Nonostante alcune delle paure popolari che tutti i casi d'uso degli agenti AI possano essere assorbiti in un'unica piattaforma, io argomenterei l'opposto per le imprese. Gli agenti AI, probabilmente più di qualsiasi era tecnologica precedente, devono avere un grado relativamente elevato di specializzazione per dominio o settore. Il modello può essere lo stesso in vari campi, ma la manifestazione deve essere altamente sintonizzata. La ragione è legata a ciò che l'agente AI sta facendo per il cliente. Ciò che il cliente sta facendo è "noleggiare lavoro" dal fornitore di agenti AI. Questo è simile a quando un'azienda assume qualcuno per un lavoro o assume agenzie o aziende per aiutarla.   Quando assumi persone, assumi esperti. E quando assumi società di consulenza o aziende di servizi professionali, assumi un gruppo di esperti in un campo particolare. C'è una ragione per cui tendi a non assumere persone che sono "solo generalisti", e perché le aziende di servizi professionali tendono a essere ottimizzate attorno a aree di focus, come tasse, IT, legale, marketing, e così via. La società di consulenza fa tutto, oppure non esiste o alla fine si specializza per area di pratica. Lo stesso vale per gli agenti AI. Le aziende cercano di risolvere problemi nel loro flusso di lavoro e nei processi aziendali, e vorranno esperti per risolvere quei problemi, non generalisti. Non stai più fornendo lo strumento a una persona per fare meglio il proprio lavoro, ma stai effettivamente fornendo un lavoratore a loro. Per qualsiasi cosa importante e a valore aggiunto per quel cliente, vorranno i migliori agenti che possono permettersi, simile all'assunzione di talenti nel resto del mercato. Certo, per molti lavori di uso generale questo potrebbe non essere il caso, ma per qualsiasi cosa in cui la loro attività è in gioco, lo è. Questo aumenta drammaticamente la necessità di una profonda comprensione del dominio per i casi d'uso che stai perseguendo; un'interfaccia utente personalizzata che sia adattata al dominio; accesso a dati rilevanti solo per il dominio; e così via. Più sei generale, peggio saranno i risultati. Certo, ci sono sfumature in questo. I generalisti possono fare specializzazione se dividono le cose per approssimare la specializzazione abbastanza bene. E altrettanto, gli specialisti possono accidentalmente rimanere troppo piccoli e non affrontare abbastanza del problema per il cliente. Ma in ogni caso, è chiaro che la specializzazione avrà la meglio nell'AI per lo stesso motivo per cui l'ha avuta nelle persone.