Sztuczna inteligencja zmienia rynek pracy: dyskusja z partnerami a16z

Ewolucja oprogramowania i jego wpływ na rynek pracy

Pierwsza faza oprogramowania koncentrowała się na cyfryzacji dokumentów, zastępując fizyczne szafy na akta cyfrowymi bazami danych. Przykładami są systemy rezerwacji lotów Sabre, programy finansowe Quicken i systemy HR PeopleSoft. W tej fazie poprawiono efektywność, ale nie zmniejszono znacząco zatrudnienia.

Następnie, oprogramowanie przeniosło się do chmury, z serwerów lokalnych do rozwiązań chmurowych. Przykłady to Salesforce (CRM), QuickBooks (księgowość), NetSuite (ERP) i Zendesk (obsługa klienta). Ta faza poprawiła dostępność i skalowalność, ale nadal koncentrowała się głównie na zarządzaniu informacjami.

Obecnie, sztuczna inteligencja umożliwia oprogramowaniu wykonywanie zadań, które wcześniej wykonywali ludzie. Ta faza dotyczy zastępowania lub wspomagania pracy, a nie tylko zarządzania informacjami. Przykładami są agenci AI obsługujący klienta, przetwarzający faktury czy przeprowadzający kontrole zgodności.

Przejście od oprogramowania do pracy

Rynek pracy jest znacznie większy niż rynek oprogramowania. Przykładowo, roczne wynagrodzenia pielęgniarek w USA przekraczają 600 miliardów dolarów, podczas gdy globalny rynek oprogramowania jest mniejszy niż 600 miliardów dolarów. AI umożliwia oprogramowaniu wykonywanie zadań dotychczas wykonywanych przez ludzi, co otwiera przed firmami software'owymi dostęp do budżetów przeznaczonych na pracę.

Oprogramowanie może teraz obsługiwać zapytania klientów, przetwarzać faktury i przeprowadzać kontrole zgodności.
Firmy mogą oferować rozwiązania redukujące koszty pracy, a nie tylko poprawiające efektywność.

Koncepcja "Input Coffee, Output Code" (Wprowadź kawę, wygeneruj kod) oznacza, że inżynierowie oprogramowania mogą tworzyć produkty automatyzujące zadania wykonywane wcześniej przez użytkowników końcowych.

Transformacja modeli cenowych

Tradycyjne modele cenowe oprogramowania (za użytkownika) mogą nie być odpowiednie dla oprogramowania opartego na AI. Firmy mogą potrzebować naliczać opłaty w oparciu o wartość, jaką dostarczają, redukując koszty pracy. Na przykład, zamiast opłaty za agenta wsparcia, firma może naliczać opłaty za liczbę zgłoszeń rozwiązanych przez AI.

Przejście na AI może zakłócić działalność istniejących firm software'owych.
Firmy, które nie dostosują się do nowych modeli cenowych, mogą stracić przychody.
Firmy, które skutecznie się dostosują, mogą dziesięciokrotnie zwiększyć swoje przychody.

"Problem nieuporządkowanej skrzynki odbiorczej"

"Problem nieuporządkowanej skrzynki odbiorczej" odnosi się do wyzwania, jakim jest wyodrębnianie informacji z danych nieustrukturyzowanych, takich jak e-maile, faksy, nagrania telefoniczne. Historycznie, to zadanie wykonywali ludzie.

AI jest teraz wykorzystywane do rozwiązywania tego problemu, automatyzując przepływy pracy.
Firmy, które rozwiążą problem nieuporządkowanej skrzynki odbiorczej, mogą stać się nowymi systemami zapisu opartymi na AI.
Przykładem jest Tenor, który zaczął od automatyzacji skierowań pacjentów i rozszerza swoją działalność na inne obszary administracji opieki zdrowotnej.

Obrona w erze AI

AI zapewnia silne początkowe wyróżnienie, ale nie wystarcza do stworzenia trwałego biznesu. Umiejętność wykorzystania AI do rozwiązywania "problemu nieuporządkowanej skrzynki odbiorczej" może z czasem stać się powszechna. Prawdziwa obrona wynika z:

Posiadania kompleksowego przepływu pracy.
Głębokiej integracji z innymi systemami.
Tworzenia efektów sieciowych.
Stawania się platformą.
Wbudowania wirusowego wzrostu w produkt.

Zasady, które zawsze były ważne w oprogramowaniu, nadal obowiązują w erze AI.

Wpływ AI na rynek pracy

AI prawdopodobnie zautomatyzuje wiele powtarzalnych zadań, ale stworzy też nowe miejsca pracy. Skoncentrujemy się na zadaniach wymagających ludzkiego kontaktu i kreatywności, takich jak menedżerowie produktów, projektanci UX i menedżerowie mediów społecznościowych.

Wartość interakcji między ludźmi prawdopodobnie wzrośnie.
W miarę jak AI stanie się bardziej powszechne, ludzie będą szukać prawdziwych ludzkich relacji.
Każda praca biurowa prawdopodobnie będzie miała "autopilota", czyli narzędzie AI wspomagające ludzi w ich pracy.
Niektóre stanowiska mogą zostać całkowicie zautomatyzowane przez agentów AI.

Metryki oceny firm AI

Podstawowe zasady oceny biznesu nie uległy zmianie. Nadal najważniejsze są przyszłe zyski, retencja klientów, marża brutto i koszty stałe.

Potencjalny rozmiar rynku rośnie, ponieważ AI umożliwia wejście oprogramowania na nowe rynki.
Bariera wejścia jest niższa, ponieważ AI ułatwia tworzenie i skalowanie firm software'owych, co zwiększa konkurencję.

Obszary innowacji

Nisze są dobre: Skoncentruj się na obszarach, w których AI może zapewnić znaczące ulepszenia.
Szukaj branż, które są niedostatecznie obsługiwane przez oprogramowanie.
Nie próbuj automatyzować wszystkiego, ponieważ niektóre zastosowania są zbyt złożone.
Skoncentruj się na obszarach, w których technologia jest już wystarczająco dobra, aby zapewnić 100-krotne ulepszenie.
Szukaj możliwości zakłócenia starych systemów, na przykład w usługach finansowych i ubezpieczeniach.
Rozważ budowę firm AI-native full-stack, które mogą mieć zupełnie inną strukturę kosztów niż istniejące firmy.
Problem nieuporządkowanej skrzynki odbiorczej jest kluczowym obszarem innowacji.
Nadal istnieją poziome możliwości oprogramowania, takie jak AI-native wersje oprogramowania dla sprzedaży, marketingu i zarządzania produktem.

Kluczowe pojęcia

Autopilot vs. Copilot: Copilot to narzędzie AI wspomagające ludzi w ich pracy, a Autopilot wykonuje zadania autonomicznie.
Problem nieuporządkowanej skrzynki odbiorczej: Wyzwanie związane z wydobywaniem informacji z danych nieustrukturyzowanych.
System zapisu oparty na AI: System, który wykorzystuje AI do zarządzania danymi i automatyzacji przepływów pracy.
Vertical SaaS: Oprogramowanie przeznaczone dla konkretnej branży.
Horizontal SaaS: Oprogramowanie przeznaczone dla szerokiego zakresu branż.
NAICS Code: System klasyfikacji firm według branży.
Siła deflacyjna: Siła, która obniża ceny, na przykład innowacje technologiczne.
Firma AI-native full-stack: Firma, która buduje całą swoją działalność wokół AI.