ОБЛІКОВІ ДАНІ НЕ МАЮТЬ ЗНАЧЕННЯ За останні кілька місяців я бачив, як кілька керівників та операторів A+ борсалися та зазнавали невдач у стартапах зі штучним інтелектом, тоді як молоді «недосвідчені» будівельники розчавили виконання та показали чудові результати. Це найбільший розрив в оцінці талантів, який я бачив за свої 25+ років у технологіях. Весь її попередній досвід, повноваження та традиційні маркери успіху стали майже неактуальними, коли фундаментальні правила гри так драматично змінилися. Перехід до штучного інтелекту є таким розривом парадигми, що інституційні знання часто стають інституційним багажем. Керівник, який віртуозно орієнтувався в циклах корпоративних продажів, губиться, коли продукт будується сам. Оператор, який оптимізувався для передбачуваних показників зростання, стикається з труднощами, коли основні можливості покращуються в геометричній прогресії за одну ніч. Тим часом, 22-річна дівчина, яка вдосконалювала моделі у своїй кімнаті гуртожитку, інтуїтивно розуміє економіку токенів, шаблони міркувань і масштабування здібностей так, як жодна програма MBA ніколи не викладала. Ці «недосвідчені» будівельники не несуть тягаря того, як речі «повинні» працювати. Вони не витрачають час, намагаючись впровадити можливості штучного інтелекту в традиційні продуктові рамки або бізнес-моделі. І так, вони перемагають. Якщо ви керівник і хочете знайти посаду в компанії зі штучним інтелектом, будьте скромними. Докладіть зусиль. Використовуйте інструменти та створюйте особистий стек штучного інтелекту. Привчіть себе мислити інакше - імовірнісно, а не детерміністично. Будьте відкриті для ролі IC, якщо це необхідно. Це не магія, але для цього знадобиться справжня робота. Якщо ви засновник компанії зі штучним інтелектом, переконайтеся, що ваш процес найму не засліплений обліковими даними. Що має значення, так це необроблені здібності до конструювання (у КОЖНІЙ ролі, а не лише в Eng/Product/Design), комфорт від невизначеності, а також здатність до ітерації та експериментів надзвичайно швидко. Це нова ера.