Este ciclo de IA é incrível e altamente frustrante às vezes. Perguntei a 250 fundadores o que eles acham mais irritante neste momento da IA. Aqui está o que eles disseram: 1. Muito barulho – "Há muito por aí, difícil de avaliar a qualidade versus o lixo." 2. Excesso de promessas – "O nível de hype torna difícil entender o que é realmente útil." 3. Sobrecarga – "Há muita coisa acontecendo; difícil de acompanhar, difícil saber no que apostar vs. esperar até a próxima iteração." 4. IA para IA – "Precisamos de uma IA que avalie outras ferramentas de IA para o problema que você está tentando resolver e diga a melhor solução." 5. Mentalidade de tamanho único – "Eu odeio a discussão sobre IA como apenas uma coisa singular." 6. Distração auto-infligida – "Eu tenho a capacidade de fazer MUITO mais agora, mas minha atenção está em todo lugar." 7. Riscos de privacidade e segurança – "O recente vazamento de chaves de API e dados de relações públicas do ChatGPT expôs o quão frágil é o ecossistema." 8. Golpes e fraudes baseados em IA – "O aumento de golpes, falsificação de identidade e fraude baseados em IA... só vai piorar." 9. Ignorando a fundação – "Todo mundo está perseguindo a próxima coisa brilhante, mas ninguém está consertando a fundação." 10. Ética vs. velocidade – "Grandes laboratórios de IA falam de ética e segurança, mas estão correndo para lançar novos modelos." 11. Vertigem de IA – "Postagens sobre 'equipes inteiras de marketing de IA' dão FOMO mesmo que sejam vaporware." 12. Demonstração vs. lacuna de realidade – "Há uma grande lacuna entre criar uma demonstração e integrar a IA a um negócio." 13. Ilusão da bala de prata – "Muitos pensam que a IA será a bala de prata, mas sua estratégia é construída sobre uma base pobre." 14. Taxa rápida de mudança – "Emocionante, mas parece beber de uma mangueira de incêndio e construir na areia." 15. Sobrecarga de ferramentas – "Acompanhar o grande número de ferramentas diferentes e experimentar todas." 16. Aplicativos superficiais – "A maioria dos aplicativos de IA é novidade, raramente resolvendo o problema central." 17. Custos ocultos – "Os agentes de IA geralmente exigem tantas chamadas repetidas que os custos excedem o trabalho humano". 18. Atraso na educação – "As escolas não estão se ajustando a um futuro mercado de trabalho irreconhecível." 19. Saídas indeterminísticas – "LLMs são imprevisíveis; Enviar sistemas prontos para produção é difícil." 20. Negligência de latência – "Poucos modelos priorizam a baixa latência; a maioria não está pronta para produção." 21. Solicitando a curva de aprendizado – "Aprender a falar com LLMs é mais difícil do que eu pensava – é como conversar com um adolescente às vezes." 22. Hype vs. lacuna de realidade – "O marketing está anos à frente do que a tecnologia pode oferecer de forma confiável." 23. Dores de cabeça da engenharia de contexto – "A engenharia de contexto é o aspecto mais importante e, ao mesmo tempo, mais frustrante do desenvolvimento de bons produtos de IA." 24. Problemas de qualidade de última milha – "As IAs de codificação podem agir como um engenheiro sênior, mas 10-20% das vezes elas saem dos trilhos – com confiança." 25. Excesso de confiança em respostas erradas – "Meu revisor sênior de IA alterou aleatoriamente um arquivo para adicionar 'se falso && ...' para 'consertar' algo." 26. Soluções incompletas – "É como um estagiário: 80% lá, então você corrige e otimiza." 27. O desempenho cai com a complexidade – "Ele desmorona à medida que os projetos ficam mais complicados, a menos que sejam construídos modularmente." 28. Falta de talento de IA de nível sênior – "É raro encontrar alguém que combine estratégia visionária com profunda habilidade técnica." 29. Confiabilidade de código inconsistente – "Estamos longe de a IA fazer os juniores codificarem como os seniores." 30. Fragmentação de ferramentas – "Temos que colar muitas ferramentas de IA para obter um fluxo de trabalho confiável." 31. Obsolescência rápida – "Assim que nos estabelecemos em uma pilha de IA, um novo modelo força a repensar." 32. Baixa precisão específica do domínio – "Modelos gerais lutam com conhecimento de nicho, mesmo com muito contexto." 33. Risco de alucinação – "Você não pode confiar totalmente nos resultados sem revisão humana, matando os ganhos de velocidade." 34. Profundidade de raciocínio limitada – "Ele luta com o raciocínio de várias etapas, onde cada etapa se baseia na anterior." 35. Limites da janela de contexto – "Atingimos os limites de token e perdemos contexto importante no meio da tarefa." 36. Experimentação cara – "Testar novos modelos em escala fica caro rapidamente, especialmente quando a maioria não dá certo." 37. Dor de integração – "Fazer com que as ferramentas de IA funcionem bem com nossos sistemas existentes é mais difícil do que deveria ser." 38. Estabilidade inconsistente da API – "Um dia uma API funciona perfeitamente, no outro está lançando erros aleatórios." 39. Personalização superficial – "A IA personaliza para características superficiais, mas perde padrões comportamentais mais profundos." 40. Adoção lenta da empresa – "Convencer clientes maiores a confiar em processos orientados por IA ainda é uma batalha difícil." 41. Tentação de excesso de confiança – "É fácil para as equipes ficarem preguiçosas e confiarem cegamente nos resultados da IA." 42. Incerteza de conformidade – "Os regulamentos são um alvo em movimento, dificultando o planejamento de IA de longo prazo." * 43. Muito barulho no mercado – "Todos os dias há uma nova ferramenta que afirma resolver tudo – a maioria é vaporware." 44. Curvas de aprendizado íngremes – "As ferramentas são poderosas, mas não intuitivas – a integração de equipes é difícil." 45. Latência em casos de uso em tempo real – "Mesmo pequenos atrasos matam a experiência do usuário para interações baseadas em IA."