Letzte Woche teilte Sandeep, Mitbegründer von @SentientAGI, an der London Business School diese 4 Punkte, die die aktuellen Kernprobleme der AI-Entwicklung erläutern. Shipping Velocity (Liefergeschwindigkeit) ————————————————————————— Die meisten Unternehmen verpassen das Marktfenster, weil sie nach dem perfekten Produkt streben. Zuerst erstellen und dann iterieren, im Grunde genommen ist es ein Wettlauf gegen die Zeit. Das Feedback, das AI-Modelle durch öffentliche Tests erhalten, ist wertvoller als das, was durch geschlossene Entwicklung entsteht. Schnelles Ausprobieren und schnelle Anpassungen lassen das Produkt in realen Nutzungsszenarien evolvieren. Algorithmen können iteriert werden, aber der verpasste Marktzeitpunkt ist verpasst. Real Distribution (Echte Verteilung) ————————————————————————— Echte Wertschöpfung führt zu nachhaltigem Wachstum. Sentient wählt den Open-Source-Weg, weil Open Source schneller echte Nutzer erreicht und echte Probleme löst. Wenn AI-Tools von Entwicklern weltweit tatsächlich genutzt, modifiziert und verbessert werden, wird dieser Verteilungseffekt exponentiell steigen. Produkte mit echter Verteilung müssen sich in der Praxis bewähren. Community Scale (Gemeinschaftsgröße) ————————————————————————— Selbst die leistungsstärksten zentralisierten Systeme sind durch die kognitiven Grenzen eines einzelnen Teams eingeschränkt. Ein gemeinschaftsgetriebenes Ökosystem kann kollektive Intelligenz mobilisieren und Millionen von Entwicklern gleichzeitig zur Produktoptimierung beitragen....