Een kritiek punt dat Karpathy maakte in de Dwarkesh-podcast was het verschil tussen AI-coderingsagenten en de rest van het kenniswerk. Het is duidelijk dat AI-agenten in codering extreem snel zijn opgekomen. Er zijn veel redenen voor, waaronder het feit dat er al een aanzienlijke hoeveelheid trainingsdata online beschikbaar is in vergelijking met andere domeinen, ontwikkelaars snel nieuwe tools uitproberen, en de labs veel prikkels hebben om dit goed te doen. Maar er is ook een subtiele en fundamentele reden die Karpathy behandelt: het domein bestaat bijna volledig uit tekst (geweldig voor LLM's!) en we hebben duidelijke gestandaardiseerde tools die in wezen tekstverwerkers (IDE) zijn waar bijna al het werk zelfvoorzienend in is. Er zijn weinig andere domeinen waar AI-agenten zo'n vruchtbaar terrein zullen vinden als dit. Dit is deels waarom de diffusie van AI-agenten langer zal duren in andere ruimtes, maar het is ook de kans die voor iedereen ligt die werkt aan kenniswerkersagenten. We betreden een nieuw tijdperk van software voor kenniswerkers die intuïtieve, maar krachtige manieren mogelijk maken om met agenten te interageren. Sommige van de bestaande gevestigde bedrijven zullen een natuurlijke positie hebben om deze oplossingen te bouwen, maar veel ruimtes zullen beschikbaar zijn omdat sommigen niet snel genoeg zullen bewegen. En evenzo zullen er veel categorieën zijn waar er geen natuurlijke gevestigde speler is omdat het de eerste keer is dat software op de markt wordt toegepast. De bedrijven die in staat zijn om deze oplossingen op de markt te brengen, vooral in ondernemingen die veranderingbeheer en procesherontwerp vereisen, zullen degenen zijn die winnen.