この動画では、Scale AIのエンタープライズアプリケーション事業部門のプロダクト責任者であるベン・シャリフスタインが、同社のフォワードデプロイエンジニア戦略について詳しく解説している。Scale AIは従来のデータラベリング事業で知られているが、エンタープライズ向けのAIエージェント開発事業も大きく成長させている。フォワードデプロイエンジニアは顧客企業に深く入り込み、カスタムソリューションを構築する役割を担う。この手法により、大企業の複雑な要求に応えながら、同時に学習したノウハウをプラットフォームに還元している。マージンを一時的に犠牲にしてでも競合優位性を築く戦略の重要性や、AI時代における新しいビジネスモデルの可能性について語られている。
Scale AIのエンタープライズ戦略
どの会社も機能セットは違うんやけど、普通はそれって時間をかけて開発されるもんやろ。そして次に同じような機能を持つ顧客を見る時には、もうそれがプラットフォームに組み込まれてるっちゅう話や。今回のプラットフォームシフトで分かったんは、企業はまだ全部のカスタマイゼーションが必要やっちゅうことやな。機能セット全部が要るんやけど、それがソフトウェアには存在せえへんし、どこにもあらへん。
やから、このフォワードデプロイっちゅう動きの価値っちゅうんは、カスタマイズして構築できるっちゅうことなんや。ベン・シャリフスタイン、ポッドキャストに参加してくれてありがとうな。ベンはScale AIのエンタープライズアプリケーション事業部門のプロダクト責任者や。君が来てくれて本当に嬉しいで。参加してくれてありがとう。
こちらこそ、呼んでくれてありがとう。楽しいで。めっちゃ楽しくなりそうやな。
Scale AIの隠れた事業部門
Scale AIのアプリケーションプロダクトは、シリコンバレーで最も秘密にされてる事業の一つや。君らが何をやってるのか、会社のその部分について少し深く教えてくれへんか。
多分、ほとんどの人はScale AIをデータラベリング事業で知ってると思うで。社内では「GenAI事業」って呼んでて、基盤モデルと一緒に仕事して、モデルの進歩を推進するデータを提供しとるんや。
そうやな。最近、小さな買収があったな。
そう、最近いろいろあったな。それがScale AIの知られてる部分や。でも、うちの事業のもう半分はアプリケーション事業なんや。アプリケーション事業では、政府機関とフォーチュン500企業と一緒に仕事して、彼らの会社を変革して未来に導くエージェントを構築しとるんや。
基盤モデル会社との仕事で学んだことを、エンタープライズや主要政府機関に持ち込んでるっちゅうわけや。事業はかなり変わったで。Scale AIには長い間エンタープライズチームがあったんやけど、この12ヶ月から18ヶ月で本当に離陸して、プロダクトマーケットフィットを見つけたっちゅう感じや。エンタープライズがようやく、エージェントを構築してAIを採用して、時間をかけて事業を変革する準備ができたんや。
実際のサービス内容
君らが実際にこれらのエンタープライズに提供してるものについて、もう少し教えてくれへんか。君らが持ってる製品なんか？それとも入り込んで違うタイプの仕事をやってるんか？実際これはどういう意味なん？
このエンタープライズプロダクトで、最終的に解決しようとしてるんは彼らの問題や。世界がこんなに変化してるから、うちらが提供する安定した一つの製品なんてあらへん。Scale GenAIプラットフォームっちゅうのがあって、これはLLMopsツールみたいなもんで、製品を構築してデプロイするのを手伝ってくれるんや。そして、フォワードデプロイエンジニア、プロダクトマネージャー、機械学習エンジニアがいて、顧客と深く関わって問題を理解して、フルスタックアプリケーションを構築するんや。かなりカスタムな部分が多くて、それをプラットフォームに戻すんや。時間が経つにつれて、もっともっと戻していこうとしてるんやけど、彼らが必要とするものは本当にカスタムなんや。
それは業界がめっちゃ変化してるからや。毎日変わってるんや。GPT-5が出たら、3ヶ月前とは違うっちゅうことやからな。やから、実際に製品で構築する必要があるものが変わるんや。それで、うちらは言うたんや。「一番いいのは、彼らが必要とするものを正確に構築することや」って。
市場の変化と成長
これは面白いな。まるで大企業が「AIが欲しいけど、どこに向かえばいいか分からん」って言ってるみたいで、君らがそこに行ってAIソリューションをこれらの大企業に持ち込んでるっちゅう感じやな。何が変わったと思う？少し違う感じがするんは、君と話したり、その事業周辺の他の人と話したりしてるとき、その製品の変化率や成長率が天文学的やっちゅうことや。君らが公に話してることやと思うんやけど、9桁の事業になったって話で、ほんの少し前までは本当に小さかったやろ。その背景で何が変わったと思う？
歴史的に、人々はそれに興奮してたと思うで。ChatGPTが出た後、「うちらにはAIが必要や」っちゅうスイートがあって、人々はその力強さを見たんや。でも、実際に事業の中でAIを実装するっちゅうことになると、本当に初期段階やったんや。
Twitterで見るものと最先端の状態、そして実際にエンタープライズで機能してるものとの間には、多分18ヶ月のラグがあったと思うで。面白いのは、それがモデルの能力のせいやないっちゅうことや。変更管理のせいやし、データとの統合のせいが多いんや。それと、UXとは何か、パラダイムとは何か、セキュリティ、そういった全ての理解のせいや。もちろんモデルの能力もあるけどな。
Scale AIに参加した時、大体1年前やけど、パイロットを見てた。概念実証を見てて、価値を証明したかったんやけど、今日見てるような採用は見てなかった。顧客との最初のミーティングで話してたんは「パイロットは山ほどあるけど、本番環境に持っていくっちゅう隙間を埋める必要がある」っちゅうことやった。今見てるんは「実際に本番で動いてるものは山ほどあるけど、その能力を劇的に拡張したい。もっともっと大きな問題を解決したい」っちゅうことや。
企業が同業他社で何が可能かを見て、内部で何ができるか、何が約束されてるかを見て、「うわあ、こんな能力を本当に加速させなあかん。事業のあらゆる部分をAIで攻撃せなあかん」って気づいてるんや。それで、Scale AIみたいなパートナーや他の多くの会社を見るんや。
Harvey、Decagon、Sierraみたいな垂直統合型の会社もあるし、そういう人たちみんなに「うちらの問題を解決してくれ。今、約束が見えてる。それを現実にできる」って言うんや。うちらはそれらの実装の始まりにおるだけで、これらが顧客のところに出ていって、内部で使われて、実際に価値を見て、それで倍賭けするんや。
垂直型AI企業との比較
君がそれらの会社を持ち出してくれたんは本当に好きやで。明らかにめっちゃ魅力的な事業やけど、スペクトラムの両端にあるような感じやな。君らがやってることと、少なくとも俺が理解してる限りでは、それから一つの垂直に特化したAI企業があって、一つの垂直を製品化しようとしてるっちゅう感じや。
それぞれのアプローチのトレードオフについて少し話してくれへんか。今、明らかにAI事業は非常にホットやけど、AIサービス会社っちゅうアイデアは急にどこにでもあるようになった。人々は多分、それをやることがどれだけ難しいかを過小評価してると思うで。
やから、2つのアプローチのトレードオフと、プロダクト側でどう対処してるかについて少し話してくれ。
どちらも機能すると思うで。一つは非常に明確に機能してるっちゅうことや。うちらの見方は、世界で最も大きな会社のいくつかと仕事する利点があるっちゅうことや。これらは全ての業界のトップの会社や。
通信、銀行、保険、ヘルスケア、何でもや。うちらはそれらの業界で1位、2位、3位の会社と仕事してるんや。そういう会社にとって、実際には同業他社の平均は欲しくないんや。みんなが手に入れてるものも欲しくないし、モデルの分布にあるものも欲しくない。
他のみんなのために製品化されたものも欲しくないんや。なぜなら、彼らには優位性があるからや。時間をかけて彼らを特別にしてきた秘密のソースがあるんや。多くの場合、それは顧客との流通チャネルを持ってるっちゅうことや。他の人より多くのデータを持ってる。AIの中に取り込みたい内部プロセスがあるかもしれん。モデルで取り込める、エージェントで取り込める、プロンプトで取り込める。いろんな方法でそれを取り込むことができるんや。
Scale AIと仕事することで、うちらは実際にカスタマイズするんや。ここでフォワードデプロイエンジニアの動きが本当に重要になるんは、実際にその微妙なニュアンスと彼らのユニークな優位性を取り込んで、彼らのために構築した製品とプロセスに持ち込むことができるからや。垂直AI戦略をやることの利点は、明らかにものをより早く製品化できるっちゅうことや。うちらがやってることは、製品化で1つか2つ層を下に行くっちゅうことや。箱から出してすぐ使えるものはあらへん。「カスタマーサポートエージェントがあります」とは言わん。
でも、「カスタマーサポートエージェントみたいなエージェントを構築するのに多くの時間を費やしました」とは言うで。君の会社には、君のカスタマーサポートを他のみんなが必要とするものと違うものにする多くの微妙なニュアンスがある。多分、実際には営業と関わってて、チャーンとかのライフサイクル管理と関わってるかもしれん。
そういうタイプの問題で、人々はScale AIに来て、本当にカスタマイズして、主要企業のための最先端ソリューションを構築したいと思うんや。
新しいワークフローの構築
君らが2つのレベル下に行って、その体験を製品化しようとすることについて話してるけど、今、その仕事が提供される方法が何らかの形で変わってると思う？歴史的に、こういうビジネスを見て「おそらく人員数とかなり線形に成長するやろう」って言ってたと思うんや。新しい顧客と契約するたびに新しい体験を提供するために新しい人が必要やから、明らかにみんながいつもソフトウェアをこのモデルより好む理由やな。でも、明らかに君らは従来の技術論理に反する方法でスケールしてる。
非常にハンズオンなサービス主導のアプローチを提供する方法について、何が変わったと思う？
サービス主導のアプローチを取って、そこにソフトウェアを持ち込む機会は常にあったと思うで。Palantirがこの10年間これをやってるのを見てきたし、人々はいつも「Palantirは悪いビジネスや」って言ってた。今、人々はPalantirが非常に高成長で素晴らしいビジネスかもしれんって気づいてる。俺もそう思うで。
うちらが見てるんは、その AI ネイティブ版をどう構築するかっちゅうことや。顧客と一緒にやろうとしてることは、知識労働をどう拡張して自動化するかっちゅうことや。それがうちらの核心的な仕事や。うちらもこれらのカスタムソリューションを構築してる限りにおいて知識労働者や。やから、自分たちに同じ質問をして、その洞察を製品とプラットフォームにも持ち込んでるんや。
例えば、以前はデータエンジニアがやらなあかんかったことに対して、データエンジニアリングをするエージェントをどう構築するかって言うんや。セマンティック層を構築したいなら、これはこれらのアプリケーションを構築するのに重要なんやけど、多分データエンジニアエージェントが入り込んで理解できるかもしれん。顧客のビジネスオーナーとユーザーインタビューをして、データがどう関連してるかを理解するかもしれん。そういうことは2年前は不可能やったんや。実際、2年前にスタートアップでこれをやろうとしたけど不可能やった。でも今は本当に可能になってる。能力が本当に拡張されたんや。統合、信頼、そういった全てのことがそれを可能にしたんや。
うちらは自分たちの仕事をどう再発明するか、エージェントネイティブな方法でソフトウェアをどう構築するかに多く投資してるんや。本当に信じてることの一つは、ソフトウェアを書くコストがゼロになるっちゅうことや。
その世界では、まず第一に、エージェントがコードを書いて君のツールを使えるように全部のツーリングを構築したいんや。それから、未来を過度に最適化する方法でものを構築せえへんって言うんや。未来は分からんし、いつでも再構築できるけど、今最も重要な問題を解決して、コーディングエージェントとかそういうものを使ってその問題を解決しようって言うんや。
プラットフォームシフトの類似性
最後の大きなプラットフォームシフトについて考えると、非常に似たようなダイナミクスが展開されたような感じがするな。みんながこの新しい火を大企業に持ち込む機会があるって気づいたような感じやった。今起こってることも同じような感じがするで。AIがあって、企業は本当にそれを欲しがってる。やから、それをエンタープライズにどう届けるかっちゅうことや。
Scale AIとは違って見える会社、多分もっと垂直キャンプにいる会社に対して、どんなアドバイスがある？垂直体験を機能させるために、君らが今やってることの要素をやる必要があるかもしれん。この1年間でやってきたことから学んだ戦術的なガイダンスを聞かせてくれ。
このプラットフォームシフトの瞬間が本当に重要やと思うんは、プラットフォームの後期段階では、既存企業が非常に堅牢で、システムインテグレーターを連れてきたり、会社内部でツールを設定したりするからや。
Salesforceについて考えてみ。全てがSalesforce内に存在して、設定が必要なだけやろ。ソフトウェア一般、SaaSは後期段階みたいなもんで、全ての競合企業が多くの堅牢な機能を持ってる。AIで向かってる方向は、ソフトウェアを置き換えようとしてるんやなくて、人間の仕事を拡張したり自動化したりしようとしてるんや。それが意味するんは、今日ソフトウェアには存在せえへんっちゅうことや。競合もおらん。今日、競合はおらん。カスタマーサポートの例を取ってみ。2年前、5年前に自動でそれをやってたものはあらへん。人がそれを自動でやってたんや。
やから、あらゆるソフトウェア事業がエンタープライズ内で機能するために構築する必要があるカスタムなものが山ほどあるんや。セキュリティ、データ統合、権限、RBAC、そういったタイプの全てのものや。
どの会社も機能セットは違うし、普通はそれは時間をかけて開発される。そして次にそれを持ってる顧客を見る時には、プラットフォームに開発されてるだけや。今、このプラットフォームシフトで見てるんは、企業はまだ全部のカスタマイゼーションが必要やっちゅうことや。機能セット全部が要るんやけど、それがソフトウェアには存在せえへんし、どこにもあらへん。
やから、このフォワードデプロイ戦略の価値っちゅうんは、カスタマイズして構築できるっちゅうことなんや。重要なんは、それがカスタマイゼーションで、時間が経っても持続するソフトウェアインストールへの楔になるべきやっちゅうことや。これを素晴らしいコンサルティング事業を構築するためだけにやる価値はあらへん。でも、それは金鉱やない。
本当の価値は「反復可能なもののうち20％しか今日存在せえへんけど、フォーチュン10企業の問題を解決しに行く。カスタムで山ほどやる。まだプラットフォームに構築し直されてへんかもしれんけど、時間が経つにつれて、プラットフォームがもっともっとやるようにして、ソフトウェアがもっともっとやるようにして、その楔を構築して、彼らとの信頼できるパートナーになって、拡張して、能力が進化して彼らの問題が進化するにつれて問題を解決するために非常に機敏でいて、データを捕獲してることを確実にする」っちゅうことや。重要なんは、記録のシステム、仕事のシステムになって、最終的に実際に仕事をする知能のシステムになりたいっちゅうことや。
競合優位性の構築
多分、もう少し深く掘り下げて考える本当に面白いポイントやと思うんは、今みんなが明らかに「こんなに早く全てが変化してるのに、今のモードは何や？」に焦点を当ててるように見えるからや。新しいワークフローを捕獲しに行こうとしてるこれらの事業にとって、これがどう展開されるか、Scale AIの文脈内でどう考えてるか、垂直特化スタートアップとして、時間が経つにつれてモードにつながることができるものを捕獲しに行くことをどう考えてるか。
ハミルトン・ヘルマーの「7つの力」は、モードについて考える古典的なビジネスフレームワークの方法やと思うで。それらは変わってへん。8番目があったら面白いやろうけど、ネットワーク効果とスケール経済、そういった7つの力は全部まだ真実や。面白いことに、ソフトウェアは決してモートやなかった。少なくとも彼が差別化されたリターンにつながると思ってたものやなかった。それは今でも真実やと思うで。ソフトウェア自体はモートやないっちゅうことや。
これらのもののほとんどにとって最も明白なのはネットワーク効果で、多くの場合それはデータから来るんや。それから切り替えコストもある。ワークフローに組み込んだり、新しいデータを生成するツールを作ったりできれば、記録のシステムになるんは非常に難しいけど、GenAIや人々が使うツールによって生成される新しいデータが山ほどあるんや。
そこに楔を打ち込んで、会社の他のビジネスユーザーにとってそのデータを重要にできれば、非常に持続可能な優位性があると思うで。切り替えるんは難しい。うちらは自分たちを切り替えにくくしようとはせえへん。やろうとしてるんは、自分たちを重要にして、本当に問題を解決することで、当たり前のことにして、時間が経つにつれてもっともっと重要になって、もっともっとデータプラットフォームを構築して、会社にとってより有用になることや。
うちらが本当に焦点を当ててるデータのタイプは、垂直AI企業が焦点を当ててるものとは違うかもしれんけど、うちらが本当に優位性やと思ってるんは、Scale AIでこの10年間やってきたことで、人間の知識をAI構築に使えるデータに変換することや。それは存在せえへん新しいタイプのデータや。仕事のやり方の標準作業手順なんや。
データ事業について考えてみると、それがうちらがいつもやってきたことや。世界中に10万人以上の貢献者がいて、これらのタスクをやって、それからラボと一緒に仕事してAI対応データに変えるんや。エンタープライズでも同じことをやってるんや。プロセスは少し違って、専門家がそこに座ってものにラベルを付けるだけやないけど、ツールを使って、評価を作成して、強化学習環境を作成して、そういった全ての異なることで、この新しいデータ資産を作成してるんや。それからエージェントを構築して仕事をするために使われるんや。
フォワードデプロイエンジニアの役割
これは全部、フォワードデプロイエンジニアのアイデアと、それが何で、どうやってシリコンバレーで最もホットな仕事になったかっちゅう記事を書いたことにつながるんや。それについての君の考えをありがとう。フォワードデプロイエンジニアとは何かについて少し掘り下げたいと思うで。君と俺は、そこに存在する異なる役割のスペクトラムについて少し話したことがあるやろ。Scale AIでこの12ヶ月間で学んだことと、それを市場の残りの部分に適用することもあると思うで。
異なるタイプと、それらの異なる役割を評価する方法、それから初期チームをどう構築するかを考える方法を理解するのを手伝ってくれ。
Scale AIに参加した時、フォワードデプロイの役割は、プラットフォームにあるものと彼らが必要とするものとの間のギャップを埋めるコンサルタントやと思ってた。ある程度、それがフォワードデプロイエンジニアの仕事やけど、フォワードデプロイエンジニアの本当の任務は、それをやることなんや。「箱から出して60％あるけど、残りの40％は多分データ統合や、視覚化や、まだ構築してへんエージェントや」って言う必要がある。その仕事をやる必要があるけど、「何を持ち帰るべきか？プラットフォームチームに戻って『これは超重要や。多くの異なる顧客にわたって反復可能や。これがあったら10倍速くなる』って言えることは何か？」っちゅう鋭い目も必要なんや。
Scale AIでは、フォワードデプロイの役割をフォワードデプロイエンジニアだけやなくて、Palantirが有名にしたものやけど、フォワードデプロイプロダクト（俺が率いるチーム）とフォワードデプロイ機械学習エンジニアまたは応用AIエンジニアにも分けてるんや。みんな異なるタスクを持ってる。
フォワードデプロイエンジニアは典型的なエンジニアリング作業をやってるんや。これはデータでソフトウェア構築や。フルスタックアプリケーションかもしれんし、インフラ設定かもしれん。そういうタイプの仕事や。フォワードデプロイ機械学習エンジニアはエージェントを構築してる。彼らの仕事の多くは評価で、データに深く飛び込んで、モデルを訓練することかもしれん。問題を本当によく理解して、それから機械学習ツールを構築してそれを解決しに行くんや。
フォワードデプロイPMは、本当にどの仕事でもPMがやることや。顧客の声やし、要件を定義するし、最も重要なのは、これが何になれるかの野心的なビジョンを設定するために角の向こうを見ることや。
よく見るんは、会社がAIで何かすることがあるって知ってるっちゅうことや。「AIがうちらの事業を変革するべきやって分かってるけど、正しく考えられてへんと思う」って感じや。うちらは彼らを押して「もっと大きく考えたらどうや？今日どう構築してるか、今日そのプロセスをどうやってるかの前提を捨てて、超AI ネイティブなやり方を考えたらどうや？」って言うんや。それが本当にPMの役割や。
部分的には会社のAI担当チーフプロダクトオフィサーみたいになって、それからエンジニアリングチームとAIチームと一緒に仕事して、理解した問題をどう取るかを言うんや。会社内の弁護士が契約レビューをしようとしてる場合でも。「その人がそのプロセスをどうやってるかを理解した」って言って、それから評価に深く飛び込んで、損失に深く飛び込むんや。
エージェントを構築したけど、評価は解決するかもしれんけど、彼らが持ってるコアな問題を本当に解決してへんって理解するために、データに本当に深く行く必要があるんや。それから、その洞察を持ってより良いエージェントを構築して、それをプラットフォームに持ち帰って、スイートに「機会はここにある。これを10倍大きくする方法はこれや」って伝えることができるんや。
深い専門性への対応
スペクトラム上でのその役割について考えるんは面白いし、君らは今、非常に多くの異なるタイプの仕事に対してこれを解決しようとしてきた。面白いんは、これらのタイプの仕事のそれぞれに入る時、その人が実際にやらなあかんことには非常に深い深度があるっちゅうことや。法的ユースケースに入る場合、そこでやらなあかんことが山ほどある。営業ユースケースに入る場合、そこで構築できることが山ほどある。
俺が挑戦的やと思うし、ここで会社と常に話してることの一つは、スコープクリープと「実際にいつ構築をやめるんか？」っちゅうことや。若い会社で垂直ソリューションを構築してる場合、実際にそのスコープクリープをどう対処する？いつが十分なんか？
それも挑戦的やのは、そのスコープグループを対処してる時、彼らが実際に君に言ってることが、未来のAIネイティブ版みたいなものやなくて、彼らが適切に理解できるもへの漸進的なステップみたいなもんやからや。
Scale AIがそれをどう対処してきたか、君のプロダクトチームが「行きたい大きなビジョンがある。多分漸進的なステップとその大きなビジョンに到達するための構成要素があるけど、何を構築したいかをどう整理するか」をどう対処してきたかを理解するのを手伝ってくれ。それは多分、実際に機械学習フォワードデプロイエンジニアが必要なんか、どんなタイプの役割が必要なんかにつながる。
Scale AIに参加した理由と、それが非常に面白い機会やと思った理由は、Scale AIがAI専門知識とシュリー盲目性の重複やからや。ポール・グラハムがシュリー盲目性について書いて、多くの面でアレックスにインスピレーションを与えたと思うで。
Scale AIはデータの汚い仕事をやる。同じイデオロギーをこのフォワードデプロイ戦略に持ち込めると本当に思ったんや。時々、AIの最前線で構築してるように感じへん作業をやる必要があるっちゅうことや。データ移行を書かなあかん。エグゼクティブに伝えるダッシュボードを構築せなあかん。
インパクトを示すために製品や体験をゴールラインまで実際に持っていくための最後の20％の仕事をやらなあかん。これは重要や。君の仕事は製品を構築することやない。問題を解決することや。それがエンタープライズが期待することや。それが彼らとの10倍大きな契約を解除することや。
「最高のカスタマーサポートエージェントがあって、高いシートがある」って言うても、「でも返品を処理できへん」って言われて、「返品を処理するためには、この現実世界のシステムやレガシーソフトウェアを扱わなあかん」ってなって、「ああ、それは扱いたくない」ってなったら、「役に立たん」ってなるんや。
これが本当にPMの役割で、エンドツーエンドソリューションがどんな感じかを言うことや。その30％だけがAIを含むかもしれんし、残りはインパクトを与えるためにやらなあかんシュリーなんや。レガシーなものが全部進行してるエンタープライズを扱ってる時は特に、「その問題を解決します」って言うことが超重要なんや。
とは言うても、彼らの全ての問題を解決することはできん。時々、多くの場合、押し返して「内部チームがその問題を解決するのがいいと思う。どう解決すべきかはこうや。それをやるのを手伝うけど、やるリソースはない」って言わなあかん。
10回中9回、彼らは「素晴らしい。いいね。君にやる権限を与えたい」って言うで。少なくとも、うちらが問題をスコープする方法は、会社の最も重要な問題に焦点を当てたいっちゅうことやからや。「決算発表で言及されて株価を動かす問題に焦点を当てる」って言うのが好きや。
それをやれば、スイートの注意を引くし、「もちろん、20人を投入してこの内部問題を解決しに行く。非常に明確に定義されてる限り」って言えるんや。
影響の複合化
もう一つの考え方は、影響が複合化してより大きな機会につながる問題を解決してるかっちゅうことや。やから、厄介な問題を解決する価値は本当にあらへん。多分、彼らが君に何かをやるように頼んで、「まあ、これをやったとして、本当に成功したとする。新しいデータを作成してるか？時間が経つにつれてもっと大きな問題につながる仕事の一部を自動化してるか？」って言うんや。
もしそうやなくて、「その問題を解決したら、リボンを付けて終わり」みたいな感じやったら、多分そんなに面白くない。
でも、「この弁護士のためにこの問題を解決することで、実際に契約交渉に入って、それから調達に入って、それから次の大きなことに入って、それから機能全体を自動化したり、機能全体にレバレッジを与えたりできる」って思うなら、それは君が本当に身を乗り出して倍賭けすべき面白いものや。
適切な顧客サイズの選択
君が話してる全ての決定について考えるのが面白いんは、適切なゴルディロックスゾーンの適切なサイズの顧客を見つけようとしてることや。Scale AIで学んだことについて少し話してくれ。世界最大の会社を追いかけるけど、多分最も遅いやろ？世界最小の会社を追いかけるけど、多分最も速いけど、最も収益性が高いわけやないし、ビジネスモデルには合わんかもしれん。
これは明らかに非常に楽しい時期で、それらの会社全部が君から買いたがってるんや。やから、Scale AIの視点から答えてもらって、それから新しい会社を始めるとしたら、適切なサイズのゴルディロックスゾーンをどうバランス取るかを考えて、何を無視するかについても少し話してくれ。
Scale AIでは、世界最大の会社、世界で最も重要な会社、最も重要な政府との関係を構築して、彼らの最大の問題を本当に解決したいって言える会社のポートフォリオを持つっちゅう贅沢があるんや。それができると思ってるし、時間がかかる。異なるセキュリティ要件とかそういった全ての種類のものとベンダー管理があるけど、彼らの本当に大きくて重要な問題を解決できるから価値があるんや。
同時に、「これは多くを学べると思う賭けや。ブランドにはそんなに焦点を当ててへん。契約のサイズにも焦点を当ててへんけど、本当に早く動けるようにしてくれる素晴らしいデザインパートナーになれると思う」って言えるんや。そういう賭けを整合させようとするんや。
「この顧客は、この大きな顧客でのこの本当に大きな機会と非常に似た問題セットを持ってる。多分、そこでもっとIPを保持できる」って言うんや。多くの場合、大きな顧客はIPを保持したがる。彼らがそのIPを保持することを非常に喜んで許可するで。それは彼らの事業の核心やからや。最初に言ったように、彼らには優位性があるんや。
同業他社の平均になりたくないから社内で構築したいし、それを所有したいんや。やから、多くの場合、彼らと一緒に仕事して、それをやって素晴らしいパートナーになることを喜んでやるけど、時々、もっと箱から出してすぐ使えるソリューションを持ちたいこともあるんや。小さな顧客と仕事することで、それができるんや。
付加価値の最大化
もう一つの本当に面白いダイナミクスは、多くの場合、特に非常に収益性の高い大企業には内部に技術チームがあるっちゅうことや。うちらが本当に考えてることの一つは、会社と仕事する時、うちらが持ち込む限界価値は何で、実際に本当にインパクトがあって多くの価値を推進することをやるんかっちゅうことや。君にXを請求するなら、最も近い代替案の10倍の価値を得るべきや。
「このチームは実際にこの問題を解決するのに本当によく設定された内部チームがある」とか「この問題を解決するのに本当によく設定された外部ベンダーがある」って思うなら、うちらにとってはそんなに面白くない。「うちらが実際に世界で最高やと思う問題だけを追いかけたい」んや。
うちらのAI専門知識を持ち込んで、数十の顧客とこれをやってきて、実際に彼らにとって巨大な限界価値になれる問題が山ほどあるんや。でも、それは多分重要や。つまり、全ての営業にとって重要で、全ての会社にとって重要やけど、最大のニーズを追いかけるっちゅうことや。その最大のニーズも考慮せなあかん。特に大企業では、みんながAIを追いかけてて、ツーリングが良くなってて、みんながLLMの使い方をアップスキルしてる。本当に有能な内部チームと競争したくないっちゅうことや。
中小企業市場への展開
でも、世界の非Scale AI企業にそれを拡張してみたらどうや？ほとんどのスタートアップは、今日公開されてる会社に売りに行ってへん。多分、もう少し小さなところから始めてる。こういう複雑で非決定論的な製品を構築する最も難しい部分の一つは、セットアップが必要やっちゅうことや。世界最小の会社に売ってようが関係ない。それぞれにある程度のセットアップが必要なんや。
もう少しハンズオンなアプローチを、世界最小の会社やなくて、もっとSMB中間市場の顧客に対して実行することが可能やと思う？実際に提供される仕事の方法がそれを可能にしてると思う？それとも、そういう市場にいるなら、多分再評価して異なるタイプの顧客を見る時期やと言う？この下限をどう見てるか、もう一つの聞き方をすると、新しいソリューションで市場に行くなら、人々が目標にする必要があるACV閾値みたいなものがあるんか？
本当に買い手について考えて、買い手が誰かを理解した後で、ビジネスモデルと戦略を練らなあかんと思うで。小さな会社のCEO、CTO、創設者に売ってて、彼らが意思決定者やったら、7層の管理に売ろうとして、ランド＆エクスパンドをやって小さなことをやって成功を証明せなあかんのとは非常に異なるビジネスモデルを持つことになるんや。
多くの異なる会社に適用される単一プレイヤー製品があるなら、ゴートゥマーケットにプロダクト主導の成長アプローチを取ることができて、多分このフォワードデプロイ戦略はいらん。
これらの小さな会社に対してもフォワードデプロイ戦略を持つことは絶対にできるし、持つべきや。会社が始まる時、学習してると感じる限り、ACVについてはそんなに心配せえへんでいいと思うで。
5年前やったら、「これはデザインパートナーや。彼らと密接に仕事して、その学習を持ち帰って、問題を解決して、特注で構築して、持ち帰る」って言ってただけや。
会社が小さくて顧客が小さいほど、全てのIPを保持してプラットフォームに構築し直す必要があると思うで。会社が大きいほど、「これは1億の契約で、多くが特注の仕事で、プラットフォームに持ち帰れるとは思わんけど、そんなに大きな契約やし、反復可能な部分が十分あるから価値がある。ここで優位性があると思う」って言うんや。
非常に小さな会社と仕事してるなら、2万の契約に対して非常に高価なエンジニアリングチーム、フォワードデプロイエンジニアリングチームを配置することはできん。利益が出えへん。やから、これにはある程度の有効な下限があるんや。
絶対に下限はある。エンタープライズに売ってへんかったら、これをスケーラブルなビジネスモデルとして考えるんは難しいと思うで。でも、学ぶための良い方法として考えるんが難しいっちゅう意味やない。絶対に学ぶための良い方法や。顧客と話すんは学ぶための良い方法やし、フォワードデプロイ戦略は構築者である人々と顧客と話すことやけど、小さな契約にはこれをやらんと思うで。
チーム構成の継続性
フォワードデプロイチームは、スケールするにつれてこれらの事業の内部に残ると思う？SalesforceやServiceNowみたいな歴史的な例を考えてみ。これらの事業の多くは内部のサービスから始まった。フォワードデプロイとは呼ばれてなかったけど、何か他の名前で呼ばれてた。
時間が経つにつれて、明らかにエコシステムが成長する。Salesforceのエコシステムは有名で、Salesforceより多くの収益を上げてるんや。同じように展開されると思う？それとも、仕事の性質が変化してるから、多分、将来の会社がどんな感じかの性質も変わるんか？どう考えてるか聞かせてくれ。
面白い質問やな。それが消えるかどうかは分からん。依存する。明らかに依存するし、今日フォワードデプロイ戦略を持ってる会社で、将来エコシステム全体を作る会社もあるやろう。
コンサルタントのエコシステムはあると思うけど、フォワードデプロイエンジニアのエコシステムとは違うんや。その違いは、フォワードデプロイエンジニアのポイントは学んでプラットフォームに持ち帰ることやからや。
例えば、Palantirを見てみ。彼らはまだ非常に堅牢なフォワードデプロイエンジニアリングチームを持ってるし、システムインテグレーターとコンサルタントがそれをできるようにもしてる。大きなコンサルティング会社と一緒に仕事して、Foundryで訓練して、実際にその疑似フォワードデプロイ戦略も持たせてるんや。
このフォワードデプロイを社内で持つっちゅうアイデアは、5年から10年の寿命があると思うで。構築すべきソフトウェアがまだ山ほどあるからや。5年から10年後を見て、「システムインテグレーターを持つんか、それともエージェントがこの仕事をするんか？」って言うたら、分からん。
答えは分からんけど、コーディングエージェントとかそういうものを通じて、実装とカスタマイゼーションに対して大きなレバレッジを持つと思うで。やから、10年後に超堅牢なシステムインテグレーターエコシステムがあるとは思いにくい。多分エージェントがやるからや。
そうなることを願ってるで。
初期チーム構築
小さな会社で働いてるとしよう。Scale AIにはおらん。仮定やけど、初めてフォワードデプロイチームを設立してるとする。ターゲットにしようとしてるプロファイルは何や？探してる理想的な従業員の特徴はある？
このチームを初めて構築する方法と、そのスペクトラム全体で雇いたい初期の役割について話してくれ。多分、いる垂直によって違うかもしれん。初めてこのチームを設定する方法について話してくれ。
一番重要なのは、顧客の前で優秀でないとあかんっちゅうことや。当たり前のことかもしれんけど、顧客と非常に密接に仕事するんや。シリコンバレーエンジニアの戯画みたいなのがあって、一緒に仕事するんが非常に難しいけど10倍エンジニアやっちゅうのがある。
そういう人はプラットフォームチームにいるべきで、フォワードデプロイチームにはおらん方がいいんや。俺のチームのPMについて探してることは、これは非常にユニークな役割やと本当に思ってるっちゅうことや。部分的にはPMで、部分的には創設者や。ゼロから1に行こうとしてるからや。エグゼクティブプレゼンスが必要や。会社のAIビジョンを売り込めなあかん。この野心的なビジョンを売り込まなあかん。
データに本当に精通してて、AIを本当に理解してないとあかん。データ背景がない人は確率的ソフトウェアの構築方法を理解してへんと思うからや。これは決定論的ソフトウェアの構築とは様々な理由で非常に異なるんや。やから、手を汚したい人で、損失を見なあかん。評価に入って「これを間違えた。なぜかを注釈してる。専門家に戻って、どう正しくやってたかを聞く」っちゅう全てのタイプの作業をせなあかん。
それから、整理整頓ができて、そういった全てのことができなあかん。やから、ユニコーンみたいな役割で、チームを構築するのが非常に面白かったんや。でも、それをやりたい人は多いで。
プロダクトの役割でも、フォワードデプロイエンジニアリングの役割でも、AIの役割でも、創設者の工場みたいなもんやと思うで。これらは構築しながら顧客発見をやってる人やからや。創設者になるっちゅうのはそういうことや。やから、本当に考えるべきことは、好奇心旺盛で製品志向で共感的な人で、プロダクト、AI、エンジニアリングのどれでも必要なスキルセットも持ってる人や。
もし君がそうやないなら、多分他の素晴らしい他の役割があるけど、その役割は好奇心旺盛で貪欲であることが超重要や。そんなに経験は必要やないことが多いと思うで。若い人や、キャリアの新しい人は、以前どう構築してたかのバイアスがないから、入ってきて本当に貪欲で好奇心旺盛になれるんや。構築しようとしてるプラットフォームやサービスやツールを基盤として持ってるけど、実装してるシステム全体の設計者やないんや。
顧客との最後の1マイルを実装してやってるんや。やから、飛行機に飛び乗る気がある人を雇うんが実際に本当に重要や。顧客と座って、6時間離れたところに飛んで「3日間君と過ごす」って言うのは貴重や。3週間分のスピードアップになる。そういう旅に参加する人、そういう旅路に参加する人でないとあかん。
専門知識の獲得
でも、24歳で経験がなくて、法的とかScale AIで運営したことがある垂直で運営してるとしよう。学校に行かなあかんかもしれんレベルの専門知識がある垂直を選ぶとする。この24歳が多分知らん頭文字がたくさんある。その人はそれをどう対処する？彼らがそれをうまくやるのを見たことがある？その人をチームの他の誰かとペアにする必要があるんか？その経験レベルを持ってる人と？これらの新しい垂直をスピンアップする時、それをどう考える？
うちらはそれに対してチーム全体を配置するんや。言ったように、PM、ソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニアがいるし、顧客関係をどうやるかを理解してる管理コンサルティング背景を持つエンゲージメントマネージャーもいる。大きな顧客と仕事してるから、より大きなアカウントチームが必要や。信頼性と威厳を持たなあかん。特に会社内で拡張を探してこのビジョンを売り込もうとしてるなら。
サンフランシスコの他の会社にこのフォワードデプロイ戦略をやってるなら、そこにいる他の24歳の人がそれを構築してる人やったら、若い貪欲なエンジニアと一緒に仕事するのに慣れてへん場所に行く場合と同じようには見てくれへんかもしれん。
やから、顧客が誰で戦略が何かに絶対に依存するんや。業界の専門家にならなあかん。やから、それがこんなにユニークな役割やって言ってる理由で、超好奇心旺盛でなあかん。俺が本当に恩恵を受けたことの一つは、GeminiとChatGPTを使って業界について学ぶことや。
全てのミーティングに超準備して来て、専門家にならなあかん。DeepResearchを使って、深く行って、友達に電話して「君は弁護士で、俺はこのIP弁護士と話す予定や。一緒に30分過ごして問題を本当に理解できる？この専門用語を知らん。これがどう機能するかを説明してくれる？」って言うんや。Scale AIではそれを多くやってるで。
Scale AIには、太陽の下のあらゆる異なる業界から来た人がいる。新しい顧客と仕事してる時、「プライベートエクイティでの財務デューデリジェンスや大きな会計事務所で働いたことがある人はいる？」って言って、「実際にそこで働いてた」って言われたら、「うちらとのこの電話に参加してくれる？チームと3時間過ごして、ワークフローを本当に理解してくれる？」って言うんや。やから、その作業が必要で、これがシュリー盲目性の一部や。作業をやらなあかん。本当に準備して来なあかん。寝起きで5分遅刻して現れるみたいなんやあかん。準備万端でないとあかん。力を見せて現れなあかん。何について話してるかを知ってなあかん。
もう一つ言うとすれば、謙虚でないとあかんし、「君らが専門家や。君らと一緒にそれを深く理解したい。うちらが知ってることはこれや。高性能AIをどう構築するかを知ってる。実際に知識を捕獲して人々がそれを使えるようにする良いUXをどう構築するかを知ってる」って言わなあかん。過度に売り込もうとしたらあかん。それはいつでも重要なことや。
営業チームとの連携
フォワードデプロイチームは営業とどう相互作用する？彼らは明らかにこれらのアカウントのACVと収益成長の多くを推進してて、多くの点で販売してる。エグゼクティブプレゼンスと言って、顧客に行って話すって言ったけど、営業チームもあるやろ。やから、これらのチームはどう相互作用するんや？最適に機能する報酬構造みたいなものはある？成長企業でそれが最もうまくやられる方法について、もう少し聞かせてくれ。
フォワードデプロイチーム、プロダクトは営業に非常に関わってるんや。契約する前に参加するんや。特に解決してる問題が正確に明確やない時、問題をスコープするのを手伝うんや。正しい問題を解決してることを確実にしたいんや。大きなビジネスニーズがある。ユーザーにアクセスできる。データにアクセスできる。うちらが思うテクノロジーがある。3ヶ月間プロジェクトを立てる。少なくとも3ヶ月でテクノロジーが十分良くなると思う。モデルが十分良くなる。
やから、プロダクトは営業プロセスの非常に早い段階で関わるんや。営業の人も技術的や。Scale AIの営業で働くんは、他のソフトウェア会社で働くんと全く同じやない。実際にテクノロジーも理解せなあかん。
報酬構造については、専門家やないけど、フォワードデプロイ戦略では、顧客を通じて反復可能なプロセスを構築することが目標やって言うで。それをゴートゥマーケットのインセンティブに直交させることが重要や。それがある時に健全な緊張があって、「実際に契約のサイズだけに焦点を当ててへん」って言えるからや。コンサルティングをやる時、非常に大きな契約を持つことができるけど、人を売ってるなら、それは本当に最も価値のあることやない。
このフォワードデプロイ戦略をやる時、「これを大きな顧客への楔として使ってるし、学ぶ方法として使ってる。それは営業インセンティブに非常に直交するべきや」って言ってるんや。
マージン対モートの議論
一つ質問があるんは、君の投稿のタイトルが「マージンをモートと交換する」やったことや。このフォワードデプロイ戦略は根本的に低マージンやと思う？
本当に面白い質問やと思うし、これらの人がやってる仕事の性質が実際に変わったと信じてるかっちゅう質問に関わってくるんや。サービス仕事を提供する方法が12ヶ月前や24ヶ月前よりも実際にもっとスケーラブルやったら、明らかにより多くの仕事をするのにより少ない人が必要で、やからより多くの製品開発やより多くの顧客開発を解除する唯一の方法が新しい人を雇うことやった10年前の話に戻るんや。
今、多分この間にいると思うんは、これらのコンサルティング会社のもっと技術的に可能な未来の原始的なものの多くが現在起こってるけど、ほとんどの事業がその全部のツーリングを構築してへんと仮定するやろう。データアナリストについて話したり、構築せなあかん統合について話したり、多分厄介な統合問題を回避できるモダンなブラウザベースの新時代RPA体験みたいなものについて話したり、フォワードデプロイチームに質問をできる顧客サポートエージェントについて話したりするんや。
これら全部のことは、過去には人間がある程度の時間をかけてやらなあかんかったし、より大きなチームを雇う必要があったやろう。ほとんどの小さな会社はそれを構築してへんと思う。でも、非常に簡単に構築できると思うし、人の時間と基本的にリソース支出と金、すぐにGPU時間の問題やけどな。
やから、マージンをモートと交換するって言った理由は、行くことができれば、入り込んで、ミッションクリティカルなコンテキストでも、重要なワークフロー内の仕事の原子単位でもいいから、記録のシステムから仕事を奪って、その上に住むレイヤーを構築し始めてるなら、それは明らかに構築するのが非常に複雑や。その極めて価値のあるデータやその極めて価値のあるレイヤーを所有し始めることができれば、それがこれらの事業の全ての将来価値が構築される場所やと信じてるんや。
それが低マージン事業になることを要求するなら、5年後の全てがもっとエージェント的やAI対応になった未来で持てる最も価値のあるレイヤーを所有し始めるために。
問題は、特に大きな会社で構築された財務チームがあったり、小さな会社で投資家や取締役会メンバーがいて、君の会社を見て「プロダクト主導成長会社の方がずっといい。顧客にソリューションを提供しに行く人を少なくするべきや。そうすることで80％粗利や85％粗利の事業になれる。過去15年間の素晴らしいPLG企業の寵児の一つみたいに見える」って言うことや。
それは大きな間違いやと思う。今やれる最大の間違いやと思うで。今は「うわあ、数百万ドルのアカウントがあるし、相対的にソフトウェア支出の80％がこれらの少数のベンダーに行く。そこに入ってそれのより良いバージョン、10倍良いバージョンを構築するチャンスがある」って言えるチャンスがあるからや。
やから、全部のマージンを犠牲にするかどうかは分からん。ネガティブマージンになるかどうかも分からんけど、そこに入ってそれを所有するために多くを犠牲にするで。時間が経つにつれて、言った全ての作業、基本的に全ての原始的なものを構築することができるようになって、それらが最も守りやすい事業になると思うんや。
今のトリックは、基本的に適切な人をどう雇うか、それから適切なプロセスをどう構築するかを見つけることや。今日君と話すのがこんなに魅力的な理由は、成長して投資家を引きつけて、より多くの顧客を引きつけるのに十分スケーラブルである必要があるからや。それらの顧客にとって意味のあるレートで体験を提供する必要があるんや。
やから、マージンをリモートと交換するって呼んだんや。これは、基本的に存在せえへんネットの新しいレイヤーを構築しに行く時期で、最初にそこに着いた人が、欲しい7つの力タイプを構築することを可能にする全てのコンテキストと全てのデータを持つと思うんや。
収益測定の重要性
この三倍三倍、二倍二倍の時代は、ルールを書き直すようなもんや。面白いことは、2つのことがある。一つは、それをやる時、収益について非常に正直で冷静でなあかん。「1000万ドルの収益に到達することができたけど、コンサルティングっぽい収益や。反復可能な部分は200万や」って言わなあかん。
重要なのは、うちらが気にする指標は、創造した経済価値の数や、ワークフローや、次の顧客と価値価格設定に切り替えられると思う場合、どう価格設定できるかっちゅうことや。
投資家と正直に、内部で正直に、何を成長させようとしてるかについて。測定するものを成長させるから、正しいものを測定して、収益に関するこれらの虚栄心指標を持たんことを確実にすることや。
初期段階の会社が犯すことができる大きな間違いやと思うんは、そこに出て行って、「実装に課金したくない。これらの大企業はそれを好まへん。一つの定額料金を払いたいだけや」って言うことや。実際には、ほとんどの会社に行って「君のためにこの素晴らしいものを設定しに行く」って言ったら、そのためにお金を払うのに非常に慣れてるんや。それがモデルやからな。
そこに入って実際にその仕事にお金をもらう、最終的に君にとって非常に持続可能な価値を創造するサービスを提供しにお金をもらってるんや。
やから、今日人々が犯す大きな間違いの一つは、実装に課金せえへんか、十分に課金せえへんか、十分に課金せえへんことやと思うで。Scale AIに参加した後、「うわあ、スタートアップの時よりずっと多く課金できる」って気づいてびっくりしたで。
実装コストを使うこともできるんや。人々が価値の観点で実際に創造してることを発見するのに役立つサービスにお金を払うんや。これはACV発見の矢で、基本的に「今これを価格設定する方法が全く分からん。今日そこに入って、データ入力作業をやってる人間のコーパスがあって、今はそれよりもずっと高い価値のことをしに行ける」ことを知らせるべきや。
最も簡単な考え方は、それらの人を雇うコストの一部やけど、全ての管理コストがある。収益成長の観点で何を解除するんか？やから、そこに入って、それらの周辺のコストに関連する数字で価格設定するんやなくて、「実際に、考えてる実装コストはここや」って言うことができるなら、これがレベル1の火、レベル2の火、レベル5の火なんか、優先順位について少し発見し始めることができるんや。
サービス戦略の注意点
サービスについて本当に面白いと思うもう一つのことと、人々が本当に重視する必要があることは、実際にマージンをリモートと交換してるなら、マージンをリモートと交換してるなら、それは正しいものを追いかけてなあかんっちゅうことや。今は非常に簡単やと思うんは、非常に多くの需要があるからや。全てのエンタープライズが「AIにお金を渡す」って言ってるし、基本的に本当に全ての会社がそうや。やから、今日は「君が望む何かのビジョンから、構築したいもの、レイヤーから」引きずり落とされるんが非常に簡単やと思うんや。
抽象的に話してるけど、それが何であれ、他の事業の最も重要な資産の上にある層が何であれ、それに超集中を維持することが本当に重要やと思うで。やから、大きな小売会社の顧客IDを追いかける価値があるかどうかは分からん。多分、全部のマージンを諦めてそのデータの断片を手に入れるか、保険会社の政策情報を手に入れるやろう。
でも、そこに入って、急にそれと関係ない何かのバックオフィス機能にいるけど、お金を払う気があるっちゅう状況になるんは簡単や。「はい、はい、はい、はい」って言って、間違った場所にいることになるんが本当に簡単なんや。やから、バランスを取る本当に重要なトレードオフやと思うで。
トークンに関してドルをダイムで売るって言ってる会社が多いっちゅう文脈でも面白いと思うで。モデルラッピング側でマージンを交換してるなら価値があることができるけど、注意深くならなあかん。同じタイプのもので、「これは記録のシステム、仕事のシステムへの楔なんか？フォワードデプロイも同じで、実際に気にしてるものへの楔なんか？」って言わなあかん。
もしそうやったら、両方の場合で完全に価値がある。そうやなかったら、スケールせえへん虚栄心収益指標を作ってるだけや。
最もホットな見解
AIで今、最も論争的な見解や最もホットな見解はある？
俺の最もホットな見解は、基盤ラボについて考える正しい方法は、映画スタジオみたいなもんやっちゅうことやと思うで。つまり、比較的短い時間で彼らに返済するブロックバスターに大金を投資するっちゅうことや。
マーベルについて考えてみ。アベンジャーズに投資して、10億ドルを投資して、それから多分次の18ヶ月間で返済されて、その後はかなり無関係になるんや。でも、そのフランチャイズブランドを構築してる。やから、GPTクラスのモデル、GPT-3はGPT-2や4、5から恩恵を受けるけど、後でかなり無関係になるし、バックカタログがあって、まだ少し使うし、何でもあるけど、非常に似てると思うんや。それからそのフランチャイズをビデオゲームに変えることができるかもしれん。
それからソフトウェアみたいになるかもしれんけど、実際に今、モデル会社はソフトウェア会社みたいに見えるよりもコンテンツスタジオみたいに見えるんや。
君の最もホットな見解は何や？
俺の最もホットな見解は、収益チームが「はい」って言うのと同じかそれ以上に「いいえ」って言うべきやっちゅうことや。ベンチャーキャピタリストが「成長するな」みたいなことを言うのは非常に奇妙やって分かってるけど。正確にはそう言ってるわけやないけど、今、事業をどう成長させたいかを考えてるなら、できる最も危険なことは基本的に全ての顧客に「はい」って言うことやと思うんや。
今、0から10、0から50、何でもいいけど、非常に簡単にできると思うで。でも、非集中の罪や製品に関して間違った方向に行く罪は、ある時点で君を悩ませに戻ってくるんや。それらにお金を払わなあかん。やから、最高で最も持続可能な事業は、「今この顧客に『はい』って言いたいか？これは何を可能にするんか？」について本当に批判的に考えてると思うんや。
営業担当者として収益に「いいえ」って言うのは内側を潰されるような感じやけど、素晴らしい部分は、そこに山ほどあって、非常に早く行けるっちゅうことや。やから、本当にエキサイティングな時期や。
終わりに
これは暴動やった。君とこれをやるのが大好きや。素晴らしかった。呼んでくれてありがとう。フォワードデプロイについての多くの素晴らしい学習や。明らかに、君らがScale AIでアプリケーション側で構築した全てが素晴らしいし、フォワードデプロイ戦略についてノートを交換してくれてありがとう。本当に楽しかった。ありがとう。
最高やった。呼んでくれてありがとう。
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