#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

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