Questo ciclo dell'IA è sia straordinario che altamente frustrante a volte. Ho chiesto a 250 fondatori cosa trovano più fastidioso in questo momento dell'IA. Ecco cosa hanno detto: 1. Troppo rumore – "C'è davvero troppo là fuori, difficile valutare qualità contro spazzatura." 2. Promesse eccessive – "Il livello di entusiasmo rende difficile capire cosa sia realmente utile." 3. Sovraccarico – "C'è semplicemente troppo in corso; difficile tenere il passo, difficile sapere su cosa scommettere rispetto a cosa aspettare fino alla prossima iterazione." 4. IA per IA – "Abbiamo bisogno di un'IA che valuti altri strumenti IA per il problema che stai cercando di risolvere e ti dica la migliore soluzione." 5. Mentalità 'taglia unica' – "Odio la discussione sull'IA come se fosse solo una cosa singolare." 6. Distrazione auto-inflitta – "Ho la capacità di fare MOLTO di più ora, ma la mia attenzione è ovunque." 7. Rischi per la privacy e la sicurezza – "La recente fuga di chiavi API e dati PR da ChatGPT ha esposto quanto sia fragile l'ecosistema." 8. Truffe e frodi guidate dall'IA – "L'aumento delle truffe, impersonificazioni e frodi guidate dall'IA... non farà altro che peggiorare." 9. Ignorare le fondamenta – "Tutti inseguono la prossima cosa luccicante, ma nessuno sta sistemando le fondamenta." 10. Etica contro velocità – "I grandi laboratori di IA parlano di etica e sicurezza, ma stanno correndo per lanciare nuovi modelli." 11. Vertigine dell'IA – "I post su 'interi team di marketing IA' danno FOMO anche se sono vaporware." 12. Gap tra demo e realtà – "C'è un grande divario tra la creazione di una demo e l'integrazione dell'IA in un'azienda." 13. Illusione del proiettile d'argento – "Molti pensano che l'IA sarà il proiettile d'argento, ma la loro strategia è costruita su una cattiva fondazione." 14. Rapido tasso di cambiamento – "Entusiasmante, ma sembra di bere da un idrante e costruire su sabbia." 15. Sovraccarico di strumenti – "Tenere il passo con il numero enorme di strumenti diversi e provarli tutti." 16. App superficiali – "La maggior parte delle app IA sono novità, raramente risolvono il problema principale." 17. Costi nascosti – "Gli agenti IA spesso richiedono così tante chiamate ripetute che i costi superano il lavoro umano." 18. Ritardo nell'istruzione – "Le scuole non si stanno adattando a un mercato del lavoro futuro irriconoscibile." 19. Uscite indeterminate – "I LLM sono imprevedibili; spedire sistemi pronti per la produzione è difficile." 20. Negligenza della latenza – "Pochi modelli danno priorità alla bassa latenza; la maggior parte non è pronta per la produzione." 21. Curva di apprendimento del prompting – "Imparare a parlare con i LLM è più difficile di quanto pensassi: a volte è come parlare con un adolescente." 22. Gap tra hype e realtà – "Il marketing è anni avanti rispetto a ciò che la tecnologia può fornire in modo affidabile." 23. Mal di testa dell'ingegneria contestuale – "L'ingegneria contestuale è l'aspetto più importante e, allo stesso tempo, più frustrante dello sviluppo di buoni prodotti IA." 24. Problemi di qualità dell'ultimo miglio – "Le IA di codifica possono comportarsi come un ingegnere senior, ma il 10-20% delle volte vanno fuori strada – con sicurezza." 25. Eccesso di fiducia nelle risposte sbagliate – "Il mio revisore senior di IA ha cambiato casualmente un file per aggiungere 'if false && ...' per 'correggere' qualcosa." 26. Soluzioni incomplete – "È come un tirocinante: 80% fatto, poi sistemi e ottimizzi." 27. Diminuzione delle prestazioni con la complessità – "Crolla man mano che i progetti diventano più complicati, a meno che non siano costruiti in modo modulare." 28. Mancanza di talenti IA di alto livello – "È raro trovare qualcuno che combini strategia visionaria con profonda abilità tecnica." 29. Affidabilità del codice incoerente – "Siamo lontani dall'IA che fa codificare i junior come i senior." 30. Frammentazione degli strumenti – "Dobbiamo usare del nastro adesivo per unire troppi strumenti IA per ottenere un flusso di lavoro affidabile." 31. Rapida obsolescenza – "Appena ci stabilizziamo su uno stack IA, un nuovo modello costringe a ripensare." 32. Scarsa accuratezza specifica del dominio – "I modelli generali faticano con conoscenze di nicchia anche con molto contesto." 33. Rischio di allucinazione – "Non puoi fidarti completamente delle uscite senza revisione umana, uccidendo i guadagni di velocità." 34. Profondità di ragionamento limitata – "Fatica con il ragionamento a più passaggi dove ogni passaggio si basa sull'ultimo." 35. Limiti della finestra contestuale – "Raggiungiamo i limiti di token e perdiamo contesto importante a metà compito." 36. Sperimentazione costosa – "Testare nuovi modelli su larga scala diventa costoso rapidamente, specialmente quando la maggior parte non funziona." 37. Dolore di integrazione – "Far funzionare gli strumenti IA bene con i nostri sistemi esistenti è più difficile di quanto dovrebbe essere." 38. Stabilità API incoerente – "Un giorno un'API funziona perfettamente, il giorno dopo lancia errori casuali." 39. Personalizzazione superficiale – "L'IA personalizza in base a tratti superficiali ma perde schemi comportamentali più profondi." 40. Lenta adozione da parte delle imprese – "Convincere i clienti più grandi a fidarsi dei processi guidati dall'IA è ancora una battaglia in salita." 41. Tentazione di eccessiva dipendenza – "È facile per i team diventare pigri e fidarsi ciecamente delle uscite dell'IA." 42. Incertezza della conformità – "Le normative sono un obiettivo in movimento, rendendo difficile la pianificazione a lungo termine per l'IA."* 43. Troppo rumore nel mercato – "Ogni giorno c'è un nuovo strumento che afferma di risolvere tutto – la maggior parte è vaporware." 44. Curve di apprendimento ripide – "Gli strumenti sono potenti ma non intuitivi – l'inserimento dei team è una fatica." 45. Latenza nei casi d'uso in tempo reale – "Anche lievi ritardi uccidono l'esperienza utente per le interazioni potenziate dall'IA."