nie musisz tego zbytnio analizować gdy spojrzysz na ten wykres goldman sachs wystarczająco długo, staje się dość oczywiste, jak ludzie będą budować następną falę firm vertical ai z przychodami rocznymi w wysokości od 10 mln do 100 mln+ rozłożę to na czynniki pierwsze wszyscy wiemy, że każda funkcja biznesowa produkuje coś namacalnego 1. pipeline rekrutacyjny produkuje podsumowania kandydatów 2. zespół finansowy produkuje miesięczne pakiety raportów 3. zespół nieruchomości produkuje analizy rynku i pakiety ofert te wyniki pochodzą z powtarzalnych procesów, które pobierają informacje z kilku systemów i źródeł. budowniczowie, którzy odnoszą sukcesy w tym środowisku, zaczynają od zrozumienia, jak te wyniki są tworzone dzisiaj zbierają prawdziwe przykłady, rekonstruują proces krok po kroku, a następnie projektują oprogramowanie, które gromadzi dane wejściowe i automatycznie składa gotowy wynik w miarę wzrostu adopcji system rozszerza się na pokrewne obowiązki, aż produkt stanie się infrastrukturą, na której działa ta funkcja większość ludzi wciąż myśli w kategoriach oprogramowania. CRM. ATS. ERP. zarządzanie projektami. to ujęcie pomija to, co się dzieje następne wielkie firmy vertical ai będą budowane wokół gotowej pracy. będą posiadać artefakt, na którym klient naprawdę się skupia, a następnie rozszerzą się, aż będą właścicielami funkcji więc okazja nie polega na tym, aby "zbudować narzędzie ai dla nieruchomości", co często widzę na twitterze okazja jest znacznie bardziej specyficzna: 1. zbuduj pracownika ai, który tworzy opinię brokera o wartości 2. zbuduj pracownika ai, który przygotowuje pakiet odnawiający ubezpieczenie 3. zbuduj pracownika ai, który sporządza pierwszą wersję memo inwestycyjnego 4. zbuduj pracownika ai, który co miesiąc składa pakiet raportów dla pożyczkodawcy...