- A IA corporativa vende como middleware, não SaaS. Você não está lançando uma API na folga; Você está religando sistemas ERP de 20 anos. Os ciclos de compras são longos e o escopo sob medida mata a velocidade do produto. Depois, há o potencial de as coisas darem muito errado. “Pequenos acordos são tanto trabalhos quanto acordos maiores, mas são muito menos lucrativos”, diz Falk. Sim.
- Os integradores de sistemas capturam a vantagem. Quando a Accenture ou a Deloitte termina o lançamento, o software da sua startup é um erro de arredondamento na conta de serviços.
- A manutenção é maior que a inovação. As empresas não querem modelos que deriva; Eles querem tempo de atividade, e o “recurso” não determinístico da IA é um bug para a empresa. “Os processos corporativos têm inúmeros casos de borda que são incrivelmente difíceis de explicar a frente”, diz ele. Seus melhores engenheiros acabam escrevendo documentação de conformidade em vez de recursos de envio.
São novas idéias, por si só, mas são fáceis de esquecer em uma época em que todo deck de slides diz: “O GPT-4O mudará tudo”. Vai, mas atualmente não pode para a maioria das empresas. Não no “eu codificamos um novo aplicativo; vamos rolá-lo em produção”. Isso funciona em X, mas não tanto em empresas sérias.
Momento de Palantir “disse-you-so”
Ted Mabrey, chefe de comercial de Palantir, não resistiu a mergulhar em Falk: “Se você quiser construir o próximo palantir, construa em Palantir”. Ele não está errado. A Palantir produziu o trabalho grunhido – ontologias de dados, modelos de segurança, encanamento de fluxo de trabalho – que as startups descobrem da maneira mais difícil.
No entanto, a presunção de Mabrey mascara um ponto maior: as empresas não compram plataformas de IA; Eles compram resultados. A Palantir é bem -sucedida quando mostra a uma empresa de petróleo como raspar dias de folga planejando o site para um novo poço ou ajuda um ministério de defesa Dados do sensor de fusível nas decisões de segmentação. A plataforma é invisível.
