La IA desenmascaró nuestro trabajo como andamio

La IA desenmascaró nuestro trabajo como andamio


La IA desenmascaró nuestro trabajo como andamio

Creo que la IA está revelando que un gran porcentaje del trabajo del conocimiento se basa en un andamiaje. Quizás entre el 75 y el 99%.

  1. En mi propio campo de la ciberseguridad, el 99% de las pruebas de seguridad (también conocidas como “piratería”) No se trata de pensar en nuevas vulnerabilidades, sino de crear contexto en los objetivos, crear y mantener herramientas y crear y mantener flujos de trabajo que le permitan producir pruebas consistentes y de calidad a escala. Toneladas de mantenimiento y soporte para construir estas cosas. Y es un filtro enorme sobre quién puede y quién no puede hacer el trabajo.
  2. Otra tarea en la que he dedicado mi carrera, los desarrolladores dedican una gran cantidad (¿la mayor parte?) de nuestro tiempo en las cosas alrededor codificar, no codificar en sí mismo. Tenemos que construir infraestructura, tenemos que mantener herramientas, bibliotecas, tenemos que unir autenticación, tenemos que construir y administrar bases de datos, etc. Y todo es muy frágil y cambia constantemente.
  3. Uno pensaría que la consultoría de alto nivel implicaría mucha reflexión, ¿verdad? Mucha señal frente a andamios. Que no es. Al igual que la piratería y la programación, se trata principalmente del mantenimiento de plantillas, mejores prácticas y su propia base de conocimientos de trabajos anteriores. McKinsey no empieza desde cero cuando hace compromisos. Hacen entrevistas, escuchan los mismos viejos problemas que difieren ligeramente de las otras 29,346 veces que resolvieron este problema, aplican sus plantillas e insertan el 2-12% (que forma un número) de salsa que era exclusiva de la situación.

En otras palabras, son cosas que se pueden capturar, explicar y escribir. Incluyendo el conocimiento experto, en realidad, porque incluso eso son solo hechos/conocimiento más lecciones aprendidas con el tiempo.

Bueno, ¿adivinen qué IA? absolutamente aplasta?

Eso. Exacto. Cosa.

Lo que Agent Skills nos ha demostrado es que se puede empaquetar una gran cantidad de este material en antecedentes, contexto, metodologías, herramientas y bases de conocimiento. Y puedes darle una tarea a una IA usando esta habilidad y la ejecutará tan bien o mejor que la mayoría de las personas que hacen ese trabajo profesionalmente.

Esta es la verdad detrás de los mercados que se ven tan afectados por la liberación de ciertas habilidades por parte de Anthropic, como los flujos de trabajo legales.

El trabajo no fue duro. Lo difícil fue mantener todo este andamio. Los flujos de trabajo. Las bases del conocimiento. Y los formatos de salida que hacen que todo parezca profesional.

Esta es la parte que se ha vuelto trivial debido a la IA.

Esto no significa que todos los humanos estén jodidos. O que no se estaba haciendo ningún trabajo real. Fue. Y parte de ese trabajo fue realmente difícil, incluso para las IA actuales.

Pero era un porcentaje minúsculo, realizado por un porcentaje minúsculo de las mejores personas, un porcentaje minúsculo del tiempo. El resto fueron andamios, y todo eso se está convirtiendo en un producto mercantilizado, pipí en la piscina.

Lo más loco es que apenas comienza.



Source link

Postagens Similares

  • JS Bulmaca

    JS Bulmaca ipucunun = değerlendirme(cevap) olduğu bir bulmaca JS Crossword’a hoş geldiniz! Her ipucu, cevabının bir JS değerlendirmesidir – örneğin, 7 ile çözülebilir 3+4 Ve (object Object) ile çözülebilir ()+{}. Bu bulmaca daha az bilinen ve lanetli bazı JS özelliklerini kullanıyor, bu yüzden onu zaten JavaScript’e biraz aşina olan kişilere tavsiye ederim. Aşağıdaki karakterleri kullanmanıza…

  • ہمارے مرنے کے بعد کیا ہوتا ہے؟

    📅 11 نومبر 2025 | ⏱ ~ 2 منٹ پڑھیں میری ماں نے حال ہی میں مجھ سے پوچھا کہ ہمارے خیال میں ہمارے مرنے کے بعد کیا ہوتا ہے۔ مذہبی نہ ہونے کی وجہ سے ، مجھے لگتا ہے کہ میرے ردعمل نے اسے حیرت میں ڈال دیا۔ میری بہن کی موت میرے ماں…

  • 突然伟大的开源人工智能会导致美国经济崩溃吗?

    不知道为什么我没有更多地考虑这一点,但美国现在似乎因廉价、高质量、开源人工智能与廉价推理相结合而面临巨大的经济脆弱性(参见 Cerberus 等人)。 这是场景: 美国实验室让人们和公司着迷于顶级推理 ✅ 整个美国经济重新定位以5家公司为中心 他们的估值不断增长,同时从其他一切中窃取氧气 ✅ 开源模型开始变得非常好,并且被大量使用,但仍然落后于前沿模型 5-10% ✅ 然后突然间,到了 2026 年、2027 年或 2028 年……情况不再更糟了。它们现在同样好或者更好,价格同样便宜或者更便宜。 □ 对于建筑商、公司和人工智能来说,这仍然是令人惊奇的。它仍然是人工智能在做人工智能颠覆性的事情。 但对于美国经济来说,情况似乎可能非常糟糕。特别是对于模型提供商来说,因为像 NVIDIA 和 Cerberus 这样的公司仍然可以成为任何运行的芯片。 这让我想知道实验室最近对咨询和服务提供商的收购是否不那么重要, 让我们与我们的客户竞争,因为我们是混蛋…… 以及更多的, 嗯,如果这个市场因开源和精品推理芯片而崩溃,我们需要作为模型提供商以外的其他东西来吸引人们的关注…… 基本上,我将开源人工智能和专用推理提供商作为好奇心和兴趣点进行追踪。 但现在看来,除非我错过了一些重大的事情,否则它们与我们的巅峰模型持平或超越可能不仅对 5 家美国公司,而且对整个美国经济来说都是灾难性的。 现在我想起来,也许这也解释了为什么中国如此努力地将美国模式升华为开源,并不断推出高质量、廉价的替代品供世界使用。详细描述了技术、重量和数据。 也许这是因为他们希望世界尽快赶上(并超过)美国实验室。 这使得他们的开源游戏看起来不像是通向通用人工智能的一条不同道路,而更像是针对美国经济的直接战略人工智能游戏。 Source link

  • মনোযোগের মাধ্যমে আপনার জীবনকাল প্রসারিত করা

    আমি কখনও শিখেছি সবচেয়ে আশ্চর্যজনক জিনিস এক যে অভিনবত্ব এবং মনোযোগ আপনার জীবনকাল প্রসারিত. অথবা, আরো সঠিকভাবে, মনোযোগ এবং অভিনবত্ব ধীর সময়. এবং বিপরীতটিও সত্য: প্যাটার্ন এবং বিভ্রান্তি এটিকে ত্বরান্বিত করে। আমি এই ধাঁধার উত্তরের জন্য অনেক দিন ধরে অনুসন্ধান করেছি। এই মডেলটি ব্যাখ্যা করে যে আমরা যখন শিশু ছিলাম তখন কেন সময় এত ধীর…

  • Riwaya na Uzushi

    Novemba 2019 Ukigundua jambo jipya, kuna uwezekano mkubwa kwamba utashutumiwa kwa aina fulani ya uzushi. Ili kugundua mambo mapya, unapaswa kufanyia kazi mawazo ambayo ni mazuri lakini yasiyo dhahiri; ikiwa wazo ni zuri, labda watu wengine tayari wanalifanyia kazi. Njia moja ya kawaida ya wazo zuri kutokuwa dhahiri ni kwa kufichwa kwenye kivuli cha dhana…

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *