Поранешниот шеф на Google X, Мо Гавдат: Најголемата можност на вештачката интелигенција сè уште ја пропуштаме

Содржина:

• Четири луѓе за девет недели создадоа стартап вреден 100 милиони долари благодарение на AI
• Шахот е завршен: Лидерите повеќе не планираат пет години однапред, туку мора да реагираат брзо и флексибилно
• Наследниот код вреди трилиони долари и AI може да го замени побрзо од било кога
• Тестот на четкичката за заби: Решавање вистински проблеми за милијарди луѓе носи успех и богатство

Четири луѓе за девет недели создадоа стартап вреден 100 милиони долари благодарение на AI

За да покаже колку брзо се променил светот, Гавдат дава сопствен пример. Основал стартап за запознавање наречен Emma. Доколку го почнел во 2022 година, ќе му биле потребни 350 инженери и 4 години. Наместо тоа, го лансирал за помалку од три месеци со тим од четворица луѓе: тој, ко-основачот, еден инженер и млада жена задолжена за социјалните мрежи. Вреднување при лансирањето: 100 милиони долари.
За да покаже колку далеку отишла моќта на AI агентите, го споменува следниот пример: неговиот ко-основач морал да се сели. Наместо сам да ги контактира компаниите за преселба, за 20 минути изградиле агент кој самостојно се јавил на 52 компании, им се обратил на нивниот јазик, ги собрал понудите, ги рангирал, препорачал две и кога ко-основачот рекол дека сака уште 15 проценти попуст, агентот го подигнал телефонот, преговарал и го добил попустот. Сам.
Проблемот, вели Гавдат, е само еден: интерфејсот кој би го направил тоа достапно за секого сè уште не постои. Техно ентузијастите знаат дека реалноста веќе е тука. Останатите чекаат некој да им ја донесе.

Шахот е завршен: Лидерите повеќе не планираат пет години однапред, туку мора да реагираат брзо и флексибилно

Успешниот лидер во минатото имал една главна задача: да го замисли светот пет години однапред и да изгради пат до таму. Таа игра повеќе не постои. Таблата за шах е отстранета. Новиот модел е терен за скво: стоиш на прсти, чекаш каде ќе падне топката, правиш два чекори во таа насока, ја удираш и веднаш се враќаш во центарот. Не стоиш. Не планираш пет години. Се движиш.
Со Emma го напишале кодот шест пати. Без жалење. Ќе напишеле, тестирале, корисниците велеле дека го сакаат, тие го бришеле и почнувале одново. Во еден момент пред неколку недели, за две недели изградиле производ кој претходно би им одзел месеци. Затоа што алатките денес го прават поголемиот дел од работата.

Наследниот код вреди трилиони долари и AI може да го замени побрзо од било кога

Гавдат смета дека најголемата можност со AI воопшто не е во тоа да се гради следниот голем модел. Таа е во тоа да се земе наследниот технолошки долг, системите изградени во 80-тите и 90-тите, ERP решенијата, банкарскиот код, Microsoft Office и сè слично, и да се замени. Со нешто побрзо, поевтино и посоодветно за денешниот свет. Трилиони долари лежат во тој простор. И ако ти не го направиш, некој друг ќе го стори и ќе те дезинтегрира.
Стратегијата на Америка е монопол. Стратегијата на Кина е поинаква: тие не се натпреваруваат, тие го поништуваат натпреварувањето. Секогаш кога Америка измислува нешто, Кина го реинженерира, го прави поевтино и го пушта бесплатно. DeepSeek го направил токму тоа, со шестина на цената на GPT-4 и пуштен како отворен извор. Тоа за сите останати значи: не мора да избираш помеѓу американски и кинески модели. Можеш да градиш независно, врз отворен код, така што кога еден модел ќе биде заменет со подобар, твојот производ продолжува да функционира.

Тестот на четкичката за заби: Решавање вистински проблеми за милијарди луѓе носи успех и богатство

Во Google, Лери Пejџ имал едно правило за секоја нова бизнис идеја. Не го интересирал P&L. Прашањето секогаш било: кој проблем го решаваш? И дали го решаваш толку добро, дека луѓето ќе те користат еднаш или двапати на ден, исто како четкичка за заби? Ако пронајдеш голем проблем кој засега милијарда луѓе и го решиш навистина добро, парите се само споредна последица.
Emma е обид да го реши едниот од најголемите проблеми: осаменоста и љубовта. Гавдат завршува со четири совети: биди флексибилен и брз, научи AI на сериозно ниво, разликувај хајп од реалност и наоѓај вистински проблеми за решавање. Оној кој ќе го стори тоа во следните години, вели тој без иронија, можеби нема да стане само милијардер. Можеби ќе стане прв трилионер во историјата.