#17: KI AGENTEN: Nur Hype oder echte Revolution?

0:00 KI Agent hier, KI Agent da, Agenten übernehmen die Welt und Agenten verändern alles und 20 25 ist das Jahr der KI Agenten. Deine Aufgaben alle mappen können, dann musst Du deine Prozesse mappen können, dann musst Du deine Ende zu Ende Prozesse mappen. Tools sind, ich kann ein Bild erstellen, ich kann irgendwie Python Code laufen lassen, ich kann das Web durchsuchen, ich kann über einen CP Server mit anderen Tools interagieren. Eine universelle Schnittstelle zwischen LLM und anderen Softwaretools.

0:27 So ein Dirigent

0:29 aus

0:30 Menschen und KI Systemen und Bots, die wir quasi steuern werden. Machen wir das große Agentische Zeitalter und brauchen ganz viele Agenten. Aber ganz viel davon ist meiner Meinung nach aktuell auch halb und ganz viel wird heute schon als Agent verpackt, obwohl es eigentlich gar kein Agent ist.

0:51 Willkommen zurück zum Co-Intelligence

0:53 Podcast, eurem KI Lernpodcast mit Moritz Heininger und mir Benjamin Wüstenhagen.

0:59 Heute geht es Agenten,

1:01 nicht die Geheimagenten,

1:03 sondern KI Agenten.

1:05 Nachdem wir beim letzten Mal

1:07 viel gevipt haben und Vibe Coding haben, geht's heute darum, besser zu verstehen,

1:12 was sind KI Agenten? Was machen sie aus?

1:15 Ist das auch so ein neues Konzept? Auf jeden Fall ist da auch ein großer Hype.

1:19 Genau, also wer bisschen die Nachrichten verfolgt, der wird KI Agent hier, KI Agent da, Agenten übernehmen die Welt und Agenten verändern alles und 20 25 ist das Jahr der KI Agenten.

1:32 Man kommt eigentlich gar nicht mehr von diesem Agententhema weg. Und

1:35 es ist ein ultrarelevantes Thema. Es wird immer relevanter,

1:39 aber ganz viel davon ist meiner Meinung nach aktuell auch Hype und ganz viel wird heute schon als Agent verpackt, obwohl es eigentlich gar kein Agent ist. Also wenn man sich bisschen LinkedIn anschaut,

1:51 die Posts, die ein Org Chart zeigen oder ein oben ein Mensch sitzt und unten drunter nur Agenten und sagen, ja, das ist jetzt mein Unternehmen und ich lass mir alles mit Agenten machen, voll automatisiert,

2:04 ist

2:05 immer Bullshit.

2:06 Ist einfach so. Das ist, gibt trägt sehr viele Tension und Engagements und Likes und

2:13 Vielleicht auch ein bisschen nur in unserer Bubble, aber auch zumindest. Genau.

2:16 Also wenn man in der Bubble ist, dann wird man ständig davon irgendwie bombardiert und wenn man wirklich dann mal hinter die Kulissen schaut, dann sieht man, dass ganz viele dieser Dinge

2:25 gar keine klassischen KI Agenten sind, dass das oft vielleicht Automatisierungen

2:30 sind, die vielleicht KI

2:32 Elemente mit drin haben, aber noch gar keine klassischen Agenten sind. Und das wird sich natürlich immer weiter entwickeln. Die Geschwindigkeit,

2:40 die Entwicklungsgeschwindigkeit,

2:41 was diese KI Agenten können,

2:43 ist total crazy.

2:45 Das wird auch in einem Jahr komplett anders sein als heute. Es gibt heute schon relevante Use Cases, die wir uns gleich mal anschauen.

2:51 Aber ich muss nicht sofort meine komplette

2:54 Company

2:55 auf heute auf KI Agenten umstellen.

2:58 Die meisten Companies können das noch gar nicht. Wir hatten vor 2 oder 3 Folgen, glaube ich, das Thema Automatisierung,

3:03 kommen wir gleich noch mal zu. Die meisten Companies haben noch nicht mal die einfachsten Dinge automatisiert.

3:09 Ich brauch noch gar nicht über Agenten nachdenken, weil ich's noch nicht mal schaffe, irgendwie einen automatischen Content Flow irgendwie zu erstellen, der Batterieelemente

3:15 hat. Du musst es erst mal, Du musst überhaupt erst mal deine Aufgaben alle mappen können, dann musst Du deine Prozesse mappen können, dann musst Du deine Ende zu Ende Prozesse mappen können und wenn Du das mal gemacht hast und das alles passt,

3:26 dann kannst Du mal nachdenken. Genau, die Aufgabe oder ich muss so gut sein in meinem Setup, dass ich diese Aufgabe auch so genau einem Menschen erklären könnte und der Mensch genau versteht, was er zu tun hat und was er macht. Weil wenn ich dazu nicht in der Lage bin Ja. Und viele versuchen dann ihre ganzen Probleme einfach mit KI Agenten zu lösen. Ja. Aber der KI Agent wird scheitern, wenn ich's nicht erst mal schaffe, das Thema richtig den

3:48 durch zu durchdringenden Prozess aufzuschreiben

3:51 und irgendwie klar zu überlegen, was will ich eigentlich lösen und was sind denn so die Schritte, die so ein KI Agent eben machen muss? Wir hatten letzten diese Woche hatten wir ein Team Workshop, wir hatten also alle aus dem Team hier, normalerweise

4:02 recht verteilt

4:03 unterwegs in Deutschland und darüber hinaus

4:06 und dachten auch, jetzt

4:08 machen wir das große agentische Zeitalter und bauen ganz viele Agenten. Und am Anfang haben wir so gesammelt, was sind die Wartung, ja, Zeit sparen und

4:17 und nach den 2 Tagen haben wir festgestellt, na ja,

4:19 viele Dinge, wo man Tools nutzen kann, die nutzen wir schon oder probieren's zumindest mal aus und viele andere Dinge, da macht vielleicht der Agent noch gar nicht mehr so viel Sinn. Also schönes Beispiel,

4:31 da test, ja? Unsere Buchhaltungssoftware

4:34 braucht

4:35 Dinge aus Stripe. Wir müssen irgendwie Sachen aus der Datenbank einspielen, müssen Sachen aus dem Rechnungsprogramm einspielen.

4:41 Aber ich hab gar nicht die richtige API, da irgendein Agenten ranzulassen.

4:45 Wenn ich also eine gute CSV habe, die ich mir irgendwo rauslasse, also in so' Excel Format und die gut formatiert ist und die ich dann schön im DATEV übergeben kann, hab ich schon viel gewonnen.

4:55 Das war so mein Lern in den letzten Tage, danach auch nach dem Workshop, haben wir uns irgendwie anders vorgestellt. Ja. Eine coole Sache, weil Du das Thema API angesprochen hast und vielleicht greifen wir jetzt schon ein bisschen vor. Das Coole bei diesen Agents ist, dass es mittlerweile ein neues Protokoll gibt, was

5:13 im Prinzip wie eine API funktioniert. API Schnittstelle? Schnittstelle

5:17 zwischen quasi 2 Systemen, die genau

5:21 vorgibt quasi, wie die Informationen

5:24 und ausgetauscht werden sozusagen. Das ist eine API,

5:28 also einfach eine Schnittstelle zwischen 2 an sich getrennten Systemen. Und bei Agenten

5:33 gibt es das, es gibt verschiedene Protokolle, aber

5:36 aber ein Protokoll, was sich jetzt immer mehr durchsetzt, was von Anthropic ursprünglich entwickelt wurde, aber quasi Open Source ist, das sogenannte MCP

5:44 Protokoll. Soll ich mal eine eigene Folie,

5:47 eine eigene Folge zu machen? Ja, ich glaube, wir machen vielleicht noch mal eine eigene Folge, aber im Prinzip ist es quasi so eine Art Übersetzungsprotokoll,

5:54 Ja. Wie wenn der eine Agent kommt und wie spricht er mit dem anderen Agent, dass er quasi das bekommt,

6:00 was er möchte beziehungsweise der andere Agent dann weiter arbeitet und diese Informationen sucht und weitergibt.

6:06 Dafür ist im sehr einfach ausgedrückt das MCP Protokoll. Eine universelle Schnittstelle zwischen

6:13 dem LLM und anderen Softwaretools.

6:16 Genau, universell

6:18 ist das richtige, genau das passende Wort und ich muss quasi nichts sozusagen entwickeln. Also durch die

6:23 Agenten kriegen das quasi selbst hin, aber gehen wir noch mal mehr im Detail in eine folgende in der weiteren Folge ein. Ich glaub, wir sollten erst mal definieren, haben jetzt viel über Agenten besprochen.

6:32 Was ist überhaupt ein Agent? Wie definieren wir denn überhaupt ein Agent? Da gibt's verschiedene Meinungen zu. Wir haben eine eigene Definition,

6:39 bei der wir, glaube ich, es richtig ist.

6:40 Das Thema Agent an sich und KI ist jetzt auch nicht so neu. Also ich glaub ja viele Vorstufen von der heutigen KI mit Large Language Models, auch da hat man immer schon von Agenten gesprochen, aber der Terminus

6:52 Agentic AI, der ist schon relativ neu und

6:56 bezieht sich dann eben auf die Nutzung von großen Sprachmodellen von LLMs. Ich lese dir mal ein paar Definitionen vor, die ich so im Internet gefunden habe.

7:05 Definition 1 ist KI Agenten

7:07 und die sind alle nicht falsch, die haben alle eine gewisse Wahrheit

7:11 zueinander und vielleicht die Summe dieser Definitionen

7:14 führt uns schon aufn richtigen Weg, aber wir kommen dann gleich noch zu unserer Definition.

7:18 Definition 1, KI Agenten sind selbstständige Programme, die KI Erfüllung von Aufgaben verwenden.

7:26 Könnte man Haken dran machen, ist aber noch nicht komplett, so wie die alle noch nicht komplett sind.

7:30 Definition 2, KI Agenten sind Systeme, die auf einem Computer

7:35 durchführen

7:36 können. Ist eine sehr spezifische Sache, aber nicht das einzige.

7:41 KI Tools

7:42 mit Zugriff auf Standardprogramme,

7:45 die Tools eigenständig nutzen können.

7:48 Und die 4. Definition ist, KI Agenten sind Bots,

7:52 die lernen können.

7:55 Wie würdest Du's definieren?

7:58 Ich glaub, Agent

7:59 wäre meine Definition

8:01 ein Element von künstlicher Intelligenz

8:05 plus Werkzeuge beziehungsweise Tools,

8:08 damit ich irgendwas machen kann

8:10 und dann dazu

8:11 eine Art von Gehirn, ein Memory,

8:14 also ein Speicher von dem, was passiert ist. Sodass das eben damit gelernt werden kann, dass wenn eine Aktion so gelaufen ist, dass sich das das die nächste Aktion informiert.

8:25 Also AI plus Tools plus Memory. Genau, irgendwie ein LLM Tools sind,

8:30 ich kann ein Bild erstellen, ich kann irgendwie Python Code laufen lassen, ich kann das Web durchsuchen, ich kann über einen MCP Server mit anderen Tools interagieren. Ja. Und Memory, ja, da ist ein Hirn dahinter, wie Du sagst. Also im Prinzip Software,

8:42 die KI und Tools nutzt, ein gewisses Ziel zu erreichen, was wir vorgeben.

8:47 Und dieses Ziel erreichen braucht mehrere Schritte

8:50 und der KI Agent ist in gewisser Weise

8:55 autonom oder semiautonom in den Schritten. Es gibt dann noch verschiedene Set ups, kommen gleich noch mal drauf, wie so ein KI Agentensystem

9:02 aufgebaut sein kann. Aber vielleicht schauen wir uns erst mal kurz noch ein Video an von der

9:07 oder von der Dreamforce, der großen Salesforce Konferenz. Und Salesforce ist ja dafür bekannt, ein Vorreiter zu sein bei den ganzen Agentensystemen,

9:15 hat diese Agentforce jetzt quasi aufgebaut. Salesforce, weil ich's nicht wissen, klar wisst ihr, großes Unternehmen

9:22 sind eigentlich der Pionier gewesen bei Software as a Service, also Software, die in der Cloud läuft. Größte CM System,

9:28 fast weltweit würde ich sagen, zumindest im Software Unternehmen. Multimilliarden Wert und deren CEO, deren Gründer Marc Benioff

9:37 war in dem Video im Gespräch mit dem NVIDIA

9:40 CEO Changes one. Also

9:43 so 2

9:44 der

9:45 der reichsten Menschen der Welt, die sich hier über die Agenten Zukunft

9:49 Zukunft unterhalten. Und

9:51 Und das Ganze spielen wir jetzt vielleicht einfach einmal kurz ab.

10:58 Schon crazy, ne? Agents gehen

11:01 gehen raus, suchen andere Agents, die helfen können und

11:05 ja, werden so Probleme lösen in der Zukunft und für kleine Sachen auch heute schon.

11:12 Aber die Welt wird sich, glaub ich, grundlegend ändern. Die Welt, wie wir arbeiten, wird sich grundlegend ändern.

11:17 Unsere Aufgaben werden ganz andere werden. Ich glaub,

11:21 in Zukunft werden wir ganz viele Teile, was wir heute als unseren Job ansehen, nicht mehr selbst machen, sondern werden Agenten und Agentensysteme

11:30 managen, die für uns den Job machen. Heißt das, dass es uns nicht mehr braucht? Nein, uns brauchst Du wahrscheinlich trotzdem noch nicht, eventuell auch nicht in jedem Jobbereich.

11:39 Aber ich bin mir sicher, unsere die Art unserer Job wird sich ändern. Wir werden zum Dirigent

11:45 aus

11:46 Menschen und KI Systemen und Bots, die wir quasi steuern werden. Und das,

11:51 ja, es wird eine andere Art, das Arbeiten zu werden. Und zwar schneller, als wir denken, glaub ich. Das Spannende wird dann sein, ob man das dann auch so Agent nennt oder ob das einfach

11:59 nicht mehr sichtbar ist. Ich hatte letztens ein schönes Beispiel gesehen, da gab's ein Talk mit dem

12:04 Analysten,

12:06 ja, bekannter AI Anges Benect Benedikt Evans, Benevents. Ja. Der sagte, in den Fünfzigerjahren gab's so und so viele 1000 Menschen, die nichts anderes gemacht haben als

12:15 Lifte zu bedienen. Das heißt, die standen im Lift, du hast gesagt, ich würd gern die 5. Etage, haben die da irgendwie raufgedrückt, Tür aufgemacht, Tür zugemacht. Die gibt's jetzt nicht mehr.

12:23 Es fällt aber auch nicht auf, dass es die Liftbediener nicht gibt und

12:27 wenn Du jetzt in den Lift reingehst, sagst Du nicht, Mensch, irgendwie fehlt dir was, sondern es ist irgendwie schon gegeben, dass Du auf die 5 drückst und kommst dann in der 5 an.

12:35 Und ich kann mir gut vorstellen, dass es so ähnlich auch mit KI Agenten sein wird, dass Du jetzt nicht drüber nachdenkst, ist das jetzt ein KI Agent? War da früher ein Mensch? Sondern

12:42 das wird im Prinzip in andere Arbeitsschritte aufgehen.

12:46 KI kommt nicht irgendwann, sie ist schon da. Bist Du bereit? Mit thekey Academy machst Du dich fit für die Zukunft. Onlinekurse zur KI,

12:54 digitaler Zusammenarbeit,

12:55 Leadership. Praxisnah, flexibel,

12:58 IHK zertifiziert.

12:59 Thekey.com Academy für alle, die mitgestalten wollen. Ja, die Welt wird sich ändern. Die Liftbediener von damals sind wahrscheinlich die Uber Fahrer von heute. Den Job gab's früher auch nicht in dem in der Art und Weise. Also

13:11 ich bin da eher positiv gestimmt. Ich glaub, kurzfristig wird's da natürlich große Veränderungen geben und Anpassungen und da müssen sich auch Regierungen drum kümmern, dass Menschen da abgesichert sind. Und

13:21 selbst

13:22 der Anthropic

13:23 CEO,

13:25 also von Claude,

13:26 der die Firma da hinten, sagt,

13:29 dass

13:30 KI Unternehmen besteuert werden müssen und sollen,

13:34 damit es diese

13:35 kurzfristigen Umwelt-, sondern auch Arbeitsmarkt

13:38 quasi abgefedert werden. Und er sieht da quasi auch die KI Unternehmen interessanterweise

13:42 in der Pflicht und fördert quasi den

13:46 Diskurs über diese Veränderungen. Das ist, glaub ich, einfach wichtig, diesen Diskurs zu haben. Und ich kann auch verstehen, dass Leute nicht so positiv sind. Ich wir kennen das, wir spielen damit, Wir sehen, was das alles machen kann und was das auch für positive Effekte haben kann. Dass Leute Angst haben vor diesen Veränderungen,

14:00 sehen wir auch jeden Tag. Spannend ist ja schon, dass jetzt sich schon

14:03 Geschäftsmodelle ändern. Also wir haben beispielsweise bei uns in der Firma für den Customer Support.

14:09 Intercom ist ein Anbieter, die son son Chat Bubble.

14:12 Und da werden heute schon unsere 40, 50 Prozent aller Tickets von' die nennen das Agenten,

14:17 von einem Bot gelöst.

14:20 Und Du zahlst jetzt nicht mehr, also Du zahlst pro seat oder pro sitz für die Mitarbeiterin, die das macht. Du zahlst aber auch für jede Antwort,

14:28 die der Bot gibt und das Ticket löst. Mhm. Sprich, ich krieg deine Rechnung am Ende des Monats, ja, irgendwie so und so viel 100 Euro für die Seats und so und so viel 100 Euro für die

14:36 250 Tickets, die automatisch vom Bot gelöst wurden. Das ist also spannend, dass man irgendwie nicht mehr da die Software zahlt einmalig oder irgendwie pro Monat, sondern nee, abhängig von dem, was die KI an Arbeit nun leistet hat und an Wert am Ende gestiftet hat. Dass wenn Intercom irgendwann mal kurzfristig die Umsätze pushen will, dann entwickeln sie quasi Bots, die Intercom Bots. Ja, sagen, dass sie in der Request richtig erfüllt wurde, oder? Das krieg ich aber ich krieg im Auto wieder hin. 1000 Tickets mehr, ja. Ah, okay, die Bots brauchen was zu tun. Ja.

15:07 Kommen wir noch mal vielleicht ein Schritt zurück ins Ja. Ins Technische und wie so Agenten funktionieren können. Im Wesentlichen gibt's 2 verschiedene Varianten.

15:15 Die einen sind viel verbreiteter aktuell wie die anderen. Ja. Das eine sind Agenten, die laufen in der Cloud. Da sehen wir quasi nicht live, was der Agent macht. Der teilt mir vielleicht mit, was irgendwie die Schritte sind.

15:26 Aber

15:27 beispielsweise Deep Research. Deep Research haben wir auch schon dazu besprochen in dem in einer Episode. Ja. War für mich so 1 der großen, 1 der vielen großen

15:37 Events, als ich gesehen hab, da ich gebe eine Aufgabe für eine Recherche, eine Marktrecherche, Wettbewerbsrecherche

15:43 und jetzt dauert's 30 Minuten und ich bekomme ein 40 Seiten Report komplett

15:47 detailliert zu einem. Deep Research ist ein Modus, den man in ChatGPT hat. Oder in Gemini oder in Perplexity Heißt dann überall ein bisschen anders, so im Ende heißt Ich weiß gar nicht, wie das heißt. Bei und south big gibt's ja auch mit Opus kann ich auch dieses

16:01 DeepReasoning.

16:02 Also irgendwo heißt es immer ein bisschen anders, aber im Prinzip sind das richtig klassische,

16:07 die 1. Richtig gute für mich als normalen Enduser Anwendung von KI Agenten. Ja. Denn es ist jetzt nicht so, dass der KI Agent einfach nur 100 Seiten scraped und die zusammenfasst, sondern der KI Agent macht selbst ein Plan, wie er diesen diese Recherche machen will,

16:23 fängt dann an, recherchiert,

16:25 wenn er bei der Recherche neue Elemente rausfindet, die relevant sind für son

16:30 Interregierter im Prinzip. Interregierter, passt seinen Plan an, geht wieder in Hast Du ein Feedback Loop, ja. Und das ist halt dieses

16:37 semiautonome oder autonome Denken, wie man vorgehen muss, was ein Karriere ausmacht. Und das läuft halt komplett in der Cloud. Was es auch gibt, das ist die 2. Variante

16:45 und das hat sich bis jetzt, find ich, noch nicht so richtig durchgesetzt,

16:49 ist, sind Agents, die deinen Computer bedienen, denen ich quasi live zuschauen kann, wie sie mit der Maus irgendwie in' Browser rumklicken. Ja. Und wir haben da mal ein bisschen rumgespielt mit bei SnipKI. Wir haben gesagt, hier bestell irgendwie für den Jens

17:04 das beste beim bestbewertesten

17:06 veganen Restaurant in Köln,

17:09 das

17:10 ja, beste Gericht.

17:12 Und dann kannst Du halt sehen, wie der Agent irgendwie, okay, der geht auf Google, der gibt irgendwie Vault ein, der geht auf die Seite, der filtert alles. Das ist schon Cooles zu sehen.

17:21 Aber so richtig, Du musst da natürlich immer wieder eingreifen, dann musst Du mal die Kreditkarte geben, dann musst Du irgendwie mal ein Log in geben. Das ist irgendwie bisher, glaub ich, noch eine schöne Spielerei, ne. Man kann das natürlich generell dieses ganze Agent Thema weiterdenken.

17:33 Wenn ich jetzt natürlich 10 Tabs offen hab und 10 Agenten parallel irgendwelche Sachen in der Browser lösen und ich immer nur mal bisschen schauen muss quasi wie son wie son Schichtleiter

17:44 Ja. Und gucken muss, dass irgendwie alles okay ist und hier mal irgendwie okay weiterklicken, hier

17:47 hier mal eine Kreditkarte

17:49 eingebe,

17:50 dann kann man das natürlich weiterdenken, ja. Und wenn das irgendwann auch mal schneller und,

17:55 ich sag mal, weniger fehlerbehaftet funktionieren,

17:58 dann ist das schon irgendwie cool. Aber aktuell hab ich das Gefühl, dass dieses Browser Use Thema noch nicht so richtig etabliert hat für viele Users. Ich glaub in ChatGPT mal in den Operator. Ich wollte jetzt in Vorbereitung zur Episode noch mal reingucken, ich hab ihn gar nicht mehr gefunden. So, weißt Du, ob der wieder rausgeflogen ist? Der Operator ist ja, mein ich, also so war's zumindest damals nur,

18:18 glaub ich, auch in den USA verfügbar. Ich hatte ich hatte ihn hier Ja. Und ich hatte so eine Task angelegt, dass er mir jeden Tag

18:25 aus unserem Rechnungssystem den aktuellen Umsatz ziehen soll. Okay. Weil das hab ich sonst von Hand gemacht und ich wollte im Prinzip irgend ein System haben, wo mir das mir das anzeigt. Damals gab's das nur im in dem 200 Dollar

18:36 Paket mit drin. Ich weiß, das ist ob das ist wahrscheinlich immer noch so. Guilty is charge, das hab ich. Was machst dann noch? Wow, okay.

18:46 Keine Ahnung, wo der wo der hin ist. Ich hab ich hab's letztens noch fürn Monat oder so probiert, da war er noch da. Vielleicht hab ich dann erst mal wieder zurückgezogen, weil wir selbst gemerkt haben, der ist noch nicht da. Ja. Aber wie immer, wenn's heute noch nicht da ist, wo

18:57 das alles in 6 Monaten ist. Also man sollte es noch nicht abschreiben. Wenn das wirklich schlüssig funktioniert, ne, dann kann ich natürlich alles machen. Da kann ich sagen, hey, such mir mal irgendwie die Flügel raus,

19:07 keine Ahnung, bastel mir die Präsentation

19:10 oder alleine alle Boxen, geh darüber, guck, dass das sauber aussieht, ne. Also alles, was man sonst irgendwie selbst machen, manuell machen würde am Screen. Aber wie gesagt, es gibt die Agenten, die laufen in der Cloud. Da seh ich nicht, was die tatsächlich machen. Die kommen mitm Ergebnis zurück

19:23 oder halt eben diese Screen

19:25 Bedien

19:26 Agents. Und ich hab sozusagen die Abstufung der Autonomie,

19:29 wenn ich von' Automatisierung ausgehe, wo ich sage, okay, das ist die Regel,

19:34 nachdem tue das, nachdem tu das, dann hab ich halt keine Autonomie, aber ich kann durchaus automatisieren,

19:39 was passieren muss.

19:41 Und wohingegen, wenn ich Agenting Workflows habe, dann hab ich eine sehr hohe Autonomie,

19:45 sag im Prinzip nur, was das Outcome sein soll.

19:48 Oder was vom besten veganen Restaurant

19:51 und lass den Rest

19:53 machen. So Auftragstaktik.

19:55 Na ja, das ist zu viel. Ist das generell irgendwie vielleicht,

19:59 das klingt ja jetzt natürlich wieder son bisschen in die Definitionsrichtung,

20:02 ne. Ja. Automatisierung, wie Du gesagt hast, ist einfach Befolgen

20:05 von

20:06 Schritten nach klar

20:09 definierten Regeln. Ja. Da kann ich irgendwo KI Elemente einbauen wie bei so einem Content Thema,

20:15 aber ich kann hab auch Automatisierung, haben einfach nichts mit KI zu tun. Ja. Ne, dann hab ich KI Assistenten.

20:21 Das sind beispielsweise so Custom GPTs.

20:24 Die haben dann klar vorgegeben, was sie generativ für uns erstellen mit Beispielen und so sehr spezialisierte Expertise eben auf ein irgendwie Thema oder Use case.

20:35 Dann hab ich die KI Agenten, die wir heute reingeführt haben. Und ja, neben dem halt auch noch auf Tools zugreifen können und ein Memory haben.

20:43 Genau und auch in gewisser Weise autonom agieren können, aber dann eben auch genau einen Task eben haben. Ja. Und dann in der letzten Stufe hab ich halt diese Systeme

20:54 oder Workflows,

20:55 wo man

20:57 wo's Orchestrierungen gibt. Du hast dann da häufig irgendwie ein Management oder

21:02 Boss Agent,

21:03 Ja. Der dann

21:05 sozusagen

21:06 entscheidet,

21:07 wie es jetzt weitergeht. Und der kann dann auf subagent zurückgreifen.

21:11 Der kann dann beispielsweise sagen, zuerst mal ein Hauptproblem

21:15 in einzelne quasi Workflows

21:18 runterbrechen,

21:20 die dann wiederum von Einzelagenten

21:23 umgesetzt

21:24 werden

21:25 und am Ende quasi wieder alles zusammenfügen und zu einem Ergebnis eben bringen. Und da gibt's, glaub ich, so 2 Ansätze und da ist auch, es hängt ein bisschen am Use Case, was der richtige Ansatz ist. Es gibt da auch,

21:38 vor Kurzem gab's son kleinen

21:40 Online Battle zwischen Anthropic,

21:42 die erklärt haben, wie ihr Research Agent quasi ganz viele Parallelagenten

21:46 auf,

21:47 die dann alle jeweils Informationen, Beispiel Marktreport. Der eine schaut Webweber 1 an, der andere Webweber 2, der andere guckt die Marktgröße an und dann fügen die's alles zusammen und oben wird dann sozusagen der Report erstellt. Und da hat der

22:01 Hersteller von Devin, das ist auch so ein Coding Tool Ja. Dagegenhalten und gesagt, nee, das ist Quatsch, wenn wir die alle parallel machen, weil dann weiß der eine nicht, was der andere macht. Und dann macht der eine den Task ein bisschen anders und wenn die dann dann zusammen nach oben gehen, dann hatten die richtigen Kontext und dann kommt nur Murks raus. Also muss eigentlich der Management Agent

22:19 Aufgabe 1 erteilen an Agent 1, dann das Ergebnis nehmen,

22:23 verstehen,

22:25 weil ein Kontext zusammenfassen,

22:27 was relevant ist an den nächsten Agent, dann arbeitet der. Wenn der fertig ist, gibt er wieder die Information zurück und so weiter und so fort. Also eher ein substanzielles

22:35 Abarbeiten von Tasks. Können wir das unterscheiden, welche Managementstile

22:39 gibt's in Unternehmen? Ja, was trau ich meinen Menschen zu, auch meinen Agenten zu? Der

22:44 Markt kann dann entscheiden, was besser ist. Ja, ich glaub, es ist tatsächlich, also die Frage ist, glaub ich, wahrscheinlich einfach, was ist das fürn Task, ne? Weil wenn man überlegt, klar, ein, 1 Research Task,

22:55 wenn der Agent oben sagt, Du machst Compeliteter 1, Du machst Compeliteter 2 und das sind die Daten, die ich in jedem brauche,

23:01 dann kann ich so was auch einfach eben oben zusammenfügen. Dervin kommt irgendwie aus der Softwareentwicklung.

23:06 Ja. Wenn ich jetzt irgendwie eine Umgebungswelt

23:09 entwickel,

23:10 irgendwie son Drei-d-Raum und dann musste ich noch irgendwie die Objekte entwickeln,

23:15 dann kann ich das wahrscheinlich nur sequenziell machen, weil die Objekte vom Design her zur Umgebungswelt

23:20 passen müssen. Haben Abhängigkeiten.

23:22 Genau. Aber wenn ich halt wenn ich irgendwie Sachen kann und keine Abhängigkeiten

23:24 kann und keine Abhängigkeiten untereinander habe, ist es wahrscheinlich so, wenn ich aber diese Abhängigkeiten hab, ja, dann muss ich's irgendwie orchestrieren. Genau. Und dann muss ich halt überlegen, was ist das richtige Set-up? Aber

23:34 genau.

23:35 Überfordert vom KI Dschungel und täglich neuen Tools,

23:38 SnipKI macht Schluss damit. Als Deutschland größte KI Lernplattform zeigen wir dir in kurzen Mikrovideo Tutorials,

23:45 wie Du KI wirklich anwendest, Schritt für Schritt zum Nachbauen. Für Anfänger und Profis, entdecke Lernpfade, hol dir deine Zertifikate,

23:52 tausch dich in unserer Community aus und starte jetzt auf SnipKI d e und mache KI zu deinem Vorteil. Nicht den Anschluss verlieren, SnipKI gibt's übrigens auch für ganze Teams und Unternehmen. Use Cases,

24:03 Du hattest schon Research paarmal erwähnt, ja,

24:06 Research und

24:09 was geben oder so, sagen. Zusammenfassung.

24:11 Zusammenfassung ist das Wort. Ja, oder halt auch irgendwie aus verschiedensten Quellen Sachen zusammenfassen

24:16 und eine Synthese daraus erstellen, recherchieren,

24:20 rauszufinden,

24:21 was die richtigen Informationen sind. Also dieses klassische Deep Research ist einer der absoluten Killer Use Cases und der, auch wirklich schon marktreif ist und auf jeder von uns Zugriff hat in jedem Unternehmen und nicht irgendwie groß noch irgendwie was aufbauen

24:36 muss in

24:38 Ich nutz das auch Art und Weise. Ja. Auch super.

24:43 Dann das Thema und

24:45 ich glaub,

24:47 jede Person, die so im Executive Assistant Umfeld arbeitet, muss, glaub ich, bald schauen,

24:53 dass sie selbst lernt, wie sie KI Agenten einsetzt, weil grade diese

24:58 Assistenjob

24:59 irgendwie mit jemand kommunizieren,

25:01 welche Slots am besten im Kalender frei sind, irgendwie den nächsten Zug drücken,

25:06 ein Stuck buchen auf Basis von gewissen Kriterien.

25:10 Irgendwie

25:12 die Meetingzusammenfassung

25:14 irgendwie verarbeiten,

25:16 in eine Präsentation packen, an die Zieladressaten

25:18 schicken. Also alles, was so ein bisschen Personal and Systems ist,

25:23 wird, glaub ich, in Zukunft zunehmend von' KI Agenten umsetzen.

25:27 Ja. Ich bin gespannt, wie gut die das zusammenbringen können. Also ich bin bei dir, dass es einzelne Themen gibt, wo ich das immer wieder habe.

25:34 Und was ich bisher vermisse, egal wo, ist das gut,

25:38 dieses Zusammenspiel.

25:39 Also klar, ich kann irgendwie meinen Kalender kann ich super organisieren mit so Kalendertools und Buchungslinks.

25:46 Aber so dieses Clevere,

25:48 das kann mein Whatsapp lesen, er und meine Partnerin schreibt mir was und dann hat das sowieso höchste Priorität und dann muss ich ein anderes Meeting mit vielleicht jemand ausm, weiß ich nicht, Team verschieben,

25:59 Ich weiß, das ist okay, wenn ich das morgen verschiebe. Also diesen ganzen Kontextuale

26:03 Wissen, was man als Mensch vielleicht auch irgendwo hat.

26:06 Das wird spannend, wie man das da reinbringen kann. Also ich hab ein Riesenschritt. Wird MCP da sein? Sprechen wir noch mal in der nächsten Folgen zu. Einfach diesen Zugang, diese diese, das ist ja genau Tools. Also Du ansprichst, ist ja quasi

26:19 Agenten, die Zugriff zum ganz vielen Tools haben und den relevanten Kontext und Verständnis dieses Tools zu haben, das zu koordinieren,

26:28 ne. Ich mein,

26:29 eine

26:30 Executive Assistance, das ist ja ein Skillset, dass die Leute halt viele Bälle jugglen können, Kontext,

26:37 overall Kontext haben,

26:39 Zugriff auf verschiedene Systeme und Tools und Personen haben.

26:42 Und

26:44 das da sind wir heute noch nicht, ne. Es ist jetzt nicht so, dass, glaub ich, in einem Jahr es keine EAs mehr gibt. Ja, ja. Aber

26:50 in 3 Jahren

26:51 sind wir, glaub ich, locker da und dann können es die Tools. Und darauf, auf die Welt muss ich mich, glaub ich, vorbereiten.

26:58 Und ja.

26:59 Nächste Use Guise. Hast Du angesprochen. Customer Service, da da bin ich, glaub ich, bei dir,

27:05 das wird schnell gehen. Zumindest für 80 Prozent, so 80 20. Ne, 80 Prozent der der wichtigen Tickets

27:11 können sicherlich automatisiert gemacht werden, seh ich selber selber im Einsatz.

27:17 Und wir sind nicht bei 80, sondern eher so bei 50.

27:19 Wir messen auch immer den sogenannten CSAT Wert, also den Zufriedenheitswert.

27:24 Es war spannend, der war

27:26 bisher eigentlich immer hinter dem den Menschen.

27:29 Bitte? Haben wir jetzt aber eine, die Kollegin hat eine super Idee, hat gesagt, hey,

27:34 ich möchte eigentlich sobald

27:35 die KI mir sagt, da ist eine Emotion im Ticket. Mhm. Schickt das an mich. Mhm. Ja, wenn es einfach nur so ist, wo find ich das oder

27:44 wie kann ich mein Passwort zurücksetzen? Also so Emotionen zu sagen, da da ist die KI Aber

27:50 sobald irgendwie so eine Scheiße, ich hab das schon jetzt dreimal probiert, was ist denn hier los, ja?

27:56 Dann geht das an den Menschen und damit haben wir's dann geschafft, tatsächlich in der letzten Woche den CSAT-Wert auf 100 Prozent zu zu bekommen

28:03 bei den

28:04 Tickets, die von der KI gelöst wurden. Frag ich's aber da auch noch, wie wie lange, ne? Weil das setzt ja erst mal, dass die Person, an die's dann geht, auch emotional

28:13 gut ist und auf so

28:16 sehr aggressive

28:17 und Ja. angepisste Leute Ja. Auch gut reagieren kann. Ja, na klar. Und

28:22 die KI ist tatsächlich gut emotional

28:25 gut

28:26 in Anführungsstrichen emotional gut zu reagieren, aber die muss halt die Fähigkeit haben, das mit Plänen zu lösen, ne. Ja, ja. Das ist halt son bisschen die Sache. Und Klarna ist ja da ein ganz bekannter Case für. Die haben ja ihre ganze Equity Story und wir haben alles in Customer Service und weiß ich nicht, 400 Leute rausgeworfen.

28:42 Und die haben ja dann auch relativ schnell zurückgerudert,

28:45 weil sie gemerkt haben, dass die KI eben noch nicht alles lösen kann und man eben für gewisse Cases halt wirklich den jungen Touch braucht, also den Kontakt mit einem Menschen, weil die Leute halt sonst unzufrieden sind. Und ich glaube, das wird auch in Zukunft noch so sein

29:00 oder halt in Zukunft

29:02 einfach

29:03 im Service priorisiert werden. Da gibt's halt den Standard Programm und Preis.

29:06 Programm und Preis. Da musst Du halt alles mit deiner KI lösen, die es hoffentlich dann auch kann. Und wenn Du halt Premiumservice haben willst und alles mitm Menschen lösen willst, musst Du halt extra zahlen, ne. Das ist son bisschen die Frage, wie sich da die Geschäftsmodelle entwickeln. Bin gespannt,

29:19 was da Sprache verändern, also so Voice, ne. Also die neueren Voicemodelle sind von der Latenz her so schnell, dass ich's gar nicht mehr merke. Nee. Und ich glaub, wir hatten das auch mal in einer Episode, wir haben mal irgendwie, wie hieß es,

29:33 Sesame vorgestellt, wo Du auch irgendwie eine Emotion in der Sprache hattest.

29:37 Und wenn ich jetzt sehe,

29:39 dass das meiste bei uns im Chatbot oder teilweise auch in Whatsapp stattfindet

29:44 und der Agent dann dann antwortet,

29:46 wenn man das einfach in Sprache umsetzen könnte und ans Telefon bringen könnte, geht heut vielleicht noch nicht, aber in' halben Jahr, kann ich mir auch vorstellen, dass das von den Nutzern als angenehm wahrgenommen wird. Aber an einem Punkt. Ja.

29:59 Weiterer Punkt

30:00 ist

30:01 Data

30:02 Enrichment und Transformation.

30:04 Und das heißt natürlich sehr viel.

30:07 Ein Use Case, den wir im Vertrieb beispielsweise

30:12 haben, ist, wir nutzen, kennst Du ja auch, Clay.

30:16 Und

30:17 aus Clay,

30:18 das kann man sich vorstellen wie so ein Excel Sheet, jede Zeile ist ein Unternehmen

30:21 und zu jedem Unternehmen möcht ich mir mehr Informationen raussuchen, weil ich die dann vielleicht in der Outbound Ansprache, also wenn ich Kaltakquise mache, verwende oder einfach aktualisieren

30:32 in meinem CRM System.

30:34 Und man kann quasi aus diesem Tool raus

30:37 einen KI Agenten auf die Webseite des Unternehmens schicken, Ja. Der bestimmte Informationen

30:42 rausfinden soll Ja. Und diese Informationen dann in' ner gewissen vordefinierten

30:47 Art und Weise beispielsweise in' JSON Element hier zurückbringen

30:50 soll. Ja. Und das ist halt ziemlich cool. Also kann ich halt für 10.000 Zeilen Unternehmen

30:56 Ja. Einmal den KI Agent und dann rennt der zehntausendmal

30:59 auf die nächsten auf die ganzen Seiten und findet mir Informationen wie, keine Ahnung, was sind die, die der Kunde da angegeben haben? Wenn's ein E-Commerce-Shop

31:08 ist,

31:09 mit was für Lieferlieferunternehmen

31:11 arbeiten die? Wie funktioniert der Return?

31:13 Keine Ahnung, ne. Also wirklich alles, was Du rausfinden willst, finden diese KI Agenten und geben's dir eben dann so zurück, wie Du's haben möchtest. Und die sind quasi komplett autonom in dem Task,

31:24 sind aber eingebunden

31:25 in ein

31:26 quasi Prozess

31:28 Prozess sozusagen.

31:29 Sie lösen mir nicht das ganze Problem. Ich sag nämlich KI Agent, geh mal auf die Seite und schreib dann irgendwie eine schöne Schritt für Schritt Outbound Sequenz und mit der KI Agent ein

31:38 bestimmtes,

31:40 ja, Information

31:41 steilchen, Stückchen quasi zu finden und mir in' Format zu geben, was ich gut bei der Verarbeitung fand. Schönes Beispiel. Ich hab das ein Freund von mir, hab ich glaub schon mal erwähnt, der die sind auch recht offen, was so KI Themen angeht. Mittelstand, bauen Fenster, Holzfenster,

31:56 haben ein Holzfenster speziell für

31:59 Altbauten.

32:00 Wenn man halt irgendwie ein altes Haus hat und unter Denkmalschutz, aber trotzdem

32:03 ein Holzfenster einbauen will's mit irgendwie 3 Dreifachverglasung, dann

32:07 dann machen die das.

32:08 Und die sprechen Schreiner an. Mhm. Und die haben mit Clay im Prinzip

32:13 alle möglichen Schreiner in Deutschland da drin, aber gucken auf der Webseite,

32:17 steht da irgendwas von historischen Gebäuden, von Altbausanierung,

32:21 von Denkmalschutz.

32:23 Und wenn da was steht, dann wissen sie im Vertrieb, hey, die können wir anders ansprechen. Nee. Also ein super Beispiel, wo Du auch bei' Unternehmen, wo Du jetzt sich denken würdest, ist krasser KI Fall, dass Du was einsetzen kannst. Anderer Fall,

32:34 sehr coole Berliner Bier Company,

32:37 neulich Bier.

32:38 Shout out an die neulich Broys and Girls.

32:42 Die müssen natürlich ihr Bier vertreiben.

32:44 So. Und das ist eine lokale, coole, hippe Brand.

32:47 Und die müssen Informationen haben über die Restaurants und die ganzen Spätis oder Kioske, wie auch immer man das bezeichnen möchte.

32:54 Und da Hütchen. Hütchen, in Köln, Köln sind's die,

32:59 schicken wir KI Agenten

33:01 auf die Restaurantseiten,

33:03 die dann rausfinden, was wird da für eine Bierbrand ausgeschenkt? Haben

33:07 Haben die Fassbier? Haben die Flaschenbier?

33:09 Haben die alkoholfreies? Haben

33:10 Haben die vielleicht auch so was wie Fassbrausen?

33:13 Was sind die Preispunkte?

33:15 Ist das irgendwie ein Restaurant, was auf Regionalität oder in Lokalität irgendwie setzt? Ist es ein hippes Restaurant? Ja. Über die visuell über die die visuellen Elemente der Webseite,

33:25 der Agent findet den Instagram Account des Restaurants und so weiter und so fort. Und

33:30 gibt dem Unternehmen so natürlich einen massiven Vorteil, dann eben viel, ja, gezielter irgendwie im Vertrieb auszuspielen. Also es gibt unendlich viele Möglichkeiten von KI Agenten. Ich glaub, wir könnten hin Ja, wir gehen so ein bisschen los jetzt und sales, aber Eben nicht weiter. Noch einen, das ist so der letzte Use Case und der ist halt eigentlich auch ganz gesellschaftlich,

33:47 weiß nicht, witzig oder traurig,

33:50 Agenten oder KI als

33:53 als

33:54 als Partner oder als Freund oder Beziehungsperson.

33:58 Du lachst, aber das ist tatsächlich, es gibt immer mehr. Und

34:03 die Frage ist so ein bisschen,

34:05 ja, ist das gut, ist das schlecht? Also ich mein, es gibt Her, genauer, sehr cooler Film. Wie alt ist der Film? 10 Jahre 10 Jahre alt, 15 locker. Sehr,

34:13 sehr, sehr cooler Film.

34:15 Und da geht's darum, da ist so ein Dude, der verliebt sich halt quasi in

34:20 in eine KI, also in eine KI Freundin.

34:23 Und das sehen wir immer

34:25 mehr.

34:26 Und die Frage ist, ist das ein Problem? Ist das eine Lösung? Ich mein, Einsamkeit spielt eine immer größere Rolle in unserer Gesellschaft.

34:33 Und

34:34 darunter leiden extrem viele Leute. Ist das die Lösung? Keine Ahnung, wenn's den Leuten dadurch besser geht, kann man das irgendwie als... Also Die Vorstufe der Matrix. Ja, also es ist halt irgendwie ein sehr, sehr komplexes gesellschaftliches Thema, ne. Man muss wahrscheinlich irgendwie ein bisschen

34:48 ja auch überwachen und schauen, wo das alles hingeht, ob das zu Problemen führt oder vielleicht Probleme löst. Aber tatsächlich

34:55 ist das heute schon ein Use Case,

34:58 der es für viele Leute immer relevanter wird.

35:03 Wir sind echt.

35:04 Wir sind echt. Könnt uns echt schreiben. Ihr könnt gerne kommentieren

35:08 oder uns eine Mail droppen.

35:11 Und vielleicht bauen wir wirklich

35:13 diese kleine Web App,

35:15 auch eure Themenvorschläge einzusammeln.

35:17 Bis dahin, bis die Web App auf der Webseite ist. Schreibt uns gerne unter

35:23 diesen Podcast. Wenn ihr auf YouTube schaut, schreibt in die Kommentare,

35:27 was euch Spotify genauso. Spotify genauso.

35:30 Genau.

35:31 Wir sind offen für viele neue Ideen und von daher,

35:35 ja, lasst ein Like da, abonniert den Podcast und wir freuen uns auf die nächste Folge mit euch. Bis dann. Bis dann. Tschau. Tschau.

35:43 Co-Intelligence ist eine Produktion von thekey Academy in Zusammenarbeit mit SnipKI,

35:48 produziert bei Studio Co in Berlin.

35:50 Produktion und Regie,

35:52 Christina Manuel, Fuat Sevatli und Elias Robe.

35:56 Created Director, Lukas Shelter.

35:58 Redaktion und Moderation,

36:00 Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger.

36:03 Abonniere uns auf Spotify, Apple Podcasts oder YouTube.

36:06 Danke fürs Zuhören.