Negli ultimi anni abbiamo visto i grandi modelli linguistici (LLM) diventare mainstream e abbiamo studiato le implementazioni nel contesto delle applicazioni B2B. Nonostante alcuni enormi progressi tecnologici e la presenza di LLM nello zeitgeist generale, riteniamo di essere ancora solo nella prima ondata di applicazioni di intelligenza artificiale generativa per casi d'uso B2B. Mentre le aziende definiscono i casi d'uso e cercano di costruire fossati attorno ai loro prodotti, prevediamo un cambiamento nell'approccio e negli obiettivi dall'attuale "Wave 1" a una più mirata "Wave 2".
Ecco cosa intendiamo: fino ad oggi, le applicazioni di intelligenza artificiale generativa si sono concentrate in modo schiacciante sul divergenza di informazione. Cioè, creano nuovi contenuti sulla base di una serie di istruzioni. In Wave 2, crediamo che vedremo più applicazioni dell'IA a converge informazioni. Cioè, ce lo mostreranno meno contenuto di sintetizzare le informazioni disponibili. Giustamente, ci riferiamo a Wave 2 come sintesi AI ("SynthAI") in contrasto con Wave 1. Sebbene Wave 1 abbia creato un certo valore a livello di applicazione, riteniamo che Wave 2 apporterà un cambiamento nella funzione step.
In definitiva, come spiegheremo di seguito, la battaglia tra le soluzioni B2B sarà meno incentrata sulle straordinarie capacità di intelligenza artificiale e più focalizzata su come queste capacità aiuteranno le aziende a possedere (o ridefinire) preziosi flussi di lavoro aziendali.
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Onda 1: Attraversare il ponte dal consumatore all'impresa
Per analizzare la Wave 1, è utile innanzitutto tracciare la distinzione tra applicazioni B2C e B2B. Quando usiamo l'IA generativa come consumatori, i nostri obiettivi sono orientati verso divertirsi ed avere qualcosa da condividere. In questo mondo, la qualità o la correttezza non sono priorità assolute: è divertente avere un modello di intelligenza artificiale che genera arte o musica che puoi condividere in un canale Discord, prima che te ne dimentichi rapidamente. Abbiamo anche una tendenza psicologica a credere che più = produttivo = buono, e quindi siamo attratti dalla creazione automatizzata. L'ascesa di ChatGPT ne è un ottimo esempio: tolleriamo le carenze di qualità perché avere qualcosa di più lungo da condividere è più impressionante.
Quando si tratta di applicazioni B2B, gli obiettivi sono diversi. In primo luogo, c'è una valutazione costi-benefici in giro tempo ed qualità. O vuoi essere in grado di generare better qualità con il stesso quantità di tempo, o generare il stesso qualità ma più veloce. È qui che si è interrotta la traduzione iniziale da B2C a B2B.
Utilizziamo applicazioni B2B negli ambienti di lavoro, dove la qualità è importante. Tuttavia, il contenuto generato dall'intelligenza artificiale oggi è in gran parte passabile per lavori ripetitivi e a bassa posta in gioco. Ad esempio, l'IA generativa è utile per scrivere testi brevi per annunci o descrizioni di prodotti; abbiamo visto molte applicazioni B2B dimostrare una crescita impressionante in questo settore. Ma in seguito abbiamo visto che l'IA generativa è meno affidabile per scrivere opinioni o argomentazioni (anche quando i contenuti generati dall'IA sono convincenti o sicuri, spesso sono imprecisi), che sono più preziosi quando si tratta di innovazione e collaborazione in un ambiente B2B. Un modello potrebbe essere in grado di generare spam SEO utilizzabile, ma un post sul blog che annuncia un nuovo prodotto per gli sviluppatori di software, ad esempio, richiederebbe una buona dose di perfezionamento umano per garantire che sia accurato e che il messaggio risuoni con il pubblico di destinazione.
Un altro esempio sempre più comune di ciò è la scrittura di e-mail di vendita in uscita. L'intelligenza artificiale generativa è utile per un'e-mail in uscita generica e fredda, ma meno affidabile per una personalizzazione accurata. Dal punto di vista di un buon rappresentante di vendita, l'IA generativa può aiutare a scrivere più e-mail in meno tempo, ma per scrivere e-mail che aumentano i tassi di risposta e alla fine portano a riunioni prenotate (che è ciò su cui viene valutato un rappresentante), il rappresentante deve ancora fai ricerche e usa il loro giudizio su ciò che quella prospettiva vuole sentire.
In sostanza, Wave 1 ha avuto successo per la scrittura più sostanziale nelle fasi di brainstorming e stesura, ma, in definitiva, maggiore è la creatività e l'esperienza del dominio richieste, maggiore è la raffinatezza umana.
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Qual è il costo (o il vantaggio) dell'interruzione del flusso di lavoro?
Anche nei casi in cui l'IA generativa è utile per post di blog più lunghi, il prompt deve essere preciso e prescrittivo. Cioè, prima che l'IA possa esprimerli in forma estesa, gli autori devono già avere una chiara comprensione dei concetti che rappresentano la sostanza del post del blog. Quindi, per ottenere un risultato finale accettabile, l'autore deve rivedere l'output, ripetere i prompt e potenzialmente riscrivere intere sezioni.
Un esempio estremo qui è l'utilizzo di ChatGPT per generare documenti legali. Sebbene sia possibile farlo, il prompt richiede che un essere umano che abbia familiarità con la legge fornisca tutte le clausole richieste, che ChatGPT può quindi utilizzare per generare una bozza del documento più lungo. Considera l'analogia del passaggio dai term sheet ai documenti di chiusura. Un'intelligenza artificiale non può eseguire il processo di negoziazione tra le parti principali, ma una volta fissati tutti i termini chiave, l'IA generativa potrebbe scrivere una bozza preliminare dei documenti di chiusura più lunghi. Tuttavia, un avvocato qualificato deve rivedere e modificare gli output per portare i documenti a uno stato finale che le parti possano firmare.
Ecco perché la valutazione costi-benefici fallisce nel contesto B2B. In qualità di lavoratori della conoscenza, stiamo valutando se vale la pena dedicare del tempo ad aggiungere un ulteriore passaggio basato sull'intelligenza artificiale ai nostri flussi di lavoro o se dovremmo semplicemente farlo da soli. Oggi, con le applicazioni Wave 1, la risposta è spesso che è meglio farlo da soli.
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Fase 2: informazioni convergenti per un migliore processo decisionale
Mentre ci spostiamo nella prossima ondata di applicazioni di intelligenza artificiale generativa, ci aspettiamo di vedere uno spostamento dell'attenzione dalla generazione di informazioni alla sintesi di informazioni. Nel lavoro sulla conoscenza, c'è un enorme valore nel processo decisionale. I dipendenti sono pagati per prendere decisioni basate su informazioni imperfette e non necessariamente sulla quantità di contenuti generati per eseguire o spiegare tali decisioni. In molti casi, più a lungo non è meglio, è solo più lungo.
Molti assiomi supportano questo: le righe di codice scritte non sono una buona misura della produttività ingegneristica; specifiche di prodotto più lunghe non forniscono necessariamente maggiore chiarezza su ciò che deve essere costruito; e i mazzi di diapositive più lunghi non sempre forniscono maggiori approfondimenti.
Barry McCardel, CEO e co-fondatore di Hex, crede nella simbiosi uomo-computer e mette in evidenza come gli LLM possano migliorare il modo in cui lavoriamo:
“L'intelligenza artificiale è qui per aumentare e migliorare gli esseri umani, non per sostituirli. Quando si tratta di capire il mondo e prendere decisioni, vuoi che gli umani siano al corrente. Ciò che l'intelligenza artificiale può fare è aiutarci ad applicare più onde cerebrali a un lavoro prezioso e creativo, in modo da non solo dedicare più ore al giorno al lavoro che conta, ma anche liberarci di fare il nostro lavoro migliore".
In che modo l'intelligenza artificiale può migliorare il processo decisionale umano? Riteniamo che i LLM dovranno concentrarsi sulla sintesi e sull'analisi — SynthAI — che migliora la qualità e/o la velocità del processo decisionale (ricorda il nostro diagramma B2B sopra), se non prendi la decisione vera e propria. L'applicazione più ovvia qui è riassumere grandi volumi di informazioni che gli esseri umani non potrebbero mai digerire direttamente.
Il vero valore di SynthAI in futuro consisterà nell'aiutare gli esseri umani a prendere decisioni migliori, più velocemente. Stiamo immaginando quasi l'opposto dell'interfaccia utente di ChatGPT: Invece di scrivere risposte di lunga durata basate su un prompt conciso, e se potessimo decodificare da enormi quantità di dati il prompt conciso che lo riassume? Pensiamo che ci sia un'opportunità per ripensare la UX come quella che trasmette grandi quantità di informazioni nel modo più efficiente possibile. Ad esempio, una base di conoscenza basata sull'intelligenza artificiale come Mem che contiene appunti da ogni riunione in un'organizzazione potrebbe suggerire in modo proattivo decisioni, progetti o persone rilevanti a cui qualcuno dovrebbe fare riferimento quando iniziano un nuovo progetto, risparmiando loro ore (anche giorni) di navigazione nella conoscenza istituzionale precedente.
Tornando al nostro esempio di e-mail di vendita in uscita, una potenziale manifestazione è che l'intelligenza artificiale identifichi quando un account di destinazione è al massimo livello di intenti (sulla base di notizie, chiamate sugli utili, migrazione di talenti, ecc.) e avvisi il rappresentante di vendita pertinente. Il modello AI quindi, sulla base della ricerca sintetizzata, suggerirebbe uno o due problemi più importanti da menzionare nell'e-mail, insieme alle caratteristiche del prodotto più rilevanti per quell'account di destinazione. Ironia della sorte, questi input potrebbero quindi essere inseriti in una soluzione Wave 1, ma il valore deriva dalla fase di sintesi e fa risparmiare a un rappresentante di vendita potenzialmente ore di ricerca in un solo potenziale cliente.
Un cambiamento fondamentale per garantire che questa sintesi sia di qualità sufficientemente elevata sarà l'allontanamento dai modelli generici su larga scala, ad architetture che sfruttano più modelli, inclusi modelli più perfezionati addestrati su set di dati specifici del dominio e del caso d'uso. Ad esempio, un'azienda che crea un'applicazione di assistenza clienti può utilizzare principalmente un modello incentrato sul supporto che ha accesso ai ticket di supporto storici dell'azienda, ma poi ricorrere a GPT per i casi limite. Nella misura in cui i modelli e i set di dati ottimizzati sono proprietari, c'è un'opportunità per questi componenti di essere fossati nella fornitura di velocità e qualità.
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Implementazione di SynthAI
Mentre riflettiamo su come potrebbe essere Wave 2, crediamo che i casi d'uso che beneficeranno maggiormente dell'IA di sintesi saranno quando ci saranno entrambi:
- Un volume elevato di informazioni, tale che non è pragmatico per un essere umano setacciare manualmente tutte le informazioni.
- Un elevato rapporto segnale/rumore, tale che i temi o le intuizioni siano ovvi e coerenti. In nome dell'accuratezza, non vuoi incaricare un modello di intelligenza artificiale con sfumature di decifrazione.
Nel diagramma seguente, categorizziamo esempi di analisi e sintesi comuni in base a queste dimensioni per contribuire a dar loro vita.
Questo ci aiuta a pensare ai tipi di risultati che le applicazioni della Wave 2 forniranno e a come differiranno dai risultati della Wave 1. Di seguito, proviamo a offrire alcuni esempi per dare vita ai confronti, ma non intendono assolutamente essere esaustivi.
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Una battaglia per possedere il flusso di lavoro
Naturalmente, c'è una corsa tra i sistemi esistenti di record e soluzioni di flusso di lavoro che cercano di incorporare funzionalità potenziate dall'IA e nuove soluzioni native dell'IA. Vogliamo essere chiari verso cosa stanno correndo: il premio non riguarda chi può costruire la capacità di sintesi dell'IA; piuttosto, è chi può possedere il flusso di lavoro. Per le soluzioni esistenti, i fornitori stanno correndo per consolidare i loro flussi di lavoro esistenti migliorandoli con l'intelligenza artificiale. Per gli sfidanti, i fornitori utilizzeranno un'implementazione AI best-in-class come cuneo e cercheranno di espandersi da lì per ridefinire il flusso di lavoro.
Nel caso d'uso del feedback sul prodotto, Rametto ha sempre utilizzato l'intelligenza artificiale per analizzare le risposte a testo aperto e le risposte vocali e per riassumerle in temi. Il fondatore e CEO di Sprig Ryan Glasgow è entusiasta del potenziale per gli LLM di migliorare la loro soluzione di sintesi:
“Con gli LLM, possiamo far risparmiare ai nostri clienti ancora più tempo di prima. Con i nostri modelli precedenti, avevamo un processo di revisione umana prima che i clienti potessero vedere i temi; ora ci sentiamo a nostro agio nel presentare subito i temi e nel processo di revisione in seguito. Inoltre, ora siamo in grado di aggiungere un descrittore a ciascun tema per fornire maggiore specificità, il che rende le informazioni più fruibili.
“In futuro, pensiamo che ci sia l'opportunità di consentire all'utente di porre domande di follow-up se desidera approfondire un tema. In fin dei conti, si tratta di fornire il flusso di lavoro end-to-end, dalla raccolta rapida dei dati alla loro rapida comprensione, per aiutare a prendere decisioni in tempo reale".
Allo stesso tempo, stiamo già vedendo nuove startup focalizzate esclusivamente sull'utilizzo dell'IA per riassumere il feedback degli utenti, integrandosi con le piattaforme esistenti che raccolgono il feedback grezzo.
Nel caso d'uso delle vendite in uscita, ZoomInfo recentemente ha annunciato che stanno integrando GPT nella loro piattaforma e condiviso a demo video. Alcune parti del video non sono lontane dagli esempi della Wave 2 che abbiamo descritto. Allo stesso modo, stiamo già vedendo nuove startup focalizzate esclusivamente sul tentativo di automatizzare il più possibile il processo di vendita in uscita con un approccio AI-first.
Il potenziale di come l'IA possa cambiare il modo in cui lavoriamo è infinito, ma siamo ancora agli inizi. L'IA generativa nelle applicazioni B2B deve evolversi oltre la creazione di più contenuti, per sintetizzare l'IA che ci consente di svolgere il nostro lavoro meglio e più velocemente. Nelle applicazioni B2B, è una danza costante intorno a chi può possedere il flusso di lavoro e le applicazioni native AI renderanno questa danza sempre più interessante da guardare.
Adoriamo incontrare startup su entrambi i lati della danza. Se stai costruendo in quest'area, sentiti libero di contattare zyang su a16z dot com e kristina su a16z dot com.
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