Notes pour les entreprises pré-AI en transition : - L'objectif est d'être le point de diffusion économique entre les progrès des modèles et la valeur client. Cela signifie que si les modèles s'améliorent de 3x, votre client reçoit une valeur de 3x+. - Les modèles progressent de manière inégale à travers les domaines ("intelligence en dents de scie"), donc vous voulez représenter votre problème dans le domaine où les modèles excellent. Pouvez-vous prendre votre problème commercial et le reformuler en code, mathématiques ou logique structurée ? - La plus grande erreur est d'essayer de sur-ingénier autour des modèles. Par défaut, exposez-les à plus. Même des techniques comme l'ingénierie de contexte auront probablement une durée de vie limitée à mesure que les fenêtres de contexte s'élargissent et que les progrès des modèles se poursuivent. - La façon dont vous organisez votre entreprise compte. Commencez par un extrême : au lieu que l'IA améliore marginalement la productivité individuelle, mettez le modèle en charge d'une unité commerciale entière et laissez les individus gérer les exceptions et faire le travail que les modèles ne peuvent pas faire (c'est-à-dire emmener le client dîner dans un steakhouse). Commencez par quelque chose de peu glamour et peu visible et voyez comment cela fonctionne. - Le produit va probablement se diviser en deux surfaces : une interface utilisateur traditionnelle qui supporte l'interaction humaine et les flux de travail + une surface de type terminal qui se modifie elle-même et gère des tâches ambiguës et interfonctionnelles (oui .. openclaw pour l'entreprise). - Votre client sait encore moins sur ces modèles que vous. Vous devez commencer à les guider vers la version la plus ambitieuse de leur avenir. Si vous êtes dans une industrie qui valorise vraiment sa base d'employés, peignez un tableau de l'IA leur permettant d'embaucher davantage et d'augmenter le NPS des travailleurs — pas d'embaucher moins et d'améliorer le résultat net. Les aider à être suffisamment ambitieux sera aussi difficile que d'aligner la technologie avec ces ambitions.