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通往独角兽之路:下一个十亿美元的创业公司将由小团队建立

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将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源
A person from behind in a blue suit works at a desk with two monitors in front of a city window. A portrait monitor on the left shows an

两个星期的时间是否足够来建立一个自定义的CRM系统,能够将交易、会计、筹资、代理和合作伙伴工作流程整合到一个界面中?传统的逻辑认为这是不可能的。然而,我不断看到这种情况的发生,因为建立内部软件的成本已经大幅降低,而集成和入职的成本并没有降低。

最近,我们自己的工作中就有一个例子。我们的非技术联合创始人Denis,在大约两周的时间内建立了一个内部CRM系统,并得到了我们的工程师和我的支持。该系统连接到一个真正的数据库,并通过一个管理面板使团队能够实时监控1000多个客户的健康状况。它还涵盖了合作伙伴管理,包括推荐链接和支付跟踪。

他建立了这个系统来解决每个快速增长的团队都会遇到的问题。现成的CRM系统会将你拉入别人的工作流程中。你会花时间学习不需要的功能,你会遇到限制,你还会花更多的时间将工具集成到系统中,以反映你的业务实际工作方式。当底层工具允许你比入职更快地建立时,旧的建立与购买的权衡就会发生变化,更多的团队开始建立自己的运营层。

缩短意图与执行之间的循环

在整个市场中,AI正在减少从一个想法到一个可用的第一版本的时间。这是因为你现在可以将一个任务交给一个代理,并获得一个足够好的草稿,让一位高级工程师可以审查、更正并合并。在SquareFi,我们估计大约95%的代码是通过AI辅助生成的,我们的核心技术团队从大约十个人减少到四个人。这不仅仅是一个为了降低成本的噱头——虽然独角兽公司确实试图保持精简——这是资源的重新配置。随着人类数量的减少,我们正在发布10倍以上的高质量代码。

这对我们来说在各个部门都很有用。设计团队越来越多地使用Figma插件将设计转换为HTML,然后使用AI工具建立小型原型进行初步测试,在任何东西进入开发队列之前。现在我们可以通过早期测试来迭代想法,而不需要等待容量。

我们还运行代理,其中反馈延迟的下行风险很高。我们有安全代理,持续分析日志和防火墙活动中的异常模式,我们使用一个代理来分析每个GitHub提交,然后将其与当前威胁格局进行比较,之后才将其合并到生产中。人类很少会持续地、坚持不懈地做出这种重复的勤勉,即使他们非常关心。

广泛的结果是,行动通过更少的手工和更少的延迟来移动,这些延迟是由等待专家变得可用而引起的。

知道该做什么比知道如何做更重要

你可以要求一个AI代理建立几乎任何东西,你可以以训练一个人生产相同的第一稿所需的时间和成本的一小部分来完成。输出质量仍然取决于你的请求的精度和你的验证的强度。

在许多初创公司中,规范质量现在是限制因素。AI驱动团队中最有价值的人通常是那些深刻理解该领域、能够精确定义系统并在不手摇的情况下验证结果的人。新的工作职责已经开始跟随这种现实,包括规范编写者、领域所有者和AI编排者。标签不如能力重要。

这也改变了谁会变得有效。能够快速理解项目并简单描述它的强大经理现在可以通过代理将他们的意图乘以数倍,因为他们的输出现在可以比许多工程师更快地生产出来。

我经常被其他创始人问到,这可以走多远。我不认为有一个通用的答案,但我认为这种哲学与传统金融科技很好地契合,因为这是一个工作复杂但系统可描述和可测试的领域。

是的,人类仍将拥有工作

我不希望这被解读为邪恶的金融科技创始人想要消灭人类。任何理智的组织都知道,是人让齿轮运转。

我相信金融科技需要纪律和问责。AI部分确保了前者,而人类方面确保了后者。大量金融交易仍应保持人工审批。代理可以准备付款订单,人类应该签署它。最终的合规决策也带有法律责任。如果合规官员批准了对手方,问责制在于官员,而不是准备案件的代理。

所以问题不是你是否可以自动化一切。问题是你如何将人类判断力分配给最高风险的时刻,同时使用代理来消除减慢专家速度的繁重工作。合规准备是一个很好的候选项。负面媒体检查、对手分析和文档组装可以自动化,这样合规官员就可以收到一个已经准备好的案件,并花费时间做出决定。

这种组合是高效的,可以被追究责任。

如何成为AI优先

很多团队都说他们是AI优先的,这意味着他们在相同的基础设施上添加了一个聊天界面。我对AI作为内部运营模型更感兴趣。

在我们的工作中,我们在内部大量使用AI,而产品级AI目前仅限于支持和会计代理等特定领域。这更多的是一个实际的界限,而不是意识形态上的界限。金融领域的风险表现不同,产品自主性需要谨慎的约束。

我预计会增长的一种趋势是面向开发者的基础设施,它可以连接到代理工作流中。例如,我们计划发布一个SquareFi MCP服务器,以便开发人员可以更轻松地与我们的API集成,并将我们连接到他们自己的代理中。这种实用应用是金融代理,可以分析您的财务,准备付款订单,然后要求您签署它。

这也是为什么我关注领先实验室公开辩论,模型尚未具备自主做出不可逆转的高风险决策的能力。金融科技不能假装错误是无害的。

这对现在建立的创始人意味着什么

Denis建立的CRM是一个内部项目,但它代表了一个更大的现实,即建立成本正在降低,而协调仍然很困难。沟通,通常被视为软技能,正在提高价值,技术人员需要投资于此,如果他们想在机器可以更快、更便宜地完成工作的环境中茁壮成长。

在这种情况下,保护安静思考的时间变得很重要。代理可以执行得越快,在给予他们方向之前放慢速度就变得越有价值。在将系统描述给代理之前深入理解复杂的体系结构是质量决定的地方。

如果我重新开始,我会专注于三个学科。

  • 首先,我会训练自己和我的团队编写更好的规范。你需要能够将问题分解,定义成功,定义失败,并描述测试。这是新的运营卓越标准。
  • 第二,我会建立一个严格的验证文化。AI使得快速发布变得容易,它也使得快速发布错误变得容易。你的优势不仅来自于速度,还来自于提高标准。
  • 第三,我会把人类的判断力当作稀缺资源来对待,并保护它。在高风险领域,团队通过将准备和重复工作交给代理,同时将决策留给有责任感的人类来表现更好。

竞争优势正在转向测试和改进,因为它的斜率已经发生了变化。小团队现在可以生产以前需要更大组织的东西,因为代理使得通信和协调变得更加顺畅。这并不消除对人才的需求,而是提高了对人才的要求。

安东·洛宾采夫(Anton Lobintsev)是一位具有超过20年技术行业经验的资深企业家,他在基础设施、合规性和产品创新交叉点上建立公司。作为SquareFi的联合创始人和首席产品官,他领导产品开发、法律合规和战略合作。

安东于2003年通过企业服务器销售进入IT行业,并于2007年创立了一家系统集成公司,提供高性能计算基础设施,该公司与包括IBM和HP在内的全球巨头合作。他随后转入法律科技领域,并后来联合创立了一家专注于知识产权管理和数字权利的风险投资公司,他也在那里担任CTO。