En marge, les gens s'inquiètent plus qu'ils ne le devraient de la question de "l'enveloppe AI". L'écart entre un modèle de base et son intégration dans un flux de travail commercial critique a tendance à être assez large. La plupart des entreprises auront besoin d'agents hautement ajustés avec un haut degré de compréhension du domaine, d'utilisation d'outils, de données propriétaires de cette industrie et d'accès à des données internes. Ensuite, elles auront besoin d'un accompagnement pour la mise en œuvre, d'un support adapté à ce cas d'utilisation, d'intégrations avec les partenaires de l'écosystème de cette industrie ou de ce flux de travail, et ainsi de suite. Étant donné tout cela, il y a en fait beaucoup de place pour construire sur des modèles. La clé est de choisir les cas d'utilisation judicieusement. Le chat générique est évidemment un marché dominé. La programmation sera clairement une bataille de proportions épiques. Oui, il y aura quelques-uns de ceux-ci. Mais il existe des niches et des verticales presque infinies - ou même des flux de travail spécifiques dans de grands marchés horizontaux - que les laboratoires ne vont pas cibler, et pour lesquelles ils sont fortement incités à ce que les partenaires réussissent.