Empresas de IA estão contratando os engenheiros errados.

Não porque engenheiros bons não existam. Porque estão filtrando pelo motivo errado.
As ofertas de emprego dizem: "otimizar custos de inferência", "reduzir a latência", "ajustar prompts em escala."
O que eles não dizem: "falar com os usuários", "descobrir por que as pessoas desistem", "construir algo que alguém realmente queira."
Então eles acabam com equipes que podem tornar o modelo mais rápido, mas não podem fazer o produto importar.
Eficiência de tokens é um problema de operações.
Ajuste de produto-mercado é um problema de pessoas.
Confundir os dois é o motivo pelo qual a maioria das ferramentas de IA é lançada limpa, rápida e completamente ignorada.
As empresas que descobrem isso primeiro não estão contratando engenheiros de prompts.
Estão contratando pessoas que perdem sono por que os usuários não voltam.