Ich wurde im August 2002 in Casablanca geboren, und dort bin ich größtenteils aufgewachsen, bevor München ins Spiel kam. Als ich jünger war, faszinierte mich, wie der Computer in Einzelspieler-Spielen Entscheidungen traf — diese Art von Intelligenz nannten wir damals „KI". In der Schule hatte ich einen Programmierkurs, in dem ich Scratch lernte, diese blockbasierte Programmiersprache.
Als ich an die TUM kam, hatte ich kaum Programmiererfahrung. In den ersten Semestern habe ich mich deshalb schwergetan, aber ich habe mich angepasst und an Tempo gewonnen. Mir war schnell klar, dass ich genau das machen wollte — selbst während ich mich in meinem ersten und zweiten Jahr im Land durch Tausende Vorlesungsfolien in meiner vierten Sprache gearbeitet habe.
Im ersten Jahr meines Bachelors habe ich als Teil unseres semesterlangen Projekts an einer kleinen Suchmaschine gearbeitet, mit wöchentlichen Abgaben im berüchtigten PGdP (Praktikum Grundlagen der Programmierung). Fragen Sie einen beliebigen TUM-Studenten, und Sie werden sehen, wie vielen Leuten bei diesem Namen der Blutdruck steigt.
Ein paar Jahre später: LLMs und generative KI-Tools wie ChatGPT wurden öffentlich zugänglich, und das weckte dieselbe Faszination neu, die ich schon bei diesem einen KI-Gegner in diesem einen Videospiel hatte — wie er dachte und sich bewegte. Ich nutzte meine Erfahrung aus dem Suchmaschinen-Praktikum, um einen Platz in einem Seminar über LLMs zu bekommen, damals, als sie in den ersten Wochen nach ihrer Veröffentlichung noch als „Premium-Suchmaschinen" behandelt wurden. Dort habe ich einen guten Eindruck hinterlassen und daraus ein Paper gemacht. Es hat mir Spaß gemacht, die verschiedenen LLMs jener Zeit zu testen (Google Bard, GPT-3.5, GPT-4, GitHub Copilot) und zu beobachten, wie sie argumentierten und zu Antworten kamen.
Dann kam mein Praxiskurs bei Fraunhofer, der sich intensiv mit RAG beschäftigte, damals ein heißes Thema. Als ich bei Allianz war, waren Agenten das heiße Thema geworden, und ich wurde damit beauftragt, agentische Workflows zu testen und zu erproben. Da hat es „klick" gemacht: Systeme aus Agenten zu bauen, hat mir enorm viel Spaß gemacht. Welcher Agent worauf spezialisiert ist, wie sie interagieren, was sie an wen senden, wie sie versagen — das gab mir endlos viel zum Nachdenken. Von dort aus hat es sich weiterentwickelt, über den TUM × SAP Praxiskurs bis hin zu BCG Platinion heute.
Ich bin immer noch Student. Ich habe keinen „AI Architect"-Titel, und ich werde nicht so tun, als hätte ich einen. Aber wenn man mich in einen Raum setzen und fragen würde, ob ich lieber eine Funktion debuggen oder neu gestalten würde, wie zehn Agenten ohne zentrale Steuerung koordinieren, würde ich mich jedes Mal für Letzteres entscheiden. Aus genau diesem Instinkt heraus ist der orchestratorfreie Agentenschwarm entstanden, den ich bei TUM × SAP gebaut habe — weil sich das „Ein-Boss-Agent"-Muster für dieses Problem einfach falsch angefühlt hat.
Marokko kommt in der europäischen KI-Debatte kaum vor, und auch Münchens Tech-Szene spricht kaum über Marokko. Das würde ich gerne ein wenig ändern, ein Projekt und ein Beitrag nach dem anderen — nicht weil einer der beiden Orte ein Maskottchen bräuchte, sondern weil die Kluft zwischen meiner Herkunft und dem, was ich aufbaue, sich nicht so groß anfühlen sollte, wie sie von außen aussieht.
Wenn Sie das aus Casablanca lesen, oder von irgendwo sonst, das normalerweise nicht im selben Satz wie „KI-Forschung" erwähnt wird: Ich meine es wörtlich, wenn ich sage, dass die Kluft kleiner ist, als sie aussieht. Das meiste, was mich hierher gebracht hat, war einfach, beim nächsten Schritt aufzutauchen — in meiner vierten Sprache, ohne zu wissen, ob ich überhaupt gut darin sein würde.