100x | Денис Мартынцев
tg7.2 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Какой бизнес строить на переходе к AI
В прошлом посте рассказывал про долгосрочные бизнес-модели в мире повсеместного AI и обещал рассказать, что можно строить уже сейчас, пока переход только начался.
Реальность такова, что большинство юзеров использует AI на уровне вопросов про рецепты борща, а компании только-только пытаются понять, куда и как его прикручивать.
При этом модели уже сейчас умеют делать огромное количество полезной работы, и весь вопрос в их адаптации к прикладным задачам.
На этом разрыве просматриваются четыре типа бизнесов.
1. Готовые агенты
Берем существующие модели и делаем законченный продукт, где пользователю или бизнесу со слабыми техническими компетенциями не надо ничего настраивать.
Например, агент для стоматологий: отвечает на обращения, записывает пациентов, напоминает о визитах.
Продается, по сути, не софт, а готовое выполнение конкретной работы.
Универсальные агенты со временем научатся делать то же самое и настраиваться будут простейшими командами так, что любая секретарша справится.
Но на это уйдет несколько лет и в этом зазоре открываются возможности для новой волны компаний.
2. Внедрение агентов
Владелец логистической компании слышал про AI и себе тоже очень хочет. Но внутри его бизнеса бардак в данных и процессы, базирующиеся на десятке несовместимых систем.
Можно прийти, все это разобрать, подготовить данные, подключить системы, настроить агентов и научить сотрудников ими пользоваться.
На старте продается консалтинг и внедрение, потом решение стандартизируется, и можно завернуть в коробочный продукт.
Лучше сразу выбирать конкретную индустрию, которая вам наиболее понятна, и погружаться в нее. Со временем коробочный продукт можно развить в отраслевую операционную систему из первой части и вырыть себе защитный ров еще на долгие годы.
3. Подготовка к работе с чужими агентами
Обратная история. Нужно не внедрить агентов в компанию, а сделать так, чтобы агенты клиентов могли с ней работать.
Например, отельной сети нужен доступный агентам каталог номеров с ценами, скидками, бронированием и отменой. Можно продавать подключение и настройку, ежемесячное обслуживание или брать комиссию с брони.
Тут пространство возникнет, когда адопшен персональных агентов реально начнет просачиваться в широкие массы и бизнесы поймут, что к этому вообще не готовы.
Как по мне, мы пока не там. Но случиться может в любой момент с новым удачным апдейтом ChatGPT. Надо держать в фокусе, иметь наработки и быть готовым ворваться в дистрибуцию.
4. Сервисный бизнес с агентами
Берем бухгалтерский аутсорсинг, рекрутинг, обработку документов или колл центр и отдаем агентам большую часть рутины.
Условная бухгалтерская фирма за счет этой оптимизации может снизить чек в два раза, выигрывая клиентов ценой и не теряя качества.
Там, где раньше нужно было десять человек, теперь хватит двух. С развитием моделей себестоимость продолжит падать, а спрос останется прежним, потому что людям по-прежнему важно, чтобы за работой стоял реальный человек, которому в случае чего можно предъявить.
Итого
Все эти возможности существуют, только пока технологии доступны, а рынки еще не успели перестроиться.
Большинство подобных продуктов платформенные компании постепенно всосут в себя.
Но за следующие 2–3 года при условии хорошей сноровки в продажах вполне можно неплохо заработать.
А если быть умнее, успеть накопить клиентскую базу, данные и отраслевую экспертизу, можно вырасти в один из вертикальных продуктов, который сложно будет подвинуть.
Четвертый вариант самый простой и доступный для старта. Находите партнера с бизнесом в какой-нибудь скучной теме, внедряете AI-агентов в его компанию и помогаете скейлить клиентскую базу.
Пока стартаперы будут пилить очередной AI SaaS и бегать за венчурными деньгами, шустрые ребята сядут в унылые бухгалтерские конторы и научатся делать их работу в десять раз дешевле, обслуживая в двадцать раз больше клиентов.
Как обычно, реальных денег там заработает намного больше людей, чем среди тех, кто пойдет в венчур с AI-стартапом.
В прошлом посте рассказывал про долгосрочные бизнес-модели в мире повсеместного AI и обещал рассказать, что можно строить уже сейчас, пока переход только начался.
Реальность такова, что большинство юзеров использует AI на уровне вопросов про рецепты борща, а компании только-только пытаются понять, куда и как его прикручивать.
При этом модели уже сейчас умеют делать огромное количество полезной работы, и весь вопрос в их адаптации к прикладным задачам.
На этом разрыве просматриваются четыре типа бизнесов.
1. Готовые агенты
Берем существующие модели и делаем законченный продукт, где пользователю или бизнесу со слабыми техническими компетенциями не надо ничего настраивать.
Например, агент для стоматологий: отвечает на обращения, записывает пациентов, напоминает о визитах.
Продается, по сути, не софт, а готовое выполнение конкретной работы.
Универсальные агенты со временем научатся делать то же самое и настраиваться будут простейшими командами так, что любая секретарша справится.
Но на это уйдет несколько лет и в этом зазоре открываются возможности для новой волны компаний.
2. Внедрение агентов
Владелец логистической компании слышал про AI и себе тоже очень хочет. Но внутри его бизнеса бардак в данных и процессы, базирующиеся на десятке несовместимых систем.
Можно прийти, все это разобрать, подготовить данные, подключить системы, настроить агентов и научить сотрудников ими пользоваться.
На старте продается консалтинг и внедрение, потом решение стандартизируется, и можно завернуть в коробочный продукт.
Лучше сразу выбирать конкретную индустрию, которая вам наиболее понятна, и погружаться в нее. Со временем коробочный продукт можно развить в отраслевую операционную систему из первой части и вырыть себе защитный ров еще на долгие годы.
3. Подготовка к работе с чужими агентами
Обратная история. Нужно не внедрить агентов в компанию, а сделать так, чтобы агенты клиентов могли с ней работать.
Например, отельной сети нужен доступный агентам каталог номеров с ценами, скидками, бронированием и отменой. Можно продавать подключение и настройку, ежемесячное обслуживание или брать комиссию с брони.
Тут пространство возникнет, когда адопшен персональных агентов реально начнет просачиваться в широкие массы и бизнесы поймут, что к этому вообще не готовы.
Как по мне, мы пока не там. Но случиться может в любой момент с новым удачным апдейтом ChatGPT. Надо держать в фокусе, иметь наработки и быть готовым ворваться в дистрибуцию.
4. Сервисный бизнес с агентами
Берем бухгалтерский аутсорсинг, рекрутинг, обработку документов или колл центр и отдаем агентам большую часть рутины.
Условная бухгалтерская фирма за счет этой оптимизации может снизить чек в два раза, выигрывая клиентов ценой и не теряя качества.
Там, где раньше нужно было десять человек, теперь хватит двух. С развитием моделей себестоимость продолжит падать, а спрос останется прежним, потому что людям по-прежнему важно, чтобы за работой стоял реальный человек, которому в случае чего можно предъявить.
Итого
Все эти возможности существуют, только пока технологии доступны, а рынки еще не успели перестроиться.
Большинство подобных продуктов платформенные компании постепенно всосут в себя.
Но за следующие 2–3 года при условии хорошей сноровки в продажах вполне можно неплохо заработать.
А если быть умнее, успеть накопить клиентскую базу, данные и отраслевую экспертизу, можно вырасти в один из вертикальных продуктов, который сложно будет подвинуть.
Четвертый вариант самый простой и доступный для старта. Находите партнера с бизнесом в какой-нибудь скучной теме, внедряете AI-агентов в его компанию и помогаете скейлить клиентскую базу.
Пока стартаперы будут пилить очередной AI SaaS и бегать за венчурными деньгами, шустрые ребята сядут в унылые бухгалтерские конторы и научатся делать их работу в десять раз дешевле, обслуживая в двадцать раз больше клиентов.
Как обычно, реальных денег там заработает намного больше людей, чем среди тех, кто пойдет в венчур с AI-стартапом.
Новый список