Jack Dorsey halbiert Block: KI macht über 4.000 Mitarbeiter überflüssig

Vor allem erzeugt KI Code mit Bugs die längst und vor allem erst kürzlich behoben wurden, weil die Masse des verfügbaren Quellcodes eben noch Bugs enthält und je kürzer es her ist, dass der Bug gefixt wurde, umso weniger wahrscheinlich hat die KI dies "gelernt".
Wer bei Microsoft keine KI oder zu wenig KI nutzt, wird gefeuert!
Die haben ja massiv in OpenAI investiert und müssen die Illusion daher aufrecht halten.
Und was KI im First Level Support angeht:
Der ist sehr Benutzerunfreundlich.
Jeder, den ich kenne, regt sich massiv auf, wenn er so eine KI am Telefon hat und oft vorgefertigte Antworten präsentiert bekommt, die das geschilderte Problem aber gar nicht erfassen.
Eben, dies vertreibt nur die Kunden, da keiner Lust hat sich mit dem künstlichen Blödsinn auseinanderzusetzen.
Beim autonomen Fahren sind aber Fahrzeuge denkbar, die gar keine Bedienelemente mehr für einen Fahrer haben, also weder Lenkrad noch Gas- und Bremspedal etc. Und da gibt es keinen Fahrer und es kann auch niemand eingreifen.
Womit dann der "Fahrer" nicht mehr verantwortlich sein kann, weil ja kein Mensch mehr so ein Auto fahren kann und der Hersteller die Haftung übernehmen muss. Alternativ kann man dies auf Versicherer auslagern, aber ich möchte nicht wissen, wie sich dann die Prämien für solche Fahrzeuge entwickeln werden.
 
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Danach ist man die meisten Kunden dann los, weil die keine Lust mehr haben mit so einem Unternehmen etwas zu tun zu haben. Das ist schon heute bei den Callcentern schlimm genug, mit KI wird es noch unerträglicher.

Kann ich so nicht bestätigen. Ich persönlich fand den Chatbot von Tibber zum Beispiel erstaunlich hilfreich. Der konnte mir bei einigen Fragen helfen. Und als er mir dann bei ein anderen Sachen nicht mehr helfen konnte wurde das Problem an einen Menschen weitergeleitet. Sicher nicht Perfekt. Aber in jedem Fall eine bessere Erfahrung als viele andere Support-Erlebnisse.

Es gab einen interessanten Versuch wo zwei Gruppen von Softwareentwicklern gegeneinander getestet wurden. Die eine mit KI Unterstützung und die andere ohne. Die ohne KI waren schneller fertig, die mit KI haben länger gebraucht, aber gedacht sie wären wegen der KI Unterstützung 20% schneller gewesen.
Ja. Und dann gab es die "Versuche" bei denen rausgekommen ist, dass man eigentlich keine Entwickler mehr braucht. Sorry, aber traue keiner "Studie" die du nicht selbst manipuliert hast.
Der Beruf des Softwareentwicklers ist vielschichtig. Und bei einigen Sachen kann die KI schon echt gut unterstützen. Bei anderen weniger. Beim schreiben von Boilercode sind die sehr hilfreich. Beim schreiben von Tests ebenso. Auch beim Einarbeiten in ein neues Thema sind die extrem hilfreich. Wobei grade hier das Halluzinieren echt tückisch ist. Fehler in der Logik kann man erkennen. Falsche Fakten nicht, wenn man es nicht besser weiß.
Bei vielen Sachen bin ich aber natürlich nachwievor schneller dabei das selber zu Coden. Grade Sachen wo man sich zur optimalen Lösung "herantastet". Hier direkt einen optimalen, allumfassenden Prompt zu schreiben würde länger dauern.

Der Sprecher ist ja nur die Stimme, die können die Computer schon so recht gut machen. Aber die eigentliche Arbeit ist das Übersetzen und sich da alleine auf KI zu verlassen, dürfte problematisch sein, denn Sprache ist komplexer als man meint und damit z.B. ein Film nicht unter der Übersetzung leidet, kann man diese nicht automatisieren. So sind z.B. Redewendungen von Land zu Land verschieden und diese einfach Wort für Wort zu übersetzen, ergibt dann in der anderen Sprache keinen Sinn. Bei Dokumentationen muss man wie bei Dokumenten dann doch wieder prüfen, ob alles stimmt und die KI nicht doch halluziniert hat.
Da liegst du völlig daneben. Übersetzer hat es praktisch als erstes getroffen. Es gab/gibt da eine Platfrorm für Freelancer Übersetzerjobs. Da konnte man ~2015 sehen, dass es da einen Exodus gab. Hatte mal von 90% einbruch der Jobangebote gelesen. DeepL lässt grüßen. Ja, es gibt noch vereinzelnd Leute die als Übersetzer arbeiten. Aber auch die werden es immer schwerer haben.

Solange die Images besser als dieses Werbebild für einen Kurs für Physiotherapeuten ausfällen:

Wie gesagt, von 20 generierten Bildern sind nur ein paar "gut" genug, dass Mediengestalter die retten können. Im Endeffekt ist das aber dann (aktuell) günstiger, als die Models einfliegen zu lassen und die Fotos von Hand zu schiesen. Die Mediengestalter für das Postprocessing benötigt man so oder so.
Und bevor so Bilder die als "fertig" gelten durchlaufen die mehrfach eine Qualitätssicherung. Das sind eingespielte Prozesse mit geschulten Menschen. Fehler fallen also in dem Bereich auf. Das ist was anderes, als wenn eine 0815 Marketingabteilung eine Aktion macht bei der ein Reh mit 5 Beinen druch geht.

KI ist eben nicht wirklich intelligent ...
Sehe ich ja genau so. Damit habe ich meinen Post ja eingeleitet.

Daher habe ich massive Zweifel, dass es jemals klappen wird viele Jobs durch KI zu ersetzen. Man kann auch das Autonome Fahren als Hinweis nehmen, wie gut bzw. schlecht die KI immer noch ist. Daran wird seit mehr als 20 Jahren gearbeitet und viele Firmen haben da viele Milliarden investiert.
Und es werden mit Sicherheit noch mehr Milliarden investiert werden. Das Autonome fahren wird kommen. Die Frage ist halt nur wann. Tesla mit seiner Ablehnung von vernünftigen Radar-/Lidar Sensoren sehe ich da aber nicht als Vorbild.
Das hat aber nicht wirklich was mit "KI" zu tun. Es kommen zwar speziell für die Auswertung der Sensoren Algorithmen zum Einsatz die durch machine leraning erstellt wurden. Danach wird aber zumindest in DE noch programmiert. Damit ein autonomes Auto in DE/EU zugelassen wird muss es nachweislich sicher sein. Halluzinierende KIs werden hier sicher nicht auf die Straße gelassen :d

Wenn z.B. zu viele junge Leute glauben, dass die KI Softwareentwickler überflüssig machen wird, dann wird keiner mehr lernen wollen wie man Software entwickelt.

Das ist richtig. Wobei ich persönlich es garnicht so schlimm finde, wenn der Hype um den Job des Softwareentwicklers etwas zurückgefahren wird. Vielen von den Berufseinsteigern der letzten Jahre fehlt das Interesse an IT. Das ist halt nur ein Job. Man hat halt gehört, dass man gut verdient und das ein Job mit zukunft ist. Wenn aber überhaupt keine Motivation für das Thema dahinter steckt werden das immer mittelmäßige Entwickler bleiben. Selbst WENN Sie von ihrem Potential her gut sein könnten. Und bei vielen fehlt auch das Potential. Die sind für die Softwarequalität auch nur bedingt besser als der ganze KI-Code.

Das haben wir ja ganz ähnlich vor ein paar Jahren schon mal mit der Blockchain gesehen, wo plötzlich auch alle eine Nutzung für die Blockchain gesucht haben um mit der Zeit zu gehen. Die Blockchain sollte ja auch alles revolutionieren, besser und billiger machen.
Der Unterschied zur Blockchain war, dass Blockchain eine relativ einfache Sache ist. Wer sich ein wenig mit Softwareentwicklung auskennt kann das Konzept schnell verstehen und entsprechend einordnen wie sinnlos das ganze für 99% der Anwendungsfälle ist.
Die KI-Algorithmen sind da schon eine ganze Ecke komplexer. Wer kann denn wirklich sagen, wo hier die Grenzen liegen?
Ich persönlich glaube nicht, dass die ihre AGI erreichen. Was man die letzten Jahre gesehen hat waren waren LLMs mit optimierteren Training. Bleibt halt ein stochastischer Papagei. Die Unzulänglichkeiten versucht man jetzt mit Programmierung zu kaschieren. Die LLM prüft ihr eigenes Ergebnis nochmal gegen. Ja, die Ergebnisse werden etwas besser. Aber die Grundprobleme wurden nicht gelöst. Der 60 Jahre alte Algorithmus für LLMs ist wohl nicht der für AGI.

Eine parallele zwischen Blockchain und KI ist, dass in beiden Fällen versucht wird über die Medien einen Hype zu erzeugen und hoch zu halten. Die KI-Firmen wissen schon wie man mit den Medien spielt. Eine Wunderergebnis hier, ein paar Milliarden als "Investition" im Kreis fließen lassen. Dann man ein dystopischer Kommentar von einem "warnenden" Mitarbeiter. Dazu dann noch ein paar Bot-Accounts auf die Kommentarbereiche loslassen.

Irgendwann müssen die Rechnungen bezahlt werden. Und dann wird man sehen, was wirklich übrig bleibt.
 
KI fehlt beim Coden auch schlicht Erfahrung.
Beispielsweise, welcher Code in welcher Situation schneller ist.
Es gibt durchaus verschiedene Möglichkeiten in einer Programmiersprache, etwas zu programmieren.
Und je nach Kontext ist mal die eine Möglichkeit schneller und mal eine andere Möglichkeit.
Oder der RAM-Bedarf ist unterschiedlich.
etc.
 
Im Endeffekt ist das aber dann (aktuell) günstiger, als die Models einfliegen zu lassen und die Fotos von Hand zu schiesen. Die Mediengestalter für das Postprocessing benötigt man so oder so.
Dann werden eher die Modelle und Fotographen arbeitslos, aber man kann eben nicht den ganzen Prozess der Erzeugung von Werbebildern der KI alleine überlassen.

Das Autonome fahren wird kommen. Die Frage ist halt nur wann.
Daran haben einige Leute die Jahrzehnte daran arbeiten, so ihre Zweifel.

Die KI-Algorithmen sind da schon eine ganze Ecke komplexer. Wer kann denn wirklich sagen, wo hier die Grenzen liegen?
Die Grenzen liegen bei der Kreativität und damit auch beim Improvisieren, wenn das LLM auf etwas nicht trainiert ist. Da es keine Logik kennt, halluziniert es um die Lücken zu füllen.

Was man die letzten Jahre gesehen hat waren waren LLMs mit optimierteren Training. Bleibt halt ein stochastischer Papagei.
Eben, aber es gibt bisher keinen besseren Ansatz.

KI fehlt beim Coden auch schlicht Erfahrung.
Beispielsweise, welcher Code in welcher Situation schneller ist.
Nicht nur bzgl. des Optimieren, auch bzgl. der Bugs, da die ja auch mit dem alten Code trainiert wurde der noch Bugs enthielt, die später behoben wurden, kommen diese alten Bugs dann gerne wieder hoch, wenn die KI den Code schreibt. Softwareentwicklung verlangt eben auch das nötige Verständnis und die KI kann nichts verstehen, sondern nur wiedergeben was vom dem worauf sie trainiert wurde, am wahrscheinlichsten passt.
 
Und es werden mit Sicherheit noch mehr Milliarden investiert werden. Das Autonome fahren wird kommen. Die Frage ist halt nur wann. Tesla mit seiner Ablehnung von vernünftigen Radar-/Lidar Sensoren sehe ich da aber nicht als Vorbild.
Das hat aber nicht wirklich was mit "KI" zu tun. Es kommen zwar speziell für die Auswertung der Sensoren Algorithmen zum Einsatz die durch machine leraning erstellt wurden. Danach wird aber zumindest in DE noch programmiert. Damit ein autonomes Auto in DE/EU zugelassen wird muss es nachweislich sicher sein. Halluzinierende KIs werden hier sicher nicht auf die Straße gelassen :d
Tja, aber nur Tesla geht den richtigen Weg, und auch andere Hersteller haben das verstanden und gehen bzw. wollen auf „Vision-only“ zurück. Mehrere Sensoren waren schon immer eine dumme Idee, weil am Ende die Frage bleibt: Welcher Sensor hat Vorrang und entscheidet über Bremsen oder Beschleunigen? Und die anderen Techniken haben auch Probleme bei Nebel, starkem Regen usw.
Solange Menschen mit zwei Augen fahren dürfen und können, macht Vision-only einfach Sinn.
 
Tesla macht Vision only, weil die Sensoren wie Radar und Lidar Must zu teuer waren. Die Unfallzahlen zeigen, dass dieser Weg nicht der richtige ist.
Und die anderen Techniken haben auch Probleme bei Nebel, starkem Regen usw.
Lidar und Radar haben weit weniger Probleme bei Nebel oder Regen und gar keine bei Gegenlicht, was für Kameras ein großes Problem ist.
Solange Menschen mit zwei Augen fahren dürfen und können, macht Vision-only einfach Sinn.
Der Mensch hat aber eine Echtzeitverarbeitung der Daten die diese Augen liefern, an die kein Computer ran kommt. Außerdem hat der Mensch noch Ohren und einen Verstand, bei Elon ist der vielleicht nicht so ausgeprägt wie bei anderen, aber er ist immerhin der beste con man.
 
Naja, es gibt immer Situationen, bei denen ein bestimmter Sensortyp blind ist:
Beispielsweise bei extremen Regen sind optische Sensoren blind, bei Nebel ebenso.
Deshalb ist die Kombination mehrerer Sensoren schon richtig.
Und wie falsch die optischen Sensoren bei Tesla liegen können, selbst bei klarer Sicht sieht man doch an diversen Unfallberichten.
Da ist z.B. in den USA vor einigen Jahren ein autonom fahrender Tesla ungebremst in die Seite eines Sattelzuges gefahren. Der Fahrer im Tesla war sofort tot.
 
Tesla macht Vision only, weil die Sensoren wie Radar und Lidar Must zu teuer waren. Die Unfallzahlen zeigen, dass dieser Weg nicht der richtige ist. Lidar und Radar haben weit weniger Probleme bei Nebel oder Regen und gar keine bei Gegenlicht, was für Kameras ein großes Problem ist.

Der Mensch hat aber eine Echtzeitverarbeitung der Daten die diese Augen liefern, an die kein Computer ran kommt. Außerdem hat der Mensch noch Ohren und einen Verstand, bei Elon ist der vielleicht nicht so ausgeprägt wie bei anderen, aber er ist immerhin der beste con man.
Naja ich sag mal so "Ich vergleiche Elon mit AMD, ohne den "Ryzen Moment" würden wir heute wahrscheinlich noch mit 4-Kern-Prozessoren arbeiten und ohne Tesla mit Elon gäbe es heute wohl kaum alltagstaugliche E-Autos der großen Hersteller"

Naja, es gibt immer Situationen, bei denen ein bestimmter Sensortyp blind ist:
Beispielsweise bei extremen Regen sind optische Sensoren blind, bei Nebel ebenso.
Deshalb ist die Kombination mehrerer Sensoren schon richtig.
Und wie falsch die optischen Sensoren bei Tesla liegen können, selbst bei klarer Sicht sieht man doch an diversen Unfallberichten.
Da ist z.B. in den USA vor einigen Jahren ein autonom fahrender Tesla ungebremst in die Seite eines Sattelzuges gefahren. Der Fahrer im Tesla war sofort tot.
LiDAR hat bei Regen, Nebel, Schnee auch sehr viele Probleme. Gibt auch genügend Fälle wo andere Hersteller mit ihren 100 Sensoren ihre Fahrer ums Leben gebracht haben.
 
Leider Schade, das Stellen in der Wirtschaft durch KI weg fallen!
Was ist aber , wenn die KI alles kontrolliert, und uns als Überflüssig ansieht?
Als Schädling für die Umwelt und den Planeten ansieht?
Hände weg von KI! mfg
 
Sieh es wie die fiktive "KI" Skynet:
Das sieht die Menschheit als Gefahr für die Menschen an.
Was macht Skynet dann: Alle Menschen ausrotten, denn: Keine Menschen = keine Menschen, die Menschen umbringen können.
Für eine "KI" ein logischer Schritt.

Was die Sensoren angeht:
Es gibt nicht nur optische Sensoren und Lidar.
Radar z.B. hat kein Problem mit Regen und Nebel.
Infrarot hat auch keine Probleme mit Nebel.
Und dann gibts auch noch Ultraschall.
Das wird z.B. bei Parksensoren verwendet.
 
Zuletzt bearbeitet:
ohne den "Ryzen Moment" würden wir heute wahrscheinlich noch mit 4-Kern-Prozessoren arbeiten
Wieso hält sich der Blödsinn so beständig? Es gab auch vor den ersten RYZEN von Intel schon CPUs mit sogar 10 CPU Kernen, aber im HEDT Segment, was auch Desktop ist, aber eben High End. Dazu waren für 2018 Cannon Lake mit 8 Kernen geplant:


Wegen der Probleme mit der 10nm Fertigung sind die dann nicht erschienen und Intel hing lange bei 14nm fest.
ohne Tesla mit Elon gäbe es heute wohl kaum alltagstaugliche E-Autos der großen Hersteller"
Was gut wäre, da erstens die Stromnetze nicht ausreichen im wirklich viele E-Autos supporten zu können und zweitens die heutige Chemie der Batterien mit Lithium brandgefährlich ist und sehr viel CO2 alleine für die Gewinnung der Rohstoffe und die Herstellung der Batterie freigesetzt wird. Dazu ist die Lebenserwartung der Fahrzeuge fraglich, die meisten Verbrenner werden 20 Jahre alt, ich glaube kaum, dass die meisten E-Autos dies schaffen werden und am umweltfreundlichsten ist immer noch das Auto, welches schon gebaut worden ist. Die wenigsten E-Autos dürften also am Ende wirklich für weniger CO2 Ausstoß gesorgt haben und wehe wenn eines abbrennt, dann setzt es hoch giftige Gase frei und wenn dann noch ein Gebäude dabei abbrennt, dann sind die CO2 und Umweltbilanz ganz im Eimer.
LiDAR hat bei Regen, Nebel, Schnee auch sehr viele Probleme.
Dafür hat man dann ja auch Radar. Waymo verbaut ja nicht umsonst für rund 70.000USD Sensoren an seine Autos und die schaffen es zumindest unter Normalbedingungen auch weniger Unfälle als Tesla und angeblich sogar menschliche Fahrer zu haben, bei Tesla sind es 4x so viele.
Gibt auch genügend Fälle wo andere Hersteller mit ihren 100 Sensoren ihre Fahrer ums Leben gebracht haben.
Was nur bestätigt, dass das Autonome Fahren eben noch nicht funktioniert. Und es gibt eben genug Zweifel ob sich das jemals ändern wird, aber an den Sensoren zu sparen, ist sicher keine Lösung. In offiziellen Dokumenten musste Tesla ja schon eingestehen, dass sie nur Level 2 können, auch wenn die Namen der Systeme mehr versprechen, aber Musk verspricht eben immer viel mehr als er halten kann und es gibt immer noch zu viele Leute die ihm glauben, weshalb die Tesla Aktie total überbewertet ist und seine Tesla Aktien sind es, die ihn auf dem Papier so reich machen. Dazu kommen die krassen Überbewertungen denen er den Unternehmen gibt, die ein anderes seiner Unternehmen dann kauft, wie zuletzt als SpaceX XAI gekauft hat und XAI mit 1250 Milliarden USD bewertet wurde. Aber demnächst wird er ja SpaceX an die Börse bringen und seine Jünger werden sich um die Aktien reißen und ihn noch reicher machen, denn er verspricht ja KI Rechenzentren im Weltraum und die dort hin zu bringen, wird SpaceX gewaltige Aufträge verschaffen.

Rechenzentren im Weltall sind zwar wirtschaftlich totaler Blödsinn, aber dies bemerken die Deppen die seine überteuerten SpaceX Aktien kaufen werden, gar nicht, so weit können sie nämlich nicht denken. Das sind die selben Leute, die ihm glauben, jeder würde sich einen Optimus Roboter als persönlichen Assistenten kaufen wollen.
 
Ich frage mich gerade... wie finanziert sich das alles am Ende? Ich meine kauft dann Ki bei einer Ki Firma Serviceleistungen?
Wenn immer mehr Arbeitsstellen von Menschen abgebaut werden, bedeutet das auch dass weniger finanziell ausgestattete Endkunden am Markt sind die Service und Produkte erwerben.
Das kann nur noch Spekulation sein die nicht aufgeht, wie bei der Immobilienblase
Immer mehr Geld und Rescourcen werden in einen Hype gesteckt wo dise dann woanders fehlen und allein physikalisch macht das keinen Sinn, mathematisch noch weniger
 
Wieso hält sich der Blödsinn so beständig? Es gab auch vor den ersten RYZEN von Intel schon CPUs mit sogar 10 CPU Kernen, aber im HEDT Segment, was auch Desktop ist, aber eben High End. Dazu waren für 2018 Cannon Lake mit 8 Kernen geplant:
Ja, gab es, aber es macht einen Unterschied, ob ich 1000 € zahle oder nur 300 €, und die meisten konnten sich die HEDT-Plattform schlicht nicht leisten.

Naja, die meisten neuen Autos werden keine 20 Jahre halten, es gibt schon genügend Statistiken dazu, dass E-Autos länger halten als Verbrenner.

Tja, Musk hat mit seinen Mitarbeitern aber mehr erreicht und geschaffen, als andere in ihrem ganzen Leben je schaffen werden. Es ist immer lustig, wie Leute, die selbst nichts erreicht haben, Musk seine Erfolge aberkennen. Früher haben alle über die zurückkehrenden Raketen gelacht und Musk als Spinner bezeichnet und jetzt, wo es funktioniert, heißt es: ‚Ach, das hätten wir schon vor Jahren gekonnt.‘
 
Zuletzt bearbeitet:
Also wenn ich hier die Beispiele mit dem Callcenter lese, Frage ich mich, wann die Ersteller das letzte Mal in einem selbigem angerufen haben.... Meiner Meinung nach ist es durch Chatbots besser geworden. Zuvor bin ich bei vielen Firmen gefühlt in einem Callcenter raus gekommen, welches 5 verschiedene Firmen bedient, der am Telefon wenig Ahnung hat, einen Standardbogen abarbeitet, schlecht verständlich ist und nicht wirklich ein Ergebnis bei rum kommt.

Ich bin der Meinung KI wird schon einige (Zu-) arbeiten erleichtern und weg rationalisieren. Heißt aber nicht, dass dadurch nicht neue entstehen. Man sollte vielleicht auch beachten, dass die Entwicklung und Weiterentwicklung da nicht stehen bleibt. Nur weil aktuell Fehler drin sind, muss das ja nicht so bleiben. Neue Mitarbeiter machen auch anfangs mehr Fehler ;)

Ich mein, wie viele Jahre wird die Sau "alles eine Blase, morgen platzt die. Diesmal aber wirklich" nun schon durchs Dorf getrieben?!
 
Also wenn ich hier die Beispiele mit dem Callcenter lese, Frage ich mich, wann die Ersteller das letzte Mal in einem selbigem angerufen haben.... Meiner Meinung nach ist es durch Chatbots besser geworden. Zuvor bin ich bei vielen Firmen gefühlt in einem Callcenter raus gekommen, welches 5 verschiedene Firmen bedient, der am Telefon wenig Ahnung hat, einen Standardbogen abarbeitet, schlecht verständlich ist und nicht wirklich ein Ergebnis bei rum kommt.

Ich bin der Meinung KI wird schon einige (Zu-) arbeiten erleichtern und weg rationalisieren. Heißt aber nicht, dass dadurch nicht neue entstehen. Man sollte vielleicht auch beachten, dass die Entwicklung und Weiterentwicklung da nicht stehen bleibt. Nur weil aktuell Fehler drin sind, muss das ja nicht so bleiben. Neue Mitarbeiter machen auch anfangs mehr Fehler ;)

Ich mein, wie viele Jahre wird die Sau "alles eine Blase, morgen platzt die. Diesmal aber wirklich" nun schon durchs Dorf getrieben?!
Die Fehler gehen nicht weg, warum versteht ihr nicht das die KI hier so wie sie entwickelt wird keine "Singularität" entwickeln kann. Sie wird immer Fehler machen, weil die Ki auf statistischer Wahrscheinlichkeit nach die Wörter verwendet die zu deiner Frage am ehesten in Frage kommen ohne zu verstehen was sie erzählt. Die KI ist nicht intelligent, sie ist eher eine Umfangreichere Google Suche, die mehr in Details geht.
 
Und bei Problemen, die die KI nicht in der Datenbank hat, kann die KI auch nicht helfen, da sie bei der Suche schlicht nichts findet.
Schon bei Google erlebt:
Das "KI"-Fenster oben behauptete "gibts nicht", die darunter stehende Liste der herkömmlichen Google-Suche war dagegen voll von Treffern.
 
Die Ki Suche liegt halt oft falsch, selbst wenn die google Ergebnisse dadrunter das richtige Ergebnis bringen.

Callcenter waren schon immer eine qual, seitdem es die KI gibt, und sie dort eingesetzt wird ist es eher noch schlechter geworden. mMn.

Ich habe gemerkt das ich Produkte die urplötzlich anfängt mit KI in ihrem Produkt zu werben, wenn möglich meide.
 
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