Jeder auf X nimmt für selbstverständlich, wie weit wir im Denken darüber hinaus sind, wie KI in Organisationen angewendet werden kann und wird. Diese Lücke wird wahrscheinlich im Laufe der Zeit nur noch weiter wachsen, da agentische Arbeitsabläufe immer leistungsfähiger, aber auch komplexer zu verwalten werden. Die überwiegende Mehrheit der Unternehmen, groß und klein, wird echte Hilfe benötigen, um sich tatsächlich an die Nutzung von KI-Agenten zur Automatisierung ihrer Arbeit anzupassen. Dies schafft zunächst eine riesige Gelegenheit für viele neue Unternehmen, die von Anfang an KI nutzen werden, um effektiver zu konkurrieren; wir werden dies bei Marketingagenturen, Anwaltskanzleien, Beratungsunternehmen, Systemintegratoren, Ingenieurbüros und vielen anderen Kategorien von Wissensarbeit sehen. Aber das ist auch eine klare Vorlage für Menschen, die ihre Fähigkeiten in den nächsten Jahren differenzieren möchten. Es ist tatsächlich eine großartige Zeit, wenn Sie wissen, wie Sie die Grenzen mit KI erweitern können, denn Sie werden sofort 2-3X produktiver sein als jeder andere, was bereits nützlich ist. Aber Sie sind auch in der besten Position, um jedem Unternehmen, in dem Sie sind, zu zeigen, wie die Zukunft aussieht. Dies ist wahrscheinlich die größte Lücke, die wir je in der Leistung zwischen 2 Personen gesehen haben, die theoretisch die gleiche Stellenbeschreibung ausführen, nur basierend auf den Werkzeugen, die sie verwenden, und ihrem Arbeitsstil.

Hier ist ein einfaches Diagramm, falls Sie sich gefragt haben, warum der Ausbau des Rechenzentrums im Bereich AI gerade jetzt Sinn macht.

Ein gutes Gespür für die Modelltrajektorie zu haben, ist definitiv eine wichtige Fähigkeit für jeden, der im Bereich AI-Produktmanagement oder -Engineering tätig ist. Man muss ein gutes Verständnis dafür haben, (1) für welche Dinge es sich lohnt, eine Struktur zu schaffen, um Modelllücken zu verringern, (2) welche Dinge man vollständig dem Modell überlässt, und (3) welche Dinge in Kategorie 1 sind, aber schnell auf dem Weg zu Kategorie 2 sind. Verwirrung über diese Kategorien kann zu viel verschwendeter Mühe oder falsch zugewiesener Energie führen, und man wird nicht in der Lage sein, von Modellverbesserungen zu profitieren, sobald sie kommen. Aber das Wichtigste ist, einfach bereit zu sein, das, was man hat, wegzuwerfen, sobald das Modell es nativ lösen kann. Alles, was man baut, das nicht zu einer besseren Kundenerfahrung führt, ist Zeitverschwendung.