Subiecte populare
#
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
Produs @ Mailchimp. Construirea AI de marketing pentru e-commerce 🤖 Anterior: cofondator @RaleonHQ (Achiziționat) @nCino (IPO). Consilier. Investitor angel. Tată a 4 copii.
AI este probabil cea mai clară pârghie pe care o are un brand în acest moment pentru reducerea cheltuielilor operaționale și creșterea substanțială a veniturilor.
Având în vedere cât de critice sunt aceste două domenii, cererea pentru AI Ops va crește doar.
În practică, acest lucru se va face în 4 domenii de bază:
1. Crearea de abilități / agenți pe platforme AI de bază precum Claude
2. Gestionarea datelor și contextului de care agenții au cu adevărat nevoie pentru a fi utile
3. Colaborarea mai profundă cu furnizorii de AI SaaS (chiar și cu vibe coding, implică multe lucruri)
4. Programarea vibrațiilor aplicații simple acolo unde sunt utile
AI Ops este încă un rol tehnic, dar bazat pe operațiuni, nu pe inginerie. Unele branduri angajează astfel de persoane cu normă întreagă, altele vor aduce ajutor fracționat.
De asemenea, mă aștept ca rolurile existente să se schimbe pe măsură ce oamenii vor avea colegi AI mai capabili, iar cine primește ce coechipieri depinde în totalitate de unde este deja cel mai puternic omul tău.
Dacă ai un designer grozav în echipă, s-ar putea să aibă colegi AI care să se ocupe de strategie, segmentare și implementare, în timp ce designerul se concentrează pe a zdrobi creativul.
Sau dacă ai un strateg ucigaș, ar putea folosi designul augmentat de AI pentru a se mișca mai repede fără să crească numărul de angajați.
Cealaltă schimbare pe care o urmăresc este cea socială organică. Pe măsură ce costul creării de conținut scade, brandurile pot produce mult mai mult volum cu stimulente aliniate cu acesta.
Cea mai bună piesă organică, cu ajustări ușoare, ajunge adesea să fie următoarea ta reclamă de succes, iar dacă ai urmărit DTC X în ultima vreme – majoritatea brandurilor au descoperit asta!
503
Asta este practic ceea ce vreau să spun când spun că AI-ul are nevoie de context.
Aceeași disciplină care transformă o problemă complicată într-o listă clară de verificare este ceea ce face pe cineva eficient cu AI, iar totul ține de specificitate.
Vorbesc cu echipe care jură că i-au oferit modelului "context foarte solid", dar pare că cineva dă indicații spunând "mergi spre munți și virează la stânga când simți că e potrivit."
Așa arată asta în practică:
"Suntem un brand de îmbrăcăminte, avem cam 10 SKU-uri, achizițiile repetate nu sunt unde ne dorim, ce ar trebui să facem?"
Asta pare specific până când îl descompuni.
Ce fel de îmbrăcăminte?
Care SKU-uri au performanțe slabe?
Care este rata de repetare actuală?
Ce ai încercat deja?
Când te forțezi să răspunzi la aceste întrebări, ajungi cu:
"Suntem un brand de îmbrăcăminte de 7 cifre, care publică 7 SKU-uri în 2 categorii de fit, toate axate pe tricouri cu mânecă scurtă și lungă. Rata noastră de achiziții repetate este de 18%, majoritatea provenind de la o singură linie de produse (tricouri cu mânecă scurtă), iar emailul nostru cu cele mai bune rezultate din trimestrul trecut a atras X venituri de la clienți care au cumpărat de două ori în 90 de zile."
Acum AI-ul are ceva cu care să lucreze. Și sincer, și tu știi la fel, pentru că timpul petrecut descompunându-l dezvăluie răspunsul înainte ca modelul să răspundă.

Fox1 ian., 23:59
Nu înțeleg cum pot oamenii să aibă probleme. Literalmente nu am avut niciodată o problemă în viața mea pe care să nu o pot rezolva cu un cadru
Am putea discuta dacă problemele mele sunt "reale" sau nu, dar la finalul zilei, o mentalitate este să fac față, iar cealaltă să obțină rezultate
Rezolv totul scriind detaliile. Vei descoperi rapid că 90% dintre probleme se transformă într-o listă de verificare când faci asta
Ghicește ce este foarte bun la rezolvarea listelor de verificare? (scrie beep boop și adoră EM DASHES)
Motivul pentru care oamenii suferă este că problemele lor sunt de fapt "ceață" pentru că nu au definit problema (intrări, ieșiri, constrângeri)
creierul tău umple golurile cu frică, iar AI-ul umple golurile cu halucinații
Și motivul pentru care oamenii nu pot "defini problema" este pentru că se blochează pe cuvinte în loc de detalii
Este un obicei lingvistic. În loc de "rotund, roșu, solid lucru", scurtăm detaliile spunând "măr".
Evident, trebuie să facem asta pentru a comunica, dar asta e groaznic pentru rezolvarea problemelor
Cum rezolvi asta? ei bine, acest tweet devine lung, așa că am scris soluția în cea mai recentă postare de pe blog:

147
Limită superioară
Clasament
Favorite
