Holy $#!&, deux perturbations martech majeures viennent de se heurter: l’IA et la composabilité

Au début de l’année, je prédit 2023 serait une année chaotique pour martech – pourtant le début d’un véritable massif vague de croissance pour l’industrie. Mon critique intérieur a fait valoir que cela sonnait un peu hyperbolique, ce qui n’est pas mon schtick habituel. Mais j’ai apaisé mon propre scepticisme en notant qu’une telle croissance perturbatrice s’accélérerait sur une période de plusieurs années. Ce n’était pas comme si ça allait changer du jour au lendemain.

Mec, ai-je sous-estimé cela.

Les progrès itératifs de l’IA générative au cours des deux derniers mois ont été rapides et furieux, sans aucun signe de ralentissement de sitôt. GPT-4 est sorti dans le monde – et hors de ce monde. Le Essai de Turing est soudainement une relique pittoresque d’une époque révolue. La critique selon laquelle ces grands modèles de langage (LLM) ne sont que des séquenceurs de mots probabilistes glorifiés semble de plus en plus naïve quand on regarde ce qu’ils sont maintenant capables de faire.

Si vous n’avez pas vu ce tableau de la façon dont GPT-4 (et GPT-3.5 avant lui) fonctionne sur des tests tels que le SAT, GRE, LSAT et un large éventail d’examens AP, cela vaut la peine d’absorber cela – en particulier les sauts GPT -4 obtenus sur des tests quantitatifs seulement quelques mois plus tard :

Mais aussi fascinant — et effrayant – comme discuter avec ChatGPT, Bing (« appelez-moi Sydney, mon cher »), et bientôt Google’s Bard peut être, ce sont des conversations dans une bulle. Texte entrant, texte sortant. (D’accord, maintenant avec GPT-4, entrée d’image aussi.) Bien que la sortie soit impressionnante, c’était un peu comme le conservateur de Prêt joueur un: une police d’informations étonnante et parfois amusante, mais pas un personnage d’action.

La perturbation la plus évidente annoncée par ces über-chatbots concernait les moteurs de recherche. Qui en tant que 300 milliards de dollars de marché publicitaire aujourd’hui et sans doute le canal numérique n ° 1 dans lequel les spécialistes du marketing ont alimenté le haut de leur entonnoir grâce au marketing de contenu optimisé pour le référencement pendant 20 ans n’est pas une petite perturbation. Ce n’est pas seulement un code rouge pour Google. C’est un code rouge pour le marketing numérique.

(Canalisant un scène depuis Quelques bons hommes: « Le marketing numérique? » « Y en a-t-il d’autres ? »)

Disruption logicielle = perturbation marketing

Mais au-delà du marketing, les LLM sont également appliqués au développement de logiciels. Copilote GitHub utilise le moteur OpenAI pour aider les programmeurs à écrire du code. Et dans de nombreux cas, « help » est un euphémisme pour écrire le code pour eux. Ce n’est pas tout à fait la même chose que low-code/no-code – ne vous inquiétez pas, nous y reviendrons dans un instant. Le code est créé. Tout est là pour que vous puissiez voir en détail. Il serait plus juste de l’appeler faible codeur/pas de codeur.

Même impact net que le mouvement sans code : permettre à plus de personnes de créer plus de logiciels. (Juste au cas où vous pensiez La grande explosion des applications risquait de s’essouffler.)

Une autre façon d’exploiter ces moteurs conversationnels intelligents consiste à créer de nouvelles interfaces utilisateur pour les applications logicielles. Un excellent exemple en est ChatSpot, une interface en langage naturel pour HubSpot, conçue par le co-fondateur Dharmesh Shah. (Divulgation : je travaille également chez HubSpot.)

Les interfaces en langage naturel véritablement utiles et fiables (« chat UX ») sont transformatrices car elles fournissent une couche de traduction d’intention entre les personnes et les logiciels. Au lieu de naviguer dans une application avec une série de clics de souris, vous demandez simplement à l’application de faire ce que vous voulez. C’est un chemin plus rapide et plus direct pour faire avancer les choses.

Dharmesh appelle cela avec éloquence un changement de Pointer et cliquer pour décrire et faire. Dans son vidéo de démonstration, il passe en revue plusieurs exemples. Dans un, ajouter un nouveau contact — Ada Lovelace, sympa – à votre CRM et en définissant une tâche à suivre avec eux en 4 jours, ce qui aurait pris plus de 20 clics auparavant est désormais réalisé avec une seule invite.

Pendant des années, les utilisateurs de logiciels ont été soumis à une sorte de Inverse Loi de Conway — nous avons dû adapter notre façon de travailler à la façon dont le logiciel que nous avons acheté a été construit. Maintenant, les interfaces en langage naturel comme celle-ci commencent à nous libérer de cette structure imposée. Le logiciel commence à s’adapter à nos demandes, au lieu que nous y adaptions nos demandes.

Ah, mais attendez, il y a plus…

Composabilité et The Great Virtuel Explosion d’applications

Cela vaut la peine d’examiner de plus près l’architecture de haut niveau de ChatSpot. Il combine plusieurs applications logicielles différentes et indépendantes – ChatGPT, HubSpot CRM, DALL-E et Google Docs – et les orchestre ensemble. C’est un témoignage de la puissance cosmique phénoménale accessible aujourd’hui via des appels d’API dans le cloud. Nous pouvons tous nous tenir sur les épaules de génies géants depuis l’espace minuscule de nos ordinateurs portables.

La magie ici consiste à connecter GPT-4 et ses frères à des sources de données et à des services logiciels spécialisés et spécifiques à un domaine. Obtenez l’interface en langage naturel et les connaissances générales de ChatGPT, complétées par les données et les services de votre CRM, les fonctionnalités de génération d’images de DALL-E et l’accès aux documents et feuilles de calcul Google.

En techno-jargon, cela s’appelle composabilité, où différents composants logiciels « peuvent être sélectionnés et assemblés dans diverses combinaisons pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs ». Nick Coronges, directeur technique de R/GAune agence numérique de renommée mondiale, a récemment écrit un excellent article sur composabilité dans les applications LLM qui en démontre un autre exemple en combinant ChatGPT avec l’API de Slack.

(Faisons une pause et apprécions qu’un dirigeant d’une agence de marketing ait écrit cet article. Au cours des 15 dernières années, l’intersection du marketing et de la technologie a parcouru un looooong chemin.)

Il devrait être évident que la composabilité multiplie considérablement le nombre d’applications dans le monde. Il libère des vagues d’innovation combinatoire, où différents composants peuvent être mélangés et appariés dans un nombre infini de contextes de niche. C’est incroyablement puissant entre les mains des développeurs de logiciels professionnels.

Mais si n’importe qui pourraient composer leurs propres applications ?

C’est ici que le mouvement sans code a été dirigé, avec des outils tels que Airtable, Bubble, Notion, Retool, Webflow, Workato, Zapier et des centaines d’autres, permettant aux utilisateurs professionnels non techniques de créer des « applications » sans ingénieurs. J’ai mis « applications » entre guillemets parce que vous pourriez dire que beaucoup d’entre elles sont applications virtuelles dans l’environnement de la plate-forme sans code dans laquelle ils ont été intégrés. Certains pourraient les appeler des flux de travail ou des sites Web. Mais s’ils font le travail, est-ce important de savoir comment nous les appelons ?

C’est un coup de plus aux chaînes de la loi de Conway inverse. Un utilisateur professionnel n’a pas à être lié par un flux de travail prescrit ou une expérience utilisateur inventée par une équipe produit éloignée dans une entreprise complètement différente. Ils peuvent inventer le leur.

Et si vous pouviez « composer » en langage naturel ?

Pourtant, construire des choses avec des outils sans code a nécessité une mentalité et des compétences de constructeur. Il n’était pas nécessaire d’être un développeur de logiciels, mais c’était quelque chose qui était principalement accessible aux professionnels des opérations commerciales (l’éventail complet des Grandes opérations rôles) et de véritables utilisateurs expérimentés. Le genre de personne qui est un as des formules de tableur, par exemple.

Mais au cours des deux dernières semaines, une série d’annonces a changé le terrain de jeu.

Le 16 mars, Microsoft annoncé qu’il avait intégré ses capacités Copilot AI dans ses plates-formes Power Apps, Power Virtual Agent et Power Automate. « Pour créer une application, un flux ou un bot, vous pouvez le décrire en langage naturel et le copilote peut le créer en quelques secondes », a déclaré Charles Lamanna, vice-président de Microsoft pour la plate-forme. « C’est aussi simple que ça. »

Puis le 23 mars, OpenAI a annoncé plugins pour ChatGPT qui permettent aux utilisateurs d’augmenter ChatGPT avec des fonctionnalités pour « accéder à des informations à jour, exécuter des calculs ou utiliser des services tiers ». L’ensemble initial comprenait des plugins pour Expedia, FiscalNote, Instacart, OpenTable et Wolfram Alpha.

Vous pouvez donc maintenant demander à ChatGPT un menu pour un dîner, toutes les recettes pour le préparer, et le faire charger automatiquement un panier de ces ingrédients dans Instacart pour être livré à votre domicile. La seule chose qu’il ne fera pas, c’est de le cuisiner pour vous. Encore. (Coup de pouce à Hugh Durkin, responsable produit et plateforme chez Fresque.) Vous pouvez même lui demander de faire une réservation de restaurant pour vous, juste au cas où.

Mais le plugin qui a attiré mon attention – en fait, m’a fait ouvrir grand les yeux – était Zapier, un iPaaS sans code qui vous permet d’automatiser les flux de travail sur plus de 5 000 applications différentes. Ils ont décrit quelques-uns des premiers cas d’utilisation ce plugin prend en charge, ce qui vous permet de demander à ChatGPT de rechercher des données, d’envoyer des e-mails, de déclencher des notifications Slack. Actions utiles, quoique relativement simples. Mais surtout : le tout contrôlé via le langage naturel.

Il n’est pas difficile d’imaginer que cela s’étende à l’ensemble du portefeuille d’intégrations de Zapier, permettant d’exécuter des flux de travail de plus en plus sophistiqués, simplement en disant à ChatGPT ce que vous voulez qu’il se passe. Ces flux de travail peuvent couvrir de nombreuses applications différentes dans votre pile, en exploitant les données et les fonctionnalités de chacune d’entre elles. Mais vous n’aurez pas besoin de connaître ou de vous soucier de ces limites d’application.

C’est la composabilité pour tout le monde. Et c’est révolutionnaire.

Nous sommes juste à l’aube de cette révolution. Mais la supercollision de l’IA et de la composabilité transformera radicalement notre façon de travailler avec les logiciels de manière très accélérée à partir de maintenant. Cela le changera pour les spécialistes du marketing. Et cela le changera pour nos clients.

Et mon sceptique intérieur allergique à l’hyperbole hoche la tête sans un mot en signe d’accord.

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