Ich habe mit vielen Gründern und Betreibern gesprochen, die den Kontext völlig ignorieren und dann frustriert sind, wenn die Ergebnisse enttäuschend sind. Kontext ist für mich mittlerweile das Minimum. Und selbst wenn der Kontext vorhanden ist, versuchen die Leute immer noch, ihre Arbeit mit AI in einem einzigen Versuch zu erledigen. Eine Frage, eine unvollkommene Antwort, und sie schließen, dass das Tool nicht funktioniert. Was ironisch ist, wenn man darüber nachdenkt. Google hat uns nie eine einzige Antwort gegeben, wir haben Stunden damit verbracht, Seiten von Ergebnissen durchzusehen, ohne uns zu beschweren. Jetzt fasst AI das in 30 Sekunden zusammen, und die Leute sind verärgert, wenn es beim ersten Versuch nicht perfekt ist. Aber die größte Lücke besteht bei Agenten und Fähigkeiten. Die Leute kopieren und fügen immer noch Eingabeaufforderungen ein und fragen sich, warum die Ergebnisse inkonsistent erscheinen. Ich habe Agenten und Fähigkeiten entwickelt, die für mich funktionieren, und dann andere Agenten, die meine "Überprüfer" sind. Sie agieren wie ein Manager und überprüfen die Ergebnisse nach meinen eigenen Standards. Bis ich mir etwas anschaue, hat es bereits einen QA-Durchlauf hinter sich. Es ist selten bereit, aber es spart noch mehr Zeit. Sobald man aufhört, AI wie ein einzelnes Werkzeug zu behandeln und beschließt, Kontext und Agenten zu entwickeln, die zusammenarbeiten, verstärkt sich das Ganze. Die Lücke zwischen "AI funktioniert nicht für mich" und "Ich kann mir nicht vorstellen, ohne sie zu arbeiten" beträgt normalerweise etwa 30 Tage tatsächlicher Nutzung.