He hablado con muchos fundadores y operadores que omiten el contexto por completo y luego se frustran cuando los resultados no son los esperados. Para mí, el contexto es fundamental en este punto. Y incluso cuando hay contexto, la gente todavía intenta hacer su trabajo de una sola vez con AI. Una pregunta, una respuesta imperfecta, y concluyen que la herramienta no funciona. Lo cual es irónico si lo piensas. Google nunca nos dio una respuesta única, pasábamos horas revisando páginas de resultados sin quejarse. Ahora AI condensa eso en 30 segundos, y la gente se molesta si no es perfecto en el primer intento. Pero la mayor brecha está en torno a los agentes y habilidades. La gente sigue copiando y pegando indicaciones, preguntándose por qué los resultados se sienten inconsistentes. He construido agentes y habilidades que funcionan para mí, y luego otros agentes que son mis "revisores". Actúan como un gerente y revisan la salida según mis propios estándares. Para cuando estoy mirando algo, ya ha pasado por un control de calidad. Rara vez está listo para usar, pero ahorra aún más tiempo. Una vez que dejas de tratar a AI como una herramienta única y decides construir contexto y agentes que trabajen juntos, todo se complica. La brecha entre "AI no funciona para mí" y "no puedo imaginar trabajar sin ella" suele ser de unos 30 días de uso real.