Da AI zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die Lösung von Kundendienstproblemen übernehmen, stehen wir vor einer entscheidenden Herausforderung: Wie können diese Agenten effektiv kommunizieren - nicht nur mit Menschen, sondern auch mit den Software-Ökosystemen, auf die sie angewiesen sind?
Generative AI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend. Sie führt Tools ein, die eine breite Palette von Aufgaben automatisieren - von der Codierung über die data bis hin zur Erstellung von Inhalten. Diese Tools ersetzen das menschliche Fachwissen nicht, sondern definieren es neu. Erfahrene Fachleute - ob Ingenieure, Analysten oder Kreative - werden unverzichtbar, nicht für die Ausführung, sondern für die Überwachung, Verfeinerung und Integration der von diesen Technologien erzeugten Ergebnisse.
Die Entwicklung von einfachen AI zu leistungsstarken, systemübergreifenden Agenten spiegelt einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise wider, wie Unternehmen generative AI nutzen. Im Jahr 2023 versprach der Aufstieg der eingebetteten KI eine nahtlose Integration in die täglichen Arbeitsabläufe und ermöglichte es den Nutzern, fortschrittliche Funktionen zu übernehmen, ohne ihre Gewohnheiten zu ändern. Doch die hohen Kosten pro Nutzer und die begrenzte Anpassungsfähigkeit ließen viele an dem Wertversprechen dieser Blackbox-Lösungen zweifeln.
Sind Sie gerade aus einer weiteren Sitzung gekommen, in der es darum ging, welche Zahl richtig war, anstatt über die besten Wege zum Geschäftserfolg zu diskutieren? Wenn Sie mit "Nein" geantwortet haben, dürfen Sie sich glücklich schätzen.
Lange Zeit hat die Technologie versucht, nicht nur für diejenigen zugänglich zu sein, die wissen, wie man programmiert. Dieser Prozess hat sich langsam weiterentwickelt, von sehr schwer zu verstehenden Low-Level-Programmiersprachen wie Assembler zu "High-Level"-Sprachen, die der natürlichen Sprache sehr viel ähnlicher sind, wie Python. Jetzt sind wir dabei, die Barriere zu durchbrechen, um vielleicht einen vollständigen "natürlichsprachlichen" Kodierungsprozess zu erreichen. Tools wie Cursor AI haben bereits eine Marktkapitalisierung von 100 Millionen Dollar, und der Begriff "Vibe Coding" wird immer populärer.
Die Luxusbranche durchläuft einen tiefgreifenden Wandel, der durch die Integration von data und AI vorangetrieben wird.
Die Einführung von generativer AI (GenAI) ist beispiellos und verdeutlicht sowohl ihr transformatives Potenzial als auch die dringende Notwendigkeit für Unternehmen, sich anzupassen. Dennoch sind die meisten Unternehmen noch nicht auf die tiefgreifenden Veränderungen vorbereitet, die sie mit sich bringen.
In dieser Folge von The Bridge by Artefact teilt Hanan Ouazan sein Fachwissen über AI und deren Auswirkungen auf die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die Beschleunigung der Produktivität im Unternehmen.
AI macht zwar Schlagzeilen, aber Vincent Luciani hält sich relativ bedeckt. Dabei ist sein Unternehmen Artefact eine echte Erfolgsgeschichte, von der sich viele Unternehmer inspirieren lassen können. Als Kind war Vincent Luciani ein leidenschaftlicher Schachspieler. Obwohl er oft gegen seine kleinen Freunde gewann, verlor er systematisch gegen die ersten künstlichen Intelligenzen. "So wurde ich von klein auf mit der AI konfrontiert", lächelt der Pragmatiker, für den der beste Weg, sie zu beherrschen, darin besteht, sie zu schaffen. AI macht zwar Schlagzeilen, aber Vincent Luciani hält sich relativ bedeckt. Doch sein Unternehmen Artefact ist eine echte Erfolgsgeschichte, von der sich viele Unternehmer inspirieren lassen können. Als Kind war Vincent Luciani ein leidenschaftlicher Schachspieler. Obwohl er oft gegen seine kleinen Freunde gewann, verlor er systematisch gegen die ersten künstlichen Intelligenzen. "So wurde ich von klein auf mit der AI konfrontiert", lächelt der Pragmatiker, für den der beste Weg, sie zu beherrschen, darin besteht, sie zu schaffen.
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