вам не нужно слишком много об этом думать когда вы смотрите на этот график Goldman Sachs достаточно долго, становится довольно очевидно, как люди будут строить следующую волну вертикальных AI-компаний с доходом от $10 млн до $100 млн+ я разложу это по полочкам все мы знаем, что каждая бизнес-функция производит что-то осязаемое 1. рекрутинговый процесс производит резюме кандидатов 2. финансовая команда производит ежемесячные отчеты 3. команда по недвижимости производит рыночные анализы и пакеты листингов эти результаты исходят из повторяемых процессов, которые извлекают информацию из нескольких систем и источников. строители, которые выигрывают в этой среде, начинают с понимания того, как эти результаты создаются сегодня они собирают реальные примеры, восстанавливают процесс шаг за шагом, а затем разрабатывают программное обеспечение, которое собирает входные данные и автоматически формирует готовый результат по мере роста принятия система расширяется на смежные обязанности, пока продукт не станет инфраструктурой, на которой работает функция большинство людей все еще думают в терминах категорий программного обеспечения. CRM. ATS. ERP. управление проектами. такая рамка упускает из виду то, что происходит следующие великие вертикальные AI-компании будут строиться вокруг готовой работы. они будут владеть артефактом, который действительно интересует клиента, а затем расширяться, пока не овладеют функцией поэтому возможность не заключается в том, чтобы "создать AI-инструмент для недвижимости", что я вижу много в Twitter возможность гораздо более специфична: 1. создать AI-сотрудника, который создает мнение брокера о стоимости 2. создать AI-сотрудника, который подготавливает пакет для продления страховки 3. создать AI-сотрудника, который составляет первую версию инвестиционного меморандума 4. создать AI-сотрудника, который собирает пакет отчетности для кредитора каждый месяц...