Hinweise für Unternehmen vor der KI-Umstellung: - Das Ziel ist es, der Punkt wirtschaftlicher Diffusion zwischen dem Fortschritt der Modelle und dem Kundenwert zu sein. Das bedeutet, wenn die Modelle dreimal besser werden, erhält Ihr Kunde dreimal plus Wert. - Die Modelle machen in verschiedenen Bereichen ungleichmäßige Fortschritte ("zackige Intelligenz"), daher sollten Sie Ihr Problem in dem Bereich darstellen, in dem die Modelle glänzen. Können Sie Ihr Geschäftsproblem als Code, Mathematik oder strukturierte Logik umformulieren? - Der größte Fehler besteht darin, zu versuchen, um die Modelle herum zu über-engineeren. Setzen Sie darauf, sie mehr zu exponieren. Selbst Techniken wie Kontextengineering werden wahrscheinlich eine begrenzte Haltbarkeit haben, während sich die Kontextfenster erweitern und der Fortschritt der Modelle weitergeht. - Die Art und Weise, wie Sie Ihr Unternehmen organisieren, ist wichtig. Beginnen Sie extrem: Anstatt dass KI die individuelle Produktivität nur marginal verbessert, setzen Sie das Modell in die Verantwortung einer gesamten Geschäftseinheit und lassen Sie Einzelpersonen Ausnahmen behandeln und die Arbeiten erledigen, die die Modelle nicht können (d.h. den Kunden zum Steakessen ausführen). Beginnen Sie mit etwas Unauffälligem und wenig Sichtbarem und sehen Sie, wie es sich entwickelt. - Das Produkt wird wahrscheinlich in zwei Oberflächen aufgeteilt: eine traditionelle Benutzeroberfläche, die menschliche Interaktion und Arbeitsabläufe unterstützt + eine terminalähnliche Oberfläche, die sich selbst modifiziert und mehrdeutige funktionsübergreifende Aufgaben übernimmt (ja .. openclaw für das Unternehmen). - Ihr Kunde weiß noch weniger über diese Modelle als Sie. Sie müssen damit beginnen, sie in Richtung der ehrgeizigsten Version ihrer Zukunft zu führen. Wenn Sie in einer Branche sind, die ihren Mitarbeiterstamm wirklich schätzt, malen Sie ein Bild von KI, das es ihnen ermöglicht, mehr einzustellen und den Mitarbeiter-NPS zu erhöhen – nicht weniger einzustellen und den Gewinn zu verbessern. Ihnen zu helfen, ausreichend ehrgeizig zu sein, wird so schwierig sein wie die Technologie mit diesen Ambitionen in Einklang zu bringen.