#14 - Cursor AI, AI Agent Anwendungsfälle, Erfahrungsberichte - mit Alexander Hörl

In dieser Episode diskutiere ich mit Alex über die Rolle von
AI-Agenten in der Softwareentwicklung und deren Auswirkungen auf
die Zukunft der Arbeit. Wir teilen unsere Erfahrungen mit
verschiedenen AI-Tools, die Bedeutung von Prompt Engineering und
die Unterschiede zwischen AI-Agenten und traditionellen LLMs.
Zudem wird die Entwicklung von persönlichen AI-Assistenten und
deren potenzielle Anwendungen in der Kundenakquise und
Content-Generierung thematisiert. Außerdem sprechen wir über die
Herausforderungen und Chancen, die AI-Tools für Entwickler mit
sich bringen, sowie die Notwendigkeit menschlicher Intervention
in bestimmten Prozessen.





Zeitstempel





Grundlagen (00:00-11:30)


- 00:00 Einführung in AI Agents


- 05:22 Erfahrungen mit AI-Tools


- 10:55 Die Rolle von Prompt Engineering


- 11:31 Unterschied zwischen Agenten und LLMs





Anwendungen & Tools (18:12-25:45)


- 18:12 AI-Agents in der Content-Generierung


- 22:14 Preismodell neuer AI-Tools


- 23:28 Workflow-Optimierung durch APIs


- 24:42 Preismodell und Kosteneinsparungen





Zukunftsausblick (25:45-38:19)


- 25:45 Entwicklerrollen im Wandel der Zeit


- 26:40 Die Bedeutung menschlicher Interaktion


- 27:17 Produktivitätssteigerung durch KI


- 28:41 Zugang zu neuen Technologien für alle


- 29:12 Herausforderungen bei der KI-Implementierung


- 30:35 Automatisierung durch AI-Agenten


- 32:06 No-Code-Tools und ihre Akzeptanz


- 34:26 Zukunft der Kundenakquise mit KI


- 36:16 Digitalisierung und ihre Herausforderungen in Deutschland


- 38:19 Zukunftsprognosen für die Softwareentwicklung





Wichtige Erkenntnisse





1. AI-Agenten werden die Zukunft dominieren


2. Die Rolle des Entwicklers wird sich verändern


3. AI-Tools sind nur Werkzeuge


4. Die Einstiegshürden sinken immer mehr


5. AI-Agenten können Kundenakquise machen


6. Wir werden mehr virtuelle Sales-Agenten sehen


7. Die Zukunft wird's zeigen


8. Man überschätzt es auf kurze Frist


9. Langfristige Ziele sind realistischer


10. AI-Agenten können MVPs erstellen