Come l'IA Rimodella il Mercato del Lavoro: Una Discussione con i Partner di a16z

L'Evoluzione del Software

Fase 1: Digitalizzazione degli Archivi

Inizialmente, il software si concentrava sulla sostituzione dei sistemi di archiviazione fisica con database digitali. Esempi includono Sabre (sistema di prenotazione aerea), Quicken (finanza personale) e PeopleSoft (gestione delle risorse umane). Questa fase ha migliorato l'efficienza digitalizzando le informazioni, ma non ha ridotto significativamente il numero di dipendenti.

Fase 2: Software Basato sul Cloud

Il software si è spostato dai server in loco al cloud. Esempi includono Salesforce (CRM), QuickBooks (contabilità), NetSuite (ERP) e Zendesk (assistenza clienti). Questa fase ha migliorato l'accessibilità e la scalabilità, ma si è concentrata principalmente sulla gestione delle informazioni.

Fase 3: Software Alimentato dall'IA

L'IA sta ora consentendo al software di eseguire compiti precedentemente svolti dagli esseri umani. Questa fase riguarda la sostituzione o l'aumento del lavoro, non solo la gestione delle informazioni. Esempi includono agenti IA in grado di gestire l'assistenza clienti, elaborare fatture o eseguire controlli di conformità.

Il Passaggio dal Software al Lavoro

Il mercato del lavoro è molto più grande del mercato del software. Il mercato salariale annuale per gli infermieri negli Stati Uniti supera i 600 miliardi di dollari, mentre il mercato globale del software è inferiore a 600 miliardi di dollari. Questo evidenzia il potenziale per le aziende di software di attingere al budget del lavoro. L'IA sta consentendo al software di eseguire compiti precedentemente svolti dagli esseri umani. Ad esempio, l'IA può gestire le richieste di assistenza clienti, elaborare fatture o eseguire controlli di conformità. Ciò significa che le aziende di software possono ora vendere soluzioni che riducono i costi di lavoro, non solo migliorare l'efficienza.

Il concetto di "Input Coffee, Output Code" si riferisce alla capacità degli ingegneri del software di creare prodotti che automatizzano compiti precedentemente svolti dagli utenti finali. Questo rappresenta un cambiamento significativo rispetto alle precedenti generazioni di software.

Trasformazione del Modello di Prezzo

I modelli di prezzo tradizionali del software (per utente) potrebbero non essere adatti al software alimentato dall'IA. Le aziende potrebbero dover addebitare in base al valore fornito dalla riduzione dei costi di lavoro. Ad esempio, invece di addebitare per agente di supporto, un'azienda potrebbe addebitare in base al numero di ticket di supporto risolti dall'IA. Il passaggio all'IA potrebbe sconvolgere le aziende di software esistenti. Le aziende che non si adattano ai nuovi modelli di prezzo potrebbero perdere entrate. Le aziende che si adattano con successo potrebbero vedere le loro entrate aumentare di dieci volte.

Il "Problema della Posta in Arrivo Disordinata"

Il "problema della posta in arrivo disordinata" si riferisce alla sfida di estrarre informazioni da dati non strutturati. Ciò include e-mail, fax, registrazioni telefoniche e altre forme di dati non strutturati. Storicamente, questo compito è stato svolto dagli esseri umani. L'IA viene ora utilizzata per risolvere il "problema della posta in arrivo disordinata". Le aziende stanno utilizzando l'IA per estrarre informazioni da dati non strutturati e automatizzare i flussi di lavoro. Questa è un'area chiave per l'innovazione dell'IA. Le aziende che risolvono il "problema della posta in arrivo disordinata" possono potenzialmente diventare i nuovi sistemi di record nativi dell'IA. Possono iniziare automatizzando un compito specifico e poi espandersi ad altre aree. Un esempio è Tenor, che ha iniziato automatizzando i rinvii dei pazienti e si sta ora espandendo ad altre aree dell'amministrazione sanitaria.

Difendibilità nell'Era dell'IA

L'IA fornisce una forte differenziazione iniziale, ma non è sufficiente per creare un'attività difendibile. La capacità di utilizzare l'IA per risolvere il "problema della posta in arrivo disordinata" potrebbe diventare mercificata nel tempo. La vera difendibilità deriva da:

Possedere il flusso di lavoro end-to-end.
Integrarsi profondamente con altri sistemi.
Creare effetti di rete.
Diventare una piattaforma.
Incorporare la crescita virale nel prodotto.

Gli stessi principi che sono sempre stati importanti nel software si applicano ancora nell'era dell'IA.

L'Impatto dell'IA sul Mercato del Lavoro

L'IA automatizzerà probabilmente molti compiti ripetitivi, ma creerà anche nuovi posti di lavoro. L'attenzione si sposterà su compiti che richiedono connessione umana e creatività. Esempi includono product manager, UX designer e social media manager. Il valore dell'interazione umana aumenterà probabilmente. Man mano che l'IA diventa più diffusa, le persone cercheranno connessioni umane autentiche. Ogni lavoro d'ufficio avrà probabilmente un copilota. L'IA assisterà le persone nel loro lavoro, rendendole più efficienti. Alcuni lavori potrebbero essere completamente automatizzati da agenti IA.

Metriche per la Valutazione delle Aziende IA

I principi fondamentali per la valutazione di un'azienda non sono cambiati. L'attenzione è ancora rivolta ai profitti futuri, alla fidelizzazione dei clienti, al margine lordo e ai costi fissi. La potenziale dimensione del mercato è in espansione. L'IA sta consentendo al software di entrare in nuovi mercati che in precedenza non erano redditizi. Questo perché l'IA può ridurre i costi di lavoro, rendendo il software più conveniente. La barriera all'ingresso è inferiore. L'IA rende più facile creare e scalare aziende di software. Ciò significa che la concorrenza sarà probabilmente più intensa.

Aree per l'Innovazione

Le aree di nicchia sono buone. Concentrarsi sulle aree in cui l'IA può fornire miglioramenti significativi. Cercare settori che sono poco serviti dal software. Non cercare di automatizzare tutto. Alcuni casi d'uso sono troppo complessi o richiedono troppa integrazione. Concentrarsi sulle aree in cui la tecnologia è già abbastanza buona da fornire un miglioramento di 100 volte. Cercare opportunità per sconvolgere i vecchi sistemi. Molti settori hanno vecchi sistemi che sono maturi per essere sconvolti. Esempi includono i servizi finanziari e le assicurazioni. Considerare la costruzione di aziende full-stack native dell'IA. Queste aziende possono avere una struttura dei costi completamente diversa dalle aziende esistenti. Possono anche acquisire più valore possedendo l'intero flusso di lavoro. Il "problema della posta in arrivo disordinata" è un'area chiave per l'innovazione. Cercare opportunità per automatizzare compiti che comportano l'estrazione di informazioni da dati non strutturati. Esistono ancora opportunità di software orizzontale. C'è ancora bisogno di versioni native dell'IA di software per vendite, marketing, gestione dei prodotti e altre aree. Tuttavia, è necessario comprendere la struttura del mercato e il potenziale per gli attuali concorrenti di adattarsi.

Concetti Chiave Spiegati

Autopilot vs. Copilot:
- Copilot: Uno strumento IA che assiste gli esseri umani nel loro lavoro, rendendoli più efficienti.
- Autopilot: Uno strumento IA che esegue compiti autonomamente, senza intervento umano.
Problema della Posta in Arrivo Disordinata: La sfida di estrarre informazioni da dati non strutturati, come e-mail, fax e registrazioni telefoniche.
Sistema di Record Nativo dell'IA: Un sistema che utilizza l'IA per gestire i dati e automatizzare i flussi di lavoro, potenzialmente sostituendo i tradizionali sistemi di record.
SaaS Verticale: Software progettato per un settore specifico, come ristoranti o sanità.
SaaS Orizzontale: Software progettato per un'ampia gamma di settori, come CRM o assistenza clienti.
Codice NAICS: Il Sistema di Classificazione Industriale del Nord America, un sistema utilizzato per classificare le imprese per settore.
Forza Deflazionistica: Una forza che abbassa i prezzi, come l'innovazione tecnologica.
Azienda Full-Stack Nativa dell'IA: Un'azienda che costruisce la sua intera attività attorno all'IA, piuttosto che limitarsi ad aggiungere l'IA a un prodotto esistente.