Hetgene dat vaak over het hoofd wordt gezien bij het nadenken over de productiviteitswinsten die we zullen behalen met AI-agenten, zijn al die dingen die we nu kunnen doen die we voorheen niet deden. De grootste voordelen van AI-agenten zijn niet alleen dat je automatiseert wat je al doet. Agenten stellen je in staat om werk aan te pakken en nieuwe praktijken toe te voegen die je anders nooit zou hebben gedaan. In codering kan dat meer testen betekenen, betere beveiligingsreviews, verbeterde architecturen, meer functies, enzovoort. Maar je kunt dit extrapoleren naar alle gebieden, of het nu juridisch, financieel of in de gezondheidszorg is. De oneindige overvloed die je krijgt in kenniswerk betekent dat zoveel werkgebieden nu betaalbaar worden. Als we over 5 jaar terugkijken op hoe we werken, zou ik gokken dat 90% van de tokens die door agenten worden gegenereerd, betrekking zal hebben op dingen die we voorheen niet deden.

AI-agenten zijn een krachtvermenigvuldiger voor de dingen waar we al goed in zijn en de dingen die we meer willen doen. AI zal natuurlijk iedereen in staat stellen om aan de slag te gaan in een nieuw vakgebied dat hen interesseert, en hen laten uitbreiden naar aangrenzende gebieden die voorheen niet mogelijk waren. De frontend-ontwikkelaar kan zijn eigen diensten bouwen, de backend-engineer kan verder omhoog in de stack gaan, enzovoort. Maar, consistent, de grootste rendementen van agenten zullen komen van degenen die al enige bestaande expertise hebben in dat specifieke vakgebied. In het bijzonder, voor langlopende agenten die veel werk op de achtergrond kunnen doen, zullen ze terugkomen met een eindproduct dat moet worden beoordeeld en geïntegreerd in een groot systeem. De experts zullen het voordeel hebben te weten wat werkte, wat niet werkte, wat te repareren, hoe de agent te stimuleren om te verbeteren wat gerepareerd moet worden, enzovoort. In de loop van de tijd zal dit verbeteren en gemakkelijker te benutten zijn door de novice gebruiker, maar de experts zullen opnieuw in staat zijn om nog nieuwere mogelijkheden verder te benutten. Het is niet duidelijk dat dit binnenkort of op middellange termijn verdwijnt, dus verlies je vaardigheden niet.

Elke bedrijfsproces vandaag de dag is inherent gecreëerd rond de beperkingen van schaarse middelen. AI-agenten maken een einde aan schaarste als een bottleneck. Vinod Khosla heeft een geweldige manier om dit te kaderen - dat we onze workflows hebben gebouwd rond het idee dat we de tijd van ons duurste talent moesten rationeren. Elk proces, en zelfs elk stuk software, is ontworpen om te optimaliseren rond deze beperking van tijd en energie. Stel je nu voor dat talent 24/7 beschikbaar is, op aanvraag, en parallel op schaal kan worden ingezet. Als je een bedrijfsproces creëert, bedenk dan hoe je het zou herontwerpen voor een wereld waarin je deze traditionele bottlenecks niet meer hebt. En als gevolg daarvan zou het er waarschijnlijk helemaal anders uitzien.