Hadde den beste tiden med å bli med i panelet om «Mennesker, agenter og autonom økonomi», arrangert av @alumniventures og @UofBeta. Panelet pakket ut hva som trengs for å bygge ende-til-ende AI-produkter, og realitetene til Agentic AI i dag. Viktige takeaways fra det var: • Delvis autonomi er normen - agenter krever fortsatt menneske i løkken for å dømme under usikkerhet, dynamiske avveininger og utviklende mål. • Kontekstrik problemløsning er vanskelig å gjenskape – bransjenormer, uuttalte arbeidsflyter og situasjonsnyanser lever ofte utenfor opplæringsdataene. • Tydelige styringslag er avgjørende – fra eskaleringsprotokoller til sporbare beslutningsveier, spesielt i regulerte miljøer eller miljøer med stor innvirkning. • AI-First-verdi dukker opp i markeder med høy friksjon – der automatisering låser opp hastighet, presisjon og helt nye interaksjonsmønstre. s/o til alle paneldeltakerne - Ray Wu (Managing Partner, @alumniventures), Cheryl Liang (Principal, SBI Investment), @ChiZhangData (medgründer og administrerende direktør, @GoKiteAI), og til moderator Bryan Liu (Investor, @alumniventures), for den utrolige diskusjonen.