Hey zusammen – Torsten hier … Gestern Abend war Auftakt. Über 1.000 Anmeldungen, deutlich mehr als 600 live dabei ... und im Chat liefen schon die ersten Ideen durch, was ihr bauen wollt. Was hängen bleibt: Ein Agent ist kein besserer Chatbot. Er arbeitet auf ein Ziel hin ... autonom, in einer Schleife aus wahrnehmen, entscheiden, handeln. Du gibst ihm einen klaren Auftrag, definierst das Ergebnis ... und er sucht sich die Wege selbst. 🔥 Die Einordnung ... wo wir stehen Wir haben gestern die Achsen durchgegangen: manuell vs. automatisch, heteronom vs. autonom. Ein Prompt ist manuell und heteronom – du gibst ein, du kriegst ein Ergebnis. Ein Agent ist automatisch und autonom – er plant, iteriert, nutzt Tools. Das Muster, das wir diese Woche bauen: Sensor → Filter → Output. Sensor: der Agent holt sich die Daten – aus dem Netz, aus einer Datenbank, aus deinem Content-Archiv. Filter: er bewertet sie nach deinen Kriterien, in deiner Stimme, für deine Domäne. Output: er liefert das fertige Ergebnis – morgens, ohne dass du nachts aufstehen musstest. 🔥 Was einen guten Anwendungsfall ausmacht Wir haben fünf Kriterien durchgegangen – damit ihr wisst, wann sich ein Agent lohnt: 1. Hohe Frequenz – etwas, das täglich oder stündlich vorkommt. 2. Klares Ergebnis – du kannst benennen, was am Ende rauskommen soll. 3. Zugriff nach außen – der Agent braucht Tools (Mail, CRM, LinkedIn, Dropbox). 4. Sweet Spot – nicht zu einfach, nicht zu komplex. Die KI kann vorselektieren, du triffst die Entscheidung. 5. Schmerz spürbar – dort, wo du sagst: das kostet mich Zeit, Nerven oder Qualität. Im Chat kamen gestern über 50 Anwendungsfälle – Bewerbungen schreiben, Wunschkunden recherchieren, LinkedIn-Beiträge vorbereiten, Pressemitteilungen scannen, Videos schneiden. Wir werden diese Woche genau diese Fälle durchgehen – nicht theoretisch, sondern live gebaut. 🔥 Deine Aufgabe bis heute Abend Schreib gerne in die Kommentare .. welchen Agenten du diese Woche bauen willst. Nicht perfekt formuliert ... nur den Kern: welche Aufgabe, welches Ergebnis, welcher Schmerz.

Im IT- und Public-Sektor vermittle ich seit Jahren begeistert zwischen EDV-Anwendern und IT-Spezialisten und "übersetzte" in Projekten und beim Prozessdesign, damit sich die Beteiligten wirklich verstehen. Ich unterstütze hier vor allem die menschliche Seite - damit auch bei Changethemen Sicherheit und Vertrauen entsteht. Denn nur selten scheitern Projekte tatsächlich an rein technischen Themen. Wissbegierig möchte ich hier Neues dazu lernen und KI-Wissen erweitern, das mir dann wirklich den Alltag erleichtert. Ihr findet mich z. B. bei LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kirsten-stock-nord/ Ich freue mich über neue Kontakte!