В новом выпуске подкаста «Product-Led AI» от венчурного фонда Грейлок (Greylock) партнер фонда Сет Розенберг обсуждает с сооснователем и CEO финтех-гиганта Ramp Эриком Глайманом трансформацию прикладного уровня искусственного интеллекта. Основная идея дискуссии заключается в том, что после бума базовых моделей наступает эра приложений, которые приносят реальную пользу бизнесу, автоматизируя рутинные финансовые процессы и создавая новую ценность через экономию времени и капитала.
🚀 Тезис о прикладном уровне: почему приложения победят модели 0:28
Ведущий Сет Розенберг отмечает, что последние два года основное внимание инвесторов и медиа было приковано к базовым моделям (foundational models) и инфраструктуре . Однако он придерживается мнения, что наибольшую ценность, как и в предыдущие технологические волны, создадут компании, строящие прикладные интерфейсы, которыми пользуются обычные люди — по аналогии с Amazon, Google и Facebook .
По мнению Розенберга:
- Мнение о том, что AI-приложения — это лишь «тонкие обертки» (thin wrappers) поверх GPT-4, ошибочно .
- Даже если развитие моделей остановится на текущем уровне, у индустрии есть еще 10 лет работы, чтобы сделать ИИ по-настоящему полезным в повседневной жизни и работе .
- Победителями станут «AI-native» продукты, ориентированные на конкретные пользовательские задачи.
💳 История Ramp: от кредитной карты до платформы управления финансами 1:47
Эрик Глайман представил Ramp как компанию, которая за пять лет (точнее, за 1 845 дней на момент записи) превратилась из узкоспециализированного сервиса корпоративных карт в ведущую ИИ-платформу для финансовых отделов .
Основные вехи и показатели Ramp:
- Компания привлекла раунд Series D2 при оценке более $7,5 млрд .
- С момента запуска Ramp сэкономила клиентам более $1 млрд и около 10 млн рабочих часов .
- Культура компании строится на строгом учете времени: Глайман считает, что отслеживание возраста компании в днях (1 845 дней) помогает команде лучше осознавать ценность каждого часа и двигаться быстрее конкурентов .
Философия продукта Ramp радикально отличается от традиционных банков: если обычные карты стимулируют тратить больше ради кэшбэка и баллов, то Ramp изначально создавался, чтобы помогать компаниям тратить меньше . Глайман утверждает, что доллар, который не был потрачен впустую, в 100 раз ценнее, чем один цент кэшбэка с этого доллара .
🧠 Внутренняя трансформация: как Ramp использует ИИ в работе 14:53
Глайман уверен, что сейчас происходит самый масштабный сдвиг в производительности труда за всю его жизнь . ИИ пронизывает все функции внутри Ramp:
📈 Продажи и рост
Эффективность среднего SDR (специалиста по развитию продаж) в Ramp примерно в три раза выше, чем у ближайших конкурентов . Это достигается за счет:
- Автоматизации анализа сигналов намерения (intent signals) из огромных массивов данных .
- Использования генеративных моделей для подготовки персонализированных первых ответов клиентам.
- Перевода работы из режима «поиск информации» в режим «консультирование» .
🛠 Проект «Ask Toby» и клиентская поддержка
Одной из самых инновационных внутренних разработок Глайман называет проект «Ask Toby» . Это цифровой агент, который позволяет сотрудникам (продуктологам, маркетологам) делать запросы ко всей базе данных компании на естественном языке.
- Система анализирует более 50 000 записей звонков отдела продаж и переписку с клиентами .
- Сотрудники могут спросить: «Почему клиенты выбирают Ramp, а не конкурента X?» или «Чего больше всего боятся финансовые директора при внедрении контроля расходов?» .
- ИИ выдает не просто сухую статистику, а конкретные цитаты и видеофрагменты из разговоров, что позволяет точнее позиционировать продукт .
🛠 Продукты Ramp Intelligence: ИИ для внешних пользователей 27:30
Линейка продуктов Ramp Intelligence направлена на то, чтобы убрать «скучную» часть работы финансиста . Глайман выделяет несколько ключевых направлений:
- Автоматизация учета: Алгоритмы Ramp автоматически предлагают правильную бухгалтерскую категорию для каждого расхода. По словам Глаймана, ИИ делает это быстрее и точнее, чем команда бухгалтеров .
- Интеллектуальный контроль расходов: Система способна отличить «нормальный» чек от подозрительного. Например, она может заметить в чеке из ресторана позицию «алкоголь», если это запрещено политикой компании, и подсветить это для проверки .
- Ценовой анализ (Price Intelligence): Ramp анализирует данные о закупках тысяч компаний (анонимно), позволяя клиентам видеть, переплачивают ли они за софт (например, Slack или AWS) по сравнению с рынком .
- Интеграция с Microsoft Copilot: Ramp стал одним из первых партнеров Microsoft в этом направлении. Теперь сотрудники могут запрашивать выпуск карт или проверять лимиты прямо в интерфейсе Microsoft Teams, не заходя в приложение Ramp .
🏗 Стратегическое преимущество: владение уровнем транзакций 32:57
Глайман подчеркивает, что преимущество Ramp не только в данных (Data Moat), но и в возможности совершать действия (Write access) .
- Многие ИИ-инструменты могут только «читать» почту или выписки, давая советы (Insight).
- Ramp находится на уровне рабочего процесса (workflow layer) и транзакционного уровня. Если система видит дублирующуюся подписку на софт, она может не просто посоветовать её отменить, а физически заблокировать карту для этого вендора одним кликом .
Глайман сравнивает это с управлением автомобилем: компании, у которых есть только записи о расходах, сидят в машине, но не могут повернуть руль. Компании, использующие Ramp, имеют доступ к рулю, акселератору и тормозу .
🔮 Будущее через 1 845 дней: мир без отчетов о расходах 43:16
Заглядывая вперед, Глайман прогнозирует, что через пять лет выполнение отчетов о расходах вручную будет казаться дикостью .
- Автопилот для финансов: Бухгалтерские книги будут закрываться в реальном времени, а ИИ будет выступать и в роли «копилота», и в роли автономного агента для рутинных операций .
- Экономия нового уровня: Если четыре года назад Ramp помогал экономить около 2% бюджета компании, то в ближайшем будущем эта цифра должна приблизиться к 10% и выше за счет более глубокой оптимизации закупок и времени сотрудников .
По мнению Глаймана, освобождение людей от монотонного труда (тегирования транзакций, сбора чеков) позволит человеческому интеллекту сфокусироваться на творчестве и созидании, что и является истинным предназначением человека .
