Прощай, Tableau 👋 Шведские SaaS-пираты здесь. Tableau — это инструмент бизнес-аналитики, принадлежащий Salesforce. На протяжении многих лет он был частью нашей работы в Voi. Сначала он казался мощным, но со временем превратился в то, чем становятся многие устаревшие SaaS-инструменты: дорогим, громоздким и медленным. Каждый запрос по мере необходимости оказывался в очереди аналитиков. Местные команды в более чем 100 городах оставались в ожидании инсайтов, затраты продолжали расти, а скорость исчезала. Поэтому мы его убрали. Прямые сбережения составляют сотни тысяч евро на лицензиях. Косвенные сбережения еще больше, поскольку аналитики теперь могут сосредоточиться на высокоэффективной работе, а не на повторяющейся отчетности. Самое большое изменение — это скорость. То, что раньше занимало недели, теперь происходит за секунды. Вот как мы это сделали: 1. Мы исправили основы. Годы работы над управлением данными. У каждой метрики есть владелец, проверки качества, семантика и определения. Каждый в компании знает, что означает число. С этим на месте, самообслуживание стало возможным, что крайне важно, когда местным командам в более чем 100 городах нужны правильные данные в нужное время. 2. Мы определили, что нам нужно, а не за что мы заплатили. Единый источник правды, поток данных в реальном времени и самообслуживание для нетехнических пользователей. Аналитики больше не тратят свои дни на мелкие одноразовые запросы. 3. Мы использовали LLM как мост. Вместе с дизайнерским партнером мы создали интерфейс, который поддерживает непрерывную бизнес-аналитику, и мы создали AI-аналитика данных, который живет внутри Slack и Sheets. LLM переводят естественный язык в SQL, запрашивают хранилище и возвращают инсайты или визуализации снова на естественном языке. Этот шаг открыл истинное самообслуживание в масштабах. Но одних LLM недостаточно. В корпоративной среде нужны строгие руководящие принципы и ограничения. Без управления вы рискуете получить непоследовательные ответы, неправильные определения или даже проблемы с соблюдением норм. Сочетание надежного управления данными с мощью LLM — вот что делает это возможным. Результаты очевидны: 1. Сэкономлено миллионы на SaaS и трудозатратах 2. Один источник правды для всех ключевых метрик 3. Самообслуживание для всех в компании в рамках четких ограничений 4. Время на получение инсайтов и принятие решений до 100 раз быстрее LLM сделали этот переход возможным. Сильное управление сделало его безопасным. Покойся с миром, Tableau. И это не будет последним устаревшим SaaS-инструментом, который мы заменим. Да здравствуют шведские SaaS-пираты.

Внутреннее программное обеспечение переживает тихую революцию. На протяжении десятилетий мечтой было то, что каждый сможет создать необходимые ему инструменты. Реальность такова: громоздкие no-code решения, хрупкие таблицы и бесконечные очереди на инженерные услуги. Это быстро меняется. Вот почему 🧵

Представляем новый Rork Agent для мобильных приложений ・На 90% меньше ошибок с автоматическим исправлением ошибок ・Новые мощные агентные инструменты ・В 10 раз умнее благодаря передовому опыту Клода Кода ・Создает лучший пользовательский интерфейс — используя GPT-5 и Sonnet 4 Лучший агент для мобильных приложений уже здесь 👇

GPT-5 теперь в Rork. И это невероятно. → На 190% лучше, чем Claude 4 по бенчмарку мобильного приложения Rork → Лучше в рассуждениях/логике → Создает очень красивые пользовательские интерфейсы Попробуйте это сейчас в Rork. Дайте нам знать, что вы думаете! И следите за новостями. Мы не закончили. Скоро выйдет еще большее обновление 👀

GPT 5 будет чем-то особенным для создателей!

Вам следует провести мероприятие с Vercel в Европе!

В этом инвестиционном цикле кажется, что вам нужно взять все свои "уроки за последние 10 лет инвестирования в старые версии этих новых идей" и выбросить их в мусор, если вы хотите стать частью поколенческих победителей. Красота и болезненная часть этой индустрии заключается в том, что любой и все быстро становятся устаревшими.

Сегодня — это всё, что имеет значение. Каждый день я просыпаюсь, благодарный Богу за возможность соревноваться и шанс отдать всё в том, что я выбираю. Отдавать всё не гарантирует успеха. Шансы малы, но это единственный шанс, который у вас есть. Всё, что меньше, гарантирует провал. Я ни на что не имею права, и каждый день я должен приходить и зарабатывать это. Каждое поражение несёт урок, а каждая победа не гарантирует, что вы будете там снова. Если вы станете самодовольным, кто-то другой это заберёт. "Где-то там, кто-то работает усерднее, неустанно тренируясь, пока вы этого не делаете. И когда вы встретитесь, он победит." Нет единого подхода, который приведёт вас к успеху. Вы можете быть громким или тихим, вдумчивым или агрессивным. У каждой стратегии есть свои достоинства. Никто не имеет всех ответов. Всё сводится к тому, чтобы доверять своей стратегии и использовать свои сильные стороны, всегда учась у других. Я обнаружил, что больше всего научился у людей, от которых не ожидал, а те, кого я ставил на пьедестал, редко оправдывали ожидания. Игнорируйте шум и понимайте, что не всё будет применимо к вам. То, что сработало для кого-то раньше, может не сработать для вас сейчас. Никогда не доверяйте людям, которые говорят о будущем с абсолютной уверенностью. Это всегда красный флаг. Никто не знает наверняка. Ваша возможность заключается в СЕЙЧАС. Что происходит СЕЙЧАС? Что вы можете сделать СЕЙЧАС? Ваше будущее будет построено на том, что вы делаете сегодня.

Каждую неделю я вижу яркие демонстрации, собирающие миллионы долларов. Но никто не говорит о том, что происходит за пределами демонстрации. Большинство AI-компаний погибают в промежутке между "вау" и "работает". Демонстрация работает, потому что: - Случай использования был тщательно отобран - Контролируемые условия - Псевдоданные или отсутствие реальных пользовательских данных - Никаких крайних случаев - Почти идеальные условия для демонстрации На самом деле, в производстве требуется: - Управление данными и безопасность - Контроль доступа и разрешения - Обработка ошибок и наблюдаемость - Интеграция с устаревшими системами - Соответствие нормативным требованиям - Надежность и время безотказной работы!! Разрыв не в моделях, потому что они уже обладают достаточно мощными возможностями. Разрыв заключается в реальной инженерии программного обеспечения. Вы не можете просто "вибрировать" кодом, чтобы обойти безопасность предприятия. Вы не можете обойти соблюдение требований с помощью подсказок. Вы не можете просто продемонстрировать сложность производства. Вот почему большинство AI-пилотов никогда не масштабируются. Команды, которые понимают этот разрыв, создадут системы, которые будут работать надежно, даже когда никто не смотрит! Вот где настоящая возможность.

Сегодня Tako объявляет о привлечении $18 миллионов в рамках раунда Series A для переосмысления расчета заработной платы с помощью ИИ-агентов, возглавляемого @RibbitCapital Двенадцать месяцев назад мы вышли из режима скрытности, чтобы перестроить расчет заработной платы и решить невидимую проблему, которая затрагивает HR, финансы и в конечном итоге попадает на стол CEO. Сегодня Tako уже управляет расчетом заработной платы и кадровыми операциями для некоторых из самых быстрорастущих компаний в Бразилии, таких как Warren, Tractian и Stark Bank. 📈