Viele KI-Apps fühlen sich heute an wie die "pferdelosen Kutschen" des späten 19. Jahrhunderts, die "ein Pferd gegen einen Motor tauschten, ohne das Fahrzeug für höhere Geschwindigkeiten neu zu konstruieren". Sie packen leistungsstarke Technologie in veraltete Schnittstellen. Pete Koomen (@koomen) von YC ist der Meinung, dass wir es besser machen können. Er schloss sich @t_blom und @dflieb an, um eine neue Vision dafür zu entwickeln, wie KI tatsächlich funktionieren sollte: nicht als Chatbot, der an Legacy-Software angeschraubt ist, sondern als anpassbares Tool, das Menschen hilft, die Arbeit zu entlasten, die sie nicht erledigen wollen. Von editierbaren Systemaufforderungen bis hin zu Agenten, die sich eher wie Kollaborateure verhalten, schlüsseln sie auf, was es bedeutet, KI-native Software zu entwickeln – und warum die Zukunft Produkten gehört, mit denen Benutzer Maschinen beibringen können, wie sie denken. 0:00 – Einleitung 0:52 – Warum KI-Apps kaputt sind 2:39 - Wie die KI-Funktionen von Gmail zu kurz kommen 4:00 – Ein besserer Weg, KI-Apps zu erstellen 5:27 - Die versteckte Systemaufforderung 7:57 - Was wäre, wenn Sie auf die Systemaufforderung zugreifen könnten? 9:40 – Die Kluft zwischen Entwicklern und Anwendern in der Software 10:48 – Die Metapher der "pferdelosen Kutsche" 13:35 Uhr – Demo des E-Mail-Leseagenten 14:34 – Jeder kann ein prompter Ingenieur sein 16:23 - Warum sich Codieragenten magisch anfühlen 21:42 – KI wie ein menschlicher Assistent trainieren 28:45 – Das Problem mit Chatbot-Schnittstellen 29:10 Uhr – Ratschläge für Gründerinnen und Gründer