Eine typische große amerikanische Firma arbeitet mit Hunderte oder Tausende Software-Tools, einschließlich ERP-Systemen wie SAP und Workday, zahlreichen SaaS-Anwendungen, Workflows, Skripten, Automatisierungen und sogar riesigen Tabellen. Unternehmen haben oft keine Übersicht über ihre Software-Inventur und Ausgaben, stehen aber vor endlosen wiederholten Aufgaben. Obwohl KI belohnt, die meisten dieser Aufgaben in Minuten ohne Programmierung zu automatisieren, ist die Realität komplexer.

KI kann Tools schnell generieren, wodurch Automatisierung für Nicht-Entwickler zugänglich wird, aber die meisten Arbeiter sind keine Tool-Builder. Anwälte, Verkäufer und andere Fachkräfte konzentrieren sich auf ihre Kernaufgaben, nicht auf die Optimierung von Software. Lösungen wie Excel-Vorlagen oder Claude for X bieten Unterstützung, aber sie reichen nicht aus, um Workflows zu transformieren.

Das Konzept des 'vorausdeployten Ingenieurs'—einem Bauwer, der Automatisierungsmöglichkeiten identifiziert, die Endanwender nicht sehen, wie in Anwaltskanzleien oder Architekturbüros—hebt ein tieferes Problem hervor: Viele Probleme sind verborgen, gebündelt oder nicht als Probleme erkannt, bis sie automatisiert wurden. Erfolgreiche Softwareunternehmen durchlaufen oft mehrere fehlgeschlagene Versuche, bevor sie den richtigen Ansatz finden. Einfacheres Programmieren löst nicht das Kernproblem, die Notwendigkeit eines Tools überhaupt zu erkennen.