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!RE-UPLOAD! KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

!RE-UPLOAD! KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

UNF#CK YOUR DATA vor 11 Monaten

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55:22

Podcast

UNF#CK YOUR DATA

197 Episoden

Deine Machete im Datendschungel

Bildung Technologie Wirtschaft

Podcast aneignen

Ein Anbieter hatte Probleme mit dem Intro/Outro - Deshalb müssen
wir die Folge nochmal hochladen!

Sorry für die Verwirrung!

Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo
stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber
spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“
mit Barbara Lampl (aka AI Babsi)

Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das
Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns
arbeiten.

Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.

Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres
dachte.

Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider
noch nicht.

Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit
gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.

Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und
die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches
Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in
einem sehr offenen Feld.

Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten
sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.

Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben.
Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen
für einen guten Zweck gespendet werden.

Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?

Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg
überhaupt möglich ist:

1) Ein Evaluationskonzept

2) Ein Semantic Layer

3) Ein Memory Layer

Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das
tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar
immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.

Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da
ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines
öffentlichen Herstellers abgebildet.

Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine
gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht
mehr relevant ist.

Und noch einer der wichtigsten Punkte:

KI ist kein Projekt mit Enddatum!

Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung
endet nicht

Erwähnte Folgen:

Babsi 1.0:
https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd

Babsi 2.0:
https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4

Sebastian KI Agenten:
https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc

Larysa:
https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5

Profile:

Zum LinkedIn-Profil von Barbara:
https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/

Zum LinkedIn-Profil von Christian:
https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrug

Unf*ck Your Data auf Linkedin:
https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data

Buchempfehlung:

Buchempfehlung von Barbara: The AI Engineer's Guide to Surviving
the EU AI Act - Larysa Visengeriyeva

Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen:
https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

Hier findest Du Unf*ck Your Data:

Zum Podcast auf Spotify:
https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

Zum Podcast auf iTunes:
https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019

Zum Podcast auf Deezer:
https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6

Zum Podcast auf Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata

Merch:

https://unfckyourdata-shop.de/

Kontakt:

E-Mail: christian@uyd-podcast.com

Timestamps:

00:00 Einführung in den Datenpodcast

02:50 Agenten und ihre Definitionen

05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis

08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten

11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten

14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten

18:38 Risiken von Prompt Injection

22:58 Scraping und seine Gefahren

25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten

27:26 Herausforderungen in großen Organisationen

30:11 Fortschritte in der Agententechnologie

31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten

35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen

36:50 Die Bedeutung von Memory Layers

39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI

41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten

43:17 Evaluationskonzepte und die Rolle von LLMs

45:28 Human in the Loop und Entscheidungsfindung

48:07 Zukünftige Herausforderungen in der Cybersecurity

50:18 Buchempfehlung und die Bedeutung von AI-Governance