L'idea che automatizzeremo il lavoro costruendo versioni artificiali di noi stessi per fare esattamente le cose che stavamo facendo in precedenza, piuttosto che riprogettare i nostri vecchi flussi di lavoro per sfruttare al meglio la tecnologia di automazione esistente, ha un sapore distintivo di "cavallo meccanico".

"L'AI non sta sostituendo i radiologi" buon articolo Aspettativa: il rapido progresso nell'AI per il riconoscimento delle immagini eliminerà i posti di lavoro in radiologia (ad esempio, come previsto famosamente da Geoff Hinton quasi un decennio fa). Realtà: la radiologia sta andando alla grande e sta crescendo. Ci sono molte previsioni, a mio avviso naive, là fuori sull'imminente impatto dell'AI sul mercato del lavoro. Ad esempio, circa un anno fa, qualcuno che dovrebbe saperne di più mi ha chiesto se penso che ci saranno ancora ingegneri del software oggi. (Spoiler: penso che ce la faremo). Questo sta accadendo in modo troppo ampio. Il post entra nei dettagli su perché non sia così semplice, usando l'esempio della radiologia: - i benchmark non sono affatto abbastanza ampi per riflettere scenari reali e concreti. - il lavoro è molto più sfaccettato rispetto al semplice riconoscimento delle immagini. - realtà di implementazione: regolamentazione, assicurazione e responsabilità, diffusione e inerzia istituzionale. - paradosso di Jevons: se i radiologi vengono accelerati tramite l'AI come strumento, si presenta una domanda molto maggiore. Posso dire che la radiologia non era, a mio avviso, uno dei migliori esempi da prendere in considerazione nel 2016 - è troppo sfaccettata, troppo rischiosa, troppo regolamentata. Quando si cercano lavori che cambieranno molto a causa dell'AI su scale temporali più brevi, guarderei in altre direzioni - lavori che sembrano ripetizioni di un compito meccanico, ogni compito essendo relativamente indipendente, chiuso (non richiedendo troppo contesto), breve (nel tempo), perdonabile (il costo dell'errore è basso) e, naturalmente, automatizzabile date le attuali (e digitali) capacità. Anche in questo caso, mi aspetterei di vedere l'AI adottata inizialmente come strumento, dove i lavori cambiano e si ristrutturano (ad esempio, più monitoraggio o supervisione piuttosto che esecuzione manuale, ecc.). Forse in futuro troveremo un insieme migliore e più ampio di esempi di come tutto questo si sta sviluppando nell'industria. Circa 6 mesi fa, mi è stato anche chiesto di votare se avremo meno o più ingegneri del software tra 5 anni. Esercizio lasciato al lettore. Post completo (l'intera newsletter The Works in Progress è piuttosto buona):

La programmazione agentica è un'abilità che cresce con la tua conoscenza tecnica. I migliori ingegneri che conosco sono di gran lunga migliori di me nell'utilizzo di Claude Code.