Stephen Straus, CEO i współzałożyciel KUNGFU.AI – seria wywiadów

Stephen Straus, CEO i współzałożyciel KUNGFU.AI, jest przedsiębiorcą, inwestorem i technologicznym executive z dekadami doświadczenia w budowaniu i doradzaniu firmom. Przed uruchomieniem KUNGFU.AI w 2017 roku pełnił funkcję General Partner w Austin Ventures oraz założył lub współzałożył kilka firm, w tym mbue, którą przejęło Bluebeam. Straus jest także wieloletnim Partnerem i Mentorem w Capital Factory oraz członkiem Engineering Advisory Board w Cockrell School of Engineering Uniwersytetu Teksańskiego w Austin. Poza technologią i inwestowaniem współzałożył i przewodniczy Impact Dyslexia oraz założył Startup Diversity and Inclusion Pledge, co odzwierciedla szersze skupienie na tym, jak technologia, przedsiębiorczość i przywództwo organizacyjne mogą tworzyć pozytywny wpływ społeczny.

KUNGFU.AI to firma konsultingowa i inżynieryjna z siedzibą w Austin, skoncentrowana wyłącznie na sztucznej inteligencji. Założona w 2017 roku, łączy strategię AI z inżynierią, aby pomóc organizacjom przejść od eksperymentów do gotowych do produkcji systemów AI, realizując projekty w obszarach takich jak agentowa AI, uczenie maszynowe, widzenie komputerowe, zarządzanie AI oraz współpraca człowiek-maszyna. Jej podejście podkreśla projektowanie AI w oparciu o rzeczywiste funkcjonowanie organizacji i ich pracowników, a nie traktowanie AI jako odrębnego wdrożenia technologicznego. KUNGFU.AI działa w różnych sektorach, w tym opiece zdrowotnej, administracji publicznej, private equity, handlu detalicznym, finansach i ubezpieczeniach, i informuje, że 96 % jej projektów trafia do produkcji.

Spędziłeś lata jako venture capitalista w Austin Ventures, przeżywając boom i kryzys dot-com, a później dostrzegłeś podobieństwa między rozwojem internetu a tym, co zaczynało się dziać w AI. Co przekonało Cię, że okazja jest na tyle znacząca, aby ostatecznie współzałożyć KUNGFU.AI, i co wtedy zauważyłeś, czego wielu liderów biznesu wciąż brakowało?

Myślę, że to dopasowywanie wzorców, wynikające z bliskiego obserwowania rewolucji internetowej w erze dot-com, skłoniło mnie do współzałożenia firmy sześć lat przed premierą ChatGPT. Nie potrafię tego dokładnie wyjaśnić, ale nabrałem silnej pewności, że AI stanie się następną wielką technologiczną transformacją, przez którą przejdzie świat, i podobnie jak Internet, zmieni podstawy konkurencji.

Osobiście, w swoim życiu, widziałem wiele przełomowych zmian technologicznych, począwszy od 11 roku życia. Zobaczyłem Apple I i choć wtedy nie zdawałem sobie sprawy, był on początkiem rewolucji komputerów osobistych.

Przynajmniej z perspektywy usług, bardzo niewiele osób dostrzegało to, co my, współzałożyciele, zauważyliśmy. Przed ChatGPT trudno było znaleźć inne firmy usługowe koncentrujące się na AI, a teraz prawie niemożliwe jest znalezienie firmy usługowej, która nie twierdzi, że oferuje usługi AI.

KUNGFU.AI została założona lata przed tym, jak generatywna AI stała się priorytetem w zarządach. Jak zmieniła się Twoja definicja firmy „AI‑first” w miarę rozwoju technologii od tradycyjnego uczenia maszynowego po generatywną i coraz bardziej agentową AI?

Kiedy zakładaliśmy firmę, naprawdę zdaliśmy sobie sprawę, że tworzymy nową definicję firmy świadczącej profesjonalne usługi AI. Jednak dopiero pojawienie się ChatGPT uświadomiło nam, że mamy także możliwość zdefiniowania, co to znaczy być firmą usługową wspieraną przez AI.

Przed ChatGPT wprowadziliśmy pewną ograniczoną automatyzację wewnętrzną, ale to naprawdę pojawienie się modeli językowych (LLM) i obecnie agentowej AI umożliwiło nam stanie się firmą usługową zintegrowaną z AI. Myślę, że robimy znaczące postępy w tym kierunku. W zeszłym roku zwiększyliśmy przychody o ponad 80 %, przy czym liczba pracowników pozostała w praktyce niezmieniona. W usługach zarówno ten wskaźnik wzrostu, jak i odłączenie wzrostu zatrudnienia od przychodów jest, moim zdaniem, naprawdę niezwykłe i pokazuje, co jest możliwe w usługach w tej nowej erze.

Twierdzisz, że firmy popełniają błąd, traktując AI jak kolejne wdrożenie oprogramowania. Jak wygląda w praktyce wykorzystanie AI przez organizację do przemyślenia, czym firma może być, zamiast jedynie usprawniania istniejących procesów?

AI różni się od tradycyjnego oprogramowania pod wieloma względami. Ten wykres pochodzi z mojej nowej książki, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.

Jak AI różni się od tradycyjnego oprogramowania

Poza tymi szczegółami i bardziej strategicznie, uważam, że większość firm popełnia bardzo poważny błąd, a mianowicie próbuje wymyślić, jak wykorzystać AI do automatyzacji swojego biznesu. Dlaczego to błąd? Prawie wszyscy ci sami ludzie zgodziliby się, że AI zmienia wszystko. A jeśli zmienia wszystko, to obejmuje to zmianę podstaw konkurencji w twojej branży.

Dla mnie nie ma sensu automatyzować swojego biznesu, jeśli twoja branża ma zostać zakłócona. To tak, jakby twierdzić, że warto automatyzować Blockbuster Video, gdy Netflix ma ją zdominować.

Nie chodzi o to, że jestem przeciwny automatyzacji, ale uważam, że pierwszym, drugim i trzecim priorytetem każdej firmy powinno być ustalenie, jak możesz stać się zakłóceniem w swojej branży. Ponieważ jeśli nie skupisz się na tym, to z definicji nie będziesz zakłóceniem i prawdopodobnie zostaniesz zakłócony. Dlatego to powinno być priorytetem, a jedynie skupianie się na automatyzacji może stanowić egzystencjalne ryzyko dla twojej organizacji.

KUNGFU.AI współpracowało już przy ponad 120 projektach obejmujących ponad 30 branż. Z tych wdrożeń, co odróżnia organizacje, które przekształcają eksperymenty z AI w trwałą przewagę konkurencyjną, od tych, które wciąż utknęły w fazie pilotażowej? 

Istnieją naprawdę kluczowe różnice, które odróżniają organizacje przekształcające eksperymenty z AI w trwałą przewagę konkurencyjną. Myślę, że zaczyna się to od profilu psychologicznego lidera oraz poziomu ambicji celów, które sobie wyznaczają.

Zacznijmy od profilu psychologicznego najważniejszych liderów w firmach, czy to CEO, ale także zarządu i zespołu C‑suite. To bardzo uproszczone, ale widzę dwa podstawowe archetypy liderów.

Pozytywnie nastawieni liderzy podchodzą do tego ogromnego wyzwania prowadzenia w nowej erze AI z gotowością do przyznania się, że: To jest całkowicie nowe. Nie wiemy wystarczająco, aby podjąć wszystkie decyzje i inwestycje, które musimy podjąć. Idziemy naprzód, wiedząc, że popełnimy błędy, i jesteśmy z tym komfortowi. Będziemy się uczyć na tych błędach i otaczamy się ekspertami tak bardzo, jak to możliwe.

To kontrastuje z ludźmi, którzy przynajmniej z zewnątrz podchodzą do tego z postawą: wiem, co robię, i z pewnością, która w praktyce jest nieuzasadniona, co przypomina arogancję.

Poza tym, najbardziej skuteczni są ci, którzy zdają sobie sprawę, że AI zmieni podstawy konkurencji i szukają modeli biznesowych opartych na AI, wykorzystujących własne dane, skierowanych na punkty krytyczne struktury ich branży, aby móc tę branżę przekształcić i stać się w niej liderem.

W miarę jak agenci AI stają się zdolni do wykonywania coraz bardziej złożonych przepływów pracy i podejmowania decyzji przy mniejszym udziale człowieka, jak przewidujesz zmianę struktury firm, warstw zarządzania i poszczególnych ról?

To wszystko będzie się zmieniać i zmienia już dramatycznie. Mamy cały framework dotyczący współpracy człowiek‑maszyna, który wykorzystuje badania sprzed 50 lat i stosuje je w nowej erze AI. Szansa nie polega jedynie na automatyzacji pracy czy umieszczaniu narzędzi AI przed ludźmi, ale na przeprojektowaniu samej pracy wokół zespołów, które łączą inteligencję ludzką i maszynową.

Oznacza to, że rola ludzi również się zmieni. Coraz częściej ludzie będą przechodzić od wykonywania pracy do projektowania systemów, które tę pracę umożliwiają, jednocześnie wnosząc osąd, nadzór i zrozumienie kontekstu, którego technologia nadal wymaga.

To bardzo złożone pytanie. Dzieje się to szybko. I naprawdę ważne jest, aby być niezwykle świadomym roli swoich pracowników, gdy coraz częściej współpracują z autonomicznymi agentami.

Firmy mają teraz ogromny wybór modeli bazowych, platform AI, agentów i narzędzi zewnętrznych. Gdzie przedsiębiorstwa powinny polegać na technologii zewnętrznej, a które zdolności AI lub przewagi danych muszą ostatecznie posiadać samodzielnie?

Przy tak wielu pojawiających się narzędziach część inteligentna AI jest szybko komodytyzowana i nie mogę wystarczająco podkreślić znaczenia posiadania własnych zasobów danych.

Mówi się, że najlepszy dzień na posadzenie drzewa to 40 lat temu. Następny najlepszy dzień to dziś. W odniesieniu do danych oznacza to, że jeśli nie zbierasz i nie archiwizujesz tak wielu danych, jak to możliwe z Twojego biznesu, powinieneś rozpocząć ten proces już dziś, nawet jeśli nie zamierzasz jeszcze podejmować innych działań w kierunku przyszłości skoncentrowanej na AI.

Inny sposób, w jaki rozważam to pytanie, polega na tym, że w zestawie narzędzi AI istnieje szeroki wachlarz rozwiązań, a narzędzia, które ludzie obecnie określają jako tradycyjne AI lub modele uczenia maszynowego, zazwyczaj nie są dostępne gotowe. A jeśli są, niekoniecznie zapewnią dokładność potrzebną do uzyskania rzeczywistej wartości biznesowej, ani nie zawsze będą w stanie wykorzystać Twoje własne dane.

Dlatego zdecydowanie uważam, że sensowne jest poleganie na zewnętrznych technologiach. W wielu zastosowaniach najstrategiczniejsze będą prawdopodobnie rozwiązania szyte na miarę, oparte na Twoich własnych danych.

Podkreśliłeś znaczenie zarządzania AI na poziomie zarządu. Jakie pytania powinny zadawać zarządy kierownictwu, aby określić, czy ich strategia AI tworzy prawdziwą wartość strategiczną, a nie tylko przynosi przyrostowe zyski w produktywności?

Zarządy stoją przed nowym zestawem wyzwań związanych z AI. Ich tradycyjna rola nadzoru i zarządzania często koncentruje się na ochronie przed negatywami i łagodzeniu ryzyka. Jednak jeśli nie zrównoważą tego z zachęcaniem do podejmowania ryzyka, wypróbowywania nowych rozwiązań i zapewniania zasobów umożliwiających to, firma z definicji zostanie w tyle w tej nowej erze AI. Dlatego kluczowe jest znalezienie właściwej równowagi między umożliwianiem ryzyka a jego łagodzeniem.

Uważam również, że ważne jest, aby zarząd nakłaniał kierownictwo do przyjmowania modeli biznesowych wspieranych przez AI, które mogą zmienić podstawy konkurencji w ich branży i opierają się na własnych danych, ponieważ jeśli nie będą się na tym koncentrować, przyrostowe zyski w produktywności okażą się bezwartościowe, gdy ich biznes zostanie zakłócony.

W książce Wayfinding Ty i Ben Szuhaj opowiadacie historię CEO, który ma 90 dni na opracowanie strategii AI, w przeciwnym razie ryzykuje zastąpienie. Dlaczego wybraliście opowieść biznesową zamiast tradycyjnej książki o zarządzaniu, aby zbadać, jak liderzy powinni reagować na zakłócenia napędzane przez AI?

Jestem wielkim fanem opowieści biznesowych i autorów takich jak Patrick Lencioni, legenda tego gatunku. Wybraliśmy formę fable, ponieważ pomogła nam ona zgłębić subtelne tematy, takie jak psychologia liderów, aby mogli odnieść sukces w tej nowej erze, w prosty i przystępny sposób, co byłoby znacznie trudniejsze w tradycyjnej książce biznesowej.

Uważamy, że książka naprawdę osiągnęła coś, co nas bardzo cieszy – naucza naprawdę istotnych i aktualnych treści w sposób szybki, zabawny i angażujący dla zapracowanych liderów. Wiedza w niej zawarta, w tym 11 oryginalnych ram, to elementy, które czytelnicy mogą od razu wprowadzić w praktyce w swojej pracy.

Centralnym tematem Wayfinding jest podejmowanie istotnych decyzji w sytuacji, gdy technologia rozwija się szybko, a pewność jest niemożliwa. Jakiego frameworku powinni używać dyrektorzy, aby zdecydować, kiedy mają wystarczająco informacji do działania, szczególnie gdy czekanie na większą klarowność może samo w sobie generować ryzyko konkurencyjne?

Jednym z frameworków, które opracowaliśmy i udostępniamy w książce, jest sam Wayfinding. To adaptacja Agile dla AI. Jest to proces oparty na hipotezach, strukturalny, polegający na eksploracji danych i weryfikacji wykonalności rozwiązania przed podjęciem pełnej produkcji. Jego celem jest odpowiedź, czy rozwiązanie AI jest warte budowy i czy będzie działać. To kluczowy powód, dla którego nasza firma ma ponad 95 % wskaźnik sukcesu przy przeprowadzaniu proof‑of‑concept do produkcji, dostarczając realną, mierzalną wartość biznesową, co zrealizowaliśmy ponad 50 razy dla naszych klientów.

Zakładając ponownie kapelusz inwestora venture capital, patrząc na dzisiejsze pokolenie firm AI, jakie sygnały wskazują, że startup buduje trwałą przewagę konkurencyjną, a nie produkt, który szybko może stać się funkcją modelu bazowego lub większej platformy?

Szczerze mówiąc, nie mam pojęcia i bardzo się cieszę, że nie jestem dziś w tej branży. Mam dużą empatię wobec dzisiejszych inwestorów venture. Muszą podejmować duże, odważne zakłady, jeśli chcą osiągnąć najwyższe zwroty dla swoich inwestorów. Jednak ze względu na to, że technologia rozwija się tak szybko i w dość nieprzewidywalny sposób, bardzo trudno jest odróżnić długoterminowych zwycięzców od przegranych.

Podkreślam perspektywę długoterminową, ponieważ chyba że firma ma szczęście i trafi na ważną okazję, a następnie zostanie wyeliminowana wcześnie, będzie wiele firm, które wydają się mieć szansę na sukces, ale ostatecznie nie odniosą go ze względu na sposób, w jaki rynek się rozwija, co ponownie jest bardzo trudne do przewidzenia. Wniosek: podobnie jak w erze dot‑com, pojawią się naprawdę duże zwycięstwa, ale także wiele strat finansowych.

Dziękujemy za świetny wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić KUNGFU.AI.