構建有效的 AI：作為產品領導者如何駕馭 AI 前沿

Intercom 的產品負責人討論了我們如何著手構建我們的新 AI 聊天機器人 Fin，以及我們在快速發展的人工智能世界中管理歧義、不確定性和風險方面學到的知識。

ChatGPT 的到來徹底改變了人們對聊天機器人的看法——告別僵化的、預先編寫好的交流方式； 你好動態，自然的對話。

當然，我們抓住機會構建了一個 GPT 驅動的機器人，它可以真正與客戶互動，以最少的設置為他們的查詢提供有用的答案和解決方案。 結果就是 Fin，它建立在 OpenAI 的 GPT-4 和我們自己的專有技術之上。 我們對客戶看到的初步結果感到非常興奮——超過 400 名 Intercom 客戶開始使用 Fin，它已經提供了超過 250,000 個答案，一些客戶的解決率提高了 50%。

然而，要達到這一點，就需要一種全新的產品構建方式。 在每天都在變化的技術環境中確定合適的產品市場並不容易——這是一種平衡行為，需要根據非常有限、不確定的信息不斷評估如何取得進展。

但這種不確定性正是讓構建 AI 產品如此令人興奮、傷腦筋並最終令人滿意的原因。 在今天的 Intercom 播客節目中，我們分享了迄今為止所學到的知識、我們如何運行 Fin 測試版、我們對當前市場動態的感覺以及我們對未來的預測，目前任何人都可以預測未來.

在今天的節目中，您將聽到：

• Intercom 聯合創始人兼首席戰略官 Des Traynor
• Intercom 高級產品經理 Rati Zvirawa
• Intercom 產品副總裁 Brian Donohue

時間緊嗎？ 以下是一些要點：

• 在速度、準確性和定價之間取得平衡仍然是該領域的一個挑戰。 公司願意支付什麼？ 最終用戶對 AI 聊天機器人有什麼樣的期望？
• 通過擁有共同的目標、授權決策和優先考慮速度，我們能夠將 Fin 快速推向市場，鞏固我們作為 AI 支持領導者的地位。
• 生成式 AI 的進步開啟了產品可能性的全新世界。 初創公司可以通過關注近期價值或選擇現有問題來利用這一機會。
• 在快速發展的 AI 領域，越來越難以確定產品的競爭優勢以及長期來看差異化的重要性。
• 客戶尋求能夠駕馭不斷變化的 AI 環境的值得信賴的品牌，以便他們可以在市場發現價值所在時依靠自己的專業知識。
• AI 具有使復雜軟件的訪問民主化的能力，可能允許用戶使用自然語言與復雜的工具而不是傳統的 UI 進行交互。

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從概念到現實

Des Traynor：歡迎來到 Intercom 播客。 我們的兩位產品負責人 Rati 和 Brian 加入了我的行列。 我們將完全談論人工智能、我們的新產品 Fin，以及在人工智能時代成為產品領導者的一般情況。 Rati，讓我們從你開始吧。 芬在哪裡？ 已經直播幾天了。

Rati Zvirawa：是的，這對我們來說是激動人心的一周。 我們現在有超過 400 位客戶正在使用 Fin。 回顧我們與客戶的數據，我們已經提供了超過 250,000 個答案。 這些由 AI 提供支持，我們非常高興看到結果。 對於剛開始使用的客戶，我們發現解決率立即提高了 50%，這令人印象深刻。

Des：解決率意味著客戶可能得到了他們想要的東西？

拉蒂：沒錯。 僅僅看到客戶的反應並解決這些問題就讓我們感到興奮。

“我們最初的優化目標是構建以前不可能實現的東西，但我們想真正快速地做到這一點並且親自動手”

Des： Brian，你能告訴我們 Fin 是怎麼來的嗎？

布賴恩·多諾霍：我可以。 儘管這麼多事情發生得如此之快，但我們能夠快速行動的原因是我們實際上已經為此努力了多年。

Des:當你說快的時候，有多快？

Brian：嗯，所以我們一直在研究 Resolution Bot，這是舊版本的 Fin，在某種程度上，因為它是相同的核心產品主張——自動回答客戶的問題。 我們多年來一直致力於此，以及其他 ML 產品。 但後來 ChatGPT 讓所有人，包括我們的 ML 專家 Fergal 和他的團隊，看到了這項新技術的能力。 所以，從 11 月 30 日開始，這就是團隊所在的位置，“讓我們驗證一下。 這真的像我們想像的那麼重要嗎？” 一周之內，他們就像是，“這是一個飛躍性的變化。” 從那裡開始，一切都在進行中。 我們最初優化的目標是構建以前不可能實現的東西，但我們想真正快速地完成它並且親自動手。

因此，我們優化的是 AI 輔助收件箱功能。 很多人在這裡建造了類似的東西。 總結，讓它更有禮貌，諸如此類。 為什麼？ 因為它很容易做，有些很酷，有些實際上非常有用。 當然，最大的問題是幻覺。 ChatGPT 很棒，但它會編造東西，如果你正在構建客戶服務產品，這是一個問題，對吧？ 這是團隊建設信念的幾週時間。 從 2 月初開始，Fergal 就像是，“我認為我們實際上可以克服這個幻覺問題。” 然後，我們暫停了這些收件箱功能，全力投入到最終成為 Fin 的東西上。 三月中旬是什麼時候？

Rati：是的，3 月中旬，3 月 14 日。

布賴恩： 3 月 14 日，我們宣布了一個您可以玩的原型。 我們說我們想要信譽。 我們不僅僅是您可以看到屏幕截圖的揮手產品。 你可以玩這個。 從那時起，它從一個致力於此的小團隊轉變為“讓我們實際構建我們可以銷售的產品。” 這就是本週出現的原因。

Des：你認為是什麼讓它發生得如此之快？ 它就像鍵盤上的手指嗎？ 是決策的速度嗎？ 僅僅是明確地說這是一個優先事項嗎？ 如果讓你重複那個速度，你會怎麼做？

“產品合法嗎？ 真的有那麼好嗎？ 那是第一階段”

布賴恩：它有兩個階段。 在第一階段，Fergal 真正保護了團隊，因為這個團隊合作得非常好，他們在測試技術和測試產品主張方面都非常高效。 他非常保護自己，“我們能夠快速行動，因為我們有這個緊密的團隊。” 他說，“我是這裡的獨裁者。 任何人都不得對我的團隊說任何話。” 我用 Slack 引導 R​​ati，我想，“Fergal 明天可能會把你踢出去，你知道的。”

拉蒂：他做到了。

布賴恩：他做到了。 你很快就被邀請回來了，好吧，正式歡迎你加入。 我可能在那個時候被踢了出去什麼的。 所以，這實際上是一種保護，“如果我們要移動得這麼快，我們幾乎需要成為團隊周圍的一堵牆。” 產品合法嗎？ 真的有那麼好嗎？ 那是第一階段。 在那里工作只會破壞你以前的工作方式和你的計劃。 每一天都是，“今天在我們狹隘的世界裡，人工智能世界發生了什麼變化，我們在學習什麼？” 每一天，你都會從昨晚停止工作以來發生了多少變化開始。 然後是第二階段，您可能可以更好地表達這一點，因為您從一個小團隊發展到“好吧，我們要將其產品化，這需要更多的人來建設。”

Des：這個小團隊正在驗證，“嘿，法學碩士實際上可以做我們認為他們可以做的事情。” 然後，第二階段是，“鑑於現在已經確定了這一點，讓我們圍繞它構建一個產品。”

布賴恩：是的，有細微差別，但這很重要。 不是“法學碩士能做這件事”，而是“我們能圍繞這個建立控制系統嗎？ 這能解決根本性的障礙，即幻覺嗎？” 這就是我們的技術專家做出如此多產品判斷電話的地方。 我認為，這就是為什麼你真的需要你的工程師作為這個領域的產品工程師。 因為有太多關鍵的決定需要儘早做出，以找出真正的機會在哪裡，而鑑於這些障礙，技術狀況還不夠好。

重新定義機器人體驗

Des：我們什麼時候進入測試版，測試版是如何運作的？

Rati：是的，我想向人們強調的一件事是該產品在 3 月 14 日運行。 我們已經在內部進行測試，如果人們確實訪問了我們的網站，他們就可以試用它。 不久之後，我們知道我們想要進入測試版以驗證這一點並確保它不會產生幻覺。 因此，一周後，我們開始讓客戶加入測試版，以驗證它是否做了我們認為會做的事情，以及它是否能解決對話。 在我們構建的同時讓這些早期客戶加入測試版是這個過程的關鍵。

Des：您認為 Beta 版在哪些方面更重要或不同於標準的肉類和兩種蔬菜 SaaS 功能，例如照片加載或類似功能？

“而且您必須帶著對產品有效的信心進入測試版，但要願意知道情況將繼續發生變化”

Rati：在 B2B 中，我認為您可以引入很多特性或功能。當然，您是從要驗證的問題開始的。 當你進入測試版時，你可能對結果會有一個可靠的假設，但是當你在構建並且市場上發生了很多變化，這對客戶來說是新的，他們很興奮，你有不知道他們的看法是什麼。 客戶感知質量的方式多種多樣。 您必須了解，從企業的角度來看，他們是否願意將其呈現在最終用戶面前？ 最終用戶的反應是什麼？ 在測試結束時，您必須對產品有效充滿信心，但要願意知道情況將繼續發生變化。 您如何判斷您已經找到了合適的產品市場契合點，可以開始銷售了？ 因此，這些測試版的性質與我們通常在 B2B SaaS 產品中所做的完全不同。

Des：了解客戶如何學習如何評估該功能在某種意義上是否有效也很有趣。 在準確度、可靠性、可信度、速度和成本之間需要權衡取捨。 而且真的很難理解客戶對這些變量的權重。 然後，它也可能從 B2B 轉變為 B2C，少數客戶對大量客戶非常重要。 我們是否了解了人們對此的一般看法？ 人們對 AI 聊天機器人有什麼期望？

拉蒂：我想是的。 我們很快了解到的一件有趣的事情是，在機器人世界中，我們有很多這些基於關鍵字的機器人。 對於進來的客戶，我認為最初的看法是使用關鍵字進來並使用這個 AI 機器人。 但很快，我們在行業中一直承諾的是這種與機器人交互的對話方式，並看到客戶很高興看到他們的最終用戶得到更具對話性的服務的那一刻。 我認為這是我們學到的重要知識。

“我們會問他們，'您的支持團隊最常問的問題是什麼？' 看到帶有自己內容的答案對客戶來說是直接的‘啊哈時刻’”

Des：客戶的頓悟時刻是什麼時候？ 是什麼讓他們相信？ 每個人都有充分的理由持懷疑態度，比如是的，如果句子中包含關鍵詞 blah，“哦，它被回復了 blah”。 感覺就像我們和我們的客戶一起跨越了一些感性的懸崖，他們就像，“哦，該死，這東西真的有用。” 是什麼導致了這種認識？ 是你自己的內容嗎？

Rati：是的，我會說這是我們自己的內容。 這很有趣，所有的測試電話和與客戶的內部電話——我們進去了，很興奮。 有很多大問題，每個人都試圖在電話中談論 AI 的未來。 然後，我們會向他們介紹 Fin。 他們會開始提問。 我們會問他們，“您的支持團隊最常問的問題是什麼？” 看到答案與他們自己的內容一起出現對客戶來說是直接的“頓悟時刻”。 這才是我們真正的動力。 這是讓客戶看到這個東西有效的關鍵時刻。 你把你的內容放進去，人工智能就能真正為你的客戶回答和解決這些問題。

Des: Brian，你做了什麼？

布賴恩：有趣的是，我認為通過一些最終用戶測試驗證的是機器人狀態感知之前和之後，或者可能是新舊機器人。 我們實際上聽說過，在我們團隊所做的最終用戶測試中，人們會說，“哦，等等，這是一個舊機器人嗎？” 老實說吧。 這也是我們的機器人，對吧？ 許多最終用戶會說，“我對這些不太了解。 我不太高興參與其中。 可能有相當多的摩擦和障礙你讓我跳過。 哦等等，這是 ChatGPT 機器人嗎？” 那不一樣。 作為最終用戶，這是我願意做的事情。 所以我認為這真的會出現。

它開始是因為 ChatGPT 的用途如此廣泛，所以最終用戶對質量有這種看法。 我不知道人們是否會說，“我覺得我在和人說話。” 但我覺得我可以進行正常的對話，而不是，“我正在與技術交談，使用關鍵字，點擊這些按鈕。” 實際上，自然對話是我們的客戶和最終用戶對質量的看法以及核心產品主張的巨大轉變，即無需設置即可自動回答您的問題。 對話質量幾乎賦予了這種光彩，這一切都圍繞著真正改變了這項技術風味的事物而閃耀。

對速度的需求

Des：這幾乎就像是 ChatGPT 的出現讓機器人第一次重新合法化，以至於每個人都願意給他們一個新的嘗試。 讓我們談談在這個人工智能時代構建產品。 發生了什麼變化，布賴恩？ 它像什麼？

布賴恩：這真是一段旅程。 真的從 12 月開始，就好像，哇，這又回到了啟動模式。 這句話對每個人來說都是正確的。 那是什麼意思？ 我認為首先是速度。 我們在 12 月就此達成一致並表示，“我們希望成為 AI 支持的領導者。” 為了讓我們合法地擁有該聲明以及擁有該產品，我們需要有實際將該產品推向市場的速度。 我們認為，就目前而言，速度絕對至關重要。 這不是老生常談。 速度總是很重要。 在這裡，我們總是談論如何才能走得更快，挑戰自己走得更快。 但就在上週，我看到有人在推特上說，“嘿，Apple 不僅僅與速度有關。 他們很樂意在市場上排名第二，但會帶來最好的產品，然後他們就會收拾殘局。” 這不是老生常談，因為速度在產品質量、產品主張、人們的頭腦空間和工作健康等方面都有很多風險。 但我們都一致認為它是關於速度的，在這裡快速移動產品。

“你實際上可以將速度作為你的錨定目的：'我們希望快速推出我們認為改變遊戲規則的產品'”

如果每個人都朝著這個方向一致，朝著真正雄心勃勃和積極進取的方向發展，並且我們有點願意撕毀我們的工作方式和我們應該如何工作，那麼事情會變得更加混亂，而你就會撕毀這個過程。 我們有太多的 Slack 頻道，但我們有一些令人驚嘆的 Slack 頻道，這些頻道最終在規模上呈爆炸式增長。 現在好了，你得回去把它清理乾淨。 但我認為這是對速度的優化。

這裡的另一個關鍵因素是沒有政治。 沒有人說，“嘿，我需要在這裡發出強有力的聲音。 我想在這裡發表意見。” 人們只是站在後面，“嘿，我能幫忙做什麼？” 如果這意味著在這裡寫一個小的 FAQ 文檔，然後讓開，好吧，這就是我要做的。 很難知道你能做些什麼來提供幫助，但如果你有這種精神，你實際上可以將速度作為你的錨定目標：“我們希望快速推出我們認為改變遊戲規則的產品。” 這真的可以以一種實際上令人難以置信的方式激勵人們。 這是一種非常有趣的工作方式，但對某些人來說，它太混亂了。

Rati：我們之前談到了我們是如何啟動核心 ML 團隊的。 我們有一個核心團隊，其中有一個決策者正在驗證 Fin 的核心概念。 我們現在已經擴展到，“好的，我們有一個產品。 我們想把它帶到測試版。 我們想把它推向市場。 我們有需要加入的營銷人員，以及需要相互合作的支持團隊。 但我們仍然希望保持同樣的速度水平。” 那麼，我們現在已經從一個核心團隊轉移，您如何將其擴展到團隊的其餘部分，再擴展到業務的其餘部分，以便更多人繼續工作，同時保持速度？ 我們在那裡解決的問題是有一個共同的目標，即每個人都明白我們想通過 Fin 實現的目標。 賦予人們做決定的自主權。

“我認為，當你在這個空間中使用 AI 進行構建時，這一點很重要，這與我們以前所做的有很大不同——允許混亂並接受混亂”

Des：當你說我們想用 Fin 達到什麼目的時，範圍和時間表是不是像“這些功能，這個日期”？ 我們願意付出任何代價嗎？

Rati：時間軸對我們來說是一個很好的定位點。 您可以選擇範圍，然後讓范圍決定您的時間線，或者您可以選擇時間線，時間線決定您的範圍。 我們選擇了一個時間表。 時間表很重要，因為作為一家企業，我們希望快速行動，我們希望將某些東西推向市場並將其交到客戶手中。 因此，我們選擇了一個時間線，然後驗證了我們可以在該時間線中得到什麼。 這對我們保持專注非常有幫助。 我們有這個時間表。 我們擁有我們認為會對客戶產生真正影響的範圍。 跑步。 賦予團隊決策的自主權，並接受由此帶來的混亂。 我認為當你在這個空間中使用與我們之前所做的大不相同的 AI 進行構建時，這一點很重要——允許混亂並接受混亂。

Brian：您提到的另一個關鍵點是決策速度。 每個人都知道這一點，但就像很多事情一樣，說起來容易做起來難。 當你讓每個人都一致時，進入市場的速度是至關重要的，當我們與我們正在嘗試做的事情保持一致時，甚至與進入市場的目標保持一致時，我認為我們在 Fin 上比其他地方做得更好，當你可以建立快速決策的肌肉，這是驚人的。 Eoghan McCabe 能夠清楚地說明這一點，“這就是我們正在努力做的事情。” 這也產生了漣漪效應。

“我跑來跑去，告訴人們速度很重要，如果我們需要六個月來決定我們要為該功能收取多少費用，那是沒有用的”

需要做出艱難、棘手的決定，人們會參與其中並努力應對。 而不是來回兜圈子，獲取更多信息，吸引更多人，而不是達成共識，如果你的肌肉強壯，它就會充滿活力。 人們可能對這個決定不滿意，但通常他們只是因為進步感而高興我們搬家。 當您在公共汽車上並且感覺自己在快速移動時，這是一個非常令人興奮的地方。 我知道星期一有個會議，我要飛去那裡。 我唯一的機會是寫下文檔，分享我能分享的一切並提前完成，因為我不能參加會議，而決定將在那裡做出。 我努力嘗試但失敗了。 但無論如何，你只要接受，“這是我們需要做出的決策速度，而決策速度通常比實際決策本身更重要。”

德斯：我完全同意。 我還認為 Eoghan McCabe 是我們的 CEO，這值得聽眾注意。 在周日晚上，在整個項目期間，我一直在與 Eoghan 通電話，我們只是討論了未知數和已知數，以及我們知道的所有問題。 我們應該多早去？ 我們會使用什麼模型？ 我們會收取什麼費用？ 如果我們慢，你到底為什麼要快？ 如果你很慢，為什麼設計師或工程師會快速行動？ 這是不可能的。 如果您知道“嘿，我們還需要兩週時間才能做出決定”，那麼嘗試盡可能快地工作是沒有意義的。 儘管我說了很多“速度就是生命”之類的話，但這個項目確實很好地證明了它實際上必須保持一致。 我跑來跑去告訴人們速度很重要，如果我們需要六個月的時間來決定我們要為這個功能或其他什麼收費，那是沒有用的。 它必須是 100% 在一起。

一個平衡的行為

Brian：這裡的變量是價格、速度、延遲、可用性和質量。 所以，你已經在我們的系統之上獲得了 LLM 模型的所有這些變量，以及我們如何交互和獲得我們想要的產品質量，而且這一切都在快速變化。 因此，當 OpenAI 發布帶有 API 的 ChatGPT（即 GPT Turbo）時，它比 3.5 便宜 10 倍。 所以，突然間，整個動態發生了變化，突然之間，以前不可行的功能現在就像“哇，哇，哇，哇”。 整個市場都發生了翻天覆地的變化。 然後你回到“等等，質量是什麼？ 質量夠好嗎？” 而且它實際上很快。 所以，有時，更便宜的型號速度超快。 所以，你沒有一個明確的一對一的更昂貴的必然相等 -

Des：這是我們在測試版中學到的東西之一。 我們需要解決的問題之一，我們可能會永遠解決的問題是，最終用戶獲得答案的速度與對極端準確性的需求之間的權衡是什麼？ 或者從某種意義上說，甚至只是圍繞答案的漂亮文字。 就讓最終用戶滿意的方面而言，在 0.1 秒內措辭不當的正確答案實際上可能在 10 秒內擊敗一個非常優雅的答案。

“你如何利用正在發生的事情的產品不確定性來構建？每個人都在試圖解決這個問題”

Rati：我認為這是這個領域的每個人都需要解決的挑戰，因為它對企業和客戶來說都是全新的。 也沒有太多強烈的意見，因為客戶仍在學習他們在世界上想要什麼。 在整個測試期間，甚至現在，真正有趣的事情是試圖從人們那裡推斷出他們如何看待和重視質量。 回到那個價格點，當我們在 Fin 上做出決定時，在公司內部沒有分開，你正在考慮定價。 你必須考慮產品，因為我們說，“哦，我們想提高質量。 這樣做的成本是多少，有人願意為此買單嗎？” “好的，我們將降低質量，但會更快一些。 他們願意為此付出更多還是更少？” 因此，這是一個連續的循環，你必須仔細考慮並檢查自己哪些值得繼續前進。 客戶願意付錢嗎？ 他們是否像我們一樣重視它？

Des：考慮到正在發生的巨大變化，感覺所有這些決定、原則或指導方針幾乎都是很容易腐爛的。 我們可能對必須在何處使用 GPT-4 與 Turbo 有非常強烈的意見，兩天后，我們可能會改變意見並重新審視問題。 你如何應對相當極端的變化？

布賴恩：當我回頭看時，我想，“哦，我錯了。” 嘗試優化速度，但隨後，當我們獲得有關我們將擁有的可用性以及這將如何改變事情的新信息時，因為你在一個小單位里工作很舒服，有效地，你們都可以繼續每天登機。 現在，我們有數百人，所以如果你根據昨天的信息做出重大改變，每個人都會說，“一切都變了，然後下週又變了。” 當你身下的地板發生如此巨大的變化時，大規模工作真的很難。

我們談論的是混亂和不確定性，你談到模型是其中的核心部分，因為這裡發生了太多變化和變化，但更廣泛的圖景是如此不確定。 這也是我們討論過的事情：“你如何在產品不確定性的情況下構建正在發生的事情？” 每個人都在想辦法解決這個問題。

“如果你想致力於定義下一個版本的產品和這個行業的發展方向，你必須願意跳入混亂，並希望你出來時四肢都保持連接”

例如，我們的 Messenger 是否會變得無關緊要，因為每個人都會去 Google 而 Google 將成為他們的新助手來實際完成所有這些工作？ 或者也許谷歌將變得無關緊要。 “實際上不，他們才是要被打亂的人。” 對數十億美元的公司進行看似合理的顛覆的可能性……我認為，它的規模甚至還不止於此。 想想都是合理的。 我們所處的空間中，六個月後可能真實存在的似是而非的替代宇宙現實與我們現在可以構建的東西以及我們是否可以在不穩固的基礎上構建它的宏觀不確定性對每個人來說都是一個新的挑戰。 大多數人喜歡一點點穩定來工作，我認為每個人都需要認識到穩定不再是一回事。

Des：這不是資產。

布賴恩：如果你想在一個穩定的產品中工作，這意味著你正在與以前處理過不確定性的團隊一起工作，你幾乎就像在搭順風車，“好吧，你取得了成功，現在你有更多緩衝空間來做你的迭代工作。” 這是您希望您的公司達到的有效位置。 但我認為另一面也是創新和不確定性。 你不能從另一個中提取一個。 如果你想致力於定義下一個版本的產品和這個行業的發展方向，你必須願意跳入混亂，並希望你出來時四肢都保持連接。 但他們通常會這樣做，對吧？ 這只是軟件。

在人工智能時代釋放價值

Des： Brian，如果你正在與一家處於早期階段的初創公司交談，比如說 50-100 人，他們即將開始他們在 AI 領域的第一次冒險，你會給他們什麼建議？ 如果你必須給他們一個方向，是接受不確定性，還是盡可能快地行動？ 是坐下來觀看並挑選你的鏡頭嗎？

布賴恩：我在我們的一些客戶會議上與一些也在關注構建事物的人交談，他們就像，“你如何處理所有這些不確定性？” 就這項技術解鎖的內容而言，我們坐擁如此多的價值，這在以前是不可能的，而且現在是可以構建的。 從來沒有人構建產品有這麼多的選擇。 我們擁有的太多了，我們正在努力集中精力並弄清楚如何平衡我們的投資。 我們想做一百件事，我們非常有信心其中的 50 件將被建造並且將是有價值的。 現在可用的太多了。

“以前不可能的東西現在不僅可以實現——其中很多都相當容易構建”

因此，如果您是一家初創公司，只需選擇下一步。 要對整個產品模型將如何變化下大賭注，您需要進行大筆投資。 但是，有太多可構建的東西可以讓一家公司發揮作用。 我覺得現在是創業的最佳時機。 六個月前，記得 Rob 在一場演出中告訴他，來自 ML 團隊的 Rob，他和以前版本的 Tech 一起調查，“我們能做到嗎？” 因為我們知道這很有價值，所以他進行了為期兩週的探索。 他就像，“不，這裡什麼都沒有。 抱歉，伙計們。 我試圖找到一些東西，但事實證明這裡什麼都沒有。” 六個月後，我真的認為不到一天他就把這個東西包裝起來以獲得這個功能。 這就是我們所處的位置。

以前不可能的事情現在不僅可能了——其中很多都相當容易構建。 所以，我認為對於任何產品構建者來說，這是一個追求空間的好時機。 選擇一個近期價值，因為構建產品和商業化需要時間，找到你可以開始考慮未來發展方向的近期價值，但不要因為我們現在我們面前有這麼多不同的宇宙。

Rati：我還要說你不需要選擇一件新的事情來做。 即使我看看去年 GPT 推出時我們在 Intercom 所做的事情，我們也研究了我們想要解決的工作和問題，這是非常核心的。 您無需構建新事物或尋找新的利基市場——您可以找到現有問題並使用這項新技術來解決它們。 然後選一個。 不要選擇一堆東西，選擇一件事然後去追求它。

“我們考慮的方式是短期考慮。 我們有差異化嗎？ 嗯，三個月就好了。 也許六個月會很好，我們會看到能給我們帶來什麼”

Des：你們如何看待商業護城河的概念？ 如果你是一家初創公司，你有一個待辦事項列表或項目管理，你會說，“嘿，我想到了一件很酷的事情，我認為這些元素仍然有效，所以我要去做吧。 如果這對你來說很容易，那麼對每個人來說都很容易”。 您如何看待您將出色功能外包的程度？ 然後，最終，SaaS 的偉大民主化可能會發生，每個人都可以構建您正在構建的所有很酷的東西。 也許這個問題超出了您實際度過一天的範圍，但您對此有何反應？ 這些功能實際上是由其他人完成的想法，而我們只是將它們應用到 API 中？

布賴恩：因此，護城河和競爭優勢是一個難題。 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?” to you.

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. 那是真實的。 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? What is knowledge? 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? 你不知道。 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? What are you excited about?

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.

我很確定它會發生，因為它比當前的選項卡、下拉菜單和鼠標點擊體驗要好得多。 它會發生。 當它發生時，它就是軟件本質的暗門變化。 我和很多人談過，我認為我們中的任何人都沒有為此做好準備。 我不認為我們知道這意味著什麼。 很難想像沒有 UI 的 UI。 很難想像很多這樣的事情。 而且我認為 UI 不會消失。 我認為人們仍然想看看發生了什麼。 但複雜 UI 的實際性質將逐漸消失。 只需用英語寫下您想要做的事情，您就完成了。 那是軟件的新時代，我只希望在它發生之前我就退休了。

Brian：交互設計沒有實際意義。

Des：是的，完全正確。 你知道誰應該參與這一切，而不知何故不是？ 內容設計師。 如果他們能夠利用它，就會有一個巨大的世界等待著他們。

Rati：多快或誰會首先採用它？ 當這種變化發生時，它會發生在我們這一代人身上嗎，還是現在的人們會改變它所吸引的軟件的性質？

Des：我認為這在很大程度上也取決於它的可訪問性。 如果您考慮文本驅動的界面，由於 OpenAI 技術 Whisper，它們等同於音頻界面。 然後你會想到 Siri 的未來，你會想到亞馬遜的 Echo 設備和 Cortana 以及所有其他產品。 突然之間，即使坐在房間裡不擅長電腦的人現在也可以訪問整個互聯網的數字命令。 給我叫輛出租車，送我披薩，隨便什麼。 所有這一切都變得微不足道。 這改變了一切。 我不想理解它，也不想說我知道如何理解，但我只是認為整個世界都會變得不同，這無疑是一個激動人心的時刻。 非常感謝您加入我們並在 Fin 上幫助我們。 這是一次很好的聊天，我們很快就會再見到你們。

布萊恩：謝謝，德斯。

拉蒂：謝謝。