Wychodzi TYLKO tłumaczenie. Zachowaj cały format Markdown taki sam jak oryginał.
Nie dodawaj żadnych komentarzy, wyjaśnień ani metatekstu:
W branży technologicznej panuje chaos. Przypomina to dziką pułapkę przetwarzania w chmurze – myśli o niekontrolowanych kosztach, panikę na wczesnych etapach rozwoju. Ale to również wydaje się bezprecedensowe. Rekordowe zarobki idą w parze z masowymi zwolnieniami. To dziwna dychotomia.
Aaron Levy, założyciel Box, nazwał to tak, jak to jest: Psychoza AI. Nie próbuje być bachorem. Na Platformie X opisał to 2,7 milionom osób. Prezesi nie mają kontaktu z rzeczywistością. Po prostu grają na instrumencie. Tworzą prototypy. Generuj umowy. Następnie dochodzą do wniosku, że agenci wykonają całą prawdziwą pracę.
Nigdy nie boją się trudnych zadań. Nie widzą błędów w kodzie. Nie znajdują wezwań do złudzeń bibliotek. Nie szkolą modeli w zakresie określonych cech kontraktu. Z pewnością nie spędzają dni na poszukiwaniu ukrytych terminów prawnych. Levy twierdzi, że kadra kierownicza jest zbyt daleko od końcowego etapu. Nie mają wystarczającej świadomości, aby zrozumieć ograniczenia automatyzacji.
Ale brak zrozumienia nie powstrzymuje zamówień.
Levy nie jest przeciwnikiem sztucznej inteligencji. On w to wierzy. „Bezgłowe oprogramowanie” nazywa przyszłością. Aktywnie wspiera startupy pracujące z AI. Jego rada dla kolegów jest prosta: używaj sztucznej inteligencji. Używaj go „w dużych ilościach”. Rozwal swoje założenia. Oceń korzyści. Oceń także rzeczywistą pracę, która jest jeszcze potrzebna.
Czy dyrektorzy generalni słuchają? Dane mówią co innego.
Tylko za pięć miesięcy 2026 r. Spójrz na dane z Layoffs.fyi: 115 438 osób odeszło z pracy. Porównajmy to z rokiem 2023 (kiedy zwolniono 124 036 osób). Firmy technologiczne szybko zwalniają pracowników. I dlaczego? Prawie wszyscy wskazują na AI.
Wielu krytyków nazywa to „sztuczną inteligencją marnotrawstwem”. Wygodna nazwa. Łączą wcześniejsze zwolnienia z przyszłymi wynikami. Tak naprawdę głównymi czynnikami są wyniki finansowe, a nie geniusz algorytmiczny.
Przykładem tego rozłączenia jest Zeb Evans z ClickUp. Zwolnił 22% swoich pracowników. Dlaczego? Aby skorzystać z 3000 wewnętrznych agentów AI. Jego zdaniem nie wynika to z cięć kosztów. Chodzi o stworzenie „organizacji 100x”. Ludzie sprawdzają wydajność pracy agentów i tyle. Wierzy w tę utopię.
Badania się z tym nie zgadzają. Bardzo wyraźnie.
Metaanaliza przeprowadzona w październiku na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley nie wykazała nieistotnego związku między wykorzystaniem sztucznej inteligencji a zwiększoną produktywnością. Tylko.
Badanie NBER z marca było bardziej wyciszone, ale odnotowało paradoks wydajności : postrzegana poprawa wydaje się większa niż rzeczywista. Naukowcy z MIT przetestowali tysiące agentów. Wynik? Nie osiągnęły jeszcze ludzkich standardów jakości. Przy obecnym tempie doskonalenia LLM narzędzia te będą w stanie do roku 2029 wykonać większość zadań związanych z przetwarzaniem tekstu ze skutecznością na poziomie 80–95%. A to wystarczy w minimalnym zakresie. Podstawowe umiejętności. Być może za trzy lata. Przewyższyć człowieka? To jeszcze dalej.
Jest też wąska ścieżka. Harvard Business Review zauważył, że jeśli wszyscy będą produkować więcej dzięki sztucznej inteligencji, wąskie gardło będzie się powiększać. Prezesi muszą wszystko zatwierdzać. Co się wtedy stanie? Oznaki tego zaobserwowaliśmy w 2024 r. Kiedy każdy może działać natychmiast, sytuacja staje się niejasna. Szybko.
Czy dyrektorzy generalni są przygotowani na wąską ścieżkę pod ich stopami? Jeśli odpowiedź brzmi nie, psychoza nie doprowadzi do niczego dobrego. Chaos jest jedynym gwarantowanym rezultatem.
„Paradoks wydajności… gdy postrzegana poprawa wydajności jest większa niż rzeczywista.”
