"Byly tam pokusy o měkký puč. Byly tam dopisy poslány radě. Lidé byli opravdu nešťastní. Ale na druhé straně lidé, kteří zůstali, byli ti nejneuvěřitelnější, podnikaví, odvážní, inspirativní a šťastní jedinci, jaké si dokážete představit." Generální ředitel společnosti @Intercom hovoří o tom, co bylo potřeba k resetování jejich kultury ze společnosti SaaS v "pozdní fázi" na rychle se rozvíjející startup s umělou inteligencí.

Tohle je jedna z nejlepších kontrol reality, které jsem slyšel.

Generální ředitel Intercomu @eoghan: "Nemáte na výběr. Umělá inteligence vás naruší těmi nejagresivnějšími a nejnásilnějšími způsoby. Pokud v něm nejste, brzy vás z toho všeho vykopnou. Moje nejsilnější rada je, že musíte přivést mladé talenty. Umělá inteligence je tak trochu hra pro mladé lidi. Soutěžíte s mladými společnostmi, které jsou částečně umělou inteligencí, řízeny dětmi ve věku kolem dvaceti let, které doslova pracují 12 hodin denně, doslova 365 dní v roce. Tyto mladší společnosti vědí, jak používat umělou inteligenci způsoby, které starší společnosti nemají. Společnosti naší generace, lidé ve většině organizací, zejména v netechnických organizacích, nepoužívají žádnou umělou inteligenci. Možná začínají používat ChatGPT k psaní popisu práce. Ale nedělají to automaticky."

Generální ředitel Intercomu @eoghan: "Nemáte na výběr. Umělá inteligence vás naruší těmi nejagresivnějšími a nejnásilnějšími způsoby. Pokud v něm nejste, brzy vás z toho všeho vykopnou. Moje nejsilnější rada je, že musíte přivést mladé talenty. Umělá inteligence je tak trochu hra pro mladé lidi. Soutěžíte s mladými společnostmi, které jsou částečně umělou inteligencí, řízeny dětmi ve věku kolem dvaceti let, které doslova pracují 12 hodin denně, doslova 365 dní v roce. Tyto mladší společnosti vědí, jak používat umělou inteligenci způsoby, které starší společnosti nemají. Společnosti naší generace, lidé ve většině organizací, zejména v netechnických organizacích, nepoužívají žádnou umělou inteligenci. Možná začínají používat ChatGPT k psaní popisu práce. Ale nedělají to automaticky."

Zábavný chat s @lennysan! Sdílím v něm příběh vzestupu a pádu a opětovného vzestupu Intercomu. A náš pozdní obrat od předchozí generace SaaS k vedení v kategorii agentů služeb AI :)

.@Intercom byl na pokraji smrti – pět čtvrtletí po sobě 0 dolarů čistého nového ARR se blížilo zápornému růstu. Pak se pustili do umělé inteligence. 6 týdnů po spuštění GPT-3.5 dodali funkční prototyp @Fin_ai (agenta umělé inteligence Intercomu). Fin vzrostl z 1 milionu dolarů → 12 milionů dolarů ARR za 12 měsíců. Nyní s polovičním 8ciferným číslem a růstem > 300 % je na dobré cestě překročit ARR 100 milionů dolarů za méně než 3 čtvrtletí a do konce roku poroste rychleji než všechny ostatní společnosti zabývající se veřejným softwarem. V našem skutečném rozhovoru se @eoghan podělil o brutální realitu transformace SaaS podnikání v pozdní fázi, stagnujícího na společnost zaměřenou na umělou inteligenci. Co se naučíte: 🔸 Proč se Eoghan domnívá, že většina společností v pozdní fázi přechodu na umělou inteligenci nepřežije 🔸 Transformace "režimu zakladatele", která vyžadovala propuštění 40 % zaměstnanců a vedla ke spokojenosti 98 % zaměstnanců 🔸 Proč je "mít co ztratit" největší výhodou transformace AI 🔸 Jak se transformovali ze stagnujícího podnikání v oblasti SaaS na společnost zaměřenou na umělou inteligenci, která roste o 300%+ 🔸 Jak se ceny Intercomu vyvinuly z "nejnenáviděnějšího v SaaS" na model pro každou společnost zabývající se umělou inteligencí 🔸 Jak 12 let terapie a období "smrti ega" formovaly Eoghanův přístup k vedení Poslechnout 👇 si • YouTube: • Spotify: •Jablko: Děkujeme našim skvělým sponzorům za podporu podcastu: 🏆 @greatquestionco — Umožněte všem provádět skvělý výzkum: 🏆 @WorkOS — Moderní platforma identit pro B2B SaaS, zdarma až 1 milion MAU: 🏆 @DeveloperXM — Platforma pro inteligenci vývojářů navržená předními výzkumníky:

ChatGPT: Nejúspěšnější projekt hackathonu všech dob

"Při tradičním vývoji softwaru byste plánovali v1, v2, v3 nového produktu na základě hloubky funkcí nebo potřeb uživatele. U systémů umělé inteligence se objektiv posouvá. Každá verze je místo toho definována tím, jak velkou autoritu systém má a jak velké kontroly jste ochotni se vzdát. Začněte tím, že identifikujete sadu funkcí, které mají vysokou kontrolu a nízkou míru zastoupení (verze 1 na obrázku níže). Ty by měly být malé, testovatelné a snadno pozorovatelné. Poté se zamyslete nad tím, jak se tyto schopnosti mohou v průběhu času vyvíjet postupným zvyšováním agentury, jednu verzi po druhé. Cílem je rozložit vznešený konečný stav na rané chování, které můžete vyhodnotit, iterovat a stavět na něm. Pokud je například vaším konečným cílem automatizovat zákaznickou podporu ve vaší společnosti, vysoce kontrolovaným způsobem, jak začít, by bylo nastavit rozsah v1 (verze 1) tak, že jednoduše směrujete lístky do správného oddělení, poté se přesunete na v2, kde systém navrhuje možná řešení, a pouze ve verzi v3 umožníte automatické vyřešení s lidským záložním řešením. Zde je několik dalších příkladů: Marketingový asistent v1: Koncept e-mailu, reklamy nebo kopie pro sociální sítě z výzev v2: Vytvářejte vícekrokové kampaně a spouštějte je v3: Spouštění, A/B testování a automatická optimalizace kampaní napříč kanály Asistent kódování v1: Navrhování vložených dokončování a často používaných fragmentů v2: Generování větších bloků (jako jsou testy nebo refaktory) pro lidskou kontrolu v3: Autonomní použití změn v rozsahu a otevření žádostí o přijetí změn (PR) Pokud jste sledovali, jak se vyvíjely nástroje jako GitHub Copilot nebo Kurzor, je to přesně ten scénář, který použili. Většina uživatelů vidí pouze aktuální verzi, ale základní systém po tomto žebříčku stoupal postupně. Nejprve dokončení, pak bloky, pak PR, přičemž každý krok je získán použitím, zpětnou vazbou a iterací." Více zde:

Jaká je další velká distribuční platforma? @bbalfour předpovídá, že to bude ChatGPT. Každý nový distribuční kanál se řídí stejným čtyřstupňovým cyklem: 1. Tvrdá konkurence (ChatGPT vs. Claude vs. Gemini) 2. Nalezení příkopu (ChatGPT ho našel – paměť a kontext) 3. Otevření plošiny pro zrychlení příkopu 4. Uzavření za účelem zpeněžení. Brian věří, že jsme pár měsíců od kroku 3. Počínaje nedávno spuštěným režimem agenta ChatGPT a pravděpodobně následovaným preferovanými partnerstvími a poté otevřením širší platformy. Tyto vzácné resety distribuční platformy jsou obdobím, kdy se vydělává jmění. Společnosti, které si to uvědomí a využijí toho, naruší stávající firmy a vystřelí vpřed. Více zde:

Produkty umělé inteligence nemůžete vytvářet jako jiné produkty. Produkty umělé inteligence jsou ze své podstaty nedeterministické a vy musíte neustále vyjednávat o kompromisu mezi agenturou a kontrolou. Když týmy tyto rozdíly nerozpoznají, jejich produkty čelí neočekávaným selháním, uvíznou v ladění velkých komplikovaných systémů, které nemohou vystopovat, a důvěra uživatelů v produkt se tiše rozpadá. Poté, co Aishwarya Naresh Reganti a Kiriti Badam viděly, jak se tento vzorec odehrává v 50+ implementacích umělé inteligence ve společnostech včetně @OpenAI, @Google, @Amazon a @Databricks, vyvinuly řešení: rámec kontinuální kalibrace/kontinuálního vývoje (CC/CD). Název odkazuje na kontinuální integraci/kontinuální nasazování (CI/CD), ale na rozdíl od svého jmenovce je určen pro systémy, kde je chování nedeterministické a je třeba si zasloužit svobodu. V tomto rozhraní se dozvíte, jak: - Začněte s funkcemi s vysokou mírou kontroly a nízkou agenturou - Vytvářet vyhodnocovací systémy, které skutečně fungují - Škálování produktů umělé inteligence bez narušení důvěry uživatelů Je navržen tak, aby rozpoznal jedinečnost systémů umělé inteligence a pomohl vám vytvářet záměrnější, stabilnější a důvěryhodnější produkty umělé inteligence. Poprvé ji sdílejí veřejně: