Un punct critic subliniat de Karpathy în podcastul Dwarkesh a fost despre diferența dintre agenții de codificare AI și restul muncii de cunoaștere. Este clar că agenții AI în codare au decolat extrem de repede. Există multe motive pentru acest lucru, inclusiv faptul că o cantitate substanțială de date de antrenament este deja online în comparație cu alte domenii, dezvoltatorii se grăbesc să încerce instrumente noi, iar laboratoarele au o mulțime de stimulente pentru a face acest lucru corect. Dar există și un motiv subtil și fundamental pe care îl acoperă Karpathy: domeniul este compus aproape în întregime din text (excelent pentru LLM!) și avem instrumente standardizate clare care sunt deja în esență editori de text (IDE) în care aproape toată munca este de sine stătătoare. Există puține alte domenii în care agenții AI vor găsi un teritoriu atât de coapte ca acesta. Acesta este parțial motivul pentru care difuzarea agenților AI va dura mai mult în alte spații, dar este în egală măsură oportunitatea în fața oricui lucrează cu agenți de cunoaștere. Intrăm într-o nouă eră a software-ului pentru lucrătorii din domeniul cunoașterii, care permit modalități intuitive, dar puternice, de a interacționa cu agenții. Unii dintre actualii titulari vor avea o poziție naturală pentru a construi aceste soluții, dar o mulțime de spații vor fi puse la bătaie, deoarece unii nu se vor mișca suficient de repede. Și, în egală măsură, vor exista multe categorii în care nu există un contract natural, deoarece este prima dată când software-ul este aplicat pe piață. Companiile care sunt capabile să aducă aceste soluții pe piață, în special în întreprinderile care vor necesita managementul schimbării și reingineria proceselor, vor fi cele care vor câștiga.