Cateva zile in Olanda in vizita la Dave Ebbelaar si bineinteles am testat noul model Jev de la typsafe (30 de secunde pentru a clasifica 500 de mailuri).
Am avut o discuție foarte bună despre ce înseamnă, în realitate, să construiești produse și servicii AI care chiar ajung să fie folosite în companii. Una dintre concluziile cele mai importante: nu încerca să scalezi prea devreme. Mai întâi trebuie să faci lucrurile aproape „manual” cu primii clienți, să stai lângă ei, să vezi unde se blochează, ce cer angajații și ce probleme merită cu adevărat rezolvate. Abia apoi transformi lecțiile în procese, skills, agenți și automatizări.
Câteva idei care mi-au rămas:
AI-ul în companii nu se câștigă prin tehnologie. Se câștigă prin adopție.
👉 Cel mai bun demo este propria companie. Dacă poți arăta cum folosești AI-ul intern și ce rezultate produce deja, povestea devine mult mai credibilă decât orice prezentare teoretică. Adica exact ce facem noi la Termene.ro cu flota de agenti.
👉 AI-ul trebuie introdus bottom-up, nu doar top-down. În loc ca managementul să decidă toate proiectele AI, oamenii care fac efectiv munca ar trebui să poată cere ajutor direct agenților, în Slack, Teams sau instrumentele pe care deja le folosesc. De acolo apar cele mai bune use case-uri.
👉 Nu automatiza un proces prost. Uneori problema nu este task-ul de 6 ore pe care îl vezi la suprafață, ci întregul flux din spatele lui. AI-ul ne obligă să regândim procesul, nu doar să-l facem mai rapid.
👉 Primele implementări trebuie să fie foarte hands-on. Primele 5–10 companii pot fi chiar neprofitabile sau greu de servit. Dar exact acolo descoperi ce este repetabil, ce trebuie construit și ce poate fi automatizat ulterior.
👉 O direcție interesantă este ca agențiile, consultanții și forward-deployed engineers să devină canalul de implementare, folosind o platformă comună în loc să construiască de fiecare dată infrastructura de la zero. Inclusiv o academie de training ar putea accelera apariția acestui ecosistem.
Și poate cea mai mare oportunitate: noi, cei care lucrăm zilnic cu agenți AI, avem impresia că piața este deja foarte avansată. În realitate, diferența dintre frontiera tehnologică și adopția din companiile normale este încă enormă. Tocmai de aceea, onboarding-ul, educația și implementarea sunt la fel de importante ca produsul în sine.
Concluzia mea după discuție:
Service first. Learn fast. Productize what repeats. Automate only after you understand the customer.
Cam așa se construiește, probabil, următorul val de companii AI. 🚀
Am avut o discuție foarte bună despre ce înseamnă, în realitate, să construiești produse și servicii AI care chiar ajung să fie folosite în companii. Una dintre concluziile cele mai importante: nu încerca să scalezi prea devreme. Mai întâi trebuie să faci lucrurile aproape „manual” cu primii clienți, să stai lângă ei, să vezi unde se blochează, ce cer angajații și ce probleme merită cu adevărat rezolvate. Abia apoi transformi lecțiile în procese, skills, agenți și automatizări.
Câteva idei care mi-au rămas:
AI-ul în companii nu se câștigă prin tehnologie. Se câștigă prin adopție.
👉 Cel mai bun demo este propria companie. Dacă poți arăta cum folosești AI-ul intern și ce rezultate produce deja, povestea devine mult mai credibilă decât orice prezentare teoretică. Adica exact ce facem noi la Termene.ro cu flota de agenti.
👉 AI-ul trebuie introdus bottom-up, nu doar top-down. În loc ca managementul să decidă toate proiectele AI, oamenii care fac efectiv munca ar trebui să poată cere ajutor direct agenților, în Slack, Teams sau instrumentele pe care deja le folosesc. De acolo apar cele mai bune use case-uri.
👉 Nu automatiza un proces prost. Uneori problema nu este task-ul de 6 ore pe care îl vezi la suprafață, ci întregul flux din spatele lui. AI-ul ne obligă să regândim procesul, nu doar să-l facem mai rapid.
👉 Primele implementări trebuie să fie foarte hands-on. Primele 5–10 companii pot fi chiar neprofitabile sau greu de servit. Dar exact acolo descoperi ce este repetabil, ce trebuie construit și ce poate fi automatizat ulterior.
👉 O direcție interesantă este ca agențiile, consultanții și forward-deployed engineers să devină canalul de implementare, folosind o platformă comună în loc să construiască de fiecare dată infrastructura de la zero. Inclusiv o academie de training ar putea accelera apariția acestui ecosistem.
Și poate cea mai mare oportunitate: noi, cei care lucrăm zilnic cu agenți AI, avem impresia că piața este deja foarte avansată. În realitate, diferența dintre frontiera tehnologică și adopția din companiile normale este încă enormă. Tocmai de aceea, onboarding-ul, educația și implementarea sunt la fel de importante ca produsul în sine.
Concluzia mea după discuție:
Service first. Learn fast. Productize what repeats. Automate only after you understand the customer.
Cam așa se construiește, probabil, următorul val de companii AI. 🚀
61