OpenAI hat mit dem Agent Builder und Codex den nächsten Technologiesprung eingeläutet: KI baut jetzt selbst KI-Systeme – in Minuten statt Monaten. Was das für Unternehmen, Professionals und Kreative bedeutet – und warum die Grenze zwischen Idee und Umsetzung verschwindet.
Stell dir vor, du sitzt im Meeting und jemand sagt: "Wir bräuchten ein KI-System, das unseren Kundenservice automatisiert." Früher hättest du jetzt ein Entwicklerteam, mehrere Monate Arbeit und ein sechsstelliges Budget gebraucht. Gestern hat OpenAI verkündet: Das geht jetzt in acht Minuten. Ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
Während du diesen Artikel liest, arbeiten irgendwo KI-Systeme daran, bessere KI-Systeme zu bauen. Was unglaublich klingt, ist seit dem OpenAI DevDay 2025 Realität – und die Konsequenzen sind weitreichender, als die meisten ahnen.
Das beeindruckendste Detail der Ankündigung versteckt sich fast beiläufig in der Präsentation: Codex, OpenAIs neuer KI-Coding-Agent, hat 80% des neuen Agent Builders selbst geschrieben – in unter sechs Wochen. Lies das nochmal langsam: Die Werkzeuge bauen sich mittlerweile selbst.
Codex ist kein simples Autocomplete mehr. Es ist ein vollwertiger digitaler Co-Worker, der Code schreibt, testet, Pull Requests reviewt und sogar auf Feedback reagiert. Die neue Slack-Integration macht es noch surrealer: Du taggst @Codex mit einer Aufgabe, und das System erledigt sie. "Hey Codex, baue mir eine Funktion, die unsere Kundendaten mit dem CRM synchronisiert" – und es passiert.
Was feststeht: Wir haben die Phase überschritten, in der KI nur assistiert. Sie gestaltet aktiv mit. Und das ist erst der Anfang.
Bevor wir tiefer eintauchen, lass uns über den Elefanten im Raum sprechen: Diese Tools sind nicht in deinem ChatGPT-Abo enthalten. DevDay steht für "Developer Day" – die Zielgruppe sind Entwickler, die über die OpenAI API arbeiten, nicht normale ChatGPT-Nutzer.
Konkret heißt das: Codex, Agent Builder und das Apps SDK sind API-Services, für die du als Entwickler bezahlst – je nach Nutzung. Das kann schnell teuer werden, wenn du nicht aufpasst. Der achtminütige Kundenservice-Agent aus der Demo? Der kostet in der Produktion echtes Geld bei jedem API-Call.
Aber – und das ist wichtig: Diese Innovationen sickern durch. No-Code-Plattformen wie die im Vibe-Coding-Artikel erwähnten Tools bauen auf genau diesen APIs auf und machen sie für Nicht-Entwickler zugänglich. Und historisch gesehen landet vieles, was OpenAI auf DevDays zeigt, früher oder später in vereinfachter Form in ChatGPT.
Die Botschaft ist also nicht: "Das ist nichts für dich." Sondern: "Das ist die Zukunft, die gerade für Entwickler Realität wird – und die in den kommenden Monaten auch für dich zugänglich werden wird." Versteh diesen Artikel als Vorschau auf das, was kommt, nicht als Anleitung für das, was du heute Nachmittag umsetzen kannst.
Was du heute nutzen kannst: Die neuesten Sprachmodelle in ChatGPT Plus/Pro und Custom GPTs. Was bald kommt: Vereinfachte Versionen dieser Agent-Building-Features. Halte die Augen offen.
Das zweite Kernstück der Ankündigung ist AgentKit mit seinem visuellen Agent Builder. Stell dir vor: Eine Canvas-Oberfläche, auf der du per Drag-and-Drop komplexe, mehrstufige KI-Workflows zusammenklickst – ganz ohne Backend-Code. Es ist, als würde man mit Lego spielen, nur dass die Bausteine intelligente Agenten sind, die miteinander kommunizieren und selbstständig Aufgaben lösen.
Die Demo war beeindruckend: Ein Ingenieur baute vor laufender Kamera in acht Minuten einen produktionsreifen Kundenservice-Agenten. Acht Minuten für etwas, das früher Wochen oder Monate gebraucht hätte.
Faszinierend: In einer anderen Demo steuerte jemand per Voice-Command eine professionelle Kamera und Bühnenlicht – mit Code, den Codex in Echtzeit schrieb. Erst per Xbox-Controller, dann nur noch mit der Stimme. Die Grenze zwischen "Ich habe eine Idee" und "Es funktioniert" schmilzt rasant.
Die dritte Revolution versteckt sich im neuen Apps SDK: Du kannst jetzt interaktive UIs – Karten, Bestellformulare, Videoplayer – direkt in ChatGPT einbetten. Keine separate App mehr nötig, keine Browserweiterleitung. Alles passiert im Chat.
Was bedeutet das konkret? Stell dir vor, du fragst ChatGPT: "Zeig mir Restaurants in der Nähe mit vegetarischen Optionen." Statt Links zu bekommen, öffnet sich eine interaktive Karte mit Bewertungen, Öffnungszeiten und direkter Reservierungsfunktion – alles im Chat-Fenster. Du bestellst, bezahlst und bestätigst, ohne ChatGPT zu verlassen.
Das ist nicht nur bequem. Es ist ein fundamentaler Paradigmenwechsel in der Art, wie wir mit Software interagieren.
Aber – und das ist das große Aber, das in der Euphorie der Präsentation nur am Rande erwähnt wurde: All diese Magie hat einen Preis. Und ich meine nicht den API-Zugang.
Die Rechenzentren hinter diesen Systemen verschlingen Energie in Dimensionen ganzer Kleinstädte. Jedes Training von GPT-5 Pro, jede Sora 2-Videoerstellung, jeder Codex-Request treibt den Stromverbrauch weiter nach oben. Laut aktuellen Schätzungen könnte der Energiebedarf von KI-Systemen sich bis 2027 vervierfachen.
Das ist die Schattenseite dieser schillernden Zukunftsvision: Während wir uns darüber freuen, dass KI in Minuten baut, wofür wir früher Monate brauchten, wächst der digitale Fußabdruck exponentiell. Die Frage, die niemand in der DevDay-Keynote stellte: Können wir uns diese Revolution überhaupt leisten?
Jetzt wird es konkret. Diese Ankündigungen sind keine ferne Zukunftsmusik – sie sind heute verfügbar. Und das verändert drei Dinge fundamental:
Für Gründer und Kreative: Die Einstiegshürde für komplexe Software-Projekte ist praktisch verschwunden. Was früher ein mehrmonatiges Engineering-Projekt war, ist jetzt ein Wochenend-Hackathon. Der Agent Builder ermöglicht es dir, komplexe KI-Workflows zu testen, ohne eine Zeile Backend-Code zu schreiben. Das bedeutet: Mehr Experimente, schnellere Iteration, niedrigere Kosten.
Für Professionals: Deine Rolle verschiebt sich vom "Arbeiter" zum "Architekten". Es geht nicht mehr darum, Aufgaben selbst zu erledigen, sondern Systeme zu designen, die diese Aufgaben für dich übernehmen. Fang klein an: Identifiziere eine repetitive Aufgabe in deinem Alltag – Recherchen zusammenfassen, Reports erstellen, Projekte managen – und überlege, wie du sie mit einem Agent automatisieren könntest.
Für Unternehmen: Die Geschwindigkeit der Produktentwicklung wird sich radikal beschleunigen. Prototyping, das früher Wochen dauerte, passiert jetzt in Stunden. Das Problem: Deine Konkurrenz hat denselben Zugang zu diesen Tools. Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht mehr darin, wer die beste Technologie hat, sondern wer sie am klügsten einsetzt.
Hier wird es philosophisch – und gleichzeitig hochpraktisch: Wir befinden uns jetzt in einer Feedback-Schleife, in der KI bessere Tools baut, um bessere KI zu bauen, die wiederum bessere Tools baut. Die Innovationsgeschwindigkeit potenziert sich.
Was vor einem Jahr noch Science-Fiction war, ist heute via API verfügbar. Was heute angekündigt wird, ist morgen Standard. Die Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie entwickelt, übersteigt unsere Fähigkeit, ihre Konsequenzen vollständig zu durchdenken.
Viele Fragen – und nicht alle sind beantwortet: Wer kontrolliert diese sich selbst verbessernden Systeme? Was passiert, wenn die KI Fehler in ihre eigenen Nachfolger einbaut? Und wie stellen wir sicher, dass diese exponentiell wachsende Rechenpower nicht unsere Klimaziele torpediert?
Genug Theorie. Hier ist, was du heute tun kannst:
Stufe 1 – Experimentieren (diese Woche):
Stufe 2 – Lernen (dieser Monat):
Stufe 3 – Umsetzen (dieses Quartal):
Olivier Godement, Head of Product bei OpenAI, hat mir nach dem DevDay die offizielle Zusammenfassung geschickt. Lass uns die wichtigsten technischen Details durchgehen, die für alle relevant sind, die tatsächlich mit diesen Tools arbeiten wollen:
Das Apps SDK basiert auf MCP (Model Context Protocol) – das bedeutet, es ist backend-agnostisch. Du kannst deine bestehende Infrastruktur weiterverwenden und trotzdem volle UIs im Chat rendern. Das ist ein großer Vorteil gegenüber proprietären Lösungen, die dich in ein bestimmtes Ökosystem zwingen.
AgentKit ist mehr als nur ein Builder: Es besteht aus drei Komponenten:
Besonders interessant für Unternehmen: Die neuen Codex Enterprise Controls bieten Monitoring, Analytics-Dashboards und Umgebungskontrollen. Das ist entscheidend für den Produktionseinsatz, wo Sicherheit und Nachvollziehbarkeit zählen.
Die Kosten-Revolution: OpenAI hat nicht nur neue Modelle veröffentlicht, sondern auch günstigere Varianten:
Rechne mal nach: Wenn deine KI-App bisher 1.000 Euro monatlich an API-Kosten verursacht hat, könntest du mit den Mini-Modellen auf 200-300 Euro kommen – bei kaum merkbarem Qualitätsverlust für viele Anwendungsfälle.
Das neue Service Health Dashboard ist übrigens für alle Entwickler verfügbar und zeigt Latenz in Echtzeit. Transparenz, die in dieser Branche selten ist.
Was Olivier am Ende schreibt, klingt nach Marketing – ist aber wahr: "It is truly the best time in history to be a builder." Die Werkzeuge sind da, die Kosten sinken, und die Einstiegshürden fallen. Die Frage ist nur: Wer nutzt dieses Zeitfenster?
Bist du bereit für die Zukunft? Nicht die ferne Zukunft in zehn Jahren, sondern die Zukunft, die jetzt gerade Realität wird. Die Ära, in der tiefe technische Expertise nötig war, um mächtige KI-Systeme zu bauen, endet. Die Ära, in der jeder zum Architekten intelligenter Systeme werden kann, beginnt.
Die Werkzeuge sind da. Die Barrieren fallen. Was vor sechs Monaten unmöglich schien, ist heute Standard. Und das Tempo beschleunigt sich weiter.
Die eigentliche Frage ist nicht, ob diese Revolution kommt – sie ist längst da. Die Frage ist: Wirst du sie mitgestalten oder nur dabei zusehen?
Was ist dein erster Schritt? Teile in den Kommentaren, welche Aufgabe du als erstes automatisieren willst. Und wenn du Hilfe beim Einstieg brauchst, schau bei unserer DigitalWorld Academy vorbei – wir bereiten dich auf genau diese Zukunft vor.
Dieser Artikel erschien in The Digioneer, Januar 2025. Folge uns für mehr Einblicke in die digitale Transformation – und die Frage: Bist du bereit?
