Ik heb met veel oprichters en operators gesproken die de context volledig overslaan en dan gefrustreerd raken wanneer de resultaten tegenvallen. Voor mij is context op dit punt een basisvereiste. En zelfs wanneer de context aanwezig is, proberen mensen nog steeds hun werk in één keer met AI te doen. Één vraag, één imperfect antwoord, en ze concluderen dat de tool niet werkt. Wat ironisch is als je erover nadenkt. Google gaf ons nooit een enkel antwoord, we hebben uren besteed aan het doorbladeren van pagina's met resultaten zonder te klagen. Nu condenseert AI dat in 30 seconden, en mensen zijn boos als het niet perfect is bij de eerste poging. Maar de grootste kloof zit in de agents en vaardigheden. Mensen blijven prompts kopiëren en plakken, zich afvragend waarom de resultaten inconsistent aanvoelen. Ik heb agents en vaardigheden gebouwd die voor mij werken, en dan andere agents die mijn "reviewers" zijn. Ze fungeren als een manager en beoordelen de output aan de hand van mijn eigen normen. Tegen de tijd dat ik naar iets kijk, is het al door een QA-pas gegaan. Het is zelden klaar om te gebruiken, maar het bespaart nog meer tijd. Zodra je AI niet meer als een enkel hulpmiddel behandelt en besluit om context en agents te bouwen die samenwerken, componeert het geheel. De kloof tussen "AI werkt niet voor mij" en "ik kan me niet voorstellen te werken zonder het" is meestal ongeveer 30 dagen van daadwerkelijk gebruik.