Agenci AI nadają nową intensywność startupowemu maratonowi pracy.

Ponieważ agenci często wymagają wskazówek lub dodatkowego kontekstu w trakcie wykonywania zadań, Sharma, 27, czuje potrzebę bycia dla nich dostępnym przez całą dobę, co w rezultacie zmusza go do rezygnacji z regularnego rytmu snu. Jeszcze do niedawna nie mógł monitorować ich zdalnie za pomocą telefonu ani smartwatcha.

„Koszt zablokowania agentów na osiem godzin jest zdecydowanie zbyt wysoki” — mówi. „Mogą wykonywać swoją pracę o dowolnej porze, w środku nocy”.

Założyciele od dawna pracują w wyczerpującym wymiarze godzin w imię budowy kolejnej wielkiej rzeczy. Jednak rosnące możliwości agentów AI — oraz tempo, w jakim ewoluują modele, które je napędzają — nadają nowy sens pracy do granic wytrzymałości.

„Po prostu domagają się uwagi” — mówi. „Czy czegoś potrzebują? Czy mogę im w czymś pomóc?”

Pezaris, który mieszka w San Mateo w Kalifornii, zwykle pracuje od 7:30 do 2:00 w nocy. Szacuje, że Proxon, w którym pracuje sześciu ludzkich deweloperów, działa 30 razy szybciej, niż działałby bez agentów. Ale praca agentów rodzi pracę ludzi: szybsze wdrażanie klientów oznacza na przykład konieczność odpowiadania na większą liczbę próśb klientów.

Istnieje też efekt mnożnikowy FOMO związany z agentami. „Każda minuta, w której nie pracuję, to dla mnie utrata tygodnia pracy” — mówi Pezaris.

Fragmenty pochodzą z reportażu Katherine Bindley w The Wall Street Journal.

We wstępie towarzyszącym tym fragmentom na Marginal Revolution — blogu ekonomicznym prowadzonym wspólnie przez Tylera Cowena i Alexa Tabarroka — autor pisze: „Jak żartowałem w kilku moich wystąpieniach, musimy zacząć obstawiać, kiedy pojawi się dywidenda czasu wolnego od AI. Pojawi się, ale jeszcze nie teraz…” Ten bon mot nawiązuje do jednej z najstarszych debat ekonomii o technologii i pracy: w eseju z 1930 roku „Economic Possibilities for Our Grandchildren” John Maynard Keynes przewidywał, że kumulujące się wzrosty produktywności sprawią, iż przyszłe pokolenia będą pracować około 15 godzin tygodniowo. To, czy przyspieszenie napędzane przez agentów ostatecznie przełoży się na krótszy czas pracy, a nie dłuższy, pozostaje otwartym pytaniem kryjącym się za tym żartem.

Sformułowanie „O-ring” w tytule odwołuje się do teorii produkcji O-ring ekonomisty Michaela Kremera — idei, że proces produkcyjny jest tak silny, jak jego najsłabsze ogniwo. Kremer przedstawił ten model w pracy z 1993 roku, nadając mu nazwę od małej gumowej uszczelki, której awaria doprowadziła do katastrofy promu Space Shuttle Challenger w 1986 roku; w jego ujęciu wynik zależy multiplikatywnie od jakości każdego zadania w procesie, więc jedno słabe ogniwo ogranicza wartość wszystkich pozostałych. Zastosowane do startupu mocno opartego na agentach rozumowanie kieruje uwagę na ludzkie ogniwo: jeśli agenci pozostają bezczynni, gdy ich właściciel śpi, dostępność założyciela staje się uszczelką całej operacji. Kremer później współdzielił Nagrodę Nobla w dziedzinie nauk ekonomicznych za 2019 rok za swoje eksperymentalne badania nad łagodzeniem globalnego ubóstwa.