10.03.2025
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

„Nicht skalierbar“: Erste Reaktionen österreichischer KI-Expert:innen auf Manus AI

Manus AI verspricht, der weltweit erste General AI Agent zu sein. In den vergangenen Tagen hat das Modell einen regelrechten Hype ausgelöst. Was Österreichs Expert:innen zu den Versprechungen sagen.
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Ki-Expert:innen Mic Hirschbrich, Ana Simic und Florian Hasibar | Foto: Mic Hirschbrich, Yvonne Fetz, Gloria Krenn

Seit vergangenem Donnerstag ist eine Beta-Version von Manus AI online. Dahinter steckt das chinesische Unternehmen The Butterfly Effect. International hat es in der Branche bereits jetzt einen Hype ausgelöst, einige Medien sehen Chinas nächsten „DeepSeek-Moment“ gekommen. Immerhin versprechen die Entwickler:innen den weltweit ersten General AI Agent. Die KI soll vollkommen autonom arbeiten können.

Testen konnten das bis jetzt nur einige wenige, das Modell ist aktuell nur mit Invite zugänglich. Aber was können wir uns von Manus AI tatsächlich erwarten? Brutkasten hat österreichische Expert:innen nach einer ersten Einschätzung gefragt. Testen konnte Manus AI bis jetzt niemand von ihnen.

Bei Manus AI „erstmal abwarten“

„Solange ich es noch nicht getestet habe, würde ich mich noch zurückhalten“, sagt Florian Hasibar, Co-Founder von mytalents.ai. Im KI-Bereich gebe es immer wieder Ankündigungen, die ihren Versprechungen am Ende nicht standhalten könnten. „Aber wenn sie wirklich liefern, wird es sehr spannend.“

Doch für revolutionär hält Hasibar Manus AI nicht: „Es ist eine Mischung aus OpenAI Operator, Deep Research und den bekannten Coding Tools.“ Dass nur ein paar Leute mit Einladungen Zugriff auf das Modell haben, sieht Hasibar skeptisch. „Es zeigt mir, dass das nicht skalierbar ist.“

Ethische Fragen offen

Auch für Ana Simic, Gründerin von Propeller, ist es noch zu früh, um sich dem Hype anzuschließen. „Außerdem ist gar nicht wirklich klar, was dahintersteckt. Es scheint sich Claude Sonnet dahinter zu verbergen“, sagt Simic. Sie ortet einen ähnlichen Effekt wie bei DeepSeek: „Sie haben eine Innovation aus dem amerikanischen KI-Markt hergenommen und sie schlauer und effizienter verpackt.“ Spannend finde sie hier hingegen, dass die Betreiber angekündigt haben, Teile als Open Source zur Verfügung zu stellen.

Für Simic stellt sich bei Manus AI aber vor allem eine zentrale Frage: „Wer braucht diese Technik? Wollen wir die Arbeit wirklich komplett von Menschen wegnehmen? Wenn wir in Richtung Vollautomatisierung gehen, ist die Frage, ob die Wertschöpfung tatsächlich so ist, dass man es komplett auslagern möchte“, sagt Simic. Nichtsdestotrotz geht die Propeller-Gründerin davon aus, „dass sich die amerikanischen Unternehmen schon sehr warm anziehen werden“. Sie sei sehr gespannt, wie die Börsen jetzt reagieren.

Wettrennen um KI-Funding

Mic Hirschbrich, Co-Founder von Apollo.ai, sieht wiederum einen Zusammenhang zwischen dem Funding und den Versprechungen von Manus AI: „Mein Eindruck ist, dass das globale Wettrennen beim KI-Funding einen derart kompetitiven Druck erreicht hat, dass der Anreiz, sehr rasch sehr hohe vermeintliche Ziele auszugeben, ein sehr großer ist.“

Die ersten Testwerte seien allerdings sehr positiv – wenn auch mit Vorsicht zu genießen. „Was meine Aufmerksamkeit erreicht hat, ist die Gaia-Testung. Das ist das Agenten-Testsystem, das aus der Meta-Ecke kommt. Und das ist schon anerkannt im Benchmarking von wirklich guten KI-Leistungen. Da scheinen sie in allen Bereichen gute Ergebnisse erzielt zu haben. Allerdings haben sie das selbst publiziert. Spannend wird es, wenn das von dritter Seite bestätigt wird“, sagt Hirschbrich.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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