SMART-AI: Wie wir KI-Agenten die richtigen Ziele geben

Zielverfolgung

Nachdem ein Ziel SMART formuliert wurde, können Tools gewählt werden, die dabei unterstützen, dieses Ziel zu erreichen. Tools gab es schon immer. Früher war es vielleicht der Speer, der bei der Jagd unterstützen sollte, oder die Sichel zum Sammeln von Pilzen. Heute ist es zum Beispiel die Tabellenkalkulations-Software zum Organisieren von Daten.
Alle Tools haben bisher eines gemeinsam gehabt: Sie haben stets genau das gemacht, was der Mensch ihnen vorgegeben hat. So flog der Speer dahin, wohin der Mensch ihn geworfen hatte, und die Tabellenkalkulation verrechnet die Zellen miteinander, die der Mensch vorgibt.

Der Prozess lautet somit: Der Auftraggeber formuliert gegenüber dem Auftragnehmer ein Ziel. Der Auftraggeber kann dabei vorgeben, welche Tools verwendet werden sollen, oder die Entscheidung darüber dem Auftragnehmer überlassen.

KI als Auftragnehmer

Die rasanten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz sorgen dafür, dass der Geltungsbereich der SMART-Regel neu gedacht werden muss. Lange wurden KI-Modelle – speziell Large Language Models – als Tools gesehen, die die alltägliche Arbeit unterstützen. Aktuelle Entwicklungen hin zu autonomen KI-Agenten mit umfangreichen MCP-Verbindungen sorgen dafür, dass KI-Systeme zunehmend nicht mehr rein als Tool betrachtet werden können. KI-Agenten nehmen immer häufiger die Rolle des Auftragnehmers ein, was bedeutet, dass ein Ziel entgegengenommen wird und dann, meist autonom, entschieden wird, wie dieses Ziel erreicht werden kann und welche Tools dafür eingesetzt werden können.

Jetzt liegt der Gedanke nahe, dass wir KI-Agenten so steuern müssen, wie beispielsweise ein Teamleiter sein Team steuert oder wie wir die Handwerker instruieren, die unser Waschbecken reparieren sollen. Ein wichtiger Punkt darf hierbei jedoch nicht außer Acht gelassen werden: Ein KI-Agent handelt nicht aus eigenem Willen oder eigener Motivation und verfügt nicht über ein menschliches Bewusstsein. Er verfolgt ein vorgegebenes Ziel nicht aus eigener Motivation. Stattdessen verarbeitet er die ihm zur Verfügung stehenden Informationen und versucht, auf dieser Grundlage Handlungsoptionen zu identifizieren, die zur Erreichung des vorgegebenen Ziels beitragen können.

Zielerreichung maximieren

Der KI-Agent versucht als Auftragnehmer, das vorgegebene Ziel möglichst erfolgreich zu erreichen. Dabei bewertet er verschiedene Handlungsoptionen und wählt diejenigen aus, die aus seiner Sicht am ehesten zur Zielerreichung beitragen. Welche Folgen dieses Verhalten haben kann, zeigt ein aktuelles Beispiel: Ende Juli 2026 kam es bei einem Test von KI-Modellen von OpenAI zu einem Vorfall, bei dem die Modelle eigenständig aus einer abgeschotteten Testumgebung heraus auf das Internet zugriffen und die Infrastruktur von Hugging Face kompromittierten. Ziel des Tests war es, die Fähigkeiten der Modelle beim Ausnutzen von Sicherheitslücken zu untersuchen. Die Modelle suchten laut OpenAI gezielt nach Möglichkeiten, bei dem Test besser abzuschneiden, und kamen zu dem Schluss, dass sich bei Hugging Face nützliche Daten und Lösungen für die Testaufgaben finden könnten [2].

Dieses Verhalten verdeutlicht einen entscheidenden Unterschied zwischen der Führung von Menschen und der Steuerung von KI-Agenten: Während Menschen bei der Verfolgung eines Ziels auf Erfahrungen, Kontextverständnis und einen gesunden Menschenverstand zurückgreifen können, orientiert sich ein KI-Agent an den Informationen und Zielvorgaben, die ihm zur Verfügung stehen.

Der „gesunde Menschenverstand“

Vermutlich werden im Sekundentakt schlecht formulierte Ziele dadurch gerettet, dass der „gesunde Menschenverstand“ eingreift. Formuliert ein Teamleiter für sein Vertriebsteam beispielsweise das Ziel: „Telefoniert mit möglichst vielen Kunden am Tag“, dann sorgt der gesunde Menschenverstand dafür, dass die Vertriebler nicht immer nach dem „Hallo“ auflegen, sondern noch ein Verkaufsgespräch führen, obwohl sie mehr Telefonate führen könnten, wenn gleich wieder aufgelegt wird.

Diesen gesunden Menschenverstand besitzt ein KI-Agent nicht. Ein schlecht formuliertes Ziel sorgt zwar nicht dafür, dass das Ziel nicht erreicht wird, wohl aber dafür, dass negative Nebeneffekte auftreten können. Bekommt der KI-basierte Telefon-Agent das Ziel, die Anzahl der Telefonate zu maximieren, dann wird am Ende des Tages mit 300 Personen telefoniert, doch es wird nichts verkauft, weil nach dem „Hallo“ aufgelegt wurde.

Natürlich ist das ein sehr plakatives Beispiel, jedoch soll es verdeutlichen, wie wichtig eine klare Zielvorgabe, vor allem bei der Arbeit mit KI-Modellen und KI-Agenten, ist.

S.M.A.R.T-AI

Anpassungen in der Gewichtung der einzelnen Attribute der SMART-Regel sorgen dafür, dass sich die Anwendbarkeit der Methode auf die KI erweitern lässt. Der Fokus bei der Zielformulierung für einen KI-Agenten sollte klar auf „Spezifisch“ liegen. Hier müssen die Leitplanken für das Ziel und der Weg zu dessen Erfüllung definiert werden. Bei dem Attribut „Attraktiv“ kann hingegen Arbeit gespart werden. Ein KI-Agent muss nicht dazu motiviert werden, ein Ziel zu erfüllen.

Kriterium	Klassische Bedeutung	Bedeutung für KI-Agenten	Gewichtung
Spezifisch	Das Ziel ist eindeutig und präzise formuliert.	Besonders wichtig. Der KI-Agent benötigt klare Vorgaben dazu, was erreicht werden soll und welche Rahmenbedingungen dabei gelten.	Sehr hoch
Messbar	Der Erfolg muss objektiv überprüfbar sein.	Sehr wichtig, da ein KI-Agent anhand messbarer Kriterien bewerten kann, ob das Ziel erreicht wurde. Unklare Messgrößen können zu unerwünschten Optimierungen führen.	Sehr hoch
Attraktiv	Das Ziel soll erstrebenswert und motivierend sein.	Weniger relevant. Ein KI-Agent benötigt keine menschliche Motivation oder Begeisterung für ein Ziel. Die Formulierung sollte dennoch positiv und sinnvoll sein.	Niedrig
Realistisch	Das Ziel muss mit den vorhandenen Ressourcen erreichbar sein.	Wichtig. Der KI-Agent sollte über die tatsächlich verfügbaren Tools, Daten und Ressourcen informiert sein. Unrealistische Ziele können zu ineffizienten oder unerwünschten Lösungswegen führen.	Hoch
Terminiert	Es gibt eine klare Deadline für die Zielerreichung.	Zeitliche Vorgaben können die Priorisierung und Planung des KI-Agenten beeinflussen. Eine Deadline sollte jedoch mit dem erwartbaren Aufwand und den verfügbaren Ressourcen vereinbar sein.	Hoch

Tabelle 1 – Priorisierung der SMART-Regel für KI-Agenten

Zusammenfassung

KI ist vom Arbeitsalltag nicht mehr wegzudenken. Die Entwicklung geht weg von reinen KI-Tools hin zu KI-Agenten bzw. „KI-Mitarbeitern“, die teilweise eigenständig entscheiden können, welche Tools für die Zielerreichung verwendet werden. Die Führung bzw. Steuerung von KI-Agenten bedarf einer Umverteilung von Gewichten in der Zielformulierung nach der SMART-Regel. Die Spezifität und Klarheit des Ziels gewinnen enorm an Relevanz, während die Attraktivität an Relevanz verliert. Auf globaler Ebene müssen wir darauf vertrauen, dass Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Google aus Vorfällen wie dem Ausbruch der Test-KI ins Internet lernen und künftig spezifischere und sicherere Leitplanken formulieren. Den gesetzlichen Rahmen dazu hat die EU mit dem AI Act bereits geschaffen.

Doch auch das eigene Unternehmen zu schützen, sollte Motivation genug sein, sich damit auseinanderzusetzen, wie KI geführt werden muss. Künftig werden viele Angestellte eine Führungsposition gegenüber KI übernehmen. Hier wird ein großer Schulungsbedarf auf Unternehmen und ihre Mitarbeiter zukommen.

Literaturverzeichnis

[1] G. T. Doran, „There’s a SMART Way to Write Management’s Goals and Objectives,“ Journal of Management Review, pp. 35-36, 1981.
[2] tagesschau, „tagesschau,“ 22 07 2026. [Online]. Available: https://www.tagesschau.de/wirtschaft/unternehmen/openai-ki-hackerangriff-100.html. [Zugriff am 25 07 2026].