En subtil grunn til at markedsstørrelsen for AI-agenter kommer til å bli større enn vi er klar over, er at det er mange brukstilfeller der det er verdifullt å kjøre flere agenter parallelt for å løse det samme problemet. Dette var faktisk aldri mulig med de fleste kunnskapsarbeid før. Det ville bare ha vært uoverkommelig å kaste flere mennesker på det samme problemet. Men fordi vi dramatisk har senket kostnadene ved å distribuere etterretning, har du råd til å ha mer redundans og vurdere ting fra enda flere vinkler. Vi ser allerede disse eksemplene på en rekke områder. Folk bruker AI-kodegjennomgangsagenter på de samme kodeendringene for å tilby subtile forskjeller i analysen. Det samme vil gjelde for å få sikkerhetsagenter til å gjennomgå kode, der det bare er mer verdi i ekstra dekning. I dype forskningsoppgaver er det ofte nyttig å ha flere spørsmål som kjører parallelt for å sammenligne ulike tilnærminger. Og vi kan forvente at dette vil dukke opp på tvers av mange andre felt der flere forskjellige visninger gir inkrementell verdi til en arbeidsflyt, som juridisk arbeid, helsevesen, økonomisk analyse, vitenskapelig forskning, produktideer, oppretting av markedsføringsinnhold og mer. Dette er grunnen til at det er umulig å estimere full TAM for mange av disse markedene. Hvis du trodde agenter bare tilnærmer oss hvordan vi jobber i dag 1:1, ville det være lett å gå glipp av alle måtene vi vil bruke agenter på i arbeidsflyter. Dette er grunnen til at disse markedene ikke har noe naturlig tak i fremtiden.