Ondanks wat je hoort, verdwijnen vaardige banen absoluut niet door AI. AI-agenten stellen een vaardige werknemer in staat om betekenisvol meer output per eenheid input te genereren. De waarde die je met AI kunt produceren, is gecorreleerd met je vermogen om de juiste prompt te genereren, het vermogen om de output te beoordelen, te weten welk deel je moet aanpassen en repareren, en te weten hoe je de reparatie moet beschrijven. Nergens is dit momenteel meer waar dan in coderen. De beste ingenieurs die ik ken en die het langst coderen, hebben eigenlijk de meeste lol die ze ooit hebben gehad met coderen. De reden is dat ze verder en sneller kunnen gaan dan ooit tevoren mogelijk was. En omdat een groot deel van het vervelende, onaangename werk nu door het model wordt afgehandeld. Coderen is de eerste ruimte waar we dit zien gebeuren, maar we kunnen in de loop van de tijd vergelijkbare resultaten in elk vakgebied verwachten.

Door AI-agenten hebben startups die vandaag opkomen veel meer invloed dan op enig ander moment in de geschiedenis. Normaal gesproken kun je als gloednieuw bedrijf veel sneller bewegen dan gevestigde bedrijven, maar gevestigde bedrijven hebben meer schaal en middelen dan jij. Dus op het moment dat je een goed idee hebt, ben je altijd beperkt in de middelen om het uit te voeren. En je hebt niet gemakkelijk toegang tot het beste talent in veel andere domeinen. AI-agenten neutraliseren eindelijk dat inherente verschil. Een bedrijf of team van 5 of 10 personen kan nu de output hebben van een team van 50 van een paar jaar geleden. Dit biedt een enorm voordeel voor zowel nieuwe startups als teams die bereid zijn om de manier waarop ze opereren opnieuw te configureren. We zijn nog steeds aan het uitzoeken wat alle implicaties zijn, maar het is een geweldige tijd om iets te beginnen - of om na te denken over hoe je opereert - om gebruik te maken van deze nieuwe invloed.

Het is duidelijk dat bijna alles aan softwareontwikkeling fundamenteel is veranderd door AI-agenten. Het is moeilijk voor te stellen dat er een ander kennisgebied is waarvan het onderliggende proces zo substantieel is getransformeerd in zo'n korte tijd. Als je zelfs maar 2 jaar terugging en de gemiddelde ontwikkelaar vertelde hoe software-engineering er nu uit zou zien, zou het niet te begrijpen zijn. We hebben al 3-4 belangrijke stapfuncties gezien die workflows in die korte periode hebben veranderd. Het uiteindelijke resultaat is duidelijk dat software-engineering sterk afhankelijk zal worden van hoe goed je bent in het aansteken van prompts, hoe goed je bent in het beoordelen van code, en de interactie tussen de twee. Zodra de workflow draait om het inschakelen van agenten om werk op de achtergrond te doen, is je succes afhankelijk van het werk dat wordt gestart en hoe je het beoordeelt. Belangrijk is dat beide een diepgaand begrip vereisen van hoe te coderen, systemen en wat je wilt bouwen; hoe groter de onderliggende vaardigheid van de ingenieur, hoe groter de hefboom met AI-agenten. En terwijl we zien dat deze workflow eerst in software wordt gedefinieerd, zal er uiteindelijk een vergelijkbaar patroon ontstaan in alle gebieden van kenniswerk. We bevinden ons pas in de vroegste stadia van het zien van hoe dit eruit zal zien. Gekke tijden.