Perplexity Computer und der neue Luxus der Unternehmensdelegation ohne Verständnis
Es ist einfach, sich in ein Versprechen zu verlieben, wenn es als Premium-Produkt verpackt ist. Am 25. Februar 2026 kündigte Perplexity AI Perplexity Computer an, ein System von Agenten in der Cloud, das 19 KI-Modelle koordiniert, um komplexe Arbeitsabläufe autonom auszuführen. Es handelt sich nicht um einen physischen Computer: Es ist eine Orchestrierungsschicht, die Bildschirme interpretiert, Aufgaben in Subagenten unterteilt, persistenten Speicher wahrt und sich an über 400 Integrationen anschließt. Auf den ersten Blick klingt es nach dem perfekten Mitarbeiter: schnell, gehorsam, unermüdlich. Der Preis ist ebenfalls ein Indiz: exklusiver Zugang für Perplexity Max-Abonnenten für 200 Dollar pro Monat, mit 10.000 monatlichen Credits und einem Anfangsbonus von 20.000 Credits für frühe Nutzer, die nach 30 Tagen verfallen.
Die Nachricht ist aus offensichtlichen Gründen relevant — der Wettlauf um Agenten — und aus unangenehmen Gründen — was sie darüber offenbart, wie das Führungsteam entscheidet, wenn der Druck nach Geschwindigkeit keine Schönfärberei mehr zulässt. In der Präsentation gab es ein Detail, das viele übersehen werden: Bei einem vorhergehenden Pressebriefing zeigten die Führungskräfte Arbeitsabläufe, aber eine Live-Demo wurde aufgrund von Stunden zuvor entdeckten Fehlern abgesagt. Diese Geste, mehr als der Fehler, ist der Kern. Das Zeitalter des Unternehmensagenten wird nicht die belohnen, die "Vision haben". Es wird die bestrafen, die Vision mit Glauben verwechseln.
Das Produkt verkauft keine KI, es verkauft die Auslagerung der Komplexität
Perplexity beschreibt Computer als einen "generellen digitalen Arbeiter", der Fähigkeiten wie Forschung, Analyse, Design, Automatisierung und Deployment vereint. Der differenzierende Punkt ist nicht nur die Benutzeroberfläche; es ist die Multi-Modell-Orchestrierung: Claude Opus 4.6 als zentrale Denkmaschine, Gemini für umfangreiche Forschung, ChatGPT 5.2 für langfristigen Gedächtnis, Grok für leichte Aufgaben, Nano Banana für Bilderzeugung und Veo 3.1 für Videos, unter anderen. Das Versprechen ist pragmatisch: nicht mehr manuell entscheiden, welches Modell zu verwenden ist, sondern dem System ermöglichen, Subagenten zu erstellen, parallel zu laufen und lange Arbeiten asynchron zu halten.
Für eine Organisation klingt das wie die Umwandlung von Reibung in monatliche Kosten. Ein Manager koordiniert nicht mehr Personen, um zu forschen, Quellen abzugleichen, ein Ergebnis zu erstellen, einen Ort oder eine Visualisierung vorzubereiten. Er fordert das Ergebnis an. Und hier liegt die Falle: Der wahre Wert vieler Funktionen liegt nicht in der Herstellung des Endprodukts, sondern in der Abfolge von Gesprächen, die erforderlich sind, um Absichten, Prioritäten, Risiken und Verantwortlichkeiten zu klären. Wenn diese Abfolge an einen Agenten delegiert wird, gewinnt das Unternehmen an Geschwindigkeit, kann aber auch etwas Lebenswichtiges verlieren: die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen, die verstehen lassen, warum ein Weg und nicht ein anderer gewählt wurde.
Das Zugangsmodell verstärkt die Positionierung. 200 Dollar monatlich sind kein Massenpreis; es ist eine selektive Barriere. Perplexity konkurriert nicht um Menge, sondern um hochintensive Nutzer, was sie indirekt sagt, indem sie den Launch auf Max konzentriert und künftige Expansion auf Pro und Enterprise verspricht. Es gibt auch ein finanzielles Signal: Das Produkt beinhaltet Credits und Kontrollen zur Begrenzung von Ausgaben, zur Auswahl von Modellen und zur Optimierung von Tokens. Das offenbart eine Realität, die wenige Unternehmen öffentlich darlegen: Die Orchestrierung ist brillant, aber die Wirtschaftlichkeit des Rechnens bleibt die Achillesferse, insbesondere wenn erlaubt wird, mehrere Modelle gleichzeitig zu konsultieren.
Die unitäre Wirtschaftlichkeit des Agenten ist eine Wette auf Margen gegen internes Chaos
Perplexity bewegt sich in einem Bereich, in dem die technologische Narrative oft die Geschäftsstruktur verschleiert. Hier ist die Struktur klar: ein hohes Abonnement mit Credits und Grenzen, das variablen Verbrauch in wiederkehrende Einnahmen umwandelt. Für den CFO ist das per Definition attraktiv: buchhalterische Vorhersehbarkeit, weniger Abhängigkeit von einzelnen Projekten und eine einfache Argumentation, um Investitionen zu rechtfertigen.
Aber die Marge wird nicht mit Poesie gewonnen; sie wird mit operativer Disziplin gewonnen. Die Orchestrierung von 19 Modellen erfordert Koordination von Kosten, Latenzen, Entscheidungswegen und Qualität. Im Briefing werden Nutzungsmuster erwähnt, bei denen bestimmte Aufgaben spezifischen Modellen zugewiesen werden — visuelle an Gemini Flash, Ingenieure an Claude Sonnet 4.5, medizinische Forschung an GPT-5.1 — und Computer sucht danach, diese Auswahl zu automatisieren. Wenn es gelingt, reduziert es die Verschwendung und erhöht die Qualität. Wenn es fehlschlägt, steigen die Kosten im Stillen: mehr Tokens, mehr Versuche, mehr Subagenten, die parallel ohne Kontrolle laufen. Die Existenz von Beschwerden über Ratenlimits in Communities ist ein logisches Symptom dieses Gleichgewichts: Der Nutzer will unbegrenzte Leistung; der Anbieter muss sicherstellen, dass die Flatrate nicht zum Verlust wird.
Hinzu kommt ein strategisches Element: Perplexity hat Unabhängigkeit angestrebt, mit einem für KI optimierten Such-API zu operieren und sich von Werbung abzuwenden, um das Vertrauen in die Genauigkeit zu wahren. Das ist kein Altruismus; es ist Überlebensinstinkt. Bei Agenten ist Vertrauen ein finanzieller Vermögenswert. Wenn die Organisation das Gefühl hat, dass der Agent "halluziniert" oder ein zweifelhaftes Ergebnis liefert, bringt das nicht nur die Kündigung des Abonnements mit sich; es blockiert die interne Akzeptanz und verursacht politische Kosten für denjenigen, der den Pilotversuch gefördert hat.
Der Launch erfolgt zudem in einem Markt, in dem OpenAI 800 Millionen wöchentliche Nutzer hat und Perplexity „zehntausende Millionen“. Die Skalierung ist nicht vergleichbar, weshalb Perplexity nur den Weg der Tiefe gehen kann: Entscheidungen und Ausführung für Arbeiten mit hoher Wirkung verkaufen, nicht Unterhaltung oder gelegentliche Anfragen.
Multi-Modell als Spiegel für C-Level, das Ego liebt die Illusion der Kontrolle
Die Aussage „Multi-Modell ist die Zukunft“ klingt technisch, ist aber in der Verwaltung eine Diagnose: Niemand beherrscht alles. Perplexity hat es in ein Produkt verwandelt, und das zwingt zu einer Art von Ehrlichkeit, die viele Führungskräfte vermeiden. Eine Firma, die einen orchestrierenden Agenten kauft, akzeptiert stillschweigend, dass ihr Vorteil nicht im Werkzeug liegt, sondern in ihrer Fähigkeit, die Arbeit gut zu formulieren, Grenzen zu setzen und zu steuern, was der Agent anpacken kann.
Hier entsteht das menschliche Muster. Wenn eine Organisation unter Verzögerungen, Nacharbeit und Mehrkosten leidet, gibt es oft eine public akzeptable Erklärung: Mangel an Talent, zu viel Bürokratie, wechselnde Kunden. Privat gibt es dazu oft eine andere Erklärung: mehrdeutige Versprechen, diffuse Verantwortliche, widersprüchliche Anreize. Der Agent behebt das nicht. Er verstärkt es.
Perplexity Computer verspricht persistentes Gedächtnis, Anschluss an Dateien und Services sowie parallele Ausführung. In einem reifen Unternehmen beschleunigt das. In einem chaotischen Unternehmen automatisiert das das Chaos. Ein Agent, der 400 Integrationen durchläuft, kann mehr Ergebnis liefern als das menschliche Team, kann aber auch schlechte Entscheidungen mit industrieller Geschwindigkeit replizieren, wenn niemand definiert hat, was „gut“ bedeutet. Das C-Level fordert oft Automatisierung, um Reibung zu reduzieren, ohne die emotionalen Kosten des Umgangs mit den Inkonsistenzen des Systems zu tragen. Technologie wird somit zu einem Schmerzmittel.
Der Vorfall der Demo, die aufgrund von Fehlern abgesagt wurde, ist eine Erinnerung an etwas, das das Führungsteam oft aus Arroganz oder Erschöpfung vergisst: Reale Ausführung bringt immer Reibung. Interessant ist nicht, dass es Mängel gab; interessant ist, dass es eine Entscheidung gab, zu stoppen. In Kulturen ist es seltener zu stoppen, als zu beschleunigen. Und bei Agenten ist zeitliches Stoppen die wahre Governance.
Der Wettbewerb um Agenten wird nicht durch das Werkzeug entschieden, sondern durch die Governance
Perplexity ist nicht allein. Der Markt bietet bereits Alternativen mit gegensätzlichen Philosophien: OpenClaw, ein Open-Source-Agent mit 219.000 Sternen auf GitHub, der sich auf lokale Automatisierung und Integration mit Messaging konzentriert; Claude Cowork von Anthropic, das sich mehr auf ein einziges Modell konzentriert und auf Benutzerhardware läuft; und große Generalisten wie ChatGPT und Gemini. In dieser Landschaft differenziert sich Perplexity durch zwei Entscheidungen: Cloud und Multi-Anbieter.
Für das nutzende Unternehmen löst die Cloud ein reales Problem: lange Arbeiten, die nicht davon abhängen, dass der Laptop von jemandem eingeschaltet bleibt. Sie bringt aber auch ein anderes Problem mit sich: Kontrolle und Nachverfolgbarkeit. Wenn ein Agent in der Cloud arbeitet, mit persistentem Gedächtnis und Zugriff auf Dienste, benötigt die Organisation klare Regeln für Berechtigungen, Audits und Aktionsgrenzen. Perplexity bietet Ausgabenkontrollen und Modellauswahl, aber das ist nur ein Teil der Governance. Der andere Teil ist organisatorisch: Wer genehmigt was, wer überprüft, wer ist verantwortlich, wenn das Ergebnis in einen kritischen Prozess integriert wird.
Der Winkel, der mich am meisten interessiert, ist nicht technisch, sondern politisch. Der Verkauf eines „digitalen Arbeiters“ liefert dem C-Level eine bequeme Erzählung: Modernisierung ohne Konflikte, Produktivität ohne Umstrukturierung, Innovation ohne Berührungen der internen Macht. Das Risiko ist, dass die Führungskräfte Agenten nutzen, um harte Entscheidungen zu vermeiden: Rollen neu zu definieren, Privilegien abzuziehen, Initiativen zu schließen, die durch Trägheit fortbestehen. Der Agent endet damit, als gespenstischer Mitarbeiter zu agieren, der Ergebnisse produziert, um Projekte zu unterstützen, die eigentlich beendet werden sollten.
Perplexity setzt zudem auf „Entscheidungen, die das BIP bewegen“, so im Pressebriefing, und priorisiert Tiefe über massenhafte Akzeptanz. Das passt zum Preis und zum Fokus auf zukünftige Unternehmen. Aber es ist auch ein Versprechen, das den Standard erhöht: Wenn es um Entscheidungen mit hoher Auswirkung verkauft wird, sind die Kosten eines Fehlers nicht nur eine schlechte Antwort, sondern eine falsche Kapitalzuweisung.
Die sinnvolle Richtung im Jahr 2026 besteht darin, Leistung zu kaufen und verantwortungsvoll zu bezahlen
Perplexity Computer verkörpert einen Übergang: von Werkzeugen, die antworten, zu Systemen, die agieren. Dieser Sprung verändert die Art des Risikos. Früher war der typische Schaden informatorisch: eine fehlerhafte Analyse. Jetzt kann der Schaden operationell sein: ein schlecht ausgeführter Workflow, eine falsch verwendete Integration, eine automatisierte Entscheidung, die sich ausbreitet.
In Geschäftsbegriffen ist der intelligente Kauf nicht der, der Kapazitäten maximiert, sondern der, der interne Klarheit maximiert. Ein Multi-Modell-Agent ist ein Verstärker. Er verstärkt das gute Design der Arbeit und verstärkt die Mehrdeutigkeit. Daher stammt der erste echte Rückfluss nicht von „mehr Output“, sondern von der Disziplin zu formulieren: was delegiert wird, was nicht delegiert wird, was verifiziert wird, wer unterzeichnet. Das Unternehmen, das darauf keine präzise Antwort hat, ist nicht bereit für einen „digitalen Arbeiter“; es ist nur bereit, mehr Lärm zu produzieren.
Ich betrachte diesen Launch als einen unbequemen Spiegel für das C-Level. Nicht wegen der Technologie, sondern wegen des Anreizes. Delegieren, ohne zu verstehen, war immer das stille Laster der Macht. Der Unterschied ist, dass man jetzt mit einer Firmenkarte und einem monatlichen Abonnement skalieren kann.
Die Kultur jeder Organisation ist nichts anderes als das natürliche Ergebnis, einem authentischen Zweck nachzujagen oder das unvermeidliche Symptom all der schwierigen Gespräche, die das Ego des Führungsstils nicht zulässt.
