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Hanan Ouazan<\/h3><\/div>Managing Partner & Global Lead AI Beschleunigung bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Da KI-Agenten zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die L\u00f6sung von Kundendienstproblemen \u00fcbernehmen, wird eine Herausforderung deutlich: Wie k\u00f6nnen diese Agenten effektiv kommunizieren - nicht nur mit Menschen, sondern auch mit den Softwaresystemen, von denen sie abh\u00e4ngen?<\/span><\/p>\nDie digitale Welt von heute ist auf menschliche Interaktion ausgelegt. Ma\u00dfnahmen wie CAPTCHAs und Anti-Bot-Protokolle, die b\u00f6sartige Automatisierungen blockieren sollen, spiegeln diese Realit\u00e4t wider. Websites und Anwendungen sind f\u00fcr die menschliche Erfahrung optimiert, nicht f\u00fcr die Bed\u00fcrfnisse der KI. Dies f\u00fchrt zu einer grundlegenden Ineffizienz: Ein Agent, wie der Operator von OpenAI, der auf einer Website interagieren soll, muss menschliches Verhalten imitieren - das Anklicken von Schaltfl\u00e4chen, das Ausf\u00fcllen von Formularen oder das Navigieren auf Seiten. Diese F\u00e4higkeit ist zwar eine technologische Meisterleistung, offenbart aber auch ein grundlegendes Problem: Anstatt zu \u00fcberdenken, wie Systeme KI besser unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, zwingen wir KI, sich an Systeme anzupassen, die f\u00fcr uns entwickelt wurden.<\/span><\/p>\nBei diesem Ansatz wird die Last der Anpassung vollst\u00e4ndig auf den Agenten verlagert. Er muss sich mit fragmentierten APIs, Authentifizierungsschichten und Schnittstellen auseinandersetzen, bei denen die Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund steht. Ist das wirklich der beste Weg nach vorne? Es erinnert an Leonardo da Vincis Ornithopter, eine Flugmaschine, die vom Fl\u00fcgelschlag der V\u00f6gel inspiriert war. Genial, ja, aber die modernen Flugzeuge, die diese Nachahmung aufgegeben haben, haben sich durchgesetzt, weil sie sich das Problem neu vorgestellt haben, anstatt zu versuchen, innerhalb bestehender Paradigmen zu arbeiten. Die Art und Weise, wie wir heute KI entwickeln, birgt die Gefahr, dass wir denselben Fehler wiederholen und der Anpassung den Vorrang vor der Optimierung geben.<\/span><\/p>\nEinige Initiativen, wie das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, gehen in die richtige Richtung, indem sie universelle Standards f\u00fcr die Interaktion von Agenten mit Software vorschlagen. MCP bietet einen Rahmen, in dem Agenten keine menschlichen Arbeitsabl\u00e4ufe nachahmen m\u00fcssen oder auf ma\u00dfgeschneiderte Integrationen angewiesen sind. Stattdessen k\u00f6nnen sie Aktionen direkt \u00fcber ein einheitliches Protokoll ausf\u00fchren und dabei Ebenen wie Formulare oder nat\u00fcrliche Spracheingaben umgehen. Diese Abstraktion verringert nicht nur die Reibungsverluste, sondern macht die Systeme auch leichter skalierbar und wartbar.<\/span><\/p>\nAber die tiefere Herausforderung bleibt: Wie k\u00f6nnen wir die Systeme selbst neu denken? Websites, Anwendungen und Arbeitsabl\u00e4ufe wurden in der Vergangenheit entwickelt, um die menschliche Erfahrung zu maximieren, und das ist auch verst\u00e4ndlich. Der Mensch war der Hauptnutzer. Jetzt, wo die KI eine zentrale Rolle spielt, erscheint dieses Paradigma zunehmend \u00fcberholt. Wenn man KI zwingt, sich an Systeme anzupassen, die nicht f\u00fcr sie entwickelt wurden, schr\u00e4nkt das die Effizienz und Skalierbarkeit ein, \u00e4hnlich wie der Versuch, einen Ornithopter nachzur\u00fcsten, damit er mit einem Jet Schritt halten kann.<\/span><\/p>\nDer Weg in die Zukunft besteht nicht darin, die menschliche Benutzerfreundlichkeit aufzugeben, sondern sie mit Systemen auszubalancieren, die auf Automatisierung setzen. Effizienz muss nicht auf Kosten des Vertrauens, der Transparenz oder der \u00dcbersichtlichkeit gehen. Unternehmen, die diesen Wandel annehmen, werden nicht nur mit dem KI-getriebenen Wandel Schritt halten - sie werden ihn anf\u00fchren. Sie werden die Standards f\u00fcr eine Welt setzen, in der KI und menschliche Systeme in einer Weise koexistieren, die beide besser macht.<\/span><\/p>\n<\/div>
Managing Partner & Global Lead AI Beschleunigung bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Da KI-Agenten zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder die L\u00f6sung von Kundendienstproblemen \u00fcbernehmen, wird eine Herausforderung deutlich: Wie k\u00f6nnen diese Agenten effektiv kommunizieren - nicht nur mit Menschen, sondern auch mit den Softwaresystemen, von denen sie abh\u00e4ngen?<\/span><\/p>\n Die digitale Welt von heute ist auf menschliche Interaktion ausgelegt. Ma\u00dfnahmen wie CAPTCHAs und Anti-Bot-Protokolle, die b\u00f6sartige Automatisierungen blockieren sollen, spiegeln diese Realit\u00e4t wider. Websites und Anwendungen sind f\u00fcr die menschliche Erfahrung optimiert, nicht f\u00fcr die Bed\u00fcrfnisse der KI. Dies f\u00fchrt zu einer grundlegenden Ineffizienz: Ein Agent, wie der Operator von OpenAI, der auf einer Website interagieren soll, muss menschliches Verhalten imitieren - das Anklicken von Schaltfl\u00e4chen, das Ausf\u00fcllen von Formularen oder das Navigieren auf Seiten. Diese F\u00e4higkeit ist zwar eine technologische Meisterleistung, offenbart aber auch ein grundlegendes Problem: Anstatt zu \u00fcberdenken, wie Systeme KI besser unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, zwingen wir KI, sich an Systeme anzupassen, die f\u00fcr uns entwickelt wurden.<\/span><\/p>\n Bei diesem Ansatz wird die Last der Anpassung vollst\u00e4ndig auf den Agenten verlagert. Er muss sich mit fragmentierten APIs, Authentifizierungsschichten und Schnittstellen auseinandersetzen, bei denen die Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund steht. Ist das wirklich der beste Weg nach vorne? Es erinnert an Leonardo da Vincis Ornithopter, eine Flugmaschine, die vom Fl\u00fcgelschlag der V\u00f6gel inspiriert war. Genial, ja, aber die modernen Flugzeuge, die diese Nachahmung aufgegeben haben, haben sich durchgesetzt, weil sie sich das Problem neu vorgestellt haben, anstatt zu versuchen, innerhalb bestehender Paradigmen zu arbeiten. Die Art und Weise, wie wir heute KI entwickeln, birgt die Gefahr, dass wir denselben Fehler wiederholen und der Anpassung den Vorrang vor der Optimierung geben.<\/span><\/p>\n Einige Initiativen, wie das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, gehen in die richtige Richtung, indem sie universelle Standards f\u00fcr die Interaktion von Agenten mit Software vorschlagen. MCP bietet einen Rahmen, in dem Agenten keine menschlichen Arbeitsabl\u00e4ufe nachahmen m\u00fcssen oder auf ma\u00dfgeschneiderte Integrationen angewiesen sind. Stattdessen k\u00f6nnen sie Aktionen direkt \u00fcber ein einheitliches Protokoll ausf\u00fchren und dabei Ebenen wie Formulare oder nat\u00fcrliche Spracheingaben umgehen. Diese Abstraktion verringert nicht nur die Reibungsverluste, sondern macht die Systeme auch leichter skalierbar und wartbar.<\/span><\/p>\n Aber die tiefere Herausforderung bleibt: Wie k\u00f6nnen wir die Systeme selbst neu denken? Websites, Anwendungen und Arbeitsabl\u00e4ufe wurden in der Vergangenheit entwickelt, um die menschliche Erfahrung zu maximieren, und das ist auch verst\u00e4ndlich. Der Mensch war der Hauptnutzer. Jetzt, wo die KI eine zentrale Rolle spielt, erscheint dieses Paradigma zunehmend \u00fcberholt. Wenn man KI zwingt, sich an Systeme anzupassen, die nicht f\u00fcr sie entwickelt wurden, schr\u00e4nkt das die Effizienz und Skalierbarkeit ein, \u00e4hnlich wie der Versuch, einen Ornithopter nachzur\u00fcsten, damit er mit einem Jet Schritt halten kann.<\/span><\/p>\n Der Weg in die Zukunft besteht nicht darin, die menschliche Benutzerfreundlichkeit aufzugeben, sondern sie mit Systemen auszubalancieren, die auf Automatisierung setzen. Effizienz muss nicht auf Kosten des Vertrauens, der Transparenz oder der \u00dcbersichtlichkeit gehen. Unternehmen, die diesen Wandel annehmen, werden nicht nur mit dem KI-getriebenen Wandel Schritt halten - sie werden ihn anf\u00fchren. Sie werden die Standards f\u00fcr eine Welt setzen, in der KI und menschliche Systeme in einer Weise koexistieren, die beide besser macht.<\/span><\/p>\n<\/div>