Un compito ROBO è stato completato, la ricevuta è stata ripetuta e il pagamento non si chiuderebbe ancora finché qualcuno non ha aggiunto una modifica manuale dell'ambito.
Questo dice molto.
Non vedo un fallimento del modello per primo. Vedo un fallimento del confine del compito. Quando un compito può ancora essere letto in due modi validi alla fine, l'automazione smette di essere un'automazione pulita e si trasforma in lavoro di chiarificazione.
Su ROBO, l'ambito non rimane all'interno del prompt. Raggiunge richieste, verifiche, osservatori e pagamenti. Il lavoro può essere completato, ma "completato" deve ancora essere spiegato dagli esseri umani. Stanno intervenendo con contesto, modifiche e approvazioni extra non perché il compito sia fallito, ma perché nessuno vuole risolvere la versione sbagliata di esso.
Questo è il vero segnale di rischio: ping di chiarificazione, modifiche dell'ambito e revisioni manuali che diventano normali.
Stiamo vedendo il punto più grande qui. ROBO non riguarda solo robot che svolgono compiti. Riguarda rendere il lavoro delle macchine leggibile, responsabile e più facile da risolvere all'interno di un sistema aperto. Se diventa normale che i compiti si chiudano con più significati, allora il sistema non sta riducendo il lavoro — sta spingendo l'ambiguità sugli esseri umani in seguito.
Quindi leggo $ROBO come una scommessa che l'ambiguità deve diventare costosa precocemente. Inquadrature più nitide, confini più rigorosi, ambito più pulito. Perché la fiducia non inizia quando il compito finisce. Inizia quando tutti sono già d'accordo su cosa sia il compito.
"Cosa significava realmente questo compito?"
Se un sistema continua a chiedere questo al pagamento, non è ancora finito di scalare.
E se ROBO può far svanire quella domanda nel tempo, allora questo diventa più di un'iperbole. Diventa una vera infrastruttura per il lavoro delle macchine.