Самая опасная ошибка — решить, что что-то «не работает», слишком рано.
Сэм Альтман говорит о вещи, которую он много раз наблюдал: при масштабировании система иногда не просто становится лучше. У неё появляются новые свойства, которых на маленьком масштабе вообще не было.
В Y Combinator многие считали, что программу нужно уменьшить: лучшие стартапы и так очевидны, а остальные только создают дополнительную работу.
Но большая группа создавала сетевые эффекты. То, чего не существовало в маленьком масштабе, появлялось в большом.
Похожая история произошла с GPT-3.
OpenAI не могла придумать очевидный продукт. Поэтому выпустила API и позволила разработчикам самим искать применение.
Сначала почти ничего не происходило.
Потом разработчики начали экспериментировать. И постепенно стало видно: люди используют модель для общения.
Так появился ChatGPT.
Изначально это даже не воспринималось как продукт, который изменит мир. Но когда трафик начал расти снова и снова, стало понятно: перед ними что-то гораздо большее.
Главный урок здесь не про ИИ.
Он про масштаб.
Иногда вопрос не в том, работает ли идея сегодня.
Вопрос в другом:
что произойдёт, если довести её до масштаба, которого никто ещё не пробовал?
Потому что иногда именно там количество превращается в качество.
Прочитайте мою самую последнюю статью: «Скрытая Стоимость Разовых Продаж: Почему Recurring Revenue Меняет Всё для Интеграторов Энергетики» https://t.co/RAiaNfAzPF via @LinkedIn
Можно прочитать 100 книг.
Купить все курсы Mindvalley.
Изучить Napoleon Hill, Bob Proctor и ещё десяток “гуру”.
И всё равно оказаться на самом дне.
Потому что проблема никогда не была в отсутствии знаний.