2026 m. daugelis startuolių įkūrėjų susiduria su ta pačia nepatogia tiesa. Jų produktas gali būti techniškai tvirtas, o jų komanda gali pristatyti greitai, tačiau augimas sustoja, kai dirbtinio intelekto agentai tampa pirmuoju kontaktiniu tašku kliento kelyje. Sąsaja pasikeitė, o kartu ir mes turėtume keistis.
Ankstesniais metais optimizavote „App Store“ arba „Google“ paiešką. Šiandien AI agentai, AI-first naršyklės, pvz., Atlas, ir darbo eigos įrankiai Slack, Teams ir Notion yra numatytosios žinių ir programinės įrangos sąsajos. Pirmasis jūsų produkto naudotojas dabar yra AI sistema, nusprendžianti, ar žmonės kada nors jus pamatys. Jei dirbtinio intelekto agentai negali suprasti ar valdyti jūsų produkto, jūs tampate nematomas, kad ir koks geras būtų žmogaus UX.
Dėl to turite optimizuoti dirbtinio intelekto sluoksnį, kuris yra tarp jūsų ir jūsų kliento. Bet kaip jūs kalbate ta kalba, kuri rūpi komandoms? Jūs tampate AI gimtuoju.
Pradėti dirbti su dirbtiniu intelektu yra viena iš geriausių galimybių startuoliams pranokti savo svorį prieš esamus operatorius. Kad padėtų jums įveikti rinką, šiame darbe pateikiamas praktiškas dirbtinio intelekto apibrėžimas, paprastas savęs vertinimo planas ir įkūrėjo požiūris į tai, ką reikia pakeisti samdant, komandos struktūrą ir kultūrą šioje naujoje DI valdomoje eroje.
Ką AI gimtoji iš tikrųjų reiškia praktiškai
AI gimtoji yra painus terminas. Daugelis pradedančiųjų įmonių integravo tam tikrą AI formą, kad pagreitintų savo kasdienes operacijas. Tai nėra AI gimtoji. Tai patobulinta AI. Skirtumas yra gana aiškus.
- AI patobulintas: Tai vidinis. Dirbtinis intelektas jūsų įmonėje naudojamas darbui paspartinti, tačiau pats produktas vis tiek naudojamas kaip žmogus.
- AI gimtoji: Jūsų produktas sukurtas taip, kad dirbtinio intelekto sistemos, esančios už jūsų įmonės ribų, galėtų jį patikimai skaityti, pateikti užklausas ir veikti.
Iš esmės patobulintas dirbtinis intelektas leidžia jums greičiau, o naudojant dirbtinį intelektą galite atrasti ir sąveikauti. Skirtumas yra esminis jūsų verslui – nuo pranešimų siuntimo iki produkto dizaino, pardavimo, rinkodaros ir partnerystės.
Kaip būti AI gimtuoju
Taigi, kaip sužinoti, ar jūsų produktas yra AI, ar ne? Štai ko jums reikia.
Mašinomis naudojami paviršiai
- Nuosekli struktūrizuoti išėjimai, stabilios schemos ir patikimos API.
- Semantinis aiškumas su aiškiais pavadinimais, tipais ir sutartimis, kad agentai galėtų samprotauti be įsilaužimų.
Mašinų dokumentacija ir žinios
- Dokumentai ir DUK parašyti, kad LLM galėtų juos išanalizuoti. Jie turėtų būti naujausi, struktūrizuoti ir neaiškūs.
- Vidinės žinios suformatuotos kaip grafikai, schemos arba švarus tekstas, o ne tik skaidrių rinkiniai.
Agentams patogios sąsajos
- Sąsajos, palaikančios programuojamą naršymą per nuorodas, ID ir veiksmo galutinius taškus, o ne pasikliaujant tik vaizdiniais pranašumais.
- Aiškūs būdai agentams suaktyvinti darbo eigą ir gauti rezultatus nenubraukiant pikselių.
Darbo eigos optimizuotos dirbtinio intelekto sprendimams
- Numatytoji prielaida, kad agentas atliks kelis veiksmus, o ne žmogus spustelėja ekranus.
- Nuspėjamas laikas, idempotentiški veiksmai ir stebimos būsenos, kad agentai galėtų atsigauti po nesėkmės.
Atsakymų nuspėjamumas ir aiškumas
- Stabilios atsako formos ir aiškūs klaidų režimai, kad agentai galėtų vieną kartą integruotis ir pasitikėti sistema.
- Pagalvokite apie agentų sutarčių testavimą, o ne tik apie tai, kas yra pakankamai gera dienoraštį skaitančiam žmogui.
Kaip matote, dirbtinis intelektas yra pagrindinis struktūrinis pasirinkimas. Tai negali būti priedas ar funkcija.
Kaip startuoliai gali laimėti daug
Galbūt manote, kad tai suteikia naujoms įmonėms didžiulį pranašumą prieš įsitvirtinusius operatorius, ir būsite teisūs.
Pradedantiesiems nereikia įveikti senų sistemų. Jie neturi dešimties metų UI konvencijų, duomenų skolos ir vienkartinių integracijų. Jie gali kurti švarias schemas, skaidrią logiką ir agento įėjimo taškus nuo pat pirmos dienos. Pradedantieji taip pat paprastai turi mažesnes komandas, o tai leidžia pigiau ir greičiau eksperimentuoti su schemomis, API ir su dirbtiniu intelektu susijusia dokumentacija.
Tai reiškia, kad startuoliai gali reguliariai tikrinti, kaip AI agentai nukreipia juos realiose darbo eigose. Dabartinėse įmonėse viskas vyksta per komitetus. Jie negali greitai pasisukti ir negali išbandyti vienodai.
Tai jau matėme „Tastewise“. Kai buvo paleista „ChatGPT“ naršyklė „Atlas“, daugelis konkurentų turėjo stengtis pritaikyti savo turinį prie šios naujos dirbtinio intelekto aplinkos. Tastewise jau sukūrė metodą, skirtą klestėti dirbtinio intelekto aplinkoje, todėl šioje naujoje epochoje turime tvirtą poziciją.
AI agentai linkę pasirinkti savo pageidaujamus įrankius ir jų laikytis. Jei tapsite dirbtinio intelekto agentu savo kategorijoje, jūsų galimybės greitai padidės, nes agentas atlieka didžiąją dalį sunkių darbų. Atlikdami šį perėjimą anksti, jūs pirmaujate prieš pramonę ir prieš didelius pokyčius, kurie ją pakeis ateityje.
Penki klausimai, kuriuos reikia užduoti sau
- Ar AI agentas iš mūsų viešų dokumentų gali suprasti, ką veikia mūsų produktas per mažiau nei 30 sekundžių?
- Ar pagrindiniai mūsų rezultatai ir įvykiai yra struktūrizuoti duomenys su stabiliomis sutartimis?
- Jei antrinis pilotas kliento darbo vietoje ieškotų įrankių, tokių kaip mūsų, ar jis rastų mus ir žinotų, kaip mums paskambinti?
- Ar žinome, kurias mūsų gaminio dalis mašinai šiandien sunkiausia interpretuoti?
- Ar yra nurodytas savininkas, atsakingas už gaminio, dokumentų ir duomenų AI įskaitomumą?
Jei keli iš šių klausimų jums sukėlė nepatogumų, tai yra naudingas signalas. Dauguma komandų vis dar kuria žmonėms ir tikisi, kad dirbtinio intelekto agentai improvizuos spragas. Jie to nepadarys. Perėjimas prie dirbtinio intelekto pradedamas įmonės viduje, gerokai anksčiau nei jis pasirodo jūsų veiksmų plane ar pagrindiniame puslapyje.
Kas keičiasi jūsų įmonės viduje
Įdarbinimas: Dirbtinio intelekto gaminiui reikia mažiau žmonių, besidominčių pikseliais, ir daugiau žmonių, besidominčių struktūra. Norite inžinierių, kurie mąstytų sutartyse, schemose ir įvykiuose, o ne tik ekranuose. Norite produktų vadybininkų, kurie suprastų, kaip LLM skaito, reitinguoja ir grandinės skambučius. Taip pat norite žmonių, kuriems patinka aiškiai įvardinti dalykus ir dokumentuoti, kodėl sistemos elgiasi taip, kaip elgiasi.
Priekinis darbas vis dar svarbus, tačiau jis yra ant stabilaus, mašininiu būdu nuskaitomo branduolio. Kai naudojate dirbtinį intelektą, paviršius yra paskutinis sluoksnis, kurį poliruojate, o ne vienintelis sluoksnis, į kurį investuojate.
Komandos struktūra: Užuot tvarkydami vien tik pagal funkcijas, pradedate tvarkytis pagal žinių paviršius. Pavyzdžiui, vienai komandai gali priklausyti kainodaros logika ir kiekvienas paviršius, kuriame rodoma kainodara, įskaitant API ir agentų naudojamus dokumentus. Kitas gali turėti kliento būsenos ir gyvavimo ciklo įvykius ir atskleisti juos nuspėjamu būdu. Kitas gali turėti dokumentus, taksonomijas ir pavyzdžius ir traktuoti juos kaip produktą.
Kiekviena komanda turi aiškų mandatą. Žmonės turėtų suprasti savo sritį, o AI agentai turėtų galėti joje naršyti be įsilaužimų.
Kultūra: AI gimtoji mąstymas yra toks pat, kaip ir technologijų krūva. Praktiškai tai reiškia, kad reikia rašyti dokumentus ir vidines pastabas su antraštėmis, apibrėžimais ir kontekstu, kuriais modelis gali vadovautis be spėlionių. Tai reiškia, kad vidinius sprendimus reikia traktuoti kaip dalykus, kuriuos vėliau perskaitys ir mašina, ir naujas komandos draugas. Tai reiškia numatytuosius nustatymus stebimoms sistemoms, kuriose galite paprasta kalba paaiškinti, kas atsitiko agentui sąveikaujant su jūsų produktu.
Skaidrumas nustoja būti šūkiu ir tampa būdu, kuriuo jūsų gaminys tampa įskaitomas ir žmonėms, ir mašinoms.
Kodėl tai tampa jūsų pranašumu
Kai AI naršyklės ir agentai pradėjo reikštis, daugelis įmonių pastebėjo, kad turi matomumo problemų. Jų turinys buvo užrakintas formatais, kurie tinka žmonėms ir mažai kam. Jie turėjo skubėti pertvarkyti savo žinias, kad agentai galėtų juos net surasti.
„Tastewise“ anksti pajutome kūrimo DI naudojimui pranašumą. Kai pasirodė tokie įrankiai kaip Atlas, mūsų struktūrizuotas, mašinoms palankus požiūris reiškė, kad dirbtinio intelekto aplinka galėjo naudoti mūsų išvestį be perstatymo. Dėl to mes nebuvome protingesni už konkurentus. Tai reiškė, kad atlikome parengiamuosius darbus.
Tokia pati galimybė yra bet kuriam pradedančiajam, norinčiam kurti dirbtinį intelektą kaip pirmasis vartotojas.
AI-native kaip numatytasis
Per ateinančius kelerius metus AI agentai nuskaitys jūsų dokumentus, išbandys API, palygins jus su alternatyvomis ir nuspręs, ką pateikti jums rūpimiems žmonėms. Žmogaus UX vis dar svarbus, tačiau AI UX lemia, ar kas nors kada nors pamatys tą gražią sąsają.
Pradėkite nuo mažo. Pasirinkite vieną produkto sritį, padarykite ją visiškai įskaitomą AI agentui ir suteikite kam nors nuosavybės teisę į tą darbą. Tada pakartokite.
Tikrasis 2026 m. klausimas yra paprastas. Kai AI sistema žiūri į jūsų produktą, ar ji žino, ką su jumis daryti? Jei atsakymas yra teigiamas, jūs jau esate priekyje.
