永遠のゴブストッパー

OpenAI の ChatGPT、Github Co-Pilot のリリース、および Web3 の大幅な切り下げにより、賢明で起業家精神にあふれたエンジニアや製品関係者は、AI がまさにその場所にあることを確信するようになりました。小さなチームでも (たった 1 人で十分です!)、OpenAI の GPT-3 API で動作する優れた製品を開発できます。しかし、それはとても簡単なことなので、永続的な競争力を確立することは不可能かもしれません.

Wonka は Slugworth から Everlasting Gobstopper を守ることができませんでしたが、GPT-X で開発する開発者はレシピを秘密にできますか? 何が必要なのかをよりよく理解するために、私は自分でかなり魅力的な製品を構築することに着手しました.

これが私が達成しようとしていることです：

1. かゆいところを掻きたい — 仕事であまりコードを書く機会がなくなったので、Flutter で比較的複雑なエンド ツー エンドのアプリ/ウェブサイトを書きたくてうずうずしていました (Flutter Web の詳細については、別の投稿を参照してください —好きなことがたくさんありますが、頭を悩ませることもたくさんあります）。
2. OpenAI、Stable Diffusion など、API を介して驚くべきモデルを公開し、その機能の技術的なデモを作成した人々によって残された巨大な機能オーバーハングがあります。これらの機能を使用して新しいタイプの製品を作成する方法を熟考した製品担当者はほとんどいません。
3. AI ファースト製品の将来のモートを把握したかった — 将来のある時点で、別の会社を立ち上げたいと考えています。私はまだそこにいませんが、自由な時間をこの新しい世界で成功する会社を築くために何が必要かを考えたいと思っています.

この投稿は、私が作成したアプリ/ウェブサイトから一般化した教訓についてであり、ツール自体についてではありませんが、これらの結論にどのように到達したかを理解するには、私が作成したものを知る必要があります.

私はGoogle での仕事を自動化するためにProductiveを書きました。私はプロダクト ディレクターですが、Productive で構築したツールを使用すれば、タスクにかかる時間を約 25 ～ 35% 節約できると見積もっています。

プロダクティブの中心となる概念は、日常的に取っているメモを、1 日を通して作成するコンテンツのコンテキストとして活用することです。ユーザーはメモを書き、セクションに整理します。これらのセクションは、電子メールの作成、ドキュメントの作成と編集、プレゼンテーションの作成、ブレインストーミングなどのジェネレーティブ タスクで参照できます。メモをコンテキストとして使用することで、AI 生成ツールは基本的に作業するメモリを持っています。

ここで試してみてください。無料です (余裕があるうちに): www.getproductive.ai

それは何ができますか？

Productive は、私が日常的にしなければならないタスクを支援し、詳細を記入しながら、アイデアの選択と枝刈り、テキストの編集、および自分の考えの伝達に集中します。

タスクには、主に 5 つのカテゴリがあります。

メモ— メモは、タグでラベル付けされたセクションに編成された単純なテキスト ドキュメントです。各ドキュメントで、ビューを任意のタグに制限し、タグから新しいメモ ドキュメントを作成できます。すべてのセクションは、以下の生成タスクのいずれかでコンテキストとして使用できます。

メール— 頻繁に送信するメールの種類を調べ、カスタム プロンプトと入力を作成しました。これらを組み合わせることで、適切なトーンと内容のメールを作成できます。これらのメールを作成した後でも、通常は自分の口調に合わせて修正する必要があります。もちろん、コピーして Gmail に貼り付ける必要があります。理想的には、これらは Gmail に統合されますが、メールを始めるのに苦労したり、メモに多くの詳細を使用したりする場合は、Productive がうまく機能します。

ドキュメント— ドキュメント関連のタスクには、編集 (テキストの言い換え、要約、および拡張)、一般的な作成 (アウトライン、アウトラインの記入、情報の抽出)、および特定のドキュメントの作成 (リスト、プレス リリース、リスクと緩和、および反論) が含まれます。私は、要約、言い換え、リスト作成、および反論のタスクが大好きで、執筆やインスピレーションを得るためにかなり使用しています。この投稿の段落の多くはゼロから書かれたものですが、これらのドキュメント タスクの 1 つをフィ​​ルター処理して文章をクリーンアップしました。

プレゼンテーション— Productive では、プレゼンテーションのアウトラインを作成したり、タイトル、サブタイトル、コンテンツ、生成された画像を含むスライドを作成したりできます。これは実験的なものであり、Stable Diffusion を使用して画像を作成するチャンスです。コンセプトや言葉遣いに多様性を持たせるために、スライドの一部を再生成することがよくあります。画像を使用することはめったにありませんが、さまざまな形式とより優れたプロンプトを使用すると、より使いやすいコンテンツに到達できると思います.

ブレインストーミング— Productive を使用すると、アイデアのタスクと演習が簡単になります。Crazy Eights、Rose Thorn Bud、Five Whys、Debate などのブレインストーミング タスクは、新しいアイデアの思考パートナーを作成します。

私はこれらを常に使用して、新しいアイデアをブレインストーミングし、反対側を見て、製品、プロセス、または組織がそのように設計されている理由を突き止めます. 追加したいブレーンストーミング タイプのタスクは他にもたくさんあります。

プロダクティブを試してみてください: www.getproductive.ai

では、堀はどこにあるのでしょうか。

正直なところ、よくわかりません。私の経験に基づいたいくつかのアイデアを次に示します。

• プロンプトの単なるインターフェイスである書き込みツールは堀ではありません。これらは非常に簡単に作成できます。新しいものを追加するためのフレームワークができたら、Productive のほとんどのタスクを構築するのに 1 時間もかかりませんでした。長期的には、これらのタイプのタスク ( Productiveのほぼすべての機能と同様) は、既に使用しているツールに組み込まれ、サードパーティの書き込みツールは、共通のツールが存在しない領域に追いやられます。
• 収集された、またはアプリやサービスに接続されたデータに基づいてモデルを微調整することは壕かもしれませんが、よくわかりません。微調整が他のアプリにあるデータに基づいている場合、別のサービスが同じデータを使用して同じ微調整を作成できる場合、ユーザーを維持するのに十分ではないと確信しています. 一方、データがプラットフォーム上で作成され、それが存在する唯一の場所である場合は、可能性があります。これが最低限の防御のようです。
• 既存のビジネス/サービスを再考し、AI ファーストの視点で再作成することが、次の勝者の波の始まりとなる可能性があります。古い警備員は AI 機能に取り掛かることができますが、優れたサービスは AI を中心にゼロから設計されます。明確にするために言うと、Productive はそうではありません。プロプライエタリ データが少しある、プロンプト ベースのツールのようなものです。
• 多くの企業は、処理および生成のために従業員が社内情報をサード パーティに送信することに消極的です。一部の企業にとっては、オンプレミス ソリューションに料金を支払い、自社のマシンとネットワークで推論を行うことが理にかなっている場合があります。
• 本当の壕は、以前は存在しなかった、または存在しなかった製品ですが、AI のおかげで可能になり、それらの多くはカスタムのタスク固有のモデルまたは AGI のようなものに基づいて構築されます。これには、ChatGPT のようなブレイクスルーがさらに実現するまで、多くの実験が必要です。

それまでの間、余裕があるうちに生産性を試してみて、その 30% の時間を重要なことに費やすようにしましょう。