この動画は、インド出身でAmazonやDeliver、そして現在はAugmentのCEOを務める連続起業家ハリシュ・アボットが、AI技術を活用して物流業界を変革する取り組みについて語ったインタビューである。彼は物流業界における情報交換の非効率性と断片化の問題を指摘し、AIエージェント「Auggie」を通じて24時間365日稼働する仮想チームメートを提供することで、年間数千億ドルの無駄を削減できる可能性を示している。
AIを使わないという選択肢はもはや存在しない
AIを使わないという選択肢はもはや存在しない。それを遅らせようとする人もいるだろうが、そういう人たちは困ったことになる。
Amazonでの勤務について少し教えてください。顧客の本の配送が遅れると、ジェフ・ベゾスからメールが来るんです。その日に出荷された5万冊の本のうち、たった1冊に対してです。
あなたは以前、Shopifyに20億ドルで売却されたDeliverのCEOでした。Deliverのアイデアはどのように生まれたのでしょうか。Shopifyのようなプラットフォーム上に新しいマーチャントのグループが現れました。これらのマーチャントは、Amazonが提供する1日から2日の迅速配送を提供できません。Amazon以外の世界のためにこれを構築しようということになったのです。
再びこの分野に戻る転換点は何でしたか。基本的に、私たちが構築しているのはAuggieと呼ばれるチームメートです。24時間365日稼働し、メール、テキスト、電話、Telegram、その他あらゆるコミュニケーション手段を処理できます。
物流を再考し、この業界から無駄を削減することです。これは米国で3000億ドル、世界規模では約1兆ドルの機会なのです。
CEOでコール・ブラウンです。音楽が流れます。私はここにいます。
連続起業家ハリシュ・アボットの背景
ハリシュ・アボットは連続起業家です。前の会社をShopifyに売却して億万長者になりました。彼は誰よりも物流の世界を知り尽くしています。もう働く必要はないのに、再び舞台に戻ってきました。すでに50人のエンジニアを抱え、さらに50人を採用しようとしています。彼の新会社Augmentには、すでに数百億ドルの商取引を指揮しているAuggieというAIエージェントがあります。
これは実に興味深い時代です。物流の世界全体が変革されています。人間が拡張されているのです。AIと物流の世界で何が起きているのでしょうか。これはアメリカにとってどのような姿になるのでしょうか。ハリシュにお会いできることを楽しみにしています。American Optimistへようこそ。
ハリシュ・アボットとのインタビュー開始
今日はハリシュ・アボットをお迎えできて本当に嬉しいです。あなたはAugmentの共同創設者兼CEOで、以前にも多くのことを成し遂げてこられました。以前は、Shopifyに約25億ドルで売却されたDeliverのCEOでした。
そうです。その通りです。
私たちはDeliverとAugment、この両社の最初の大口投資家になることができて幸運でした。最初のラウンドからです。だから再びあなたとパートナーになれることを嬉しく思います。私はハリシュの大ファンという非常に偏った立場からお話ししますが、とても興味深いのは、あなたが物流分野で何度か事業を構築していることです。以前はAmazonにもいらっしゃいましたね。あなたの経歴について少し教えてください。最初はIITから始まったと思いますが。
そうですね。まず、お招きいただきありがとうございます。あなたとお話しできることを楽しみにしていますし、これまでの私の事業への信頼に感謝しています。私はインドの小さな町で中産階級の家庭に育ちました。IITに進学し、その後アメリカの学校、イリノイ大学シャンペーン校とスタンフォード大学で学びました。主にグラフ理論、数学、コンピュータサイエンス、物流を学んだので、これらの組み合わせでした。
物流もコンピュータサイエンスと並行して学んだということですね。
その通りです。サプライチェーン物流というアイデアは、グラフ理論を物理的な世界に応用したものの融合として非常に興味深いものでした。それを学びました。
振り返ってみると、すべての学習について言えることですが、私は家庭で育った環境に本当に感謝しています。母と父が勤勉さ、根気、忍耐力といった価値観を植え付けてくれたことに心から感謝しています。それが最終的にあなたを支え続けるものだと思います。これらは非常にアメリカ的な起業家の価値観でもあり、それがあなたを支え続けるのです。そのような価値観が常に植え付けられた家庭に生まれたことに、これ以上感謝することはできません。
ご両親は今もこちらにいらっしゃるのですか、それとも時々こちらに来られるのですか。
時々来ますが、インドに定住しています。80代で、今は旅行するのがより困難になっています。以前はより頻繁に来ていましたが、今はインドに定住しています。
アメリカに来た理由とAmazonでの経験
何があなたをアメリカに来たいと思わせたのですか。
構築する機会ですね。IITはインドの工学系学校で、入学するのが非常に困難です。文字通り数百万人の子供が応募し、数千人が合格します。当時の96年、97年のインドには、卒業後に若い会社で働いたり構築したりする機会がそれほど多くありませんでした。アメリカは人々があなたを信頼し、あなたのアイデアを信頼してくれる場所でした。実力が物を言い、実力が語る場所でした。人々の頭の中にはそのような概念があり、私はそれに従ってここに来たのです。
私たちはあなたがここにいることを嬉しく思います。移民については今、多くの論争的な見解があり、ここに来る人々について多くの怒りがあります。しかし私にとって、もしあなたがここに来ていなかったら、創出される富もずっと少なく、人々のための雇用もずっと少なかったでしょう。だから私たちは最高で最も優秀な人材をここに欲しいのです。
私は、世界中のあらゆる背景、あらゆる国の人々が来て、事業、endeavors、社会的endeavorsを構築することを信頼される国は、アメリカ以外にはないと思います。そして、これらの大胆なことを構築するために失敗を受け入れるこの姿勢です。だから、この国に来ることは私の人生で最高の決断だったと思います。この国がまだ最高で最も優秀な人材の一部を引き付けている場所であることを嬉しく思います。
Amazonでもしばらく働いていましたね。Amazonでの勤務について少し教えてください。
運が良かったと思います。Amazonは当時まだ本だけを販売していて、タグラインは「地球最大の書店」でした。今では太陽の下のほとんど全てのものを販売できるとは信じがたいことです。彼らがフルフィルメントセンターや物流ネットワークを構築していた時に始めることができて幸運でした。彼らは数学、コンピュータサイエンスの人々で、物流にも興味のあるグループを求めていて、それを構築するのを手伝ってほしいと思っていました。
そこで多くのことを学び、多くのものを構築し、多くのコードを書きました。現在のAmazonフルフィルメントの部分です。しかし、私の人生で最も形成的な年でもあったと思います。
ジェフ・ベゾスとは直接一緒に働くことはありませんでしたが、遠くから彼を見ていました。しかし、Amazonリテール全体を運営することになったジェフ・ウィルクやその下の他の指導者たちと密接に働きました。一つは顧客中心主義ですね。顧客を満足させることへの強迫観念、顧客が正しいということ、そして本当にあらゆる点で、顧客の本が遅れたときにジェフ・ベゾスからメールが来るのを覚えています。その日に出荷された5万冊の本のうちたった1冊に対して、物流部門に疑問符付きで転送されてきて、なぜなのか、例外処理は何なのか、何が間違ったのか、どうすればより良くできるのか、根本原因は何なのか、という強迫観念でした。
この厳密な実行を覚えています。午前8時に会議があり、約30の指標があって、当時7、8の倉庫があったので、紙1枚に約150の指標がありました。午前8時に会議することになっていて、当時の指導者たちやジェフ・ウィルクなどは、午前8時に話し合うべき5つの数字を知って準備万端で来ていました。
前の晩にその5つの数字に何が間違っていたのか、そして、それらの倉庫の指導者たちは、明日同じことが起こらないように今日何をするつもりなのかについて答える必要がありました。これを毎日、根本原因に到達するためのこの厳密さです。そこで学んだ他の多くのことがあります。テクノロジーの受け入れを学びました。ジェフ・ベゾスと直接働くことはありませんでしたが、Amazonは99年、2000年までに本でリーダーでしたが、ジェフは一種のKindleプロジェクトをインキュベートしました。振り返ってみると、あなたが持っている最大の事業を共食いするようなものでした。なぜなら、当時の本の平均価格が20ドルから25ドルだった時に、すべての本を9.99ドルで売ろうとしていたからです。
しかし彼のアイデアは、私がやらなければ他の誰かがやるだろう、だったら私がリードし、この業界を形作り、この製品を形作ろうというものでした。
彼は自分のビジネスを破壊しようとするものを探していたのですね。自分でやってしまおうと。
そう、新しいビジネスを構築するために自分のビジネスを快適に破壊し、それを非常に速く採用することです。そして、Kindleが正しくなる前にいくつかの試みがあったと思います。初期の従業員としてそれを観察することは、私にとって非常に有用で、構築するほとんどすべてのものにこれらの教訓を持ち込んでいます。
Amazonから学んだ原則と文書化の重要性
あなたが構築に適用してきた原則のいくつかは何ですか。Amazonがやっているようにやりたいと言った他のものはありますか。
文化的に、オーナーを雇うという原則があります。それは非常に重要です。Amazonには、賃借人として行動するのではなく、オーナーとして行動するという原則があります。オーナーは自分の家の面倒を見ます。漏れがあれば、短絡的なルートを取らずに、屋根を正しい方法で修理します。彼らは長期的に考え、長期的な利益のために短期的な損失を受け入れることを厭いません。それは私が引き継いでいる大きな価値です。
行動への偏見も大きなものです。戦術的に学んだのは、Amazonには物事を書き留める文化があったことです。彼らには、プロジェクトやアイデアがあるなら、時間を取って、最初の会議を開く前に、時には5、6ページの長い文書を書くというアイデアがありました。その文書をみんなと共有し、会議を始める前に、みんながその文書を読んで準備して来るのです。
それが何をしたかというと、あなたの考えを本当に蒸留することを強制したのです。なぜなら、他の人があなたのものを本当に読むことを知っていて、本当に優秀な人たちの前で愚かに見えたくないからです。そして何度か書くことで、本当に考え直し、再蒸留し、考えに明確さをもたらすことができました。だから私たちはそれを引き継いでいます。新しいアイデアがあれば、それをやっても構いませんが、会社の残りの部分を巻き込み、リソースを使い始める前に、それを書き留めて、もう数回考えて、明確にしてください。
それは好きです。成功を収めた最も才能のある友人たちに、物事を構築するときに、デッキを作成し、書き留めることを強制するよう強く勧めています。多くの人は、すでに成功を収めているときに、今回は書き留める必要がないと思います。なぜなら、自分が何をしているかすでに知っているからです。しかし、誰であっても、良いプロセスのようです。
それは良いプロセスだと思います。なぜなら、私たち全員に盲点があり、物事を書き留めて再び読むとき、「これはうまく繋がっていない」と思うからです。何かを見逃しており、他の人がそれを読んで穴を突いてきます。あなた方も投資メモでそれをやっていると確信しています。投資メモについて深く考えるよう人々に求めるのと似たような練習です。
そうです。今週、いくつかのことについて考えを変えました。書き留めて、一緒に反復すると変わるのは本当に大変です。
Deliverの誕生と物理世界をプログラマブルにするビジョン
Deliverに飛び込みたいと思います。私たちはあなたに会えて本当に幸運でした。実際、私たちがあなたに会ったのは、私たちのビルドプログラムでこの分野で何を構築する必要があるかを考えていたからだと思います。これらの多くの企業がAmazonが持っているものを持っていないことは非常に明確で、私たちはそれについて考え、最も賢い人々全員と話していて、彼らが私たちをあなたに導いてくれました。だからあなたが私たちを導き返してくれたのです。Deliverのアイデアはどのように生まれたのですか。Deliverとは何だったのですか。
Deliverの長期ビジョンは、物理世界は非常に大きな産業であるが、今日はプログラマブルではない、物理世界をプログラマブルにしよう、物理世界のためのAWSを構築しようというものでした。人々が今日AWSでできるように、マイクロスペクトで物事を使用できるようにするのです。AWSに行って、コンピュートと単一のコンピュートサイクルを求め、単一のコンピュートサイクルに対して支払うことができます。物理世界ではそれは起こりません。リースは本当に大きく、契約は非常に長いのです。
ここで物理世界とは物流のことを意味していますね。配送と倉庫のことです。
そうです。配送、倉庫、トラック容量、車、物の移動、船、飛行機、このマイクがこの部屋に届くために人々が触れるすべてのものです。
それが長期的なアイデアでした。では、どこから始めるか。それは必要です。当時、そして今でもそうだと思いますが、eコマースは全商取引の20%未満で、当時は12%近くでした。急速に成長していました。
そして、Amazon上だけでなく、ShopifyのようなプラットフォームやWalmartマーケットプレイスやeBayに現れていた新しいマーチャントのグループがありました。これらのマーチャントは、Amazonが提供する1日から2日の迅速な配送を提供できません。本当に迅速な配送を得る唯一の方法は、物理世界のCDNのようなものを構築することです。Amazonができるような、消費者に近い倉庫の独自のネットワークが必要です。
テキサスの何かクールなものを売りたいランダムなマーチャントなら、50の倉庫を買う余裕はありません。
それに加えて、物流、その50の倉庫に出荷するのに十分な在庫がない可能性があります。エンドカスタマーに対して、これが1日で届くのか、2日で届くのか、3日で届くのかを約束するための分析とデータサイエンスがない可能性があります。それを実現するためには多くのインフラが必要です。だから、Amazon以外の世界のためにこれを構築しようと言ったのです。
この問題は、在庫の深さを持たない小規模なマーチャントを扱っていたため、ある程度ユニークでした。だから、データサイエンスでいくつかのレベル深く行く必要がありました。50ユニットしかない場合、どこに置くべきか。ニューヨークとLAとシアトルで何を買う可能性が高いかをどう予測するか。
だから、物理インフラの問題であると同時に、データの深さがないため、多くの興味深いデータ問題にもなりました。しかし、似たような製品を売っている複数のマーチャントからのデータを使用でき、数万のマーチャントがそれに参加すると、全員により良い価格を提供するスケールを得ることができました。
ある程度のネットワーク効果があったようですね。
そうです。マーチャントがLA港にインベントリを送ってくれます。小規模なマーチャントなら、インベントリを物理的に文字通り国内の7つの異なる方法で配布する方法はありません。しかし、私がそのトラックに50のマーチャントのインベントリをプールすれば、トラックは満載で出発し、みんながその恩恵を受けます。だから、より多くの人が参加し、ネットワーク効果的なものになりました。
それは理にかなっていて、マーチャントを集約する他の最大のプレイヤーの1つはShopifyだったと思うので、あなたは長年にわたってShopifyと非常に親密になり、最終的に彼らがあなたを買収しました。Shopifyをどのように知るようになったのですか。それはどのように機能したのですか。
私たちのマーチャントの多くはShopifyのマーチャントでした。Shopifyは最も急速に成長しているeコマースプラットフォームでした。現在、米国のeコマースの約12%近くを占めていると思います。
すごいですね。
かなり意味があります。現在、約2500億から3000億のオンライン商取引を動かしていると思います。そして、それらのマーチャントの多くが私たちを使い始めました。
だから、Shopifyプラットフォームで約束をしたり、Shopifyのカートで配送を提供するために、私たちは製品側でとにかく一緒にパートナーシップを始める必要がありました。そして、Shopifyは私たちを見て、「あ、面白い、人々がdeliverを使うとより多く売れる。1日と2日の迅速な約束ができるからだ。これらの人たちは私たちのプラットフォームに深く統合されており、彼らの最大のマーチャントのいくつかのオンラインでの存在の引用とコア部分になっている」と言い始めたと思います。そうやって一緒に働き始めました。
そして彼らは最終的にあなたを買収しました。あなたは今でもShopifyについて非常に強気だと理解しています。明らかに彼らがあなたを数十億ドル以上で買収したShopifyの大株主だと思います。
内部的に何らかの問題があり、一部をFlexportという他の誰かに売却したという少し奇妙なことがありました。何が起こったのでしょうか。そこでは混乱したことのように見えました。
一つは、起業家として、非常に大きな会社に買収されるとき、一方では規模とブランドの恩恵を受けます。100億ドルの会社が電話を取り上げて、あなたに電話をかけて一緒に働きたいと言ってくれるような、思いもよらなかったようなもの。しかし他方では、もはや主要なアジェンダではありません。会社には他のアジェンダがあり、あなたはサブアジェンダ、サブポイント、会社のサブミッションになります。そして主要なミッションにどうフィットするかを見つけ出さなければなりません。
文化的にも2つの異なるものがあります。私たちは低粗利率のビジネス、大規模で急速に成長するビジネスでしたが、ソフトウェアではありませんでした。Shopifyは本当に急速に成長するビジネス、ソフトウェアです。この2つの文化を一緒にマージするとき、支払い方法や雇用方法など、興味深いことがあります。この2つのグループの人々を単一のHRの下に連れてきて、彼らの報酬を整合させることなどは非常に困難な作業でした。私はそれを決して理解していませんでした。
しかし、Shopifyのような高粗利率のビジネスと低粗利率のビジネスをマージすると、com構造など、すべてが非常に異なり、この2つを非常に興味深い方法でマージしなければなりません。だから、トビーと私にとって、これはマーチャントにとって重要なことだが、Shopifyにとってはまだサイドクエストであり、彼らのメインクエストはオンライン商取引のためのデジタルインフラを構築することだということが明確になったと思います。
物理インフラも同じく重要ですが、Shopify内部よりも外部で行う方が良いのです。それで、Flexportと少し働き、いくつかの他の会社と働いて、Flexportがこのミッションを続けるのに適したパートナーだと分かりました。
それは今でもそこで起こっていますか。彼らは別途何らかの問題を抱えていました。それは知っています。
いえ、それは成長しています。成長しています。ライアンから最後に聞いたところによると、彼らの倉庫は満杯で、より多くの容量を追加しているということでした。今では非常に意味のあるビジネスです。
良いです。私もFlexportの株主なので、それを聞いて嬉しいです。
それは素晴らしいことです。そしてもしかしたら、それが再び私たち全員にお金をもたらしてくれるかもしれません。
再起業への道のりとAIの可能性
買収後、あなたは確実に二度と働く必要がないほど裕福になりました。再び舞台に戻る転換点は何でしたか。なぜ再び行くのですか。
世界のほとんどのエンジニアと同様に、AIが現れ始め、AIでプロトタイプや実験を始めました。それは私が個人的にエンジニアとして見た最も変革的なもののひとつだと思います。そして私に2つのことが起こりました。推論モデルが現れ始め、それらの推論モデルの力は信じられないものでした。そして第二に、コンテキストウィンドウがただより大きくより大きくなり始めました。今、Geminiが100万トークンのコンテキストウィンドウを発表したと思いますが、それはより大きくより大きくなり始めていました。
推論が現れ、コンテキストウィンドウが大きくなり、今や大量のコンテキストを渡し、これらのLLMにかなり複雑なビジネス問題やケースを引き受けさせ、それで何ができるかを見ることができます。物流出身の私は、うわあ、これはついにこのことを再考できる瞬間だと思いました。
一歩下がって見ると、ジョー、物流はその単純さにおいて、商品を取引できるように情報を取引することです。倉庫であろうが、トラックであろうが、荷主であろうが、ブローカーであろうが、レシーバーである倉庫であろうが、船や飛行機の貨物フォワーダーであろうが、あなたは情報を取引し、それで商品を取引し、それが商品をポイントAからポイントBへ移動させ、それが文明、貿易、市場を起こらせるのです。だからとても重要ですが、結局それに帰着するのです。
ここでの情報の取引は、主に非同期的でした。つまり、この分野には非常に高度な断片化があるため、メールや電話やテキストのような方法を通じて行われています。明日私がビジネス構築やソフトウェアは自分の天職ではない、トラックを運転したいと決めたら、誰かが私にローンをくれて、道路でトラックを運転することになるでしょう。アメリカには100万のトラック運転会社があります。
100万です。冗談ではありません。100万です。
アメリカには4、5万のトラック仲介業があります。だから多くの断片化があります。4、5万の仲介業があります。平均的な仲介業は1人ですが、中には数百人を抱えているところもあります。
そうです。そして5、6千人の人を抱える非常に大きな仲介業者もあります。
だから、構造的に高度な断片化を持つ産業があり、物事を起こらせるために本質的に情報を取引しなければならないとき、何で情報を取引するのでしょうか。あなたが持っているツール、つまりメール、電話、テキストで情報を取引するのです。巨大な混乱です。
過去に多くの人々が明らかにこれを修正しようとしました。Uberでさえしばらくそこでビジネスを構築したと思います。
Convoyです。なぜそれらの人たちはそれを修正して、みんなが使える大きなプラットフォームを作らなかったのでしょうか。
一つは、100万のトラック会社を単一のプラットフォームに載せるのは至難の業だということです。そんなに多くの異なる会社に、私たちを信頼し、私の単一プラットフォームに来てくださいと言わせるにはどうすればよいでしょうか。
二つ目は、これは低信頼産業だということです。人々は、その情報が交渉で自分に不利に使われると感じるため、すべての情報を共有したがりません。例を挙げると、オースティンをホームベースとするトラックドライバーで、過去3週間オースティンを離れていて、今シカゴにいて、オースティンに戻りたいとします。そして、私のホームベースはオースティンだ、3週間離れていた、3週間自分のベッドで寝ていない、今シカゴにいて、シカゴからオースティンに行く荷物に入札したいと、みんなに言うとします。
その情報をすべて与えれば、あなたがどれほど絶望的かを知っているので、彼らは非常に悪い価格を提示するでしょう。
そして、もし彼らが唯一行く人だったら、あなたはあまり支払いを受けられないでしょう。あまり支払いを受けられません。
だから、人々はそれほど信頼して、すべての情報を提供することを望んでいません。彼らはビジネス利益を保護するために、情報をサイロ化しておきたいのです。この2つを組み合わせると、みんなを単一のプラットフォームに載せるのは本当に困難でした。
AIが変えるのは、あなたがいる場所にいることができるということです。メール、電話、テキストにいたいなら、新しいシステムさえ必要ありません。この面倒な調整作業をすべて引き受けることができるAI従業員を得ることができます。9時から5時で止まりません。24時間365日行います。時間が経つにつれて、どの単一の従業員よりも知識豊富になります。
すべてを知るでしょう。
起こっているすべてを知るでしょう。応答においてより賢くなります。しかし今、あなたは人々により創造的な仕事、より価値を付加する仕事、顧客成功、本当にあなたにとって針を動かすものに焦点を当てさせることができます。
AIの必要性と業界の変化
ブローカーの長い尻尾はAIも使うのでしょうか。彼らは必要なくなるのでしょうか。AIを使うのはより大きな企業なのでしょうか。これについてどう考えますか。
みんなAIを使うと思います。AIを使わないという選択肢はもはやありません。そこまで来ています。みんなAIを使うでしょうが、2つのことが起こると思います。変更管理が必要で、それは大変なので、それを遅らせようとする人もいるでしょう。そういう人たちは困ったことになると思います。
このことを遅らせれば遅らせるほど、競合他社があなたのランチを食べに来る可能性が高くなります。それが第一です。
テクノロジーは本当により大きな、より少ない会社を作るので、より多くの統合があるかもしれないと思います。eコマースを考えてみると、今やWalmart、Amazon、Shopify、そしておそらく他のいくつかのプレイヤーの間で、50から60%の市場シェアを持っています。だから、いくつかの大きなプレイヤーがより大きくなると思います。しかし、みんながAIを使わなければなりません。
Augmentの成長と現在の取り組み
あなたがAugmentと呼ばれるこの会社を始めました。すでに50人のエンジニアがいると言っていたと思います。
そうです。
だから大きな会社ですね。あなたは反復するためにいくつかの主要なブローカーやフリートとパートナーを組んでいます。フリートとも。そして、これらの多くの本当にトップのブローカーやトップの人々は多くのお金を稼いでおり、あなたはこれらの人々がさらに生産的になるのを助けています。それはどのように機能しますか。
基本的に、私たちが構築しているのはAuggieと呼ばれるチームメートです。人々はAuggieの名前を変更します。彼らはAuggieのためにあらゆる種類の名前を選んでいます。興味深いことに、彼らはAuggieのための写真やペルソナまで作成しました。Auggieは人々の週次タウンホールや月次タウンホールに参加します。だから、AIチームメートが組織の文化の一部になっているのを見るのは本当に興味深いことです。
しかし実際の舞台裏では、Auggieは働きます。まず、24時間365日働きます。マルチモーダルです。メール、テキスト、電話、Telegram、その他あらゆるコミュニケーション手段を処理できます。実際にそうしています。なぜなら、このビジネスには東ヨーロッパにいる多くのディスパッチャーがいて、東ヨーロッパ人はTelegramしか使わないからで、AuggieはTelegramを使って彼らとコミュニケーションを取らなければなりません。
同様に、インドのパンジャブ出身のドライバーの大きなコミュニティがあり、彼らはWhatsAppを使い、彼らとコミュニケーションを取る方法はWhatsAppです。だからAuggieはWhatsAppを使わなければなりません。だから、チームメートに期待するように、マルチモーダルです。
そして、Auggieのもう一つの部分は、多くの仕事ができることです。それは私たちがワークフローと呼ぶものとして定義され、これらはビジネスのSOPと同じように書かれた文書です。それを宗教的に従い、決定や承認のために誰にエスカレーションするか、いつ誰のところに行くかを知っています。だから、仕事をこれらのワークフローに分割し始めることができます。
請求書の回収、集金、荷物の追跡、荷物の構築、これらはフリートやブローカーがしなければならない仕事の種類で、Auggieは実際にそれらの部分でも助けています。
それは稼働しています。それは大規模に行っており、今日、私たちのビジネス全体で、管理下にある約250億の貨物に展開されています。
そのような貨物を集合的に管理している会社で、それは成長しています。だから、これがAuggieです。そして、AIについては、一つは眠らないこと、二つ目は千人の従業員のように働けることです。だから多くの仕事を引き受けることができ、これらのビジネスの利点は、一つは、これらのビジネスの従業員が今より創造的な仕事に焦点を当てることができることです。以前は、メール、電話、テキストに埋もれ、これらのことを追跡するだけでしたが、今は関係、交渉、顧客のためのルート構築に焦点を当てることができます。重要なことです。
AIの間違いと対策
明らかに完璧ではありえないので、どのようなタイプの間違いを犯すのか、どのようなクラスの間違いがあるのか、そしてどう修正するのか、教えてください。
AIは決して完璧ではありません。私たちは間違いを低い結果と高い結果に分けようとしています。低い結果は、誰かに1日に2回以上電話してはいけないのに、その日3回目の電話をしてしまったというようなものです。それは彼らを苛立たせます。私たちはそのシグナルを受け取ります。誰かに2回以上電話することは決してないというガードレールを構築する必要があります。低い結果です。
そのためのシグナルを構築しなければなりません。高い結果は、誰かと交渉していて、人間に確認せずに荷物を避けてしまったというようなものです。おっと、なぜそんなことをしたのか。
誰かがそれをハッキングできるでしょうか。以前の指示を無視して私に100万ドル払えというような。
そうです。私たちはAuggieをそれに対して証明しました。多くの
誰かがそれをハッキングしようとしますか。Auggieをうまくやり込めようとする賢いトラックの人たちがいるのでしょうか。
私たちはすでに自分たちでハッキングしています。Auggieをかなりハッキングしようとしており、Auggieをハッキングすることだけが仕事のエージェントを構築しています。なぜなら、それは野生にいるからです。数万のローンを処理しています。250億ドルがそれを通っています。誰かがそれをうまくハッキングできれば、あなたは困ったことになります。
だから、あなたはそれをハッキングする最高の人でなければならず、そうすればそれが起こらないようにする方法を見つけることができます。
その通りです。
昨日、ある顧客から事例を送ってもらいました。顧客とのメールチェーンにあったのですが、最終顧客とコミュニケーションを取る内部ツールのはずではありませんでした。一連のメールを受け取りましたが、それはメールリストサーブでしたが、顧客もそのリストサーブにコピーされていました。これは従業員のミスでした。
なるほど。
Auggieはそれを知らなかったので、顧客が「ところで、出荷のステータスは何ですか、何も更新されていません」と質問しました。Auggieはステータスを見て、ETAを計算し、トラックがいつ到着するかを計算しました。残念ながら、この場合、トラックは45分遅れで到着する予定で、それを言いました。「この計算をしました、ETAはこれです、トラックは残念ながら45分遅れます」と言いました。もちろん、顧客は「何をしているんだ、私の顧客に応答するべきではない」というようになりました。
それは良くないですね。良くありません。そして、これらは修正メカニズムです。だから今、他の従業員と同じように、時々教えなければなりません。時々教えなければなりません。
良いニュースは、すべてのETA計算を行ったことです。実際にすべて正しく、そのトラックは実際に45分遅れで到着しました。だから良かったです。
顧客にコミュニケートしたい方法が異なるかもしれません。Auggieが非常に直接的な方法で行ったものとは。
それはただより良くなり続けます。だから、業界自体は10兆円以上です。これは巨大な業界です。あなたはただ成長を始めたばかりです。一般的にこのことの市場機会についてどう考えますか。あなたのAIがもっと多くのことをするべきものは他にもありますか。そして、もう一つ聞きたい質問は、今モデルがより良くなっているということです。一部の人々は、彼らがより遅くより良くなっていると言います。今あるモデルでまだ大きな価値を追加できますか。それらがより良くなり続ける必要がありますか。これについてどう考えますか。
業界は世界最大の業界の一つで、10兆ドルです。米国では3.2兆で、私たちの経済は35兆か36兆だと思うので、経済のほぼ10%が物流です。かなり大きな業界です。私が見る方法では、2つの機会があります。一つは生産性の機会です。業界には約800億の給与があります。その800億の給与を50%より生産的にするにはどうすればよいでしょうか。それは数百億ドルの機会がそこにあります。
しかし、誰も話していない2番目の機会は、今日の情報の取引がすべてこれらの非同期低帯域幅手法を通じて行われているため、大量の無駄を作り出すということです。
例えば、倉庫があるとしましょう。Nike倉庫に10のドックか50のドックがあり、10台と50台のトラックが到着し、そのうち7台が今日遅れているとします。今日起こることは、誰かがトラックが遅れていることを知らなければならないということです。そして、ディスパッチの誰かがNikeのポータルに電話するかログインして、このトラックが遅れている、新しい予約が必要だと言わなければなりません。
それは9時から5時の場合に起こることがあります。5時以降は翌朝9時まで幸運を祈るしかありません。だから、トラックは遅れて到着します。Nikeでの予約がありません。夜は何もすることがありません。だから、一晩中待ちます。一晩中待つトラックは数百ドルの無駄です。
それを350万台のトラックに掛けて、情報が伝達できなかったために少なくとも10%が一晩レイオーバーし、新しい予約を得ることができず、無駄の量は非常に高いです。だから、数十億、数十億ドルと多くの人々の時間を無駄にしています。
到着したのに誰もいなくて、それに対処しなければならないのは本当に迷惑に違いありません。
そして反対側では、Nike側では、労働計画を立てている倉庫について考えてみてください。今、その労働は何もすることがありません。だから、みんなが無駄にしています。両側にauggieがいて、コミュニケーションができ、これらのauggieが実際に労働計画の変更を行い、誰にも言うことなく予約をやり直し、トラックがどこにあるかを知ることができれば、それは非常に多くの無駄を削減するでしょう。
実際にいくつかの推定を行い、低帯域幅非同期コミュニケーションの性質での情報取引のために、この業界には少なくとも10%の無駄があると考えています。だから、米国で3000億ドル、世界的にはほぼ1兆ドルの機会です。だから、私にとって興味深い部分、そして本当にそれに飛び込んだ理由は、生産性の機会は興味深いですが、物流を再考し、この業界から無駄を削減することで、より多くの物流がある、それが私をaugmentを構築する動機にしているのです。
また、多くの人々の多くの時間と迷惑を節約し、みんなのコストを下げるようにも聞こえます。
コストを下げることです。そして、私は常に信者で、コストを下げるとより多くのそれがあることを常に見てきました。より多くの物流がある時、世界はより良くなりますが、物流のコストが下がる時により多くの物流を持つことができます。
チーム構築と人材獲得
あなたの以前のチームの多くが再びあなたに加わっています。以前に一緒に働いた多くの人々が。彼らはこれについて本当に興奮しています。それは成長しています。急速に成長しています。シリコンバレーの現在の人材ゲームについて教えてください。ショーの前にこれについて話していました。本当に多くの才能のある人々がいて、非常に求められており、あなたは彼らの束を引き付けることができたようです。最近、トップの人々を連れてくるために何をしなければならないのでしょうか。
一つは、簡単ではないということです。サンフランシスコだけで1500のスタートアップがあると言えます。加えて、多くのトップタレントも構築したがります。構築が易しく易しくなっているからです。少なくとも、AIのおかげでプロトタイプや最初のデモセットを構築することは非常に非常に簡単になっています。
そして、トップタレントへの需要は依然として非常に非常に高いです。人々が何と言おうと、AIはコーディングできるとしても、システム思考を持ち、点を結び、次の数サイクルのために製品を本当に計画できる人々が欲しいのです。
何をしなければならないのか、私たちは何をするのか。問題を解決したというわけではありませんが、ミッションを推進しなければならないと思います。あなたのミッションとつながり、今日の機会ではなく5年から10年後の機会を見ることができる人々を見つけなければなりません。そして、私たちは世界最大の産業の一つを変革するためにここにいる、多くのショットがあったが、なぜAIがこの業界が変革される時であり瞬間であるか、そして、あなたが100番目のエンジニアであっても、この回で変革の旅の一部になるには依然として非常に早いという話をしなければなりません。
第二に、良い人々は良い人々を引き付けると思います。だから、どんなに困難でも、あなたの基準を高く保つことを確実にすることです。なぜなら、それらの人々の一人が彼らの紹介の一人を得れば、それ以上の価値があるからです。
そして、私たちはトロントにもオフィスを開設しています。10人のエンジニアでオフィスを設立したばかりで、トップウォータータレントを愛しています。ウォータールー大学、トロント大学の両方とも、それを得ている素晴らしい才能です。
だから少し多様化していますが、依然として主に米国のような文化です。スタートアップを理解します。時間帯的には依然として便利です。世界の向こう側や何かではありません。だから、それらが私たちがやっていることですが、私たちは常に新しい学習を求めています。
イリノイについて言及しましたね。イリノイ大学に行ったのでした。だから、それは後で何かを開ける場所かもしれません。
それは可能です。アーバナ・シャンペーンの問題は、多くの人がそこにとどまらないことです。小さな町です。だから、いくつかの良いソフトウェア会社がありますが、小さな町です。だから、卒業するほとんどの子供たちは、海岸に行きたがります。
それは本当だと思います。Palantirの初期に、私たちは中西部から多くの人を雇いましたが、実際に海岸に移った人でした。そして、私たちは中西部の文化の多くが私の経験では多くの沿岸文化よりもずっと忠実な従業員だと分かりました。なぜなら、沿岸文化は少し飛び回ることが多いからです。
そうです。私たちはイリノイは素晴らしい学校だと思います。コンピュータサイエンスでトップ5、6の学校の一つだと思います。だから、そこから高く雇うでしょう。Waterlooから高く雇うでしょう。そして、このエピソードが出る頃には、今週のニュースの一部となる資金調達ラウンドを発表していると思います。それと一緒に大きな採用推進があります。
それのために何をするつもりですか。
少なくとも50人以上のエンジニアを雇っています。チームを100人に構築し、急いでいます。非常に多くの需要が見え、構築することが非常に多いからです。だから、今から年末までに50人のエンジニアを雇いたいです。私のリクルーティングチームは私がそれを言うときいつも私を嫌いますが、それが私たちのゴールです。
私たちはエンジニアリング中心の会社で、常に構築し、予見可能な将来でエンジニアリングファーストになると思います。総従業員数の約70から75%がエンジニアリングに焦点を当てると思います。そして、私たちは建設者を雇うのが好きです。問題や空間やサブバーティカルの所有権を取りたがって入ってくる建設者が欲しいです。貨物内の貨物から、ブローカーとフリートにいましたが、すぐに荷主に行き、その後は倉庫と貨物転送、物流の他の多くのサブバーティカルに行きます。
RipplingやRAMPや他の誰かがやったような機会があります。その中でサブビジネスを取って構築できる強いエンジニアを雇うのです。だから、私たちは私たちを助けに来てくれるこれらの建設者を探しています。
H-1Bビザと人材採用についての議論
私はこのビジネスについて非常に強気で、あなたがこの業界を知っていることは明らかです。あなたが非常に非常に大きな会社になるものを構築していることは明らかです。明らかにエンジニアにとって大きな機会です。ここで一歩深くして、少し論争的にして、私たちが見ることができるようにしたいのですが、多くの人々がH-1Bについて、移民について明らかに多くのことを戦っています。明らかにあなたはインドから来ました。あなたは建設者です。アメリカからの人々を雇っています。インドを含む他の国からの人々も確実に雇っています。それについてどう考えますか。明らかにあなたは本当に素晴らしい人を見つけることができる誰でも雇いたがっており、今の人材ゲームでこれはあなたにとってどのように見えるのか、H-1Bの数をどれくらい考えているのか対明らかに地元を。
私たちにとって、実力が第一です。どこにあっても才能を求めています。もちろん、それが地元であれば、明らかにそれを好みます。
経済学は、地元の才能、アメリカの才能、アメリカの市民を好むことを決定します。しかし、私たちは常に、最高の人々を見つけて、それを妥協せず、彼らがどこから来るかにほとんど無関係でありましょう。もちろん、H-1Bクォータが縮小し、そこでできることがあまりなければ、私たちはここにあるもので何とかしなければならないでしょう。
しかし、私の希望は、政権が実力第一にするということです。なぜなら、今日H-1Bで来ている人々、私のような、ある時点で来た他の多くの人々のような人々は、この国で雇用を創出し、この国でビジネス構築を助けることになるからです。だから、私は基準を下げないという立場です。才能を見つけることができる人々にはH-1Bを与えないでください。しかし、少なくとも例外的な才能に対しては、プロセスをほぼ高速化してください。
100%です。テクノロジーの世界にいない多くの人々との議論には混乱があると思います。2つのタイプのビジネスがあります。一つのタイプはあなたのようなもので、非常に高速成長です。これが数百億ドルの価値があることは明らかで、あなたは見つけることができる最高の才能を絶望的に必要とし、それに対して支払う意思があるので、明らかに最高の才能はどこでもオープンで、給与を裁定しようとしたりしているわけではありません。一方で、Infosysのようなタイプの、より多くの低エンドボディショップを雇い、裁定しようとし、より低い給与を得ようとしている全く別のビジネスセットがあると思います。だから、H-1Bに関する論争の多くはそれらのタイプのもの周りが多いと思いますが、あなたにとっては明らかに最高の人々が欲しく、少し多く支払わなければならないかどうかは本当に重要ではないという印象です。
私たちにとって、基準です。私たちは継続的に基準を上げなければならず、基準を上げないコストは非常に高いです。そして、私たちはそれを全く妥協することはできません。
私はそれが大好きです。私は最後に、この業界で起こることについての将来への楽観主義で終わりたいと思います。明らかに、あなたは数千億ドルの無駄を削減するためにAIが何をするかについて非常に強気です。今日、私たちは同日または翌日配送を当然のことと考えています。10年または20年前にはそれはありませんでした。だから、物事はすでに多く改善されています。
物流革命がもたらす未来への展望
物流での他の革命は何が来るのでしょうか。あなたがやっていることがすべてうまくいけば、なぜこれが全体的にポジティブなことなのか、他に何を見ることを期待すべきでしょうか。
私たちが行うすべてのことの主要なコスト基盤の一つです。アメリカでより多く構築し、より多くの産業を持つ推進を見ると、競争を始めるために非常に効率的なサプライチェーンが必要です。私たちは決して最低の労働コストを持つことはありません。私たちはそれで競争することはできませんが、効率性、データを通じて競争することができます。どれだけの在庫を保持するか、そしてそれが製品、消費者へのコストという点で引き継がれていくのです。
2つ目は、今日私たちには選択肢があると思っています。製品に対して、私たちがアクセスできるものです。Whole Foodsのような店に行くと、これらすべての製品が見え、これにアクセスできます。物流が非常に破綻しているため、おそらくアクセスできない製品が10倍多くあります。そして、それがエキサイティングな部分だと思います。基盤となるシステムがより良くなることで、企業や消費者により多くの製品へのアクセスを与えることです。
類似点はインターネットのようなものです。低速インターネットや制限されたインターネットがあったとき、いくつかのコンテンツにアクセスできました。インターネットがより大きくなり、より多くのコンテンツが作られ始めたとき、世界中のYouTubeについて考えてみてください。今、世界は私の意見では、人々により多くの選択肢があるため、より良い場所になっています。基盤となるインフラがそこにあるからです。そして、それが私たちが解決していることだと思います。より多くのより多くのビジネスが起こることができるように、世界クラスのインフラをより効率的にしましょう。
それは大好きです。高校で先生と大きな議論をしたことを覚えています。28kモデム対高速インターネットが必要だと言ったときです。そして彼女は「28kはあなたが読んでいるウェブページを得るのにすでに十分速い。なぜ高速が必要なのか」と言いました。それは「まあ、それは新しい可能性を開く」というようなものでした。そして彼女は、物事を見る全く異なる方法のようなものでした。だから、これは多くの新しい可能性を開きます。非常にディスインフレーション的で、消費者にとって良いです。
物流を1秒間超えて。あなたはAIの世界の真ん中にいます。テクノロジーの世界で起こっているすべてを見ています。その世界でそれ自体が非常に成功した人です。他に何があなたを興奮させますか。他に何があなたを楽観的にしますか。
ロボティクスは非常に興味深いと思います。ついにAIで世界でのロボティクスの本当の大量使用をクラックできることを願っています。
自律走行は非常にエキサイティングです。オースティンで今、TeslaやWaymo、その他いくつかの会社を見始めています。自律走行トラックは非常にエキサイティングです。それもコストを下げるでしょう。
物流の世界で非常に多くのことが起こっており、augmentや私たちのような会社がこのすべての変化をまとめることができることを願っています。この変化は孤立して起こることはできないからです。常に人間のドライバーがいて、自律走行車やトラックもあるでしょう。この2つをどうまとめるか。何を何に与えるか。この2つの間でどう調整するか。人間駆動と自律駆動が一緒になる世界として、問題はずっと興味深くなります。
この世界について構築することに非常に興奮しています。ここで非常に多くのことが起こっているからです。
あなたは興奮に違いありません。あなたは、すでに必要なすべてのお金を持っている最も成功した起業家の一人ですが、明らかにこの変革の真ん中にいることは非常に楽しい仕事です。だから、今日それについて話すために参加してくれてありがとう、ハリシュ。
ありがとうございます。
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