Interkom pada Produk: Mengendarai gelombang AI pada tahun 2024

Bergabunglah bersama kami saat kami menyelami pasang surut tahun lalu – dan apa yang menanti kami di bulan-bulan mendatang.

AI generatif mengambil alih tahun 2023. Ini mendominasi setiap podcast, presentasi, pertemuan strategi, dan penutupan akhir tahun – termasuk yang ini. Karena kebenarannya adalah: pertama, kita belum melihat semuanya, bahkan dengan teknologi canggih saat ini. Kami belum, seperti yang dikatakan Emmet Connolly, mengekstraksi semua jus yang ada.

Dan kedua, semuanya baru saja dimulai. Sama seperti hadirnya ponsel pintar dan revolusi seluler di masa lalu, kita berada di titik puncak transformasi teknologi baru – dan transformasi ini melampaui AI generatif dan perangkat lunak. Kita berbicara tentang perangkat keras, perangkat, perangkat yang dapat dikenakan. Kami menantikan langkah selanjutnya dari OpenAI dan Anthropic serta raksasa teknologi seperti Apple, Meta, dan Google. Kita mulai melihat produk-produk AI – beberapa produk yang sukses dan beberapa produk yang gagal – belum lagi dimulainya gelombang perusahaan-perusahaan baru yang mengutamakan AI. Dan kami sangat bersemangat untuk melihat apa yang akan terjadi pada tahun 2024.

Dan itulah yang akan kita pelajari dalam episode Interkom tentang Produk hari ini. Saya duduk bersama Paul Adams, Chief Product Officer kami, dan Emmet Connolly, VP Desain kami, untuk membicarakan hal baik, buruk, dan buruk di tahun 2023, serta ekspektasi dan prediksi kami untuk tahun depan.

Berikut adalah beberapa poin penting:

• Mengidentifikasi kasus penggunaan yang optimal untuk menerapkan AI adalah kuncinya. Hal ini dapat dengan mudah disalahgunakan dengan mencoba, misalnya, menyederhanakan tugas-tugas yang terstruktur dan jarang dilakukan dengan hasil yang tepat sehingga tetap perlu ditinjau oleh manusia.
• Memasuki tahun 2024, kita akan melihat peningkatan kesiapan pasar, investasi yang lebih besar pada AI, dan perusahaan serta produk pertama yang benar-benar mengutamakan AI yang akan memasuki pasar.
• Dalam dunia teknologi wearable, pengaturan waktu sangatlah penting, dan desain adalah rajanya. Mengintegrasikan secara mulus ke dalam gaya hidup pengguna biasanya mengalahkan penciptaan “simbol status” yang tidak ingin digunakan oleh siapa pun.
• Sama seperti desain, kita dapat mengharapkan layanan pelanggan berkembang menjadi model yang berkesinambungan dan tidak terbatas yang menekankan pembangunan hubungan berkelanjutan melalui serangkaian tugas penyelesaian tiket yang terbatas.
• Merancang masa depan melibatkan pemahaman kemampuan alat dan kesesuaian AI, dan berpotensi menggabungkan fleksibilitas tersembunyi sambil mengotomatiskan tugas-tugas yang lebih sederhana.
• Di dunia yang digerakkan oleh AI, terdapat risiko bahwa mengandalkan alat otomatis dan solusi tongkat ajaib berpotensi membahayakan pemikiran dan penilaian kritis.

Jika Anda menikmati diskusi kami, lihat episode podcast kami lainnya. Anda dapat mengikuti di Apple Podcasts, Spotify, YouTube atau mengambil RSS feed di pemutar pilihan Anda. Berikut ini adalah transkrip episode yang telah diedit dengan ringan.

AI menjadi pusat perhatian

Des Traynor: Selamat datang di Interkom pada Produk . Saya bergabung dengan Paul, Kepala Produk kami, Chief Product Officer kami. Hei, Paulus.

Paul Adams: Hai, Des.

Des: Dan karena ini adalah pertemuan khusus, kami mengundang Emmet, Wakil Presiden Desain kami. Hei, Emmet.

Emmet Connolly: Hai teman-teman.

Des: Hari ini, kita akan berbicara tentang tahun 2023. Saya tahu kita agak terlambat melakukan hal itu. Kita akan melihat kembali suka dan duka, dan hal-hal aneh yang terjadi. Lalu, kita akan melihat tahun 2024 dan menetapkan beberapa ekspektasi, prediksi, dan gagasan umum tentang apa yang mungkin terjadi.

“Setiap presentasi, dan penutupan akhir tahun, semuanya merupakan AI generatif”

Kita akan mulai pada tahun 2023, tahun ketika AI generatif mendominasi. Hanya ada sedikit jam tayang untuk topik lainnya. Setiap startup yang gagal menggunakan AI generatif pada namanya dan setiap petahana yang membosankan memutuskan untuk bersandar pada AI generatif untuk mencoba dan membuat diri mereka terdengar menarik. Paul, apa yang membuatmu bersemangat tahun ini?

Paulus: Ya. Sulit untuk melepaskan diri dari AI. Setiap presentasi, dan penutupan akhir tahun, semuanya merupakan AI generatif. Akhir dari tahun '22 adalah ChatGPT, lalu saya tidak ingat persisnya kapan tahun 2023, namun saat OpenAI meluncurkan Vision API-nya, dan saat saya merasakan Vision API, menurut saya itu adalah demo, dan itu luar biasa – itu bisa mengenali foto dan menjawab pertanyaan. Itu merupakan langkah maju yang jelas. Sebuah langkah maju yang besar dalam hal kemampuan.

Itu hanya mengubah cara saya memikirkannya. Saya akhirnya mendapatkan apa yang saya sebut liburan AI pertama saya, di mana saya, istri, dan anak-anak saya pergi ke Seville di Spanyol. Dan itu adalah pertama kalinya saya berjalan-jalan di kota sambil berpikir, “Apa ini? Terjemahkan itu.” Beberapa hal tersebut sebelumnya dapat dilakukan dengan Google Terjemahan dan seterusnya. Tapi saya benar-benar punya kamera di ponsel saya yang sekarang bisa melakukan hal-hal AI, Anda tahu? Dan hal ini benar-benar mengubah cara kami bergerak di kota, pilihan yang kami buat, dan restoran yang kami kunjungi. Ini adalah awal dari sesuatu yang besar.

Des: Apakah Anda berada di Google saat Glass diluncurkan?

Paul: Tidak. Saya rasa ini diluncurkan setelah saya pergi.

Des: Mengapa Glass tidak berfungsi seperti ini?

Paul: Ya, itu percakapan yang menarik. Kita harus membongkarnya sedikit. Saya pikir Glass mungkin merupakan bentuk yang tepat di waktu yang salah. Anda melihat Facebook dengan Ray-Bans sekarang, dan saya pikir itu bisa menjadi hal yang besar. Namun saat itu, rasanya seperti, “Beli kacamata kutu buku Google semacam ini.” Ini mungkin ide yang tepat, tapi jauh di depan zamannya.

Des: Yang kuingat dari demo itu hanyalah, “Oke, Google ambil gambarnya,” atau semacamnya. Saya tidak berpikir perangkat lunaknya ada di sana.

Emmet: Saya berada di Google X ketika Glass sedang dikembangkan, dan betapa berharganya hal itu. Maksud saya, perangkat lunaknya ada di sana – berisi hal-hal seperti petunjuk arah, Anda dapat menelusuri web, mendapatkan jawaban, dan hal-hal seperti itu. Banyak hal yang dapat Anda lakukan di jam tangan Anda hari ini, atau setidaknya beberapa tahun yang lalu, atau di speaker pintar Anda dengan visual kecil yang dapat Anda lakukan.

“Ini merupakan terobosan yang cukup mendasar dalam hal cara kerja sistem fisika dan semua teka-teki cerdas yang mampu mereka selesaikan”

Des: Bagaimana denganmu? Apa momen terobosan Anda di tahun 2023?

Emmet: Dalam upaya untuk tidak memberikan jawaban Paul dan jawaban yang jelas, yaitu AI dan semua hal terkait, saya sebenarnya akan memberikan jawaban saya yang sebenarnya. Hal yang paling membuat saya bersemangat dan terpesona dari perangkat lunak tahun ini adalah video game, Tears of the Kingdom, oleh Nintendo. Ini adalah sekuel, dan pertama-tama, mereka menghabiskan waktu lima tahun untuk versi pertama game tersebut dan kemudian tujuh tahun untuk sekuelnya, meskipun model dan sistem fundamentalnya sama. Ini dirancang dengan sangat baik, tetapi sungguh menakjubkan melihat apa yang sebenarnya dilakukan tujuh tahun pemolesan untuk sesuatu. Dan ini bukan hanya kerajinannya saja – ini adalah kedalaman dan kompleksitas serta keseluruhan sistem tentang bagaimana semua benda berbeda yang Anda miliki di inventaris Anda bekerja sama dalam keseimbangan dan harmoni yang sempurna. Ini adalah serangkaian terobosan yang cukup mendasar dalam hal cara kerja sistem fisika dan semua teka-teki cerdas yang mampu mereka selesaikan. Melakukan hal ini pada perangkat keras yang sudah berumur bertahun-tahun dan sudah memiliki daya yang lemah merupakan pencapaian teknis yang sangat besar.

Des: Beri kami contoh teka-teki fisika.

Emmet: Mungkin Anda bisa membayangkan sebuah jembatan tali atau sesuatu seperti ini, dan ini adalah hal-hal yang terkenal… Jika Anda mengambil tali di tengah, ujung tali akan bertindak sangat berbeda, dan sangat sulit, dalam fisika, secara komputasi. simulasikan semua itu. Mereka berhasil menemukan cara untuk melakukannya karena mereka menghabiskan tujuh tahun untuk menyempurnakan mesinnya, melebihi lima tahun sebelumnya, dan hal itu juga menjadi tanggung jawab para raksasa.

“Mungkin alasan mengapa hal ini menonjol bagi saya adalah sangat menyegarkan melihat perangkat lunak yang tidak dikerjakan secara berulang-ulang”

Des: Mesinnya apa?

Emmet: Kepemilikan. Saya telah menonton video konferensi pengembang game berbahasa Jepang untuk mencoba mempelajari lebih lanjut karena saya menjadi sedikit terobsesi dengan game tersebut dan cara mereka merancang dan membangunnya. Banyak hal keren yang mereka gunakan untuk mendesain level dan hal-hal seperti itu.

Des: Ini adalah cara yang sangat berbeda dalam membangun perangkat lunak dengan apa yang biasanya kami lakukan dan apa yang diharapkan dalam industri kami, seperti sebuah kapal untuk belajar, melakukan iterasi dengan cepat –

Paul: Mereka seharusnya sudah ada di Zelda 11 sekarang.

Emmet: Ya, 100%. Atau rilis Zelda patch 11 atau sesuatu seperti itu, yang benar-benar akan menghilangkan keajaibannya. Ini adalah jenis hal yang berbeda secara fundamental, meskipun sekarang banyak perangkat lunak dan permainan dengan pembaruan bulanan seperti yang Anda jelaskan. Namun mungkin alasan mengapa hal ini menonjol bagi saya adalah sangat menyegarkan melihat perangkat lunak yang tidak dikerjakan secara berulang-ulang. Saya jelas sangat menyukai manfaat pengembangan perangkat lunak berulang, tetapi senang melihat pendekatan sebaliknya dijalankan dengan sangat baik.

Yang baik, yang buruk, dan yang tidak berguna

Des: Bagaimana kalau kita pergi ke arah lain? Mungkin lowlight adalah sebuah kata yang terlalu kuat. Apa kelemahan AI? Apakah ada area yang sudah kita lewati terlalu jauh?

Emmet: Secara pribadi, menurut saya masih terlalu dini untuk mengatakan bahwa kita telah melangkah terlalu jauh, tetapi saya akan mengatakan, bahkan secara internal, saya tidak memberikan komentar mengenai industri secara luas atau peluncurannya, seperti pada desain dan produk kami. tim telah mengerjakannya, saya perhatikan sangat mudah untuk menghasilkan aplikasi yang bagus dan kesalahan penerapan untuk AI. Beberapa kesalahan penerapan yang menurut saya akan kita lihat di banyak produk dan fitur yang keluar tahun ini atau tahun depan dengan versi yang salah penerapan tersebut adalah versi yang mungkin mencoba melakukan tugas yang jarang namun cukup terstruktur, dan mencoba membuatnya lebih mudah dengan AI. Jadi, daripada harus melalui banyak klik untuk menyiapkan alur kerja yang sangat deterministik pada produk Anda, Anda bisa mengetikkan deskripsi dan meminta bot membuatkan alur kerja untuk Anda.

Masalahnya dengan hal seperti itu, karena outputnya deterministik dan sangat presisi, Anda harus pergi dan memeriksa pekerjaannya. Ini juga merupakan tugas yang jarang dilakukan, jadi Anda tidak menghemat banyak waktu sama sekali dengan melakukan hal itu sejak awal. Saya pikir kita masih mencari tahu apa yang baik dan apa yang tidak. Apakah Anda ingat, lima atau enam tahun yang lalu, siklus bot dan perdagangan percakapan yang heboh sebelumnya? Ada banyak “periksa cuaca” atau “pesan bunga”, dan bukan itu tujuan saya menggunakan bot. Bahkan dalam produk atau aplikasi AI, saya rasa kita akan menemukan aplikasi yang baik dan buruk.

Des: Karena penasaran, apa yang dimaksud dengan kalkulus "periksa cuaca" di sana? Pada dasarnya Anda menulis kata "periksa cuaca", dan itu lebih banyak karakter daripada mengetik Weather.com. Saya selalu merasa ini mengoptimalkan bagian pengalaman yang salah.

“Alat AI saat ini benar-benar membuka ruang kemungkinan bagi input pengguna. Namun menurut saya masih banyak pekerjaan yang tersisa pada sisi produk dan outputnya”

Emmet: Dan lebih sedikit ketukan dibandingkan mengetuk cuaca. Dan itu adalah hal sehari-hari yang cenderung saya lakukan juga. Dan itu adalah hal yang sangat mendasar. Jumlah ketukan mungkin merupakan titik awal yang baik.

Des: Jadi, apakah anatomi kesalahan penerapan AI berhubungan dengan determinisme outputnya? Apakah ini tentang ketepatan keluarannya? Di mana Anda tidak ingin melihat desainer Anda menerapkan AI?

Emmet: Ya, mungkin dalam hal itu… Alat AI saat ini benar-benar membuka kemungkinan ruang untuk masukan pengguna. Anda dapat melontarkan sekantong kata atau beberapa kalimat ke suatu benda, dan hal itu dapat memberikan banyak manfaat. Namun menurut saya masih banyak pekerjaan yang tersisa di sisi produk dan outputnya. Jika itu lebih dari sekedar beberapa paragraf teks, yang seringkali tidak terlalu berguna untuk alur kerja… Kita perlu melakukan lebih banyak pekerjaan produk untuk benar-benar menciptakan pengalaman keluaran tersebut. Saya pikir Anda juga melihatnya dengan asisten suara sebelumnya. Pada akhirnya, hal-hal seperti Alexa, Siri, dan asisten Google Home untuk apa? Alarm, memeriksa cuaca-

Des: Mainkan sebuah lagu.

Emmet: Cukup banyak. Saya yakin itu 80% dari penggunaan. Dan itu karena keluarannya bekerja dengan sangat baik. Umpan baliknya instan, dan Anda memahami dengan tepat apa yang telah dilakukan.

“Area yang harus dihindari mungkin adalah area di mana Anda membutuhkan output yang benar-benar tepat, tepat, deterministik, tanpa kekacauan, ' jika ada yang tidak beres, itu adalah bencana ' ”

Des: Masukannya juga cukup jelas.

Emmet: Saya pikir sistem tersebut dapat menangani lebih banyak input dan permintaan yang lebih rumit daripada menyetel alarm, tetapi banyak pekerjaan yang perlu dilakukan mungkin masih di sisi output. Untuk menjawab pertanyaan Anda, Des, area yang harus dihindari mungkin adalah area yang Anda perlukan outputnya sangat tepat, tepat, deterministik, tanpa kesalahan, “kalau ada yang tidak beres, itu bencana.” Di area tersebut Anda masih akan melihat orang-orang melakukan banyak klik manual untuk mendapatkan hasil yang tepat.

Des: Saya telah melihat banyak alat seperti Kittl di mana Anda memberikan deskripsi teks tentang gambar yang ingin Anda buat, dan itu akan menghasilkan SVG gambar yang cukup canggih yang kemudian dapat Anda mainkan. Hal ini berhasil jika Anda memiliki spektrum penerimaan yang relatif luas, namun begitu Anda berpikir, “Tidak, ini benar-benar harus terlihat seperti produk saya yang lain,” sebelum Anda menyadarinya, Anda kembali menggambar persegi panjang dan mengubahnya. warna.

Emmet: Siapa pun yang pernah bermain dengan Midjourney akan mengatakan bahwa itu luar biasa jika Anda seperti, “panda di atas skateboard,” dan itu memberi Anda gambaran yang tidak ada dalam pikiran Anda. Namun jika Anda memiliki gambaran yang tepat di kepala Anda dan Anda mencoba untuk mewujudkannya, yaitu keluaran deterministik yang ingin Anda ciptakan, itu benar-benar membuat frustrasi dan tidak berhasil.

“Kalau biaya validasi efektif sama dengan biaya pembuatan, apa yang Anda lakukan? AI tidak banyak membantu Anda”

Des: Saya memiliki Victor Riparbelli dari Synthesia, dan dia menjelaskan rasa frustrasi lainnya, yaitu pengalaman mesin slot AI generatif. Anda mendapatkan Panda di atas skateboard dan Anda senang dengan itu, tetapi Anda menginginkan skateboard merah, dan sekarang Anda mendapatkan panda yang sama sekali berbeda di skateboard yang sama sekali berbeda. Skateboardnya mungkin berwarna merah, tapi semuanya hilang.

Ada zona mematikan yang menarik, setidaknya dalam fitur AI yang ditargetkan pada B2B. Saya sering memberikan contoh Workday. Sudah menjadi fakta umum bahwa saya bukan penggemar Workday. Saya tidak suka menggunakannya. Saya tidak suka menggunakannya untuk memesan waktu istirahat. Versi Workday dari "Mainkan lagu itu", bagi saya, adalah "Pesan libur 14 Oktober" atau apa pun. Sekali lagi, masukannya tepat, keluarannya cukup mudah diverifikasi, dan tidak rentan terhadap salah tafsir. Saat Anda mengatakan sesuatu seperti, “Rancangkan saya chatbot yang meminta pengguna untuk…”, ada banyak kemungkinan terjadinya kesalahan. Dan jika biaya validasi sama dengan biaya pembuatan, apa yang Anda lakukan? AI tidak banyak membantu Anda. Jika Anda harus membaca seluruh layar untuk mengetahui apakah layar tersebut berfungsi sesuai keinginan Anda, hal itu akan mulai mengurangi peningkatan produktivitas.

Emmet: Saya akan memberi tahu Anda contoh bagus apa yang baru saja Anda bicarakan. Anda menyebutkan contoh spesifik dalam memberi tahu chatbot untuk membuatkan chatbot untuk Anda, begitulah cara kerja GPT khusus, produk Open AI, bukan? Pertama kali saya menggunakannya, saya berpikir, “Ya Tuhan, ini adalah UI pelatihan bot bahasa alami.” Pada dasarnya Anda mengobrol dengan bot tentang bot yang Anda inginkan, tetapi kemudian Anda beralih ke tab lain dan Anda menyadari bahwa itu adalah semacam pengalih Wizard of Oz karena ada banyak bidang formulir di bawah apa yang Anda inginkan. sebenarnya mereka menciptakan sesuatu yang lebih terstruktur dan terpecah-pecah. Begitu saya menyadarinya, saya berpikir, “Oh, persetan dengan ngobrol dengan bot, saya hanya akan langsung melihat keluaran sebenarnya yang dibuat oleh bot tersebut.” Terkadang Anda seperti, “Tahukah Anda? Lebih cepat mengetahui apa yang saya buat dan membuatnya sendiri.”

Kisah teknologi yang penuh peringatan

Des: Paul, menurut Anda di mana kita kehilangan diri kita sendiri pada tahun 2023 karena terlalu berlebihan atau terlalu mengkritik atau terlalu banyak opini ekstrem?

Paul: Untuk memberikan konteks pada apa yang akan saya sampaikan, saya pikir kita sedang berada di awal kurva S baru ini, namun teknologi terjadi secara bertahap setiap lima hingga 10 tahun. Dan siklus saat ini, yang terakhir sebagian besar adalah ponsel pintar. Saya pikir sangat jelas bahwa melihat ponsel pintar, kita berada pada titik tertinggi. Apapun sebutan kita di masa depan, AI generatif, AI, sangat jelas bagi saya bahwa kita berada di dasar kurva S baru ini.

Dan menurut saya kurva S tidak hanya mencakup AI generatif, tetapi juga berbagai jenis perangkat. Tahun ini kami melihat Rewind, kami menyebutkan Ray-Bans dari Facebook sebelumnya, dan kemudian pin Humane keluar. Sangat menarik bagi saya untuk menyaksikan peluncuran pin Humane. Bagi siapa pun yang belum familiar, Humane adalah perusahaan yang telah lama berada dalam mode sembunyi-sembunyi, dan mereka telah mengeluarkan pin yang dapat dikenakan ini, yang dapat Anda masukkan ke dalam saku atau ditempelkan di atasan Anda atau apa pun. Dan jumlah kebencian yang dihasilkan dari industri kita sungguh menyedihkan. Sekarang, mungkin Humane tidak melakukan faktor bentuk yang tepat, tetapi banyak orang dengan cepat mengkritiknya, dan menurut saya ada banyak hal dalam hal ini. Itu agak mengecewakan. Ada momen dua atau tiga minggu di mana-

Des: Hari pengembangan AI Terbuka.

Paul: Pada hari pengembangan, pin Humane keluar, liontin Rewind keluar pada saat yang sama-

Des: Tab. Orang ini, saya tidak ingat namanya, memproduksi produk bernama Tab, yang sebenarnya merupakan versi Humane yang jauh lebih murah.

Paul: Jadi, menurut saya kurva S baru yang diluncurkan ini tentu saja mencakup AI, tetapi saya ingin melihat semua jenis perangkat baru, perangkat yang dapat dikenakan, dan segala macam hal lainnya. Beberapa minggu itu sungguh luar biasa untuk ditonton. Saya sangat yakin kita berada di awal kurva S yang baru ini. Kita melihat yang baik, yang buruk, dan yang jelek, dan yang manusiawi adalah yang jelek. Itu pertanda zaman juga, tapi bagus untuk mereka, mereka mencoba melakukan sesuatu yang baru. Jika Anda melihat kembali salah satu kurva S ini, Google memerlukan dua atau tiga versi perangkat keras Android untuk benar-benar memperbaikinya. Yang pertama adalah ponsel flip, dan Blackberry benar-benar tersesat dan akhirnya menjadi perusahaan yang gagal. Dilema inovator dan sebagainya. Namun, bagi saya, itu adalah momen yang sangat mendalam karena menurut saya ada cara berbeda bagi orang-orang untuk melakukan pendekatan terhadap hal-hal semacam itu, dan akan ada sesuatu yang keren yang dihasilkan dari hal tersebut.

Des: Menurutku itu benar. Orang-orang kesal dengan kacamata Google yang kita bicarakan sebelumnya, tetapi cukup jelas bahwa kita semua akan memiliki semacam penutup kepala yang mendukung teknologi. Demikian pula, orang-orang kencing di Segway, dan Anda pergi ke kota mana pun di Eropa atau Amerika, dan Anda akan melihat banyak orang mengendarai skuter. Seringkali, bukan berarti ide-ide ini buruk – mungkin saja ide-ide tersebut baru muncul di tahap awal. Atau itu mungkin merupakan ide yang tepat bahkan pada waktu yang tepat, dan mungkin saja dengan V1, faktor bentuk bukanlah yang dibutuhkan, dan V2 adalah yang perlu Anda dapatkan.

“Saya ingat kami mengetuk kacanya, dan semua orang berkata, ' Benda ini adalah sampah. Pembicara yang luar biasa, Steve Jobs, tetapi tidak ada yang menginginkan ini ' ”

Dan Anda harus ingat bahwa kami mengingat peluncuran iPhone secara berbeda dari reaksi sebenarnya. Secara harfiah, semua orang kesal dengan ponsel seharga $700 yang tidak memiliki keyboard perangkat keras, menurut saya mereka tidak memiliki 3G, tidak memiliki GPS… Banyak hal yang hilang. Dan semua orang bertanya, “Apa gunanya perangkat ini?” Dan semuanya merupakan kritik akurat yang segera diatasi dalam revisi di masa mendatang, dan kemudian menjadi perangkat paling dominan di dunia.

Paulus: Benar sekali. Saya bekerja di tim seluler di Google ketika iPhone keluar, dan kami benar-benar berusaha membelinya pada hari pertama Anda bisa. Saya ingat mengembalikan iPhone pertama ke Google, dan ini terdengar bodoh sekarang, tetapi ponsel sebelumnya memiliki keyboard. Blackberry sukses secara fenomenal. Dan saya ingat kami mengetuk kacanya, dan semua orang berkata, “Benda ini jelek sekali. Pembicara yang luar biasa, Steve Jobs, tapi tidak ada yang menginginkan ini. Rasanya tidak enak. Kacanya dingin dan keras, dan orang-orang menginginkan kancingnya.” Dan lagi, dua atau tiga tahun kemudian, seperti apa Android itu? Sebuah iPhone. Ada beberapa versi yang pasti akan berhasil.

Emmet: Apakah Anda melihat casing iPhone yang dirilis seseorang minggu ini yang memiliki keyboard di dalamnya? Banyak orang yang pada dasarnya belum pernah melihat Blackberry seumur hidup mereka berkata, “Ya Tuhan, luar biasa! keyboard perangkat keras untuk iPhone.” Waktu juga merupakan segalanya dalam hal ini. Sulit untuk mengatakannya kecuali Anda sudah dikeluarkan beberapa tahun.

Paul: Saya pikir waktu dan ketekunan. Ada perbedaan menarik antara hal-hal yang telah kita bicarakan sejauh ini. Zelda, perangkat lunak membutuhkan waktu bertahun-tahun, dan perangkat keras jelas membutuhkan waktu lebih lama daripada perangkat lunak untuk dibuat dan diperbaiki. Humane meluncurkan V1 mereka, setidaknya butuh waktu satu tahun, saya yakin, untuk memiliki V2 yang mungkin berbeda. Sangat menarik untuk memikirkan versi selanjutnya dari benda-benda ini dan bentuk serta bentuk apa yang akan diambilnya. Saya pikir kita akan melihat segala macam barang yang dapat dikenakan – pin, liontin, kacamata, kalung, jam tangan. Arlojinya adalah satu lagi.

Emmet: Jika Anda menggunakan iPhone dan ChatGPT sebagai momen pemicu kurva S yang Anda bicarakan, menurut Anda kami berada di mana? Apakah kita berada pada tahap iPhone 4S? Saya rasa kami berada di wilayah aplikasi senter yang masih menggunakan GPT khusus.

Paul: Mulai sangat awal. Kita semua bersalah karena melihat sesuatu dan berpikir itu agak buruk, dan Tuhan tahu saya telah melakukan kesalahan di Segway berkali-kali. Namun menurut saya ada gagasan bahwa kita harus berpikiran terbuka. Saya pikir kita melihat ke belakang dalam tiga, empat, lima tahun ke depan, dan skeptisisme serta kritik saat ini akan terlihat sangat naif.

Des: Begitu banyak teknologi yang membutuhkan waktu untuk menemukan rumah. Paul, menurut saya Facebook akan menjadi pemenang total dengan RayBan, dan alasannya adalah LLM yang mereka miliki bagus. Kemampuan untuk melihat skenario dan melakukan sesuatu yang berguna, seperti, “Terjemahkan menu” adalah salah satu aplikasi yang jelas. Menurut saya, kacamata hitam adalah sesuatu yang sudah dipakai orang, jadi, tidak seperti banyak perangkat wearable lainnya, yang mengharuskan Anda meyakinkan orang untuk memakainya, kacamata hitam adalah sesuatu yang akan sering Anda pakai. Dan ini hanya memberikan sedikit dampak pada estetika karena merupakan kacamata hitam yang didukung teknologi. Mereka masih terlihat dan berfungsi seperti kacamata hitam. Mereka merilis versi kedua tepat sebelum Natal – kamera dua kali lebih bagus, suara dua kali lebih bagus. Mereka memiliki AI, dan lain-lain. Ini adalah salah satu ujung spektrum yang menurut saya akan menjadi teknologi bertenaga AI yang dapat dipakai sehari-hari.

Dan ujung spektrum yang lain, katakanlah, mungkin Vision Pro. Saya pikir Vision Pro akan berharga cukup mahal. Ini mungkin akan menjadi sesuatu yang tidak akan Anda bawa keluar rumah. Ini akan menjadi pengalaman yang sangat mendalam. Saya bahkan tidak tahu apakah Anda akan menyebutnya perangkat yang dapat dikenakan. Anda mungkin akan menyebutnya sebagai jenis bentuk komputasi yang berbeda. Ketika Anda berpikir tentang perangkat yang dapat dikenakan, dan saya tahu Anda memiliki banyak latar belakang di bidang tersebut, apakah jam tangan tersebut sudah selesai digunakan di dunia setelah semua ini, atau menurut Anda jam tangan tersebut akan mengalami kebangkitan? Apakah Anda melihat jam tangan dengan kamera yang dapat Anda gunakan untuk menunjuk sesuatu? Menurut Anda kemana perginya semua ini?

“Google Glasses tampak seperti komputer di wajah Anda, dan sesuatu yang sangat penting di sini adalah RayBans yang tidak lekang oleh waktu”

Emmet: Menurut saya jam tangan memiliki peluang bagus untuk menjadi faktor bentuk yang penting. Reaksi saya terhadap pin Humane adalah, “Wow, keren.” Tapi saya sangat mengharapkan versi Apple Watch berikutnya, jika mereka mampu melakukannya 100%-

Des: Apakah Anda melihat jam tangan dengan kamera ponsel?

Emmet: Ya, kami membuat prototipenya dulu. Tidak ada hambatan teknis, Anda tahu maksud saya? Ini adalah soal waktunya. Dan lucu mendengar Anda berbicara tentang kacamata hitam dengan komputasi karena saya masih hidup di masa lalu ketika Google Glass gagal total, tidak tepat waktu. Dan omong-omong, itu tidak terlihat seperti kacamata hitam atau kacamata, dan itu adalah kesalahan langkah yang sangat penting.

Paul: Menurut saya Google Glasses tampak seperti komputer di wajah Anda, dan sesuatu yang sangat penting di sini adalah RayBans tidak lekang oleh waktu. Ada beberapa hal tertentu dalam dunia fesyen yang disukai banyak orang… Adidas Samba? Abadi. Berbicara? Abadi. Beberapa hal tidak lekang oleh waktu, dan RayBan juga tidak lekang oleh waktu. RayBans klasik tidak lekang oleh waktu, dan apa pun yang terjadi, RayBans akan selalu ada. Ini adalah kemitraan yang sangat cerdas dan salah satu alasan mengapa kemitraan ini bisa berhasil.

Emmet: Visi aslinya, terlepas dari manfaatnya, karena kacamata adalah lensa kontak yang memungkinkan Anda melihat informasi secara langsung, dan kacamata tersebut dikompromikan dalam perjalanannya kembali ke kacamata. Anda sekarang menyadari bahwa memulai dengan kacamata hitam hipster yang tebal adalah cara yang lebih baik untuk memulai karena Anda dapat memuat komputer di dalamnya.

Des: Dan orang-orang sudah memakainya. Saya pikir orang-orang mengabaikan hal itu. Saat Apple meluncurkan jam tangan tersebut, mereka bermitra dengan pembuat jam tangan sebenarnya untuk mendapatkan tali yang membuatnya tampak seperti jam tangan klasik asli. Fashion penting ketika Anda meminta seseorang untuk mengenakan sesuatu 24/7, dan Google Glass tampak seperti kacamata lab dengan komputer terpasang di salah satu sudutnya. Itu adalah keputusan yang aneh.

Paul: Saya pikir kesalahan yang dilakukan banyak perusahaan di bidang ini adalah mereka terjebak dalam ego dan keyakinan mereka sendiri, dan mereka menganggap perangkat yang akan mereka kirimkan akan menjadi simbol status. Jadi, ini sengaja terlihat berbeda, dan orang-orang ingin mengubah kata benda mereka menjadi kata kerja, seperti, “Saya sedang melakukan Hoovering di ruang duduk,” atau, “Saya sedang melakukan Dysoning di ruang duduk.” Ada aspirasi yang didorong oleh ego, dan menurut saya itu adalah sebuah kesalahan. Untuk hal seperti ini, jauh lebih baik mencoba dan menyesuaikan dengan kebiasaan orang. Pertanyaan Anda sebelumnya tentang mengapa saya tidak menggunakan Google Terjemahan… Sekarang saya sudah terbiasa menggunakan ChatGPT pada kode saya. Ini adalah aplikasi yang cukup sering saya gunakan. Jadi, itu adalah kebiasaan yang sudah saya bentuk; itu bukanlah kebiasaan baru yang harus saya bentuk.

Des: Apa prediksi Anda untuk Vision Pro?

Emmet: Saya yakin ketika Anda mencobanya, Anda akan merasa, “Oh,” mirip dengan pengalaman yang Anda alami dengan iPhone. Namun keynote-nya terlihat sangat bagus bagi saya. Sepertinya mereka telah melakukan pekerjaan teknologi dengan sangat baik. Saya tak sabar untuk mencobanya. Pertanyaan sosial seputarnya atau fakta bahwa kemungkinan besar Anda akan menggunakannya sendiri di rumah, di kantor pusat, atau apa pun yang mungkin membuat mereka keluar dari penjara dalam hal itu. Saya pikir ini akan menarik untuk dilihat. Dengan hal seperti itu, Anda jelas harus membiarkan Apple menjadi Apple dan menghubungi saya kembali dalam tiga tahun dan kita akan melihat apa yang telah mereka berhasil ubah dalam hal menurunkan biaya dan membuat aplikasi lebih dapat diterapkan. kepada orang biasa dan sebagainya. Saya sulit percaya bahwa ini akan diadopsi secara luas seperti iPhone, tetapi mereka mungkin memiliki jam tangan atau AirPods lain, yang dalam hal ini, bagus untuk mereka.

Des: Ada satu pabrikan yang belum kami sebutkan, dan mereka belum merilis perangkat keras apa pun, itulah alasannya. Namun pernahkah Anda mendengar rumor tentang Open AI?

“Kami akan melihat apakah [OpenAI] dapat melakukannya karena perusahaan seperti Meta dan Apple memiliki semua integrasi vertikal dan memiliki laboratorium AI mereka sendiri yang luar biasa dan semuanya mungkin dimulai dari tempat yang lebih kuat dalam jangka panjang”

Emmet: Saya pikir Open AI berada dalam posisi yang menarik saat ini karena sepertinya mereka masih mencoba mencari tahu apa yang mereka inginkan, dan Open AI mungkin ingin menjadi perusahaan perangkat keras, untuk maksud Anda, perusahaan layanan platform yang menyediakan ChatGPT sebagai layanan, perusahaan konsumen, aplikasi itu ada di layar beranda ponsel Anda sekarang dan seterusnya. Dan mereka mungkin akan mulai melakukannya berikutnya-

Des: Dan laboratorium juga.

Emmet: Dan sebuah laboratorium, untuk mencoba mewujudkan AI umum, yang mungkin merupakan alasan utama mereka. Saya pikir mereka akan melihat banyak persaingan. Dengan Apple, akan sangat menarik untuk melihat apa yang terjadi ketika Siri diaktifkan dengan AI, dan Anda mengatakan bahwa Anda sudah memiliki kebiasaan sekarang dan ChatGPT sudah mendarah daging, namun kebanyakan orang tidak memiliki kebiasaan itu, namun itu kebiasaan akan lebih mendarah daging jika itu merupakan hal yang terintegrasi pada tingkat OS.

Saya pikir mereka akan melihat lebih banyak persaingan di sisi konsumen dari startup, hal-hal seperti plugin, dan bahkan GPT khusus mereka, setidaknya bagi saya, belum cukup memenuhi apa yang saya harapkan. Saya pikir mereka harus memikirkan apa yang mereka inginkan di tahun depan. Namun tentu saja, mereka adalah perusahaan terpanas di dunia saat ini, ambisi mereka berkembang dan mengarah ke berbagai arah sekaligus. Kita akan lihat apakah mereka dapat melakukannya karena perusahaan seperti Meta dan Apple yang memiliki semua integrasi vertikal dan memiliki laboratorium AI mereka sendiri yang luar biasa dan semuanya mungkin dimulai dari tempat yang lebih kuat dalam jangka panjang.

Paul: Menurut saya yang perlu diperhatikan di sini adalah Meta. OpenAI adalah perusahaan yang luar biasa, dan mereka telah mengubah dunia. Masa depan sangat terbuka, dan ada banyak peluang. Akan menarik untuk melihat mana yang mereka ambil. Dan ada penyedia lain di sini, tentu saja, seperti Anthropic dan seterusnya, tapi menurut saya Meta sedikit luput dari perhatian, dan jika Anda mulai menjumlahkannya, jelas ada kacamata yang telah kita bicarakan, mereka juga punya LLaMA dan mereka menjadikannya sumber terbuka. LLaMA bersumber terbuka dan memberikannya kepada semua orang adalah cara yang sangat berbeda untuk memainkan game ini. Dan seperti yang Anda katakan, mereka memiliki integrasi dan Oculus serta berbagai macam potongan teka-teki.

Des: Dan WhatsApp. Ada seperangkat alat menarik yang mereka miliki. Kita semua memiliki pengalaman ini ketika Anda pulang ke rumah, yang merupakan teknologi rumah tangga, apa pun sebutannya, semuanya terfragmentasi. Anda punya bel pintu, kamera Nest, Hoover… Saya hanya ingin tahu apakah akan berakhir seperti itu, di mana kacamata Anda berbicara dengan Facebook, ponsel Anda berbicara dengan OpenAI, jam tangan Anda berbicara dengan Apple… Akankah kita memilikinya? masalah, atau akankah seseorang benar-benar menyelesaikan seluruh perlengkapannya?

Emmet: Apple pasti ingin Anda terlibat sepenuhnya dalam ekosistem mereka dan melihatnya sebagai hal lain seperti Jam Tangan dan AirPods yang membuat Anda tertarik untuk membeli iPhone setiap tahun. Saya pernah mendengar ini dinyatakan sebagai angka Dunbar untuk bot, yaitu berapa banyak ruang dalam hidup Anda yang Anda miliki untuk berapa banyak bot? Untuk setiap produk yang Anda kunjungi, apakah Anda menginginkan kopilot berbeda di sidebar yang mengatakan, “Hai, saya kopilot Hari Kerja Anda,” dan Anda beralih ke Interkom, dan Anda memilikinya di sana, lalu Anda memilikinya di tingkat OS, dan satu lagi di ponsel Anda… Atau apakah nomor Dunbar untuk bot seperti satu atau dua, dan ada satu yang ada di sistem operasi Anda dan satu lagi untuk alat yang Anda gunakan untuk pekerjaan Anda sepanjang hari dan hanya itu. Menurut Anda, berapa banyak aplikasi perpesanan yang Anda gunakan setiap minggunya? Tiga, empat, lima? Ada semacam dinamika yang akan terjadi di sana, dan mungkin Anda akan memiliki bot yang berbeda untuk kehidupan pribadi, kehidupan kerja, dll.

Dari bungkus tipis hingga penyelaman dalam

Des: Mari kita bicara tentang tahun 2024. Menurut kami, apa yang akan terjadi di masa depan – 50 minggu ke depan?

“Kita mungkin akan melihat beberapa perusahaan dan produk pertama yang benar-benar mengutamakan AI dan membutuhkan waktu satu setengah tahun untuk mulai diluncurkan pada tahun ini”

Emmet: Masih banyak lagi, dan mungkin lebih banyak lagi kelanjutan tahun lalu. Saya pikir kita belum mengekstrak semua manfaat dari ini sama sekali. Faktanya, menurut saya ada kelebihan AI dalam beberapa dimensi. Salah satunya adalah, jika model saat ini tidak berubah, kita masih memiliki banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk memanfaatkan dan mengoptimalkannya. Semakin banyak perusahaan yang akan melatih model mereka sendiri dan hal-hal serupa juga. Mungkin juga ada perbedaan dalam hal kesiapan konsumen untuk mengadopsi sesuatu. November lalu, kami semua sangat antusias dengan AI. Anda mengatakan OpenAI telah mengubah dunia. Saya pikir apa yang mereka lakukan secara perlahan menyebar ke seluruh dunia dan mengubahnya secara perlahan. Kebanyakan orang yang melakukan pekerjaannya, bahkan pekerja berpengetahuan, tidak menggunakan alat AI sepanjang hari untuk melakukannya.

Dan yang terakhir adalah kita memiliki lebih banyak produk untuk dibuat. Banyak hal yang kami lihat keluar tahun ini adalah fitur-fitur yang dapat Anda kumpulkan dalam beberapa minggu atau beberapa bulan, dan kami mungkin akan melihat beberapa perusahaan dan produk pertama yang benar-benar mengutamakan AI yang membutuhkan waktu satu tahun dan satu tahun. setengahnya akan mulai keluar tahun ini.

Des: ChatGPT dihentikan pada November 2022, dan banyak startup dan perusahaan YC mendapat pendanaan pada Q1 atau Q2. Kita mungkin mulai melihat hasil dari gelombang AI yang mendarat di pasar tahun ini. Startup asli AI yang lahir karena ChatGPT mungkin secara realistis mulai memasuki pasar sekarang.

Emmet: Semua startup .io zombie tersebut mungkin sudah siap untuk berubah menjadi startup .ai juga.

“Baik Anda adalah startup yang melakukan hal kecil atau perusahaan besar dengan semacam investasi token pada AI, Anda akan mulai benar-benar melihat perusahaan-perusahaan menyadari bahwa mereka harus melangkah lebih jauh”

Paul: Saya pikir ada pertanyaan tentang investasi juga. Pada tahun 2023, banyak perusahaan – bukan Intercom, kami benar-benar tenggelam – menjadi dangkal. AI adalah sesuatu yang penting dan berada di awal kurva S baru ini, “Kami tidak yakin, tapi hei, sebaiknya kami mencantumkannya di halaman pemasaran kami.” Maka orang-orang membuat pembungkus tipis di atas ChatGPT atau sekadar hal-hal di permukaan. Dan menurut saya apa yang akan terjadi dengan cepat adalah perusahaan akan menyadari bahwa hal ini saja tidak cukup, bahwa ini adalah perubahan mendasar.

Saya rasa sangat berguna untuk menarik kesejajaran kembali ke awal kurva S terakhir, yaitu ponsel pintar, seluler, dan lain-lain. Namun terkait telepon, sering kali orang mengatakan hal-hal seperti, “Oke, itu tidak akan berhasil di telepon. Tidak ada yang akan melakukan itu di telepon.” Dan lihatlah, dua, tiga, empat tahun kemudian, semua orang melakukannya di ponsel mereka dan bukan lagi di laptop mereka. Ini benar-benar mengubah perilakunya.

Saya pikir kita akan melihat hal serupa tahun ini di tahun 2024 di mana perusahaan-perusahaan yang tetap dangkal dengan batasan yang tipis menurut saya akan mulai mengalami kesulitan. Baik Anda seorang startup yang melakukan bisnis kecil-kecilan atau perusahaan besar dengan semacam investasi token dalam AI, Anda akan mulai benar-benar melihat perusahaan-perusahaan menyadari bahwa mereka harus melangkah lebih jauh. Mereka perlu melatih semua staf mereka tentang AI. Ini bukan suatu spesialisasi. Ya, Anda harus memiliki MLT (tim Pembelajaran Mesin) khusus dan segala macam hal seperti itu, tetapi PM, desainer, semua orang harus fasih dalam bahasa AI, dan Anda akan mulai melihat investasi besar dan produk mendalam datang. keluar dari itu.

Des: Saya cukup optimis setiap kali Apple mengirimkan sesuatu di bidang AI. iOS menjadi semacam standar perangkat lunak yang biasa digunakan orang dan meningkatkan standar desain di banyak aspek kehidupan kita secara umum, dan tentu saja perangkat lunak kita. Dan saya pikir karena itu, semua orang harus pergi dan menjadi lebih baik. Dan menurut saya, ini semacam melahirkan UX pasca-web 2.0, tetapi seperti desain produk mentah, munculnya, katakanlah, dribbble dan orang-orang yang sangat peduli dengan estetika dan sebagainya. Saya rasa semuanya mengalir dari iPhone. Itu sampai pada titik di mana aplikasi saham di ponsel Anda dirancang lebih baik daripada setiap perangkat lunak di desktop Anda, dan orang-orang mulai mencoba dan mengubahnya.

“Hal ini akan mengubah kesiapan pasar, yang akan membuat setiap penyedia SaaS B2B seperti, ' Aduh, ternyata orang-orang sekarang sudah terbiasa membicarakan produknya. Sebaiknya kita ikut serta ' ”

Saya pikir Apple akan meluncurkan sesuatu dalam AI, Siri akan menjadi bertenaga AI atau semacamnya, dan itu mungkin akan cukup bagus karena LLM sudah cukup bagus. Berbicara dengan ChatGPT sudah cukup mengesankan. Jadi, Anda dapat membayangkannya ketika Siri dapat melakukan berbagai hal di ponsel Anda, semua hal yang ingin Anda lakukan dengan Siri, dan menurut saya hal itu akan mengubah kesiapan konsumen terhadap AI. Ini akan mengubah ekspektasi terhadap AI yang akan terasa sangat kuno ketika Anda harus melakukan semua hal yang sangat rumit ketika Anda hanya ingin mengatakan, “Pesankan saya pizza pepperoni,” atau apa pun.

Akan ada banyak kasus di mana sangat mudah untuk mengatakan apa pun yang Anda inginkan terjadi, dan sangat tepat untuk mengatakan apa pun yang Anda ingin terjadi, dan Anda tidak merasa perlu untuk memvalidasi hal yang Anda inginkan terjadi. Saya rasa hal ini dapat memunculkan percakapan atau pesan teks sebagai masukan inti baru pada perangkat lunak. Namun menurut saya Apple akan menjadi pendorong terbesar di sini. Google, sampai taraf tertentu, juga. Saya pikir hal itu akan mengubah kesiapan pasar, yang akan membuat setiap penyedia SaaS B2B berkata, “Aduh, ternyata orang-orang sekarang sudah terbiasa membicarakan produknya. Sebaiknya kita ikut saja.”

Paul: Sama seperti 15 tahun lalu, mereka berkata, “Ternyata desain itu penting, dan ini tidak boleh terlihat seperti omong kosong.”

Layanan pelanggan seperti permainan tanpa batas

Des: Emmet dan Paul, bagaimana dengan dunia dukungan pelanggan kita sendiri? Menurut kami, apa yang akan berubah di era pasca AI atau selama AI?

Emmet: Semua ini bukanlah sebuah prediksi – ini hanyalah permainan bodoh, sungguh, melakukan prediksi. Namun perubahan pada desain, jika Anda mengizinkan saya menjelaskannya di sini, jika Anda melihat lebih jauh ke belakang, 30 tahun yang lalu, sebelum perangkat lunak penerbitan desktop, itu adalah pisau X-Acto dan pot cat dan begitulah cara Anda melakukan penerbitan. Dan kemudian proses itu sepenuhnya ditingkatkan dengan perangkat lunak desktop publishing. Desain telah diciptakan kembali sepenuhnya, dan saya yakin alat-alat baru akan muncul dan melakukan hal yang sama.

“Permainan ini tidak lagi tentang membangun sesuatu yang brilian, melainkan membangun hal yang paling mungkin terarah dengan cara tercepat – dan mempercepat perdagangan melawan kemungkinan Anda untuk menjadi benar”

Namun hal ini juga mengubah sifat pekerjaannya. Ini kembali ke percakapan Zelda di mana kami berupaya mencapai titik untuk mempublikasikan dan kemudian hal tersebut ada di dunia selamanya versus bekerja secara berulang. Saya pikir layanan pelanggan, untuk menjawab pertanyaan Anda, mungkin mengalami perubahan serupa. Ada sebuah buku berjudul Finite and Infinite Games karya James Carse, dan ini adalah model pemikiran tentang sistem, dan ia menyebutnya permainan. Ada game yang Anda mainkan yang mungkin terbatas, dengan aturan yang ditentukan secara eksternal, ada akhir, dan ada status menang untuk game yang Anda mainkan atau model yang Anda gunakan untuk berinteraksi. Dan itu mirip dengan menerbitkan sesuatu di luar sana dan menyebarkannya ke dunia selamanya.

Desain berubah menjadi permainan tanpa batas setelah kami mulai mengirimkan barang ke web dan menjadi lebih berulang tentang pekerjaan yang kami lakukan. Dan permainan ini bukan tentang membangun sesuatu yang brilian, melainkan membangun hal yang paling mungkin terarah dengan cara tercepat – dan mempercepat perdagangan melawan kemungkinan Anda untuk menjadi benar dan seterusnya. Saya pikir layanan pelanggan akan beralih ke permainan tanpa batas, katakanlah, menyelesaikan sebanyak mungkin tiket dalam satu jam, dan kriteria keberhasilan yang ditentukan secara top-down dan ditentukan secara eksternal, dan tahap akhirnya adalah menutup tiket. dan menyingkirkannya.

Dan kemudian Anda berpikir tentang perubahan itu, dan semua hal itu menjadi beres, secara kasar. Kemudian, tugas layanan pelanggan adalah membangun hubungan secara berkelanjutan dengan orang yang menjadi pelanggan secara berkelanjutan karena mereka membayar Anda untuk berlangganan setiap bulan atau apa pun. Apakah CSAT, atau jumlah tiket yang terselesaikan, sama pentingnya di dunia tersebut? Saya berpendapat bahwa hal itu tidak akan terjadi. Mungkin kita akan memiliki statistik baru atau cara baru untuk mengukur kesuksesan. Namun secara umum, saya suka memikirkan peralihan dari permainan yang terbatas ke permainan yang lebih tidak terbatas.

“Semuanya berubah di sana – tidak hanya CSAT atau pengukurannya, namun juga budaya dalam tim”

Des: Paul, ada ide?

Paul: Cepat saja. Saya pikir Anda memberi saya contoh sebelumnya tentang pertandingan sepak bola sebagai permainan yang terbatas, dan ini mungkin benar-benar memperluas analoginya, tetapi tenis adalah permainan yang terbatas. Anda memiliki dua pemain yang maju mundur, dan pertandingan berakhir. Layanan pelanggan kurang lebih seperti itu. Anda memiliki pelanggan yang mengajukan pertanyaan, atau banyak pelanggan yang mengajukan pertanyaan, mereka sudah memukul bola tenis dan seseorang mencoba untuk benar-benar memukul balik, memukul balik, memukul balik, dan giliran kerja berakhir. Dan sebagian besar pekerja layanan pelanggan, menurut saya, pasca-shift, tidak terlalu memikirkan semua pengambilan gambar yang harus mereka putar. Segalanya berubah di sana – tidak hanya CSAT atau pengukurannya, namun juga budaya dalam tim.

Anda mungkin akan mendapatkan orang-orang yang memiliki dua peran terpisah di mana Anda memiliki orang-orang yang memainkan permainan tanpa batas, membangun hubungan, dan orang-orang yang merancang permainan. Sistem perlu dirancang untuk mengaturnya, sehingga banyak orang akan mulai melakukan hal-hal seperti memastikan bahwa kontrol kualitasnya baik dan hal-hal seperti itu, yang merupakan pekerjaan dengan dampak yang lebih tinggi dan tingkat yang lebih tinggi. Menurut saya. Menurutku itu keren.

Emmet: Dalam dunia bisnis, ada banyak pemikiran yang terbatas dimana kita akan menang dan mengalahkan persaingan. Dan ya, Anda hanya mengalahkan mereka sampai mereka mengalahkan Anda lagi. Tak satu pun dari Anda akan keluar dari bisnis, jadi ini adalah model mental yang berguna untuk memikirkan hal-hal selain dukungan pelanggan.

Berpikir kritis di era AI

Des: Menurut kami, bagaimana disiplin desain dan produk akan berubah pada tahun depan mengingat sifat perangkat lunak yang kami harapkan akan dikembangkan di tahun mendatang? Emmet, Anda memimpin tim desainer yang besar, menurut Anda bagaimana perubahan desain pasca-AI?

Emmet: Sekali lagi, sangat sulit membuat prediksi yang tepat di sini. Alat dan kemampuan alat tersebut jelas akan memimpin pembicaraan. Orang-orang akan mengikuti alat yang paling bermanfaat bagi mereka, dan itulah yang akan mendorong perubahan. Tapi saya sudah memikirkan hal ini sedikit dan mengobrol dengan orang-orang di tim. Kami memiliki prinsip desain di tim desain Interkom yang mengatakan bahwa kami harus membuat sesuatu yang sederhana secara default, namun fleksibel – membuatnya mudah untuk melakukan hal-hal umum yang jelas, tetapi jika Anda benar-benar menginginkan kekuatan, ada beberapa pengungkapan progresif yang Anda miliki bisa menyelaminya. Dan saya pikir kita mungkin akan mencoba dan menemukan hal serupa untuk AI. Ini sedikit kembali ke pertanyaan Anda tentang apa yang cocok, apa kelebihannya, dan apa yang tidak. Banyak dari hal-hal tersebut dapat diotomatisasi secara default dan manual mungkin merupakan prinsip yang kami adopsi.

“Hal yang perlu dilakukan oleh para desainer adalah memahami kemampuan AI sehingga mereka tidak menghasilkan desain yang indah untuk hal-hal yang seharusnya tidak ada di dunia pasca-AI”

Mungkin saya hanya hidup di masa lalu, atau saya tidak mampu melepaskan diri secara mental dari model saat ini. Saya masih berpikir kita akan memiliki banyak UI manual. Saya tidak berpikir setiap UI akan berubah menjadi kotak obrolan dengan kursor berkedip di dalamnya karena banyak hal deterministik presisi yang kita bicarakan lebih baik dicari dengan mengklik titik yang tepat atau memilih dari item yang tepat di daftar atau apa pun itu. Tapi kita akan melihat banyak hal seperti itu. Prediksi yang jelas di sini adalah semuanya berjalan lebih berbasis obrolan. Dan saya pikir itu akan terjadi. Tapi menurut saya ini akan lebih bersifat aditif daripada mengganti antarmuka GUI yang ada.

Des: Pertama-tama, ya, Anda menginginkan masukan yang presisi – tidak ada yang mau berkutat dengan area teks untuk mencoba menjelaskan maksudnya ketika mereka cukup mengeklik area tersebut dan menyeret atau apa pun yang perlu mereka lakukan. Saya pikir itu benar. Menurut saya, hal yang perlu dilakukan oleh para desainer adalah memahami kemampuan AI sehingga mereka tidak menghasilkan desain yang indah untuk hal-hal yang seharusnya tidak ada di dunia pasca-AI. Beberapa hal sebenarnya dapat dilakukan dengan, misalnya, memilih pemenang dari serangkaian iklan yang kami jalankan berdasarkan data LTV:CAC.

Anda dapat membayangkan alur kerja di mana Anda menyeretnya dan mengurutkan tabel dan seterusnya, atau Anda dapat membayangkan keputusan yang dibuat oleh desainer, yang hanya dicatat di suatu tempat di Figma sebagai teks kecil atau tanda bintang, yaitu memilih pemenang secara otomatis. Saya hanya bertanya-tanya, di dunia pasca-AI, apakah para desainer benar-benar memahami kemampuan dan keandalan AI. Apakah ada hal-hal yang sebenarnya tidak perlu ada? Jika mereka tidak memahami AI, mereka mungkin akan mendesain, padahal dalam praktiknya, desain tersebut tidak relevan.

Emmet: Hambatan dalam membuat produk mungkin jauh lebih rendah, bukan hanya karena pengkodean hal-hal seperti asisten GPT seperti kopilot dapat menulis banyak kode untuk Anda dan Anda bisa menjadi jauh lebih cepat, tetapi karena Anda mungkin bisa, jika Anda' sebuah startup, cukup buat versi teksnya dan jangan gunakan fallback manual. Anda mungkin melihatnya didekati dari berbagai sisi di sana.

Des: Paul, bagaimana dengan manajemen produk?

“Ada dunia di mana AI secara tidak sengaja mengubah banyak manajer produk yang tadinya brilian menjadi tipe yang buruk, di mana Anda benar-benar seperti, ' Klik, tongkat ajaib, isi, kirim, masalah berikutnya ' ”

Paul: Dari semua perbincangan ini, kita semua jelas-jelas mendukung AI, percaya pada potensi kekuatannya, dan ini adalah perbincangan yang sangat positif. Dan saya punya kekhawatiran. Apa yang menjadikan manajer produk baik? Menurut saya manajer produk terbaik mungkin memiliki tiga atribut inti. Salah satunya adalah mereka sangat kuat dalam berpikir kritis. Mereka bisa melihat sesuatu secara objektif, bisa menerima semua masukan, memikirkan betul apa yang benar dan apa implikasinya. Mereka sangat berorientasi pada kemajuan. Dan yang jelas, komunikasi adalah kategori ketiga. Jadi, apa yang membuat manajer produk menjadi buruk? Manajemen proyek yang dimuliakan, tidak memikirkan apa pun secara kritis dan hanya menggerakkan kereta di sepanjang rel. Manajer produk yang brilian hebat dalam berpikir kritis, dan mungkin itulah karakteristik yang menentukan. Dan saya agak khawatir bahwa di dunia AI, Anda dapat melakukan hal-hal di mana Anda tidak mendengarkan wawancara secara langsung dan berkata, “Hai AI, tolong rangkum 12 wawancara ini”, atau Anda tidak menulis strategi produknya. sendiri atau jangan menulis ringkasan produk sendiri-

Des: Klik tongkat ajaib.

Paul: …klik tongkat ajaib, dan itu akan menghasilkan barang yang kemudian Anda kirimkan ke tim. Tiba-tiba, ada dunia di mana AI secara tidak sengaja mengubah banyak manajer produk yang brilian menjadi tipe yang buruk, di mana mereka lebih suka melakukan manajemen proyek. Anda benar-benar seperti, “Klik, tongkat ajaib, isi, kirim, masalah berikutnya.” Dan karena orang-orang ini berorientasi pada kemajuan, mereka mungkin ingin melakukan banyak hal. Jadi, ada sesuatu yang perlu diperhatikan. Ini mungkin berlaku untuk banyak pekerjaan, tidak kehilangan kemampuan berpikir kritis.

Des: Ada bagian di sana yang hanya membahas detailnya saja. Saya dapat berargumentasi bahwa orang CS mungkin berkata, "Baiklah, Anda tidak masalah jika saya mengklik tongkat ajaib untuk menjawab pertanyaan ini, dan sepertinya Anda tidak melihat ada masalah dengan pertanyaan itu." Menurutku, detail itu penting. Secara umum, ada satu jawaban untuk pertanyaan dukungan pelanggan. Hasilnya, pencocokan input/output cukup ketat. Namun sesuatu seperti strategi kami untuk mendesain ulang Messenger atau semacamnya seharusnya merupakan hal yang cukup terbuka. Dan jika AI dapat menebaknya, kita pasti bertanya-tanya apakah itu sebuah strategi.

Saya tidak memiliki pemahaman yang baik tentang cara kerja model bahasa besar, tetapi saya tahu model tersebut berfokus pada sesuatu yang tampak seperti jawaban, bukan pada bagian yang sangat kuat dan berisi pendapat. Saya tidak yakin LLM akan menjadi penulis fiksi yang menarik karena mereka tidak memiliki kemampuan untuk mengejutkan Anda karena mereka tidak berusaha mengejutkan Anda. Mereka mencoba melakukan hal-hal yang tampaknya seharusnya terjadi. Jadi, saya khawatir tentang penciptaan tongkat ajaib untuk manajer produk, manajer proyek, untuk kasus-kasus lain di mana pun di mana detailnya sangat penting. Jadi, saya khawatir, secara umum, jika jalur menuju efisiensi PM (manajemen produk) benar, tanpa mempedulikan detail baik dalam keluaran atau ringkasan semua umpan balik pengguna, Anda hanya akan berakhir dengan semacam vanilla asli, kan?

“ Ada banyak dokumen PM dan catatan rapat yang berbunyi, ' Bagus, berikan saya versi yang dibuat oleh AI, tidak masalah. ' Itu adalah pemikiran bahwa Anda tidak ingin kehilangan kemampuan untuk melakukannya”

Paul: Tapi menurutku ini berlaku untuk kedua kasus tersebut. Dalam layanan pelanggan, banyak sekali pertanyaan yang memiliki satu jawaban yang benar. Saya pikir bot di masa depan akan menjawab semua pertanyaan tersebut, dan kita akan memiliki periode sementara di mana orang dapat menggunakan tongkat ajaib dan pra-pengisian, kopilot, dan seterusnya, namun pada akhirnya, semua itu akan dijawab oleh bot. Namun jenis kueri lain yang sering muncul di layanan pelanggan adalah kueri yang lebih kompleks, yaitu kueri pemecahan masalah. Orang-orang menulis, “Barang saya tidak berfungsi.” Dan itu bisa berupa apa saja. Dan Anda mencoba mengatasi masalahnya, tetapi masalahnya bisa bermacam-macam. Saya rasa, dalam banyak kasus, Anda juga tidak ingin petugas layanan pelanggan mendapatkan tongkat ajaibnya. Dan Anda dapat menerapkan kebalikannya pada kedua sisi. Saya yakin di dunia PM, ada kalanya AI dapat membantu manusia dan mempercepat pekerjaan. Namun saya kembali ke bagian berpikir kritis, dan kembali ke penilaian. Manajer produk yang hebat memiliki penilaian yang baik. Dari mana datangnya penghakiman besar? Pengalaman, mendengarkan langsung pelanggan, dan detailnya; otak Anda sangat pandai mensintesis dan meringkas.

Emmet: Namun, hal lainnya adalah menulis adalah metode berpikir yang sangat bagus. Anda mungkin berpikir Anda tahu apa yang Anda pikirkan, lalu Anda mencoba menuliskannya dan menyadari, "Sial, saya tidak melakukannya sama sekali." Tapi kemudian Anda berjuang selama satu jam dan benar-benar berhasil mengeluarkan pikiran Anda. Dan kemudian, ketika menulis itu gratis, Anda tidak perlu lagi melakukan hal itu. Di sisi lain, ketika biaya pembuatan tulisan mendekati nol, mungkin nilainya juga ikut meningkat. Ada banyak dokumen PM dan catatan rapat yang berbunyi, “Luar biasa, berikan saya versi yang dibuat oleh AI, tidak masalah.” Itu adalah pemikiran bahwa Anda tidak ingin kehilangan kemampuan untuk melakukannya. Dan menulis secara intrinsik terikat pada pemikiran, terutama ketika kita semakin jauh.

Paul: Itu contoh yang bagus. Tiga yang saya miliki adalah pemikiran kritis, komunikasi, dan kemajuan. Yang menjadi catatan pertemuan adalah komunikasi. Dan di situlah AI dapat sangat membantu. Ketika saya memikirkan tentang manajer produk terbaik yang pernah bekerja dengan saya, mereka bukanlah orang yang terbaik dalam membuat catatan rapat. Biasanya mereka juga pandai dalam hal itu, tapi bukan itu yang membuat mereka hebat. Apa yang membuat mereka hebat adalah pemikiran kritisnya.

Des: Terima kasih, Paul. Terima kasih, Emmet. Ini adalah Interkom di Produk , dan terima kasih telah mendengarkan.