Intressanta data från Wharton som visar att 75 % av företagen ser en positiv ROI på AI-investeringar. Men vad som är mer fascinerande, och avslöjande, är deltat mellan företag som < 2 miljarder dollar i intäkter jämfört med de som > 2 miljarder dollar i intäkter. Mycket högre nivåer av att se betydande vinster och mycket lägre nivåer av att fortfarande vara fast i pilotfasen för den mindre företagskohorten. Detta är verkligen intuitivt eftersom små företag alltid kan röra sig snabbare och ta till sig ny teknik snabbare. Men AI förstorar denna klassiska skillnad eftersom den ändrar arbetets karaktär jämfört med bara är en annan teknik som du implementerar och går vidare från. Mängden utdata du får från AI-agenter kommer att vara direkt korrelerad med hur mycket du ändrar (eller återställer) ditt arbetsflöde. Det är ett kontinuum från de som utformar en process från grunden i ena änden till de som inte är villiga att ändra en sak i den andra. De mindre företagen kan definitionsmässigt ändra sina processer lättare eller börja från grunden. Detta är klart svårare i stora företag. Men det kommer ofta att vara nödvändigt för att fullt ut få ut fördelarna med AI. Detta kommer att förbli en av de stora fördelarna som mindre företag och snabbare rörliga team har för tillfället. Kommer dock att bli intressant eftersom de större företagen börjar räkna ut detta och komma ikapp.

Det är svårt att förklara hur stort gapet är mellan allt vi ser och pratar om här och vad resten av världen gör. Det finns vanligtvis minst en fördröjning på ~6 månader för idéer eller trender att undkomma X, och sedan dröjer det ytterligare ett par år innan någon verklig adoption sker. De saker som små startups eller super online-team arbetar med idag kommer att bli standard för alla andra om några år. Detta kommer sannolikt att fortsätta att vara en sammansatt fördel eftersom varje idé bygger på en tidigare. Du har verkligen en tidsreseenhet om du bara är uppmärksam på några av de rätta sakerna just nu.

Även om detta kan vara en mer extrem överdrift, finns det ett betydande kapacitetsöverhäng i form av saker som AI-modeller kan göra men som ännu inte har antagits enhetligt. När jag pratar med företag är det tydligt att de flesta av dem ännu inte fullt ut har utnyttjat vad som är möjligt idag med AI. För det mesta är detta en lucka mellan vad som har byggts hittills för att dra nytta av modellerna. För att underlätta detta införande kommer vi att behöva tillämpade lösningar som ska byggas för de flesta kategorier av arbete. Men även när alla dessa lösningar är byggda kommer det att krävas år av ändringshantering och justering av arbetsflöden för att dra nytta av agenter. Även i de mest mogna kategorierna av framsteg där vi har paketerat lösningar, som kodning med markör-, codex- eller claude-kod, är vi fortfarande i en minoritet av företagsutvecklarnas händer just nu. Detta är naturligtvis en möjlighet just nu för alla som bygger. Trots hur stora framsteg vi ser online är vi fortfarande väldigt tidiga.