GPT-5 wurde gestern veröffentlicht. 94,6 % bei AIME 2025. 74,9 % bei SWE-bench. Wenn wir uns den oberen Grenzen dieser Benchmarks nähern, sterben sie. Was GPT-5 und die nächste Generation von Modellen revolutionär macht, ist nicht ihr Wissen. Es ist das Wissen, wie man handelt. Für GPT-5 geschieht dies auf zwei Ebenen. Zuerst, welches Modell zu verwenden ist. Aber zweitens, und noch wichtiger, durch das Aufrufen von Werkzeugen. Wir leben in einer Ära, in der LLMs das Abrufen und die Wiederzusammenstellung von Wissen gemeistert haben. Die anfänglichen Killeranwendungen, die Verbrauchersuche und das Programmieren, sind im Grunde Herausforderungen des Wissensabrufs. Beide organisieren bestehende Informationen auf neue Weise. Wir haben diese Hügel erklommen und als Ergebnis ist der Wettbewerb intensiver als je zuvor. Die Modelle von Anthropic, OpenAI und Google nähern sich ähnlichen Fähigkeiten. Chinesische Modelle und Open-Source-Alternativen drängen weiterhin immer näher an den Stand der Technik. Jeder kann Informationen abrufen. Jeder kann Text generieren. Die neue Achse des Wettbewerbs? Werkzeugaufrufe. Das Aufrufen von Werkzeugen verwandelt LLMs von Beratern zu Akteuren. Es kompensiert zwei kritische Schwächen von Modellen, die reine Sprachmodelle nicht überwinden können. Erstens, Workflow-Orchestrierung. Modelle sind bei einmaligen Antworten hervorragend, haben aber Schwierigkeiten mit mehrstufigen, zustandsbehafteten Prozessen. Werkzeuge ermöglichen es ihnen, lange Workflows zu verwalten, den Fortschritt zu verfolgen, Fehler zu behandeln und den Kontext über Dutzende von Operationen hinweg aufrechtzuerhalten. Zweitens, Systemintegration. LLMs leben in einer textbasierten Welt. Werkzeuge ermöglichen es ihnen, vorhersehbar mit externen Systemen wie Datenbanken, APIs und Unternehmenssoftware zu interagieren, indem sie natürliche Sprache in ausführbare Aktionen umwandeln. Im letzten Monat habe ich 58 verschiedene KI-Tools entwickelt. E-Mail-Prozessoren. CRM-Integratoren. Notion-Aktualisierer. Forschungsassistenten. Jedes Werkzeug erweitert die Fähigkeiten des Modells in einen neuen Bereich. Die wichtigste Fähigkeit für KI ist es, das richtige Werkzeug schnell und korrekt auszuwählen. Jeder fehlgeleitete Schritt tötet den gesamten Workflow. Wenn ich sage: „Lies diese E-Mail von Y Combinator und finde alle Startups, die nicht im CRM sind“, führen moderne LLMs eine komplexe Sequenz aus. Ein Befehl in Englisch ersetzt einen gesamten Workflow. Und das ist nur ein einfacher. Noch besser, das Modell, richtig eingerichtet mit den richtigen Werkzeugen, kann seine eigene Arbeit überprüfen, dass die Aufgaben rechtzeitig abgeschlossen wurden. Diese Selbstverifizierungs-Schleife schafft Zuverlässigkeit in Workflows, die sonst schwer zu erreichen ist. Multipliziere dies über Hunderte von Mitarbeitern. Tausende von Workflows. Die Produktivitätsgewinne kumulieren exponentiell. Die Gewinner in der zukünftigen KI-Welt werden die sein, die am raffiniertesten darin sind, Werkzeuge zu orchestrieren und die richtigen Abfragen zu leiten. Jedes Mal. Sobald diese Workflows vorhersehbar sind, werden wir alle Agentenmanager werden.