De la última publicación de Karpathy: "Las aplicaciones de LLM organizarán, ajustarán y animarán equipos de ellos en profesionales desplegados en verticales específicas al proporcionar datos privados, sensores, actuadores y bucles de retroalimentación." Esto es exactamente correcto. En un mundo de agentes de IA, hay una capa mucho más gruesa sobre el LLM de lo que se percibió inicialmente. La crítica del envoltorio delgado funcionó en un mundo donde las personas estaban reempaquetando tokens con una interfaz o un aviso del sistema ligeramente personalizados, que era prácticamente todo lo que era posible hace 2 años. Pero los agentes de IA combinarán herramientas, datos propietarios, avisos del sistema altamente específicos de dominio, interfaces especializadas para las partes de los flujos de trabajo que involucran a humanos, ingeniería de contexto avanzada para lidiar con los límites de la ventana de contexto, y más. La gran mayoría de estos funcionará mejor cuando se adapten a un vertical específico, función laboral o tipo de tarea. Además, para lograr una adopción real en la empresa, generalmente se necesita un alto grado de integración de sistemas y gestión del cambio para impulsar los cambios en los flujos de trabajo y la adopción. Por eso, las empresas (o al menos los productos) centrados en oportunidades específicas a menudo serán necesarios para realmente impulsar estos flujos de trabajo. Hay toneladas de oportunidades aquí en el año que viene.