Növelje készségeit a Growth Memo heti szakértői betekintéseivel. Iratkozz fel ingyen!
Még mindig tanácsadó vagyok? Vagy építő? Egy egzisztenciális pillanatom van.
A munkám örökre megváltozott, és még mindig próbálom megérteni. Hat hónappal ezelőtt az ügynöki hangulatkódolás átlépett egy küszöböt. Azóta az AI-t használom, hogy egy nagyságrenddel növeljem a hatásomat.
- Céloldalakat terveztem a végétől a végéig egy jelentős utazási márka számára, amely gyártásba került.
- Teljes körű alkalmazásokkal automatizáltam a téma priorizálását, a SEO tesztelést és a SEO jelentéskészítést ügyfeleim számára.
- Számos hasznos alkalmazást építettem fel magamnak, az SSI (a kéthavonta megjelenő Growth Intelligence Briefs-ben található SEO Site Index) automatizálásától az Openclaw ügynökökig, amelyek segítenek a kutatásban és a diagramokban.
Az általam szállított munka javult, miközben nehezebb lett meghatározni. De amikor az építési költségek összeomlanak a mesterséges intelligencia miatt, az ítélkezés az egyetlen dolog, ami nem tömörít. Eközben a legtöbb üzemeltető továbbra is munkaerőt vesz fel, költségvetést készít, és úgy mér, mintha a végrehajtás lenne a korlát.
Nem vagyok egyedül: az AI-cégek gyorsabban érik el a 100 millió dolláros ARR-t, mint valaha, nagyrészt azért, mert natív mesterséges intelligencia. Egész termékfejlesztési filozófiájuk alapvetően különbözik. A fenébe, az Anthropic hat hónap alatt 9 dollárról 30 milliárd dollárra nőtt, és most körülbelül annyit ér, mint a Starbucks, a Mastercard vagy a McDonald’s.
És vannak érzéseim Matt Schumer „Something Big Is Happening” című esszéjével kapcsolatban, de a állítólagos 80 milliós megtekintés miatt egyértelműen megütött az ideg.
Szeretnék tehát kihagyni a kutatás publikálását ezen a héten, és felmérni, hogy az ügynökkódolás hogyan változtatja meg a szoftvert, a terjesztést és emberek.
A szoftverre gyakorolt hatás
2024-ben merész jóslatot tettem, hogy 2025-ben az AI-ügynökök száma eléri a 100 millió felhasználót. Körülbelül egy évet kihagytam. Az ügynökök 2025-ben nem értek el 100 millió felhasználót, de 2026-ban elérték a termelést, és a nyereség mérhető:
- A METR 1,5-13-szoros (!) időmegtakarítást talált, amikor a műszaki személyzet Claude Code-ot használt.
- Az ügynöki mesterséges intelligencia 40%-os költség- és 60%-os időcsökkenése nem irreális.
- A Bain & Co becslése szerint 30-50%-os termelékenységnövekedést érhet el az AI-ügynökök és az automatizálás alkalmazása.
Mi történik a szoftverrel, ha nem mérnökök is küldhetnek kódot?
Miután az iShares szoftver ETF (IGV) 24%-ot vert fel 2026 első negyedévében (a legmeredekebb negyedéves csökkenés 2008 negyedik negyedéve óta), érezhető volt a pánik a levegőben, hogy a mesterséges intelligencia feleslegessé tenné a szoftvercégeket. A szoftver azonban több, mint kód.
A vállalati szoftverek erős védelmet nyújtanak az AI redundanciájával szemben. Bárki, aki valaha vásárolt CRM-et, vagy költözött egy másik szállítóhoz, tudja, milyen nehéz ez, és mennyibe kerül.
A vállalati szoftver több mint kód. Ez kód plusz integráció, biztonság, üzemidő, értékesítés és támogatás… mindez beszerzési ciklusokkal, IT-felülvizsgálattal és jogi kijelentkezéssel zárul.
Az AI bármelyik darabot letörheti. Például egy ügynök kezelheti az integrációt, lefuttathat egy biztonsági auditot, vagy akár bemutatót is lefoglalhat. De egyetlen ügynök sem jelenik meg, hogy bepereljék, amikor egy küldetéskritikus rendszer hajnali 3-kor leáll. Az elszámoltathatóság az a rész, amely nem válik szét. A nagyvállalati vállalatok nem cserélik le ezt a vereséget; saját ügynökeiket és mesterséges intelligencia-munkafolyamataikat építik rájuk.
Az önkiszolgáló szoftver egy másik vadállat. Mostantól bárki felpörgethet egy egyszerű feladatkövetőt Kanban formátumban. Én személy szerint szívesebben fizetnék havonta néhány dollárt, és megkímélném magam a hibajavítás fáradságától, de ez lehetséges és gyors. Az önkiszolgáló termékeknek előkelő piacra kell kerülniük. A játékkönyv megjelenik a Notion, a Figma és a Canva vállalkozásba lépéseiben.
Ebben a váltásban két archetípus emelkedik ki:
- Adatszolgáltatók.
- Nyilvántartási rendszer.
1. Az adatszolgáltatók értéket teremtenek azáltal, hogy olyan adatokat szolgáltatnak, amelyekhez a piac egyébként nem férne hozzá. Ezek a vállalatok elveszítik a felhasználói felületükből származó tőkeáttételt, de az adataikból nyerik el. Tegyük fel például, hogy egy adatszolgáltató megadja az alkalmazásbolt-rangsorokat. A vállalat felhasználói felülete lassan súrlódássá válik, ahogy egyre többen kódolhatják saját irányítópultjukat. De az adataik sokkal érdekesebbekké válnak. Az API-k/MCP-k tartós karjai ebben a világban az adatok teljessége, egyedisége, stabilitása és költsége. A logikus lépés az, hogy áttérünk a fej nélküli élményre a korai alkalmazók számára, és megtartjuk a felhasználói felületet a régi felhasználók számára.
2. A nyilvántartási rendszerek (SOR) az a kanonikus hely, ahol a vállalat saját adatai élnek. A Salesforce, a Workday vagy a Coupa sok ember számára a lét veszélye, de ezek milliárd dolláros cégek, mert rendkívül nehéz pótolni őket. A vizesárok az engedélyek, az ellenőrzési nyomvonalak, az integrációk, a megfelelőségi pozíciók és az adatok köré épített több évtizedes munkafolyamat-konvenciók szövevénye. Egy ügynök egy délután alatt CRM-et generálhat; a Salesforce leváltása a Fortune 500-on egy többéves változáskezelési projekt. Ezek a vállalatok már elkezdték és a jövőben is többet fogják használni az AI-t a jobb felhasználói élmény biztosítása érdekében. De ezek az emelők az integráció mélysége, a megfelelőség és az ellenőrzési pozíció, a váltási költségek és az ügynökeik minősége. A SOR térben azok nyernek, akiknek ügynökei hasznosabbá teszik a meglévő nyilvántartási rendszert, nem pedig azok, akik megpróbálják helyettesíteni.
A terjesztésre gyakorolt hatás
A terjesztés fontosabb, mint a termék, legalábbis így tartja a mondás, de 2026-ban nehéz megszerezni. A platformok bezárnak (az átkattintások csökkentésével és a felhasználók bent tartásával), és elveszik a konverziós lehetőségeket vagy a platformon kívüli látogatókkal való közvetlen kapcsolatok kiépítését.
- Az AI áttekintések és az AI mód a kattintások több mint 50%-át redundánssá teszik, és a felhasználókat a Google platformon tartják.
- Az AI chatbotok a forgalom elenyésző részét küldik ki.
- A társadalom elárasztja, a szóbeszéd ellenőrizhetetlen, és a fizetett drágább lesz.
A márkaadóból:
A látogatásonkénti költség csak 2025-ben 9,4%-kal nőtt, ami 30%-os kumulatív növekedést jelent 3 év alatt. Az átváltási árfolyamok 5,1%-ot estek.
Hogyan juthat hozzá az elosztáshoz ebben az AI-első világban? Két kar összetétele:
- Sebesség.
- Termék.
1. A sebesség azt jelenti, hogy gyorsabban (és jobban) teljesít, mint versenytársai. Amikor minden elosztási csatorna hanyatlik, és nem nyílnak alternatívák, a növekedés egyetlen módja, ha jobban kihasználjuk őket. Játssz jobban a játékot, mint a versenyt. A gyors szállítási sebesség az asztal tétjévé válik, és az ötletek és a számítások a különbségek.
A PwC megállapította, hogy az AI 3-10-szeresére gyorsítja a tartalomgyártást. Egyszerűen fogalmazva, többet kell automatizálnunk. De nem a bizalom árán. Ha elveszíti a bizalmat, elveszíti a játékot.
2. A termék most a marketing, két különböző hatással:
- Az AI átlát a marketing glosszon. Az ügynökök elolvashatják az összetevők listáját, elemzik az értékeléseket, összehasonlíthatják a specifikációkat. „Mi vagyunk a legjobb X a világon” nem éli túl azt az ügynököt, aki ténylegesen ellenőriz. Az erős termékeket azonban következetesen választják ki.
- Az ingyenes termék a tölcsér új csúcsa. Valós problémát megoldó önálló eszközök könnyebben elkészíthetők, mint valaha, és jobbak, mint a hirdetések. A Ramp Sheets marketingköltségvetés nélkül irányítja a felhasználókat a Ramp alapterméke felé.
Amikor a termék a marketing, a hangsúly a terméknövekedésre tolódik el: beépítés, elkötelezettség, megtartás. Manapság a leggyorsabban növekvő termékek mindegyike termékvezérelt növekedési mozgásokat mutat. Így a marketing és a termékfejlesztés összeolvad.
Az emberekre gyakorolt hatás
A mesterséges intelligencia képessége száguld előre, de az emberi megismerés… nem. Amíg el nem érjük az AGI-t (Isten tudja mikor; remélem, nem egyhamar), az emberi megismerés az, ami korlátozza a mesterséges intelligencia termelékenységét. Csak annyit tudunk szállítani, amennyit ellenőrizni tudunk.
Az AI-eszközök minden eddiginél több bemenetet tudnak fogadni, miközben saját emberi figyelmünk csökken: az AI kontextusablakai 3906-szorosára (!) nőttek az elmúlt 10 év során, 512-ről 2 millió tokenre, miközben az emberi figyelem csökkent. Gyorsabban kiszervezzük a gondolkodást, mintsem megtanuljuk ellenőrizni.
Két költséggörbe verseng egymással: az automatizálandó költség (exponenciális csökkenés) szemben az ellenőrzendő költséggel (biológiailag szűk keresztmetszet). Catalini és munkatársai a „Some Simple Economics of AI” című művében azzal érvelnek, hogy az ellenőrizhető kimenettel rendelkező feladatok automatizálódnak a leggyorsabban. Azok a munkák, amelyek ellenőrzéséhez emberre van szükség, lassabban bonyolódnak le, ezért a könnyen mérhető munkát gyorsabban automatizáljuk. Érzem, amikor egyszerre négy terminálablakot futtatok: a fókusz lefolyása olyan magas, mint az áteresztőképesség. Mérlegben az tart vissza bennünket, hogy mennyire tudunk lektorálni és irányítani.
Ha bárki bármit meg tud építeni, megváltoznak a korlátozott módozataink: a képességek és az eszközök kevésbé számítanak. De az ítélőképesség, az ötletek és az idő dönti el, hogy jó irányba vagy körbe futsz-e. Nagyon könnyű elterelni a figyelmet az MI-vel, mert az építési költségek most olyan alacsonyak.
Az ítélet az a rész, ami nem tömörít. Megkérhetem Claude Cowork-ot a szerződés felülvizsgálatára, de tudnom kell, mit hagyott ki. Claude boldogan ír nekem egy negyedik negyedéves tervet, de ez csak annyira jó, hogy elolvasom, melyik piacot támadjam meg, és mit fognak tenni a versenytársaim.
Az elmúlt hat hónapban több ügynöki és automatizált rendszert vezettem be, mint amennyit gyakorlatiasan végeztem. Ügyfeleim most olyan egyedi szoftverekhez férhetnek hozzá, amelyeket sehol máshol nem kaphatnak, és amelyek megoldják egyedi problémáikat.
Három dolog zsugorodik most a nulla felé: a szoftverkészítés költsége, a tartalom előállításának költsége és az eszköz felpörgetésének költsége. De egy másik költség is nagyon távol áll a nullától: az a költség, amiért meg kell tudni, hogy valamelyik helyes-e.
Már nem közvetlenül „csinálom” a munkát hagyományos értelemben. Most megépítem azt a dolgot, amelyik működik, majd ellenőrzöm. Az a munka, ami most számít, az a rész, amit nem adhatok át egy ügynöknek… tudni, mit építsek, mit öljenek meg, és mit hagytak ki az ügynöknek. És azért vagyok itt, hogy rájöjjek, mit jelent ez – veled.
