בצרות,
הקונספט שאמרה עליו במשך שנים שאפשר לכל עסק קטן לקנות כישרון מכל מקום בעולם
מתחיל להיעלם.
הרעיון שהפך כל משימה אנושית למוצר
מתומחר,
משולם,
נדחף החוצה כי המשימה הפכה לזולה יותר.
זה קורה בגלל AI כמובן,
מודלים טובים,
נגישים מאוד זולים מאוד.
למה שישלם לפייבר $150 על
לוגו ושתי סקיצות שאפשר לקבל במחיר הזה
חשבון ג'מני או צ'אט
לחצי שנה?
נכון לסוף יולי פייבר בשווי שוק של $30 מיליון,
50%
פחות מלפני שנה,
96% פחות מלפני
5 שנים,
ההוצאה השנתית לקונה דווקא עלתה ל-$368 אבל תחזית ההכנסות נחתכה
הקונים הקטנים פשוט בורחים מהר יותר
מהקונים הגדולים.
אז מה נשאר בעצם מ-16 שנות היסטוריה ולאן פייבר יכולה
ללכת מפה.
אמרנו,
משימות פשוטות גיגס
שארזו תוצאה הם בדיוק מה שהפך את פייבר חשופה
משימות מוגדרות,
קצרות דיגיטליות יצאו משוקי עבודה מקוונים,
מרקט פלייסים
והפכו דולר של שעת עבודה לסנטים של אינפרנס.
חשוב לי לומר שפייבר מבינה את זה אני לא מחדש פה שום דבר למיכה קאוכמן מנכל
חד לשון וגם חד כתר
שראה את הרכבת נוסעת ודיבר על זה
בכל שיחת משקים בשנה האחרונה מיכה והצוות שלו
תיארו אסטרטגיה הגיונית מעבר ממרקט פלייס טרנזקציוני שבו
פייבר בעיקר מחזיקה את הברזלים
לפלטפורמת עבודה שהיא לוקחת בו תפקיד.
אקטיבי יותר,
הבנה טובה יותר של יכולות עובדים,
התאמה חכמה יותר לפרויקטים וגם
מערכת פולפילמנט למעקב אחר התקדמות,
זיהוי סיכונים וסיוע
רגע לפני שפרויקט מתפרק.
זה
לא אסטרטגיה של הוספנו צ'אט לחיפוש וקראנו לזה זו הבנה
אמיתית שהערך עובר מחיפוש שכר בן אדם אל ניהול אמון
ואחריות לתוצאה.
אז פייבר רואה את העתיד,
היא משתמשת בכל המילים הנכונות,
קונטקסט,
judgment,
orchestration,
accountability outcomes,
אבל כל רכיב שהיא בונה נועד לשפר את אותה
משוואת הכנסות ישנה,
GMV או סך העסקאות
של המרקט פלייס כפול T rate או אחוז העמלה שלה,
מץ חכם יגדיל את הקונברז'ן,
זיהוי סיכון יפריד ביטולים.
מנג סרוויס או פייבר פרו ידוג לקוחות שישלמו יותר,
הכל מועיל אבל
כל מניח שהלקוח מגיע לפייבר וימשיך להגיע
כדי לזכור בן אדם
ולשלם לפלטפורמה אחוז מהעבודה.
התיק של פייבר נושק ל-28% בפרויקט של $5,000
דובר בכמעט $1,400 שנלקחים איפשהו לאורך העסקה.
כמו
וולט אפשר להצדיק את זה כשהפלטפורמה סיפקה את
הלקוח את האמון את התשלום ואת פתרון המחלוקות
קצת יותר קשה להצדיק את זה בפרויקט שני,
שלישי ורביעי בין אותם צדדים.
ככל שהעסקה גדולה והקשר מתמשך כך גדל התמריץ לעבור לוואטסאפ
לפייפאל או לדווח לפייבר
חשבונית שקרית.
פייבר גובה את המס הגבוהה ביותר דווקא מפרויקטים שהיא רוצה
לשמר
כדי להצליח
value Work.
פרויקטים מעל $1,000 כאלה מייצגים
היום 15% מההכנסות,
ההנהלה ביקשה
6 רבעונים לבצע אסטרטגיה שתגדיל את האפ מרקט,
אבל גם אם תציג שיפור בכל KPI שבחרה
85% מההכנסות התכווצו מהר יותר
מהצמיחה
ואני
לא בטוח שבעולם משתנה
מדי חודש
לשוק יש סבלנות לחכות שהמתמטיקה תסתדר.
אגב,
Upwork,
המתחרה של פייבר נמצאת בסרט דומה,
היא אמנם פחות חשופה למשימות שאיי יכול להחליף
לחלוטין ונויה סביב פרויקטים ארוכים ותשלום לפי שעה,
אבל המרקט פלייס שלה הפך לסיוט לקוני.
לקוח
מפרסם עבודה ומקבל מבול של הצעות שנכתבו עם AI תוך שניות,
כל מועמד נשמע כמו מומחה,
כל מכתב מקדים מכיל בדיוק את מילות המפתח
הנכונות וכולם כביכול קבעו לעומק את הדרישות שלי.
הוריד את עלות ההגשת המועמדות לאפס ועם עלות ספם של אפס
תקבל הרבה מאוד ספם.
נחזור לפייבר,
בעצם ההצעה שנשמעת כמעט מובנת מאליה,
למה שפייבר
לא תהפוך פשוט לסקל AI או מרקור,
שתי חברות שלקחו את המרקט פלייסים לקצה ופחות
דווקא בגלל AI,
הראשונה
מציעה לבצע מיקרו משימות פשוטות
לאימון מודלים,
השנייה,
טיסה,
עורכי דין,
רופאים ומהנדסים כדי לבחון מודל.
במקום למכור פרילנסרים לעסקים קטנים הן מוכרות
זמן אנושי לאופן AI,
גוגל ואנתרופיק.
אז כן פייבר צריכה להעתיק חלקים בעיקר ממרקור,
למה היא לא עשתה את זה עד היום הרי יש לה מנגנון KYC
פתרונות תשלומים גלובליים,
מערכת מתצ'ינג ורפיוטיישן בעצם
יכולת לגייס ולשלם לעובדים כמעט בכל מקום בעולם.
היא יכולה
לפתוח מחר
יחידה שמוכרת rubric Creation,
red teaming,
multilingual,
evaluation,
code review
escalation
לכל חברות.
השאלה אם זו החברה שפייבר רוצה להיות בעוד חמש שנים.
חברות כאלה מוכרות בעיקר
שעות אנושיות שהופכות למודל או התבן למודל הלקוח משלם,
המומחים עובדים והוא מקבל את התוצר כדי לשפר את המודל שלו.
רוב הערך המצטבר
נשאר אצל הלקוח וככל שהמודל הופך טוב ויותר והופך פחות תלוי בספק
כדי לגדול צריך לגייס עוד מומחים
שהם מקבלים לפי הדיווחים 60 עד 70% מההכנסות,
פייבר לא יכולה לגייס מומחים כאלה הטובים שבהם הם MDs
שלא ייתו גיג
מעולם.
יש גם בעיית ריכוזיות.
91 מההכנסות
מגיע ממספר קטן של מעבדות
והן עובדות בעצמן במרץ להחליף RLHF או Reinforcement learning from UV feedback
או Reinforced
learning from AI Feedback,
בעצם החלפת פידבק אנושי
שהם צריכים במסות לכל מודל חדש
בפידבק
מהמודל הקודם שלהם.
הסכנה העמוקה היא שפייבר תברח מעסק
הופך לאוטומטי ותיכנס לעסק אחר
מנסה להפוך לאוטומטי.
המודלים
מנסים לצמצם בעצמם
תלות בשעות אנושיות,
אבל בני אדם
לא צפויים להיעלם מהתהליך הזה,
התפקיד שלהם
יעלה קומה,
הם לא יתבקשו לבחור בתשובה נכונה מבין שתיים.
הם יידרשו
להגדיר את המבחן,
לחקור מקרה קצה,
לפתור מחלוקות
ולחייל מערכות מחדש.
אם פייבר תנסה לשכפל את מרקור
של 2025
היא תגלה עוד 6 רבעונים שמרקור כבר נמצאת במקום אחר.
מרקור וסקייל
מסייעות לבנות ולשפר מודלים פייבר צריכה להתמקם ברגע
שבו המודלים האלה אחראים לעבודה שנעשית
בעולם האמיתי.
הקוד עומד להתמזג,
הקמפיין עומד להתפרסם,
הקטלוג עומד לעלות לאתר,
האג'נט עומד להחזיר כסף ללקוח.
מישהו צריך לומר,
accept,
reject or escalate
ומסוגל להסביר
מדוע.
הבדל כזה משנה את הלקוחות התמחור,
את מבנה העלויות
ושרשרת הערך.
זה גם הופך את פייבר המניה
בפוזיציית שורט על AI לפוזיציית לוג.
פייבר הנוכחי תחטוף ככל שהמודלים משתפרים כי הם
ייצרו יותר ופחות,
אבל אם היא תמכור אקספנס,
היא תיהנה ממודלים שמייצרים יותר.
ככל שיהיו יותר pull request שנכתבו לידי סוכנים,
יותר דפי מוצר ג'נרטיבי,
יותר תשובות אוטומטיות ללקוחות יותר אוטומציות,
הרגעים שבהם ארגון צריך להחליט
אם לסמוך על תוצאה
יגדלו.
הארכיטקטורה לא צריכה להיות שלחו כל החלטה לחמישה פרילנסרים וקבלו את הצעת הרוב,
חמישה אנשים יכולים להסכים ביניהם ועדיין לטעות,
המערכת שפייבר תבנה
צריכה להבין את התוצאה המבוקשת,
רמת הסיכון והראיות הנדרשות,
היא צריכה להבין
או להכין
בזמן אמת מבחן,
טקסט,
תמונה או וידאו ולשכלל אותו
כדי לבזבז את בני האדם
כמה שפחות זמן.
פחות זמן אנושי
שווה יותר כסף בכיס של מיכל.
פייבר תצטרך לזהות מומחים בסופליי הקיים שלה וכיצד הם מתפקדים בתחום מסוים.
האם התוצאות שלו התבררו כנכונות,
האם הוא הסביר את ההחלטה,
האם הוא
נוטה לקבל או לדחות יותר מדי
והאם הביצועים של אותו פרילנסרים
נשמרים
לאורך זמן.
המדד החשוב הוא לא כמה מומחים רשומים בפייבר,
אלא כמה החלטות אמינות
ניתן להפיק מכל שעה שלהם.
המערכת הזאת נקרא לה פייבר acceptance,
יכולה להימכר בכמה צורות בץ
שמקבל אלפי פריטים,
תרגומים או
תשובות סופורט ומחזיר תוצאות,
ראיות ומקרה חריגה.
runtime שנקרא מתוך תהליך היגנטי,
CI,
deploy,
תשלום,
החזר
או escalation שמאפשר להזמין הכרעה אנושית מהירה.
בכל שימוש הלקוח יכול להחליט כמה בני אנוש הוא צריך,
עם איזו מומחויות וכמה הוא מוכן להמתין.
את פייבר acceptance צריך למכור עם אחריות ורגולציה,
הרי כל סטארט-אפ קטן יכול לבנות Judge API
היום בשלושה שבועות,
אבל מערכת אינטרפס
עם אודיט,
SLA,
ISO,
הפרדת נתונים,
כספים,
קרדיטים,
ניהול תשלומים ומחלוקות בקנה מידה
עולמי,
זו משימה לחברה ציבורית.
פייבר לא צריכה לוותר על המרקט פלייס הפנימי שלה,
להפך זה צריך להיות קסטמר זיר,
כל פרויקט בפלטפורמה הרי מכיל בריף,
שיחה דליברבל,
בקשות תיקון תשלום,
החזר וניהול סכסוכים.
המרקט פלייס הקיים יהיה חזק יותר
בגלל שהוא מגובה בפייבר אקספטנס
חיצוני,
ניטרלי,
בלתי תלוי,
אבל.
ובעצמו
מות.
אמרנו שש עשרה שנה של היסטוריה
על איך פרויקטים מתנהלים,
מה הופך לוגו למושלם,
איך נראה פוסט ויראלי,
פייבר יכולה לשלם למומחים
שיבנו רובריקס בשבילם,
מבחנים רב-ממדיים
שיכולים לסייע
בהחלטות האם להעביר משימה למומחים
וכמה.
היות שכל החלטה היא סיכון שפייבר תבטח,
המבחן הנכון יכול לשפר לה את הפרמיות.
לפייבר יש את הסופליי,
לא צריכה לקנות עוד מרקט פלייס כדי להתחזק,
כן חסרים לה כמה איברים ש.
אפשר לחזק ברכישות.
היעד הראשון שהייתי בודק הוא לאוץ',
חברה מאמסטרדם שבנתה פלטפורמה
simulation,
LLM as a judge
וניתור סוכנים בפרודקשן,
היעד השני פורום AI,
חברה שמגדירה את עצמה כג'אג'מנט וי Ses AI,
עובדת עם מומחים בכירים
ובונה סוכנים
שמנסים לשכפל את דרך החשיבה שלהם.
אם פייבר תרצה לשרת גם חברות מודלים או חברות גדולות מספיק שבונות מודלים לעצמן
שווה להסתכל גם על וס AI וגיסקארד
הראשונה בונה בנצ'מרקס פרטיים וריאליסטיים במגוון תחומים,
השנייה בודקת סוכנים באופן אוטומטי,
גם לדיוק
וגם להבטחה.
במקביל אמרנו פייבר צריכה לשנות את הכלכלה של המרקט פלייס
בפרויקטים גדולים וחוזרים,
take rate של כמעט 28% צריך לרדת לאזור ה-10 עד 12
ולצידו acceptance fee ווטי במקום לראות את הצדדים בורחים
אחרי הפרויקט הראשון
אפשר לגבות פחות על גישה לפרילנסרים ויותר על accountability
proof of work.
וזה
מוצר שקשה יותר לקחת לוואטסאפ,
במיוחד אם הוא חלק מתהליך
אוטומציה שקורית מאות פעמים ביום.
במשך שלוש שנים שאלנו מה AI מסוגל לייצר,
כמה קוד,
כמה תמונות,
כמה טקסט,
כמה וידאו.
ככל שהיצור נהיה זול,
צוואר הבקבוק זז.
הבעיה היא לא לייצר עוד עשר תשובות,
היא לבחור
איזו מעין נכונה,
היא לא לכתוב עוד pull request,
אלא להחליט אם כדאי
למזג אותו,
היא לא אם אני יכול להפעיל איג'נט,
כל אחד יכול לכתוב
ולהפעיל איג'נט,
היא
מי נושא באחריות.
שהאג'נט החליט
לשיר בספרדית ללקוח עצבני.
אם פייבר תשתמש ב-AI כדי להציג פרילנסרים קצת יותר טוב בחיפוש,
היא תפיק מה AI שיפור של
אחוזים
בעסק שיורד עשרות אחוזים.
אם היא תשתמש בו כדי לבנות שכבה
שמחליטה עם עבודה ראויה לאמון,
היא תהפוך מחברה שמתווכת אנשים
לחברה שמתווכת אחריות.
זו לא שאלה קיומית רק לפייבר.
האם אתם
בונים היום משהו
שמישהו ישלם עליו יותר
ככל שהמודלים ישתפרו?
עד הפעם הבאה,
תהיו טובים,
ותמשיכו להיות סקרנים.
יאללה,
ביי.