Интерком о продукте: стратегия продукта в эпоху искусственного интеллекта

По мере того как новые стартапы и отраслевые гиганты, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, продвигаются по пути революции в области искусственного интеллекта, продуктовая среда претерпевает глубокую трансформацию. Смогут ли предприятия воспользоваться потенциалом этой разрушительной силы для стимулирования инноваций и процветания на современном конкурентном рынке?

За последние несколько лет, и особенно после запуска ChatGPT в ноябре прошлого года, мы стали свидетелями бума генеративного искусственного интеллекта, который раздвинул границы творчества и инноваций, а также начал переворачивать отрасли так, как мы даже не могли себе представить. От текста до аудио и изображений — эти новейшие возможности искусственного интеллекта уже породили новое поколение стартапов, использующих искусственный интеллект, рабочие процессы которых полностью основаны на искусственном интеллекте, и вдохновили бесчисленное множество других людей на разработку или внедрение функций и продуктов на основе искусственного интеллекта.

Приложения безграничны — UX, UI, создание контента, анализ данных, обслуживание клиентов, поиск продаж, автоматизация маркетинга и многое другое. Теперь, когда первая волна пыли улеглась, настало идеальное время, чтобы задуматься о том, что эти изменения означают для продуктовой стратегии и продуктовых лидеров. Независимо от того, являетесь ли вы менеджером по продукту, экспертом в предметной области с многолетним опытом или новичком-основателем стартапа, эти времена приносят не только новые вызовы, но и возможности, меняющие правила игры. Поможет ли ИИ людям повысить свою производительность и выйти на новые рынки, или он сделает определенные роли устаревшими? Смогут ли стартапы, вооруженные инновационными подходами к искусственному интеллекту, разрушить устоявшиеся категории? И смогут ли действующие игроки идти в ногу с неустанным темпом инноваций?

В сегодняшнем выпуске Intercom, посвященном продуктам, я поговорил с Полом Адамсом, нашим директором по продукту, чтобы поговорить о стратегии продукта в эпоху искусственного интеллекта.

Вот некоторые из ключевых выводов:

• Чтобы по-настоящему изменить категории с помощью ИИ, стартапы должны учитывать, предлагают ли их продукты или функции уникальный угол атаки, который существующие компании не могут легко воспроизвести.
• Хотя ИИ может оптимизировать задачи в таких категориях SaaS, как продажи и обслуживание клиентов, избавляя от повторяющейся работы, его влияние на управление проектами более нюансировано.
• По мере развития возможностей ИИ людям, вероятно, станет удобнее полагаться на него для задач, которые включают не только анализ, но и суждение – хотя и с необходимостью человеческого контроля.
• При рассмотрении новых возможностей, таких как искусственный интеллект, менеджеры по продуктам должны сосредоточиться на том, как они могут расширить базу пользователей, улучшить их способности или полностью исключить задачи.
• Независимо от того, являетесь ли вы стартапом или солидной компанией, сейчас хорошее время, чтобы освежить в памяти идеи, лежащие в основе «Дилеммы инноватора» .

Если вам понравилось наше обсуждение, посмотрите другие выпуски нашего подкаста. Вы можете следить за новостями в Apple Podcasts, Spotify, YouTube или получать RSS-каналы в выбранном вами проигрывателе. Далее следует слегка отредактированная стенограмма эпизода.

Ставь на ферму

Пол Адамс: Всем привет, добро пожаловать в Intercom on Product. Я Пол Адамс, и со мной сегодня, как всегда, Дес.

Дес Трейнор: Привет, Пол. Как дела?

Пол: Хорошо, сегодня мы поговорим об искусственном интеллекте и стратегии продукта. Мы собираемся поговорить о том, что это значит для людей, занимающих самые разные позиции в этом вопросе. Мы считаем, что сейчас прекрасное время поговорить об этом, потому что первая волна пыли улеглась. Мы видели, что возможно благодаря такой первой волне компаний, и, как и в случае с любой крупной технологией, людям на старте неясно, как все это будет работать. Когда вы смотрите на ситуацию сегодня, у нас есть люди, которые идут олл-ин, и они такие: «Ставьте на ферму; ставлю на компанию». А еще есть люди, которые все еще немного не уверены: «Неужели это так важно? Это что-то вроде «кул-помощи» из Кремниевой долины?» Дес, как ты думаешь, где ты находишься?

«Когда вы посмотрите на некоторые возможности, я почти уверен, что целые отрасли и категории программного обеспечения перевернутся с ног на голову»

Дес: Я определенно в деле. Ставьте на ферму, ставьте на компанию, ставьте на Kool-Aid, идите к соседям и ставьте на их фермы. Я думаю, что это огромно. Я понимаю причину скептицизма, потому что, похоже, он появился в то время, когда Кремниевая долина и инвесторы жаждали чего-то нового, о чем можно было бы поговорить. Но когда у вас есть опыт, который ИИ предоставляет в данный момент, становится совершенно ясно, что происходит что-то грандиозное, и мы все еще находимся на зачаточной стадии наблюдения этого. Как вы упомянули, пыль улеглась. Это действительно первая волна пыли. Сейчас мы начинаем видеть, как целые компании получают серию A или B за то, что они являются прикладными компаниями, использующими искусственный интеллект.

Когда я говорю об этом, я имею в виду не OpenAI или Anthropic, которые предоставляют настоящий ИИ, а людей, которые создают целые продукты для рабочих процессов, полностью основанные на ИИ. Например, если бы OpenAI и Anthropic не существовали, не существовало бы и этой компании. Люди действительно полагаются на него как на платформу. Когда вы смотрите на некоторые возможности, я с полной уверенностью могу сказать, что целые отрасли и категории программного обеспечения перевернутся.

Пол: Иногда в сфере технологий мы говорим о событиях вымирания. Появились мобильные технологии, и компании, ориентированные на мобильные устройства, убили компании, которые не были ориентированы на мобильные устройства и не смогли адаптироваться. Раньше то же самое было с облачными компаниями. Вы думаете, что это событие типа вымирания?

Дес: Я думаю, что в определенных карманах, конечно. И во многих других регионах, если это и не вымирание, то это из-за одной новой динамики. В некоторых из этих областей, скажем, с открытым сервером искусственного интеллекта, доступ к мощности осуществляется через API, например: «Эй, подведите итог для меня по этому инциденту из 5000 слов», отправьте его третьей стороне и получите обратно ответ. Это не то же самое, что перестроить всю вашу компанию, чтобы сделать ее iOS-родной. Таким образом, в результате появятся области программного обеспечения, в которых, я думаю, действующие игроки действительно воспользуются этим и получат большую ценность. В некоторых районах произойдет вымирание, но это не астероид, он не уничтожит всю отрасль. Я думаю, вы увидите, что многие крупные компании действительно станут больше.

«Если мы вернемся к 29 ноября, когда мы увидели ChatGPT 3.5, то станет очевидно, или, по крайней мере, первое, что мы увидим, это то, что эта штука очень, очень хороша в плане диалога»

Пол: Да. Что, очевидно, и произошло с мобильными устройствами. Google и Facebook в конце концов придумали, как это сделать.

Дес: Да, это правда. Они сообразили сделать это быстрее, чем кто-либо мог придумать, как добиться успеха, скажем, в поиске. Мы вернемся к этой идее соотношения через секунду, но изучение Objective-C и развертывание интерфейса Objective-C или iOS на мобильном телефоне в безумно мощной поисковой системе — оказывается, что самая сложная часть всего это безумно мощная поисковая система. Это соотношение количества новой работы, которую нам предстоит выполнить, и количества имеющейся работы, которая еще актуальна? Серверная часть Google по-прежнему очень актуальна, а внешний интерфейс может измениться, но оказывается, что сканирование всего Интернета — это не то, что два случайных человека, выпавших из YC, могут сделать за один вечер.

Пол: Давайте поговорим об обеих сторонах этого. Существуют функции настольных ставок — основные функции, необходимые продукту в определенной категории. Кроме того, есть новые вещи, которые он может сделать, и новые технологии, которые позволяют это сделать. Давайте начнем с новых вещей, которые может сделать ИИ. У вас есть целый список вещей, которые заставляют вас оптимистично относиться к этому.

Дес: Это правда. Если мы вернемся к 29 ноября, когда мы увидели ChatGPT 3.5, то стало очевидно, или, по крайней мере, первое, что мы увидели, это то, что эта штука очень, очень хороша в плане диалога. Он очень, очень хорошо понимал людей и очень, очень хорошо отвечал. Для этого требовались подсказки и инструкции, и он очень хорошо справлялся с базовыми текстами: расширить это, подвести итог этому, перефразировать это, изменить тон того.

Он также был очень, очень хорош в дедукции и умозаключениях. Вы можете дать ему сложный сценарий и спросить, например: «Если кто-то борется с длительной болезнью в горящем здании, что здесь является более серьезной проблемой?» И это дало ответы на эти вопросы. Для людей эти вещи кажутся безумно простыми. Но заставить машину действительно понять это, сделать вывод и предложить действие — это весьма эффективно. Или: «Учитывая состояние этого проекта, исходя из всех обновлений, которые вы прочитали, что, по вашему мнению, является наиболее важной проблемой?» И на самом деле он действительно хорошо с этим справится. Так что идея дедуктивного или индуктивного рассуждения здесь тоже довольно сильна.

«Я думаю, люди не осознают, насколько это может проникнуть в вашу обычную жизнь»

И мы говорим только о текстовой области. Мы увидели, что DALL-E и DALL-E2 способны по фрагменту текста визуализировать изображение, и это стало безумно хорошо. А вот последние новости Midjourney просто захватывают дух.

Люди часто спрашивают: почему это полезно? Что ж, существует множество сценариев, в которых люди не изобретательны, но знают, чего хотят. Итак, я хотел бы отправить это электронное письмо, и я бы хотел, чтобы оно было отправлено светлым тонким шрифтом на темном текстурированном фоне. И он может показать вам 27 версий этого на экране. Внезапно люди, которые не умеют заниматься искусством, могут заниматься искусством, верно?

Не стоит пренебрегать способностью генерировать образы. Многие из этих вещей типичны для забавного варианта использования: «Покажите мне чизбургер, пожирающий планету», и он действительно хорошо справляется с этой задачей. Но я гарантирую вам: «Дайте мне действительно красивый фон заголовка для моего нового веб-сайта» будет классной функцией в Squarespace, Wix или что-то в этом роде.

У нас есть голос. Это происходит. Есть обе возможности анализа голоса – практически транскрипция звука в реальном времени. И он также может генерировать голоса. Это последний прорыв в области искусственного интеллекта. Так что, если вы посмотрите, скажем, на Synthesia или Play.ht, вы можете назвать его «Миссия невыполнима» дерьмом. Вы даете ему 90 секунд своей речи, и он произведет о вас мимолетное впечатление всего за одно предложение. Дайте ему час разговора, и он начнет понимать. Вам, конечно, это сойдет с рук.

«На данном этапе вы не могли бы заставить меня стать скептиком в области ИИ»

А потом генерируем видео. Synthesia делает фальшивые видео-аватары, где вы можете записать себя и некоторые свои манеры, и это сможет выглядеть так, будто вы разговариваете. Но мы сможем создавать полноценное видео так же, как и изображения.

Когда вы думаете обо всех этих категориях, я думаю, что ошибка, которую я совершил изначально, и многие люди изначально совершают, заключается в том, что я думаю: «Да, это звучит очень важно. Если я работаю в Adobe, мне следует всем этим заниматься».

Я думаю, люди не осознают, насколько это может проникнуть в вашу обычную жизнь. Эта голосовая технология может буквально стать тем, что обеспечит будущее обмена сообщениями или будущее взаимодействия с продуктами, когда вы просто разговариваете со своим продуктом, пока вы за рулем или что-то еще. Все это теперь возможно. И точно так же изображения — это не просто «хот-доги, поедающие планеты». Он может буквально создать весь фон и изменить внешний вид продукта, который я использую, чтобы он выглядел красивее.

Я мог бы продолжить работу над другими интересными вещами, которые теперь возможны. Но когда я смотрю на совокупный вес всего этого потенциала и думаю о его применении в конкретных областях программного обеспечения, творчестве, пользовательском интерфейсе, о том, как люди могут взаимодействовать с другими людьми, о том, какие работы можно автоматизировать и какие части рабочие места можно автоматизировать, на данном этапе вы не сможете заставить меня стать скептиком в отношении ИИ. Это невозможно. Это было бы похоже на попытку отбросить волну. Для меня совершенно очевидно, что грядут масштабные преобразования, и вам лучше встать на правильную сторону их.

Бой против гигантов

Пол: Я имею в виду, я тоже там. Некоторые вещи, которые вы там сказали, например, образы, вероятно, перевернут всю рекламную индустрию с ног на голову. Конечно, если вы работаете в креативном или медиа-агентстве. Я знаю людей, которые работают в креативном агентстве, уже использующем ИИ для создания всей или большей части своей работы.

Давайте поговорим о другой стороне этого. Вы упомянули некоторые стартапы, о которых я раньше не слышал. Это просто взрыв. Я не думаю, что кто-то сможет идти в ногу со всеми новыми типами вещей, созданными на основе технологий нового поколения. Между тем, у вас есть огромные компании с доходом в сотни миллионов долларов, которые построили бизнес за одно или два десятилетия. На заре Intercom мы были немного наивны. Мы приходили как «горячий стартап, бросающий вызов действующему игроку», с гигантским убийственным мышлением.

Дес: «Мы собираемся убить Salesforce».

Пол: Да, чувак, великан-убийца, да? Тогда вы понимаете: «Ох». В такой области, как репортаж и тому подобное, вы думаете: «О, это большая и глубокая вещь».

Дес: Да. Эти парни большие не просто так.

«Вы действительно должны сказать: «Эй, я думаю, если бы этот район сегодня снова построили, вы бы сделали это принципиально по-другому»»

Пол: Требуются годы разработки продукта только для того, чтобы сделать ставки. Как, по вашему мнению, компаниям следует об этом думать?

Дес: Я думаю, на это можно посмотреть с обеих сторон. Допустим, у вас неудачный стартап, и вы выбираете себе врага. Если вы скажете: «Давайте пойдём за Workday», какой угол атаки в Workday допускает ИИ? Ну вы посмотрите на все возможности, которые у нас есть. Вы можете попытаться создать обзоры производительности и попытаться проанализировать подобные вещи.

Но, в конечном счете, предположим, вы найдете несколько примеров, в которых вы можете добавить кусочки магии искусственного интеллекта, чтобы упростить существующие рабочие процессы. Я думаю, любой, кто использовал Workday, должен признать… Я не думаю, что кого-то волнует сложность рабочих процессов внутри этой компании. Это не их рентабельность инвестиций. Люди покупают Workday не по этой причине.

Я думаю, что причина, по которой люди покупают Workday, заключается в том, что это самая большая ERP для людей, которую вы только можете себе представить. У них огромная команда корпоративных продаж. Они создали огромный бренд «Мы — последний босс, когда дело касается систем HRIS», и это то, что их волнует.

Пол: И почти бесконечные возможности настройки.

Дес: Да. Тогда возникает вопрос: если бы вы перестроили все это в эпоху ИИ, что бы изменилось? Если люди покупают исключительные возможности настройки, для меня не очевидно, что здесь есть угол атаки. Я думаю, что люди покупают прославленный WYSIWYG для базы данных, где они могут связывать вещи с помощью отношений с менеджером и говорить: «У вещи есть отчет; вещь имеет домашний адрес; у этой штуки есть зарплата». Я не думаю, что что-то из этого сильно изменится в ближайшем будущем. Вы могли бы провести гораздо более красивый рабочий день с помощью искусственного интеллекта. Я просто не думаю, что кому-то будет насрать. Вы будете сражаться с другими стартапами серий А или Б, которые, вероятно, более зрелы, чем вы.

«Ваш ИИ может быть великолепен в обнаружении мошенничества, даже лучше, чем ИИ Stripe в обнаружении мошенничества, но это, вероятно, 15% задачи»

Но приведу более интересный пример: если мы с вами скажем: «Эй, мы собираемся убить Страйпа, но мы собираемся использовать ИИ». Задача первая: вы начинаете работать с ИИ, я собираюсь подать иск и встретиться с представителями семи банков, Visa и MasterCard, чтобы узнать, смогу ли я получить разрешение на списание средств с кредитных карт. Это и есть реальная задача. Тогда как мне создать бренд, которому люди доверяют? Да, ваш ИИ может быть великолепен в обнаружении мошенничества, даже лучше, чем ИИ Stripe в обнаружении мошенничества, и ваш ИИ может быть великолепен в определении правильных оптимальных ценовых точек для B2B SaaS-компаний. Но это, наверное, 15% головоломки. Остальные 85% головоломки заключаются в том, что я на 10 лет отстаю от Stripe, который гонится за банками.

Если вы стартап, вы должны верить в следующие вещи. Во-первых, если бы вам пришлось сегодня создавать всю эту категорию продуктов с нуля, учитывая то, что сейчас возможно благодаря революции искусственного интеллекта, вы бы сделали это существенно по-другому? Какая часть технологий существующих продуктов останется актуальной в будущем? Если это очень, очень маленькая сумма, возможно, их система входа в систему и все такое, да, это кровь в воде. Иди.

Однако если мы возьмем, скажем, MailChimp и будем использовать ИИ для написания электронных писем и оформления заметок, это будет круто. Большинству людей нравится MailChimp, потому что у них действительно высокий уровень доставляемости или аналитика рассылок по электронной почте, управление списками и подписками, а также обнаружение спама и все такое дерьмо. Вам придется все это построить. И пока вы все это создаете — скажем, это займет 30 месяцев работы — MailChimp, вероятно, придумает, как создать ваши небольшие функции искусственного интеллекта. Тогда у вас есть то же, что и у них, но у них все еще гораздо более зрелый и известный бренд. Единственное большое отличие, которое вы привнесли в вечеринку, теперь у них есть. Это особенно верно, если основной механизм дифференциации фактически находится на другом конце вызова API OpenAI. Потому что в том мире, я уверен, и подсказки отработают. Это угол запуска. Вы действительно должны сказать: «Эй, я думаю, если бы сегодня этот район снова построили, вы бы сделали это принципиально по-другому».

«Может быть, ИИ учится, поэтому, чтобы оправдать свою ценность, он время от времени выдает вам PDF-файл, чтобы вы чувствовали, что выполняете свою работу»

Я приведу вам пример. Существует множество продуктов, которые вы подключаете ко всем своим рекламным платформам. Они как бы хранят все ваши центральные рекламные ресурсы и проводят аналитику. Они скажут вам что-то вроде: «Эй, наши самые эффективные объявления — это следующие, и мы собираемся провести A/B-тестирование этого и другого». Вы можете войти и настроить, настроить и повторно загрузить новые версии и все такое. Затем вы можете посмотреть на диаграммы и информационные панели, чтобы показать своему начальнику: «Хорошо, я здесь отлично справляюсь». Я думаю, что сегодня вся продуктовая категория будет строиться совершенно по-другому. Идея заключалась бы в том, чтобы попросить ИИ генерировать рекламу, запускать ее, измерять LTV/CAC рекламы, предлагать все различные тесты и A/B-тесты, а также оптимизировать рекламу для каждого канала для каждого человека. Все это будет просто выполняться в фоновом режиме.

Когда я думаю о таком продукте, я даже не знаю, что у него за интерфейс. Это может быть один из тех сценариев оболочки, которые вы просто запускаете и никогда не видите, что происходит в фоновом режиме. Вы просто доверяете лордам, что деньги начнут поступать. Возможно, ИИ учится, поэтому, чтобы оправдать свою ценность, он время от времени выдает вам PDF-файл, чтобы вы почувствовали, что делаете свое дело. работа. Но с такой категорией продуктов, где речь идет о «создавайте, оптимизируйте, исследуйте, эксплуатируйте, повторяйте», все эти задачи выполнимы индивидуально.

Если вы сегодня сидите в одной из этих компаний и думаете: «О, черт, может быть, Дес прав», возникает искушение сказать: «Ну, давайте просто сделаем одну из них». Но реальность такова, что в реальном будущем они будут задействованы все, и все они будут связаны воедино. Вы убедите себя: «Эй, ведь никто не собирается все это автоматизировать». Но когда вы видите, насколько хороша аргументация GPT-4, для меня не очевидно, почему человек захочет заходить сюда каждый день, просматривать список, видеть красный мигающий номер и говорить: «Давайте выключим эту рекламу». » или «Давайте создадим 10 версий этого ярко-зеленого варианта, потому что он кажется действительно хорошим». Все эти решения может принимать ИИ. Я думаю, что это пример огромной возможности для стартапа, которую стоит использовать.

Созрел для трансформации

Пол: Есть несколько хороших вопросов для стартапа, скажем, чтобы четко понять, какой бизнес они пытаются атаковать, и что волнует и ценит клиентов. Это тот тип интерфейса, который нам гораздо легче увидеть, распознать и о котором подумать? Или, в случае с Workday, это на самом деле бэкэнд? Или, в случае со Страйпом, регулирование или юристы? Я думаю, что это хорошие вопросы, о которых мы с вами говорили, и которые очень полезны для более крупных компаний, чтобы подумать о том, есть ли у них возможность законно подвергнуться атаке со стороны стартапа.

Однако до этого вы затронули разные категории, и я думаю, что у нас есть пара, через которую нам следует пройти, потому что они конкретизируют для меня, и я уверен, и для других людей, как все может измениться. Например, вы упомянули мультимедийные вещи, такие как видео, голос и так далее. Однако в SaaS есть целая куча категорий — инструменты продаж, инструменты управления проектами, отчетность. Начнем с продаж. Сегодня многие компании нанимают продавцов и тратят кучу денег на их обучение. Как вы думаете, это изменится?

«Глядя на список — ИИ может это сделать. Ведущий подсчет очков в списке – ИИ может это сделать. Отправка писем этим людям – ИИ может это сделать. Предоставление конкретных отзывов, вариантов использования и рекламных материалов конкретному человеку в этой отрасли — ИИ может это сделать».

Дес: Я думаю, что каждый аспект подвержен значительным изменениям. Обучение продавцов теперь может осуществляться с помощью искусственного интеллекта в прямом эфире, предоставляющего в режиме реального времени обновленную информацию: «Эй, они спросили о ценах. Вот цены» и «Эй, они спрашивали об этом. Вот слайд. Вот видео для воспроизведения. Вот клиент, на который можно ссылаться. Вот свидетельство». Все ваши тренировки будут в большей степени проводиться вслух, а не в духе: «После этого звонка, Джонни, мы собираемся сесть и поговорить с тобой обо всем, что ты должен был сказать». Это гораздо больше в данный момент. Это всего лишь тренировка. Это прежде, чем мы сможем добраться до вашего стола.

Одна из функций отдела продаж — поиск потенциальных клиентов. Есть список, мы собираемся просмотреть этот список, попытаться найти людей, заслуживающих доверия, попытаться связаться с ними — позвонить им, отправить им электронное письмо или, возможно, нацелить рекламу на их конкретный адрес электронной почты, так что, надеюсь, мы сможем следите за ними в Интернете. Я не сказал ни единой вещи, которую должен делать человек. Посмотрите на этот список – ИИ может это сделать. Оценка потенциальных клиентов в этом списке. ИИ может сделать это напрямую или через API-интерфейс ZoomInfo и получить обратно оценку потенциальных клиентов. Отправьте электронное письмо этим людям — ИИ может это сделать. Позвоните этим людям – ИИ может это сделать. Ориентируйтесь на конкретные отзывы, варианты использования и рекламные материалы, специфичные для этого человека в этой отрасли — ИИ может это сделать.

Это один из примеров. Есть такие компании, как Regie.ai и Nooks, которые смотрят на реальные конкретные точки ценности в рабочем процессе продаж и говорят: «Хорошо, подведите черту вокруг этого. Мы можем сделать все это». И, кстати, это потрясающая новость для продавцов. Большая часть недифференцированной тяжелой работы будет удалена, и каждый сможет стать тем, кем он хочет, что, я полагаю, было либо старшим руководителем отдела продаж, либо старшим торговым представителем, имеющим дело с более высокими сделками по более высокой цене, это почти как мы отменили множество обучающих курсов и сказали: «Эй, оказывается, никому больше не нужно заниматься всей этой ерундой, так что давайте сразу же включим вас в микшер».

Пол: Есть две категории вещей. Один из них для некоторых людей, например продажи — это та же самая работа, но ИИ сделает работу намного проще.

Дес: И еще веселее.

Пол: И веселее, конечно. Другая категория вещей связана с тем, где может измениться работа людей. Управление проектами — еще одна категория, в которой рабочие места людей, вероятно, изменятся из-за ИИ.

Дес: Я думаю да. Управление проектами весьма тонкое. Я думаю, что это единственная область, где вы видите много применений ИИ, и большая часть из них — это то, что я называю ИИ в стиле приправы. Это как соль и перец. Дело не в блюде – это просто немного милого дерьма сверху. Но я с подозрением отношусь к фразе «напишите первое предложение обновления статуса и нажмите Tab, чтобы развернуть», где это вроде: «Я думаю, что этот проект реализуется», вкладка «Но следующие риски остаются». Я бы предпочел, чтобы это действительно вышло из вашей головы, чем GPT сделал вывод об этом, потому что мне нужно, чтобы вы стояли над этим. То, что вы ставите против этого свое имя, на самом деле говорит мне, что вы профессионально думаете, что я буду платить вам за то, чтобы вы поняли эти вещи. Поэтому я немного беспокоюсь, что иногда вы можете чрезмерно злоупотреблять этими областями.

«Вместо того, чтобы заходить в систему каждый день, вам просто скажут, если что-то пойдет не так: «Почему этот проект опаздывает?»»

Подумайте о чем-то вроде Asana, Jira или Basecamp и спросите: «Чем ИИ может помочь?» Опять же, все возвращается к следующему: «Дайте мне знать, что происходит в этом проекте». Я думаю, что ИИ может это сделать. По сути, вы можете попросить GPT-4 сказать: «Прочитайте все самые последние обсуждения, добавьте это к своим последним знаниям и посмотрите семантические различия, которые будут интересны руководителю, от статуса этого проекта, и если он все еще в курсе, и отправляйте мне это каждый день в виде сообщения в Slack».

И снова мы уходим от пользовательского интерфейса к тому, чтобы быть просто толчком, а не притяжением. Вместо того, чтобы заходить в систему каждый день, вам просто сообщат, если что-то пойдет не так. «Найдите коренную причину всех этих проблем. Почему этот проект задерживается?» Может быть, что-то вроде: «Кто внес наибольший вклад в этот проект с точки зрения принятия конкретных решений? Какова была главная причина задержки реализации проекта?» Там есть много вещей, которые действительно могут изменить то, где, я думаю, текущий рабочий процесс для того, чтобы попытаться решить эту проблему, является честным, и вам, вероятно, приходилось делать это время от времени, чтобы сесть и прочитать четыре документа Google и три сообщения Basecamp. или что-то в этом роде, чтобы попытаться выяснить, что произошло, пока тебя не было.

«Лично у меня небольшая аллергия на «вкладку для завершения огромных абзацев письма и суждения», потому что я предпочитаю, чтобы это действительно исходило от чьего-то мозга»

Пол: Для меня это даже не имеет значения. Ты знаешь? Много всего произошло, решение было принято, мы согласны с этим решением, а контекст на самом деле не нужен.

Дес: Да, да, полностью. Но иногда вы почти просто ищете решение, верно? Представьте себе мир, в котором вы можете войти в систему и сказать: «Я сегодня вошел в Basecamp, потому что мне нужно выяснить, на правильном пути ли мы к 11 августа или чему-то еще. Очевидно, что мы не на правильном пути, учитывая, что уже почти 31-е число. Способность достичь такого уровня: «Вот что я хочу знать, и слова не имеют особого значения» может оказаться весьма действенной. Мне еще предстоит увидеть, чтобы это было сделано хорошо, но я подозреваю, что это произойдет. С этой точки зрения природа инструмента управления проектами изменится. Выявление ресурсов конфликта и такие вещи, как «Эй, Пол занимается этими семью вещами, и ему действительно назначено быть здесь», также может быть весьма полезным. Так что я думаю, что в целом инструмент премьер-министра определенно созрел для этого, но лично у меня небольшая аллергия на «вкладку для завершения огромных абзацев письма и суждения», потому что я предпочитаю, чтобы это действительно исходило от чьего-то мозга, например по крайней мере сейчас.

ИИ командует

Пол: Еще один — отчеты и инструменты отчетности. Например, мы в Intercom потратили большую часть десятилетия на создание глубокой отчетности — редактирование отчетов, создание отчетов и все виды типичных вещей с грубой точки зрения, такие как создание и создание отчетов.

Описание: Создайте новое портфолио, обновите, измените фильтр, классифицируйте его.

Пол: И чем больше мы строим и чем больше исследований мы проводим с клиентами, тем больше мы узнаем, что еще предстоит построить.

Дес: Это бесконечная история.

Пол: Больше возможностей настройки, больше настроек и так далее. Однако теперь вы понимаете, что ИИ, вероятно, может многое из этого, и нет необходимости создавать все эти вещи или использовать их, если они уже созданы, и мы находимся в положении, когда мы все еще создаем отчетность. функции, но также задаются вопросом: «Должны ли мы также создать потребность в том, чтобы наши клиенты никогда ими не пользовались?» И вместо этого у вас должно быть какое-то поле, в которое они вводят вопрос, например: «LTV увеличивается или уменьшается?» «Уменьшился ли объем поддержки моих клиентов?» «Какой день был самым загруженным на этой неделе?» Это весь пользовательский интерфейс на основе чата. ИИ явно с этим справится. Я думаю, что он будет делать такие вещи, как обнаружение корреляций в данных, которые люди никогда бы не сделали, просто потому, что данных так много.

«Многим людям ИИ комфортен только в качестве домашнего питомца… Нам нужно привыкнуть к ИИ как к равному»

Дес: И это гораздо сильнее, чем любой человек.

Пол: Да, именно. И он может сделать гораздо больше. Ранее я говорил вам, что, по моему мнению, роль людей может заключаться не столько в копании данных и анализе, сколько в суждениях. Обычно он проводит анализ, применяет человеческое суждение, а затем принимает решения. И я думаю, что люди отойдут от аналитической части. ИИ сделает это, и он будет применять суждения для принятия решений. Но вы сказали, и я согласен, что ИИ тоже вынесет решение. Можете ли вы это немного объяснить?

Дес: Да, конечно. Я пойму неправильно, но есть педагог-психолог по имени Бенджамин Блум, который пытался описать, как можно познать какую-либо область, и у него есть такая вещь, которая называется «Таксономия образовательных целей Блума». И на самом, очень, очень низком уровне находится отзыв. Типа «можете ли вы перечислить 26 графств Ирландии». В этом нет никакой глубины. И на самом, очень, очень высоком уровне находится синтез: «Можете ли вы создать что-то новое на основе существующего?»

Итак, это что-то вроде воспоминания, узнавания, понимания, анализа и синтеза. Я пропущу один или два из них, и мы поместим диаграмму получше в примечания к шоу. Я думаю, что многим людям ИИ комфортен только в качестве домашнего питомца. Им нравится это на низком уровне. Это так же круто, как люди крутятся в исправлении опечаток. Но в каком-то смысле нам нужно привыкнуть к ИИ как к равному. Я думаю, что ИИ сможет применять суждения, потому что даже если вы возьмете нашего собственного бота Фина, многое из того, что делает Фин, — это «дай это, ответь то».

«Мне не ясно, где ИИ останавливается в своих возможностях. Ясно одно: существует уровень человеческого комфорта, который заключается в следующем: «Вы можете зайти так далеко, но я должен быть тем человеком, который это исправит»».

Rewind.ai является клиентом Fin. Я пользователь перемотки. Это потрясающий продукт. Rewind позволяет записывать каждую встречу, а я не хотел этого делать. Итак, я пытался отключить это всплывающее окно и обратился за помощью к Rewind. Я спросил: «Как мне отключить всплывающее окно?» И Фин сказал: «О, вот как ты это делаешь». И там была ссылка на статью, в которой прямо никогда не говорилось: «Чтобы отключить это всплывающее окно, вот как это сделать». В статье говорилось что-то вроде: «Если вы хотите включить эту функцию, перейдите сюда и сделайте это». Кстати, когда вы это сделаете, он не будет всегда включен. Оно будет всплывать каждый раз. И Фин, прочитав эту статью, сделал вывод, что если это так и это предпочтение, то оно должно быть на этом экране. И это, по сути, дало мне идеальный ответ. И я использую это не для продвижения Фина, а просто пример вывода или суждения и предложения. Он был достаточно уверен, чтобы сказать мне, что это и есть ответ. Это простой пример, когда никому в Rewind не пришлось записывать этот ответ. Фин разобрался с этим.

В случае с отчетами, представьте, что мы просим: «Покажите мне, какие представители CS получают самые высокие баллы», и это довольно простой вопрос. Затем вы могли бы сказать: «Покажите мне, какие темы коррелируют с самыми высокими оценками», что, вероятно, довольно просто, а затем вы могли бы сказать: «Покажите мне, какие представители CS, как правило, показывают самые низкие результаты по тем или иным темам», и, возможно, это может быть 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.” В этом есть смысл. 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? Ерунда. 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.

Вопрос в том, достаточен ли этот угол атаки, чтобы нанести по-настоящему разрушительный эффект? Или какой-нибудь главный инженер или дизайнер сядет в Mega Big Corp и скажет: «Наверное, нам следует скопировать это»? На это может уйти год, но за этот год вы вряд ли создадите полностью зрелую платформу. Это вызов, и, возможно, это нормально. Может быть, вы не против сказать: «Эй, мы собираемся заняться нижним сегментом рынка. На самом деле нам не нужно конкурировать с Мегакорпорацией». Это нормально, но убедитесь, что вы принимаете все эти решения вместе, а не просто говорите: «Мы собираемся убить Salesforce, потому что у нас есть алгоритм оценки потенциальных клиентов на основе искусственного интеллекта» или что-то в этом роде. Salesforce собирается над этим поработать.

Пол: Это здорово. Давайте оставим это на сегодня, и увидимся, возможно, через 12 месяцев, чтобы мы могли решить, что будет дальше.