paint-brush
"El multimodal es el avance de la IA menos apreciado", dice el director ejecutivo de DoNotPay, Joshua Browderby@David
2,801
2,801

"El multimodal es el avance de la IA menos apreciado", dice el director ejecutivo de DoNotPay, Joshua Browder

David Smooke9m2024/04/10
Read on Terminal Reader

Joshua Browder, fundador y director ejecutivo de DoNotPay, se unió a la comunidad de HackerNoon para hablar sobre los agentes de inteligencia artificial, los dividendos y el futuro de DoNotPay.
featured image - "El multimodal es el avance de la IA menos apreciado", dice el director ejecutivo de DoNotPay, Joshua Browder
David Smooke HackerNoon profile picture
0-item
1-item

Josué Browder es el fundador/CEO de No paga . Fundó la empresa en 2016 después de recibir demasiadas multas de estacionamiento. En los últimos 8 años, la compañía evolucionó de un chatbot que combate las multas de estacionamiento a un compañero de inteligencia artificial que reduce todo tipo de tarifas, sumando un total de más de un millón de casos exitosos para sus clientes. Joshua también tiene un gran acento británico y tuvo la amabilidad de compartir algunas de sus ideas con la comunidad de HackerNoon.


Joshua Browder: Muchas gracias David por invitarme aquí. Llevo mucho tiempo leyendo Hackernoon y me ha ayudado enormemente en mi viaje empresarial.



Así que me encontré con tu trabajo por primera vez a través de consejos de podcasts virales ( como éste ). También tienes cientos de miles de seguidores en varias plataformas. ¿Podría describir su estrategia y compartir algunos consejos logísticos sobre cómo abordar el uso de los medios y las redes sociales para hacer crecer DoNotPay?


Lo más importante es ser auténtico. La gente está harta del aburrido discurso corporativo. Sólo quieren que alguien comparta experiencias humanas reales.


Por ejemplo, comencé DoNotPay porque personalmente era un mal conductor y recibí más de 30 multas de estacionamiento. Cuando conté mi historia por primera vez, me preocupaba un poco que la gente se burlara de mí. Pero resulta que todo el mundo puede identificarse con el hecho de que le estafen con billetes caros. Estoy convencido de que la primera versión del producto no habría despegado si no hubiera compartido mis defectos y motivaciones personales al iniciar el servicio.


En segundo lugar, creo que los productos y las empresas más exitosos aprovechan las emociones humanas fundamentales. Tinder recurre a la “lujuria”, Robinhood a la “codicia”, Uber Eats a la “pereza/hambre”. Tanto en el producto como en los medios, trato de aprovechar la "ira". La gente está harta de que las aerolíneas hagan overbooking de asientos o que los propietarios acepten depósitos. Compartir consejos útiles para hacer justicia a las personas, tanto en el sitio web DoNotPay (con nuestro SEO) como en las redes sociales, resuena entre los consumidores.



En términos de volumen total y cantidad de dinero ahorrado por caso, ¿cuáles son los tipos de casos más populares en la plataforma DoNotPay? ¿Y cómo cree que eso cambiará en los próximos años?


DoNotPay ha ganado más de 1.000.000 de casos para nuestros clientes. La categoría de tareas más popular es la que yo pondría en la “categoría de burocracia corporativa”: tareas en las que las grandes empresas te hacen pasar por obstáculos (que saben que nadie tiene tiempo de superar), como cancelar suscripciones, solicitar reembolsos, negociar facturas. y presentar reclamaciones de garantía.


Nadie tiene tiempo de esperar 4 horas para ahorrar $12, por lo que este parece ser el trabajo perfecto para el software.


En los próximos años, imagino que los casos de uso pasarán de “proactivos” a “retroactivos”. En lugar de que vengas a DoNotPay para pagar tu multa de estacionamiento, sería fantástico si pudieras despertarte y la IA te enviara una nota que dijera: "mientras dormías, noté que tuviste un corte de Internet y te conseguí una llamada". ¡Reembolso de $50!” Muchas empresas se centran en la participación agrícola. En DoNotPay, queremos que después de que te registres, nunca más tengas que preocuparte por que te estafen nuevamente.



¿Cómo encuentra y evalúa nuevos casos de uso sobre cómo DoNotPay puede ayudar a recuperar el dinero de los clientes? ¿Pruebas el envío de tipos de plantillas a cuántos gobiernos/empresas antes de saber que puedes ofrecer ayuda?


Cuando comencé DoNotPay, me pregunté: "¿por qué ahora?" La idea de una aplicación que te ayude a luchar por tus derechos parece obvia, así que pensé que era importante investigar por qué no funcionó antes. Descubrí que muchas empresas habían intentado construir lo que nosotros estábamos construyendo; “Fixed” te ayudó con tus multas de estacionamiento, “Cushion” con comisiones bancarias y “Service”, con vuelos retrasados, entre muchos otros. Sin embargo, el problema con todas estas empresas es que sólo se centran en un único caso de uso vertical. A menos que seas un mal conductor como yo, el estadounidense promedio solo recibe una multa una vez al año, así que sabía que si quería construir un negocio exitoso, tendría que hacerlo horizontalmente, creando un conjunto de cientos de productos. Estamos constantemente en busca de nuevos.


Descubrimos nuevos productos de dos maneras. En primer lugar, la cultura interna del equipo es aquella en la que constantemente estamos "escalándonos a nosotros mismos", navegando por Reddit a las 3 a. m. para buscar formas de ahorrar nuestro propio dinero y luego escalarlo al mundo. Por ejemplo, teníamos un miembro del equipo que constantemente compraba tarjetas de regalo VISA de Walmart para usarlas en pruebas gratuitas (para que nunca se le cobrara cuando terminara la prueba). Un día, llegó al trabajo y dijo: "¡Construyamos esto como un producto para todos!".


En segundo lugar, somos muy receptivos a los comentarios de los usuarios. Cuando comencé con los tickets, los usuarios comenzaron a bombardearnos, solicitando ayuda con sus propietarios, Comcast, etc. Estas solicitudes me dieron muchas ideas de expansión.



Desde el lanzamiento de ChatGPT, el auge de la IA ha estado en la mira de los principales medios de comunicación. PyTorch y TensorFlow fueron logros monumentales que tal vez no se apreciaron completamente hasta que se construyó algo más fácil de usar con/sobre/más allá. ¿Qué avances futuros en IA te han entusiasmado? ¿Y qué avances históricos de la IA cree que han sido subestimados por los medios?


Parece que estamos logrando años de progreso cada mes en IA y cosas que no fueron posibles ni siquiera el otoño pasado son posibles hoy.


El primer gran avance se produjo cuando GPT 3 fue lo suficientemente coherente como para mantener una conversación. En ese momento, creamos una IA que puede cancelar suscripciones. Como sabrás, algunas empresas, como The New York Times, te obligan a chatear con un agente sólo para cancelar una suscripción. Fue mágico la primera vez que cancelamos una suscripción a una revista con IA


Luego vino GPT-4. La funcionalidad de razonamiento para lo que intentábamos lograr parecía una mejora de un orden de magnitud, por lo que permitió productos más sofisticados. Recientemente, lanzamos la negociación de facturas con IA, donde nuestros robots inician sesión en su cuenta de servicios públicos (como Comcast) y comienzan a chatear con un agente para obtener un descuento. En algunos casos, las grandes empresas utilizan IA (y nosotros utilizamos IA), por lo que las dos IA están luchando. Con GPT 3, este caso de uso no habría sido posible.


Multimodal, donde la IA puede aceptar diferentes tipos de entradas (como imágenes), es probablemente el avance menos apreciado por los medios. No creo que muchos consumidores se den cuenta de que ChatGPT puede "ver". En DoNotPay, utilizamos la visión GPT-4 para evaluar las señales de estacionamiento, como cuando nuestro sistema solicita a GPT-4 que determine: "¿Hay un árbol cubriendo la señal?"


La latencia sigue siendo lo que más necesita mejorar. Hace 6 meses, tanto los modelos de lenguaje grandes (como los modelos de voz) tardaban demasiado en mantener una conversación por teléfono. Para nuestros propósitos, muchas disputas sobre derechos de los consumidores se resuelven allí. Parece que finalmente estamos en el punto en el que podemos crear robots telefónicos para completar tareas en nombre de las personas, aunque todavía tenemos algunas mejoras técnicas menores que deben realizarse.



Agentes de IA son tendencia y me imagino que son enormemente importantes para el presente y el futuro de DoNotPay. Es difícil entrenar una extensión humana de tu voluntad. Es difícil entrenar una extensión de IA de tu voluntad. ¿Cómo piensa y tiene ejemplos de cómo mejorar el rendimiento y reducir el riesgo cuando los agentes de IA actúan en nombre de sus clientes?


El mayor riesgo de la IA desde nuestra perspectiva es que miente para lograr sus objetivos. Volviendo al ejemplo de la factura de servicios públicos de Comcast, diría cosas como: “He tenido cinco cortes en las últimas 24 horas”, ¡algo que claramente no era cierto! Si bien eso puede funcionar desde el punto de vista de la negociación, no es aceptable desde el punto de vista de la responsabilidad. Hemos tenido que tener mucho cuidado con las indicaciones para asegurarnos de que la IA "se ciña a los hechos". Además, en algunas circunstancias, tenemos un segundo modelo de aprendizaje automático para asegurarnos de que la primera IA sea veraz. En definitiva, tenemos una IA (el modelo de verdad), observamos otra IA (el modelo de conversación), hablamos con una tercera IA (el servicio al cliente automatizado de la gran empresa).



Recientemente tomaste la decisión de pagar dividendos a sus primeros accionistas . Creo que las empresas existen para ganar más dinero del que gastan. Pero también están los accionistas de Venture Capital como a16z, que son más conocidos tradicionalmente por una mentalidad de crecimiento por encima de todo. Cada dólar que se gasta es un dólar que no se gasta en hacer crecer la empresa. ¿Hubo un momento ajá en el que decidiste hacer esto? ¿Qué lógica hizo que el resto de la empresa y las partes interesadas se unieran a este enfoque? ¿Y cómo decidirá cuánto pagará en dividendos en el futuro?


Creo que estamos en un nuevo paradigma, tanto en Silicon Valley como en las startups en general. Los inversores y empleados están cansados de las empresas insostenibles que pierden dinero y valoran la liquidez más que nunca. Incluso en los mercados públicos Meta pagó su primer dividendo, lo que es una señal de los tiempos. Mientras tanto, la IA le permite lograr grandes resultados notablemente eficientes; Klarna ha automatizado más del 60 % de su carga de trabajo de servicio al cliente con agentes de IA.


Creo que estos dos factores convergerán y veremos más empresas pagar dividendos. El crecimiento y la rentabilidad de primer nivel no son mutuamente excluyentes. Por ejemplo, Facebook fue realmente rentable cuando aumentó su Serie A, lo que es una señal de un modelo de negocio sostenible. Es un mito reciente (provocado por las bajas tasas de interés) que las empresas deberían prender fuego al dinero.


La reacción de los accionistas fue abrumadoramente positiva. Un inversor comentó que había invertido en más de 600 empresas privadas y que nunca antes había recibido un dividendo. ¡Otro empleado está utilizando su pago de dividendos como pago inicial para una casa!\

Somos afortunados de tener más dinero del que hemos recaudado y seguimos usando nuestro efectivo para invertir en crecimiento (además de futuros dividendos potenciales). Incluso estamos considerando adquirir algunas empresas.



En tus entrevista reciente de Bloomberg , mencionaste una mentalidad de equipo pequeño, hablando admirablemente de que MidJourney tiene cientos de millones en ingresos con solo 20 empleados. Hace mucho que admiro a Craigslist como empresa de tecnología, uno de los cincuenta sitios más importantes del mundo que se está renovando. Mil millones de dólares al año con sólo 50 empleados . Con menos personas en la sala, cada uno importa más. ¿Cómo se asegura de que las personas adecuadas estén trabajando con DoNotPlay? ¿Qué talentos, habilidades y rasgos priorizas al elegir con quién trabajar?


La cualidad número uno que buscamos es ser un “misionero” versus un “mercenario”. ¿Esta persona piensa que ayudar a las personas a obtener reembolsos de Comcast es el mejor trabajo del mundo? ¿O simplemente les importan los factores relacionados con la vanidad? Hemos sido muy afortunados de contar con el mismo equipo central durante muchos años (excepto con algunas excepciones que han fundado sus propias empresas exitosas).


También creemos firmemente en la propiedad. Tuvimos un ex empleado que hizo una pasantía en DoNotPay hace más de cinco años; Incluso recibieron un pago de dividendos.



¿Cuál es el truco más orgulloso de tu vida? ¿Está convirtiendo el deseo de no pagar una multa de estacionamiento en una empresa exitosa? ¿O algo mas?


Si lo pongo por escrito aquí, ¡no sería bueno!


Con toda seriedad, fue tener la idea de mudarse a los Estados Unidos a los 18 años. Los estadounidenses son 10 veces más ambiciosos que los ingleses; ¡El cielo es el límite en San Francisco!



Mi empresa tiene aproximadamente la misma cantidad de personas que la suya, pero gana menos dinero. ¿Tiene algún consejo sobre cómo HackerNoon puede ganar más? ganancia ?


Una cosa que estamos explorando en DoNotPay son algunas asociaciones importantes. Donde trabajamos con una empresa que se alinea con nuestros valores para hacer que nuestro producto esté aún más disponible para el mundo. Nunca vi esto como un camino hasta hace poco y creo que la “ruta empresarial”, incluso para las organizaciones orientadas al consumidor, puede ser una idea interesante.



Sólo pensé en preguntar. Y, por último, ser fundador/CEO puede ser un trabajo estresante. ¿Ha encontrado recientemente alguna mejora de rutina mundana para mejorar su productividad?


Como emprendedor, es difícil mantenerse sano y en forma. Especialmente durante la pandemia de COVID, estaba tan concentrado en DoNotPay que no hice suficiente ejercicio. Recientemente, estoy orgulloso de haber perdido 50 libras, yendo al gimnasio temprano cada mañana. Por muy mundano que parezca, ¡la salud es lo único que importa al final del día!



Enlaces para obtener más información: