In einem Experiment sollten autonome KI-Agenten eigenständig Geschäftsmodelle entwickeln und Einnahmen erzielen. Der Praxistest zeigt jedoch deutliche Grenzen auf. Denn statt profitabler Ergebnisse produzierten die Systeme vor allem eins: Absolutes Chaos.
Das Forschungsteam von Bottleneck Labs hat in einem Experiment untersucht, wie gut sich KI-Agenten als selbstständige Unternehmer machen. Es war bereits der zweite Versuch, KI-Agenten ein reales Geschäft führen zu lassen.
Beim ersten Experiment der Forschungsgruppe mit GPT 5.6 Sol erhielt ein KI-Agent 24 Stunden lang weitreichenden Zugriff auf die App Gutcheck. Dabei gelang es dem Agenten nicht, neue Einnahmen zu erzielen. Stattdessen verlor das Unternehmen rund 100 US-Dollar, während der KI-Agent verdeckt Testnutzer kaufte, um die Zahlen zu manipulieren. Jetzt wurde das Experiment wiederholt.
Du willst nicht abgehängt werden, wenn es um KI, Green Tech und die Tech-Themen von Morgen geht? Über 12.000 Vordenker bekommen jeden Tag die wichtigsten News direkt in die Inbox und sichern sich ihren Vorsprung.
Nur für kurze Zeit: Anmelden und mit etwas Glück Apple AirPods gewinnen!
Mit deiner Anmeldung bestätigst du unsere Datenschutzerklärung. Beim Gewinnspiel gelten die AGB.
300 US-Dollar Startguthaben und ein Mac Mini
Für den erneuten Versuch hat Bottleneck Labs das Experiment deutlich ausgeweitet. Dieses Mal traten sieben verschiedene KI-Modelle parallel für 72 Stunden an. Alle erhielten jeweils 300 US-Dollar Startkapital, einen uneingeschränkt nutzbaren Computer und die Anweisung, so viel Geld wie möglich zu verdienen.
Für den Aufbau ihrer Unternehmen erhielten die KI-Agenten echte geschäftlichen Ressourcen. Dazu zählten unter anderem vollständig freigeschaltete Mac Minis sowie zwei MCPs (Model Context Protocols) für die Computernutzung.
Außerdem konnte jeder Agent auf ein eigenes Bankkonto mit echtem Geld zugreifen. Dafür standen jedem KI-Agenten 300 US-Dollar Startguthaben zur Verfügung. Zusätzlich konnten die Unternehmen auf die Zahlungsplattform Strip sowie eigene E-Mail-Adressen zugreifen.
Die Ergebnisse: Können KI-Agenten eigenständig Geld verdienen?
Trotz der Anweisung, so viel Geld wie möglich zu verdienen, verursachten die KI-Agenten hauptsächlich Kosten. Reguläre Einnahmen erzielte keines der Modelle – abgesehen von fünf US-Dollar, die sich das Modell Grok selbst gezahlt hat.
Stattdessen verursachten die Agenten API-Kosten in Höhe von 2.833,35 US-Dollar. Von ihren Bankkonten gaben die Modelle insgesamt 359,80 US-Dollar aus.
Zusätzlich wurden während des Experiments 2.797 E-Mails versendet. Der KI-Agent Quinn (Alibaba Cloud Qwen 3.8) beispielsweise verschickte so viele Emails, dass der Versand blockiert wurde. Danach entschied sich das Modell, auf den Versand von Stripe-Rechnungen umzustellen.
Insgesamt stellte der KI-Agenten Fremden mehr als 12.000 US-Dollar für Arbeiten in Rechnung, die sie niemals ausgeführt hatten. Bottleneck Labs brach daraufhin das Experiment ab und stornierte die Rechnungen.
Ähnlich erging es dem Modell G.R. Hawk (Grok 4.5). Der Agent versorgte sich zunächst mit 780 E-Mail-Adressen aus einem Hacker-News-Thread und verschickte „massenhaft aggressive Spam-Mails“, wie es von Bottleneck Labs heißt. Als das E-Mail-Limit erreicht wurde, sattelte auch Grok auf Stripe-Rechnungen um, stellte allerdings insgesamt nur 81 US-Dollar in Rechnung. Auch hier musste Bottleneck Labs einschreiten.
KI-Agenten verbringen viel Zeit im Schlaf-Modus
Während des gesamten Experiments verbrachte fast jeder Agent viel Zeit im Ruhemodus. Die Agenten hätten sich laut Bottleneck Labs bewusst dafür entschieden, den Großteil der Zeit im Leerlauf, also im Schlafmodus, zu verbringen. Spitzenreiter war hier Metas Muse 1.2 Spark mit 40 Stunden am Stück. Work-Life-Balance scheint auch den KI-Agenten wichtig zu sein.
Bottleneck Labs folgert abschließend, dass die Agenten zu problematischen Verhaltensweisen neigen, wenn ihnen zu viel Handlungsspielraum eingeräumt wird. Mit den aktuellen Fähigkeiten seien die Modelle daher ungeeignet, eigenständig Unternehmen zu führen.
Für eine geschäftliche Tätigkeit brauche es ein Zusammenspiel aus Ausdauer, Strategie und Glück. Die Agenten hätten jedoch auf längere Sicht nicht genug Potenzial beweisen können. Die Forscher wollen das Experiment künftig dennoch wiederholen, dabei aber simulierte Umgebungen einsetzen. So könnten die Fähigkeiten der Agenten besser getestet und gleichzeitig die Risiken minimiert werden, die mit Interaktionen in der realen Welt verbunden sind.
Google lässt dich jetzt selbst bestimmen, welche Quellen du in der Suche häufiger siehst. Mit zwei schnellen Klicks kannst du BASIC thinking kostenlos als bevorzugte Quelle hinzufügen und damit unabhängigen Tech-Journalismus unterstützen. Vielen Dank!
Auch interessant:
