Künstliche Intelligenz-Agenten werden oft nach ihrer Komplexität bewertet, doch die tatsächliche Akzeptanz folgt eher der Nützlichkeit. Beispiele, die innerhalb des $AITECH ecosystems besprochen werden, verdeutlichen dies deutlich, ein Muster, das regelmäßig von #SocialMining -Beiträgern analysiert wird, die agentenbasierte Workflows beobachten.
Die Reiseplanung ist ein klassisches Koordinationsproblem. Informationen existieren, sind aber verstreut. Wenn ein Agent Suchparameter in einen einzigen Gesprächstypus zusammenfasst, geht es nicht um Automatisierung um der Automatisierung willen, sondern um eine Reduzierung der Anstrengung.
Wichtig ist, dass solche Agenten die Auswahlmöglichkeiten des Nutzers nicht entfernen. Sie strukturieren die Informationen so, dass Entscheidungen einfacher, schneller und vorhersehbarer werden. Dieser Unterschied trennt funktionale Agenten von bloßen Neuigkeitsdemos.
Innerhalb dezentraler Gemeinschaften tendieren Werkzeuge, die stillschweigend Reibung reduzieren, dazu, diejenigen zu überdauern, die entworfen wurden, um zu beeindrucken. Nützlichkeit, nicht Spektakel, treibt die nachhaltige Nutzung an.
