Üründe Dahili İletişim: Yapay Zeka çağında ürün stratejisi
Yayınlanan: 2023-09-16Yapay zekaya özgü yeni girişimler ve endüstri devleri yapay zeka devriminde ilerlerken, ürün manzarası da derin bir dönüşümden geçiyor. İşletmeler, yenilikçiliği teşvik etmek ve günümüzün rekabetçi pazarında başarılı olmak için bu yıkıcı gücün potansiyelini yakalayabilir mi?
Geçtiğimiz birkaç yılda ve özellikle de geçen Kasım ayında ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, üretken yapay zekada yaratıcılığın ve yenilikçiliğin sınırlarını zorlayan ve aynı zamanda endüstrileri hayal bile edemeyeceğimiz şekillerde alt üst etmeye başlayan bir patlamaya tanık olduk. Metinden ses ve görüntülere kadar bu en yeni yapay zeka yetenekleri, tamamen yapay zeka tarafından desteklenen iş akışlarına sahip yeni nesil yapay zeka tabanlı startup'ları şimdiden ateşledi ve sayısız kişiye yapay zeka destekli özellikler ve ürünler geliştirme veya benimseme konusunda ilham verdi.
Uygulamalar sonsuzdur - UX, UI, içerik oluşturma, veri analitiği, müşteri hizmetleri, satış araştırması, pazarlama otomasyonu, adını siz koyun. Artık ilk toz dalgası yatıştığına göre, bu değişikliklerin ürün stratejisi ve ürün liderleri açısından ne anlama geldiğini düşünmek için ideal bir zaman. İster bir ürün yöneticisi olun, ister onlarca yıllık deneyime sahip bir alan uzmanı olun, ister yeni yüzlü bir startup kurucusu olun, bu zamanlar sadece yeni zorluklar değil, aynı zamanda oyunun kurallarını değiştiren fırsatları da beraberinde getiriyor. Yapay zeka insanların üretkenliklerini artırmalarına ve yeni pazarlara açılmalarına yardımcı olacak mı, yoksa belirli rolleri geçersiz mi kılacak? Yenilikçi yapay zeka yaklaşımlarıyla donanmış girişimler köklü kategorileri bozmayı başarabilecek mi? Peki yerleşik şirketler inovasyonun amansız hızına ayak uydurabilecek mi?
Intercom on Product'ın bugünkü bölümünde, Yapay Zeka çağındaki ürün stratejisi hakkında konuşmak üzere Baş Ürün Sorumlumuz Paul Adams ile bir araya geldik.
İşte bazı önemli çıkarımlar:
- Yapay zeka ile kategorileri gerçek anlamda alt üst etmek için startup'ların, ürünlerinin veya özelliklerinin, yerleşik şirketlerin kolayca kopyalayamayacağı benzersiz bir saldırı açısı sunup sunmadığını düşünmesi gerekiyor.
- Yapay zeka, satış ve müşteri hizmetleri gibi SaaS kategorilerindeki görevleri düzene sokarak tekrarlanan işlerden kurtulmayı sağlayabilirken, proje yönetimi üzerindeki etkisi daha incelikli.
- Yapay zeka yetenekleri geliştikçe, insanlar muhtemelen sadece analiz değil aynı zamanda muhakeme gerektiren görevlerde de yapay zekaya güvenme konusunda daha rahat olacaklar; ancak yine de insan gözetimine ihtiyaç duyulacak.
- Yapay zeka gibi yeni yetenekleri değerlendirirken ürün yöneticileri, kullanıcı tabanını nasıl genişletebileceklerine, kullanıcıların yeteneklerini nasıl geliştirebileceklerine veya görevleri nasıl tamamen ortadan kaldırabileceklerine odaklanmalıdır.
- İster yeni kurulmuş bir şirket olun ister yerleşik bir şirket olun, Yenilikçinin İkilemi'nin ardındaki fikirleri tazelemek için iyi bir zaman.
Tartışmamızdan hoşlanıyorsanız podcast'imizin diğer bölümlerine göz atın. Apple Podcast'leri, Spotify'ı, YouTube'u takip edebilir veya tercih ettiğiniz oynatıcıdan RSS beslemesini alabilirsiniz. Aşağıda bölümün hafifçe düzenlenmiş bir metni yer almaktadır.
Çiftliğe bahis
Paul Adams: Merhaba millet, Intercom on Product'a hoş geldiniz. Ben Paul Adams ve bugün her zaman olduğu gibi Des de yanımda.
Des Traynor: Merhaba Paul. Nasılsın?
Paul: Pekala, bugün yapay zeka ve ürün stratejisi hakkında konuşacağız. Bunun bu konuda farklı pozisyonlardaki insanlar için ne anlama geldiği hakkında konuşacağız. İlk toz dalgası yatıştığı için bunun hakkında konuşmanın tam zamanı olduğunu düşünüyoruz. Bu tür ilk dalga şirketlerde neyin mümkün olduğunu gördük ve her büyük teknoloji gibi, başlangıçta bunun nasıl sonuçlanacağı insanlar için belirsiz. Bugünkü manzaraya baktığınızda, tamamen bu işin içinde olan insanlarımız var ve onlar şöyle diyorlar: “Çiftliğe bahis yapın; şirkete bahse girerim.” Ve hala biraz emin olmayan insanlar var: “Bu gerçekten önemli bir şey mi? Bu daha çok Silikon Vadisi Kool-Aid'i mi?” Des, sen bu işin neresinde olduğunu sanıyorsun?
“Bazı yeteneklere baktığınızda, tüm sektörlerin ve yazılım kategorilerinin alt üst olacağından oldukça eminim”
Des: Kesinlikle varım. Çiftliğe bahis yapın, şirkete bahis yapın, Kool-Aid'e bahis yapın, komşularınıza gidin ve onların çiftliklerine bahis yapın. Bence çok büyük. Şüpheciliğin nedenini anlıyorum çünkü bu, Silikon Vadisi ve yatırımcıların konuşacak yeni bir şeyler aradığı bir zamana denk gelmiş gibi görünüyor. Ancak şu anda yapay zekanın sunduğu deneyimlere sahip olduğunuzda, çok büyük bir şeyin olduğu oldukça açık ve biz hala bunu görmenin bir tür embriyonik aşamasındayız. Bahsettiğiniz gibi toz kalktı. Bu gerçekten ilk toz dalgası. Artık tüm şirketlerin, yapay zekaya dayalı uygulamalı bir şirket olmanın etkisiyle A veya B serisine geçtiğini görmeye başlıyoruz.
Bunun hakkında konuştuğumda, gerçek yapay zekayı sağlayan OpenAI veya Anthropic'i değil, tamamen yapay zeka tarafından desteklenen tüm iş akışı ürünlerini geliştiren insanları kastediyorum. Mesela OpenAI ve Anthropic olmasaydı bu şirket de olmazdı. İnsanlar gerçekten bir platform olarak buna güveniyorlar. Bazı yeteneklere baktığınızda, benim için tüm sektörlerin ve yazılım kategorilerinin altüst olacağı kesindir.
Paul: Bazen teknolojide yok oluş olaylarından bahsederiz. Mobil ortaya çıktı ve mobil öncelikli şirketler, mobil öncelikli olmayan ve uyum sağlayamayan şirketleri öldürdü. Bundan önce de bulut öncelikli şirketlerde durum aynıydı. Bunun yok oluş olayı tipi bir şey olduğunu mu düşünüyorsunuz?
Des: Kesinlikle bazı ceplerde olduğunu düşünüyorum. Ve diğer pek çok bölgede, eğer bu bir yok oluş olayı değilse, bunun nedeni yeni bir dinamiktir. Diyelim ki bu alanların bazılarında, açık bir yapay zeka sunucusuyla, güce bir API yoluyla erişiliyor, "Hey, bu 5.000 kelimelik olayı benim için özetle" gibi, bunu üçüncü bir tarafa ping atıyor ve bilgiyi geri alıyor. cevap. Bu, tüm şirketinizi iOS'a özgü hale getirecek şekilde yeniden inşa etmekle aynı şey değildir. Sonuç olarak, yerleşik şirketlerin bundan gerçekten yararlanacağını ve çok değer elde edeceğini düşündüğüm yazılım alanları olacak. Bazı bölgelerde yok oluş yaşanacak ama bu bir asteroit gibi değil, tüm sektörü yok etmeyecek. Sanırım pek çok büyük şirketin aslında büyüdüğünü göreceksiniz.
"ChatGPT 3.5'i gördüğümüz 29 Kasım'a geri dönersek, bariz hale gelen şey ya da en azından gördüğümüz ilk şey, bu şeyin sohbet etme konusunda çok ama çok iyi olduğuydu"
Paul: Evet. Bu açıkça mobil cihazlarda oldu. Google ve Facebook sonunda bunun nasıl yapılacağını buldu.
Des: Yaptılar, bu doğru. Bunu, örneğin aramada nasıl mükemmel olunacağını herkesin çözebileceğinden daha hızlı yapmayı başardılar. Bu oran fikrine birazdan geri döneceğiz, ancak Objective-C'yi öğrenmek ve Objective-C veya iOS destekli bir arayüzü bir cep telefonunda inanılmaz derecede güçlü bir arama motoruna dağıtmak - her şeyin zor kısmının olduğu ortaya çıktı. bu inanılmaz derecede güçlü bir arama motorudur. Bu, ne kadar yeni iş yapmamız gerektiği ile mevcut işlerin ne kadarının hâlâ geçerli olduğunun oranıdır? Google'ın arka ucu hala son derece geçerli ve ön uç değişebilir, ancak tüm interneti taramanın, YC'den düşen iki rastgele kişinin bir akşamda yapabileceği bir şey olmadığı ortaya çıktı.
Paul: Hadi bunun her iki tarafı hakkında da konuşalım. Bir ürünün belirli bir kategoride ihtiyaç duyduğu temel özellikler olan masa kazıkları özellikleri vardır. Ayrıca yapabileceği yeni şeyler ve bazı şeyleri mümkün kılan yeni teknolojiler var. Yapay zekanın yapabileceği yeni şeylerle başlayalım. Sizi bu konuda yükselişe geçiren şeylerin bir listesi var.
Des: Bu doğru. ChatGPT 3.5'i gördüğümüz 29 Kasım'a geri dönersek, bariz hale gelen şey ya da en azından gördüğümüz ilk şey, bu şeyin sohbet etme konusunda çok ama çok iyi olduğuydu. İnsanları anlamada çok ama çok iyiydi ve karşılık vermede de çok ama çok iyiydi. Yönlendirme ve yönlendirmeyi gerçekten çok iyi gerektiriyordu ve temel metin tartışmalarında çok iyiydi: bunu genişletin, şunu özetleyin, şunu yeniden ifade edin, şunu yeniden tonlayın.
Ayrıca tümdengelim ve çıkarımda da çok ama çok iyiydi. Buna karmaşık bir senaryo verebilir ve örneğin şunu sorabilirsiniz: "Biri yanan bir binada uzun süreli bir hastalıkla mücadele ediyorsa buradaki en büyük sorun hangisi?" Ve bu soruların cevaplarını buldu. İnsanlara bu şeyler inanılmaz derecede basit geliyor. Ancak bir makinenin onu gerçekten anlamasını, çıkarım yapmasını ve bir eylem önermesini sağlamak oldukça güçlüdür. Veya "Okuduğunuz tüm güncellemelere göre bu projenin durumu göz önüne alındığında, sizce en önemli konu nedir?" Ve aslında bu konuda gerçekten iyi bir iş çıkaracak. Dolayısıyla tümdengelimli veya tümevarımsal akıl yürütme fikri burada da oldukça güçlüdür.
"Sanırım insanlar bunun normal hayatınıza ne kadar sindiğinin farkında değiller"
Ve biz sadece metin alanından bahsediyoruz. DALL-E ve DALL-E2'nin, bir parça metin verildiğinde bir görüntü oluşturma yeteneğine sahip olduğunu gördük ve bu, inanılmaz derecede iyi olmaya başladı. Şimdi, en son Midjourney olayı nefes kesici.
İnsanlar sıklıkla şunu soruyor: Bu neden faydalı? İnsanların yaratıcı olmadığı ama ne istediklerini bildikleri bir sürü senaryo var. Bu nedenle, bu e-postayı göndermek istiyorum ve bunun koyu dokulu bir arka plan üzerinde açık renkli, ince bir yazı tipiyle gönderilmesini istiyorum. Ve size ekranda bunun 27 versiyonunu verebilir. Bir anda sanat yapamayan insanlar sanat yapabiliyor değil mi?
Görüntü oluşturabilmek küçümsenecek bir şey değil. Bunların çoğu, "Bana gezegeni yiyen bir çizburger göster" şeklindeki komik kullanım durumuyla örneklendiriliyor ve bu konuda gerçekten iyi bir iş çıkarıyor. Ancak size garanti ederim ki, "Bana yeni web sitem için gerçekten güzel bir başlık arka planı verin" Squarespace, Wix veya buna benzer bir şeyde harika bir özellik olacak.
Sesimiz var. Bu da gelmeye başladı. Hem sesi ayrıştırma hem de neredeyse gerçek zamanlı ses transkripsiyonu özelliği var. Ve aynı zamanda sesler de üretebilir. Bu yapay zekadaki en son buluş. Yani örneğin Synthesia veya Play.ht'ye bakarsanız, ona Mission: Impossible saçmalığını verebilirsiniz. Ona 90 saniye boyunca konuşursunuz ve tek bir cümle için sizin hakkınızda geçici bir izlenim bırakır. Ona bir saat konuşun ve anlamaya başlayacaktır. Kesinlikle bundan kurtulabilirsin.
“Bu noktada bana yapay zeka şüphecisi olmam konusunda baskı yapamazsın”
Ve sonra video oluşturuyoruz. Synthesia, kendinizi ve bazı tavırlarınızı kaydedebileceğiniz bu sahte video avatar olayını yapıyor ve konuşuyormuşsunuz gibi görünmesini sağlayabilecek. Ancak görüntüleri oluşturduğumuz gibi tam kapsamlı video da oluşturabileceğiz.
Tüm bu kategorileri düşündüğünüzde, sanırım başlangıçta benim ve pek çok insanın yaptığı hata şuydu: "Doğru, bu gerçekten önemli görünüyor. Adobe'de çalışıyorsam bu işin üstesinden gelmeliyim."
Sanırım insanlar bunun normal hayatınıza ne kadar sızdığının farkında değiller. Bu ses teknolojisi, kelimenin tam anlamıyla mesajlaşmanın geleceğine veya araç kullanırken ürününüzle konuştuğunuz ürün etkileşiminin geleceğine güç verecek şey olabilir. Bunların hepsi artık mümkün. Benzer şekilde, görüntüler sadece "gezegen yiyen sosisli sandviçler"den ibaret değil. Kelimenin tam anlamıyla tüm bir arka planı tasarlayabilir ve daha güzel görünmesi için kullandığım bu ürünün yüzeyini yeniden kaplayabilir.
Artık mümkün olan diğer harika şeylerle devam edebilirim. Ancak tüm bu potansiyelin kolektif ağırlığına baktığımda ve bunun belirli yazılım alanlarına, yaratıcılığa, kullanıcı arayüzüne, insanların diğer insanlarla nasıl etkileşime girebileceğine, hangi işlerin otomatikleştirilebileceğine ve hangi işlerin otomatikleştirilebileceğine yönelik uygulamalarını düşünüyorum. işler otomatikleştirilebilirdi, bu noktada bana yapay zeka şüphecisi olmam konusunda baskı yapamazdın. Bu mümkün değil. Gelgiti geri itmeye çalışmak gibi olurdu. Büyük dönüşümlerin yaklaşmakta olduğu benim için oldukça açık ve bunların doğru tarafına geçmeniz daha iyi.
Devleri ele geçirmek
Paul: Yani ben de oradayım. Orada söylediğiniz bazı şeylerde, örneğin görüntülerde, muhtemelen tüm reklamcılık sektörü alt üst olur. Elbette, bir yaratıcı ajansta veya medya ajansında çalışıyorsanız. Yaratıcı bir ajansta çalışan ve işlerinin tamamını veya çoğunu oluşturmak için halihazırda yapay zekayı kullanan insanlar tanıyorum.
Gelelim işin diğer tarafına. Daha önce adını bile duymadığım bazı girişimlerden bahsettiniz. Bu sadece bir patlama. Bu yeni nesil teknoloji üzerine inşa edilen yeni türdeki şeylere kimsenin ayak uydurabileceğini düşünmüyorum. Bu arada, yüz milyonlarca dolar gelir elde eden, bir veya yirmi yıl boyunca iş kurmuş dev şirketleriniz var. Intercom'un ilk günlerinde biraz saftık. Dev öldürme tipi zihniyetle "görevliyi ele geçiren yeni bir girişim" gibi geliyorduk.
Des: "Salesforce'u öldüreceğiz."
Paul: Evet, omuzundaki çip, dev katil, değil mi? Sonra farkediyorsun ki, "Ah." Habercilik falan gibi bir alanda, "Ah, bu çok büyük, derin bir şey" dersiniz.
Des: Evet. Bu adamlar bir nedenden dolayı büyükler.
"Gerçekten şunu söylemelisiniz: 'Hey, eğer bu alan bugün yeniden inşa edilecek olsaydı, temelde farklı yapardınız'"
Paul: Sadece masa kazıklarına sahip olmak için yıllar süren ürün geliştirme süreci gerekiyor. Şirketlerin bu konuda nasıl düşünmesi gerektiğini düşünüyorsunuz?
Des: Bence buna her iki taraftan da bakabilirsiniz. Diyelim ki cılız bir startupsınız ve kendinize bir düşman seçiyorsunuz. “Workday'den sonra gidelim” diyorsanız yapay zekanın Workday'e izin verdiği saldırı açısı nedir? Sahip olduğumuz tüm yeteneklere bakın. Performans incelemeleri oluşturmayı deneyebilir ve bu tür şeyleri deneyip ayrıştırabilirsiniz.
Ancak sonuçta, mevcut iş akışlarını basitleştirmek için biraz yapay zeka büyüsü serpip noktalayabileceğiniz birkaç örnek bulduğunuzu varsayalım. Sanırım Workday'i kullanan herkesin şunu itiraf etmesi gerekir… Bu şirketteki iş akışlarının karmaşıklığının kimsenin umurunda olduğunu sanmıyorum. Bu onların yatırım getirisi değil. İnsanların Workday'i satın almasının nedeni bu değil.
İnsanların Workday'i satın almalarının nedeni bence insanlar için hayal edebileceğiniz en büyük ERP olmasıdır. Devasa bir kurumsal satış ekibine sahipler. “HRIS sistemleri söz konusu olduğunda son patron biziz” şeklinde büyük bir marka oluşturdular ve umursadıkları şey de bu.
Paul: Ve neredeyse sonsuz yapılandırılabilirlik.
Des: Evet. O zaman soru şu: Tüm bunları yapay zeka çağında yeniden inşa etseydiniz ne değişirdi? İnsanlar aşırı yapılandırılabilirlik satın alıyorsa, saldırı açısının orada olduğu benim için açık değil. Sanırım insanlar, şeyleri yönetici ilişkisi yoluyla birbirine bağlayabilecekleri bir veritabanına abartılı bir WYSIWYG satın alıyorlar ve şöyle diyorlar: “Şeyin raporu var; şeyin ev adresi var; şeyin maaşı var.” Yakın vadede bunların hiçbirinin gerçekten büyük ölçüde değişeceğini düşünmüyorum. Yapay zeka destekli çok daha güzel bir İş Günü geçirebilirsiniz. Kimsenin umursayacağını sanmıyorum. Muhtemelen sizden daha olgun olan diğer A veya B serisi startup'larla kapışacaksınız.
"Yapay zekanız sahtekarlık tespitinde harika olabilir, hatta sahtekarlık tespitinde Stripe'ın yapay zekasından bile daha iyi olabilir, ancak bu muhtemelen yapbozun %15'ini oluşturuyor"
Ancak size daha seksi bir örnek vermek gerekirse, eğer siz ve ben şöyle dersek, "Hey, Stripe'ı öldüreceğiz ama yapay zekayı kullanacağız." Birinci iş, sen yapay zeka üzerinde çalışmaya başla, ben de davayı takip edeceğim ve kredi kartlarından ücret alma izni alıp alamayacağımı görmek için yedi banka, Visa ve MasterCard ile görüşeceğim. Asıl görev budur. O halde nasıl gidip insanların güveneceği bir marka oluşturabilirim? Evet, yapay zekanız sahtekarlık tespitinde muhteşem olabilir, hatta sahtekarlık tespitinde Stripe'ın yapay zekasından bile daha iyi olabilir ve yapay zekanız B2B SaaS şirketleri için doğru optimum fiyatlandırma noktalarını tespit etmede muhteşem olabilir. Ama bu muhtemelen bulmacanın %15'i. Bulmacanın diğer %85'i bankaları kovalayan Stripe'ın 10 yıl gerisinde olduğum yer.
Eğer bir startup iseniz aşağıdaki şeylere inanmalısınız. Birincisi, bugün bu ürün kategorisinin tamamını sıfırdan oluştursaydınız, bu yapay zeka devriminin şu anda mümkün olduğu göz önüne alındığında, bunu büyük ölçüde farklı yapar mıydınız? Mevcut ürünlerin teknolojisinin ne kadarı gelecekte hala geçerli? Çok çok küçük bir miktarsa, belki onların giriş sistemi ve bunun gibi şeyler, evet, suda kan var. Devam et.
Ancak, örneğin MailChimp'i alırsak ve e-postaları yazmak ve notlara stil vermek için yapay zekayı kullanırsak, bu harika. Çoğu kişi MailChimp'i seviyor çünkü gerçekten yüksek bir teslim edilebilirlik oranına veya e-posta bülteni analitiğine, liste yönetimine ve abonelik yönetimine sahipler ve spam algılama ve bunun gibi şeylere sahipler. Bunların hepsini inşa etmeniz gerekiyor. Ve siz tüm bunları oluştururken - bunun 30 aylık bir çalışma olduğunu varsayalım - MailChimp muhtemelen küçük AI özelliklerinizi nasıl oluşturacağınızı çözecektir. O zaman onların sahip olduğu şeye sahipsiniz ama yine de çok daha olgun ve tanınmış bir markaları var. Partiye getirdiğiniz büyük fark, artık onlarda var. Bu, özellikle farklılaştırmanın temel motoru aslında bir OpenAI API çağrısının diğer ucundaysa geçerlidir. Çünkü o dünyada, onların da talimatları çözeceklerine eminim. Başlangıç açısı budur. Gerçekten şunu söylemelisiniz: "Hey, eğer bu alan bugün yeniden inşa edilecek olsaydı, bunu temelde farklı yapardınız."
"Belki de yapay zeka öğreniyor ve kendi değerini haklı çıkarmak için, işinizi yapıyormuşsunuz gibi hissetmenizi sağlamak için arada sırada size bir PDF gönderiyor"
Size bir örnek vereceğim. Farklı reklam platformlarınızın tümüne bağladığınız birçok ürün var. Tüm merkezi reklam envanterinizi barındırırlar ve analizleri yürütürler. Size şöyle şeyler söyleyecekler: "Hey, en etkili reklamlarımız aşağıdakiler ve bunun A/B testlerini buna karşı yapacağız." İçeri girip yeni sürümleri ve bunun gibi şeyleri yapılandırabilir, ayarlayabilir ve yeniden yükleyebilirsiniz. Daha sonra patronunuza "Tamam, burada harika bir iş çıkarıyorum" dediğini göstermek için grafiklere ve kontrol panellerine bakabilirsiniz. Bugün tüm ürün kategorisinin tamamen farklı bir şekilde oluşturulacağını düşünüyorum. Buradaki fikir, yapay zekadan reklamları oluşturmasını, reklamları yayınlamasını, reklamların LTV/CAC'sini ölçmesini, tüm farklı hazırlıkları ve A/B testlerini önermesini ve reklamları kişi başına kanal başına optimize etmesini istemek olacaktır. Tüm bunları arka planda çalıştırırdı.
Böyle bir ürün düşündüğümde arayüzün ne olduğunu bile bilmiyorum. Az önce çalıştırdığınız ve arka planda ne olduğunu asla göremediğiniz kabuk komut dosyalarından biri olabilir. Siz sadece paranın gelmeye başlayacağı konusunda lordlara güvenin. Belki yapay zeka öğrenir, bu yüzden kendi değerini haklı çıkarmak için arada sırada size bir PDF dosyası gönderir ve böylece kendinizi işinizi yapıyormuş gibi hissedersiniz. iş. Ancak "oluşturma, optimize etme, keşfetme, yararlanma, yineleme" gibi bir ürün kategorisinde bu görevlerin tümü ayrı ayrı yapılabilir.
Bugün bu şirketlerden birinde oturuyorsanız ve "Kahretsin, belki Des haklıdır" diyorsanız, "Pekala, hadi bunlardan birini yapalım" demek cazip gelebilir. Ama gerçek şu ki, gerçek gelecek bunların hepsini gerçekleştirecek ve hepsi birbirine örülecek. Kendinizi şuna ikna edeceksiniz: "Hey, kesinlikle hiç kimse tüm bunları otomatikleştirmeyecek." Ancak GPT-4'ün mantığının ne kadar iyi olduğunu gördüğünüzde, bir insanın neden her gün buraya giriş yapıp bir listeye göz atıp yanıp sönen kırmızı numarayı görüp şöyle demek isteyeceği benim için açık değil: "Hadi şu reklamı kapatalım" ” veya “Bu parlak yeşil olanın 10 versiyonunu oluşturalım çünkü gerçekten iyi görünüyor.” Tüm bu kararlar yapay zeka tarafından alınabiliyor. Bence bu, takip edilmeye değer devasa bir başlangıç fırsatının bir örneği.
Dönüşüm için olgun
Paul: Bir startup için, örneğin saldırmaya çalıştıkları asıl işi ve müşterilerin neye önem verdiğini ve değer verdiğini açıkça anlamak için bazı iyi sorular var. Bizim için görmesi, tanıması ve düşünmesi çok daha kolay olan ön uç şeyler mi? Yoksa aslında Workday'in durumunda arka uç meselesi mi? Veya Stripe'ın durumunda yönetmelik mi yoksa avukatlar mı? Bence bunlar, sizin ve benim hakkında konuştuğumuz, büyük şirketlerin bir startup tarafından meşru bir saldırıya uğrama fırsatına sahip olup olmadıklarını düşünmeleri için çok faydalı olan güzel sorular.
Ancak ondan önce farklı kategorilere değindiniz ve bence burada incelememiz gereken bir çift var çünkü bunlar benim için somutlaşıyor ve eminim diğer insanlar için de işlerin nasıl değişebileceği. Mesela video, ses gibi multimedya şeylerinden bahsettiniz. Ancak SaaS'ta çok sayıda kategori vardır: satış araçları, proje yönetimi araçları, raporlama. Satışlarla başlayalım. Bugün pek çok şirket satış elemanlarını işe alıyor ve onları eğitmek için tonlarca para harcıyor. Bunun nasıl değişeceğini düşünüyorsunuz?
“Bir listeye bakıldığında yapay zeka bunu yapabilir. Listeyi puanlayan lider - Yapay zeka bunu yapabilir. Bu kişilere e-posta göndermek – AI bunu yapabilir. Belirli referansları, kullanım örneklerini ve satış sunumlarını bu sektördeki bu kişiye hedeflemek – yapay zeka bunu yapabilir”
Des: Her yönüyle önemli değişime açık olduğunu düşünüyorum. Satış görevlilerinin eğitimi artık yapay zekanın canlı görüşmede gerçek zamanlı güncellemeler sağlamasıyla gerçekleştirilebilir: "Hey, fiyatlandırmayı sordular. İşte fiyatlandırma” ve “Hey, bunu sordular. İşte slayt. İşte oynatılacak video. İşte referans alacağınız müşteri. İşte tanıklık." Tüm eğitimin, "Bu görüşmeden sonra Johnny, seninle oturup söylemen gereken her şey hakkında konuşacağız." yerine çok daha kulak içi olacak. Şu anda çok daha fazlası var. Bu sadece eğitim. Bu, masanıza ulaşmadan önce.
Satışların bir rolü potansiyel müşteri bulmaktır. Bir liste var, bu listeyi inceleyeceğiz, güvenilir kişileri bulmaya çalışacağız, onlarla iletişim kurmaya çalışacağız - onları arayın, onlara e-posta gönderin veya reklamları belirli e-posta adreslerine göre hedefleyin, böylece umarım yapabiliriz onları internette takip edin. Bir insanın yapması gereken tek bir şey bile söylemedim. Bu listeye bakın; yapay zeka bunu yapabilir. Bu listeyi puanlayan lider - Yapay zeka bunu doğrudan veya ZoomInfo'ya API göndererek ve müşteri puanı geri alarak yapabilir. Bu kişilere e-posta gönderin; yapay zeka bunu yapabilir. Bu insanları arayın; yapay zeka bunu yapabilir. Bu sektördeki bu kişiye özel referansları, kullanım örneklerini ve satış sunumlarını hedefleyin; yapay zeka bunu yapabilir.
Bu bir örnek. Regie.ai ve Nooks gibi satış iş akışındaki gerçek spesifik değer noktalarına bakıp şunu söyleyen şirketler var: "Pekala, bunun etrafına bir çizgi çizin. Bunların hepsini yapabiliriz.” Bu arada, bu satış görevlileri için harika bir haber. Farklılaştırılmamış ağır yüklerin çoğu ortadan kalkacak ve herkesin olmasını istediği şeye giden yolları olacak, ki bu da sanırım ya kıdemli satış lideri ya da daha yüksek değerlerde daha yüksek anlaşmalarla uğraşan kıdemli bir satış temsilcisiydi, neredeyse buna benziyor eğitim kurslarının çoğunu elimize aldık ve şöyle dedik: "Hey, artık kimsenin bu saçmalıkları yapmasına gerek yok, o yüzden seni hemen miksere koyalım."
Paul: Şeylerin iki kategorisi vardır. Bunlardan biri bazı insanlar için satış gibidir; bu aynı iş satışıdır ancak yapay zeka işi çok daha kolaylaştıracaktır.
Des: Ve daha da eğlenceli.
Paul: Ve elbette daha eğlenceli. Diğer kategori ise insanların işlerinin değişebileceği yerlerdir. Proje yönetimi, yapay zeka nedeniyle insanların işlerinin muhtemelen değişeceği başka bir kategoridir.
Des: Sanırım öyle. Proje yönetimi oldukça incelikli. Sanırım bu, çok fazla yapay zekanın uygulandığını gördüğünüz bir alan ve bunların çoğu benim çeşni tarzı yapay zeka dediğim şey. Tuz ve karabiber gibi. Bu yemek değil; sadece üstüne biraz tatlı bir şey. Ancak "durum güncellemesinin ilk cümlesini yazın ve genişletmek için sekmeye basın" gibi, "Bu projenin yolunda gittiğini düşünüyorum" sekmesi, "Ancak aşağıdaki riskler devam ediyor" gibi bir şeye karşı temkinliyim. GPT'nin bunu çıkarması yerine bunun gerçekten kafanızdan çıkmasını tercih ederim çünkü bunun üzerinde durmanıza ihtiyacım var. İsminizi bunun önüne koymanız aslında bana profesyonel olarak bunları anlamanız için size para ödeyeceğimi düşündüğünüzü gösteriyor. Bu yüzden bazen bu alanları aşırı kullanabileceğinizden biraz endişeleniyorum.
“Her gün giriş yapmak yerine, bir şeyler ters giderse size şu soru sorulacak: `Bu proje neden gecikiyor?'”
Asana, Jira veya Basecamp gibi bir şey düşünün ve "Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?" deyin. Tekrar, "Bu projede neler olduğunu bana bildirin." Yapay zekanın bunu yapabileceğini düşünüyorum. Temel olarak GPT-4'ten şunu söylemesini isteyebilirsiniz: "En son konuların tümünü okuyun, bunu en son bilgilerinize ekleyin ve bir yöneticinin bu projenin durumuyla ilgili önemseyeceği anlamsal farklılıkları ve projenin hala yolunda olup olmadığını görün, ve bunu bana her gün Slack mesajı olarak gönder."
Ve yine, kullanıcı arayüzünden uzaklaşarak sadece itmeye karşı çekmeye doğru ilerliyoruz. Her gün giriş yapmak yerine, bir şeyler ters giderse size söylenecek. “Bütün bu sorunların temel nedenini bulun. Bu proje neden gecikiyor?” Belki şöyle başka şeyler de olabilir: “Somut kararlar alma konusunda bu projeye en çok kim katkıda bulundu? Bu projenin gecikmesinin en büyük nedeni neydi?” Bunu çözmeye çalışmak için mevcut iş akışının dürüstçe olduğunu düşündüğüm yerde aslında değiştirebilecek pek çok şey var ve muhtemelen bunu arada sırada oturup dört Google dokümanı ve üç Basecamp gönderisi okumak zorunda kalmışsınızdır. ya da sen uzaktayken ne olduğunu çözmeye çalışacaksın.
"Kişisel olarak, 'büyük paragraflar halinde yazma ve yargılamayı tamamlama sekmesine' biraz alerjim var çünkü bunun gerçekten birinin beyninden gelmesini tercih ederim"
Paul: Benim için hiç önemi yok. Bilirsin? Pek çok şey oldu, bir karar verildi, karardan memnunuz ve bağlam aslında gereksiz.
Des: Evet, evet, tamamen. Ama bazen neredeyse kararın peşinde koşuyorsunuz, değil mi? Giriş yapıp şunu diyebileceğiniz bir dünya hayal edin: “Bugün Basecamp'a giriş yaptım çünkü 11 Ağustos'a doğru yolda olup olmadığımızı çözmem gerekiyor. Açıkçası, neredeyse ayın 31'i olduğu göz önüne alındığında, bu yolda değiliz. "İşte bilmek istediğim şey şu ve kelimelerin pek önemi yok" seviyesine ulaşabilmek oldukça güçlü olabilir. Bunun iyi yapıldığını henüz görmedim, ancak olacağından şüpheleniyorum. Bir PM aracının doğası bu bakış açısından değişecektir. Çatışma kaynaklarını belirlemek ve "Hey, Paul bu yedi şeyle ilgileniyor ve aslında burada olmak için randevu almış" gibi şeyleri belirlemek de oldukça faydalı olabilir. Dolayısıyla, genel olarak Başbakan'ın aracının kesinlikle bunun için olgun olduğunu düşünüyorum, ancak kişisel olarak benim "devasa paragraflarca yazma ve yargılamayı tamamlama sekmesine" biraz alerjim var çünkü bunun gerçekten birisinin beyninden gelmesini tercih ederim. en azından şu anda.
Kararları AI veriyor
Paul: Bir diğeri raporlama ve raporlama araçlarıdır. Örneğin biz, Intercom'da, on yılın en iyi kısmını derin raporlama oluşturmak için harcadık; raporları düzenlemek, raporlar oluşturmak, kaba bir bakış açısıyla her türlü tipik şey;
Des: Yeni bir portföy oluşturun, filtreyi güncelleyin, kategorilere ayırın.
Paul: Ve ne kadar çok inşa edersek ve müşterilerle ne kadar çok araştırma yaparsak, inşa edilecek daha çok şey olduğunu o kadar çok öğreniriz.
Des: Bu hiç bitmeyen bir hikaye.
Paul: Daha fazla yapılandırılabilirlik, daha fazla kişiselleştirme vb. Ancak şimdi, yapay zekanın muhtemelen bunların çoğunu yapabileceğini fark ediyorsunuz ve tüm bunları oluşturmaya veya zaten oluşturulmuşsa bunları kullanmaya gerek yok ve kendimizi hâlâ raporlamayı oluşturduğumuz bir konumda buluyoruz. Ancak aynı zamanda şu soruyu da merak ediyorlar: "Müşterilerimizin bunları asla kullanmama ihtiyacını da oluşturmalı mıyız?" Bunun yerine, "LTV artıyor mu yoksa düşüyor mu?" gibi soruyu yazabilecekleri bir tür alan oluşturun. "Müşteri destek hacmim azaldı mı?" “Bu haftanın en yoğun günü hangisiydi?” Tamamen sohbet tabanlı bir kullanıcı arayüzü. Yapay zekanın bu konuda kesinlikle iyi olacağı açık. Çok fazla veri olduğu için insanların asla yapamayacağı verilerdeki korelasyonları ortaya çıkarmak gibi şeyler yapacağını düşünüyorum.
"Birçok insan yapay zekayı yalnızca ev hayvanı olarak kabul ediyor... Bizim de yapay zekayı bir akran olarak kabul etmemiz gerekiyor"
Des: Ve herhangi bir kişiden çok daha güçlü.
Paul: Evet, kesinlikle. Ve çok daha fazlasını yapabilir. Daha önce size, insanların rolünün verileri ve analizleri derinlemesine incelemekten çok muhakeme yapmakla ilgili olabileceğini düşündüğümü söylemiştim. Genellikle analiz yapmak, insan muhakemesini uygulamak ve ardından karar vermektir. Ve insanların analiz kısmından uzaklaşacağını düşünüyorum. Yapay zeka bunu yapacak ve kararları vermek için yargıyı uygulayacaklar. Ama siz de yapay zekanın karar vereceğini söylediniz ve ben de aynı fikirdeyim. Bunu biraz açıklayabilir misin?
Des: Evet, elbette. Bunu yanlış anlayacağım ama Benjamin Bloom adında bir eğitim psikoloğu var ve herhangi bir alanı nasıl tanıyabileceğinizi anlatmaya çalışıyor ve onun "Bloom'un Eğitim Hedefleri Taksonomisi" adında bir şeyi var. Ve en çok, en alt uçta hatırlama vardır. "İrlanda'nın 26 ilçesini listeleyebilir misiniz?" türü bir şey. Bunun derinliği yok. Ve en yüksek noktada sentez var: "Mevcut şeylerden yola çıkarak yeni şeyler yaratabilir misin?"
Yani hatırlama, tanıma, anlama, analiz ve sentez gibi bir şeye gider. Orada bir veya iki tanesini atlıyorum ve gösteri notlarına daha iyi bir şema koyacağız. Pek çok insanın yapay zekanın yalnızca ev hayvanı olarak kullanılmasından memnun olduğunu düşünüyorum. Düşük seviyeden hoşlanırlar. İnsanların yazım hatalarını düzeltme konusunda rahat olmaları kadar havalı. Ancak bir anlamda yapay zeka konusunda daha rahat olmamız gerekiyor. Yapay zekanın muhakeme uygulayabileceğini düşünüyorum çünkü kendi robotumuz Fin'i alsanız bile Fin'in yaptığı çoğu şey "şuna bak, buna cevap ver" olacaktır.
“Yapay zekanın yeteneğinin nerede duracağı benim için net değil. Açık olan şu ki, 'Bu kadar ileri gidebilirsin ama bunu düzeltecek kişi benim olmam gerekiyor' anlamında bir insani rahatlık seviyesi var.”
Rewind.ai, Fin'in bir müşterisidir. Ben bir Rewind kullanıcısıyım. Harika bir ürün. Geri sarma, her toplantıyı kaydetmek istediği yerde bunu yapıyor ve ben bunu yapmak istemedim. Bu açılır pencereyi devre dışı bırakmaya çalışıyordum ve Rewind'in yardımına gittim. “Açılır pencereyi nasıl devre dışı bırakırım?” dedim. Ve Fin, "Ah, işte bunu nasıl yapıyorsun" dedi. Ve hiçbir zaman doğrudan "Bu açılır pencereyi devre dışı bırakmak için bunu şu şekilde yapacağınızı" söylemeyen bir makaleye bağlantı verdi. Makalede şuna benzer bir şey söylendi: "Bu özelliği açmak istiyorsanız, bunu yapmak için buraya gidin." Bu arada, bunu yaptığınızda her zaman açık olmayacaktır. Her seferinde ortaya çıkacak. Ve Fin, o makaleyi okuduktan sonra, eğer olay buysa ve tercih de buysa, bu ekranda olması gerektiği sonucunu çıkardı. Ve temelde bana mükemmel bir cevap verdi. Ve bunu Fin'i tanıtmak için kullanmıyorum, ama bu sadece bir çıkarım ya da yargı ve öneri örneğidir. Bana cevabın bu olduğunu söyleyecek kadar kendinden emindi. Bu, Rewind'deki hiç kimsenin aslında bu cevabı yazmak zorunda olmadığı basit bir örnek. Fin bunu çözdü.
Raporlama durumunda, oldukça basit bir soru olan "Bana hangi CS temsilcisinin en yüksek puanı aldığını gösterin" diye sorduğumuzu hayal edin. 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.” Bu mantıklı. 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. Bu çok büyük. 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.
Soru şu: Gerçekten yıkıcı olmak için yeterli bir saldırı açısı var mı? Yoksa Mega Big Corp'ta bir baş mühendis veya tasarımcı oturup "Muhtemelen bunu kopyalamalıyız" mı diyecek? Bu bir yıl sürebilir ancak o yıl içinde tamamen olgunlaşmış bir platform oluşturmanız pek olası değildir. Zorluk budur ve belki de sorun değildir. Belki de şöyle olmanda bir sakınca yoktur: “Hey, piyasanın en düşük seviyesinin peşinden gideceğiz. Aslında Megacorp ile rekabet etmemize gerek yok.” Sorun değil, ancak tüm bu kararları birlikte aldığınızdan emin olun ve "Salesforce'u öldüreceğiz çünkü yapay zeka tabanlı bir müşteri adayı puanlama algoritmamız var" veya buna benzer bir şey yapmayın. Salesforce bunun üzerinde çalışacak.
Paul: Bu harika. Bugünlük bu konuyu burada bırakalım, belki 12 ay sonra görüşürüz, böylece sırada ne olacağını bulabiliriz.