Siklus AI ini luar biasa dan terkadang sangat membuat frustrasi. Saya bertanya kepada 250 pendiri apa yang menurut mereka paling menjengkelkan tentang momen AI ini. Inilah yang mereka katakan: 1. Terlalu banyak kebisingan – "Ada terlalu banyak di luar sana, sulit untuk mengevaluasi kualitas vs sampah." 2. Terlalu menjanjikan – "Tingkat hype membuatnya sulit untuk memahami apa yang sebenarnya berguna." 3. Kelebihan beban – "Ada terlalu banyak yang terjadi; sulit untuk mengikuti, sulit untuk mengetahui apa yang harus dipertaruhkan vs. menunggu sampai iterasi berikutnya." 4. AI untuk AI – "Kami membutuhkan AI yang mengevaluasi alat AI lain untuk masalah yang Anda coba pecahkan dan memberi tahu Anda solusi terbaik." 5. Pola pikir satu ukuran untuk semua – "Saya benci diskusi tentang AI hanya sebagai satu hal tunggal." 6. Gangguan yang ditimbulkan sendiri – "Saya memiliki kemampuan untuk melakukan lebih banyak sekarang, tetapi perhatian saya ada di mana-mana." 7. Risiko privasi dan keamanan – "Kebocoran kunci API dan data PR baru-baru ini dari ChatGPT mengungkap betapa rapuhnya ekosistem." 8. Penipuan dan penipuan berbasis AI – "Meningkatnya penipuan, peniruan identitas, dan penipuan berbasis AI... hanya akan menjadi lebih buruk." 9. Mengabaikan fondasi – "Semua orang mengejar hal mengkilap berikutnya, tetapi tidak ada yang memperbaiki fondasi." 10. Etika vs. kecepatan – "Laboratorium AI besar berbicara tentang etika dan keselamatan namun berlomba untuk mengeluarkan model baru." 11. AI vertigo – "Postingan tentang 'seluruh tim pemasaran AI' memberikan FOMO bahkan jika itu adalah vaporware." 12. Kesenjangan demo vs. realitas – "Ada kesenjangan besar antara membuat demo dan mengintegrasikan AI ke dalam bisnis." 13. Delusi peluru perak – "Banyak yang berpikir AI akan menjadi peluru perak, tetapi strategi mereka dibangun di atas fondasi yang buruk." 14. Laju perubahan yang cepat – "Mengasyikkan, tetapi terasa seperti minum dari selang pemadam kebakaran dan membangun di atas pasir." 15. Kewalahan alat – "Mengikuti banyaknya alat yang berbeda dan mencoba semuanya." 16. Aplikasi dangkal – "Sebagian besar aplikasi AI adalah hal baru, jarang memecahkan masalah inti." 17. Biaya tersembunyi – "Agen AI sering membutuhkan begitu banyak panggilan berulang sehingga biaya melebihi tenaga kerja manusia." 18. Kelambatan pendidikan – "Sekolah tidak menyesuaikan diri untuk pasar kerja masa depan yang tidak dapat dikenali." 19. Keluaran indeterministik – "LLM tidak dapat diprediksi; pengiriman sistem siap produksi itu sulit." 20. Pengabaian latensi – "Beberapa model memprioritaskan latensi rendah; sebagian besar belum siap produksi." 21. Mendorong kurva belajar – "Belajar berbicara dengan LLM lebih sulit dari yang saya kira—terkadang seperti berbicara dengan seorang remaja." 22. Hype vs. kesenjangan realitas – "Pemasaran bertahun-tahun lebih maju dari apa yang dapat disampaikan oleh teknologi dengan andal." 23. Sakit kepala rekayasa konteks – "Rekayasa konteks adalah aspek yang paling penting, dan pada saat yang sama, paling membuat frustrasi dalam mengembangkan produk AI yang baik." 24. Masalah kualitas mil terakhir – "Pengkodean AI dapat bertindak seperti insinyur senior tetapi 10-20% dari waktu mereka keluar jalur – dengan percaya diri." 25. Terlalu percaya diri pada jawaban yang salah – "Peninjau AI senior saya secara acak mengubah file untuk menambahkan 'jika salah && ...' untuk 'memperbaiki' sesuatu." 26. Solusi yang tidak lengkap – "Ini seperti magang: 80% di sana, lalu Anda memperbaiki dan mengoptimalkan." 27. Kinerja turun dengan kompleksitas – "Itu berantakan karena proyek menjadi lebih rumit kecuali dibangun secara modular." 28. Kurangnya bakat AI tingkat senior – "Jarang menemukan seseorang yang menggabungkan strategi visioner dengan kemampuan teknis yang mendalam." 29. Keandalan kode yang tidak konsisten – "Kami jauh dari AI yang membuat kode junior seperti senior." 30. Fragmentasi alat – "Kita harus membuat terlalu banyak alat AI untuk mendapatkan alur kerja yang andal." 31. Keusangan yang cepat – "Segera setelah kita menetap di tumpukan AI, model baru memaksa pemikiran ulang." 32. Akurasi khusus domain yang buruk – "Model umum berjuang dengan pengetahuan khusus bahkan dengan banyak konteks." 33. Risiko halusinasi – "Anda tidak dapat sepenuhnya mempercayai output tanpa tinjauan manusia, membunuh perolehan kecepatan." 34. Kedalaman penalaran terbatas – "Ini berjuang dengan penalaran multi-langkah di mana setiap langkah dibangun di atas yang terakhir." 35. Batas jendela konteks – "Kami mencapai batas token dan kehilangan konteks penting di tengah tugas." 36. Eksperimen mahal – "Menguji model baru dalam skala besar menjadi mahal dengan cepat, terutama ketika sebagian besar tidak berhasil." 37. Rasa sakit integrasi – "Mendapatkan alat AI untuk bermain dengan baik dengan sistem kami yang ada lebih sulit dari yang seharusnya." 38. Stabilitas API yang tidak konsisten – "Suatu hari API bekerja dengan sempurna, berikutnya API melemparkan kesalahan acak." 39. Personalisasi dangkal – "AI mempersonalisasi ke sifat tingkat permukaan tetapi melewatkan pola perilaku yang lebih dalam." 40. Adopsi perusahaan yang lambat – "Meyakinkan klien yang lebih besar untuk mempercayai proses berbasis AI masih merupakan perjuangan yang berat." 41. Godaan ketergantungan yang berlebihan – "Sangat mudah bagi tim untuk menjadi malas dan mempercayai output AI secara membabi buta." 42. Ketidakpastian kepatuhan – "Peraturan adalah target yang bergerak, membuat perencanaan AI jangka panjang menjadi rumit." * 43. Terlalu banyak kebisingan di pasar – "Setiap hari ada alat baru yang mengklaim untuk menyelesaikan semuanya – sebagian besar adalah vaporware." 44. Kurva belajar yang curam – "Alatnya kuat tetapi tidak intuitif – orientasi tim adalah pekerjaan yang sulit." 45. Latensi dalam kasus penggunaan real-time – "Bahkan penundaan kecil pun membunuh pengalaman pengguna untuk interaksi bertenaga AI."