Cette semaine on reçoit Vincent Nallatamby, Product chez Google Labs à San Francisco. Après avoir revendu sa première entreprise à la firme américaine, il finit par rejoindre l’entité en charge du lancement de nouveaux produits Google dont la majorité s’appuient sur l’intelligence artificielle.
En parallèle, Vincent est Business angel et investit à travers son syndicat Eigen, mais aussi Mozza Angels, dans des startups IA pour l’essentiel.
Dans cet épisode, il nous raconte le fonctionnement de Google Labs et nous fait part de ses apprentissages dans un écosystème qui va à toute vitesse, et de sa vision sur l’impact qu’aura l’IA générative dans la conception des produits tech de demain.
Ce qu’il faut en retenir :
Les profils idéaux pour des startups dont l’innovation s’appuie sur l'IA ne sont pas nécessairement des doctorants en IA, mais plutôt des ingénieurs capables de relier l'ingénierie de produit à l'IA, avec une mentalité axée sur le produit, le prototypage et l'implémentation.
L'IA et la création d'agents ne sont pas aussi complexes qu'on pourrait le croire. La tendance actuelle à complexifier les LLMs et les agents peut parfois masquer leur simplicité sous-jacente, ce qui souligne l'importance de plonger dans le code pour mieux comprendre.
Il est crucial de ne pas précipiter la consolidation des infrastructures ou des plateformes dans le domaine de l'IA. Tant que les produits ne sont pas suffisamment matures, investir dans des couches d'infrastructure peut être prématuré et contre-productif.
La vélocité et la capacité à mettre rapidement un produit entre les mains des utilisateurs sont essentielles pour les entreprises qui veulent lancer tous types de produits, y compris ceux qui s’appuient sur la Gen AI.
L'importance du mindset technologique par rapport à la technologie elle-même est mise en évidence par des exemples tels que Dolly, où la différenciation ne réside pas tant dans la technologie utilisée que dans la façon dont elle est exploitée et adaptée à l’évolution rapide de l’écosystème.
À l'ère de la Gen AI, la valeur du logiciel en tant que barrière à l'entrée diminue considérablement. Les entreprises doivent se concentrer sur d'autres aspects pour se différencier, comme l'excellence opérationnelle et la propriété intellectuelle.
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