Da es so viele AI-Ankündigungen gibt, empfehle ich, sich auf diejenigen zu konzentrieren, die erweitern, was die Leute mit AI tun können (und insbesondere auf Tools, die demokratisieren, wer AI nutzen kann), anstatt auf jede einzelne UX-Verbesserung. Fähigkeiten, Verbindungen und Agenten mit Dateizugriff/CLIs sind besonders interessant.

Als Nächstes: Achten Sie auf Erweiterungen in der Artefakt-/Vibe-Codierung für Nicht-Programmierer, spezialisierte KI-Tools für Branchen außerhalb des Programmierens (siehe Claude Finance) und Systeme, die Software, die Menschen täglich verwenden, radikal transformieren, wie sie mit KI arbeiten (z. B. Excel-Agenten).

Es ist auch interessant, ehrgeizige neue Anwendungen zu beobachten, die AI-nativ sind. Was Google mit NotebookLM macht, ist zum Beispiel im Grunde genommen die Schaffung einer völlig neuen Schnittstelle für die Arbeit mit Informationen, die einen ziemlich starken Bruch mit älteren Methoden der Handhabung großer Informationsmengen darstellt.

Viele Startups versuchen, diese Dinge zu tun, aber sie sind schwieriger umzusetzen, wenn man die zugrunde liegenden Modelle und RL-Pipelines nicht besitzt und die LLM-Entwicklung nicht in die richtige Richtung lenken kann. Deshalb können Ankündigungen von Modellerstellern bessere Indikatoren dafür sein, wohin sich die Dinge entwickeln.