Ieri ho trascorso sei ore a mettere in parole com'è realmente costruire qualcosa da zero. Ho pensato a ogni iterazione del prodotto, ai cambiamenti di rotta, a ogni assunzione e persino a ogni errore. Niente AI, solo le storie che non ho mai pubblicato. È passato un anno da quando "fondatore" è scomparso dal mio titolo. Ho realizzato recentemente che le lezioni profonde non sono emerse fino a dopo che mi sono allontanato. Quest'anno ho pubblicato molto su @xai e mi ha davvero aiutato a ottenere maggiore chiarezza. Ripensando a ciò che ho scritto oggi, sono convinto di aver raggiunto il mio obiettivo di "pensare in pubblico" con i miei post. Apprezzo profondamente tutti coloro che hanno letto, interagito e/o mi hanno inviato DM riguardo a ciò che ho condiviso 🙏🏽 In base ai feedback finora, ho imparato che mentre penso in pubblico, aiuta anche gli altri a pensare per se stessi. Altro in arrivo =)

Qualcosa di cui mi preoccupo riguardo all'IA generativa nel business e nell'uso commerciale: quasi nessuno legge veramente nulla in quegli ambienti. Ora immagina quando nemmeno l'autore ha letto ciò che è stato scritto... yikes. Come influisce questa realtà sull'IA che scrive e legge? Una volta scrivevo lunghi promemoria—significativi—magari una volta all'anno. Li inviavo a migliaia. Solo quella scala segnala: "qualcun altro lo leggerà." Speravo che i diretti collaboratori e i colleghi più stretti li leggessero. Potevo contare su 2 o 3 persone che sicuramente li avrebbero letti. Bill li leggeva. Steve li leggeva—ma solo se ne parlavamo di persona, perché così lavorava. Lo sapevo, quindi ho sempre fatto una versione in slide. La usavo in dozzine di riunioni di team. Ma anche allora, per mesi dopo aver inviato un promemoria, rimandavo i membri del team a ciò che c'era dentro. Avrei potuto fare meglio, certo. Ho fatto del mio meglio all'epoca. Pensavo che una volta all'anno le persone potessero leggere 20-30 pagine per il loro lavoro. Le persone vogliono contesto. Vogliono le grandi idee. Ma far sì che un'organizzazione—di qualsiasi dimensione—legga davvero è quasi impossibile. L'unica cosa affidabile che le persone leggono? I promemoria dell'organizzazione. E anche allora, se uno (come spesso facevo io) non includeva un'immagine dell'organigramma—anziché solo parole—le persone avrebbero sfogliato o saltato e aspettato (si spera) un grafo ad albero nell'email. E questi erano dal "grande capo," che inviava "grandi strategie." Quindi se pensi che le persone nelle grandi organizzazioni stiano leggendo documenti PRD di 40 pagine, piani di budget, proposte di nuovi prodotti o documenti di affari in modo approfondito e regolare… probabilmente ti stai prendendo in giro. So come è evoluto il processo di Amazon da amici lì. Anche questo si sta sgretolando, il che è un peccato poiché sono un grande fan di quello. Ora entra in gioco l'IA. Cosa succede quando è lei a scrivere—e nemmeno l'autore ha una conoscenza approfondita di ciò che è stato scritto? È come un promemoria compilato o di più autori che nessuno ha mai realmente letto dall'inizio alla fine. E se le persone chiedono all'IA di riassumere—ma il riassunto è impreciso o inventa dati—cosa succede allora? Dico tutto questo come parte della generazione "TV" e poi "MTV". All'epoca, ci veniva detto che i media frenetici, taglia-taglia-taglia ci rendevano incapaci di assorbire qualsiasi cosa. Meh... ok boomer, so che non riesci a seguire la trama di "24" ma questo è un tuo problema, non mio. Quindi forse questo è solo un vecchio che urla contro le nuvole. Ma per me? La mia intera carriera è stata definita dalla realtà che le persone nel business non leggono davvero. E questo non è solo un problema tecnologico o delle grandi aziende. Prendi la scienza: la crisi della riproducibilità è, in parte sostanziale, perché quasi nessuno—nemmeno i revisori—legge attentamente i documenti di ricerca completi. Lo stesso vale per le proposte di finanziamento. Guardano rapidamente per questioni di interesse (come statistiche, dimensione del campione o tecnica, o se il loro lavoro è stato citato). Saltano ciò che è al di fuori del loro dominio. Perdono lavori esplicitamente fraudolenti che richiedono sforzi per essere rilevati (forse la lettura dell'IA aiuta in questo?) Prendi Wall Street. Ogni giorno gli analisti producono scritti di 30 pagine su aziende con modelli finanziari dettagliati. Quasi nessuno controlla tutto questo. Le persone li consumano per B/S/H e principalmente per conferma narrativa in un modo o nell'altro. Decine di miliardi di dollari cambiano mano su questi che pochi leggono e nemmeno gli autori conoscono sempre l'intero contenuto in modo approfondito. Solo pensando…

Meno tempo spendi a proteggere il tuo ego, più tempo hai per costruire qualcosa che conta.

Ogni vera intuizione che ho avuto costruendo con l'IA è venuta dal perseguire risultati con utenti reali, non da nessun manuale. Il modello che vedo: le scoperte più preziose non compaiono in documenti o post. Sono nascoste dentro il attrito, nelle sessioni di debug notturne e nelle chiamate in cui vedi un utente fare qualcosa che non ti aspettavi. La maggior parte di ciò che conta nel lavoro sui prodotti IA proviene da team che spingono oltre ciò che è noto. Il confine non è un post sul blog. È il momento in cui realizzi che l'hack di un utente è migliore delle tue specifiche. Se vuoi costruire qualcosa di reale con l'IA, ignora il rumore. Vai dove il feedback è onesto, dove il codice viene riscritto e dove la conversazione riguarda il prossimo risultato dell'utente, non il prossimo titolo. Tutti i migliori team di prodotto sono già lì.

L'unica garanzia nelle startup è che il comfort ti renderà lento e il consenso ti renderà in ritardo.

Non ti piace il tuo lavoro o qualche altro aspetto della tua vita? Reinventati. È davvero così semplice, e anche così difficile.

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