.@marcelolebre о своем трюке по автоматизации большего количества процессов в @remote: "В первый год компании мы сильно полагались на множество таблиц. И я не собирался строить компанию, которая была бы склеена скотчем. Дошло до того, что я сказал: хватит, и записал Loom. 'У вас есть четыре недели, пока я не удалю это. Делайте все, что вам нужно. Найдите инженера, постройте все, что вам нужно построить.' Самая большая проблема в том, что люди отлично автоматизируют все вокруг себя, кроме себя. Этот момент создал экзистенциальную угрозу, и мы значительно эволюционировали."

Я спросил @aditabrm, как они избежали ада пивотов в первые дни @reductoai: "Худшее, что может случиться с основателем, это то, что существует так много возможностей, которые на поверхности выглядят интересно. Но если углубиться на один уровень, они слишком сложные или не жизнеспособные. Обычно это происходит так. Вы открываете Google Doc и генерируете все эти классные идеи для стартапов. Вы останавливаетесь на идее, которую считаете невероятно проницательной. Затем, когда вы начинаете исследовать, вы обнаруживаете, что кто-то уже пробовал это раньше. Рынки умные. Если вы подумали об этом на сессии мозгового штурма, кто-то в этой отрасли, вероятно, тоже об этом подумал. Так что вы попадаете в этот ужасный круг, где просто скачете вокруг. Вы никогда не добиваетесь прогресса в чем-либо. Мы знали, что не хотим этого. Мы потратили время на поиск области, на которой в конце концов остановились. И это соответствовало нескольким критериям для нас, где имело смысл работать над этим. Во-первых, мы чувствовали, что у нас есть неоправданное преимущество в области компьютерного зрения. Мой соучредитель @raunakdoesdev занимался компьютерным зрением всю свою жизнь. Это была область, где мы могли предложить некоторую экспертизу. Во-вторых, мы провели много времени в этой проблемной области. Способ, которым мы впервые начали работать вместе, заключался в том, что мы соревновались в хакатоне Anthropic, где все получили доступ к Claude 2 до его публичного релиза. Мы выиграли этот хакатон вместе. И одним из компонентов того, что мы построили, была возможность загружать PDF-файлы. И мы знали, как основным моделям было трудно с этим. В-третьих, общая картина вокруг компании была действительно, действительно захватывающей. На первый взгляд, работа с обработкой PDF не была сексуальной проблемой. Но если посмотреть на это с точки зрения, что это значит для языковых моделей взаимодействовать с человеческими данными? Даже тогда казалось, что это будет что-то огромное. Если это не будем мы, кто-то другой разберется с этим. И это была триада, необходимая для того, чтобы хотя бы продолжать углубляться в это. И мы пообещали в начале YC, что не будем пивотировать во время YC. Мы хотели действительно сосредоточиться на одной вещи с большим вниманием и преданностью. И это окупилось. Все сводится к тому, чтобы понять общую проблему, тренд или клиентскую базу. И итеративно работать над этим, пока не поймете настоящую проблему, которую люди хотят решить."

От @marcelolebre о том, как устаревшие системы расчета заработной платы приводят к огромным неэффективностям в сборе налогов: "Большинство расчетов заработной платы осуществляется на устаревшем программном обеспечении. Иногда они даже работают на виртуальных машинах в облаке, потому что это Windows XP или 2000. Это, по сути, разрекламированные таблицы, склеенные вместе с помощью изоленты, и множество людей выполняют ручную работу. И они ломаются каждый раз, когда вы вносите изменения, например, когда кому-то дают бонус, больше акций или когда они переезжают. В одной стране мы запустили наш первый AI-движок, который, по сути, выполняет всю работу от начала до конца. Мы провели расчет заработной платы за долю секунды. И он отличался от предыдущего числа. Мы изучили это, и оказалось, что устаревший провайдер делал ошибки на протяжении многих лет. Никто никогда не проверял это, потому что это выглядело примерно правильно." Полный разговор о том, почему расчет заработной платы является такой сложной задачей, о проблемах регулирования в Европе и уроках по созданию распределенных команд. YouTube: Spotify: Читать транскрипцию: