Діалог | Чжан Пен

Коли всі одночасно займаються розробкою «цифрових співробітників», «інструментів Agent» і безперервно конкурують у вузьких сценаріях, де справжній захист для стартапів у сфері ШІ?

Недавно засновник і генеральний директор Geek Park Чжан Пен та засновник VisionFlow Люй Є провели дискусію, спрямовану в майбутнє, після вибуху OpenClaw. Як представник першого покоління китайських програмістів, народжених у 1979 році, Люй Є пройшов повний цикл — від низькорівневого апаратного забезпечення до програмного, від корпоративних інтеграцій (B2B) до онлайн-освіти (індустріальний інтернет). Після кількох місяців ізоляції та бесід із дослідниками з провідних світових компаній у сфері ШІ та найкращими українськими підприємцями, він прийшов до холодного висновку: вважати ШІ «цифровим працівником», який замінює окремі завдання, — це надмірне спрощення інженерного мислення щодо реальних бізнес-процесів.

У цій діалозі Люй Є висунув такі надзвичайно натхненні концепції та рамки, як «поступове викладання» та «матриця високих і низьких вимірів завдань». У ході обговорення поступово з’ясувалася одна з майбутніх можливостей: наступний крок ШІ — не масова поява інструментальних «роботів», а створення «цифрових організацій» з механізмами співпраці, звітності та рефлексії. Коли корпоративна культура вже не буде потрібна, а низьковимірні завдання будуть повністю видалені, майбутній CEO, можливо, більше не буде «головним виконавчим офіцером», а стане «продюсером» з екстремальним смаком.

Це дослідження та моделювання організаційних структур, комерційних бар’єрів та екологічних ніш нових підприємців у епоху ШІ. Сподіваємося, що це спонукатиме до глибшого обговорення майбутнього підприємництва.

Нижче наведено стислий діалог, підготовлений GeekPark:

01 тис. A вже розпочалася, що можна зробити, багато,

Але що саме найважливіше робити

Чжан Пэн: Від робочої коробки до сьогодні, будучи таким захопленим дослідженням змін, які принесло OpenClaw, чи ви самі пройшли якісь зміни?

Лю Є: Я — один з перших програмістів Китаю, почав вивчати програмування ще з дитинства. Пройшов шлях від BASIC до DOS, потім Windows і сьогоднішньої ери Mac, а також став свідком підйому трьох великих інтернет-порталів. Я працював у сфері інформатизації підприємств, мріяв створити китайський IBM; пізніше змінив напрямок на «Хе Цзя», глибоко взявши участь у онлайн-освіті. Онлайн-освіта — це дуже глибока галузь, найвища форма індустріального інтернету та «останній потяг». Цей досвід навчив мене, що суть індустріального інтернету — не технології, а сама галузь, бізнес. Закономірності індустріального інтернету: спочатку — інформаційне зіставлення, потім — стандартизовані продукти, далі — ланцюжок постачання, і нарешті — складні нестандартизовані послуги. Чим далі, тим вища маржа, але й складніше це робити.

Тож, коли прийшла хвиля ШІ, перше, що я зробив, — це провів майже шість місяців, нічого не роблячи, і попросив HR поспілкуватися з усіма, хто тільки може. Від головних науковців зі зіркових стартапів до ключових алгоритмістів, інженерів і дослідників з великих компаній-розробників базових моделей, а також нових піонерів у сфері ШІ — я розмовляв з усіма, хто тільки був доступний, і накопичив близько тисячі годин інтенсивних розмов. Наскільки глибоко? Наскільки того, що за першою фразою співрозмовника я вже знав другу — усі мають майже однакову спільну думку.

Після обговорення з усіма висновок був дивовижно однаковим: усі роблять одне й те саме — цифрових працівників. Це нагадало мені, як колись один великий експерт неправильно оцінив хмарні обчислення: він сказав, що Алибаба робить хмару, але суть це просто сховище файлів. Використовуючи старі рамки для розуміння нового, ви завжди бачитимете лише найповерховіший шар.

Сьогодні всі вважають, що створити цифрового працівника та за допомогою Claude зробити «цифровий продаж» або «цифровий сервіс» — це просто. Де технологічні бар’єри? Де перевага? Коли людина щодня витрачає кілька мільярдів TOKEN — це вже схоже на виробництво, а не на бізнес, який може розвернутися. Тож я задаю кожному підприємцю той самий запитання: Чому саме ти? На чому ти базуєшся? Ти молодший? Розумніший? Можеш більше не спати? Конкурувати в одному вимірі — це ж різниця між «10 секунд 69» і «10 секунд 70».

Чжан Пен: Так, сьогодні можна зробити дуже багато, але найважливіше — зрозуміти, що саме робити. У вас є якісь думки з цього приводу?

10 років індустріального інтернету сьогодні повторяться знову

Лю Є: Штучний інтелект дуже відрізняється, але я вірю, що все ще існують певні паралелі з закономірностями індустріального інтернету: на початковому етапі — інструменти, на середньому — бізнес, на останньому — консалтинг. Коли технологія ще не дозріла, першими приходять інженери, які схильні надмірно абстрагувати світ — наприклад, «обчислення у рамці» в Baidu, яке вважало, що все є рамкою. Але друга половина мобільного інтернету — це контент і сервіси, а не рамки.

Люди з інженерною освітою часто надто спрощують уявлення про бізнес. Подивіться на трьох великих порталів першого покоління Інтернету — найуспішнішими в кінці виявилися Tencent та Alibaba, хоча вони трохи далі від технологій, але ближче до галузі. Сьогодні те саме: технології стають все менш важливими.

Чжан Пэн: Ця хвилі гуманітарії дуже задоволені — здається, не вміти писати код не має значення. Але з довгострокової перспективи, які вимоги пред'являються до людей у епоху ШІ? Що змінилося?

Люй Є: У структурі кадрів Китаю я виявив проблему. Перші китайські програмісти були одночасно продукт-менеджерами, бо на той час посади продукт-менеджера просто не існувало. Постановка продукт-менеджера як широко відомої посади відбулася приблизно у 2010 році, після того як Джобс випустив iPhone 4, а Чжан Сяолінь сформулював свою філософію продукту, і з’явилася фраза «кожен є продукт-менеджером». До цього програмісти одночасно виконували функції продукт-менеджерів — спочатку з’явилися програмісти, а потім продукт-менеджери, тому перші програмісти були одночасно й продукт-менеджерами. Перші програмісти вивчали код не для роботи, а з інтересу — вони вкладалися в це завдяки своїй пристрасті. Саме ці люди, які не підпадали під визначення і виходили за межі звичного, були найкращими.

Але друге покоління програмістів, протягом останнього десятиліття індустріального інтернету, перетворило програмістів на «кодерів», продукт-менеджери стали архітекторами, а кодери були приручені так, що перестали міркувати про бізнес. Зараз прийшов ШІ, «код» був видалений, і якщо вони не розвиватимуться, то залишаться лише «фермерами». Ця молодь дуже талановита, але їхнє розуміння індустрії — порожне. Тому нинішня «війна десятків тисяч A» суттєво залишається надмірністю на інструментальному рівні.

У пізній стадії індустріального інтернету компанії, такі як Alibaba та Meituan, стандартно залучають фахівців з провідних консалтингових компаній (MBB) для бізнес-аналізу, а також використовують консультантів для керівництва продукт-менеджерами у розробці бізнес-процесів, оскільки у інтернет-продукт-менеджерів із самого початку немає системного мислення. Feishu був створений саме таким чином. Навіть ByteDance, хоча й є чисто інтернет-компанією, активно використовує консалтингові компанії для побудови внутрішніх процесів. У епоху ШІ ця закономірність лише посилюватиметься, а не зменшуватиметься.

03 Проблеми компанії — це завжди не проблеми співробітників, а проблеми організації

Чжан Пен: Отже, ти вважаєш, що фокус на «цифрових співробітниках» не має великого значення.

Люй Ye: Це моя найважливіша думка: цифрові співробітники — це не кінцева мета, цифрові організації — це кінцева мета. Якщо цифрові співробітники стануть повсюдними, і навіть посади з рекрутації зникнуть, і кожен зможе мати чудових цифрових співробітників, то що далі? Чи всі компанії тоді зможуть заробляти гроші й досягати успіху? Насправді всі проблеми компаній — це проблеми стратегії та організації, а не проблеми співробітників.

Отже, сьогодні агент все ще виконує роботу за людей, а не приймає рішення за них. Ми модернізували OpenClaw і створили щось під назвою MetaOrg. Це сутність, яка може генерувати команди агентів. Ми вирішуємо будь-яке завдання не шляхом відправлення одного працівника, а шляхом створення «організації», яка вирішить його. Ця організація має взаємодію, відносини підпорядкування, місію, цілі та способи дій.

Чжан Пен: А чи можливо в майбутньому, що одна людина буде одним відділом? Навіть цілою компанією?

Лю Є: Це дуже хороше питання. Повернемося до конкретних завдань, наприклад, використання ШІ для створення короткого відео або написання документа — це вимагає багатоциклових діалогів. Ви говорите щось, він відповідає, потім ви надаєте зворотний зв’язок — це використання як інструменту, він просто дуже розумний.

Тож саме стосується людей і відділів — не в кількісному сенсі більше чи менше. Коли ми описуємо обов’язки для високопосадової позиції, зазвичай йдеться про те, що перша річ — це вміння виконувати роботу, робити різні завдання, користуватися різними інструментами. Високопосадова позиція — це здатність розуміти наміри, активно планувати шлях, самостійно виконувати завдання, забезпечувати результат, регулярно звітувати, аналізувати та узагальнювати отримані результати, а також динамічно коригувати стратегію на основі відхилень від очікуваних результатів. Ось що таке високий рівень компетенцій.

Чжан Пен: Департамент, який відповідає вимогам, має бути «автономним автомобілем рівня L4».

Лю Ye: Так. Коли надати йому навичку, він може виконувати складні завдання; надати йому систему навичок — він зможе виконувати складні комплексні завдання; коли є багато агентів, що координуються, вони можуть виконувати ще більш складні речі, наприклад, зняти короткометражний фільм. Я часто кажу співробітникам на зустрічах: коли ви використовуєте MetaOrg, не вважайте себе керівником, вважайте себе головою ради. Прагніть досліджувати його межі.

Майбутні молоді підприємці: раніше казали, що батьки дають 500 тис. на стартап, а в майбутньому, можливо, дадуть бюджет у вигляді TOKEN для експериментів. Скільки TOKEN ви готові витратити, визначає, на якому рівні позиції ви зможете працювати. Чим вищий посадовий рівень, тим довшою є ланцюжок міркувань, тим більше потрібно експериментувати, ітерувати та узагальнювати.

Чжан Пэн: Повертаючись до попереднього питання, якщо є група агентів, яку можна розбити на більш дрібні одиниці, або розкласти за посадами та здібностями, то коли вона формує команду для вирішення ключових завдань, якість кожного окремого фахівця визначає успіх чи невдачу. Це знову повертає нас до логіки конкуренції бізнес-організацій минулого етапу: щільність талантів — тобто висока якість персоналу — робить виконання та перемогу в ключових завданнях організації простішими.

Суть цього полягає в тому, що якщо в майбутньому всі ШІ будуть універсальними, і ми зможемо викликати найкращі ШІ, то крім того, що комерційні організації зможуть створювати вартість завдяки більш ефективному наданню різних спеціалізованих послуг, чи не слід також звернути увагу на ще один аспект — «щільність талантів»? Просто ваші агенти та боти в цій системі мають більш високу рівень розкладання на атомарні здібності — і чим вища «щільність талантів», тим кращими будуть результати, ефективність і навіть інновації у складних завданнях. Я не знаю, чи це правильний висновок?

Люй Ye: Я погоджуюся з цією думкою. У великих компаніях є відділ, який зазвичай називають OD — організаційний розвиток. Щоб оцінити, чи зможе організація виграти битву, зазвичай вивчають усіх талановитих людей у конкурентів і проводять порівняння: наскільки добре люди відповідають посадам та наскільки їхні здібності відповідають вимогам. Саме це дозволяє передбачити результат битви. Тому зазвичай компанії виграють завдяки організаційній здатності, а не стратегії бізнесу. Найяскравіший приклад — Alibaba. Alibaba дуже приділяє увагу будівництву організації, саме тому зараз вона переживає «друге весняне відродження». Команди засновників старіють, але організація може жити вічно. Сутність у тому, що якщо колись ми будемо конкурентами і обидва будемо використовувати ШІ, я створюю потужну організацію ШІ з високим рівнем організаційного розвитку ШІ. Як я буду будувати цю організацію? Я відкрию кожну систему навичок агентів моїх конкурентів, проаналізую їхній код навичок, а потім у своїй системі напишу кращі навички — навіть додам ті функції, яких їм бракує. Наприклад, у мене є стратегічний відділ, який спочатку проводить спостереження та аналіз.

У Huawei є методологія «п’ять переглядів і три визначення». Я з друзями жартую, що якби ми при запуску стартапу використовували цю систему, то змогли б перемогти 99% конкурентів. П’ять переглядів — це перегляд тенденцій галузі, перегляд ринку та клієнтів, перегляд конкурентів, перегляд власних здібностей та перегляд стратегічних можливостей; три визначення — це визначення контрольних точок, визначення цілей та визначення стратегії. Ця методологія достатня, щоб відфільтрувати більшість конкурентів, бо більшість людей грають у шахи навмання, покладаючись на швидке мислення, тоді як професіонали автоматично включають глибоке мислення та логічне міркування. Перша реакція — це подумати, як я, як командир, повинен підійти до цього питання.

Чжан Пэн: Суть так званого «п’ять переглядів, три визначення» полягає в тому, щоб уникати «рефлексивних реакцій» і закріпити довгий логічний процес.

Лю Є: Всі фахівці використовують модель глибокого дослідження та мислення: спочатку вивчають найкращі світові практики та інформацію, потім узагальнюють, аналізують та глибоко міркують, перед тим як дати відповідь — і їхні дії завжди є рішучими та ефективними.

Тому я вважаю, що єдина суть майбутньої конкуренції — це моделювання бізнес-процесів традиційних галузей, їх абстрагування до рівня системних здібностей та здатності до оркестрування агентів. Це й є новим поколінням здібностей розвитку організацій (OD), які перетворяться на AIOD — єдину майбутню конкурентну перевагу.

Основна перевага Alibaba полягає у створенні організації: після того як організаційна структура налагоджена, компанія може ефективно конкурувати з будь-якими суперниками та реалізовувати будь-які бізнес-напрямки. Крім того, Ма Юнь колись сказав: «Мета війни — не обов’язково захопити певну сферу, а досягти росту організації через боротьбу». Alibaba оцінює, чи варто вести ту чи іншу битву, виходячи з того, чи сприяє вона росту організації — це дуже високий рівень мислення. Сам Ма Юнь діє як суперцентр збору інформації: щороку він робить 200 авіаперельотів, збираючи різноманітну інформацію, яку потім використовує для вдосконалення організаційної структури. Він є справжнім головою ради, а не просто генеральним директором.

Це найвища форма організації, яку ми коли-небудь бачили — здатна перетинати кілька поколінь, охоплювати різні галузі, постійно досягати успіху та відновлюватися після спаду. Зазвичай компанія, яка неправильно обирає генерального директора протягом десяти років, майже напевно впаде в упадок. Тому, зважаючи на історичний досвід, розглядаючи сучасний розвиток з вищої точки зору, навіть внесення коригувань та оптимізацій до існуючої моделі є набагато ефективнішим, ніж побудова всеї системи з нуля.

Зараз будь-хто може легко створити агента, а рівень складності для працівників дуже низький, а додавання підтримки від відкритого співтовариства робить індустрію майже прозорою. Конкуренція на рівні інструментів ніколи не зможе порівнятися з відкритим співтовариством. Тоді що ж є ядром конкурентної переваги, якого не має та не може відтворити відкрите співтовариство?

Фізика організацій 04 AI: чому «поступове викладання» є ключовим?

Чжан Пэн: Коли ми говорили про організації в минулій епохі, акцент робився на таких аспектах, як організаційна культура, цінності, KPI тощо. Коли ми переходимо від управління організаціями минулого віку до нової епохи організацій на основі AI-агентів, які аспекти можна повністю відкинути, а які — зберегти, але трансформувати?

Люй Ye: Основною причиною запуску skills Anthropic є концепція «поступового відкриття» у сфері AI-програмування — якщо AI отримує велику кількість хаотичної інформації, він стикається з деградацією контексту та розсіяною увагою, що призводить до безладу; лише поступове відкриття дозволяє AI зберігати добру увагу та генерувати якісні результати. Якщо поступове відкриття реалізовувати вручну, це суттєво еквівалентно повністю ручному діалогу, що має низьку ефективність. Тому основна цінність skills полягає у розбитті складних завдань на шари для реалізації поступового відкриття для AI.

Це відповідає логіці корпоративного управління: рада директорів зосереджується на стратегічних питаннях, генеральний директор — на тактичних питаннях та управлінні вищим керівництвом, а працівники вирішують прості завдання. Якщо 300 осіб одночасно беруть участь у одній зустрічі, ця зустріч просто не може відбутися. Основна мета організації — забезпечити ієрархічну обробку інформації, подібно до того, як третя нормальна форма бази даних підвищує ефективність завдяки стисненню та ієрархізації інформації. Складні проблеми повинні розбиватися на рівні та поступово розкриватися, а не вимагати одночасного введення великої кількості контексту — саме це є основною логікою традиційної корпоративної структури, оскільки обчислювальні ресурси в будь-який момент часу обмежені.

Чжан Пэн: Моделі кожного разу витрачають величезну обчислювальну потужність, щоб створювати з нуля, це надто неефективно.

Люй Ye: Це неможливо досягти; основа все ще полягає у поступовому, ієрархічному розкритті — необхідно викликати всі ресурси, що вимагаються, що визначається межами можливостей моделей ШІ. Крім того, інша причина, чому Anthropic ввела skills, полягає в тому, що складні завдання вийшли за межі базових фізичних законів; skills дозволяють розбивати складні завдання на серію простих, низьковимірних завдань. Основний критерій розрізнення завдань — не складність, а ступінь складності — існують різні типи, такі як низьковимірна складність, високовимірна складність тощо. Наприклад, програмування та розв’язання математичних задач належать до низьковимірних, але високоскладних завдань.

Хуей Кай з діагоналі запропонував класичну модель: усі професії можна розділити за «рівнем конкуренції» та «рівнем складності» на чотири квадранти: висока складність і висока конкуренція, низька складність і низька конкуренція, низька складність і висока конкуренція, висока складність і низька конкуренція. Продажі та інженери належать до низької складності та високої конкуренції; продукт-менеджери та CEO — до високої складності та високої конкуренції; вчені — до високої складності та низької конкуренції — такі теми можуть досліджувати лише одна людина у світі, конкуренція низька, але складність надзвичайно висока. Такі завдання високої складності та високої конкуренції, як якісні короткі серіали чи хороші романи, наразі AI ще не здатний виконати; тоді як завдання низької складності та високої конкуренції, наприклад оптимізація коду, AI вже чудово виконує. Чим складніше завдання, тим менше джерел даних, але тим більше даних потрібно для навчання моделей — саме тому текстові моделі з’явилися раніше, а моделі зображень і відео — пізніше, і саме тому моделі коротких відео важко реалізувати. Цей конфлікт між попитом і пропозицією високоскладних завдань і високоскладних даних можна компенсувати лише шляхом розбиття завдань на навички — як у компаніях, коли не можна знайти кваліфікованих кандидатів на високопосадову позицію, її розбивають на три базових посади; лише позиція CEO є незамінною.

Чжан Пэн: Завдання з низькою вимірністю та високою конкуренцією, найімовірніше, будуть повністю замінені ШІ.

Люй Є: 100% буде замінено, і ця заміна вже відбулася.

Чжан Пэн: Дійсно, тому всі низьковимірні, висококонкурентні завдання слід якомога швидше вирішувати за допомогою ШІ, розбивши їх на навички, а потім реалізувавши за допомогою агентів — у цьому процесі людська участь не обов’язкова.

Лю Є: У мене є початкова ідея: IBM та Accenture, як дві найбільші у світі консалтингові компанії, мають у своїй основі суть — вилучення найкращих практик галузі та їхнє узгодження з цифровізацією; вони продають не інструменти, а процеси. Коли компанії закуповують процедури управління ризиками чи інтелектуальну власність, вони завжди залучають консалтингові компанії для їх реалізації. Наша поточна основна робота — створення кластерів навичок, пошук топ-експертів у різних галузях, вилучення їхніх здібностей та їх узгодження для формування стандартизованих наборів навичок. Це схоже на модель «Якось коробки» — «Якось коробка» співпрацює з четвертою середньою школою Пекіна, коледжем Ренмінь, групою розробників іспитів та викладачами Xueersi, щоб вилучити ключові методи створення завдань, пояснення та перевірки, а потім разом із інженерами-алгоритмістами Baidu створити систему — суть також полягає у узгодженні найкращих практик. А основа організаційної здатності — це створення високоякісних міждисциплінарних команд, які повинні розуміти галузь та інженерію, здатні взаємодіяти з топ-експертами у різних галузях, а також володіти навичками бізнесу, рекрутування та управління персоналом — це й є основний склад нової генерації AI SaaS-підприємств.

Чжан Пэн: Подальше розгортання передбачає, що майбутній організаційний формат слід визначати, виходячи з бізнес-вимог. Організація за суттю є структурою координації, подібною до бізнес-операційної системи — коли людей розміщують як одиниці продуктивності в відповідну організаційну структуру, вони досягають максимальної цінності, інакше система не працює ефективно. Зараз фактори продуктивності змінилися: замість залежності від людських ресурсів ми маємо безмежно доступний AI, який, якщо створити позитивний цикл, може безперервно масштабуватися. Колишня організаційна культура тепер може перетворитися на мети та контекст — більше не потрібні лозунги, зустрічі «три підходи» або формальності на зразок «розморожування».

Люй Є: Культура — це намір управління, а не бізнес-намір. У попередню епоху стратегія починалася з бачення, бачення визначало цінність, організація підпорядковувалася стратегії, бізнес підтверджував все, а культура була лише засобом управління організацією, не служила безпосередньо стратегії і навіть могла бути просто особистою симпатією засновника.

Чжан Пэн: У процесі реалізації стратегії обслуговування людей існувало багато прогалин, чи видаляє AI ці прогалини?

Люй Є: Так, культура в епоху ШІ більше не має значення. Культура — це вірування, що організовує людей, але ШІ цього не потребує. У ШІ немає тіла, йому не потрібна культурна спрямованість. Основна потреба ШІ — обчислювальна потужність.

Чжан Пэн: Ви маєте на увазі, що ШІ потребує цілей і принципів. Один документ достатній, щоб чітко визначити цілі та принципи, і всі продуктивні одиниці можуть одразу синхронізуватися та вірно виконувати їх, не виникаючи відхилень. Велика частина тертя в людських організаціях зникає.

Лю Є: Так. Колишня організація: стратегія → культура → персонал → виконання; теперішня AI-організація: мета → принципи → навички → координація. Увесь управлінський ланцюг скорочено наполовину.

05 Остання перешкода: естетика та композиція

Чжан Пэн: Яким є новий бар’єр для бізнесу? Якість персоналу замінюється на Skill Set: якщо у мене є смак, я можу отримати найкращі Skills з усього світу. А далі, на наступному рівні, це «оркестрування» (Orchestration), чи не так? Що зміниться?

Люй Ye: Як у Хуацяньбэй можна купити будь-які електронні компоненти, але чому не всі можуть зробити Apple? У біографії Джобса визначення смаку дуже чітке: побачивши достатньо багато хороших речей у світі, вміння розрізняти якість — це і є смак. Якщо ніколи не бачив хороших продуктів, процесів чи організацій, неможливо створити якісний результат.

Чжан Пен: Досвід — це передумова смаку.

Лю Є: Лише досвід та талант.

Чжан Пэн: Естетика проявляється двома способами: перший — активне проектування та організація, другий — виявлення та вибір якісних речей, що виникають у хаосі; ці два способи не суперечать один одному.

Лю Є: Справді, це не суперечить. Частина досягнень Apple — це власна розробка, частина — придбання сторонніх компаній; ключове — володіння смаком: не потрібно виновувати колесо знову, достатньо розробляти власні рішення, коли це необхідно.

Чжан Пен: Суть у тому, чи дозволити агенту спочатку працювати всередині встановлених модулів, а потім підтверджувати шляхи для виникнення організації, чи безпосередньо визначити всі шляхи для проектної організації?

Люй Ye: Виникнення є неконтрольованим; спочатку потрібно встановити посівні правила та принципи, саме це й відображає смак людини. Як і відмінний інженер може створити корисний Openclaw за 500 або 5000 рядків коду, тоді як поганий інженер, написавши 50 000 рядків, не зможе досягти того ж ефекту — базові посівні правила все ще мають бути встановлені людиною.

Чжан Пэн: Отже, не можна чекати виникнення в хаосі — це займе надто багато часу, і організація залишається надзвичайно важливою. Чи може така організація походити лише засновника, чи більше схожа на «продюсера»?

Люй Є: Я вважаю, що це добре визначення продюсера. Дійсно, навіть із виникненням і ефектом масштабу, все ще необхідні анотація даних, їх очищення та постійне вирівнювання алгоритмів, щоб уникнути безладного розширення.

Організація залежить від складності бізнесу — складний бізнес не може бути виконаний однією особою, наприклад, зйомка короткометражних фільмів або написання підказок насправді стикається з багатьма труднощами. Концепція «одноосібної компанії» надмірно використовується, і світ не може бути нескінченно спрощений. Хоча комп’ютером може керувати одна людина, одній особі важко оволодіти всіма високорозвиненими навичками; надзвичайно рідкісні такі суперталанти, як Ілон Маск або Лі Фейфей, які володіють кількома галузями та можуть займати будь-яку посаду.

Чжан Пэн: Якщо ми зможемо використовувати найкращі агенти та системи навичок з усього світу, наприклад, видатного сценариста, чи теоретично можна за допомогою цих ресурсів зняти світово відому та прибуткову стрічку? Хоча сценарист має ключову перевагу (добрий сценарій), він не може виконати всі етапи — чи можлива така замкнена система «ключова перевага + глобальні ресурси»?

Лю Є: Це суть проблеми даних — чи існують дані, що зберігають інформацію найвищого виміру. Наприклад, для навчання навичкам генерального директора зараз недостатньо даних: навіть десятитисячні статті Жэнь Чжэнфей або усні розповіді Ма Юнь не можуть повністю передати їхнє високорівневе розуміння; навіть збір усіх фінансових звітів компаній світу та всіх висловлювань генеральних директорів не дозволить навчити модель, здатну ефективно виконувати обов’язки генерального директора, оскільки ключові здібності генерального директора — це приховані знання, які не можна повністю виявити через текст.

Чжан Пэн: Іншими словами, ключові здібності генерального директора наразі не можуть бути векторизовані. Це обмежує ідеальний концепт «одноосібної компанії» — навіть якщо кожен може використовувати переваги в одному вимірі та поєднувати їх із найкращими світовими ресурсами, все ще відсутній ключовий координатор, і суть проблеми полягає саме в здатності до координації. У кінцевому підсумку, навіть наявність найкращих «компонентів» все одно вимагає могутньої здатності до координації.

Люй Ye: Тоже саме стосується продукт-менеджерів — їхні приховані знання не можна повністю зафіксувати в текстовій формі. Це й є основна причина, чому сьогоднішні AI-партнери та AI-згенерований контент не виглядають достатньо «живими» — їм бракує даних з високим рівнем прихованих знань. Коли даних мало, фокусуйтесь на навичках; коли даних багато — тоді розробляйте моделі. Наразі роботи не можуть бути реалізовані, оскільки бракує достатньої кількості даних.

Чжан Пэн: З цього можна вивести, що майбутній ключ до конкурентоспроможності компаній — не здатність отримати доступ до найкращих моделей — початкові AI-ресурси на перший погляд однакові, обчислювальні потужності залежать від фінансових можливостей та здатності до створення замкненого бізнес-циклу, а різниця врешті-решт знову зводиться до самого «продюсера» — його здатності до організації та інноваційності та значущості цілей, що разом утворюють ядро конкурентних переваг компанії.

Лю Ye: Колишній партнер McKinsey колись сказав мені, що основна діяльність McKinsey полягає у виділенні найкращих практик, створенні моделей та допомозі компаніям у їх реалізації. Наприклад, консультуючи китайських виробників автомобілів, ми зверталися до японських колег, щоб дізнатися, як діє Toyota — суть у копіюванні та реалізації найкращих практик.

Випадок Мі Мэнь з виробництвом коротких серіалів дуже вартий уваги. Вона закінчила кафедру китайської мови, але її основна команда складається з фахівців з математики та інформатики Цінхуа та Пекінського університету, які спеціалізуються на розборі логіки вірусних відео, що дозволило їм досягти надзвичайно високого рівня вірусності. Цей підхід суттєво полягає у моделюванні соціальної інженерії галузі; навіть якщо існує можливість перенавчання, напрямок моделювання є правильним.

IBM, Accenture та McKinsey роблять саме це — перша генерація McKinsey моделювала кращі практики на партнерів, IBM перетворила їх на цифрові процеси, суть у всіх випадках — «продаж управління та процесів».

Чжан Пэн: Суть полягає у виділенні найкращих практик та їх повторному підтвердженні на практиці — це ключ до перемоги майбутніх бізнес-організацій. Лише розбивши все на складові, можна досягти ефективного координування. Отже, ваша наступна основна напрямок — рухатися саме цим шляхом?

Лю Є: За останні три роки ми зосереджувалися на AI ToC-бізнесі та за допомогою MetaOrg перебудували всю навчально-методичну систему. Це не просто історія про «використання AI для підвищення ефективності». Ми створили цілу агентну навчально-методичну організацію, яка працює за допомогою віртуальних навчально-методичних команд: команда досліджень мовного навчання відстежує найновіші теорії засвоєння другої мови, команда збирання вертикальних корпусів збирає автентичні вирази з реальних контекстів, команда оцінки діалогів розробляє багатовимірні стандарти оцінки усної мовної компетенції, команда дизайну діалогів перетворює методики навчання на природну взаємодію людини з машиною, команда дизайну контейнерів завдань вирішує питання адаптації форми та змісту вправ, а команда аналізу даних виявляє справжні сигнали ефективності навчання з поведінки користувачів. Кожна команда має власні навички, власний робочий процес та власні критерії оцінки. Зараз приблизно 80% робіт — від маркування навчальних даних до моніторингу та оцінки, аналізу користувачів та ітерацій продукту — виконуються AI.

Наш шлях розвитку — від «ШІ як функція» до «ШІ як організаційна здатність». Посада вчителя англійської мови має середню складність; ми вже абстрагували її та за допомогою MetaOrg створили інші посади. У поєднанні з останньою архітектурою навичок це дозволить створити більш складні посади.

На даний момент ми завершили повний цикл створення AI-наставника, включаючи абстрагування та інженерну реалізацію здатностей до координації. У майбутньому, найімовірніше, Meta tutor перетвориться на Meta-організацію, де найменшою одиницею є посада, а не працівник, а ключовим є взаємодія та управління між посадами. Наша поточна пріоритетна задача — інтегрувати найкращих CEO з різних галузей, оскільки саме CEO є основними «продюсерами».

Чжан Пен: Отже, те, що ви запустили, більше схоже на масштабований відділ?

Люй Є: Мета — рухатися у напрямку створення «компанії». Великі компанії за суттю складаються з кількох малих компаній, а найменшою одиницею є посада. Потрібно звертати увагу як на стратегічний вибір усього індустріального сектору, так і на поступове вдосконалення продукту з посади — якщо посада не працює добре, навіть досвідчений менеджер не зможе створити ефективну організацію.

Чжан Пэн: Щоб ефективно керувати відділом, спочатку потрібно розбити пов’язані з відділом здібності та посади, а потім — навички, що відповідають кожній посаді, і прагнути до досягнення рівня SOTA для цих навичок.

Люй Є: Єдиний основний підхід — спільно створювати з найкращими компаніями, яким надається послуга. Навички, які ви розробляєте, повинні оцінюватися найкращими компаніями на відповідність потребам, подібно до того, як пропозиції підлеглих потребують схвалення керівництва — не можна просто насолоджуватися власними ідеями. Наприклад, створення моделей для коротких серіалів повинно отримати схвалення провідних галузевих інституцій, інакше це не можна вважати справжньою вершиною. Все потребує оцінки та вимірювання.

Midjourney може створювати якісні зображення, бо команда складається з фотографів та інженерів, які мають високий художній смак; LV навчає модель зображення за допомогою Stable Diffusion, і результат значно перевищує звичайні моделі, оскільки LV має найкращі у світі художні смаки та дані. Видно, що ключовим є здатність оцінювати. Щоб створити компанію з штучним інтелектом, потрібно діяти як IBM або Huawei — після обслуговування лідерів автопромислу, IBM засвоїла найкращі практики виробництва автомобілів та вивела їх на ринок; Huawei витратила 4 мільярди на придбання процесу IPD, використовуючи його як для власного менеджменту, так і для експорту — ось і справжня конкурентна перевага.

Чжан Пэн: Суть полягає у розборі навичок за найкращими практиками, досягненні SOTA для навичок, їхньому підвищенню до рівня SOTA для посад і відділів, а потім інтеграції в SOTA бізнесу — це чіткий шлях до вершини бізнесу. Є ще одна ключова питання: як забезпечити актуальність навичок? Як мутації в біосфері Землі, SOTA кожного епохи може бути витіснений наступною епохою — як з цим справлятися?

Люй Є: Основна логіка збігається з людською та біологічною еволюцією — відчуття, планування, дія, рефлексія. Зберігайте високу щільність талантів та міждисциплінарність організації: один кінець з’єднаний з передовими технологіями (дослідники), інший — з дослідженням бізнес-моделей, одночасно співпрацюючи з лідерами галузі у реальних сценаріях для постійної оцінки та оптимізації. Це єдиний спосіб.

Чжан Пэн: Звідси можна зробити висновок, що системи, сформовані на основі найкращих практик провідних компаній, можуть допомогти компаніям середнього рівня досягти стрибкоподібного зростання, але такі системи, найімовірніше, доступні лише компаніям з ресурсами та фінансовими можливостями — малі підприємства та молоді підприємці не можуть собі цього дозволити. Консалтингова індустрія вже перейшла від традиційних послуг до інструментальних продуктів. Чи є можливості для нового покоління лише на рівні навичок? Як досягти революційних інновацій на рівні навичок і уникнути потрапляння індустрії у «аристократичний цикл»?

Люй Є: У попередньому поколінні SaaS-індустрії такі компанії, як Salesforce, Palantir, Notion, Slack, — одні створювали універсальні інструменти, інші — інтегровані сервіси, що доводить: молоді підприємці все ще мають можливості — уникати бізнес-напрямків, де ви не маєте переваг, зосереджуватись на універсальних навичках та знаходити відповідне екологічне місце. Notion — це класичний приклад: вона не стосується конкретних бізнес-процесів, а лише абстрагує функцію текстових записів, ставши універсальним інструментом. У майбутньому світ буде складатися з великої кількості інтелектуальних агентів, що співпрацюють, розподіляючи обов’язки; молодим людям потрібно спочатку знайти своє екологічне місце, а потім, поєднуючи його з власними перевагами, закріпитись на майбутніх трендах і не стати ворогом часу. У минулому десятиріччі перше покоління інтернет-підприємців було переважно зарубіжними поверненцями (завдяки перевагам у світогляді), друге — програмістами (завдяки вибуху інструментів), третє — підприємцями з індустріального інтернету, які вже мали досвід попереднього стартапу. Закономірності чіткі: молодим потрібно розуміти середню фазу та свої сильні сторони.

Чжан Пэн: Отже, ви вважаєте, що локальні інновації та оптимізації на рівні навичок мають обмежений ефект, тоді найбільша можливість для нового покоління полягає у цільовій інновації — виявленні нових цілей, що виникають у епоху, поєднанні їх із якісними навичками та постійному розвитку, щоб побудувати нову систему на цих нових цілях і досягти прориву.

Лю Є: конкуренція навичок дуже тонка; хоча навички зараз популярні, але якщо хтось зможе зіставити їх з найкращими людськими експертами і створити кращі навички, існуючі навички будуть замінені. Це знову повертає нас до питання конкурентних переваг: першопрохідці не обов’язково закінчать переможцями — вони можуть стати «живильними речовинами» для суперників вищого рівня.

Чжан Пэн: Найбільший страх — стати «завантажувачем», лише допомагаючи вищому супернику покласти основу. Якщо ви просто оптимізуєте ефективність на існуючих цілях, це безглуздо, оскільки будь-яка перевага в ефективності рано чи пізно зникне. Тож новому поколінню, щоб досягти прориву, необхідно зробити фундаментальну різницю в цілях.

Люй Є: Так, не здатний рости в ядро сили, лише годував вищі виміри суперників. Суть бізнесу дуже проста: ключове — чітко зрозуміти, хто ваші клієнти, як обслуговувати клієнтів і як зробити так, щоб клієнти не могли без вас обійтися. Будь-який молодий людина, яка не може зрозуміти, хто її клієнти, не зможе досягти оптимізації.

Чжан Пэн: Варто звертати увагу на нові ринки, оскільки конкуренція на наявних ринках надзвичайно складна. Якщо ваш бізнес буде успішним, ви піднімете компанії відповідної галузі до того ж високого рівня — ці компанії мають як багатство, так і досвід, і молодим людям важко конкурувати з ними на наявному ринку.

Люй Ye: У попередньому поколінні SaaS-індустрії успіх таких компаній, як Notion і Slack, полягав у диференціації цілей.

На початку розвитку попереднього покоління SaaS китайські фонди переважно інвестували в вчених, але згодом зрозуміли, що вчені краще підходять для співпраці та обміну досвідом, ніж для підприємництва — високорівневі, низькоконкурентні сфери, в яких перебувають вчені, відрізняються від логіки високорівневої, висококонкурентної бізнес-сфери; чим вищий рівень сфери, тим складніше перейти до нової, оскільки основні моделі мислення абсолютно різні. На початковому етапі будь-якої сфери домінує технологічна конкуренція (низькорівнева, висококонкурентна, технологія ще не дозріла), а після дозрівання технології настає ера бізнес-конкуренції (високорівнева, висококонкурентна, домінують індустріальні фахівці, продукт-менеджери та професіонали з бізнесу). Наприклад, коли тільки вийшов iPhone, у рейтингах переважали додатки, розроблені програмістами; кілька років потому, з появою індустріального інтернету, всі продукти, що очолювали рейтинг, розроблені програмістами, були повністю замінені.

Якщо ера ШІ продовжить логіку мобільного інтернету, ключовими силами Сіліконової долини залишаться досвідчені фахівці, подібно до того, як індустріальний інтернет у Китаї переважно створюється підприємцями з досвідом. Молоді люди все ще мають можливість знайти диференційовані цілі.