00:00:00Terkait dengan
00:00:02perusahaan yang menggunakan AI
00:00:04Kita mungkin berada di sini jika berbicara tentang hype AI saat ini
00:00:10Saya tidak yakin apakah kita sudah mencapai titik tertinggi, tapi kita jelas berada di titik yang sangat tinggi
00:00:17Sekarang jelas, saya bukan pengecualian. Saya membuat banyak konten tentang AI
00:00:23Saya memiliki kursus tentang AI, kursus tentang codec, cloud code, dan banyak lagi karena ini adalah hal yang
00:00:31Berguna, ini mengubah cara kita membangun perangkat lunak
00:00:35Tidak ada jalan lain
00:00:36Dan maksud saya, saya sudah menjelaskan dengan sangat sangat jelas bagaimana perasaan saya tentang
00:00:43AI untuk coding dan bahwa saya pribadi lebih menikmati
00:00:47Saya menikmati menulis kode sebelum ada AI, tapi ya mau bagaimana lagi
00:00:52Dan tentu saja tidak ada yang menghentikan saya untuk tetap menulis kode secara manual, tetapi jika Anda melakukan
00:00:58Pekerjaan pengembangan yang serius, jika Anda membangun perangkat lunak
00:01:01Ya, AI bisa membuat Anda lebih produktif dan tidak menggunakannya adalah pilihan yang sah
00:01:07Tetapi dalam banyak kasus mungkin bukan pilihan yang tepat jika Anda melakukannya secara profesional, setidaknya itu pendapat saya
00:01:15Namun hal itu tidak mengubah fakta bahwa kita
00:01:20Benar-benar berada di titik puncak mengenai hype
00:01:24mengenai AI di perusahaan dan
00:01:27Mungkin kita akan mencapai titik yang lebih tinggi lagi, tentu saja saat saya mengatakan AI di perusahaan. Saya sepenuhnya sadar bahwa
00:01:36Secara teknis tidak ada jumlah perusahaan yang tak terbatas
00:01:39Tetapi tentu saja ada banyak sekali perusahaan di seluruh dunia dan penggunaan AI tidak merata
00:01:46Dan tentu saja saya juga terutama berbicara tentang teknologi, tentang perusahaan yang berorientasi pada perangkat lunak di sini
00:01:52Tetapi ketika kita berbicara atau ketika kita melihat penggunaan AI di perusahaan
00:01:58ada beberapa
00:02:00tren menarik dan agak mengkhawatirkan yang harus kita bicarakan, harus kita perhatikan
00:02:08satu tren besar yang kita lihat selama beberapa minggu terakhir atau
00:02:13Kita dengar selama beberapa minggu terakhir adalah contohnya
00:02:16token maxing
00:02:19Token maxing tentu saja berarti bagi beberapa perusahaan, lebih banyak penggunaan AI itu lebih baik
00:02:25Begitu saja
00:02:28ada
00:02:30perusahaan yang dikabarkan memiliki atau pernah memiliki
00:02:33papan peringkat internal yang melacak berapa banyak
00:02:37token yang mereka
00:02:39pengembang perangkat lunak atau karyawan mereka secara umum habiskan untuk AI dan
00:02:45yah, itu sedikit seperti melacak baris kode yang Anda hasilkan sebagai
00:02:52Ukuran seberapa baik kinerja Anda. Tentu saja itu ukuran yang buruk
00:02:57Dan saya mungkin tidak perlu memberi tahu Anda bahwa cukup jelas bahwa hanya menghabiskan banyak token
00:03:03Bukan ukuran yang baik untuk mengukur seberapa produktif Anda, maksud saya
00:03:09Mudah untuk dimanipulasi, Anda bisa mengirimkan prompt yang tidak ada gunanya ke AI atau memintanya melakukan
00:03:15pekerjaan yang tidak berarti dan itu memungkinkan Anda untuk memaksimalkan token Anda, tetapi meskipun Anda tidak melakukannya
00:03:21Pengembang mana yang mungkin lebih baik? Pengembang yang memikirkan masalahnya?
00:03:29ke dalam masalah yang
00:03:32Menganalisis hasil yang diberikan atau disarankan AI dan menganalisis kodenya
00:03:38atau pengembang "vibe" yang hanya terus memberikan perintah dan
00:03:42Menghasilkan banyak token dan output untuk beberapa perusahaan. Sepertinya nomor dua. Bagi saya, jelas nomor satu. Saya
00:03:51Pikir hal ajaib tentang AI dan di mana Anda benar-benar bisa mendapatkan banyak manfaat darinya
00:03:58Saat ini adalah jika Anda menggabungkan keahlian Anda dengan keunggulan AI
00:04:05Yang tentu saja adalah Anda bisa bergerak cepat, Anda memiliki
00:04:10Mentor yang tak terbatas kesabarannya, di mana Anda bisa mengajukan pertanyaan, di mana Anda bisa menggabungkan dua otak, meskipun
00:04:16Anda benar-benar harus lebih memercayai otak Anda sendiri dalam kebanyakan situasi
00:04:20Ya, Anda bisa mendapatkan keuntungan dari AI, tetapi token maxing mungkin bukan caranya, tetapi ini adalah tren yang
00:04:28Kita lihat, apa yang kita dengar tentang beberapa perusahaan meskipun
00:04:31tentu saja sekarang setelah itu menjadi publik, beberapa perusahaan seperti meta misalnya sudah mengumumkan bahwa mereka
00:04:37Menghilangkan papan peringkat itu atau insentif kuat untuk memaksimalkan token
00:04:43Tetapi itu masih menjadi hal yang nyata bagi beberapa perusahaan di luar sana sepertinya, tren lain
00:04:48yang saya lihat semakin sering selama minggu terakhir adalah ada perusahaan seperti
00:04:55McKinsey
00:04:56yang benar-benar suka
00:04:59Mendorong narasi agen AI sebagai karyawan
00:05:04Jadi CEO McKinsey di sini mengatakan bahwa mereka akan memiliki 60.000 karyawan. Di mana
00:05:0925.000 di antaranya adalah agen AI dan hanya sekitar 40.000 adalah manusia
00:05:15Jadi agen AI sebagai tenaga kerja adalah sesuatu yang juga saya lihat di sana-sini dan ya
00:05:22Tentu saja, itu salah satu cara untuk melihatnya, saya kira
00:05:26tapi sekali lagi, saya
00:05:29Tidak tahu. Maksud saya untuk satu hal saat ini
00:05:32Kita berada pada titik waktu di mana sebagian besar agen AI
00:05:38cukup terspesialisasi mengenai apa yang bisa mereka lakukan. Sedangkan manusia cenderung lebih
00:05:44Serbaguna dalam hal apa yang bisa mereka lakukan dan apa yang bisa mereka pelajari
00:05:48Jadi saya tidak yakin apakah perbandingan itu benar-benar masuk akal. Maksud saya, siapa yang terpikir untuk
00:05:55menyebut skrip cadangan Anda sebagai
00:05:58Karyawan yang mungkin sudah Anda miliki pada tahun 2018, bukan? Jadi kita punya otomatisasi
00:06:03Kita punya alur kerja sebelum AI dan itu sangat masuk akal
00:06:08Jelas kita punya proses penerapan otomatis, proses cadangan, web scraper, proses analisis data
00:06:15Kita punya semua jenis otomatisasi dan kita sudah memilikinya selama 10, 20 tahun atau lebih
00:06:20tetapi sekarang agen AI lah yang kita sebut sebagai bagian dari tenaga kerja dan
00:06:26Jangan salah sangka. Anda bisa melakukan hal berguna dengan agen AI
00:06:31Saya pribadi tidak sepenuhnya setuju dengan hype open claw karena saya pribadi
00:06:36Masih belum bisa mendapatkan banyak
00:06:41Manfaat darinya. Saya belum menemukan kasus penggunaan yang benar-benar ajaib bagi saya terkait open claw
00:06:49Tetapi saya menggunakan cloud code dan codecs untuk coding, tetapi juga untuk lebih dari itu
00:06:55Saya menggunakan agen pie yang merupakan open source
00:07:00Agen AI independen yang misalnya bisa Anda gunakan dengan langganan chat GPT Anda
00:07:05Saya menggunakannya untuk melakukan segala macam hal di mesin saya atau di VPS saya untuk menganalisis file log
00:07:12Apakah itu seorang karyawan? Saya tidak begitu yakin
00:07:16Itu adalah alat yang berguna pastinya
00:07:19Dan saya bahkan tidak tahu bagaimana menghitungnya jika saya punya dua karyawan dan masing-masing dari mereka menggunakan agen ini
00:07:25Apakah itu berarti dua karyawan tambahan atau apakah agen itu tetap hanya satu karyawan yang digunakan oleh beberapa karyawan lain?
00:07:34Saya tidak tahu. Tapi ya, ini adalah sesuatu yang juga Anda lihat di sana-sini dan jelas ada banyak pemasaran yang terlibat di sini
00:07:41tentu saja Anda ingin menjadi perusahaan yang tahu cara melakukan AI dan yang berada di
00:07:48Garda terdepan dalam mendapatkan hasil maksimal dari AI dan tentu saja itu adalah narasi yang akan menguntungkan perusahaan konsultan seperti
00:07:55Kinsey, jadi saya mengerti dari mana mereka berasal. Tapi itu ya, itu tren yang aneh. Saya akan mengatakan itu
00:08:03pasti, tren lain
00:08:05Tren menarik yang saya lihat agak terkait dengan token maxing. Saya rasa itu
00:08:11Penggunaan yang diwajibkan sekarang. Namun, saya tidak bermaksud bahwa Anda diharuskan menggunakan AI sebanyak mungkin
00:08:19Tetapi Anda dipaksa untuk menggunakannya
00:08:23Seringkali atau dalam beberapa kasus juga model atau agen tertentu
00:08:29jadi itu adalah sesuatu yang berjalan seiring dengan penggunaan yang diwajibkan di beberapa perusahaan di luar sana setidaknya dan
00:08:37Ini adalah poin yang saya pahami sampai tingkat tertentu karena saya
00:08:41Paham bahwa sebagai perusahaan Anda ingin memastikan karyawan Anda
00:08:47Bereksperimen dengan teknologi baru ini dan mencoba mencari tahu di mana teknologi ini berguna karena saya
00:08:53Pikir ada jumlah orang yang cukup
00:08:55banyak yang
00:08:57Menggunakan chat GPT versi gratis beberapa bulan yang lalu atau sejenisnya
00:09:04Atau mereka menggunakannya di sana-sini dan tidak apa-apa, tapi itu tidak terlihat sangat mengesankan dan
00:09:10Terutama di kalangan orang normal yang tidak berada dalam gelembung teknologi ini, jumlah orang
00:09:17yang masuk dalam kelompok yang tidak secara rutin menggunakan model mutakhir kemungkinan besar
00:09:24Sangat-sangat tinggi, jadi saya mengerti mengapa perusahaan ingin memberikan insentif atau mendorong Anda untuk
00:09:30Secara aktif menggunakan AI untuk mencobanya, untuk mencoba menggunakannya dalam pekerjaan sehari-hari Anda dan
00:09:35Itu bekerja paling baik tentu saja jika Anda kemudian juga mendapatkan akses ke model yang lebih mumpuni
00:09:43Maksud saya, jika saya memaksa Anda untuk bekerja dengan model AI yang berusia dua tahun yang tidak memiliki tambahan
00:09:48Kemampuan karena tidak berjalan di dalam harness apa pun yang akan memberikannya kemampuan tersebut
00:09:53Itu akan cukup tidak berarti
00:09:55Tetapi saya memahami mengapa perusahaan ingin karyawan bermain-main dengan AI sekarang, tak perlu dikatakan lagi beberapa perusahaan
00:10:03Jelas mendorong terlalu jauh dan tidak ada gunanya
00:10:08Memaksa karyawan untuk melakukan segalanya dengan AI dan saya pikir Anda juga harus
00:10:13Mencoba untuk memercayai karyawan Anda ketika mereka memberi tahu Anda bahwa tugas tertentu tidak dapat dilakukan dengan AI atau setidaknya
00:10:20Tidak dapat dilakukan lebih baik dengan AI. Tapi tentu saja, saya mengerti
00:10:24Bahwa perusahaan juga bisa meragukan apakah karyawan benar-benar terlibat dengan AI dan mudah untuk menolak
00:10:32terhadap teknologi baru, jelas juga karena banyak orang takut dan bagaimana mungkin tidak, dengan Dario Amodei yang pada dasarnya
00:10:40Pergi ke acara bincang-bincang atau wawancara setiap minggu memberi tahu orang-orang bahwa sebagian besar
00:10:45Pekerja kerah putih akan kehilangan pekerjaan mereka. Saya mengerti banyak orang takut, jadi mudah untuk menolak AI
00:10:53Tetapi saya pernah mengatakannya sebelumnya di episode lain dan saya sangat memercayainya
00:10:57Satu-satunya cara untuk menghadapi teknologi baru ini
00:11:01Sama seperti semua teknologi baru di masa lalu, adalah dengan benar-benar
00:11:07Merangkulnya dan mencoba mendapatkan hasil maksimal darinya. Itu tidak berarti bahwa Anda harus memercayainya secara membabi buta
00:11:13Itu juga tidak berarti bahwa Anda harus menggunakannya untuk segalanya
00:11:16tetapi itu berarti Anda harus
00:11:19Secara serius mencoba menggunakannya untuk melihat di mana teknologi ini dapat membantu Anda, bahwa Anda ingin mendorongnya hingga batasnya dan terutama dengan AI
00:11:25Di mana segala sesuatu berubah begitu cepat sepanjang waktu
00:11:28Anda benar-benar juga ingin mengevaluasi kembali
00:11:32Secara teratur setiap beberapa bulan atau lebih karena berbagai hal berubah, model berubah, tetapi yang lebih penting
00:11:38dan saya juga mengatakannya di episode lain, tetapi yang lebih penting, harness, alat di sekitar model ini juga berevolusi
00:11:46agen, harness agentik tempat model ini berjalan, bisa dikatakan, itu juga berevolusi dan oleh karena itu
00:11:54Kemungkinan atau mungkin Anda dapat melakukan sesuatu hari ini dengan AI yang tidak dapat Anda lakukan beberapa bulan yang lalu
00:12:00jadi saya mengerti ini, tetapi tentu saja jelas bahwa beberapa perusahaan mengambil langkah ini terlalu jauh dan
00:12:06Memaksa karyawan untuk melakukan sesuatu dengan AI yang tidak berhasil dengan AI atau di mana Anda lebih efisien tanpa AI
00:12:14tentu saja semacam
00:12:16Melampaui target untuk
00:12:18Memberikan insentif kepada tenaga kerja untuk menggunakan AI, tapi ya, di sinilah kita berada
00:12:24Itu adalah keadaan aneh di mana kita berada saat ini. Dan saya belum benar-benar menjadi bagian dari revolusi
00:12:30Teknologi sebelumnya yang kita lalui di masa lalu
00:12:33Maksud saya tentu internet, adopsi arus utama internet terjadi saat saya masih hidup
00:12:40Tetapi saya masih anak-anak saat itu ketika internet menjadi sesuatu yang nyata. Jadi saya bukan bagian dari tenaga kerja
00:12:48Sangat mungkin cukup normal bagi segala sesuatunya menjadi kasar dan aneh setiap kali transisi atau
00:12:55Evolusi semacam itu terjadi, tentu saja dengan AI
00:12:58itu mungkin sangat kasar karena semuanya berjalan begitu cepat dan
00:13:03Karena berjalannya begitu cepat dan cara kerjanya dan apa yang orang-orang seperti Dario katakan kepada Anda sepanjang waktu
00:13:10Itu juga sangat menakutkan. Jadi ya
00:13:14Semua hal ini digabungkan. Sangat masuk akal jika segalanya menjadi sangat sangat aneh
00:13:20Dan sekali lagi, seperti yang saya sebutkan sebelumnya
00:13:22bagi saya
00:13:24Jelas - saya memiliki lebih banyak kegembiraan di bagian coding sebelum AI menjadi sesuatu. Tapi di sinilah kita
00:13:31Dan ya, pastinya saat ini banyak perusahaan berada di sini dan kita akan melihat apakah kita terus seperti ini atau apakah Anda menemukan yang lebih
00:13:40Jalan ke depan yang bermakna dan masuk akal di mana kita benar-benar dapat mencoba mendapatkan hasil maksimal dari AI daripada hanya menggunakan
00:13:47AI sebanyak-banyaknya
00:13:49tanpa bagian penggunaannya