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Andrej Karpathy — ehemaliger KI-Forschungsleiter bei Tesla und OpenAI — beschreibt einen Umbruch, den er selbst als „KI-Psychose" bezeichnet: Seit Dezember 2025 schreibt er keinen einzigen Code mehr von Hand. Alles läuft über Agenten.

Im Podcast „No Priors" zeichnet Karpathy ein Bild der Softwareentwicklung, das mit dem bisherigen Alltag kaum noch etwas gemein hat. Von 80/20 (selbst schreiben versus delegieren) sei er innerhalb weniger Wochen auf 0/100 umgestiegen. Sein neues Verb für die tägliche Arbeit: „manifest" — seinen Willen gegenüber den Agenten zum Ausdruck bringen, 16 Stunden am Tag.

Das Ende des Programmierens, wie wir es kennen

Karpathy beschreibt einen fundamentalen Wechsel: Statt einzelner Codezeilen arbeitet er in „Makroaktionen" — er delegiert ganze Funktionalitäten an parallele Agenten, die gleichzeitig an verschiedenen Bereichen eines Repositories arbeiten. Den Engpass sieht er nicht mehr in der Rechenleistung, sondern im eigenen Kopf. Wer Wartezeiten zwischen den Agenten-Sessions hat, könnte mehr parallelisieren. Token-Durchsatz ist das neue Maß für Produktivität.

Dobby, der Hauself-Claw

Besonders greifbar wird die neue Realität bei Karpathys privatem Projekt: Ein KI-Agent namens „Dobby" steuert sein gesamtes Smart Home — Sonos, Beleuchtung, Heizung, Pool, Sicherheitskameras. Dobby scannte eigenständig das lokale Netzwerk, entdeckte die Hardware, las die APIs aus und baute ein Dashboard. Heute genügt eine WhatsApp-Nachricht wie „Dobby, sleepy time", um sämtliche Lichter auszuschalten. Sechs verschiedene Apps hat Karpathy damit ersetzt.

AutoResearch: Wenn KI sich selbst verbessert

Den Kern des Gesprächs bildet Karpathys Projekt „AutoResearch": ein System, in dem KI-Agenten den vollständigen Machine-Learning-Zyklus durchlaufen — vom Datensatz über das Training bis zur Auswertung und Optimierung. Das Ziel: möglichst wenige menschliche Eingaben, aber maximaler Output. Die Agenten sollen perspektivisch aus einem Paper eigenständig eine funktionierende Implementierung erzeugen.

Arbeitsmarkt, Bildung und die Zukunft der Software

Karpathy äußert sich auch zu breiteren Fragen: Welche Fähigkeiten zählen in der KI-Ära? Geschmack, Urteilsvermögen und die richtigen Fragen stellen. Was passiert mit dem Arbeitsmarkt? Die Daten erzählen laut Karpathy eine differenziertere Geschichte als die Schlagzeilen. Und was wird aus der Bildung? Sein Beispiel MicroGPT — 200 Zeilen Code, auf die er monatelang hingearbeitet hat — zeigt, worin der menschliche Beitrag künftig liegt: das Wesentliche destillieren. Alles andere können die Agenten.