Er zal in de nabije toekomst een enorme kloof ontstaan in de uitvoeringssnelheid tussen de individuen, teams en bedrijven die hun workflows aanpassen (of voor de eerste keer creëren) om met AI-agenten te werken en degenen die dat niet doen. In de afgelopen maanden heb ik met een aantal nieuwe startup-oprichters gesproken die op een totaal andere manier opereren dan de rest van de wereld op dit moment. Het merendeel van hun werk, vooral in engineering om mee te beginnen, is gericht op hoe agenten effectief te maken. Er is een focus op hyper specifieke prompts, een grotere oriëntatie op het perfect krijgen van specificaties, het draaien van veel agenten op de achtergrond in parallel, de focus op codebeoordelingen in plaats van coderen, en een heleboel andere nieuwe workflowpraktijken zijn eigenlijk wat nodig is om agenten op schaal te laten werken. En terwijl coderen momenteel voorop loopt in agentische workflows, is het duidelijk dat dit patroon in de loop van de tijd in de meeste andere domeinen zal beginnen op te duiken. Hefboomwerking zal overal zichtbaar zijn: de mogelijkheid om 10X meer marketingoutput te genereren, deals veel sneller te verwerken dankzij geautomatiseerde juridische workflows, klantenservice en succesoperaties sneller af te handelen, enzovoort. De les hier is dat deze teams doorgaans veel ambitieuzer zijn in wat ze agenten laten doen. De meeste bestaande teams en bedrijven zullen blij zijn met incrementele winsten en stoppen voordat ze echt grote veranderingen in hun werkwijze doorvoeren. En dit zal ten minste een tijdelijke voorsprong bieden aan degenen die zich aanpassen aan deze nieuwe manieren van werken.