Barndoor des Mashery-Gründers: KI-Agenten sind die neuen APIs

Wenn Application Programming Interfaces (APIs) während der Web 2.0-Ära als entscheidendes Bindegewebe dienten, das unterschiedliche Websites und Anwendungen verband, dann entwickeln sich KI-Agenten in der aufkeimenden Ära der künstlichen Intelligenz schnell zu ihrem Gegenstück. Diese intelligenten Agenten sind dazu bestimmt, die primären Kanäle zu werden, über die Benutzer auf Daten aus einer Vielzahl von Internetquellen zugreifen und diese nutzen. Während APIs zweifellos ihre Bedeutung behalten werden, stehen KI-Agenten unbestreitbar im Rampenlicht.

Dieser Paradigmenwechsel bildet die Kernthese von Oren Michels, CEO des neuen KI-Unternehmens Barndoor. Michels, ein bekannter Name in der Tech-Landschaft, gründete zuvor Mashery, ein wegweisendes API-Management-Unternehmen, das er von seiner Gründung im Jahr 2006 bis zur Übernahme durch Intel im Jahr 2013 leitete. Er begrüßt den Vergleich zwischen den beiden Epochen mit charakteristischem Witz und schlägt vor, dass das Entfernen des „P“ aus „API“ (was eine Bewegung über programmatische Schnittstellen hinaus zu intelligenteren, autonomeren impliziert) eine weitaus faszinierendere Zukunft enthüllt.

Barndoor positioniert sich als die „Kontrollebene für agentische KI“. So wie Mashery Unternehmen befähigte, ihre APIs zu systematisieren und zu verwalten, zielt Barndoor darauf ab, Unternehmen mit den Werkzeugen auszustatten, um ihre KI-Agenten zu zähmen und zu steuern, indem entscheidende Leitplanken für ihren Betrieb etabliert werden. Michels behauptet, dass bestehende Lösungen für die Verwaltung von KI-Agenten, einschließlich traditioneller Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)- und API-Management-Plattformen, unzureichend sind. Er argumentiert, dass, wenn diese Lösungen wirklich angemessen wären, die unternehmensweite Einführung von agentischer KI weitaus verbreiteter wäre, als sie es derzeit ist. Er zieht eine Parallele zu seinen Mashery-Tagen und vergleicht die Situation damit, anzunehmen, dass Cisco, nur weil es den Netzwerkverkehr verwaltete, auch das API-Management übernahm. Gerade weil sie es nicht taten, fanden Unternehmen wie Mashery ihre wesentliche Nische.

Die typischen Benutzer von Barndoor sind laut Michels nicht unbedingt CIOs oder Sicherheitspersonal. Obwohl diese Rollen zunehmend von KI betroffen sind, besteht ihre Kernfunktion nicht darin, KI-Lösungen direkt bereitzustellen oder zu verwalten. Stattdessen liegt das „KI-Problem“ bei Geschäftsrollen, wie z.B. Vertriebs- oder Marketingfachleuten, deren Ziele darin bestehen, schnellere und effizientere Operationen durch KI zu ermöglichen. Er veranschaulicht dies mit einer Analogie aus der API-Ära: Die Person bei Marriott, die damit beauftragt war, Hotelzimmerbuchungen über eine mobile App zu ermöglichen, war diejenige mit einem „API-Problem“. Ähnlich sind in der KI-Ära diejenigen, deren Aufgabe es ist, Produkte zu verkaufen und KI benötigen, um dies effektiver zu erreichen, die Zielgruppe von Barndoor.

Obwohl Barndoor kürzlich mit einer Warteliste gestartet ist, zeichnen sich bereits erste Anwendungsfälle ab. Michels beschreibt diese als agentische Arbeitsabläufe, die eine Interaktion mit verschiedenen Unternehmenswerkzeugen erfordern. Er stellt sich Agenten als eine „Roboter-Arbeitskraft“ vor, die dieselbe strenge Identitätsverwaltung für den Werkzeugzugriff benötigt wie ihre menschlichen Gegenstücke. So wie menschliche Mitarbeiter Zugang zu Plattformen wie Salesforce, Notion oder Gmail erhalten, um ihre Aufgaben zu erfüllen und Arbeitsergebnisse zu generieren, suchen Kunden ähnliche Fähigkeiten für ihre agentischen Werkzeuge. Michels betont jedoch die Bedeutung eines vorsichtigen, inkrementellen Ansatzes. Die Erteilung des Zugriffs von Agenten auf Unternehmenswerkzeuge erfordert einen kleinen Anfang, ein überlegtes Vorgehen und die Auferlegung strenger Grenzen für ihren „Explosionsradius“, um eine genaue Überwachung ihrer Aktionen und Absichten zu gewährleisten.

Die noch junge Natur von KI-Agenten, trotz des intensiven Hypes, wirft Fragen nach den Arten von Werkzeugen auf, die frühe Unternehmenskunden von ihnen nutzen lassen möchten. Michels stellt fest, dass die anfängliche Welle von Anwendungsfällen der „Robotic Process Automation (RPA) auf Steroiden“ ähnelt – der Automatisierung sich wiederholender, regelbasierter Aufgaben mit größerer Raffinesse. Doch das Barndoor-Team hat nur begrenzten langfristigen Wert darin gefunden, menschliche Handlungen lediglich zu beschleunigen. Überzeugendere Anwendungsfälle entstehen rund um das Model Context Protocol (MCP), das Michels mit Representational State Transfer (REST) in der API-Welt vergleicht – einem in den 2000er Jahren weit verbreiteten Architekturstil für APIs. Er beschreibt MCP als ein effizienteres und schnelleres Mittel für Computer zur Kommunikation und Aufgabenerfüllung. Der Prozess beinhaltet oft den Zugriff auf eine API, deren Umwandlung in einen MCP-Server und anschließend die Gewährung des KI-Zugriffs darauf. Barndoor fungiert effektiv als Proxy für diese MCP-Server und orchestriert den Arbeitsablauf zwischen menschlichen Mitarbeitern und Agenten, was den in der API-Verwaltung üblichen OAuth-Autorisierungsflüssen ähnelt.

Michels hat eine ehrgeizige Vision für den agentischen KI-Markt und prognostiziert, dass er mit der Größe des Software-as-a-Service (SaaS)-Marktes, einer Multi-Billionen-Dollar-Industrie, konkurrieren wird. Er erwartet sogar, dass agentische KI bestimmte SaaS-Kategorien, insbesondere in Bereichen wie dem Kundenservice, verdrängen könnte. Für andere SaaS-Kategorien, in denen menschliche Aufsicht und Kontrolle weiterhin von größter Bedeutung sind, wie z.B. Kernsysteme wie Salesforce, Notion oder Gmail, ist jedoch Koexistenz der wahrscheinliche Weg. Michels betont, dass Menschen diese Tools weiterhin als „Quelle der Aufzeichnungen“ und „eine Wahrheit“ für Organisationen nutzen werden. Die Rolle der KI, so schlägt er vor, besteht nicht darin, Menschen vollständig zu ersetzen, sondern „Superkräfte“ bereitzustellen, die es ihnen ermöglichen, weitaus mehr und schneller zu erreichen. Letztendlich werden diese Kern-SaaS-Tools zunehmend von Agenten zusammen mit ihren menschlichen Gegenstücken genutzt.