Meta использует ИИ, чтобы превратить свою фабрику неудачных приложений в высокоскоростной конвейер

Более десяти лет компания Meta следовала предсказуемому циклу «созидательного разрушения». Компания запускала небольшое экспериментальное социальное приложение, такое как Paper или Slingshot, не находила аудиторию и тихо закрывала проект в течение двух лет. Эти усилия напоминали цифровую лотерею, в которой компания тратила миллионы долларов в надежде наткнуться на следующий крупный хит. Исторически эти эксперименты проваливались, потому что создание и поддержка отдельных приложений требовали слишком много инженеров и слишком много ручного курирования для масштабирования.

Глядя на общую картину, можно заметить, что теперь компания заменила этот ручной процесс искусственным интеллектом. Во время недавнего отчета о доходах генеральный директор Марк Цукерберг объяснил, что большие языковые модели (LLM) позволяют Meta создавать и выпускать программное обеспечение с такой скоростью, которая раньше была невозможна. Вместо того чтобы нанимать сотни дизайнеров, которые гадают, чего хотят пользователи, Meta использует ИИ для генерации кода и анализа трендов в реальном времени. Этот сдвиг связан не только со скоростью. Речь идет о стоимости экспериментов. Когда цена создания приложения падает, компания может позволить себе запустить десять нишевых продуктов, чтобы увидеть, какой из них найдет отклик у публики.

Кладбище социальных экспериментов

Чтобы понять, почему этот переход к ИИ так важен, нужно взглянуть на историю внутренних инкубаторов Meta. В 2014 году компания сформировала Creative Labs. Эта группа создала Paper — читалку новостей, которую обожали многие технологические критики, но игнорировали обычные пользователи. За ним последовали Slingshot, приложение для эфемерных фото, призванное конкурировать со Snapchat, и Rooms — сервис анонимных чатов. К 2015 году все эти приложения были мертвы. Компания просто не могла оправдать ресурсы, необходимые для поддержки продуктов, которым не хватало массового и немедленного роста.

В 2020 году Meta попробовала снова с командой NPE (New Product Experimentation). Эта группа выпустила шквал приложений, включая инструмент для знакомств Spark, музыкальный сервис BARS и приложение для пар под названием Tuned. Практически говоря, эти приложения казались побочными проектами. Им не хватало лоска Instagram и охвата Facebook. Большинство из них были закрыты к 2022 году, так как не смогли набрать достаточную популярность, чтобы выжить во внутренней конкуренции за инженерные таланты. Компания оказалась в ловушке: ее основные приложения становились все больше, в то время как новые идеи увядали в изоляции.

Как ИИ работает неутомимым разработчиком

«Под капотом» Meta теперь использует LLM для решения двух крупнейших проблем в разработке приложений: написания кода и поиска аудитории. Цукерберг сообщил инвесторам, что ИИ помогает командам ускорять разработку продуктов, беря на себя рутинные задачи программной инженерии. Это позволяет небольшой команде создать отдельное приложение, такое как Forum или Seller, за долю того времени, которое требовалось пять лет назад. По сути, ИИ служит автоматизированной сборочной линией для цифровых продуктов.

Как только приложение создано, следующая задача — заставить людей им пользоваться. В прошлом новому приложению приходилось создавать собственный рекомендательный движок с нуля, чтобы показывать пользователям релевантный контент. Сегодня Meta использует единую систему рекомендаций на базе ИИ. Когда пользователь открывает новое приложение Seller, ориентированное на Marketplace, ИИ уже знает его покупательские привычки из Facebook. Когда он открывает новое игровое приложение, система понимает его предпочтения на основе Instagram Reels. Эти взаимосвязанные данные позволяют новым приложениям казаться персонализированными с самой первой минуты входа пользователя.

Threads как чертеж успеха

У Meta теперь есть успешная модель этой стратегии в виде Threads. В то время как предыдущие эксперименты с трудом набирали миллион пользователей, Threads достигли 500 миллионов активных пользователей в месяц в рекордные сроки. Компания добилась этого, опираясь на существующую базу пользователей и используя ИИ для наполнения ленты интересными постами. Финансовый директор Meta Сьюзан Ли отметила, что LLM делают эти системы умнее, понимая, о чем на самом деле контент, а не просто глядя на хэштеги или ключевые слова.

За профессиональным жаргоном скрывается то, что ИИ читает каждый пост и смотрит каждое видео, чтобы определить тон и тему. Ранее в этом году Meta подтвердила, что каждый пост в Reels и ленте Instagram обрабатывается через LLM. Этот анализ помогает системе решать, какой контент продвигать в новые приложения. Для обычного пользователя это оборачивается лентой, которая кажется более интуитивной и менее повторяющейся. Это также означает, что Meta больше не нужно ждать, пока новое приложение станет популярным, прежде чем оно станет полезным. Контент уже там, ожидая, когда ИИ его организует.

Нишевые приложения для фрагментированного интернета

Meta в настоящее время отходит от идеи одного гигантского приложения, которое делает все. Вместо этого компания запускает специализированные инструменты для конкретных задач. Forum — это отдельное приложение для «Групп», предназначенное для людей, которым нужны обсуждения в сообществах без шума новостной ленты Facebook. Seller предоставляет выделенное пространство для активных пользователей Marketplace. Instagram Instants фокусируется на быстром, эфемерном обмене контентом.

Эта стратегия имитирует работу специализированного набора инструментов. Вместо того чтобы использовать швейцарский армейский нож для любой работы, пользователи могут выбрать конкретный инструмент, соответствующий их текущей потребности. Со стороны рынка это позволяет Meta захватывать больше времени пользователя, не перегружая основные приложения функциями. Цукерберг предположил, что эти новые потребительские продукты появятся скоро, сигнализируя о волне программного обеспечения, созданного с помощью ИИ, которое наводнит магазины приложений в ближайшие месяцы.

Цена стремительного расширения

С точки зрения потребителя, эта новая эра разработки приложений приносит как удобство, так и сложность. С одной стороны, специализированные приложения обычно предлагают более чистый интерфейс и лучшую производительность, чем раздутое основное приложение Facebook. С другой стороны, это означает, что у пользователей на домашних экранах может оказаться полдюжины приложений, принадлежащих Meta. Каждое из этих приложений собирает данные и передает их обратно в центральную LLM, делая понимание ваших привычек компанией еще более точным.

Любопытно, что это стремительное расширение происходит в то время, когда инвесторы внимательно следят за расходами Meta. Создание и запуск LLM обходятся дорого. Компания должна оправдать миллиарды, потраченные на чипы Nvidia, показав, что ИИ действительно улучшает финансовые показатели. Запуская больше приложений и удерживая пользователей дольше, Meta может показывать больше рекламы в большем количестве мест. В конечном счете, цель состоит в том, чтобы стоимость привлечения нового пользователя была ниже, чем доход, который этот пользователь генерирует через таргетированную ИИ рекламу.

Что это значит для ваших цифровых привычек

По мере того как Meta продолжает это наступление, вы, вероятно, увидите больше предложений внутри Instagram и Facebook попробовать эти новые автономные сервисы. Это не случайные эксперименты, подобные тем, что были в 2014 году. Это продукты, основанные на данных, разработанные для того, чтобы удерживать вас внутри экосистемы Meta. Если вас раздражает загроможденность основных социальных приложений, эти нишевые альтернативы могут предложить более упорядоченный опыт.

На практике вам следует наблюдать за тем, сколько памяти и внимания требуют эти приложения. Хотя ИИ делает программное обеспечение лучше, он также делает его более аддиктивным, идеально подстраивая контент под ваше настроение. Вы можете ожидать, что ваша цифровая жизнь станет более фрагментированной, поскольку социальные платформы распадаются на специализированные функции для покупок, игр и общения в сообществах. Обращайте внимание на разрешения, которые запрашивают эти новые приложения, так как они являются сенсорами, питающими растущий мозг ИИ компании Meta.

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