Las empresas de IA están contratando a los ingenieros equivocados.

No porque no existan buenos ingenieros. Porque están filtrando por la cosa equivocada.
Las ofertas de trabajo dicen: "optimizar costos de inferencia", "reducir la latencia", "ajustar indicaciones a escala."
Lo que no dicen: "hablar con los usuarios", "descubrir por qué la gente abandona", "crear algo que alguien realmente quiera."
Así que terminan con equipos que pueden hacer que el modelo sea más rápido pero no pueden hacer que el producto importe.
La eficiencia en tokens es un problema de operaciones.
El ajuste del producto-mercado es un problema de personas.
Confundir los dos es la razón por la que la mayoría de las herramientas de IA se lanzan limpias, rápidas y completamente ignoradas.
Las empresas que descubren esto primero no están contratando ingenieros de indicaciones.
Están contratando a personas que pierden el sueño por qué los usuarios no vuelven.