Intercomunicador sobre producto: estrategia de producto en la era de la IA

A medida que las nuevas empresas nativas de IA y los gigantes de la industria navegan por la revolución de la IA, el panorama de los productos está experimentando una profunda transformación. ¿Pueden las empresas aprovechar el potencial de esta fuerza disruptiva para impulsar la innovación y prosperar en el competitivo mercado actual?

En los últimos años, y particularmente desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre pasado, hemos sido testigos de un auge en la IA generativa que ha traspasado los límites de la creatividad y la innovación, y también ha comenzado a transformar las industrias en formas que apenas podríamos haber imaginado. Desde texto hasta audio e imágenes, estas últimas capacidades de IA ya han generado una nueva generación de startups nativas de IA con flujos de trabajo totalmente impulsados ​​por IA, e inspirado a muchos otros a desarrollar o adoptar funciones y productos impulsados ​​por IA.

Las aplicaciones son infinitas: UX, UI, creación de contenido, análisis de datos, servicio al cliente, prospección de ventas, automatización de marketing, lo que sea. Ahora que la primera ola de polvo se ha calmado, es un momento ideal para reflexionar sobre lo que significan estos cambios para la estrategia de producto y los líderes de producto. Ya sea que sea un gerente de producto, un experto en un dominio con décadas de experiencia o un fundador de una nueva startup, estos tiempos no solo traen nuevos desafíos, sino también oportunidades innovadoras. ¿Ayudará la IA a las personas a amplificar su productividad y expandirse a nuevos mercados, o dejará obsoletas ciertas funciones? ¿Las nuevas empresas armadas con enfoques innovadores de IA lograrán alterar categorías bien establecidas? ¿Y podrán los operadores tradicionales mantenerse al día con el ritmo implacable de la innovación?

En el episodio de hoy de Intercom on Product, me senté con Paul Adams, nuestro director de producto, para hablar sobre la estrategia de producto en la era de la IA.

Estas son algunas de las conclusiones clave:

• Para realmente alterar las categorías con la IA, las startups deben considerar si sus productos o características ofrecen un ángulo de ataque único que las empresas establecidas no pueden replicar fácilmente.
• Si bien la IA puede agilizar tareas en categorías de SaaS como ventas y servicio al cliente, ofreciendo alivio del trabajo repetitivo, el impacto en la gestión de proyectos tiene más matices.
• A medida que avancen las capacidades de la IA, es probable que las personas se sientan más cómodas confiando en ella para tareas que implican no sólo análisis sino también juicios, aunque todavía con la necesidad de supervisión humana.
• Al considerar nuevas capacidades como la IA, los gerentes de producto deben centrarse en cómo pueden ampliar la base de usuarios, mejorar las capacidades de los usuarios o eliminar tareas por completo.
• Ya sea que sea una startup o una empresa establecida, es un buen momento para repasar las ideas detrás del dilema del innovador .

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Apuesta la granja

Paul Adams: Hola a todos, bienvenidos a Intercom on Product. Soy Paul Adams y hoy conmigo, como siempre, está Des.

Des Traynor: Hola, Paul. ¿Cómo estás?

Paul: Muy bien, hoy vamos a hablar sobre IA y estrategia de producto. Vamos a hablar sobre lo que eso significa para personas en diferentes posiciones al respecto. Creemos que es un buen momento para hablar de ello porque la primera ola de polvo se ha asentado. Hemos visto lo que es posible con este tipo de primera ola de empresas y, como ocurre con cualquier gran tecnología, al principio la gente no tiene claro cómo se desarrollará todo. Cuando miras el panorama actual, tenemos gente que está totalmente de acuerdo y dice: “Apueste la granja; Apostar la empresa”. Y luego hay gente que todavía está un poco insegura: “¿Es esto realmente importante? ¿Es esto más Kool-Aid de Silicon Valley? Des, ¿dónde crees que estás en esto?

"Cuando nos fijamos en algunas de las capacidades, estoy bastante seguro de que industrias y categorías enteras de software cambiarán radicalmente"

Des: Definitivamente estoy dentro. Apuesta la granja, apuesta la compañía, apuesta el Kool-Aid, ve con tus vecinos y apuesta sus granjas. Creo que es enorme. Entiendo la causa del escepticismo porque parece haber llegado convenientemente en un momento en que Silicon Valley y los inversores ansiaban algo nuevo de qué hablar. Pero cuando se tienen las experiencias que la IA está brindando en este momento, queda bastante claro que algo enorme está sucediendo, y todavía estamos en esta especie de etapa embrionaria de verlo. Como mencionaste, el polvo se ha asentado. Realmente es la primera ola de polvo. Ahora estamos empezando a ver empresas enteras obteniendo una serie A o B por ser una empresa aplicada nativa de IA.

Cuando hablo de esto, no me refiero a OpenAI o Anthropic, quienes proporcionan la IA real, sino a personas que crean productos de flujo de trabajo completos que funcionan enteramente con IA. Es decir, si OpenAI y Anthropic no existieran, esta empresa tampoco existiría. La gente realmente se apoya en ello como plataforma. Cuando nos fijamos en algunas de las capacidades, para mí es una certeza absoluta que industrias y categorías enteras de software se verán trastornadas.

Paul: A veces, en tecnología, hablamos de eventos de extinción. Llegó el sector móvil y las empresas que daban prioridad a los dispositivos móviles acabaron con las que no lo eran y no podían adaptarse. Antes ocurría lo mismo con las empresas que daban prioridad a la nube. ¿Crees que esto es un evento de extinción?

Des: Creo que en ciertos bolsillos, ciertamente. Y en muchos otros sectores, si no se trata de un evento de extinción, se debe a una nueva dinámica. En algunas de estas áreas, digamos, con un servidor de IA abierto, se accede al poder a través de una API, como, "Oye, resúmeme este incidente de 5000 palabras", enviarlo a un tercero y recuperar el respuesta. Eso no es lo mismo que reconstruir toda su empresa para convertirla en nativa de iOS. Entonces, como resultado, habrá áreas de software en las que creo que los titulares realmente harán uso de esto y obtendrán mucho valor. Algunas áreas serán eventos de extinción, pero no es como un asteroide, no acabará con toda la industria. Creo que veremos cómo muchas de las grandes empresas crecen.

"Si nos remontamos al 29 de noviembre, cuando vimos ChatGPT 3.5, lo que se volvió obvio, o al menos lo primero que vimos, fue que esto era muy, muy bueno para ser conversacional".

Pablo: Sí. Lo que obviamente pasó con el móvil. Google y Facebook finalmente descubrieron cómo hacerlo.

Des: Lo hicieron, eso es correcto. Descubrieron cómo hacerlo más rápido de lo que cualquiera podía descubrir cómo ser excelente, por ejemplo, en la búsqueda. Volveremos a esta idea de una proporción en un segundo, pero aprender Objective-C e implementar una interfaz con Objective-C o iOS en un teléfono móvil para un motor de búsqueda increíblemente poderoso: resulta que la parte difícil de todo Ese es el increíblemente poderoso motor de búsqueda. ¿Es esa proporción entre la cantidad de trabajo nuevo que tenemos que hacer y la cantidad del trabajo actual que aún es válido? El backend de Google sigue siendo extremadamente válido, y el front-end podría cambiar, pero resulta que rastrear todo Internet no es algo que dos randos que salen de YC puedan hacer en una noche.

Paul: Hablemos de ambos lados de eso. Hay características en juego: las características principales que un producto necesita en una determinada categoría. Luego hay cosas nuevas que puede hacer y nuevas tecnologías que lo permiten. Comencemos con las cosas nuevas que puede hacer la IA. Tienes una lista completa de cosas que te hacen optimista al respecto.

Des: Eso es cierto. Si nos remontamos al 29 de noviembre, cuando vimos ChatGPT 3.5, lo que se volvió obvio, o al menos lo primero que vimos, fue que esto era muy, muy bueno para ser conversacional. Era muy, muy bueno para comprender a los humanos y muy, muy bueno para responder. Requirió indicaciones e instrucciones realmente buenas, y fue muy bueno en la discusión básica de textos: ampliar esto, resumir aquello, reformular esto, reformular aquello.

También era muy, muy bueno en deducción o inferencia. Podría plantearle un escenario complejo y preguntar, por ejemplo: "Si alguien está luchando contra una enfermedad crónica dentro de un edificio en llamas, ¿cuál es el problema más importante aquí?". Y encontró respuestas a esas preguntas. Para los humanos, estas cosas suenan increíblemente simples. Pero lograr que una máquina realmente lo comprenda, haga una inferencia y sugiera una acción es bastante poderoso. O "Dado el estado de este proyecto según todas las actualizaciones que ha leído, ¿cuál cree que es el tema más importante?" Y realmente hará un muy buen trabajo en eso. Entonces, la idea de razonamiento deductivo o inductivo también es bastante poderosa allí.

"Creo que la gente no se da cuenta de hasta qué punto esto puede infiltrarse en la vida normal"

Y solo estamos hablando del dominio de texto. Vimos que DALL-E y DALL-E2 tenían la capacidad de, dado un fragmento de texto, representar una imagen, y se estaba volviendo increíblemente bueno. Ahora, las últimas novedades de Midjourney son simplemente impresionantes.

La gente suele preguntar, ¿por qué es eso útil? Bueno, hay muchos escenarios en los que las personas no son creativas, pero saben lo que quieren. Entonces, me gustaría enviar este correo electrónico y me gustaría que se enviara en una fuente fina y clara sobre un fondo con textura oscura. Y puede ofrecerle 27 versiones de eso en la pantalla. De repente, la gente que no sabe hacer arte puede hacerlo, ¿verdad?

Ser capaz de generar imágenes no es algo que se pueda desdeñar. Muchas de estas cosas se caracterizan por el divertido caso de uso: "Muéstrame una hamburguesa con queso comiendo un planeta", y hace un muy buen trabajo al respecto. Pero te garantizo que "Dame un fondo de encabezado realmente bonito para mi nuevo sitio web" será una característica interesante en Squarespace o Wix o algo así.

Tenemos voz. Esto ha ido avanzando. Existe la posibilidad de analizar voz, prácticamente una transcripción de audio en tiempo real. Y también puede generar voces. Ese es el último avance en IA. Entonces, si miras, digamos, Synthesia o Play.ht, puedes darle Misión: Mierda imposible . Le das 90 segundos de conversación y te dará una impresión pasajera con una sola frase. Dale una hora de conversación y empezará a entenderlo. Ciertamente podrías salirte con la tuya.

“A estas alturas no se podía presionarme para que fuera un escéptico de la IA”

Y luego generando video. Synthesia hace este avatar de video falso donde puedes grabarte a ti mismo y algunos gestos tuyos, y podrá hacer que parezca que estás hablando. Pero podremos generar videos completos de la misma manera que podemos generar imágenes.

Cuando piensas en todas estas categorías, creo que el error que estaba cometiendo inicialmente, y que mucha gente comete inicialmente, es pensar: “Bien, eso suena realmente importante. Si estoy trabajando en Adobe, debería estar en todo esto”.

Creo que la gente no se da cuenta de hasta qué punto esto puede infiltrarse en su vida normal. Esa tecnología de voz puede ser, literalmente, lo que impulsará el futuro de la mensajería o el futuro de la interacción del producto, donde simplemente hablas con tu producto mientras conduces o lo que sea. Todo eso ahora es posible. Y de manera similar, las imágenes no son solo “perritos calientes comiendo planetas”. Literalmente puede diseñar un fondo completo y cambiar la apariencia de este producto que estoy usando para que luzca más bonito.

Podría seguir con otras cosas interesantes que ahora son posibles. Pero cuando miro el peso colectivo de todo ese potencial, y pienso en sus aplicaciones a dominios de software específicos, a la creatividad, a la interfaz de usuario, a cómo los humanos podrían interactuar con otros humanos, a qué trabajos podrían automatizarse y qué partes de Los trabajos podrían automatizarse, no podrías presionarme para que sea un escéptico de la IA en este momento. No es posible. Sería como intentar hacer retroceder la marea. Para mí es bastante obvio que se avecinan transformaciones masivas y es mejor que te pongas del lado correcto de ellas.

Enfrentándose a gigantes

Paul: Quiero decir, yo también estoy allí. En algunas de las cosas que usted dijo allí, como las imágenes, por ejemplo, toda la industria publicitaria probablemente estaría patas arriba. Ciertamente, si trabajas en una agencia creativa o de medios. Conozco personas que trabajan en una agencia creativa y ya utilizan IA para generar todo o la mayor parte de su trabajo.

Hablemos del otro lado. Mencionaste algunas empresas emergentes de las que no había oído hablar antes. Es sólo una explosión. No creo que nadie pueda mantenerse al día con todos los nuevos tipos de cosas creadas con esta nueva generación de tecnología. Mientras tanto, existen empresas enormes, con ingresos de cientos de millones de dólares, que han construido un negocio a lo largo de una o dos décadas. En los primeros días de Intercom, éramos un poco ingenuos. Estábamos llegando como una “startup de moda que se enfrenta al titular”, con una mentalidad gigante de tipo asesino.

Des: "Vamos a matar a Salesforce".

Paul: Sí, chip en el hombro, asesino de gigantes, ¿verdad? Entonces te das cuenta: "Oh". En un área como los informes y esas cosas, piensas: "Oh, esto es algo grande y profundo".

Des: Sí. Estos tipos son grandes por una razón.

"Realmente tienes que decir: 'Oye, creo que si esta área se construyera nuevamente hoy, lo harías de manera fundamentalmente diferente'".

Paul: Se requieren años de desarrollo de productos solo para tener lo que está en juego. ¿Cómo crees que las empresas deberían pensar al respecto?

Des: Creo que puedes ver esto desde ambos lados. Digamos que eres una startup con problemas y estás eligiendo un enemigo. Si dices: "Vamos después de Workday", ¿cuál es el ángulo de ataque en Workday que permite la IA? Bueno, mira todas las capacidades que tenemos. Podrías intentar generar revisiones de desempeño y analizar ese tipo de cosas.

Pero en última instancia, digamos que encuentra algunos ejemplos en los que puede esparcir y puntear trozos de magia de IA para simplificar los flujos de trabajo existentes. Creo que cualquiera que haya utilizado Workday tendría que admitir... No creo que a nadie le importe una mierda la complejidad de los flujos de trabajo dentro de esa empresa. Ese no es su retorno de la inversión. Ésa no es la razón por la que la gente compra Workday.

Creo que la razón por la que la gente compra Workday es porque es el ERP para humanos más grande que puedas imaginar. Tienen un enorme equipo de ventas empresariales. Han creado una gran marca de "Somos el jefe final cuando se trata de sistemas HRIS", y eso es lo que les importa.

Paul: Y una capacidad de configuración casi infinita.

Des: Sí. La pregunta entonces es: si tuviéramos que reconstruir todo esto en una era de IA, ¿qué cambiaría? Si la gente está comprando una capacidad de configuración extrema, no es obvio para mí que el ángulo de ataque esté ahí. Creo que la gente está comprando un WYSIWYG glorificado en una base de datos donde pueden conectar una cosa con otra mediante la relación del gerente y decir: “La cosa tiene un informe; la cosa tiene domicilio; cosa tiene salario”. No creo que nada de eso cambie realmente de manera masiva en el corto plazo. Podrías tener un Workday mucho más hermoso gracias a la IA. Simplemente no creo que a nadie le importe una mierda. Estarías compitiendo con otras startups de serie A o B que probablemente sean más maduras que tú.

"Su IA puede ser sorprendente en la detección de fraudes, incluso mejor que la IA de Stripe para la detección de fraudes, pero eso es probablemente el 15% del rompecabezas"

Pero para darte un ejemplo más atractivo, si tú y yo decimos: "Oye, vamos a matar a Stripe, pero usaremos IA". Trabajo uno, empiezas a trabajar con la IA, me pondré un traje y me reuniré con siete bancos y Visa y MasterCard para ver si puedo obtener permiso para cargar tarjetas de crédito. Ésa es la verdadera tarea. Entonces, ¿cómo puedo construir una marca en la que la gente confíe? Sí, su IA puede ser increíble en la detección de fraude, incluso mejor que la IA de Stripe para la detección de fraude, y su IA puede ser increíble en la detección de los puntos de precios óptimos correctos para las empresas B2B SaaS. Pero eso es probablemente el 15% del rompecabezas. El otro 85% del rompecabezas es dónde estoy 10 años detrás de Stripe, que persigue a los bancos.

Si eres una startup, debes creer en las siguientes cosas. Una es, si tuvieras que construir toda esta categoría de productos desde cero hoy, dado lo que ahora es posible con esta revolución de la IA, ¿lo harías de manera sustancialmente diferente? ¿Qué parte de la tecnología de los productos existentes seguirá siendo relevante en el futuro? Si es una cantidad muy, muy pequeña, tal vez su sistema de inicio de sesión y cosas así, sí, hay sangre en el agua. Ponerse en marcha.

Sin embargo, si tomamos, digamos, MailChimp y vamos a usar IA para escribir los correos electrónicos y diseñar las notas, eso es genial. A la mayoría de las personas les gusta MailChimp porque tienen una tasa de entrega realmente alta o análisis de boletines por correo electrónico y administración de listas y administración de suscripciones, y tienen detección de spam y todo ese tipo de mierda. Tienes que construir todo eso. Y mientras construyes todo eso (digamos que son 30 meses de trabajo), MailChimp probablemente descubrirá cómo desarrollar tus pequeñas funciones de IA. Luego tienes lo que ellos tienen, pero aún tienen una marca mucho más madura y conocida. El gran diferenciador que traías a la fiesta, ahora lo tienen ellos. Esto es especialmente cierto si el motor central de diferenciación está en realidad en el otro extremo de una llamada a la API de OpenAI. Porque en ese mundo, estoy seguro de que también resolverán las indicaciones. Ese es el ángulo de inicio. Realmente tienes que decir: "Oye, creo que si esta área se construyera nuevamente hoy, lo harías de manera fundamentalmente diferente".

"Tal vez la IA aprende, por lo que, para justificar su propio valor, te muestra un PDF de vez en cuando para que sientas que estás haciendo tu trabajo".

Te daré un ejemplo. Hay muchos productos que puedes conectar a todas tus diferentes plataformas publicitarias. En cierto modo albergan todo su inventario publicitario central y ejecutan análisis. Le dirán cosas como: "Oye, nuestros anuncios más efectivos son los siguientes y vamos a realizar pruebas A/B de este frente a aquel". Puedes ingresar, configurar, modificar y volver a cargar nuevas versiones y todo ese tipo de cosas. Luego, puede mirar gráficos y paneles para mostrarle a su jefe que dice: "Está bien, estoy haciendo un gran trabajo aquí". Creo que hoy en día toda la categoría de productos se construiría de forma totalmente diferente. La idea sería pedirle a la IA que genere los anuncios, los ejecute, mida el LTV/CAC de los anuncios, sugiera todos los diferentes procesos de horneado y pruebas A/B y optimice los anuncios por canal por persona. Simplemente ejecutaría todo eso en segundo plano.

Cuando pienso en un producto como ese, ni siquiera sé cuál es la interfaz. Podría ser uno de esos scripts de shell que simplemente ejecutas y nunca ves lo que sucede en segundo plano. Simplemente confía en los señores en que el dinero comenzará a llegar. Tal vez la IA aprenda, así que para justificar su propio valor, te muestra un PDF de vez en cuando para hacerte sentir como si estuvieras haciendo tu trabajo. trabajo. Pero con ese tipo de categoría de producto donde es como "crear, optimizar, explorar, explotar, iterar", todas esas tareas son factibles individualmente.

Si hoy estás en una de estas empresas y dices: "Oh, mierda, tal vez Des tenga razón", la tentación es decir: "Bueno, hagamos una de ellas". Pero la realidad es que el futuro real los hará todos, y todos estarán entrelazados. Te convencerás de que "Oye, seguramente nadie va a automatizar todo esto". Pero cuando ves lo bueno que es el razonamiento de GPT-4, no me resulta obvio por qué un humano querría iniciar sesión aquí todos los días y mirar una lista y ver el número rojo parpadeante y decir: "Apaguemos ese anuncio". ”, o “Generemos 10 versiones de esta de color verde brillante porque parece que es realmente buena”. Todas esas decisiones pueden ser tomadas por IA. Creo que es un ejemplo de una gran oportunidad de inicio que vale la pena aprovechar.

Maduro para la transformación

Paul: Hay algunas buenas preguntas para una startup, por ejemplo, para comprender claramente el negocio real que están tratando de atacar y lo que les importa y valoran a los clientes. ¿Es el tipo de material de interfaz que nos resulta mucho más fácil de ver, reconocer y pensar? ¿O en realidad, en el caso de Workday, se trata del backend? ¿O, en el caso de Stripe, el reglamento o los abogados? Creo que esas son buenas preguntas de las que usted y yo hemos hablado y que son muy útiles para que las empresas más grandes piensen si tienen o no la oportunidad de ser atacadas legítimamente por una startup.

Antes de eso, sin embargo, usted tocó diferentes categorías, y creo que tenemos un par aquí que deberíamos repasar porque hacen concreto para mí, y estoy seguro de que para otras personas también, cómo las cosas podrían cambiar. Por ejemplo, mencionaste cosas multimedia como video y voz, etc. Sin embargo, con SaaS hay un montón de categorías: herramientas de ventas, herramientas de gestión de proyectos, informes. Empecemos por las ventas. Hoy en día, muchas empresas contratan vendedores y gastan un montón de dinero en capacitarlos. ¿Cómo crees que eso cambiaría?

“Si miramos una lista, la IA puede hacerlo. Liderar la puntuación de la lista: la IA puede hacerlo. Enviar correos electrónicos a estas personas: la IA puede hacerlo. Dirigirse a testimonios, casos de uso y presentaciones de ventas específicos para esta persona en esta industria: la IA puede hacerlo”.

Des: Creo que todos los aspectos son susceptibles de cambios significativos. La capacitación de los vendedores ahora puede ser la IA en vivo en la llamada que brinda actualizaciones en tiempo real sobre: ​​“Oye, preguntaron sobre los precios. Aquí está el precio” y “Oye, preguntaron sobre esto. Aquí está la diapositiva. Aquí tenéis el vídeo para reproducir. Aquí está el cliente de referencia. Aquí está el testimonio”. Todo tu entrenamiento será mucho más en el oído en lugar de: "Después de esta llamada, Johnny, nos sentaremos y hablaremos contigo sobre todas las cosas que deberías haber dicho". Es mucho más en el momento. Eso es sólo entrenamiento. Eso es antes de que podamos llegar a su escritorio.

Una función de las ventas es la prospección. Hay una lista, vamos a revisar esta lista, intentaremos encontrar personas que sean creíbles, intentaremos ponernos en contacto con ellas: llamarlas, enviarles un correo electrónico o tal vez orientar anuncios a su dirección de correo electrónico específica, así que, con suerte, podremos Síguelos por Internet. No he dicho nada que un humano deba hacer. Mire esta lista: la IA puede hacerlo. Puntuación de clientes potenciales en esta lista: la IA puede hacerlo, ya sea directamente o mediante API en ZoomInfo y obteniendo una puntuación de clientes potenciales. Envíe un correo electrónico a estas personas: la IA puede hacerlo. Llame a estas personas: la IA puede hacerlo. Apunte a testimonios, casos de uso y presentaciones de ventas específicos de esta persona en esta industria: la IA puede hacerlo.

Ese es un ejemplo. Hay empresas como Regie.ai y Nooks que analizan puntos de valor reales específicos en el flujo de trabajo de ventas y dicen: “Bien, traza una línea alrededor de esto. Podemos hacer todo eso”. Y, por cierto, esa es una gran noticia para los vendedores. Se eliminará gran parte del trabajo pesado indiferenciado, y el camino de cada uno para ser lo que quiere que sea, que, supongo, era un líder de ventas senior o un representante de ventas senior que se ocupa de acuerdos más altos a valores más altos, es casi como Eliminamos muchos cursos de capacitación y dijimos: "Oye, resulta que ya nadie necesita hacer esa mierda, así que vamos a meterte en el mezclador de inmediato".

Paul: Hay dos categorías de cosas. Uno es para algunas personas, como ventas: es el mismo trabajo de venta, pero la IA hará el trabajo mucho más fácil.

Des: Y más divertido también.

Paul: Y más divertido, seguro. La otra categoría de cosas es donde los trabajos de las personas podrían cambiar. La gestión de proyectos es otra categoría en la que los trabajos de las personas probablemente cambiarán debido a la IA.

Des: Eso creo. La gestión de proyectos tiene bastantes matices. Creo que esta es el área en la que se está viendo mucha IA aplicada, y gran parte de ella es lo que yo llamo IA estilo condimento. Es como sal y pimienta. No es el plato, es sólo un poquito de mierda linda encima. Pero desconfío de todo el "escribe la primera oración de una actualización de estado y presiona el tabulador para expandir", donde dice, "Creo que este proyecto está en curso", tabulador, "Pero persisten los siguientes riesgos". Preferiría que eso saliera de tu cabeza a que GPT lo infiriera porque necesito que lo supervises. Que pongas tu nombre en realidad me dice que profesionalmente crees que te pagaría para que entiendas estas cosas. Así que me preocupa un poco que a veces se pueda hacer un uso excesivo en estas áreas.

“En lugar de iniciar sesión todos los días, si alguna vez algo sale mal, simplemente te dirán: '¿Por qué este proyecto se retrasa?'”

Piense en algo como Asana, Jira o Basecamp y diga: "¿Cómo podría ayudar la IA?" Una vez más, todo se reduce a: "Déjame saber qué está pasando en este proyecto". Creo que la IA puede hacer eso. Básicamente, puede pedirle a GPT-4 que diga: "Lea todos los hilos más recientes, agréguelos a sus conocimientos más recientes y vea las diferencias semánticas que le interesarían a un ejecutivo con respecto al estado de este proyecto y si todavía está en curso, y envíamelo todos los días como un mensaje de Slack”.

Y nuevamente, nos estamos alejando de la interfaz de usuario para ser simplemente un empujón versus un tirón. En lugar de iniciar sesión todos los días, simplemente te avisarán si alguna vez algo sale mal. “Encuentre la causa raíz de todos estos problemas. ¿Por qué este proyecto se retrasa? Quizás otras cosas como: “¿Quién ha contribuido más a este proyecto en términos de tomar decisiones concretas? ¿Cuál fue la principal razón por la que este proyecto se retrasó? Hay muchas cosas allí que realmente pueden cambiar dónde creo que está el flujo de trabajo actual para tratar de resolver esto honestamente, y probablemente hayas tenido que hacer esto de vez en cuando, sentarte y leer cuatro documentos de Google y tres publicaciones de Basecamp. o lo que sea para intentar descubrir qué pasó cuando no estabas.

“Personalmente, soy un poco alérgico a la 'pestaña para completar párrafos masivos de escritura y juicio' porque prefiero que eso realmente provenga del cerebro de alguien”

Paul: Ni siquiera me importa. ¿Sabes? Han sucedido muchas cosas, se tomó una decisión, estamos bien con la decisión y el contexto es realmente innecesario.

Des: Sí, sí, totalmente. Pero a veces casi estás buscando una decisión, ¿verdad? Imagine un mundo en el que pueda iniciar sesión y decir: “Inicié sesión en Basecamp hoy porque necesito determinar si vamos por buen camino para el 11 de agosto o lo que sea. Obviamente, no vamos por buen camino, ya que es casi el día 31. Ser capaz de llegar a ese nivel de "Esto es lo que quiero saber y las palabras realmente no importan" puede ser muy poderoso. Todavía tengo que ver que eso se haga bien, pero sospecho que sucederá. La naturaleza de una herramienta de gestión de proyectos cambiará desde ese punto de vista. Identificar recursos de conflicto y cosas como, "Oye, Paul está en estas siete cosas y en realidad está reservado para estar aquí", también podría ser muy útil. Entonces, creo que, en general, la herramienta del PM definitivamente está lista para eso, pero personalmente, soy un poco alérgico a la “pestaña para completar párrafos masivos de escritura y juicio” porque prefiero que eso realmente provenga del cerebro de alguien, al menos. menos ahora.

La IA toma las decisiones

Paul: Otro son los informes y las herramientas de presentación de informes. Por ejemplo, aquí en Intercom hemos pasado la mayor parte de una década creando informes profundos: editando informes, creando informes, todo tipo de cosas típicas desde un punto de vista crudo como crear...

Des: crear un nuevo portafolio, actualizar, cambiar un filtro, categorizarlo.

Paul: Y cuanto más construimos y más investigamos con los clientes, más aprendemos que hay más para construir.

Des: Es una historia interminable.

Paul: Más configurabilidad, más personalización, etcétera. Ahora, sin embargo, te das cuenta de que la IA probablemente podría hacer mucho de eso, y no hay necesidad de crear todas estas cosas o usarlas si ya se han creado, y nos encontramos en una posición en la que todavía estamos creando informes. características, pero también se preguntan: "¿Deberíamos también generar la necesidad de que nuestros clientes nunca las utilicen?" Y en su lugar, tenga algún tipo de campo donde escriban la pregunta, como "¿El LTV está alto o bajo?" "¿Ha bajado el volumen de atención al cliente?" "¿Cuál fue el día más ocupado esta semana?" Es toda una interfaz de usuario basada en chat. La IA claramente será buena en eso. Creo que hará cosas como descubrir correlaciones en los datos que los humanos nunca descubrirían simplemente porque hay muchos datos.

"Mucha gente sólo se siente cómoda con la IA como mascota doméstica... Tenemos que sentirnos más cómodos con la IA como compañero"

Des: Y es mucho más poderoso que cualquier persona.

Pablo: Sí, exactamente. Y puede hacer mucho más. Antes, les dije que creo que el papel de los humanos podría consistir menos en profundizar en los datos y el análisis y mucho más en juzgar. Por lo general, se trata de hacer el análisis, aplicar el juicio humano y luego tomar decisiones. Y creo que los humanos se alejarán de la parte del análisis. La IA lo hará y ellos aplicarán su criterio para tomar decisiones. Pero usted dijo, y estoy de acuerdo, que la IA también tomará la decisión. ¿Puedes explicar eso un poco?

Des: Sí, claro. Lo entenderé mal, pero hay un psicólogo educativo llamado Benjamin Bloom que estaba tratando de describir cómo se llega a conocer un área de cualquier tipo, y tiene algo llamado "Taxonomía de objetivos educativos de Bloom". Y en el extremo muy, muy, muy bajo está el recuerdo. El tipo de cosas "¿puedes enumerar hasta 26 condados de Irlanda?". No hay profundidad en eso. Y en el extremo muy, muy, muy alto está la síntesis: "¿Puedes crear cosas nuevas basadas en cosas existentes?"

Entonces, es algo así como recuerdo, reconocimiento, comprensión, análisis y síntesis. Me estoy saltando uno o dos y pondremos un diagrama mejor en las notas del programa. Creo que mucha gente sólo se siente cómoda con la IA sólo como mascota doméstica. Les gusta el extremo inferior. Es genial de la misma manera que a la gente le gusta la corrección de errores tipográficos. Pero, en cierto sentido, tenemos que sentirnos más cómodos con la IA como par. Creo que la IA podrá aplicar su criterio porque incluso si tomamos nuestro propio robot, Fin, mucho de lo que hace Fin es "dado esto, responde aquello".

“No me queda claro dónde termina la capacidad de la IA. Lo que está claro es que existe un nivel de comodidad humana en términos de: 'Puedes llegar tan lejos, pero necesito ser yo la persona que arregle esto'”.

Rewind.ai es cliente de Fin. Soy usuario de Rewind. Es un producto fantástico. Rewind hace esto de querer grabar cada reunión y yo no quería hacer eso. Entonces, estaba intentando desactivar esta ventana emergente y acudí a la ayuda de Rewind. Dije: "¿Cómo desactivo la ventana emergente?" Y Fin dijo: "Oh, así es como se hace". Y vinculaba un artículo que nunca decía directamente: "Para desactivar esta ventana emergente, así es como se hace". Lo que decía el artículo era algo así como: "Si desea activar esta función, vaya aquí para hacerlo". Por cierto, cuando lo hagas, no estará siempre encendido. Aparecerá cada vez. Y Fin infirió, después de leer ese artículo, que si esa es la cuestión y esa es la preferencia, debe estar en esta pantalla. Y básicamente me dio una respuesta perfecta. Y no estoy usando esto para promocionar a Fin, sino que es solo un ejemplo de deducción o juicio y sugerencia. Tenía la suficiente confianza como para decirme que esa era la respuesta. Es un ejemplo simple en el que nadie en Rewind tuvo que escribir esa respuesta. Fin lo resolvió.

En el caso de los informes, imagine que preguntamos: "Muéstrenme qué representantes de CS obtienen las puntuaciones más altas", lo cual es una pregunta bastante sencilla. Then you could say, “Show me what topics correlate with the highest scores,” which is probably pretty simple, and then you could say, “Show me which CS reps tend to perform the lowest on which topics,” and maybe that could be where you have better training courses, and then you could say, “Prioritize that list and suggest the type of training they should do,” and, “Mail those people and tell them to go on that training.” All of that is judgment in a sense. It's not clear to me where the AI stops in its capability. What is clear is that there's a human comfort level in terms of, “You can go that far, but I need to be the person who fixes this.” Do you know the old Dilbert cartoon of the pointy-haired boss who likes to feel important, so he wants to be the person who presses the launch button? A lot of our first pass attempts at using AI will be like that. They'll be like, “Well, hang on a second. All that low-level shit can go away, but I still need to be here for the important stuff.”

“What you can imagine might happen is all the work up to the last step of the marathon might be done by AI, and then a human comes in and goes, 'Yep, click'”

There's some dark, futuristic cartoon where there are a load of humans on a factory floor, they're all there to do certain things, and there's a button on a switch they can click in case anything's ever gone wrong. And then, on the other side of the wall, those things aren't wired up to anything. It's just there to make the humans feel important. We give them a sense that they're part of this process as well. I think we're going to see that bar creep up and up and up, especially given that the reality is it tends to be pretty right, it tends to be quite accessible and probably works 365, 24/7. I think you're going to see what people define as judgment creep up and up and up.

The stuff where it gets more funky is AI is not perfect. Neither are humans, but AI is not perfect. And there are some decisions where you're like, “Right, let's not launch the email campaign without a human eyeballing it.” Totally valid. So, what you can imagine might happen is all the work up to the last step of the marathon might be done by AI, and then a human comes in and goes, “Yep, click.” Eso tiene sentido. That's just logical.

Paul: We're talking about analysis to synthesis, and there's judgment and making decisions. And humans, for sure, will feel the need to control it and hit the red button. And so the decision-making of, “Do we or don't we hit the red button,” is left to us. How far away do you think we are from really great software tools that are excellent at judgment and pushing us to go, “Maybe they should make the decision.”

Des: Do you know the RBAC features we've built in Intercom, role-based access controls? I think it's going to be like that. I think we're going to be building preference dialogues into Intercom and other tools where it basically says you'll have a lot of settings that begin with, “Allow the AI to…” You could imagine allowing AI to reply or request CSAT scores, allowing AI to ping my own support team when CSAT scores are dropping… All the way up to slightly bigger things like allowing AI to post a job opening on Indeed.com because we're clearly understaffed. There's a spectrum. What are the things humans would do there, and what type of workflow, almost like an “if this, then that,” do you play out? That's basically how I think we're going to end up.

“When people tell me we're never going to do X with AI, I'm like, 'Mate, I've done this rodeo many times, and I'm telling you, you probably will'”

How long before we see this? I think there won't be some watershed moment where it's like, “It's here.” What might happen is we sit down next year, and the next conversation we have might be whether the AI should be sending suggested next steps. We're past discussing correlation. That ship has sailed. I think this conversation would be the continuous incremental creep of what we believe to be possible and what we're comfortable with.

Paul: Yeah, that makes sense to me, too. History is the best predictor of the future in a lot of these cases. It's a similar pattern with things like the first iPhone, which was very, very basic, and then, with every release, it was slowly maturing-

Des: You're totally right. When I was a Web 2 consultant, our discussion at the time was like, “You'll never do X in the cloud.” “You'll never have a word processor in the cloud. You'll never have a video editing tool in the cloud.” And now you can play Counter-Strike in the cloud. Literally full-on, proper desktop gaming in the cloud, and it's all done through your browser. And similarly, “You'll never do X on a phone. Yeah, phone's good and all that, but you're not really going to…” Whatever the thing is, you've done it. Applying for a mortgage, buying a car. It turns out you do all of these things. So, when people tell me we're never going to do X with AI, I'm like, “Mate, I've done this rodeo many times, and I'm telling you, you probably will.”

Jobs don't change, technologies do

Paul: There are a couple of practical questions I know you've used a lot to talk to our team and our product org to get them to think about how quick this might happen to them and their industry. How can this AI technology be applied to create new features? How can they be applied to make existing features easier, better, and more powerful? Do you want to talk us through that?

Des: The core point I always come back to with all new capabilities, whether it's AI or chatbots or messaging is, what is a product? A product is usually a platform of features that let a user get a certain job or a certain set of jobs done. The questions you ask yourself as a product manager or product leader are, “Given the technologies available, what is the best way our users can get this done right?” It's the Jobs-to-be-Done idea, which is fixated on this: jobs don't change, technologies change. The solutions change, but the job is the same.

“Tools for narrow markets that require specialism become tools for general markets”

Generally, with these things, you're trying to make it so that more people can do the job. A great example of that is Equals, the spreadsheet company. Let's say I don't know Excel functions, but I do know what I want out of them. I want to see the average growth rate of this startup over the last six months if you exclude organic traffic. I don't know how to do that, but I can write it into a box, Equals will work out what I mean, and it'll write up the formula for me. I don't know if the formula is right, but it seems to be most of the time. Or if it's wrong, it's so egregiously wrong that it's not a problem because I can correct it. That's a great example where it's made it possible for more people to do the thing.

If your tool involves either arcane languages, complex query stuff, or creativity, as in, “I know I wanted to have a fancy black image, but I don't know how to design this. I'm not a designer,” or, “We want to let all of our English-speaking support staff be able to support all languages in Europe,” AI can probably help. Can AI increase the amount of people who can do the job? Usually, that has a massive impact on your market size. It means more people can use your tool. More people can use Equals than Excel.

Paul: Well, tools for narrow markets that require specialism become tools for general markets.

Des: Yeah, because you change one core thing – the amount of people who know what they want to do and the amount of people who can do it are now the same thing. That's huge. AI and all of this technology make it so that more people can use your product, ultimately. Chat UI is a huge part of that.

Another one is helping people increase the power of their work. The analogy here would be like a crane. If I jump into a crane, I am now much stronger than before. I can move stuff at a far greater rate. It's still me doing the work, but now I'm lifting heavier stuff than I was capable of. Similarly, if a human can summarize one conversation at a time, can AI summarize one million conversations at a time? You mentioned looking at correlation across all data sets, and a human can do that one by one. AI does not need to act one by one. By increasing the capability of the human, the scope of their impact is far greater.

“What are new things that people can do? What are the things that are the 10x of human capability? What are the things where you can remove entire chunks of work?”

Paul: The crane is a great example. You're saying one guy gets in the crane and lifts the volume of things 80 people would have had to do manually. What are the things that lots of people are required to do where AI could make it so that one person overseeing it can do it or it can do it by itself?

Des: Absolutely. For example, Fin Snippets in Intercom is when one person answers a question properly, Fin will say, “Hey, is that the right answer? Because if it is, I'll take it from here.” And that's one person effectively doing the work of all future people for the future. It is a type of crane.

And then, the third category you have to look out for is, nearly ironically, the one people tend to overlook. There are things we can get rid of entirely. It's not even a dude in the crane anymore – we've taken away the need for that in its entirety.

If you recall, say, the advertising example I talked about earlier, where Johnny logs in every day to look at all the various charts and tables, there's definitely an argument where you just don't need that done at all. You just assume, from this point onwards, in the same way you assume that electricity works in your building, you assume that the ads are optimized. Or if they're not optimized, they're getting optimized, and there's nothing you need to do about it.

So yeah, to zoom back:

• What are the new capabilities?
• What are new things that people can do?
• What are the things that are the 10x of human capability?
• What are the things where you can expand the addressable market?
• And then, lastly, what are the things where you can remove entire chunks of work?

That's generally how I think you should be thinking about this. This is why I'm not an AI skeptic. I see too many opportunities.

Even in a pretty prescribed domain like customer support, it's just so clear all of the ways in which we could use 10 times the amount of AI and ML people to go after all the many opportunities in the space. Every time I get pinged by, “We're doing AI for a customer support” type startup, I am quite frustrated, because I'm like, that's a brilliant idea. We either have or haven't thought of it, but there's so many brilliant ideas. That's just in one little domain.

Paul: Yeah. That's really good practical advice. We've talked a lot today about how startups should think about entering categories and how AI can disrupt that category or not. On the incumbent side, I worry more about those companies because I'm subject to this myself, at times, where I'm like, “Hang on a minute. We're domain experts. We've been here 10 years doing this. There's no possible way AI could ever know the things we know.”

“It's a good time to reread The Innovator's Dilemma and remind yourself of the true nature of disruption”

Des: Totally.

Paul: Right? Disparates. Of course it can, and it will. And the older you get, the stronger the feeling gets. Any last pressing advice for startups, incumbents, or even investors?

Des: It's a good time to reread The Innovator's Dilemma and remind yourself of the true nature of disruption. It has to be a new attack vector that the incumbent businesses can't easily take. And I think a lot of people are going to say that they're going to disrupt industries with AI. If you're ever tempted to say those words at all, do yourself a favor and read even one of the six-pager Harvard Business Review papers on it. Refresh on exactly what it means to be disruptive, whether it's low-end disruptive, the new use-case disruptive, or new market disruptive. Just make sure you know what you're saying.

I think a lot of businesses will build a really cool piece of product, but it'll ultimately end up being unpaid R&D for the much bigger company because they're going to look down and go, “That's clearly the right thing. We should do that.” And that will be it. You might have a cool new way of doing some specific task in accounting, surveys, time tracking, expense tracking, or whatever. You might have a cool little feature dripping in AI, and it might even be get Product Hunt feature of the day. You might have a sexy landing page. I might even tweet about it and say, “Check out this dope shit.” It could be stunning.

La pregunta es: ¿es un ángulo de ataque suficiente para ser verdaderamente disruptivo? ¿O algún ingeniero o diseñador principal se sentará en Mega Big Corp y dirá: "Probablemente deberíamos copiar eso"? Puede que les lleve un año, pero en ese año es poco probable que haya construido una plataforma completamente madura. Ese es el desafío y tal vez esté bien. Tal vez esté bien decir: “Oye, vamos a ir tras el extremo inferior del mercado. En realidad, no tenemos que competir con Megacorp”. Está bien, pero asegúrese de tomar todas esas decisiones juntos y no diga simplemente: "Vamos a acabar con Salesforce porque tenemos un algoritmo de puntuación de clientes potenciales basado en IA" o algo así. Salesforce va a trabajar en eso.

pablo: eso es genial. Dejémoslo ahí por hoy y nos vemos quizás dentro de 12 meses para que podamos averiguar qué sigue.