Interfon pe produs: strategie de produs în era AI

Pe măsură ce noi startup-uri native AI și giganți din industrie navighează în revoluția AI, peisajul produselor trece printr-o transformare profundă. Pot întreprinderile să profite de potențialul acestei forțe perturbatoare pentru a stimula inovarea și a prospera pe piața competitivă actuală?

În ultimii câțiva ani, și în special de la lansarea ChatGPT în noiembrie anul trecut, am asistat la un boom al inteligenței artificiale generative care a depășit granițele creativității și inovației și, de asemenea, a început să răstoarne industriile în moduri pe care cu greu ne-am fi putut imagina. De la text la audio și imagini, aceste cele mai recente capacități AI au declanșat deja o nouă generație de startup-uri native AI, cu fluxuri de lucru alimentate în întregime de AI și au inspirat nenumărați alții să dezvolte sau să adopte funcții și produse bazate pe AI.

Aplicațiile sunt nesfârșite – UX, UI, creare de conținut, analiză de date, servicii pentru clienți, prospectare vânzări, automatizare de marketing, cum ar fi. Acum că primul val de praf s-a așezat, este momentul ideal pentru a reflecta la ceea ce înseamnă aceste schimbări pentru strategia de produs și liderii de produs. Fie că ești un manager de produs, un expert în domeniu cu zeci de ani de experiență sau un fondator de startup-uri proaspăt, aceste vremuri aduc nu numai noi provocări, ci și oportunități de schimbare a jocului. AI va ajuta oamenii să-și amplifice productivitatea și să se extindă pe noi piețe sau va face ca anumite roluri să fie depășite? Vor reuși startup-urile înarmate cu abordări inovatoare ale inteligenței artificiale să perturbe categorii bine stabilite? Și vor fi capabili să țină pasul cu ritmul neobosit al inovației?

În episodul de astăzi din Intercom on Product, m-am întâlnit cu Paul Adams, Chief Product Officer, pentru a vorbi despre strategia de produs în era AI.

Iată câteva dintre concluziile cheie:

• Pentru a perturba cu adevărat categoriile cu AI, startup-urile trebuie să ia în considerare dacă produsele sau caracteristicile lor oferă un unghi de atac unic pe care companiile existente nu îl pot replica cu ușurință.
• În timp ce AI poate eficientiza sarcinile din categoriile SaaS, cum ar fi vânzările și serviciul pentru clienți, oferind scutire de munca repetitivă, impactul asupra managementului de proiect este mai nuanțat.
• Pe măsură ce capacitățile AI avansează, oamenii vor deveni probabil mai confortabil să se bazeze pe ea pentru sarcini care implică nu doar analiză, ci și judecată – deși tot cu o nevoie de supraveghere umană.
• Atunci când iau în considerare noi capabilități, cum ar fi AI, managerii de produs ar trebui să se concentreze asupra modului în care pot extinde baza de utilizatori, pot îmbunătăți abilitățile utilizatorilor sau pot elimina în totalitate sarcinile.
• Indiferent dacă sunteți un startup sau o companie consacrată, este un moment bun pentru a perfecționa ideile din spatele The Innovator's Dilemma .

Dacă îți place discuția noastră, vezi mai multe episoade din podcastul nostru. Puteți urmări pe Apple Podcasturi, Spotify, YouTube sau puteți accesa fluxul RSS în playerul dorit. Ceea ce urmează este o transcriere ușor editată a episodului.

Pariază fermă

Paul Adams: Bună, tuturor, bine ați venit la Intercom on Product. Sunt Paul Adams și astăzi, ca întotdeauna, este și Des.

Des Traynor: Bună Paul. Ce mai faci?

Paul: Bine, astăzi vom vorbi despre AI și strategia de produs. Vom vorbi despre ce înseamnă asta pentru oamenii care se află într-o serie de poziții diferite în acest sens. Considerăm că este un moment grozav să vorbim despre asta pentru că primul val de praf s-a așezat. Am văzut ce este posibil din acest tip de prim val de companii și, ca orice tehnologie mare, oamenilor nu le este clar de la început cum va decurge totul. Când te uiți la peisajul de astăzi, avem oameni care sunt toți, și ei spun: „Pariază la fermă; pariază compania.” Și apoi aveți oameni care sunt încă puțin siguri: „Este chiar o mare problemă? Este mai mult Silicon Valley Kool-Aid?” Des, unde crezi că ești?

„Când te uiți la unele dintre capabilități, sunt destul de sigur că industrii și categorii întregi de software vor fi schimbate”

Des: Sunt sigur. Pariază pe fermă, pariază pe companie, pariază pe Kool-Aid, mergi la vecinii tăi și pariază fermele lor. Cred că este uriaș. Înțeleg cauza scepticismului, deoarece pare să fi ajuns convenabil într-un moment în care Silicon Valley și investitorii căutau ceva nou despre care să vorbească. Dar când aveți experiențele pe care AI le oferă în acest moment, este destul de clar că se întâmplă ceva masiv și suntem încă în acest fel de stadiu embrionar de a-l vedea. După cum ați menționat, praful s-a așezat. Este într-adevăr primul val de praf. Acum începem să vedem companii întregi care obțin o serie A sau B din spatele faptului că sunt o companie aplicată nativ AI.

Când vorbesc despre asta, ceea ce vreau să spun nu este OpenAI sau Anthropic care oferă AI real, ci oameni care construiesc produse întregi pentru fluxul de lucru care sunt în întregime alimentate de AI. Ca și în cazul în care OpenAI și Anthropic nu ar exista, nici această companie nu ar exista. Oamenii se sprijină cu adevărat pe ea ca pe o platformă. Când te uiți la unele dintre capabilități, este o certitudine în linie dreaptă pentru mine că industrii și categorii întregi de software vor fi schimbate.

Paul: Uneori, în tehnologie, vorbim despre evenimente de extincție. A apărut mobilul, iar companiile care aveau prioritate pe mobil au ucis companiile care nu erau pe primul loc și nu s-au putut adapta. Înainte a fost același lucru cu companiile care au început în cloud. Crezi că acesta este un eveniment de tip extincție?

Des: Cred că în anumite buzunare, cu siguranță. Și în multe alte buzunare, dacă nu este un eveniment de extincție, este din cauza unei noi dinamici. În unele dintre aceste zone, să presupunem că, cu un server AI deschis, puterea este accesată printr-un API, cum ar fi „Hei, rezumați acest incident de 5.000 de cuvinte pentru mine”, trimiteți-l la o terță parte și primiți înapoi raspuns. Acest lucru nu este același lucru cu reconstruirea întregii companii pentru a o face nativă iOS. Deci, ca rezultat, vor exista zone de software în care cred că titularii vor folosi de fapt acest lucru și vor obține multă valoare. Unele zone vor fi evenimente de extincție, dar nu este ca un asteroid, nu va distruge întreaga industrie. Cred că vei vedea că multe dintre companiile mari devin mai mari.

„Dacă ne întoarcem la 29 noiembrie, când am văzut ChatGPT 3.5, ceea ce a devenit evident, sau cel puțin primul lucru pe care l-am văzut a fost că acest lucru era foarte, foarte bun la conversație”

Paul: Da. Ceea ce evident s-a întâmplat cu mobilul. În cele din urmă, Google și Facebook și-au dat seama cum să o facă.

Des: Au făcut-o, așa e. Ei și-au dat seama că o fac mai repede decât ar putea cineva să-și dea seama cum să fie grozavi la, să zicem, la căutare. Vom reveni la această idee a unui raport într-o secundă, dar învățând Objective-C și implementând o interfață Objective-C sau iOS pe un telefon mobil la un motor de căutare nebun de puternic - se dovedește că partea dificilă a tuturor acesta este motorul de căutare nebun de puternic. Este raportul dintre cât de multă muncă nouă trebuie să facem față de cât de mult din munca existentă este încă valabilă? Backend-ul Google este încă extrem de valid, iar front-end-ul s-ar putea schimba, dar se dovedește că accesarea cu crawlere a întregului internet nu este ceva pe care două rando-uri care cad din YC îl pot face într-o singură seară.

Paul: Să vorbim despre ambele părți ale asta. Există caracteristici de mize de masă – caracteristicile de bază de care are nevoie un produs într-o anumită categorie. Apoi există lucruri noi pe care le poate face și noi tehnologii care le permit. Să începem cu lucrurile noi pe care le poate face AI. Ai o listă întreagă de lucruri care te fac optimist în privința ei.

Des: Este adevărat. Dacă ne întoarcem la 29 noiembrie, când am văzut ChatGPT 3.5, ceea ce a devenit evident, sau cel puțin primul lucru pe care l-am văzut a fost că acest lucru era foarte, foarte bun la conversație. A fost foarte, foarte bun la înțelegerea oamenilor și foarte, foarte bun în a răspunde. A fost nevoie de îndemnuri și instrucțiuni foarte bine și a fost foarte bun la disputele de bază ale textului: extindeți acest lucru, rezumați, reformulați, retonificați.

A fost, de asemenea, foarte, foarte bun la deducție sau inferență. Ai putea să îi oferi un scenariu complex și să întrebi, de exemplu, „Dacă cineva se luptă cu o boală pe termen lung în interiorul unei clădiri în flăcări, care este problema mai mare aici?” Și a găsit răspunsuri la acele întrebări. Pentru oameni, aceste lucruri sună nebun de simple. Dar a face ca o mașină să o înțeleagă de fapt, să facă o inferență și să sugereze o acțiune este destul de puternic. Sau, „Având în vedere starea acestui proiect pe baza tuturor actualizărilor pe care le-ați citit, care credeți că este cea mai importantă problemă?” Și de fapt va face o treabă foarte bună în acest sens. Deci ideea de raționament deductiv sau inductiv este destul de puternică și acolo.

„Cred că oamenii nu-și dau seama cât de mult se strecoară asta în viața ta normală”

Și vorbim doar despre domeniul text. Am văzut că DALL-E și DALL-E2 au capacitatea de a reda o imagine, având în vedere o bucată de text, și a devenit nebun de bun. Acum, cele mai recente lucruri Midjourney sunt pur și simplu uluitoare.

Oamenii se întreabă adesea, de ce este util? Ei bine, există o mulțime de scenarii în care oamenii nu sunt creativi, dar știu ce vor. Așadar, aș dori să trimit acest e-mail și aș dori să fie trimis într-un font ușor subțire pe un fundal texturat întunecat. Și vă poate oferi 27 de versiuni ale acestuia pe ecran. Dintr-o dată, oamenii care nu pot face artă pot face artă, nu?

A fi capabil să genereze imagini nu trebuie să fie adulmecat. Multe dintre aceste lucruri sunt caracterizate de cazul de utilizare amuzant, „Arată-mi un cheeseburger care mănâncă o planetă” și face o treabă foarte bună. Dar vă garantez că „Oferă-mi un fundal de antet foarte frumos pentru noul meu site web” va fi o caracteristică grozavă în Squarespace sau Wix sau ceva de genul acesta.

Avem voce. Aceasta a apărut. Există atât capacitatea de a analiza vocea, cât și transcrierea audio în timp real. Și poate genera voci, de asemenea. Aceasta este cea mai recentă descoperire în AI. Deci, dacă te uiți la, să zicem, Synthesia sau Play.ht, îi poți da Mission: Impossible shit. Îi lași 90 de secunde din când vorbești și îți va face o impresie trecătoare pentru o singură propoziție. Dă-i o oră de vorbit și începe să înțeleagă. Cu siguranță ai putea scăpa de asta.

„Nu mă puteai presa să fiu un sceptic AI în acest moment”

Și apoi generează video. Synthesia face acest lucru cu avatar video fals în care te poți înregistra pe tine însuți și câteva manierism din tine și va putea să arate ca și cum ai vorbi. Dar vom putea genera videoclipuri complete în același mod în care putem genera imagini.

Când te gândești la toate aceste categorii, cred că greșeala pe care o făceam inițial și o fac mulți oameni inițial este să te gândești: „Bine, asta sună foarte important. Dacă lucrez în Adobe, ar trebui să fiu peste tot.”

Cred că oamenii nu-și dau seama cât de mult se strecoară asta în viața ta normală. Acea tehnologie vocală poate fi literalmente ceea ce va alimenta viitorul mesageriei sau viitorul interacțiunii cu produsul, în care vorbiți doar cu produsul dvs. în timp ce conduceți sau orice altceva. Toate acestea sunt acum posibile. Și, în mod similar, imaginile nu sunt doar „hot dog care mănâncă planete”. Poate să creeze un fundal întreg și să re-jupe acest produs pe care îl folosesc pentru a arăta mai frumos.

Aș putea continua cu alte lucruri interesante care sunt acum posibile. Dar când mă uit la ponderea colectivă a întregului potențial și mă gândesc la aplicațiile sale pentru anumite domenii software, la creativitate, la interfața de utilizare, la modul în care oamenii ar putea interacționa cu alți oameni, la ce locuri de muncă ar putea fi automatizate și la ce părți ale locurile de muncă ar putea fi automatizate, nu mă puteai presa să fiu un sceptic AI în acest moment. Nu este posibil. Ar fi ca și cum ai încerca să împingi valul înapoi. Este destul de evident pentru mine că urmează transformări masive și ar fi mai bine să ajungi pe partea dreaptă a acestora.

Luând de uriași

Paul: Adică sunt și eu acolo. În unele dintre lucrurile pe care le-ați spus acolo, cum ar fi imaginile, de exemplu, întreaga industrie de publicitate ar fi probabil dată peste cap. Cu siguranță, dacă lucrezi într-o agenție de creație sau media. Cunosc oameni care lucrează într-o agenție de creație care deja folosesc inteligența artificială pentru a-și genera toată sau cea mai mare parte a muncii lor.

Să vorbim despre cealaltă parte a ei. Ai menționat câteva startup-uri despre care nu am auzit până acum. Este doar o explozie. Nu cred că cineva ar putea ține pasul cu toate noile tipuri de lucruri construite pe această nouă generație de tehnologie. Între timp, aveți companii uriașe, cu venituri de sute de milioane de dolari, care și-au construit o afacere de-a lungul unui sau două decenii. În primele zile ale Intercomului, eram puțin naivi. Am venit ca o „pornire fierbinte care luptă pe titularul în funcție”, o mentalitate de tip ucigaș uriaș.

Des: „Vom ucide Salesforce.”

Paul: Da, cip pe umăr, ucigaș uriaș, nu? Apoi îți dai seama, „Oh”. Într-un domeniu precum raportarea și alte chestii, ești de genul „Oh, acesta este un lucru mare și profund.”

Des: Da. Tipii ăștia sunt mari dintr-un motiv.

„Chiar trebuie să spui: „Hei, cred că dacă această zonă ar fi construită din nou astăzi, ai face-o fundamental diferit””

Paul: Sunt necesari ani de dezvoltare a produsului doar pentru a avea mizele de masă. Cum credeți că ar trebui să se gândească companiile la asta?

Des: Cred că poți privi asta din ambele părți. Să presupunem că ești un startup prost și îți alegi un inamic. Dacă spuneți „Să mergem după Workday”, care este unghiul de atac pe Workday pe care îl permite AI? Ei bine, te uiți la toate capacitățile pe care le avem. Puteți încerca să generați recenzii de performanță și să încercați să analizați astfel de lucruri.

Dar, în cele din urmă, să presupunem că găsiți câteva exemple în care puteți presăra și puncta bucăți de magie AI pentru a simplifica fluxurile de lucru existente. Cred că oricine a folosit Workday ar trebui să recunoască... Nu cred că pe nimeni îi pasă de complexitatea fluxurilor de lucru din cadrul acelei companii. Acesta nu este rentabilitatea investiției lor. Nu acesta este motivul pentru care oamenii cumpără Workday.

Motivul pentru care oamenii cumpără Workday este, cred, pentru că este cel mai mare ERP pentru oameni pe care l-ați putea imagina. Au o echipă masivă de vânzări pentru întreprinderi. Au construit un brand uriaș de „Suntem șeful final când vine vorba de sisteme HRIS”, și de asta le pasă.

Paul: Și configurabilitate aproape infinită.

Des: Da. Întrebarea devine atunci, dacă ar fi să reconstruiești toate acestea într-o eră a AI, ce s-ar schimba? Dacă oamenii cumpără o configurabilitate extremă, nu este evident pentru mine că unghiul de atac este acolo. Cred că oamenii cumpără un WYSIWYG glorificat la o bază de date în care pot conecta un lucru la lucru de la relația de manager și să spună: „Lucrurea are raport; lucru are adresa de domiciliu; chestia are salariu.” Nu cred că nimic din toate acestea se schimbă masiv pe termen scurt. Ai putea avea o zi de lucru mult mai frumoasă, bazată pe inteligență artificială. Doar că nu cred că pe nimeni i-ar păsa. Te-ai lupta cu alte startup-uri din seria A sau B care sunt probabil mai mature decât tine.

„AI-ul tău ar putea fi uimitor la detectarea fraudelor, chiar mai bine decât AI-ul Stripe pentru detectarea fraudelor, dar asta reprezintă probabil 15% din puzzle.”

Dar ca să-ți dau un exemplu mai sexy, dacă tu și cu mine spunem: „Hei, o să-l ucidem pe Stripe, dar vom folosi AI”. În primul rând, începi să lucrezi cu IA, mă voi ține un costum și mă voi întâlni cu șapte bănci și cu Visa și MasterCard să văd dacă pot obține permisiunea de a debita cardurile de credit. Aceasta este sarcina reală. Atunci, cum pot construi un brand în care oamenii au încredere? Da, AI-ul tău ar putea fi uimitor la detectarea fraudelor, chiar mai bun decât AI Stripe pentru detectarea fraudelor, iar AI-ul tău ar putea fi uimitor la detectarea punctelor de preț optime potrivite pentru companiile B2B SaaS. Dar asta reprezintă probabil 15% din puzzle. Celelalte 85% din puzzle sunt acolo unde sunt cu 10 ani în urma lui Stripe, care urmărește bănci.

Dacă ești un startup, trebuie să crezi în următoarele lucruri. Unul este că, dacă ar fi să construiți astăzi întreaga categorie de produse de la zero, având în vedere ceea ce este acum posibil cu această revoluție AI, ați face-o substanțial diferit? Cât de mult din tehnologia produselor existente este încă relevantă în viitor? Dacă este o cantitate foarte, foarte mică, poate sistemul lor de conectare și rahatul ăsta, da, e sânge în apă. Pleacă.

Cu toate acestea, dacă luăm, să zicem, MailChimp și vom folosi AI pentru a scrie e-mailurile și a stila notele, este grozav. Majoritatea oamenilor le place MailChimp pentru că au o rată de livrare foarte mare sau analize de buletine informative prin e-mail și gestionarea listelor și gestionarea abonamentelor și au detectarea spam-ului și tot felul de rahat. Trebuie să construiești toate astea. Și în timp ce construiești toate astea – să presupunem că înseamnă 30 de luni de muncă – MailChimp va găsi probabil cum să-ți construiești micile funcții AI. Apoi ai ce au ei, dar au încă un brand mult mai matur și mai cunoscut. Singurul factor de diferențiere pe care îl aduceați la petrecere, îl au acum. Acest lucru este valabil mai ales dacă motorul de bază al diferențierii se află de fapt la celălalt capăt al unui apel API OpenAI. Pentru că în lumea aceea, sunt sigur că vor rezolva și solicitările. Acesta este unghiul de pornire. Chiar trebuie să spui: „Hei, cred că dacă această zonă ar fi construită din nou astăzi, ai face-o fundamental diferit.”

„Poate că AI învață, așa că, pentru a-și justifica propria valoare, îți scuipă din când în când un PDF pentru a te face să simți că îți faci treaba.”

Vă voi da un exemplu. Există multe produse pe care le conectați la toate platformele dvs. de publicitate diferite. Acestea găzduiesc tot inventarul dvs. central de publicitate și rulează analize. Vă vor spune lucruri precum „Hei, cele mai eficiente reclame ale noastre sunt următoarele, iar noi vom efectua teste A/B pentru acesta împotriva celuilalt.” Puteți intra și configura și modifica și reîncărca versiuni noi și tot felul de lucruri. Apoi poți să te uiți la diagrame și tablouri de bord pentru a-i arăta șefului tău care spun: „Ok, fac o treabă grozavă aici”. Cred că întreaga categorie de produse ar fi construită cu totul altfel astăzi. Ideea ar fi să ceri AI să genereze reclamele, să difuzeze reclamele, să măsoare LTV/CAC al reclamelor, să sugereze toate diferitele analize și teste A/B și să optimizeze anunțurile pe canal per persoană. Ar rula toate astea în fundal.

Când mă gândesc la un astfel de produs, nici nu știu care este interfața. Ar putea fi unul dintre acele scripturi shell pe care tocmai le rulați și nu vedeți niciodată ce se întâmplă în fundal. Ai încredere în lorzi că banii vor începe să vină. Poate că AI învață, așa că, pentru a-și justifica propria valoare, îți scuipă din când în când un PDF pentru a te face să simți că îți faci. loc de munca. Dar cu acel tip de categorie de produse în care este ca „creați, optimizați, explorați, exploatați, repetați”, toate aceste sarcini sunt realizabile individual.

Dacă stai astăzi într-una dintre aceste companii și spui: „Oh, la dracu, poate că Des are rost”, tentația este să spui: „Ei bine, hai să facem una dintre ele.” Dar realitatea este că viitorul real le va face pe toate și toate vor fi tricotate împreună. Te vei convinge că „Hei, cu siguranță nimeni nu va automatiza toate astea”. Dar când vezi cât de bun este raționamentul GPT-4, nu este evident pentru mine de ce un om ar vrea să se conecteze aici în fiecare zi și să privească o listă și să vadă numărul roșu intermitent și să spună: „Să dezactivăm anunțul. ,” sau „Să generăm 10 versiuni ale acestui verde strălucitor pentru că pare că este foarte bun.” Toate aceste decizii pot fi luate de AI. Cred că acesta este un exemplu de oportunitate masivă de startup care merită urmărită.

Copt pentru transformare

Paul: Există câteva întrebări bune pentru un startup, să zicem, pentru a înțelege clar afacerea reală pe care încearcă să o atace și ceea ce le pasă și prețuiește clienților. Este genul de chestii de tip front-end, care este mult mai ușor pentru noi să vedem, să recunoaștem și să ne gândim? Sau este, de fapt, în cazul lui Workday, chestia de backend? Sau, în cazul lui Stripe, regulamentul sau avocații? Cred că acestea sunt întrebări bune despre care am vorbit tu și cu mine, care sunt foarte utile pentru companiile mai mari să se gândească dacă au sau nu posibilitatea de a fi atacate în mod legitim de un startup.

Înainte de asta, totuși, ați atins diferite categorii și cred că avem câteva aici pe care ar trebui să le trecem pentru că ei fac beton pentru mine și sunt sigur că și pentru alții, cum s-ar putea schimba lucrurile. De exemplu, ați menționat lucruri multimedia precum video și voce și așa mai departe. Cu SaaS, totuși, există o mulțime de categorii – instrumente de vânzări, instrumente de management de proiect, raportare. Să începem cu vânzările. Astăzi, multe companii angajează agenți de vânzări și cheltuiesc o mulțime de bani antrenându-i. Cum crezi că s-ar schimba asta?

„Privind o listă – AI o poate face. Lider care a punctat lista – AI o poate face. Trimiteți e-mail acestor oameni – AI o poate face. Direcționând mărturii, cazuri de utilizare și pachete de vânzări specifice către această persoană din această industrie – AI o poate face”

Des: Fiecare aspect, cred, este susceptibil de schimbări semnificative. Pregătirea agenților de vânzări poate fi acum AI live în apel, oferind actualizări în timp real despre „Hei, au întrebat despre prețuri. Iată prețurile” și „Hei, au întrebat despre asta. Iată diapozitivul. Iată videoclipul de redat. Iată clientul de referit. Iată mărturia.” Tot antrenamentul tău va fi mult mai în ureche decât „După acest apel, Johnny, ne vom așeza și vom vorbi cu tine despre toate lucrurile pe care ar fi trebuit să le spui.” Este mult mai mult în momentul de față. Asta e doar antrenament. Asta înainte să ajungem la biroul tău.

Un rol al vânzărilor este prospectarea. Există o listă, vom parcurge această listă, vom încerca să găsim persoane credibile, să încercăm să luăm contact cu ei – sunați-le, trimiteți-le prin e-mail sau poate direcționăm anunțuri în funcție de adresa lor de e-mail, așa că sperăm că putem urmăriți-le pe internet. Nu am spus un singur lucru pe care un om trebuie să-l facă. Uită-te la această listă – AI o poate face. Lead scoring această listă – AI o poate face, fie că este direct sau prin API-ul la ZoomInfo și obținerea unui scor de lead înapoi. Trimiteți un e-mail acestor oameni – AI o poate face. Sună-i pe acești oameni – AI o poate face. Vizează mărturii specifice, cazuri de utilizare și pachete de vânzări specifice acestei persoane din această industrie – AI poate face acest lucru.

Acesta este un exemplu. Există companii precum Regie.ai și Nooks care se uită la puncte de valoare reale specifice în fluxul de lucru de vânzări și spun: „Bine, trageți o linie în jurul asta. Putem face toate astea.” Și apropo, aceasta este o veste minunată pentru vânzătorii. O mare parte din sarcinile grele nediferențiate vor fi îndepărtate și căile fiecăruia de a fi ceea ce își doresc să fie, care, presupun, a fost fie lider senior de vânzări, fie un reprezentant senior de vânzări care se ocupă cu oferte mai mari la valori mai mari, este aproape ca și cum am luat o mulțime de cursuri de formare și am spus: „Hei, se pare că nimeni nu mai trebuie să facă nimic din rahatul ăsta, așa că haideți să vă punem imediat în mixer.”

Paul: Există două categorii de lucruri. Unul este pentru unii oameni, cum ar fi vânzările – este aceeași vânzare de locuri de muncă, dar AI va face munca mult mai ușoară.

Des: Și mai multă distracție.

Paul: Și mai multă distracție, cu siguranță. Cealaltă categorie de lucruri este locul în care locurile de muncă ale oamenilor s-ar putea schimba. Managementul proiectelor este o altă categorie în care locurile de muncă ale oamenilor se vor schimba probabil din cauza inteligenței artificiale.

Des: Cred că da. Managementul proiectelor este destul de nuanțat. Cred că acesta este singurul domeniu în care vezi multă IA aplicată și o mare parte din ea este ceea ce eu numesc AI în stil condiment. Este ca sare și piper. Nu este felul de mâncare – este doar un pic de rahat drăguț deasupra. Dar mă feresc de tot „scrieți prima propoziție a unei actualizări de stare și apăsați pe tab pentru a extinde”, unde este de genul „Cred că acest proiect este în curs”, fila „Dar următoarele riscuri rămân”. Aș prefera să-ți iasă de fapt din cap decât să deducă GPT-ul pentru că am nevoie să te oprești. Dacă-ți pui numele împotriva lui, de fapt, îmi spune că profesional crezi că te-aș plăti pentru a înțelege aceste lucruri. Așa că mă îngrijorează puțin că uneori s-ar putea să fii suprasolicitat în aceste zone.

„În loc să te conectezi în fiecare zi, ți se va spune dacă ceva nu merge vreodată rău: „De ce întârzie acest proiect?””

Gândiți-vă la ceva de genul o Asana sau Jira sau Basecamp și spuneți: „Cum ar putea ajuta AI?” Din nou, se întoarce la „Spune-mi ce se întâmplă în acest proiect”. Cred că AI poate face asta. Practic, puteți cere GPT-4 să spună: „Citiți toate cele mai recente fire, adăugați-le la cele mai recente cunoștințe și vedeți diferențele semantice de care un director i-ar păsa de starea acestui proiect și dacă acesta este încă în curs, și trimite-mi asta în fiecare zi ca un mesaj Slack.”

Și din nou, ne îndepărtăm de interfața de utilizare pentru a fi doar o împingere versus o tragere. În loc să te conectezi în fiecare zi, ți se va spune doar dacă ceva nu merge vreodată rău. „Găsiți cauza principală a tuturor acestor probleme. De ce întârzie acest proiect?” Poate și alte chestii de genul „Cine a contribuit cel mai mult la acest proiect în ceea ce privește luarea unor decizii concrete? Care a fost cel mai mare motiv pentru care acest proiect a întârziat?” Există o mulțime de lucruri acolo care se pot schimba de fapt acolo unde cred că fluxul de lucru actual pentru încercarea de a rezolva acest lucru este sincer și probabil că a trebuit să faci asta din când în când, să stai și să citești patru documente Google și trei postări Basecamp. sau orice pentru a încerca să descoperi ce s-a întâmplat când erai plecat.

„Personal, sunt puțin alergic la „fila pentru a completa paragrafe masive de scris și judecată”, pentru că prefer dacă asta vine de fapt din creierul cuiva”

Paul: Nici măcar nu contează pentru mine. Ştii? S-au întâmplat multe lucruri, s-a luat o decizie, suntem buni cu decizia, iar contextul este de fapt inutil.

Des: Da, da, în totalitate. Dar, uneori, aproape doar cauti decizia, nu? Imaginați-vă o lume în care vă puteți autentifica și spune: „M-am conectat la Basecamp astăzi pentru că trebuie să mă dau seama dacă suntem pe drumul cel bun pentru 11 august sau orice altceva. Evident, nu suntem pe drumul cel bun pentru asta, având în vedere că este aproape a 31-a. A fi capabil să ajungi la acel nivel de „Iată ce vreau să știu și cuvintele nu contează cu adevărat” poate fi destul de puternic. Încă nu am văzut asta făcut bine, dar bănuiesc că se va întâmpla. Natura unui instrument PM se va schimba din acest punct de vedere. Identificarea resurselor de conflict și chestii de genul „Hei, Paul este peste aceste șapte lucruri și, de fapt, este programat să fie aici”, ar putea fi și ea destul de utilă. Deci, cred că, în general, instrumentul PM este cu siguranță pregătit pentru asta, dar personal, sunt puțin alergic la „fila pentru a completa paragrafe masive de scris și judecată” pentru că prefer dacă asta vine de fapt din creierul cuiva, la cel putin chiar acum.

AI dă putere

Paul: Un altul este instrumentele de raportare și raportare. De exemplu, noi, aici, la Intercom, am petrecut cea mai bună parte a unui deceniu construind rapoarte profunde – editarea de rapoarte, crearea de rapoarte, tot felul de lucruri tipice dintr-un punct de vedere brut, cum ar fi crearea...

Des: Creați un nou portofoliu, actualizați o schimbare un filtru, clasificați-l-

Paul: Și cu cât construim mai mult și cu cât facem mai multe cercetări cu clienții, cu atât învățăm mai mult că avem mai multe de construit.

Des: Este o poveste fără sfârșit.

Paul: Mai multă configurabilitate, mai multă personalizare etc. Acum, totuși, îți dai seama că AI poate face multe din asta și nu este nevoie să construim toate aceste lucruri sau să le folosim dacă au fost deja construite și ne aflăm într-o poziție în care încă construim rapoarte. caracteristici, dar se întreabă, de asemenea, „Ar trebui să creăm și nevoia ca clienții noștri să nu le folosească niciodată?” Și, în schimb, aveți un fel de câmp în care introduceți întrebarea, cum ar fi „LTV-ul este în sus sau în jos?” „Volumul meu de asistență pentru clienți a scăzut?” „Care a fost cea mai aglomerată zi din această săptămână?” Totul este o interfață de utilizare bazată pe chat. AI va fi în mod clar bun la asta. Cred că va face lucruri precum descoperirea corelațiilor în date pe care oamenii nu le-ar face niciodată doar pentru că există atât de multe date.

„Mulți oameni se simt confortabil doar cu AI ca animal de companie... Trebuie să ne simțim mai confortabil cu AI ca un egal”

Des: Și este mult mai puternic decât orice persoană.

Paul: Da, exact. Și poate face mult mai mult. Înainte, v-am spus că cred că rolul oamenilor s-ar putea să fie mai puțin despre săpare prin date și analiză și mult mai mult despre judecată. De obicei, face analiza, aplică judecata umană, apoi ia decizii. Și cred că oamenii se vor îndepărta de partea de analiză. AI va face asta și ei vor aplica judecata pentru a lua decizii. Dar ai spus, și sunt de acord, că și AI-ul va judeca. Poți să explici un pic asta?

Des: Da, sigur. O să înțeleg greșit, dar există un psiholog educațional pe nume Benjamin Bloom care încerca să descrie modul în care ajungi să cunoști o zonă de orice fel și el are chestia asta numită „Taxonomia obiectivelor educaționale a lui Bloom”. Și la capătul foarte, foarte, foarte jos este rechemarea. Tipul de lucru „poți enumera 26 de comitate ale Irlandei”. Nu există nicio profunzime în asta. Iar la capătul foarte, foarte, foarte înalt se află sinteza, „Poți crea lucruri noi pe baza lucrurilor existente?”

Deci, este ceva de genul amintire, recunoaștere, înțelegere, analiză și sinteză. Omit una sau două acolo și vom pune o diagramă mai bună în notele emisiunii. Cred că mulți oameni se simt confortabil cu inteligența artificială doar ca animal de companie. Le place la partea de jos. Este grozav, în același mod în care oamenii sunt cool cu ​​corectarea greșelilor de scriere. Dar trebuie să ne simțim mai confortabil cu AI ca egal, într-un fel. Cred că inteligența artificială va putea aplica judecata pentru că, chiar dacă ne luați propriul bot, Fin, o mare parte din ceea ce face Fin este „dată asta, răspundeți la asta”.

„Nu îmi este clar unde se oprește IA în capacitatea sa. Ceea ce este clar este că există un nivel de confort uman în ceea ce privește: „Poți să mergi atât de departe, dar eu trebuie să fiu persoana care rezolvă asta””

Rewind.ai este un client al Fin. Sunt utilizator Rewind. Este un produs extraordinar. Rewind face acest lucru acolo unde vrea să înregistreze fiecare întâlnire, iar eu nu am vrut să fac asta. Deci, încercam să dezactivez această fereastră pop-up și am fost în ajutorul lui Rewind. Am spus: „Cum dezactivez fereastra pop-up?” Și Fin a spus: „Oh, iată cum o faci.” Și a legat un articol care nu spunea niciodată direct „Pentru a dezactiva această fereastră pop-up, iată cum o faci.” Ceea ce spunea articolul era ceva de genul „Dacă doriți să activați această funcție, mergeți aici pentru a o face”. Apropo, când o faci, nu va fi mereu pornit. Va apărea de fiecare dată. Și Fin a dedus, după ce a citit acel articol, că, dacă asta e treaba și asta este preferința pentru el, trebuie să fie pe acest ecran. Și practic mi-a dat un răspuns perfect. Și îl folosesc nu pentru a promova Fin, ci este doar un exemplu de deducție sau judecată și sugestie. Era suficient de încrezător încât să-mi spună că acesta era răspunsul. Este un exemplu simplu în care nimeni din Rewind nu a trebuit să scrie de fapt acel răspuns. Fin a rezolvat-o.

În cazul raportării, imaginați-vă că întrebăm: „Arată-mi ce reprezentanți CS au cele mai mari scoruri”, ceea ce este o întrebare destul de simplă. 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.” That makes sense. 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.

Întrebarea este, este suficient un unghi de atac pentru a fi cu adevărat perturbator? Sau un inginer principal sau un designer se va așeza în Mega Big Corp și va spune: „Probabil ar trebui să copiem asta”? S-ar putea să le ia un an, dar în acel an, este puțin probabil să fi construit o platformă complet matură. Aceasta este provocarea și poate că e în regulă. Poate că ești în regulă să spui: „Hei, vom merge după partea de jos a pieței. De fapt, nu trebuie să concuram cu Megacorp.” Este în regulă, dar asigurați-vă că luați toate acele decizii împreună și nu spuneți doar „Vom ucide Salesforce pentru că avem un algoritm de punctare a clienților potențiali bazat pe inteligență artificială” sau ceva de genul acesta. Salesforce va lucra la asta.

Paul: E grozav. Să lăsăm asta pentru azi și ne vedem poate peste 12 luni, ca să ne dăm seama ce urmează.