Le paradoxe de l'IA : plus d'automatisation, plus d'humains, plus de travail | Dan Shipper

The last time you were on this podcast, you had this hot take that people were sleeping on Claude Code. La dernière fois que tu étais dans ce podcast, tu avais ce point de vue que les gens sous-estimaient Claude Code. You were so unbelievably right. Tu avais tellement raison. The premise of this episode is we're going to go through what else you predict will happen. Le principe de cet épisode, c'est qu'on va passer en revue tes autres prédictions. The AI job apocalypse is not really a thing. L'apocalypse de l'emploi liée à l'IA n'est pas vraiment une réalité. I am super super bullish on PMs and full-stack designers. Je suis hyper, hyper optimiste pour les chefs de produit et les designers full-stack. So, you guys are hiring doubled in people in the past year, which is not what people would have expected from a company that is so AI forward. Donc, vous avez doublé vos effectifs l'année dernière, ce que les gens n'auraient pas attendu d'une entreprise aussi orientée IA. I'm simultaneously extremely AI pilled and [music] very bullish on humans. Je suis à la fois extrêmement convaincu par l'IA et [music] très optimiste pour les humains. Automation is a lie. L'automatisation est un mensonge. Every agent needs a human. Chaque agent a besoin d'un humain. We have so much automation, so much AI, and I also work way more. On a tellement d'automatisation, tellement d'IA, et je travaille aussi beaucoup plus. Creativity. La créativité. It just feels like it's going to be more and more valuable to stand out from all the slop that people are shipping and launching constantly. On a l'impression que ça va de plus en plus valoir la peine de se démarquer de tout ce contenu bâclé que les gens publient et lancent sans arrêt. What models do in general is they make yesterday's human competence cheap. Ce que font les modèles en général, c'est qu'ils rendent bon marché la compétence humaine d'hier. And so, it becomes commoditized. Et donc, ça devient une commodité. It's not valuable anymore. Ce n'est plus vraiment précieux. What humans do is we go in there and we're like,"Yeah, we have all this frozen human competence from yesterday. Ce que font les humains, c'est qu'on plonge dedans et on se dit : « Super, on a toute cette compétence humaine figée d'hier. How do I use this like make something new and interesting?" Comment je peux l'utiliser pour créer quelque chose de nouveau et d'intéressant ? » What are some predictions for how the way we work is going to change? Quelles sont tes prédictions sur la façon dont notre façon de travailler va évoluer ? It's going to bifurcate in two main ways. Ça va se diviser en deux grandes directions. One is everyone's going to have at least one agent that they talk to, that they can offload work to. D'abord, tout le monde va avoir au moins un agent à qui parler, à qui déléguer du travail. Second is that most of the work that you do [music] is actually going to happen on your computer in an environment like Codex or Claude Co-work. Ensuite, la plupart du travail que tu fais [music] va se passer sur ton ordinateur dans un environnement comme Codex ou Claude Code. What you're predicting here is the SaaS tools will run within Codex or Claude Code. Ta prédiction, c'est que les outils SaaS vont tourner dans Codex ou Claude Code. I think the SaaS apocalypse is dumb. Je pense que l'apocalypse du SaaS, c'est stupide. I would buy SaaS stocks right now. J'achèterais des actions SaaS maintenant. What agents do is increase the number of users of SaaS, not get rid of it. Ce que font les agents, c'est augmenter le nombre d'utilisateurs du SaaS, pas le faire disparaître. A lot of people are moving to CLI and trying to work from the terminal. Beaucoup de gens migrent vers le CLI et essaient de travailler depuis le terminal. [music] [music] We speed ran the CLI era. On a brûlé les étapes de l'ère CLI. It was nice while it lasted, but I think CLIs are over. C'était bien pendant que ça durait, mais je pense que les CLI, c'est fini. Today my guest is Dan Shipper, CEO and founder of Every. Aujourd'hui, mon invité est Dan Shipper, CEO et fondateur d'Every. Dan and his team are building maybe the most AI forward startup out there. Dan et son équipe construisent peut-être la startup la plus orientée IA qui soit. And as a result, are very much living in the future of how work is going to look as AI becomes a bigger and bigger part of our day-to-day. Et de ce fait, ils vivent vraiment dans le futur de ce à quoi le travail va ressembler à mesure que l'IA prend une place de plus en plus grande dans notre quotidien. Everybody at their company, including every non-technical person, uses Codex and Co-work and Claude Code to get much of their work done. Tout le monde dans leur entreprise, y compris les personnes non techniques, utilise Codex, Co-work et Claude Code pour accomplir une grande partie de leur travail. And this is why, way before [music] anybody else, Dan saw the rise of Claude Code and what is now Cohere, which he predicted almost a year ago when he was on the podcast last [music] time. Et c'est pourquoi, bien avant [music] tout le monde, Dan a vu la montée de Claude Code et de ce qui est maintenant Cohere, qu'il avait prédit il y a presque un an lors de sa dernière apparition [music] dans le podcast. So, I asked Dan to come back on the podcast to share his current biggest predictions for how work is [music] going to change over the coming year for most people. Alors, j'ai demandé à Dan de revenir dans le podcast pour partager ses plus grandes prédictions actuelles sur la façon dont le travail va [music] changer au cours de la prochaine année pour la plupart des gens. We chatted about what work will look like at most companies at the end of this year, how the shape of the work we do will change, and who will do best in this coming future{slash} what you need to be working [music] on right now. On a discuté de ce à quoi ressemblera le travail dans la plupart des entreprises d'ici la fin de l'année, de comment la forme du travail qu'on fait va changer, et qui réussira le mieux dans ce futur qui arrive{slash} ce sur quoi vous devez travailler [music] dès maintenant. Hint hint, product managers and designers are going to do very well. Indice, les chefs de produit et les designers vont très bien s'en sortir. Dan makes a lot of bold predictions and many quite contrarian takes that I was not [music] expecting him to say, and we are going to revisit this conversation exactly a year from today to see how much he got right. Dan fait beaucoup de prédictions audacieuses et de nombreuses prises de position assez contrariennes que je ne [music] m'attendais pas à l'entendre dire, et on va revisiter cette conversation exactement un an à partir d'aujourd'hui pour voir à quel point il avait raison. Before we get into it, do not forget [music] to check out Lenny's Product Hunt dot com for a free year of the hottest and most well-crafted AI products in the world available exclusively to Lenny's newsletter subscribers. Avant d'entrer dans le vif du sujet, n'oubliez pas [music] de consulter Lenny's Product Hunt dot com pour une année gratuite des produits IA les plus populaires et les mieux conçus au monde, disponibles exclusivement pour les abonnés à la newsletter de Lenny. With that, I bring you Dan Sur ce, je vous présente Dan [music] [music] Dan, thank you so much for being here and welcome back to the podcast. Dan, merci beaucoup d'être là et bienvenue à nouveau dans le podcast. Thanks for having me. Merci de m'accueillir. Always a pleasure to be with you. C'est toujours un plaisir d'être avec toi. The last time you were on this podcast, you had this kind of it was almost like an offhand hot take that people were sleeping on cloud code and in particular cloud code for non-engineering work, for just like fixing files, sorting your hard drive, just all these things that people hadn't thought about. La dernière fois que tu étais dans ce podcast, tu avais ce genre de, c'était presque un aparté, cette prise de position que les gens sous-estimaient Claude Code, et notamment Claude Code pour le travail non technique, juste pour corriger des fichiers, trier son disque dur, toutes ces choses auxquelles les gens n'avaient pas pensé. Nobody was talking about this. Personne n'en parlait. This was a year ago. C'était il y a un an. You were so unbelievably right about this. Tu avais tellement raison à ce sujet. It's just like unreal what has happened since then. C'est juste irréel ce qui s'est passé depuis. They built Cohere, which was this whole Ils ont construit Cohere, qui était tout un They built on this very specific idea using Claude Code for non-technical work. Ils ont bâti sur cette idée très spécifique d'utiliser Claude Code pour le travail non technique. A Codex is getting into this now. Codex s'y met aussi maintenant. I imagine you've been seeing this. J'imagine que tu as vu ça. They're like leaning into this non-technical use of basically coding agents. Ils misent vraiment sur cette utilisation non technique d'agents de codage, en gros. I feel like this has also been a big part of Anthropic's success over the past year, just like how do non-technical people use this stuff? J'ai l'impression que ça a aussi été une grande partie du succès d'Anthropic l'année dernière, juste comment les personnes non techniques utilisent ces outils. Uh so, you were just so go on this stuff. Alors tu étais vraiment en avance sur tout ça. I I I even wrote a newsletter post building on this idea. J'ai même écrit un article de newsletter en m'appuyant sur cette idée. I'm like,"Hey, this is you interesting. Je me suis dit : « Hé, c'est intéressant. I should dig into this." Je devrais creuser ça. » I asked people,"How do you use cloud code for non-engineering work?" J'ai demandé aux gens : « Comment vous utilisez Claude Code pour du travail non technique ? » And I just had like so many examples and it's like my second most popular post. Et j'avais tellement d'exemples, c'est devenu mon deuxième article le plus populaire. So, uh clearly you uh you you have a unique glimpse into where things are heading. Alors, clairement, tu as un aperçu unique de la direction que prennent les choses. So, the premise of this episode is we're going to go through uh what else you predict will happen in the future, how things will change for people building products. Le principe de cet épisode, c'est qu'on va passer en revue ce que tu prédis d'autre pour l'avenir, comment les choses vont évoluer pour les personnes qui créent des produits. And I think it'd be helpful to start with giving people a brief glimpse into just how you operate and how your team operates that gives you this unique lens into where things are going. Et je pense qu'il serait utile de commencer par donner aux gens un bref aperçu de la façon dont tu opères et dont ton équipe opère, ce qui te donne cette perspective unique sur l'avenir. So, just give us a sense of how you how you work. Alors, donne-nous une idée de comment tu travailles. Thank you. Merci. Um I I really appreciate the introduction. J'apprécie vraiment l'introduction. Um and yeah, I think what one of the things about predicting the future or or the way that we think about predicting the future at Et ouais, je pense que l'une des choses concernant la prédiction de l'avenir ou la façon dont on pense à prédire l'avenir chez Every is that you what you don't want to do is prognosticate. Every, c'est que ce que tu ne veux pas faire, c'est pronostiquer. What do you What you want to do instead um is just live in it together. Ce que tu veux faire à la place, c'est juste y vivre ensemble. So, everybody at Every is an AI early adopter. Donc, tout le monde chez Every est un early adopter de l'IA. We're almost 30 people now. On est presque 30 maintenant. I think when when we did our interview we were 15, so we've doubled in size in the in the last year. Je pense que quand on a fait notre entretien on était 15, donc on a doublé de taille au cours de l'année dernière. We're all early adopters and we have engineers, we have designers, we have writers, we have editors, we have um sales people, we have customer service On est tous des early adopters et on a des ingénieurs, des designers, des rédacteurs, des éditeurs, des commerciaux, des gens du service client And everybody has a little bit of that um whatever that thing is where you're just like, Et tout le monde a un peu de ce truc, quel qu'il soit, où tu te dis juste, "Oh, I like to explore. « Oh, j'aime explorer. I like to experiment. J'aime expérimenter. I'm very curious and I'm like super all in on AI." Je suis très curieux et complètement à fond sur l'IA. » And what I what that does, I think, is it creates this like little pocket of the future where we're all living in it together and we get to be a little bit further ahead cuz at any other company there's like a mix of people. Et ce que je pense que ça fait, c'est que ça crée cette petite poche du futur où on y vit tous ensemble et on est un peu plus avancés car dans toute autre entreprise, il y a un mélange de gens. There's early adopters, there's like there's sort of like the middle of the pack people and there's people who are that like very anti. Il y a des early adopters, il y a ceux qui sont dans la moyenne et il y a les gens qui sont vraiment contre. And another thing that happens, which is really cool, is we get to because of our role um you know, reviewing models and and being a little bit of a tastemaker in AI, we get access to stuff before it comes out. Et autre chose qui se passe, ce qui est vraiment cool, c'est qu'on peut, grâce à notre rôle, en évaluant les modèles et en étant un peu des faiseurs de tendances dans l'IA, on a accès aux choses avant leur sortie. So, we get to beta test and alpha test and kind of help help steer the direction of where things are going a little bit, which is very, very cool. Donc, on peut bêta-tester et alpha-tester et un peu aider à orienter la direction que prennent les choses, ce qui est vraiment, vraiment cool. And so, when when I think about predicting the future, um it's actually when you create an environment like that, it's actually just about um noticing what's going on. Et donc, quand je pense à prédire l'avenir, en fait, quand on crée un environnement comme ça, il s'agit juste de remarquer ce qui se passe. Um and and I think what a core part of it, too, is writing about it. Et je pense que l'écriture est vraiment au cœur de tout ça aussi. I think articulating what you're noticing, articulating the future, kind of brings it about in this way that um uh makes it real for you and your team and then anybody else who's like on the internet who's reading it. Je pense qu'articuler ce qu'on remarque, articuler l'avenir, d'une certaine façon le fait advenir, ça le rend réel pour toi, ton équipe et pour tous ceux qui lisent ça sur internet. And so, the Claude Code thing, it was this is this very organic thing where for us, um we tried Claude Code when it came out. Et donc, le truc Claude Code, c'est quelque chose de très organique pour nous, on a essayé Claude Code quand c'est sorti. That's sort of our job. C'est un peu notre boulot. We we we try all the new stuff from all the new all the new model all we tried all the new stuff from the model companies. On essaie toutes les nouveautés de toutes les nouvelles, de toutes les nouvelles entreprises de modèles, on a tout essayé. And at the time it was like a little bit early. Et à l'époque c'était un peu tôt. But right around, I think like Sonnet 3.5 or Sonnet 3.7, we were testing that to do our vibe check on it. Mais aux alentours de, je crois, Sonnet 3.5 ou Sonnet 3.7, on le testait pour notre vibe check. And we're like,"Holy Et on s'est dit : « Bon sang [ __ ] [__] This is crazy. C'est dingue. This is like really You can C'est vraiment, tu peux They got rid of the code editor." Ils ont supprimé l'éditeur de code. » And so, from that point on, we just basically we we run At this point now we run like six products software products internally. Et donc, à partir de là, on a juste pratiquement, on tourne. À ce stade maintenant on tourne six produits logiciels en interne. At that time we ran like maybe two or three. À l'époque on en tournait peut-être deux ou trois. And from that point on, we just started shifting to a a world where everybody was Et à partir de ce moment-là, on a commencé à basculer vers un monde où tout le monde était No one was looking at the code. Personne ne regardait le code. Everybody was you know, talking to their computer in English using Claude Code in the terminal. Tout le monde parlait à son ordinateur en anglais en utilisant Claude Code dans le terminal.