Intercom sul prodotto: strategia di prodotto nell'era dell'intelligenza artificiale

Mentre le nuove startup native dell’intelligenza artificiale e i giganti del settore affrontano la rivoluzione dell’intelligenza artificiale, il panorama dei prodotti sta subendo una profonda trasformazione. Riusciranno le aziende a cogliere il potenziale di questa forza dirompente per guidare l’innovazione e prosperare nel mercato competitivo di oggi?

Negli ultimi anni, e in particolare dal lancio di ChatGPT lo scorso novembre, abbiamo assistito a un boom dell’intelligenza artificiale generativa che ha ampliato i confini della creatività e dell’innovazione – e ha anche iniziato a sconvolgere le industrie in modi che avremmo potuto a malapena immaginare. Dal testo all'audio e alle immagini, queste ultime funzionalità dell'intelligenza artificiale hanno già dato vita a una nuova generazione di startup native dell'intelligenza artificiale con flussi di lavoro interamente basati sull'intelligenza artificiale e hanno ispirato innumerevoli altri a sviluppare o adottare funzionalità e prodotti basati sull'intelligenza artificiale.

Le applicazioni sono infinite: UX, UI, creazione di contenuti, analisi dei dati, servizio clienti, prospezione delle vendite, automazione del marketing, tutto quello che vuoi. Ora che la prima ondata di polveroni si è calmata, è il momento ideale per riflettere su cosa significano questi cambiamenti per la strategia di prodotto e per i leader di prodotto. Che tu sia un product manager, un esperto di settori con decenni di esperienza o un fondatore di startup dal volto nuovo, questi tempi portano non solo nuove sfide ma anche opportunità rivoluzionarie. L’intelligenza artificiale aiuterà le persone ad amplificare la propria produttività e ad espandersi verso nuovi mercati, o renderà alcuni ruoli obsoleti? Riusciranno le startup dotate di approcci innovativi all’intelligenza artificiale a sconvolgere categorie consolidate? E gli operatori storici saranno in grado di tenere il passo con il ritmo incessante dell’innovazione?

Nell'episodio di oggi di Intercom sul prodotto, ho incontrato Paul Adams, il nostro Chief Product Officer, per parlare della strategia di prodotto nell'era dell'intelligenza artificiale.

Ecco alcuni dei punti chiave:

• Per rivoluzionare davvero le categorie con l’intelligenza artificiale, le startup devono considerare se i loro prodotti o funzionalità offrono un angolo di attacco unico che le aziende dominanti non possono replicare facilmente.
• Mentre l’intelligenza artificiale può semplificare le attività nelle categorie SaaS come vendite e servizio clienti, offrendo sollievo dal lavoro ripetitivo, l’impatto sulla gestione dei progetti è più sfumato.
• Man mano che le capacità dell’intelligenza artificiale avanzano, le persone probabilmente si sentiranno più a proprio agio nell’affidarsi ad essa per compiti che implicano non solo analisi ma giudizio, anche se necessitano ancora di supervisione umana.
• Quando si considerano nuove funzionalità come l'intelligenza artificiale, i product manager dovrebbero concentrarsi su come espandere la base di utenti, migliorare le capacità degli utenti o eliminare completamente le attività.
• Che tu sia una startup o un'azienda affermata, è un buon momento per rispolverare le idee alla base del dilemma dell'innovatore .

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Scommetti sulla fattoria

Paul Adams: Ciao a tutti, benvenuti a Intercom sul prodotto. Sono Paul Adams e con me oggi, come sempre, c'è Des.

Des Traynor: Ciao Paul. Come va?

Paul: Va bene, oggi parleremo di intelligenza artificiale e strategia di prodotto. Parleremo di cosa ciò significa per le persone che si trovano in una serie di posizioni diverse al riguardo. Riteniamo che sia un ottimo momento per parlarne perché la prima ondata di polvere si è depositata. Abbiamo visto cosa è possibile fare con questo tipo di prima ondata di aziende e, come ogni grande tecnologia, non è chiaro alle persone all'inizio come andrà a finire. Quando guardi il panorama oggi, ci sono persone che sono tutte coinvolte e dicono: “Scommetti sulla fattoria; scommetti la compagnia. E poi ci sono persone che sono ancora un po' insicure: “È davvero un grosso problema? È questo altro Kool-Aid della Silicon Valley? Des, dove pensi di essere?

"Se si considerano alcune delle funzionalità, sono abbastanza certo che interi settori e categorie di software verranno rivoluzionati"

Des: Sono assolutamente d'accordo. Scommetti sulla fattoria, scommetti sull'azienda, scommetti sul Kool-Aid, vai dai tuoi vicini e scommetti sulle loro fattorie. Penso che sia enorme. Capisco il motivo dello scetticismo perché sembra che sia opportunamente arrivato in un momento in cui la Silicon Valley e gli investitori erano ansiosi di parlare di qualcosa di nuovo. Ma quando si hanno le esperienze che l'intelligenza artificiale sta offrendo in questo momento, è abbastanza chiaro che sta accadendo qualcosa di enorme, e siamo ancora in questa sorta di fase embrionale per vederlo. Come hai detto, la polvere si è depositata. È davvero la prima ondata di polvere. Ora stiamo iniziando a vedere intere aziende ottenere una serie A o B grazie al fatto di essere un'azienda applicata nativa dell'intelligenza artificiale.

Quando parlo di questo, ciò che intendo non è OpenAI o Anthropic che forniscono l'intelligenza artificiale vera e propria, ma persone che stanno costruendo interi prodotti per flussi di lavoro interamente alimentati dall'intelligenza artificiale. Ad esempio, se OpenAI e Anthropic non esistessero, anche questa azienda non esisterebbe. Le persone si appoggiano davvero ad esso come piattaforma. Quando guardo alcune delle funzionalità, per me è una certezza assoluta che interi settori e categorie di software verranno ribaltati.

Paul: A volte, in tecnologia, parliamo di eventi di estinzione. È arrivato il mobile e le aziende mobile-first hanno ucciso quelle che non erano mobile-first e non riuscivano ad adattarsi. Prima era lo stesso con le aziende cloud-first. Pensi che si tratti di un evento tipo estinzione?

Des: Penso in certe tasche, certamente. E in molti altri ambiti, se non si tratta di un evento di estinzione, è a causa di una nuova dinamica. In alcune di queste aree, diciamo, con un server AI aperto, si accede al potere tramite un'API, del tipo: "Ehi, riassumi questo incidente di 5.000 parole per me", trasmettendolo a una terza parte e recuperando il risposta. Non è la stessa cosa che ricostruire l’intera azienda per renderla nativa per iOS. Quindi, di conseguenza, ci saranno aree del software in cui penso che gli operatori storici ne faranno effettivamente uso e otterranno molto valore. Alcune aree saranno interessate da eventi di estinzione, ma non è come un asteroide, non eliminerà l'intero settore. Penso che vedrai molte grandi aziende diventare davvero più grandi.

"Se torniamo al 29 novembre, quando abbiamo visto ChatGPT 3.5, ciò che è diventato ovvio, o almeno la prima cosa che abbiamo visto è stata che questa cosa era molto, molto buona per essere conversazionale"

Paolo: Sì. Cosa che ovviamente è accaduta con il cellulare. Google e Facebook alla fine hanno capito come farlo.

Des: Lo hanno fatto, è vero. Hanno capito di farlo più velocemente di quanto chiunque potesse capire come essere bravo, ad esempio, nella ricerca. Torneremo su questa idea di rapporto tra un secondo, ma imparando Objective-C e distribuendo un'interfaccia Objective-C o basata su iOS su un telefono cellulare a un motore di ricerca incredibilmente potente, si scopre che la parte difficile di tutto questo è il motore di ricerca incredibilmente potente. È il rapporto tra quanto nuovo lavoro dobbiamo fare e quanto lavoro già esistente è ancora valido? Il backend di Google è ancora estremamente valido e il front-end potrebbe cambiare, ma si scopre che scansionare l'intera Internet non è qualcosa che due randos che cadono da YC possono fare in una sera.

Paul: Parliamo di entrambi i lati della questione. Esistono le funzionalità dei pali del tavolo: le caratteristiche principali di cui un prodotto ha bisogno in una determinata categoria. Poi ci sono nuove cose che può fare e nuove tecnologie che lo rendono possibile. Cominciamo con le nuove cose che l'intelligenza artificiale può fare. Hai un intero elenco di cose che ti rendono rialzista al riguardo.

Des: E' vero. Se torniamo al 29 novembre, quando abbiamo visto ChatGPT 3.5, ciò che è diventato ovvio, o almeno la prima cosa che abbiamo visto, è stata che questa cosa era molto, molto buona per essere conversazionale. Era molto, molto bravo a comprendere gli umani e molto, molto bravo a rispondere. Ci sono voluti suggerimenti e istruzioni davvero bene, ed è stato molto bravo nel discutere i testi di base: espandere questo, riassumere quello, riformulare questo, riformulare quello.

Era anche molto, molto bravo nella deduzione o nell'inferenza. Potresti fornire uno scenario complesso e chiedere, ad esempio: "Se qualcuno sta lottando con una malattia a lungo termine all'interno di un edificio in fiamme, qual è il problema più grande qui?" E ha trovato le risposte a quelle domande. Per gli esseri umani, queste cose sembrano follemente semplici. Ma fare in modo che una macchina lo capisca davvero, faccia un'inferenza e suggerisca un'azione è piuttosto potente. Oppure: "Dato lo stato di questo progetto sulla base di tutti gli aggiornamenti che hai letto, quale pensi sia la questione più importante?" E in realtà farà davvero un ottimo lavoro su questo. Quindi anche in questo caso l’idea del ragionamento deduttivo o induttivo è piuttosto potente.

"Penso che le persone non si rendano conto di quanto questo possa insinuarsi nella tua vita normale"

E stiamo solo parlando del dominio testuale. Abbiamo visto DALL-E e DALL-E2 avere la capacità di, dato un pezzo di testo, di eseguire il rendering di un'immagine, e stava diventando incredibilmente buono. Ora, le ultime novità di Midjourney sono semplicemente mozzafiato.

Le persone spesso chiedono: perché è utile? Bene, ci sono moltissimi scenari in cui le persone non sono creative, ma sanno quello che vogliono. Quindi, vorrei inviare questa email e vorrei che fosse inviata con un carattere leggero e sottile su uno sfondo con texture scura. E può darti 27 versioni sullo schermo. All'improvviso, le persone che non sanno fare arte possono farlo, giusto?

Essere in grado di generare immagini non è da disprezzare. Molte di queste cose vengono esemplificate dal caso d'uso divertente, "Mostrami un cheeseburger che mangia un pianeta", e fa davvero un ottimo lavoro. Ma ti garantisco: "Dammi uno sfondo davvero carino per l'intestazione del mio nuovo sito web" sarà una funzionalità interessante in Squarespace o Wix o qualcosa del genere.

Abbiamo voce. Questo è successo. C'è sia la capacità di analizzare la voce che praticamente la trascrizione audio in tempo reale. E può anche generare voci. Questa è l'ultima svolta nell'intelligenza artificiale. Quindi se guardi, ad esempio, Synthesia o Play.ht, puoi dargli Mission: Impossible merda. Gli concedi 90 secondi in cui parli e ti farà un'impressione fugace per una singola frase. Dategli un'ora di conversazione e inizierà a capirlo. Potresti certamente farla franca.

"Non potevi costringermi a diventare uno scettico sull'intelligenza artificiale a questo punto"

E poi generare video. Synthesia fa questo finto avatar video in cui puoi registrare te stesso e alcuni tuoi atteggiamenti, e sarà in grado di far sembrare che tu stia parlando. Ma saremo in grado di generare video completi nello stesso modo in cui possiamo generare immagini.

Quando pensi a tutte queste categorie, penso che l'errore che stavo facendo inizialmente, e che molte persone fanno inizialmente, è pensare: “Giusto, sembra davvero importante. Se lavorassi in Adobe, dovrei occuparmi di tutto questo."

Penso che le persone non si rendano conto di quanto questo possa insinuarsi nella tua vita normale. Quella tecnologia vocale può letteralmente essere ciò che alimenterà il futuro della messaggistica o il futuro dell'interazione con il prodotto, dove parli semplicemente al tuo prodotto mentre guidi o altro. Tutto ciò è ora possibile. E allo stesso modo, le immagini non sono solo “hot dog che mangiano pianeti”. Può letteralmente progettare un intero sfondo e rimodellare il prodotto che sto utilizzando per renderlo più carino.

Potrei continuare con altre cose interessanti che ora sono possibili. Ma quando guardo al peso collettivo di tutto quel potenziale, e penso alle sue applicazioni in specifici domini software, alla creatività, all’interfaccia utente, a come gli esseri umani potrebbero interagire con altri esseri umani, a quali lavori potrebbero essere automatizzati e quali parti di i lavori potrebbero essere automatizzati, non potresti costringermi a essere uno scettico sull'intelligenza artificiale a questo punto. Non è possibile. Sarebbe come cercare di respingere la marea. Per me è abbastanza ovvio che stanno arrivando enormi trasformazioni ed è meglio stare dalla parte giusta.

Affrontare i giganti

Paul: Voglio dire, ci sono anch'io. In alcune delle cose che hai detto lì, come le immagini, ad esempio, l’intero settore pubblicitario verrebbe probabilmente capovolto. Certamente, se lavori in un'agenzia creativa o mediatica. Conosco persone che lavorano in un'agenzia creativa che già utilizzano l'intelligenza artificiale per generare tutto o la maggior parte del loro lavoro.

Parliamo dell'altro lato della questione. Hai menzionato alcune startup di cui non avevo mai sentito parlare prima. È solo un'esplosione. Non penso che nessuno possa tenere il passo con tutti i nuovi tipi di cose costruite su questa nuova generazione di tecnologia. Nel frattempo, ci sono aziende enormi, con centinaia di milioni di dollari di entrate, che hanno costruito un business in uno o due decenni. Agli albori di Intercom eravamo un po’ ingenui. Stavamo arrivando come una “hot startup che affronta l’incumbent”, con una mentalità di tipo omicida gigante.

Des: "Uccideremo Salesforce."

Paul: Già, un colpo sulla spalla, assassino di giganti, giusto? Poi ti rendi conto: "Oh". In un'area come il reporting e cose del genere, sei tipo "Oh, questa è una cosa grande e profonda".

Des: Sì. Questi ragazzi sono grandi per un motivo.

"Bisogna davvero dire: 'Ehi, penso che se quest'area dovesse essere ricostruita oggi, lo faresti in modo radicalmente diverso'"

Paul: Sono necessari anni di sviluppo del prodotto solo per avere la posta in gioco. Come pensi che le aziende dovrebbero pensare a questo?

Des: Penso che tu possa vederlo da entrambi i lati. Diciamo che sei una startup scadente e stai scegliendo un nemico. Se dici: "Diamo la caccia a Workday", qual è l'angolo di attacco su Workday consentito dall'intelligenza artificiale? Bene, guarda tutte le capacità che abbiamo. Potresti provare a generare revisioni delle prestazioni e provare ad analizzare questo genere di cose.

Ma alla fine, diciamo che trovi alcuni esempi in cui puoi cospargere e punteggiare pezzetti di magia dell'intelligenza artificiale per semplificare i flussi di lavoro esistenti. Penso che chiunque abbia utilizzato Workday dovrebbe ammettere che... non credo che a nessuno importi niente della complessità dei flussi di lavoro all'interno di un'azienda. Questo non è il loro ROI. Non è questo il motivo per cui le persone acquistano Workday.

Penso che il motivo per cui le persone acquistano Workday sia perché è il più grande ERP per gli esseri umani che si possa immaginare. Hanno un enorme team di vendita aziendale. Hanno costruito un enorme marchio del tipo "Noi siamo il capo finale quando si tratta di sistemi HRIS", ed è questo che gli interessa.

Paul: E una configurabilità quasi infinita.

Des: Sì. La domanda quindi diventa: se dovessi ricostruire tutto questo nell’era dell’intelligenza artificiale, cosa cambierebbe? Se le persone acquistano una configurabilità estrema, per me non è ovvio che l'angolo di attacco sia lì. Penso che le persone stiano acquistando un glorificato WYSIWYG in un database in cui possono collegare cosa a cosa in base alla relazione del manager e dire: “La cosa ha un rapporto; la cosa ha un indirizzo di casa; la cosa ha uno stipendio. Non penso che nulla di tutto ciò cambi davvero in modo massiccio nel breve termine. Potresti avere una giornata lavorativa molto più bella grazie all'intelligenza artificiale. Semplicemente non penso che a nessuno importerebbe un cazzo. Ti confronteresti con altre startup di serie A o B che probabilmente sono più mature di te.

"La tua intelligenza artificiale potrebbe essere straordinaria nel rilevamento delle frodi, addirittura migliore dell'intelligenza artificiale di Stripe per il rilevamento delle frodi, ma probabilmente questo rappresenta il 15% del puzzle"

Ma per darti un esempio più sexy, se tu ed io diciamo: "Ehi, uccideremo Stripe, ma useremo l'intelligenza artificiale". Lavoro uno, tu inizi a lavorare con l'intelligenza artificiale, io indosserò un abito e incontrerò sette banche, Visa e MasterCard per vedere se riesco a ottenere il permesso di addebitare le carte di credito. Questo è il vero compito. Quindi, come posso costruire un marchio di cui le persone si fidano? Sì, la tua intelligenza artificiale potrebbe essere straordinaria nel rilevamento delle frodi, persino migliore dell'intelligenza artificiale di Stripe per il rilevamento delle frodi, e la tua intelligenza artificiale potrebbe essere straordinaria nel rilevare i giusti punti di prezzo ottimali per le aziende SaaS B2B. Ma questo è probabilmente il 15% del puzzle. L'altro 85% del puzzle è dove sono 10 anni indietro rispetto a Stripe, che sta dando la caccia alle banche.

Se sei una startup, devi credere nelle seguenti cose. La prima è che se oggi dovessi costruire l'intera categoria di prodotti da zero, considerato ciò che è possibile fare con questa rivoluzione dell'intelligenza artificiale, lo faresti in modo sostanzialmente diverso? Quanta tecnologia dei prodotti esistenti sarà ancora rilevante in futuro? Se è una quantità molto, molto piccola, forse il loro sistema di accesso e cose del genere, sì, c'è sangue nell'acqua. Vai avanti.

Tuttavia, se prendiamo, ad esempio, MailChimp e utilizzeremo l'intelligenza artificiale per scrivere le e-mail e dare stile alle note, va bene. Alla maggior parte delle persone piace MailChimp perché ha un tasso di consegna davvero elevato o analisi delle newsletter via e-mail, gestione degli elenchi e gestione degli abbonamenti, e hanno il rilevamento dello spam e tutto quel genere di merda. Devi costruire tutto questo. E mentre costruisci tutto questo – diciamo che sono 30 mesi di lavoro – MailChimp probabilmente capirà come costruire le tue piccole funzionalità di intelligenza artificiale. Quindi hai quello che hanno loro, ma hanno ancora un marchio molto più maturo e conosciuto. L'unico grande elemento di differenziazione che stavi portando alla festa, ora lo hanno. Ciò è particolarmente vero se il motore principale della differenziazione si trova effettivamente all'altra estremità di una chiamata API OpenAI. Perché in quel mondo, sono sicuro che anche loro risolveranno i suggerimenti. Questo è l'angolo di partenza. Devi davvero dire: "Ehi, penso che se quest'area dovesse essere ricostruita oggi, lo faresti in modo fondamentalmente diverso".

"Forse l'intelligenza artificiale impara, quindi, per giustificare il proprio valore, ogni tanto ti invia un PDF per farti sentire come se stessi facendo il tuo lavoro"

Ti farò un esempio. Esistono molti prodotti che colleghi a tutte le tue diverse piattaforme pubblicitarie. In un certo senso ospitano tutto il tuo inventario pubblicitario centrale ed eseguono analisi. Ti diranno cose del tipo: "Ehi, i nostri annunci più efficaci sono i seguenti e eseguiremo test A/B di questo rispetto a quello". Puoi entrare e configurare, modificare e ricaricare nuove versioni e tutto quel genere di cose. Quindi puoi guardare grafici e dashboard per mostrare al tuo capo che dice: "Okay, sto facendo un ottimo lavoro qui". Penso che oggi l’intera categoria di prodotti sarebbe costruita in modo completamente diverso. L'idea sarebbe quella di chiedere all'intelligenza artificiale di generare annunci, pubblicarli, misurare l'LTV/CAC degli annunci, suggerire tutti i diversi bake-off e test A/B e ottimizzare gli annunci per canale e persona. Farebbe funzionare tutto in background.

Quando penso a un prodotto del genere, non so nemmeno quale sia l'interfaccia. Potrebbe essere uno di quegli script di shell che esegui e non vedi mai cosa succede in background. Hai solo fiducia nei signori che i soldi inizieranno ad arrivare. Forse l'intelligenza artificiale impara, quindi per giustificare il proprio valore, ti sputa un PDF ogni tanto per farti sentire come se stessi facendo il tuo lavoro. Ma con quel tipo di categoria di prodotto in cui è come "creare, ottimizzare, esplorare, sfruttare, iterare", tutte queste attività sono realizzabili individualmente.

Se oggi sei seduto in una di queste compagnie e pensi: "Oh, merda, forse Des ha ragione", la tentazione è di dire: "Bene, facciamone solo una". Ma la realtà è che il futuro reale li farà tutti e saranno tutti intrecciati insieme. Ti convincerai che: "Ehi, sicuramente nessuno automatizzerà tutto questo". Ma quando vedi quanto è valido il ragionamento di GPT-4, non mi è chiaro il motivo per cui un essere umano vorrebbe accedere qui ogni giorno, osservare un elenco, vedere il numero rosso lampeggiante e dire: "Disattiviamo quell'annuncio". ", oppure "Generiamo 10 versioni di questo verde brillante perché sembra davvero buono." Tutte queste decisioni possono essere prese dall’intelligenza artificiale. Penso che sia un esempio di un'enorme opportunità di avvio che vale la pena perseguire.

Maturo per la trasformazione

Paul: Ci sono alcune domande utili per una startup, ad esempio, per comprendere chiaramente il business reale che sta cercando di attaccare e ciò che interessa e apprezza i clienti. È il tipo di materiale front-end che è molto più facile per noi vedere, riconoscere e pensare? O in realtà, nel caso di Workday, si tratta di cose di back-end? Oppure, nel caso di Stripe, il regolamento o gli avvocati? Penso che quelle di cui tu ed io abbiamo parlato siano buone domande che sono molto utili per le aziende più grandi per pensare se hanno o meno l'opportunità di essere legittimamente attaccate da una startup.

Prima di ciò, però, hai toccato diverse categorie, e penso che qui ne abbiamo un paio che dovremmo esaminare perché rendono concreto per me, e sono sicuro anche per altre persone, come le cose potrebbero cambiare. Ad esempio, hai menzionato elementi multimediali come video, voce e così via. Con SaaS, tuttavia, ci sono un sacco di categorie: strumenti di vendita, strumenti di gestione dei progetti, reporting. Cominciamo con le vendite. Oggi molte aziende assumono venditori e spendono un sacco di soldi per formarli. Come pensi che cambierebbe?

“Guardando un elenco: l’intelligenza artificiale può farlo. Punteggio principale nell'elenco: l'intelligenza artificiale può farlo. Inviare e-mail a queste persone: l’intelligenza artificiale può farlo. Puntare a testimonianze specifiche, casi d'uso e presentazioni di vendita a questa persona in questo settore: l'intelligenza artificiale può farlo"

Des: Ogni aspetto, penso, è suscettibile di cambiamenti significativi. La formazione dei venditori può ora essere gestita dall'intelligenza artificiale durante la chiamata, fornendo aggiornamenti in tempo reale su: "Ehi, hanno chiesto informazioni sui prezzi. Ecco i prezzi" e "Ehi, hanno chiesto informazioni su questo. Ecco la diapositiva. Ecco il video da riprodurre. Ecco il cliente a cui fare riferimento. Ecco la testimonianza." Tutto il tuo allenamento sarà molto più in-ear rispetto a: "Dopo questa chiamata, Johnny, ci siederemo e ti parleremo di tutte le cose che avresti dovuto dire". È molto di più nel momento. Questo è solo allenamento. Questo prima che possiamo arrivare alla tua scrivania.

Un ruolo delle vendite è la prospezione. C'è un elenco, lo esamineremo, cercheremo di trovare persone credibili, proveremo a metterci in contatto con loro: chiamarli, inviargli un'e-mail o magari indirizzare gli annunci al loro indirizzo e-mail specifico, quindi, si spera, possiamo seguiteli su Internet. Non ho detto una sola cosa che un essere umano debba fare. Guarda questo elenco: l’intelligenza artificiale può farlo. Punteggio lead in questo elenco: l'intelligenza artificiale può farlo, direttamente o tramite API su ZoomInfo e ottenendo un punteggio lead. Invia un'e-mail a queste persone: l'intelligenza artificiale può farlo. Chiama queste persone: l’intelligenza artificiale può farlo. Scegli come target testimonianze, casi d'uso e presentazioni di vendita specifiche per questa persona in questo settore: l'intelligenza artificiale può farlo.

Questo è un esempio. Ci sono aziende come Regie.ai e Nooks che esaminano i punti di valore specifici reali nel flusso di lavoro delle vendite e dicono: “Esatto, traccia una linea attorno a questo. Possiamo fare tutto questo”. E comunque, questa è una notizia fantastica per i venditori. Gran parte del lavoro pesante indifferenziato verrà portato via, e il percorso di ognuno per essere quello che vuole che sia, che, presumo, fosse un leader delle vendite senior o un rappresentante di vendita senior che si occupava di affari più alti a valori più alti, è quasi come abbiamo eliminato molti corsi di formazione e abbiamo detto: "Ehi, a quanto pare nessuno ha più bisogno di fare quella merda, quindi mettiamoci subito nel mixer".

Paul: Ci sono due categorie di cose. Uno è per alcune persone, come quello delle vendite: è lo stesso lavoro vendere, ma l'intelligenza artificiale renderà il lavoro molto più semplice.

Des: E anche più divertente.

Paul: E più divertente, di sicuro. L'altra categoria di cose riguarda i luoghi in cui il lavoro delle persone potrebbe cambiare. La gestione dei progetti è un'altra categoria in cui il lavoro delle persone probabilmente cambierà a causa dell'intelligenza artificiale.

Des: Penso di sì. La gestione del progetto è piuttosto articolata. Penso che questa sia l'unica area in cui si vede applicata molta intelligenza artificiale, e in gran parte è quella che io chiamo AI in stile condimento. È come sale e pepe. Non è il piatto, è solo un po' di bella merda sopra. Ma sono diffidente nei confronti della frase "scrivi la prima frase di un aggiornamento di stato e premi Tab per espandere", dove è come, "Penso che questo progetto sia in corso", Tab, "Ma rimangono i seguenti rischi". Preferirei che ti uscisse effettivamente dalla testa piuttosto che GPT lo dedusse perché ho bisogno che tu lo controlli. Il fatto che tu abbia messo il tuo nome in realtà mi dice che professionalmente pensi che ti pagherei per capire queste cose. Quindi mi preoccupo un po' che a volte potresti fare un uso eccessivo in queste aree.

"Piuttosto che accedere ogni giorno, ti verrà semplicemente detto se qualcosa è andato storto: "Perché questo progetto è in ritardo?"

Pensa a qualcosa come un'Asana, un Jira o un Campo Base e dì: "Come potrebbe aiutare l'intelligenza artificiale?" Ancora una volta, si torna a: "Fammi sapere cosa sta succedendo in questo progetto". Penso che l’intelligenza artificiale possa farlo. In pratica puoi chiedere a GPT-4 di dire: "Leggi tutti i thread più recenti, aggiungili alle tue conoscenze più recenti e vedi le differenze semantiche che interesserebbero a un dirigente rispetto allo stato di questo progetto e se è ancora in corso, e inviamelo ogni giorno come messaggio Slack.

E ancora una volta, ci stiamo allontanando dall'interfaccia utente per diventare semplicemente una spinta contro una spinta. Invece di accedere ogni giorno, ti verrà semplicemente detto se le cose sono andate storte. “Trova la causa principale di tutti questi problemi. Perché questo progetto è in ritardo?” Forse altre cose del tipo: “Chi ha contribuito di più a questo progetto in termini di prendere decisioni concrete? Qual è stato il motivo principale per cui questo progetto è arrivato in ritardo?" Ci sono molte cose lì che possono effettivamente cambiare dove penso che l'attuale flusso di lavoro per provare a risolvere questo problema sia onestamente, e probabilmente hai dovuto farlo di tanto in tanto, sederti e leggere quattro documenti Google e tre post di Basecamp o qualsiasi altra cosa per cercare di capire cosa è successo mentre eri via.

"Personalmente sono un po' allergico alla 'scheda per completare enormi paragrafi di scrittura e giudizio' perché preferisco che provenga effettivamente dal cervello di qualcuno"

Paul: Non mi importa nemmeno. Sai? Sono successe molte cose, è stata presa una decisione, siamo d'accordo con la decisione e il contesto in realtà non è necessario.

Des: Sì, sì, assolutamente. Ma a volte stai quasi cercando di prendere una decisione, giusto? Immagina un mondo in cui puoi accedere e dire: “Ho effettuato l'accesso a Basecamp oggi perché devo capire se siamo sulla buona strada per l'11 agosto o qualsiasi altra cosa. Ovviamente non siamo sulla buona strada, dato che è quasi il 31. Essere in grado di arrivare a quel livello di "Ecco la cosa che voglio sapere e le parole non contano davvero" può essere molto potente. Devo ancora vederlo fatto bene, ma sospetto che accadrà. La natura di uno strumento di PM cambierà da questo punto di vista. Anche identificare le risorse del conflitto e cose del tipo: "Ehi, Paul ha queste sette cose, e in realtà ha prenotato per essere qui", potrebbe essere molto utile. Quindi penso che, in generale, lo strumento del Primo Ministro sia decisamente maturo per questo, ma personalmente sono un po' allergico alla "scheda per completare enormi paragrafi di scrittura e giudizio" perché preferisco che provenga effettivamente dal cervello di qualcuno, a almeno adesso.

È l'IA a dettare legge

Paul: Un altro è il reporting e gli strumenti di reporting. Ad esempio, noi di Intercom abbiamo trascorso gran parte di un decennio a creare report approfonditi: modificare report, creare report, tutti i tipi di cose tipiche da un punto di vista grezzo come creare-

Des: Crea un nuovo portafoglio, aggiorna, modifica un filtro, categorizzalo-

Paul: E più costruiamo e più ricerche facciamo con i clienti, più impariamo che c'è ancora molto da costruire.

Des: E' una storia infinita.

Paul: Più configurabilità, più personalizzazione, eccetera. Ora, però, ti rendi conto che l'intelligenza artificiale potrebbe probabilmente fare molto di questo, e non c'è bisogno di costruire tutte queste cose o usarle se sono già state costruite, e ci troviamo in una posizione in cui stiamo ancora costruendo reporting funzionalità, ma si chiedono anche: "Dovremmo anche creare la necessità che i nostri clienti non le utilizzino mai?" E invece, crea una sorta di campo in cui digitare la domanda, ad esempio "LTV è su o giù?" "Il volume del mio supporto clienti è diminuito?" "Qual è stato il giorno più impegnativo questa settimana?" È tutta un'interfaccia utente basata sulla chat. L’intelligenza artificiale sarà chiaramente brava in questo. Penso che farà cose come scoprire correlazioni nei dati che gli umani non avrebbero mai scoperto semplicemente perché ci sono così tanti dati.

"Molte persone si sentono a proprio agio con l'intelligenza artificiale solo come animale domestico... Dobbiamo sentirci più a nostro agio con l'intelligenza artificiale come pari"

Des: Ed è molto più potente di chiunque altro.

Paolo: Sì, esattamente. E può fare molto di più. Prima ti ho detto che penso che il ruolo degli esseri umani potrebbe essere meno quello di scavare tra i dati e l'analisi e molto più di giudizio. Di solito si tratta di analizzare, applicare il giudizio umano e poi prendere decisioni. E penso che gli umani si allontaneranno dalla parte dell’analisi. L'intelligenza artificiale lo farà e applicherà il giudizio per prendere le decisioni. Ma hai detto, e sono d’accordo, che anche l’intelligenza artificiale darà il giudizio. Puoi spiegarlo un po'?

Des: Sì, certo. Sbaglierò, ma c'è uno psicologo educativo chiamato Benjamin Bloom che stava cercando di descrivere come si arriva a conoscere un'area di qualsiasi tipo, e ha questa cosa chiamata "Tassonomia degli obiettivi educativi di Bloom". E nella fascia molto, molto, molto bassa c'è il richiamo. Il tipo "puoi elencare 26 contee dell'Irlanda"? Non c'è profondità in questo. E al livello più alto c’è la sintesi: “Puoi creare nuove cose basate su cose esistenti?”

Quindi è qualcosa come il ricordo, il riconoscimento, la comprensione, l'analisi e la sintesi. Ne salterò uno o due e inseriremo un diagramma migliore nelle note dello spettacolo. Penso che molte persone si sentano a proprio agio con l'intelligenza artificiale solo come animale domestico. A loro piace la fascia bassa. È bello nello stesso modo in cui le persone sono brave con la correzione degli errori di battitura. Ma in un certo senso dobbiamo sentirci più a nostro agio con l’intelligenza artificiale come pari. Penso che l’intelligenza artificiale sarà in grado di esprimere giudizio perché anche se prendi il nostro bot, Fin, molto di ciò che fa Fin è “dato questo, rispondi a quello”.

“Non mi è chiaro dove si ferma l'intelligenza artificiale nelle sue capacità. Ciò che è chiaro è che esiste un livello di comfort umano in termini di: "Puoi arrivare fino a questo punto, ma devo essere la persona che risolve questo problema"

Rewind.ai è un cliente di Fin. Sono un utente Rewind. È un prodotto fantastico. Rewind fa questa cosa in cui vuole registrare ogni riunione, e io non volevo farlo. Quindi, stavo cercando di disabilitare questo popup e sono andato in aiuto di Rewind. Ho detto: "Come disabilito il pop-up?" E Fin ha detto: "Oh, ecco come farlo". E collegava un articolo che non diceva mai direttamente: "Per disattivare questo pop-up, ecco come farlo". Ciò che diceva l'articolo era qualcosa del tipo: "Se vuoi attivare questa funzione, vai qui per farlo". A proposito, quando lo fai, non sarà sempre attivo. Apparirà ogni volta. E Fin ha dedotto, dopo aver letto quell'articolo, che se questo è il punto e questa è la preferenza per esso, deve essere su questo schermo. E fondamentalmente mi ha dato una risposta perfetta. E lo sto usando non per promuovere Fin, ma è solo un esempio di deduzione, giudizio e suggerimento. Era abbastanza fiducioso da dirmi che quella era la risposta. È un semplice esempio in cui nessuno in Rewind ha dovuto effettivamente scrivere quella risposta. Fin ha risolto il problema.

Nel caso del reporting, immagina di chiedere: "Mostrami quali rappresentanti CS ottengono i punteggi più alti", che è una domanda piuttosto semplice. Then you could say, “Show me what topics correlate with the highest scores,” which is probably pretty simple, and then you could say, “Show me which CS reps tend to perform the lowest on which topics,” and maybe that could be where you have better training courses, and then you could say, “Prioritize that list and suggest the type of training they should do,” and, “Mail those people and tell them to go on that training.” All of that is judgment in a sense. It's not clear to me where the AI stops in its capability. What is clear is that there's a human comfort level in terms of, “You can go that far, but I need to be the person who fixes this.” Do you know the old Dilbert cartoon of the pointy-haired boss who likes to feel important, so he wants to be the person who presses the launch button? A lot of our first pass attempts at using AI will be like that. They'll be like, “Well, hang on a second. All that low-level shit can go away, but I still need to be here for the important stuff.”

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

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

The stuff where it gets more funky is AI is not perfect. Neither are humans, but AI is not perfect. And there are some decisions where you're like, “Right, let's not launch the email campaign without a human eyeballing it.” Totally valid. So, what you can imagine might happen is all the work up to the last step of the marathon might be done by AI, and then a human comes in and goes, “Yep, click.” Ciò ha senso. 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 domanda è: è sufficiente un angolo di attacco per essere davvero dirompente? Oppure qualche ingegnere o progettista principale si siederà alla Mega Big Corp e dirà: "Probabilmente dovremmo copiarlo"? Potrebbe volerci un anno, ma in quell'anno difficilmente avrai costruito una piattaforma completamente matura. Questa è la sfida, e forse va bene. Forse ti va bene dire: “Ehi, punteremo alla fascia bassa del mercato. In realtà non dobbiamo competere con la Megacorp.” Va bene, ma assicurati solo di prendere tutte quelle decisioni insieme e non dire semplicemente "Uccideremo Salesforce perché abbiamo un algoritmo di lead scoring basato sull'intelligenza artificiale" o qualcosa del genere. Salesforce lavorerà su questo.

Paolo: E' grandioso. Lasciamo qui per oggi, e ci vediamo forse tra 12 mesi così potremo capire cosa c'è dopo.