Sam Gerstenzang (@gerstenzang) ve Dan Friedman (@dnfriedman), "dünyanın en yavaş startup kuluçka makinesi" olarak adlandırdıkları bir sistemi yönetiyorlar. Modelleri: Bir iş fikri bulmak, bunu birkaç milyon dolar gelire çıkarmak, sonra bir CEO'ya devretmek ve bir üst seviyeye taşımak. Bunu, Silikon Vadisi'nin görmezden geldiği sektörlerde yapıyorlar. İlk şirketleri Moxie, hemşirelerin kendi tıbbi spa'larını açmasına yardımcı oluyor. Şimdi 600+ müşterisi ve 200 kişilik ekibi olan bir Seri C şirketi. İkincisi, hiç fiziksel gayrimenkulü olmayan ve Kaliforniya'daki en büyük cenaze hizmeti sağlayıcısı haline gelen bir cenaze evidir. Her ikisi de ChatGPT yayınlandığı anda piyasaya sürüldü—ve hiçbiri yapay zeka için tasarlanmadı. Peki, temel işin değişmediği yerlerde işletmelerde yapay zeka hakkında nasıl düşünüyorlar? @every's AI & I hakkında konuda bu konuya girmek istedim. Çok şey ele aldık: - Müşteri keşfi süreçlerini yürütmek için "Matthew Bolton" adında bir yapay zeka ajanı nasıl kurdukları - Yapay zeka sentetik müşteri çağrılarının neden başarısız oldu - Yeşil alan projelerindeki yapay zeka hız artışları ile olgun kod tabanları arasındaki keskin fark - Kuralı: Yapay zeka kullandığınız için kredi almıyorsunuz, ancak varlığından emin olarak en iyi işi sunmanız bekleniyor - Neden yapay zeka doğumlu bir kategoride 10 @ycombinator şirketle savaşmaktansa seksi olmayan sektörlerle rekabet etmeyi tercih ediyorlar Bu, gerçek bir iş kuran ve yapay zekanın gerçekten nerede yardımcı olduğunu, yoksa sadece abartı olduğunu anlamaya çalışan herkes için harika bir izleme. Aşağıdan izleyin! Zaman damgaları Giriş ve Sam ile Dan'ın yollarının ilk kesişmesi: 00:00:00 "Dünyanın en yavaş kuluçka makinesi" olmak ne anlama geliyor: 00:01:40 Bolton ve Watt'ın CEO'ya devretmeden önce şirketleri milyonlarca gelire neden sürüklemesinin nedeni: 00:04:50 Kuruluş yolculuğunda uzmanlaşma nasıl avantajlar yaratır: 00:07:30 Yapay Zekaya dayanıklı işletmeler ile yapay zeka doğumlu işletmeler inşa etmek: 00:10:40 Bir yapay zeka ajanı müşteri keşfi sürecini nasıl dönüştürdü: 00:16:10 Sentetik müşteri çağrıları tamamen başarısız olduğu yer: 00:19:30 Köklü şirketlerde yapay zekanın uygulanması: 00:29:30 Yeni projeler neden yapay zekadan büyük kazanç görürken olgun şirketler yüzde 10 görüyor: 00:32:30 Bolton ve Watt için sırada neler olduğuna dair bir önizleme: 00:37:00