Meta izmanto MI, lai pārvērstu savu neveiksmīgo lietotņu rūpnīcu par ātrgaitas montāžas līniju

Vairāk nekā desmit gadus Meta ievēroja paredzamu radošās iznīcināšanas ciklu. Uzņēmums palaida nelielu, eksperimentālu sociālo lietotni, piemēram, Paper vai Slingshot, nespēja atrast auditoriju un divu gadu laikā klusi slēdza projektu. Šie centieni atgādināja digitālo loteriju, kurā uzņēmums tērēja miljoniem dolāru, cerot nejauši uzdurties nākamajai lielajai lietai. Vēsturiski šie eksperimenti cieta neveiksmi, jo atsevišķu lietotņu izstrādei un uzturēšanai bija nepieciešams pārāk daudz inženieru un pārāk liela manuāla kuratora darba, lai to varētu mērogot.

Raugoties uz kopējo ainu, uzņēmums tagad ir aizstājis šo manuālo procesu ar mākslīgo intelektu. Nesenā peļņas ziņojuma laikā izpilddirektors Marks Cukerbergs paskaidroja, ka lielie valodu modeļi (LLM) ļauj Meta izstrādāt un piegādāt programmatūru tādā tempā, kāds iepriekš nebija iespējams. Tā vietā, lai algotu simtiem dizaineru, kas mēģinātu uzminēt lietotāju vēlmes, Meta izmanto MI, lai ģenerētu kodu un analizētu tendences reāllaikā. Šīs pārmaiņas nav saistītas tikai ar ātrumu. Tās ir saistītas ar eksperimentēšanas izmaksām. Kad lietotnes izveides cena krītas, uzņēmums var atļauties palaist desmit nišas produktus, lai redzētu, kurš no tiem gūst atsaucību sabiedrībā.

Sociālo eksperimentu kapsēta

Lai saprastu, kāpēc šī MI maiņa ir nozīmīga, mums ir jāatskatās uz Meta iekšējo inkubatoru vēsturi. 2014. gadā uzņēmums izveidoja Creative Labs. Šī grupa radīja Paper — ziņu lasītāju, ko daudzi tehnoloģiju kritiķi mīlēja, bet parastie lietotāji ignorēja. Tam sekoja Slingshot — efemēra fotoattēlu lietotne, kas bija paredzēta konkurencei ar Snapchat, un Rooms — anonīms tērzēšanas pakalpojums. Līdz 2015. gadam visas šīs lietotnes bija mirušas. Uzņēmums vienkārši nevarēja attaisnot resursus, kas nepieciešami, lai atbalstītu produktus, kuriem trūka masveida, tūlītējas izaugsmes.

2020. gadā Meta mēģināja vēlreiz ar NPE komandu (New Product Experimentation). Šī grupa palaida virkni lietotņu, tostarp iepazīšanās rīku Spark, mūzikas radīšanas lietotni BARS un pāru lietotni Tuned. Praktiski runājot, šīs lietotnes šķita kā blakusprojekti. Tām trūka Instagram noslīpētības un Facebook sasniedzamības. Lielākā daļa tika slēgtas līdz 2022. gadam, jo tās nespēja iegūt pietiekamu vilkmi, lai izdzīvotu iekšējā konkurencē par inženiertehniskajiem talantiem. Uzņēmums attapās iestrēdzis modelī, kur tā galvenās lietotnes kļuva lielākas, bet jaunās idejas nīkuļoja izolācijā.

Kā MI darbojas kā nenogurstošs izstrādātājs

Zem pārsega Meta tagad izmanto LLM, lai atrisinātu divas lielākās problēmas lietotņu izstrādē: koda rakstīšanu un auditorijas atrašanu. Cukerbergs investoriem teica, ka MI palīdz komandām paātrināt produktu izstrādi, veicot atkārtotus programmatūras inženierijas uzdevumus. Tas ļauj nelielai komandai izveidot atsevišķu lietotni, piemēram, Forum vai Seller, niecīgā daļā no laika, kas bija nepieciešams pirms pieciem gadiem. Būtībā MI kalpo kā automatizēta digitālo produktu montāžas līnija.

Kad lietotne ir izveidota, nākamais izaicinājums ir panākt, lai cilvēki to izmantotu. Agrāk jaunai lietotnei bija no nulles jābūvē savs ieteikumu dzinējs, lai rādītu lietotājiem atbilstošu saturu. Šodien Meta izmanto vienotu MI ieteikumu sistēmu. Kad lietotājs atver jauno, uz Marketplace orientēto lietotni Seller, MI jau zina viņa iepirkšanās paradumus no Facebook. Kad viņi atver jauno spēļu lietotni, sistēma saprot viņu vēlmes no Instagram Reels. Šie savstarpēji saistītie dati ļauj jaunajām lietotnēm justies personalizētām jau no pirmās minūtes, kad lietotājs piesakās.

Threads panākumu plāns

Meta tagad ir veiksmīgs modelis šai stratēģijai Threads formātā. Kamēr iepriekšējie eksperimenti cīnījās, lai sasniegtu vienu miljonu lietotāju, Threads rekordīsā laikā sasniedza 500 miljonus ikmēneša aktīvo lietotāju. Uzņēmums to paveica, paļaujoties uz savu esošo lietotāju bāzi un izmantojot MI, lai aizpildītu plūsmu ar interesantiem ierakstiem. Meta finanšu direktore Sūzana Lī atzīmēja, ka LLM padara šīs sistēmas viedākas, saprotot, par ko saturs patiesībā ir, nevis tikai skatoties uz tēmturiem vai atslēgvārdiem.

Aiz žargona tas nozīmē, ka MI izlasa katru ierakstu un noskatās katru video, lai noteiktu toni un tēmu. Šī gada sākumā Meta apstiprināja, ka katrs Reel un Feed ieraksts Instagram tiek apstrādāts caur LLM. Šī analīze palīdz sistēmai izlemt, kādu saturu virzīt uz jaunajām lietotnēm. Vidējam lietotājam tas rada plūsmu, kas šķiet intuitīvāka un mazāk atkārtojas. Tas nozīmē arī to, ka Meta vairs nav jāgaida, līdz jauna lietotne kļūs populāra, pirms tā kļūst noderīga. Saturs jau ir tur, gaidot, kad MI to sakārtos.

Nišas lietotnes fragmentētam internetam

Meta pašlaik atsakās no idejas par vienu milzīgu lietotni, kas dara visu. Tā vietā uzņēmums laiž klajā specializētus rīkus konkrētiem uzdevumiem. Forum ir atsevišķa lietotne grupām (Groups), kas paredzēta cilvēkiem, kuri vēlas kopienas diskusijas bez Facebook ziņu plūsmas jucekļa. Seller nodrošina īpašu vietu Marketplace jaudīgajiem lietotājiem. Instagram Instants koncentrējas uz ātru, efemēru kopīgošanu.

Šī stratēģija atdarina to, kā darbojas specializēts instrumentu komplekts. Tā vietā, lai katram darbam izmantotu Šveices armijas nazi, lietotāji var izvēlēties konkrēto rīku, kas atbilst viņu tūlītējai vajadzībai. No tirgus viedokļa tas ļauj Meta piesaistīt vairāk lietotāja laika, nepadarot galvenās lietotnes pārslogotas ar funkcijām. Cukerbergs lika manīt, ka šie jaunie patērētāju produkti drīzumā nonāks pie lietotājiem, signalizējot par MI ģenerētas programmatūras vilni, kas tuvākajos mēnešos skars lietotņu veikalus.

Straujas paplašināšanās izmaksas

No patērētāja viedokļa šis jaunais lietotņu izstrādes laikmets sniedz gan ērtības, gan sarežģītību. No vienas puses, specializētas lietotnes parasti piedāvā tīrāku saskarni un labāku veiktspēju nekā uzpūstā galvenā Facebook lietotne. No otras puses, tas nozīmē, ka lietotāju sākuma ekrānos var nonākt pusducis Meta piederošu lietotņu. Katra no šīm lietotnēm vāc datus un nodod tos atpakaļ centrālajam LLM, padarot uzņēmuma izpratni par jūsu paradumiem vēl precīzāku.

Interesanti, ka šī straujā paplašināšanās notiek laikā, kad investori cieši uzrauga Meta tēriņus. LLM izveide un darbināšana ir dārga. Uzņēmumam ir jāattaisno miljardi, kas iztērēti Nvidia mikroshēmām, parādot, ka MI faktiski uzlabo peļņas rādītājus. Palaižot vairāk lietotņu un noturot lietotājus ilgāk, Meta var rādīt vairāk reklāmu vairākās vietās. Galu galā mērķis ir panākt, lai jauna lietotāja piesaistīšanas izmaksas būtu zemākas par ieņēmumiem, ko šis lietotājs ģenerē, izmantojot MI mērķētu reklāmu.

Ko tas nozīmē jūsu digitālajiem paradumiem

Meta turpinot šo virzību, jūs, visticamāk, redzēsiet vairāk aicinājumu Instagram un Facebook ietvaros izmēģināt šīs jaunās atsevišķās lietotnes. Tie nav nejauši eksperimenti kā 2014. gadā. Tie ir uz datiem balstīti produkti, kas izstrādāti, lai noturētu jūs Meta ekosistēmā. Ja jūs kaitina galveno sociālo lietotņu juceklis, šīs nišas alternatīvas varētu piedāvāt racionalizētāku pieredzi.

Praktiski runājot, jums vajadzētu vērot, cik daudz krātuves vietas un uzmanības šīs lietotnes prasa. Lai gan MI padara programmatūru labāku, tas padara to arī atkarību izraisošāku, perfekti pielāgojot saturu jūsu noskaņojumam. Jūs varat sagaidīt, ka jūsu digitālā dzīve kļūs fragmentētāka, sociālajām platformām sadaloties specializētās funkcijās iepirkšanās, spēļu un kopienas tērzēšanas vajadzībām. Pievērsiet uzmanību atļaujām, ko pieprasa šīs jaunās lietotnes, jo tās ir sensori, kas baro Meta augošās MI smadzenes.

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