Yazar, Claude gibi yapay zeka araçlarını kullanırken yaşadığı ilginç bir deneyimi paylaşıyor. Genellikle belirli bir görevi (Y) yapmaya başladığında, bu görevin bir kısmını Claude'a (X) yaptırmak için çağırıyor. Ancak, aylar geçtikten sonra bile, Claude'un aslında Y görevinin tamamını da yapabileceğini fark ettiği "kafa tokatlama" anları yaşadığını belirtiyor. Bu durum, hangi "kaplumbağaları" (görevleri) yapay zekaya devredeceği ve hangilerine kendisinin bağlı kalması gerektiği konusunda bir ikilem yaratıyor. Yazar, küçük ölçekte daha üretken olduğunu kabul etse de, büyük ölçekte genel üretkenliğin hala bir soru işareti olduğunu ve yapay zeka tarafından üretilen çıktıların yönetilmesi ve sürdürülmesi gereken birçok engel olduğunu düşünüyor.
Makale, Steve Yegge'in "Gas Town" gibi iddialı projelerine de değiniyor. Yazar, kendisi tek tek kaplumbağalarla uğraşırken, Yegge'in kaplumbağa ordularını yönetme fikrinin ne kadar gerçekçi olduğunu sorguluyor. Yapay zekanın ürettiği şeylerle birilerinin yine de bir şeyler yapması gerektiğini vurguluyor. Ayrıca, bir Google çalışanının Claude'un bir yılda yapılan işi bir saatte bitirdiği yönündeki tweet'ine şüpheyle yaklaşıyor. Yazar, bu bir yılın öğrenme ve keşif süreçlerini içerdiğini, bu deneyim olmadan Claude'un aynı işi bir saatte yapıp yapamayacağının sorgulanması gerektiğini belirtiyor. Yapay zeka bir işi hızlıca yapsa bile, bunun operasyonel süreçler ve sürekli bakım gerektireceğini ve bu yükün de bir şekilde karşılanması gerektiğini ifade ediyor. Sonuç olarak, yazar, büyük iddialardan ziyade kendi "tek kaplumbağasına" odaklanmanın "dürüst bir iş" olduğu yönünde alaycı bir kabullenişle yazısını bitiriyor.
Yapay zeka araçlarının potansiyelini tam olarak anlamanın zaman aldığını ve otomasyonun getirdiği üretkenlik artışının, insan öğrenimi ve operasyonel yönetim gibi faktörlerle dengelenmesi gerektiğini vurguluyor.