Boganmeldelse: Fremskudt: Indblik i Palantirs rammeværk, der løste AI i virksomheder, af Riste Gramatikov

Lige siden The Lean Startup af Eric Ries udkom i 2011, har den fremherskende opfattelse i SaaS-branchen været, at man bør lancere et minimumsprodukt (MVP) i stedet for at vente på en perfekt udgivelse med alle funktioner. Læren var, at man skulle lancere hurtigt, indsamle feedback fra rigtige brugere og løbende forbedre produktet med små, gradvise opdateringer i stedet for at basere sig på antagelser.

Et andet grundlæggende SaaS-princip er »Validér, før du skalerer«. Antagelsen er, at man ikke bør investere massivt i at udvikle et komplet softwareprodukt, før man har bevist, at kunderne faktisk ønsker det. Lancér MVP’en, validér efterspørgslen hos rigtige brugere, og udvid funktionaliteten på grundlag af dokumenterede behov.

Et andet princip, der er tæt forbundet med Paul Graham og Y Combinators tidlige filosofi, er at skabe noget, som et lille antal mennesker elsker, frem for noget, som et stort antal mennesker blot synes godt om. I teorien gør det det muligt for et produkt at skalere, efterhånden som flere brugere opdager, at de ikke kan klare sig uden den software, der tilbydes.

Sagen er, at Palantir udfordrer den konventionelle måde at anvende disse principper på. Bogen Fremskudt: Indblik i Palantirs rammeværk, der løste AI i virksomheder af Riste Gramatikov viser, hvordan det gøres. Det handler ikke så meget om at tilsidesætte kundefeedback som om at gå langt videre med den ved at placere ingeniører i de virksomheder, hvis problemer de forsøger at løse.

Sådan udformede Palantir modellen med fremskudte ingeniører

Palantir griber sin forretning an med udgangspunkt i grundlæggende principper. Det gælder både virksomhedens interne arbejde og dens model med Forward Deployed Engineer (FDE), hvor softwareingeniører arbejder direkte sammen med kunderne for at forstå deres problemer på første hånd, udvikle skræddersyede løsninger og løbende tilpasse softwaren ud fra den faktiske brug.

I stedet for at holde udviklerne adskilt fra slutbrugerne skaber Palantir en direkte feedbacksløjfe mellem udviklingsteamet og kunderne. Det gør det muligt for virksomheden at løse akutte problemer og samtidig indarbejde de indhøstede erfaringer i sin kerneplatform, så softwaren bliver stadig mere værdifuld og skalerbar på tværs af kundebasen.

Traditionelle SaaS-principper ville tilsige, at denne model ikke kunne skaleres ordentligt, fordi hver virksomhed har unikke krav. Det er ganske vist ikke en løsning, der passer til alle, men den har også gjort det muligt for Palantir at opbygge et værn mod konkurrenterne. Det vanskelige arbejde består i at tilpasse software til de faktiske forhold inden for forsyningskæder, logistik, produktion og lagerstyring samt til de ofte meget specifikke krav fra offentlige myndigheder og Fortune 500-virksomheder.

Det, der i første omgang ligner et skaleringsproblem, kan blive en konkurrencefordel, hvis erfaringerne fra én implementering forbedrer den næste. Forskellen ligger i, om en virksomhed bliver ved med at genopbygge skræddersyet software fra bunden, eller om den bruger kundespecifikt arbejde til at styrke en fælles platform.

Sådan undgår Palantir efterlignende adfærd

Det, der adskiller denne bog fra almindelige erhvervsbøger, er dens sammensatte simulering, som bygger på virkelige Palantir-implementeringer og indeholder et niveau af operationelle detaljer, der sjældent er tilgængelige samlet ét sted. Bogen er en uafhængig analyse baseret på offentligt tilgængelige kilder, og den simulerede virksomhed giver idéerne en konkret ramme.

Jeg var opslugt af casestudiet om MidWest Manufacturing. Jeg var også imponeret over forklaringerne på beslutningsprocesserne, og hvordan beslutningerne kom både Palantir og kunderne til gode. Når man følger den samme virksomhed gennem de forskellige faser, bliver det lettere at forstå, hvordan enkelte valg tilsammen opbygger en større driftsmodel.

Peter Thiel er i høj grad blevet påvirket af filosoffen René Girard, hvis teori beskriver menneskelige ønsker som grundlæggende efterlignende. Virksomheder falder også i denne fælde. For det meste samler de sig om de samme strategier, går ind på de samme markeder og konkurrerer med lignende produkter.

Bogens skildring af Palantir giver en måde at tænke over, hvordan man kan undslippe denne efterlignende adfærd. Tre træk ved denne tilgang gjorde særligt indtryk på mig:

1. Usædvanlig talentudvikling: Palantir skabte et særpræget arbejdsmiljø og tiltrak og udviklede, endnu vigtigere, talenter på usædvanlige måder. Bogen udforsker disse metoder, herunder en simuleret jobsamtale i tillægget, som giver læserne en fornemmelse af den tankegang, virksomheden værdsætter.
2. En effektiv forretningsmodel: Bogen sætter Palantirs tilgang i sammenhæng med virksomhedens omsætningsvækst og driftsmarginer. Det, der interesserede mig, var, hvordan arbejde, der ser arbejdskraftintensivt ud, kan understøtte en skalerbar softwareforretning, når de resulterende løsninger kan genbruges.
3. Branchemæssig validering: Virksomheder som Databricks og Salesforce benytter nu fremskudte ingeniørteams. For mig er det en bekræftelse af modellen, selvom det at kopiere stillingsbetegnelsen ikke er det samme som at genskabe det system, der gør den effektiv.

Palantirs selvforstærkende læringskredsløb

Jeg tog ofte noter til passager i bogen. Mange fremlagde et modsat synspunkt, som gav fuldstændig mening, når man betragtede det gennem Palantirs perspektiv.

Bogen slutter for eksempel med at stille virksomhederne over for et skarpt valg: Vil de høre til blandt de 5 %, der lykkes med omstillingen, eller blandt de 95 %, der sakker bagud? Jeg læser det som en udfordring til virksomhedsledere om at omsætte investeringer i AI til noget, der ændrer den måde, deres organisationer arbejder på.

Og det er netop den virkelighed, virksomhederne befinder sig i. Hvis alle gør det samme som alle andre, er der ingen differentiering og ingen konkurrencemæssig voldgrav. Virksomheden bliver endnu et konkurrerende produkt, der tilbyder stort set det samme. Denne bog er en sjælden, praktisk vejledning i, hvordan Palantir undslap den fælde. Den fokuserer i høj grad på fremadplacerede ingeniører og på at undgå efterlignende adfærd.

Alt dette indgår i Palantirs kumulative læringshjul. Grundtanken er, at hver kundeimplementering skal gøre den underliggende softwareplatform mere intelligent, mere kapabel og mere værdifuld for fremtidige kunder.

Ved hjælp af sine fremadplacerede ingeniører identificerer Palantir problemer fra den virkelige verden, udvikler løsninger og fører denne indsigt tilbage til sin kernesoftware. I stedet for gentagne gange at bygge skræddersyede løsninger fra bunden omsætter virksomheden tilbagevendende udfordringer til genanvendelige funktioner, som kommer efterfølgende implementeringer til gode.

Det skaber en selvforstærkende feedbacksløjfe: Flere kunder giver mere indsigt, mere indsigt fører til bedre software, og bedre software muliggør hurtigere og mere effektive implementeringer. Med tiden bliver den opsamlede viden en konkurrencefordel, som det bliver stadig sværere for konkurrenterne at kopiere.

Sammenfatning

Jeg har læst hundredvis af bøger om AI og forretningsmodeller, og de ender ofte med de samme strategier og gentager de samme indsigter. Denne bog formår at bidrage med noget nyt. Den gav et sjældent indblik i, hvordan en af Silicon Valleys mest unikke og kontrære virksomheder fungerer.

Jeg anbefaler Fremadplaceret til alle, der starter en virksomhed inden for SaaS, forsyningskæder, logistik, produktion eller virksomhedsrettet AI. For mig ligger bogens værdi i at vise, hvordan det krævende arbejde med at løse en konkret kundes problem kan blive grundlaget for en virksomhed, der bliver stærkere for hver implementering.