So wählen Sie das richtige KI-Modell für Ihre Workflows aus: Ein tiefer Einblick in den Workflow und die Agentenleistung
Mittwoch, Juni 24
1 PM ET
„Wir wählen nicht ein einziges Modell aus und hoffen, dass es in allen Belangen das beste ist. Wir verteilen unterschiedliche Aufgaben an verschiedene Modelle – und messen die Unterschiede.“ — Bryan Helmig, Mitbegründer von CTO &, Zapier
Bei jeder neuen Modellveröffentlichung stellt sich die gleiche Frage: Soll ich wechseln?
Unter dieser Frage stehen wichtige Fragen wie, für welche Workflows? Agenten? Lohnt sich das neueste Modell überhaupt, wenn ich dadurch mehr Token verbrauche?
Die meisten Teams tappen im Dunkeln – oder verschwenden Geld für innovative Modelle, um Aufgaben zu bewältigen, die ein günstigeres Modell problemlos erledigen kann.
Mit AutomationBench kann Zapier diese Fragen definitiv beantworten. Es ist der Umsetzungsmaßstab, den Frontier Labs, wie Anthropic, in ihren Modellsystemkartenangeben und messen, ob Modelle schwierige, reale Business-Workflows abschließen können. AutomationBench bewertet Modelle aus sechs Geschäftsbereichen (Vertrieb, Marketing, Operations, Support, Finanzen und Personalwesen), die auf der Grundlage der häufigsten Anwendungsfallmuster in 3 ausgewählt wurden.7Meine Unternehmen und 2B monatliche Aufgaben, die Zapier erledigt.
Nehmen Sie an einer Live-Sitzung mit technischen Führungskräften von Zapier teil, um zu erfahren, wie Sie das richtige Modell für verschiedene Rollen und Workflows auswählen können, mit:
— Parallele Leistungsvergleiche zwischen Frontier-Anbietern bei denselben Geschäftsaufgaben
— Kostenbewusstes Routing: wo Sie Premium-Modelle benötigen vs wo Sie Budget verschwenden
— Praktische Neubewertung von Mustern, wenn Dot-Releases versendet werden — Sie testen also Wirkung, nicht Schwingungen
— AutomationBench-Ergebnisse als Beweis: wie Zapier (und Labore wie Anthropic) die Ausführung von harten Workflows messen
Sie werden ein besseres Verständnis dafür entwickeln, wann man Fable 5, Opus 4.8, einsetzt. ChatGPT 5.5 oder Gemini 3.5 Blitz.
Wenn Sie ein Leiter der KI-Abteilung, ein Innovations- oder IT-Leiter oder ein Builder sind, der Agenten in Ihrem Unternehmen leitet — dieses Webinar ist für Sie.
Sichern Sie sich Ihren Platz. Die Aufzeichnung wird den Teilnehmern zur Verfügung gestellt.
This webinar will be packed with lots of live examples, real cost data, and side-by-side use case breakdowns. We'll go deep on:
– What AutomationBench actually measures: Why it's the benchmark labs use to validate model quality on business workflows (not abstract reasoning or coding tests)
– Side-by-side model comparisons on the same workflows: See how outputs, accuracy, and costs differ across OpenAI, Anthropic, and Google on real tasks
– Domain-by-domain winners: Which models excel at department-specific workflows (HR vs. marketing vs. sales)—and where you're overpaying for capability you don't need
– Cost vs performance tradeoffs: Real examples of $6/task vs $0.65/task on hard execution work—and how to route workflows to avoid token burn
– Monday takeaway: A repeatable framework for auditing your workflows, mapping them to models, and setting re-eval triggers when new releases ship
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