Intercom on Product : stratégie produit à l’ère de l’IA

Alors que les nouvelles startups natives de l’IA et les géants de l’industrie naviguent dans la révolution de l’IA, le paysage des produits subit une profonde transformation. Les entreprises peuvent-elles exploiter le potentiel de cette force disruptive pour stimuler l’innovation et prospérer sur le marché concurrentiel d’aujourd’hui ?

Au cours des dernières années, et en particulier depuis le lancement de ChatGPT en novembre dernier, nous avons assisté à un boom de l'IA générative qui a repoussé les limites de la créativité et de l'innovation – et a également commencé à bouleverser les industries d'une manière que nous aurions à peine pu imaginer. Du texte à l'audio et aux images, ces dernières capacités d'IA ont déjà suscité une nouvelle génération de startups natives de l'IA avec des flux de travail entièrement alimentés par l'IA, et ont inspiré d'innombrables autres à développer ou à adopter des fonctionnalités et des produits basés sur l'IA.

Les applications sont infinies : UX, UI, création de contenu, analyse de données, service client, prospection commerciale, automatisation du marketing, etc. Maintenant que la première vague de poussière est retombée, c'est le moment idéal pour réfléchir à ce que ces changements signifient pour la stratégie produit et les chefs de produit. Que vous soyez chef de produit, expert dans un domaine avec des décennies d'expérience ou nouveau fondateur de startup, cette période apporte non seulement de nouveaux défis, mais aussi des opportunités qui changent la donne. L’IA aidera-t-elle les gens à amplifier leur productivité et à s’étendre vers de nouveaux marchés, ou rendra-t-elle certains rôles obsolètes ? Les startups armées d’approches innovantes en IA parviendront-elles à disrupter des catégories bien établies ? Et les opérateurs historiques seront-ils capables de suivre le rythme incessant de l’innovation ?

Dans l'épisode d'Intercom on Product d'aujourd'hui, j'ai rencontré Paul Adams, notre directeur des produits, pour parler de la stratégie produit à l'ère de l'IA.

Voici quelques-uns des principaux points à retenir :

• Pour véritablement bouleverser les catégories grâce à l’IA, les startups doivent se demander si leurs produits ou fonctionnalités offrent un angle d’attaque unique que les entreprises historiques ne peuvent pas facilement reproduire.
• Bien que l’IA puisse rationaliser les tâches dans les catégories SaaS telles que les ventes et le service client, offrant ainsi un soulagement au travail répétitif, l’impact sur la gestion de projet est plus nuancé.
• À mesure que les capacités de l’IA progressent, les gens seront probablement plus à l’aise de s’appuyer sur elle pour des tâches qui impliquent non seulement une analyse mais aussi un jugement – ​​même si une surveillance humaine reste nécessaire.
• Lorsqu'ils envisagent de nouvelles fonctionnalités telles que l'IA, les chefs de produit doivent se concentrer sur la manière dont ils peuvent élargir la base d'utilisateurs, améliorer les capacités des utilisateurs ou éliminer complètement des tâches.
• Que vous soyez une startup ou une entreprise établie, c'est le bon moment pour revoir les idées derrière Le dilemme de l'innovateur .

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Pariez sur la ferme

Paul Adams : Hé à tous, bienvenue dans Intercom on Product. Je m'appelle Paul Adams et avec moi aujourd'hui, comme toujours, Des.

Des Traynor : Salut Paul. Comment allez-vous?

Paul : Très bien, aujourd'hui, nous allons parler de l'IA et de la stratégie produit. Nous allons parler de ce que cela signifie pour des personnes occupant diverses positions à ce sujet. Nous pensons que c'est le moment idéal pour en parler car la première vague de poussière est retombée. Nous avons vu ce qui est possible avec ce type de première vague d'entreprises, et comme pour toute grande technologie, les gens ne savent pas au début comment tout cela va se dérouler. Quand vous regardez le paysage aujourd'hui, nous avons des gens qui sont tous intéressés et qui disent : « Pariez sur la ferme ; parier sur l'entreprise. Et puis il y a des gens qui sont encore un peu incertains : « Est-ce vraiment grave ? Est-ce plus du Kool-Aid de la Silicon Valley ? Des, où penses-tu en être ?

« Lorsque vous examinez certaines capacités, je suis presque certain que des industries et des catégories entières de logiciels seront bouleversées. »

Des : Je suis définitivement partant. Pariez sur la ferme, pariez sur l'entreprise, pariez sur le Kool-Aid, allez chez vos voisins et pariez sur leurs fermes. Je pense que c'est énorme. Je comprends les raisons du scepticisme, car il semble être arrivé à un moment où la Silicon Valley et les investisseurs cherchaient quelque chose de nouveau à aborder. Mais lorsque l’on considère les expériences que l’IA propose actuellement, il est clair que quelque chose d’énorme se produit, et nous en sommes encore à un stade embryonnaire. Comme vous l’avez mentionné, la poussière est retombée. C'est bien la première vague de poussière. Nous commençons maintenant à voir des entreprises entières obtenir une série A ou B parce qu’elles sont des entreprises appliquées nativement à l’IA.

Quand je parle de cela, je ne parle pas d'OpenAI ou d'Anthropic qui fournissent l'IA réelle, mais de personnes qui créent des produits de flux de travail complets entièrement alimentés par l'IA. En effet, si OpenAI et Anthropic n'existaient pas, cette société n'existerait pas non plus. Les gens s’appuient vraiment sur cette plateforme. Lorsque l’on examine certaines capacités, c’est pour moi une certitude absolue que des industries et des catégories entières de logiciels seront bouleversées.

Paul : Parfois, en technologie, nous parlons d’événements d’extinction. Le mobile est arrivé, et les entreprises axées sur le mobile ont tué celles qui ne l'étaient pas et qui ne pouvaient pas s'adapter. Avant, c’était la même chose avec les entreprises axées sur le cloud. Pensez-vous qu'il s'agit d'un événement de type extinction ?

Des : Je pense que dans certaines poches, certainement. Et dans de nombreux autres secteurs, s’il ne s’agit pas d’un événement d’extinction, c’est à cause d’une nouvelle dynamique. Dans certains de ces domaines, disons, avec un serveur d'IA ouvert, le pouvoir est accessible via une API, comme « Hé, résumez-moi cet incident de 5 000 mots », en envoyant une requête ping à un tiers et en récupérant le réponse. Ce n’est pas la même chose que de reconstruire l’ensemble de votre entreprise pour la rendre native sur iOS. En conséquence, il y aura des domaines de logiciels dans lesquels je pense que les opérateurs historiques les utiliseront réellement et en tireront beaucoup de valeur. Certaines zones connaîtront une extinction, mais ce n’est pas comme un astéroïde, cela ne va pas anéantir toute l’industrie. Je pense que vous allez voir beaucoup de grandes entreprises grossir.

"Si nous revenons au 29 novembre, lorsque nous avons vu ChatGPT 3.5, ce qui est devenu évident, ou du moins la première chose que nous avons vue, c'est que cette chose était très, très efficace pour être conversationnelle"

Paul : Ouais. Ce qui est évidemment arrivé avec le mobile. Google et Facebook ont ​​finalement compris comment procéder.

Des : Ils l’ont fait, c’est vrai. Ils ont réussi à le faire plus rapidement que quiconque ne pouvait comprendre comment être excellent, par exemple, en recherche. Nous reviendrons sur cette idée de ratio dans une seconde, mais apprendre Objective-C et déployer une interface Objective-C ou iOS sur un téléphone mobile vers un moteur de recherche incroyablement puissant – il s'avère que le plus difficile de tout c'est le moteur de recherche incroyablement puissant. Il s'agit du rapport entre la quantité de nouveau travail que nous devons effectuer et la quantité de travail en cours qui est encore valable ? Le backend de Google est toujours extrêmement valide, et le front-end pourrait changer, mais il s'avère que parcourir l'intégralité d'Internet n'est pas quelque chose que deux randos sortant de YC peuvent faire en une soirée.

Paul : Parlons des deux côtés de la question. Il existe des fonctionnalités de mise en table – les fonctionnalités de base dont un produit a besoin dans une certaine catégorie. Ensuite, il y a de nouvelles choses qu’il peut faire et de nouvelles technologies qui le permettent. Commençons par les nouvelles choses que l’IA peut faire. Vous avez toute une liste de choses qui vous rendent optimiste.

Des : C'est vrai. Si nous revenons au 29 novembre, lorsque nous avons vu ChatGPT 3.5, ce qui est devenu évident, ou du moins la première chose que nous avons vue, c'est que cette chose était très, très efficace pour être conversationnelle. Il était très, très doué pour comprendre les humains et très, très doué pour répondre. Il a fallu très bien des incitations et des instructions, et il était très bon dans la gestion de base du texte : développer ceci, résumer cela, reformuler ceci, retonifier cela.

Il était également très, très bon en déduction ou en inférence. Vous pourriez lui présenter un scénario complexe et demander, par exemple : « Si quelqu’un souffre d’une maladie de longue durée dans un bâtiment en feu, quel est le plus gros problème ici ? » Et cela a permis de trouver des réponses à ces questions. Pour les humains, ces choses semblent incroyablement simples. Mais amener une machine à réellement le comprendre, à faire une inférence et à suggérer une action est assez puissant. Ou : "Compte tenu de l'état de ce projet et de toutes les mises à jour que vous avez lues, quel est, selon vous, le problème le plus important ?" Et cela fera en fait un très bon travail à ce sujet. L’idée de raisonnement déductif ou inductif y est donc également assez puissante.

"Je pense que les gens ne réalisent pas à quel point cela peut s'immiscer dans votre vie normale"

Et nous parlons simplement du domaine du texte. Nous avons vu que DALL-E et DALL-E2 avaient la capacité, à partir d'un morceau de texte, de restituer une image, et cela devenait incroyablement bon. Maintenant, les dernières nouveautés de Midjourney sont tout simplement à couper le souffle.

Les gens demandent souvent : pourquoi est-ce utile ? Eh bien, il existe de nombreux scénarios dans lesquels les gens ne sont pas créatifs, mais savent ce qu’ils veulent. J'aimerais donc envoyer cet e-mail, et j'aimerais qu'il soit envoyé dans une police légère et fine sur un fond texturé sombre. Et il peut vous en donner 27 versions à l’écran. Tout d’un coup, les gens qui ne savent pas faire de l’art peuvent faire de l’art, n’est-ce pas ?

Être capable de générer des images n’est pas à dédaigner. Beaucoup de ces choses sont illustrées par le cas d'utilisation amusant « Montre-moi un cheeseburger mangeant une planète », et cela fait un très bon travail. Mais je vous garantis que « Donnez-moi un très joli fond d'en-tête pour mon nouveau site Web » sera une fonctionnalité intéressante dans Squarespace ou Wix ou quelque chose comme ça.

Nous avons une voix. Cela se poursuit. Il existe à la fois la possibilité d'analyser la voix et la transcription audio en temps réel. Et cela peut aussi générer des voix. C'est la dernière avancée en matière d'IA. Donc, si vous regardez, disons, Synthesia ou Play.ht, vous pouvez lui donner de la merde sur Mission : Impossible . Vous lui donnez 90 secondes de parole, et cela fera une impression passagère de vous pour une seule phrase. Donnez-lui une heure de parole et il commencera à comprendre. Vous pourriez certainement vous en sortir.

"Vous ne pouviez pas me forcer à être sceptique en matière d'IA à ce stade"

Et puis générer de la vidéo. Synthesia fait ce truc de faux avatar vidéo dans lequel vous pouvez vous enregistrer ainsi que certaines manières de vous, et il sera capable de donner l'impression que vous parlez. Mais nous allons pouvoir générer des vidéos complètes de la même manière que nous pouvons générer des images.

Quand vous pensez à toutes ces catégories, je pense que l’erreur que j’ai commise au départ, et que beaucoup de gens commettent au départ, est de penser : « Bien, cela semble vraiment important. Si je travaille chez Adobe, je devrais m'occuper de tout cela.

Je pense que les gens ne réalisent pas à quel point cela peut s'infiltrer dans votre vie normale. Cette technologie vocale peut littéralement être ce qui alimentera l'avenir de la messagerie ou l'avenir de l'interaction avec les produits, où vous parlez simplement à votre produit pendant que vous conduisez ou autre. Tout cela est désormais possible. Et de la même manière, les images ne se résument pas à des « hot-dogs mangeant des planètes ». Il peut littéralement concevoir un arrière-plan entier et relooker le produit que j'utilise pour le rendre plus joli.

Je pourrais continuer avec d'autres trucs sympas qui sont désormais possibles. Mais quand je regarde le poids collectif de tout ce potentiel et que je pense à ses applications dans des domaines logiciels spécifiques, à la créativité, à l'interface utilisateur, à la manière dont les humains pourraient interagir avec d'autres humains, aux tâches qui pourraient être automatisées et aux parties de les emplois pourraient être automatisés, vous ne pouvez pas me forcer à être un sceptique en matière d'IA à ce stade. Ce n'est pas possible. Ce serait comme essayer de repousser la marée. Il est assez évident pour moi que des transformations massives sont à venir, et il vaut mieux se mettre du bon côté.

Affronter des géants

Paul : Je veux dire, je suis là aussi. Dans certaines des choses que vous avez dites là, comme l'imagerie, par exemple, l'ensemble du secteur de la publicité serait probablement bouleversé. Certainement, si vous travaillez dans une agence de création ou média. Je connais des gens qui travaillent dans une agence de création qui utilisent déjà l'IA pour générer la totalité ou la majeure partie de leur travail.

Parlons de l'autre côté. Vous avez mentionné certaines startups dont je n'avais jamais entendu parler auparavant. C'est juste une explosion. Je ne pense pas que quiconque puisse suivre tous les nouveaux types de choses construites sur cette nouvelle génération de technologie. Pendant ce temps, vous avez d’énormes entreprises, générant des centaines de millions de dollars de revenus, qui ont bâti leur activité sur une ou deux décennies. Au début d’Intercom, nous étions un peu naïfs. Nous arrivions comme une « start-up chaude s’attaquant à l’opérateur historique », un état d’esprit de type tueur géant.

Des : « Nous allons tuer Salesforce. »

Paul : Ouais, une puce sur l'épaule, un tueur géant, non ? Ensuite, vous réalisez : « Oh ». Dans un domaine comme le reportage et tout ça, vous vous dites : « Oh, c'est une chose importante et profonde. »

Des : Ouais. Ces gars sont grands pour une raison.

"Il faut vraiment dire : 'Hé, je pense que si cette zone devait être reconstruite aujourd'hui, vous le feriez fondamentalement différemment'"

Paul : Des années de développement de produits sont nécessaires rien que pour avoir les enjeux de la table. Selon vous, comment les entreprises devraient-elles réfléchir à cela ?

Des : Je pense que vous pouvez voir cela des deux côtés. Disons que vous êtes une startup décousue et que vous choisissez un ennemi. Si vous dites : « Allons-y après Workday », quel est l'angle d'attaque sur Workday permis par l'IA ? Eh bien, vous regardez toutes les capacités dont nous disposons. Vous pouvez essayer de générer des évaluations de performances et essayer d'analyser ce genre de choses.

Mais en fin de compte, disons que vous trouvez quelques exemples dans lesquels vous pouvez saupoudrer et parsemer des morceaux de magie de l'IA pour simplifier les flux de travail existants. Je pense que quiconque a utilisé Workday devrait l'admettre… Je pense que personne ne s'en soucie de la complexité des flux de travail au sein de cette entreprise. Ce n'est pas leur retour sur investissement. Ce n'est pas la raison pour laquelle les gens achètent Workday.

La raison pour laquelle les gens achètent Workday est, je pense, parce qu'il s'agit du plus grand ERP pour humains que l'on puisse imaginer. Ils disposent d’une énorme équipe de vente aux entreprises. Ils ont construit une énorme marque de fabrique : « Nous sommes le patron final en matière de systèmes SIRH », et c'est ce qui les intéresse.

Paul : Et une configurabilité presque infinie.

Des : Ouais. La question est alors la suivante : si vous deviez reconstruire tout cela à l’ère de l’IA, qu’est-ce qui changerait ? Si les gens achètent une configurabilité extrême, il n’est pas évident pour moi que l’angle d’attaque soit là. Je pense que les gens achètent un WYSIWYG glorifié à une base de données où ils peuvent connecter chose à chose par relation de gestionnaire et dire : « La chose a un rapport ; la chose a une adresse personnelle ; cette chose a un salaire. Je ne pense pas que tout cela change vraiment massivement à court terme. Vous pourriez avoir une journée de travail bien plus belle grâce à l'IA. Je pense simplement que personne n'en aurait rien à foutre. Vous vous affronteriez avec d’autres startups de série A ou B qui sont probablement plus matures que vous.

"Votre IA est peut-être incroyable pour la détection des fraudes, encore meilleure que l'IA de Stripe pour la détection des fraudes, mais cela représente probablement 15 % du puzzle"

Mais pour vous donner un exemple plus sexy, si vous et moi disons : « Hé, nous allons tuer Stripe, mais nous allons utiliser l'IA. » Premier travail, vous commencez à travailler sur l'IA, je vais enfiler un costume et rencontrer sept banques ainsi que Visa et MasterCard pour voir si je peux obtenir la permission de débiter les cartes de crédit. C'est la véritable tâche. Alors, comment puis-je créer une marque à laquelle les gens font confiance ? Oui, votre IA pourrait être incroyable pour détecter les fraudes, encore meilleure que l'IA de Stripe pour la détection des fraudes, et votre IA pourrait être incroyable pour détecter les bons niveaux de tarification optimaux pour les entreprises SaaS B2B. Mais cela représente probablement 15 % du puzzle. Les 85 % restants du puzzle concernent le fait que j'ai 10 ans de retard sur Stripe, qui court après les banques.

Si vous êtes une startup, vous devez croire aux choses suivantes. Premièrement, si vous deviez créer toute cette catégorie de produits à partir de zéro aujourd'hui, compte tenu de ce qui est désormais possible avec cette révolution de l'IA, le feriez-vous de manière sensiblement différente ? Dans quelle mesure la technologie des produits existants est-elle encore pertinente à l'avenir ? Si c'est une très, très petite quantité, peut-être leur système de connexion et des conneries comme ça, oui, il y a du sang dans l'eau. Allez-y.

Cependant, si nous prenons, disons, MailChimp, et que nous allons utiliser l'IA pour rédiger les e-mails et styliser les notes, c'est cool. La plupart des gens aiment MailChimp parce qu'ils ont un taux de délivrabilité très élevé ou des analyses de newsletter par e-mail, une gestion des listes et une gestion des abonnements, et ils ont une détection du spam et tout ce genre de merde. Il faut construire tout ça. Et pendant que vous construisez tout cela – disons que cela représente 30 mois de travail – MailChimp trouvera probablement comment créer vos petites fonctionnalités d'IA. Ensuite, vous avez ce qu’ils ont, mais ils ont toujours une marque beaucoup plus mature et bien connue. Le seul grand différenciateur que vous apportiez à la fête, ils l’ont désormais. Cela est particulièrement vrai si le moteur principal de différenciation se trouve réellement à l’autre extrémité d’un appel API OpenAI. Parce que dans ce monde, je suis sûr qu’ils sauront aussi répondre aux invites. C'est l'angle du démarrage. Il faut vraiment dire : « Hé, je pense que si cette zone devait être reconstruite aujourd'hui, vous le feriez fondamentalement différemment. »

"Peut-être que l'IA apprend, alors pour justifier sa propre valeur, elle vous crache de temps en temps un PDF pour vous donner l'impression de faire votre travail"

Je vais vous donner un exemple. Il existe de nombreux produits que vous connectez à toutes vos différentes plateformes publicitaires. Ils hébergent en quelque sorte tout votre inventaire publicitaire central et exécutent des analyses. Ils vous diront des choses comme : « Hé, nos publicités les plus efficaces sont les suivantes, et nous allons effectuer des tests A/B de celle-ci par rapport à celle-là. » Vous pouvez entrer, configurer, modifier et télécharger à nouveau de nouvelles versions et tout ce genre de choses. Ensuite, vous pouvez consulter des graphiques et des tableaux de bord pour montrer à votre patron : « D'accord, je fais un excellent travail ici. » Je pense que l’ensemble de la catégorie de produits serait construit de manière totalement différente aujourd’hui. L'idée serait de demander à l'IA de générer les publicités, de diffuser les publicités, de mesurer le LTV/CAC des publicités, de suggérer tous les différents tests A/B et d'optimiser les publicités par canal et par personne. Cela exécuterait simplement tout cela en arrière-plan.

Quand je pense à un produit comme celui-là, je ne sais même pas quelle est l'interface. Il peut s'agir d'un de ces scripts shell que vous venez d'exécuter sans jamais voir ce qui se passe en arrière-plan. Vous faites simplement confiance aux seigneurs que l'argent va commencer à rentrer. Peut-être que l'IA apprend, donc afin de justifier sa propre valeur, elle vous crache un PDF de temps en temps pour vous donner l'impression que vous faites votre emploi. Mais avec ce type de catégorie de produits où il s'agit de « créer, optimiser, explorer, exploiter, itérer », toutes ces tâches sont réalisables individuellement.

Si vous êtes aujourd'hui dans l'une de ces entreprises et que vous vous dites : « Oh, merde, peut-être que Des a raison », la tentation est de dire : « Eh bien, faisons-en une ». Mais la réalité est que l’avenir va les réaliser tous, et ils seront tous liés ensemble. Vous vous convaincrez que : « Hé, personne ne va sûrement automatiser tout cela. » Mais quand vous voyez à quel point le raisonnement de GPT-4 est bon, il n'est pas évident pour moi pourquoi un humain voudrait se connecter ici tous les jours et consulter une liste et voir le numéro rouge clignotant et se dire : « Désactivons cette publicité ». " ou " Générons 10 versions de celui-ci vert vif parce qu'il semble vraiment bon. " Toutes ces décisions peuvent être prises par l’IA. Je pense que c'est un exemple d'opportunité de démarrage massive qui mérite d'être exploitée.

Mûr pour la transformation

Paul : Il y a quelques bonnes questions pour une startup, par exemple, pour comprendre clairement l'activité réelle qu'elle essaie d'attaquer et ce qui intéresse et valorise les clients. Est-ce le genre de choses frontales, qui sont beaucoup plus faciles à voir, à reconnaître et à réfléchir ? Ou s'agit-il en fait, dans le cas de Workday, du backend ? Ou, dans le cas de Stripe, la réglementation ou les avocats ? Je pense que ce sont de bonnes questions dont vous et moi avons parlé et qui sont très utiles pour que les grandes entreprises se demandent si elles ont ou non la possibilité d'être légitimement attaquées par une startup.

Avant cela, cependant, vous avez abordé différentes catégories, et je pense que nous en avons quelques-unes ici que nous devrions aborder car elles montrent concrètement pour moi, et j'en suis sûr pour d'autres personnes aussi, comment les choses pourraient changer. Par exemple, vous avez mentionné des éléments multimédias comme la vidéo et la voix, etc. Avec le SaaS, cependant, il existe tout un tas de catégories : outils de vente, outils de gestion de projet, reporting. Commençons par les ventes. Aujourd’hui, de nombreuses entreprises embauchent des vendeurs et dépensent énormément d’argent pour les former. Comment pensez-vous que cela changerait ?

« En regardant une liste, l’IA peut le faire. Lead notant la liste – l’IA peut le faire. Envoyer des e-mails à ces personnes – l’IA peut le faire. Cibler des témoignages, des cas d’utilisation et des présentations de vente spécifiques sur cette personne de ce secteur – l’IA peut le faire »

Des : Chaque aspect, je pense, est susceptible de changer de manière significative. La formation des vendeurs peut désormais être assurée par l'IA en direct lors de l'appel, fournissant des mises à jour en temps réel sur « Hé, ils ont posé des questions sur les prix. Voici les prix » et « Hé, ils ont posé des questions à ce sujet. Voici la diapositive. Voici la vidéo à jouer. Voici le client à référencer. Voici le témoignage. Toute votre formation sera beaucoup plus intra-auriculaire plutôt que « Après cet appel, Johnny, nous allons nous asseoir et vous parler de tout ce que vous auriez dû dire. » C'est bien plus dans le moment. C'est juste un entraînement. C'est avant que nous puissions arriver à votre bureau.

L’un des rôles des ventes est la prospection. Il y a une liste, nous allons parcourir cette liste, essayer de trouver des personnes crédibles, essayer de prendre contact avec elles – les appeler, leur envoyer un e-mail, ou peut-être cibler des publicités sur leur adresse e-mail spécifique, donc j'espère que nous pourrons suivez-les sur Internet. Je n’ai pas dit une seule chose qu’un humain doit faire. Regardez cette liste – l’IA peut le faire. Notation des leads sur cette liste – L'IA peut le faire, que ce soit directement ou en passant par API à un ZoomInfo et en obtenant un score de lead. Envoyez un e-mail à ces personnes – l’IA peut le faire. Appelez ces personnes – l’IA peut le faire. Ciblez des témoignages, des cas d'utilisation et des présentations de vente spécifiques à cette personne dans ce secteur – l'IA peut le faire.

C'est un exemple. Il existe des entreprises comme Regie.ai et Nooks qui examinent des points de valeur spécifiques et réels dans le flux de vente et disent : « Bien, tracez une ligne autour de cela. Nous pouvons faire tout cela. Et d’ailleurs, c’est une excellente nouvelle pour les commerciaux. Une grande partie du travail indifférencié sera supprimé, et les chemins empruntés par chacun pour devenir ce qu'il veut qu'il soit, ce qui, je présume, était soit un responsable commercial senior, soit un représentant commercial senior traitant de transactions plus élevées à des valeurs plus élevées, c'est presque comme si nous avons supprimé une grande partie des cours de formation et avons dit : « Hé, il s'avère que personne n'a plus besoin de faire ce genre de conneries, alors passons tout de suite au mixeur.

Paul : Il y a deux catégories de choses. La première concerne certaines personnes, comme les ventes : c'est le même travail de vente, mais l'IA rendra le travail beaucoup plus facile.

Des : Et plus amusant aussi.

Paul : Et plus amusant, bien sûr. L’autre catégorie de choses concerne les domaines dans lesquels les emplois des gens pourraient changer. La gestion de projet est une autre catégorie dans laquelle les emplois vont probablement changer grâce à l’IA.

Des : Je pense que oui. La gestion de projet est assez nuancée. Je pense que c’est le seul domaine dans lequel on voit beaucoup d’IA appliquée, et une grande partie est ce que j’appelle l’IA de type condiment. C'est comme le sel et le poivre. Ce n'est pas le plat, c'est juste une petite merde mignonne sur le dessus. Mais je me méfie de l'ensemble « écrivez la première phrase d'une mise à jour de statut et appuyez sur la touche pour développer », où cela ressemble à « Je pense que ce projet est sur la bonne voie », dans l'onglet « Mais les risques suivants demeurent ». Je préférerais que cela sorte de votre tête plutôt que GPT le déduise, car j'ai besoin que vous le surveilliez. Le fait d'y inscrire votre nom me dit en fait que vous pensez professionnellement que je vous paierais pour comprendre ces choses. Je crains donc un peu que, parfois, vous puissiez être surutilisé dans ces domaines.

"Plutôt que de vous connecter tous les jours, on vous dira simplement si jamais les choses tournent mal : 'Pourquoi ce projet est-il en retard ?'"

Pensez à quelque chose comme un Asana, un Jira ou un Basecamp et dites : « Comment l’IA pourrait-elle aider ? » Encore une fois, cela revient à : « Faites-moi savoir ce qui se passe dans ce projet. » Je pense que l'IA peut faire ça. Vous pouvez essentiellement demander à GPT-4 de dire : « Lisez tous les fils de discussion les plus récents, ajoutez-les à vos connaissances les plus récentes et voyez les différences sémantiques qui intéresseraient un cadre par rapport au statut de ce projet et s'il est toujours en cours, et envoyez-moi ça tous les jours sous forme de message Slack.

Et encore une fois, nous nous éloignons de l’interface utilisateur pour devenir simplement une poussée plutôt qu’une traction. Plutôt que de vous connecter tous les jours, vous serez simplement informé si jamais quelque chose ne va pas. « Trouvez la cause profonde de tous ces problèmes. Pourquoi ce projet est-il en retard ? Peut-être d'autres choses comme : « Qui a le plus contribué à ce projet en termes de prise de décisions concrètes ? Quelle est la principale raison pour laquelle ce projet a pris du retard ? » Il y a beaucoup de choses là-bas qui peuvent réellement changer là où je pense que le flux de travail actuel pour essayer de résoudre ce problème est honnêtement, et vous avez probablement dû le faire de temps en temps, pour vous asseoir et lire quatre documents Google et trois articles de Basecamp. ou quoi que ce soit pour essayer de comprendre ce qui s'est passé pendant votre absence.

"Personnellement, je suis un peu allergique à l'onglet 'pour compléter des paragraphes massifs d'écriture et de jugement' parce que je préfère que cela vienne réellement du cerveau de quelqu'un"

Paul : Cela n'a même pas d'importance pour moi. Tu sais? Beaucoup de choses se sont produites, une décision a été prise, nous sommes d'accord avec la décision, et le contexte est en fait inutile.

Des : Ouais, ouais, totalement. Mais parfois, vous cherchez presque simplement à prendre une décision, n'est-ce pas ? Imaginez un monde dans lequel vous pouvez vous connecter et dire : « Je me suis connecté à Basecamp aujourd'hui parce que je dois déterminer si nous sommes sur la bonne voie pour le 11 août ou autre. Évidemment, nous ne sommes pas sur la bonne voie pour cela, étant donné que nous sommes presque le 31. Être capable d'arriver à ce niveau de « Voici ce que je veux savoir et les mots n'ont pas vraiment d'importance » peut être très puissant. Je n’ai pas encore vu cela bien fait, mais je pense que cela se produira. La nature d’un outil PM va changer de ce point de vue. Identifier les ressources de conflit et des trucs comme : « Hé, Paul est à travers ces sept choses, et il est en fait réservé pour être ici », pourrait également être très utile. Donc, je pense qu'en général, l'outil du Premier ministre est définitivement mûr pour cela, mais personnellement, je suis un peu allergique à « l'onglet pour compléter des paragraphes massifs d'écriture et de jugement » parce que je préfère que cela vienne réellement du cerveau de quelqu'un, à du moins en ce moment.

L'IA prend les devants

Paul : Un autre problème concerne les rapports et les outils de reporting. Par exemple, chez Intercom, nous avons passé la majeure partie d'une décennie à créer des rapports approfondis – éditer des rapports, créer des rapports, toutes sortes de choses typiques d'un point de vue brut comme créer-

Des : Créer un nouveau portefeuille, mettre à jour, modifier un filtre, le classer.

Paul : Et plus nous construisons et plus nous effectuons des recherches auprès des clients, plus nous apprenons qu'il y a plus à construire.

Des : C'est une histoire sans fin.

Paul : Plus de configurabilité, plus de personnalisation, et cetera. Maintenant, cependant, vous réalisez que l'IA pourrait probablement faire beaucoup de cela, et qu'il n'est pas nécessaire de créer toutes ces choses ou de les utiliser si elles ont déjà été construites, et nous nous trouvons dans une position où nous sommes encore en train de créer des rapports. fonctionnalités, mais se demandent également : « Devrions-nous également inciter nos clients à ne jamais les utiliser ? Et à la place, ayez une sorte de champ dans lequel ils saisissent la question, comme « Le LTV est-il en hausse ou en baisse ? » « Le volume de mon service client a-t-il diminué ? » « Quelle a été la journée la plus chargée cette semaine ? » Tout est une interface utilisateur basée sur le chat. L’IA sera clairement douée pour cela. Je pense que cela permettra de découvrir des corrélations dans les données que les humains ne feraient jamais simplement parce qu'il y a tellement de données.

« Beaucoup de gens ne sont à l’aise avec l’IA qu’en tant qu’animal de compagnie… Nous devons nous familiariser davantage avec l’IA en tant que pairs »

Des : Et c'est tellement plus puissant que n'importe quelle personne.

Paul : Ouais, exactement. Et cela peut faire bien plus encore. Avant, je vous ai dit que je pensais que le rôle des humains consistait moins à fouiller dans les données et à les analyser qu'à faire preuve de jugement. Habituellement, il s'agit de faire l'analyse, d'appliquer le jugement humain, puis de prendre des décisions. Et je pense que les humains s’éloigneront de la partie analyse. L’IA le fera et appliquera son jugement pour prendre les décisions. Mais vous avez dit, et je suis d’accord, que l’IA porterait également le jugement. Pouvez-vous expliquer cela un peu ?

Des : Ouais, bien sûr. Je vais me tromper, mais il y a un psychologue pédagogique appelé Benjamin Bloom qui essayait de décrire comment on apprend à connaître un domaine quelconque, et il a ce truc appelé « Taxonomie des objectifs éducatifs de Bloom ». Et au très, très, très bas niveau se trouve le rappel. Le genre de chose « pouvez-vous énumérer 26 comtés d’Irlande ». Il n’y a aucune profondeur là-dedans. Et au très, très, très haut de gamme se trouve la synthèse : « Pouvez-vous créer de nouvelles choses basées sur des éléments existants ?

Cela ressemble donc à quelque chose comme le rappel, la reconnaissance, la compréhension, l'analyse et la synthèse. J'en saute un ou deux ici, et nous mettrons un meilleur diagramme dans les notes de l'émission. Je pense que beaucoup de gens ne sont à l’aise avec l’IA que comme animal de compagnie. Ils aiment ça dans le bas de gamme. C'est cool de la même manière que les gens le sont avec la correction des fautes de frappe. Mais nous devons, dans un sens, nous familiariser davantage avec l’IA en tant que pairs. Je pense que l’IA sera capable de faire preuve de jugement, car même si vous prenez notre propre robot, Fin, une grande partie de ce que fait Fin consiste à « étant donné ceci, répondez à cela ».

«Je ne vois pas clairement où s'arrête l'IA dans ses capacités. Ce qui est clair, c'est qu'il existe un niveau de confort humain en termes de : « Vous pouvez aller jusque-là, mais je dois être la personne qui résout ce problème. »

Rewind.ai est un client de Fin. Je suis un utilisateur de Rewind. C'est un produit génial. Rewind fait ce truc où il veut enregistrer chaque réunion, et je ne voulais pas faire ça. J'essayais donc de désactiver cette fenêtre contextuelle et je suis allé voir l'aide de Rewind. J'ai dit : « Comment puis-je désactiver la fenêtre contextuelle ? Et Fin a dit: "Oh, voici comment procéder." Et il renvoyait à un article qui ne disait jamais directement : « Pour désactiver cette fenêtre contextuelle, voici comment procéder. » Ce que disait l’article ressemblait à ceci : « Si vous souhaitez activer cette fonctionnalité, vous allez ici pour le faire. » À propos, lorsque vous le ferez, il ne sera pas toujours allumé. Cela va apparaître à chaque fois. Et Fin a déduit, après avoir lu cet article, que si c'est le cas et que c'est la préférence, cela doit être sur cet écran. Et cela m’a essentiellement donné une réponse parfaite. Et je n'utilise pas cela pour promouvoir Fin, mais c'est juste un exemple de déduction, de jugement et de suggestion. Il était suffisamment confiant pour me dire que c'était la réponse. C'est un exemple simple où personne dans Rewind n'a eu à écrire cette réponse. Fin a réussi.

Dans le cas du reporting, imaginez que nous demandions : « Montrez-moi quels représentants CS obtiennent les scores les plus élevés », ce qui est une question assez simple. Ensuite, vous pourriez dire : « Montrez-moi quels sujets sont en corrélation avec les scores les plus élevés », ce qui est probablement assez simple, puis vous pourriez dire : « Montrez-moi quels représentants CS ont tendance à avoir les moins bons résultats sur quels sujets », et peut-être que cela pourrait être 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.” Ça a du sens. 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? Nonsense. 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 question est : est-ce un angle d’attaque suffisant pour être vraiment perturbateur ? Ou est-ce qu'un ingénieur ou un concepteur principal s'assiéra chez Mega Big Corp et se dira : « Nous devrions probablement copier cela » ? Cela peut leur prendre un an, mais au cours de cette année-là, il est peu probable que vous ayez construit une plate-forme pleinement mature. C'est le défi, et peut-être que ce n'est pas grave. Peut-être que vous pouvez dire : « Hé, nous allons nous attaquer au bas de gamme du marché. Nous n'avons pas réellement à rivaliser avec la Megacorp. C'est bien, mais assurez-vous simplement de prendre toutes ces décisions ensemble et ne vous contentez pas de dire : « Nous allons tuer Salesforce parce que nous avons un algorithme de notation des leads basé sur l'IA » ou quelque chose comme ça. Salesforce va travailler là-dessus.

Paul : C'est super. Laissons cela là pour aujourd'hui, et je vous reverrai peut-être dans 12 mois pour que nous puissions déterminer la suite.