Ein Entwickler zeigt, wie Jev eine Warteschlange mit 2 Millionen Tickets in unter 20 Sekunden abarbeitet – mit nur drei booleschen Werten (Spam, dringend, menschliche Bearbeitung nötig) und Kosten von 21 Cent.
IT SORTED TWO MILLION TICKETS AND NEVER WROTE A SINGLE WORD i handed jev 2,000,000 support tickets. the queue hit zero in under 20 seconds. it cost 21 cents. the whole schema is three booleans. is this spam, is it urgent, does it need a human. that is the entire output. words
Der Autor teilt eine Jev-Erfahrung: Zunächst wirkte es knifflig, doch mit der Denkweise 'die KI keinen Text schreiben lassen' wurde es plötzlich klar. Am Beispiel der Anfragenbearbeitung wird der übliche Ansatz, alles an GPT oder Claude zum Analysieren zu geben, dem anderen Ansatz von Jev gegenübergestellt.
Der Prototyp nutzt KI, um Zögern oder Interesse anhand von Cursorbewegungen oder Verweilen vor dem Klick einzuschätzen, das Kundenverhalten zu beobachten und Erklärungen zu ergänzen oder Vergleiche vorzuschlagen.
Der Autor hat mit Jev und gpt-live-1 eine E-Commerce-Echtzeit-Kundenservice-Demo erstellt, die während des Gesprächs sofort Produktempfehlungen auf Basis der Nutzeräußerung vorschlägt und ein großartiges Erlebnis bietet.
