构建有效的 AI：作为产品领导者如何驾驭 AI 前沿

Intercom 的产品负责人讨论了我们如何着手构建我们的新 AI 聊天机器人 Fin，以及我们在快速发展的人工智能世界中管理歧义、不确定性和风险方面学到的知识。

ChatGPT 的到来彻底改变了人们对聊天机器人的看法——告别僵化的、预先编写好的交流方式； 你好动态，自然的对话。

当然，我们抓住机会构建了一个 GPT 驱动的机器人，它可以真正与客户互动，以最少的设置为他们的查询提供有用的答案和解决方案。 结果就是 Fin，它建立在 OpenAI 的 GPT-4 和我们自己的专有技术之上。 我们对客户看到的初步结果感到非常兴奋——超过 400 名 Intercom 客户开始使用 Fin，它已经提供了超过 250,000 个答案，一些客户的解决率提高了 50%。

然而，要达到这一点，就需要一种全新的产品构建方式。 在每天都在变化的技术环境中确定合适的产品市场并不容易——这是一种平衡行为，需要根据非常有限、不确定的信息不断评估如何取得进展。

但这种不确定性正是让构建 AI 产品如此令人兴奋、伤脑筋并最终令人满意的原因。 在今天的 Intercom 播客节目中，我们分享了迄今为止所学到的知识、我们如何运行 Fin 测试版、我们对当前市场动态的感觉以及我们对未来的预测，目前任何人都可以预测未来.

在今天的节目中，您将听到：

• Intercom 联合创始人兼首席战略官 Des Traynor
• Intercom 高级产品经理 Rati Zvirawa
• Intercom 产品副总裁 Brian Donohue

时间紧吗？ 以下是一些要点：

• 在速度、准确性和定价之间取得平衡仍然是该领域的一个挑战。 公司愿意支付什么？ 最终用户对 AI 聊天机器人有什么样的期望？
• 通过拥有共同的目标、授权决策和优先考虑速度，我们能够将 Fin 快速推向市场，巩固我们作为 AI 支持领导者的地位。
• 生成式 AI 的进步开启了产品可能性的全新世界。 初创公司可以通过关注近期价值或选择现有问题来利用这一机会。
• 在快速发展的 AI 领域，越来越难以确定产品的竞争优势以及长期来看差异化的重要性。
• 客户寻求能够驾驭不断变化的 AI 环境的值得信赖的品牌，以便他们可以在市场发现价值所在时依靠自己的专业知识。
• AI 具有使复杂软件的访问民主化的能力，可能允许用户使用自然语言与复杂的工具而不是传统的 UI 进行交互。

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从概念到现实

Des Traynor：欢迎来到 Intercom 播客。 我们的两位产品负责人 Rati 和 Brian 加入了我的行列。 我们将完全谈论人工智能、我们的新产品 Fin，以及在人工智能时代成为产品领导者的一般情况。 Rati，让我们从你开始吧。 芬在哪里？ 已经直播几天了。

Rati Zvirawa：是的，这对我们来说是激动人心的一周。 我们现在有超过 400 位客户正在使用 Fin。 回顾我们与客户的数据，我们已经提供了超过 250,000 个答案。 这些由 AI 提供支持，我们非常高兴看到结果。 对于刚开始使用的客户，我们发现解决率立即提高了 50%，这令人印象深刻。

Des：解决率意味着客户可能得到了他们想要的东西？

拉蒂：没错。 仅仅看到客户的反应并解决这些问题就让我们感到兴奋。

“我们最初的优化目标是构建以前不可能实现的东西，但我们想真正快速地做到这一点并且亲自动手”

Des： Brian，你能告诉我们 Fin 是怎么来的吗？

布赖恩·多诺霍：我可以。 尽管这么多事情发生得如此之快，但我们能够快速行动的原因是我们实际上已经为此努力了多年。

Des:当你说快的时候，有多快？

Brian：嗯，所以我们一直在研究 Resolution Bot，这是旧版本的 Fin，在某种程度上，因为它是相同的核心产品主张——自动回答客户的问题。 我们多年来一直致力于此，以及其他 ML 产品。 但后来 ChatGPT 让所有人，包括我们的 ML 专家 Fergal 和他的团队，看到了这项新技术的能力。 所以，从 11 月 30 日开始，这就是团队所在的位置，“让我们验证一下。 这真的像我们想象的那么重要吗？” 一周之内，他们就像是，“这是一个飞跃性的变化。” 从那里开始，一切都在进行中。 我们最初优化的目标是构建以前不可能实现的东西，但我们想真正快速地完成它并且亲自动手。

因此，我们优化的是 AI 辅助收件箱功能。 很多人在这里建造了类似的东西。 总结，让它更有礼貌，诸如此类。 为什么？ 因为它很容易做，有些很酷，有些实际上非常有用。 当然，最大的问题是幻觉。 ChatGPT 很棒，但它会编造东西，如果你正在构建客户服务产品，这是一个问题，对吧？ 这是团队建设信念的几周时间。 从 2 月初开始，Fergal 就像是，“我认为我们实际上可以克服这个幻觉问题。” 然后，我们暂停了这些收件箱功能，全力投入到最终成为 Fin 的东西上。 三月中旬是什么时候？

Rati：是的，3 月中旬，3 月 14 日。

布赖恩： 3 月 14 日，我们宣布了一个您可以玩的原型。 我们说我们想要信誉。 我们不仅仅是您可以看到屏幕截图的挥手产品。 你可以玩这个。 从那时起，它从一个致力于此的小团队转变为“让我们实际构建我们可以销售的产品。” 这就是本周出现的原因。

Des：你认为是什么让它发生得如此之快？ 它就像键盘上的手指吗？ 是决策的速度吗？ 仅仅是明确地说这是一个优先事项吗？ 如果让你重复那个速度，你会怎么做？

“产品合法吗？ 真的有那么好吗？ 那是第一阶段”

布赖恩：它有两个阶段。 在第一阶段，Fergal 真正保护了团队，因为这个团队合作得非常好，他们在测试技术和测试产品主张方面都非常高效。 他非常保护自己，“我们能够快速行动，因为我们有这个紧密的团队。” 他说，“我是这里的独裁者。 任何人都不得对我的团队说任何话。” 我用 Slack 引导 Rati，我想，“Fergal 明天可能会把你踢出去，你知道的。”

拉蒂：他做到了。

布赖恩：他做到了。 你很快就被邀请回来了，好吧，正式欢迎你加入。 我可能在那个时候被踢了出去什么的。 所以，这实际上是一种保护，“如果我们要移动得这么快，我们几乎需要成为团队周围的一堵墙。” 产品合法吗？ 真的有那么好吗？ 那是第一阶段。 在那里工作只会破坏你以前的工作方式和你的计划。 每一天都是，“今天在我们狭隘的世界里，人工智能世界发生了什么变化，我们在学习什么？” 每一天，你都会从昨晚停止工作以来发生了多少变化开始。 然后是第二阶段，您可能可以更好地表达这一点，因为您从一个小团队发展到“好吧，我们要将其产品化，这需要更多的人来建设。”

Des：这个小团队正在验证，“嘿，法学硕士实际上可以做我们认为他们可以做的事情。” 然后，第二阶段是，“鉴于现在已经确定了这一点，让我们围绕它构建一个产品。”

布赖恩：是的，有细微差别，但这很重要。 不是“法学硕士能做这件事”，而是“我们能围绕这个建立控制系统吗？ 这能解决根本性的障碍，即幻觉吗？” 这就是我们的技术专家做出如此多产品判断电话的地方。 我认为，这就是为什么你真的需要你的工程师作为这个领域的产品工程师。 因为有太多关键的决定需要尽早做出，以找出真正的机会在哪里，而鉴于这些障碍，技术状况还不够好。

重新定义机器人体验

Des：我们什么时候进入测试版，测试版是如何运作的？

Rati：是的，我想向人们强调的一件事是该产品在 3 月 14 日运行。 我们已经在内部进行测试，如果人们确实访问了我们的网站，他们就可以试用它。 不久之后，我们知道我们想要进入测试版以验证这一点并确保它不会产生幻觉。 因此，一周后，我们开始让客户加入测试版，以验证它是否做了我们认为会做的事情，以及它是否能解决对话。 在我们构建的同时让这些早期客户加入测试版是这个过程的关键。

Des：您认为 Beta 版在哪些方面更重要或不同于标准的肉类和两种蔬菜 SaaS 功能，例如照片加载或类似功能？

“而且您必须带着对产品有效的信心进入测试版，但要愿意知道情况将继续发生变化”

Rati：在 B2B 中，我认为您可以引入很多特性或功能。当然，您是从要验证的问题开始的。 当你进入测试版时，你可能对结果会有一个可靠的假设，但是当你在构建并且市场上发生了很多变化，这对客户来说是新的，他们很兴奋，你有不知道他们的看法是什么。 客户感知质量的方式多种多样。 您必须了解，从企业的角度来看，他们是否愿意将其呈现在最终用户面前？ 最终用户的反应是什么？ 在测试结束时，您必须对产品有效充满信心，但要愿意知道情况将继续发生变化。 您如何判断您已经找到了合适的产品市场契合点，可以开始销售了？ 因此，这些测试版的性质与我们通常在 B2B SaaS 产品中所做的完全不同。

Des：了解客户如何学习如何评估该功能在某种意义上是否有效也很有趣。 在准确度、可靠性、可信度、速度和成本之间需要权衡取舍。 而且真的很难理解客户对这些变量的权重。 然后，它也可能从 B2B 转变为 B2C，少数客户对大量客户非常重要。 我们是否了解了人们对此的一般看法？ 人们对 AI 聊天机器人有什么期望？

拉蒂：我想是的。 我们很快了解到的一件有趣的事情是，在机器人世界中，我们有很多这些基于关键字的机器人。 对于进来的客户，我认为最初的看法是使用关键字进来并使用这个 AI 机器人。 但很快，我们在行业中一直承诺的是这种与机器人交互的对话方式，并看到客户很高兴看到他们的最终用户得到更具对话性的服务的那一刻。 我认为这是我们学到的重要知识。

“我们会问他们，'您的支持团队最常问的问题是什么？' 看到带有自己内容的答案对客户来说是直接的‘啊哈时刻’”

Des：客户的顿悟时刻是什么时候？ 是什么让他们相信？ 每个人都有充分的理由持怀疑态度，比如是的，如果句子中包含关键词 blah，“哦，它被回复了 blah”。 感觉就像我们和我们的客户一起跨越了一些感性的悬崖，他们就像，“哦，该死，这东西真的有用。” 是什么导致了这种认识？ 是你自己的内容吗？

Rati：是的，我会说这是我们自己的内容。 这很有趣，所有的测试电话和与客户的内部电话——我们进去了，很兴奋。 有很多大问题，每个人都试图在电话中谈论 AI 的未来。 然后，我们会向他们介绍 Fin。 他们会开始提问。 我们会问他们，“您的支持团队最常问的问题是什么？” 看到答案与他们自己的内容一起出现对客户来说是直接的“顿悟时刻”。 这才是我们真正的动力。 这是让客户看到这个东西有效的关键时刻。 你把你的内容放进去，人工智能就能真正为你的客户回答和解决这些问题。

Des: Brian，你做了什么？

布赖恩：有趣的是，我认为通过一些最终用户测试验证的是机器人状态感知之前和之后，或者可能是新旧机器人。 我们实际上听说过，在我们团队所做的最终用户测试中，人们会说，“哦，等等，这是一个旧机器人吗？” 老实说吧。 这也是我们的机器人，对吧？ 许多最终用户会说，“我对这些不太了解。 我不太高兴参与其中。 可能有相当多的摩擦和障碍你让我跳过。 哦等等，这是 ChatGPT 机器人吗？” 那不一样。 作为最终用户，这是我愿意做的事情。 所以我认为这真的会出现。

它开始是因为 ChatGPT 的用途如此广泛，所以最终用户对质量有这种看法。 我不知道人们是否会说，“我觉得我在和人说话。” 但我觉得我可以进行正常的对话，而不是，“我正在与技术交谈，使用关键字，点击这些按钮。” 实际上，自然对话是我们的客户和最终用户对质量的看法以及核心产品主张的巨大转变，即无需设置即可自动回答您的问题。 对话质量几乎赋予了这种光彩，这一切都围绕着真正改变了这项技术风味的事物而闪耀。

对速度的需求

Des：这几乎就像是 ChatGPT 的出现让机器人第一次重新合法化，以至于每个人都愿意给他们一个新的尝试。 让我们谈谈在这个人工智能时代构建产品。 发生了什么变化，布赖恩？ 它像什么？

布赖恩：这真是一段旅程。 真的从 12 月开始，就好像，哇，这又回到了启动模式。 这句话对每个人来说都是正确的。 那是什么意思？ 我认为首先是速度。 我们在 12 月就此达成一致并表示，“我们希望成为 AI 支持的领导者。” 为了让我们合法地拥有该声明以及拥有该产品，我们需要有实际将该产品推向市场的速度。 我们认为，就目前而言，速度绝对至关重要。 这不是老生常谈。 速度总是很重要。 在这里，我们总是谈论如何才能走得更快，挑战自己走得更快。 但就在上周，我看到有人在推特上说，“嘿，Apple 不仅仅与速度有关。 他们很乐意在市场上排名第二，但会带来最好的产品，然后他们就会收拾残局。” 这不是老生常谈，因为速度在产品质量、产品主张、人们的头脑空间和工作健康等方面都有很多风险。 但我们都一致认为它是关于速度的，在这里快速移动产品。

“你实际上可以将速度作为你的锚定目的：'我们希望快速推出我们认为改变游戏规则的产品'”

如果每个人都朝着这个方向一致，朝着真正雄心勃勃和积极进取的方向发展，并且我们有点愿意撕毁我们的工作方式和我们应该如何工作，那么事情会变得更加混乱，而你就会撕毁这个过程。 我们有太多的 Slack 频道，但我们有一些令人惊叹的 Slack 频道，这些频道最终在规模上呈爆炸式增长。 现在好了，你得回去把它清理干净。 但我认为这是对速度的优化。

这里的另一个关键因素是没有政治。 没有人说，“嘿，我需要在这里发出强有力的声音。 我想在这里发表意见。” 人们只是站在后面，“嘿，我能帮忙做什么？” 如果这意味着在这里写一个小的 FAQ 文档，然后让开，好吧，这就是我要做的。 很难知道你能做些什么来提供帮助，但如果你有这种精神，你实际上可以将速度作为你的锚定目标：“我们希望快速推出我们认为改变游戏规则的产品。” 这真的可以以一种实际上令人难以置信的方式激励人们。 这是一种非常有趣的工作方式，但对某些人来说，它太混乱了。

Rati：我们之前谈到了我们是如何启动核心 ML 团队的。 我们有一个核心团队，其中有一个决策者正在验证 Fin 的核心概念。 我们现在已经扩展到，“好的，我们有一个产品。 我们想把它带到测试版。 我们想把它推向市场。 我们有需要加入的营销人员，以及需要相互合作的支持团队。 但我们仍然希望保持同样的速度水平。” 那么，我们现在已经从一个核心团队转移，您如何将其扩展到团队的其余部分，再扩展到业务的其余部分，以便更多人继续工作，同时保持速度？ 我们在那里解决的问题是有一个共同的目标，即每个人都明白我们想通过 Fin 实现的目标。 赋予人们做决定的自主权。

“我认为，当你在这个空间中使用 AI 进行构建时，这一点很重要，这与我们以前所做的有很大不同——允许混乱并接受混乱”

Des：当你说我们想用 Fin 达到什么目的时，范围和时间表是不是像“这些功能，这个日期”？ 我们愿意付出任何代价吗？

Rati：时间轴对我们来说是一个很好的定位点。 您可以选择范围，然后让范围决定您的时间线，或者您可以选择时间线，时间线决定您的范围。 我们选择了一个时间表。 时间表很重要，因为作为一家企业，我们希望快速行动，我们希望将某些东西推向市场并将其交到客户手中。 因此，我们选择了一个时间线，然后验证了我们可以在该时间线中得到什么。 这对我们保持专注非常有帮助。 我们有这个时间表。 我们拥有我们认为会对客户产生真正影响的范围。 跑步。 赋予团队决策的自主权，并接受由此带来的混乱。 我认为当你在这个空间中使用与我们之前所做的大不相同的 AI 进行构建时，这一点很重要——允许混乱并接受混乱。

Brian：您提到的另一个关键点是决策速度。 每个人都知道这一点，但就像很多事情一样，说起来容易做起来难。 当你让每个人都一致时，进入市场的速度是至关重要的，当我们与我们正在尝试做的事情保持一致时，甚至与进入市场的目标保持一致时，我认为我们在 Fin 上比其他地方做得更好，当你可以建立快速决策的肌肉，这是惊人的。 Eoghan McCabe 能够清楚地说明这一点，“这就是我们正在努力做的事情。” 这也产生了涟漪效应。

“我跑来跑去，告诉人们速度很重要，如果我们需要六个月来决定我们要为该功能收取多少费用，那是没有用的”

需要做出艰难、棘手的决定，人们会参与其中并努力应对。 而不是来回兜圈子，获取更多信息，吸引更多人，而不是达成共识，如果你的肌肉强壮，它就会充满活力。 人们可能对这个决定不满意，但通常他们只是因为进步感而高兴我们搬家。 当您在公共汽车上并且感觉自己在快速移动时，这是一个非常令人兴奋的地方。 我知道星期一有个会议，我要飞去那里。 我唯一的机会是写下文档，分享我能分享的一切并提前完成，因为我不能参加会议，而决定将在那里做出。 我努力尝试但失败了。 但无论如何，你只要接受，“这是我们需要做出的决策速度，而决策速度通常比实际决策本身更重要。”

德斯：我完全同意。 我还认为 Eoghan McCabe 是我们的 CEO，这值得听众注意。 在周日晚上，在整个项目期间，我一直在与 Eoghan 通电话，我们只是讨论了未知数和已知数，以及我们知道的所有问题。 我们应该多早去？ 我们会使用什么模型？ 我们会收取什么费用？ 如果我们慢，你到底为什么要快？ 如果你很慢，为什么设计师或工程师会快速行动？ 这是不可能的。 如果您知道“嘿，我们还需要两周时间才能做出决定”，那么尝试尽可能快地工作是没有意义的。 尽管我说了很多“速度就是生命”之类的话，但这个项目确实很好地证明了它实际上必须保持一致。 我跑来跑去告诉人们速度很重要，如果我们需要六个月的时间来决定我们要为这个功能或其他什么收费，那是没有用的。 它必须是 100% 在一起。

一个平衡的行为

Brian：这里的变量是价格、速度、延迟、可用性和质量。 所以，你已经在我们的系统之上获得了 LLM 模型的所有这些变量，以及我们如何交互和获得我们想要的产品质量，而且这一切都在快速变化。 因此，当 OpenAI 发布带有 API 的 ChatGPT（即 GPT Turbo）时，它比 3.5 便宜 10 倍。 所以，突然间，整个动态发生了变化，突然之间，以前不可行的功能现在就像“哇，哇，哇，哇”。 整个市场都发生了翻天覆地的变化。 然后你回到“等等，质量是什么？ 质量够好吗？” 而且它实际上很快。 所以，有时，更便宜的型号速度超快。 所以，你没有一个明确的一对一的更昂贵的必然相等 -

Des：这是我们在测试版中学到的东西之一。 我们需要解决的问题之一，我们可能会永远解决的问题是，最终用户获得答案的速度与对极端准确性的需求之间的权衡是什么？ 或者从某种意义上说，甚至只是围绕答案的漂亮文字。 就让最终用户满意的方面而言，在 0.1 秒内措辞不当的正确答案实际上可能在 10 秒内击败一个非常优雅的答案。

“你如何利用正在发生的事情的产品不确定性来构建？每个人都在试图解决这个问题”

Rati：我认为这是这个领域的每个人都需要解决的挑战，因为它对企业和客户来说都是全新的。 也没有太多强烈的意见，因为客户仍在学习他们在世界上想要什么。 在整个测试期间，甚至现在，真正有趣的事情是试图从人们那里推断出他们如何看待和重视质量。 回到那个价格点，当我们在 Fin 上做出决定时，在公司内部没有分开，你正在考虑定价。 你必须考虑产品，因为我们说，“哦，我们想提高质量。 这样做的成本是多少，有人愿意为此买单吗？” “好的，我们将降低质量，但会更快一些。 他们愿意为此付出更多还是更少？” 因此，这是一个连续的循环，你必须仔细考虑并检查自己哪些值得继续前进。 客户愿意付钱吗？ 他们是否像我们一样重视它？

Des：考虑到正在发生的巨大变化，感觉所有这些决定、原则或指导方针几乎都是很容易腐烂的。 我们可能对必须在何处使用 GPT-4 与 Turbo 有非常强烈的意见，两天后，我们可能会改变意见并重新审视问题。 你如何应对相当极端的变化？

布赖恩：当我回头看时，我想，“哦，我错了。” 尝试优化速度，但随后，当我们获得有关我们将拥有的可用性以及这将如何改变事情的新信息时，因为你在一个小单位里工作很舒服，有效地，你们都可以继续每天登机。 现在，我们有数百人，所以如果你根据昨天的信息做出重大改变，每个人都会说，“一切都变了，然后下周又变了。” 当你身下的地板发生如此巨大的变化时，大规模工作真的很难。

我们谈论的是混乱和不确定性，你谈到模型是其中的核心部分，因为这里发生了太多变化和变化，但更广泛的图景是如此不确定。 这也是我们讨论过的事情：“你如何在产品不确定性的情况下构建正在发生的事情？” 每个人都在想办法解决这个问题。

“如果你想致力于定义下一个版本的产品和这个行业的发展方向，你必须愿意跳入混乱，并希望你出来时四肢都保持连接”

例如，我们的 Messenger 是否会变得无关紧要，因为每个人都会去 Google 而 Google 将成为他们的新助手来实际完成所有这些工作？ 或者也许谷歌将变得无关紧要。 “实际上不，他们才是要被打乱的人。” 对数十亿美元的公司进行看似合理的颠覆的可能性……我认为，它的规模甚至还不止于此。 想想都是合理的。 我们所处的空间中，六个月后可能真实存在的似是而非的替代宇宙现实与我们现在可以构建的东西以及我们是否可以在不稳固的基础上构建它的宏观不确定性对每个人来说都是一个新的挑战。 大多数人喜欢一点点稳定来工作，我认为每个人都需要认识到稳定不再是一回事。

Des：这不是资产。

布赖恩：如果你想在一个稳定的产品中工作，这意味着你正在与以前处理过不确定性的团队一起工作，你几乎就像在搭顺风车，“好吧，你取得了成功，现在你有更多缓冲空间来做你的迭代工作。” 这是您希望您的公司达到的有效位置。 但我认为另一面也是创新和不确定性。 你不能从另一个中提取一个。 如果你想致力于定义下一个版本的产品和这个行业的发展方向，你必须愿意跳入混乱，并希望你出来时四肢都保持连接。 但他们通常会这样做，对吧？ 这只是软件。

在人工智能时代释放价值

Des： Brian，如果你正在与一家处于早期阶段的初创公司交谈，比如说 50-100 人，他们即将开始他们在 AI 领域的第一次冒险，你会给他们什么建议？ 如果你必须给他们一个方向，是接受不确定性，还是尽可能快地行动？ 是坐下来观看并挑选你的镜头吗？

布赖恩：我在我们的一些客户会议上与一些也在关注构建事物的人交谈，他们就像，“你如何处理所有这些不确定性？” 就这项技术解锁的内容而言，我们坐拥如此多的价值，这在以前是不可能的，而且现在是可以构建的。 从来没有人构建产品有这么多的选择。 我们拥有的太多了，我们正在努力集中精力并弄清楚如何平衡我们的投资。 我们想做一百件事，我们非常有信心其中的 50 件将被建造并且将是有价值的。 现在可用的太多了。

“以前不可能的东西现在不仅可以实现——其中很多都相当容易构建”

因此，如果您是一家初创公司，只需选择下一步。 要对整个产品模型将如何变化下大赌注，您需要进行大笔投资。 但是，有太多可构建的东西可以让一家公司发挥作用。 我觉得现在是创业的最佳时机。 六个月前，记得 Rob 在一场演出中告诉他，来自 ML 团队的 Rob，他和以前版本的 Tech 一起调查，“我们能做到吗？” 因为我们知道这很有价值，所以他进行了为期两周的探索。 他就像，“不，这里什么都没有。 抱歉，伙计们。 我试图找到一些东西，但事实证明这里什么都没有。” 六个月后，我真的认为不到一天他就把这个东西包装起来以获得这个功能。 这就是我们所处的位置。

以前不可能的事情现在不仅可能了——其中很多都相当容易构建。 所以，我认为对于任何产品构建者来说，这是一个追求空间的好时机。 选择一个近期价值，因为构建产品和商业化需要时间，找到你可以开始考虑未来发展方向的近期价值，但不要因为我们现在我们面前有这么多不同的宇宙。

Rati：我还要说你不需要选择一件新的事情来做。 即使我看看去年 GPT 推出时我们在 Intercom 所做的事情，我们也研究了我们想要解决的工作和问题，这是非常核心的。 您无需构建新事物或寻找新的利基市场——您可以找到现有问题并使用这项新技术来解决它们。 然后选一个。 不要选择一堆东西，选择一件事然后去追求它。

“我们考虑的方式是短期考虑。 我们有差异化吗？ 嗯，三个月就好了。 也许六个月会很好，我们会看到能给我们带来什么”

Des：你们如何看待商业护城河的概念？ 如果你是一家初创公司，你有一个待办事项列表或项目管理，你会说，“嘿，我想到了一件很酷的事情，我认为这些元素仍然有效，所以我要去做吧。 如果这对你来说很容易，那么对每个人来说都很容易”。 您如何看待您将出色功能外包的程度？ 然后，最终，SaaS 的伟大民主化可能会发生，每个人都可以构建您正在构建的所有很酷的东西。 也许这个问题超出了您实际度过一天的范围，但您对此有何反应？ 这些功能实际上是由其他人完成的想法，而我们只是将它们应用到 API 中？

布赖恩：因此，护城河和竞争优势是一个难题。 We think of what Intercom as a system has and our competitive advantages within that, with data that we have, which is a huge source potentially there. We're not unique in having that, but we're, in a way, a smaller group of people who have some of those characteristics. So, how can we lean on that? It's super hard. How will it change? Will it matter or not? Will technology make that differentiation moot? Competitive differentiation is part of this as well because that will dissolve. The way we're thinking about is thinking short term. Do we have differentiation? Hey, three months would be good. Maybe six months would be good, and we'll see what that buys us. The reality is there's probably not a world where you can build something for a year and you're differentiated for a while. I don't know if that world ever really existed, but I think that's hard.

Des: There are still some types of moats, but I think, in general, simply building a lot of products might not be one, especially when you're not really building – you're just building API goals into it.

Brian: Another interesting thing, though, is that for us, as builders in this space, it's impossible to stay on top of all the stuff that's happening. It's actually incredibly hard to stay on top of all the stuff happening at the Intercom project. No one can really keep up with all this stuff that's happening. Never mind the macro industry.

“Are you betting on a product that's going to keep getting better or on a product that hopes the world never changes?”

And what about your customers? Their job is not to stay on top of all this stuff, even though they're now being asked to do it. I think brands will increase in importance. People say, “I need someone who's going to do the work for me, and I know this company will figure out the good stuff and make that available to me so that I don't have to figure it out.” So your customers can rely on you to figure out what matters from this and make sure that's in the product. Because I would be very happy if I could just offload that whole mental, “How the hell do I think about AI?” 给你。

Des: I think that's totally true. Maybe it's just our industry, because people are not free to change help desk every few months. It's very messy. But I think when people are picking a tool, whether it's like, say, project management or communications or support, they're probably making a decision that's at least one year in length, but probably more cause migration's now a joke for a lot of these things. So, what they're looking for in a brand is like, “Am I picking the right horse?” If new shit drops, will these people be able to react to it and make the most of it, or are they going to be stuck forever doing press releases that don't amount to any software whatsoever? Are you betting on a product that's going to keep getting better or on a product that hopes the world never changes? I think the latter category will be a bad bet at a time like this.

Brian: One other thought that's circled around my head is like product builders. This is what you hope for. You say, “Oh, the world has changed, and we want it to be in this holy-changed space.” 它是。 It's for real. It's a great time to be building product, and we're lucky to be working in this space. That's how I feel, even though it's head-wrecking, you can't keep up, and the ground beneath us is almost forever shaken up. But this is fun. This is why you want to build product.

“Companies who want to move in the space in AI are going to have to be okay with not knowing everything and making sure you have clear goals for your teams”

Des: What's it like on the ground, Rati? Do you end up having to just chase down Slack channels in the night?

Rati: Yeah, I'm in Slack a lot. That is true. But I also am okay. And I think companies who want to move in the space in AI are going to have to be okay with not knowing everything and making sure you have clear goals for your teams. For us, that's worked really well where the teams have clear goals they need to go after. I know 60% of the time what's going on, and any key decisions are usually surface that you'll catch. I'm sure there are things that drop, but generally, we're going in the same direction as a team. And on the AI piece, people are excited to work in this new space. It's a great opportunity for a lot of folks who you've been wanting to have this exciting new thing happen, learning how ML works, learning AI, as well as getting involved in that. So, it's quite good on the ground. Of course, there are pain points – I'm not going to paint it as a rosy thing, but it's exciting on the ground.

Des: I was talking to a friend, and we had this thought experiment. Imagine it all just went away. Imagine that, for whatever reason, someone deleted all of the LLMs, and we have to go back to the world of SaaS. It feels so much more boring looking back now. Because even the features that are pure SaaS 101 for us, even, let's say, ticketing in our help center, or whatever, we were still looking at them going, “At some point, we're going to come back to you with an AI perspective.” But if this wasn't here, in hindsight, it feels like we were getting towards the end of the SaaS cycle. We'd worked out how to build CRMs for farmers to keep track of their roosters. How many more tail-end sort of features could we build?

Philosophical musings

Des: Forgetting about Intercom, are you excited about AI in your own life as an employee of a tech company? Are there other areas or products you would like to see AI in? Are you seeing anything interesting?

Brian: I'll take this in a different direction, which you may want to shoot down. But for me, what's interesting, getting a little closer to the tech, is the language ability. There are so many philosophical questions that were good for college students to rattle on about with their professors. And you go on there, and it was all academic in that sense. And this has been going on from the '50s, actually, when it was a Touring test. What does it mean to learn? 什么是知识？ What is reasoning? It's all relevant right now.

“You learn your second language quite deliberately, but with your first language, your brain was programmed to learn it in a way that evolution built”

Here's an example of this. Ask Fergal “Does GPT understand?” Well, no, it doesn't understand. But I saw, in a Slack thread, “Comprehension is actually kind of remarkable.” Does a robot understand things? It doesn't do language like we do because it just predicts blah blah blah – everyone vaguely knows how this works –, which makes no sense in our heads. But then, how did you learn your language? You had no idea. Your brain learned your language. I find myself thinking way more. I remember hearing neural networks, like programs were getting neural networks, “Yeah, right. Come on, you're not even close.” Now I'm starting to think of my brain more like the machine and I'm like, “I have no idea how I learned language. You learn your second language quite deliberately, but with your first language, your brain was programmed to learn it in a way that evolution built. It's all relevant now.

You could go into politics. There's all the fear of AI, which seems reasonable, but like, humans aren't so good at voting. I don't know, have we really earned the right that we think we have? Because I'd welcome a little more rational voting choices in the future. You can zoom up to that level. And actually, this AI makes you more reflective of our species. We always think we're amazing and wonderful whenever someone's competing against us. But damn, we've got to live up to the promise. My head goes a lot in those directions. And then with kids, seeing how they adapt to the technology as well. That for, me, are the juicy places to go. The academic questions are now front and center. It will be a fun time to go back to college now to be able to talk about this stuff.

“And all of a sudden, do you build relationships with machines?”

Rati: Continuing the tangent. For me, it's more the relationships. Normally, you build relationships by talking to people like this. And imagine, with the advancement of generative AI, being in conversations that you've had with a friend, a parent, or a partner, and then being able to have a conversation there. Can you have relationships with machines? That's, of course, not related to B2B SaaS, but I think it's interesting to start building the space around it.

Brian: Make the internet personal? We can productize that.

Rati: And all of a sudden, do you build relationships with machines? How does that change humans and how we interact in the world? I think that's going to be interesting to watch.

Des: I think the infinitely easier challenge, perhaps, is to build a model of yourself. Giving one of these things access to everything you've ever communicated digitally in any form, everything you've ever spoken, your voice, your look, et cetera. You can imagine having effectively a shadow bot that does your job for you 90% of the time. And that shadow bot just knows to escalate to you whenever it does not know how to do something. 你知道我的意思？

Rati: We're not far from that. I'm curious to see how open we are as a world to have this integrated into us. It's always been a theoretical conversation about machines and AI and what it could do. So, I'm curious to see, from a personal level and everyday life, how people will actually genuinely integrate this and how it changes how we relate to each other and create connections.

Democratizing UI

Brian: What about you, Des? 你在兴奋什么？

Des: I believe in AI in so many ways. I'm actually not super excited by the sort of text generation features that everyone who has a text area has now got the ability to expand on. And yet, I think that's a reference to the “hello, world” of AI. You just throw this out to make sure all the endpoints are working. Where I get most excited from a future-facing point of view is that I think it'll be a great democratizer for UI. There are so many products we use on a regular basis. Workday is one of them. Kuba is another. There are plenty, honestly, where they're designed for the administrator in the company but not really for the end user who might be affected by the software.

“The idea is you know how to do that, and I don't. You and I could do it, and it might take us four hours, but Brian knows how to do it in 14 minutes”

So, I'm sure we employ people who think the Workday UI is great. I'm sure somebody in the world thinks it's the right UI. But I was in a tool yesterday to approve access for provisioning for something to somebody, and it's not that the UI is necessarily bad from a Jacob Nielsen one-on-one point of view – the drop-downs line up, the text areas line up, et cetera. It's more like this product is capable of so many things but my specific usage of it centers around one or two things, like requesting a day off or approving an expense or something like that, and yet it feels like I need to go on a training course to know how to do these things.

The example you'd both be familiar with is Google Analytics. You've both experienced it at some stage. You probably were once a certified GA or approved educator or something.

Brian: Yes, I was.

Des: You have a grant philosopher at Google or whatever. And the fact that you need a certification is almost part of my point. Because you get those certifications so you can answer questions, “Well, given this interface, tell me how to find the highest-performing referrals CPC ad word that worked for us in Norway between July and August or something like that.” The idea is you know how to do that, and I don't. You and I could do it, and it might take us four hours, but Brian knows how to do it in 14 minutes.

“The gap between being able to express what you want to do and being able to do it will narrow to zero”

What I think genuinely we'll see happen is a lot of these UIs will disappear for the regular folk, and they'll just type the thing they're trying to do. I see this all over the place today. An example is Equals, which is actually built by two former Intercomers. They're basically doing a next-generation spreadsheet with live connections to live data, et cetera. But one of the things they can do is press command+K and start typing the thing you're trying to do. And it will work out what you're trying to do and then generate the Excel commands that you needed to know that you never fucking knew because none of us know Excel codes or commands. It'll do all that for you, you hit return, and you're done.

That's an example of what I call democratization. Previously, all of this was only accessible to people who legit knew Excel or how to use Google Analytics. And now, all of a sudden, we're all going to have access to the same power. The gap between being able to express what you want to do and being able to do it will narrow to zero. Whereas before, there was a big clunky thing in the middle of becoming an expert at using blah. And that expertise is no longer needed. And now I think we can all say to the machine what we want to do, and the machine's going to do it.

我很确定它会发生，因为它比当前的选项卡、下拉菜单和鼠标点击体验要好得多。 它会发生。 当它发生时，它就是软件本质的暗门变化。 我和很多人谈过，我认为我们中的任何人都没有为此做好准备。 我不认为我们知道这意味着什么。 很难想象没有 UI 的 UI。 很难想象很多这样的事情。 而且我认为 UI 不会消失。 我认为人们仍然想看看发生了什么。 但复杂 UI 的实际性质将逐渐消失。 只需用英语写下您想要做的事情，您就完成了。 那是软件的新时代，我只希望在它发生之前我就退休了。

Brian：交互设计没有实际意义。

Des：是的，完全正确。 你知道谁应该参与这一切，而不知何故不是？ 内容设计师。 如果他们能够利用它，就会有一个巨大的世界等待着他们。

Rati：多快或谁会首先采用它？ 当这种变化发生时，它会发生在我们这一代人身上吗，还是现在的人们会改变它所吸引的软件的性质？

Des：我认为这在很大程度上也取决于它的可访问性。 如果您考虑文本驱动的界面，由于 OpenAI 技术 Whisper，它们等同于音频界面。 然后你会想到 Siri 的未来，你会想到亚马逊的 Echo 设备和 Cortana 以及所有其他产品。 突然之间，即使坐在房间里不擅长电脑的人现在也可以访问整个互联网的数字命令。 给我叫辆出租车，送我披萨，随便什么。 所有这一切都变得微不足道。 这改变了一切。 我不想理解它，也不想说我知道如何理解，但我只是认为整个世界都会变得不同，这无疑是一个激动人心的时刻。 非常感谢您加入我们并在 Fin 上帮助我们。 这是一次很好的聊天，我们很快就会再见到你们。

布莱恩：谢谢，德斯。

拉蒂：谢谢。