Human in the Loop: Entscheidung, Freigabe, Abnahme.

Die drei Stellen sind nicht beliebig gewählt. Die Entscheidung am Anfang verhindert, dass der Agent das Falsche gut baut: Ein Mockup, das der Fachbereich abgenommen hat, ist das Ziel, gegen das alles Weitere gemessen wird. Die Freigabe in der Mitte verhindert, dass eine lokal richtige Änderung global Schaden anrichtet — jeder Vorschlag kommt mit Lineage-Befund und Regelprüfung, der Mensch entscheidet in Sekunden, aber er entscheidet. Die Abnahme am Ende verhindert, dass „fertig“ ohne Kriterien behauptet wird: Zehn Fachfragen gegen Referenzwerte, Compliance-Score über der Schwelle, Seiten wie im Mockup.

In einem Projekt mit zwanzig Änderungsanträgen wurde jede einzelne Reparatur am Modell freigegeben — nicht, weil der Agent unzuverlässig war, sondern weil die Freigabe das Protokoll ist, das später jede Frage beantwortet: Wer hat wann was warum geändert.

Die Matrix legt je Projektschritt fest, was der Agent macht und was der Mensch — als RACI-Schema mit Verantwortlichem, Freigebendem und Informierten. Drei Felder sind orange markiert: Dort entscheidet der Mensch, ohne Ausnahme.

Rechtlich ist ein Agent ein Werkzeug des Unternehmens, das ihn einsetzt. Für das Ergebnis haftet, wer es freigibt und abnimmt — intern gegenüber dem Vorstand, extern gegenüber Prüfern. Das ist kein Nachteil, sondern der Grund, warum Agentic BI in regulierten Branchen funktioniert: Die Verantwortung ist dieselbe wie bisher, nur die Menge der Arbeit, die dazwischenliegt, ist eine andere.

Der EU AI Act verschärft das nicht, er macht es explizit: Art. 4 verlangt KI-Kompetenz bei den Personen, die KI-Systeme einsetzen; für die Freigebenden heißt das, sie müssen verstehen, was sie freigeben. Das EU-AI-Act-Kapitel ordnet ein, welche weiteren Pflichten für Reporting-Agenten gelten.

Eine Freigabe, die nur aus einem Klick besteht, beweist nichts. Die Freigabe, die in einem Audit trägt, hat sieben Felder, und der Agent füllt fünf davon vor. Der Mensch ergänzt Entscheidung und Begründung; das dauert Sekunden, wenn Befund und Lineage am Vorschlag hängen.

Technisch ist das ein Pull Request im Repository des Modells (PBIP oder TMDL): Der Vorschlag ist der Diff, Befund und Lineage sind Kommentare, die Freigabe ist der Merge mit Name und Zeitstempel. Kein zweites System, kein Formular.

In einem Projekt bei einem regionalen Energieversorger (16 Reportseiten auf 6 Mustern, 12 Arbeitspakete, 5 Sprints) lief jede Änderung durch die drei Stellen. Die Entscheidung fiel über ein klickbares Mockup mit 18 Seiten, zu dem der Kunde 6 Rückmeldedokumente lieferte, verdichtet zu einem Briefing. Die Freigabe betraf jede Reparatur, die der Agent am Modell vorschlug: Das Semantikmodell wurde gegen 61 Regeln geprüft, 13 davon kritisch, und der Compliance-Score von 60 auf 75 Prozent gehoben, als vertragliches Abnahmekriterium.

Die Abnahme folgte einem Takt, den der Kunde vorgab: je Sprint eine Abnahme per Pull Request und zehn Werktage Prüffrist. 20 nummerierte Change Requests entstanden nach der Fixierung, alle umgesetzt, keiner im Festpreis versteckt. Der Aufwand der drei Stellen lag bei Stunden; die Menge dazwischen, 357 Visuals und 102 Measures, baute der Agent.

• Entscheidung: 18 Mockup-Seiten, maximal zwei Abstimmungsschleifen je Seite, dann fixiert.
• Freigabe: jede Regelreparatur einzeln, mit Befund; der Agent schlägt vor, ein Mensch gibt frei.
• Abnahme: Score 60 auf 75 Prozent, Seiten wie im Mockup, Prüffrist zehn Werktage je Sprint.