🧠 Joëls Learnings
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KI-Agenten können komplexe Aufgaben übernehmen und sogar menschliche Experteninnen in bestimmten Bereichen "klonen". Sie können für verschiedenste Zwecke wie Texterstellung, Marketing, Strategieentwicklung oder sogar als virtuelle Führungskräfte eingesetzt werden.
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Es ist möglich, mehrere KI-Agenten zu orchestrieren und miteinander interagieren zu lassen, um ganze Abteilungen oder Unternehmensprozesse zu simulieren. Allerdings muss man dabei vorsichtig sein, da unerwartete Verhaltensweisen auftreten können.
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Bei der Implementierung von KI-Agenten ist es wichtig, schrittweise vorzugehen: Erst mit Prompt Engineering testen, dann GPTs mit Testdaten erstellen und erst danach in die vollständige Integration und den Systemaufbau gehen.
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Der Umgang mit großen Datenmengen (Gigabyte/Terabyte) für KI-Agenten ist eine Herausforderung. Lösungsansätze können Vektorisierung, Graph-Datenbanken oder intelligente Abfragestrategien sein.
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In Zukunft werden KI-Agenten wahrscheinlich autonomer und besser integriert sein. Dies könnte zu einer Hyperpersonalisierung führen und bestehende Geschäftsmodelle und ökonomische Strukturen in Frage stellen.