Transcription
Средний сотрудник тратит около 5 часов каждый день на набор текста. Это та часть дня, которую мы сначала охватываем и фиксируем. Вы можете произносить гораздо более крупные и контекстуальные запросы, чем можете напечатать. Whisper делает так, что он помечает все файлы, которые вам нужны, а также получает имена переменных, верно? Итак, мы на самом деле не ищем вдохновения у других компаний-разработчиков программного обеспечения, потому что большинство компаний-разработчиков программного обеспечения ужасны в формировании привычек. Я смотрю на игры. Ключевой метрикой, которую мы имеем в нашей команде, является не ARR. Это не количество пользователей, которое мы отслеживаем. Ключевое, что мы отслеживаем, это насколько хорошо мы справляемся с формированием привычки к голосу. >> Подождите, но вы действительно заставили работать преобразование мозга в текст. Как будто вам даже не нужно говорить. >> Вам даже не нужно говорить. Хотите, я покажу вам небольшой тизер? >> Отлично. Добро пожаловать всем. Сегодня у меня в гостях Т, соучредитель и генеральный директор Whisperflow. Знаете, Whisper Flow — это, как правило, одно из моих любимых приложений. Я, вероятно, использую его столько же, если не больше, чем чат GBT, потому что оно позволяет мне говорить с ИИ, чтобы выполнять работу, и я очень рад, что он покажет нам свои продвинутые советы, чтобы получить максимум от Whisper Flow, а также как он создал такой замечательный продукт. Итак, добро пожаловать, сэр. >> Большое спасибо, что пригласили меня, Питер. Было здорово узнать вас за последние несколько недель, и я очень рад сделать это с вами. >> Да, это отличный продукт, чувак, но я думаю, вы, вероятно, знаете несколько более продвинутых трюков, чем я. Так что, может быть, вы можете показать нашей аудитории, как работает Whisperflow. >> Да, конечно. Итак, TL;DR Whisper — простой продукт, который работает в фоновом режиме и, по сути, позволяет вам использовать голос где угодно на вашем компьютере, а самое главное, что отличает его, это то, что он действительно понимает, что вы говорите, и исправляет ошибки за вас, а также структурирует вещи, чего не делает ни один другой голосовой инструмент до сегодняшнего дня. Итак, что я могу сделать, это поделиться своим экраном и показать несколько примеров того, как продвинутые пользователи Whisper используют его изо дня в день. И я покажу несколько разных примеров, которые подчеркивают некоторые из лучших вещей о Whisper. Вот один, где я пишу электронные письма. Очень полезно, потому что мне приходится делать это около 100 раз в день. Привет, Питер. Whisper отлично справляется с тремя вещами. Он невероятно быстр. Он невероятно точен. И он правильно распознает имена. И то, что вы видите, это то, что он знает, что я пишу электронное письмо, поэтому он идеально структурирует вещи для меня. Он ставит вещи в виде маркированного списка. Мелкие детали, такие как постановка двоеточия здесь, а также знание того, как правильно написать имя Питера, потому что он также захватывает контекст из того, что вы делаете. >> Да, это здорово, потому что обычно мне приходится, как с другими голосовыми инструментами, вручную редактировать, чтобы, знаете ли, сделать его в виде маркированного списка, взять некоторые слова и тому подобное, но здесь я могу просто отправить. Так что это здорово. >> Да, именно так. И еще одна хорошая вещь в том, что вы также можете изменить свое мнение, и он это понимает. Например, привет, хотим провести наш подкаст в 5:00? На самом деле, давайте сделаем в 5:30. >> И он исправляет это для меня, даже если я меняю свое мнение на ходу. Так что вы всегда можете доверять Whisper, чтобы он все правильно понял для вас. >> Это потрясающе. Да. И давайте поговорим о некоторых других вещах, например, давайте поговорим о сниппете. >> Да. >> Да. Это новая функция, которую мы выпустили, ставшая огромным хитом, где у вас может быть что-то вроде этого, где это что-то контекстное о Whisper, которое мне приходится вставлять в каждый запрос, который я делаю прямо сейчас, я могу просто сказать "whisper intro", чтобы сделать это, и если я в lovable, создавая новый продукт, я бы сказал "whisper intro, можешь сделать реферальную панель, пожалуйста", и это просто позволяет мне делать это немедленно в моем рабочем процессе, не копируя и вставляя это из моей библиотеки запросов, где бы она ни была. И мы собираемся запустить новую функцию, которая содержит лучшие запросы со всего мира, которые вносят все в нашем сообществе. Так что у вас есть доступ не только к вашим запросам, но и к лучшим из лучших. >> Да, это экономит столько набора текста. Да, это здорово. Мне нужно использовать эту функцию. >> Да, нам нужно, чтобы вы ее использовали, Питер. Знаете, еще одна вещь, когда мы видим, что разработчики много используют Whisper, это то, что он, по сути, становится основным инструментом, который они используют при написании кода, и поэтому Cursor — один из продуктов, которые я люблю использовать все время, и аналогично с Cloud Code Windsurf, это работает повсеместно. У нас было много наших разработчиков, использующих Whisper для всего написания запросов, которое они делали, потому что вы можете произносить гораздо более крупные и контекстуальные запросы, чем можете напечатать, но мы добавили туда еще несколько забавных вещей. Например, эй, можешь посмотреть o.ts, constants.ts и media manager.ts и исправить ошибки во всех них. И Whisper делает так, что он помечает все файлы, которые вам нужны, а также получает имена переменных, верно? >> Да, это здорово. Я часто использую Cursor для кодирования и, да, вы не можете по-настоящему почувствовать атмосферу, если постоянно печатаете. Так что, как бы, настоящая атмосфера — это просто поговорить с ним в темной комнате. >> Да. >> Да. Это имеет огромное значение. И следующая большая вещь, которую мы видим, заключается в том, что есть много компаний, которые начинают внедрять Whisper Flow по всей организации, >> верно? Но у них открытый офис. Так что они делают это с помощью режима шепота, где вы можете говорить невероятно тихо, и Whisper все равно улавливает это. >> Знаете, как, когда я на работе, мне часто приходится идти в конференц-зал, чувак. как будто я просто хочу поговорить с ИИ, как будто я не хочу говорить со своими коллегами. Я хочу пойти поговорить с ИИ. >> Да. >> Так что, так что это действительно хорошо, что >> Да. Я имею в виду, это в названии. Вы должны поддерживать функцию шепота. >> Угу. Потому что одна из главных причин, по которой мы хотели построить в этой области, заключается в том, что я думаю, что голос в целом имеет огромный потенциал, >> но это все еще не то, что люди используют изо дня в день для всего, что они делают. И мы хотели это изменить. Мы хотели сделать голос гораздо более доступным. И это требует решения множества мелких проблем. Например, чтобы он был невероятно быстрым. Например, чтобы это было то, чему вы доверяете, не совершая ошибок, чтобы вы могли использовать его, когда вы находитесь среди других людей, когда вы спите в постели рядом со своей невестой. Это должно быть что-то, что вы можете продолжать использовать. И поэтому отсюда возникает множество проблем, как со стороны машинного обучения, обработки сигналов, так и с пользовательским интерфейсом, которые нам нужно решить. Да, знаете, мой семилетний ребенок еще даже не умеет печатать, но она знает, как использовать Whisper Flow и, знаете ли, другие инструменты голосового ввода, чтобы говорить с ИИ и выполнять задачи. Так что я думаю, следующее поколение даже не будет задумываться, почему вообще печатать? Просто используйте голос. >> Подождите, это невероятно. >> Да. Так что давайте посмотрим назад, верно? Итак, сейчас компания довольно успешна, я уверен, что многие люди, включая меня, используют ее каждый день. Но вы прошли через довольно долгое путешествие. Я вижу ваши посты в LinkedIn, и на самом деле был поворот, когда вы перешли от аппаратной компании к тому, чем Whisperflow является сейчас, верно? Можете ли вы немного об этом рассказать? Конечно, миссия компании всегда была одинаковой: я хотел изменить то, как люди взаимодействуют с технологиями, и сделать это так же легко, как разговор с близким другом. Так что, когда я рос, когда я видел, как кто-то пользуется телефоном или компьютером, это всегда казалось таким трудоемким и механическим, и совсем не таким, каким я хочу, чтобы технологии ощущались. И вот, в 2021 году вышел GP3. Мы с моим соучредителем Сахедом смотрим на это и говорим: люди будут говорить со своими машинами в ближайшие несколько лет. Ну, когда это произойдет, что произойдет, когда вы будете среди других людей? Вам нужна конфиденциальность. Вы не хотите их беспокоить. Ну, вам нужен способ по-прежнему использовать голос. И поэтому нам нужно решить проблему бесшумной речи. Как говорить с компьютером, не издавая никаких звуков? И поэтому мы создали носимое устройство. Оно выглядело как маленький Bluetooth-наушник, который вы могли надеть, и оно преобразовывало мысли в текст. >> Вау. >> И мы работали над этим 3 года. 40 докторов наук, машинное обучение, обработка сигналов, электротехника, механика, нейронаука. И мы действительно заставили это работать. >> Вау. >> Да. И вот мы начали с этого, а затем, когда это начало работать, и мы говорим, это не так давно, это примерно май или июнь 2024 года. >> Мы [кашляет] связались с Chad GPD, Siri, Alexa, и все это было отстойно. И поэтому мы поняли, что нам нужно создать собственную систему, которая преобразует ваши бессвязные мысли во что-то структурированное и готовое к отправке. И мы, как и следовало ожидать, назвали это Flow OS. Тогда оно работало только на этом аппаратном устройстве, но я хотел отправить его друзьям. Так что я упаковал его в настольное приложение. Эти два друга стали пятью, стали 100, стали тысячей, и этот продукт начал взрываться. И именно тогда, в августе 2024 года, мы приняли трудное решение полностью сосредоточить компанию на создании Flow. Потому что мы поняли, что прежде чем людям понадобится аппаратное обеспечение для голоса, им нужно сформировать привычку к голосу. И мы надеялись, что кто-нибудь решит эту проблему, но никто этого не сделал. И поэтому это было первое, что нам нужно было построить, если мы хотим увидеть, если мы хотим построить тот мир, который мы хотим видеть. >> Вау. Подождите, подождите. Но вы действительно заставили работать преобразование мозга в текст. Как будто вам даже не нужно говорить. Вы просто могли >> не нужно даже говорить. Хотите, я покажу вам небольшой тизер? >> Да. Я имею в виду, это звучит как игра, которая меняет правила игры. Это звучит как Neurolink или, знаете ли, это меняет правила игры, верно? Да. >> Это похоже на Neurolink, за исключением того, что не нужна операция на мозге. Так что у меня нет этого вживую прямо сейчас, но у меня есть одно из видео, которое мы записали с Сахедом на его кухне, и это было еще до того, как мы основали компанию, это первый прототип, который мы сделали >> того, как это выглядело, и в то время мы смогли распознать около 10 слов, которые вы думали. Позже мы расширили его, так что он мог распознавать полную речь, точно как вы, но я хочу показать вам тизер того, как это началось. Итак, это июль 2021 года. Это много-много лет назад. И вот, пожалуйста. [смех] >> Вау, чувак. Так он не шепчет. Он просто сидит там. >> Нет. Нет, он просто сидит там. И, кстати, звук включен. В видео просто нет звука. >> Хорошо. Я имею в виду, может быть, Whisper Flow выведет вас на 10 миллионов или 100 миллионов. И тогда этот продукт, вы должны продолжать работать над этим продуктом, чувак. Этот продукт звучит довольно потрясающе. Вам следует вернуть его. >> Это было бы абсолютно невероятно. Если вы когда-нибудь будете в офисе, я покажу вам реальные аппаратные устройства, которые мы построили, потому что они были полностью функциональны, и мы могли использовать их с Flow, и именно так работала первоначальная версия Flow. >> Вау. Хорошо. Так, но, но вам, вероятно, пришлось отказаться от некоторых докторов наук и как бы сосредоточить компанию больше на голосовом инструменте, верно? >> Почти все из них. Нам пришлось перейти с 40 человек примерно на пять. >> Вау. Хорошо. [хмыкает] Я не знаю, чувак. Как будто, если у вас есть эта штука, вы пытаетесь ее продать людям? Почему люди не хотели ее покупать? Просто она еще не была готова для людей. >> Это похоже на одну из тех вещей, когда вы спрашиваете кого-нибудь: "Эй, вы хотите иметь что-то, что может читать ваши мысли и просто делать вещи правильно?" Все скажут: "Да, конечно". Как "Вы хотите летающий автомобиль?" Как "Да, конечно". >> Угу. >> Но дело в том, что люди на самом деле не хотят. Если нет очень сильного сценария использования, трудно заставить этого человека принять это, потому что факт в том, что летающие автомобили существуют. Есть, например, одноместные электромобили, которые да, вы можете купить, но я не думаю, что большинство людей настолько сильно хотят летающие автомобили, насколько они звучат круто, и, соответственно, я не думаю, что люди хотели устройство бесшумной речи в мире, где они говорят: "Нет, я могу писать свои электронные письма отлично, зачем мне это нужно?" И люди гораздо более устойчивы к изменению своих рабочих процессов, и это было время, когда, скажем, год назад, если бы вы сказали кому-то: "Эй, я использую голос для всего", люди бы вам не поверили >> потому что голос был отстоем. Теперь это имеет гораздо больше смысла, и теперь вы смотрите на это и думаете: "Эй, почему этого не существует?" >> И поэтому я думаю, что мы были впереди времени, когда мы это построили. >> Так что, вероятно, в ближайшие несколько лет появится возможность, которая может быть или не быть нами, >> которая действительно выведет это на рынок и будет иметь реальную функцию бесшумной речи, работающую для обычного человека. >> Да. Просто позвольте мне незаметно установить это на мою жену, чтобы я знал, о чем она думает, без [смех] без ее ведома. >> Я пробовал эту проблему для вас и меня. Она не решает этого. [смех] >> Вы должны попробовать установить свою жену. Это >> Я пробовал. Я пробовал. Я ничего не знал лучше >> после этого, чем до этого. >> Понял. Понял. Хорошо. [смех] Хорошо. Ладно, давайте оставим наших жен за пределами интервью. >> Меня за это отругают, чувак. Что ты делаешь? >> Да. Да. Хорошо. Хорошо. Мы вырежем эту часть. Нет, нет. [смех] Да. Хорошо, круто. Ладно, чувак. Давайте вернемся к Whisper Flow. >> Этот эпизод представлен [музыка] Bolt. Bolt недавно выпустил крупное обновление, став самым быстрым инструментом для продуктовых команд для прототипирования новых функций. Теперь вы можете использовать браузерный интерфейс Bolt с лучшими ИИ-агентами, такими как Claw Code, для создания рабочих прототипов [музыка] с реальной инфраструктурой, такой как базы данных, аутентификация и хостинг, все автоматически управляется для вас. Теперь проекты Bolt также могут синхронизироваться с GitHub для контроля версий, и вся продуктовая команда может сотрудничать в общем рабочем пространстве, не переключаясь на другие инструменты. [музыка] Проверьте Bolt V2 на bolt.fy/per-yang [музыка], чтобы начать. А теперь вернемся к эпизоду. >> Я думаю, некоторые люди в Твиттере говорят: "О, знаете ли, Whisperflow — это просто обертка вокруг чего-то из OpenAI, верно? Как, знаете ли, это просто голос. В чем тут большая проблема?" Но, но, как бы, есть много всего, что стояло за этим. На самом деле, у вас команда из, у вас команда из примерно 100 человек сейчас, верно? Или что-то в этом роде. Это довольно приличная компания. >> Нет, команда маленькая. Команда из 25 человек. >> Хорошо. Хорошо. >> Гораздо больше о качестве, чем о количестве. Но у нас есть несколько невероятных докторов наук по машинному обучению, которые делают Whisper таким, какой он есть. И я думаю, что сейчас Whisper — лучшая модель в мире для голоса на 80 разных языках, если сравнивать ее по задержке и точности. Так в чем же магия в модели или в том, что вокруг нее, или, может быть, дайте мне, объясните как для пятилетнего, как работает Whisperflow. >> Магия исходит из безумного внимания к деталям. >> Магия исходит из того факта, что мы знаем, что если кто-то перечисляет что-то, если вы поместите это в маркированный список, люди будут в восторге. Когда вы делаете это, если вы также ставите двоеточие, это показывает такое маленькое внимание к деталям, людям это понравится. Если они говорят с тремя разными Брайанами, и Whisper каждый раз правильно называет имя Брайана. Ни один голосовой инструмент никогда этого не делал. Большинство LLM также не справляются с этим. И это заставит людей чувствовать себя особенными. И есть много таких мелких проблем, и каждая из них трудна, верно? Большинство из них не имеют решения машинного обучения. Большинство из них не такие: "Эй, мы просто донастроим эту модель, и она будет работать". Это не так. И это, я думаю, трудная часть, заключается в том, что есть десятки компаний, которые создали системы преобразования речи в текст или, как я бы назвал, модели транскрипции >> где она берет каждое слово, которое вы говорите, и пытается записать его слово в слово, что отлично, но нет компании, кроме Whisper, которая создала модель диктовки, где она преобразует то, что вы говорите, в то, что вы хотите, чтобы было написано, что не является точным словом в слово. Это другое. И поэтому я бы сказал, что это совершенно другая категория моделей и продуктов, которые мы строим прямо сейчас, которых раньше не существовало. >> Да, с некоторыми голосовыми инструментами, которые я использовал до Whisper Flow, мне всегда приходилось просто копировать весь транскрипт в, скажем, chat GP или что-то в этом роде, и говорить: "Эй, можешь ли ты это почистить? Можешь ли ты, например, сделать маркированные списки и почистить все случайные слова, которые я сказал?" >> Да. Но я думаю, Whisper Flow — это то, где мне не нужно проходить через процесс. Я могу просто отправить. Да. Так что, возможно, просто как бы запрос или что-то в фоновом режиме работает, или, вероятно, гораздо больше, верно? >> Я бы хотел, чтобы это был запрос. Это сделало бы нашу жизнь намного проще. >> Да. >> Но нет, там гораздо больше всего происходит. Потому что, факт в том, что то, как вы пишете, очень отличается от того, как пишу я. >> И даже в этом случае, то, как вы пишете свои электронные письма по сравнению со Slack или текстом, будет иметь вариации. И поэтому очень важно, как вы делаете пользователя счастливым в каждом сценарии, что является сердцем того, что мы строим, это не просто продукт для голосовой диктовки, а на самом деле продукт, который способен изучать контекст как краткосрочный, так и долгосрочный, способен строить модель человека, чтобы он мог делать вас счастливыми каждый раз, и ощущение, которое вы получаете, это то, что этот продукт меня понимает. И поэтому этот контекстный движок является самой сложной частью технического стека для построения и выполнения хорошо, а также одной из вещей, которую, я думаю, очень немногие компании смогли освоить. >> Да, я даже не знал об этом, чувак. Так что модель на самом деле учится тому, как я говорю, и со временем получает лучший результат. >> Да, >> это потрясающе. Да. >> потому что я собирался спросить вас о режимах продукта и, знаете ли, удержании, верно? Как, как, как сейчас он отлично справляется с преобразованием моего голоса в текст, который, знаете ли, действительно хорошо отформатирован и правильный, но куда вы планируете развивать этот продукт в дальнейшем, знаете ли >> знаете ли, одна из замечательных вещей, которые мы видели, это то, что наши показатели удержания, вероятно, самые высокие среди всех ИИ-продуктов, которые существуют >> как по количеству платящих пользователей, так и по общему использованию, и все это происходит благодаря тому, что ключевая метрика, которую мы имеем в нашей команде, — это не ARR, это не количество пользователей, которое мы отслеживаем. Ключевое, что мы отслеживаем, — это насколько хорошо мы строим, насколько хорошо мы справляемся с формированием привычки к голосу у людей. >> Потому что если мы справимся с этим, это даст вам сарафанное радио, которое заставит каждого человека писать в Твиттере и говорить о продукте, что приведет к нашим невероятным темпам роста. И поэтому, когда я думаю о том, куда мы пойдем дальше, моя ментальная модель для этого такова: скажем, есть 8 часов в день, которые вы проводите в телефоне и компьютере. Я хочу, чтобы как можно больше из этого происходило через Whisper >> именно поэтому мы начали с набора текста, набор текста — это наш самый большой пожиратель времени. Средний сотрудник тратит около 5 часов каждый день на набор текста. Это та часть дня, которую мы сначала охватываем и фактически экономим человеку три, как бы два часа в день только на наборе текста. >> Затем следующее, что мы делаем, это серия действий, которые являются следующими наиболее частыми вещами, которые делает этот человек. >> И поэтому Whisper в своем пределе начинает ощущаться гораздо больше как Джарвис, когда вы говорите, и он пишет за вас. Вы говорите, и он делает вещи для вас. И, наконец, поскольку он так много знает о вас во всех приложениях, он помогает вам проактивно. >> Понял. Да. Я просто думаю о том, на что еще я трачу много времени, например, на совещания, копирование и вставку вещей снова и снова, [смех] знаете ли, попытки прочитать кучу документов, знаете ли, просто пытаться заставить людей обобщать. Да, вы, вероятно, можете помочь во всем этом. Да. >> Да. И это не так, что мы не собираемся строить, о, бронирование Uber в Whisper. Это очень нишевый, маленький сценарий использования. Честно говоря, он не очень ценен. Но эй, если есть что-то, что Питер, вы делаете 10 раз в день, может быть, час в день каждый день. >> Угу. >> Я хочу знать, что это такое, потому что я хочу помочь забрать этот час из вашей жизни и вернуть его вам, и позволить Whisper позаботиться об этом для вас. >> Да, чувак, я имею в виду, как PM, это как управление Google Docs и как >> Да. >> Как, знаете ли, делать все это. Да. Если вы можете забрать это у меня, использовать мой голос, это было бы потрясающе. >> Да, я хочу сделать больше. Я думаю, как PM, возможно, лучшее, что вы делаете, это получать много информации, впитывать ее, затем иметь идеи о том, что вы хотите делать дальше. И это, вероятно, то, как выглядит ваше время глубокой работы. Затем вы тратите много времени, возможно, на приведение документа в правильный формат. Возможно, это все время, которое вы тратите, например, в Slack, обмениваясь сообщениями с командой. каждый раз, когда вы открываете Slack, вы отвлекаетесь на другие 50 непрочитанных сообщений, которые у вас есть. >> И поэтому вопрос, который мы задаем внутри Whisper и в наших звонках с пользователями, заключается в том, каковы ваши пожиратели времени? Где бы вы предпочли не проводить время? Что приносит вам радость? Как выглядит ваша глубокая работа? И как мы масштабируем глубокую работу и сокращаем рутинную работу? И Whisper как основная платформа, которая находится рядом с вами 24/7, фактически имеет возможность сделать это. >> Знаете, вот как ИИ хорош для общества, чувак, избавляясь от всей рутинной работы, которую никто не хочет, работы, которую никто не хочет делать. >> Да. [смех] Нет, это моя главная цель. Я хотел дополнить людей, а не заменить их, и вы дополняете людей, беря на себя мусорную работу, которую они не хотят делать. >> Это самая большая ценность, которую я чувствую, когда создаю любой инструмент для себя, который делает это. >> Понял. Да. Вы хотите, чтобы люди были в потоке, в состоянии потока. Я хочу. Да. >> Вот почему он называется Whisper Flow. >> Вот откуда берется название Flow. >> Понял. Хорошо. Ладно, чувак. Ну, как насчет строительства компаний? Есть ли у вас какие-либо принципы продукта или компании, когда дело доходит до создания хорошего продукта? Я, наверное, один из них — одержимость деталями. >> Да. >> Знаете, что вы узнали в этом путешествии? Да. >> Питер, есть так много всего. Мы можем говорить об этом следующие пару дней без остановки, но >> Угу. >> Я расскажу о нескольких разных вещах, которые действительно помогают. Давайте начнем с продукта. >> Угу. >> Правильно. Ключевое, что мы поняли, когда мы создаем программное обеспечение, верно? Whisper flow как программное обеспечение призвано формировать привычки. >> Поэтому мы на самом деле не ищем вдохновения у других компаний-разработчиков программного обеспечения, потому что большинство компаний-разработчиков программного обеспечения ужасны в формировании привычек. Я смотрю на игры. >> Потому что есть игры, к которым люди возвращаются домой и играют каждый день, в которые они влюбляются, которые становятся частью их личности. Игры — лучшие создатели привычек из всего, что существует. И поэтому я получаю много своей продуктовой философии, глядя на то, как строятся игры, и я уверен, что это часть того, что вы делаете в Roblox, потому что, я полагаю, вы строите игры. И вот к чему это приводит, к множеству ключевых выводов. Один, возьмите пример продуктового обучения. Я думаю о нашем продукте как о: хорошо, есть игра, есть ряд взаимодействий и эти ключевые компоненты, которым мы хотим обучить людей, это правила игры, нажмите и удерживайте функциональную клавишу, текст появляется, вот другие вещи, которые вы можете делать, это все инструменты в вашем наборе инструментов, которые вы можете использовать, и игры делают это очень хорошо, они не бросают вас сразу и не учат всем элементам управления одновременно, нет, вы постепенно повышаете уровень, когда становитесь лучше в чем-то одном, затем он учит вас следующему, и у вас есть время, вы осваиваете его, затем он учит вас следующему. И если вы посмотрите на Марио, Марио делает это феноменально. Так что я гораздо больше вдохновляюсь Марио при создании Whisper Flow, чем любым другим голосовым или ИИ-инструментом. >> Да, у них нет много обучающих потоков. Это просто как бы игра — это обучение. Это как бы >> Да. >> Правильно. >> Игра — это обучение, и это то, что делает ее волшебной. >> Угу. Да. >> Да. >> Хорошо. Игра, а затем >> что еще? Дайте мне еще несколько. Да. >> Еще одно, я бы сказал, это снова, когда я думаю о построении бренда, большинство стартапов строят бренд, который является просто их продуктом. Они говорят: "Хорошо, эта компания отлично справляется с этой одной задачей", но есть некоторые компании, чьи бренды превосходят продукты и, по сути, становятся основной идентичностью. Возьмите пример Nike, верно? Nike продает товар, и то, что они делают, это во всех их рекламах, они прославляют спортсменов. И поэтому, когда вы думаете о Nike, когда вы заходите в магазин Nike, вы не думаете об обуви. Вы думаете о своих мечтах и стремлениях. И это то, с чем вы ассоциируете бренд. И поэтому снова, когда мы думаем о бренде Whisper или о том, какую работу выполняет маркетинговая команда, >> Я хочу посмотреть на Nike. Я хочу посмотреть на Gucci, Chanel и LV, и я хочу увидеть, что они делают, чтобы создать этот бренд, к которому все стремятся. >> Понял. Я чувствую, что многое из этого — это, возможно, привязка бренда к эмоции, которую вы чувствуете, или, как, знаете ли, Nike — это своего рода преодоление невзгод, знаете ли, просто сделай это, типа того. И >> да, >> может быть, вы, как, да, может быть, это возвращается к состоянию потока против рутинной работы. >> Да, все дело в том, как это ощущается, как когда вы услышали, как я сказал, как Питер, я хочу вернуть вам часы глубокой работы в вашем дне. >> Чувство, которое вы получили, — это чувство, которое я хочу, чтобы люди испытывали, когда они думают о Whisper. >> Понял. Понял. Да, это имеет большой смысл. Как насчет построения компаний? Это просто вопрос сохранения компании как можно меньше или [смех] что такое компания? Да. >> На самом деле нет. Я смотрю на другую метрику. То, на что я смотрю, это производительность на сотрудника. >> Угу. >> Правильно. Итак, что происходит, когда вы — пятичеловековая компания или стартап, вы движетесь очень быстро. Затем, когда вы достигаете 25 человек, вы не в пять раз быстрее. Большинство компаний примерно в два раза быстрее, чем 25 человек. А затем у вас есть эта как бы сублинейная кривая. Тысяча человек в компании и в 40 раз эффективнее, чем 25 человек, и так далее. Так что то, что меня волнует, это как сохранить метрику производительности на сотрудника как можно выше, >> потому что если мы сможем сделать 25-человековую компанию в пять раз эффективнее, чем пятичеловековую, вы победите, потому что тогда вы сможете масштабировать это, и есть пара способов сделать это, например, во-первых, мы начали, потому что проблема была в том, что пару месяцев назад мы были в состоянии, когда мы были просто в два раза эффективнее, и нас было пять человек, и это сводило меня с ума. >> И поэтому мы реструктурировали то, как мы строили компанию, и все свелось к паре вещей. Номер один — это накладные расходы на связь. Когда ваша команда становится все больше и больше, на совещаниях начинает быть больше людей, потому что, очевидно, больше мнений делает вещи лучше. >> Что является абсолютной ложью. >> Это делает их немного лучше, но вы теряете всю работу, которую они могли бы делать в это время. Потому что, когда вы просите кого-то высказать пятиминутное мнение о чем-то, он потом думает об этом еще час каждый день, и это потерянная производительность. Так что, хорошо, сделайте циклы связи намного, намного короче. Номер два — принятие решений. Многие люди начинают иметь много мнений по поводу вещей, что, знаете ли, здорово, вы заботитесь о продукте, вы заботитесь о компании, но это также замедляет принятие решений. Я хочу, чтобы решения принимались вот так. И поэтому вместо этого мы делаем следующее: для каждой вещи, которую мы делаем, есть один очень четкий принимающий решение. Мнение всех остальных — это мнение. Они могут его принять или нет. Им не нужно ничье другое одобрение. И это также означает, что нам нужно нанимать людей, которым я могу доверять, чтобы принимать решения, >> и даже не нужно привлекать меня. >> Что это делает, это то, что мы в нашей 25-человековой компании сейчас ведем около 20 различных проектов параллельно, каждый с независимыми принимающими решениями, обычно один-два человека, которые работают над чем-либо в данный момент, и мы практически увеличили нашу скорость в два-2,5 раза за последние пару месяцев, начав применять эти вещи на практике. И вы измеряете производительность в терминах, например, >> да, как количество выпущенных функций или, знаете ли, такого рода вещи, или, или, да. >> Да, количество выпущенных функций, количество проведенных экспериментов, количество закрытых сделок, просто все это. В зависимости от команды, что меня волнует. >> Да. >> Но вы просто чувствуете это в офисе. >> Да, я думаю, это очень важно, чувак. Как, я думаю, есть разница между получением мнения многих людей о вещах, что вы, вероятно, должны делать, просто чтобы, знаете ли, получить разнообразные мнения, по сравнению с тем, когда многие люди пытаются принять решение о вещах, как, как если бы любое решение, которое вы принимаете, требовало 10 галочек, тогда вы обречены. >> Да. >> Знаете, так что расширение прав и возможностей людей было действительно важным. >> Точно. >> Точно. >> А как насчет использования ИИ в офисе? Как, я представляю, у всех есть микрофон. [смех] >> У всех на самом деле есть микрофон. Да. Да. У нас есть эти микрофоны-гусиные шеи, которые поднимаются вот так, и люди используют ИИ с ними весь день, потому что мы находимся в открытом офисе. >> Хорошо. >> Я бы сказал, что на данный момент, забавно, я даже не думаю о том, используете ли вы ИИ-инструменты или нет. Это скорее вопрос, как бы, это само собой разумеется, что все их используют. Это, и то, что команда разделяет друг с другом, это лучшие способы, которые они нашли для их использования. Например, я только что подключил нашу маркетинговую команду к Cloud Code. Почему? Потому что я могу заставить их получить код на их компьютере, Cloud Code работает там, а затем они могут спросить себя, что делает функция, или если они хотят, чтобы новая функция была создана для маркетинга, они могут спросить Cloud Code, насколько это будет сложно, и так далее, и у него есть доступ к кодовой базе. Так что он может ответить на множество их вопросов о продукте, что дает им гораздо больше власти. Наша продуктовая команда, например, когда они хотят поговорить о новой функции, это не просто PRD, PRD сопровождается прототипом, который они могут просто показать, вот о чем я говорю, а затем инженерная команда точно знает, что строить. >> А затем, например, когда мы проводим мозговой штурм, люди должны приходить на совещание, предварительно выполнив базовую работу с помощью ChatGPT, чтобы, хорошо, мы установили основные вещи. Теперь сложная задача, которую нам нужно сделать, это из этих 20 идей, которые ChatGPT предложил как хорошие, какие три мы делаем? И поэтому мы будем тратить совещание, говоря об этом, затем это будет совещание по мозговому штурму, потому что, как бы, придумывание идей, участие. >> Да. Да. Потому что гораздо быстрее просто проконсультироваться с ИИ и улучшить свою вещь, прежде чем вы действительно встретитесь с человеком, как, это как бы TL;DR, знаете ли. >> Да. Это теперь как бы невысказанное ожидание внутри компании. Вы просто должны это сделать. >> Понял. Имеет смысл. >> И, э, позвольте мне задать вам еще пару вопросов, чувак. Так что, >> да, >> я чувствую, что в пространстве ИИ много ажиотажа, чувак. И, э, да, есть много компаний, говорящих об AR и агентах [смех] и всем этом. И я чувствую, что многое из этого как бы, чувак. Я не знаю. Думаете ли вы, что мы находимся в точке, где у вас есть куча ИИ-агентов, работающих повсюду и делающих все для вас? Может быть, в кодировании это правда, но что вы думаете? >> Да, я думаю, агенты — это, честно говоря, самое глупое слово, которое я слышал. Мы, вероятно, получим много за это, но я не могу воспринимать никого всерьез, когда они начинают использовать слово "агенты". >> Угу. >> Нет, но, но, но я думаю, что это конечная цель, но я думаю, что многие люди в индустрии подходят к агентам неправильно. Вы думаете об этом больше как о создании возможностей, например, "Эй, мы создали вещь, которая может подключаться к вашему Slack и этому, и делать вещи для вас", как нет, это шаг ноль. >> Угу. >> Это даже не то, чем можно гордиться прямо сейчас. То, чем вы должны гордиться, это одна задача, которую ваш агент может выполнять надежно? Просто дайте мне одну вещь, одну вещь, которую вы можете сделать, которой я могу слепо доверять, и это то, чем стоит гордиться, потому что это планка, которую большинство ИИ, я редко видел, чтобы какой-либо продукт соответствовал этой планке. >> Понял. >> И поэтому я думаю, что это то, что будут делать самые успешные компании в этой области. Потому что большинство ИИ-агентов находятся на уровне посредственных стажеров на данный момент. >> Да. >> Создание надежных агентов гораздо, гораздо сложнее, чем это. Требуется действительно хорошее понимание решаемой проблемы, а не попытка охватить все сразу. Есть ряд стартапов, которым я даю советы, и я думаю, что как только люди получат правильную функцию потерь, которую они оптимизируют, у них будет правильная проблема и, как бы, ее формулировка, >> это решаемо. Все проблемы решаемы. >> Но в целом, с пространством ИИ, другой вопрос, который вы задавали, это, это ажиотаж с AR-числами и всем остальным? >> То, что я действительно хочу видеть в компаниях, это как выглядит удержание, потому что сейчас в мире много ИИ-туристов. >> Да. Они просто пробуют что-то и уходят. Да. >> Они просто пробуют что-то. Они могут даже заплатить вам деньги, >> но через два месяца у вас нет этого пользователя. Так что происходит, например, да, компании очень быстро достигают 100 миллионов ARR, но затем проблема в том, что из 100 миллионов, которые у них есть сегодня, у них останется только 60 миллионов в следующем месяце. Так что им приходится тратить все маркетинговые деньги, чтобы вернуть потерянный доход от оттока, а затем расти поверх него. [хмыкает] >> Я думаю, это большая проблема, которую нужно решить. Есть другая проблема, когда некоторые из этих компаний не являются прибыльными с точки зрения единичной экономики, особенно инструменты для кодирования, >> которые, я думаю, в целом, я меньше беспокоюсь, потому что затраты на модели и все остальное будут снижаться со временем, они будут оптимизировать, так что это менее экзистенциальная проблема, чем удержание. >> Я бы сказал, что >> Да, я имею в виду, это как бы построение продукта 101, верно, что у вас должно быть хорошее удержание. >> Да. >> Многие инвесторы сегодня говорят: "О, как быстро вы можете расти ARR? Я не знаю, что происходит, чувак. Их не волнует удержание. Это просто "расти ARR". >> Они, они есть, и мы были в интересном положении, когда дела шли хорошо. Он растет на 50% месяц за месяцем. Не могу жаловаться. >> Но на моем последнем заседании совета директоров с нашими инвесторами я сказал им, что мы больше не будем использовать ARR в качестве основной метрики. >> Они будут отслеживать ее. Мы будем смотреть на нее. Но это не то, что каждый человек в компании будет знать наизусть. То, в чем мы будем лучшими, это то, что мы будем отслеживать, как выглядит наше формирование привычек, что включает в себя все цифры, связанные с удержанием, вовлеченными пользователями, а не просто тем, вошел ли кто-то или нет. >> И и все это, >> потому что я думаю, что когда у вас есть это, тогда ваш продукт начинает выглядеть больше как Spotify и Duolingo. >> Да. И это те компании, когда я думаю о формировании привычек, я бы предпочел моделировать Whisper по ним. >> Да. Даже просто наличие этой цели, чувак, вероятно, выделит вас среди многих других ИИ-компаний, потому что теперь ваши люди сосредоточены на правильной вещи. [смех] >> Я думаю, да. Я думаю, это правильная вещь, на которой нужно сосредоточиться. >> Понял. >> И доход придет, как только вы начнете добавлять больше ценности людям. >> Да, это имеет смысл. >> Да. >> Um, хорошо. Ладно, чувак. Так давайте поговорим о том, как люди могут последовать вашему примеру, чувак? Потому что я смотрел на ваше прошлое. Вы занимались соревновательным программированием раньше. Вы даже дошли до того, что украли ноутбук мамы, чтобы кодить по ночам. Откуда берется эта мотивация, чувак? Как люди могут иметь такой же драйв, чувак? Как люди могут, знаете ли, чего-то добиться в жизни? [смех] >> Знаете, я не думаю, что страсть просто приходит. Я думаю, что ключевое, что всегда двигало мной, — это любопытство. >> Я хотел, я увидел кого-то с приложением, и я сказал: "Я хочу это построить". Мне интересно, как построить приложение. И тогда я пошел и научился сам. И чем больше я это делал, тем больше мне это нравилось, и тем лучше я становился. И часто компетентность предшествует страсти. >> И поэтому, как только вы увидите, что вы преуспеваете в чем-то, вы просто хотите делать это снова и снова. Это было для меня. Это было так, как я бы предпочел не спать и кодить, потому что, во-первых, я могу создавать вещи из ничего, и это волшебство, и я также могу зарабатывать на этом деньги, что было здорово в детстве, но, но, но два, это, по сути, стало моим ремеслом. Это то, о чем я мечтал. Это то, что я делал изо дня в день. Это то, о чем я говорил. Это то, над чем я одержим. И, знаете ли, это не значит, что каждый должен быть основателем, каждый должен быть инженером-программистом, но я думаю, что у каждого должно быть что-то, чем вы безумно глубоко одержимы, чему вы хотите посвятить свою жизнь, что больше вас самих, потому что я думаю, что это, как правило, делает это намного более стоящим. >> Так что, даже если вы не очень хорошо справлялись с этим вначале, вы просто хотели стать лучше в этом? Это своего рода >> Да. >> суть вещей? Да. >> Да. Я был программистом в девять лет, но через год я был меньше. >> Понял. Понял. Понял. Да. И я чувствую, что наличие этого самодвижения к обучению всему, что вас интересует, на самом деле очень важно, чувак. Как, особенно в США, чувак, потому что система образования здесь не очень хорошая. >> И, и я пытаюсь научить своих детей просто учиться всему, что они хотят узнать. Как, не полагайтесь на своего учителя. >> Да. Нет, любовь к обучению. Я думаю, как когда у меня будут дети, это единственное, что я хочу, чтобы они имели. >> Да. Просто дайте им все ИИ-инструменты и позвольте им исследовать все, что угодно. Так что, где люди могут найти Whisper Flow, и где люди могут найти вас? >> Так что вы можете найти Whisper Flow на нашем веб-сайте, который wpr.ai, и я покажу веб-сайт, чтобы люди могли его увидеть. Вы можете начать использовать продукт на Mac, Windows и iPhone. И если у вас есть какие-либо вопросы или что-то еще, не стесняйтесь обращаться. Я доступен в Twitter и LinkedIn. Но я очень рад, что все больше людей перейдут с клавиатур. Я думаю, что есть целый мир, который люди могут испытать. >> Отлично, чувак. Да, у нас был такой отличный разговор. Я потерял счет времени. Так что, да, [смех] это хорошо. >> Я тоже. >> Я тоже. Это было весело. >> Ладно, чувак. Спасибо за ваше время.