Эта компания использует ИИ для решения болевой точки отрасли стоимостью в триллионы долларов: сделать время работников знаний видимым, измеримым и оптимизированным.
Автор: Leo, 深思圈
Вы когда-нибудь задумывались, почему производственные компании могут точно рассчитывать стоимость производства автомобиля до копейки, а розничные торговцы могут точно отслеживать запасы каждого товара, в то время как юридические фирмы, бухгалтерские компании и консалтинговые фирмы совершенно не осознают свое самое важное средство — человеческое время? Этот вопрос долго меня беспокоил, пока я не узнал, что Laurel только что завершила раунд финансирования серии C на сумму 100 миллионов долларов. Эта компания использует ИИ для решения проблемы на триллионном рынке: сделать время работников знаний видимым, измеримым и оптимизируемым.
Я глубоко исследовал и обнаружил, что Laurel занимается не только простым отслеживанием времени. Они строят первую в мире платформу AI для учета времени, пытаясь решить «проблему временного интеллекта», о которой говорил основатель Райан Алшак, — знаниевые отрасли не могут точно связать затраты времени с результатами бизнеса. В эпоху AI количественная оценка и понимание человеческого капитала превратились из «дополнительного бонуса» в «жизненно важную» потребность бизнеса. Этот раунд финансирования возглавила IVP, в нем также участвуют GV (Google Ventures) и 01A, среди новых инвесторов — известные личности, такие как DST Global, Кевин Уэйл из OpenAI, Алексис Оганян и CTO GitHub Владимир Федоров.
Шесть минут страданий и пробуждения в учете
Корень проблемы можно проследить до способов работы, которые использовались в профессиональном сервисном секторе на протяжении десятилетий. Адвокаты, бухгалтеры и консультанты должны записывать свое рабочее время с точностью до шести минут, чтобы клиенты могли оплачивать по часам. Райан Алшак глубоко испытал эту боль, когда работал адвокатом: «Это как если бы в напряженную субботу вечером я был поваром и готовил для 500 клиентов, но при этом от меня требовали записывать каждую использованную приправу, такой рабочий процесс отвлекает и лишен человечности.»
Я могу понять это чувство разочарования. Представьте себе, вы только что завершили сложный юридический анализ, ваши мысли находятся в самом ясном состоянии, но затем вам нужно остановиться и вспомнить: сколько времени я потратил на исследования? Сколько минут ушло на написание этой записки? О чем я говорил с клиентом по телефону? Это вынужденное прерывание рабочего процесса не только снижает эффективность, но и заставляет профессионалов чувствовать себя как контролируемые рабочие на фабрике, а не как эксперты, предоставляющие интеллектуальные услуги.
Момент озарения Алшака пришел очень просто: «Почему я должен говорить машине, что я сделал на работе, вместо того чтобы позволить машине напомнить мне, что сделать?» За этим на первый взгляд простым вопросом скрывается интуитивно противоречащее понимание: юристы, бухгалтеры и консультанты на самом деле сталкиваются с проблемой недостатка выставления счетов, потому что они забывают много выполненной работы. Если можно позволить покупателю (предприятиям) получить больше прибыли, а пользователю (профессионалам) сэкономить время, это является идеальной основой для создания компании.
!
Эта проблема гораздо более распространена, чем я предполагал. Согласно данным Laurel, профессионалы в среднем могут восстановить более 28 минут可计费 времени в день, которые ранее были потеряны из-за пропусков в записях. При расчете на основе средней ставки 375 долларов в час это означает, что каждый профессионал может ежедневно создавать дополнительный доход для компании в размере 175 долларов. Для крупных фирм с сотнями профессионалов эта цифра весьма впечатляюща.
AI переопределяет четыре ключевых аспекта отслеживания времени
Решение Laurel звучит интуитивно, но на самом деле его реализация представляет собой крайне сложную техническую задачу. Я понял, что для достижения полной автоматизации расписания необходимо решить четыре ключевых технических вопроса, каждый из которых имеет довольно высокую техническую планку.
Первый вызов заключается в отслеживании цифрового следа. Laurel должна быть в состоянии интегрироваться с каждым цифровым набором инструментов, используемым пользователями, включая Slack, Microsoft Outlook, Zoom и другие рабочие инструменты. Только когда ИИ сможет «видеть» все рабочие действия профессионалов на различных платформах, он сможет точно реконструировать их рабочую траекторию. Это похоже на установку в цифровой рабочей среде пользователя повсеместной, но совершенно незаметной системы мониторинга, способной фиксировать каждое нажатие, каждое редактирование документа, каждый телефонный звонок.
!
Второй уровень — это глубокая интеграция AI-приложений. Laurel использует различные технологии AI для обработки этих цифровых следов: алгоритмы кластеризации данных классифицируют связанные работы, модели машинного обучения распределяют работы между соответствующими клиентами и проектами, генеративный AI создает описания работы, и, наконец, машинное обучение кодирует и классифицирует работу. Это не просто применение интерфейса ChatGPT, а построение специализированной системы AI, оптимизированной для рабочих процессов профессиональных услуг.
Третий этап — это тонкий баланс между человеком и машиной. Система генерирует для пользователя черновой график, который пользователь может добавлять, удалять или редактировать. Этот дизайн «человек в цикле» гарантирует точность и позволяет ИИ постоянно учиться и совершенствоваться. Каждое взаимодействие пользователя делает систему более умной, создавая положительный цикл.
Четвертый шаг — это бесшовная интеграция с существующей системой выставления счетов. Как только пользователь подтвердит расписание, система автоматически отправит данные в систему выставления счетов компании, что позволит сохранить неизменным работу администраторов. Таким образом, опыт работы специалистов изменяется с «заполнения расписания» на «проверку расписания», что значительно снижает психологическую нагрузку.
Суть всего процесса заключается в том, что он не заставляет пользователя менять свои рабочие привычки, а работает в фоновом режиме, в конце концов, требуя лишь финального подтверждения от пользователя. Эта философия дизайна отражает глубокое понимание продукта: лучшая технология должна быть невидимой, она должна упрощать сложные вещи, а не добавлять новую нагрузку на обучение для пользователя.
От неудачников в юридических технологиях к пионерам эпохи ИИ
Успех Laurel не был легким, на самом деле он пережил полное возрождение. Компания была основана в 2016 году под названием «Time by Ping», но в первые годы ее существования было сложно. Алшак откровенно признал две основные проблемы: чрезмерная концентрация на единственном рынке юридической отрасли и недостаточная зрелость технологий обработки естественного языка на тот момент.
Переломный момент наступил в 2022 году, когда Alshak получил ранний доступ к OpenAI GPT-3. Он принял смелое решение: приостановить всю работу и полностью перестроить продукт. Это крайне редкий шаг в стартап-сообществе, и большинство людей расскажут вам, что «никогда не следует перестраивать, надо постоянно итерационно улучшать». Но Alshak выбрал путь, противоречащий традиционной мудрости, и я считаю, что это отражает истинный дух предпринимательства — готовность взять на себя огромные риски ради более великого видения.
Когда ChatGPT был запущен в ноябре 2022 года, восприятие ИИ на рынке кардинально изменилось. Alshak описывает этот переход: «Я из человека, которого считали сумасшедшим, превратился в того, к кому компании сами начали обращаться за помощью». Этот драматический поворот привел к бурному росту компании, увеличившей контрактную стоимость с нуля до 26 миллионов долларов за последние 24 месяца.
!
Переименование в Laurel — это не только обновление бренда, но и полное обновление корпоративной культуры и основных ценностей компании. Выбор этого имени также имеет глубокий смысл: Alshak хочет выбрать имя, которое ощущается вечным, а не типичным для стартапа, но имя, которое могло бы подойти в 1600-х, 2000-х или 4000-х годах. «Laurel» (лавр) в древнегреческие времена символизировал достижения в поэзии и спорте, и он надеется, что люди, глядя на свое расписание, будут чувствовать гордость, а не страх или подавленность.
Эта история о перерождении глубоко меня трогает. Она показывает, что в быстро меняющейся технологической среде иногда самым смелым выбором является не следование установленному курсу, а признание ошибок и полное изменение направления. Пример Лорел доказывает, что истинные инновации часто требуют такой решимости и смелости "начать с нуля".
Почему сейчас идеальное время для взрыва управления временем с помощью ИИ
Я все время думал, почему Laurel смог добиться такого большого успеха в этот момент, и я считаю, что это связано с идеальным сочетанием трех ключевых факторов: зрелость технологий, образование рынка и коммерческая срочность.
Технологические прорывы являются основой. За последние несколько лет возможности больших языковых моделей достигли уровня, на котором они могут точно понимать сложный контекст работы. Это не просто понимание языка, более важно то, что эти модели могут разбивать высокоуровневые намерения на конкретные исполнимые шаги. Когда я говорю «подготовить список проверки для сделки по слиянию и поглощению клиента ABC», ИИ должен понимать, какие юридические области это охватывает, какие типы документов должны быть включены, сколько времени потребуется для завершения и т. д. Эта способность к детальному пониманию была абсолютно невозможна несколько лет назад.
!
Смена мышления на рынке также критически важна. Широкое распространение ChatGPT заставило даже самые консервативные профессиональные службы начать принимать технологии ИИ. Я обнаружил интересный феномен: раньше, когда Alshak в 2018 и 2019 годах продавал ИИ юридическим фирмам, они говорили: «Мы все еще не уверены, является ли облачные вычисления будущим, и тем более не знаем, что такое ИИ». Но сейчас те же компании активно звонят, чтобы узнать, как развернуть решения ИИ. Эта смена мышления на рынке создала беспрецедентные возможности для таких компаний, как Laurel.
Коммерческая срочность возникает из изменений в экономической среде. На фоне экономического сжатия профессиональные сервисные организации сталкиваются с беспрецедентным давлением на эффективность. Клиенты больше не хотят платить за низкую эффективность, фиксированные тарифные модели становятся все более распространенными, что требует от фирм точного понимания реальной стоимости каждой услуги. Как сказал Ajay Vashee из IVP: «Когда вы продаете деньги в сжатой экономике, вы прорываете много шума». Laurel не продает функции, а продает реальные рост прибыли, что убедительно в любой экономической среде.
Существует еще один фактор, который я считаю очень важным, но который игнорируется: необходимость измерения возврата инвестиций в ИИ. Компании планируют вложить более 1 трлн долларов в ИИ в течение следующих пяти лет, но как измерить эффективность этих инвестиций по-прежнему остается черным ящиком. Большинство компаний полагаются на опросы или использование в качестве косвенных показателей, но это недостаточно точно. Платформа временных данных Laurel может предоставить количественные и проверяемые измерения эффективности ИИ, что исключительно ценно для тех компаний, которые должны доказать акционерам ценность инвестиций в ИИ.
Это сочетание множества факторов создало идеальные условия для быстрого роста Laurel. Согласно данным, их годовой доход от регулярных поступлений за последние 12 месяцев увеличился на 300%, а объем использования вырос на 500%. В настоящее время они сотрудничают с более чем 100 ведущими юридическими, бухгалтерскими и консультационными компаниями в США, Великобритании, Европейском Союзе, Австралии и Канаде. За этими цифрами стоит коллективное пробуждение отрасли под давлением фундаментальных изменений.
Глубинная ценность за успешными кейсами клиентов
Я всегда считал, что лучшая проверка продукта исходит от реальных отзывов клиентов, и результаты Laurel в этом отношении впечатляют. По информации инвесторов IVP, это единственная компания, которую они оценивали и которая получила максимальный балл 10 за удовлетворенность клиентов от каждого клиента. Но меня больше интересует история, стоящая за этими цифрами.
Отзыв Мэтта Ньюнса, партнера и руководителя отдела налоговой трансформации в Ernst & Young, был особенно убедительным: «Я лично убедился в том, как Laurel изменила наш подход к анализу времени. То, что раньше было ручным процессом записи и ввода времени, теперь стало гораздо более технологичным. Laurel не только помогает нашим сотрудникам вести более полный учет их рабочего времени, но и помогает нам получить более глубокое понимание того, как работают наши команды, что позволяет нам выявлять лучшие практики и обеспечивать наилучшие возможные результаты для наших клиентов. Это оказалось одной из наших самых эффективных инвестиций в ИИ».
!
Этот отрывок заставляет меня задуматься о более глубоком вопросе: ценность отслеживания времени заключается не только в точности выставления счетов, но и в понимании рабочих моделей. Когда компании могут четко видеть различия между эффективной и неэффективной работой, они могут стандартизировать лучшие практики и улучшить общий результат команды. Ценность такого организационного обучения может быть важнее, чем прямой рост доходов.
Мнение Дэвида Каннингема, главного директора по инновациям в международной юридической фирме Reed Smith, также очень вдохновляет: «По мере того как юридические фирмы оценивают влияние ИИ и фиксированных затрат, получение тонкой аналитики с меньшими усилиями имеет решающее значение для переопределения ценности внутри фирмы и для ее клиентов». Ключевое слово здесь — «тонкая аналитика» — это не грубая статистика времени, а глубокие инсайты, которые могут направлять стратегические решения.
Слова управляющего партнера аудиторской фирмы GHJ Тома Барри произвели на меня впечатление: «Вы знаете, сколько бизнес-идей мы можем получить с этой платформы? То, что мы сейчас видим, — это долгосрочная игра: это не просто инструмент для отслеживания времени.» Я считаю, что этот переход от инструментального мышления к платформенному мышлению является истинным конкурентным преимуществом Laurel.
С точки зрения финансовых данных, клиенты, использующие Laurel, сообщают о росте прибыли на 4-11%, что в основном связано с дополнительными 28 минутами выставляемого времени на каждого специалиста в день, а также с увеличением коэффициента реализации на 1-4%. Эти цифры были подтверждены независимым аудитом четырех крупных аудиторских компаний. Более того, специалисты экономят 80% времени на ручном вводе времени, что позволяет им сосредотачиваться на высокоценной работе, такой как развитие бизнеса, управление отношениями и стратегическое мышление.
!
Эти успешные примеры дали мне увидеть более широкую картину: Laurel не просто решает проблему отслеживания времени, а переопределяет способ работы в сфере профессиональных услуг. Когда время становится видимым и оптимизируемым, эффективность и способность к созданию ценности в отрасли в целом получают коренное улучшение.
Трехступенчатое видение от отслеживания времени к интеллектуальному времени
В процессе исследования Laurel я обнаружил, что у Alshak есть четкое трехфазное стратегическое видение, которое произвело на меня впечатление своим долгосрочным мышлением. Это не просто простой продуктовый маршрут, а глубокое размышление о будущем всей интеллектуальной работы.
Первый этап заключается в доказательстве того, что машины могут более эффективно и точно вести учет времени, чем люди. Ключевым моментом на этом этапе является выбор правильного целевого рынка — тех отраслей, которые должны вести учет времени для получения прибыли, таких как юриспруденция, бухгалтерия и консалтинг. В этих отраслях существуют существующие рабочие процессы, высокое давление на выполнение (без учета времени невозможно сохранить работу) и очень очевидная рентабельность инвестиций, когда автоматизация реализуется. Вот почему Laurel решила начать с профессиональных услуг, а не сразу обращаться ко всем работникам умственного труда.
Второй этап более амбициозен: используя данные о времени, сгенерированные машиной, заставить эти отрасли прекратить рассчитывать плату по времени и начать рассчитывать ее по результатам. Алшак цитирует Чарли Манга: «Скажи мне о механизме стимулов, и я скажу тебе о поведении». Он верит, что можно заново разработать механизм стимулов в отраслях, составляющих 20% ВВП США, чтобы они прекратили производственную активность и начали создавать эффективные результаты. Этот переход от ориентированности на затраты к ориентированности на результаты может полностью изменить бизнес-модель всей отрасли профессиональных услуг.
Третий этап является самым амбициозным: даже в мире, основанном на результатах, людям все равно нужно понимать затраты времени, чтобы задать себе вопрос: "Трачу ли я время на вещи с рычагом?" Цель этого этапа состоит в том, чтобы расширить ценность данных о времени для всех организаций бизнеса, помогая каждому работнику знаний понять и оптимизировать свое распределение времени.
Основные статистические данные этой идеи вызывают глубокие размышления: средний работник умственного труда работает 9 часов в день, но только 3 часа создают рычаговую ценность. Это означает, что 6 часов теряются - 3 часа на выполнение работы, которую должны выполнять AI-агенты, и еще 3 часа на выполнение работы, которую вообще не должно выполнять человечество. При расчете на количество работников умственного труда в мире это эквивалентно 6,4 миллиардам лет времени, потраченного на задачи, которые людям больше не нужно выполнять. Это и есть пространство возможностей для Laurel.
!
Я считаю, что этот способ мышления очень вдохновляющий. Многие стартапы сосредотачиваются на решении существующих проблем, но Лорел, решая текущие проблемы, также создает инфраструктуру для будущих возможностей. Данные о времени необходимы не только для лучшего выставления счетов, но и для понимания и оптимизации человеческой работы. В эпоху ИИ это понимание становится еще более важным, так как нам нужно знать, какие задачи следует доверять машинам, а какие требуют уникальной ценности от человека.
Революция в цепочке поставок профессиональных услуг эпохи ИИ
В процессе глубокого изучения Laurel я обнаружил очень интересную аналогию: они на самом деле строят «видимость цепочки поставок» для знаний. Эта концепция дала мне совершенно новое понимание всей отрасли.
Альшак высказал глубокую мысль: «Никто на самом деле не сопоставлял затраченное время и полученные результаты. Такие отрасли, как право и бухгалтерский учет, лучше всего понимают свои вложения (время), но все равно сталкиваются с трудностями в оценке ценности. С другой стороны, такие отрасли, как консалтинг и финансовые услуги, понимают ценность, но не имеют понятия о реальных затратах на создание». Эта слепая зона восприятия была давно решена в других отраслях, но в области знаний, представляющей более 50% мирового ВВП, цепочка поставок никогда не была по-настоящему раскрыта.
Эта аналогия напоминает мне о процессе трансформации в производственной сфере. Система бережливого производства Toyota революционизировала производство, поскольку сделала видимыми эффективность и потери на каждом этапе. Но в области умственного труда мы все еще находимся в состоянии до промышленной революции — огромное количество «запасов» (незавершенных задач), «времени ожидания» (недействительных встреч и процессов) и «дефектов» (документов, требующих доработки) скрыто в повседневной работе и не может быть количественно оценено и оптимизировано.
Временная интеллектуальная платформа Laurel на самом деле создает первую настоящую «систему управления цепочками поставок» для знаний. Она не только отслеживает время, но и анализирует рабочие процессы, выявляет узкие места, прогнозирует потребности в ресурсах и предоставляет рекомендации по оптимизации. Эта способность становится особенно важной в условиях широкомасштабного развертывания ИИ, поскольку предприятиям необходимо знать реальную отдачу от инвестиций в инструменты ИИ, а не полагаться на размытые опросы удовлетворенности.
Я считаю, что это изменение мышления в области цепочки поставок окажет глубокое влияние. Когда профессиональные сервисные организации начнут управлять знаниями так же, как производители управляют производственными линиями, они смогут: точно прогнозировать стоимость и время проектов, определять, какие типы работы лучше всего подходят для автоматизации, оптимизировать распределение команды и задания, а также в реальном времени контролировать состояние проектов и своевременно вносить коррективы.
Это также объясняет, почему Laurel может помочь клиентам достичь роста прибыли на 4-11%. Это связано не только с более точной записью времени, но, что более важно, с системным повышением эффективности, достигнутым за счет оптимизации цепочки поставок. Когда вы можете увидеть «производственный процесс» всего интеллектуального труда, возможности для оптимизации становятся очевидными.
С точки зрения инвестиций, рыночные возможности этой революции в цепочке поставок огромны. Ajay Vashee из IVP отмечает: «Профессиональные услуги представляют собой триллионы долларов глобальной экономической активности, но эти компании испытывают недостаток базовой видимости своих ключевых ресурсов — времени — в процессе работы. Решая проблемы интеллектуального управления временем, Laurel создает платформу для более широких преобразований в области ИИ». Это не просто программный инструмент, а инфраструктура для цифровой трансформации целой отрасли.
Философия времени основателя и миссия, движущая его
Понимание личной истории Alshak дало мне более глубокое понимание миссии Laurel. Это не просто бизнес-проект, а предприятие, движимое миссией, глубоко укоренившееся в личном опыте.
Алшак часто размышляет о теме смерти, что может показаться довольно тяжелым, но именно такое глубокое понимание ограниченности времени сформировало основную идею Лорел. AI-чат интерфейс компании даже назван «Мори», что является данью латинской фразе «memento mori» (помни о смерти). Эти размышления о смерти не являются негативными, а напоминают людям ценить каждую минуту.
Меня больше всего тронул рассказ Alshak о матери. Основание Laurel тесно связано с концом жизни его матери — она скончалась от рака всего через несколько недель после того, как компания получила посевное финансирование в 2018 году. Alshak сказал: «В последние мгновения жизни, проведенные с ней, ценнее миллиона минут, проведенных за чем-либо другим. Я осознал, что я не создаю компанию по учету времени, а создаю компанию, которая помогает людям понять: 'Провожу ли я время так, как хочу?'"
Это личное чувство миссии превратилось в основную ценность компании. Alshak хочет стать «зеркалом» для мира, научив его вот чему: «Мы так заботимся о своих деньгах, но к своему времени относимся так беспечно. Это фундаментально перевернутая концепция.» Он хочет жить так, словно у него есть 78 лет жизни, 4000 недель, чтобы каждая минута имела значение.
Я обнаружил, что эта философия времени глубоко влияет на дизайн продуктов Laurel. Игры слов на греческом языке в компании очень интересны: Alshak упоминает, что в греческом языке есть два слова, обозначающих время — «chronos» (время по часам) и «kairos» (восприятие времени). Laurel не просто отслеживает chronos, но и помогает людям оптимизировать kairos — заставляя людей ощущать полноту времени в значимой работе, а не в бесполезных задачах.
Этот подход, ориентированный на миссию, также отражен в долгосрочной визии компании. Alshak надеется, что Laurel сможет устранить из английского словаря концепцию "с понедельника по пятницу с девяти до пяти". Он верит, что в будущем мир будет таким, что люди будут работать по три-четыре часа в день, но создавать в два-три раза больше ценности, чем сейчас. Это не утопическая фантазия, а разумное ожидание, основанное на развитии технологий ИИ.
Я считаю, что это чувство миссии является настоящим конкурентным преимуществом Laurel. В всё более однородной технологической отрасли настоящая дифференциация часто исходит от глубинных мотивов и ценностей основателя. Когда ваша компания работает не только ради прибыли, но и для решения проблемы, о которой вы глубоко заботитесь, эта страсть передается на каждом этапе продукта, команды и клиентского опыта.
Переопределение будущего работы и создания ценности
В процессе исследования Laurel я постоянно размышлял о большом вопросе: что эта революция временного интеллекта означает для всего общества? Я верю, что мы находимся накануне фундаментальной трансформации способов работы.
С исторической точки зрения, каждая значительная техническая революция переопределяет природу труда. Промышленная революция перевела людей от сельского хозяйства к производству, информационная революция создала концепцию знаний в работе. Сейчас революция ИИ переопределяет, что такое действительно ценная человеческая работа. Данные, предоставляемые Laurel, помогут нам понять этот сдвиг: какие работы должны быть автоматизированы, а какие требуют уникальной ценности человека.
В будущем рабочая обстановка, которую я себе представляю, может выглядеть так: профессионалам больше не нужно тратить время на рутинные задачи, такие как составление стандартных контрактов, подготовка финансовых отчетов или подготовка регулярных отчетов. Вместо этого они будут сосредоточены на высокоценной работе, которая требует креативного мышления, эмоционального интеллекта и стратегического суждения. ИИ будет заниматься сбором информации и предварительным анализом, а люди сосредоточатся на интерпретации, принятии решений и построении отношений.
Это изменение также окажет глубокое влияние на бизнес-модели всей индустрии профессиональных услуг. Фиксированная стоимость станет доминирующей вместо почасовой оплаты, так как клиенты больше заботятся о результатах, чем о процессе. Данные о времени Laurel помогут фирмам точно предсказывать реальные затраты на различные типы проектов, что позволит более уверенно предлагать услуги по фиксированной цене.
Я тоже увидел социальное значение этой трансформации. Когда работа становится более эффективной, у людей появляется больше времени для личного развития, семейных отношений и участия в жизни сообщества. Это не просто повышение производительности труда, но и улучшение качества жизни. Как сказал Alshak, цель заключается в том, чтобы люди могли создавать больше ценности за меньшее время, а затем использовать сэкономленное время для действительно важных вещей.
!
Конечно, это изменение также принесет с собой вызовы. Некоторые традиционные рабочие места могут быть заменены автоматизацией, что требует от всей отрасли переосмыслить подготовку кадров и пути карьерного роста. Но я верю, что это изменение в конечном итоге создаст больше значимых и ценных рабочих мест. Ключевым моментом является активная адаптация к этим изменениям, а не пассивное ожидание разрушения.
С инвестиционной точки зрения, Laurel представляет собой не просто успешную программную компанию, но и пионера в цифровой трансформации знаний. Построенная ими инфраструктура временной интеллигенции станет необходимым элементом для ведения бизнеса в эпоху ИИ в будущем. Как сказал Фредерик Дам из GV: «Laurel создает интеллектуальный уровень для знаний, используя запись времени в качестве точки проникновения продукта. Путем захвата и организации полного жизненного цикла того, как профессионалы проводят свое время, Laurel открывает новый класс данных, позволяя сделать саму работу измеримой, оптимизируемой и автоматизируемой.»
Ценность этой инфраструктуры будет продолжать расти по мере дальнейшего развития технологий ИИ. Когда все больше компаний начнут внедрять ИИ-агентов и автоматизированные инструменты, временные данные Laurel станут золотым стандартом для оценки эффективности этих инвестиций. Это не просто возможность для продукта, но и возможность для платформы.
Я полон ожидания будущего Laurel, не только потому, что они решают реальную и огромную потребность на рынке, но и потому, что они поднимают глубокие размышления о времени, работе и ценности жизни. В этом мире, который становится все более быстрым, компании, помогающие людям лучше понимать и использовать время, создадут социальную ценность, превышающую финансовую выгоду.
В конечном итоге история Laurel говорит нам о том, что лучшие предпринимательские проекты часто исходят из личных проблем и глубокого чувства миссии основателя. Когда технологический прогресс соединяется с личной страстью, появляется возможность создать компании, которые действительно меняют мир. В эпоху, когда ИИ преобразует все, компании, подобные Laurel, с глубокой технической базой и гуманитарным подходом, могут стать тем самым инновационным движущим фактором, который нам нужен.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Такой малоизвестный AI-рынок за границей смог привлечь 100 миллионов долларов.
Автор: Leo, 深思圈
Вы когда-нибудь задумывались, почему производственные компании могут точно рассчитывать стоимость производства автомобиля до копейки, а розничные торговцы могут точно отслеживать запасы каждого товара, в то время как юридические фирмы, бухгалтерские компании и консалтинговые фирмы совершенно не осознают свое самое важное средство — человеческое время? Этот вопрос долго меня беспокоил, пока я не узнал, что Laurel только что завершила раунд финансирования серии C на сумму 100 миллионов долларов. Эта компания использует ИИ для решения проблемы на триллионном рынке: сделать время работников знаний видимым, измеримым и оптимизируемым.
Я глубоко исследовал и обнаружил, что Laurel занимается не только простым отслеживанием времени. Они строят первую в мире платформу AI для учета времени, пытаясь решить «проблему временного интеллекта», о которой говорил основатель Райан Алшак, — знаниевые отрасли не могут точно связать затраты времени с результатами бизнеса. В эпоху AI количественная оценка и понимание человеческого капитала превратились из «дополнительного бонуса» в «жизненно важную» потребность бизнеса. Этот раунд финансирования возглавила IVP, в нем также участвуют GV (Google Ventures) и 01A, среди новых инвесторов — известные личности, такие как DST Global, Кевин Уэйл из OpenAI, Алексис Оганян и CTO GitHub Владимир Федоров.
Шесть минут страданий и пробуждения в учете
Корень проблемы можно проследить до способов работы, которые использовались в профессиональном сервисном секторе на протяжении десятилетий. Адвокаты, бухгалтеры и консультанты должны записывать свое рабочее время с точностью до шести минут, чтобы клиенты могли оплачивать по часам. Райан Алшак глубоко испытал эту боль, когда работал адвокатом: «Это как если бы в напряженную субботу вечером я был поваром и готовил для 500 клиентов, но при этом от меня требовали записывать каждую использованную приправу, такой рабочий процесс отвлекает и лишен человечности.»
Я могу понять это чувство разочарования. Представьте себе, вы только что завершили сложный юридический анализ, ваши мысли находятся в самом ясном состоянии, но затем вам нужно остановиться и вспомнить: сколько времени я потратил на исследования? Сколько минут ушло на написание этой записки? О чем я говорил с клиентом по телефону? Это вынужденное прерывание рабочего процесса не только снижает эффективность, но и заставляет профессионалов чувствовать себя как контролируемые рабочие на фабрике, а не как эксперты, предоставляющие интеллектуальные услуги.
Момент озарения Алшака пришел очень просто: «Почему я должен говорить машине, что я сделал на работе, вместо того чтобы позволить машине напомнить мне, что сделать?» За этим на первый взгляд простым вопросом скрывается интуитивно противоречащее понимание: юристы, бухгалтеры и консультанты на самом деле сталкиваются с проблемой недостатка выставления счетов, потому что они забывают много выполненной работы. Если можно позволить покупателю (предприятиям) получить больше прибыли, а пользователю (профессионалам) сэкономить время, это является идеальной основой для создания компании.
!
Эта проблема гораздо более распространена, чем я предполагал. Согласно данным Laurel, профессионалы в среднем могут восстановить более 28 минут可计费 времени в день, которые ранее были потеряны из-за пропусков в записях. При расчете на основе средней ставки 375 долларов в час это означает, что каждый профессионал может ежедневно создавать дополнительный доход для компании в размере 175 долларов. Для крупных фирм с сотнями профессионалов эта цифра весьма впечатляюща.
AI переопределяет четыре ключевых аспекта отслеживания времени
Решение Laurel звучит интуитивно, но на самом деле его реализация представляет собой крайне сложную техническую задачу. Я понял, что для достижения полной автоматизации расписания необходимо решить четыре ключевых технических вопроса, каждый из которых имеет довольно высокую техническую планку.
Первый вызов заключается в отслеживании цифрового следа. Laurel должна быть в состоянии интегрироваться с каждым цифровым набором инструментов, используемым пользователями, включая Slack, Microsoft Outlook, Zoom и другие рабочие инструменты. Только когда ИИ сможет «видеть» все рабочие действия профессионалов на различных платформах, он сможет точно реконструировать их рабочую траекторию. Это похоже на установку в цифровой рабочей среде пользователя повсеместной, но совершенно незаметной системы мониторинга, способной фиксировать каждое нажатие, каждое редактирование документа, каждый телефонный звонок.
!
Второй уровень — это глубокая интеграция AI-приложений. Laurel использует различные технологии AI для обработки этих цифровых следов: алгоритмы кластеризации данных классифицируют связанные работы, модели машинного обучения распределяют работы между соответствующими клиентами и проектами, генеративный AI создает описания работы, и, наконец, машинное обучение кодирует и классифицирует работу. Это не просто применение интерфейса ChatGPT, а построение специализированной системы AI, оптимизированной для рабочих процессов профессиональных услуг.
Третий этап — это тонкий баланс между человеком и машиной. Система генерирует для пользователя черновой график, который пользователь может добавлять, удалять или редактировать. Этот дизайн «человек в цикле» гарантирует точность и позволяет ИИ постоянно учиться и совершенствоваться. Каждое взаимодействие пользователя делает систему более умной, создавая положительный цикл.
Четвертый шаг — это бесшовная интеграция с существующей системой выставления счетов. Как только пользователь подтвердит расписание, система автоматически отправит данные в систему выставления счетов компании, что позволит сохранить неизменным работу администраторов. Таким образом, опыт работы специалистов изменяется с «заполнения расписания» на «проверку расписания», что значительно снижает психологическую нагрузку.
Суть всего процесса заключается в том, что он не заставляет пользователя менять свои рабочие привычки, а работает в фоновом режиме, в конце концов, требуя лишь финального подтверждения от пользователя. Эта философия дизайна отражает глубокое понимание продукта: лучшая технология должна быть невидимой, она должна упрощать сложные вещи, а не добавлять новую нагрузку на обучение для пользователя.
От неудачников в юридических технологиях к пионерам эпохи ИИ
Успех Laurel не был легким, на самом деле он пережил полное возрождение. Компания была основана в 2016 году под названием «Time by Ping», но в первые годы ее существования было сложно. Алшак откровенно признал две основные проблемы: чрезмерная концентрация на единственном рынке юридической отрасли и недостаточная зрелость технологий обработки естественного языка на тот момент.
Переломный момент наступил в 2022 году, когда Alshak получил ранний доступ к OpenAI GPT-3. Он принял смелое решение: приостановить всю работу и полностью перестроить продукт. Это крайне редкий шаг в стартап-сообществе, и большинство людей расскажут вам, что «никогда не следует перестраивать, надо постоянно итерационно улучшать». Но Alshak выбрал путь, противоречащий традиционной мудрости, и я считаю, что это отражает истинный дух предпринимательства — готовность взять на себя огромные риски ради более великого видения.
Когда ChatGPT был запущен в ноябре 2022 года, восприятие ИИ на рынке кардинально изменилось. Alshak описывает этот переход: «Я из человека, которого считали сумасшедшим, превратился в того, к кому компании сами начали обращаться за помощью». Этот драматический поворот привел к бурному росту компании, увеличившей контрактную стоимость с нуля до 26 миллионов долларов за последние 24 месяца.
!
Переименование в Laurel — это не только обновление бренда, но и полное обновление корпоративной культуры и основных ценностей компании. Выбор этого имени также имеет глубокий смысл: Alshak хочет выбрать имя, которое ощущается вечным, а не типичным для стартапа, но имя, которое могло бы подойти в 1600-х, 2000-х или 4000-х годах. «Laurel» (лавр) в древнегреческие времена символизировал достижения в поэзии и спорте, и он надеется, что люди, глядя на свое расписание, будут чувствовать гордость, а не страх или подавленность.
Эта история о перерождении глубоко меня трогает. Она показывает, что в быстро меняющейся технологической среде иногда самым смелым выбором является не следование установленному курсу, а признание ошибок и полное изменение направления. Пример Лорел доказывает, что истинные инновации часто требуют такой решимости и смелости "начать с нуля".
Почему сейчас идеальное время для взрыва управления временем с помощью ИИ
Я все время думал, почему Laurel смог добиться такого большого успеха в этот момент, и я считаю, что это связано с идеальным сочетанием трех ключевых факторов: зрелость технологий, образование рынка и коммерческая срочность.
Технологические прорывы являются основой. За последние несколько лет возможности больших языковых моделей достигли уровня, на котором они могут точно понимать сложный контекст работы. Это не просто понимание языка, более важно то, что эти модели могут разбивать высокоуровневые намерения на конкретные исполнимые шаги. Когда я говорю «подготовить список проверки для сделки по слиянию и поглощению клиента ABC», ИИ должен понимать, какие юридические области это охватывает, какие типы документов должны быть включены, сколько времени потребуется для завершения и т. д. Эта способность к детальному пониманию была абсолютно невозможна несколько лет назад.
!
Смена мышления на рынке также критически важна. Широкое распространение ChatGPT заставило даже самые консервативные профессиональные службы начать принимать технологии ИИ. Я обнаружил интересный феномен: раньше, когда Alshak в 2018 и 2019 годах продавал ИИ юридическим фирмам, они говорили: «Мы все еще не уверены, является ли облачные вычисления будущим, и тем более не знаем, что такое ИИ». Но сейчас те же компании активно звонят, чтобы узнать, как развернуть решения ИИ. Эта смена мышления на рынке создала беспрецедентные возможности для таких компаний, как Laurel.
Коммерческая срочность возникает из изменений в экономической среде. На фоне экономического сжатия профессиональные сервисные организации сталкиваются с беспрецедентным давлением на эффективность. Клиенты больше не хотят платить за низкую эффективность, фиксированные тарифные модели становятся все более распространенными, что требует от фирм точного понимания реальной стоимости каждой услуги. Как сказал Ajay Vashee из IVP: «Когда вы продаете деньги в сжатой экономике, вы прорываете много шума». Laurel не продает функции, а продает реальные рост прибыли, что убедительно в любой экономической среде.
Существует еще один фактор, который я считаю очень важным, но который игнорируется: необходимость измерения возврата инвестиций в ИИ. Компании планируют вложить более 1 трлн долларов в ИИ в течение следующих пяти лет, но как измерить эффективность этих инвестиций по-прежнему остается черным ящиком. Большинство компаний полагаются на опросы или использование в качестве косвенных показателей, но это недостаточно точно. Платформа временных данных Laurel может предоставить количественные и проверяемые измерения эффективности ИИ, что исключительно ценно для тех компаний, которые должны доказать акционерам ценность инвестиций в ИИ.
Это сочетание множества факторов создало идеальные условия для быстрого роста Laurel. Согласно данным, их годовой доход от регулярных поступлений за последние 12 месяцев увеличился на 300%, а объем использования вырос на 500%. В настоящее время они сотрудничают с более чем 100 ведущими юридическими, бухгалтерскими и консультационными компаниями в США, Великобритании, Европейском Союзе, Австралии и Канаде. За этими цифрами стоит коллективное пробуждение отрасли под давлением фундаментальных изменений.
Глубинная ценность за успешными кейсами клиентов
Я всегда считал, что лучшая проверка продукта исходит от реальных отзывов клиентов, и результаты Laurel в этом отношении впечатляют. По информации инвесторов IVP, это единственная компания, которую они оценивали и которая получила максимальный балл 10 за удовлетворенность клиентов от каждого клиента. Но меня больше интересует история, стоящая за этими цифрами.
Отзыв Мэтта Ньюнса, партнера и руководителя отдела налоговой трансформации в Ernst & Young, был особенно убедительным: «Я лично убедился в том, как Laurel изменила наш подход к анализу времени. То, что раньше было ручным процессом записи и ввода времени, теперь стало гораздо более технологичным. Laurel не только помогает нашим сотрудникам вести более полный учет их рабочего времени, но и помогает нам получить более глубокое понимание того, как работают наши команды, что позволяет нам выявлять лучшие практики и обеспечивать наилучшие возможные результаты для наших клиентов. Это оказалось одной из наших самых эффективных инвестиций в ИИ».
!
Этот отрывок заставляет меня задуматься о более глубоком вопросе: ценность отслеживания времени заключается не только в точности выставления счетов, но и в понимании рабочих моделей. Когда компании могут четко видеть различия между эффективной и неэффективной работой, они могут стандартизировать лучшие практики и улучшить общий результат команды. Ценность такого организационного обучения может быть важнее, чем прямой рост доходов.
Мнение Дэвида Каннингема, главного директора по инновациям в международной юридической фирме Reed Smith, также очень вдохновляет: «По мере того как юридические фирмы оценивают влияние ИИ и фиксированных затрат, получение тонкой аналитики с меньшими усилиями имеет решающее значение для переопределения ценности внутри фирмы и для ее клиентов». Ключевое слово здесь — «тонкая аналитика» — это не грубая статистика времени, а глубокие инсайты, которые могут направлять стратегические решения.
Слова управляющего партнера аудиторской фирмы GHJ Тома Барри произвели на меня впечатление: «Вы знаете, сколько бизнес-идей мы можем получить с этой платформы? То, что мы сейчас видим, — это долгосрочная игра: это не просто инструмент для отслеживания времени.» Я считаю, что этот переход от инструментального мышления к платформенному мышлению является истинным конкурентным преимуществом Laurel.
С точки зрения финансовых данных, клиенты, использующие Laurel, сообщают о росте прибыли на 4-11%, что в основном связано с дополнительными 28 минутами выставляемого времени на каждого специалиста в день, а также с увеличением коэффициента реализации на 1-4%. Эти цифры были подтверждены независимым аудитом четырех крупных аудиторских компаний. Более того, специалисты экономят 80% времени на ручном вводе времени, что позволяет им сосредотачиваться на высокоценной работе, такой как развитие бизнеса, управление отношениями и стратегическое мышление.
!
Эти успешные примеры дали мне увидеть более широкую картину: Laurel не просто решает проблему отслеживания времени, а переопределяет способ работы в сфере профессиональных услуг. Когда время становится видимым и оптимизируемым, эффективность и способность к созданию ценности в отрасли в целом получают коренное улучшение.
Трехступенчатое видение от отслеживания времени к интеллектуальному времени
В процессе исследования Laurel я обнаружил, что у Alshak есть четкое трехфазное стратегическое видение, которое произвело на меня впечатление своим долгосрочным мышлением. Это не просто простой продуктовый маршрут, а глубокое размышление о будущем всей интеллектуальной работы.
Первый этап заключается в доказательстве того, что машины могут более эффективно и точно вести учет времени, чем люди. Ключевым моментом на этом этапе является выбор правильного целевого рынка — тех отраслей, которые должны вести учет времени для получения прибыли, таких как юриспруденция, бухгалтерия и консалтинг. В этих отраслях существуют существующие рабочие процессы, высокое давление на выполнение (без учета времени невозможно сохранить работу) и очень очевидная рентабельность инвестиций, когда автоматизация реализуется. Вот почему Laurel решила начать с профессиональных услуг, а не сразу обращаться ко всем работникам умственного труда.
Второй этап более амбициозен: используя данные о времени, сгенерированные машиной, заставить эти отрасли прекратить рассчитывать плату по времени и начать рассчитывать ее по результатам. Алшак цитирует Чарли Манга: «Скажи мне о механизме стимулов, и я скажу тебе о поведении». Он верит, что можно заново разработать механизм стимулов в отраслях, составляющих 20% ВВП США, чтобы они прекратили производственную активность и начали создавать эффективные результаты. Этот переход от ориентированности на затраты к ориентированности на результаты может полностью изменить бизнес-модель всей отрасли профессиональных услуг.
Третий этап является самым амбициозным: даже в мире, основанном на результатах, людям все равно нужно понимать затраты времени, чтобы задать себе вопрос: "Трачу ли я время на вещи с рычагом?" Цель этого этапа состоит в том, чтобы расширить ценность данных о времени для всех организаций бизнеса, помогая каждому работнику знаний понять и оптимизировать свое распределение времени.
Основные статистические данные этой идеи вызывают глубокие размышления: средний работник умственного труда работает 9 часов в день, но только 3 часа создают рычаговую ценность. Это означает, что 6 часов теряются - 3 часа на выполнение работы, которую должны выполнять AI-агенты, и еще 3 часа на выполнение работы, которую вообще не должно выполнять человечество. При расчете на количество работников умственного труда в мире это эквивалентно 6,4 миллиардам лет времени, потраченного на задачи, которые людям больше не нужно выполнять. Это и есть пространство возможностей для Laurel.
!
Я считаю, что этот способ мышления очень вдохновляющий. Многие стартапы сосредотачиваются на решении существующих проблем, но Лорел, решая текущие проблемы, также создает инфраструктуру для будущих возможностей. Данные о времени необходимы не только для лучшего выставления счетов, но и для понимания и оптимизации человеческой работы. В эпоху ИИ это понимание становится еще более важным, так как нам нужно знать, какие задачи следует доверять машинам, а какие требуют уникальной ценности от человека.
Революция в цепочке поставок профессиональных услуг эпохи ИИ
В процессе глубокого изучения Laurel я обнаружил очень интересную аналогию: они на самом деле строят «видимость цепочки поставок» для знаний. Эта концепция дала мне совершенно новое понимание всей отрасли.
Альшак высказал глубокую мысль: «Никто на самом деле не сопоставлял затраченное время и полученные результаты. Такие отрасли, как право и бухгалтерский учет, лучше всего понимают свои вложения (время), но все равно сталкиваются с трудностями в оценке ценности. С другой стороны, такие отрасли, как консалтинг и финансовые услуги, понимают ценность, но не имеют понятия о реальных затратах на создание». Эта слепая зона восприятия была давно решена в других отраслях, но в области знаний, представляющей более 50% мирового ВВП, цепочка поставок никогда не была по-настоящему раскрыта.
Эта аналогия напоминает мне о процессе трансформации в производственной сфере. Система бережливого производства Toyota революционизировала производство, поскольку сделала видимыми эффективность и потери на каждом этапе. Но в области умственного труда мы все еще находимся в состоянии до промышленной революции — огромное количество «запасов» (незавершенных задач), «времени ожидания» (недействительных встреч и процессов) и «дефектов» (документов, требующих доработки) скрыто в повседневной работе и не может быть количественно оценено и оптимизировано.
Временная интеллектуальная платформа Laurel на самом деле создает первую настоящую «систему управления цепочками поставок» для знаний. Она не только отслеживает время, но и анализирует рабочие процессы, выявляет узкие места, прогнозирует потребности в ресурсах и предоставляет рекомендации по оптимизации. Эта способность становится особенно важной в условиях широкомасштабного развертывания ИИ, поскольку предприятиям необходимо знать реальную отдачу от инвестиций в инструменты ИИ, а не полагаться на размытые опросы удовлетворенности.
Я считаю, что это изменение мышления в области цепочки поставок окажет глубокое влияние. Когда профессиональные сервисные организации начнут управлять знаниями так же, как производители управляют производственными линиями, они смогут: точно прогнозировать стоимость и время проектов, определять, какие типы работы лучше всего подходят для автоматизации, оптимизировать распределение команды и задания, а также в реальном времени контролировать состояние проектов и своевременно вносить коррективы.
Это также объясняет, почему Laurel может помочь клиентам достичь роста прибыли на 4-11%. Это связано не только с более точной записью времени, но, что более важно, с системным повышением эффективности, достигнутым за счет оптимизации цепочки поставок. Когда вы можете увидеть «производственный процесс» всего интеллектуального труда, возможности для оптимизации становятся очевидными.
С точки зрения инвестиций, рыночные возможности этой революции в цепочке поставок огромны. Ajay Vashee из IVP отмечает: «Профессиональные услуги представляют собой триллионы долларов глобальной экономической активности, но эти компании испытывают недостаток базовой видимости своих ключевых ресурсов — времени — в процессе работы. Решая проблемы интеллектуального управления временем, Laurel создает платформу для более широких преобразований в области ИИ». Это не просто программный инструмент, а инфраструктура для цифровой трансформации целой отрасли.
Философия времени основателя и миссия, движущая его
Понимание личной истории Alshak дало мне более глубокое понимание миссии Laurel. Это не просто бизнес-проект, а предприятие, движимое миссией, глубоко укоренившееся в личном опыте.
Алшак часто размышляет о теме смерти, что может показаться довольно тяжелым, но именно такое глубокое понимание ограниченности времени сформировало основную идею Лорел. AI-чат интерфейс компании даже назван «Мори», что является данью латинской фразе «memento mori» (помни о смерти). Эти размышления о смерти не являются негативными, а напоминают людям ценить каждую минуту.
Меня больше всего тронул рассказ Alshak о матери. Основание Laurel тесно связано с концом жизни его матери — она скончалась от рака всего через несколько недель после того, как компания получила посевное финансирование в 2018 году. Alshak сказал: «В последние мгновения жизни, проведенные с ней, ценнее миллиона минут, проведенных за чем-либо другим. Я осознал, что я не создаю компанию по учету времени, а создаю компанию, которая помогает людям понять: 'Провожу ли я время так, как хочу?'"
Это личное чувство миссии превратилось в основную ценность компании. Alshak хочет стать «зеркалом» для мира, научив его вот чему: «Мы так заботимся о своих деньгах, но к своему времени относимся так беспечно. Это фундаментально перевернутая концепция.» Он хочет жить так, словно у него есть 78 лет жизни, 4000 недель, чтобы каждая минута имела значение.
Я обнаружил, что эта философия времени глубоко влияет на дизайн продуктов Laurel. Игры слов на греческом языке в компании очень интересны: Alshak упоминает, что в греческом языке есть два слова, обозначающих время — «chronos» (время по часам) и «kairos» (восприятие времени). Laurel не просто отслеживает chronos, но и помогает людям оптимизировать kairos — заставляя людей ощущать полноту времени в значимой работе, а не в бесполезных задачах.
Этот подход, ориентированный на миссию, также отражен в долгосрочной визии компании. Alshak надеется, что Laurel сможет устранить из английского словаря концепцию "с понедельника по пятницу с девяти до пяти". Он верит, что в будущем мир будет таким, что люди будут работать по три-четыре часа в день, но создавать в два-три раза больше ценности, чем сейчас. Это не утопическая фантазия, а разумное ожидание, основанное на развитии технологий ИИ.
Я считаю, что это чувство миссии является настоящим конкурентным преимуществом Laurel. В всё более однородной технологической отрасли настоящая дифференциация часто исходит от глубинных мотивов и ценностей основателя. Когда ваша компания работает не только ради прибыли, но и для решения проблемы, о которой вы глубоко заботитесь, эта страсть передается на каждом этапе продукта, команды и клиентского опыта.
Переопределение будущего работы и создания ценности
В процессе исследования Laurel я постоянно размышлял о большом вопросе: что эта революция временного интеллекта означает для всего общества? Я верю, что мы находимся накануне фундаментальной трансформации способов работы.
С исторической точки зрения, каждая значительная техническая революция переопределяет природу труда. Промышленная революция перевела людей от сельского хозяйства к производству, информационная революция создала концепцию знаний в работе. Сейчас революция ИИ переопределяет, что такое действительно ценная человеческая работа. Данные, предоставляемые Laurel, помогут нам понять этот сдвиг: какие работы должны быть автоматизированы, а какие требуют уникальной ценности человека.
В будущем рабочая обстановка, которую я себе представляю, может выглядеть так: профессионалам больше не нужно тратить время на рутинные задачи, такие как составление стандартных контрактов, подготовка финансовых отчетов или подготовка регулярных отчетов. Вместо этого они будут сосредоточены на высокоценной работе, которая требует креативного мышления, эмоционального интеллекта и стратегического суждения. ИИ будет заниматься сбором информации и предварительным анализом, а люди сосредоточатся на интерпретации, принятии решений и построении отношений.
Это изменение также окажет глубокое влияние на бизнес-модели всей индустрии профессиональных услуг. Фиксированная стоимость станет доминирующей вместо почасовой оплаты, так как клиенты больше заботятся о результатах, чем о процессе. Данные о времени Laurel помогут фирмам точно предсказывать реальные затраты на различные типы проектов, что позволит более уверенно предлагать услуги по фиксированной цене.
Я тоже увидел социальное значение этой трансформации. Когда работа становится более эффективной, у людей появляется больше времени для личного развития, семейных отношений и участия в жизни сообщества. Это не просто повышение производительности труда, но и улучшение качества жизни. Как сказал Alshak, цель заключается в том, чтобы люди могли создавать больше ценности за меньшее время, а затем использовать сэкономленное время для действительно важных вещей.
!
Конечно, это изменение также принесет с собой вызовы. Некоторые традиционные рабочие места могут быть заменены автоматизацией, что требует от всей отрасли переосмыслить подготовку кадров и пути карьерного роста. Но я верю, что это изменение в конечном итоге создаст больше значимых и ценных рабочих мест. Ключевым моментом является активная адаптация к этим изменениям, а не пассивное ожидание разрушения.
С инвестиционной точки зрения, Laurel представляет собой не просто успешную программную компанию, но и пионера в цифровой трансформации знаний. Построенная ими инфраструктура временной интеллигенции станет необходимым элементом для ведения бизнеса в эпоху ИИ в будущем. Как сказал Фредерик Дам из GV: «Laurel создает интеллектуальный уровень для знаний, используя запись времени в качестве точки проникновения продукта. Путем захвата и организации полного жизненного цикла того, как профессионалы проводят свое время, Laurel открывает новый класс данных, позволяя сделать саму работу измеримой, оптимизируемой и автоматизируемой.»
Ценность этой инфраструктуры будет продолжать расти по мере дальнейшего развития технологий ИИ. Когда все больше компаний начнут внедрять ИИ-агентов и автоматизированные инструменты, временные данные Laurel станут золотым стандартом для оценки эффективности этих инвестиций. Это не просто возможность для продукта, но и возможность для платформы.
Я полон ожидания будущего Laurel, не только потому, что они решают реальную и огромную потребность на рынке, но и потому, что они поднимают глубокие размышления о времени, работе и ценности жизни. В этом мире, который становится все более быстрым, компании, помогающие людям лучше понимать и использовать время, создадут социальную ценность, превышающую финансовую выгоду.
В конечном итоге история Laurel говорит нам о том, что лучшие предпринимательские проекты часто исходят из личных проблем и глубокого чувства миссии основателя. Когда технологический прогресс соединяется с личной страстью, появляется возможность создать компании, которые действительно меняют мир. В эпоху, когда ИИ преобразует все, компании, подобные Laurel, с глубокой технической базой и гуманитарным подходом, могут стать тем самым инновационным движущим фактором, который нам нужен.