작동하는 AI 구축: 제품 리더로서 AI 영역을 탐색하는 방법

Intercom의 제품 리더가 새로운 AI 챗봇인 Fin을 구축한 방법과 빠르게 움직이는 인공 지능 세계에서 모호성, 불확실성 및 위험 관리에 대해 배운 내용에 대해 논의합니다.

ChatGPT의 등장으로 챗봇에 대한 인식이 완전히 바뀌었습니다. 다이나믹하고 자연스러운 대화 안녕하세요.

물론 우리는 고객과 진정으로 소통할 수 있는 GPT 기반 봇을 구축하여 최소한의 설정으로 고객의 쿼리에 대한 유용한 답변과 해결 방법을 제공할 수 있는 기회에 뛰어들었습니다. 그 결과 OpenAI의 GPT-4와 자체 독점 기술을 기반으로 구축된 Fin이 탄생했습니다. 우리는 고객이 보고 있는 초기 결과에 매우 흥분하고 있습니다. 400명 이상의 Intercom 고객이 이미 250,000개 이상의 답변을 제공한 Fin을 사용하고 있으며 일부 고객은 해결률이 최대 50% 향상되었습니다.

그러나이 시점에 도달하려면 완전히 새로운 제품 구축 방법이 필요했습니다. 매일 변화하는 기술 환경에서 올바른 제품 시장 적합성을 결정하는 것은 쉽지 않습니다. 매우 제한적이고 불확실한 정보를 기반으로 진행 상황을 지속적으로 평가하는 균형 작업입니다.

그러나 이러한 불확실성은 AI 제품을 구축하는 것을 매우 흥미롭고 신경이 쓰이며 궁극적으로 만족스럽게 만드는 것입니다. Intercom 팟캐스트의 오늘 에피소드에서는 누구나 지금 바로 미래를 예측할 수 있는 범위 내에서 지금까지 배운 내용, Fin 베타를 실행한 방법, 현재 시장 역학에 대한 감각 및 미래에 대한 예측을 공유합니다. .

오늘 에피소드에서는 다음과 같은 소식을 듣게 됩니다.

• Des Traynor, Intercom의 공동 창립자 겸 최고 전략 책임자
• Intercom의 수석 그룹 제품 관리자 Rati Zvirawa
• Intercom의 제품 부사장 Brian Donohue

시간이 부족하십니까? 다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• 속도, 정확성 및 가격 사이의 균형을 맞추는 것은 공간에서 여전히 어려운 과제입니다. 기업들은 기꺼이 무엇을 지불할 것인가? 최종 사용자는 AI 챗봇에 대해 어떤 종류의 기대를 갖게 될까요?
• 목표를 공유하고 의사 결정 권한을 부여하며 속도를 우선시함으로써 우리는 Fin을 시장에 빠르게 출시할 수 있었고 지원을 위한 AI 분야의 리더로서의 입지를 확고히 할 수 있었습니다.
• 제너레이티브 AI의 발전으로 완전히 새로운 제품 가능성의 세계가 열렸습니다. 스타트업은 단기적 가치에 집중하거나 기존 문제를 선택하여 그 위에 구축할 수 있는 기회를 활용할 수 있습니다.
• 빠르게 진화하는 AI 환경에서 제품의 경쟁 우위와 장기적으로 어떤 차별화가 중요한지 확인하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
• 고객은 시장이 가치가 있는 곳을 발견할 때 자신의 전문 지식에 의존할 수 있도록 변화하는 AI 환경을 탐색할 신뢰할 수 있는 브랜드를 찾습니다.
• AI는 복잡한 소프트웨어에 대한 액세스를 민주화할 수 있는 능력을 보유하고 있으므로 잠재적으로 사용자가 자연어를 사용하여 기존 UI가 아닌 정교한 도구와 상호 작용할 수 있습니다.

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개념에서 현실로

Des Traynor: Intercom 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다. 제품 리더인 Rati와 Brian이 저와 합류했습니다. 우리는 AI, 신제품 Fin, 그리고 일반적으로 AI 시대의 제품 리더가 되는 것이 어떤 것인지에 대해 완전히 이야기할 것입니다. Rati, 당신부터 시작합시다. 핀은 어디에 있습니까? 몇일째 라이브중입니다.

Rati Zvirawa: 예, 우리에게는 신나는 한 주입니다. 현재 400명 이상의 고객이 Fin을 사용하고 있습니다. 그리고 우리가 고객과 함께 가지고 있는 수치를 되돌아보면 250,000개 이상의 답변을 제공했습니다. 이들은 AI에 의해 구동되며 결과를 보게 되어 매우 기쁩니다. 시작하는 고객의 경우 해결 속도가 즉시 최대 50% 향상되었으며 이는 매우 인상적입니다.

Des: 해결률은 고객이 원하는 것을 얻었음을 의미합니까?

라티: 맞습니다. 고객의 반응을 보고 이러한 질문을 해결하는 것만으로도 우리에게는 신나는 일입니다.

"처음에 우리가 최적화한 것은 이전에는 불가능했던 무언가를 구축하는 것이었지만 정말 빠르게 작업하고 손을 더럽히고 싶었습니다."

Des: Brian, Fin이 어떻게 생겨났는지 말씀해 주시겠어요?

브라이언 도노휴: 할 수 있습니다. 많은 일이 너무 빨리 일어났지만, 우리가 빠르게 움직일 수 있었던 이유는 실제로 수년 동안 이 작업을 해왔기 때문입니다.

Des: 빨리 말할 때, 얼마나 빨리?

Brian: Fin의 이전 버전인 Resolution Bot을 어떤 방식으로 작업해 왔습니다. 고객의 질문에 자동으로 답변하는 동일한 핵심 제품 제안이기 때문입니다. 우리는 다른 ML 제품뿐만 아니라 수년 동안 이를 위해 노력해 왔습니다. 그러나 ChatGPT는 우리의 ML 전문가인 Fergal과 그의 팀을 포함한 모든 사람의 눈을 열어 새로운 기술이 무엇을 할 수 있는지 보여주었습니다. 그래서 11월 30일부터 팀이 “검증하자. 이것이 우리가 생각하는 것만큼 정말 큰 일입니까?” 일주일 안에 그들은 "이것은 도약의 변화입니다."라고 말했습니다. 그리고 거기에서 본격적으로 진행되었습니다. 처음에 우리가 최적화한 것은 이전에는 불가능했던 무언가를 만드는 것이었지만 정말 빠르게 작업하고 손을 더럽히고 싶었습니다.

그래서 우리가 최적화한 것은 AI 지원 받은 편지함 기능이었습니다. 그리고 많은 사람들이 여기에 비슷한 것을 만들었습니다. 요약, 더 정중하게 만들기, 그런 모든 종류의 것들. 왜? 하기 쉽고 일부는 멋지고 일부는 실제로 매우 유용하기 때문입니다. 물론 가장 큰 문제는 환각이었다. ChatGPT는 놀랍지만 고객 서비스 제품을 구축하는 경우 문제가 되는 내용을 구성합니다. 그리고 팀 빌딩 확신의 몇 주였습니다. 2월 초부터 Fergal은 "이 환각 문제를 실제로 극복할 수 있을 것 같습니다."라고 말했습니다. 그런 다음 이러한 받은 편지함 기능을 일시 중지하고 Fin이 된 기능에 집중했습니다. 3월 중순이었나?

Rati: 네, 3월 중순, 3월 14일입니다.

Brian: 3월 14일에 여러분이 가지고 놀 수 있는 프로토타입을 발표했습니다. 우리는 신뢰성을 원한다고 말했습니다. 우리는 화면 캡처를 볼 수 있는 손으로 흔드는 제품이 아닙니다. 당신은 이것을 가지고 놀 수 있습니다. 거기에서 작은 팀 하나가 "우리가 판매할 수 있는 이 제품을 실제로 만들어 봅시다." 그것이 이번 주에 그것을 가져온 것입니다.

Des: 무엇이 그것을 빠르게 만들었다고 생각합니까? 키보드의 손가락 같았나요? 의사 결정의 속도였습니까? 이것이 우선 순위라고 말하는 것이 단순히 명확 했습니까? 그 속도를 반복해야 한다면 어떻게 하시겠습니까?

“제품이 합법인가요? 실제로 그렇게 좋은가요? 그게 1단계였다”

Brian: 두 단계가 있었습니다. 첫 번째 단계에서 Fergal은 이 팀이 매우 잘 협력하고 기술을 테스트하고 제품 제안을 테스트하는 데 매우 효율적이었기 때문에 팀을 정말 보호했습니다. 그는 "이렇게 빡빡한 팀이 있기 때문에 빠르게 움직일 수 있습니다."라고 매우 보호했습니다. 그리고 그는 “나는 여기서 독재자입니다. 아무도 우리 팀에 아무 말도 할 수 없습니다.” 나는 Rati에게 채널을 돌리고 "Fergal이 아마 내일 당신을 쫓아낼 것입니다. 당신도 알다시피."

라티: 그랬습니다.

브라이언: 그랬어요. 당신은 곧 다시 초대를 받았고, 공식적으로 폴드에 오신 것을 환영했습니다. 나는 아마도 그 시점에서 쫓겨 났을 것입니다. 그래서 "우리가 이렇게 빨리 움직이려면 팀 주위에 거의 벽이 있어야 합니다." 제품이 합법적입니까? 실제로 그렇게 좋은가요? 그것이 1단계였습니다. 그곳에서 일하는 것은 이전에 일했던 방식과 계획이 어떻게 진행되고 있는지를 찢어버리는 것이었습니다. 하루하루가 “오늘날 좁은 세상 속 AI 세상에서 무엇이 바뀌었고, 우리는 무엇을 배우고 있는가?”였습니다. 매일, 어젯밤 작업을 중단한 이후 얼마나 많은 변화가 있었는지부터 시작합니다. 그리고 나서 2단계가 있었는데, 소규모 팀에서 "좋아요, 우리는 이것을 제품화할 것이고 훨씬 더 많은 사람들이 구축해야 합니다."

Des: 소규모 팀은 "LLM은 실제로 할 수 있다고 생각하는 일을 할 수 있습니다."라고 확인했습니다. 그런 다음 2단계는 "이제 이 비트가 확인되었으니 이를 중심으로 제품을 빌드해 봅시다."입니다.

Brian: 네, 뉘앙스가 있지만 중요합니다. "LLM이 그 일을 할 수 있습니까?"가 아니라 "이 문제를 제어할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니까?"입니다. 그리고 그것이 환각이라는 근본적인 장애를 해결하는 데 효과가 있을까요?” 우리의 기술 전문가들이 제품에 대한 판단을 많이 내리는 곳입니다. 이것이 바로 이 분야에서 제품 엔지니어로서 엔지니어가 정말로 필요한 이유라고 생각합니다. 실제 기회가 있는 곳과 그러한 핸디캡을 감안할 때 충분히 좋지 않은 기술 상태를 파악하기 위해 초기에 내려야 하는 중요한 결정이 너무 많기 때문입니다.

봇 경험 재정의

Des: 우리는 언제 베타에 들어갔고 베타는 어떻게 작동합니까?

Rati: 네, 여러분에게 강조하고 싶은 한 가지는 제품이 3월 14일에 작동했다는 것입니다. 우리는 이미 내부적으로 테스트 중이었고 사람들이 우리 사이트를 방문하면 이를 가지고 놀 수 있었습니다. 얼마 지나지 않아 우리는 이것을 검증하고 환각을 일으키지 않도록 하기 위해 베타에 들어가고 싶다는 것을 알았습니다. 그래서 일주일 후 우리는 고객을 베타에 온보딩하기 시작하여 우리가 생각한 대로 작동하는지, 대화를 해결할 수 있는지 확인했습니다. 빌드하는 동안 초기 고객을 베타에 온보딩하는 것이 이 프로세스의 핵심이었습니다.

Des: 어떤 면에서 베타가 사진 로드와 같은 표준 육류 및 2채소 SaaS 기능과 더 중요하거나 다르다고 말하겠습니까?

"그리고 제품이 작동한다는 확신을 가지고 베타 테스트를 마쳐야 하지만 환경이 계속 변할 것임을 알고자 하는 의지가 있어야 합니다."

Rati: B2B에는 도입한 많은 기능이 있다고 생각합니다. 물론 검증하려는 문제에서 시작하는 것입니다. 베타 버전에 들어갈 때 어떤 결과가 나올지에 대한 확실한 가설을 세울 수 있지만 구축 중이고 시장에서 많은 변화가 일어나고 있고 고객에게 새로운 내용이고 고객이 흥분할 때 그들의 인식이 무엇인지 전혀 모릅니다. 고객이 품질을 인지하는 방법은 다양합니다. 당신은 이해해야 합니다, 비즈니스에서, 그들은 최종 사용자 앞에 이것을 놓을 의향이 있습니까? 최종 사용자의 반응은 어떻습니까? 그리고 제품이 작동한다는 확신을 가지고 베타 테스트를 마쳐야 합니다. 판매를 시작하기에 적합한 제품 시장에 적합하다고 판단하는 곳은 어디입니까? 따라서 이러한 베타의 특성은 일반적으로 B2B SaaS 제품에서 수행하는 것과는 상당히 다릅니다.

Des: 고객이 어떤 의미에서 기능이 작동하는지 여부를 평가하는 방법을 배우는 방법도 흥미롭습니다. 얼마나 정확하고, 얼마나 신뢰할 수 있고, 얼마나 신뢰할 수 있고, 얼마나 빠르며, 비용이 얼마인지 사이에는 장단점이 있습니다. 그리고 이러한 변수에 대한 고객의 가중치를 이해하는 것은 정말 어렵습니다. 그런 다음 B2B에서 B2C로 바뀔 수도 있습니다. 소수의 고객이 많은 고객에게 매우 중요합니다. 사람들이 일반적으로 이것에 대해 어떻게 생각하는지에 대해 배운 것이 있습니까? AI 챗봇에 대해 기대하는 것은 무엇입니까?

라티: 그렇다고 생각합니다. 우리가 매우 빨리 배운 한 가지 흥미로운 점은 봇 세계에서 이러한 키워드 기반 봇이 많이 있었다는 것입니다. 그리고 들어오는 고객에 대해서는 초기 인식이 들어오는 키워드를 사용하고 이 AI 봇을 사용하는 것이라고 생각합니다. 그러나 매우 신속하게 업계에서 우리가 약속한 것은 봇과 상호작용하는 대화식 방식이며 고객이 최종 사용자에게 좀 더 대화식 서비스를 제공하는 것을 보고 흥분하는 순간을 보는 것입니다. 그것이 우리가 얻은 핵심 학습이라고 생각합니다.

“우리는 그들에게 '당신의 지원 팀에 들어오는 가장 일반적인 질문은 무엇입니까?'라고 물었습니다. 자신의 콘텐츠로 답변이 오는 것을 보는 것은 고객에게 즉각적인 '아하 순간'이었습니다.”

Des: 고객들에게 아하 순간은 언제였나요? 무엇이 그들을 믿게 했습니까? 문장에 키워드 blah가 포함되어 있으면 "오, blah라고 대답했습니다." 고객이 "오 젠장, 이거 진짜 통하네"라고 말하는 지각 절벽을 우리가 넘은 것 같은 느낌이 듭니다. 그 깨달음을 일으키는 것은 무엇입니까? 나만의 콘텐츠인가요?

Rati: 네, 우리만의 콘텐츠라고 말하고 싶습니다. 흥미로웠습니다. 모든 베타 통화와 고객과의 내부 통화 – 우리는 흥분했습니다. 중요한 질문이 많고 모두 통화에서 AI의 미래에 대해 이야기하려고 합니다. 그런 다음 그들에게 Fin을 선물했습니다. 그들은 질문을 하기 시작할 것입니다. 우리는 그들에게 "당신의 지원팀에 들어오는 가장 일반적인 질문은 무엇입니까?"라고 물었습니다. 자신의 콘텐츠로 답변이 들어오는 것을 보는 것은 고객에게 즉각적인 '아하 순간'이었습니다. 이것이 바로 우리를 이끈 원동력입니다. 고객이 이 기능이 작동하는지 확인하는 중요한 순간입니다. 콘텐츠를 넣으면 AI가 실제로 고객을 위해 이러한 질문에 답하고 해결할 수 있습니다.

Des: Brian, 무엇에 대해 만들었나요?

Brian: 흥미롭고 일부 최종 사용자 테스트를 통해 검증된 점은 이것이 봇의 상태를 감지하기 전과 후 또는 이전 봇과 새로운 봇일 수 있다는 것입니다. 실제로 우리 팀이 수행한 최종 사용자 테스트에서 사람들이 "오, 잠깐, 이거 오래된 봇인가요?"라고 들었습니다. 그리고 솔직해지자. 이것도 우리 봇이죠? 그리고 많은 최종 사용자는 “나는 그것들에 대해 잘 알지 못합니다. 나는 이것에 참여하는 것이 그리 흥분되지 않습니다. 당신이 나를 뛰어 넘게 만드는 상당한 양의 마찰과 후프가있을 것입니다. 아 잠깐만요, 이거 ChatGPT 봇인가요?” 그건 달라. 그것은 최종 사용자로서 기꺼이 할 수 있는 일입니다. 그래서 나는 이것이 정말로 나타날 것이라고 생각합니다.

ChatGPT가 광범위하게 사용되었기 때문에 시작되었습니다. 따라서 품질에 대한 최종 사용자의 인식이 있습니다. 사람들이 "인간과 대화하는 것 같다"고 말할지 모르겠습니다. 하지만 "기술과 대화하고 있습니다. 키워드를 사용하고 이 버튼을 클릭하세요." 실제로 자연스러운 대화를 나누는 것은 고객과 최종 사용자뿐만 아니라 설정 없이 자동으로 질문에 대답하는 핵심 제품 제안의 품질에 대한 인식에 큰 변화를 가져옵니다. 이 기술의 맛을 정말로 바꾸는 것 주위에 거의 이 광택을 주는 대화 품질이 있습니다.

속도의 필요성

Des: ChatGPT의 출현으로 처음으로 봇이 다시 합법화되어 모두가 기꺼이 새로운 시도를 할 의향이 있는 것과 같습니다. 이 AI 시대의 제품 구축에 대해 이야기해 봅시다. 무엇이 바뀌고 있나요, 브라이언? 그것을 무엇처럼?

Brian: 꽤 많이 탔습니다. 실제로 12월 이후로, 우와, 시작 모드로 돌아왔습니다. 그것은 모두에게 사실로 울려 퍼지는 후렴구였습니다. 그리고 그것은 무엇을 의미합니까? 속도가 우선인 것 같아요. 우리는 12월에 이에 대해 조율하고 "우리는 지원을 위한 AI의 리더가 되고 싶습니다."라고 말했습니다. 우리가 합법적으로 그 주장을 하고 제품을 소유하기 위해서는 실제로 해당 제품을 시장에 출시하는 속도가 필요합니다. 우리는 지금 상황에서 속도가 절대적으로 중요하다고 생각합니다. 그리고 그것은 사실이 아닙니다. 속도는 항상 중요합니다. 여기 안에서 우리는 항상 어떻게 하면 더 빨리 움직일 수 있는지에 대해 이야기하고 더 빨리 움직이는 것에 도전합니다. 하지만 바로 지난 주에 누군가가 “이봐, 애플은 속도가 전부가 아니야. 그들은 시장에 두 번째로 출시되는 것을 기쁘게 생각하지만 최고의 제품을 내놓고 나서 정리할 것입니다.” 속도는 제품 품질, 제품 제안, 사람들의 머리 공간, 작업 건강 등의 측면에서 많은 위험을 수반하기 때문에 자명한 사실이 아닙니다. 그러나 우리 모두는 여기에서 제품을 위해 빠르게 움직이는 속도에 대해 일치했습니다.

"실제로 속도를 고정 목적으로 사용할 수 있습니다. '우리는 판도를 바꾸는 제품이라고 생각하는 제품을 빨리 출시하고 싶습니다.'"

모든 사람이 그것에 동조하고 정말 야심차고 공격적이 되고 우리가 일하는 방식과 일해야 하는 방식을 기꺼이 찢는다면 상황은 더 복잡해질 것이고 당신은 그 과정을 찢어버릴 것입니다. Slack 채널이 너무 많지만 결국 크기가 폭발적으로 증가한 놀라운 Slack 채널이 있습니다. 이제 돌아가서 청소해야 합니다. 하지만 속도 최적화라고 생각합니다.

여기서 또 다른 중요한 요소는 정치의 부재입니다. “이봐, 여기서는 강한 목소리가 필요해. 여기서 의견을 듣고 싶습니다.” 사람들은 뒤에 정렬했습니다. "이봐, 내가 무엇을 도와드릴까요?" 그리고 그것이 여기에 약간의 FAQ 문서를 작성하고 그 길을 벗어나는 것을 의미한다면, 알겠습니다. 그게 제가 할 일입니다. 무엇을 도울 수 있는지 알기는 어렵지만 그러한 정신이 있다면 실제로 속도를 정박 목적으로 사용할 수 있습니다. "우리는 판도를 바꾸는 제품이라고 생각하는 것을 빨리 출시하고 싶습니다." 그것은 실제로 믿을 수 없을 정도로 활력을 주는 방식으로 사람들에게 활력을 줄 수 있습니다. 정말 재미있는 작업 방식이지만 어떤 사람들에게는 너무 혼란스럽습니다.

Rati: 우리는 핵심 ML 팀을 어떻게 시작했는지에 대해 조금 더 일찍 이야기했습니다. Fin의 핵심 개념을 검증하는 한 명의 결정자가 있는 핵심 팀이 있습니다. 우리는 이제 “좋아요, 제품이 생겼습니다. 우리는 그것을 베타 버전으로 가져가고 싶습니다. 우리는 그것을 시장에 내놓고 싶습니다. 온보딩해야 하는 마케팅 담당자와 서로 협력해야 하는 지원 팀이 있습니다. 하지만 우리는 여전히 같은 수준의 속도를 유지하고 싶습니다.” 그래서 우리는 이제 하나의 핵심 팀에서 옮겼습니다. 더 많은 사람들이 속도를 유지하면서 계속할 수 있도록 그룹의 나머지 부분과 비즈니스의 나머지 부분으로 확장하려면 어떻게 해야 할까요? 그곳에서 우리가 다뤘던 것은 모두가 우리가 Fin과 함께 가고자 하는 곳을 이해한다는 공통의 목표를 갖는 것이었습니다. 사람들에게 결정을 내릴 수 있는 자율성을 부여합니다.

"나는 우리가 이전에 해왔던 것과는 많이 다른 AI로 이 공간에서 구축할 때 중요하다고 생각합니다. 지저분함을 허용하고 괜찮습니다."

Des: 우리가 Fin과 함께 하고 싶었던 부분을 말할 때 그 범위와 일정이 "이러한 기능, 이 날짜"와 같았나요? 우리는 무엇이든 기꺼이 포기했습니까?

Rati: 타임라인은 우리에게 좋은 정박 지점이었습니다. 범위를 선택한 다음 범위가 타임라인을 지시하도록 하거나 타임라인을 선택하여 범위를 지시할 수 있습니다. 우리는 타임라인을 선택했습니다. 비즈니스로서 우리는 빠르게 움직이고 싶었고 무언가를 시장에 출시하여 고객의 손에 쥐고 싶었기 때문에 일정이 중요했습니다. 그래서 우리는 타임라인을 선택한 다음 해당 타임라인에 들어갈 수 있는 것을 검증했습니다. 그리고 그것은 우리가 집중하는 데 정말 도움이 되었습니다. 우리는 이 타임라인을 가지고 있습니다. 우리는 고객에게 정말 큰 영향을 미칠 것으로 생각되는 범위를 가지고 있습니다. 달리다. 팀에게 결정을 내릴 수 있는 자율성을 부여하고 그로 인한 혼란을 수용합니다. AI로 이 공간에서 우리가 이전에 했던 것과는 많이 다른 것을 구축할 때 중요하다고 생각합니다. 지저분함을 허용하고 괜찮습니다.

Brian: 당신이 언급한 또 다른 중요한 포인트는 의사결정의 속도입니다. 누구나 아는 사실이지만 너무나 많은 일이 그렇듯 말하기는 쉽고 하기는 어렵다. 모든 사람이 시장 출시 속도를 맞추는 것이 중요하고, 우리가 하려는 일과 심지어 시장 진출 목표와도 일치할 때 다른 곳보다 Fin이 더 잘했다고 생각합니다. 빠른 의사 결정 능력을 키울 수 있습니다. 정말 놀랍습니다. Eoghan McCabe는 "여기에 우리가 하려는 일이 있습니다."라고 명확하게 말할 수 있었습니다. 그것은 또한 파급 효과를 가졌습니다.

"기능에 대한 비용을 결정하는 데 6개월이 걸리면 속도가 중요하다고 사람들에게 말하면서 돌아다니는 것은 좋지 않습니다."

어렵고 복잡한 결정을 내려야 하고 사람들이 개입하여 씨름해야 합니다. 이리저리 빙글빙글 돌면서 더 많은 정보를 얻고 더 많은 사람들을 모으면서 합의에 도달하지 못하는 대신 근육이 강해지면 활력이 생깁니다. 사람들은 그 결정에 만족하지 않을 수 있지만 종종 우리가 발전하고 있다는 느낌 때문에 우리가 움직이는 것에 만족합니다. 버스를 타고 있을 때 빠르게 움직이고 있다고 느낄 때 그곳은 매우 흥미로운 곳입니다. 월요일에 회의가 있다는 것을 알고 그곳으로 날아갈 예정이었습니다. 내 유일한 기회는 문서를 작성하고 내가 할 수 있는 모든 것을 공유하고 회의에 참석할 수 없고 회의에서 결정이 내려질 것이기 때문에 미리 처리하는 것이었습니다. 나는 열심히 노력했지만 실패했습니다. 그러나 어쨌든 "이것은 우리가 내려야 할 의사 결정의 속도이며 의사 결정의 속도는 일반적으로 실제 결정 자체보다 더 중요합니다."

데: 전적으로 동의합니다. 또한 Eoghan McCabe가 우리 CEO라는 사실을 청취자들에게 알려줄 가치가 있다고 생각합니다. 일요일 저녁, 이 전체 프로젝트 동안 저는 억한과 전화를 걸어 우리가 알고 있는 모든 질문에 대해 알려지지 않은 것과 알려진 것이 무엇인지에 대해 이야기했습니다. 얼마나 일찍 가야 하나요? 어떤 모델을 사용할까요? 무엇을 청구할까요? 우리가 느리다면 도대체 왜 당신은 빠를까요? 당신이 느리다면 도대체 왜 설계자나 엔지니어가 빨리 움직일까요? 불가능합니다. "이봐, 우리가 결정을 내리려면 또 2주가 걸릴 거야." "속도가 생명이다"라고 많이 말하지만, 이 프로젝트는 실제로 조화를 이루어야 한다는 정말 좋은 증거였습니다. 우리가 기능에 대해 얼마를 청구할 것인지 결정하는 데 6개월이 걸린다면 속도가 중요하다고 사람들에게 말하면서 돌아다니는 것은 좋지 않습니다. 100% 함께 해야 합니다.

균형 잡힌 행동

Brian: 여기서 변수는 가격, 속도, 대기 시간, 가용성 및 품질입니다. 따라서 우리 시스템 위에 LLM 모델의 이러한 모든 변수가 있고 우리가 상호 작용하고 원하는 제품의 품질을 얻는 방법이 있으며 모든 것이 정말 빠르게 변하고 있습니다. 따라서 OpenAI가 GPT Turbo인 API가 포함된 ChatGPT를 출시했을 때 3.5보다 10배 저렴했습니다. 따라서 갑자기 전체 역학이 바뀌고 갑자기 이전에는 실현할 수 없었던 기능이 이제 "워, 워, 워, 워"와 같습니다. 여기 시장 전체가 크게 변했습니다. 그런 다음 "잠깐, 품질이 무엇입니까?"로 돌아갑니다. 품질이 충분합니까?” 그리고 실제로 빠릅니다. 따라서 때로는 더 저렴한 모델이 매우 빠릅니다. 그래서, 당신은 더 비싼 필연적으로 동등한 것의 명확한 일대일을 가지고 있지 않습니다.

Des: 이것은 우리가 베타에서 배우는 것 중 하나입니다. 우리가 해결해야 할 질문 중 하나는 아마도 영원히 해결해야 할 질문입니다. 최종 사용자가 답을 얻는 속도와 극도의 정확성에 대한 요구 사이의 균형은 무엇입니까? 또는 어떤 의미에서 답을 감싸는 아름다운 텍스트일 수도 있습니다. 0.1초 안에 잘못 표현된 정답은 실제로 최종 사용자를 행복하게 하는 측면에서 10초 안에 매우 우아한 답변을 능가할 수 있습니다.

"무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 제품의 불확실성으로 어떻게 구축합니까? 모두가 이것을 파악하려고 노력하고 있습니다."

Rati: 비즈니스와 고객에게 매우 새로운 것이기 때문에 이 분야의 모든 사람이 해결해야 할 과제라고 생각합니다. 고객이 세상에서 원하는 것을 여전히 배우고 있기 때문에 강력한 의견도 많지 않습니다. 베타 기간 내내 정말 흥미로웠던 점은 사람들이 품질을 어떻게 인식하고 가치를 부여하는지 추론하는 것입니다. 해당 가격으로 돌아가서 Fin에 대한 결정을 내릴 때 회사 내에서 분리하지 않고 가격 책정에 대해 생각하고 있습니다. 제품에 대해 생각해야 합니다. “아, 품질을 높이고 싶어요. 그 비용은 얼마이며, 기꺼이 지불할 사람이 있습니까?” “좋아, 우리는 더 낮은 품질로 갈 것이지만 조금 더 빨라질 것이다. 그들은 그것에 대해 더 많이 지불할 의향이 있습니까, 아니면 더 적게 지불할 의향이 있습니까?” 따라서 앞으로 나아갈 가치가 무엇인지 스스로 생각하고 감지해야 하는 연속적인 주기입니다. 고객이 지불할 의향이 있습니까? 그들은 우리와 같은 방식으로 가치를 평가합니까?

Des: 발생하는 엄청난 양의 변화를 고려할 때 이러한 모든 결정이나 원칙 또는 지침은 거의 소멸될 수 있는 것처럼 느껴집니다. 우리는 GPT-4와 Turbo를 어디에 사용해야 하는지에 대해 매우 강력한 의견을 가지고 있을 수 있으며, 이틀 후에 그 의견을 바꾸고 질문을 다시 검토할 수 있습니다. 매우 극단적인 변화를 어떻게 관리합니까?

Brian: 돌이켜보면 “아, 내가 잘못했네.”라고 생각합니다. 속도를 위해 최적화하려고 노력했지만, 우리가 갖게 될 가용성에 대한 새로운 정보와 이것이 상황을 어떻게 바꿀 것인지에 대한 새로운 정보를 얻었을 때 작은 단위에서 편안하게 작업할 수 있기 때문에 효과적으로 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 매일 보드. 그리고 이제 우리는 수백 명의 사람들과 같습니다. 그래서 어제의 정보를 바탕으로 중대한 변화를 일으키면 모든 사람이 "모든 것이 변했고 다음 주에 다시 변합니다."라고 말할 것입니다. 아래 바닥이 그렇게 극적인 변화를 보일 수 있는 상황에서 규모에 맞게 작업하는 것은 정말 어렵습니다.

우리는 지저분함과 불확실성에 대해 이야기했고 당신은 여기에서 너무 많은 것이 변화하고 변화하고 있기 때문에 모델을 이것의 핵심 부분으로 이야기했지만 더 넓은 그림은 너무 불확실합니다. 그리고 이것은 또한 우리가 이야기한 것입니다. "무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 제품 불확실성을 어떻게 구축합니까?" 모두가 이것을 알아내려고 노력하고 있습니다.

"제품의 다음 버전과 이 산업이 어디로 가고 있는지 정의하는 작업을 하고 싶다면 혼돈 속으로 기꺼이 뛰어들고 나올 때 팔다리가 붙어 있기를 바랄 것입니다."

예를 들어, 모든 사람이 Google로 이동하고 Google이 실제로 이 모든 작업을 수행하는 새로운 비서가 되므로 메신저가 관련이 없을까요? 아니면 Google이 관련이 없을 수도 있습니다. "아니요, 방해를 받을 사람들은 바로 그들이죠." 그럴듯한 수십억 회사의 붕괴 가능성… 제 생각에는 그 규모를 넘어서는 것입니다. 생각하기에 합리적으로 그럴듯합니다. 우리는 6개월 안에 실현될 수 있는 그럴듯한 대체 우주 현실에 대한 거시적 불확실성과 우리가 지금 당장 구축할 수 있는 것과 그것을 불안정한 기반 위에 구축할 수 있는지 여부가 모두에게 새로운 도전이 되는 이 공간에 있습니다. 대부분의 사람들은 약간의 안정성을 좋아하며 모든 사람이 안정성이 더 이상 중요하지 않다는 것을 인식해야 한다고 생각합니다.

Des: 자산이 아닙니다.

Brian: 안정적인 제품에서 작업하고 싶다면 이전에 불확실성을 처리했던 팀에서 작업하고 있다는 뜻입니다. 반복 작업을 할 수 있는 쿠션이 있는 공간입니다.” 그리고 그것은 회사가 도달하기를 바라는 유효한 장소입니다. 그러나 다른 한편으로는 혁신과 불확실성도 있다고 생각합니다. 다른 하나를 추출할 수 없습니다. 다음 버전의 제품을 정의하고 이 산업이 어디로 가고 싶은지 작업하고 싶다면 혼돈 속으로 기꺼이 뛰어들고 나올 때 모든 팔다리가 붙어 있기를 바랍니다. 하지만 그들은 일반적으로 그렇죠? 그것은 단지 소프트웨어입니다.

AI 시대의 가치 창출

Des: Brian, 50~100명 정도의 초기 단계 스타트업과 이야기를 나누고 그들이 AI에서 첫 번째 모험을 시작하려고 한다면 어떤 조언을 해주실 건가요? 그들에게 방향을 제시해야 한다면 불확실성을 받아들이는 것입니까, 아니면 가능한 한 빨리 움직이는 것입니까? 앉아서 지켜보고 샷을 고르는 것이 좋을까요?

Brian: 고객 컨퍼런스 중 일부에 참석하여 무언가를 만들고자 하는 일부 사람들과 이야기를 나누었습니다. 그들은 "이 모든 불확실성을 어떻게 처리합니까?"라고 물었습니다. 이 기술이 이전에는 가능하지 않았던 잠금을 해제하고 지금 구축할 수 있다는 측면에서 우리가 앉아 있는 가치가 너무 많습니다. 이전에는 제품을 만드는 사람이 이렇게 많은 옵션을 가진 적이 없었습니다. 우리는 너무 많은 것을 가지고 있으며 투자의 균형을 맞출 수 있는 방법에 집중하고 알아내려고 노력하고 있습니다. 우리가 하고 싶은 일이 100가지 있고 그 중 50가지가 건설되고 가치가 있을 것이라고 확신합니다. 지금 사용할 수 있는 것이 너무 많습니다.

"이전에는 불가능했던 것들이 지금은 가능할 뿐만 아니라 많은 것들이 상당히 간단하게 구축할 수 있습니다."

따라서 스타트업이라면 다음 단계를 선택하십시오. 전체 제품 모델이 어떻게 변할지 큰 내기를 하려면 큰 투자가 필요합니다. 그러나 회사가 견인할 수 있는 구축 가능한 것이 너무 많습니다. 저는 지금이 스타트업이 되기에 가장 좋은 시기라고 생각합니다. 6개월 전, Rob이 쇼에 있었고 ML 팀의 Rob이 이전 버전의 Tech를 사용하여 "우리가 이것을 할 수 있습니까?"라고 조사한 것을 기억하십시오. 이것이 가치가 있다는 것을 알고 그가 2주 동안 탐사를 했기 때문입니다. 그는 “아니, 여기엔 아무것도 없어. 죄송합니다 여러분. 뭔가를 찾으려고 노력했지만 여기에는 아무것도 없었습니다.” 6개월 후, 나는 진정으로 그가 이 기능을 얻기 위해 이 물건을 포장한 지 하루도 안 되었다고 생각합니다. 그것이 우리가 있는 곳입니다.

이전에는 불가능했던 것들이 지금은 가능할 뿐만 아니라 많은 것들이 상당히 간단하게 구축할 수 있습니다. 따라서 지금은 모든 제품 제작자가 공간을 추구할 수 있는 놀라운 시간이라고 생각합니다. 제품을 만들고 상용화하는 데 시간이 걸리므로 얻을 수 있는 단기적 가치를 선택하고, 미래에 어디로 갈지 생각하기 시작할 수 있는 단기적 가치를 찾으십시오. 지금 우리 앞에는 너무 많은 대체 우주가 있습니다.

Rati: 새로운 일을 선택할 필요가 없다고 말씀드리고 싶습니다. 작년에 GPT가 출시되었을 때 Intercom에서 한 일을 보더라도 우리가 해결하고자 하는 작업과 문제를 살펴보았고 그것이 매우 핵심입니다. 새로운 것을 구축하거나 새로운 틈새 시장을 찾을 필요가 없습니다. 기존 문제를 찾고 이 새로운 기술을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 그런 다음 하나를 선택합니다. 많은 것을 고르지 말고 한 가지를 골라서 따라 가십시오.

“우리가 생각하는 방식은 단기적으로 생각하는 것입니다. 차별화가 있습니까? 이봐, 3개월이면 좋겠어. 아마도 6개월이 좋을 것이고, 우리는 그것이 우리에게 무엇을 사주는지 알게 될 것입니다.”

Des: 비즈니스에서 해자 개념에 대해 두 분 모두 어떻게 생각하시나요? 당신이 스타트업이라면 할 일 목록이나 프로젝트 관리가 있고, “이봐, 이런 요소들이 여전히 할 것 같은 멋진 일이 생각났어. 해. 당신에게 쉬웠다면 모두에게 쉽습니다.” 멋진 기능을 아웃소싱하는 정도에 대해 어떻게 생각하십니까? 그리고 궁극적으로 SaaS의 대대적인 민주화는 모두가 당신이 만들고 있는 모든 멋진 것을 만들 수 있는 곳에서 일어날 수 있습니다. 당신이 실제로 하루를 보내는 범위를 넘어서는 질문일 수도 있지만, 그것에 대한 당신의 반응은 어떻습니까? 이러한 기능이 실제로 다른 사람에 의해 수행되고 우리가 API를 사용하고 있다는 생각?

Brian: 해자와 경쟁 우위는 그 때문에 어려운 질문입니다. We think of what Intercom as a system has and our competitive advantages within that, with data that we have, which is a huge source potentially there. We're not unique in having that, but we're, in a way, a smaller group of people who have some of those characteristics. So, how can we lean on that? It's super hard. How will it change? Will it matter or not? Will technology make that differentiation moot? Competitive differentiation is part of this as well because that will dissolve. The way we're thinking about is thinking short term. Do we have differentiation? Hey, three months would be good. Maybe six months would be good, and we'll see what that buys us. The reality is there's probably not a world where you can build something for a year and you're differentiated for a while. I don't know if that world ever really existed, but I think that's hard.

Des: There are still some types of moats, but I think, in general, simply building a lot of products might not be one, especially when you're not really building – you're just building API goals into it.

Brian: Another interesting thing, though, is that for us, as builders in this space, it's impossible to stay on top of all the stuff that's happening. It's actually incredibly hard to stay on top of all the stuff happening at the Intercom project. No one can really keep up with all this stuff that's happening. Never mind the macro industry.

“Are you betting on a product that's going to keep getting better or on a product that hopes the world never changes?”

And what about your customers? Their job is not to stay on top of all this stuff, even though they're now being asked to do it. I think brands will increase in importance. People say, “I need someone who's going to do the work for me, and I know this company will figure out the good stuff and make that available to me so that I don't have to figure it out.” So your customers can rely on you to figure out what matters from this and make sure that's in the product. Because I would be very happy if I could just offload that whole mental, “How the hell do I think about AI?” 당신에게.

Des: I think that's totally true. Maybe it's just our industry, because people are not free to change help desk every few months. It's very messy. But I think when people are picking a tool, whether it's like, say, project management or communications or support, they're probably making a decision that's at least one year in length, but probably more cause migration's now a joke for a lot of these things. So, what they're looking for in a brand is like, “Am I picking the right horse?” If new shit drops, will these people be able to react to it and make the most of it, or are they going to be stuck forever doing press releases that don't amount to any software whatsoever? Are you betting on a product that's going to keep getting better or on a product that hopes the world never changes? I think the latter category will be a bad bet at a time like this.

Brian: One other thought that's circled around my head is like product builders. This is what you hope for. You say, “Oh, the world has changed, and we want it to be in this holy-changed space.” 그리고 그건. It's for real. It's a great time to be building product, and we're lucky to be working in this space. That's how I feel, even though it's head-wrecking, you can't keep up, and the ground beneath us is almost forever shaken up. But this is fun. This is why you want to build product.

“Companies who want to move in the space in AI are going to have to be okay with not knowing everything and making sure you have clear goals for your teams”

Des: What's it like on the ground, Rati? Do you end up having to just chase down Slack channels in the night?

Rati: Yeah, I'm in Slack a lot. 그것은 사실입니다. But I also am okay. And I think companies who want to move in the space in AI are going to have to be okay with not knowing everything and making sure you have clear goals for your teams. For us, that's worked really well where the teams have clear goals they need to go after. I know 60% of the time what's going on, and any key decisions are usually surface that you'll catch. I'm sure there are things that drop, but generally, we're going in the same direction as a team. And on the AI piece, people are excited to work in this new space. It's a great opportunity for a lot of folks who you've been wanting to have this exciting new thing happen, learning how ML works, learning AI, as well as getting involved in that. So, it's quite good on the ground. Of course, there are pain points – I'm not going to paint it as a rosy thing, but it's exciting on the ground.

Des: I was talking to a friend, and we had this thought experiment. Imagine it all just went away. Imagine that, for whatever reason, someone deleted all of the LLMs, and we have to go back to the world of SaaS. It feels so much more boring looking back now. Because even the features that are pure SaaS 101 for us, even, let's say, ticketing in our help center, or whatever, we were still looking at them going, “At some point, we're going to come back to you with an AI perspective.” But if this wasn't here, in hindsight, it feels like we were getting towards the end of the SaaS cycle. We'd worked out how to build CRMs for farmers to keep track of their roosters. How many more tail-end sort of features could we build?

Philosophical musings

Des: Forgetting about Intercom, are you excited about AI in your own life as an employee of a tech company? Are there other areas or products you would like to see AI in? Are you seeing anything interesting?

Brian: I'll take this in a different direction, which you may want to shoot down. But for me, what's interesting, getting a little closer to the tech, is the language ability. There are so many philosophical questions that were good for college students to rattle on about with their professors. And you go on there, and it was all academic in that sense. And this has been going on from the '50s, actually, when it was a Touring test. What does it mean to learn? 지식이란 무엇입니까? What is reasoning? It's all relevant right now.

“You learn your second language quite deliberately, but with your first language, your brain was programmed to learn it in a way that evolution built”

Here's an example of this. Ask Fergal “Does GPT understand?” Well, no, it doesn't understand. But I saw, in a Slack thread, “Comprehension is actually kind of remarkable.” Does a robot understand things? It doesn't do language like we do because it just predicts blah blah blah – everyone vaguely knows how this works –, which makes no sense in our heads. But then, how did you learn your language? You had no idea. Your brain learned your language. I find myself thinking way more. I remember hearing neural networks, like programs were getting neural networks, “Yeah, right. Come on, you're not even close.” Now I'm starting to think of my brain more like the machine and I'm like, “I have no idea how I learned language. You learn your second language quite deliberately, but with your first language, your brain was programmed to learn it in a way that evolution built. It's all relevant now.

You could go into politics. There's all the fear of AI, which seems reasonable, but like, humans aren't so good at voting. I don't know, have we really earned the right that we think we have? Because I'd welcome a little more rational voting choices in the future. You can zoom up to that level. And actually, this AI makes you more reflective of our species. We always think we're amazing and wonderful whenever someone's competing against us. But damn, we've got to live up to the promise. My head goes a lot in those directions. And then with kids, seeing how they adapt to the technology as well. That for, me, are the juicy places to go. The academic questions are now front and center. It will be a fun time to go back to college now to be able to talk about this stuff.

“And all of a sudden, do you build relationships with machines?”

Rati: Continuing the tangent. For me, it's more the relationships. Normally, you build relationships by talking to people like this. And imagine, with the advancement of generative AI, being in conversations that you've had with a friend, a parent, or a partner, and then being able to have a conversation there. Can you have relationships with machines? That's, of course, not related to B2B SaaS, but I think it's interesting to start building the space around it.

Brian: Make the internet personal? We can productize that.

Rati: And all of a sudden, do you build relationships with machines? How does that change humans and how we interact in the world? I think that's going to be interesting to watch.

Des: I think the infinitely easier challenge, perhaps, is to build a model of yourself. Giving one of these things access to everything you've ever communicated digitally in any form, everything you've ever spoken, your voice, your look, et cetera. You can imagine having effectively a shadow bot that does your job for you 90% of the time. And that shadow bot just knows to escalate to you whenever it does not know how to do something. 무슨 말인지 알아?

Rati: We're not far from that. I'm curious to see how open we are as a world to have this integrated into us. It's always been a theoretical conversation about machines and AI and what it could do. So, I'm curious to see, from a personal level and everyday life, how people will actually genuinely integrate this and how it changes how we relate to each other and create connections.

Democratizing UI

Brian: What about you, Des? What are you excited about?

Des: I believe in AI in so many ways. I'm actually not super excited by the sort of text generation features that everyone who has a text area has now got the ability to expand on. And yet, I think that's a reference to the “hello, world” of AI. You just throw this out to make sure all the endpoints are working. Where I get most excited from a future-facing point of view is that I think it'll be a great democratizer for UI. There are so many products we use on a regular basis. Workday is one of them. Kuba is another. There are plenty, honestly, where they're designed for the administrator in the company but not really for the end user who might be affected by the software.

“The idea is you know how to do that, and I don't. You and I could do it, and it might take us four hours, but Brian knows how to do it in 14 minutes”

So, I'm sure we employ people who think the Workday UI is great. I'm sure somebody in the world thinks it's the right UI. But I was in a tool yesterday to approve access for provisioning for something to somebody, and it's not that the UI is necessarily bad from a Jacob Nielsen one-on-one point of view – the drop-downs line up, the text areas line up, et cetera. It's more like this product is capable of so many things but my specific usage of it centers around one or two things, like requesting a day off or approving an expense or something like that, and yet it feels like I need to go on a training course to know how to do these things.

The example you'd both be familiar with is Google Analytics. You've both experienced it at some stage. You probably were once a certified GA or approved educator or something.

Brian: Yes, I was.

Des: You have a grant philosopher at Google or whatever. And the fact that you need a certification is almost part of my point. Because you get those certifications so you can answer questions, “Well, given this interface, tell me how to find the highest-performing referrals CPC ad word that worked for us in Norway between July and August or something like that.” The idea is you know how to do that, and I don't. You and I could do it, and it might take us four hours, but Brian knows how to do it in 14 minutes.

“The gap between being able to express what you want to do and being able to do it will narrow to zero”

What I think genuinely we'll see happen is a lot of these UIs will disappear for the regular folk, and they'll just type the thing they're trying to do. I see this all over the place today. An example is Equals, which is actually built by two former Intercomers. They're basically doing a next-generation spreadsheet with live connections to live data, et cetera. But one of the things they can do is press command+K and start typing the thing you're trying to do. And it will work out what you're trying to do and then generate the Excel commands that you needed to know that you never fucking knew because none of us know Excel codes or commands. It'll do all that for you, you hit return, and you're done.

That's an example of what I call democratization. Previously, all of this was only accessible to people who legit knew Excel or how to use Google Analytics. And now, all of a sudden, we're all going to have access to the same power. The gap between being able to express what you want to do and being able to do it will narrow to zero. Whereas before, there was a big clunky thing in the middle of becoming an expert at using blah. And that expertise is no longer needed. And now I think we can all say to the machine what we want to do, and the machine's going to do it.

탭, 드롭다운, 마우스 클릭의 현재 경험보다 훨씬 낫기 때문에 이런 일이 일어날 것이라고 확신합니다. 일어날 것입니다. 그리고 이런 일이 발생하면 소프트웨어의 본질에 대한 트랩도어 변경입니다. 나는 많은 사람들과 이야기를 나눴지만 우리 중 누구도 그럴 준비가 되어 있지 않다고 생각합니다. 나는 그것이 무엇을 의미하는지 우리가 모른다고 생각합니다. UI가 없는 UI는 상상하기 어렵습니다. 이런 것들이 많다는 것은 상상하기 어렵습니다. 그리고 UI가 사라지지 않는다고 생각합니다. 나는 사람들이 여전히 무슨 일이 일어나고 있는지 보고 싶어한다고 생각합니다. 그러나 복잡한 UI의 본질은 사라질 것입니다. 하려는 일을 영어로 작성하면 끝입니다. 그것은 소프트웨어의 새로운 시대이며, 그 일이 일어나기 전에 내가 은퇴하기를 바랄 뿐입니다.

Brian: 인터랙션 디자인은 논쟁의 여지가 있습니다.

Des: 네, 정확합니다. 누가 이 문제를 해결해야 하고 그렇지 않은지 아세요? 콘텐츠 디자이너. 그들이 그것을 활용할 수 있다면 거대한 세상이 그들에게 다가오고 있습니다.

Rati: 얼마나 빨리 또는 누가 먼저 채택할까요? 그러한 변화가 일어날 때 우리 세대에 일어날 것인가, 아니면 소프트웨어의 특성을 변화시키는 사람들이 지금 떠오르고 있습니까?

Des: 액세스 가능성에 따라 많은 부분이 좌우된다고 생각합니다. 텍스트 기반 인터페이스를 생각하면 OpenAI 기술인 Whisper 때문에 오디오 인터페이스와 동일합니다. 그런 다음 Siri의 미래에 대해 생각하고 Amazon의 Echo 장치와 Cortana 및 나머지 갱단에 대해 생각합니다. 갑자기 방에 앉아 있는 컴퓨터조차 서투른 사람이 이제 전체 인터넷의 디지털 명령에 액세스할 수 있습니다. 나에게 택시를 부르거나, 피자를 보내거나, 무엇이든. 그 모든 것이 사소해집니다. 그리고 그것은 상황을 바꿉니다. 나는 그것을 이해하고 싶지도 않고 방법에 대한 실마리가 있다고 말하고 싶지도 않지만 전 세계가 달라질 것이라고 생각하고 확실히 흥미로운 시간입니다. 우리와 함께하고 Fin에서 우리를 도와 주셔서 감사합니다. 좋은 대화였습니다. 곧 다시 뵙겠습니다.

브라이언: 고마워, 데스.

라티: 감사합니다.