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angela strange
普通合夥人(金融科技/企業/人工智慧)@a16z,自豪的加拿大人,兩個男孩的媽媽,長跑運動員;上一篇: 產品負責人
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angela strange 已轉發
Avidan Rudansky
4 小時前
我剛剛在《像最佳投資者一樣投資》中聽喬·利曼特談論這個。AI原生公司可以完全取代現有的SORs——這在歷史上是從未可能的。 “AI原生公司的價值將超過任何SaaS公司。”
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1.09K
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angela strange
5 小時前
創始人們常常問我們:建立一個持久的AI公司到底需要什麼? 在企業AI中,我們看到兩種模式反覆出現: 油井(記錄系統)和管道(自動化層)。 1️⃣ 油井成為數據和相關工作流的真實來源。我們看到兩個切入點: 替換:當遺留系統被技術債務壓垮時,買家會被激勵冒險用新的AI原生系統進行替換。@hxtweets @amrit_hx 從數據採集到提交重建了保險定價和承保;Valon @wangandrewd 將25個以上的抵押貸款服務系統整合為一;@usevesta @michael_yu 重新設計了貸款發放,使任務能夠並行運行。 綠地:當沒有系統存在時,初創公司早期捕獲客戶並與他們共同成長。@Rillet_HQ 最初作為中小企業財務團隊的第一個ERP,自動化手動工作流,並已擴展到替代像NetSuite這樣的現有系統。 油井的鑽探時間較長,但一旦建立,就會形成深厚、持久的護城河。擁有記錄系統可以解鎖其他人無法構建的工作流,並建立切換成本。 2️⃣ 管道(自動化/編排層)——這些位於現有系統之上,自動化人類在它們之間所做的“粘合工作”。我們看到兩種主要模式: 碎片化系統:當許多根深蒂固的系統共存時,管道統一工作流而無需替換。@furtheraicom 為保險提供代理工作流,自動化多個系統之間繁瑣的流程(提交、損失記錄、合規)。 人類中間件:當人類是系統之間的橋樑時,管道數字化這項工作。@Concourse_ai 為財務團隊構建AI代理,連接多個財務系統,以便團隊可以無手動努力地查詢和分析。@SolaAI_ 讓客戶一次記錄工作流,並將其轉化為用於發票對賬等任務的實時AI代理。 客戶不必選擇。企業通常會同時購買兩者:在一個領域購買新的記錄系統,在另一個領域購買輕量級自動化。 但對於創始人來說,這些策略是不同的,但都可以是巨大的。重要的是不要試圖同時做兩件事,而是要知道你在玩哪個遊戲以贏得勝利。 我和@joeschmidtiv的新帖子 👇
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angela strange 已轉發
Joe Schmidt IV
5 小時前
是的,海報上的確是我。不,這不是一部實際的電影。是的,這絕對又是一個記錄系統的帖子。 但我們不斷回到這個主題是有原因的。在企業AI方面,大多數持久的公司最終會落入兩類:油井(記錄系統)或管道(自動化/編排層)。 油井深入單一工作流程,直到它們成為記錄系統。它們建立起來需要更長的時間,但一旦你擁有了數據模型和工作流程,你就解鎖了新的能力,並建立了隨著時間推移而複合的結構性防禦。 管道位於現有系統之上,自動化人類目前在它們之間所做的“粘合工作”。它們被迅速採用,每增加一個工作流程使平台更具粘性,但它們並不擁有真實的基礎數據。 這兩種策略都可以建立龐大的公司。但它們在產品設計、市場進入策略和防禦能力上需要非常不同的選擇。最大的錯誤不是選擇其中一個而是對你實際上在玩哪個遊戲不清楚。 如果關鍵數據分散在系統之間或被困在手動流程中,機會看起來像是一個油井——一個新的記錄系統。如果市場是碎片化的,充滿了根深蒂固的現有企業,並依賴人類在系統之間移動工作,機會看起來像是一個管道——一個位於頂部的自動化層。 那些能夠持久的公司是那些正確解讀市場並圍繞此構建一切的公司。
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