Останнім часом багато хто згадує, що золотий період ChatGPT минув, і ентузіазм першої групи підприємців AIGC поступово згас.Порівняно зі створенням прикладного продукту, який викликає базову модель API з нуля, більшість людей, здається, песимістично налаштовані. про можливість Тільки у великих компаніях, які вже мають дані користувачів. Але невже шансів у підприємців немає? Люди схильні переоцінювати короткострокові переваги технології та недооцінювати довгострокові зміни технології. У своїй останній статті Сет Розенберг, генеральний директор Greylock, провідної компанії венчурного капіталу, дав першу хвилю ринків з високим потенціалом, гідних нового прийняття AI-First і можливості вирватися як нова компанія.
Чутке мислення
Ера Web2.0 реалізувала можливість віртуальних зв’язків між людьми. Розподіл трафіку на основі алгоритмів дозволяє людським зв’язкам подолати фізичні обмеження. Однак розподіл інформації зосереджено на алгоритмах, а виробництво та постачання розділені. Сьогодні технологія Gen-AI може пробити «стіну алгоритмів», досягнувши персоналізованого збору та розповсюдження інформації.
Компанії, що розподіляють трафік, мають більше можливостей вийти за межі моделі AI-First, з’єднати постачальників інформації та споживачів одночасно та збирати більше унікальних даних від постачальників інформації. Типовими прикладами є соціальні мережі, ігри, ринок праці та ринок професійних навичок.
«Обслуговування клієнтів» є найбільш відчутним сценарієм застосування. Витрати на послуги бухгалтерського обліку та страхування особливо помітні. Copilot безпосередньо стає інструментом ефективності.
** Greylock є однією з інвестиційних компаній із найбільшою кількістю прикладних проектів у цій хвилі Gen AI. До того, як концепція великих моделей стала популярною на ринку, Greylock інвестувала у великі модельні компанії, такі як Adept і Inflection, а також додатки один із перших прихильників цього проекту. *
У кожну нову епоху технологій інвестори завжди прагнуть підтримати так звану сучасну технологію «шахта та лопата». Ми бачимо це в сьогоднішніх оцінках NVIDIA та базової моделі.
Але поки всі інші підтримують ці технологічні механізми, хтось має знайти золото. Ґрейлок хоче підтримати засновників, які готові ризикнути, створюючи довговічні продукти на основі ШІ, які змінюють спосіб життя та роботи людей.
Я вірю, що розробники продуктів, які можуть успішно застосувати потужність штучного інтелекту в продуктах, які подобаються людям, зможуть отримати величезну цінність. Як нещодавно зазначив партнер Greylock Джеррі Чен, якщо ми живемо в епоху, коли будь-хто може створити компанію зі штучним інтелектом, тоді «найбільшою стратегічною перевагою програм є те, що ви можете співіснувати з декількома системами запису та збирати дані через усі передані дані. продукт."
Як Tome (Sense сказав: Tome — це платформа, яка використовує Generative AI, щоб розповідати історії. Вона базується в Сан-Франциско, має понад 3 мільйони користувачів і завершить фінансування серії B на 43 мільйони доларів США в 2023 році.) Кіт Пейріс і Анрі Ліріані. , або Засновники Runway, такі як Крістобаль Валенсуела, вже роблять це. Вони не просто використовують штучний інтелект для вдосконалення своїх продуктів, вони використовують штучний інтелект як ключовий важіль для розвитку всієї своєї продукції та бізнес-стратегії.
Звичайно, є багато незгодних, які не вірять, що у стартапів є шанси на цьому рівні – великі компанії володіють даними та розповсюдженням, а доступ до великих мовних моделей (LLM) є товарним і пов’язаний із ризиком для платформи. Компанії, які створюють тривалу цінність виключно через виклики API до OpenAI, ймовірно, зазнають багатьох невдач.
У цій статті я викладаю своє бачення наступної хвилі продуктів AI Native і описую, як засновники можуть скористатися цією можливістю.
Автор вважає, що у засновників є три найбільші можливості для створення компаній, перш за все ШІ:
Мережа та ринок AI-First
Перевизначення категорії корпоративного програмного забезпечення
Копліоти різних служб
01. AI-First Network and Market
Під час останньої хвилі споживчого програмного забезпечення соціальні мережі та ринки були домінуючими бізнес-моделями, створюючи трильйони доларів ринкової вартості. Лише Meta оцінюється майже у 800 мільярдів доларів. Грейлоку пощастило підтримувати багато з них, зокрема Meta, LinkedIn, Roblox, Airbnb, Discord, Musical.ly (нині TikTok) і Nextdoor.
Як видно з цих оцінок, ці мережі вважаються «незламними». Але зараз ШІ ставить під сумнів багато наших початкових припущень. Це створює нову гонку за створення наступної мережі на основі ШІ. Ми перейшли від мереж, що з’єднують людей, до алгоритмів, які з’єднують людей і контент. Зараз ми рухаємося до алгоритмів, які замінюють людей.
Процес, який спостерігає автор, такий:
Мережа до штучного інтелекту → З’єднання людей і компаній
Веб, керований штучним інтелектом → Люди публікують і споживають вміст для алгоритмів
Лише мережа AI → AI створює персоналізований контент для кожного
Окрім соціальних мереж, штучний інтелект вплине на низку «чисто цифрових» мереж, включаючи додатки для знайомств, ігри, ринки праці та ринки професійних навичок. Більшість існуючих компаній включатимуть штучний інтелект у тій чи іншій формі, тоді як інші повністю оновлять свої продукти, щоб зробити їх першочерговими. Швидше за все, існуючі компанії рухатимуться повільно, і цілі категорії будуть перевизначені.
Коли засновники оцінюють ринкові можливості ШІ, вони можуть зосередитися на двох речах:
• Торгові майданчики, які генерують унікальні дані від учасників
• Ринки, які з’єднують обидві сторони, а не замінюють одну чи іншу
Щоб проілюструвати цю тезу, давайте порівняємо два ринки, які будуть перебудовані за допомогою штучного інтелекту: ринок дизайну логотипів фрілансерів і ринок пошуку роботи.
Уявіть собі ринок дизайну логотипів фрілансерів, де частину функціональних можливостей Fiverr (Sense сказав: Fiverr — це платформа пошуку роботи для фрілансерів. Її було засновано в 2010 році та успішно включено в список) буде замінено алгоритмом. Користувач вводить запит і після кількох спроб отримує свій логотип. У цьому випадку дані, отримані алгоритмом, є відносно поверхневими (підказки та варіанти), а сторона пропозиції повністю замінюється алгоритмом.
Для порівняння, як виглядатиме ринок праці, перш за все ШІ? Найкращими продуктами стануть кар’єрний тренер ШІ для шукачів роботи та ШІ-асистент для рекрутерів – два, здавалося б, незалежних продукту, з’єднаних одним алгоритмом. Тренери можуть збирати докладну інформацію від кандидатів — набагато більше, ніж те, що вони діляться у своєму резюме чи LinkedIn — і використовувати ці дані, щоб не лише знайти ідеальну пару, але й допомогти їм знайти найбільш повноцінний кар’єрний шлях. У поєднанні з глибоким розумінням потреб рекрутера і тренери, і асистенти стають кращими.
У цьому випадку продукт призначений для збору більш детальних даних, за допомогою штучного інтелекту, який доповнює та з’єднує пропозицію (кандидати) і попит (рекрутери), а не замінює одне чи інше.
02. Перевизначення категорії корпоративного програмного забезпечення
Зміни платформи часто досить значні, щоб створити можливості для перебудови великих категорій програмного забезпечення. Візьмемо, наприклад, перехід до продуктивності та хмари. Незважаючи на те, що Microsoft займає домінуючу позицію з Microsoft Office (і доповнює домінування в хмарі з Microsoft Azure), вони залишили порожнечу в розмірі понад 50 мільярдів доларів на ринку програмного забезпечення для співпраці, який займають такі продукти, як GSuite і Figma. Для багатьох випадків використання єдиною важливою функцією є співпраця в режимі реального часу, яка дозволяє GSheets здобути частку ринку, незважаючи на те, що він має менше функцій, ніж Microsoft Excel.
Подібним чином тепер буде багато категорій програмного забезпечення, в яких домінуючою функцією є штучний інтелект, що дасть новим учасникам багато простору для зростання, доки провідні компанії не наздоженуть згаяне. Для стартапів, які атакують великі категорії програмного забезпечення, найкращі можливості дають знайти кути, де провідні компанії не можуть конкурувати. Ось чотири приклади:
Переосмислення UI/UX за допомогою штучного інтелекту. Існуючий UI стане неактуальним.
Переосмислення UI/UX за допомогою штучного інтелекту. Існуючий UI стане неактуальним.
Переосмисліть функції продукту за допомогою штучного інтелекту. Старі компанії змагаються в іншому масштабі.
Переосмислення бізнес-моделей за допомогою штучного інтелекту. Існуючі бізнес-моделі неможливо адаптувати.
Один із найменш очевидних аспектів — коли штучний інтелект дозволяє стартапам конкурувати, змінюючи функціональні можливості продукту.
Візьміть як приклад інструменти продуктивності/ефективності. Такі компанії, як Tome, інструмент для презентацій на основі штучного інтелекту, який підтримує Greylock, сподіваються розв’язати наскрізний робочий процес для інтелектуальних працівників: від ідеї до збору необхідних даних до представлення послідовних аргументів. Сьогодні PowerPoint бере участь лише в завершальній частині цього процесу, що дозволяє Tome конкурувати в іншому вимірі.
Іншим хорошим прикладом є обслуговування клієнтів, ринок програмного забезпечення вартістю 10 мільярдів доларів. Найбільш «очевидним» для початку є використання ШІ для автоматизації роботи представників служби підтримки клієнтів. Але що, якби всю концепцію обслуговування клієнтів було переосмислено? Сьогодні більшість компаній активно зменшують кількість викликів, ховаючи кнопки «Зв’язатися з нами» за п’ятьма меню та деревами телефонів, що постійно розширюються. Але у світі ШІ кожна взаємодія може бути дешевою, приємною та приносити дохід. У цьому світі компанії можуть активно намагатися спілкуватися зі своїми клієнтами.
Коли автор ще працював у Meta у 2016 році, була спроба використати платформу роботів AI для вирішення цієї проблеми. З авіакомпанією KLM Airlines було проведено пілотну програму, у якій Messenger обробляв усі аспекти подорожі пасажира – посадкові талони, обслуговування клієнтів, поради щодо подорожей у пункти призначення тощо – усе в одній розмові. Незважаючи на чудові відгуки, цей пілотний проект було припинено через вартість послуг, але тепер LLM можуть зробити такий тип взаємодії можливим.
Портфельні компанії Грейлока, до яких належать Cresta, Post, Gladly і Curated, усі дивляться на проблему з різних точок зору – переосмислюють те, як компанії використовують ШІ для спілкування зі своїми клієнтами.
03. Другі пілоти різних служб
Однією з найцікавіших нових можливостей ШІ є використання «других пілотів» ШІ для досягнення ринку послуг, який є набагато більшим ринком порівняно з програмним забезпеченням. Більшість пізнавальної роботи передбачає аналіз і перетворення даних, завдання, для яких краще підходять алгоритми.
Грейлок вважає, що ті другі пілоти з найкращими продавцями мають найкращі можливості, як-от менеджери капіталу, страхові та іпотечні брокери. Їхня роль передбачає велику кількість координації на основі тексту, вони працюють у кількох програмах, а віддача від інвестицій у підвищення ефективності реальна. Візьмемо, наприклад, менеджерів з капіталу. За даними Morgan Stanley, найбільшим індикатором утримання клієнтів для менеджерів з капіталу є не продуктивність портфеля, а послідовність у персоналізованій взаємодії з клієнтами.
Якби агент на основі штучного інтелекту міг поєднати інформацію про портфоліо клієнта, дослідження акцій окремої компанії та CRM компанії — все з навчанням на основі унікального тону людини — менеджер із капіталу міг би просто натиснути кнопку, щоб надіслати персоналізовані нотатки клієнтам. Зрештою, якщо менеджери капіталу зможуть надавати персоналізовані послуги 1000 клієнтам замість 100, виграють усі.
Хоча дехто може надмірно розкручувати Copilot, можливості для нього величезні — дозволяючи розробникам програмного забезпечення витрачати кошти на послуги, а не лише на програмне забезпечення, відкривається ринок вартістю сотні мільярдів.
04.Підсумок
Поле ШІ сповнене шуму. Від справжніх технологічних оптимістів, які розглядають штучний інтелект як величезний підсилювач для людства, до песимістів, які вірять, що кожна програма — це лише оболонка, побудована на OpenAI, до оптимістів, які стали песимістами, вони вірять, що штучний інтелект автоматизує всі роботи (і замінить людей).
Безсумнівно, знайдуться критики, які стверджуватимуть, що багато продуктів є лише функціями базової моделі. Але ті будівельники, які вважають штучний інтелект рушійною силою розробки продуктів і стратегій GTM, насправді створять нові ринки та досвід, яких ніколи раніше не існувало. Поєднуючи знання про продукт і предметну область із фундаментальним розумінням людської поведінки та штучного інтелекту, ці конструктори зроблять надійні, цінні продукти штучного інтелекту реальністю.
Штучний інтелект є основною технологічною хвилею покоління, так само як Інтернет, мобільні та хмарні обчислення. Це можливість для найамбітніших підприємців побудувати щось нове та змінити спосіб життя та роботи. Як я підкреслюю, це можуть бути першочергові мережі штучного інтелекту, як-от ринок праці; нові категорії програмних продуктів, повністю розблоковані за допомогою штучного інтелекту; або другі пілоти штучного інтелекту, активовані в таких галузях, як фінансові послуги.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Венчурний капітал Грейлок: ринок з високим потенціалом, який першим змінить ШІ
Автор: SenseAI
Останнім часом багато хто згадує, що золотий період ChatGPT минув, і ентузіазм першої групи підприємців AIGC поступово згас.Порівняно зі створенням прикладного продукту, який викликає базову модель API з нуля, більшість людей, здається, песимістично налаштовані. про можливість Тільки у великих компаніях, які вже мають дані користувачів. Але невже шансів у підприємців немає? Люди схильні переоцінювати короткострокові переваги технології та недооцінювати довгострокові зміни технології. У своїй останній статті Сет Розенберг, генеральний директор Greylock, провідної компанії венчурного капіталу, дав першу хвилю ринків з високим потенціалом, гідних нового прийняття AI-First і можливості вирватися як нова компанія.
Чутке мислення
** Greylock є однією з інвестиційних компаній із найбільшою кількістю прикладних проектів у цій хвилі Gen AI. До того, як концепція великих моделей стала популярною на ринку, Greylock інвестувала у великі модельні компанії, такі як Adept і Inflection, а також додатки один із перших прихильників цього проекту. *
У кожну нову епоху технологій інвестори завжди прагнуть підтримати так звану сучасну технологію «шахта та лопата». Ми бачимо це в сьогоднішніх оцінках NVIDIA та базової моделі.
Але поки всі інші підтримують ці технологічні механізми, хтось має знайти золото. Ґрейлок хоче підтримати засновників, які готові ризикнути, створюючи довговічні продукти на основі ШІ, які змінюють спосіб життя та роботи людей.
Я вірю, що розробники продуктів, які можуть успішно застосувати потужність штучного інтелекту в продуктах, які подобаються людям, зможуть отримати величезну цінність. Як нещодавно зазначив партнер Greylock Джеррі Чен, якщо ми живемо в епоху, коли будь-хто може створити компанію зі штучним інтелектом, тоді «найбільшою стратегічною перевагою програм є те, що ви можете співіснувати з декількома системами запису та збирати дані через усі передані дані. продукт."
Як Tome (Sense сказав: Tome — це платформа, яка використовує Generative AI, щоб розповідати історії. Вона базується в Сан-Франциско, має понад 3 мільйони користувачів і завершить фінансування серії B на 43 мільйони доларів США в 2023 році.) Кіт Пейріс і Анрі Ліріані. , або Засновники Runway, такі як Крістобаль Валенсуела, вже роблять це. Вони не просто використовують штучний інтелект для вдосконалення своїх продуктів, вони використовують штучний інтелект як ключовий важіль для розвитку всієї своєї продукції та бізнес-стратегії.
Звичайно, є багато незгодних, які не вірять, що у стартапів є шанси на цьому рівні – великі компанії володіють даними та розповсюдженням, а доступ до великих мовних моделей (LLM) є товарним і пов’язаний із ризиком для платформи. Компанії, які створюють тривалу цінність виключно через виклики API до OpenAI, ймовірно, зазнають багатьох невдач.
У цій статті я викладаю своє бачення наступної хвилі продуктів AI Native і описую, як засновники можуть скористатися цією можливістю.
Автор вважає, що у засновників є три найбільші можливості для створення компаній, перш за все ШІ:
Мережа та ринок AI-First
Перевизначення категорії корпоративного програмного забезпечення
Копліоти різних служб
01. AI-First Network and Market
Під час останньої хвилі споживчого програмного забезпечення соціальні мережі та ринки були домінуючими бізнес-моделями, створюючи трильйони доларів ринкової вартості. Лише Meta оцінюється майже у 800 мільярдів доларів. Грейлоку пощастило підтримувати багато з них, зокрема Meta, LinkedIn, Roblox, Airbnb, Discord, Musical.ly (нині TikTok) і Nextdoor.
Як видно з цих оцінок, ці мережі вважаються «незламними». Але зараз ШІ ставить під сумнів багато наших початкових припущень. Це створює нову гонку за створення наступної мережі на основі ШІ. Ми перейшли від мереж, що з’єднують людей, до алгоритмів, які з’єднують людей і контент. Зараз ми рухаємося до алгоритмів, які замінюють людей.
Процес, який спостерігає автор, такий:
Мережа до штучного інтелекту → З’єднання людей і компаній
Веб, керований штучним інтелектом → Люди публікують і споживають вміст для алгоритмів
Лише мережа AI → AI створює персоналізований контент для кожного
Окрім соціальних мереж, штучний інтелект вплине на низку «чисто цифрових» мереж, включаючи додатки для знайомств, ігри, ринки праці та ринки професійних навичок. Більшість існуючих компаній включатимуть штучний інтелект у тій чи іншій формі, тоді як інші повністю оновлять свої продукти, щоб зробити їх першочерговими. Швидше за все, існуючі компанії рухатимуться повільно, і цілі категорії будуть перевизначені.
Коли засновники оцінюють ринкові можливості ШІ, вони можуть зосередитися на двох речах:
• Торгові майданчики, які генерують унікальні дані від учасників
• Ринки, які з’єднують обидві сторони, а не замінюють одну чи іншу
Щоб проілюструвати цю тезу, давайте порівняємо два ринки, які будуть перебудовані за допомогою штучного інтелекту: ринок дизайну логотипів фрілансерів і ринок пошуку роботи.
Уявіть собі ринок дизайну логотипів фрілансерів, де частину функціональних можливостей Fiverr (Sense сказав: Fiverr — це платформа пошуку роботи для фрілансерів. Її було засновано в 2010 році та успішно включено в список) буде замінено алгоритмом. Користувач вводить запит і після кількох спроб отримує свій логотип. У цьому випадку дані, отримані алгоритмом, є відносно поверхневими (підказки та варіанти), а сторона пропозиції повністю замінюється алгоритмом.
Для порівняння, як виглядатиме ринок праці, перш за все ШІ? Найкращими продуктами стануть кар’єрний тренер ШІ для шукачів роботи та ШІ-асистент для рекрутерів – два, здавалося б, незалежних продукту, з’єднаних одним алгоритмом. Тренери можуть збирати докладну інформацію від кандидатів — набагато більше, ніж те, що вони діляться у своєму резюме чи LinkedIn — і використовувати ці дані, щоб не лише знайти ідеальну пару, але й допомогти їм знайти найбільш повноцінний кар’єрний шлях. У поєднанні з глибоким розумінням потреб рекрутера і тренери, і асистенти стають кращими.
У цьому випадку продукт призначений для збору більш детальних даних, за допомогою штучного інтелекту, який доповнює та з’єднує пропозицію (кандидати) і попит (рекрутери), а не замінює одне чи інше.
02. Перевизначення категорії корпоративного програмного забезпечення
Зміни платформи часто досить значні, щоб створити можливості для перебудови великих категорій програмного забезпечення. Візьмемо, наприклад, перехід до продуктивності та хмари. Незважаючи на те, що Microsoft займає домінуючу позицію з Microsoft Office (і доповнює домінування в хмарі з Microsoft Azure), вони залишили порожнечу в розмірі понад 50 мільярдів доларів на ринку програмного забезпечення для співпраці, який займають такі продукти, як GSuite і Figma. Для багатьох випадків використання єдиною важливою функцією є співпраця в режимі реального часу, яка дозволяє GSheets здобути частку ринку, незважаючи на те, що він має менше функцій, ніж Microsoft Excel.
Подібним чином тепер буде багато категорій програмного забезпечення, в яких домінуючою функцією є штучний інтелект, що дасть новим учасникам багато простору для зростання, доки провідні компанії не наздоженуть згаяне. Для стартапів, які атакують великі категорії програмного забезпечення, найкращі можливості дають знайти кути, де провідні компанії не можуть конкурувати. Ось чотири приклади:
Переосмислення UI/UX за допомогою штучного інтелекту. Існуючий UI стане неактуальним.
Переосмислення UI/UX за допомогою штучного інтелекту. Існуючий UI стане неактуальним.
Переосмисліть функції продукту за допомогою штучного інтелекту. Старі компанії змагаються в іншому масштабі.
Переосмислення бізнес-моделей за допомогою штучного інтелекту. Існуючі бізнес-моделі неможливо адаптувати.
Один із найменш очевидних аспектів — коли штучний інтелект дозволяє стартапам конкурувати, змінюючи функціональні можливості продукту.
Візьміть як приклад інструменти продуктивності/ефективності. Такі компанії, як Tome, інструмент для презентацій на основі штучного інтелекту, який підтримує Greylock, сподіваються розв’язати наскрізний робочий процес для інтелектуальних працівників: від ідеї до збору необхідних даних до представлення послідовних аргументів. Сьогодні PowerPoint бере участь лише в завершальній частині цього процесу, що дозволяє Tome конкурувати в іншому вимірі.
Іншим хорошим прикладом є обслуговування клієнтів, ринок програмного забезпечення вартістю 10 мільярдів доларів. Найбільш «очевидним» для початку є використання ШІ для автоматизації роботи представників служби підтримки клієнтів. Але що, якби всю концепцію обслуговування клієнтів було переосмислено? Сьогодні більшість компаній активно зменшують кількість викликів, ховаючи кнопки «Зв’язатися з нами» за п’ятьма меню та деревами телефонів, що постійно розширюються. Але у світі ШІ кожна взаємодія може бути дешевою, приємною та приносити дохід. У цьому світі компанії можуть активно намагатися спілкуватися зі своїми клієнтами.
Коли автор ще працював у Meta у 2016 році, була спроба використати платформу роботів AI для вирішення цієї проблеми. З авіакомпанією KLM Airlines було проведено пілотну програму, у якій Messenger обробляв усі аспекти подорожі пасажира – посадкові талони, обслуговування клієнтів, поради щодо подорожей у пункти призначення тощо – усе в одній розмові. Незважаючи на чудові відгуки, цей пілотний проект було припинено через вартість послуг, але тепер LLM можуть зробити такий тип взаємодії можливим.
Портфельні компанії Грейлока, до яких належать Cresta, Post, Gladly і Curated, усі дивляться на проблему з різних точок зору – переосмислюють те, як компанії використовують ШІ для спілкування зі своїми клієнтами.
03. Другі пілоти різних служб
Однією з найцікавіших нових можливостей ШІ є використання «других пілотів» ШІ для досягнення ринку послуг, який є набагато більшим ринком порівняно з програмним забезпеченням. Більшість пізнавальної роботи передбачає аналіз і перетворення даних, завдання, для яких краще підходять алгоритми.
Грейлок вважає, що ті другі пілоти з найкращими продавцями мають найкращі можливості, як-от менеджери капіталу, страхові та іпотечні брокери. Їхня роль передбачає велику кількість координації на основі тексту, вони працюють у кількох програмах, а віддача від інвестицій у підвищення ефективності реальна. Візьмемо, наприклад, менеджерів з капіталу. За даними Morgan Stanley, найбільшим індикатором утримання клієнтів для менеджерів з капіталу є не продуктивність портфеля, а послідовність у персоналізованій взаємодії з клієнтами.
Якби агент на основі штучного інтелекту міг поєднати інформацію про портфоліо клієнта, дослідження акцій окремої компанії та CRM компанії — все з навчанням на основі унікального тону людини — менеджер із капіталу міг би просто натиснути кнопку, щоб надіслати персоналізовані нотатки клієнтам. Зрештою, якщо менеджери капіталу зможуть надавати персоналізовані послуги 1000 клієнтам замість 100, виграють усі.
Хоча дехто може надмірно розкручувати Copilot, можливості для нього величезні — дозволяючи розробникам програмного забезпечення витрачати кошти на послуги, а не лише на програмне забезпечення, відкривається ринок вартістю сотні мільярдів.
04.Підсумок
Поле ШІ сповнене шуму. Від справжніх технологічних оптимістів, які розглядають штучний інтелект як величезний підсилювач для людства, до песимістів, які вірять, що кожна програма — це лише оболонка, побудована на OpenAI, до оптимістів, які стали песимістами, вони вірять, що штучний інтелект автоматизує всі роботи (і замінить людей).
Безсумнівно, знайдуться критики, які стверджуватимуть, що багато продуктів є лише функціями базової моделі. Але ті будівельники, які вважають штучний інтелект рушійною силою розробки продуктів і стратегій GTM, насправді створять нові ринки та досвід, яких ніколи раніше не існувало. Поєднуючи знання про продукт і предметну область із фундаментальним розумінням людської поведінки та штучного інтелекту, ці конструктори зроблять надійні, цінні продукти штучного інтелекту реальністю.
Штучний інтелект є основною технологічною хвилею покоління, так само як Інтернет, мобільні та хмарні обчислення. Це можливість для найамбітніших підприємців побудувати щось нове та змінити спосіб життя та роботи. Як я підкреслюю, це можуть бути першочергові мережі штучного інтелекту, як-от ринок праці; нові категорії програмних продуктів, повністю розблоковані за допомогою штучного інтелекту; або другі пілоти штучного інтелекту, активовані в таких галузях, як фінансові послуги.