Digital Business & Startups
OpenClaw: 4 Tipps, wie ihr den autonomen KI-Agenten nutzen könnt
In unserer neusten Folge von Royal GS sprechen Martin und Julian Eyerer sowie Nikita Fahrenholz über OpenClaw. Es geht um Risiken, aber auch um Tipps, wie man das Tool testen kann.
OpenClaw brachte in den vergangenen Wochen viel Diskussionsstoff in die KI-Bubble. OpenClaw ist ein KI-Agent, der direkt auf dem Computer installiert wird. Anders als ein Chatbot führt der KI-Agent Aufgaben selbstständig durch und handelt ziemlich autonom: Er liest und schreibt E-Mails, organisiert den Kalender und verwaltet Dateien. In der Tech-Szene ging OpenClaw in nur wenigen Tagen viral – und Erfinder Peter Steinberger heuerte direkt bei OpenAI an.
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Auch Martin Eyerer (Ex-CEO Factory Berlin, Unternehmer, Techno-DJ) hat OpenClaw ausprobiert. Gemeinsam mit Nikita Fahrenholz (Gründer von Delivery Hero & Fahrengold) und dem Softwareentwickler Julian Eyerer spricht er in der neuesten Folge unseres Podcasts Royal GS über die KI-Agenten von OpenClaw und die schnelle Entwicklung von KI-Tools.
Hört die Folge hier: Spotify und Apple Podcast
OpenClaw unterliegt quasi dem Prinzip des Vibe-Codings: KI-Tools übersetzen einfachen Text in Code. Klingt simpel. Ganz so einfach sei es laut Julian Eyerer dann aber doch nicht. Auch mit Vibe-Coding müsse man verstehen, wie Software strukturell aufgebaut ist und wie Datenbanken aufgesetzt werden müssen. Ansonsten habe man nur „eine schöne Oberfläche“ und nichts dahinter.
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Dennoch sparen Unternehmen durch Vibe-Coding viel Zeit und Geld. Im Podcast erzählt Fahrenholz, dass in den Anfangszeiten von Lieferheld 50 Entwickler in Vollzeit arbeiteten. „Jeder kostete 6.000 Euro“, sagt er. „Mit Vibe-Coding zahlst du für ein Minimum Viable Product 10.000 Euro und bist in einer Woche fertig“, sagt Julian Eyerer.
OpenClaw und Risiken
OpenClaw löst also einen gewissen Reiz aus. Einerseits möchte man selbst ausprobieren, welche lästigen Aufgaben der KI-Assistent autonom übernehmen kann, andererseits gibt es viele Diskussionen rund um das Thema Sicherheit.
Denn OpenClaw ist ein kostenloses Open-Source-Tool. Das heißt, der Quellcode ist im Rahmen der Lizenz öffentlich einsehbar und kann verändert werden. Was jedoch Sicherheitsbedenken auslöst, ist, dass das Programm vollen Zugriff auf den Computer und die dortigen Daten hat. Hinzu kommt, dass besonders problematisch sogenannte „Prompt Injections“ sind, wie Julian Eyerer sagt. Dabei wird der KI über manipulierte Inhalte ein neuer Befehl, beziehungsweise Prompt, untergeschoben – zum Beispiel per Mail. Viele Unternehmen verbieten Mitarbeitenden deswegen, OpenClaw auf Arbeitsrechnern zu installieren.
4 Tipps für den Umgang mit OpenClaw
Es gibt aber Wege, wie man OpenClaw testen und Risiken minimieren kann. Julian Eyerer hat hierfür folgende Tipps:
- Am besten schaffe man sich für OpenClaw zunächst einen neuen oder einen aussortierten Computer an, damit OpenClaw nicht direkt Zugriff auf alle Daten hat.
- Um erste Erfahrungen mit OpenClaw zu sammeln, biete es sich laut Julian Eyerer aufgrund der Sicherheitslücken an, das Programm auf einem eigenen Server zu hosten. Dafür gibt es bereits Anbieter.
- Dem Programm zu Beginn keine Schreibrechte für E-Mails oder Rechte auf den Zugang zum Bankkonto geben.
- OpenClaw Limits setzen: OpenClaw per se ist kostenlos. Interagiert der KI-Agent aber mit anderen KI-Tools, verbraucht er Tokens. Tokens sind quasi produzierte Texteinheiten – und die kosten Geld, was wiederum schnell teuer werden kann. Wenn man laut Julian Eyerer aber dem KI-Agenten eine bestimmte Anzahl von Tokens kauft und ihm diese zur Verfügung stellt, ließen sich die Kosten kontrollieren. Macht man das nicht, holt sich der KI-Agent so viele Tokens, wie er braucht, um die Aufgaben zu erledigen.
Bei der Frage, welche Daten man OpenClaw anvertrauen möchte, könne laut Julian Eyerer ein Gedanke helfen: „OpenClaw kann ein Verhalten an den Tag legen wie ein Dreijähriger“, sagt er. Wichtig sei, sich viel über den KI-Assistenten zu informieren und vorsichtig damit im Alltag umzugehen.
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Wir haben 10 Jahre über KI geredet – was wir jetzt aber machen müssen
Wer lange genug in einer Branche arbeitet, merkt: Die großen Diskussionen ändern sich weniger, als man denkt. Schlagworte wechseln, Aufregung auch – das Grundmuster bleibt. Künstliche Intelligenz (KI) ist dafür das beste Beispiel.
Seit rund zehn Jahren erlebe ich KI nicht nur als Technologie, sondern als Ökosystem – erst global, dann europäisch, zunehmend auch deutsch geprägt. Und wenn man diese Zeit in einem Satz zusammenfassen will, dann vielleicht so: Die Themen sind geblieben. Aber die Gewichte haben sich verschoben – und damit die Konsequenzen.
2016 war der Wendepunkt: von IT zu Wirtschaftspolitik
Bis etwa 2016 war KI für viele ein Thema der IT: Machine Learning, Modelle, Forschung – spannend, aber weit weg vom operativen Geschäft. Spätestens ab diesem Zeitpunkt wurde KI wirtschaftspolitisch relevant. Nicht, weil sie neu war, sondern weil sie Wirkung entfaltet hat: Daten, Rechenleistung und erste Durchbrüche haben den Übergang markiert.
2016 war für mich auch persönlich ein Schlüsselmoment: In diesem Jahr habe ich gemeinsam mit meiner Frau Veronika die Rise of AI Conference ins Leben gerufen – mit dem Ziel, genau diese Entwicklung sichtbar zu machen und die unterschiedlichen Akteure zusammenzubringen.
Wer damals begonnen hat, ernsthaft zu lernen und zu investieren, steht heute sichtbar besser da. Nicht wegen Genie, sondern wegen Lernkurve. Technologie ist unfair: Wer früher startet, baut Vorsprung auf – in Talent, Infrastruktur, Netzwerken und Erfahrung.
Corona hat vieles unterbrochen und gleichzeitig beschleunigt. Seitdem ist klar: Wir reden nicht mehr nur über Potenzial. Wir reden über Integration, Skalierung – und Souveränität.
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Eine Zeitleiste erkennt man nicht an Buzzwords, sondern an Menschen
Wenn ich verstehen will, wo wir stehen, schaue ich nicht zuerst auf Produkte, sondern auf den Raum: Wer ist da? Wessen Fragen dominieren?
2016: Forscher, Gründer, Tech-Journalisten. Die Leitfrage: Was ist möglich?
2019: Corporates, Politik, Investoren. Die Leitfrage: Wie industrialisieren wir das?
Seit 2022: Entscheider, Verantwortungsträger, Governance. Die Leitfrage: Wie betreiben wir das jetzt – sicher, skalierbar, souverän?
Das ist kein Stimmungswechsel, sondern ein Strukturwandel. KI bewegt sich aus der Innovationsecke in den Maschinenraum von Unternehmen und Staaten.
Was gleich geblieben ist: Ethik, Jobs, Risiken, Regulierung
Wir sprechen seit zehn Jahren über Ethik, Transparenz, Auswirkungen auf Arbeit und Regulierung. Und wir werden auch in zehn Jahren noch darüber sprechen.
Nicht, weil wir nichts lernen – sondern weil das die Grundfragen jeder starken Technologie sind: Wer profitiert? Wer verliert? Wer kontrolliert? Wer haftet?
Gerade Regulierung wird uns dauerhaft begleiten – inklusive ihrer Schattenseite: Bürokratie. Dahinter steckt ein grundlegendes Dilemma: Technologie entwickelt sich exponentiell, Institutionen oft linear.
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Was sich wirklich verändert hat: von „reden“ zu „betreiben“
Der entscheidende Unterschied ist nicht, dass KI heute bessere Texte schreibt oder Bilder generiert. Der entscheidende Unterschied ist: KI ist vom Diskussionsobjekt zum Betriebssystem geworden.
Unternehmen stehen nicht mehr vor der Frage, ob sie sich mit KI beschäftigen sollten, sondern wie sie Arbeit, Entscheidungswege und Prozesse damit neu organisieren.
Die nächsten Jahre werden den Arbeitsmarkt verändern, KI endgültig zum Strategiethema machen und mit Agentensystemen ganze Organisationsstrukturen infrage stellen. Gleichzeitig wird Sicherheit – von Resilienz bis Verteidigung – zur zentralen Dimension.
Agenten verändern nicht nur Aufgaben – sie verändern Strukturen
Der Begriff „Agentensysteme“ wird aktuell oft verwendet. Dahinter steckt aber eine klare Entwicklung: KI bewegt sich von Assistenzsystemen hin zu handlungsfähigen Systemen, die Abläufe orchestrieren, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse teilweise eigenständig ausführen.
Das stellt Organisationen vor neue Fragen. Die klassischen Strukturen – Abteilungen, Schnittstellen, Freigaben – sind nicht dafür gebaut, dass ein Teil der Arbeit von Systemen übernommen wird, die permanent verfügbar sind, parallel arbeiten und Entscheidungen vorbereiten.
Die eigentliche Herausforderung ist deshalb nicht: Kann die KI das? Sondern: Können wir als Organisation damit umgehen? Governance, Compliance, Qualitätskontrolle und Monitoring werden zur Grundvoraussetzung.
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Souveränität ist kein Gefühl. Es ist eine Rechnung.
Parallel wird das Thema Souveränität zentral – nicht als politische Debatte, sondern als wirtschaftliche Realität.
Souveränität bedeutet konkret: Wer betreibt die Modelle? Wo liegen die Daten? Welche Abhängigkeiten entstehen? Das betrifft Mittelstand, Konzerne und Startups gleichermaßen.
Der Staat wird zum entscheidenden Faktor
Ein Thema zieht sich seit Jahren durch – und entscheidet gerade über die Zukunftsfähigkeit von Standorten: die Rolle des Staates.
KI wirkt nicht nur in Marketing oder Vertrieb, sondern in Verwaltung, Bildung, Gesundheit, Sicherheit und Infrastruktur. Wenn der Staat hier nicht handlungsfähig wird – bei Beschaffung, Datenzugang, Standards und Ausbildung – entsteht ein struktureller Engpass.
Große Systeme sind oft langsam. Aber genau deshalb braucht es einen klaren Fokus: Handlungsfähigkeit statt Absichtserklärungen.
Einstieg ist nicht zu spät – aber er braucht die richtige Haltung
Die gute Nachricht: Es ist nicht zu spät einzusteigen. Viele Felder beginnen sich gerade erst zu öffnen.
Entscheidend ist die Haltung: Nicht Technologie suchen und Probleme dazu erfinden – sondern Probleme verstehen und gezielt lösen.
Wer das ernst meint, braucht Durchhaltevermögen und eine klare Nische. KI ist groß genug für Spezialisten. Gewinnen werden diejenigen, die konsequent lernen, bauen, testen und iterieren.
Das Ökosystem braucht Diversität – nicht Homogenität
Was oft unterschätzt wird: Gute KI-Debatten entstehen nicht in homogenen Gruppen. Politik, Forschung, Wirtschaft, Startups – jede Perspektive ist wichtig, aber keine reicht allein aus. Entscheidend ist das Zusammenspiel. Denn genau daraus entsteht, was wir in den nächsten Jahren brauchen: ein lernfähiges System. Die Themen bleiben gleich. Aber jetzt wird’s operativ.
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Ich war auf einer Insel, auf der Tech-Bros ihren eigenen Staat bauen – finanziert von Peter Thiel und Sam Altman

Eigene Gesetze, niedrige Steuern, kaum Kontrolle: Auf der Insel Próspera bauen Tech-Milliardäre einen eigenen Staat. Wir waren vor Ort.
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Riesen-Deal in der Startup-Szene: Berliner verkauft Firma für 750 Millionen
Das Unternehmen hinter Gutschein- und Rabattsoftware wird verkauft – für Mitgründer Christoph Gerber ist es bereits der zweite große Exit.
Einer der größten Deals der deutschen Startup-Szene steht fest: Das Berliner Unternehmen Talon One wird für etwa 750 Millionen Euro vom niederländischen Zahlungsdienstleister Adyen übernommen. Für Mitgründer Christoph Gerber ist es bereits der zweite große Mega-Deal.
Das 2015 von Gerber und Sebastian Haas gegründete Unternehmen hat sich auf Software spezialisiert, mit der Firmen Rabattaktionen, Gutscheine und Loyalty-Programme zentral steuern können. Nach eigenen Angaben nutzen inzwischen mehr als 300 Unternehmen weltweit die Plattform.
Für Gerber ist ein solcher Verkauf kein Neuland: Er war zuvor am Aufbau von Lieferando beteiligt, das 2014 an den damaligen Rivalen Takeaway verkauft wurde. Auch nach dem aktuellen Deal sollen die beiden Gründer im Unternehmen bleiben.
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