Es ist klar, dass wir uns derzeit auf einem Weg befinden, auf dem KI-Modelle weiterhin in ihrer Fähigkeit in den Bereichen Mathematik, Logik, Werkzeugnutzung und verschiedenen domänenspezifischen Aufgaben verbessert werden, die besser werden, je mehr Trainingsdaten generiert werden. Während es Debatten darüber geben wird, wie sehr diese Fortschritte sich als wesentliche Veränderungen in den täglichen Anwendungsfällen eines Verbrauchers zeigen werden, *werden* sie einen erheblichen Einfluss auf viele Kategorien von Wissensarbeit haben. Sie werden schrittweise neue Anwendungsfälle im Gesundheitswesen, im Rechtswesen, im Finanzdienstleistungssektor, in den Lebenswissenschaften usw. freischalten, wo Modelle zuverlässig zunehmend kritischere Aufgaben ausführen können. In einem kürzlichen Podcast mit Alex Kantrowitz hatte Dario Amodei eine großartige Möglichkeit, dies zu formulieren: Wenn man die Fähigkeit eines KI-Modells verbessert, von einem Bachelor-Abschluss in Biochemie zu einem Master-Abschluss in Biochemie zu gelangen, würde ein kleiner Prozentsatz der Verbraucherpopulation den Einfluss bemerken, aber die Unternehmensanwendungsfälle für ein Unternehmen wie Pfizer würden dadurch erheblich steigen. Wir sollten anfangen zu antizipieren, dass wir uns jetzt in dieser Ära der KI befinden. Wie wird sich das in der realen Welt zeigen? Es wird sich durch KI-Agenten zeigen, die auf angewandte Anwendungsfälle abzielen. KI-Agenten für Programmierung, juristische Arbeiten, medizinische Schreibkräfte, Datenextraktion, Bearbeitung von Versicherungsansprüchen, Pen-Testing usw. Die Gelegenheit besteht jetzt darin, KI-Agenten für vertikale Märkte und Bereiche mit einem tiefen Verständnis für diesen Raum zu entwickeln. Hier wird der Einfluss von Kontextengineering, ein tiefes Verständnis der Arbeitsabläufe, Verbindungen zu Unternehmensdaten und spezialisierte Benutzeroberflächen (die es den Benutzern ermöglichen, diese Agenten bereitzustellen, zu verwalten und zu orchestrieren) von großer Bedeutung sein. Es wird auch bedeuten, eine Verteilung aufzubauen, die auf diese spezielle Vertikale oder Domäne abgestimmt ist. Es wird wahrscheinlich eine Form von vorausschauender Ingenieursarbeit bedeuten, um nicht nur den Kunden bei der Implementierung der Agenten zu helfen, sondern auch schnell zu lernen, für welche Arbeitsabläufe die Agenten optimiert sind und dies in die Kernplattform zurückzubringen. Letztendlich werden diese Märkte von den Akteuren gewonnen, die am besten die heutigen Unternehmensprozesse (die oft chaotisch sind und nicht für die Automatisierung entworfen wurden) mit einer Welt verbinden können, in der Agenten in diese Arbeitsabläufe integriert sind. Dies ist die Ära der KI, in der wir uns jetzt befinden.