«Строить компанию — это как играть в Super Mario»: основатель People.ai об ошибках и отсутствии конкурентов

Я работал в компании H2O.ai. Мне не очень нравилось, не моё было. Мы не сходились мнениями с гендиректором компании, так как у меня был опыт в некоторых вещах больше, чем у него.

В 2015 году я в первый раз поехал на Burning Man. Там завёл кучу новых знакомств. И один из моих знакомых с Burning Man — основатель огромной компании — позвал меня на кофе. 3 февраля 2016 года это было. И он говорит: «Слушай, как тебе работается в H2O-то?». Говорю, ну, так себе. Он говорит: «А я знаю. Хочу, чтобы ты мне сделал одно одолжение. Доставай телефон и пиши своему гендиректору SMS, что увольняешься».

Я и уволился в тот же момент. Тогда он достаёт конверт, даёт мне. Внутри чек на $150 тысяч. Я спрашиваю, что это. Он говорит: «Сейчас берёшь этот чек, идёшь домой, регистрируешь компанию, открываешь банковский счёт. Это ваша первая инвестиция. Потом придумаешь, какую компанию ты будешь строить». Так запустился People.ai.

Позже я узнал, что это его хобби, это достаточно уверенный в себе человек. Ему нравится находить потенциальных основателей стартапов и давать им первый пинок.

В этом и задумка. Если вы не знаете конкретно, как это работает, то вы не сможете стать нашим конкурентом. Поэтому у нас до сих пор и нет конкурентов. Никто так и не понял.

Работаем мы только с очень большими компаниями. Мы приходим к менеджерам высшего звена в больших компаниях, рассказываем, как это работает. Тем, кто под ними, уже всё равно, как это работает — лишь бы работало.

Мы начали с автоматизации сбора данных по всему процессу. Собрав эти данные, мы поняли, что их достаточно, чтобы делать ещё кучу классных вещей. Мы начали думать, что ещё делают продавцы и в чём они неэффективны. Так мы пришли к тому, что они очень плохи в выборе наиболее правильных действий. С помощью компьютера мы можем собрать опыт ста тысяч продавцов и сказать: «Не думай. Делай и смотри, что получится».

Я сам был продавцом и не знал, что делать. Приходил в офис, садился и думал, что мне сегодня нужно сделать? Потом я выписывал на бумаге десять вещей, которые нужно сделать. Позвонить этому человеку, а то давно не звонили. А когда последний раз звонили? Не помню. Ответить на письма, сходить на две встречи и так далее.

Каждый продавец приходит на работу и что-то такое делает. Но ни один не знает статистически, что именно принесёт больше всего выгоды. Они используют интуицию для написания to-do-листа. После того, как ты написал для себя todo-лист и начал его выполнять, ты обязан внести каждое своё действие в CRM.

Конкуренты появляются, но они промахиваются. Штук восемь-десять компаний появлялись. Они не видели точку, к которой мы идём, они целились в точку, которую мы прошли раньше, шли туда и углублялись в неё.

Мы не говорим о нашей финальной цели, но идём к ней напрямую. И если никто не знает, где эта цель, они будут постоянно промазывать. Цель как бы понятна и непонятна одновременно — оптимизация человеческого поведения.

Точка невозврата уже пройдена. В росте компании есть момент, когда нужно принять решение — строить компанию на продажу или нет. Если вы станете слишком большими, вас сложнее проглотить.

У нас 150 человек. Оборот мы не разглашаем, но это десятки миллионов долларов в год. Если бы компанию строили на продажу, то мы бы уже продались. Этот момент мы уже прошли прошлым летом.

Нужна куча самоуверенности. Мы сделали хорошую презентацию, и мне помогло то, что я уже продал до этого одну компанию. На самом деле, Y Combinator — это огромная система по убиранию рисков. У них есть список вещей, которые убивают компанию. И чем больше пунктов ты в этом списке зачеркнёшь, тем больше вероятность, что тебя возьмут.

Их задача — найти сто компаний, которые имеют наиболее высокий шанс выживания. Большинство компаний умирают не потому, что у них плохой продукт. Они умирают от других дурных ошибок по пути.

Если вы приходите в Y Combinator и на первый вопрос: «Кто у вас гендиректор?», отвечаете: «Ну, мы ещё не решили» или «Мы оба соруководители», то это сразу от ворот поворот. Потому что это значит, что через три дня у вас будет война за то, кто будет гендиректором. Такого типа ошибки люди совершают постоянно.

Сказал, что и сид-раунд, и раунд A мы уже подняли, и ушёл со сцены. Люди из Y Combinator побелели. Оказалось, что это самое правильное, что ты можешь сказать на сцене Y Combinator.

Больше никогда этого не хочу делать. Мы после этого год-два не общались. Когда вы с кем-то близки и что-то запускаете, все горят идеей. Потом, когда идея не пошла и приходится всё закрывать, вам предстоит не простой разговор.

Я очень много уроков из этой истории выучил для себя. Например, не строить компанию без бизнес-модели и не строить бизнес с друзьями.

Мы сидели в кабинете. Они говорят: «Зачем тебе столько денег? Ты молодой, у тебя молоко на губах не обсохло». Мне тогда было 25–26 лет. Я встал и вышел. И цена выросла.

Были моменты, когда реально напортачили с продуктом так, что думали, что пора собирать чемоданы. И напортачили не инженеры, ошибки все были мои. С точки зрения дизайна продукта, с точки зрения бизнес-модели.

Я привык к одной вещи: ошибки всегда мои, победы — чьи-то. Так получается построить хорошую компанию и команду.

Сначала это было сложно. Очень важно научиться срывать пластырь как можно быстрее. Каждый раз тянул с исправлением ошибки, думал, может, само поправится, я жалел об этом.

Строить компанию это как играть в Super Mario. Когда первый раз играете, вы в какой-то момент умрёте. В следующий раз вы уже знаете, где ловушка, и перепрыгнете её, пройдёте дальше. То есть чем больше раз вы стартовали, тем дальше вы зайдёте, не совершая ошибок.

Мы продавали одно из первых решений по искусственному интеллекту в 2006 году. И я научился объяснять, как работает искусственный интеллект, людям, которые об этом ничего не знают.

Искусственный интеллект — это распознавание паттернов при большом объёме данных. Это ваша интуиция, только в машине.

Интуиция очень похожа на классическое машинное обучение. Интуиция это когда вы видели какую-то ситуацию тысячу раз, и в 1001 раз вам интуиция подсказывает, что, наверное, будет вот так. Это очень похоже на то, как работает машинное обучение.

Моя теория в том, что машинное обучение станет заменять все методы работы, где ты основываешься на опыте, на интуиции. Компьютер будет занимать повторяемые задачи, которые не требуют креативного мышления. Компьютер очень хорошо умеет обучаться тому, что было уже сделано, и повторять то же самое или находить похожие паттерны.

Где машинное обучение не сможет заменить людей — это в креативных вещах. Компьютер ещё долгое время не сможет создавать что-то новое. Созидание — это намного более сложный процесс, чем просто находить похожие паттерны и повторять то, что уже раньше видел. В ближайшее пять-десять лет, я думаю, это огромной проблемой не будет. А там уже посмотрим.