To niesamowite, ile możliwości związanych z agentami AI istnieje, które są znacznie większe niż ich rynki przed AI. Całkowity adresowalny rynek edytorów kodu wynosił kilka miliardów dolarów w 2020 roku. Agenci kodowania AI mogą stać się rynkiem o wartości 50-100 miliardów dolarów lub więcej w ciągu następnych 5-10 lat. Możesz to zrobić w wielu obszarach.

W świecie agentów AI, rynek SaaS rośnie w porównaniu do kurczenia się. Nie tylko nadal potrzebujesz systemów rejestracji do zarządzania danymi przedsiębiorstwa i przepływami pracy, ale agenci AI tworzą zupełnie nowe propozycje wartości dla tych narzędzi. Teraz przynosisz pracę do klienta.

Oto nowy agent ChatGPT przeszukujący dane rynkowe i strategiczne przechowywane w Box, aby stworzyć prezentację w PowerPoint. Możliwość łączenia agentów AI z danymi z dowolnego miejsca, korzystania z komputera i automatyzacji pracy w tle będzie niesamowita.

ChatGTP właśnie uruchomił agenta z połączonymi aplikacjami i własnym komputerem. Oto test agenta, którego zadaniem jest przygotowanie prezentacji strategii z badaniami rynku i szablonem z Box. To jeszcze wczesny etap, ale przyszłość to agenci wykonujący pracę dla nas 24/7 w tle.

Model biznesowy oprogramowania będzie oparty na liczbie użytkowników i zużyciu przez agentów. Dużą zaletą jest to, że istnieje wiele możliwości dla agentów AI, gdzie całkowity adresowalny rynek (TAM) znacznie przewyższa wcześniejsze potencjalne przychody z miejsc. Ponieważ teraz dostarczasz pracę, a nie tylko ją umożliwiasz.

Agenci AI stwarzają możliwość wprowadzenia automatyzacji w tak wielu kategoriach pracy, które wcześniej nie mogły być zautomatyzowane za pomocą oprogramowania. Większość czasu w oprogramowaniu konkurujesz w istniejących, w dużej mierze dobrze zdefiniowanych rynkach. Chociaż wydatki mogą nawet rosnąć, zazwyczaj w tej przestrzeni nadal występują dynamiki zerowej sumy. Biorąc pod uwagę reset, który zachodzi z agentami AI, byłoby błędem koncentrować się głównie na budowaniu tego, co zawsze mogliśmy robić za pomocą oprogramowania, i po prostu stopniowo dodawać pewne możliwości AI. Obecnie dużą grą jest budowanie agentów AI dla zupełnie nowych kategorii, wprowadzając głęboką wiedzę branżową, zrozumienie wertykalne, dane od klienta i wykorzystanie narzędzi. Istnieje nieskończona liczba kategorii, które wcześniej byłyby niemal niemożliwe do zautomatyzowania, lub przynajmniej zbyt kosztowne, a teraz w końcu możemy to zrobić. Gdybyś próbował to zrobić nawet rok temu, prawdopodobnie byłoby za wcześnie. Ostatecznie te kategorie prawdopodobnie znacząco przewyższą całkowity rozmiar obecnych wydatków na oprogramowanie dla przedsiębiorstw, ponieważ mogą być powiązane z ilością generowanego outputu w porównaniu do ograniczonej ceny za miejsce. Niesamowite czasy.

Jesteśmy w punkcie, w którym mamy poziomy inteligencji w modelach, aby zbudować znacznie więcej agentów AI, niż zostało stworzonych do tej pory. Teraz jest czas na połączenie AI z klientem przy odpowiedniej wiedzy branżowej, zrozumieniu pionowych przepływów pracy i inżynierii kontekstu.

Jesteśmy w punkcie, w którym mamy poziomy inteligencji w modelach, aby zbudować znacznie więcej agentów AI, niż zostało stworzonych do tej pory. Teraz jest czas na połączenie AI z klientem przy odpowiedniej wiedzy branżowej, zrozumieniu pionowych przepływów pracy i inżynierii kontekstu.

Jesteśmy w punkcie, w którym mamy już poziomy inteligencji, aby zbudować znacznie więcej agentów AI, niż zostało stworzonych do tej pory. Teraz nadszedł czas, aby połączyć AI z klientem, posiadając odpowiednią wiedzę dziedzinową, zrozumienie procesów roboczych i inżynierię kontekstu.

W początkowych dniach chmury, większość przedsiębiorstw musiała być przekonywana o jej znaczeniu. Teraz, w podobnym okresie wprowadzenia AI, nawet najbardziej konserwatywne firmy dostrzegają, jak istotna będzie sztuczna inteligencja. To tworzy zupełnie inną dynamikę.