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Aaron Levie
CEO @box - Entfesseln Sie das Potenzial Ihrer Inhalte mit KI
Jeder Geschäftsprozess heute wurde von Natur aus um die Einschränkungen knapper Ressourcen herum geschaffen. AI-Agenten beseitigen die Knappheit als Engpass.
Vinod Khosla hat eine großartige Art, dies zu formulieren - dass wir unsere Arbeitsabläufe um die Idee herum aufgebaut haben, dass wir die Zeit unseres teuersten Talents rationieren mussten. Jeder Prozess und sogar jedes Softwarestück ist darauf ausgelegt, um diese Einschränkung von Zeit und Energie zu optimieren.
Stellen Sie sich nun vor, dass dieses Talent 24/7 verfügbar ist, auf Abruf, und parallel in großem Maßstab eingesetzt werden kann.
Wenn Sie einen Geschäftsprozess erstellen, überlegen Sie, wie Sie ihn für eine Welt neu gestalten würden, in der Sie diese traditionellen Engpässe nicht mehr haben. Und als Ergebnis würde es wahrscheinlich ganz anders aussehen.
Vor 14 Stunden
Die Idee, dass wir Arbeit automatisieren, indem wir künstliche Versionen von uns selbst schaffen, die genau die Dinge tun, die wir zuvor gemacht haben, anstatt unsere alten Arbeitsabläufe neu zu gestalten, um das Beste aus der bestehenden Automatisierungstechnologie herauszuholen, hat einen ausgeprägten "mechanischen Pferd"-Geschmack.
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Der Grund, warum KI nicht die Arbeitsplätze in der Weise vernichten wird, wie es einige vorhersagen, ist, dass wir konsequent den Fehler machen zu denken, dass, wenn wir etwas effizienter machen, wir entsprechend weniger Angebot benötigen.
Es stellt sich heraus, dass in einer signifikanten Anzahl von Bereichen höhere Produktivitätsniveaus tatsächlich mehr Nachfrage nach dieser Dienstleistung bedeuten. Das ist der ganze Punkt des Jevons-Paradoxons.
Wenn die Kosten für die Erledigung von Arbeit sinken, steigt die Nachfrage danach. Und normalerweise gibt es viel mehr aufgestaute Nachfrage, als wir realisieren.
Wenn KI die Produktion in diesen Bereichen steigert und somit die Kosten pro Einheit und Ausgabe senkt, wird die Nachfrage auf unerwartete Weise steigen. Das gilt für das Gesundheitswesen, Programmierung, Rechtsdienstleistungen, Marketing und viele andere Bereiche.
25. Sept., 22:29
"AI ersetzt keine Radiologen" guter Artikel
Erwartung: Schneller Fortschritt in der Bildverarbeitungs-AI wird Radiologie-Jobs vernichten (z.B. wie es Geoff Hinton vor fast einem Jahrzehnt berühmt vorhergesagt hat). Realität: Die Radiologie läuft großartig und wächst.
Es gibt viele, meiner Meinung nach naive Vorhersagen über die bevorstehenden Auswirkungen von AI auf den Arbeitsmarkt. Zum Beispiel wurde ich vor etwa einem Jahr von jemandem, der es besser wissen sollte, gefragt, ob ich denke, dass es heute noch Software-Ingenieure geben wird. (Spoiler: Ich denke, wir werden es schaffen). Das passiert zu breit gefächert.
Der Beitrag geht ins Detail, warum es nicht so einfach ist, und verwendet das Beispiel der Radiologie:
- Die Benchmarks sind bei weitem nicht breit genug, um tatsächliche, reale Szenarien widerzuspiegeln.
- Der Job ist viel facettenreicher als nur Bildverarbeitung.
- Die Realität der Implementierung: Regulierung, Versicherung und Haftung, Diffusion und institutionelle Trägheit.
- Jevons-Paradoxon: Wenn Radiologen durch AI als Werkzeug beschleunigt werden, zeigt sich eine viel höhere Nachfrage.
Ich möchte sagen, dass die Radiologie meiner Meinung nach 2016 nicht zu den besten Beispielen gehörte - sie ist zu vielschichtig, zu risikobehaftet, zu reguliert. Wenn ich nach Jobs suchen würde, die sich aufgrund von AI in kürzeren Zeiträumen stark verändern werden, würde ich woanders suchen - Jobs, die wie die Wiederholung einer einzigen Routineaufgabe aussehen, wobei jede Aufgabe relativ unabhängig, abgeschlossen (nicht zu viel Kontext erfordend), kurz (in der Zeit), nachsichtig (die Kosten eines Fehlers sind niedrig) und natürlich automatisierbar sind, gegeben der aktuellen (und digitalen) Fähigkeit. Selbst dann würde ich erwarten, dass AI zunächst als Werkzeug übernommen wird, wo sich Jobs ändern und umgestaltet werden (z.B. mehr Überwachung oder Aufsicht als manuelles Tun usw.). Vielleicht werden wir in Zukunft bessere und breitere Beispiele finden, wie sich das alles in der Branche entwickelt.
Vor etwa 6 Monaten wurde ich auch gefragt, ob wir in 5 Jahren weniger oder mehr Software-Ingenieure haben werden. Übung bleibt dem Leser überlassen.
Voller Beitrag (der gesamte "The Works in Progress Newsletter" ist ziemlich gut):
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Trotz allem, was man hört, verschwinden qualifizierte Jobs durch KI nicht.
KI-Agenten ermöglichen es einem qualifizierten Arbeiter, pro Einheit Input deutlich mehr Output zu erzielen. Der Wert, den man mit KI erzeugen kann, steht in direktem Zusammenhang mit der Fähigkeit, den richtigen Prompt zu generieren, der Fähigkeit, das Ergebnis zu überprüfen, zu wissen, welchen Teil man ändern und beheben muss, und zu wissen, wie man die Korrektur beschreibt.
Nirgendwo ist das derzeit wahrer als beim Programmieren. Die besten Ingenieure, die ich kenne und die am längsten programmieren, haben gerade jetzt mehr Spaß beim Programmieren als je zuvor.
Der Grund dafür ist, dass sie weiter und schneller gehen können als je zuvor. Und weil ein Großteil der lästigen, unangenehmen Arbeit jetzt vom Modell übernommen wird.
Programmieren ist der erste Bereich, in dem wir dies beobachten, aber wir können im Laufe der Zeit ähnliche Ergebnisse in jedem Bereich erwarten.
25. Sept., 07:08
Agentisches Codieren ist eine Fähigkeit, die mit deinem technischen Wissen wächst.
Die besten Ingenieure, die ich kenne, sind viel besser als ich im Umgang mit Claude Code.
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