Das Aufkommen agentenbasierter KI verändert die Landschaft der Softwareentwicklung und des Produktdesigns erheblich. Agentenbasierte KI mit ihren autonomen Eigenschaften unterscheidet sich von typischer KI und bringt Herausforderungen in Bezug auf Governance und Nutzervertrauen mit sich. DataRobot, eine auf KI spezialisierte Plattform, passt sich diesen Veränderungen an, indem es Agenten- und Anwendungsvorlagen anbietet. Anstatt Rohkomponenten bereitzustellen, bietet es nun vorgefertigte Kits, die die Arbeit von KI-Praktikern fördern. Dieser Übergang ermöglicht es Nutzern, schnell produktionsreife Anwendungen über agenten-generierte Schnittstellen zu erstellen. Diese Verschiebung erfordert eine Neubewertung der Kontrollverteilung zwischen Nutzern und Agenten und macht ein sorgfältiges Design für die Mensch-Agenten-Kollaboration notwendig. Der Artikel zieht Parallelen zu AutoML und hebt die Notwendigkeit hervor, Automatisierung mit der Handlungsfähigkeit des Nutzers bei Kernaufgaben in Einklang zu bringen. DataRobot erweitert seinen Nutzerkreis um Agenten, was eine Verlagerung der Designmethoden erfordert, um deren Bedürfnisse zu berücksichtigen. Traditionelles Produktdesign entwickelt sich weiter, wobei feste Lösungen durch dynamische, kontextbewusste Systeme ersetzt werden. Die Rollen von Produktteams verschieben sich vom Bau einzelner Produkte hin zur Architektur von Systemen. Diese Veränderung stellt das Interaktionsdesign vor Herausforderungen, da herkömmliche Affordanzen neue Formen benötigen, um sich an die bedarfsgerechte Schnittstellengenerierung anzupassen. KI-Tools gehen diese Probleme an, indem sie etablierte UX-Frameworks verwenden. Das letztendliche Ziel ist es, Systeme zu entwerfen, in denen Agenten und Menschen effektiv zusammenarbeiten.