Meta sta usando l'IA per trasformare la sua fallimentare fabbrica di app in una linea di assemblaggio ad alta velocità

Per oltre un decennio, Meta ha seguito un ciclo prevedibile di distruzione creativa. L'azienda lanciava una piccola app social sperimentale come Paper o Slingshot, non riusciva a trovare un pubblico e chiudeva silenziosamente il progetto nel giro di due anni. Questi sforzi somigliavano a una lotteria digitale in cui l'azienda spendeva milioni di dollari sperando di imbattersi nella prossima grande novità. Storicamente, questi esperimenti fallivano perché costruire e mantenere app standalone richiedeva troppi ingegneri umani e troppa cura manuale per poter scalare.

Guardando al quadro generale, l'azienda ha ora sostituito quel processo manuale con l'intelligenza artificiale. Durante una recente chiamata sugli utili, il CEO Mark Zuckerberg ha spiegato che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) consentono a Meta di costruire e distribuire software a un ritmo precedentemente impossibile. Invece di assumere centinaia di designer per indovinare cosa vogliono gli utenti, Meta usa l'IA per generare codice e analizzare le tendenze in tempo reale. Questo cambiamento non riguarda solo la velocità. Riguarda il costo della sperimentazione. Quando il prezzo per costruire un'app crolla, un'azienda può permettersi di lanciare dieci prodotti di nicchia per vedere quale risuona con il pubblico.

Il cimitero degli esperimenti social

Per capire perché questo passaggio all'IA sia significativo, dobbiamo guardare alla storia degli incubatori interni di Meta. Nel 2014, l'azienda ha formato i Creative Labs. Questo gruppo ha prodotto Paper, un lettore di notizie che molti critici tecnologici hanno amato ma che gli utenti comuni hanno ignorato. Hanno proseguito con Slingshot, un'app per foto effimere pensata per competere con Snapchat, e Rooms, un servizio di chat anonimo. Entro il 2015, ognuna di queste app era morta. L'azienda semplicemente non poteva giustificare le risorse necessarie per supportare prodotti che mancavano di una crescita massiccia e immediata.

Nel 2020, Meta ci ha riprovato con il team NPE (New Product Experimentation). Questo gruppo ha lanciato una raffica di app tra cui uno strumento di incontri chiamato Spark, un creatore di musica chiamato BARS e un'app per coppie chiamata Tuned. In termini pratici, queste app sembravano progetti secondari. Mancavano della rifinitura di Instagram e della portata di Facebook. La maggior parte è stata chiusa entro il 2022 perché non riusciva a ottenere abbastanza trazione per sopravvivere alla competizione interna per il talento ingegneristico. L'azienda si è trovata bloccata in un modello in cui le sue app principali diventavano sempre più grandi mentre le sue nuove idee appassivano in isolamento.

Come l'IA agisce come uno sviluppatore instancabile

Sotto il cofano, Meta sta ora utilizzando gli LLM per risolvere i due problemi più grandi nello sviluppo di app: scrivere il codice e trovare il pubblico. Zuckerberg ha detto agli investitori che l'IA sta aiutando i team ad accelerare lo sviluppo dei prodotti gestendo i compiti ripetitivi dell'ingegneria del software. Ciò consente a un piccolo team di costruire un'app standalone come Forum o Seller in una frazione del tempo necessario cinque anni fa. In sostanza, l'IA funge da linea di assemblaggio automatizzata per i prodotti digitali.

Una volta che un'app esiste, la sfida successiva è convincere le persone a usarla. In passato, una nuova app doveva costruire il proprio motore di raccomandazione da zero per mostrare agli utenti contenuti pertinenti. Oggi, Meta utilizza un sistema di raccomandazione IA unificato. Quando un utente apre la nuova app focalizzata sul Marketplace, Seller, l'IA conosce già le sue abitudini di acquisto da Facebook. Quando apre la nuova app di gioco, il sistema comprende le sue preferenze da Instagram Reels. Questi dati interconnessi consentono alle nuove app di sembrare personalizzate dal primo minuto in cui un utente effettua l'accesso.

Il modello Threads per il successo

Meta ha ora un modello di successo per questa strategia sotto forma di Threads. Mentre i precedenti esperimenti faticavano a raggiungere un milione di utenti, Threads ha raggiunto 500 milioni di utenti attivi mensili in tempo record. L'azienda ci è riuscita appoggiandosi alla sua base di utenti esistente e usando l'IA per riempire il feed con post interessanti. La CFO di Meta Susan Li ha osservato che gli LLM rendono questi sistemi più intelligenti comprendendo di cosa parlano effettivamente i contenuti, piuttosto che limitarsi a guardare hashtag o parole chiave.

Dietro il gergo tecnico, questo significa che l'IA legge ogni post e guarda ogni video per determinarne il tono e l'argomento. All'inizio di quest'anno, Meta ha confermato che ogni post di Reel e Feed su Instagram viene elaborato attraverso un LLM. Questa analisi aiuta il sistema a decidere quali contenuti spingere verso le nuove app. Per l'utente medio, ciò si traduce in un feed che sembra più intuitivo e meno ripetitivo. Significa anche che Meta non ha più bisogno di aspettare che una nuova app diventi popolare prima che diventi utile. Il contenuto è già lì, in attesa di essere organizzato dall'IA.

App di nicchia per un internet frammentato

Meta si sta attualmente allontanando dall'idea di un'unica app gigante che fa tutto. Invece, l'azienda sta lanciando strumenti specializzati per compiti specifici. Forum è un'app standalone per i Gruppi, progettata per le persone che desiderano discussioni comunitarie senza il disordine di un feed di notizie di Facebook. Seller offre uno spazio dedicato per gli utenti esperti del Marketplace. Instagram Instants si concentra sulla condivisione rapida ed effimera.

Questa strategia imita il funzionamento di un kit di strumenti specializzati. Invece di usare un coltellino svizzero per ogni lavoro, gli utenti possono scegliere lo strumento specifico che si adatta alle loro necessità immediate. Dal punto di vista del mercato, ciò consente a Meta di catturare una parte maggiore del tempo di un utente senza che le sue app principali sembrino sovraccariche di funzioni. Zuckerberg ha suggerito che questi nuovi prodotti di consumo arriveranno presto, segnalando un'ondata di software generato dall'IA che colpirà gli app store nei prossimi mesi.

Il costo della rapida espansione

Dal punto di vista del consumatore, questa nuova era dello sviluppo di app porta sia convenienza che complessità. Da un lato, le app specializzate offrono solitamente un'interfaccia più pulita e prestazioni migliori rispetto alla gonfia app principale di Facebook. Dall'altro, significa che gli utenti potrebbero ritrovarsi con una mezza dozzina di app di proprietà di Meta sulle loro schermate home. Ognuna di queste app raccoglie dati e li invia al LLM centrale, rendendo la comprensione delle tue abitudini da parte dell'azienda ancora più precisa.

Curiosamente, questa rapida espansione avviene in un momento in cui gli investitori osservano attentamente le spese di Meta. Costruire e gestire LLM è costoso. L'azienda deve giustificare i miliardi spesi in chip Nvidia dimostrando che l'IA migliora effettivamente il risultato finale. Lanciando più app e mantenendo gli utenti impegnati più a lungo, Meta può mostrare più annunci in più posti. In definitiva, l'obiettivo è rendere il costo di acquisizione di un nuovo utente inferiore alle entrate che quell'utente genera attraverso la pubblicità mirata dall'IA.

Cosa significa questo per le tue abitudini digitali

Mentre Meta continua questa spinta, probabilmente vedrai più inviti all'interno di Instagram e Facebook a provare queste nuove esperienze standalone. Questi non sono esperimenti casuali come quelli del 2014. Sono prodotti basati sui dati progettati per tenerti all'interno dell'ecosistema Meta. Se ti senti frustrato dal disordine delle principali app social, queste alternative di nicchia potrebbero offrire un'esperienza più snella.

In termini pratici, dovresti osservare quanto spazio di archiviazione e quanta attenzione richiedono queste app. Sebbene l'IA renda il software migliore, lo rende anche più additivo adattando perfettamente il contenuto al tuo umore. Puoi aspettarti che la tua vita digitale diventi più frammentata man mano che le piattaforme social si scompongono in funzioni specializzate per lo shopping, il gioco e le chat comunitarie. Presta attenzione ai permessi richiesti da queste nuove app, poiché sono i sensori che alimentano il crescente cervello IA di Meta.

Fonti: Meta Q2 2024 Earnings Call Transcript, Meta Newsroom, Instagram Engineering Blog, NPE Team Project Archive.