Hoe een 22-jarige dyslectische drop-out het snelst groeiende bedrijf in de geschiedenis creëerde—$1M naar $500M in slechts 17 maanden. @BrendanFoody ontdekte dat AI-laboratoria voor een kritieke bottleneck stonden: ze hadden menselijke experts nodig om "evals" te creëren—testen die modellen leren hoe correct eruitziet. Zijn bedrijf @mercor_ai begon laboratoria te verbinden met advocaten, artsen, ingenieurs en andere specialisten om evals en trainingsdata voor modellen te creëren (voor $95-500/uur). Vandaag de dag werkt @mercor_ai samen met 6 van de Magnificent 7, allemaal top 5 AI-laboratoria, heeft nooit een klant verloren en heeft een netto-inkomstenretentie van 1.600%. In mijn gesprek met Brendan bespreken we: 🔸 Waarom evals de primaire bottleneck zijn geworden voor AI-vooruitgang 🔸 Hoe Mercor precies groeide naar $500M omzet in 17 maanden 🔸 Brendan’s ontmoeting met xAI die de koers van zijn bedrijf veranderde 🔸 Welke vaardigheden en banen het meest waardevol zullen zijn naarmate AI blijft voortschrijden (hint: banen met “elastische” vraag) 🔸 Waarom Brendan gelooft dat AGI en superintelligentie niet snel zullen gebeuren 🔸 De drie unieke kernwaarden die het succes van Mercor aandreven 🔸 Hoe schrijvers van Harvard Lampoon Claude grappiger maken Luister nu 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Bedankt aan onze geweldige sponsors voor het ondersteunen van de podcast: 🏆 @WorkOS—Modern identiteitsplatform voor B2B SaaS, gratis tot 1 miljoen MAU's: 🏆 @Jira Product Discovery—Atlassian's nieuwe prioriterings- en roadmaptool gebouwd voor productteams: 🏆 @enterpret_ai—Transformeer klantfeedback in productgroei:

Hoe een 22-jarige dyslectische drop-out het snelst groeiende bedrijf in de geschiedenis creëerde—$1M naar $500M in slechts 17 maanden. @BrendanFoody ontdekte dat AI-laboratoria voor een kritieke bottleneck stonden: ze hadden menselijke experts nodig om "evals" te creëren—testen die modellen leren hoe correct eruitziet. Zijn bedrijf @mercor_ai begon laboratoria te verbinden met advocaten, artsen, ingenieurs en andere specialisten om evals en trainingsdata voor modellen te creëren (voor $95-500/uur). Vandaag de dag werkt @mercor_ai samen met 6 van de Magnificent 7, allemaal top 5 AI-laboratoria, heeft nooit een klant verloren en heeft een netto-inkomstenretentie van 1.600%. In mijn gesprek met Brendan bespreken we: 🔸 Waarom evals de primaire bottleneck zijn geworden voor AI-vooruitgang 🔸 Hoe Mercor precies groeide naar $500M omzet in 17 maanden 🔸 Brendan’s ontmoeting met xAI die de koers van zijn bedrijf veranderde 🔸 Welke vaardigheden en banen het meest waardevol zullen zijn naarmate AI blijft voortschrijden (hint: banen met “elastische” vraag) 🔸 Waarom Brendan gelooft dat AGI en superintelligentie niet snel zullen gebeuren 🔸 De drie unieke kernwaarden die het succes van Mercor aandreven 🔸 Hoe schrijvers van Harvard Lampoon Claude grappiger maken Luister nu 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Bedankt aan onze geweldige sponsors voor het ondersteunen van de podcast: 🏆 @WorkOS—Modern identiteitsplatform voor B2B SaaS, gratis tot 1 miljoen MAU's: 🏆 @Jira Product Discovery—Atlassian's nieuwe prioriterings- en roadmaptool gebouwd voor productteams: 🏆 @enterpret_ai—Transformeer klantfeedback in productgroei: