Prithvir

私が目にしている新たなデータ仲介の動き：
AIサービス企業は、ワークフロー自動化（営業オペレーション、バックオフィス、サポートなど）のために、数十万ドル台半ばから100万ドル台前半の企業向け契約をまとめている。その際、ワークフローのROIに加え、最先端AI研究所との下流のデータライセンス契約を追加の投資回収手段として位置づけている。
自動化によって、独自のタスク実行軌跡、ラベル付きのエッジケース、特定領域に特化した評価セットが生み出される。
スタック全体にとってプラスサム：
1. 企業：サービスへの支出がライセンス収入で相殺されるため、ほぼキャッシュニュートラルとなり、効率化のメリットも得られる
2. サービス企業：高利益率の導入支援料に加え、データ契約からの収益分配も得られる
3. 研究所：独自の領域特化型トレーニングデータに加え、導入されたワークフローによる推論量の増加も得られる
三方よし、三方よし、三方よし

fable 5.2とmythos 5.2は、ロボティクスにおいてもサットンの苦い教訓が当てはまることを示すのだろうか？

自分：データセットを売って現金を稼ごうとしたことある？
彼：どうやって？
自分：6600万件のデータポイントがあるだろ。生の非構造化データを強化学習タスクに変換するんだ。ユーザー入力 → エージェント的な推論の軌跡 → 出力 → 評価
彼：そんなものを欲しがる人がいるのか？
自分：研究所は自社モデルのトレーニングに何百万ドルも払うよ
彼：ボールの知識はモデル化できない
自分：はぁ…

not sure i understand ur question

データ仲介ビジネスは外部の観察者には一時の流行のように見えるが、こうしたビジネスの終端価値はあなたが思う以上に大きくなる。なぜか？
世界のデータの99.9%は、いまだに非公開だ。各ラボはそれを獲得するための競争にしのぎを削っている。
- ランブック
- CRM記録
- Jiraの履歴
- 複数ツールを使うデスク
- 会議室のAV
- アプリ内部のログ
- Salesforceのアーカイブ
- ヘルプセンターの記事
- 営業電話の録音
- Slackチャンネルの履歴
- サポートのトリアージイベント
- ブラウザのチェックアウト・シミュレーション
- スプレッドシートエージェントの評価
挙げればきりがない。
需要の増加に応じて供給が増えるにつれ、データセットが生む途方もない利益率が永遠に続くことはない、という点には同意する。しかし、需要は現実に存在し、持続的であり、企業が次々と構築されている。

私の愛情表現は、AIを一切使わずに作成された、ますます生々しいGoogleドキュメントやスプレッドシートになってきている

おそらくこの有益情報を公に共有すべきではないのだろうけど
@boardyai は、LinkedIn、Twitter、そしてこれまで利用したすべてのリクルーターを合わせたよりも優れた成果を上げている。
仕組み：
→ 探している人物像を正確に伝える
→ マッチする相手をメールで紹介してくれる（ダブルオプトイン）
→ 双方のカレンダーを確認して、通話を予約する
→ リマインダーとフォローアップを送る
→ 面接をすべて録音・文字起こしし、要約する
→ すべての候補者を1つのドキュメントにまとめるので、判断が簡単になる
もう以前のやり方には戻れない。

今、物理的なAIデバイスを作っているなら、あなたは自分の優位性がどこにあるのかを見誤っているのではないかと思う。
ほとんどの創業者は、それはハードウェアにあると考えている。だが、そうではない。ハードウェアはすぐにコピーされるし、部品は誰でも入手できる。あなたが何を作ろうと、1年以内、おそらくはもっと安く、ほぼ同じものを作る人が現れる。
コピーするのが難しいのは、その製品を人々がどれだけ気に入って使うかだ。そして、それは思った以上に重要だ。なぜなら、人々が使っていて楽しいデバイスは、頻繁に使われるからだ。頻繁に使われるデバイスは、ユーザーについて多くを学習する。そして、あなたのことをよく知っているデバイスは、手放したくなくなる。あなたのことを知らないものを使って、最初からやり直さなければならないからだ。
つまり、時間をかけて本当に築いているのは記憶であり、それを築く原動力が喜びなのだ。
ユーザーは自分の.MDファイルをエクスポートして競合他社に持っていけばいいだけだ、と反論するかもしれない。そうする人もいるだろう。だが、多くはない。ほとんどの人は、うまく機能するものをそのまま使い続けることに満足している。
つまり、これらは本当の意味ではハードウェア企業ではない。デバイスは、ユーザーを獲得するための手段にすぎない。彼らが実際に作っているのはソフトウェアだ。
人々はソフトウェアは死んだと

より大きな思考家

大胆な意見だが、会議を記録しないことは、近いうちに職務怠慢と見なされるようになる。
管理職には次のことが期待されるようになる：
1. 会議を記録する
2. その議事録をAIに入力する
3. AIにボトルネックの特定、チームメンバーの評価、KPI達成方法の提案を依頼する
これを拒むことは、財務記録の保存を拒むのと同じように見なされるだろう。

AIのせいで職の安定性を心配しているプロダクトエンジニアなら、営業とマーケティングを独学で身につけよう
具体的には、優先順位を次の順番にして：
1. Meta広告マネージャ
2. Google広告
3. TikTok広告マネージャ
これらのプラットフォームにもエンジニアとしての考え方を応用し、隅々まで熟知しよう。IDEのショートカットを知り尽くしているのと同じくらいに
これで、あなたの収入の可能性には上限がなくなる
どういたしまして

ティム・ディロンは「悪人なら、少なくとも有能だ」をネタに大いに楽しみそうだ。

@Columbia卒業生と働くうえで私が最も気に入っている点は、優れたMTSがハイデガー、カミュ、カフカ、トクヴィルに精通していることです。