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. Что делает Whisper, так это то, 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, которые мы отслеживаем. Ключевая вещь, которую мы отслеживаем, — это насколько хорошо мы справляемся с формированием привычки к голосу. >> Подождите, но вы действительно заставили мозг работать с текстом. Как будто вам даже не нужно говорить. >> Вам даже не нужно говорить. Хотите, я покажу вам небольшой тизер? >> Отлично. Добро пожаловать всем. Мой сегодняшний гость — Т, соучредитель и генеральный директор Whisperflow. Вы знаете, Whisper Flow — это, как правило, одно из моих любимых приложений. Я, вероятно, использую его так же много, если не больше, чем чат GBT, потому что он позволяет мне разговаривать 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, TLDDR 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, так 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 сторон Whisper. Итак, вот один, где я пишу электронные письма. Очень полезно, потому что мне приходится делать это около 100 раз в день. Привет, Питер. Whisper делает три вещи очень хорошо. Он невероятно быстр. Он невероятно точен. И он правильно определяет имена. И то, что вы видите, это то, что он знает, что я в электронном письме, поэтому он идеально структурирует вещи для меня. Он помещает вещи в маркированный список. Мелкие детали, такие как постановка двоеточия здесь, а также знание того, как правильно написать имя Питера, потому что он также улавливает контекст из того, что вы делаете. >> Да, это здорово, потому что обычно мне приходится, как и с другими голосовыми инструментами, вручную редактировать его, чтобы, знаете ли, сделать его в виде маркированных списков, взять некоторые слова и тому подобное, но здесь я могу просто отправить. Так что это здорово. >> Да, именно так. И еще одна хорошая вещь заключается в том, что вы также можете передумать, 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 передумаю на ходу. Так что вы всегда можете доверять Whisper, чтобы он все правильно сделал для вас. >> Это потрясающе. Да. И давайте поговорим о других вещах, например, давайте поговорим о фрагменте. >> 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 шепоте, которое мне приходится вставлять в каждый запрос, который я делаю прямо сейчас, я могу просто сказать "шепот вступление", чтобы сделать это, и если я в lovable, создавая новый продукт, я бы сказал: "шепот вступление, можешь ли ты сделать реферальную панель, пожалуйста", и это просто позволяет мне сделать это немедленно в моем потоке, не копируя и не вставляя это из моей библиотеки запросов, где бы она ни была. И мы собираемся запустить новую функцию, которая содержит лучшие запросы со всего мира, в которые вносят вклад все в нашем сообществе. Так что у вас есть доступ не только к вашим запросам, но и к лучшим из лучших. >> Да, это экономит так много набора текста. Да, это здорово. Мне нужно использовать эту функцию. >> Да, нам нужно, чтобы вы ее использовали, Питер. Вы знаете, еще одна вещь, которую мы видим, когда разработчики много используют Whisper, заключается в том, что он, по сути, становится основным инструментом, который они используют при написании кода, и поэтому Cursor — один из продуктов, который я люблю использовать постоянно, 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 говорить 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 что делает Whisper, так это то, что он помечает все файлы, которые вы хотите, а также получает имена переменных, верно? >> Да, это здорово. Я много 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, например, 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 основных причин, по которой мы хотели построить в этом пространстве, 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, быть невероятно быстрым. Например, быть чем-то, чему вы доверяете, не допускать ошибок, иметь возможность использовать это, когда вы находитесь рядом с другими людьми, 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 ли, мой семилетний ребенок еще даже не умеет печатать, но она знает, как использовать Whisper Flow и, знаете ли, другие инструменты голосового ввода, чтобы разговаривать с ИИ и выполнять задачи. Так что, я думаю, следующее поколение даже не будет спрашивать, почему вообще печатать? Просто используйте голос. >> Подождите, это невероятно. >> Да. Так что давайте немного оглянемся назад, верно? Так что сейчас компания довольно успешна, я уверен, многие люди, включая меня, используют ее каждый день. Но вы прошли через довольно долгое путешествие. Я вижу ваши посты в LinkedIn, и, по сути, 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 прежней: 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, всякий раз, когда я видел, как кто-то пользуется телефоном или компьютером, это казалось таким трудным 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 думаем: люди будут говорить со своими машинами в ближайшие несколько лет. Ну, когда это произойдет, что произойдет, когда вы будете рядом с другими людьми? 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 он переходил от мыслей к тексту. >> 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 переходит от ваших сумбурных мыслей к чему-то структурированному и готовому к отправке. И мы, как и следовало ожидать, назвали это flow OS. В то время 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 выработать привычку к голосу. И мы надеялись, что кто-нибудь решит эту проблему, но никто не решил. 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 мозг работать с >> мозг 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, меняющая правила игры. Это звучит как Neurolink или, знаете ли, я имею в виду, что это меняет правила игры, верно? Да. >> Это похоже на Neurolink, за исключением того, что ему не нужна операция на мозге. Так что у меня его сейчас нет с собой, 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 воспроизводить полный звук, 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, вам следует 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 фактические 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. [фыркает] Я не знаю, чувак. Как будто, если у вас есть эта штука, вы пытаетесь ее продать людям? Почему люди не хотели покупать? Почему? Просто еще не было готово 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 этого не хотят. Если нет очень сильного сценария использования, трудно заставить 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 так сильно хотят летающие автомобили, как бы круто они ни звучали. И, соответственно, я не думаю, что люди хотели устройство бесшумной речи в мире, где они говорят: "Нет, я могу писать свои электронные письма нормально, зачем мне это нужно?" И люди гораздо более устойчивы к изменению своих рабочих процессов, и это было время, когда, например, год назад, если бы вы сказали кому-нибудь: "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 ее. [смех] >> Вы должны попробовать установить свою жену. Это >> Я пробовал. Я пробовал. Я ничего не знал лучше >> после этого, чем знал 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, давай вернемся к Whisper Flow. >> Этот выпуск 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 от OpenAI, верно? Как, знаете ли, это просто голос. В чем тут дело?" Но, но, как бы, за этим стоит много всего. На самом деле, у вас команда из, у вас команда из примерно 100 человек сейчас, верно? Или что-то вроде того. 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 модели или в окружающем ее материале, или, может быть, дайте мне, объясните мне, как работает Whisperflow в версии "объясни мне на пять". >> Магия заключается в безумном внимании к деталям. >> Магия заключается в том, что мы знаем, что если кто-то бормочет список, если вы поместите его в маркированный список, люди будут в восторге. Когда вы это делаете, если вы также ставите двоеточие, это показывает такое маленькое внимание к деталям, людям это понравится. Если они разговаривают с тремя разными Брайанами, и Whisper каждый раз правильно называет имя Брайана. Ни один голосовой инструмент никогда этого не делал. Большинство LLM также терпят неудачу в этом. 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 для машинного обучения. Большинство из них не такие: "Эй, мы просто доработаем эту модель, и она будет работать". Это не так. И это, я думаю, трудная часть, заключается в том, что есть десятки компаний, которые создали модели преобразования речи в текст или, как я бы назвал, транскрипционные модели >> где она берет каждое слово, которое вы говорите, и пытается записать его слово в слово, что отлично, но нет компании, кроме Whisper, которая создала дикционную модель, где она переходит от того, что вы говорите, к тому, 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, например, чат GP или что-то еще, 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, что Whisper Flow — это тот, где мне не нужно проходить процесс. Я могу просто отправить. Да. Так что, возможно, это просто запрос, работающий в фоновом режиме, или, вероятно, там 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 способ, которым вы пишете, очень отличается от того, как пишу я. >> И даже в этом, то, как вы пишете свои электронные письма, в отличие от Slack или текста, будет иметь вариации. И поэтому важно, как вы делаете пользователя счастливым в каждом сценарии, что является сердцем того, что мы строим, это не просто продукт для диктовки голоса, а на самом деле продукт, который способен изучать контекст как краткосрочный, так и долгосрочный, способен строить модель человека, чтобы он мог делать вас счастливым каждый раз, и ощущение, которое вы получаете, это то, что этот продукт просто меня понимает, и поэтому этот контекстный движок является самой сложной частью технического стека для построения и хорошего выполнения. А также одна 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? >> знаете ли, один из замечательных моментов, которые мы видели, заключается в том, что наши показатели удержания, вероятно, самые высокие среди всех ИИ-продуктов, >> как с точки зрения платящих пользователей, так и общего использования, и все это происходит благодаря тому, что ключевая метрика, которую мы имеем в нашей команде, — это не ARR, это не количество пользователей, которые мы отслеживаем. Ключевая вещь, которую мы отслеживаем, — это насколько хорошо мы строим, насколько хорошо мы строим привычку к голосу для 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 даст нам наши невероятные темпы роста. И поэтому, когда я думаю о том, куда мы идем дальше, моя ментальная модель такова: скажем, вы проводите 8 часов в день на своем телефоне и компьютере. Я хочу, чтобы как можно большая часть этого происходила через шепот. >> Вот почему мы начали с набора текста. Набор текста — 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 следующая вещь, которую мы делаем, — это серия действий, которые являются следующими наиболее частыми вещами, которые делает этот человек. >> И поэтому шепот в своем пределе начинает ощущаться гораздо больше как Джарвис, когда вы говорите, и он пишет для 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 пытаюсь заставить людей резюмировать. 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, это не очень ценно. 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 сможете забрать это у меня, используя мой голос, это было бы потрясающе. >> Да, я хочу сделать больше. Я думаю, как PM, возможно, лучшее, что вы делаете, это получаете много информации, поглощаете ее, затем у вас появляются идеи о том, что вы хотите делать дальше. И это, вероятно, выглядит как 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 по исследованию пользователей, заключается в том, какие у вас пожиратели времени? Где бы вы предпочли не тратить время? Что приносит вам радость? Как выглядит ваша глубокая работа? И как мы масштабируем глубокую работу и уменьшаем рутинную работу? И Whisper как основная платформа, которая находится там 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. Никто не хочет работы, которую никто не хочет делать. >> Да. [смех] Нет, это моя основная идея. 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 это делает. >> Понял. Да. Вы хотите, чтобы люди просто 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 построения компаний? Есть ли у вас какие-либо принципы продукта или компании, когда дело доходит до построения хорошего продукта? Я полагаю, один из них — это одержимость деталями. >> Да. >> Вы 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. Ключевая вещь, которую 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 создаются игры, и я уверен, что это часть того, что вы делаете в Roblox, потому что, я полагаю, вы строите игры. И вот куда это ведет, много ключевых выводов там. Например, возьмем пример продуктового обучения. Я думаю о нашем продукте так: хорошо, есть игра, есть количество взаимодействий и эти ключевые компоненты, которым мы хотим обучить людей, это правила игры. Нажмите и удерживайте функциональную клавишу, появится текст, вот другие вещи, которые вы можете сделать, 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 медленно повышаете уровень, когда становитесь лучше в одном, затем он учит вас следующему, и тогда у вас есть время, вы осваиваете это, затем он учит вас следующему. И если вы посмотрите на Марио, Марио делает это феноменально. Так что я гораздо больше вдохновлен Марио при создании Whisper Flow, чем любым другим голосовым или ИИ-инструментом. >> Да, у них нет множества обучающих потоков. Это просто как бы игра, которая является обучением. Это своего рода >> 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 опять же, 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, чей бренд выходит за рамки продуктов и, по сути, становится основной идентичностью. Возьмите пример Nike, верно? Nike продает товар, и то, что они делают, это во всех их рекламных роликах 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, опять же, 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, возможно, связано с привязкой бренда к эмоции, >> которую вы чувствуете, или, как, знаете ли, Nike — это своего рода, знаете ли, преодоление трудностей, 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 слышали, как я говорю, как Питер, я хочу вернуть вам часы глубокой работы в ваш день. >> Чувство, которое вы получили, — это то чувство, которое я хочу, чтобы люди испытывали, когда они думают о шепоте. >> Понял. Понял. Да, это имеет большой смысл. А как насчет построения компаний? Это просто сохранение компании как можно меньшей или [смех] как компания? Да. >> На самом деле нет. Я смотрю на другую метрику. Я смотрю на производительность на сотрудника. >> Угу. >> Правильно. Итак, что происходит, когда вы компания из пяти человек 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 суб-линейная кривая. Тысяча человек и в 40 раз эффективнее, чем 25 человек, и так далее. Так что меня волнует, как сохранить метрику производительности на сотрудника как можно выше, >> потому что если мы сможем сделать компанию из 25 человек в пять раз эффективнее, чем компанию из пяти человек, вы выигрываете, потому что тогда вы можете масштабировать это, и есть пара способов сделать это, например, во-первых, мы начали, потому что проблема была в том, что несколько месяцев назад мы были в состоянии, когда мы были всего в два раза эффективнее, а 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 участвовать больше людей, потому что, очевидно, больше мнений делает вещи лучше. >> Что является абсолютной ложью. >> Это делает их немного лучше, но что вы теряете, так это всю работу, которую они могли бы делать в это время. Потому что, когда вы просите кого-то высказать пятиминутное мнение по поводу чего-то, он потом думает об этом еще час каждый день, и это потерянная производительность. Итак, 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 человек, принимающий решения. 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 меня привлекать. >> Что это делает, так это то, что мы в нашей компании из 25 человек сейчас ведем около 20 различных проектов параллельно, каждый с независимыми лицами, принимающими решения, 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, например, количество выпущенных функций или, знаете ли, типа того, или >> Да. >> количество выпущенных функций, количество проведенных экспериментов, количество заключенных 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. Я думаю, есть разница между тем, чтобы получить мнение многих людей по поводу вещей, что, вероятно, следует делать, просто чтобы, знаете ли, получить разные мнения, по сравнению с тем, когда многие люди пытаются принять решение по поводу вещей, как, если любое решение, которое вы принимаете, требует 10 галочек, тогда вы обречены. >> Да. >> Знаете, так что расширение прав и возможностей людей было действительно важным. >> Именно. >> Именно. >> А как насчет использования ИИ в офисе? Я представляю, что 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 в этот момент я, забавно, я даже не думаю о том, используете ли вы ИИ-инструменты или нет. Это скорее вопрос о том, что это само собой разумеется, что все их используют. И то, чем команда делится 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 своем 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 больше власти. Наша продуктовая команда, например, всякий раз, когда они хотят поговорить о новой функции, это не просто PRD. PRD сопровождается прототипом, который они могут просто показать, вот о чем я говорю, и тогда инженерная команда точно знает, что строить. >> И тогда, например, всякий раз, когда мы проводим мозговой штурм, люди должны приходить на совещание, предварительно выполнив базовую работу с помощью ChatGPT, чтобы, хорошо, мы установили основные вещи. Теперь трудная вещь, которую нам нужно сделать, это из этих 20 идей, которые ChatGPT сказал, что могут быть хорошими, какие три мы делаем? И поэтому мы будем тратить совещание, говоря об этом, затем это будет совещание по мозговому штурму, потому что, >> придумывание идей, участие. >> Да. Да. Потому что гораздо быстрее просто проконсультироваться с ИИ и сделать свою, просто использовать ИИ, чтобы улучшить свою вещь, прежде чем вы действительно встретитесь с человеком, это своего рода TRDR, 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, много компаний говорят об AR и агентах [смех] и всем таком. 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, бегающих повсюду и делающих все за 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 отрасли подходят к агентам неправильно. вы думаете об этом больше как о создании возможностей, типа, эй, мы создали вещь, которая может фактически подключиться к вашему Slack и к этой вещи и делать вещи для вас, типа, нет, это это нулевой шаг. >> 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 намного, намного сложнее, чем это. Требуется действительно хорошее понимание решаемой проблемы, а не попытка охватить все. Есть ряд стартапов, которым я даю советы, и я думаю, что как только у людей появится правильная функция потерь, которую они оптимизируют, у них будет правильная проблема и, как бы, ее формулировка, >> это решаемо. Все проблемы решаемы. >> Но в целом, в сфере ИИ, другой вопрос, который вы задавали, это, это ажиотаж с AR-числами и всем таким? >> 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. >> Они просто пробуют что-то. Они могут даже заплатить вам деньги, >> но через два месяца у вас этого пользователя нет. 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 на его основе. [фыркает] >> Я думаю, это большая проблема, которую нужно решить. Есть еще одна проблема, когда некоторые из этих компаний не являются прибыльными по единичной экономике, особенно инструменты для кодирования, >> которые, я думаю, в целом, я меньше беспокоюсь, потому что затраты на модели и все такое со временем будут снижаться, они будут оптимизировать, так что это менее экзистенциальная проблема, чем удержание, >> я бы сказал. >> Да. >> Я имею в виду, я имею в виду, это как построение продукта 101, верно, что вам нужно хорошее удержание. >> Да. >> Многие инвесторы сегодня просто 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 у нас была интересная позиция, где дела шли хорошо. Он растет на 50% месяц к месяцу. 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 построение привычек, что включает в себя все цифры, связанные с удержанием, вовлеченными пользователями, а не просто если кто-то вошел, зарегистрировался или нет. >> И и все это. >> Потому что я думаю, что когда у вас есть это, тогда ваш продукт начинает выглядеть гораздо больше как Spotify и Duolingo. >> Да. И это те компании, когда я думаю о построении 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, когда вы начнете добавлять больше ценности людям. >> Да, это имеет смысл. >> Да. >> Um, хорошо, круто. Ладно, чувак. Так, давайте поговорим о >> как люди могут последовать вашему примеру, чувак? Потому что я смотрел на ваш опыт. Вы занимались соревновательным программированием раньше. >> Вы даже дошли до того, что украли ноутбук матери, чтобы кодить по ночам. Откуда берется эта мотивация, чувак? Как, 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 ключевая вещь, которая всегда двигала мной, — это любопытство. >> Я хотел, я увидел кого-то с приложением, и я подумал: "Я хочу это создать". Я задаюсь вопросом, как создать приложение. И тогда я пошел и научился сам. И чем больше я это делал, тем больше я наслаждался этим, и тем лучше я становился. И часто компетентность предшествует страсти. >> И поэтому, как только вы увидите, что вы отлично справляетесь с чем-то, вы просто хотите делать это снова и снова. Это было для меня. Это было так, как будто я предпочел бы 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 жизнь намного более стоящей. >> 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 учиться всему, что вас интересует, на самом деле очень важно, чувак. 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 изучать. Как, не полагайтесь на своего учителя. >> Да. Нет, любовь к учебе. Я думаю, когда у меня будут дети, это единственное, что я хочу, чтобы они имели. >> Да. Просто дайте им все ИИ-инструменты и позвольте им исследовать, куда угодно. >> Так где люди могут найти Whisper Flow и где люди могут найти вас? >> Итак, 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 Твиттере и LinkedIn. Но я очень рад, что все больше людей переключатся со своих клавиатур. Я думаю, что для людей существует целый мир, который можно 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.