Geçiş yapan yapay zeka öncesi şirketler için notlar: - Amaç, model ilerlemesi ile müşteri değeri arasında ekonomik yayılma noktası olmaktır. Yani modeller 3 kat daha iyi olursa müşteriniz 3 kat+değer alır. - Modeller alanlar arasında düzensiz ilerleme kaydediyor ("keskin zeka"), bu yüzden sorununuzu modellerin üstün olduğu alanda temsil etmek istersiniz. İş probleminizi kod, matematik veya yapılandırılmış mantık olarak yeniden çerçeveleyebilir misiniz? - En büyük hata, modelleri aşırı mühendislik yapmaya çalışmak. Varsayılan olarak onları daha fazla maruz bırakmak olur. Bağlam mühendisliği gibi teknikler bile, bağlam pencereleri genişledikçe ve model ilerlemesi devam ettikçe muhtemelen sınırlı bir raf ömrü olacaktır. - Şirketinizi nasıl organize ettiğiniz önemli. Uçtan başla: yapay zekanın bireysel verimliliği biraz artırması yerine, modeli tüm bir iş biriminin başına getirin ve bireylerin istisnalarla ilgilenmesini ve modellerin yapamadığı işleri yapmasını sağlayın (örneğin müşteriyi bir biftek yemeğine götürmek). Göze batmayan ve düşük görünürlüklü bir şeyle başlayın ve nasıl performans gösterdiğine bakın. - Ürün muhtemelen iki yüzeye ayrılacak: insan etkileşimini ve iş akışlarını destekleyen geleneksel bir arayüz + kendini değiştiren ve belirsiz çapraz fonksiyonlu görevleri yöneten terminal benzeri bir yüzey (evet... kurumsal için openclaw). - Müşteriniz bu modeller hakkında sizden bile daha az şey biliyor. Onları geleceklerinin en iddialı versiyonuna yönlendirmeye başlamalısın. Çalışan tabanını gerçekten değerli gören bir sektördeyseniz, yapay zekanın daha fazla işe alım yapmalarını ve çalışanların NPS'sini artırmalarını sağladığını bir tablo çizin — daha az işe alım ve kârları artırmak değil. Onlara yeterince hırslı olmalarına yardımcı olmak, teknolojiyi bu hedeflerle uyumlu hale getirmek kadar zor olacak.