Was bleibt, wenn dein KI‑Agent dich besser kennt als dein Team?
Rückblick auf den 2. November 2026 in München: Peter Steinberger (OpenClaw Foundation) zu Gast. Chatham House Rule, keine Aufzeichnung, kein Sales-Pitch.
So war der Abend
Rückblick auf den 2. November 2026 in München: Peter Steinberger zu Personal Agents, Fragen aus dem Publikum und ein langer Abend im Gespräch.
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Rückblick · Peter Steinberger in München · 2. November 2026 · Chatham House Rule
Für kommende Events vormerken →Die Fragen dieses Abends
Diese Fragen prägten den Abend mit Peter Steinberger und bleiben für kommende Gespräche über Personal Agents relevant.
Mein Agent handelt in meinem Namen. Wer prüft, dass er das darf?
E-Mails, Freigaben, Zahlungen, Verträge – ein Personal Agent arbeitet dort, wo Entscheidungen fallen. Dann zählt, was im Geschäft immer zählt: Identität, Vollmacht und Nachvollziehbarkeit. Wer klar regelt, was der Agent darf und wie das geprüft wird, gewinnt Tempo und behält die Kontrolle. Das ist keine IT-Frage – es ist eine Führungsaufgabe.
Agenten übernehmen die Routinearbeit. Was macht dein Team mit der Zeit?
Ticketarbeit, Code-Reviews, Dokumentation – vieles davon läuft bald automatisch. Unternehmen, die das frühzeitig verstehen, setzen ihre besten Leute auf das, was Agenten nicht können: Urteilsvermögen, Kundenbeziehungen, strategische Entscheidungen.
Jede Abteilung baut eigene Agenten. Wie machst du daraus einen Vorteil?
Wenn jeder Mitarbeiter automatisieren kann, entstehen neue Innovationswege im ganzen Unternehmen. Die Frage ist nicht ob das passiert, sondern wie du es gestaltest: klare Spielregeln statt Verbote, Momentum statt Kontrollverlust.
Die Technologie ist gut genug. Der Engpass ist Vorstellungskraft.
Peters These: Das nächste Modell wird die Entscheidung nicht einfacher machen. Der Unterschied zwischen Unternehmen, die jetzt handeln, und denen, die warten, liegt nicht im Werkzeug – sondern darin, was sie sich vorstellen können.
Gedanken aus dem Abend
Vier Perspektiven auf Personal Agents
Die Themen des Abends geben Impulse für die Gespräche und Entscheidungen, die Unternehmen künftig führen werden.
Vorstellungskraft ist der Engpass, nicht die Modelle
Vorstellungskraft und Aufmerksamkeit sind die einzigen Ressourcen, die man nicht kaufen kann. Wer sie lenkt, führt.
Zugang schlägt Technologie
Agenten ändern nicht nur, was gebaut wird, sondern wer baut. Die nächsten Builder sitzen nicht in der IT. Wenn jeder im Unternehmen bauen kann, muss Software-Kompetenz zur Kernkultur im Unternehmen werden.
Open-Source als Überlebensstrategie
Ein Agent, der alles über dich weiß, darf kein Mietobjekt sein. Open-Source ist keine Ideologie, sondern Risikomanagement.
Führungsqualität ist der Schlüssel-Skill
Die Fähigkeiten Agenten zu orchestrieren und Abläufe zu koordinieren ist keine IT-Frage. Man muss das Big Picture sehen, verstehen und erklären können.
O-Töne
Peter Steinberger, im Original.
Drei Sätze aus seinen Talks 2026.
The bottleneck is no longer typing. It’s thinking.
April 2026
Chatbots give up. Agents improvise.
April 2026
The models are good enough. Now, everything that we’re limited by is our own imagination.
Mai 2026
Stimmen aus der Praxis
Kein Vortrag über Theorie.
Entscheider und Unternehmer zeigen, was passiert, wenn Personal Agents nicht mehr Konzept, sondern Alltag sind.
Gründer von OpenClaw und der OpenClaw Foundation – open-source Runtime für Personal Agents. Daneben arbeitet er bei OpenAI an Personal Agents. Zuvor gründete er PSPDFKit, heute Nutrient.
Geschäftsführer der GS Consult GmbH. Setzt OpenClaw selbst als Personal Agent ein und berichtet aus erster Hand, wie das im Unternehmensalltag aussieht – was funktioniert, wo es hakt und was sich für sein Team verändert hat.
Gründer, CEO und CTO der MoreValue GmbH aus München. MoreValue bringt KI in europäischen Unternehmen in den Produktivbetrieb statt in Pilotprojekte – mit Strategie, Prozessen und Software aus einer Hand. Schwerpunkte: regulierte Branchen im DACH-Raum, Cloud-Architektur und kontrollierte Wissensinfrastruktur für KI.
Gründer von XALT Business Consulting. XALT begleitet Unternehmen bei der KI-Transformation – von der ersten Strategie bis zur Umsetzung im Betrieb. Schwerpunkte: Enterprise AI, Prozessautomatisierung und der Aufbau interner KI-Kompetenz.
Gastgeber
Wer lädt hier ein?
Über XALT
Wir kommen aus DevOps und dem Atlassian-Umfeld. Seit Jahren bauen wir mit IT-Teams Abläufe, die im Betrieb halten. Heute tun wir dasselbe mit KI-Agenten – auch im eigenen Haus: Einen Teil der Einladungen zu diesem Abend hat Henry verschickt, unser OpenClaw-Agent.
Kunden, mit denen wir arbeiten
XALT AI Circle
Ein Gast, ein Abend in München, Chatham House Rule. Keine Aufzeichnung, kein Sales-Pitch.
- #1
Gene Kim
- #2Ausgebucht
Peter Steinberger
- #3
Gast wird noch bekannt gegeben
Programm des Abends am 2. November
München · 2. November 2026 · Der Ablauf des vergangenen Abends
- 16:30 – 17:30
Empfang & Networking
- 17:30 – 17:40
Welcome
- 17:40 – 18:30
Fireside Chat
- 18:30 – 19:30
Open Discussion
- 19:30 – 23:00
Dinner & Networking
Veranstaltungsort des Abends
U6 bis Freimann, dann ein kurzer Fußweg über die Lilienthalallee
Parkplätze direkt am Club
München Hbf → S-Bahn bis Marienplatz → U6 Richtung Garching-Forschungszentrum bis Freimann
MUC → S8 bis Marienplatz → U6 Richtung Garching-Forschungszentrum bis Freimann
Partner & Sponsoren
Bringt KI in den produktiven Betrieb: erst die Organisation verstehen, dann die Lösung bauen – Strategie und Software aus einer Hand.
Liefert Entwicklungskapazität auf Abruf: flexible oder langfristige Programmierunterstützung, wenn das eigene Team am Limit ist.
Begleitet Führung und Teams durch den Wandel, den KI auslöst – von Leadership über Zusammenarbeit bis Arbeitsrecht und Mitbestimmung.
Die Plattform, auf der Teams und KI-Agenten zusammenarbeiten – Jira, Confluence und Rovo.
Unser Aviation-Partner: Privatjet-Charter und Gruppenlogistik mit 25 Jahren Erfahrung – arbeitet selbst mit OpenClaw und fliegt Peter Steinberger für diesen Abend von Wien nach München.
Für kommende Events vormerken
Das Event mit Peter Steinberger fand am 2. November 2026 statt. Trag dich in die Warteliste des XALT Enterprise AI Circle ein, wenn du über kommende Events informiert werden möchtest.
Fragen & Antworten
Für wen war dieses Event?
Für Entscheider, C-Level, CTOs, VPs und Geschäftsführer, die verstehen wollen, was Personal Agents für ihre Organisation, ihre Teams und ihre eigene Arbeit konkret bedeuten. Kein Workshop, kein Sales-Pitch – ein Abend auf Augenhöhe.
Wie erfahre ich von kommenden Events?
Trag dich über das Formular in die Warteliste des XALT Enterprise AI Circle ein, um über kommende Events informiert zu werden.
In welcher Sprache fand das Event statt?
Peters Keynote war auf Deutsch vorgesehen, Diskussion und Networking auf Deutsch und Englisch.
Was war der Dresscode?
Business Casual mit Kragenpflicht.
Galt die Chatham House Rule?
Ja. Inhalte dürfen verwendet und weitergegeben werden – ohne Zuordnung zu einzelnen Personen oder Unternehmen. Kein Livestream, keine Aufzeichnung ohne gesonderte Vereinbarung.
Was hat das mit dem XALT AI Circle zu tun?
Der Abend war Event #2 des XALT AI Circle – einem geschlossenen Zirkel für Entscheider mit Roundtables, exklusiven Insights und Chatham House Rule.
Begriffe einfach erklärt
Das Glossar zum Abend
KI, generative KI und agentische KI
Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Systeme, die Aufgaben lösen, für die Menschen Intelligenz einsetzen, etwa Sprache verstehen oder Muster erkennen. Generative KI erstellt auf Basis einer Eingabe neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code. Das Ergebnis kann überzeugend wirken und trotzdem Fehler enthalten. Besonders bei wichtigen Entscheidungen sollten Menschen die Aussagen prüfen.
Agentische KI verfolgt Ziele, plant Zwischenschritte und kann Werkzeuge nutzen. Sie kann zum Beispiel Informationen suchen und daraus einen Entwurf erstellen. Wie selbstständig sie handelt, hängt vom System und seinen Berechtigungen ab.
Agenten und ihre Laufzeit
Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel und kann dafür freigegebene Werkzeuge nutzen. Er berücksichtigt den verfügbaren Kontext und führt je nach Aufgabe mehrere Schritte aus, etwa Informationen suchen und zusammenfassen. Was er dabei sieht und verändert, hängt von seinen Zugriffsrechten ab.
Das Agent Harness ist seine Laufzeitumgebung: Sie verbindet das Modell mit Kontext und Werkzeugen und steuert den Ablauf. Dazu gehört auch, Ergebnisse an den Nutzer zurückzugeben. Berechtigungen und Freigaben legen fest, was der Agent tun darf und wann ein Mensch eingreifen muss.
Werkzeuge und Kontext: MCP
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der KI-Anwendungen mit Datenquellen und Werkzeugen verbindet. So kann ein Agent etwa Informationen aus einem angeschlossenen System abrufen oder eine freigegebene Aktion ausführen. Statt für jede Anwendung eine eigene Schnittstelle zu bauen, können Entwickler eine gemeinsame Verbindung nutzen. Ein MCP-Server stellt dabei die verfügbaren Funktionen bereit.
MCP beschreibt die Verbindung, nicht die Berechtigung: Welche Daten und Aktionen verfügbar sind, bestimmen die angeschlossenen Systeme und ihre Zugriffsregeln.
Das konkrete System: OpenClaw
OpenClaw ist ein quelloffenes Agentensystem, das Modelle mit Werkzeugen und Kanälen verbindet. Betreiber konfigurieren die Laufzeit, angebundene Systeme und Berechtigungen selbst. Damit entscheiden sie auch, welche Werkzeuge ihr Agent für Aufgaben nutzen kann und tragen Verantwortung für dessen Einrichtung.
Agentensysteme wie Atlassian Rovo und Microsoft Copilot sind stärker in ihre jeweiligen Produktumgebungen eingebunden. Rovo nutzt unter anderem Kontext aus Jira und Confluence; Teams können eigene Agenten in Rovo Studio erstellen und im Arbeitskontext testen. Die konkreten Funktionen unterscheiden sich je nach Produkt und dessen Konfiguration.
Protokolle für die Zusammenarbeit von Agenten
MAP wird als Begriff für die Zusammenarbeit mehrerer Agenten oder Menschen und den Austausch von Aufgabenständen verwendet. Er bezeichnet aber keinen einheitlichen Standard und sollte nicht ohne eindeutige Quelle als offizieller OpenClaw-Standard gelten. OpenClaw dokumentiert unter anderem Schnittstellen wie A2A und ACP.
AMP ist ein separates, von Atlassian angekündigtes Protokoll für die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten auf seiner Plattform. Es beschreibt unter anderem Identität, begrenzte Berechtigungen und geteilten Kontext, damit Ergebnisse und Zuständigkeiten nachvollziehbar bleiben. Die Begriffe MAP und AMP sind also nicht gleichbedeutend. Mehr zu AMP bei Atlassian