Kerta Consulting
Alle innlegg

AI · Field Notes

Fjernstyring er en kraftmultiplikator, ikke en bekvemmelighet

Det ser ut som en liten bekvemmelighet - sett i gang en oppgave, sjekk den fra telefonen. Egentlig er det det som avgjør hvor mye du får ut av agentisk AI: det lar en utrettelig utføringsmotor kjøre mens du sover, står i kø eller flyr, rettet mot problemene bare du ser.

20. juni 20265 min lesing

Fjernstyring er den viktigste endringen i måten jeg bruker AI på i år, og den er forkledd som den minst viktige.

På papiret er det en bekvemmelighet: start en oppgave på maskinen din, sjekk den fra telefonen. Mange - jeg selv også, i starten - så akkurat det og trakk på skuldrene. Den lesningen er feil, og avstanden mellom hvor smått det ser ut og hvor mye det faktisk endrer er hele poenget. Det betyr noe av en grunn som ikke står på funksjonslisten.

Poenget er ikke mobilitet. Det er at agenten jobber videre når jeg ikke gjør det.

Her er det som faktisk endret seg. Jeg kjører Claude Code på Claude Max - 20×-nivået, 200 dollar i måneden, rundt 250 når norsk moms er lagt på. Og greia med en agent du kan nå hvor som helst fra, er at den kan jobbe hvor som helst - som egentlig betyr når som helst. Mens jeg sover. Mens jeg står i kø. På et fly. I lunsjen. Klokka tre om natta når jeg ikke får sove og en idé ikke vil slippe taket.

Fjernstyring er måten jeg retter den ledige tiden mot et problem på. En på Bluesky beskrev hverdagsbruken godt: «forlater kontoret mens det fortsatt koker, sjekker status fra mobilen.» Mer er det egentlig ikke. Arbeidet fortsetter selv om jeg ikke er der.

Så jeg lar ting koke. Over natten setter jeg gjerne i gang et langt eksperiment - selvforbedrende kode som bare fortsetter å prøve til den har uttømt hver måte jeg kan komme på å forbedre én bestemt ting. Jeg retter den mot et stort, rotete datasett og lar den krysskoble til noe interessant faller ut. Jeg lar den skrive det lille verktøyet jeg trenger på jobben, eller hjemme, som jeg aldri ville funnet en ettermiddag til. Noen kjøringer er bare demoer for å bevise for meg selv at en ting er mulig nå. Og jeg kjører modeller mot hverandre - dueller for å se hvilken som faktisk gjør hva - og mater resultatene tilbake inn i mine egne systemprompter, som jeg justerer mer eller mindre kontinuerlig.

Om regningen

Jeg makser som regel ut ukekvoten min. I det siste har det føltes som om jeg har mer å gå på, og det ærlige spørsmålet er hvorfor. Det fristende svaret er at Anthropic har hevet grensene i det stille. Jeg lette, og jeg finner ingen tegn til at de gjorde det. Det jeg fant var det motsatte: de fleste underbruker grovt det de betaler for. En utvikler målte seg selv til «rundt 22 % av ukekvoten i snitt - betaler for 5×, oppfører meg som 1×» og bygde et lite verktøy for å skamme seg selv til å bruke den.

Betaler for 5×, oppfører seg som 1×. Det er normaltilfellet. Fjernstyring er måten du slutter å være det på.

Så rommet jeg kjenner er ikke en større kvote. Det er at fjernstyring pluss fornuftig modellvalg betyr at agenten jobber i timer jeg ikke gjør - og en agent som kjører mens du sover, fyller en plan på en måte en agent som bare kjører mens du ser på, aldri vil. Jeg får ikke mer kvote. Jeg bruker endelig den jeg har. (Vil du ha tallet, eksponerer Claude et lokalt forbruksendepunkt du kan lese - det er en nøktern ting å faktisk se på.)

Det er ett råd her jeg vet jeg burde følge mer trofast enn jeg gjør. Boris Cherny, som laget Claude Code, argumenterer for å ikke overkonstruere promptene i det hele tatt: den mer generelle modellen slår ditt spesifikke stillas, så du bygger for modellen om seks måneder og lar den nye jobbe på egen hånd. Han har rett, og hvert modellhopp beviser det på nytt. Men jeg trekker én grense. Konteksten som er spesifikk for arbeidet mitt og prosjektene mine - det jeg har lært om domenet mitt, kodebasen min, begrensningene ingen andre treffer på - er hardt tilkjempet, og den kommer ikke i en modelloppdatering. Modellen blir smartere på Anthropics tidsplan; min forståelse av mine egne problemer blir bare bedre fordi jeg tar vare på den. Så jeg kaster ut stillaset og beholder kunnskapen.

Hvorfor jeg i det hele tatt skriver dette ned

Her er den delen som er vanskeligere å si. Jeg ser hvor dette bærer hen - endringen, og hva den betyr - tydelig nok til at det er frustrerende å se hvor sakte det lander for alle andre. Jeg fanger tegnene på at folk, litt etter litt, kommer etter. Men det går sakte. Til å bli gal av. Og det finnes egentlig ikke et utløp for det jeg ser i hodet mitt når jeg står i en flyplasskø med en agent kjørende i lomma.

Så dette er utløpet. Alt jeg faktisk kan gjøre er å fortsette å lære, fortsette å øve, fortsette å bruke dette - og skrive ned det jeg ser mens det fortsatt ser ut som lite for de fleste. Det er, som jeg stadig sier i disse notatene, alt sammen agentisk: ikke hvor smart modellen er, men hva som skjer når du lar den handle, over tid, på dine vegne.

Som, for tiden, stort sett er i køer og klokka tre om natta. Jeg har slått meg til ro med det.