Ein aktueller Bericht des Wall Street Journal beschreibt eine Arbeitsrealität, die sich mit dem Governance-Vokabular der Agenten-Debatte präzise fassen lässt, obwohl sie zunächst wie ein reines Arbeitskultur-Phänomen wirkt: KI-Startup-Gründer, die von halb sechs Uhr morgens bis zweiundzwanzig Uhr arbeiten, ihre Agenten-Flotten von der Apple Watch aus steuern, die alle zehn Minuten vibriert, und das Ganze selbst mit einer Sucht vergleichen. Neunzig-Stunden-Wochen sind dabei keine Ausnahme mehr, sondern die berichtete Norm. Bemerkenswert ist, dass diese Beobachtung nicht isoliert steht: Eine achtmonatige Studie der UC Berkeley Haas School kommt für ein Technologieunternehmen mit etwa zweihundert Mitarbeitenden zu einem strukturell identischen Befund. Generative KI hat dort nicht Zeit freigesetzt, sondern das erweitert, was Beschäftigte sich zutrauten und bereit waren zu übernehmen – ein Effekt, den die Forscherinnen als „Workload Creep“ beschreiben. Der Glean Work AI Index 2026 prägt für die konkrete Tätigkeit, die dabei entsteht, den Begriff „Botsitting“: die Zeit, die damit verbracht wird, Werkzeuge zu beaufsichtigen, statt durch sie Zeit zurückzugewinnen.
Das Phänomen lässt sich auf mehreren Ebenen zugleich einordnen. Governance-theoretisch zeigt es, was geschieht, wenn ein für Organisationen entworfenes Aufsichtsmodell auf ein Einzelperson-Startup herunterskaliert wird. Arbeitssoziologisch reiht es sich in eine Abfolge von Überarbeitungskulturen ein, verändert dabei aber die zugrundeliegende Schuldstruktur. Und betriebswirtschaftlich, institutionenökonomisch sowie organisationstheoretisch betrachtet, zeigt sich, dass hier kein neuartiger Mechanismus am Werk ist, sondern ein altbekannter Engpass – die begrenzte Kapazität des Managements, die Kosten der Überwachung, das Fehlen organisationaler Pufferressourcen –, der sich in der Konstellation von KI-Agenten lediglich eine neue Erscheinungsform gesucht hat.
Der Mechanismus: Delegation erzeugt Aufsichtsarbeit
Das Versprechen der Agenten-Autonomie lautet, Arbeit zu delegieren. Was tatsächlich geschieht, ist etwas anderes: Je schneller und umfangreicher ein Agent operiert, desto mehr menschliche Arbeit entsteht, um ihn zu überwachen, seine Fehler zu korrigieren, die Kunden zu betreuen, die er in beschleunigtem Tempo onboardet. Man delegiert nicht an eine Maschine – man stellt einen Mitarbeiter ein, der nie schläft, und der einen selbst dadurch auch nicht mehr schlafen lässt. Das ist keine Fehlanwendung der Technologie, sondern folgt aus ihrer Grundeigenschaft: Ein Agent im Dauerbetrieb kennt keine Schicht, keinen Feierabend, keine Obergrenze für die Menge an Aktionen, die er in einem gegebenen Zeitfenster auslöst. Jede dieser Aktionen erzeugt potenziell eine Entscheidung, eine Prüfung, eine Korrektur – und diese Folgearbeit skaliert nicht mit der verfügbaren menschlichen Aufmerksamkeit, sondern mit der Geschwindigkeit des Agenten.
Governance-Architekturen für regelintelligente Agenten – das haben wir an anderer Stelle am Beispiel von Human-in-the-Loop-Modellen und Owner-Prinzipien gezeigt – setzen genau an dieser Stelle an: Jede Empfehlung des Systems soll mit einer nachvollziehbaren Begründung versehen sein, der Mensch entscheidet, jemand trägt als Owner die Verantwortung. Was in einer Unternehmensarchitektur mit verteilten Rollen, Eskalationspfaden und einer Compliance-Funktion als robustes Modell erscheint, verändert seinen Charakter fundamental, sobald es auf eine einzelne Person schrumpft. In einem Startup mit drei Personen und einer Flotte von Agenten gibt es keine verteilte Aufsichtsstruktur – der Gründer ist der Owner, der Freigeber, die Eskalationsinstanz, alles zugleich. Die zehnminütige Vibration der Apple Watch ist, governance-theoretisch betrachtet, nichts anderes als das auf ein Individuum heruntergebrochene Eskalationsintervall eines Systems, das für organisatorische, nicht für persönliche Kontrollspannen entworfen wurde.
Warum diese Aufsicht nicht skaliert
Institutionelle Governance-Modelle rechnen implizit mit einer Aufsichtskapazität, die mit der Organisation mitwächst: mehr Agenten, mehr Freigabestellen, mehr Schichten, mehr Personal in der Kontrollfunktion. Diese Rechnung geht in einem Startup nicht auf. Die Aufsichtskapazität ist dort keine Organisationsgröße, sondern eine biologische: das Wachbleiben, die Konzentrationsspanne, der Schlaf eines einzelnen Menschen. Wenn ein Agent mehr Kunden onboardet, entsteht mehr Betreuungsaufwand – nicht weniger, wie das Delegationsversprechen suggeriert, sondern eine Verschiebung der Arbeit auf eine höhere Taktung, in der ein einzelner Mensch die Rolle einer ganzen Kontrollabteilung ausfüllen soll. Das ist eine Governance-Lücke im buchstäblichen Sinn: Es fehlt nicht an Regeln oder Werkzeugen, sondern an einer Instanz, die die für regelintelligente Aufsicht notwendige Kapazität überhaupt bereitstellen könnte, ohne dass sie sich auf eine einzelne, nicht skalierbare Aufmerksamkeitsressource stützt.