Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня AI стирает привычную грань между интересной мыслью и рабочим прототипом.
Спросите команду, сколько уйдёт от идеи до кликабельного демо — услышите пару недель и детальное ТЗ.
Сегодня прототип должен появляться до завтрака и для этого нужен Idea-to-Impact-инженер.
Подробно об этом рассказал Max Votek — предприниматель, инвестор и сооснователь Customertimes.
Уже 17 лет он внедряет технологии в бизнес-процессы крупных компаний и живёт рядом с аллигаторами в солнечной Флориде.
У Макса — честные размышления про AI, бизнес и то, как всё это реально работает (и ломается) в жизни.
Никаких продаж курсов/рекламы и общих слов — только живые истории, личный опыт и практические выводы.
Интересные посты, которые нужно прочитать:
• О новой роли GenAI Application Engineer
• Его статья для Forbes — как AI помогает ученым быстрее находить эффективные лекарства.
• Что делает действительно успешных основателей особенными?
• Важный элемент консалтинга в области ИИ
• Почему именно сейчас — уникальное время, чтобы запустить бизнес
Подписывайтесь на — @maxvotek
Спросите команду, сколько уйдёт от идеи до кликабельного демо — услышите пару недель и детальное ТЗ.
Сегодня прототип должен появляться до завтрака и для этого нужен Idea-to-Impact-инженер.
Подробно об этом рассказал Max Votek — предприниматель, инвестор и сооснователь Customertimes.
Уже 17 лет он внедряет технологии в бизнес-процессы крупных компаний и живёт рядом с аллигаторами в солнечной Флориде.
У Макса — честные размышления про AI, бизнес и то, как всё это реально работает (и ломается) в жизни.
Никаких продаж курсов/рекламы и общих слов — только живые истории, личный опыт и практические выводы.
Интересные посты, которые нужно прочитать:
• О новой роли GenAI Application Engineer
• Его статья для Forbes — как AI помогает ученым быстрее находить эффективные лекарства.
• Что делает действительно успешных основателей особенными?
• Важный элемент консалтинга в области ИИ
• Почему именно сейчас — уникальное время, чтобы запустить бизнес
Подписывайтесь на — @maxvotek
Почему данные важнее кода
Пока все бегают за «своей» моделью или клонируют интерфейсы, настоящая борьба идёт за другое — за данные.
Условно, любой SaaS — это три слоя:
— workflow (что делает пользователь)
— middleware (что с этим делать)
— и база (где всё хранится)
Раньше ценность была в сценариях и бизнес-логике. Сейчас всё иначе. Интерфейсы стало легко собирать. Модели примерно одинаковые у всех. Ключевым становится контекст — то, на основе чего AI принимает решения.
Пример: клиент пишет в поддержку «У меня дважды прошёл один и тот же платёж». Агент-бот сам лезет в биллинг, смотрит контракт, подбирает нужный тон и пишет ответ. Это работает, только если у компании данные в порядке: всё связано, чисто, доступно.
И вот здесь появляется новая точка силы:
— компании начнут выстраивать архитектуру данных
— и вряд ли захотят делиться ею с подрядчиками — слишком ценно
На рынке клонированных интерфейсов и моделей выигрывает тот, у кого работа с данными выстроена максимально бесшовно.
Задача стартапа — понять, какие данные может выдать пользователь, как их получить и что делать дальше. Просто положить на дальнюю полку недостаточно: залогом к быстрой и бесшовной работе AI-агентов становятся именно систематизированные и структурированные данные.
А как вы решаете это у себя? Работаете с данными клиентов или обходитесь открытыми источниками? Расскажите в комментариях
Андрей Резинкин | Money For Startup
Пока все бегают за «своей» моделью или клонируют интерфейсы, настоящая борьба идёт за другое — за данные.
Условно, любой SaaS — это три слоя:
— workflow (что делает пользователь)
— middleware (что с этим делать)
— и база (где всё хранится)
Раньше ценность была в сценариях и бизнес-логике. Сейчас всё иначе. Интерфейсы стало легко собирать. Модели примерно одинаковые у всех. Ключевым становится контекст — то, на основе чего AI принимает решения.
Пример: клиент пишет в поддержку «У меня дважды прошёл один и тот же платёж». Агент-бот сам лезет в биллинг, смотрит контракт, подбирает нужный тон и пишет ответ. Это работает, только если у компании данные в порядке: всё связано, чисто, доступно.
И вот здесь появляется новая точка силы:
— компании начнут выстраивать архитектуру данных
— и вряд ли захотят делиться ею с подрядчиками — слишком ценно
На рынке клонированных интерфейсов и моделей выигрывает тот, у кого работа с данными выстроена максимально бесшовно.
Задача стартапа — понять, какие данные может выдать пользователь, как их получить и что делать дальше. Просто положить на дальнюю полку недостаточно: залогом к быстрой и бесшовной работе AI-агентов становятся именно систематизированные и структурированные данные.
А как вы решаете это у себя? Работаете с данными клиентов или обходитесь открытыми источниками? Расскажите в комментариях
Андрей Резинкин | Money For Startup