În 2012, ne-a păsat că folosim software. Astăzi ne pasă cum îl folosim. Diferența ține de traiectorie. În ultimul deceniu, adoptarea software-ului a fost prioritatea. Trecerea de la on-premise la cloud sau digitalizarea unui flux de lucru manual promitea câștiguri de productivitate. Adopția a fost linia de sosire. Astăzi, software-ul este omniprezent. Fiecare vânzător folosește un CRM, iar fiecare inginer folosește un IDE. Avantajul nu mai vine din a avea unealta, ci din calea și modul specific în care acel instrument este folosit pentru a obține un rezultat: o traiectorie prin software. Un agent de vânzări creează un lead, îl îmbogățește și adaugă informații despre prospect într-un anumit mod. Asta e un fel de traiectorie. O sesiune de întrebări și răspunsuri cu AI este o altă traiectorie: cum pot conduce un proiect de cercetare cu AI privind criptarea post-cuantică? Care sunt algoritmii principali? Ce companii le implementează? Care este calendarul pentru ca calculatoarele cuantice să spargă criptarea actuală? Cine sunt experții cu care ar trebui să vorbesc? Urmărirea unui utilizator care lucrează pe tot parcursul zilei ca o bilă de pinball care ricoșează pe o mașină este extrem de strategică. În primul rând, automatizarea necesită traiectorii. Pentru a automatiza munca, trebuie mai întâi să înțelegi drumul acelei lucrări. În trecut, angajam consultanți pentru a cartografia manual procesele. Acum agenții AI pot urmări, înregistra și înțelege aceste traiectorii în timp real. IA învață observând. În al doilea rând, optimizarea necesită repetiție. Traiectoriile oferă setul de date pentru îmbunătățire. Prin analizarea a mii de treceri printr-un flux de lucru, IA identifică tipare de succes, eșecuri și ineficiențe. În al treilea rând, traiectoriile devin noul șanț. Cu cât rezoluția datelor este mai mare, cu atât produsul AI devine mai diferențiat, ceea ce crește blocarea furnizorului. În al patrulea rând, conducerea companiei beneficiază de înțelegerea traiectoriilor angajaților. Credem că lucrăm împreună într-un singur fel, de obicei cu idei aspiraționale. Alta este să înțelegi cu adevărat fluxurile de lucru din domeniu. În al cincilea rând, traiectoriile stau la baza optimizării modelelor AI prin învățare prin întărire sau fine-tuning. Modelele specializate mai mici, antrenate pe căi de mare valoare, înlocuiesc generaliștii masivi. Costurile mai mici de inferență și acuratețea mai mare duc la marje mai mari. Natura strategică a traiectoriilor ridică întrebarea dacă companiile vor negocia drepturile asupra datelor lor de traiectorie atunci când achiziționează software AI, atât pentru a captura date critice, cât și pentru a preveni blocarea. Modul în care se vor manifesta aceste dinamici de putere va determina puterea de stabilire a prețurilor software-ului în ansamblu. Companiile care vor stăpâni aceste traiectorii vor defini viitorul muncii.