Om tynne trinn og tykke trinn: Da samlebåndet tynnet ut produksjonstrinnet, ble flaskehalsen flyttet nedstrøms. Det førte til lagerbygging, jernbanefrakt, logistikk, Sears, FedEx-er osv. Begynner å tenke at det nå finnes en parallell for kunnskapsarbeid med AI. Innholdsproduksjon og koding, som tidligere var tunge steg, blir stadig tynnere. Hva skjer når det kommer en OOM – flere PR-er, e-poster, dokumenter, meldinger, kortstokker, tabeller generert med hjelp av AI? Nye, tette trappetrinn og flaskehalser vil dukke opp. For eksempel kan kodegjennomganger og distribusjonssjekker allerede ikke lenger være menneskelig avgrenset, innholdet vil trenge mye mer programvareverktøy for verifisering, kuratering og proveniens. Full essay i kommentarfeltet.

LATENT LANG HALE AV IDEER Så jeg prøvde Opus 4.5 i dag (virker forresten kult!) – brukte den til å oneshote et lite verktøy som minner meg på å gjøre ryggstrekk på bestemte tider av dagen, og velge fra et sett med anbefalte tøyninger. Hadde jeg den tanken før? Ja Kan jeg ha gjort det manuelt før? Kanskje ikke. Innsatsen for å omsette den latente ideen til handling var alltid litt mer enn jeg klarte å oppdrive. Inntil AI dekket det gapet i innsatsen. Det får deg til å tenke på hvordan hver epoke innen databehandling hjelper til med å låse opp en ny latent lang hale av ideer, og nye verktøy/markedsplasser som muliggjør dem. Lenke til hele essayet som svar.

Hva er felles mellom et arbeidsmøte, møbelshopping og språklæring? I dag nesten ingenting. Jeg spår imidlertid at de alle vil kollapse i det samme kognitive grensesnittet: AI som kan se, høre, resonnere og reagere. Hver epoke av databehandling kollapser hele bransje- og forretningskategorier til det dominerende organiseringslaget. Denne gangen er ikke annerledes.