Transcription
50% вакансий для специалистов умственного труда в течение следующих 5 лет будут упразднены. Это просто освободит наше время, чтобы заняться всей той работой, которую мы раньше не успевали делать. Что же на самом деле произойдёт? Каждой компании потребуется 2, 3, 5, 10 лет, чтобы внедрить эту технологию. Мы будем либо управлять агентами, либо проверять результаты их работы. Агент ИИ призван не сделать нас немного продуктивнее. Наша задача — сделать ИИ-агента продуктивным. Значительная часть нашей работы, вероятно, будет выглядеть именно так в будущем. И это изменит, знаете ли, почти всё, что касается работы. Агент допустил ошибку, критическую ошибку. На ком лежит ответственность? Она будет лежать на плечах человека.
Ладно, Аарон, спасибо, что присоединился ко мне.
Эй, спасибо, что пригласили меня/добро пожаловать в Box. Да, это отличный офис. Я рад поговорить с вами об агентах ИИ. Вы очень продуктивны в X, особенно когда речь идёт об агентах. Поэтому я очень рад узнать ваше мнение. У меня, э-э, определённо есть странная одержимость на этот счёт. Так что, э-э, вот на чём я провожу большую часть своего времени.
Ладно. Я здесь, в Box. Несколько недель назад вы опубликовали публичную записку. Box — это компания, ориентированная на ИИ.
Да. Хочу немного углубиться в это. Что это значит? И как вы преобразовываете компанию изнутри?
Да. Итак, во-первых, что для вас значит «ориентированная на ИИ»?
Да. Я думаю, э-э, э-э, думаю, что любой слушающий, вероятно, имеет хорошее, относительно хорошее представление об этом на данный момент, но в основном, э-э, это способ мыслить о ваших операциях и о том, как работает ваша компания, э-э, эффективно, когда вы продумываете, как ИИ можно применить к каждой задаче в бизнесе, чтобы сделать организацию более продуктивной, а затем в конечном итоге получить больший результат как организация. И я думаю, что у многих компаний есть разные подходы. Некоторые скажут: «Мы хотим быть ориентированными на ИИ», что означает, что вы, знаете ли, фактически пытаетесь сократить общее количество сотрудников, применяемых к любой задаче. Я думаю, что это совершенно уместный интересный подход. Наш подход немного отличается, а именно: как нам фактически, э-э, просто получить как можно больше результатов и использовать ИИ как расширение возможностей компании. Итак, как нам фактически сделать гораздо больше, чем мы когда-либо могли раньше? И, э-э, это может принимать самые разные формы. Очевидно, что кодирование ИИ — это простой пример. Итак, как нам просто создавать больше функций? В маркетинге это будет означать: как нам либо запускать больше кампаний, либо адаптировать эти кампании к большему количеству рынков. Это также должно означать, что мы сокращаем время, необходимое для выполнения любой задачи в организации. Поэтому у нас внутри компании много ситуаций, когда мы говорим себе: «Хорошо, знаете ли, типичный ход этого проекта занял бы две недели, но на самом деле мы больше не хотим тратить две недели на это, почему бы нам не сделать это за два дня?» И поэтому мы постоянно думаем, как работать намного быстрее как организация с использованием ИИ, так что это может быть всё, от создания контента и кода до углубленного исследования различных действий, возможности оказывать первую линию поддержки клиентов, как мы можем обеспечить наших торговых представителей лучшим ИИ, э-э, в целом.
Да. Но ведь все эти инструменты настолько сырые, они настолько новые прямо сейчас, что существует множество крайних случаев, которые даже невозможны. Как вы экспериментируете с новыми инструментами и внедряете их внутри компании? И я хочу дойти до численности персонала и того, как вы думаете о росте бизнеса. Мы вернёмся к этому через секунду, но да, как вы экспериментируете с инструментами? Как вы экспериментируете? У вас есть команда, посвящённая этому?
Итак, несколько разных вещей. Э-э, у нас есть небольшая группа в руководящем составе, которая постоянно выясняет, куда мы можем пойти и, знаете ли, направить все наши стратегические усилия по всей организации. И поэтому, э-э, это, знаете ли, я ненавижу называть это чем-то вроде совета. Это просто группа из нас, которая постоянно встречается, выясняя, где мы можем применить ИИ. Э-э, благодаря тому, что мы являемся Box, у нас есть внутренние продукты ИИ, которые мы разработали. И поэтому многое из того, что мы используем, — это Box AI, чтобы получить максимальную производительность. И поэтому примеры довольно просты. Я торговый представитель. Я впервые прихожу в компанию. Я хочу узнать, как лучше всего представить продукт клиенту. Что ж, у нас есть Box AI в этом продукте под названием Box Hubs, который просматривает все знания, связанные с продажами или маркетингом, а затем позволяет вам задавать вопросы этим данным. Таким образом, мы внедряем использование ИИ в рамках нашего собственного продукта. А затем, э-э, мы поощряем как можно больше экспериментов с утверждёнными платформами. Поэтому, э-э, знаете ли, у нас будут команды, которые будут пытаться делать кучу вещей с помощью курсора, а затем делиться этим опытом с другими командами. Мы хотим, чтобы мы хотели сбалансировать немного сверху вниз директиву, которая говорит: «Хорошо, давайте использовать ИИ в большем количестве мест», с более децентрализованным подходом, который в основном понимает, что мы никогда не сможем предсказать заранее все отличные варианты использования, которые существуют. Поэтому мы хотим, чтобы люди экспериментировали как можно больше в рамках правил, хорошо, системы, которым мы доверяем, где нет обучения на данных клиентов, где мы знаем, что это, э-э, будет доступ к данным, к которым у них есть доступ. Э-э, и единственный другой заключительный момент — мы пытаемся максимально распространять лучшие практики внутри компании. Поэтому мы делаем такие вещи, как еженедельные общие собрания для всех, где все входят в видеозвонок, и одно из мероприятий на этом общем собрании сейчас — это кто-то, э-э, любой из бизнеса демонстрирует, как он использует ИИ, э-э, в своём рабочем процессе. И поэтому каждую неделю вы будете получать внутреннюю демонстрацию какой-либо команды, использующей ИИ, создающей агента для автоматизации чего-либо. Поэтому мы хотим, чтобы существовало как можно больше, знаете ли, фактически органического создания этих идей, как можно больше обмена, знаете ли, внутри организации, как можно больше экспериментов, и я считаю, что я помню, что в записке вы говорите, что хотите, чтобы ваша команда делала гораздо больше с помощью имеющихся у неё инструментов, и поэтому как вы поощряете их, каковы стимулы, чтобы помочь командам, э-э, принять ИИ, принять инструменты ИИ, а не думать: «Хорошо, кого ещё я могу нанять, что ещё я могу купить?»
Да, я имею в виду, что мы, э-э, можем сделать это немного в лёгком режиме по сравнению с большинством организаций. Э-э, благодаря тому, что мы являемся программной компанией в сфере ИИ в Кремниевой долине, это означает, что демографически многие сотрудники Box или боксёры уже настроены на то, как получить как можно больше инноваций в том, как мы работаем. Поэтому я полностью сочувствую людям за пределами программного обеспечения, которые пытаются ориентироваться в этом, потому что вам также нужно просто провести базовое, знаете ли, обучение о том, что происходит в сфере ИИ, знаете ли, в первую очередь. Поэтому для нас мы уже начинаем с небольшого, э-э, преимущества, которое является небольшим несправедливым преимуществом. Э-э, но затем вы должны убедиться, что вы обдумываете, хорошо, где находятся естественные точки сопротивления при внедрении ИИ. Ну, одна из них будет такой: хорошо, если я внедряю ИИ, то, э-э, ваша цель — просто автоматизировать мою работу и будет ли у меня работа в конце этого процесса? Итак, одна вещь, которую мы просто, знаете ли, пытаемся быть невероятно ясными, заключается в том, что наша цель — сделать больше как компания и вооружить каждого сотрудника возможностью делать больше. Мы не рассматриваем конкретные функции, за одним исключением. Э-э, мы не рассматриваем функции и не говорим: «Хорошо, давайте перейдём к, знаете ли, э-э, перестройке этой, э-э, функции». Единственная область, в которой, я думаю, мы, вероятно, больше всего склонялись и говорили: «Хорошо, мы думаем, что, знаете ли, если мы сможем отклонить всё больше и больше входящих, скажем, обращений в службу поддержки клиентов, то мы сможем, знаете ли, создать лучший опыт для наших клиентов, а также перераспределить этот же набор ресурсов, либо самих людей, либо деньги в такие вещи, как упреждающий успех клиентов. Итак, одна вещь, которая, знаете ли, я думаю, помогает при, э-э, внедрении, это, э-э, и, может быть, сначала обратное, ошибка, которую допускают некоторые компании, заключается в том, чтобы сказать: «Используйте ИИ там, где вы не можете использовать ИИ, вот там мы будем добавлять сотрудников в организацию». Я вообще думаю, что вы хотите сделать обратное, где вы в основном говорите, что части организации, которые используют ИИ, будут теми, которые получат больше бюджета, и вы хотите найти способы эффективно стимулировать или поощрять использование ИИ в организации, и одним из механизмов является сказать: «Хорошо, если вы можете действительно повысить эффективность вашей организации, вы, вероятно, будете выше в списке команд, которые получат следующий набор сотрудников или следующий бюджет для решения проблем». И поэтому чем больше вы можете создавать эти виртуальные, знаете ли, добродетельные маховики или циклы, э-э, вокруг внедрения, повышения производительности, большего бюджета и так далее, то я думаю, что это приведёт к гораздо большему, э-э, чувству безопасности и комфорта, когда вы будете внедрять эти решения.
Да. Мне всегда любопытно, почему люди думают: «Хорошо, как нам просто автоматизировать работу X, Y?» Но на самом деле, если вы можете получить гораздо большую производительность от каждого сотрудника, почему бы вам не заняться новыми вариантами использования? На рынке много всего, много проблем, которые даже не были экономически выгодными. Поэтому я ценю, как вы думаете об этом.
Ну, я думаю, что хорошая новость, э-э, скажем, знаете ли, э-э, для всех, знаете ли, кто выполняет некоторые из этих работ, которые, может быть, знаете ли, вы видите, хорошо, пытаюсь ли я автоматизировать, знаете ли, или нет. Э-э, компании, которые, э-э, относятся к ИИ очень узко и преследуют только сокращение затрат, находятся во всех конкурентных отраслях. Очень мало компаний, у которых нет высокой степени конкуренции. И поэтому для каждой компании, которая решает использовать ИИ, скажем, для сокращения расходов, будет другая компания, которая скажет: «Мы будем использовать ИИ, чтобы сделать больше». И компания, которая сможет лучше обслуживать своих клиентов с помощью ИИ, будет той, которая получит больше клиентов и более высокие рейтинги удовлетворённости, лучшие продукты и услуги. А затем эти люди будут теми, кто будет нанимать больше людей и развивать функции, которые, э-э, получают более высокие показатели производительности. Поэтому я думаю, что это очень временное явление, когда вы увидите даже сокращение из-за ИИ, потому что таланты будут просто перетекать в те области экономики, где люди видят рост производительности, а затем реинвестируют. Итак, один пример — мое предположение заключается в том, что через три, пять или десять лет размер малого бизнеса с точки зрения численности персонала случайно будет больше, потому что произойдёт то, что небольшие предприятия смогут фактически делать больше с самого начала как малый бизнес, что затем побуждает их создавать все смежные функции на основе областей, в которых они выросли. Итак, отличный пример — одна из классических проблем, если вы компания из двух, трёх, пяти, десяти человек, каждый новый сотрудник, которого вы нанимаете, может составлять 10–20% от вашего общего объёма расходов, верно? Но если у меня есть один человек, у меня только 10. Я буквально увеличил весь свой бюджет расходов на 10%. Допустим, есть много действий внутри вашего бизнеса, где вы не можете оправдать увеличение всего вашего бюджета на 10% только для того, чтобы начать новую маркетинговую кампанию, функцию, которую вы хотите, знаете ли, создать, ошибки, которые вы хотите исправить. Поэтому происходит то, что эти компании просто не доходят до этой работы. Что ж, теперь в мире агентов ИИ они начинают делать эту работу за вас. И что происходит? Вы создаёте лучший продукт, скажем, или быстрее обслуживаете своих клиентов. Следующим шагом будет, возможно, больше торговых представителей, чтобы поговорить с теми клиентами, эффективность обслуживания которых вы только что повысили. И поэтому произойдёт то, что вы будете расти быстрее как малый бизнес, чем до ИИ, просто потому, что вы никогда бы не инвестировали в функции, которые могли бы позволить вам расти быстрее, потому что, как, есть только небольшой процент, есть только небольшой процент малых и средних предприятий на планете, которые получают венчурный капитал, скажем, поэтому большинство малых и средних предприятий ограничены доступом к капиталу, талантам в своей конкретной области, и агенты в основном, знаете ли, взрывают это.
Хорошо, давайте продолжим на этом, Дария.
Хорошо. Я уверен, вы видели, что генеральный директор Anthropic сказал, что у меня есть некоторые разногласия с этим. Уверен, что так и есть. Кровавая баня для специалистов умственного труда. 50% вакансий для специалистов умственного труда в течение следующих 5 лет будут упразднены. Эндрю Джесси, генеральный директор Amazon, только что сказал, что они будут сокращать штат сотрудников из-за производительности ИИ. У вас совсем другой подход. Я склонен соглашаться с вами, но что они делают не так?
Это и то, и другое, я уважаю обоих этих людей. Поэтому, э-э, я думаю, что моя точка зрения будет заключаться в том, чтобы разобрать эти два утверждения по-разному, потому что они на самом деле представляют разные концепции. Точка зрения Дарио, я думаю, представляет собой очень интересный мысленный эксперимент, который заключается в том, что в темпах развития агентов ИИ, э-э, знаете ли, что произошло бы в вакууме, если бы агенты, знаете ли, если экстраполировать то, что делают агенты, отсюда до 5 лет спустя, я думаю, что в чисто академическом смысле он, вероятно, прав, что агенты смогут выполнять многие, многие из этих работ. Я думаю, что реальный опыт, однако, окажется другим, потому что я склонен думать, что происходит, и, э-э, просто в качестве контраргумента, Алекс Ван недавно был на подкасте YC, который, я думаю, лучше всего сформулировал это, а именно, что есть этот длинный хвост, я не знаю, сказали ли вы длинный хвост, но есть эта работа, которую агенты постоянно не выполняют. И это как последняя, это последняя миля. Это последняя миля автономного вождения. Это последняя миля работы агента, которая заключается в том, что человек должен проверять работу. Человек должен координировать то, что делают агенты. Человек должен, э-э, как бы интегрировать все результаты работы агентов, и поэтому я не думаю, что это исчезнет даже при увеличении на порядки эффективности агентов, потому что это просто движущийся, знаете ли, в основном, ориентир того, что люди в конечном итоге делают с этими агентами. Это первое. Во-вторых, я думаю, что есть много вещей, которые мы делаем, которые просто не могут быть воспроизведены агентом. Это не тот тип вещей, которые вы отправляете как задачу «чёрного ящика», чтобы получить результат. Это личное взаимодействие, которое вы должны выполнить, чтобы создать ценность в экономике. Это торговый представитель, разговаривающий с клиентом, чтобы координировать, знаете ли, работу, которая должна быть выполнена, или сделку, которая должна быть заключена. Это, знаете ли, юристы, разговаривающие друг с другом, чтобы договориться, знаете ли, о сделке или деле. Поэтому всю эту работу, я думаю, мы недооцениваем, сколько её существует, а также сколько её будет существовать в мире, где нам больше не нужно выполнять всю рутинную работу. Поэтому представьте мир, где агенты бегают вокруг, обрабатывая все более, скажем, рутинные задачи, которые мы не хотим выполнять с компьютерами. Это просто освободит наше время, чтобы заняться всей той работой, которую мы раньше не успевали делать. Существует, э-э, э-э, своего рода заблуждение или парадокс, называемый заблуждением о куске труда, который в основном заключается в этой идее, что мы, э-э, как бы предполагаем, что мы, э-э, имеем правильный уровень занятости по отношению к объёму спроса на услуги в любой момент времени в экономике, и, э-э, это как бы не предвидит, знаете ли, любое изменение эффективности, которое затем, чтобы не сильно углубляться в детали, но, э-э, затем вы добавляете парадокс Джевонса, знаете ли. Итак, если я могу снизить, если я могу повысить эффективность определённой категории работы, скажем, юридической работы, здравоохранения, образования или продаж. Вопрос в том, превышает ли спрос на этот набор услуг прирост эффективности, который был вызван. И я думаю, что есть много категорий работы, где это так, где если я могу сделать маркетинговую кампанию намного эффективнее, я получу больше, чем соизмеримое количество спроса на маркетинговый труд, чтобы создавать эти кампании, или для юридической работы, или для здравоохранения, и так далее. И поэтому то, чего не предвидит точка зрения Дарио, это действительно, э-э, видим ли мы парадокс Джевонса для труда, потому что ИИ теперь сделал его намного эффективнее для получения результата от этого труда, который мы не смогли бы предсказать в вакууме. Я сделал видео специально об этом, и я предположил, что да, это похоже на парадокс Джевонса. По мере роста производительности, по мере роста производительности на одного сотрудника, мы сможем сделать гораздо больше.
Да. Многие возражения, которые я получил, заключались в том, что, возможно, нет такого большого спроса.
И как спрос масштабируется с большим количеством предлагаемых решений, которые вы можете вывести на рынок?
Да. Я имею в виду, что это своего рода, э-э, знаете ли, без этого человека-контраргумента здесь, трудно спорить. Я бы просто сказал, что они неправы. Э-э, потому что, э-э, отчасти потому, что это неизвестно с обеих сторон. Поэтому моё мнение заключается просто в том, что у нас действительно может быть значительно больший спрос. Я приведу пару примеров. Я не знаю, когда вы в последний раз обращались к медицинскому работнику, э-э, но, э-э, мой личный опыт заключается в том, что, э-э, когда я звоню врачам по разным вопросам, и вы говорите: «Хорошо, когда вы можете меня принять?», они, вероятно, где-то говорят от двух до шести месяцев в зависимости от темы. Поэтому для меня это мгновенный и очевидный пример того, что я не могу увидеть врача по любой теме на следующей неделе просто мгновенно по запросу. Мы, вероятно, ошибаемся в количестве медицинских работников на коэффициент от двух до трёх, это будет моё быстрое предположение. Итак, что происходит? Почему эти врачи не могут обслуживать клиентов? Ну, им приходится выполнять много административной работы. Они вводят, знаете ли, все заметки от каждого визита, которые им нужно сделать. Итак, хорошо, может ли ИИ сократить это на 30%, скажем. Может ли ИИ сделать все операции на бэк-офисе намного быстрее? Вы, вероятно, всё ещё в результате этого должны будете наводнить ещё больше, знаете ли, фактически врачей или врачей или, знаете ли, медсестёр в системе в результате этой эффективности. Итак, это здравоохранение, может быть, это было просто. Э-э, у меня есть, э-э, друг, у которого есть компания Shopify, э-э, и она продаёт шары онлайн, поэтому, э-э, его бизнес заключается в том, что у него есть веб-сайт, и он продаёт шары. Довольно, довольно успешный, и я, знаете ли, всё время спрашиваю: «Эй, сработает ли эта идея, знаете ли, для маркетинга?», и мы как бы идём туда-сюда, и я просто сделаю предположение, и, может быть, он ответит в комментариях, что это неточно. Но если бы он мог нажать кнопку и сказать: «Хорошо, сделай весь мой маркетинг за меня, сделай всю мою рекламу в Facebook за меня, сделай весь мой SEM, э-э, за меня, сделай весь мой инвентарь за меня», мог бы он представить себе мир, где он получит больше клиентов и, таким образом, нанял бы больше людей для цепочек поставок?
“А как насчёт разработки продукта, а затем улучшения его проектирования?” Думаю, ответ – да. Он всегда ограничен своей способностью развертывать все эти вещи, будь то его собственное время или время его, знаете ли, ограниченной команды. Поэтому я просто не думаю, что существует какой-либо предел экономии в объёме спроса на так много разных категорий услуг, что когда мы внедряем ИИ и это делает его более эффективным, ваша способность видеть рост этих категорий как результат. Да, я думаю, здравоохранение – это действительно отличный пример. Возможно, существует не только задержка между тем, когда вы хотите пойти к врачу, и тем, когда вы действительно получаете назначение, но я думаю, что есть, вероятно, люди, которые просто не готовы ждать вообще.
Да. Правильно. Или или они задавали бы вопросы врачу чаще по поводу меньших проблем. Существует весь этот, я собираюсь использовать слово «длинный хвост», проблем со здоровьем, которые ИИ мог бы облегчить. Итак, хорошо. Ну и и ещё один пример. Итак, послушайте, в Box, если мы, знаете ли, рассматриваем каждый инструмент ИИ, чтобы сделать нас более продуктивными, и, скажем, одна категория – если мы можем сделать наших торговых представителей на 10% более продуктивными, классическая статистика в, знаете ли, любом B2B – это производительность продаж, которая в основном представляет собой объём продаж, который вы приносите относительно затрат на этого торгового представителя. Допустим, если бы мы могли повысить производительность на 10%, то есть вы получаете на 10% больше долларов с точки зрения продаж, у вас есть два варианта. Один: вы можете просто быть очень довольны тем, что получили на 10% больше долларов, и продолжить жить, и теперь ваш доход растёт, скажем так. Другой сценарий: вы действительно счастливы, и вдруг процесс распределения бюджета ваших торговых представителей становится более привлекательной вещью для инвестирования средств. И в нашей организации, по крайней мере, исходя из того, насколько велики, по нашему мнению, возможности нашего рынка, мы просто будем вкладывать деньги обратно в продажи, как только сможем добиться повышения производительности. И я думаю, что во многих компаниях есть множество функций, где есть определённая задержка в некоторой, в знаете ли, в некоторой части организации, и если бы я мог сделать это более эффективным, мы бы на самом деле наняли бы либо в этой прямой функции, либо в соответствующих ролях, которые связаны с этой функцией, и я думаю, что это большая часть той работы, которую мы делаем.
Давайте поговорим о том, как будет выглядеть работа для людей в будущем. Знаете, есть два пути. Мы либо будем управлять агентами, либо проверять результаты работы агентов. Возможно, это спектр. Каковы ваши мысли по этому поводу? Куда мы склоняемся? Ну, это, пожалуй, самое интересное, что я думаю на данный момент, когда речь идёт об ИИ, это попытаться исследовать, что представляет собой будущее программного обеспечения, а затем, соответственно, как будет выглядеть работа. Недавно моя ментальная модель была такова: я думаю, что большая часть корпоративного программного обеспечения в основном предназначено для оцифровки и улучшения того, как мы работаем, верно? Итак, что мы делаем весь день? Мы подходим к компьютеру, если вы работающий с информацией специалист, и вы набираете кучу текста, и вы на встречах, и вы координируете вещи, и вы проводите мозговой штурм, но знаете, большая часть результатов, многих вещей, которые мы в конечном итоге монетизируем, происходит на этом компьютере, и это происходит с той скоростью, с которой вы лично можете что-то сделать, с той скоростью, с которой вы можете что-то исследовать, с той скоростью, с которой вы можете писать код, с той скоростью, с которой вы можете разработать маркетинговый актив. И компания, по сути, движется с той скоростью, с которой вы можете что-то производить на компьютере, опять же, скоординировано с другими внутренними или внешними, знаете ли, лицами.
Теперь добавьте в картину агентов ИИ. Эти агенты ИИ, знаете ли, два года назад мы бы подумали, что эти агенты ИИ… мы не называли их агентами, но системы ИИ сделают то, что вы делаете, намного быстрее. Итак, вы пишете код, и он печатает наперёд, и он автоматически дополняет код, который вы хотите написать, и вот, вдруг вы пишете на 30% больше кода, потому что эта вещь – своего рода дополнительное ускорение вашей работы, и это была наша ментальная модель: «Хорошо, теперь я могу написать отчёт, и он, вероятно, поможет мне набрать пару предложений или абзац за раз, или я отвечаю клиенту, и он автоматически вставит правильный ответ, чтобы дать этому клиенту», и это была наша ментальная модель за последние, наверное, полтора года после момента с ChatGPT – это то, что действительно создаёт текст или изображения от имени той работы, которую мы делаем, пока мы делаем эту работу. Оказалось, что это неверно. Правильная ментальная модель – подождите секунду, эти вещи, агент ИИ здесь не для того, чтобы помочь нам быть немного более продуктивными, всё совершенно наоборот. Наша задача – сделать агента ИИ продуктивным. Агент ИИ ничем не ограничен в том, как быстро он может печатать, в часах работы в течение дня, в количестве компьютеров, к которым он может получить доступ, или в количестве мест, где он может одновременно находиться. И в этом мире всё переворачивается с ног на голову, не так ли? Например, корпоративное программное обеспечение должно быть разработано так, чтобы вы эффективно использовали это программное обеспечение для планирования того, что должен делать агент ИИ, для создания задач, над которыми он должен работать, для проверки конечного результата, который он создаёт, для организации и интеграции этой работы в нечто более масштабное, что вы пытаетесь сделать, и поэтому, если, знаете ли, поскольку мы работаем в корпоративном программном обеспечении B2B, я как бы рассматриваю работу и программное обеспечение как единое целое, поэтому так будет разработано программное обеспечение. И поэтому я думаю, что это большая часть нашей работы. Наша работа будет заключаться в том, чтобы думать о том, что мне следует передать агенту ИИ. Насколько чётки мои инструкции? Какова общая картина, которую я пытаюсь создать? И как мне, знаете ли, дать ему достаточно конкретную задачу, чтобы он был успешным, но не настолько конкретную, чтобы я не получал никакого реального повышения производительности? И как мне убедиться, что это тот тип задачи, который я могу включить во что-то другое? Итак, лучшие примеры в последнее время – это такие вещи, как, например, кодирование с помощью ИИ. Итак, я шёл мимо инженера, пару дней назад в Box, и он использует Cursor, и я сказал: «Как ты используешь Cursor по-другому, чем, скажем, GitHub два года назад, Copilot два года назад?» И это довольно принципиальное различие, не так ли? Это уже не то, что ИИ как бы печатает наперёд, пока вы пишете код, он идёт и просит агента создать что-то, он создаёт это, а затем он тратит время на проверку кода агента, и он, по сути, говорит, что он всегда находит что-то, что он сделал неправильно, и мы знаем почему. Это вероятностные системы. Но это буквально означает, что он производит на 50% больше результатов, потому что вместо того, чтобы ему приходилось искать каждый класс и функцию и изучать эту конкретную часть кода, агент идёт и делает это, и он может гораздо лучше обнаружить, что агент сделал неправильно, чем просто ускорение в виде немного более быстрой печати наперёд. Подумайте об этом для практически всей работы. И именно поэтому я был взволнован такими вещами, как, скажем, Codex, потому что Codex – это почти окончательное проявление этого, не так ли? Это очередь задач для развертывания агента, она не пытается быть вашим редактором кода, это как: я иду к чему-то и прошу его что-то построить, оно идёт, работает 10 минут, я иду и проверяю и прохожусь по различиям, и я просматриваю это и проверяю код, вероятно, так будет выглядеть большая часть агентовских систем со временем – вы получаете систему задач, вы получаете запрос. Вы запрашиваете его, он идёт, делает эквивалент десятков или сотен часов работы за несколько минут. Затем вы проверяете, что он сделал. Вы берёте часть этого, вы включаете это во что-то другое. И поэтому большая часть нашей работы, вероятно, будет выглядеть так в будущем. И это изменит почти всё в том, как выглядит работа. Вы используете Codex в… Box использует Codex, я должен сказать?
Я уверен, что некоторые инженеры. Сейчас мы больше находимся в режиме развертывания Cursor. Но я не знаю официального развертывания Codeex прямо сейчас, но мы любим продукты ChatGPT.
По мере того как такие компании, как Box, становятся более продуктивными, как Google и все эти компании становятся безумно продуктивными, видите ли вы какой-либо риск концентрации власти среди очень небольшого числа компаний, потому что в будущем, если стоимость работы с информацией приближается к нулю, единственным ограничением, кажется, остаётся капитал? Существует ли риск концентрации власти?
Да, это своего рода траектория, по которой мы уже идём. Поэтому я не… я не… я, наверное, должен больше беспокоиться об этом. Но это не кажется чем-то отличающимся от пути, по которому мы шли. И я думаю, что… я знаю, что мы находимся в этом очень забавном режиме, когда совершенно новый стартап, и мы видели это с Cursor и многими стартапами в области ИИ, совершенно новый стартап, Windsurf, Replit и т. д., с десятой частью количества инженеров или, скажем, сотрудников, которые раньше могли бы достичь того же уровня дохода. Это безумие. Это, знаете ли, поражает мой разум, не так ли? И поэтому в то же время, когда крупнейшие компании теперь обладают вычислительными мощностями, инфраструктурой, у них практически неограниченный бюджет для их развертывания, мы видим небольшие стартапы, которые превосходят эти крупные компании, потому что они достигли правильного инновационного прорыва в нужное время для пользовательского опыта. Распространение снизилось с точки зрения затрат, потому что все находятся в интернете. И поэтому мне… мне на самом деле нравятся шансы стартапов на данный момент. И поэтому я… я, знаете ли, довольно шизофреничен по этому вопросу, то есть я думаю, что это отличное время, чтобы быть действующей компанией. Это отличное время, чтобы быть стартапом. Это просто невероятное время для использования технологий. Да. И поэтому вы рассматриваете это как ту же динамику, что и всегда. Может быть стартап, который может бросить вызов этой крупной компании, потому что у них лучше вкус к тому, как они создают опыт. У них есть некоторое понимание, которое, возможно, было упущено из виду этой крупной компанией. Я думаю, что вы, в основном, должны разумно выбирать свои рынки, не так ли? Поэтому, вероятно, очень плохое время для создания горизонтального персонального помощника-чатбота, как новый участник, потому что я думаю, что эта игра, знаете ли, мы как бы видели… мы видели контуры конкурентной карты немного. Вы не хотели бы вступать в игру… ни одна социальная сеть не работала через шесть месяцев после Facebook, по крайней мере, 10 лет, до TikTok, скажем так, потому что это была игра, и поэтому Facebook был игрой. ChatGPT, Grok, Gemini, Claude, мы получили… мы получили город, у нас есть игроки на карте. Вероятно, новых игроков в этом пространстве нет, но, черт возьми, я могу придумать больше пространств сегодня, которые теперь доступны для стартапов, чем за последнее десятилетие работы с программным обеспечением. Как будто это… я думал на днях об этом примере, знаете ли, у нас был период с 2008 по 2014 год, приблизительный период, когда, знаете ли, Uber, Instacart, DoorDash, Airbnb, каждая из этих компаний только что была создана, и она в основном удовлетворяла большинство наших основных потребностей потребителей, таких как, знаете ли, путешествия, еда, транспорт, музыка. Мы получили… у нас было… мы охватили все аспекты в этом окне. И если вы пропустите это окно, это был как бы не очень интересный период в течение довольно длительного времени в потребительском секторе. ИИ – это своего рода перезагрузка этого, то есть для потребителей и B2B. И это в основном потому, что у нас теперь впервые есть набор категорий, которые раньше никогда не были оцифрованы, и теперь агенты ИИ могут быть развернуты в них. Какой пример этого? Почти всё, каждая категория профессиональных услуг. Да. Категория программного обеспечения для юристов или юридической отрасли была одной из самых маленьких категорий программного обеспечения в истории. Harvey только что привлекла кучу денег, не так ли? И поэтому, вот пример. Рыночная капитализация Harvey больше, чем все расходы на программное обеспечение для систем управления контрактами за всю историю. И это потому, что юристы такие: «Ну, мы просто будем отправлять документы по электронной почте туда и обратно, и мы будем проверять контракты, и нам не нужно много программного обеспечения, чтобы работать над этой проблемой». И вдруг агенты ИИ – это первый раз, когда эта отрасль будет оцифрована осмысленным образом. Вы можете переходить от категории к категории, здравоохранение, образование, репетиторство, биологические науки, открытие лекарств. Есть так много областей, которые мы действительно никогда не могли полностью оцифровать, и ИИ теперь создаёт рынки для них. И угадайте что? Если вы раньше не могли оцифровать эту отрасль, это означает, что нет естественного действующего лица, которое просто захватывает весь этот рынок, а это значит, что он доступен для стартапов. Теперь будут действующие лица, которые как бы примыкают к этой сфере деятельности, и они могут войти в неё с помощью агентов, и мы будем делать это в ряде областей, скажем так. Но есть также отличная возможность, поскольку нет естественного действующего лица, некоторые новые стартапы будут иметь правильное сообщение в нужное время с правильным распространением, и у них будет много возможностей. И поэтому я не слишком беспокоюсь о гипермасштабируемых компаниях и о том, что, возможно, есть пять или шесть моделей ИИ. Я думаю, что предстоит проделать так много работы поверх моделей, что это становится интересным.
Да. Я полностью согласен. Я часто говорю, что каркас – это то, куда сейчас нужно вкладывать инвестиции.
Да. Да, 100%. Хорошо. Итак, я хочу, и очевидно, я крайне предвзят, но мы думаем, что здесь есть масса возможностей. И я перейду к тому, что Box является агностическим по отношению к модели, агностическим по отношению к ИИ через секунду, но я хочу просто коснуться того, что меня довольно часто спрашивают: личный или рабочий агент. Итак, для меня я, знаете ли, создал эту долгую историю с ChatGPT, с Claude. Я имею в виду, ChatGPT действительно обладает удивительной памятью. Память как функция невероятна. И я думаю, где проходит разграничение между моим личным агентом и рабочим агентом? Потому что я чувствую, что если у меня есть этот личный агент, который выработал со мной краткую запись, который знает меня, знает, что я хочу делать, а затем я приношу это на работу, это может быть невероятно. Но, конечно же, есть все эти вопросы интеллектуальной собственности и…
Хорошо. Подумал об этом. Да. Нет. Ну, ну, я имею в виду, это… память будет одной из самых забавных, знаете ли, технических проблем, потому что… поэтому я даже не могу представить себе сочетание личной памяти… в этом… даже просто… даже личная память в личной сфере – это достаточно сложная проблема. Внедрение личной памяти в вашу корпоративную систему агентов ИИ – это… это будет… это будет интересные, знаете ли, вопросы. Вы можете мгновенно подумать обо всех проблемах, не так ли? Итак, если у меня есть много личных данных о здоровье, которые я, знаете ли, использую с системой ИИ, а затем я приношу это в корпоративную среду, вдруг… и это каким-то неизвестным образом влияет на некоторые решения или вещи, которые происходят… неизвестно мне, что это будет огромной проблемой. Поэтому я не думаю, что вам понадобится разделение церкви и государства между личной стороной и корпоративной стороной, что будет означать, что вы, возможно, никогда не полностью максимизируете преимущества памяти ИИ. Но, вероятно, вам придётся идти на компромисс в отношении уместности и возможности управления этими вещами по сравнению с максимальной ценностью. Даже на личной стороне вы сталкиваетесь с этой сложной вещью, которая заключается в том, что иногда у меня много разговоров с системой ИИ, которые совершенно гипотетические или даже не обо мне. И вы не обязательно хотите, чтобы ИИ путался в том, что это важные вещи для запоминания или атрибуты, и поэтому, знаете ли, вы имеете этот баланс, некоторые вещи, которые я определённо хочу повторно включить, и я хочу знать об этом для будущих вопросов, а другие вещи такие: это был странный временный период, который длился неделю, и мне не нужно, чтобы вы… мне не нужно, чтобы вы помнили об этом или думали, что это какая-то постоянная проблема, с которой я имею дело или о которой думаю. Знаете, это те вещи, опять же, когда мы антропоморфизируем ИИ, мы будем… мы будем делать некоторые из этих вещей неправильно как люди. Знаете ли, хотя это, очевидно, где-то в нашем мозге, мы склонны быть такими: «Хорошо, я просто не учитываю это, потому что я знаю, что эта часть пространства встраивания совершенно не имеет отношения к этому ответу, который я даю». Модели ИИ… ИИ будет намного сложнее для ИИ знать, когда включать эти части контекстного окна, а когда нет. Поэтому мне очень любопытно, как это будет работать. И у вас также есть эта проблема переносимости памяти, которая… которая будет ещё одной проблемой, которая заключается в том, что если я провожу годы и годы взаимодействия с ChatGPT, и у меня нет возможности, знаете ли, сделать это переносимым с Gemini или Anthropic, как я буду себя чувствовать в будущем?
Да, совершенно верно, большие вопросы. Поэтому я думаю, что было бы забавно, если бы в отрасли был стандартизированный, знаете ли, контекстное окно, которое было бы таким: «Хорошо, вот куча знаний». Это как моя личная карточка данных, которую я даю системам ИИ. Возможно, кто-то мог бы начать создавать спецификацию для этого, и мы бы все поддержали это. Это очень похоже на то, что делал MCP для инструментов агента. Просто кажется, что должен быть открытый стандарт для памяти агента, где вы… я конкретно говорю о личной памяти, не так ли? Вы можете перейти из Google, вы можете перейти в OpenAI, вы можете перейти в Microsoft.
И затем есть… очевидно, я хочу поговорить о контексте предприятия с памятью. Итак, давайте останемся в полном контексте предприятия. Я работал в Box 5 лет. Я создал эту память. Затем я ухожу, и интеллектуальная собственность памяти Box остаётся… я иду куда-то ещё, и мне приходится заново разрабатывать всю эту вещь. Кажется, что вы… это как начать с нуля. Есть ли что-то, что вы могли бы представить, что Box делает, когда вы нанимаете сотрудника из другого места, чтобы быстрее интегрировать его в систему? Это действительно агент этого сотрудника. Как это выглядит?
Я имею в виду, сейчас мы просто импровизируем в режиме реального времени. Поэтому… поэтому у нас есть, знаете ли, новости о спецификациях… в этом подкасте. Я думаю, это очень крутая идея. Я имею в виду, я думаю, что вы можете представить себе… вы можете представить себе файл, который похож на ваше резюме агента, но как бы на стероидах, которое просто знает всё обо мне, как я работаю, знаете ли, стиль текста, в котором я работаю. Я в маркетинге. И это будет лично. И это будет лично. Но опять же, мы просто…
Брейншторминг. Но, как я вижу, нет причин, почему, почему снова какой-то агентный тип памяти, который, который вы, вы получаете как право сотрудника или гражданина, или в качестве поставщика медицинских услуг. Я, я думаю, что это очень важно. Вы знаете, есть интересный аналог, э-э, вещи, которая, которая предпринималась в здравоохранении, э-э, при администрации Обамы, своего рода ваша возможность получить доступ к своим, вы знаете, к своим медицинским записям была довольно важной вещью. Проблема заключалась в том, что она была настолько неудобной в использовании, что, по сути, ни один потребитель никогда не смог по-настоящему взаимодействовать с этими вещами. Поэтому вам пришлось бы решить эту проблему, которая, как для нас, так и для, вы знаете, любого слушающего, да, конечно, мы бы хотели портативный, вы знаете, JSON, вы знаете, вы знаете, э-э, файл, содержащий нашу, нашу память ИИ, но для наших родителей, как они когда-нибудь смогут это сделать? Но я думаю, что это имеет смысл, и, вы знаете, надеюсь, индустрия будет поддерживать подобные вещи с течением времени.
Да, я хочу, я хочу поговорить об ответственности, об ответственности агентов, в частности. Агенты недетерминированы. Они вероятностны, как вы сказали. Они могут ошибаться. Они совершают ошибки, особенно сейчас. Они будут улучшаться. Если я сотрудник и я внедряю агентов, и этот агент совершает ошибку, критическую ошибку, где лежит ответственность? И, и как вы управляете этим? Я имею в виду, в обозримом будущем она будет лежать на плечах человека. Просто нет другого пути, нет другого пути обойти это, потому что нет агентной системы, которая, которая достаточно хороша, чтобы вы могли, в принципе, перейти на полный автопилот и просто сказать, что мы в порядке с тем, что эта вещь принимает все решения. Пока вы не согласны с тем, что ИИ принимает окончательное ключевое решение, это означает, что система недостаточно хороша, чтобы убрать человека из цикла на каком-то этапе или на какой-то степени детализации в этом, в этом рабочем процессе. И поэтому я думаю, что большинство компаний, которые внедрили ИИ на данном этапе, в основном говорят: «Слушайте, вы должны использовать ИИ. Вы все еще несете ответственность за то, что производит ИИ. Вам нужно проверить код. Вам нужно проверить юридический документ. Вам нужно проверить электронное письмо, которое вы собираетесь отправить клиенту». Это на вас. Люди будут проходить через, вы знаете, некоторую неловкую фазу, например, они увидят примеры, когда человек на самом деле не проверял это, и они получают какой-то бессмысленный результат, и тогда, вы знаете, с этим человеком нужно будет поговорить, и будет какой-то тренинг по этому поводу. Мы будем находиться на этом этапе некоторое время. Пара лет, пять, три-пять лет. В какой-то момент наступает момент отпускания руля для некоторого масштаба рабочего процесса, верно? И это, мы не видели много систем, которые готовы к этому, или много рабочих процессов, которые готовы к этому. Но когда это произойдет, тогда на самом деле появится новая эра ответственности, управления или ответственности, которая должна будет возникнуть. Вы знаете, сейчас Box как платформа несет ответственность за ряд категорий событий, которые могут произойти в нашей системе, если клиент испытывает эти события. И может быть будущее состояние, когда вы будете иметь такой же уровень надежности также для поставщика моделей ИИ или для поставщика системы ИИ. Мы еще не там, потому что опять же из-за того, насколько быстро эти, эти пространство, пространство движется и где находятся модели. Но я думаю, что через три, пять или десять лет, если я обращусь к поставщику и скажу, что хочу, чтобы вы создали ИИ, который напишет для меня приложение. Если у меня нет возможности заглянуть в черный ящик того, что он делает, тогда я должен иметь возможность привлечь кого-то к ответственности за то, когда эта вещь создает ошибку. И поэтому в каком-то конечном итоге, я думаю, это будет, это будет уместно привлечь поставщика к ответственности.
Ну, при отсутствии очень сильного набора защитных ограждений для этих, для этих систем ИИ, и вы, вы знаете, представьте, что вы сотрудник компании, вы, вероятно, будете очень осторожны в отношении их развертывания. И разве это не замедлит инновации? Но я предполагаю, что это необходимо, вы знаете, особенно для такой компании, как AOX, где вы имеете дело с критическими элементами системы компании. Я думаю, что то, что мы, та часть, в которой мы определенно ошибаемся, и на самом деле, может быть, возвращаясь к точке Дарии, э-э, то, в чем мы, я думаю, склонны ошибаться, это то, что мы все находимся в окопах, видя эту технологию, и наши умы взорваны тем, что возможно, и мы можем экстраполировать, что возможно в будущем. Оказывается, когда технология попадает в реальный мир, объем управления изменениями, необходимый для фактической интеграции этой штуки в работу, которую мы делаем, примерно на два порядка больше, чем мы понимаем. И поэтому это также почему снова пятилетний, пятилетний аналогия или пятилетний прогноз от Дарио, я думаю, неверен, это, это как, это как предполагает этот вид мгновенного доступа к этой технологии, которая распространяется еще быстрее, чем способность компании идти и использовать ее для повышения производительности или роста. Тогда это просто сокращение затрат. На самом деле произойдет то, что каждой компании потребуется от 2 до 3, 5 до 10 лет, чтобы развернуть эту технологию, и даже тогда они все еще будут проходить через различные рабочие процессы, где ИИ появится позже в этом рабочем процессе. Мы сейчас находимся где-то между 18 и 19 годами бума облачных технологий, если вы просто обозначите это, скажем, запуском AWS, и эти компании все еще растут двузначными темпами, что по определению означает, что большая часть рынка еще не захвачена, что все еще есть это невероятное пространство, в котором люди находятся. Я говорил до этого подкаста, до этого подкаста я говорил с компанией, чьи данные находятся на локальных файловых серверах, там хранятся их файлы, через 20 лет после начала развития облачных технологий, и это не малое количество таких компаний. Поэтому представьте себе, что мы делаем этот подкаст в 2045 году об ИИ и имеем точно такой же вид корреляции между облачными технологиями и ИИ. Мы бы говорили о нем так, как будто это все еще та вещь, которую компании все еще внедряют и управляют изменениями вокруг нее. Вот как долго технология внедряется. И поэтому разве это не кажется быстрее? ИИ, разве он не кажется быстрым? Нет. Он намного быстрее. Но, но опять же, что интересно, так это то, что даже в организации, где ИИ полностью внедряется у всех, происходит то, что наша работа просто смещается вверх. Скажем, теперь мы внедряем больше, вы знаете, в системы ИИ, которые станут, которые просто будут казаться нормальной работой, и, и потом, и потом появится другая волна ИИ, которая сделает эту работу более автоматизированной, и мы будем постоянно это делать. И поэтому это пространство абсолютно движется намного быстрее, чем облачные технологии когда-либо делали. Поэтому предположим, что вы можете сжать его в 2 раза, верно? Так что, может быть, этот подкаст через 10 лет будет более уместным. Но управление изменениями людей является вашей конечной, конечной проблемой. Это не скорость технологических инноваций. Это скорость, с которой человек может сказать: «Хорошо, месяц назад я зашел в ChatGPT и задал этот вопрос, и, и ответ был в порядке, я должен проверить, чтобы узнать, стал ли ответ лучше. О, он лучше. Теперь, как мне это включить в свой рабочий процесс? И я должен это подключить, и теперь я должен сделать что-то с автоматизацией, где я создаю агента». Это должно произойти миллиарды и миллиарды раз в экономике, чтобы весь этот прирост производительности действительно был реализован в экономике. Это займет годы, несмотря ни на что.
Еще один вопрос об агентах. Я уверен, что мы вернемся к этому, но, кажется, есть три группы людей, создающих агентов. Есть компании SaaS, такие как вы. Есть поставщики моделей, такие как OpenAI. И есть агентные фреймворки, такие как LangChain. Кто, кто в конечном итоге будет владеть агентами? Э-э, вы позволяете, в основном, без ответа? Э-э, или все вышеперечисленное? Я, я думаю, мне нужно, я думаю, мне нужен ответ «все вышеперечисленное». Я думаю, что, вы знаете, я раньше, я раньше думал об этом в таких нулевых суммах. Э-э, когда только начиналась волна облачных технологий, такой настрой был: «О мой бог, Amazon просто получит все вычислительные мощности в мире, а CRM, как Salesforce, получит все CRM в мире, и будет пять или семь поставщиков, потому что сколько корпоративного программного обеспечения вам на самом деле нужно? Вам нужно только около 10 приложений». Быстрый просмотр, снова почти 20 лет спустя, есть четыре или пять крупных гиперскейлеров, каждый из которых имеет десятки миллиардов долларов выручки. Есть, вы знаете, я собираюсь придумать число, сотни компаний в диапазоне, скажем, 500 миллионов долларов выручки и выше, или, по крайней мере, несколько сотен миллионов долларов выручки и выше. Как это произошло? Почему это не был рынок «победитель получает все», где вы получаете все свои SaaS от трех или четырех поставщиков и все свои вычислительные мощности от одного или двух поставщиков? Это потому, что, в основном, мир хочет выбора. Да. Для каждого горизонтального игрока есть вертикальный игрок. Для каждого централизованного игрока существует лучшая в своем классе сеть игроков. Э-э, мы все делаем инь-ян на чьей-то стратегии, чтобы обслуживать часть рынка, которая, вы знаете, ранее была, э-э, вы знаете, эксплуатировалась или решалась. Агенты ИИ будут иметь точно такую же ситуацию, которая заключается в том, что будут некоторые от поставщиков моделей, которые действительно хороши в нескольких основных вещах. Каждый поставщик SaaS будет иметь, вы знаете, n количество агентов, связанных с их конкретными продуктами. Будут и другие новые компании по инфраструктуре агентов ИИ, как вы упомянули. И я думаю, что, вы знаете, вероятно, все это указывает на необходимость большей совместимости, больше стандартов, больше способов, которыми агенты могут взаимодействовать друг с другом и координировать работу, поэтому мы очень большие сторонники протокола ADA, запущенного Google, MCP от Anthropic. Все, что может создавать, вы знаете, способы передачи работы между агентами или лучшие способы их взаимодействия, это, вы знаете, по нашему мнению, очень, очень хорошо. Хорошо, давайте продолжим по этому пути. Я хочу поговорить о будущем SaaS. Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, сказал, что прикладной уровень будет сворачиваться в агентов. Во-первых, каковы ваши мысли по поводу этой конкретной цитаты, а затем также, как вы думаете о видении того, куда может пойти Box, когда агенты начнут потреблять все больше и больше прикладного уровня?
Да, так что, э-э, это стало очень вирусным. Э-э, каждый основатель B2B на планете был либо в ужасе, либо зол, или какая-то реакция. Э-э, но, вы знаете, он вызвал хорошую, хорошую энергию в экосистеме. Я думаю, что это, во-первых, я думаю, что это очень провокационно. Мне это нравится как идея мозгового штурма, типа, хорошо, буду ли я общаться с агентами по поводу всего, что я хочу сделать в результате этого? Очевидно, что это абстрагирует большую часть ценности, которая была создана в слое GUI и UX, в который было вложено так много нашей энергии, и это действительно, вы знаете, в некоторой степени сводит вас к структуре рабочих процессов системы разрешений базы данных, что, очевидно, означало бы, вы знаете, меньший поток экономики в эту часть стека с течением времени. Так что у вас есть это как вектор. Итак, вы обдумываете это. Затем у вас есть эта контрапунктная точка, которая заключается в том, что, хорошо, вы знаете, но, но пользователи на самом деле любят, когда вы делаете что-то два, три, пять или десять раз, на самом деле вы не хотите каждый раз заново запрашивать систему ИИ по этому поводу. Это как, вы, как бы, хотите перейти к чему-то, что имеет кнопки, графики, таблицы или панели инструментов. Вот что помогло многим программным продуктам представить, что происходит. И снова, вы не хотите каждый день заново запрашивать агента ИИ, например, скажите мне сегодняшнюю, вы знаете, выручку, просто это как, почему Бог изобрел панели инструментов, это просто решенная проблема. Поэтому я не знаю, все ли будет поглощено агентом с точки зрения UX. Я думаю, что агенты работают во всех этих системах повсюду круглосуточно. И я думаю, что на самом деле интересно, и я не думаю, что Сатья не согласился бы с этим. Я думаю, что платформы SaaS находятся в самом естественном и лучшем положении для развертывания агентов ИИ в контексте их конкретной области. И поэтому я думаю, что поэтому я не думаю, что эти системы абстрагируются экономически невыгодным способом, потому что, если я хочу, чтобы агент отвечал на вопросы ITSM, развертывание этого в ServiceNow является логичным способом сделать это. Если я хочу, чтобы агент помогал моей команде продаж отвечать на вопросы поддержки клиентов или на вопросы клиентов, вы знаете, вопросы продаж, агент Salesforce является естественным способом сделать это. Если я хочу, чтобы агент работал со всеми моими документами в Box, просто наличие агента, который глубоко понимает рабочие процессы и контекст Box, вероятно, является лучшим способом сделать это. Поэтому я думаю, что это на самом деле делает системы SaaS более ценными. Одним из побочных продуктов эпохи, в которой мы все были созданы и масштабировались, были веб-сервисы API, которые по умолчанию были способом создания продуктов SaaS, например, у вас есть пользовательский интерфейс и API, что означало, что мы все были готовы к миру, где агенты могут работать, вы знаете, с использованием инструментов и работать через эти системы, это, по сути, эти суперпользователи, и поэтому, и поэтому у вас есть этот, вы знаете, в основном, идеальный набор ингредиентов для развертывания агентов в SaaS, а затем я думаю, что до точки Сатьи, где снова я, я, я соглашусь с ним, эти агенты затем координируются, может быть, в какой-то точке сводки в чате или облаке или пространстве агентов или помощнике, где они работают вместе в фоновом режиме, и тогда я, как пользователь, могу взаимодействовать через систему чата, но мне все еще нужны агенты, которые глубоко понимают контекст этой конкретной программной среды, чтобы создавать для меня ценность.
Но разве агенты не будут на самом деле писать эту детерминированную часть уровня пользовательского интерфейса? И в зависимости от того, что вам нужно как пользователю, вы можете один раз обратиться к этому агенту. Да, агент начнет предсказывать, что вам нужно, и, возможно, напишет для вас детерминированный код, поэтому вам не нужно будет заново запрашивать. Я думаю, это возможно. Я думаю, что, э-э, дело в том, что, вероятно, большинство пользователей не хотят этого делать. Да. Э-э, я думаю, что, э-э, я очень оптимистично настроен по поводу сути кодирования на основе вибраций в том смысле, что, вау, агент написал для меня весь этот код, и он работает. Я очень оптимистично настроен по этому поводу, но с огромным нюансом. Я оптимистично настроен по этому поводу для ИТ-специалиста, который говорит: «Хорошо, есть это приложение, которое команда всегда хотела, чтобы я создал, и, наконец, я могу приступить к его созданию». Я не оптимистично настроен по этому поводу, как, например, Боб из финансового отдела, просто как, я собираюсь, как бы, создавать пользовательский код для моего процесса закрытия книг в конце квартала. Это просто то, где Боб не хочет ответственности или риска или, как бы, он не хочет понимать, сработало оно или нет. Ему просто нужен поставщик, который просто говорит: «Это действительно хорошее финансовое программное обеспечение, которое решает его проблему за него». Когда приходит аудитор, он говорит: «Да, это были эти люди. Это не был мой код агента». Вот чего хочет Боб. Поэтому я думаю, что эти рынки будут невероятно большими, потому что на самом деле я думаю, что миру нужно примерно в 100 раз больше программного обеспечения, которое отличается от того, что каждый человек на планете собирается создавать пользовательский код для каждого фрагмента корпоративного программного обеспечения, с которым он взаимодействует, потому что я просто не думаю, что они, я не думаю, что мы хотим делать это на работе весь день. Да. Я хочу поговорить с вами о будущем веб-приложений. Вы говорили об API, особенно когда вы создаете компанию SaaS, вы создаете пользовательский интерфейс, а затем создаете API, и вы предоставляете доступ к API, чтобы люди, разработчики могли создавать на основе вашего продукта. Существовало много фреймворков использования браузера для агентов. Предвидите ли вы это как конечное состояние, или более вероятно, что у нас будут API для всего, чтобы агенты могли просматривать веб-приложения, больше похожее на то, к чему они привыкли?
Да, я думаю, это, э-э, это, вероятно, еще одна из этих категорий, которая, которая представляет собой вопросы последней мили, верно? Поэтому я думаю, что это вызовет, вы знаете, 5-кратное или 10-кратное увеличение создания API, а также возможность описать, э-э, вы знаете, либо API, либо программное обеспечение агенту, и всегда будет этот длинный хвост вещей, который просто, даже если ваш API был идеальным, по какой-то причине существует какая-то координация задач между несколькими системами, или есть какой-то этап соскребания, который я должен выполнить, чтобы извлечь что-то из одного пользовательского интерфейса в другой, и дизайн API просто никогда, вы знаете, не такой чистый для этой конкретной, вы знаете, модели работы, и поэтому я думаю, что я, я оптимистично настроен как по поводу увеличения количества API, так и по поводу увеличения использования браузера агентами, э-э, я думаю, что, э-э, я играл с Operator, когда он был запущен, и было много вариантов использования, которые на самом деле ни один API в мире не смог бы решить, например, следите за этим видеопотоком, пусть агент предупредит, когда что-то произойдет иначе в видеопотоке, ну, вы не, нет такого API, который был бы логичным для этого, и любой API в конечном итоге просто приближал бы то, что делало использование браузера. Это был бы видео-API, и это все, что, это все, что использование браузера эффективно делает в любом случае. И поэтому, поэтому я думаю, у нас есть несколько действительно интересных вариантов использования, например, я бы не ограничивал наше воображение агентами с браузерами, как, в основном, просто использующими программное обеспечение. Я бы начал говорить, что происходит, когда у вас есть, в основном, полный компьютерный экран с неограниченным вводом данных в качестве источника данных, а затем агент может работать с этим. Какие новые варианты использования вы могли бы использовать для агентов ИИ, и я думаю, что это, это, вы знаете, будет в 10 раз больше, чем мы думаем. Да. И предвидите ли вы будущее, когда соотношение сигнал/шум станет настолько искаженным из-за, я просто скажу, «грязи» ИИ, но какой бы то ни было продукции ИИ в Интернете, которую люди на самом деле не посещают веб-сайты, и, по сути, между мной и Интернетом есть агент.
Я беспокоюсь о «грязи» наверняка. Я очень беспокоюсь о «грязи». Э-э, вы знаете, когда вы думаете о вещах, таких как V3, вы просто такие: «О мой бог, через два года я просто не знаю, какие видео будут реальными. Я едва знаю, какой текст реальный». Э-э, поэтому я обеспокоен «грязью» ИИ бесспорно. Я думаю, что способы проверки, вы знаете, контента, созданного человеком в Интернете, станут очень интересными. Агенты в качестве посредника между мной и Интернетом, э-э, я думаю, для меня немного независимы от фактора «грязи», и это больше просто естественный побочный продукт нашего общего использования агентов, и вы видите такие вещи, как Comet от Perplexity, которые, вы знаете, ясно, что у нас будут агенты где-то в потоке нашего использования браузера или Интернета в будущем, и есть много интересных идей, которые открываются. Поэтому, э-э, вы знаете, представьте себе мир, где вы даете агентам, вы знаете, различные задачи, исследовательские задачи, и у этого агента есть определенный бюджет, который он может использовать для этой исследовательской задачи, и вдруг, вы знаете, одна из контрпроблем для обучения ИИ, э-э, в Интернете заключается в том, что вы получите все больше и больше частных источников данных, которые становятся более закрытыми. Но тогда решение этой проблемы заключается в том, что агенты с бюджетом могут, в принципе, платить этому поставщику данных за доступ к информации, вы знаете, из-за вашего запроса. Мы получим новые формы того, на что сейчас способны агенты, в результате того, как Интернет развивается благодаря агентам. Поэтому, поэтому могут быть действительно интересные новые инновации, которые…
Может быть, мы никогда бы этого не получили, если бы были просто людьми в интернете, и и у нас не было бы всей этой автоматизации, которая происходила. Я, я немного нервничаю по поводу увеличения на порядки эффекта эхо-камеры. Очень похоже на то, что мы видели в социальных сетях: алгоритмы подкармливают вас тем, что вы уже хотите видеть, или как бы усиливают страх, гнев. Я могу представить, что если есть агент между мной и всем океаном, сетью информации, то эта проблема может стать гораздо более существенной, чем она есть сегодня. Да. Да. Я думаю, это, э-э, я, я просто рад, что не управляю социальной сетью. Так что, э-э, это совсем не кажется приятным – пытаться защищаться от этого. Да. Да. Хорошо. Э-э, в секторе B2B, например, у нас есть другие сложные проблемы, и, к счастью, это ещё не роботизация э-э корпораций. Где компании сегодня переоценивают возможности ИИ? Где вы думаете, и, с другой стороны, где они их недооценивают? Потому что вы глубоко в этом. Вы внедряете его внутри компании. Вы помогаете своим клиентам внедрять его. Я не слишком много получаю информации о переоценке. Что я получаю, так это длинный список: «Готов ли ИИ к этому?» И и что даёт мне столько э-э оптимизма и энтузиазма, так это список, э-э, знаете, когда я иду, и, знаете, мы постоянно проводим эти своего рода круглые столы из 10 или 15 человек, э-э, беседы с кучей директоров по информационным технологиям, э-э, главных информационных директоров компаний, и мы можем услышать все их варианты использования, и варианты использования просто растут и растут, и они становятся всё более и более изобретательными. Одна звёздочка – возвращаясь к более ранней части разговора. Интересно. Большинство из них не связаны с заменой труда. Это обычно всё о расширении возможностей, типа: у меня есть этот набор вещей, которые моя компания никогда не могла сделать, и теперь агенты смогут это сделать, что-то для меня откроет. Например, у меня миллион контрактов, и если агенты смогут просто прочитать все эти контракты, я смогу сделать эту новую вещь как бизнес. Или если агенты смогут войти и, знаете, резюмировать эту информацию или взять все мои, знаете, журналы чатов с клиентами, я получу новый анализ настроений, всё это то, на что они никогда не нанимали людей, и это просто агенты, способные решать эти задачи. Поэтому в первой категории я думаю, я думаю, э-э, мы получаем ограниченное количество переоценок, и больше просто типа: «Может ли ИИ это сделать? Когда это станет возможно? Что, знаете, можем ли мы развернуть таким образом?» Что здорово, потому что это означает, что есть доказательство того, что появятся десятки или сотни новых отличных стартапов, которые смогут решать эти проблемы, а также возможности для таких компаний, как Box, Salesforce и ServiceNow. Во второй категории, где мы недооцениваем использование, э-э, я думаю, это в основном возвращается к этой категории того, как мы работаем по-другому. Я думаю, я думаю, люди не на 100% э-э изменили свою ментальную модель своих отношений с компьютерами, чтобы полностью э-э захватить э-э э-э своего рода отношения: я внедряю что-то в систему ИИ, а затем проверяю его работу, и я, и я помогаю включить эту работу. Просто эта основная предпосылка – это просто очень отличается от того, как мы использовали программное обеспечение раньше. И поэтому вы получаете этот э-э вариант использования, когда люди будут пробовать что-то с ИИ, и может быть, им не очень э-э, они типа: «Хорошо, это получилось нормально», или «Мне это не понравилось», но они как бы представляют, что их работа – это просто взять всё или ничего. Да. И либо это хорошо сделано, либо нет. Когда на самом деле вы должны просто использовать его для создания некоторой критической массы того, что вы пытались сделать, и это, надеюсь, решило бы часы или дни работы, и вы должны ожидать, что он будет отличаться на 2 или 3 или 5%, поэтому вам нужно пройти и проверить это. Но как только вы почувствуете себя комфортно с этим и измените свою ментальную модель, вы вдруг сможете сделать так много больше. Э-э, и есть просто так много больше вариантов использования, которые теперь возможны. У меня был этот э-э, мы недавно провели это исследование с э-э с кучей э-э с кучей ИТ-руководителей о использовании ИИ в предприятии, и э-э я использовал ИИ, чтобы э-э и э-э я использовал ИИ, чтобы создать опрос, базовый э-э сырой каркас опроса, и это сэкономило мне 3-5 часов э-э размышлений обо всех разных вещах, и это было просто невероятное э-э отправная точка для работы, и это просто, но э-э мне всё ещё нужно было изменить несколько вещей, но это сэкономило часы и часы, которые я, вероятно, отложил бы, что означало бы, что мы не сделали бы проект в первую очередь, потому что у меня не было бы чего-то, чтобы представить команде, и это просто сократило кучу работы. Мне всё ещё нужно было много редактировать, но я был доволен базовым уровнем, с которого он начал, чтобы запустить меня в этот проект. И поэтому, если у вас есть такой склад ума, вы найдёте в пять раз больше способов использовать ИИ в вашей организации, если вы чувствуете себя комфортно с идеей, что да, человеку всё ещё придётся работать. Типа, мы ещё не автоматизировали всё. Типа, есть ещё этот длинный хвост, в который всё будет попадать. Я рад, что вы это сказали. И это последний вопрос для вас. Вы чрезвычайно плодовиты на X. Э-э, вы публикуете много отличного контента. Где ИИ помогает вам в этом? Он пишет ваши сообщения за вас? Э-э, как, как выглядит этот баланс, и да, как выглядит ваш рабочий процесс? Итак, для таких вещей, как на X или, скажем, LinkedIn или что-то ещё, если я, если я публикую мысль на какую-то тему ИИ, это по существу всё я, хорошо, кроме орфографических ошибок, если я просто типа: «Хорошо, это is it is или is», иногда я просто типа: «Хорошо, это, знаете, как мне убедиться, что это правильно?» И причина, по которой я всё ещё заставляю себя писать всё это, просто потому, что пространство меняется так быстро, и мне нужно убедиться, что я сам уверен в своём понимании этого. Да. Это и я думаю, знаете, PG – это большой, знаете, очевидный лидер мысли на этом, на просто типа: «Письмо – это просто важный навык», и я, я, я думаю, я вырос таким образом, думая о стратегических меморандумах и и и просто как действительно продумать всё, над чем вы работаете. Э-э, поэтому я всё это пишу. Э-э, и э-э это мне нравится. Э-э, и это заставляет меня, знаете, опять же, типа, продумать все последствия, все последующие эффекты того, что происходит. Теперь то, что катализирует письмо, обычно что-то происходит в реальном мире. Поэтому я приду из разговора с нашим руководителем инженерного отдела или нашим техническим директором. Я выйду с встречи с клиентом. Я увижу какой-то прорыв, и это вызовет: «Хорошо, что будут делать агенты в этом случае? Какой будет бизнес-модель в этом случае?» Это как каждый раз, когда я пишу о бизнес-моделях агентов ИИ, вы почти можете гарантировать, что за два часа до этого был внутренний разговор о бизнес-модели агентов ИИ в Box, и я просто как бы захватываю некоторые из этих неотъемлемых вопросов, с которыми мы сталкиваемся по этим темам. Вы генерируете идеи с помощью ИИ или нет? Нет. Аарон, большое спасибо за разговор со мной сегодня. Рад был вас видеть.