J'ai récemment lu un article de 2019 « La leçon à désapprendre » de Paul Graham, qui m'a touché. En tant que fondateur de Y Combinator, Paul Graham a non seulement investi dans des sociétés licornes telles que Airbnb et Dropbox, mais, plus important encore, bon nombre de ses opinions ont profondément influencé l'ensemble du cercle entrepreneurial. Il est surnommé le « Parrain de la Silicon Valley ». Dans cet article, il souligne que la leçon la plus importante que nous apprenons à l’école est précisément celle que nous devons désapprendre.
Qu’est-ce qu’il faut oublier ? En fait, c'est « capacité d'examen = capacité réelle » .
À l’école, nous sommes habitués à cette logique : bonnes notes = bons élèves = forte capacité d’apprentissage. Mais en réalité, il n’y a peut-être aucun lien entre les résultats des tests et l’apprentissage réel.
Beaucoup de gens peuvent comprendre cela, surtout à l’université. Comment se prépare-t-on aux examens ?
Étudiez les questions d'examen passées et découvrez le modèle de questions
Mémoriser les points de test au lieu de comprendre les principes
Entraînez-vous à répondre au lieu de réfléchir profondément
Dans un temps limité, rechercher le « ratio entrées-sorties » le plus élevé
Le ppt avant l'examen et les questions de l'examen précédent sont toujours les plus importants. Nous pouvons même être très ennuyés car le professeur change soudainement les questions cette année. Si nous comparons un cours à un système logiciel, nous avons en fait essayé d’en résoudre la partie examen. Donc, en tant qu'étudiants, nous étions tous des hackers. Quant à l’école, elle ne peut s’appuyer que sur cet indicateur.
Paul Graham l'a dit sans ambages : Ainsi , le test d'admission à l'université consiste à savoir si vous correspondez aux goûts d'un groupe de personnes. (Par conséquent, les tests d'admission à l'université consistent à savoir si vous correspondez aux goûts d'un groupe de personnes.)
Ce problème existe apparemment partout dans le monde. Plus l’école est bonne, plus ses élèves sont puissants. Si vous n’êtes pas assez intelligent et que vous ne savez pas pirater, vous ne pouvez pas aller dans une bonne école.
Ou pour le dire plus crûment, tout ce qui peut être quantifié peut être piraté, mais la difficulté est différente. Tout comme il y a eu une blague auparavant : tant qu'il y a suffisamment d'attributs, n'importe qui peut être le premier.
Le piège de la réflexion des hackers
Si l’on se contente de critiquer l’enseignement axé sur les examens, le point de vue de cet article n’est pas nouveau. En fait, la « pensée hacker » a effectivement aidé de nombreuses personnes à obtenir de bons résultats à l’école et plus tard au travail.
La question clé est la suivante : quel impact cette façon de penser aura-t-elle lorsque nous tenterons de sortir du schéma établi et de créer une nouvelle valeur ?
Lors de la fabrication de produits, nous recherchons souvent inconsciemment des systèmes susceptibles d'être « piratés ». Cette façon de penser semble intelligente, mais elle est en réalité dangereuse.
Paul Graham a partagé un cas typique : un chef de produit a fièrement montré comment il avait doublé le nombre d'utilisateurs en un mois. Cependant, au bout de trois mois, 90 % des utilisateurs étaient perdus.
N'est-ce pas simplement une réplique de « l'assaut pré-examen » que nous connaissons ? Un point important mentionné dans le « Lean Startup » est de faire la distinction entre la croissance réelle des utilisateurs et la fausse croissance des utilisateurs. Pour le dire plus crûment : vous devez savoir à quel point vous êtes capable. Vous pouvez mentir à vos amis, mais ne vous mentez pas.
Pourquoi ce type de réflexion des hackers échoue-t-il dans le domaine des produits ? Parce que le cycle de vie du produit ne se termine pas par un « examen », les utilisateurs ne sont pas des enseignants qui vous donnent des notes. Ce type de réflexion nuit non seulement à la valeur à long terme du produit, mais nous fait également passer à côté de réelles opportunités d’innovation.
Bien sûr, certaines personnes peuvent dire à ce moment-là : « Je veux juste gagner de l'argent en parallèle. Dois-je y penser si compliqué ? Je pense qu'ils ont déjà gagné de l'argent.
C’est là que la réalité devient délicate, et nous aborderons cette question dans la section suivante.
Le dilemme des produits d’IA : gagner de l’argent et puissance des produits
Gagner de l'argent n'a rien à voir avec la solidité du produit. Dans une certaine mesure, il existe même ce qu'on appelle une « corrélation négative ». C'est encore plus évident avec les produits d'IA.
Jetez un œil au cercle actuel de l'entrepreneuriat en IA : diverses expositions médiatiques, des nouvelles sur le financement vont et viennent, et toutes sortes de jeunes talentueux naissent. Cependant, l’homogénéité des produits est un problème sérieux.
Premièrement, le seuil applicable aux produits d’IA a été considérablement abaissé. Depuis l'émergence de ChatGPT, divers produits regroupant simplement l'API GPT ont été lancés les uns après les autres, et les produits IA + tout ce qui concerne ont émergé dans un flux sans fin.
Presque tout le monde peut développer rapidement un produit d’IA. On le voit : chatbots avec API shell, divers assistants d'écriture d'IA... ces produits ont des cycles de développement courts et des coûts faibles.
Divers grands modèles ont vu le jour, mais la différence de performances n'est pas évidente. Ce sont tous des discussions dans une boîte de dialogue. Si je ne vous dis pas quel modèle vous utilisez, vous n’en avez peut-être aucune idée. Cela conduit à un problème plus sérieux d’homogénéité des applications dans les couches supérieures.
Au début, lorsque tout le monde avait généralement une connaissance insuffisante de l’IA, il était plus facile pour le marché et les utilisateurs de se laisser tromper par des gadgets superficiels. Ces produits peuvent générer une bonne vague de bénéfices au début (généralement grâce au financement) .
Ce type de produits « d'argent rapide » ont une caractéristique commune : ils sont efficaces pour répondre aux besoins immédiats et aux besoins superficiels. C'est comme courir après un point chaud. De plus, un grand nombre de méthodes de commercialisation sont utilisées pour se conditionner. À l’ère de l’explosion de l’information, il est en effet plus facile pour ces produits phares d’attirer l’attention et d’être monétisés.
Mais le problème est également évident :
Hautement remplaçable : tout le monde peut le faire, sinon vous ne craindrez pas d'être remplacé chaque jour par de grandes mises à niveau de modèle.
Cycle de vie court : le point chaud se refroidit dès son passage.
Offre unique : de nombreux produits ne résistent pas à un examen minutieux, mais ne fonctionnent pas.
Même si leurs problèmes sont connus de tous. Mais les équipes qui réfléchissent réellement à la valeur des applications d’IA auront du mal à prouver leur valeur à court terme. Ces produits, qui sont rapidement copiés et emballés, peuvent attirer davantage d’attention et de revenus en peu de temps. Dans de nombreux cas, ces équipes sont obligées de faire de telles demandes.
Je pose souvent une question aux entrepreneurs ou à d'autres développeurs d'IA : "Quel est votre objectif en créant ce produit ?"
Si vous souhaitez simplement gagner de l’argent en tant que travail secondaire, vous n’avez pas à vous soucier trop des capacités du produit. Ces soi-disant « pièges à réflexion des hackers » ne sont peut-être pas si importants. Mais si votre objectif est de créer un produit vraiment précieux, la simple recherche de gains à court terme est trop superficielle.
Gagner de l'argent debout
En restant immobile, fabriquer un « bon produit » peut nécessiter beaucoup d'idées et d'observations sur le produit, mais cela peut échouer sur la route si vous voulez gagner de l'argent, fabriquer un « produit chaud », qui peut sembler faible, mais qui peut rapporter. argent.
Alors, est-il possible de gagner de l’argent debout ?
De tels produits sont ce que nous appelons d’excellents produits. Il doit généralement remplir plusieurs conditions :
1. Ambitions
Le produit vise réellement à résoudre les problèmes et à bénéficier aux utilisateurs, et c'est un produit avec un plafond haut. Un simple produit de cas peut également résoudre le problème, mais sa limite supérieure est également très basse.
2. Réflexion à long terme
À court terme, ils peuvent ne pas être intelligents, ne pas jouer de mauvais tours et ne pas rechercher des résultats rapides.
3. Valeur utilisateur ultime
Il est important de noter que les bons produits se concentrent toujours sur une question centrale : les utilisateurs bénéficient-ils vraiment de ce produit ?
Nous plaisantons souvent en disant que les produits de la face B doivent uniquement satisfaire le payeur et que les opinions des utilisateurs ne sont pas importantes. Mais pour obtenir un produit vraiment génial, les utilisateurs doivent réellement en ressentir les bénéfices, et le bouche-à-oreille peut susciter une croissance spontanée.
écris à la fin
Paul Graham estime que la meilleure façon d'obtenir des investissements n'est pas d'apprendre à convaincre les sociétés de capital-risque.
Parce que la raison pour laquelle VC investit en vous est très simple : c’est un bon investissement.
Ils jugent généralement par le nombre d’utilisateurs, alors comment obtenir des utilisateurs ? Il ne s’agit pas d’être exposé via différents canaux, mais bien d’avoir un excellent produit. Lorsque vous disposez d’un bon produit, tout devient simple : les utilisateurs le feront activement passer le message, les investisseurs le rechercheront activement et le marché donnera des commentaires positifs.
Bien sûr, tous les produits ne peuvent pas devenir de bons produits. Certains produits ne sont pas destinés à être de bons produits dès le premier jour de leur conception.
Tout le monde ne veut pas non plus concevoir d’excellents produits ;
Tout le monde ne peut pas non plus concevoir d’excellents produits ;
Tout le monde ne peut pas se permettre un excellent produit.
Et les grands produits appartenant à l’ère du grand modèle peuvent encore être cachés dans l’obscurité avant l’aube.