Du sitzt vor deinem Rechner und fuehrst zum hundertsten Mal die gleiche Serie von Klicks aus: Eine Rechnung oeffnen, Daten in ein Formular uebertragen, eine E-Mail an den Kunden senden, den Vorgang ablegen. Routineaufgaben, die jeden Tag Stunden fressen. Hier setzt ein neues KI-Labor namens Prentis an. Es will Maschinen beibringen, solche Ablaeufe selbststaendig zu erledigen – indem es Modelle trainiert, die den Computer genauso bedienen wie ein Mensch.
Prentis ist keine Gruendung von unerfahrenen Studenten. Hinter dem im April gestarteten Unternehmen stehen drei Schwergewichte: Ritankar Das, ein 31-jaehriger Seriengruender mit einem akademischen Lebenslauf, sowie die Tech-Veteranen Reid Hoffman (LinkedIn-Mitgruender, frueher OpenAI-Investor) und Mark Pincus (Zynga-Gruender). Die Rede ist von einer Finanzierungsrunde ueber 100 Millionen Dollar bei einer Bewertung von einer Milliarde Dollar – so berichten es zwei mit den Gespraechn vertraute Personen gegenueber TechCrunch.
Was genau macht ein Computer Use Model?
Im Kern geht es um sogenannte Computer Use Models. Das sind KI-Agenten, die lernen, wie Angestellte in der Verwaltung uebliche Arbeitsablaeufe ueber mehrere Programme und Systeme hinweg ausfuehren. Stell dir vor, eine Versicherung muss einen Schadensfall bearbeiten: Der Agent wuerde automatisch die Schadensmeldung aus dem E-Mail-Posteingang oeffnen, die relevanten Daten in die Versicherungssoftware eintragen, einen Kostenvoranschlag pruefen und die Zahlung anstossen – alles ohne dass ein Mensch dafuer durch verstreute Dokumente und Fenster navigieren muesste. Prentis verspricht, solche Taetigkeiten zu automatisieren, die bislang viel manuelle Arbeit erfordern.
Der Ansatz erinnert an einen persoenlichen Assistenten, der dir ueber die Schulter schaut und dann die immer gleichen Schritte fuer dich uebernimmt. Nur dass dieser Assistent nicht nur auf einem Rechner laeuft, sondern aus einer KI besteht, die speziell dafuer trainiert wurde, Fenster zu erkennen, Buttons zu druecken und Daten zu verarbeiten. Es ist eine Form der Prozessautomatisierung, die den Menschen nicht ersetzen, aber von den monotonen Tipparbeiten befreien soll.
Finanzierung und erste Erfolge
Prentis befindet sich nach Informationen von TechCrunch derzeit in Gespraechen ueber eine Finanzierungsrunde von 100 Millionen Dollar, was dem Startup eine Milliardenbewertung einbringen wuerde. Das ist eine stattliche Summe fuer ein Unternehmen, das erst seit wenigen Monaten existiert. Offenbar haben Investoren Vertrauen in das Team und die Technologie. Das Startup hat bereits Vertraege im Wert von bis zu 50 Millionen Dollar mit mehreren Kunden abgeschlossen, darunter ein Unternehmen im Gesundheitsmanagement, ein Hersteller sowie zwei Firmen aus der Konsum- und Bekleidungsindustrie.
Laut Investorenunterlagen, die TechCrunch einsehen konnte, sagt Prentis einen jaehrlichen Umsatz von 75 Millionen Dollar bis zum dritten Quartal dieses Jahres voraus – allerdings handelt es sich dabei um eine Hochrechnung auf Basis von vereinbarten Gebuehren, die 20 Prozent der erzielten Einsparungen betragen. Das Unternehmen betont selbst, dass diese Zahlen leistungsabhaengig und nicht als garantierte Einnahmen zu verstehen sind. Dennoch zeigen sie: Die Nachfrage nach bueroorientierten KI-Agenten ist da.
Technologie: Klein, aber stark
Prentis setzt auf ein eigenes Modell namens Hive-32B. Nach eigenen Angaben uebertrifft es auf zwei Benchmark-Tests die Konkurrenz von OpenAI (GPT-5.4) und Anthropic (Claude Opus 4.6). Der erste Test, WindowsAgentArena, misst, ob ein Modell eine Aufgabe in echten Windows-Anwendungen von Anfang bis Ende erledigen kann. Der zweite, ScreenSpot-v2, prueft die Faehigkeit, das richtige Bedienelement auf dem Bildschirm zu finden. Beides sind zentrale Faehigkeiten fuer Computer Use Models.
Interessant ist die Begruendung, die das Startup fuer seine Ueberlegenheit liefert: Es arbeitet mit einem viel kleineren und damit guenstigeren Modell. Prentis gibt an, dass die Kosten pro Aufgabe etwa zehnmal niedriger seien als bei den grossen Frontier-APIs der Konkurrenz. Das macht die Loesung wirtschaftlicher fuer den alltaeglichen Einsatz in Unternehmen. Allerdings hat TechCrunch diese Benchmark-Ergebnisse nicht unabhaengig ueberprueft. Es bleibt abzuwarten, ob die Hive-32B tatsaechlich haelt, was die Marketingunterlagen versprechen.
Der Mensch hinter dem Unternehmen
Ritankar Das, CEO von Prentis, ist eine bemerkenswerte Figur. Mit 18 Jahren schloss er als juengster Empfaenger der University Medal in ueber einem Jahrhundert an der UC Berkeley ab – mit einem Doppelstudium in Bioingenieurwesen und Chemischer Biologie. Danach folgte ein Master in Biomedizintechnik in Oxford. Nach einem abgebrochenen KI-Promotionsstudium in Cambridge gruendete er 2014 Titan, eine Holdinggesellschaft, die KI-Firmen aufbaut und betreibt. Prentis ist eines dieser Projekte.
Das vergleicht Titan bewusst mit einem alten Holding-Modell nach Art von Berkshire Hathaway: Die Firma finanziert sich aus eigenen Verkaeufen und nicht ueber externe Investoren. Andere Titan-Gruendungen sind der KI-gestuetzte Pflegedienst Tala Health (100 Millionen Dollar Seed-Runde 2024) und das Autismus-Zentrum Forta Health (55 Millionen Dollar 2024). Eine fruehere Firma, Dascena, die Krankheiten vorhersagte, wurde 2022 uebernommen. Das ist kein Gruender, der sein erstes Startup ausprobiert, sondern einer, der bereits ein Oekosystem von KI-Unternehmen aufgebaut hat.
Die beiden anderen Mitgruender Reid Hoffman und Mark Pincus sind eher als strategische Partner zu sehen. Hoffman war bis vor kurzem im Microsoft-Verwaltungsrat und unterstuetzt nun ein weiteres KI-Projekt (Manas AI). Pincus, der Zynga gruendete, leitet die Investmentfirma Reinvent Capital. Beide bringen Netzwerk, Expertise und Kapital – aber Prentis ist fuer sie nach eigenem Bekunden ein Nebenprojekt.
Ein Markt voller Konkurrenten
Prentis betritt ein Feld, das bereits stark umkaempft ist. Anthropic, OpenAI und selbst Mira Muratis Thinking Machines Lab arbeiten an aehnlichen Agenten fuer den Computereinsatz. Anthropic hat sogar das Startup Vercept uebernommen, um sich Know-how zu sichern. Der Wettbewerb ist heftig. Prentis setzt darauf, dass die Automatisierung von Bueroablaeufen noch vor dem Programmieren das groesste Anwendungsfeld fuer KI werden wird. Das mag sein – aber die grossen Player haben tiefe Taschen und etablierte Kundenbeziehungen.
Der Vorteil von Prentis koennte in den schlankeren, kostenguenstigeren Modellen liegen. Viele Unternehmen scheuen sich, fuer jede kleine Aufgabe in teure Cloud-APIs zu investieren. Wenn Prentis tatsaechlich mit einem Zehntel der Kosten auskommt, eroeffnet das neuartige Einsatzmoeglichkeiten. Allerdings muss die Qualitaet auch in der Praxis stimmen – unabhaengige Tests muessen das zeigen.
Was bedeutet das fuer den Alltag?
Vielleicht siehst du in ein paar Jahren, wie deine eigene Arbeit sich veraendert. Nicht, weil dein Job verschwindet, sondern weil dir repetitive Klickarbeiten abgenommen werden. Statt muehsam Daten von einem System ins andere zu kopieren, wuerde ein KI-Agent das fuer dich erledigen – du koenntest dich auf die anspruchsvolleren Teile konzentrieren.
Prentis ist nur ein Beispiel fuer eine Entwicklung, die sich rasant beschleunigt. Computer Use Models sind kein Hype mehr, sondern werden von ernsthaften Unternehmen mit Millionenbudgets vorangetrieben. Die Technologie ist noch jung, und es bleibt abzuwarten, ob die Versprechen eingeloest werden. Aber wenn es einem Team gelingt, schlanke, preiswerte Agenten in die Bueros der Welt zu bringen, koennte das die Arbeitsweise in vielen Branchen grundlegend veraendern. Schritt fuer Schritt uebernimmt die Maschine die Routine – und wir gewinnen Zeit fuer das, was uns als Menschen ausmacht.
Quelle: techcrunch.com
