Als je mijn naam googelt, serveert het algoritme je gegarandeerd een matig dramatisch personage uit een Britse soap. Ik ben die andere.
Ik kom uit Brisbane en probeer momenteel de Londense winters te overleven (en de laatste tijd ook de zomers). Al ongeveer twaalf jaar bouw ik producten. Sommige werkten schitterend. Een paar sloegen als een krater in de grond. Met allebei heb ik verrassend weinig moeite.
Mijn eerste jaren als professional gingen op aan een licht ongezonde obsessie voor cybersecurity. Blijkt dat je vormende jaren besteden aan inbreken in netwerken fantastische training is om uit te zoeken waarom je eigen productiedatabases om 3 uur ‘s nachts raadselachtig in brand staan.
Daarna heb ik mijn tijd uitgezeten in de enterprise-mijnen bij SEEK en Coles Group. Leerzaam was het op dezelfde manier als ongekruide broccoli eten leerzaam is, maar ik zag wel wat grote engineeringorganisaties echt moeilijk maakt. De politiek, het change management, de enorme complexiteit van honderden mensen die samen iets proberen te bouwen. Dat is blijven hangen. Na de enterprise-tijd leidde ik authenticatie bij Linktree, bouwde ik private-equity-infrastructuur bij Pactio (waar de foutmarge een angstaanjagende absolute nul was) en jaagde ik op bizarre bugs bij Amerikaanse providers terwijl ik bij Blinq een graafdatabase bouwde. De hele lijst staat hier.
Ik heb ook de nare gewoonte om dingen te bouwen. Ik richtte OpenClub op, een platform voor communitybeheer. Als founding engineer bij AutoGrab hielp ik een voorspellende prijsengine voor voertuigen bouwen die meer dan 20.000 datapunten per minuut verwerkte. Uiteindelijk voorspelden we restwaardes in Australië en Nieuw-Zeeland beter dan Kelley Blue Book. Dat bewees vooral dat een paar engineers met een enorme datapijplijn gemakkelijk de dag van een traditionele sector kunnen verpesten. Daarna bouwde ik een AI-assistent die Jamie heette. Dat project leerde me vooral waar AI echte, meetbare waarde oplevert en waar het gewoon een zeer duur showtrucje is.
Op dit moment ben ik medeoprichter en CTO van Flowstate, gesteund door het Scout Fund van a16z, Haatch en anderen. De these past in drie woorden: tokens zijn arbeid. Elk bedrijf zet nu menselijk kapitaal en tokenkapitaal in, en elk systeem dat het bezit is gebouwd voor het eerste. Zo duikt AI-spend op als de snelst groeiende regel op de winst-en-verliesrekening en de slechtst gemeten. De meeste teams bij wie ik aan tafel zit, kunnen je niet vertellen wie wat heeft uitgegeven, op welk model, voor welk project.
Flowstate zet beide soorten arbeid in één grootboek. Elke Claude-aanroep, elke Copilot-licentie, elk dagtarief van een freelancer, gekoppeld aan een persoon, een project en een budget. Dan de lastigere helft: voorspellen waar het heen gaat en uitzoeken of het ooit het geld waard was. Het laatste stuk is controle. Stel het budget vooraf vast, begrens wat een team of model mag verstoken, en je hoort van een overschrijding niet pas een kwartaal te laat.
Het is het meest ambitieuze wat ik ooit heb geprobeerd. Het is ook de eerste keer dat ik op de eerste rij zit als de rekening komt.
Als ik niet aan het opleveren ben of mijn team mijn excuses aanbied voor iets wat ik in staging kapot heb gemaakt, sta ik ergens op een berg en verdedig ik fel de Australische koffie als de enige objectief juiste koffie ter wereld, of drink ik AIX 2021 Coteaux d’Aix en Provence rosé. Waar ik deze maand echt mee bezig ben, staat op de now-pagina.
Het meeste wat ik weet heb ik uit het schrijfwerk van anderen. De teksten waar ik steeds naar terugkeer staan hier.
Over de wijnkeuze beantwoord ik geen vragen.