OpenAI & Anthropic haben etwas VIEL Größeres im Visier

MMaximilian Schwarzmüller
Computing/SoftwareBusiness NewsInternet Technology

Transcript

00:00:00Für diese KI-Unternehmen wie Anthropic, OpenAI und so weiter ist das Programmieren jetzt gelöst. Ich teile
00:00:07diese Auffassung nicht. Für mich macht KI viel zu viele Fehler und führt viel zu viel Ballast und
00:00:15Bugs sowie Fehler in die Codebasis ein, als dass ich ihr blind vertrauen könnte, aber ja, wer weiß, wie sich
00:00:20die Dinge ändern werden. Interessant ist natürlich, dass Code für diese KI-Unternehmen quasi nur der
00:00:27erste Schritt ist, und das muss man unbedingt verstehen. Wir Entwickler sind offensichtlich die
00:00:34Pioniere, wir gehören zu den Ersten, die diese LLMs und diese agentenbasierten Coding-Tools wirklich massenhaft einsetzen,
00:00:42ganz einfach, weil es eben agentenbasierte Coding-Tools sind, sie waren also fürs Programmieren gedacht, deshalb
00:00:47sind sie für uns. Wir nutzen sie, und wahrscheinlich nutzen auch Sie Codex, Claude Code,
00:00:52GitHub Copilot, Cursor oder eines dieser Tools, um bei der Arbeit am Code unterstützt zu werden. Was jetzt interessant und
00:00:59wichtig zu verstehen ist: Für diese Unternehmen ist Code nur der erste Schritt. Sie wollen, dass Sie
00:01:07Codex oder Claude Code für fast alles nutzen. Das ist eine offizielle Ansage, es geht um mehr als nur Programmieren, und tatsächlich
00:01:16kann man in Codex auch Bilder generieren. Man kann eine Chat-Sitzung starten, sie bitten, ein Bild zu generieren, und es
00:01:23wird das tun. Es stellt dafür eine spezielle Fähigkeit bereit; natürlich sollte es das von selbst aktivieren,
00:01:29und es wird das von OpenAI bereitgestellte GPT-Bildmodell verwenden, um ein Bild zu erstellen. Und man kann dann auch noch
00:01:35darauf aufbauen, ein Logo einfügen und so etwas – das geht alles in der Codex-App. Man kann dort auch Verkaufszahlen analysieren oder
00:01:43sonstige Datenanalysen durchführen, also Dinge, die gar nichts mit Code zu tun haben. Warum? Weil natürlich
00:01:48viele Dinge, die man am Computer erledigt, mit Code und über die Befehlszeile gelöst werden können, ohne dass
00:01:55Sie überhaupt wissen, dass Code im Spiel ist. Natürlich wissen Sie das als Entwickler, aber bedenken Sie: Wir sind eine relativ
00:02:01kleine Gruppe für OpenAI und Anthropic. Der interessantere Teil des Kuchens ist alles andere, all
00:02:07die andere Büroarbeit, all die Leute, die ihre Tage damit verbringen, mit Excel-Tabellen oder Word-
00:02:13Dokumenten zu arbeiten, Zahlen zu verarbeiten oder mit PDF-Dokumenten zu hantieren. Das ist der interessantere Teil.
00:02:19Wir Entwickler sind nur eine kleine Anzahl von Early Adopters, aber der andere Teil ist der, der noch mehr zählt.
00:02:26Daher wollen diese Unternehmen ihre Apps natürlich in Super-Apps verwandeln, die alles können, und
00:02:32deshalb hat OpenAI passenderweise “Computer Use” angekündigt, das in der EU noch nicht verfügbar ist.
00:02:38Ich konnte es also noch nicht ausprobieren, aber es geht darum, dass Codex in der Lage ist, jede Anwendung auf Ihrem
00:02:45Rechner zu steuern, sodass es sogar mit Anwendungen arbeiten kann, die mit reinem Code und der Befehlszeile
00:02:52nur schwer zu kontrollieren sind. Nun ein wichtiger Hinweis, und hier kommt Eigenwerbung: Ich habe Kurse zu Claude Code
00:02:58und Codex erstellt, und mein Kollege Manuel hat einen Kurs zu Claude Co-Work erstellt, auf den ich gleich zurückkomme.
00:03:04Während es in den Claude Code- und Codex-Kursen natürlich darum geht, diese Tools für das
00:03:10Programmieren zu nutzen, haben wir den Co-Work-Kurs, in dem Sie das Claude Co-Work-Tool lernen, bei dem es darum geht, nicht-programmierbezogene
00:03:17Aufgaben mit KI auf dem Computer zu erledigen. Und im Codex-Kurs habe ich alle Inhalte über das Programmieren, aber
00:03:23auch einige Inhalte zur Durchführung von nicht-programmierbezogenen Aufgaben mit Codex. Wenn Sie also tief eintauchen und lernen
00:03:30wollen, wie Claude Code, Codex und Co-Work im Detail funktionieren, mit all den Tricks und Tipps, dann könnten diese Kurse
00:03:36für Sie interessant sein. Und wo wir gerade bei Co-Work sind: Anthropic verfolgt eine andere Strategie. Sie haben auch Claude Code
00:03:44und natürlich die Claude Code CLI, was wahrscheinlich der gebräuchlichste Weg für Entwickler ist, mit
00:03:51Claude Code zu arbeiten. Aber sie haben auch ihre Desktop-App, und im Gegensatz zu OpenAI haben sie nicht diese eine große
00:03:56Super-App, was ganz klar das Ziel von OpenAI ist: Codex in diese universelle Super-App zu verwandeln, die
00:04:03alles kann und sowohl für Programmierer als auch für Nicht-Programmierer funktioniert. Anthropic hat zumindest aktuell diese Trennung:
00:04:09Sie haben den Programmierteil in der Desktop-App hier, wo man wie über die Befehlszeile mit Claude Code interagieren
00:04:16kann, im Grunde seine Fähigkeiten nutzen, ihm Anweisungen geben kann usw., aber dann gibt es auch noch einen Chat-
00:04:22Bereich, in dem Sie – Sie ahnen es – mit Claude chatten können, genau wie in der Web-Oberfläche. Und es gibt den
00:04:28Co-Work-Bereich, der im Wesentlichen wie Claude Code ist, aber für nicht-programmierbezogene Aufgaben optimiert. In Codex
00:04:37hat man auch eine Einstellung, mit der man in einen anderen Arbeitsmodus wechseln kann, um einige Einstellungen
00:04:43für technisch weniger versierte Leute anzupassen. Es ist also klar ihr Ziel, den gesamten Markt der Büroarbeit zu erobern.
00:04:53Anthropic mit dem Modell, verschiedene Bereiche in der App zu haben; OpenAI mit dem Modell, die eine Super-App zu haben.
00:05:01Und natürlich werden wir sehr wahrscheinlich auch andere Anwendungen sehen, die aufkommen: Drittanbieter, Open-Source-
00:05:07Anwendungen wie zum Beispiel dieses erstaunliche Py-Agent, bei dem es derzeit hauptsächlich ums Programmieren geht,
00:05:13das man aber – wie gesagt – für alles Mögliche verwenden kann, da man mit Code letztlich eine Menge
00:05:19auf seinem Rechner erledigen kann. Man kann also auch Agenten wie diesen nutzen, um ihn zu bitten, etwas in einer Excel-Tabelle oder einem PDF-
00:05:24Dokument zu erledigen, und er wird einen Weg finden, dies mit Code und Befehlszeilen-Tools zu tun. Das ist also
00:05:31ihre Vision. Der interessante Teil ist natürlich, dass für mich das Programmieren noch lange nicht gelöst ist, nicht einmal annähernd.
00:05:39Wir werden sehen, wie sich das ändert und wie wir uns als Entwickler weiterentwickeln. Unsere Rolle entwickelt sich eindeutig,
00:05:45und wir müssen diese Tools definitiv nutzen und lernen, sie effizient einzusetzen, aber ich schätze, wir alle versuchen noch,
00:05:51herauszufinden, wie das geht. Ich gehe davon aus, dass dies auch für andere Arbeitsbereiche gilt. Diese KI-Tools können offensichtlich
00:06:00bei vielen Arbeiten unterstützen. Die Gefahr besteht natürlich immer darin, dass man als Mensch ziemlich faul wird und einem
00:06:08die Excel-Tabelle, die beispielsweise erstellt wurde, egal ist. Man überprüft sie vielleicht nicht mehr, und
00:06:14wir werden dort einen ähnlichen Lernprozess sehen, wie wir ihn als Entwickler erleben. Wir werden auch sehen, ob diese eine
00:06:22Super-App-Strategie für OpenAI aufgeht oder ob es sich für normale Nutzer als zu verwirrend herausstellt,
00:06:30all diese Coding-Sachen auch darin zu haben, was nicht besonders unsichtbar ist, selbst wenn man in diese
00:06:37nicht-programmierbezogene Ansicht wechselt. Aber ja, ihre Vision ist eindeutig, dass Code nur der Anfang ist, und wir werden sehen,
00:06:46ob sich das als wahr herausstellt oder nicht.

Key Takeaway

KI-Unternehmen transformieren spezialisierte Coding-Tools in universelle Super-Apps, um den gesamten Büroarbeitsmarkt durch die Automatisierung von Excel, Word und PDF-Verarbeitung zu erobern.

Highlights

  • Softwareentwicklung dient als Pioniersektor für LLMs und agentenbasierte Coding-Tools wie Claude Code, GitHub Copilot und Cursor.

  • Für Unternehmen wie OpenAI und Anthropic stellt Code lediglich den ersten Schritt in einem größeren Markt dar.

  • OpenAI integriert Funktionen für Bildgenerierung und Datenanalyse in Codex, um eine universelle Super-App für Büroanwendungen zu entwickeln.

  • Das Feature 'Computer Use' ermöglicht es Codex, jede Anwendung auf einem Rechner direkt zu steuern, unabhängig von Befehlszeilen-Schnittstellen.

  • Anthropic verfolgt eine differenziertere Strategie mit getrennten Bereichen für Programmierung und allgemeine Büroaufgaben innerhalb der Desktop-App.

Timeline

Die Rolle der Softwareentwicklung

  • Softwareentwickler fungieren als Early Adopters für LLMs und agentenbasierte Coding-Tools.
  • Aktuelle KI-Modelle erzeugen trotz ihrer Werkzeug-Integration weiterhin Bugs und Fehler in Codebasen.
  • Coding-Tools bilden die Grundlage für ein breiteres Spektrum an Computeraufgaben.

Die Programmierung wird von den Unternehmen als Ausgangspunkt genutzt, da sie die frühe Massenanwendung von LLMs vorantreibt. Obwohl die KI-gestützte Entwicklung verbreitet ist, mangelt es an blindem Vertrauen in die fehleranfälligen Ergebnisse. Die Befehlszeile dient dabei oft als unsichtbare Schnittstelle für Aufgaben, die über das reine Schreiben von Code hinausgehen.

Vom Code zur Super-App

  • Die Zielgruppe für OpenAI und Anthropic erstreckt sich weit über Entwickler hinaus auf allgemeine Büroarbeit.
  • OpenAI transformiert Codex durch die Integration von Bildgenerierung und Datenanalyse in eine Super-App.
  • Das Feature 'Computer Use' erlaubt die Kontrolle von Anwendungen, die keine explizite Befehlszeilen-Unterstützung bieten.

Entwickler machen nur eine kleine Gruppe aus; der eigentliche wirtschaftliche Fokus liegt auf der massiven Anzahl von Anwendern, die täglich mit Dokumenten, Tabellen und Zahlen arbeiten. Die Strategie zielt darauf ab, dass KI-Modelle diese Büroaufgaben mittels einer einzigen, alles umfassenden Anwendung übernehmen. OpenAI setzt dabei auf eine zentrale Super-App, während Anthropic andere Wege geht.

Unterschiedliche Marktstrategien

  • Anthropic trennt innerhalb der Desktop-App Funktionen für Programmierung, Chat und nicht-programmierbezogene Aufgaben.
  • OpenAI zentralisiert alle Funktionen in einer universellen Anwendung, was für Standardnutzer zu Komplexität führen kann.
  • Open-Source-Agenten wie Py-Agent erweitern die Möglichkeiten zur Automatisierung am Rechner zusätzlich.

Während OpenAI eine einzige App für alle Nutzergruppen anstrebt, behält Anthropic eine klare Trennung der Arbeitsbereiche bei. Dies reflektiert verschiedene Philosophien darüber, wie KI-Schnittstellen für technisch versierte und nicht-versierte Anwender gestaltet werden sollten. Die Entwicklung zeigt eine deutliche Verschiebung hin zu Tools, die auch Excel-Tabellen oder PDF-Dokumente direkt bearbeiten können, wobei die Qualitätssicherung durch den Menschen weiterhin eine Herausforderung bleibt.

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