Pomimo niektórych popularnych obaw, że wszystkie przypadki użycia agentów AI mogą zostać wchłonięte przez jedną platformę, argumentowałbym przeciwko temu w kontekście przedsiębiorstw. Agenci AI, być może bardziej niż w jakiejkolwiek wcześniejszej erze technologii, muszą mieć stosunkowo wysoki stopień specjalizacji w danej dziedzinie lub pionie. Model może być taki sam w różnych dziedzinach, ale manifestacja musi być mocno dostosowana. Powód jest związany z tym, co agent AI robi dla klienta. To, co klient robi, to "wynajmowanie pracy" od dostawcy agentów AI. To jest podobne do sytuacji, gdy firma zatrudnia kogoś do pracy lub wynajmuje agencje lub firmy, aby im pomóc. Kiedy zatrudniasz ludzi, zatrudniasz ekspertów. A kiedy zatrudniasz firmy doradcze lub firmy świadczące usługi profesjonalne, zatrudniasz grupę ekspertów w danej dziedzinie. Jest powód, dla którego zazwyczaj nie zatrudniasz ludzi, którzy są "tylko generalistami", i dlaczego firmy świadczące usługi profesjonalne są zazwyczaj zoptymalizowane wokół obszarów specjalizacji, takich jak podatki, IT, prawo, marketing i tak dalej. Firma doradcza robi wszystko, co nie istnieje, lub ostatecznie specjalizuje się w obszarze praktyki. To samo dotyczy agentów AI. Firmy szukają rozwiązań problemów w swoich procesach roboczych i biznesowych, i będą chciały ekspertów do rozwiązania tych problemów, a nie generalistów. Już nie dostarczasz narzędzia dla osoby, aby mogła lepiej wykonywać swoją pracę, ale faktycznie dostarczasz im pracownika. W przypadku wszystkiego, co jest ważne i dodaje wartość dla tego klienta, będą chcieli najlepszych agentów, na jakich ich stać, podobnie jak zatrudniając talenty na reszcie rynku. Oczywiście w przypadku wielu prac ogólnego przeznaczenia może to nie być prawdą, ale w przypadku wszystkiego, gdzie ich biznes jest zagrożony, tak jest. To dramatycznie zwiększa potrzebę głębokiego zrozumienia dziedziny dla przypadków użycia, które chcesz realizować; dostosowanego interfejsu użytkownika, który jest dostosowany do danej dziedziny; dostępu do odpowiednich danych tylko dla tej dziedziny; i tak dalej. Im bardziej ogólny jesteś, tym gorsze będą wyniki. Oczywiście są niuanse w tej kwestii. Generalistów można wyspecjalizować, jeśli podzielą rzeczy na wystarczająco zbliżoną specjalizację. I równie dobrze, specjaliści mogą przypadkowo pozostać zbyt mali i nie podjąć wystarczająco dużego problemu dla klienta. Ale w każdym razie, jasne jest, że specjalizacja wygra w AI z tego samego powodu, dla którego wygrała wśród ludzi.