Deze AI-cyclus is zowel geweldig als soms zeer frustrerend. Ik vroeg 250 oprichters wat ze het meest vervelend vinden aan dit moment in AI. Dit is wat ze zeiden: 1. Te veel ruis – "Er is veel te veel, moeilijk te evalueren wat kwaliteit is en wat rommel." 2. Te veel beloven – "Het niveau van hype maakt het moeilijk om te begrijpen wat daadwerkelijk nuttig is." 3. Overload – "Er gebeurt gewoon te veel; moeilijk bij te houden, moeilijk te weten waar je op moet inzetten versus wachten op de volgende iteratie." 4. AI voor AI – "We hebben een AI nodig die andere AI-tools evalueert voor het probleem dat je probeert op te lossen en je de beste oplossing vertelt." 5. One-size-fits-all mentaliteit – "Ik haat de discussie over AI als slechts één enkel ding." 6. Zelfopgelegde afleiding – "Ik heb de mogelijkheid om VEEL meer te doen nu, maar mijn aandacht is overal." 7. Privacy- en beveiligingsrisico's – "De recente lek van API-sleutels en PR-gegevens van ChatGPT heeft blootgelegd hoe fragiel het ecosysteem is." 8. AI-gedreven oplichting en fraude – "De toename van AI-gedreven oplichting, impersonatie en fraude... zal alleen maar erger worden." 9. De basis negeren – "Iedereen jaagt op het volgende glanzende ding, maar niemand repareert de basis." 10. Ethiek versus snelheid – "Grote AI-laboratoria praten over ethiek en veiligheid, maar racen om nieuwe modellen uit te brengen." 11. AI-vertigo – "Berichten over 'hele AI-marketingteams' geven FOMO, zelfs als ze vaporware zijn." 12. Demo versus realiteitskloof – "Er is een grote kloof tussen het maken van een demo en het integreren van AI in een bedrijf." 13. Zilverbulletillusie – "Velen denken dat AI de zilveren kogel zal zijn, maar hun strategie is gebouwd op een slechte basis." 14. Snelle veranderingen – "Opwindend, maar het voelt alsof je uit een brandweerslang drinkt en op zand bouwt." 15. Tooloverweldiging – "Bijhouden van het enorme aantal verschillende tools en ze allemaal uitproberen." 16. Oppervlakkige apps – "De meeste AI-apps zijn noviteiten, zelden lossen ze het kernprobleem op." 17. Verborgen kosten – "AI-agenten vereisen vaak zoveel herhaalde oproepen dat de kosten hoger zijn dan menselijke arbeid." 18. Onderwijsachterstand – "Scholen passen zich niet aan voor een onherkenbare toekomstige arbeidsmarkt." 19. Onbepaalde uitkomsten – "LLM's zijn onvoorspelbaar; het is moeilijk om productieklare systemen te leveren." 20. Latentieverwaarlozing – "Weinig modellen geven prioriteit aan lage latentie; de meeste zijn niet productieklare." 21. Leerproces van prompts – "Leren om met LLM's te communiceren is moeilijker dan ik dacht - het is soms alsof je met een tiener praat." 22. Hype versus realiteitskloof – "De marketing is jaren vooruit op wat de technologie betrouwbaar kan leveren." 23. Hoofdpijn van contextengineering – "Contextengineering is het belangrijkste en tegelijkertijd het meest frustrerende aspect van het ontwikkelen van goede AI-producten." 24. Kwaliteitsproblemen in de laatste fase – "Codering AI's kunnen zich gedragen als een senior engineer, maar 10-20% van de tijd gaan ze volledig de verkeerde kant op - met vertrouwen." 25. Te veel vertrouwen in verkeerde antwoorden – "Mijn senior AI-reviewer veranderde willekeurig een bestand om 'if false && ...' toe te voegen om iets te 'fixen'." 26. Onvolledige oplossingen – "Het is als een stagiair: 80% daar, dan moet je het fixen en optimaliseren." 27. Prestatieverlies bij complexiteit – "Het valt uit elkaar naarmate projecten ingewikkelder worden, tenzij ze modulair zijn gebouwd." 28. Gebrek aan senior AI-talent – "Het is zeldzaam om iemand te vinden die visionaire strategie met diepe technische vaardigheden combineert." 29. Inconsistente codebetrouwbaarheid – "We zijn nog ver verwijderd van AI die junioren laat coderen als senioren." 30. Toolfragmentatie – "We moeten te veel AI-tools aan elkaar plakken om een betrouwbare workflow te krijgen." 31. Snelle veroudering – "Zodra we ons vestigen op een AI-stack, dwingt een nieuw model tot heroverweging." 32. Slechte domeinspecifieke nauwkeurigheid – "Algemene modellen hebben moeite met nichekennis, zelfs met veel context." 33. Hallucinatie risico – "Je kunt outputs niet volledig vertrouwen zonder menselijke controle, wat de snelheidswinst tenietdoet." 34. Beperkte redeneerdiepte – "Het heeft moeite met meerstapsredenering waarbij elke stap op de vorige voortbouwt." 35. Beperkingen van het contextvenster – "We bereiken tokenlimieten en verliezen belangrijke context halverwege de taak." 36. Duur experimenteren – "Nieuwe modellen op grote schaal testen wordt snel kostbaar, vooral wanneer de meeste niet uitpakken." 37. Integratieproblemen – "AI-tools goed laten samenwerken met onze bestaande systemen is moeilijker dan het zou moeten zijn." 38. Inconsistente API-stabiliteit – "De ene dag werkt een API perfect, de volgende dag geeft het willekeurige fouten." 39. Oppervlakkige personalisatie – "AI personaliseert op oppervlakkige kenmerken, maar mist diepere gedrags patronen." 40. Langzame adoptie door bedrijven – "Grotere klanten overtuigen om AI-gedreven processen te vertrouwen is nog steeds een zware strijd." 41. Verleiding tot overmatige afhankelijkheid – "Het is gemakkelijk voor teams om lui te worden en AI-outputs blindelings te vertrouwen." 42. Onzekerheid over naleving – "Regelgeving is een bewegend doel, wat langetermijnplanning voor AI moeilijk maakt."* 43. Te veel ruis op de markt – "Elke dag is er een nieuwe tool die beweert alles op te lossen - de meeste zijn vaporware." 44. Steile leercurves – "De tools zijn krachtig maar niet intuïtief - teams onboarden is een zware klus." 45. Latentie in real-time gebruiksscenario's – "Zelfs lichte vertragingen doden de gebruikerservaring voor AI-gestuurde interacties."