O czym jest ten film
- Forward deployed engineer (FDE) to nowy, świetnie płatny zawód: inżynier pracujący bezpośrednio u klienta, który wdraża agentów AI w realnych procesach. Stawki sięgają miliona dolarów rocznie, bo firma bez wahania oddaje takiej osobie ułamek generowanej wartości — rzędu 5–25 mln dolarów.
- Teza przewodnia rozmowy: „nie stosuj AI”. Sztuczna inteligencja nie jest farbą do pomalowania firmy; wymaga przeprojektowania procesów od podstaw, a nie doklejenia modelu do istniejącego chaosu.
- Tło trendu: fundusze private equity robią roll-upy — kupują biura rachunkowe, kancelarie i firmy IT, wdrażają tam agentów, podnoszą marże i sprzedają spółki wielokrotnie drożej. Przykład: Thrive, gdzie 35 inżynierów obsługuje 70 firm, a deklaracje podatkowe powstają o 30% szybciej przy 98-procentowej dokładności.
- Metoda „dnia zero”: wywiady z ludźmi (kluczowa wiedza siedzi w głowach dwudziestoletnich pracowników), obserwacja systemów źródłowych (Salesforce, NetSuite, Workday) i przegląd dokumentacji rozsianej po SharePoint, Slack i arkuszach.
- Studium przypadku: publiczna firma software’owa z 5 mld dolarów przychodu „miała” prosty proces wyceny; po zaminowaniu CRM-u okazało się, że to 20 kroków i 7 pętli — 61% wycen wracało do początku.
- Każdy krok procesu trafia do jednego z czterech koszy: do usunięcia, zwykły kod, krok agentowy albo decyzja człowieka (aprobaty, negocjacje, płatności zostają u ludzi).
- Zasada „żadnego nowego interfejsu”: agenci działają wewnątrz systemów, które firma już ma. Propozycja migracji CRM/ERP kończy rozmowę — firmy wydały na takie przeprowadzki lata i miliony.
- W portfelach PE grupuj spółki po systemach źródłowych (te na NetSuite razem, te na Dynamics razem) — zamiast 26 osobnych projektów robisz kilka ustandaryzowanych, a twoim rozmówcą zawsze jest ten sam profil: CFO.
- Sprzedawaj wynik i licz KPI: w jednym wdrożeniu obsługa faktury przeszła z 17 kroków i 24 dni na 7 kroków i 6 dni, koszt faktury spadł z 31 do 6 dolarów, a odsetek faktur obsłużonych bez ingerencji człowieka wzrósł z 18% do 87%.
- Start od zera: tygodniowy plan (poniedziałek — mapa własnych aplikacji, piątek — pierwsza oferta dla małej firmy) oraz trzy kompetencje FDE — znajomość procesów, umiejętność wypuszczania produkcyjnego kodu i warsztat AI z ewaluacjami i rollbackami.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Zanim zbudujesz agenta, zmapuj proces taki, jaki jest naprawdę
Na czym polega: Dokumentacja w firmach przedstawia procesy prościej, niż wyglądają w praktyce. Formalnie sześcioetapowy proces wyceny okazał się dwudziestoma krokami z siedmioma pętlami. Mapowanie — wywiady plus obserwacja systemów plus dokumentacja — to fundament, którego nie wolno pominąć.
Jak stosować: W pierwszych tygodniach u klienta nie pisz żadnego kodu. Przeprowadź wywiady w obrębie jednego działu, nasadź narzędzia do process miningu na systemy źródłowe i przejrzyj dokumentację w SharePoint, Slacku i arkuszach. Skrzyżuj relacje różnych osób.
Na co uważać: Jedna osoba zawsze opowie ci swoją wersję. Bez porównania relacji z tym, co faktycznie dzieje się w systemach, dostaniesz obraz nietrafiony.
2.Najcenniejsza wiedza siedzi w głowach, nie w bazach
Na czym polega: Kluczowe niuanse — wyjątki, obejścia, „który krok jest tylko teatrem” — zwykle nie są nigdzie zapisane. Trzymają je wieloletni pracownicy, niezależnie od tego, czy firma jest gigantem, czy pięćdziesięcioosobowym biurem.
Jak stosować: Pytaj wprost: co się dzieje, gdy wyskoczy wyjątek? Jak często? Kto naprawdę podejmuje decyzję? Schodź od kierowników sekcji w dół hierarchii.
Na co uważać: Nie licz, że podłączysz agenta przez API do gotowej „bazy wiedzy”. Tę bazę najpierw musisz zbudować — i to ty, nie klient.
3.Cztery kosze dla każdego kroku: usunąć, zakodować, oddać agentowi, zostawić człowiekowi
Na czym polega: Po zmapowaniu każdy krok dostaje kategorię. Część znika w świecie po AI, część to deterministyczny kod, część wymaga osądu — i tu wchodzi agent — a najbardziej ryzykowne kroki (aprobaty, negocjacje, płatności) zostają u ludzi.
Jak stosować: Proste reguły „jeśli X, to Y” implementuj zwykłym kodem, nie modelem. Agentów stosuj tam, gdzie są dane historyczne i potrzebny osąd. Człowieka zostaw przy przelewach i podpisach.
Na co uważać: Agent prowadzony od początku do końca, z dostępem do płatności, to proszenie się o phishing i fałszywe faktury.
4.Działaj w systemach klienta, nie obok nich
Na czym polega: Firmy wydały lata i miliony na wdrożenia ERP i CRM. Propozycja migracji na „CRM natywny dla AI” kończy rozmowę. Agenci powinni czytać i działać wewnątrz Salesforce czy NetSuite, a człowiek w pętli dostaje po prostu wiadomość na Slacku.
Jak stosować: Pozycjonuj się jako ktoś, kto wbudowuje agentów w istniejące systemy, bez nowego okna aplikacji. W małych firmach bez CRM możesz wprowadzić własny — w korporacji nigdy.
Na co uważać: Musisz realnie znać systemy klasy CRM/ERP — bez tego nie ocenisz, co system potrafi sam, a co musisz dobudować.
5.Grupuj klientów po systemach źródłowych, nie po firmach
Na czym polega: Fundusz z 26 spółkami w portfelu nie zrobi 26 osobnych projektów naraz. Zamiast tego pięć firm na NetSuite robi jeden ustandaryzowany projekt finansowy, cztery na Dynamics — drugi.
Jak stosować: Poznaj dokładnie możliwości każdego systemu (co ma NetSuite, a czego nie), wypełniaj luki integracjami i buduj powtarzalny podręcznik wdrożeń, który fundusz zastosuje po każdym kolejnym przejęciu.
Na co uważać: Nawet firmy na tym samym systemie prowadzą procesy różnie (od 9 do 18 kroków) i mają różnice regionalne — standaryzacja wymaga realnej mapy, nie założeń.
6.Sprzedawaj wynik, językiem konkretnego odbiorcy
Na czym polega: CFO słyszy „niższe koszty i szybsze zamykanie ksiąg” (np. z 22 dni do 4–8), dyrektor handlowy — wzrost przychodów, dyrektor ds. ludzi — szybszą rekrutację i wdrażanie nowych pracowników.
Jak stosować: Przed rozmową ustal, kto jest sponsorem projektu, i przetłumacz to samo wdrożenie na jego metryki. Nie opowiadaj o technologii — opowiadaj o wyniku.
Na co uważać: Dyrektorzy finansowi — jak sami o sobie mówią — są notorycznie sceptyczni. Obietnice bez punktów odniesienia nie przejdą.
7.Mierz przed i po — i trzymaj się deklaracji
Na czym polega: Sukces sprzedaje się liczbami: 17 kroków → 7, czas cyklu 24 dni → 6, koszt faktury 31 → 6 dolarów, odsetek spraw bez ingerencji człowieka 18% → 87%. Spora część efektów pochodzi z samego przeprojektowania procesu, jeszcze zanim włączą się agenci.
Jak stosować: Zanim cokolwiek zbudujesz, ustal punkt odniesienia dla KPI. Po wdrożeniu raportuj regularnie, a po pół roku wróć z porównaniem: tak było, tak jest.
Na co uważać: Lekcja Hammera: przyspieszanie pojedynczych kroków nie skróci procesu, jeśli czas ginie na przekazywaniu pracy między ludźmi. Mierz czas cyklu całego procesu, nie poszczególne czynności.
8.Większość zadań nie wymaga najmocniejszego modelu
Na czym polega: W praktyce wdrożeniowej rzadko potrzebny jest model z pierwszej linii. Wystarczają tańsze wersje (Sonnet, niższe modele GPT) oraz open source (Grok, Muse, GLM, Kimi, Qwen).
Jak stosować: Benchmarkuj każdy workflow na kilku modelach i wybieraj najtańszy, który daje wymaganą jakość.
Na co uważać: Korporacje mają awersję do modeli chińskich — sprawdź politykę klienta, zanim cokolwiek zaproponujesz. Ruch kieruj przez Azure Foundry, AWS Bedrock lub Google Vertex dla gwarancji zero retencji danych.
9.Pomocnik czy agent w tle: różnica między 10 a 80 procentami
Na czym polega: Osobiste agenci (Muse, Grockbot, Instinct, Dots) to sidekicki: czatujesz, oni coś robią — zysk rzędu 10–20%. Agenci w tle działają według mapy procesu i odzywają się tylko wtedy, gdy muszą — zysk 70–80%.
Jak stosować: Zaczynaj od procesów z wyraźnym właścicielem i jasnymi regułami; agentów w tle buduj dopiero po dogłębnym mapowaniu i przeprojektowaniu.
Na co uważać: Nadzór nad osobistymi agentami w firmach jeszcze nie istnieje — nie obiecuj klientom konfiguracji agentów w tle przez platformy konsumenckie.
10.Trzy kompetencje FDE i tygodniowy plan startu od zera
Na czym polega: FDE łączy trzy fachu: rozumie, jak powstaje praca (systemy plus procesy), wypuszcza kod produkcyjny z audytowalnością i bezpieczeństwem, zna warstwę AI (ewaluacje, rollbacki, halucynacje). Takich ludzi jest bardzo mało — dlatego są drodzy.
Jak stosować: Plan z odcinka: poniedziałek — wypisz wszystkie aplikacje trzymające twoje rzeczy; wtorek — wybierz 20 czynności z zeszłego tygodnia; środa — opisz jeden proces krok po kroku, z wyjątkami; czwartek — posortuj kroki do czterech koszy; piątek — napisz do małych firm z ofertą jednego prostego workflow, na start nawet za darmo.
Na co uważać: Nie pomijaj etapu pokazania klientowi jego własnego chaosu — „łamie im to serce, ale tego potrzebują”. I nie zaczynaj od korporacji: pierwsze projekty to małe firmy.
Redakcyjne tłumaczenie
Wstęp: milion dolarów za wdrażanie agentów
Greg Isenberg: Dlaczego niektórzy zarabiają milion dolarów rocznie jako forward deployed engineers? Brzmi szalenie, prawda? Ale jeśli się nad tym zastanowić — wcale nie. Jeśli wdrażasz agentów i potrafisz dostarczyć firmie wartość rzędu pięciu, dziesięciu czy dwudziestu pięciu milionów dolarów, czy zechcą podzielić się z tobą częścią tej wartości? Okazuje się, że tak. Pytanie więc brzmi: jak zostać takim inżynierem? Jak wdrażać agentów tak, żeby firma działała sprawniej, więcej zarabiała i podnosiła marże? Zaprosiłem Vossa z Veric Agents, żeby pokazał to od środka. Dzieli się przykładami z realnych zleceń — ze zmienionymi detalami — których normalnie nie zobaczysz publicznie. Pierwszy raz w internecie. (Informacja dodatkowa: forward deployed engineer, w skrócie FDE, to inżynier pracujący bezpośrednio u klienta; nazwa wzięła się z praktyki firm softwareowych „rozmieszczających” swoich ludzi w siedzibach klientów.)
Dużo osób mówi o tym zawodzie, ale nikt nie pokazuje konkretnych przykładów, jak to zrobić. Po tym odcinku będziesz wiedział, jak znaleźć pracę wartą automatyzacji, zdecydować, gdzie pasują agenci, jak wyglądają modele otwarte kontra zamknięte, gdzie w tym wszystkim mieści się Muse, Grockbot czy Dots — i jak zacząć stosować to w praktyce. To masterclass z zostawania FDE. Z Vossem nagraliśmy już jeden odcinek, ale został ogólny — więc, na prośbę słuchaczy, tym razem schodzimy głębiej. Podeślij odcinek znajomemu, zostaw łapkę i komentarz.
Sekcja sponsorowana: cztery głosowe narzędzia Google
Greg Isenberg: Jedno z najczęstszych pytań, jakie dziś dostaję, brzmi: „Greg, jak używasz głosowego AI na co dzień?”. Rozbiję to w sześćdziesiąt sekund. Ta część jest sponsorowana przez Google, które ostatnio robi w tej dziedzinie świetną robotę.
Pierwsze: Gemini 3.8 Live. Możesz z nim porozmawiać jak przez telefon: „Jak idzie moja kampania produktowa?”. Narzędzie jest podpięte pod wszystkie moje aplikacje i w praktyce prowadzi mi firmę w tle. Traktuję je jak szefa sztabu: jest rozgarnięty, widzi moje narzędzia i pozwala mi żyć, podczas gdy głosowe asystent ogarnia biznes.
Drugie: Gemini 3.5 Transcribe. Zostawiam notatki głosowe, a narzędzie zamienia je w czysty tekst, wycinając „yyy” i „no właśnie”. Pomysłów na startupy mam mnóstwo — mogę iść na spacer, nagadać ich do telefonu, a dostać z powrotem czytelny tekst. Przy okazji niczego nie zapominam, a zapominam często.
Trzecie: Gemini 3.8 Flash do syntezy mowy. Mówisz: „Zbuduj mi głos z brooklińskim akcentem” — i go dostajesz. Po co? Mnóstwo produktów potrzebuje głosu; ostatnio dorobiłem głosowe powitanie do budowanej aplikacji mobilnej.
Czwarte: tłumaczenie mowy na mowę. Nie każdy mówi po angielsku — jeśli robisz interesy po mandaryńsku, masz tłumaczenie w czasie rzeczywistym (Gemini 3.5 Live Translate), a to otwiera nowe rynki. Podziękowania dla Google za sponsoring; linki znajdziecie w opisie.
Rozmowa: obietnica odcinka
Greg Isenberg: Voss, czego ludzie się dowiedzą do końca tego odcinka?
Voss: Mam nadzieję, że poznają całe przepływy pracy, które widujemy w ramach transformacji AI — od początku do końca — i zrozumieją, jak zrobić to samodzielnie.
Greg Isenberg: Bo ogólników jest mnóstwo i sam jestem temu winien: „ciekawy temat, ciekawy model biznesowy, dodaj AI”. Ale pytanie brzmi: jak w praktyce dodać AI? Jak wygląda ta robota „forward deploy”? Dziś wchodzimy w szczegóły. Obietnica dla słuchacza: zrozumie, co naprawdę znaczy zastosować AI, gdzie są okazje biznesowe i monetyzacyjne oraz jak duża to skala. To zobowiązanie?
Voss: Sto procent. Masz moje słowo. Zaczynajmy.
„Nie stosuj AI”
Voss: Kilka tygodni temu opublikowałem artykuł „Don’t apply AI” — oczywiście gra słów z „applied AI”. Teza: AI nie jest farbą, którą maluje się firmę. To zajęcie polega na przeprojektowaniu procesów. I o tym dziś będzie.
Że trend już trwa, wszyscy pewnie wiedzą — Greg mówił o tym tydzień czy dwa temu. Roll-upy stały się ogromną częścią playbooku private equity: kupuje się firmę żyjącą z ludzi, przestarzałych procedur i przestarzałego oprogramowania — biuro rachunkowe, firmę IT, kancelarię — a potem spółki holdingowe typu AI wkładają tam inżynierów, w tym forward deployed. Szukają procesów, mapują systemy źródłowe i wyjątki, sprawdzają, gdzie co się dzieje i które czasy cyklu powtarzają się przez samo przekazywanie pracy między zespołami. A potem budują ten proces od nowa — z agentami.
Thrive to pierwszy przykład, jaki przychodzi do głowy: 35 inżynierów na 70 firmach według mojego rozeznania — pewnie dziś już więcej. I widać, że to działa: liczby idą w górę, deklaracje podatkowe powstają o 30% szybciej przy 98-procentowej dokładności. Agenci realnie zdejmują z ludzi robotę — to wykonalne. Jedyne „ale”: to bardziej żmudne przedsięwzięcie, niż ludzie zakładali.
Jeszcze liczby z innej beczki: marża brutto pewnej firmy obsługującej połączenia wynosiła ponad 60% — bardzo dużo. Kupują ją za miliard, podnoszą marżę — w najlepszym wypadku podwajają — a to wprost przekłada się na wycenę. Nagle schemat jest taki: kupujesz za miliard, wdrażasz AI przez 3, 6, 12 czy 24 miesiące i sprzedajesz za dwa, cztery albo osiem miliardów. O to właśnie chodzi.
(Informacja dodatkowa: Thrive Holdings to inicjatywa Josha Kushnera; podobną strategię roll-upów opartych na AI prowadzi m.in. fundusz General Catalyst.)
Greg Isenberg: I to jest dokładnie pytanie, które ludzie zadają. Bo brzmi to jak „kup firmę, dodaj AI, znak zapytania, zysk”. Jak to się robi naprawdę?
Voss: Zaraz do tego dojdziemy — nie zostawię tego na poziomie ogólników.
Dlaczego AI nie da się rozsmarować po firmie
Voss: Moja ulubiona analogia: twoje własne życie jest już skomplikowane. Masz pięć skrzynek mailowych, cztery magazyny plików — Dysk Google, Notion, iCloud, pulpit — pięć komunikatorów: iMessage, WhatsApp, Slack… do tego kalendarz Google i Outlook. Ustalenie, jak ty naprawdę z tego wszystkiego korzystasz, jest trudne. Wskazać aplikację — to proste, robisz wywołanie do API. Ale jeśli pisze klient, to Gmail i praca; jeśli rodzina — iMessage albo WhatsApp. Już na poziomie jednego człowieka to łamigłówka.
A teraz wyobraź sobie firmę, która przejęła osiem innych spółek, działa w pięciu regionach — São Paulo, Bangalore, Australia, Sydney — i prowadzi 23 systemy źródłowe, a każdy region robi wszystko po swojemu. Chicago siedzi na SAP, Salesforce i Workday, Toronto na NetSuite, HubSpot i ADP — i tak dalej. To naprawdę skomplikowane. I dlatego AI nie da się „zastosować”: jeśli rozsmarujesz ją na całą globalną firmę, jedyny efekt będzie taki, że ten chaos zacznie się kręcić szybciej. Mam nadzieję, że wolno mi tu przeklnąć — i że wygwizdają to w montażu.
Greg Isenberg: Śmiało. [śmiech]
Voss: To jest sedno problemu. Nie będę go wałkował: jasne jest, że to skomplikowane. Jak więc się do tego zabrać? Nasze podejście — zapewne nie jedyne — wygląda tak: mapowanie procesów, potem przeprojektowanie, potem budowa, wdrożenie i uruchomienie. Gdybyś jutro wszedł do firmy w dniu zero, oto co bym zrobił.
Dzień zero: wywiady, systemy, dokumentacja
Voss: Po pierwsze — wywiady z ludźmi. Zacznij od jednego działu. W finansach porozmawiasz z szefami sekcji rozrachunków z dostawcami i odbiorcami, fakturowania, bankowości, planowania finansowego — i schodzisz w dół hierarchii. Te rozmowy są na wagę złota, bo mnóstwo informacji w ogóle nie istnieje na papierze. Rzadko trafiasz na czystą dokumentację, na którą wskażesz agenta i powiesz: „naucz się”. Zwykle nic nie jest spisane. Słyszymy to bez końca: „ten człowiek jest u nas dwadzieścia lat — on to po prostu ogarnia”. I to się zdarza wszędzie, niezależnie od skali: gigant z listy Fortune czy mała firma — wszędzie są ludzie-skarbice wiedzy.
Greg Isenberg: Bo jeśli myślisz, że wejdziesz do firmy, a tam ktoś trzyma drugi mózg w Obsidianie, podpięty do agentów — jesteś w błędzie, mój drogi. Nie ma żadnego drugiego mózgu.
Voss: Dokładnie. Nie ma czegoś, w co się wpijesz przez API i nagle masz bazę wiedzy.
Greg Isenberg: To na tobie spoczywa — dział po dziale, między działami — i to bardzo żmudna robota. Czyli krok pierwszy to w pewnym sensie zbudowanie „ludzkiego API”: wydobycie danych, procedur i instrukcji z głów i przeniesienie do współczesnych systemów.
Voss: Zgrabnie to ująłeś — ludzkie API. Musisz zrozumieć, dlaczego dziś robi się rzeczy tak a nie inaczej, kto faktycznie decyduje, który krok jest teatrem, a który naprawdę potrzebny, co się dzieje, gdy wyskoczy wyjątek — i jak często. Nic z tego nie jest zapisane.
Po drugie — process mining: automatyczna obserwacja systemów źródłowych i wszystkiego, co się da. W ich Salesforce, NetSuite, Dynamics, Workday siedzi mnóstwo danych. To nie znaczy, że istnieje dokument „krok pierwszy, krok drugi” — ale taką instrukcję da się odtworzyć, żyjąc na tych systemach. Jeśli przez trzy–cztery tygodnie mam dostęp do Salesforce na żywo, dobrze wiem, jakie dane wchodzą, jak często się je poprawia i tak dalej. Obserwacja działa ciągle, a AI pomaga odczytać ukryty sens każdej akcji: gdy wchodzi rekord od takiej a takiej firmy, o takiej wielkości, widzimy takie a nie inne posunięcia. Z czasem budujesz wykres zależności: jeśli wpada coś kategorii A, trafia do X; B — do Y; C — do Z. Ale bez wywiadów masz tylko połowę obrazu.
Po trzecie — to, co żyje poza systemami: istniejąca dokumentacja, czasem przestarzała, czasem całkiem przyzwoita. SharePoint, Drive, Notion, Slack, Teams, Gmail, arkusze. Po tych trzech krokach masz dosłownie cały obraz firmy. Proporcje się różnią: wielka korporacja ma dziesięć lat historii w Salesforce; mała firma ma prawie wszystko w głowach — żadnych procedur, żadnego systemu, żadnego oprogramowania. Dobór kąta ataku to twoja rola i zależy od konkretnej firmy.
Greg Isenberg: Kryształowo jasne.
Studium przypadku: 5 miliardów przychodu i dwadzieścia kroków zamiast sześciu
Voss: Konkret, jak obiecałeś. Publiczna firma software’owa — zlecenie, które dokończyliśmy. Pięć miliardów dolarów przychodu, ponad 150 produktów, tabun konsultantów; wprowadził nas dyrektor handlowy. Skoro spółka jest publiczna, dochodzą regulacje i prawo. Ich dokument procesu — powstał, o ile pamiętam, przy projekcie z Deloitte — wyglądał wzorowo: budujesz wycenę, wysyłasz do deal desku (zespołu zatwierdzającego), przechodzi aprobata, przesyłasz klientowi, negocjujesz, podpisujesz. Prosto jak drut. Tyle że to zawsze obraz z jednej perspektywy — nawet pojedynczy człowiek opowie ci złą historię, trzeba rozmawiać z innymi. Rzeczywistość, którą odkryliśmy dzięki agentom do process miningu nasadzonym na ich CRM (Salesforce), to proces dwudziestokrokowy z siedmioma pętlami: od kroku pierwszego do czwartego–piątego, a przy problemie powrót do początku — 61% wniosków przechodzi tą pętlą. Niżej w łańcuchu odsyła sprawę dział prawny w 12% przypadków, a w 30% nowa wycena przechodzi ponowną aprobatę. Nic z tego nie było udokumentowane — i to mój czteroosobowy zespół musiał to zmapować.
Greg Isenberg: Widzę to tak: każda firma jest fabryką. Spójrz z góry na halę — linia montażowa, jej odcinki, obok biura, gdzie ktoś prowadzi księgi. To wszystko razem wytwarza produkt. Wasza robota — i „forward deploy engineering jako usługa” w ogóle — polega na sprowadzeniu każdego biznesu do zestawu systemów per dział. A potem masz wszystko, czego trzeba: narzędzia cyfrowe — Salesforce’y, NetSuite — dalej agentów, którzy wykonują robotę, i ludzi, bo nie wszystko da się oddać maszynom. Odsłaniacie cały system: przyznajecie, że to, co widać, to zwykle czubek góry lodowej, otwieracie ją, porządkujecie — a potem, zakładam, ewaluujecie, żeby działało jak najlepiej.
Voss: Sto procent. I zabawne: tak czystej mapy procesów działu sprzedaży nikt wcześniej nikomu w tym dziale nie pokazał. Dyrektorzy handlowi i finansowi mówią nam wprost: „mam wrażenie, że rozumiecie nasz dział lepiej niż my”. I to prawda — bo nikt tego nie zrobił. A to sedno: gdy przychodzisz z „chcemy używać AI”, pada pytanie: do czego? Który proces jest zepsuty? Jaki problem rozwiązujemy? Dlatego ten etap jest konieczny.
Cztery kosze: co usunąć, co zakodować, co oddać agentom, co zostawić ludziom
Voss: Te dwadzieścia kroków układamy w cztery kosze. Pierwszy: usuń krok — nie powinien istnieć w świecie po AI. Drugi: zwykły kod — czyste reguły, zero osądu: proste wywołanie API, „jeśli X, to Y”. Trzeci: pięć kroków agentowych — na przykład budowa wyceny wymaga osądu: kto to klient, ile jest dla nas wart, ile musimy wydać, jakie zasady przydzielić. Czwarty: ludzie w pętli — decydenci przy krokach najbardziej ryzykownych, tych których nie wolno spartaczyć: aprobaty, negocjacje, podpisy, przelewy.
I jeszcze jedno, bardzo ważne. Wielu myśli o agentach jak o nowym interfejsie. My podchodzimy odwrotnie i właśnie to trafia do kadr zarządzających — gorąco polecam każdemu, kto chce być FDE: pozycjonuj się jako ktoś, kto buduje agentów wewnątrz systemów źródłowych klienta. U nas agenci obserwują czyjś Salesforce i działają w tym Salesforce. Nie ma nowego okna, do którego trzeba wchodzić. Nie prosimy o wymianę CRM-a — to nierealne. Z relacji klientów: wydali lata i miliony — jeden chyba dziesięć milionów — na przeprowadzkę z jednego ERP do drugiego; to samo przy CRM. Jeśli twoja oferta brzmi „przeniesiemy was ze Salesforce’a na CRM natywny dla AI”, straciłeś ich. W małych firmach bez CRM-a możesz wprowadzić własny system — świetnie. Ale wszędzie indziej działaj wewnątrz systemów. Nawet człowiek w pętli to u nas zwykle wiadomość na Slacku. Bonus: nie musisz nikogo przeszkalać — ludzie pracują w znanym środowisku, więc startujesz z dużo wyższą adopcją i sprawnością.
Greg Isenberg: Przy sprzedawaniu czegokolwiek chodzi o drogę najmniejszego oporu. Prosić kogoś o wymianę całego oprogramowania i jeszcze wpychać w nowe pojęcia — większość nie słyszała o świecie agentów. Więc tak: jeśli chcesz być FDE albo prowadzić taką firmę — droga najmniejszego oporu.
Voss: Nie znają Muse ani niczego z tego świata. Trzymaj prostotę.
Dwadzieścia sześć spółek portfelowych i jedna metoda
Voss: Kolejny przykład: fundusze private equity chcą uporządkować swój stos technologii. Dla niewtajemniczonych — fundusz ma udziały w dziesiątkach spółek i dostaje dyrektywę: wdrażamy AI wszędzie. A to niewykonalne wprost. Dwadzieścia sześć spółek to dwadzieścia sześć zleceń; każda ma dziesięć działów, każdy dział dziesięć przepływów pracy — nagle, żeby zrobić choć zadrapanie, potrzeba pięćdziesięciu tysięcy FDE na trzy lata. Nasza recepta: grupuj spółki portfelowe, najlepiej po systemach źródłowych. Robimy finanse w całym portfelu? Zbieramy tych pięć na NetSuite i tych czterech na Dynamics. Zadaniem FDE jest dokładnie poznać możliwości każdego systemu: co NetSuite ma, czego nie ma, co ma Dynamics — i gdzie wypełnisz braki oraz jak to połączyć z Ramp, Brex, Tipalti, BlackLine, Concur czy Expensify. Po stronie sprzedaży: jedni na Salesforce, drudzy na HubSpot — integrujesz z resztą stosu i arkuszami. Chwytasz ideę. W ten sposób ogarniasz podobieństwa zamiast rozjeżdżać się w dwadzieścia sześć stron, z jednym punktem wejścia: systemem źródłowym. Gorąco to polecam zwłaszcza FDE, bo gdy kazano ci obsłużyć dziesięć firm, musisz uprościć życie przede wszystkim sobie. To upraszcza też politykę wewnętrzną: pracujesz cały czas z tym samym profilem kupującego — CFO.
Greg Isenberg: Ciekawe, że sponsorem jest CFO, a nie ktoś z technologii.
Voss: Często wprowadzają nas CIO-owie — „chcemy rozeznać wszystko”. Ale równie często prezesi, CFO i dyrektorzy handlowi: „to mój dział, chcę tam coś mieć”. Zastrzeżenie: CFO — jak sami o sobie mówią — notorycznie nie dowierzają. Powodzenia w sprzedaży do CFO.
Greg Isenberg: Nie chcę urazić żadnego dyrektora finansowego, ale ich kręcą koszty. Gdy słyszą o agentach, myślą: jak obniżyć koszty i podnieść marżę. Czy to najlepsze wejście — „wdrożymy to, zaoszczędzicie mnóstwo”?
Voss: W dużej mierze tak. Dostarczamy wartość w trzech obszarach: oszczędności, wzrost przychodów i ograniczenie ryzyka. Do CFO faktycznie trafiają oszczędności, ale też: jak długo trwa u was comiesięczne zamykanie ksiąg? Słyszymy: dwadzieścia dwa dni, cztery tygodnie, sześć tygodni. To ponad miesiąc — o czym my w ogóle rozmawiamy? Jeśli sprowadzamy to do czterech–ośmiu dni, z większą dokładnością, przy dzisiejszym koszcie, uważają to za bardzo wartościowe. A dalsze cięcia niech przyjdą później. Nie chodzi o „to samo bydle, ale taniej” — oni chcą szybciej i dokładniej.
Greg Isenberg: Sprzedajesz temu, z kim rozmawiasz. Z CIO czy CTO rozmawiasz o efektywności, produktywności, byciu na czasie. A potem sprawa trafia do CFO — jego może nie obchodzić, że wyjście jest czystsze i ładniejsze; jego obchodzi przychód i koszt. Banalne, ale mów językiem odbiorcy.
Voss: Sprzedawaj wynik. Z dyrektorką ds. ludzi to nie będą oszczędności, tylko „znajdziesz lepszych ludzi szybciej i szybciej ich wdrożysz”. Nie chcą oszczędzać na tym — chcą dużo lepszych efektów.
Pięć firm na NetSuite i podręcznik dla funduszu
Voss: Głębszy konkret: pięć spółek portfelowych, wszystkie na NetSuite — a i tak każda prowadzi sprawy inaczej. Dwanaście kroków, dziewięć, piętnaście, osiemnaście, trzynaście — do tego różnice regionalne w każdej firmie. Dlatego mapowanie jest takie ważne. I korzysta z niego nie tylko każdy CFO z osobna, z tym samym uczuciem „rozumiecie nasz dział lepiej niż my” — korzysta też fundusz, który widzi, jak procesy dają się ujednolicić. Często dostajemy od funduszy prośbę o podręcznik wdrożeń: jutro kupujemy nową spółkę — jaki proces stosować, jakie oprogramowanie przyjąć. I ta mapa mówi: skoro siedzisz na NetSuite, tak to robisz — sprowadzasz do sześciu kroków, agentów w określonych miejscach i tak dalej. Oczywiście to ujęcie nieco udramatyzowane: rzadko dopniesz „wszyscy mają sześć kroków, koniec, idealna wydajność”. Ale dojdziesz całkiem blisko — jeśli wejdziesz głęboko, zmapujesz, popracujesz z ludźmi i przeprojektujesz proces z rozmysłem. To prawdziwa mapa, zanonimizowana — szczegółów z klientów nie możemy pokazać. Dotyczyła rozrachunków z dostawcami: siedemnaście kroków z obsługą wyjątków, odkrytych w dwa–trzy tygodnie wywiadów i miningu. I uwaga — to był u nich prostszy przepływ. Widzieliśmy procesy czterdziesto- i dwustukrokowe. Zdarzają się szaleństwa.
Zadaniem FDE jest, po pierwsze, to zmapować. Nie pomijaj tego kroku. Nie pomijaj edukowania klienta o jego własnym chaosie — oni chcą to zobaczyć; łamie im to serce, ale tego potrzebują. Po drugie, przełożenie tego na agentową przyszłość: wygląda czyściej (mogą odetchnąć z ulgą) i działa płynniej — agenci robią swoje, ludzie wchodzą tam, gdzie trzeba. Zielone pola to kroki po decyzjach człowieka, a to wciąż na przykład wyjątek z doborem konta księgowego. Taka jest robota FDE.
Greg Isenberg: Przy okazji, jeśli sprzedajesz to CFO: obok agentów wstaw ich szacunkowy koszt miesięczny. Będzie szokująco niski.
Voss: Względem ludzi. Dokładnie.
Greg Isenberg: I to samo z dokładnością i wszystkimi wskaźnikami, które im rzucisz. Zarządy to uwielbiają. Część twojej pracy to pokazać: tak to działa dziś, tak będzie działać — a potem trzymać się tej poprzeczki. Po pół roku mówisz: zrobiłem to, co obiecałem.
Voss: Zabierasz mi pointę — dokładnie to pokazujemy. Siedemnaście kroków procesu do siedmiu, czas cyklu z dwudziestu czterech dni do sześciu, pętle wyjątków z sześciu do jednej. I najlepsze: odsetek faktur przechodzących automatycznie, bez ingerencji człowieka, podnieśliśmy u tego klienta z 18% do 87%. To był przełom — bo wcześniej dosłownie większość faktur szła ścieżkami wyjątków, co jest znakiem naprawdę złych procesów. I poprawiliśmy to głównie przeprojektowaniem, wcale nie samymi agentami. Na koniec koszt obsługi pojedynczej faktury: z 31 do 6 dolarów, minus osiemdziesiąt procent.
Greg Isenberg: I dla tych, którzy mówią „Voss podmienia ludzi agentami”: jeśli koszt faktury spada z 31 do 6 dolarów, firma ma nagle więcej marży. Część ją zatrzyma, ale część odda klientom.
Voss: Albo przeznaczy na zatrudnienie. Bo, prawdę mówiąc, nasi klienci to bardzo często firmy z listy Fortune 1000 czy 500. Chcą wygrywać i rosnąć. Zawsze widzimy przesunięcie zasobów, nie masowe zwolnienia. Wolą, żeby najlepsi ludzie w finansach nie tracili czasu na ręczne kierowanie faktur i aprobaty — to absurd. Wolą ich widzieć przy zadaniach o większej dźwigni: planowaniu finansowym, projektach międzydziałowych albo budowaniu własnych zespołów FDE. Niech nikt nie sądzi, że agenci zastąpią wszystkich. Do migracji zadań dojdzie. Ale firmy, które chcą wygrywać, przesuwają ludzi — pięćdziesięcioprocentowe zwolnienia to szaleństwo.
Sześćdziesięciu księgowych, cztery systemy i faktura z zeszytu
Voss: Jeszcze jeden przykład — sześćdziesięcioosobowe biuro rachunkowe. To już strona małego biznesu i, jeśli to twój pierwszy projekt FDE, raczej od tego zacznij. Nie był to nasz klient — ktoś z branży, z kim rozmawiałem. Dwanaście milionów dolarów przychodu, czterysta klientów, cztery systemy. A co sprawiało trudność: każdy klient przysyła swoje księgi inaczej. Słyszałem, że niektóre faktury przychodziły jako zdjęcia… bazgrołów w zeszycie. Wtedy zrozumiałem: nie da się tu „po prostu dorzucić AI”. Trzeba wejść głęboko. Nie będę wałkował — link do artykułu w opisie, a reszta wygląda podobnie: deklarowali sześć kroków, realnie było czternaście i mnóstwo pętli. Windykacja i ponowne wezwanie w 70% przypadków; partner odsyła sprawę z powrotem — krok czwarty — w 35%. Twoim zadaniem jako FDE jest policzyć, co ten stan rzeczy kosztuje: nie tylko w pieniądzach, ale w czasie. Ile mija między jednym człowiekiem a drugim w łańcuchu? Bo tam ucieka czas.
Michael Hammer w swoich badaniach nad transformacją zauważył: możesz mieć dwadzieścia kroków i przyspieszyć każdy z nich, a proces i tak nie stanie się szybszy — bo o wszystkim decyduje czas cyklu między krokami. Stąd biorą się te dwadzieścia dni. Mówił to trzydzieści lat temu i dziś widzimy dokładnie to samo.
(Informacja dodatkowa: Michael Hammer — teoretyk zarządzania, współautor bestsellera „Reengineering the Corporation” z 1993 roku, prekursor przeprojektowywania procesów biznesowych.)
Voss: I znów te same cztery kosze: usunięcia, zwykły kod, agenci, decyzje człowieka. Zasada jest prosta: zwykły kod tam, gdzie obowiązuje „jeśli X, to Y” — bez osądu i bez wariantów; jeśli są warianty, to zwykły przełącznik: „jeśli X — Y, jeśli Z — A”. Agent tam, gdzie masz dość danych historycznych i potrzebny jest osąd: pozycja „monitory” na fakturze to niemal na pewno materiały biurowe — chyba że dostawca jest taki, że wiadomo, iż to coś innego. I człowiek: zanim wyślemy przelew, powinien przy nim siedzieć człowiek. Nie chcemy agenta gnaącego od początku do końca, bo na tym polu czai się phishing: przychodzi faktura, agent mówi „wygląda wiarygodnie, płacimy”. Człowiek w pętli jest bezcenny przy przeglądzie i aprobacie.
Modele z pierwszej linii kontra open source — i polityka wobec modeli chińskich
Greg Isenberg: Jak myśleć o najmocniejszych modelach kontra open source, chińskich kontra amerykańskich? Rozmawialiśmy o agentach w ogóle, ale jeśli masz ich realnie wdrożyć — jak poruszać się po tych ekosystemach?
Voss: Bardzo dobre pytanie. Z jednej strony większość firm siedzi na Microsoft Copilot; pod spodem Claude Code, a głębiej Codex. Dużo rzeczy — zwłaszcza w małych firmach — powinno zaczynać się od plików umiejętności w tym, w czym już pracujesz. Ale jeśli budujesz agentów — a to, przyznam szczerze, wymaga rzemiosła inżynierskiego — to wielkie laboratoria nie chcą, żebyście to wiedzieli: większości efektów nie trzeba osiągać na modelach z pierwszej linii. Bardzo rzadko potrzebowaliśmy najmocniejszych modeli. Nie znaczy to, że z nich nie korzystamy: pracujemy na Opusie, częściej Sonnet, na niższych modelach GPT — nie ogarniam już ich nazewnictwa — a także na open source. Po drugie: w korporacjach — i to jest sos dla widzów — istnieje awersja do modeli chińskich. Formalnie to tylko liczby zmiennoprzecinkowe, tak to nie działa, ale nie chcą — a czasem nie mogą. Korzystaliśmy z otwartych modeli jak Muse, czasem z chińskich tam, gdzie wolno; Grok też sprawdzał się świetnie. Nie zamykaj się w getcie ChatGPT i Claude’a: możesz brać ich tańsze modele, Groka, Muse, GLM, Kimi, Qwen. To wszystko elementy przybornika — i każdy workflow powinieneś benchmarkować na każdym modelu, żeby dobrać właściwy do zadania.
Osobiste agenci: pomocnik czy pracownik w tle?
Greg Isenberg: Platformy agentów osobistych robią się duże. Jest Grockbot, jest Muse — właśnie ogłosili Muse dla małych firm — Instinct po stronie konsumenckiej. Można się spodziewać, że wejdą i pozostali wielcy. Jak myślisz o wprowadzaniu takich narzędzi do korporacji? Czy w ogóle o tym myślisz?
Voss: No i OpenAI wczoraj z Dots. Widzę w tym potencjał, ale trudno dostrzec zasady nadzoru dla osobistych agentów w zastosowaniach firmowych. Moja filozofia — i Veric — zakłada dwa strumienie agentów w każdym biznesie. Pierwszy: sidekick, pomocnik — taki Copilot: czatujesz, sprawy się robią. Instinct, Dots, Grockbot i Muse to rozszerzenia tego nurtu: rozmawiasz, oni działają. Drugi nurt: agenci w tle, którzy naprawdę pracują. Nie zawracają ci głowy — robią swoje i odzywają się tylko wtedy, gdy muszą. Już wiedzą, co mają robić. I właśnie dlatego to głębokie mapowanie i przeprojektowanie procesów jest tak cenne. Wyobrażam sobie, że kiedyś się to złączy: że Muse’em czy Grockbotem skonfigurujesz agentów w tle, którzy stale zdejmą z ciebie robotę. Ale nadzór nad czymś takim jeszcze nie istnieje — wciąż ogromna jest przepaść od strony inżynierii. Więc na razie, odpowiadając na pytanie: zastosowań jest niewiele. Wolimy zdejmować ludziom pracę niż ich przyspieszać, bo tu kryje się różnica w zwrocie: pomocnik daje 10–20% szybsze działanie, agenci w tle — 70–80% szybciej, z większą dokładnością.
Trzy osoby w jednej
Voss: Sprzedając ideę FDE — musisz być trzema ludźmi naraz. Po pierwsze rozumieć, jak praca naprawdę powstaje. Najlepiej samodzielnie zgłębić systemy źródłowe: Salesforce, NetSuite, Dynamics. Co potrafią, czego nie. I przy okazji: jak powinna wyglądać księga zobowiązań — tego uczysz się sam albo w firmie. Po drugie: wypuszczać kod produkcyjny. Nie musisz mieć informatyki na dyplomie i dziesięciu lat stażu — zwłaszcza przy dzisiejszym AI — ale musisz umieć wyprodukować działających agentów wywołujących te systemy, z audytowalnością, ładem zarządczym i bezpieczeństwem. Po trzecie: warstwa AI. Wiedzieć, jakiego modelu użyć, co można modelowi ufać, a czego nie, jak testować modele ewaluacjami, jak optymalizować środowisko — i jak reagować, gdy agent zrobi coś złego: rollbacki, halucynacje. Jeśli potrafisz wszystko trzy — jesteś najlepszym FDE, bardzo pojemnym zawodowcem. A to bardzo rzadkie. Zwykle ktoś ma jedną-dwie kompetencje albo jest przeciętniakiem we wszystkich. Trzeba być wyjątkowym we wszystkich — do tego komunikacja: umieć mówić do kierownictwa i przekonać je, że to właściwa droga. Jeśli jesteś tą osobą — musimy porozmawiać, chcemy cię zatrudnić. Choć, powiedzmy szczerze, okazji nie zabraknie ci nigdzie: wszyscy szukają najlepszych FDE.
Greg Isenberg: Szanuję, że strzeliłeś śmiało. Ta osoba to koszykarz NBA — topowe 0,1%. Ale da się tego dopiąć: nie potrzebujesz dyplomu informatyki, tylko poświęcenia rzemiosłu, doświadczenia we wdrażaniu i mnóstwa powtórek w różnych ekosystemach — otwartych i zamkniętych, Microsoftu, Salesforce. Do tego komunikacja, która sprzedaje zarządom. To trudne — i dlatego tak płacą. Bo problemy, które rozwiązuje FDE, to, jak widać po tym odcinku, wielomilionowe oszczędności rocznie. Ktoś kiedyś dał mi radę — znany founder, kilka eksitów po po kilka miliardów — gdy byłem młody: najlepsza praca to ta najbliżej pieniędzy. Taka, w której pokazujesz, że umiesz poprawić przychód i zysk, bo właśnie ci ludzie dostają najwięcej — generują najwięcej wartości, jak w tej fabryce. Dajesz firmie dziesięć milionów wartości — czy oddadzą ci dziesięć procent? Milion? Może. I dlatego FDE są tak poszukiwani i tak świetnie opłacani.
Voss: Bez wahania zapłacą dziesięć procent tego, co dostarczasz. Znam nawet fundusze PE, które biorą FDE do ekipy i dają im udział w carry: kupili spółkę za miliard, liczą sprzedać za pięć, a ty dostajesz pół procenta tej różnicy — za robotę, którą wykonałeś. (Informacja dodatkowa: carry to udział zespołu funduszu w zysku ze sprzedaży spółki portfelowej.)
Greg Isenberg: No właśnie — NBA. Musisz być dobry, musisz być świetny, najlepszy z najlepszych.
Plan na tydzień: od zera do pierwszego klienta
Voss: Konkretne kroki, jeśli chcesz wejść w ten fach głębiej, zamoczyć palce, a zaczynasz od niczego. Tak zrobiłbym na twoim miejscu.
Poniedziałek: wypisz wszystkie aplikacje, które trzymają twoje rzeczy. U mnie — mówiłem — pięć skrzynek, trzy kanały rozmów i tak dalej. Zrób to dla siebie: zapisz, która wygrywa, gdzie się rozmijają, jak kierujesz ruchem. Zmapuj procesy własnego życia.
Wtorek: weź dwadzieścia rzeczy, które zrobiłeś w zeszłym tygodniu. Zapłaciłeś rachunek, anulowałeś subskrypcję — to duży temat: widzę mnóstwo osób używających Instinct i Muse do anulowania zapomnianych subskrypcji. Zresztą Adobe, jeśli słuchacie — dwa lata braliście ode mnie czterdzieści dolarów miesięcznie. Czas to odkręcić.
Środa: opisz jeden proces krok po kroku — jak płacisz rachunek od deski do deski albo, jeśli jesteś freelancerem, jak wystawiasz fakturę. Tak szczegółowo, jak się da: pięć wariantów, dziesięć wyjątków.
Czwartek: posortuj każdy krok do czterech koszy. Co do usunięcia? Co jest deterministyczne? Co agentowe? Przy czym ty musisz być?
Piątek: zdecyduj, do kogo piszesz — i napisz do mnóstwa małych firm, z polecenia albo na zimno. Zaproponuj im jeden proces, jeden workflow, maksymalnie prosty — i zrób dla nich wszystko: pliki umiejętności, asystenta — Instinct, Muse, Grockbot, Dots, cokolwiek — zbuduj agentów i daj terminarz. Jeśli dopiero startujesz, zrób to nawet za darmo. Uwierz mi: doświadczenie jest warte więcej, a następnemu klientowi wystawisz fakturę na pięć, sześć cyfr. Ale jeśli nigdy tego nie robiłeś — najpierw nabierz praktyki. I tyle.
Sprzęt na miejscu i prywatność danych
Greg Isenberg: Jak ważna jest umiejętność wdrażania agentów razem ze sprzętem w tych firmach? Czy wielu o to prosi? Mówię o wrażliwych danych — firmach chcących modele open source na własnej maszynie, zamiast agentów w chmurze.
Voss: Szczerze? Widzieliśmy zero takich przypadków. Wiem, że istnieją firmy, które wynajmują lub sprzedają klastry GPU wielkim, mocno regulowanym podmiotom. Pracowaliśmy z niektórymi z najbardziej regulowanych na planecie — banki, usługi finansowe, ochrona zdrowia, farmacja — i moim zdaniem jeszcze tam nie dojrzeli. Może kiedyś, ale nie dziś.
Greg Isenberg: Widziałeś, że OpenAI podczas DevDay pokazało nowe funkcje bezpieczeństwa?
Voss: Uciekło mi. Co dokładnie?
Greg Isenberg: Wyciągnę, żeby nie przekręcić. „OpenAI Private Intelligence”: ma pomagać firmom używać najmocniejszych modeli z większą pewnością, że dane są chronione. Zero retencji danych, prywatne przetwarzanie zabezpieczeń i automatyczne przeglądy bezpieczeństwa — bez dawania ludziom z OpenAI dostępu do treści. Wiele firm myślało: chcę te modele, ale czy naprawdę chcę oddać klucze OpenAI? Może nie. Stąd taka funkcja.
Voss: Bardzo dobre. My kierujemy ruch przez Azure Foundry, AWS Bedrock i Google Vertex — z gwarancjami braku trenowania i zero retencji. Ale widzę, że to będzie coraz większy temat. Ma sens, że to wypuścili.
Podsumowanie: proces, który działa
Greg Isenberg: Podoba mi się ten plan krok po kroku. Jest cenny dla naprawdę wielu ludzi. Po pierwsze: dla przyszłego FDE. Po drugie: dla każdego, kto chce, żeby jego firma była bardziej „natywna” dla AI — z tym, że piątek pomijasz, do nikogo nie piszesz; od poniedziałku do czwartku po prostu rozumiesz i porządkujesz system.
Voss: A jedno z częstszych pytań, jakie dostajemy, brzmi: jak wyhodować FDE we własnej firmie? Odpowiedź: tym samym playbookiem. I jeśli mam zostawić widzów z jedną myślą, to właśnie tę: nie stosuj AI. Dlatego upada większość pilotów — bo próbują przykleić AI do biznesu, bardzo ogólnikowo: rozdają wszystkim licencje Claude Code albo budują agenta, który nie rozumie przepływu pracy. To nie działa. W dużych firmach stosujemy dokładnie ten proces i dlatego udaje nam się przekształcać działy: znajdujemy prawdziwy proces, mierzymy punkt odniesienia i wszystkie wskaźniki, wybieramy procesy z właścicielami, sortujemy każdy krok, mierzymy przed budowaniem. Budujemy raz — wdrażamy wszędzie. I mierzymy bez przerwy. Cztery tygodnie audytu u CFO — rozumiemy systemy, ustalamy wskaźniki. Kolejne cztery tygodnie: budowa agentów. Potem po trzech, po sześciu miesiącach wracamy: tak było, tak jest — i udowadniamy. Nie „zbudowaliśmy AI, wdrożyliśmy, kończymy”. Praca FDE to ogarnięcie wszystkiego od początku do końca. Mam nadzieję, że było pomocne — i życzę wszystkim powodzenia.
Greg Isenberg: Link do tego materiału wrzucimy w opisie. Ludzie czasem piszą w komentarzach, że mam udziały w tej firmie. Nie mam. Voss nie postawił mi piwa, nie dosłał pieniędzy, nawet kawy nie zrobił. Po prostu jest światowej klasy w tym, co robi, i nie boi się dzielić metodą — dlatego go zapraszam. Kto to rozumie, ma nieuczciwą przewagę.
Voss: Dziękuję. A teraz czuję się źle — faktycznie jestem ci winien piwo. Ale powiem tak: jeśli z tego wszystkiego miałoby zostać jedno, to to, że muszę zatrudnić ludzi. Aplikujcie. Może to jedyny „kickback”, jaki Greg dostanie.
Greg Isenberg: Żadnego kickbacku nie potrzebuję. I zabawne — „nie stosuj AI”, ale „aplikuj do mojej firmy”. Jeśli dotarłeś tak daleko: niezależnie od tego, czy chcesz zostać FDE, czy zastosować tę metodę u siebie — idź i pobrudź sobie ręce. Jeśli chcecie więcej szczegółów, dajcie znać w komentarzach; czytam wszystkie, odpowiadam na większość. Voss, jesteś legendą — wracaj. Linki w opisie. Do zobaczenia.
Voss: Dzięki za zaproszenie.