Am nevoie de ajutor pentru a găsi ingineri grozavi. Unde se găsesc talente nedescoperite? Hackathon-uri? Campusuri universitare? Fondatori eșuați? Agenții de dezvoltare solo? Influenceri ingineri? Bonusuri mari de recomandare? Cererea depășește cu mult oferta la @tenex_labs și am nevoie de 10 ingineri excepționali în următoarele câteva luni. Arhetipul pe care îl caut este: - Experiența de a lucra la o diversitate de proiecte și mai multe simultan - Maximalist AI: dacă răspunsul la modul în care folosești AI este "Folosesc cursorul", nu-i așa - Toleranță ridicată la risc: dispus să profite la maximum de comp anual în numerar în funcție de producție - La birou: 5 zile/săptămână în biroul nostru din New York Unde se ascund acești oameni???

Fiecare afacere este fie limitată de ofertă (angajat), fie de cerere (client). Dacă ești constrâns de cerere, împingi un bolovan pe un deal. Acesta este status quo-ul pentru majoritatea companiilor. - Cea mai bună soluție pe termen scurt pentru constrângerile cererii este marketingul mai puternic pe pâlnia inferioară. - Cea mai bună soluție pe termen lung pentru constrângerile cererii este marketingul full-funnel, îmbunătățirile produselor sau chiar mai bine, îmbunătățirile pieței. - Prioritatea #1 este să treci de la cerere la ofertă limitată. Dacă ești limitat de aprovizionare, lupți ca naiba pentru a te ține de bolovanul care se prăbușește în jos. Fiecare antreprenor visează să fie în acest loc. - Frumusețea de a fi limitat de ofertă este că având o mulțime de cerere, talentul va atrage în mod natural către tine. - Marketingul și recrutarea angajatorilor devin o mișcare și mai importantă decât vânzările și marketingul. - Prioritatea ta #1 este să rămâi limitat cât mai mult timp posibil.

Mâine îl intervievez pe @Altimor, CEO al @getlindy, despre tot ceea ce ține de agenții AI. El va arăta cum să construiască unii dintre agenții săi preferați, inclusiv: 1. Organizare personală: înregistrarea întâlnirilor, pregătirea zilnică a întâlnirilor, programarea întâlnirilor, gestionarea CRM personal 2. Postare încrucișată pe rețelele sociale + monitorizare 3. Recrutare / informare în masă 4. Informare Linkedin folosind utilizarea computerului Detalii: 📍 Locație: Virtual 📅 Data: 13 august 2025 (miercuri aceasta) 🕕 Ora: 11:30 a.m., ora Pacificului Vom dedica 10-15 minute la sfârșit întrebărilor și răspunsurilor, așa că dacă aveți întrebări, aruncați-le aici în chat. Înregistrați-vă pentru un loc mai jos 👇

Twitter este împărțit între atei fără scuze și bătăi de Biblie în toată regula, fără nimic între ele.

Acest ciclu AI este atât uimitor, cât și extrem de frustrant uneori. Am întrebat 250 de fondatori ce li se pare cel mai enervant la acest moment în AI. Iată ce au spus: 1. Prea mult zgomot – "Sunt mult prea multe acolo, dificil de evaluat calitatea față de gunoi." 2. Prea promițător – "Nivelul de hype face dificilă înțelegerea a ceea ce este de fapt util." 3. Supraîncărcare – "Se întâmplă prea multe; greu să ții pasul, greu să știi pe ce să pariezi vs. să aștepți până la următoarea iterație." 4. AI pentru AI – "Avem nevoie de o inteligență artificială care să evalueze alte instrumente AI pentru problema pe care încercați să o rezolvați și să vă spună cea mai bună soluție." 5. Mentalitate unică – "Urăsc discuția despre AI ca un singur lucru." 6. Distragerea atenției auto-provocate – "Am capacitatea de a face MULT mai mult acum, dar atenția mea este peste tot." 7. Riscuri de confidențialitate și securitate – "Recenta scurgere de chei API și date de PR de la ChatGPT a expus cât de fragil este ecosistemul." 8. Escrocherii și fraude bazate pe inteligență artificială – "Creșterea înșelătoriilor, uzurpării identității și fraudei bazate pe inteligență artificială... se va înrăutăți doar." 9. Ignorarea fundației – "Toată lumea urmărește următorul lucru strălucitor, dar nimeni nu repară fundația." 10. Etică vs. viteză – "Marile laboratoare de inteligență artificială vorbesc despre etică și siguranță, dar se întrec pentru a scoate noi modele." 11. AI vertigo – "Postările despre "întregi echipe de marketing AI" dau FOMO chiar dacă sunt vaporware." 12. Demo vs. decalaj de realitate – "Există un decalaj mare între crearea unui demo și integrarea AI într-o afacere." 13. Iluzia glonțului de argint – "Mulți cred că AI va fi glonțul de argint, dar strategia lor este construită pe o fundație slabă." 14. Rata rapidă de schimbare – "Interesant, dar se simte ca și cum ai bea dintr-un furtun de incendiu și ai construi pe nisip." 15. Copleșirea instrumentelor – "Ține pasul cu numărul mare de instrumente diferite și le încerci pe toate." 16. Aplicații superficiale – "Majoritatea aplicațiilor AI sunt noutate, rareori rezolvând problema de bază." 17. Costuri ascunse – "Agenții AI necesită adesea atât de multe apeluri repetate încât costurile depășesc munca umană." 18. Întârziere educațională – "Școlile nu se adaptează la o piață a muncii viitoare de nerecunoscut." 19. Rezultate nedeterministe – "LLM-urile sunt imprevizibile; Expedierea sistemelor pregătite pentru producție este dificilă." 20. Neglijarea latenței – "Puține modele acordă prioritate latenței scăzute; majoritatea nu sunt pregătite pentru producție." 21. Curba de învățare – "A învăța să vorbești cu LLM-urile este mai greu decât credeam – este ca și cum ai vorbi cu un adolescent uneori." 22. Hype vs. decalaj de realitate – "Marketingul este cu ani înaintea a ceea ce tehnologia poate oferi în mod fiabil." 23. Dureri de cap pentru ingineria contextului – "Ingineria contextului este cel mai important și, în același timp, cel mai frustrant aspect al dezvoltării unor produse AI bune." 24. Probleme de calitate pe ultimul kilometru – "Inteligența artificială de codare poate acționa ca un inginer senior, dar 10-20% din timp ies de pe șine – cu încredere." 25. Încredere excesivă în răspunsurile greșite – "Recenzorul meu senior AI a schimbat aleatoriu un fișier pentru a adăuga "dacă este fals & ..." pentru a "repara" ceva." 26. Soluții incomplete – "Este ca un stagiar: 80% acolo, apoi repari și optimizezi." 27. Performanța scade odată cu complexitatea – "Se destramă pe măsură ce proiectele devin mai complicate dacă nu sunt construite modular." 28. Lipsa talentelor AI de nivel superior – "Este rar să găsești pe cineva care să combine strategia vizionară cu abilități tehnice profunde." 29. Fiabilitatea inconsecventă a codului – "Suntem departe de a face AI să facă juniorii să codifice ca seniorii." 30. Fragmentarea instrumentelor – "Trebuie să lipim prea multe instrumente AI pentru a obține un flux de lucru fiabil." 31. Obsolescență rapidă – "De îndată ce ne stabilim pe o stivă AI, un nou model forțează o regândire." 32. Precizie slabă specifică domeniului – "Modelele generale se luptă cu cunoștințele de nișă chiar și cu mult context." 33. Risc de halucinație – "Nu poți avea încredere deplină în rezultate fără revizuire umană, ucigând câștigurile de viteză." 34. Adâncime limitată a raționamentului – "Se luptă cu raționamentul în mai mulți pași, în care fiecare pas se bazează pe ultimul." 35. Limitele ferestrei de context – "Atingem limitele de token și pierdem un context important în mijlocul sarcinii." 36. Experimentare costisitoare – "Testarea de noi modele la scară devine costisitoare rapid, mai ales atunci când majoritatea nu funcționează." 37. Durere de integrare – "Este mai greu decât ar trebui să faci ca instrumentele AI să se joace bine cu sistemele noastre existente." 38. Stabilitatea inconsecventă a API-ului – "Într-o zi un API funcționează perfect, în următoarea aruncă erori aleatorii." 39. Personalizare superficială – "AI se personalizează la trăsături la nivel de suprafață, dar ratează modele comportamentale mai profunde." 40. Adoptarea lentă a întreprinderii – "Convingerea clienților mai mari să aibă încredere în procesele bazate pe inteligență artificială este încă o bătălie dificilă." 41. Tentația de încredere excesivă – "Este ușor pentru echipe să devină leneșe și să aibă încredere orbește în rezultatele AI." 42. Incertitudinea de conformitate – "Reglementările sunt o țintă în mișcare, ceea ce face dificilă planificarea AI pe termen lung." * 43. Prea mult zgomot pe piață – "În fiecare zi există un nou instrument care pretinde că rezolvă totul – majoritatea sunt vaporware." 44. Curbe abrupte de învățare – "Instrumentele sunt puternice, dar nu intuitive – integrarea echipelor este o muncă dificilă." 45. Latența în cazurile de utilizare în timp real – "Chiar și întârzierile ușoare ucid experiența utilizatorului pentru interacțiunile bazate pe inteligență artificială."

Mi-a luat 31 de ani, dar în sfârșit am reușit să-mi trăiesc visul de a fi Rafiki.

Compania mea[.]CO a fost prezentat într-unul dintre cele mai mari buletine informative de inginerie din lume! Nu am mai văzut o astfel de creștere a afacerii în cariera mea. Devenim rapid primii oameni de afaceri la care se gândesc atunci când doresc inginerie și transformare AI.

Unul dintre cele mai dificile lucruri pe care le poate face un fondator este să-și dea seama cum arată grozav în afara domeniului său de expertiză. Sfaturi grozave despre cum...

Dacă aș începe o nouă companie astăzi, GTM-ul meu ar fi ÎNTOTDEAUNA ancorat pe o mișcare de conținut bazată pe editorial, obsedată de ICP. De ce? 1) Este canalul de marketing care vă pune cel mai mult în control asupra distribuției durabile și scalabile. 2) Contracarează creșterea costurilor de marketing, excesul de încurcătură AI și comercializarea produselor cu scăderea barierelor software. 3) Vă oferă acces la pâlnia completă dintr-o dată. Vă puteți concentra pe 95% dintre potențialii clienți care nu sunt pregătiți să cumpere, în timp ce hrăniți cei 5% care cumpără în mod activ soluții. Tocmai de aceea am început @storyarb - pentru a ajuta la pionierii viitorului marketingului b2b.

Steve Harvey face o bancă absolută. În ultimele trei săptămâni, m-am uitat la Family Feud, în timp ce râgâiam și ne liniștiam nou-născutul. În fiecare episod, gazda Steve Harvey pare să trăiască visul. Costume de droguri. Un bărbat ucigaș. Făcând glume cu concurenții. Dar, aseară am aflat că trăiește cu adevărat visul. Deși cifrele nu sunt disponibile public, estimările plasează contractul său la 10-14 milioane de dolari pe sezon. Asta înseamnă 100.000 de dolari pe episod. 1.666 USD pe minut (presupunând 60 de minute de înregistrare). 16 USD per cuvânt rostit (presupunând 6.000 de cuvinte). Sălbatic.