KI-gestützte Trading-Assistenten nähern sich einer Rund-um-die-Uhr-Begleitung: Sie können Märkte beobachten, nach neuen Informationen suchen und sogar innerhalb der von Nutzern festgelegten Grenzen Trades ausführen. Doch Animoca-Brands-Vorsitzender Yat Siu warnte auf der Token2049 in Singapur, das eigentliche Risiko sei nicht die Automatisierung – sondern die Abhängigkeit von Systemen, die Nutzer nicht kontrollieren.

Im Gespräch mit Cointelegraph erläuterte Siu, warum ein autonomer Agent gerade deshalb nützlich sein kann, weil er kontinuierlich nach Entwicklungen sucht, die einem Menschen entgehen könnten. Er warnte jedoch auch, dass die daraus entstehende Verwirrung den Komfort überwiegen kann, wenn ein Agent zu viele Aufgaben übernehmen soll oder sich unvorhersehbar verhält. Seine übergeordnete Botschaft: Wer beim Trading KI-Unterstützung nutzen möchte, sollte auf spezialisierte Tools, klare Grenzen und Datenübertragbarkeit setzen.

Wichtigste Erkenntnisse

• KI-Agenten können die Überwachung über die Wachzeiten hinaus ausdehnen. Siu warnt jedoch, dass Trader sich womöglich zu sehr auf Drittanbieter verlassen, die sie nicht vollständig kontrollieren können.

• Siu zufolge kann ein einzelner Allzweck-Agent „durcheinanderkommen“, wenn er zu nicht zusammenhängenden Themen befragt wird. Stattdessen empfiehlt er mehrere spezialisierte Agenten.

• Er warnt, dass KI möglicherweise keinen Vorteil verschafft, wenn viele Nutzer auf dieselben Trading-Prompts ähnliche Antworten erhalten.

• Kryptoplattformen ermöglichen bereits agentengesteuerte Aktionen innerhalb der von Nutzern festgelegten Grenzen – zusätzlich zum Informationszugriff. Das wirft neue betriebliche Fragen und Datenschutzbedenken auf.

• Für das Risikomanagement empfiehlt Siu, KI-Assistenten wie Berater von Drittanbietern zu behandeln und für den Fall eines Zugriffsentzugs einen Datenexport einzuplanen.

Warum „ein Agent für alles“ nach hinten losgehen kann

Siu sieht vor allem ein Problem darin, wie schnell der Nutzen eines Agenten nachlassen kann, wenn sein Aufgabenbereich zu breit wird. Er sagte, ein Assistent könne so gestaltet werden, dass er kontinuierlich nach Neuigkeiten sucht und den Nutzer benachrichtigt, sobald etwas Relevantes auftaucht. Zur Veranschaulichung verglich er zwei Ansätze für die Planung von Konferenzbesuchen: Ein Chatbot könnte auf Nachfrage Veranstaltungen auflisten, während ein autonomer Agent proaktiv nach neuen Ankündigungen Ausschau hält und vorschlägt, welche Konferenzen sich lohnen, sobald sich Gelegenheiten ergeben.

Siu sagte jedoch, seine eigenen Erfahrungen hätten gezeigt, was passiert, wenn das Verhalten eines Agenten in einem frühen Entwicklungsstadium auf Mehrdeutigkeit trifft. Sein Agent konzentrierte sich übermäßig auf Kryptohandel und Anlageverwaltung – und versuchte sogar, Fragen, die gar nichts mit Krypto zu tun hatten, so auszulegen, als bezögen sie sich darauf. Seiner Ansicht nach liegt die Lösung eher in der Architektur als allein im Verhalten: Man sollte mehrere spezialisierte Agenten einsetzen, statt zu erwarten, dass ein einziges System jede Aufgabe abdeckt.

Er übertrug diesen Gedanken auch auf andere Bereiche. Wenn ein einzelner Agent den persönlichen Terminkalender und familiäre Verpflichtungen verwalten, Reisen planen und zusätzlich Finanzberatung geben soll, „wird das für dich verwirrend“, sagte Siu. Der Agent müsse dann zu viele überschneidende Ziele verfolgen, während der Nutzer zu sehr von einer einzigen Entscheidungskette abhängig sei.

KI-Antworten könnten sich angleichen – woher kommt dann der Vorteil?

Selbst wenn Agenten zuverlässig sind, bezweifelte Siu, dass sie automatisch überdurchschnittliche Strategien hervorbringen. Wenn viele Trader der KI dieselbe Handelsidee vorlegen, könnten sie seiner Aussage nach weitgehend ähnliche Ergebnisse erhalten. Mit anderen Worten: Der unmittelbare Vorteil von KI – der Zugang zu Informationen und deren schnelle Zusammenfassung – könnte vielen gleichermaßen zugutekommen.

Unterschiede könnten sich in der anschließenden Interaktion ergeben. Siu zufolge kann die Antwort eines Agenten beginnen, die „Vorlieben oder … Denkweise“ einer Person widerzuspiegeln, wenn Nutzer gezielte Nachfragen stellen, die auf ihren eigenen Prioritäten und ihrem Wissen beruhen. Mit der Zeit kann ein Agent Vorlieben kennenlernen und stärker zugeschnittene Ansätze zu Risiko, Timing und Marktauswahl entwickeln.

Dennoch beobachten Regulierungsbehörden die systemischen Risiken, die mit Entscheidungsfindung im großen Maßstab durch KI einhergehen. Im April 2025 warnte der Ausschuss für Finanzpolitik der Bank of England, dass der weitverbreitete Einsatz ähnlicher Modelle Anleger in Stressphasen dazu verleiten könnte, ähnliche Positionen einzugehen – was Marktschocks möglicherweise verstärken würde. Die Lehre für Trader: Personalisierung und menschliches Urteilsvermögen können in manchen Fällen helfen, doch wenn die zugrunde liegenden Tools ähnlich sind, bleibt die Gefahr eines gleichförmigen Verhaltens bestehen.

Plattformen gehen von der Beratung zum Handeln über

Während Siu sich auf die Risiken von Abhängigkeit und Verwirrung konzentrierte, spiegelten seine Aussagen zugleich einen klaren Trend wider: Große Krypto-Ökosysteme statten Agenten zunehmend mit direktem Zugriff auf Wallets und Handelsfunktionen aus.

Cointelegraph berichtete zuvor, dass Coinbase im Februar „Agentic Wallets“ eingeführt hat, mit denen KI-Agenten innerhalb von Nutzervorgaben Kryptowährungen ausgeben und handeln können. Binance startete im März „AI Agent Skills“, die Agenten Zugriff auf Live-Marktdaten sowie die Möglichkeit geben sollen, Spot-Orders zu platzieren und zu verwalten.

Für Nutzer bedeuten diese Funktionen, dass sie einen größeren Teil der operativen Aufgaben abgeben können, die Trader oft rund um die Uhr an Bildschirme fesseln. Siu räumte ein, dass Agenten Tradern bei der routinemäßigen Überwachung und der Marktbeobachtung helfen können, ohne dass sie dafür auf Schlaf verzichten müssen – insbesondere, wenn das System durch vom Nutzer festgelegte Regeln eingeschränkt wird.

Er betonte außerdem, dass der Mensch weiterhin die Richtung vorgeben sollte. Seiner Ansicht nach bedeutet die richtige Art menschlicher Beteiligung nicht unbedingt, jede einzelne Aktion ständig zu genehmigen. Stattdessen sollten Menschen die Ideen und Grenzen festlegen, an denen sich der Agent orientiert – und eingreifen, wenn etwas außerhalb des vorgesehenen Aufgabenbereichs liegt.

Die versteckten Kosten: Datenschutz, Kontrolle und das Risiko einer Kontosperrung

Neben den technischen Vorteilen wies Siu auf einen weniger sichtbaren, aber möglicherweise schwerwiegenden Nachteil hin: Ein Agent, der „dich kennt“, benötigt Zugriff auf persönliche Details, und dieser Zugriff hat Folgen. Er empfahl Nutzern, einen KI-Assistenten wie einen Berater eines Drittanbieters zu behandeln und genau abzuwägen, welche Informationen er tatsächlich benötigt, um Fragen wirksam zu beantworten.

Seine Sorge ist, dass selbst scheinbar kleine Details – etwa Angaben zu Einkommen und persönlichen Finanzen oder Informationen über enge Beziehungen – Teil des Profils werden können, nach dem sich der Agent richtet. Sobald diese Berechtigung erteilt ist, lässt sie sich möglicherweise nicht kurzfristig widerrufen, und der jeweilige Anbieter könnte weiterhin die Kontrolle über den Zugriff haben.

Sius Warnung gewinnt durch die betriebliche Anfälligkeit zusätzlich an Gewicht. Er sagte, dass in einem Szenario, in dem das Unternehmen, das den Dienst betreibt, das Konto kontrolliert, eine Sperrung alle laufenden Aktivitäten des Nutzers gleichzeitig unterbrechen könnte – und damit aus einer als dauerhaft verfügbaren Unterstützung vermarkteten Lösung einen einzelnen Ausfallpunkt machen würde.

Als Beispiel nannte er einen Assistenten, der über Jahre hinweg dazugelernt hat und plötzlich verschwindet. In diesem Fall sollten Nutzer zumindest das Recht haben, ihre Daten herunterzuladen, damit sie sie andernorts verwenden und möglicherweise einen anderen Agenten übernehmen lassen können, argumentierte Siu.

Die Sorge um den Datenschutz bei KI ist nicht bloß theoretisch. Das Pew Research Center berichtete in einer Umfrage aus dem Jahr 2026, dass 71 % der Erwachsenen in den USA glauben, eine stärkere Nutzung von KI werde ihre persönlichen Informationen weniger sicher machen. Diese Zahl bezieht sich zwar nicht speziell auf KI-Agenten für den Kryptohandel, unterstreicht aber die weiter verbreitete Sorge der Öffentlichkeit darüber, wie KI-Systeme mit Daten und Berechtigungen umgehen.

Worauf Trader als Nächstes achten sollten

Mit der zunehmenden Verbreitung von Agenten mit Wallet-Zugriff verschieben sich die entscheidenden Fragen von „Kann KI handeln?“ zu „Wer kontrolliert den Agenten, wie einfach lässt er sich einschränken und können Nutzer ihre Daten behalten, wenn der Zugriff unterbrochen wird?“ Trader sollten darauf achten, wie Plattformen Grenzen festlegen, wie die Berechtigungen von Agenten verwaltet werden und ob Datenübertragbarkeit als grundlegende Funktion statt als nachträglicher Zusatz behandelt wird.

Dieser Artikel wurde ursprünglich unter dem Titel „Yat Siu warnt: 24/7-Trading-Agenten riskieren plötzlichen Zugriffsverlust“ bei Crypto Breaking News veröffentlicht – Ihrer vertrauenswürdigen Quelle für Kryptonachrichten, Bitcoin-News und Blockchain-Updates.