aus einem hohen Volumen überwiegend korrekter Meldungen. Darunter echte Fehler und Sicherheitslücken, die das Projekt ernst nehmen müsse.

Gerade diese Entwicklung finde ich bemerkenswert. Bessere Ergebnisse können zusätzliche sinnvolle Arbeit sichtbar machen. Sie müssen anschließend eingeordnet, behoben, getestet und ausgeliefert werden. Das ist ein Gewinn für die Sicherheit, sobald diese Arbeit tatsächlich erledigt wird. Bis dahin braucht sie erst einmal Kapazität.

Dasselbe Grundproblem kann im ganz normalen Büro entstehen. Wenn ich mir zehn ausgearbeitete Vorschläge erstellen lasse und alle zur Entscheidung weiterreiche, habe ich mir möglicherweise viel Zeit gespart. Die Kollegin, die sie vergleichen soll, bekommt dafür zehn Vorschläge auf den Tisch.

Auf meiner Seite sieht das nach einem Produktivitätsgewinn aus. Auf ihrer Seite ein voller Nachmittag.

Wie viel wir insgesamt gewonnen haben, hängt davon ab, ob meine zusätzliche Auswahl ihre Entscheidung verbessert oder sie einfach nur mehr lesen muss. Das wird in einer Kennzahl wie „erstellte Dokumente“ ziemlich zuverlässig unsichtbar.

Dazu kommt, dass ein sauber formulierter Text sehr fertig wirken kann. Eine ausführliche Begründung, eine ordentliche Tabelle, ein paar überzeugende Fachbegriffe. Alles da. Ob die Annahmen stimmen, ob wichtige Informationen fehlen und ob der Vorschlag zum eigentlichen Ziel passt, muss trotzdem jemand herausfinden.

An dieser Stelle fällt dann gerne der Satz: Es schaut ja noch ein Mensch drüber.

Ich finde diesen Satz nur dann beruhigend, wenn dieser Mensch dafür auch Zeit, Wissen und Entscheidungsfreiheit hat. Wer zwischen zwei Terminen eine lange Liste von Freigaben abarbeiten soll, kann leicht zum letzten Klick im Ablauf werden. Der Name steht anschließend im Protokoll. Ob noch eine ernsthafte Prüfung möglich war, ist eine andere Frage.

Es wäre ziemlich unfair, diesen Menschen hinterher vorzuwerfen, sie seien für die neue Arbeitswelt zu langsam. Wir haben ihnen unter Umständen einfach wesentlich mehr Verantwortung pro Stunde hingestellt.

Manche Entscheidungen lassen sich außerdem nicht dadurch erledigen, dass der Agent schneller weiterarbeitet. Wenn zwei Abteilungen unterschiedliche Ziele verfolgen, braucht es eine Entscheidung darüber, welches Ziel Vorrang hat. Wenn ein Auftrag Geld kosten darf, muss klar sein, wer diesen Rahmen festlegt. Ein unklarer Auftrag wird durch zusätzliche Ausführung nur schneller folgenreich.

Währenddessen produziert das Warten selbst neue Arbeit. Jemand fragt nach. Öffnet ein zweites Ticket. Versucht es erneut. Ein Agent, der auf ausbleibende Antworten mit weiteren Aktionen reagiert, kann diese Schleife besonders ausdauernd betreiben. Dann muss die überlastete Stelle zusätzlich erklären, sortieren und Duplikate erkennen.

Und während Version eins noch geprüft wird, entstehen Version zwei bis fünf. Eine Rückfrage bezieht sich auf einen inzwischen überholten Stand. Eine Freigabe passt nicht mehr zur letzten Änderung. Eine Neueinreichung kann bereits geleistete Prüfarbeit entwerten. Je schneller wir auf einer Seite weiterbauen, desto wichtiger wird die unspektakuläre Frage, welcher Stand eigentlich gerade verbindlich ist.

Genau deshalb halte ich „Dann automatisieren wir eben die Prüfung auch“ für einen Anfang, aber noch nicht für eine vollständige Antwort. Wir brauchen außerdem klare Zuständigkeiten, verlässliche Zustände und eine Begrenzung dessen, was gleichzeitig unterwegs ist.

Was wir aus diesem Stau machen

Ich kann mir eine ziemlich erfreuliche Entwicklung vorstellen. Wir nehmen die neue Geschwindigkeit zum Anlass, Abläufe tatsächlich umzubauen.

Ein Agent bekommt vor der Einreichung klare, maschinenlesbare Anforderungen. Fehlende Angaben fallen sofort auf. Nachweise lassen sich nachvollziehen. Änderungen mit klar begrenzten Auswirkungen könnten gezielt geprüft werden, ohne jeden unveränderten Teil erneut vollständig zu bewerten. Ein System meldet eindeutig zurück, dass ein Vorgang angekommen ist, welcher Stand geprüft wird und ob überhaupt eine weitere Aktion nötig ist.

Das klingt erst einmal weniger aufregend als ein Agent, der selbstständig eine komplette Anwendung baut. Für einen funktionierenden Alltag könnte es mindestens genauso wichtig sein.

Auch die Arbeit des Agenten müsste weiter reichen als bis zum Absenden. Er könnte Vorschläge vergleichen, Ungeeignetes verwerfen, Unsicherheiten sichtbar machen und ein Ergebnis so vorbereiten, dass jemand anderes es mit vertretbarem Aufwand beurteilen kann. Eine gute Übergabe wäre dann ein Teil seiner Leistung.

Für Menschen bliebe mehr Zeit für Entscheidungen, die Urteilskraft brauchen. Dort müsste man ihnen allerdings auch erlauben, Rückfragen zu stellen, einen Vorgang zu stoppen oder eine Vorgabe zu ändern. Wer Verantwortung tragen soll, braucht Einfluss auf das Geschehen.

In dieser Zukunft könnte KI ihre Stärke bis zum Ende des Prozesses ausspielen. Kleine Teams könnten Ideen umsetzen und tatsächlich veröffentlichen. Ein sinnvoller Antrag würde an weniger formalen Kleinigkeiten scheitern. Ein gefundener Fehler könnte schneller bei einem geprüften Fix ankommen. Der Nutzen würde bei den Menschen landen, für die die Arbeit ursprünglich gedacht war.

Es gibt allerdings eine zweite Entwicklung, die ich mir genauso gut vorstellen kann.

Wir automatisieren vor allem das Einreichen und das Abwehren. Ein Agent produziert Anträge. Ein anderer sortiert sie aus. Darauf folgen automatisch formulierte Einsprüche, neue Begründungen und weitere Varianten. Alle Beteiligten optimieren ihre jeweilige Seite. Der Aufwand des Gesamtsystems steigt.

Irgendwann wird der Zugang begrenzt. Denkbar wären knappe Kontingente, zusätzliche Gebühren oder bevorzugte Wege für große Kunden. Damit ließe sich ein überlasteter Prozess zunächst entlasten. Gleichzeitig könnten ausgerechnet diejenigen zurückfallen, denen KI den Einstieg gerade erleichtert hat.

Die App zu bauen wäre dann günstig. Eine faire Chance auf Prüfung und Sichtbarkeit zu bekommen, wäre der teure Teil.

Für mich wäre das eine ziemlich bittere Wendung. Wir versprechen mehr Menschen die Möglichkeit, etwas Eigenes zu schaffen, und errichten anschließend neue Hürden vor der Veröffentlichung. Wer den Zugang kontrolliert, bekäme noch mehr Einfluss darauf, welche Ideen überhaupt ankommen.

Man müsste dafür nicht einmal schlechte Absichten unterstellen. Einzelne Entscheidungen können aus Sicht eines überlasteten Betreibers vernünftig sein und zusammen trotzdem zu einem deutlich weniger offenen System führen.

Ich vermute, der Alltag wird zunächst irgendwo dazwischen liegen. Manche Abläufe werden viel besser. Standardfälle könnten in Minuten erledigt sein, während ungewöhnliche Fälle weiterhin tagelang warten. Ein vertrautes Muster lässt sich gut automatisieren. Eine neue Idee, ein widersprüchlicher Antrag oder eine Situation, die in keine vorhandene Kategorie passt, braucht mehr Aufmerksamkeit.

Gerade deshalb sollte man sich von einer beeindruckenden durchschnittlichen Bearbeitungszeit nicht zu schnell beruhigen lassen. Wenn die einfachen Fälle sofort durchlaufen, kann der Durchschnitt hervorragend aussehen, obwohl diejenigen mit einem berechtigten Sonderfall kaum noch jemanden erreichen.

Und für die Menschen auf der anderen Seite entsteht ebenfalls eine anspruchsvolle Arbeitswelt. Wenn Maschinen die Routine übernehmen, bleiben ihnen womöglich fast nur noch schwierige Entscheidungen, Konflikte und Ausnahmen. Diese Arbeit braucht Konzentration und Erfahrung. Sie lässt sich schlecht den ganzen Tag ohne Unterbrechung aneinanderreihen.

Eine vernünftige Mischform müsste dafür bewusst Platz lassen: für nachvollziehbare Entscheidungen, erreichbare Ansprechpartner und die Möglichkeit, eine automatische Ablehnung ernsthaft überprüfen zu lassen. Gleichzeitig brauchen Agenten Grenzen für Wiederholungen und parallele Vorgänge. Zu einer brauchbaren Automatisierung gehört auch, eine Warteschlange respektieren zu können.

Ich glaube deshalb, dass wir unseren Blick auf Produktivität verschieben müssen. Mich interessiert weniger, wie viele Aufgaben ein Agent begonnen oder wie viele Seiten er geschrieben hat. Ich möchte wissen, wie viel brauchbare Arbeit am Ende tatsächlich abgeschlossen wurde, wie viel Nacharbeit sie erzeugt hat und wer dafür seine Zeit aufbringen musste.

Daraus folgt auch eine unangenehme Frage für Unternehmen: Wenn eine Abteilung mit KI zehnmal mehr zuliefert, wer hat dafür gesorgt, dass der Rest damit umgehen kann?

Eine Antwort darauf sollte schon zur Einführung gehören. Ebenso die Frage, welche Freigabe einen echten Zweck erfüllt und welche nur noch existiert, weil sie irgendwann einmal eingerichtet wurde. Es wäre schade, wenn wir den alten Formularweg mit enormem Aufwand immer schneller bedienen, obwohl ein Teil davon längst entfallen könnte.

Die neue Geschwindigkeit eröffnet dafür eine Chance. Sie zwingt uns, genauer hinzuschauen, wo Qualität entsteht, wo Verantwortung hingehört und wo wir seit Jahren einfach nur warten.

Am Ende wünsche ich mir von KI vor allem, dass mehr gute Ideen bei den Menschen ankommen. Dafür muss der gesamte Weg funktionieren.

Sonst sitzen wir mit den schnellsten Werkzeugen, die wir je hatten, vor einem sehr vertrauten Bildschirm.

Und lesen: „Waiting for Review“.