Nota do editor: este é um submit de convidado escrito por Patrick EllisCTO e co-fundador da Seattle Startup Snapbar.
Passei quatro dias na Feira Mundial de Engenheiros da IA em São Francisco, com 3.000 outros fundadores/engenheiros na fronteira da IA. Eu também debati apaixonadamente idéias com 12 amigos fundadores de Seattle de Fundaçõessobre nossos jantares e caminha até a conferência.
Uma coisa ficou clara: todo o handbook de startup está sendo reescrito em tempo actual.
Se você é um fundador em estágio inicial ou qualquer pessoa que tenta navegar nas oportunidades e desafios que a IA está trazendo, não precisa de um doutorado no aprendizado de máquina. Você precisa de um mapa da nova paisagem.
Aqui estão minhas 11 melhores idéias estratégicas da conferência.
1. Sua empresa está se tornando seus avisos (e contexto fornecido ao LLMS).
Os avisos, planos e instruções que você dá a uma IA são sua verdadeira propriedade intelectual – não apenas o código que ele gera. Isso significa que sua lógica principal de negócios, quando escrita como uma especificação clara, torna -se um ativo defensável de que você pode ver versão, proteger e “recompilar” em novos produtos.
2. Facilite seu produto para usar os robôs (agentes de IA).
Os melhores produtos serão os que os agentes da IA podem usar sem atrito. Isso significa projetar APIs simples e limpas (OpenAPI) e a documentação primeiro. Se um agente de IA não puder se integrar facilmente à sua ferramenta (por exemplo, por meio de um arquivo llms.txt ou markdown), você será invisível para a nova economia de agentes.
3. O engenheiro nativo da AI é um orquestrador, não um codificador.
Os melhores engenheiros de IA agora são “orquestradores” que projetam e gerenciam sistemas de agentes. Isso significa focar na solução estratégica de problemas, pois a IA lidará com mais da codificação handbook, permitindo que você construa produtos mais complexos com uma equipe menor.
4. Sua equipe será menor e dramaticamente mais capaz.
Nos últimos dois anos, experimentamos em primeira mão que a IA está permitindo que “pequenas equipes” de menos de 10 pessoas alcançassem o que costumava exigir organizações enormes (e capital). Isso está acelerando e levando a uma pessoa que orquestra equipes inteiras ou departamentos de fluxos de trabalho agênticos.
5. Estamos apenas começando a ver a economia “comercial para agente”.
O Mannequin Context Protocol (MCP) está criando um mundo onde os agentes da IA podem encontrar (e em breve pagar) por serviços por conta própria. Isso abre um mercado enorme e crescente de compradores automatizados. Como é a economia, pois os agentes informam (e até tomam) mais as decisões de compra?
6. A velocidade pode ser o único fosso sustentável.
À medida que a IA acelera drasticamente o ciclo de vida do desenvolvimento de software program e os padrões arquitetônicos mudam, sua base de código atual se deprecia rapidamente. Com que rapidez você pode construir, testar e se adaptar ao que os clientes querem se torna a vantagem principal.
7. A mídia generativa (geração de imagem/vídeo/áudio) é uma ferramenta de negócios, não apenas um recurso divertido.
Imagens e vídeos gerados pela IA estão revolucionando o advertising and marketing (enquanto estamos construindo em Snapbar) e comércio eletrônico. Pense em anúncios de vídeo instantaneamente alimentados por IA, ou try-ons. Não se trata de arte – trata -se de criar ferramentas que ajudam as empresas a vender mais coisas.
8. Seus erros (transformados em evalas) são o seu melhor ativo.
Toda reclamação do cliente ou falha de IA é uma peça de dados inestimável. As empresas mais inteligentes estão construindo sistemas automatizados para aprender com essas falhas, transformando -as em evalas que incorporam IP específico do setor/fluxo de trabalho em seus LLMs/agentes atuais e futuros. Isso cria um volante de dados que torna seu produto mais inteligente e confiável a cada uso, criando uma vantagem composta ao longo do tempo.
9. Construa um exército de solucionadores de problemas de IA.
Um novo padrão estava presente em vários alto -falantes/produtos do uso de recipientes para executar dezenas ou centenas de agentes de IA em paralelo para resolver um problema único (ou paralelo). Em vez de um engenheiro tentar uma solução, sua equipe poderá em breve implantar uma frota de agentes para explorar e testar muitas abordagens diferentes de uma só vez. Isso é uma ajuda para encontrar avanços criativos e transforma a variação estatística do LLMS em uma vantagem.
10. Sua equipe de engenharia precisa de um novo equipment de ferramentas.
Ferramentas de desenvolvimento de software program Agentic, como Claude Code, Cursor e OpenHands, não são mais apenas ajudantes – eles estão se tornando a ferramenta elementary de como o software program é criado. O trabalho de um desenvolvedor mudou da codificação handbook para a programação de pares com essas ferramentas CodeGen. Agora está mudando, novamente, orquestrar uma equipe desses agentes. Não usá-los está rapidamente com vontade de tentar construir um arranha-céu com ferramentas manuais, enquanto as equipes nativas da IA usam guindastes.
11. O bom a seguir e os sinais precisos são críticos.
O ritmo da mudança na IA, e especialmente o hype, é esmagador. Conectar fontes educacionais de alta qualidade e comunidades unidas de outros construtores é mais importante do que nunca. Isso permite que você aprenda o que realmente está funcionando na produção agora, economizando tempo e dinheiro preciosos, ajudando você a se concentrar em criar o que realmente importa.
