Was AGI bedeutet
Was der Begriff allgemeine künstliche Intelligenz meint, wo die Systeme 2026 stehen und warum ein Unternehmen eine kleinere, nützlichere Frage stellen sollte.
Wenige Begriffe der Technologie tragen so viel Gewicht bei so wenig Einigkeit. Allgemeine künstliche Intelligenz, kurz AGI, ist das erklärte Ziel der grössten KI-Labore, Gegenstand einer berühmten Vertragsklausel und Fluchtpunkt vieler Prognosen.
Hier steht, was der Begriff bedeutet, wo die Systeme im Herbst 2026 stehen und was ein Unternehmen aus unserer Sicht damit anfangen sollte.
Was mit AGI gemeint ist
Zuerst drei einfache Begriffe. Enge KI erledigt eine einzige Aufgabe, oft besser als jeder Mensch: ein Schachprogramm, ein Spamfilter, ein Modell, das vorhersagt, wie sich Proteine falten. Allgemeine KI würde den Grossteil der Denkarbeit leisten, die Menschen leisten, über Fachgebiete hinweg, und neue Arbeit so lernen wie ein Mensch. Superintelligenz würde jeden Menschen in fast allem übertreffen. Enge KI ist überall. Gestritten wird über die anderen beiden.
Die meistzitierte Definition steht in der Charta von OpenAI aus dem Jahr 2018: hochgradig autonome Systeme, die Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Arbeiten übertreffen. Sie misst Arbeit, nicht den Geist.
2023 schlugen Forschende von Google DeepMind um Meredith Ringel Morris Stufen statt einer einzigen Ziellinie vor. Sie bewerten ein System danach, wie gut es leistet, von aufkommend bis übermenschlich, und wie allgemein es ist. AlphaFold ist übermenschlich, aber eng. ChatGPT, Bard, Llama 2 und Gemini ordneten sie der ersten Stufe allgemeiner KI zu: gleich gut wie ein ungelernter Mensch oder etwas besser. Autonomie, hielten sie fest, ist eine eigene Frage.
Im Oktober 2025 definierten Dan Hendrycks und 32 weitere Forschende AGI als eine KI, welche die kognitive Vielseitigkeit und Kompetenz eines gut ausgebildeten Erwachsenen erreicht, gemessen in zehn Bereichen wie logisches Denken, Gedächtnis und Wahrnehmung. GPT-4 erreichte 27 Prozent, GPT-5 57 Prozent. Das Profil war zerklüftet: stark, wo Wissen hilft, schwach bei Grundlagen wie dem Speichern dessen, was es mit der Zeit lernt.
Die ARC Prize Foundation definiert AGI als ein System, das sich jede Fähigkeit aneignen kann, die sich ein Mensch aneignen kann, und zwar so effizient wie ein Mensch. Danach richtet sie ihre Tests aus.
Wo die Systeme 2026 stehen
Die deutlichste Bewegung gab es dieses Jahr beim neuesten Test der Foundation. Als ARC-AGI-3 im März startete, eine Reihe interaktiver Spiele ohne Anleitung, lösten Menschen alle Spiele, und die besten KI-Systeme erreichten 0,51 Prozent. Im September erreichte GPT-6 Astra von OpenAI im Standardaufbau 62,7 Prozent und 99,9 Prozent in einem Aufbau, der das verborgene Denken des Modells zwischen den Schritten bewahrt. Die Foundation sprach von einem Sprung und hielt zugleich fest, sie behaupte nicht, das Ergebnis sei AGI: Der Test sei eng begrenzt und bilde nicht ab, wie offen und komplex die reale Welt ist.
Echte Arbeit bewegt sich langsamer. METR misst, wie lange KI-Agenten für Softwareaufgaben brauchen, im Vergleich zu geübten Fachleuten. Im Mai berichtete METR, dass die besten öffentlichen Modelle in der Hälfte der Fälle Aufgaben schafften, für die ein Mensch etwa 12 Stunden braucht. Für vier Erfolge von fünf mussten die Aufgaben auf etwa anderthalb Stunden schrumpfen. Lange Aufgaben lassen sich versuchen. Kurze werden verlässlich erledigt.
Die führenden Köpfe der Branche sind uneins, wie nah der Rest ist. Im August sagte Sam Altman gegenüber TIME, OpenAI sei noch nicht ganz so weit, werde aber bis Ende Jahr ein internes System haben, das er AGI nennen würde. In Davos sagte Demis Hassabis von Google DeepMind im Januar, die heutigen Systeme seien weit entfernt von AGI auf menschlichem Niveau, und es brauche womöglich noch ein oder zwei Durchbrüche. Yann LeCun, der Meta verlassen und AMI Labs gegründet hat, argumentierte, mit Text trainierte Modelle würden nie menschliche Intelligenz erreichen, weil ihnen ein Modell von Ursache und Wirkung in der realen Welt fehle.
Zusammengenommen sind die heutigen Systeme bei einigen Aufgaben übermenschlich, bei vielen auf Expertenniveau und noch schwach darin, sich zu erinnern, bei der Arbeit dazuzulernen und über lange Strecken verlässlich zu bleiben. Ob das als AGI gilt, hängt von der Definition ab, die man vertritt.
Warum das Wort trotzdem zählt
Jahrelang hatte das Wort einen Preis. In der ursprünglichen Partnerschaft hätte Microsoft seine Rechte an der Technologie von OpenAI verloren, sobald OpenAI AGI erreicht hätte. Im Dezember 2024 berichtete The Information von einem finanziellen Kriterium: AGI gälte als erreicht, wenn die Systeme von OpenAI mindestens 100 Milliarden Dollar Gewinn erwirtschaften. Im Oktober 2025 vereinbarten die beiden, dass ein unabhängiges Expertengremium jede Erklärung bestätigen müsste, und verlängerten die Rechte von Microsoft bis 2032, einschliesslich der Modelle nach AGI.
Im April 2026 fiel die Klausel. Die Umsatzbeteiligung, die OpenAI an Microsoft zahlt, läuft nun bis 2030, mit einer Obergrenze und unabhängig vom technologischen Fortschritt von OpenAI, und die Lizenz von Microsoft bis 2032 ist nicht mehr exklusiv. The Verge fasste es so zusammen: Es gibt kein Gremium mehr und keine Regel dafür, was geschieht, falls oder wenn AGI erklärt wird.
Das Wort trägt auch Versprechen. Die Charta von OpenAI verpflichtet das Unternehmen, nicht mehr gegen ein Projekt anzutreten, sondern es zu unterstützen, wenn dieses dieselben Werte teilt, auf Sicherheit achtet und kurz davorsteht, AGI als Erstes zu bauen. Ein solches Versprechen funktioniert nur, wenn jemand erkennen kann, wann «kurz davor» erreicht ist.
Der Gesetzgeber meidet das Wort. Die EU-KI-Verordnung (AI Act) regelt KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck, deren Anbieter seit dem 2. August 2025 Pflichten tragen, und vermutet ein systemisches Risiko bei einem Modell, das mit mehr als 10 hoch 25 Gleitkommaoperationen trainiert wurde. Das Gesetz zählt, was es messen kann. Und eine Prognose für AGI prägt Investitionen, Einstellungen und die Geduld von Verwaltungsräten, lange bevor man sich einig ist, was eigentlich angekommen ist.
Was es für ein Unternehmen bedeutet
Für ein Unternehmen ist es der falsche Plan, auf eine Erklärung zu warten. Sie kommt vielleicht nie, und der Vertrag zeigt, dass sie selbst für jene bedeutungslos werden kann, die einst darüber verhandelt haben. Das zerklüftete Profil ist der nützliche Teil: Dasselbe System kann bei einer Aufgabe übermenschlich sein und bei der nächsten unzuverlässig. Die Frage ist also nicht, wann AGI kommt. Sie lautet, welche Arbeit sich jetzt übergeben lässt, und auf welcher Grundlage.
Listen Sie die Arbeit auf, die Ihr Team immer wieder erledigt: die Offerte, den Monatsabschluss, die Antwort auf eine Standardanfrage, den ersten Entwurf einer Seite. Stellen Sie zu jeder drei Fragen. Kann eine Maschine sie heute gut genug erledigen? Kann ein Mensch das Ergebnis in wenigen Minuten prüfen? Lässt sich ein Fehler mit wenig Aufwand rückgängig machen? Beginnen Sie dort, wo alle drei Antworten Ja lauten.
Übergeben Sie die Arbeit dann Schritt für Schritt. Zuerst entwirft die Maschine, und ein Mensch entscheidet. Wenn die Entwürfe über genug echte Arbeit hinweg keine Korrekturen mehr brauchen, führt die Maschine den Ablauf aus, und ein Mensch gibt an festen Toren frei. Erst dann läuft der Ablauf selbständig, innerhalb schriftlicher Regeln und mit jedem Schritt protokolliert. Durchgehend geben Menschen die Richtung vor und prüfen das Ergebnis. Was sich ändert, ist, wie viel der Arbeit dazwischen die Maschine trägt.
Nichts davon wartet auf eine Definition. Selbst ein System, das jeden Test für AGI bestünde, bräuchte das Wissen eines Unternehmens, seine Regeln und einen Menschen, der für das Ergebnis einsteht. Das lässt sich heute aufbauen, ganz gleich, wie das nächste Modell heisst.
Wo crue steht
Unser Leitsatz lautet: Vom Menschen geführt. Von KI angetrieben. Als Nächstes autonom. Er beschreibt einen Weg, keine Prognose über AGI.
Heute ist jedes crue-Produkt vom Menschen geführt. Menschen bringen die Idee, die Erfahrung und den Geschmack ein, KI übernimmt die Produktion, und Menschen prüfen das Ergebnis und geben ihm den letzten Schliff. Als Nächstes werden die Produkte agentisch: Agenten erledigen den Grossteil der Arbeit, und Menschen setzen die Ziele und geben an den Toren frei. Danach folgt die Autonomie, ein Ablauf nach dem anderen, sobald er sie sich verdient hat.
Wir bauen keine AGI, und wir warten nicht auf sie. Bessere Modelle bringen jede Stufe näher, doch die Stufen hängen nicht davon ab, wie ein Labor sein System nennt. Helm, unsere Vision eines Unternehmens, das sein Gründer mit Agenten führt, ist der Ort, an dem wir den Weg am weitesten gehen. Twin gibt einem Unternehmen sein KI-Gehirn, Eigna ein eigenes privates Modell.
Wenn ein System eines Tages jede Definition von AGI erfüllt, stellen sich einem Unternehmen dieselben Fragen wie heute: welche Arbeit es übergibt, wer die Richtung vorgibt und wer für das Ergebnis einsteht. Das Wort wird sich weiter verschieben. Am Steuer muss trotzdem jemand stehen.
