Todos en X dan por sentado lo avanzados que estamos pensando en cómo la IA puede y se aplicará a las organizaciones. Probablemente esta brecha solo se esté ampliando aún más con el tiempo, ya que los flujos de trabajo agentes se vuelven aún más potentes pero igual de complejos de gestionar. La gran mayoría de las empresas, grandes y pequeñas, necesitarán ayuda real para adaptarse realmente a usar agentes de IA para automatizar su trabajo. Esto crea en primer lugar una gran oportunidad para que surjan muchas empresas nuevas que usarán la IA desde el primer día para competir de forma más eficaz; Veremos esto en agencias de marketing, despachos de abogados, consultoras, integradores de sistemas, firmas de ingeniería y muchas otras categorías de trabajo del conocimiento. Pero esto también es un modelo claro para quienes buscan diferenciar sus habilidades en los próximos años. En realidad es un gran momento si sabes cómo superar los límites con la IA porque vas a ser inmediatamente 2-3 veces más productivo que nadie, lo cual ya es útil. Pero también estás en la mejor posición para mostrar a la empresa en la que estés cómo será el futuro. Probablemente esta sea la mayor brecha que hemos visto en la producción entre dos personas que, en teoría, hacen la misma descripción de puesto solo por las herramientas que usan y su estilo de trabajo.

Aquí tienes un gráfico sencillo por si te preguntabas por qué la construcción de centros de datos en IA tiene sentido ahora mismo.

Tener un buen sentido de la trayectoria de los modelos es sin duda una habilidad importante para cualquiera que haga gestión de producto o ingeniería de IA. Tienes que tener un buen entendimiento de (1) qué cosas merecen la pena construir andamiaje para mitigar las lagunas del modelo, (2) qué cosas entregas completamente al modelo para que posea, y (3) qué cosas están en la categoría 1 pero que rápidamente están en camino a la categoría 2. Confundirse con estas categorías puede llevar a un esfuerzo desperdiciado o a una mala asignación de energía, y no podrás aprovechar las mejoras del modelo a medida que lleguen. Pero lo más importante es estar dispuesto a tirar lo que tienes en cuanto el modelo pueda solucionarlo de forma nativa. Cualquier cosa que construyas y que no te lleve a una mejor experiencia para el cliente es una pérdida de tiempo.