AI企業は間違ったエンジニアを採用している。

良いエンジニアが存在しないからではない。彼らが間違ったことを重視しているからだ。
求人広告にはこう書かれている：「推論コストを最適化する」、「レイテンシを減らす」、「スケールでプロンプトを微調整する」。
彼らが言わないこと：「ユーザーと話す」、「なぜ人々が離れるのかを理解する」、「誰かが本当に欲しいものを作る」。
その結果、モデルを高速化できるチームはできても、製品に価値をもたらせないチームになってしまう。
トークン効率は運用の問題だ。
プロダクトマーケットフィットは人間の問題だ。
この二つを混同することが、多くのAIツールがきれいで高速だが完全に無視される理由だ。
最初にこれを理解する企業は、プロンプトエンジニアを採用していない。
彼らは、なぜユーザーが戻ってこないのかを気にして眠れなくなる人々を採用している。