Populární témata
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Nathan Snell
Produkt @ Mailchimp. Budování marketingové AI pro e-commerce 🤖 Předv: spoluzakladatel @RaleonHQ (Akvizice) @nCino (IPO). Poradce. Andělský investor. Otec čtyř dětí.
To je v podstatě to, co myslím, když říkám, že AI potřebuje kontext.
Stejná disciplína, která promění chaotický problém v jasný kontrolní seznam, je to, co dělá někoho efektivním s AI, a vše se shrnuje na konkrétnost.
Mluvím s týmy, které přísahají, že modelu dali "opravdu solidní kontext", ale působí to, jako by někdo dával pokyny slovy "jdi směrem k horám a odboč doleva, když to bude správné."
Takto to vypadá v praxi:
"Jsme značka oblečení, máme asi 10 SKU, opakované nákupy nejsou tam, kde je chceme, co máme dělat?"
To působí konkrétně, dokud to nerozložíte.
Jaké oblečení?
Které SKU zaostávají?
Jaká je aktuální frekvence opakování?
Co jsi už zkusil?
Když se donutíte na tyto otázky odpovědět, skončíte s:
"Jsme značka oblečení v hodnotě sedmi čísel, která nabízí 7 SKU ve dvou kategoriích střihu, všechny zaměřené na košile s krátkým a dlouhým rukávem. Naše míra opakovaných nákupů je 18 %, přičemž většina z toho pochází z jedné produktové řady (trička s krátkým rukávem), a náš nejlepší e-mail z minulého čtvrtletí přinesl X příjmů zákazníkům, kteří nakupovali dvakrát během 90 dnů."
Teď má AI něco, s čím může pracovat. A upřímně, i vy, protože čas strávený rozkladem odhalí odpověď ještě dřív, než model vůbec odpoví.

Fox1. 1. 23:59
Nerozumím, jak mají lidé problémy. Nikdy v životě jsem neměl problém, který bych nedokázal vyřešit nějakým rámcem
Mohli bychom se hádat, jestli jsou moje problémy "skutečné" nebo ne, ale na konci dne je jeden přístup o zvládání a druhý přináší výsledky
Všechno řeším tím, že si napíšu detaily. Rychle zjistíte, že 90 % problémů se při tom změní v kontrolní seznam
Hádejte, co je opravdu dobré v řešení kontrolních seznamů? (Píše se tam beep boop a miluje je pomlčky)
Důvod, proč lidé trpí, je ten, že jejich problémy jsou vlastně "mlha", protože problém nedefinovali (vstupy, výstupy, omezení)
mozek si vyplňuje mezery strachem a AI halucinace
A důvod, proč lidé nedokážou "definovat problém", je ten, že se zaseknou na slovech místo na detailech
Je to jazykový zvyk. Místo "kulaté, červené, pevné věci" zkracujeme detaily slovy "jablko"
Samozřejmě to musíme dělat kvůli komunikaci, ale je to špatné pro řešení problémů
Jak to napravit? no, tenhle tweet už je dlouhý, tak jsem napsal řešení do svého posledního blogového příspěvku:

116
Budovat značku od nuly je mnohem pokornější, než se zdá zvenčí.
Očekával jsem složitost ohledně cel, zdrojů a marží. Co jsem ale nečekal, bylo, jak těžké bude vůbec přimět americké výrobce, aby reagovali.
Logika se zdála jednoduchá:
Vyhněte se celním problémům tím, že budete nakupovat z domácího trhu a udržujte dodavatelský řetězec jednoduchý.
Tak jsem si udělal průzkum, našel několik soukromých značek v USA a začal se ozývat. Očekával jsem, že z toho vzejde alespoň pár rozhovorů.
Ticho...
Mezitím ne-američtí dodavatelé reagovali během několika hodin a skutečně to vypadalo, že chtějí získat zakázku.
Nemluvím tu ani o nějaké složité vlastní formulaci. Jde o jednoduchý produkt, se kterým by měl být schopen zvládnout každý kompetentní výrobce privátní značky.
A přesto doslova volám přátelům z oboru, jestli by mi nemohli zavolat zpět nějaký americký výrobce.
Ironie mi neunikla. Všichni mluví o reshoringu a lokálním sourcingu, ale nikdo nemluví o tom, že domácí dodavatelé se zdají být o nové podniky vůbec nezaujatí.

51
Top
Hodnocení
Oblíbené
