Wenn die Blase ausbricht, werden es die unzerstörbaren Code-Programmierer sein, die lernen werden, diese Werkzeuge und neue Sprachen zu verwenden, aber auch die Disziplin haben, die erforderlich ist, um all diese Operationen im Maßstab zu implementieren. Die Adoptionszahlen sind beeindruckend. Während einige Experten, wie der Nobelpreisträger Joel Mokyr, sagen, dass es einen sehr positiven Einfluss auf das Wirtschaftswachstum hat, indem es den Menschen hilft, fortgeschrittene Themen zu lernen, sagen andere, wie Sam Altman, dass es sich um eine Blase handelt. 78% of global companies Generative AI hat die Lücke zwischen Menschen geschlossen, die die grundlegenden Prinzipien nicht kennen, die erforderlich sind, um es zu verstehen, und gleichzeitig eine Popkultur der AI-Nutzung erzeugt. Die Wiederherstellung alter Fotos und die Erstellung kurzer Videos macht die KI für das Mainstream-Publikum benutzerfreundlich. Dennoch ähnelt dieser Moment dem nordamerikanischen Goldrush. Viele dachten, Gold könnte mit einem Löffel extrahiert werden und verstand nicht wirklich das Leid, die Systeme oder die erforderliche Expertise. Man darf sich nicht irren, wenn man denkt, dass man, indem man einem Chat einen Anruf gibt, bereits weiß, wie man KI nutzt.Dies hat eine mittelmäßige Kultur der Wissensgenerierung geschaffen, die für die Gesellschaft schädlich ist, weil sie Kreativität und den Instinkt zum Fortschreiten des Wissens erstickt.Unternehmen, die KI implementieren, müssen die KI-Logik kontinuierlich überprüfen und in Frage stellen, und um dies zu tun, müssen sie die Grundlagen der Softwareentwicklung und der disziplinierten Governance verstehen. Wenn die Fundamente zerbrechlich sind, scheitert das Skalieren Obwohl die Zulassungsraten hoch sind, stehen viele Unternehmen nun vor der Tatsache, dass KI weit mehr als einfache Anweisungen erfordert. Es erfordert solide Grundlagen; Struktur, Disziplin und Prinzipien, die so alt sind wie Software-Engineering selbst.Organisationen müssen klare Architekturen entwerfen, verstehen, wie und wo jede Fähigkeit eingesetzt werden sollte, und bewusste Entscheidungen treffen, wann KI Wert hinzufügt und wann es nicht ist. Neben diesem ist auch eine Popkultur unter Programmierern aufgetaucht. Das Aufbauen von zwei oder drei beeindruckenden Agenten kann Meisterwerden umgehen, selbst wenn Systeme etwas mehr sind als blinkende Lichter und Sirenen, die die Managementklasse faszinieren. Das Problem ist, diese auf eine, zwei oder fünf Millionen Kunden zu skalieren. Wenn sie skalieren, multiplizieren sich Kantenfälle und die Schlussfolgerungskosten vergrößern. Agenten, die sich auf brüchige Datenquellen und manuelle Anrufe oder halbstrukturierte Eingänge verlassen. Ein Januar 600 US-amerikanische IT- und Geschäftsführer befragt und festgestellt, dass überwältigend 97% stimmten zu, dass robuste Cloud-Infrastrukturen für die Skalierung von KI unerlässlich sind, und zwei Drittel sagten, dass ihre KI-Umgebungen zu komplex sind, um sie zu verwalten. study Wir haben mehrere Perspektiven, die mit gebrochenem Vertrauen zu uns kommen, weil, wie Spider-Man sagte, mit großer Macht große Verantwortung kommt, und sie erkennen das. Disziplinierte Codierer gewinnen das Rennen Diese Forscher und Ingenieure sahen, wie ihre Algorithmen über unzählige Machine Learning Pipelines eingesetzt wurden. Meilensteine wie der 2012 AlexNet Durchbruch von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton zeigten die praktischen Fähigkeiten des Deep Learning, und heute wurden diese Algorithmen in Kernsysteme wie ERP, Analytik und Automation Workflows absorbiert. Wenn die Blase ausbricht, werden nur die Ingenieure, die sich an neue Werkzeuge und Sprachen anpassen, aber immer noch das Wissen und die Disziplin haben, um Systeme in großem Maßstab zu implementieren, stehen bleiben. Viele werden enttäuscht sein und die KI für ein Panacea verwechseln. Benutzer verhalten sich nicht wie Trainingsdaten, so dass die KI nicht vollständig die chaotische, widersprüchliche, sozio-technische Realität simulieren kann, mit der sie konfrontiert wird. die KI kann lokal optimiert werden, aber die Strenge erfordert die Vorhersage systemischer Ausfallmodi, die nur durch lebendige Betriebserfahrung im Laufe der Zeit erscheinen. Was sowohl die Endbenutzer-Pop-Kultur als auch die frühe Karriere-Experimentationskultur erst anfangen zu begreifen, ist, dass diese Verschiebung nicht kosmetisch ist. Es geht nicht um Schnittstellen, Anrufe oder virale Demonstrationen. Es ist eine kognitive Rekonfiguration der Art und Weise, wie Wissen produziert, verteilt und gehandelt wird. Wie bei früheren industriellen Revolutionen werden die Gewinne nicht denen zugute kommen, die sich am schnellsten bewegen, sondern denen, die Systeme aufbauen, die den Wandel absorbieren und aufrechterhalten können. Fourth Industrial Revolution Es ist an der Zeit, dass Geschäftsführer aufhören und nachdenken Ein PwC-Bericht aus dem Januar hat gezeigt, dass Sie sahen sowohl Kosten- als auch Einnahmenvorteile von KI, wobei die meisten Organisationen darum kämpfen, über Piloten hinaus zu gehen und Geschäftswert zu erfassen. Viele, 42%, fragen sich, ob sie sich schnell genug verändern, um mit dem technologischen Wandel Schritt zu halten. one in eight CEOs Die Geschwindigkeit, mit der Werkzeuge, Modelle und Methoden gerade jetzt auftauchen, ist beeindruckend. Wir befinden uns in einem Moment voller Turbulenzen. Was für uns bleibt, ist Ruhe: zu erkennen, dass wir ein raues Meer überqueren und dass, wenn wir es mit Sorgfalt und Disziplin navigieren, es schließlich ruhig wird. Organisationen, die in verantwortungsvolle KI-Praktiken wie Governance-Strukturen, Überwachung und strategische Integration investieren, haben bereits begonnen, die Vorteile von Gründlichkeit über Geschwindigkeit zu realisieren. 55 % berichteten über eine verbesserte Kundenerfahrung und Innovation und mehr als die Hälfte berichtete über Verbesserungen in den Bereichen Cybersicherheit und Datenschutz. 58% said responsible AI improved Heute dreht sich ein Großteil des Gesprächs um Ethik und Regulierung – und das ist richtig.Pop-Kultur hat uns dazu gedrängt, die unmittelbaren Ergebnisse der Massen- und Mittelkulturnutzung von KI zu konfrontieren.Wie in alten Zivilisationen ist eine neue Klasse von Götzen aus dem Rücken von selbst erzeugten Spektakeln in sozialen Netzwerken entstanden, wie ein Präsident, der die Trommeln spielt oder Weihnachtslieder singt.Das verschlechtert das Bild dessen, was diese industrielle Revolution wirklich bringt, was eine tiefgreifende Veränderung in den Gesellschaften ist, weil die Art und Weise, wie Wissen zugegriffen und regiert wird, völlig anders sein wird. Was bleibt, ist, diesen mittleren Kulturstrom in Richtung seines höheren Potenzials zu leiten, indem er seine Energie von der Neuheit weg und in Richtung Systeme leitet, die Fähigkeiten, Produktivität und Verständnis im Maßstab erweitern.

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Wo nur KI fehlschlägt, disziplinierte AI-Coders nicht

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