AIアプリケーションプレイブック 大規模なAIアプリケーション会社を構築するのは簡単ではありませんが、何をすべきかが非常に明確になりつつあります。 必要なのは、次のことだけです。 ある。価値の高いワークフローを自動化 b.大規模なエンドマーケット向け c. 強い市場牽引力を示しながら d. 繰り返し可能なモーションで e.そして豊富な拡大機会 上記のそれぞれができることを体系的に証明できれば、世界はあなたのものです。 インセプション/プレシード:a、b シード:a、b、c シリーズA:a-d + 少しのe シリーズB+:a-e 世代を超えた AI 企業を構築するために提携したい起業家であれば、私に DM を送ってください。

残念ではない > 5% あなたのチームがどれほど「ひび割れ」ているかは気にしません。チームの人数が 50 人を超え、年間の残念なほどの離職率が 5% 未満の場合、人材密度を高めるという良い仕事をしていないことになります。 これは、50 人 (エンジニアリングを含む) >すべてのサブチームに適用されます。 ちなみに、非常に大規模で目覚ましい業績を上げているパブリックテクノロジー企業は、地球上で最高のチームの1つとして広く認められているエンジニアリングチームで10%+残念なほどの人員減少をしています。 TLDR 下位 5%+ を排除することで、毎年ハードルを上げる必要があります。時代。

資格情報は重要ではありません 過去数か月間、私は何人かの A+ 幹部やオペレーターが AI スタートアップで苦戦し、失敗するのを見てきましたが、若い「経験の浅い」ビルダーは実行を粉砕し、素晴らしいパフォーマンスを発揮しました。 これは、私がテクノロジー業界で25+年間見た中で、人材評価における最大の不連続性です。 ゲームの基本的なルールが劇的に変化すると、これまでの経験、資格、従来の成功の指標はすべてほとんど無関係になります。 AI への移行は、制度上の知識が制度上の荷物になることが多いほどのパラダイムの突破を表しています。企業の販売サイクルを巧みにナビゲートしたエグゼクティブは、製品が自動的に構築されると、自分自身が迷っていることに気づきます。予測可能な成長指標に最適化したオペレーターは、コア機能が一夜にして指数関数的に向上すると苦戦します。 一方、寮の部屋でモデルを微調整してきた 22 歳の彼は、MBA プログラムではこれまで教えられなかった方法で、トークン エコノミクス、推論パターン、能力のスケーリングを直感的に理解しています。これらの「経験の浅い」ビルダーは、物事がどのように「機能すべき」かの重みを背負っていません。彼らは、AI 機能を従来の製品フレームワークやビジネス モデルに押し込もうとして時間を無駄にしません。そして、彼らは勝ちます。 あなたが AI 企業で仕事を見つけたいと思っているエグゼクティブなら、謙虚になりましょう。仕事をする。ツールを使用して、個人の AI スタックを作成します。決定論的ではなく確率的に、異なる考え方をするように自分自身を訓練してください。必要に応じて、ICの役割にオープンであること。魔法ではありませんが、実際の努力が必要です。 あなたが AI 企業の創設者である場合は、採用プロセスが資格によって盲目にならないようにしてください。重要なのは、生の構築能力(エンジニアリング/製品/デザインだけでなく、あらゆる役割で)、不確実性に対する快適さ、そして非常に高速で反復して実験する能力です。 新しい時代です。

Cogito v2 @DeepCogito発表されるのを見るのを楽しみにしています。このモデルファミリーは、慎重に推論し、答えを根拠にし、自己改善するAIシステムへの大きな一歩です。世界で最も強力なオープンモデルの一つであるこの新しいバージョンは、超知能AIシステムに向けた大きなマイルストーンです。@drishanaroraと並外れたDeep Cogitoチームをサポートできることを誇りに思います。

Congrats @tconrad on making it official! As a devoted and loyal @Sonos customer, very excited for the roadmap ahead.

Thinking Machinesは、歴史上最も急速に成長している企業です。比較にならない。彼らは1日で$80MのARRを達成しました。それを取ります、Mercor、Cursor、その他の競争相手!!!

このリストには、巨大な企業が欠けています。 「アルファ」で始まり、「ベット」で終わります。 今後5年間のAlphabetの未来は、テクノロジー業界で最も二極化するトピックになるかもしれません。 否定派は、2030年までに検索がゼロになると宣言しても(非常に遠い)、Alphabetには2030年までにそれぞれ1Tになる可能性のある5つのビジネスがあることを忘れています:Android+Chrome、Apps(Gmailなど)、Cloud、YouTube、Waymo。

個人のコントリビューターになる この数か月の間に、何人かの友人や元同僚が、非AI企業のリーダーシップ(マネージャーまたはマネージャー・オブ・マネージャー)の役割から、AIネイティブ企業のIC(個人貢献)の役割に積極的に移行しているのを見てきました。 これは直感に反し、キャリアにマイナスにさえ思えるかもしれませんが、AIに移行したいリーダーにとっては正しいキャリアアップだと思います。 すべてのAIネイティブ企業は、AIネイティブの経験を持つリーダーを探しています。誰かがAI以外の役割で中間管理職にとどまると、効果的なAIリーダーになるために必要な実践的なAIエクスペリエンスを構築することはできません。AIネイティブ環境でのICワークを数年続けるだけでも、自信と選択肢を得ることができ、ICの道を進むか、それとも真のAI構築経験を武器に、より優れたマネージャーになるか、管理職の道に戻ることができます。多くのAI企業は急速に成長しているため、特に以前に管理経験がある場合は、遅かれ早かれ「戦場」のピープルマネージャーへの昇進を得るかもしれません。 AI以外の役割を担うリーダー/ピープルマネージャー:行き詰まりを感じている場合は、AI企業の面接やICの役割への異動を検討してください。とても楽しいだけでなく、今後数十年にわたって使用できる耐久性のあるスキルを身に付けることができます。

一歩下がってみる この数か月の間に、何人かの友人や元同僚が、非AI企業のリーダーシップ(マネージャーまたはマネージャー・オブ・マネージャー)の役割から、AIネイティブ企業のIC(個人貢献)の役割に積極的に移行しているのを見てきました。 これは直感に反し、キャリアにマイナスにさえ思えるかもしれませんが、AIに移行したいリーダーにとっては正しいキャリアアップだと思います。 すべてのAIネイティブ企業は、AIネイティブの経験を持つリーダーを探しています。誰かがAI以外の役割で中間管理職にとどまると、効果的なAIリーダーになるために必要な実践的なAIエクスペリエンスを構築することはできません。AIネイティブ環境でのICワークを数年続けるだけでも、自信と選択肢を得ることができ、ICの道を進むか、それとも真のAI構築経験を武器に、より優れたマネージャーになるか、管理職の道に戻ることができます。多くのAI企業は急速に成長しているため、特に以前に管理経験がある場合は、遅かれ早かれ「戦場」のピープルマネージャーへの昇進を得るかもしれません。 AI以外の役割を担うリーダー/ピープルマネージャー:行き詰まりを感じている場合は、AI企業の面接やICの役割への異動を検討してください。とても楽しいだけでなく、今後数十年にわたって使用できる耐久性のあるスキルを身に付けることができます。

F500社のエグゼクティブ:「AIは機能間の境界線を曖昧にしています。若い人と会うとき、事前に肩書きを知らなければ、彼らがPM、アナリスト、オペレーションパーソンのいずれなのかを判断できません。彼らはこれらの役割をスムーズに切り替えることができ、これらの役割のほとんどの仕事を一人の人間として行うことができます。」 私たちは、スイスアーミーナイフのデザイナー+ PM +アナリスト+オペレーターの台頭をリアルタイムで見ています。