Die Zeit des Ein-Mann-Teams ist da.

Am 2. März hat Andrew Ng, ein Pionier auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (ehemaliger Professor an der Stanford University, Initiator des Google Brain-Projekts und ehemaliger Chefwissenschaftler von Baidu, der als "Volkslehrer für KI" bekannt ist), in einem neuesten Interview mit einem Satz die gegenwärtigen Fehlinformationen der meisten Menschen über KI aufgedeckt und das Kernstück der "Neugestaltung des Arbeitsablaufs durch KI" auf den Punkt gebracht:

"Die Kernlogik von Agentic AI (agentenbasierte Künstliche Intelligenz) besteht nicht darin, zu warten, bis das Modell unendlich intelligent wird, sondern darin, den psychologischen Prozess der Menschen bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben über den 'Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablauf' zu kodieren."

Wie revolutionär ist dieser Satz?

Derzeit konzentriert sich die gesamte Branche auf die Parameter, die Rechenleistung und das Kontextfenster großer Modelle. Alle schauen auf "wie intelligent die KI werden kann", aber niemand erzählt Ihnen die einfachste Wahrheit: Was die Wertschöpfung der KI für Sie bestimmt, ist nie ihre Intelligenz, sondern ob Sie ihr einen zuverlässigen "Arbeitsablauf" gegeben haben.

In diesem Artikel werden wir von drei Dimensionen - Grundlagenkenntnis, Geschäftswesen und zukünftige Trends - aus die neueste Logik von Andrew Ng gründlich erklären.

Wenn Sie diese Logik verstehen, haben Sie die Schwelle der KI-Zeit wirklich überschritten, anstatt immer nur hinter den neuesten Trends herzurennen.

Am Ende des Artikels haben wir auch die ultimative Lösung für die KI-Zeit für Sie vorbereitet.

Wir hoffen, dass diese heutige Präsentation Ihnen echte Inspiration bringen kann.

I. Die ultimative Fähigkeit der KI

liegt nie in ihrer "Intelligenz", sondern in ihrer "Fähigkeit, Aufgaben zu erledigen"

In der Vergangenheit dachten wir immer, dass die Obergrenze der KI von ihrer "Intelligenz" abhängt: Je mehr Parameter, je stärker die Rechenleistung und je spezieller die Fragen, die sie beantworten kann, desto besser ist die KI. Deshalb haben wir immer gewartet, auf ein "perfektes Großmodell", das alles kann und keine Fehler macht. Wir dachten, solange das Modell intelligent genug ist, können alle Probleme gelöst werden.

Aber Andrew Ngs Einsicht hat diese Erkenntnis direkt umgestoßen: Die Kernentwicklung der KI liegt nie darin, "unendlich intelligent zu werden", sondern darin, zu lernen, "Aufgaben wie ein Mensch zu zerlegen und zu erledigen".

1. Den "Denkprozess" der Menschen in Code zerlegen, den die KI ausführen kann

Was ist der Kernunterschied zwischen einem erfahrenen Branchenexperten und einem Neuling?

Es ist nicht die Intelligenz und auch nicht das Wissensreservoir. Die heutigen Großmodelle haben ein viel größeres Wissensreservoir als jeder menschliche Experte. Der echte Unterschied liegt im "Denkablauf" bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben.

Zum Beispiel erkennt ein Spitzenarzt bei einem komplexen Patienten nicht auf den ersten Blick die Krankheit und gibt keine Rezept aus. In seinem Gehirn läuft ein vollständiger Ablauf ab:

Erster Schritt: Er fragt zunächst detailliert nach der Krankengeschichte, den Symptomen und den Lebensgewohnheiten des Patienten, um die grundlegenden Störfaktoren auszuschließen.

Zweiter Schritt: Er gibt gezielt Untersuchungen an, um objektive körperliche Daten zu erhalten.

Dritter Schritt: Er listet in Kombination mit der Krankengeschichte und den Untersuchungsergebnissen alle möglichen Krankheitsursachen auf, führt eine Differentialdiagnose durch und schließt sukzessive unwahrscheinliche Optionen aus.

Vierter Schritt: Er erstellt ein individualisiertes Behandlungsplan für die endgültig diagnostizierte Krankheit, unter Berücksichtigung des körperlichen Zustands und der Medikamentenkontraindikationen des Patienten.

Fünfter Schritt: Er gibt die Nachuntersuchungsintervalle und die zu beachtenden Punkte an und passt den Plan dynamisch anhand der Nachuntersuchungsergebnisse an.

Dieser vollständige Ablauf ist der "psychologische Prozess" des menschlichen Experten bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben. Was wir normalerweise als "Expertenintuition" und "Branchenexperienz" bezeichnen, ist im Wesentlichen dieser standardisierte Denkablauf, der tief in uns verankert ist.

Und die von Andrew Ng erwähnte Agentic AI (agentenbasierte KI) zerlegt diesen "impliziten Denkprozess" im menschlichen Gehirn in schrittweise, ausführbare, überprüfbare und wiederholbare standardisierte Schritte und kodiert sie in einen Arbeitsablauf, den die KI verstehen und strikt ausführen kann.

Es kann selbst einen vollständigen Arbeitsablauf entwickeln, was im ersten Schritt zu tun ist, welches Ergebnis zu erzielen ist, nach welchen Kriterien zu überprüfen ist, was im zweiten Schritt zu tun ist und wie bei Problemen anzupassen ist, bis alle Schritte abgeschlossen sind und das endgültige Ergebnis erreicht ist.

So hat zum Beispiel der Gründer von DingTalk, Wu Zhao, auf der Vorstellung des unternehmensweiten Intelligent Agent-Plattforms "Wukong" ein praktisches Beispiel gegeben.

Ein Filialleiter sagte: "Wukong! Hol mir 100 Gäste." Um dieses Ziel zu erreichen, hat der Intelligent Agent vier Verhaltensfähigkeiten entwickelt: Planung, tiefe Analyse der erfolgreichen Produkte der Konkurrenz, Massenaktionen für häufiges Posten und präzises Abfangen von Traffic in den Kommentaren.

Nachdem Wukong diesen Befehl erhalten hat, hat es selbst im Internet recherchiert, die "Konkurrenzanalyse"-Fähigkeit genutzt und alle Posts der Filialen in dieser Stadt studiert. Nach der Studie hat es begonnen, zu analysieren, welche Notizen und Posts gut waren und welche Merkmale sie hatten. Danach hat es sich selbstständig weitergebildet.

Anschließend hat es die "Automatisches Posten"-Fähigkeit genutzt und selbst auf Xiaohongshu und Douyin Posts geschrieben und Bewertungen abgegeben.

Schließlich hat es automatisch auf Kommentare geantwortet. Sobald jemand unter einem Post fragt, antwortet die KI automatisch. Noch beeindruckender ist, dass es unter den Posts anderer gehen und die erste Kommentarposition einnehmen kann, um den Traffic zu sich zu lenken. All dies hat die KI selbst entwickelt und umgesetzt.

2. Die sogenannte Expertenfähigkeit ist im Wesentlichen ein replizierbarer "Arbeitsablauf"

In der Betriebswirtschaft gibt es ein klassisches Konzept, das "implizites Wissen" heißt.

Was ist implizites Wissen? Es sind die Fähigkeiten, die von alten Handwerkern und Experten im Bauch liegen und die "nur erfasst, aber nicht ausgesprochen" werden können.

Zum Beispiel weiß ein erfahrener Verkäufer, wie er mit einem Satz den Schmerzpunkt des Kunden treffen kann; ein erfahrener Produktmanager weiß, wie er entscheiden kann, ob eine Anforderung umgesetzt werden sollte.

Dieses Wissen lässt sich nicht in ein paar Sätzen erklären. Deshalb ist die Expertenfähigkeit immer rar. In einem Unternehmen sind es immer nur wenige Personen, die die Dinge richtig machen können.

Aber die Entstehung des Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablaufs bringt eine "Revolution der Offenlegung impliziten Wissens" mit sich - die Expertenkenntnisse, die ursprünglich nur durch Intuition und Zeit akquiriert werden konnten, können jetzt in einen replizierbaren, standardisierten und an die KI zu übergebenden Arbeitsablauf zerlegt werden.

Ich erzähle Ihnen ein echtes Beispiel, und Sie werden sofort verstehen, wie revolutionär der Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablauf für die Inhaltsbranche ist.

Wissen Sie, was die erste Aufgabe der Firma des Wissensbloggers "Base Edge" war, als sie den Trend des diesjährigen Frühlingsfestfilms "The Fastest" verfolgte?

Der Chef, der Drehbuchautor, der Redakteur und der Animator haben zunächst alle relevanten Inhalte im Internet durchgesehen: 20 beliebte Kurzvideos, 20 beliebte Langvideos und 20 Xiaohongshu-Artikel, zusammen 60 Inhalte. Unter jedem Inhalt haben sie mindestens 20 Kommentare gelesen.

Insgesamt 1.200 Inhalte mussten von diesen vier Personen manuell durchgesehen und analysiert werden, bevor sie endlich herausfanden, dass die Menschen am meisten an Punkten wie "Ein Fahrwerk in einem Rallyeauto kann ein Haus kaufen", "Ein Stoßdämpfer kostet 6 Millionen Yuan" und "Was ist der Unterschied zwischen WRC und F1" interessiert waren.

Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse aus den 1.200 Inhalten haben sie ein Video namens "Warum ist der WRC für echte Männer?" erstellt, das direkt Millionen von Aufrufen und 480.000 Likes bekommen hat und ein großer Hit geworden ist.

Aber dahinter steckten vier Personen, die eine enorme Menge an Zeit und Energie investierten, um diesen Hit zu erschaffen.

Wie würde es aussehen, wenn wir den zuvor erwähnten Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablauf für diese Aufgabe verwenden?

Sehr einfach. Sie geben dem Intelligent Agent einfach den Befehl: "Scanne das Internet nach Trends rund um 'The Fastest' und finde relevante Themen. Erstelle einen Plan für einen Hit."

Mit diesem einen Satz ruft es automatisch die Trend-Scanning-Fähigkeit auf, sammelt alle relevanten sozialen Medieninhalte im Internet, analysiert die Interaktionsdaten, zerlegt die echten Bedürfnisse der Benutzer in den Kommentaren und schreibt sogar automatisch das Drehbuch. Sie müssen sich um nichts kümmern.

Nachdem es fertig ist, gibt es Ihnen einen vollständigen Bericht über den Hit, der Ihnen die Titelformel, die Kernbedürfnisse der Benutzer und die Inhaltsstruktur klar macht. Sie können einfach nach diesem Bericht das Drehbuch schreiben, ohne dass vier Personen so viele Inhalte durchsuchen müssen.

Sie sehen, von der Themenfindung, der Analyse von Hits bis hin zum gesamten Animationsproduktionsablauf, was zuvor ein professionelles Team mehrere Tage lang benötigte, kann jetzt von einem Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablauf in einem Satz erledigt werden. Dies ermöglicht es dem Inhaltsteam, auf komplizierte professionelle Tools wie AE zu verzichten. Die Effizienz steigt um ein Vielfaches.

Dies ist die tiefste philosophische Bedeutung von Andrew Ngs Einsicht: Die echte Revolution der KI besteht darin, dass die Weisheit, Erfahrungen, Methoden und Fähigkeiten der Menschen erstmals unendlich repliziert und vergrößert werden können.

II. Warum ist "prozessorientierte KI"

die KI der Zukunft?

Nachdem wir die Grundlagenkenntnis verstanden haben, machen wir noch eine praktische Rechnung: Warum betont Andrew Ng wiederholt, dass der Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablauf die Zukunft der KI ist?

1. "Zuverlässigkeit" ist 100 Mal wertvoller als "Intelligenz"

Andrew Ng hat in einem Interview einen sehr treffenden Satz gesagt: "In seriösen Geschäftsszenarien gewährleistet ein sorgfältig entworfener schrittweiser Arbeitsablauf die betriebliche Zuverlässigkeit besser als die absolute Autonomie des Modells."

Was heißt "betriebliche Zuverlässigkeit"? Einfach ausgedrückt, bedeutet es, dass Sie das Ergebnis der KI direkt in Ihrem Geschäft einsetzen können, es nutzen können, um Geld zu verdienen, ohne befürchten zu müssen, dass es plötzlich fehlschlägt und Ihnen große Probleme macht.

Viele Menschen übersehen eine Wahrheit: Das Wesen des Geschäfts ist die Sicherheit. Investoren suchen bei der Projektinvestition die Sicherheit zukünftiger Cashflows oder der Vorstellungskraft; Geschäftsführer suchen bei der Geschäftstätigkeit die Sicherheit von Umsatz und Gewinn; Kunden suchen bei der Kaufentscheidung die Sicherheit der Produktwirkung. Ohne Sicherheit gibt es kein Geschäft.

Und die größte Schwachstelle der herkömmlichen generativen KI ist genau die "Unsicherheit".

Wir haben alle die "Halluzinationen" der KI erlebt: Sie erzählt Ihnen ernsthaft nicht existierende Daten, Fälle und Gesetze, und sogar die zitierten Literaturstellen sind erfunden. Was noch schlimmer ist, wenn Sie kein Experte in einer bestimmten Branche sind, wissen Sie nicht, wann sie richtig und wann sie erfunden spricht.

Diese Unsicherheit ist in nicht-kernigen Szenarien wie Chat und Texterschreibung höchstens eine Zeitverschwendung beim Korrekturlesen; aber in echten geschäftlichen Kernbereichen ist sie tödlich.

Deshalb rufen viele Unternehmen lautstark die KI willkommen, aber nur wenige wagen es tatsächlich, die KI in ihren Kerngeschäften einzusetzen. Es liegt nicht daran, dass das Modell nicht intelligent genug ist, sondern daran, dass es zu instabil ist. Niemand will sein Vermögen auf ein Modell setzen, das jederzeit fehlschlagen kann.

Und der Agent (Intelligent Agent)-Arbeitsablauf ist die ultimative Lösung für die "Unsicherheit" der KI.

Wie erreicht er dies? Der Kern besteht darin, "Aufgaben zu zerlegen und schrittweise zu überprüfen". Er zerlegt eine komplexe und fehleranfällige Aufgabe in zahlreiche einfache und kontrollierbare kleine Schritte. Jeder Schritt hat eine klare Eingabe, ein klares Ausgabekriterium und eine klare Überprüfungsregel.

Ich erzähle Ihnen ein echtes Beispiel aus der Anwaltsbranche. In dieser Branche gibt es endlose Vorbereitungen für Gerichtsverfahren und Schreibtischarbeit. Wenn ein Fall übernommen wird, muss von der Beweissammlung, der Gesetzesrecherche, der Analyse ähnlicher Fälle bis hin zur Erstellung