Este ciclo de IA é ao mesmo tempo incrível e altamente frustrante em alguns momentos. Perguntei a 250 fundadores o que acham mais irritante neste momento da IA. Aqui está o que eles disseram: 1. Demasiado ruído – "Há muito barulho por aí, difícil de avaliar qualidade vs lixo." 2. Promessas exageradas – "O nível de hype torna difícil entender o que é realmente útil." 3. Sobrecarga – "Há apenas demasiadas coisas a acontecer; difícil de acompanhar, difícil saber em que apostar vs. esperar pela 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 qual é a melhor solução." 5. Mentalidade de tamanho único – "Odeio a discussão da IA como se fosse apenas uma coisa singular." 6. Distração auto-infligida – "Tenho a capacidade de fazer MUITO mais agora, mas minha atenção está dispersa." 7. Riscos de privacidade e segurança – "O recente vazamento de chaves de API e dados de PR do ChatGPT expôs quão frágil é o ecossistema." 8. Golpes e fraudes impulsionados por IA – "O aumento de golpes, impersonação e fraudes impulsionados por IA... só vai piorar." 9. Ignorando a fundação – "Todos estão atrás da próxima coisa brilhante, mas ninguém está consertando a fundação." 10. Ética vs. velocidade – "Grandes laboratórios de IA falam sobre ética e segurança, mas estão correndo para lançar novos modelos." 11. Vertigem da IA – "Postagens sobre ‘equipes de marketing de IA inteiras’ geram FOMO mesmo que sejam vaporware." 12. Diferença entre demonstração e realidade – "Há uma grande diferença entre criar uma demonstração e integrar a IA em 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 fraca." 14. Taxa rápida de mudança – "Empolgante, mas parece que estamos bebendo de uma mangueira de incêndio e construindo sobre areia." 15. Sobrecarga de ferramentas – "Acompanhar o número imenso de ferramentas diferentes e experimentá-las todas." 16. Aplicativos superficiais – "A maioria dos aplicativos de IA é novidade, raramente resolve o problema central." 17. Custos ocultos – "Agentes de IA muitas vezes requerem tantas chamadas repetidas que os custos superam o trabalho humano." 18. Atraso na educação – "As escolas não estão se ajustando para um mercado de trabalho futuro irreconhecível." 19. Saídas indeterminísticas – "Os LLMs são imprevisíveis; enviar sistemas prontos para produção é difícil." 20. Negligência da latência – "Poucos modelos priorizam baixa latência; a maioria não está pronta para produção." 21. Curva de aprendizado de prompting – "Aprender a falar com LLMs é mais difícil do que pensei—é como falar com um adolescente às vezes." 22. Diferença entre hype e realidade – "O marketing está anos à frente do que a tecnologia pode entregar 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 de desenvolver bons produtos de IA." 24. Problemas de qualidade na última milha – "AIs de codificação podem agir como um engenheiro sênior, mas 10-20% do tempo elas saem do caminho – com confiança." 25. Excesso de confiança em respostas erradas – "Meu revisor sênior de IA mudou aleatoriamente um arquivo para adicionar ‘se falso && ...’ para ‘consertar’ algo." 26. Soluções incompletas – "É como um estagiário: 80% lá, depois você conserta e otimiza." 27. Queda de desempenho com complexidade – "Desmorona à medida que os projetos se tornam mais complicados, a menos que sejam construídos de forma modular." 28. Falta de talento em IA de nível sênior – "É raro encontrar alguém que combine estratégia visionária com profunda capacidade técnica." 29. Confiabilidade de código inconsistente – "Estamos longe de a IA fazer com que os juniores codifiquem 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 uma reavaliação." 32. Baixa precisão específica de domínio – "Modelos gerais lutam com conhecimento de nicho mesmo com muito contexto." 33. Risco de alucinação – "Você não pode confiar totalmente nas saídas sem revisão humana, matando os ganhos de velocidade." 34. Profundidade de raciocínio limitada – "Luta com raciocínio de múltiplas etapas onde cada passo se baseia no anterior." 35. Limites da janela de contexto – "Chegamos aos limites de tokens 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. Dores de integração – "Fazer com que as ferramentas de IA funcionem bem com nossos sistemas existentes é mais difícil do que deveria ser." 38. Estabilidade de API inconsistente – "Um dia uma API funciona perfeitamente, no dia seguinte está lançando erros aleatórios." 39. Personalização superficial – "A IA personaliza para traços superficiais, mas perde padrões comportamentais mais profundos." 40. Adoção lenta por empresas – "Convencer clientes maiores a confiar em processos impulsionados por IA ainda é uma batalha difícil." 41. Tentação de dependência excessiva – "É fácil para as equipes ficarem preguiçosas e confiarem cegamente nas saídas da IA." 42. Incerteza de conformidade – "As regulamentações são um alvo em movimento, tornando o planejamento de IA a longo prazo complicado."* 43. Demasiado ruído no mercado – "Todos os dias há uma nova ferramenta afirmando resolver tudo – a maioria é vaporware." 44. Curvas de aprendizado íngremes – "As ferramentas são poderosas, mas não intuitivas – integrar equipes é um desafio." 45. Latência em casos de uso em tempo real – "Mesmo pequenos atrasos arruinam a experiência do usuário para interações impulsionadas por IA."