Meta wykorzystuje AI, aby zmienić swoją nieudaną fabrykę aplikacji w szybką linię montażową

Przez ponad dekadę Meta podążała za przewidywalnym cyklem twórczej destrukcji. Firma wprowadzała na rynek małe, eksperymentalne aplikacje społecznościowe, takie jak Paper czy Slingshot, nie udawało jej się zdobyć odbiorców i po cichu zamykała projekt w ciągu dwóch lat. Wysiłki te przypominały cyfrową loterię, w której firma wydawała miliony dolarów z nadzieją, że trafi na kolejny wielki hit. Historycznie te eksperymenty kończyły się niepowodzeniem, ponieważ budowanie i utrzymywanie samodzielnych aplikacji wymagało zbyt wielu inżynierów i zbyt dużej ilości ręcznej kurateli, aby mogły one skalować się odpowiednio szybko.

Patrząc na szerszy obraz, firma zastąpiła ten manualny proces sztuczną inteligencją. Podczas niedawnej telekonferencji dotyczącej wyników finansowych, dyrektor generalny Mark Zuckerberg wyjaśnił, że duże modele językowe (LLM) pozwalają Mecie budować i dostarczać oprogramowanie w tempie, które wcześniej było nieosiągalne. Zamiast zatrudniać setki projektantów, by zgadywali, czego chcą użytkownicy, Meta wykorzystuje AI do generowania kodu i analizowania trendów w czasie rzeczywistym. Ta zmiana nie dotyczy tylko szybkości. Chodzi o koszt eksperymentowania. Gdy cena stworzenia aplikacji spada, firma może pozwolić sobie na uruchomienie dziesięciu niszowych produktów, aby sprawdzić, który z nich spotka się z uznaniem opinii publicznej.

Cmentarzysko eksperymentów społecznościowych

Aby zrozumieć, dlaczego ta zmiana w stronę AI jest istotna, musimy spojrzeć na historię wewnętrznych inkubatorów Mety. W 2014 roku firma utworzyła Creative Labs. Grupa ta stworzyła Paper, czytnik wiadomości, który pokochało wielu krytyków technologicznych, ale zwykli użytkownicy go zignorowali. Następnie wydano Slingshot, aplikację do przesyłania efemerycznych zdjęć mającą konkurować ze Snapchatem, oraz Rooms – usługę anonimowych czatów. Do 2015 roku każda z tych aplikacji przestała istnieć. Firma po prostu nie mogła uzasadnić zasobów potrzebnych do wspierania produktów, którym brakowało masowego, natychmiastowego wzrostu.

W 2020 roku Meta spróbowała ponownie z zespołem NPE (New Product Experimentation). Grupa ta wypuściła serię aplikacji, w tym narzędzie do randkowania o nazwie Spark, kreator muzyki BARS oraz aplikację dla par o nazwie Tuned. W praktyce aplikacje te sprawiały wrażenie projektów pobocznych. Brakowało im dopracowania Instagrama i zasięgu Facebooka. Większość została zamknięta do 2022 roku, ponieważ nie zdołały zyskać wystarczającej trakcji, by przetrwać wewnętrzną konkurencję o talenty inżynieryjne. Firma znalazła się w martwym punkcie, w którym jej główne aplikacje stawały się coraz większe, podczas gdy nowe pomysły usychały w izolacji.

Jak AI działa jako niestrudzony programista

„Pod maską” Meta używa teraz modeli LLM do rozwiązania dwóch największych problemów w tworzeniu aplikacji: pisania kodu i znajdowania odbiorców. Zuckerberg powiedział inwestorom, że AI pomaga zespołom przyspieszyć rozwój produktów, przejmując powtarzalne zadania z zakresu inżynierii oprogramowania. Pozwala to niewielkiemu zespołowi zbudować samodzielną aplikację, taką jak Forum czy Seller, w ułamku czasu, jakiego wymagało to pięć lat temu. W zasadzie AI służy jako zautomatyzowana linia montażowa dla produktów cyfrowych.

Gdy aplikacja już istnieje, kolejnym wyzwaniem jest skłonienie ludzi do korzystania z niej. W przeszłości nowa aplikacja musiała od zera budować własny silnik rekomendacji, aby wyświetlać użytkownikom istotne treści. Dziś Meta korzysta ze zunifikowanego systemu rekomendacji AI. Kiedy użytkownik otwiera nową aplikację skoncentrowaną na Marketplace – Seller – AI zna już jego nawyki zakupowe z Facebooka. Kiedy otwiera nową aplikację gamingową, system rozumie jego preferencje na podstawie Instagram Reels. Te połączone dane sprawiają, że nowe aplikacje wydają się spersonalizowane od pierwszej minuty po zalogowaniu.

Threads jako wzorzec sukcesu

Meta posiada obecnie udany model dla tej strategii w postaci Threads. Podczas gdy poprzednie eksperymenty miały trudności z dotarciem do miliona użytkowników, Threads w rekordowym czasie osiągnęło 500 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie. Firma dokonała tego, opierając się na istniejącej bazie użytkowników i wykorzystując AI do wypełniania kanału interesującymi postami. Dyrektor finansowa Mety, Susan Li, zauważyła, że modele LLM czynią te systemy inteligentniejszymi, ponieważ rozumieją, o czym faktycznie jest treść, zamiast polegać tylko na hashtagach czy słowach kluczowych.

Przekładając to z żargonu na prostszy język: AI czyta każdy post i ogląda każde wideo, aby określić ton i temat. Na początku tego roku Meta potwierdziła, że każdy Reel i post w kanale na Instagramie jest przetwarzany przez LLM. Ta analiza pomaga systemowi decydować, które treści promować w nowych aplikacjach. Dla przeciętnego użytkownika skutkuje to kanałem, który wydaje się bardziej intuicyjny i mniej powtarzalny. Oznacza to również, że Meta nie musi już czekać, aż nowa aplikacja stanie się popularna, zanim stanie się użyteczna. Treść już tam jest, czekając na uporządkowanie przez AI.

Niszowe aplikacje dla pofragmentowanego internetu

Meta obecnie odchodzi od koncepcji jednej gigantycznej aplikacji, która służy do wszystkiego. Zamiast tego firma wprowadza wyspecjalizowane narzędzia do konkretnych zadań. Forum to samodzielna aplikacja dla Grup, zaprojektowana dla osób, które chcą dyskusji społecznościowych bez szumu informacyjnego z kanału aktualności Facebooka. Seller zapewnia dedykowaną przestrzeń dla zaawansowanych użytkowników Marketplace. Instagram Instants skupia się na szybkim, efemerycznym udostępnianiu treści.

Strategia ta naśladuje działanie specjalistycznego zestawu narzędzi. Zamiast używać scyzoryka do każdego zadania, użytkownicy mogą wybrać konkretne narzędzie, które pasuje do ich bieżącej potrzeby. Od strony rynkowej pozwala to Mecie przejąć więcej czasu użytkownika, nie powodując przy tym, że ich główne aplikacje wydają się przeładowane funkcjami. Zuckerberg zasugerował, że te nowe produkty konsumenckie pojawią się wkrótce, sygnalizując falę oprogramowania generowanego przez AI, która trafi do sklepów z aplikacjami w nadchodzących miesiącach.

Koszt szybkiej ekspansji

Z punktu widzenia konsumenta ta nowa era rozwoju aplikacji przynosi zarówno wygodę, jak i złożoność. Z jednej strony wyspecjalizowane aplikacje zazwyczaj oferują czystszy interfejs i lepszą wydajność niż przeładowana główna aplikacja Facebooka. Z drugiej strony oznacza to, że użytkownicy mogą skończyć z pół tuzinem aplikacji należących do Mety na swoich ekranach głównych. Każda z tych aplikacji zbiera dane i przesyła je z powrotem do centralnego modelu LLM, sprawiając, że zrozumienie Twoich nawyków przez firmę staje się jeszcze bardziej precyzyjne.

Co ciekawe, ta szybka ekspansja następuje w czasie, gdy inwestorzy uważnie przyglądają się wydatkom Mety. Budowanie i prowadzenie modeli LLM jest kosztowne. Firma musi uzasadnić miliardy wydane na czipy Nvidii, pokazując, że AI faktycznie poprawia wyniki finansowe. Uruchamiając więcej aplikacji i utrzymując zaangażowanie użytkowników przez dłuższy czas, Meta może wyświetlać więcej reklam w większej liczbie miejsc. Ostatecznie celem jest sprawienie, aby koszt pozyskania nowego użytkownika był niższy niż przychód, który ten użytkownik generuje dzięki reklamom targetowanym przez AI.

Co to oznacza dla Twoich cyfrowych nawyków

W miarę jak Meta kontynuuje te działania, prawdopodobnie zobaczysz więcej zachęt wewnątrz Instagrama i Facebooka, zapraszających do wypróbowania tych nowych, samodzielnych rozwiązań. Nie są to przypadkowe eksperymenty, jak te z 2014 roku. To produkty oparte na danych, zaprojektowane tak, aby utrzymać Cię w ekosystemie Mety. Jeśli czujesz frustrację z powodu przeładowania głównych aplikacji społecznościowych, te niszowe alternatywy mogą zaoferować bardziej uporządkowane doświadczenie.

Praktycznie rzecz biorąc, powinieneś obserwować, ile miejsca w pamięci i uwagi wymagają te aplikacje. Choć AI ulepsza oprogramowanie, czyni je również bardziej uzależniającym poprzez idealne dopasowanie treści do Twojego nastroju. Możesz spodziewać się, że Twoje cyfrowe życie stanie się bardziej pofragmentowane, w miarę jak platformy społecznościowe będą rozbijane na wyspecjalizowane funkcje zakupowe, gamingowe i czaty społecznościowe. Zwracaj uwagę na uprawnienia, o które proszą te nowe aplikacje, ponieważ są one czujnikami zasilającymi rosnący mózg AI Mety.

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