Wertykalne AI, czy wynik jest ważniejszy niż proces i mentalne drzazgi

Nigdy wcześniej nie było tak wielu okazji, by ludzie, którzy nie myślą, mówili nam, co mamy myśleć.

Dzień dobry,

Grudzień. Zapraszam do wysyłania pytań do newslettera i Technologicznie na podsumowanie roku. Chciałbym zrobić jeszcze dla Was video prezentację w nowym formacie oraz opisać narzędzia, które w 2023 zrobiły dla mnie największą robotę, bo to bardzo częste pytanie - będzie i zapraszam do przesyłania kolejnych - chętnie odpowiem.

W dzisiejszym wydaniu między innymi:

• Wertykalne produkty AI

• Droga od 0 do 100 płacących klientów

• Jak nasze przekonania kształtują nasze działanie?

• Co wydarzyło się w 2023?

• Co sprawia, że strategia jest świetna?

• Najważniejsze idee na 2024

• Proces kontra wynik

• 10 pytań, które warto zadać swoim co-founderom

• Mentalne drzazgi

• Jak zbudować venture studio?

Naprzód!

---

Wertykalne produkty AI

W maju pisałem o porównaniu horyzontalnych i wertykalnych strategii budowania firm i produktów opartych o AI (jeszcze wtedy nie wiedziałem, że właśnie będę zaczynał taki budować). Dla przypomnienia:

W świecie oprogramowania i modeli biznesowych można wyróżnić dwa rodzaje produktów: wertykalne (vertical) i horyzontalne (horizontal). Wertykalne produkty są dedykowane dla konkretnych branż, natomiast horyzontalne rozwiązania mają zastosowanie w wielu sektorach.

W przypadku sztucznej inteligencji warto zastanowić się, czy któreś z tych podejść jest lepsze.

Wertykalna AI

Wertykalne oprogramowanie dostosowuje się do wymagań konkretnej branży.

Zalety Wertykalnej AI obejmują:

• Niższy koszt pozyskania klienta: skupienie się na konkretnej branży pozwala na precyzyjne targetowanie reklam, co prowadzi do większej efektywności wydatków marketingowych

• Prostsza roadmapa: tworzenie rozwiązań dla jednej branży, jak np. e-commerce, sprawia, że roadmapa produktu jest bardziej przejrzysta

• Wadą Wertykalnej AI jest ograniczony rozmiar rynku, co może prowadzić do mniejszej liczby potencjalnych klientów

Horyzontalna AI

Skupia się na przypadkach użycia, które mają zastosowanie w różnych branżach. Przykłady:

Zalety AI horyzontalnej:

• Szeroki zasięg: może być stosowana w różnych branżach, co daje szerszy rynek do pozyskania klientów

• Skalowalność: rozwiązania poziome są łatwiejsze do skalowania, ponieważ mogą być dostosowane do różnych sektorów, co pozwala na osiągnięcie wyższych poziomów wzrostu

• Elastyczność: produkty poziome umożliwiają szybsze dostosowanie się do zmieniających się potrzeb rynku, ponieważ ich modułowa struktura pozwala na łatwe wprowadzenie zmian i aktualizacji

  • To samo może też być wadą, kiedy zbyt wiele zmieniających się potrzeb prowadzi to rozwodnienia produktu

Wertykalnie, czy horyzontalnie?

Jeśli tworzysz oprogramowanie na poziomie aplikacji (z minimalnym czasem konfiguracji dla użytkowników, np. self-onboarded SaaS), warto przyjąć założenie, że AI wertyknalna jest lepszym wyborem. Wynika to z kilku przesłanek:

• Rosnąca podaż oprogramowania: W miarę jak tworzenie i wdrażanie produktów staje się łatwiejsze, konkurencja rośnie.

• Trudność w osiągnięciu wysokiej dokładności: w trenowaniu AI łatwo osiągnąć 75% dokładności, ale trudno zwiększyć ją do 99%.

• Dystrybucja zawsze wygrywa w dłuższej perspektywie: Skupienie się na konkretnym sektorze pozwala na szybsze osiągnięcie znaczącej przewagi nad konkurencją.

Greylock właśnie opublikował swoje spojrzenie na obszar wertykalny i kilka potrzebnych ich zdaniem argumentów do skutecznej budowy takiego produktu:

1. Dane jako różnicujący czynnik:

   • Zdolność do obsługi nieustrukturyzowanych danych (umów, plików multimedialnych itp.) jest kluczowa.

   • Początkowy dostęp do danych zapewnia początkowy moat, ale długoterminowa przewaga wynika z danych generowanych przez interakcje klientów z produktem.

2. Możliwości i wyzwania rynkowe:

   • Identyfikacja odpowiednich branż do zastosowania AI, ocena TAM i budowanie głębokich przepływów produktów są kluczowe.

   • Połączenie wiedzy branżowej z technologiczną biegłością jest niezbędne do sukcesu.

   • Branże takie jak usługi prawne, księgowość, doradztwo, usługi finansowe i opieka zdrowotna są wskazane jako gotowe do transformacji AI.

3. Podejścia do strategii Go-To-Market (GTM):

   • Stworzenie pilności i unikalnej propozycji wartości w GTM jest kluczowe w branżach z długimi cyklami sprzedaży.

   • Oferowanie produktów, które generują przychody inkrementalne lub wyraźnie obniżają koszty, może być bardziej skuteczne niż obietnice innowacji.

4. Przyszłość rozwoju produktów w Vertical AI:

   • Przewiduje się przejście od modeli człowiek-AI copilot do modeli sterowanych przez AI z ludzkim nadzorem.

   • Spowoduje to powstanie nowych modeli cenowych opartych na użyciu lub wynikach i zastąpienie tradycyjnej wykwalifikowanej siły roboczej.

Zwracam szczególnie uwagę na ten fragment: Przewiduje się przejście od modeli człowiek-AI copilot do modeli sterowanych przez AI z ludzkim nadzorem.

W 2024 zobaczymy tak duży progres w tym zakresie, że pisanie na chacie wyda się nam śmieszne.

---

Co wydarzyło się w 2023?

Nie jest to jeden z nadchodzących w internecie postów “czym się trzeba pochwalić w 2023”, a doroczne spojrzenie na post 52 things I learned i kilka wybranych ciekawostek:

1. In a recent experiment, “a group of domesticated birds were taught to call one another on tablets and smartphones.” They enjoyed it and made new friendships. [Schuyler Velasco]

2. 1 in 5 people currently have a disability. 100% of people will have some form of disability in their lifetime. [Jim Nielsen]

3. When Italy banned Chat-GPT, productivity of coders in the country fell by 50% before recovering. [David Kreitmeir & Co]

4. Researchers have created a detailed live 3D model of all the people in a room by analysing Wifi signals using consumer-grade antennas. [Jiaqi Geng & co]

5. Scientists in Singapore have developed a tiny flexible battery, powered by the salt in human tears, designed for smart contact lenses. [Yun Jeonghun]

6. Only 28 books sold more than 500,000 copies in the US in 2022. Eight of them were by romance novelist Colleen Hoover. [Jason Colvato]

---

Najważniejsze idee na 2024

a16z w ramach ruchu tzw. American Dynamism (który mógłby się przydać również w Polsce) o najważniejszych ideach na 2024:

Creativity Gets Supercharged

AI creative tools narrow the gap from idea to execution. For the first time, you don’t need specialized skills and years of training to create a beautiful painting, poem, or song. However, the early products here have largely focused on the simple act of generation: creating an image, crafting an essay, or composing a track. There is immense potential for more interactive tools that act as a creative copilot and enable a true conversation with AI, far beyond the basic inpainting/outpainting functionality we see today.

For example, these products might be able to generate outputs that are editable and engage in the iterative process to refine your work. They may allow you to train models on a specific style, subject, or character to generate consistent outputs over time. Or they could help you transform existing content into something new, whether it’s animating a photo, turning a real-world video into anime, or converting a 2D image into a 3D mesh.

We’re excited about companies building the consumer UI to enable these types of experiences, whether they’re training their own models or leveraging open-source ones.

AI Tools Will Teach Kids

In 2023, an estimated 30% of college students used tools like ChatGPT for schoolwork (given the nature of survey reporting, the actual figure may be higher). In the coming year, however, generative AI will begin to transform the landscape of early education.

Generative AI offers immense potential for young minds, fostering innovation and stimulating imagination. Unlike higher education, where concerns about academic integrity prevail, early education can harness AI to create a sandbox of boundless exploration. The key here lies in designing products that not only engage, but also protect our young learners. This necessitates a unique blend of content moderation, user-centric limitations, and age-appropriate interfaces. In 2024, we’re likely to see groundbreaking new AI tools, thoughtfully and meticulously designed for children. These platforms will empower children to safely take advantage of the expansive capabilities of AI and the internet.

CRM Will Be Powered by AI Data Collection

Sales rep data is the atomic unit of the go-to-market organization, and bad data is a problem for almost every GTM leader. No matter how many tools or plugins you throw at your CRM platform, you still have the same fundamental problem: your reps need to input accurate data. If reps input crummy data, you get crummy results.

Though we’ve seen some sales tech companies experiment with generative AI around the edges, the next generation of sales tech will use generative AI to tackle this core data problem head-on. Instead of relying on reps’ recollections or interpretations of customer meetings, these AI-native companies will be built on ground-source data, automatically captured or generated by AI, from actual customer interactions like meeting notes, emails, and call recordings.

We’ll likely see massive bottom-up adoption of these sales tools because they’ll drive significant productivity improvements. Eventually, these new AI-native sales tech companies could pave the way for a fully AI-native CRM.

To tylko kilka moim zdaniem najciekawszych, ale każdy komentarz tam ma jedną cechę wspólną: AI. To się skończy i nowymi firmami i czkawką jednocześnie.

---

Jak nasze przekonania kształtują nasze działanie?