Rachitsky beschreibt AI-Entwicklung als zwei verschachtelte Schleifen: Der innere Loop ist schnell – Prompt-Iteration, Model-Testing, Evaluation. Der äußere Loop ist langsam – Nutzer-Feedback, Product-Market-Fit, echter Wert.
Die meisten Teams optimieren den inneren Loop und vernachlässigen den äußeren. Das erzeugt Illusionen von Fortschritt: das Modell wird besser, aber der Nutzen bleibt aus.
Für Operations-Teams ist die Parallele direkt: Wer nur den Agenten optimiert, aber nicht misst, ob die operative Wirklichkeit besser wird, optimiert die falsche Schleife.