newsmode
search
Меню
arrow_back Назад

Quests, token leaderboards, and a skills marketplace: The elite AI adoption playbook | John Kim (Sendbird)

auto_awesomeКраткое саммари

John Kim, сооснователь и CEO Delight.ai (ранее Sendbird), рассказывает, как превратил компанию в AI-native организацию через внутреннюю платформу Automators. Маркетинг за пару дней собрал полнофункциональный магазин мерча со Stripe-интеграцией без поддержки инженеров, продажи сделали свои CRM-инструменты, а рекрутеры автоматизировали весь процесс. Платформа работает как внутренний маркетплейс: любой сотрудник может запросить AI-инструмент, а инженеры (или AI-агенты) его собирают по безопасным шаблонам. Дашборд использования токенов разбит на пять уровней (от Beginner до AI God), причём важнее плавность кривой роста, чем абсолютные цифры. Видимое использование AI самими руководителями — самый сильный сигнал к адаптации, а описания вакансий переписаны под любопытство, инициативу и энергию вместо лет опыта.

Quests, token leaderboards, and a skills marketplace: The elite AI adoption playbook | John Kim (Sendbird)

Квесты, лидерборды по токенам и маркетплейс навыков: элитный плейбук по внедрению AI | John Kim (Sendbird)

John Kim is the co-founder and CEO of Delight.ai, a customer experience platform that’s transforming how companies deploy AI. But what makes John’s story fascinating isn’t just his product; it’s how he’s turned his entire company into an AI-native organization. His marketing team built a fully functional e-commerce swag store with Stripe integration in days. His sales team built their own CRM tools. His recruiting team automated their entire workflow. And it’s all tracked, measured, and celebrated through an internal platform called Automators.

John Kim — сооснователь и CEO Delight.ai, платформы customer experience, которая меняет подход компаний к развёртыванию AI. Но история John интересна не столько продуктом, сколько тем, как он превратил всю свою компанию в AI-native организацию. Его маркетинговая команда за несколько дней собрала полнофункциональный e-commerce магазин мерча с интеграцией Stripe. Команда продаж сделала собственные CRM-инструменты. Рекрутёры автоматизировали весь свой workflow. И всё это отслеживается, измеряется и поощряется через внутреннюю платформу под названием Automators.

Listen or watch on YouTube, Spotify, or Apple Podcasts

Слушайте или смотрите на YouTube, Spotify или Apple Podcasts

What you’ll learn:

Что вы узнаете:

  • How Sendbird’s marketing team built a fully functional swag store with Stripe integration in a day (with no engineering support)

  • How the Automators platform works—an internal marketplace where anyone can request AI tools and engineers (or AI agents) can build them

  • How to create secure, compliant templates so non-technical teams can ship to production safely

  • How Sendbird built a token usage dashboard with five tiers (beginner through AI God) and why tracking the smoothness of the curve matters more than the total

  • Why visible leadership usage is the most powerful adoption signal

  • Why Sendbird rewrote job descriptions to prioritize curiosity, agency, and energy over years of experience

  • How John uses AI for his own learning

  • Как маркетинговая команда Sendbird за день собрала полнофункциональный магазин мерча с интеграцией Stripe (без поддержки инженеров)Как устроена платформа Automators — внутренний маркетплейс, где любой может запросить AI-инструмент, а инженеры (или AI-агенты) его собираютКак создавать безопасные и комплаенс-совместимые шаблоны, чтобы нетехнические команды могли безопасно деплоить в продКак Sendbird построил дашборд использования токенов с пятью уровнями (от Beginner до AI God) и почему отслеживание плавности кривой важнее, чем общая суммаПочему видимое использование AI лидерами — самый мощный сигнал для адаптацииПочему Sendbird переписал описания вакансий, сделав приоритетом любопытство, инициативу и энергию, а не годы опытаКак John использует AI для собственного обучения

    Brought to you by:

    При поддержке:

    WorkOS—Make your app enterprise-ready today

    WorkOS — сделайте ваше приложение enterprise-ready уже сегодня

    ThoughtSpot—Build AI-powered analytics into your product

    ThoughtSpot — встройте AI-аналитику в свой продукт

    In this episode, we cover:

    В этом эпизоде мы обсудим:

    (00:00) Introduction to John Kim

    (00:00) Знакомство с John Kim

    (02:45) The Delight.ai swag store built by marketing in two days

    (02:45) Магазин мерча Delight.ai, собранный маркетингом за два дня

    (05:51) The before times: when fun had to earn its place on the roadmap

    (05:51) Времена «до»: когда веселью приходилось заслуживать место в роадмапе

    (07:55) Demo: The Automators platform and quest system

    (07:55) Демо: платформа Automators и система квестов

    (13:47) The AI Engineer for Internal Operations role

    (13:47) Роль AI Engineer для внутренних операций

    (16:06) Demo: The company-wide skills marketplace

    (16:06) Демо: общекорпоративный маркетплейс навыков

    (17:19) Treating AI adoption as a product

    (17:19) Внедрение AI как продукт

    (18:43) Real wins: team-level and campaign examples

    (18:43) Реальные победы: примеры на уровне команд и кампаний

    (21:51) Why SaaS isn’t dead—it’s being rebuilt internally

    (21:51) Почему SaaS не мёртв — его просто пересобирают внутри компаний

    (23:46) Demo: The token tracking dashboard

    (23:46) Демо: дашборд отслеживания токенов

    (26:32) Measuring without fear: setting expectations, not punishments

    (26:32) Измерения без страха: задаём ожидания, а не наказания

    (28:54) Quick recap

    (28:54) Краткое резюме

    (30:51) Personal AI use cases: endless knowledge at your fingertips

    (30:51) Личные кейсы использования AI: безграничные знания под рукой

    (36:15) Lightning round and final thoughts

    (36:15) Блиц-раунд и финальные мысли

    Tools referenced:

    Упомянутые инструменты:

    • Claude Code: https://claude.ai/code

    • Claude Code: https://claude.ai/code

    • Codex (OpenAI): https://openai.com/codex

    • Codex (OpenAI): https://openai.com/codex

    • Obsidian: https://obsidian.md

    • Obsidian: https://obsidian.md

    • GitHub: https://github.com

    • GitHub: https://github.com

    • Stripe: https://stripe.com

    • Stripe: https://stripe.com

    Other references:

    Другие материалы:

    • Jason Levin (CEO of Memelord) on How I AI: https://www.lennysnewsletter.com/p/from-a-690-newsletter-to-3m-api-how

    • Jason Levin (CEO Memelord) в How I AI: https://www.lennysnewsletter.com/p/from-a-690-newsletter-to-3m-api-how

    • Andrew Huberman’s podcast: https://hubermanlab.com/

    • Подкаст Andrew Huberman: https://hubermanlab.com/

    • Y Combinator: https://www.ycombinator.com/

    • Y Combinator: https://www.ycombinator.com/

    Where to find John Kim:

    Где найти John Kim:

    Company: https://delight.ai

    Компания: https://delight.ai

    Delight.ai Spark Conference (May 7, SF): https://delight.ai/spark

    Конференция Delight.ai Spark (7 мая, Сан-Франциско): https://delight.ai/spark

    Where to find Claire Vo:

    Где найти Claire Vo:

    Production and marketing by https://penname.co/. For inquiries about sponsoring the podcast, email [email protected].

    Продакшн и маркетинг — https://penname.co/. По вопросам спонсорства подкаста пишите на [email protected].

    Discussion about this video

    Обсуждение этого видео