Estamos comenzando a obtener una señal más clara de cuán vasta será el área de superficie de la ingeniería de contexto. Para construir agentes de IA, en teoría, debería ser tan simple como tener un modelo superpoderoso, darle un conjunto de herramientas, tener un buen sistema de indicaciones y darle acceso a datos. Tal vez en algún momento realmente será tan simple. Pero en la práctica, para hacer agentes que funcionen hoy, estás lidiando con un delicado equilibrio de qué darle al agente global frente a un subagente. Qué cosas hacer que sean agentes frente a solo una llamada a una herramienta determinista. Cómo manejar las limitaciones inherentes de la ventana de contexto. Tenías que averiguar cómo recuperar los datos correctos para la tarea del usuario y cuánto poder de cómputo dedicar al problema. Cómo decidir qué hacer rápido y sufrir posibles caídas de calidad, frente a lento pero tal vez molesto. Y un sinfín de otras preguntas. Hasta ahora no hay una respuesta correcta para nada de esto, y hay compensaciones significativas para cualquier enfoque que tomes. Y lo más importante, acertar en esto requiere una comprensión profunda del dominio para el que estás resolviendo el problema. Manejar este problema en la codificación de IA es diferente de la ley, que es diferente de la atención médica. Por eso hay tantas oportunidades para los juegos de agentes de IA en este momento.

Hay muchas habilidades o tareas en la economía que experimentarán una demanda mucho mayor una vez que la complejidad o el costo disminuyan. El software es un ejemplo perfecto, donde estamos subutilizando drásticamente el código en el mundo porque siempre ha sido demasiado caro o difícil de generar. Ahora vamos a saltar directamente a la codificación para mucho más de lo que jamás hubiéramos hecho antes porque es mucho más fácil: diseñar software, probarlo, generar aplicaciones internas, usarlo para prototipar, probar múltiples enfoques para el mismo problema, y así sucesivamente. Aquí hay un ejemplo simple de cómo se ve. Debido a que los agentes de IA manejan la mayor parte del trabajo, ahora tenemos ingenieros de ventas en Box construyendo prototipos personalizados completos para los clientes con el entorno simulado del cliente integrado en Box. Esta es una tarea que anteriormente habría sido demasiado consumidora de tiempo para hacer para los clientes, así que en su lugar, simplemente hacían una demostración o presentación genérica. Pero ahora, con los agentes de IA, este tipo particular de tarea es finalmente positiva en ROI (y se siente mucho más alcanzable). Vamos a ver esto una y otra vez en el software, pero también en casi todos los campos del trabajo del conocimiento a medida que cada categoría de habilidad rara se vuelve más accesible. Irónicamente, esto creará muchos más empleos de lo que la gente se da cuenta debido a la nueva demanda de personas para hacer este tipo de trabajo.

Esto es simplemente una locura tenerlo en un avión. Por favor, hagan que sea una ley que todos los vuelos comerciales deben tener Starlink. Felicitaciones @elonmusk