✈️ Эмиграция — это стартап

Несколько месяцев назад у меня промелькнула мысль: текущая волна эмиграции породит большое количество стартап-фаундеров. За этой мыслью лежит простая логика:

1️⃣ Основное препятствие, которое останавливает людей от создания стартапа — это страх перемен. И часто это не конкретные страхи, а абстрактные и неизвестные вещи. Стартап с самого начала ставит основателя в ситуацию неопределённости. В обычной жизни мало механизмов, которые могли бы подготовить к такому вызову.

2️⃣ Научно доказанный лучший способ борьбы со страхами — это терапия погружением (exposure therapy). Простыми словами это можно описать как «закрыть глаза и шагнуть туда, где страшно». Вот почему каждый следующий стартап начинать становится все проще — неопределенность прошлого уровня становится обыденостью. Так что, лучшая подготовка к стартапу — это запуск самого стартапа.

3️⃣ Если перейти на уровень психологии, то такие механизмы и навыки можно описать как «адаптивность» и «толерантность к страху». Адаптивность — это о том, как быстро и эффективно я меняюсь, когда меняется окружающая среда. Толерантность к страху отражает базовый уровень страшного, который человек способен перенести. Применительно к стартапам, с каждым новым проектом планка возрастает, и человек готов вынести больше, а за счет адаптивности это происходит быстрее.

4️⃣ Так вот, эмиграция — это та самая ситуация, когда ты попадаешь в совершенно новые условия, которые ранее казались страшными. Аренда жилья, подготовка документов, взаимодействие с незнакомыми людьми, которые не говорят даже на английском. Это все повышает тот базовый уровень, который ты готов вынести. И снова — каждая следующая эммиграция идет проще предыдущей за счет того, что базовая планка страха поднимается.

5️⃣ После опыта эмиграции стартап уже не покажется насколько страшным. Это просто ещё одна неопределённость, с которой я могу справиться. Ведь если я сумел адаптироваться в новой стране, преодолеть языковой барьер, культурные различия, то запуск стартапа — это просто следующий челлендж, который я в состоянии принять. Эта волна эмиграции приведет к тому, что миллионы людей повысят свою планку, окажутся ближе к запуска стартапа.

6️⃣ Нередко люди после опыта эммиграции возвращаются обратно. Точно так же нередко люди после опыта стартапа возвращаются в найм. Здесь нет универсального верного пути. Но мне кажется крутым сам факт того, что больше людей окажутся дальше по воронке процесса запуска стартапа, и мы неминуемо увидим сотни новых успешных стартапов.

📹 На этот пост меня натолкнуло выстулпение Balaji Srinivasan в YC Startup School 2013. Он там выводит концепцию Exit, которая покрывает и «увольнение из компании, чтобы основать стартап» и «эмиграцию из страны» и раскарывает почему это мощный драйвер изменений и инноваций.

@prod1337

📺 Как я экономлю часы на просмотре ютуб-видео

В предыдущих постах я уже рассказал, как я эффективно читаю научные пейперы и книги через GPT. Теперь пришло время рассказать, как я подхожу к видео на ютубе.

Подход простой: сначала прочитать краткое содержание с основными мыслями из видео → затем уже решать стоит ли посмотреть его целиком. Я давно уже пытался внедрить такой процесс в ручном режиме. Для популярных видео или курсов я искал сначала саммари с основными мыслями, но такое находилось редко.

🤖 У меня наконец получилось автоматизировать этот процесс (почти) для любого видео при помощи расширения от команды Glasp. Работает так: у каждого видео на ютубе есть автоматическая транскрипция в текст. Расширение берет этот текст, открывает окно с ChatGPT, вставляет туда и просит саммаризировать до основных мыслей. В отличии от предыдущего сервиса — понадобится активный аккаунт OpenAI. Также если есть платный аккаунт, то GPT-4 дает результаты в несколько раз лучше.

👨‍🔬 Выше я написал, что это работает почти для любого видео. Тут вступает в силу вопрос длины контекста. Напомню: в текстовое поле ChatGPT помещается около 4k коротких английских слов или 1k на русском. В пересчете на минуты английского видео — это в районе 10 полных минут разговора. Ребята из Glasp это предусмотрели и написали код, который равномерно берет куски текста из всего транскрипта так, чтобы они гарантировано поместились.

✅ Классные результаты получаются на английских видео длиной до 30 минут. В коментарии к посту закину результат саммаризации видоса от Balaji из вчерашнего поста. Никто не запрещает запустить расширение и на часовом видео, но там большая вероятность потерять важные мысли из видоса. На русском языке не рекомендую запускать — даже на очень коротких видео получал посредственные результаты.

😎 Pro tips: 1) расширение удобнее всего запускать по хоткею Cmd+X+X; 2) Расширение также работает для страниц в интернете, статей, документации — запускается тоже по хоткею.

@prod1337

📝 Промпты — это новый язык программирования

Год назад люди начали массово использовать промпты для генерации картинок. Тогда же заговорили, что промпт-инжиниринг — это навык будушего, который нужно будет всем освоить. Затем появились критики такого подхода. Они выступают за то, что у чистых промптов слишком сложный UX и нам нужно строить над ними интерфейсы. Я думаю, что правда есть и там, и там.

⚙️ Для примера я возьму промпт в формате JSON для создания персонального учителя. Мне он нравится тем, что он раздвигает границы обычного использования языковой модели. Такой промпт показывает, каких результатов можно достичь, если подробно и четко сформулировать свой запрос. JSON здесь используется не просто так — это структурированный формат для компьютеров. У него есть свои правила и именно поэтому ChatGPT его считывает лучше, чем обычный человеческий язык.

🎨 В то же время большинству пользователей намного привычнее было бы выбрать эти значения в интерфейсе и просто запустить чат. Да, языковые модели уже достаточно умные, чтобы можно было использовать последующие сообщения в чате для настройки. Но таким паттернам обучиться сложно, это точно не подойдет для дальнейшего распространения языковых моделей.

🧪 Еще важно учесть, что разработать и переделать любой интерфейс занимает время. А вот чистые промпты позволяют моментально тестировать гипотезы и менять поведение. Поэтому если мы находимся на стадии экспериментов, то покрывать промпты интерфейсом — не лучшая идея. В этом контексте, я предлагаю рассматривать промпты, как язык программирования над языковой моделью. Как и в классической разработке — часто самый быстрый способ проверить техническую гипотезу — это голый функциональный код. И только после таких проверок этот код покрывается интерфейсом.

🔮 Поэтому я считаю, что чистые промпты действительно останутся с нами надолго и работа промпт-инженеров будет востребованной. Но нам понадобятся и классные интерфейсы, чтобы снижать когнитивную нагрузку и привлекать новых пользователей в такие продукты.

@prod1337

🔍 Как улучшить поиск в интернете в 10 раз? (заменяем Гугл и ChatGPT)

Продакт-менеджеры знают, как сложно пересадить пользователя с привычного решения на новое. Считается, что для этого нужно сделать 10х продукт по сравнению со старым. Тем не менее, я стал использовать гугл-поиск на 90% меньше с декабря прошлого года. Оказалось, что формулировать вопросы в свободном формате и получать ответы текстом намного удобнее, чем исследовать поисковую выдачу.

🕸 В первом релизе ChatGPT классно закрыл сценарии работы с информацией, для которой не нужна актуальность и достаточно свежести конца 2021 года. А с появлением плагинов и веб-браузинга чат начал закрывать и сценарии, где требуется свежая информация. Неудивительно, что внутри Гугла все последние месяцы бьют тревогу — уже перестроили стратегию, структуру компании и развивают свой Bard.

🌐 Как я уже писал, веб-браузинг в ChatGPT плохо, но к счастью есть решение. В этом нам поможет продукт Perplexity. Это полноценный поиск с встроенным GPT-4 и классным дизайном. На днях они релизнули режим Copilot: теперь можно задать даже абстрактный вопрос вроде «какие есть интересные события в июне в Белграде» или «собери мне план курса по Langchain». Копайлот задаст в ответ уточняющие вопросы и в итоге распишет ответ с ссылками на актуальные сайты-источники. После этого можно продолжить общение в чате и уточнить свой запрос.

🤖 Обычный поиск там работает без регистрации, а для режима копайлота нужно будет авторизоваться через гугл. Также удобно, что результат можно зашарить с другими — вот к примеру результаты моего запроса про курс по Лангчейну. Рекомендую начать пробовать для сценариев, в которых вы бы хотели использовать ChatGPT, но требуется актуальная информация.

🔮 Всё это натолкнуло меня на мысли про будущее контент-маркетинга и SEO. Давайте соберем здесь 30 реакций и я сделаю про это отдельный пост.

@prod1337

👾 Стоит ли запускать свой продукт с языковой моделью?

Я нахожусь в информационном пузыре из предпринимателей и разработчиков. Мне может казаться, что все вокруг ежедневно используют ChatGPT, тестируют новые идеи и даже пишут код для этого. Но как все обстоит на самом деле? Для этого обратимся к классическому графику adoption curve.

🤔 Группа инноваторов — это пользователи из англоязычного твиттера. Для него характерны ежедневные запуски новых продуктов, опен-сорс демок, а твиттер-треды про новинки собирают сотни тысячи просмотров. Главная метрика — быть первым, кто попробует что-то новое и рассказать другим.

🌅 Следом идут ранние последователи — это разработчики, маркетологи, продакты с навыком экспериментировать и желанием достигнуть большей эффективности для себя или бизнеса. Метрика здесь — найти полезное решение, и также поделиться им с другими. Для них ценность этого решения превысила transaction cost в какой-то момент.

✅ Правда в том, что это все еще ранний рынок, и языковые модели не проникнут дальше в таком же виде. Я уже писал, что промпты создают слишком высокую когнитивную нагрузку для пользователей — это увеличивает порог входа. Я уверен, что для перехода дальше нам нужно строить интерфейсы. И уже сейчас существует огромное пространство для нишевых продуктов, которые будут давать удобный интерфейс над языковой моделью.

🫧 Вот тут как раз и опасно нахождение в пузыре. Приходится балансировать между «все вокруг меня используют промпты и сложно дать интерфейс лучше из-за его универсальности» И «80% людей не используют промпты и не будут никогда использовать → как я могу дать ценность от использования языковой модели?». Оба эти утверждения правилные.

@prod1337

Написал гостевой пост в канал Трендоскопа, с вами тоже поделюсь

Представляю уже себе картину будущего, где оплачиваешь доступ к источнику уникальных данных, и с каждым источником твоя личная языковая моделька становится умнее.

Или выходишь на работу — и весь Ноушен и Конфлюенс становится доступен для модели, сразу получаешь персональный онбординг и задаешь вопросы 🤩

🦄 Мы стоим на пороге новой гигантской индустрии в разработке продуктов

Я уже писал, что промпты — это новый язык программирования. Но это только часть новой большой индустрии. При этом у нее до сих пор даже нет четкого названия. Она формируется прямо сейчас на стыке трех направлений:

1. Product Engineering: классическое проектирование продуктов - интерфейсы, логика, система.
2. Prompt Engineering: хороший промпт может дать 10х результат, больше чем другие оптимизации. Мы до сих пор далеки от понимания, как нужно писать эффективные промпты.
3. NLP (Natural Language Processing): «как прокинуть в языковую модель свои данные релевантные текущему запросу». Работа с данными, эмбединги, токенизация, чанки, оверлапы, long term memory. Интересно, что в этом направлении почти ничего не изменилось 2020-го года.

🆕 Что изменилось?
↓
1. Новые модели GPT под API: Появилась новая умная модель GPT-4, доступная через простое API, и её дешёвый вариант GPT-3.5. Можно в 40 строк кода сделать то, над чем раньше отдельная команда трудилась целый год. Это сильно сократило время на прототипы и эксперименты, мы увидели тысячи новых продуктов.
2. Запуск и хайп вокруг ChatGPT: это привлекает больше разработчиков → мы получили больше инновационных продуктов → это генерирует еще больше хайпа → цикл продолжается.
3. Новый тулинг: появился Langchain; векторные БД стали облачными → появилась возможность не погружаться в NLP часть глубоко и про этом строить продукты.

😲 Почему эта индустрия важна?
↓
1. Языковые интерфейсы: людям удобнее взаимодействовать с системами на естественном языке. Будущие интерфейсы будут ещё более ориентированы на человеческий язык и голос.
2. Ценность для бизнеса: человеческая работа во многом сводится к обработке языка и информации и генерации новой. Мы можем автоматизировать и заменять эти функции, экономя деньги бизнесу. Здесь существует огромное пространство для появления AI-агентов.
3. Мир переполнен информацией: человеческий мозг не в состоянии обработать даже текущие объемы. Потребность в персонализации информации, ее обобщении и отборе будет только расти.
4. Техологии и туллинг продолжат развиваться: если сейчас кажется, что языковая модель решает какую-то задачу плохо, то это не значит, что через полгода она не будет решана.

🚀 Эти факторы приведут к тому, что у бизнеса не останется выбора кроме как интегрировать языковые модели. Причем недостаточно будет просто подключить GPT через API и написать базовый промпт. Это приведет к запросу на экспертов в этой области.

Поэтому я решил запустить чатик-сообщество по «языковой разработке». Сейчас в приоритете набираем людей с реальными опытом запуска AI продуктов или экспериментов — напишите мне, если есть такой опыт и хотите вступить (если опыта нет, но очень хотите вступить, тоже напишите)

@prod1337

🚀 Как быстро вкатиться в «языковую» разработку

В предыдущем посте я описал то, какой я вижу разработку будущего. У нее даже нет названия и там я предложил ее называть пока «языковой». Эта область разработки продуктов строится вокруг человеческого языка и голоса.

Последние месяцы я только и делал, что искал информацию по кускам в интернете, чтобы разобраться, как это работает. В результате из этого получилось сообщество и вот теперь гайд.

Это все еще сырая версия, я планирую ее дорабатывать в течение нескольких недель. Но уже даже сейчас это самый структурированный и понятный гайд про то, как начать разрабатывать продукты над языковыми моделями. Также я до сих пор не уверен в названии области и продолжаю перебирать варианты — делитесь идеями, если будет.

Гайд полностью бесплатный, таким и останется — взамен только прошу шарить гайд другим и давать фидбэк.

🔗 → Большой гайд по языковой разработке

✏️ Зачем я пишу посты (и почему стоит начать вам)

За последнюю неделю несколько разговоров заходили к вопросу «а для чего ты лично ведешь канал?». В результате получились 3 пункта, которыми хочу поделиться.

1. Упаковка мыслей: я могу несколько дней вынашивать классную мысль. Часто все начинается с небольшой идеи на стыке областей. Я ее начинаю продумывать, обсуждать по чатам, искать по ней информацию. В какой-то момент в голове набирается достаточно информации и остается ее упаковать в пост и отправить. После этого — она как будто освобождает моментально место для новых мыслей. Теперь к этой мысли всегда можно обратиться и прислать в виде ссылки на пост.

2. Асинхронный обмен идеями: весь мой круг общения постоянно перемешается. Круто если удается увидеться и пообщаться вживую хотя бы раз в полгода. Если человек все это время читал мой канал, то можно не пересказывать упакованные мысли, а сразу переходить к их расширению через опыт этого человека → найти какие-то новые идеи. Еще круче, когда вы оба ведете каналы и можете в разговоре обсуждать концепции на стыке мыслей из них.

3. Рычаг/leverage: я уже описывал эту концепцию в канале. Мне нравится, когда мои мысли доходят до широкой аудитории. Я бы с удовольствием рассказал те же мысли под пиво в баре, а так имею возможность их доносить до тысяч людей. Также мы живем в мире, где рекламные каналы перегружены, цены растут. Личное медиа — это продукт, который позволяет масштабируемо дистрибуцировать свои идеи и свои продукты. В отличии от рекламы здесь заложены внутри сетевые эффекты и нелинейный рост — невероятно круто, когда это нащупываешь и удается оседлать.

И вот снова пообщался, дополнил и «упаковал мысль» — могу к ней ссылаться. Люди прочитают и мы сможем ее обсудить при встрече. Тамим образом получится расширить эту мысль за счет опыта другого человека — возможно получится другой пост. За счет сетевых эффектов и рычага мысль долетит сразу до многих людей.

@prod1337

🤖 Будущее персональных ИИ-ассистентов

На прошлой неделе потестил новые продукты, которые отражают, куда будут двигаться персональные ИИ-ассистенты.

1. Quivr: «второй мозг, который дает ответы». Продукт работает, как облако, куда вы заливаете свои документы, заметки, аудио и видео. После этого можно задавать вопросы и получать ответы из контента ваших документов. Продукт работает над эмбедингами от OpenAI (если до сих пор не знаете, что такое эмбединги — у меня есть гайд, где это одна из тем). Продукт полнолстью опен-сорсный, при желании можно развернуть у себя и не думать про безопасность.

2. LocalAI: «строим продукты над локальными языковыми моделями». Уже несколько месяцев можно запускать языковые модели на М1/М2 чипах мака — в этом помогают проекты llama.cpp и ggml.ai. LocalAI пошли дальше и предложили обернуть эти локальные модели в Chat API от OpenAI. Получается, что весь код, который раньше работал с новыми GPT-моделями теперь легко переключается на локально поднятую модель. Но пока не стоит слишком радоваться — модели ужимаются до ресурсов М-чипов за счет значительной потери качества. Я пока не придумал сценариев, где этим можно пользоваться и при этом не страдать. Но скорость развития радует, так что наблюдаем дальше.

Получается есть два направления: «опора на данные пользователя» и «локальные языковые модели». На их стыке лежит продукт «персональный ИИ-ассистент, который работает с документами на локальном компьюетере». На пути к такому продукту большую роль будут играть именно опен-сорсные продукты. В тоже время они пока далеки от качества, которые могут дать закрытые продукты от больших компаний.

🥷 Вокруг этого и будет строиться большая битва в следующие годы. Открытость, локальность против закрытости и удобства за счет ресурсов большой компании. Про это я сделаю отдельный пост — кидайте реакции, если интересно.

@prod1337

😒 Почему AI-агенты оказались бесполезны

Я еще несколько месяцев назад я написал, что хайп вокруг автономных AI-агентов преувеличен. А на днях зашел в сабреддит /r/AutoGPT и один из самых залайканных тредов за последний месяц с такой же мыслью — «AutoGPT is sort of useless?». Давайте разберемся как так получилось, что самый быстрорастущий Гитхаб-репозиторий в истории оказался бесполезным.

В посте не буду вдаваться в подробности работы агентов — это все есть в моем гайде.

Главная проблема: AutoGPT просто не справляется с решением сложных задач. Сюда же входит неправильная декомпозиция задач, нехватка памяти, неоптимальное использование запросов в модель и большие расходы. Вместо обещанной автоматизации сложных процессов, пользователям приходится постоянно вмешиваться и уточнять задание — без этого он просто уходит «не туда» и может достаточно долго сжигать на это деньги на запросы.

Откуда тогда такой хайп: не стоит удивляться, что основной хайп пришел от СМИ и Ютуберов в погоне за кликами. Я тоже писал свой обзор, но делал его сдержанным. В это время многие не стеснялись заявлять про наступление AGI. Есть подозрения, что большинство из них делились восторженными отзывами без реального опыта использования.

Светлое будущее: в обратную крайность тоже не стоит впадать. Разработчики знают о текущих проблемах и будут их постепенно решать. Для технологии нормально быть сырой на старте и постепенно улучшаться. Также это не мешает уже сейчас внедрять ИИ для автоматизации конкретных бизнес-процессов. В будущем эти автоматизации сэкономят триллионы долларов для мировой экономики.

😎 Мы с командой уже несколько месяцев активно делаем свой вклад в эти триллионы. Мы успешно автоматизировали бизнес-процессы в продажах и поддержке. Сейчас мы ищем новые сферы для применения ИИ и готовы провести бесплатные консультации. Больше всего интересно пообщаться с бизнесами из двух категорий:
— хотите или уже внедряете ИИ на стороне операционных процессов (продажи, поддержка, etc);
— хотите или уже внедряете ИИ на стороне пользовательского интерфейса;

Напишите мне, если ваши компании относятся к этим категориями 👋

👨‍💻 Разработчики — это двигатель текущей ИИ-революции

С момента релиза ChatGPT прошло полгода, и за это время был представлен API и поразительно мощная модель GPT-4. Тем не менее, в общем, мы находимся в той же ситуации, что и полгода назад. Несмотря на то, что каждый день выходят новые продукты и языковые модели — мы до сих пор не увидели значительных прорывов почти во всех отраслях. Это все еще эксперименты.

В чем тогда боттлнек: я уверен, что для революции нам не нужно ждать GPT-5 или новый фреймворк над моделями. Текущее узкое место индустрии — это количество разработчков, которые разрабатывают продукты над языковыми моделями И готовы поверить в свою идею настолько, чтобы заниматься ей хотя бы месяц подряд.

Чем мешает FOMO: мы находимся на диком зададе — идей и возможностей вокруг столько, что сложно выбрать что-то одно и начать этим заниматься. Я без труда нагенерирую сотню идей продуктов, которыми мог бы заняться и они имели бы влияние на пользоватей и бизнес. В такой ситуации невероятно сложно выбрать что-то одно и заниматься только этим. В тоже время, еще и легко оказаться в ситуации, когда кажется, что люди вокруг уже реализовали все возможные идеи — не стоит даже браться. Но это не так.

Приведу пример: на днях Фреймер релизнул свой AI-продукт с генерацией страниц сайта по промпту. Почти сразу вытащили информацию, что там внутри GPT-4 и промпт, который генерирует блоки на псевдо-коде, которые затем уже Фреймер на своей стороне превращает в страницу сайта. Со дня релиза GPT-4 не было никаких технических ограничений, чтобы сделать такой продукт — все реализуется за счет промпта в стандартную модель, которая доступна с середины марта. Ограничение было только в интересе и фокусе разработчиков. Команда фреймера поверила в идею и реализовала ее.

😎 Я считаю, что мы далеки от раскрытия потенциала GPT-4 и нам предстоит заниматься этим весь 2023-ий год. Я считаю, что есть миллионы продуктов, которые можно построить даже над текущими языковыми моделями. Я считаю, что это самое интересное, чем можно заниматься прямо сейчас. Поэтому я топлю за бесплатное обучение и строю гайд и поэтому я создал сообщество «языковых» разработчиков (нас уже ~150). Обучайтесь и подключайтесь к сообществу — давайте менять мир вместе.

🚀 Новая статья от a16z про «языковую разработку» и архитектуру таких продуктов

Приятно, когда один крупнейших фондов мира описывает тот же самый нарратив, про который я сделал пост три недели назад. Статья получилась хорошая, давайте разберем на какие вещи они обращают внимание при описании архитектуры.

Таких пунктов набролось шесть:

1. In-context learning: все что называется долговременной памятью и умной передачей информации в промпты. В гайде про это можно почитать на странице «векторные эмбединги».

2. Data Preprocessing/Embedding: чтобы передавать информацию в контекст — ее нужно сперва пред-обработать. Этот этап как раз отвечает за разбивку информации на чанки.

3. Промпт-инжиниринг (+промпт-тулинг): сюда они включают составление промпта и склеивание их в цепочку через фреймворки вроде Langchain/LlamaIndex.

4. Инфраструктура: классный рынок, где еще практически нет продуктов. Сейчас все в основном крутится вокруг базовых решений для кэширования и логирования, но дальше мы получим более узконаправленные продукты.

5. Будущее за агентами: тут тоже сходимся во мнении. Технология сильно сырая на текущей стадии, но с огромным потенциалом в будущем. Про агентов тоже есть хорошая страница в гайде — рекомендую.

6. Важность pre-trained моделей: итоговы пункт, где говорят о важности появления моделей, как GPT на рынке и то что это только начало.

🚀️️ Лично от себя отмечу, что я это самая большая легитимизация нашего рынка so far. Я окончательно убедился, что мы находимся в начале пути перед чем-то гиганстким. Также напоминаю, что у нас есть крупнейшее (и крутейшее 😎) сообщество по стэку из статьи — напишите, если тоже хотите попасть.

@prod1337

🤔 Как бизнесу внедерить языковые модели (и извлечь выгоду)

За последние недели я пообщался с десятками компаний по теме внедрения LLM. Для каждой я пошэрил свой опыт внедрения и мы нашли места, где они принесут в моменте ценность.

После этого у меня появилась четкая картина в какие места бизнеса сейчас можно уверенно внедрять LLM.

👷 Операционка: повторяемые процессы c учатием людей, коммуникация, особенно когда это складывается в цепочки. В таких местах бизнеса всегда с какой-то вероятностью генерируется брак. Чем больше частей системы между собой взаимодействуют → тем больше вероятность такого брака. Особенные флэшбэки у меня вызывает опыт с операционкой в фудтехе и эдтехе.

За счет LLM удается уменьшить количество подчастей в системе, оптимизировать процесс → снизить издержки и шанс брака. Это дает моментальное влияние на экономику, легко просчитать окупаемость. Тут важно понимать, что код тоже может производить баги. Это особенно валидно на раннем этапе развития языковых моделей — нужно оценивать риск и стоимость ошибки на этапе.

📱 Интерфейсы: это могут быть интерфейсы нового поколения (в том числе голосовые), а может быть просто оптимизация этапов благодаря вызову LLM. СЕО Instacart недавно в подкасте заявила, что видит будущее e-commerce в запросах на человеческом языке вроде «хочу здоровый ужин на троих». На это также накладывается слой голоса, я делал про это отдельный пост. Но и это лишь самый очевидный способ применения в интерфейсе — их намного больше.

Здесь выгоду для бизнеса просчитать сложнее: пользователей нужно будет обучать на новые способы взаимодействия, включится стандартный adoption curve. Но люди постепенно перестроятся за счет снижения когнитивной нагрузки во время выбора.

😎 И это не все: впереди нас ждет еще развитие и адопшен AI-агентов, качественные и удобные опен-сорсные языковые модели, GPT-5. Но уже сейчас можно делать революционные вещи для бизнеса и сейчас самый лучший момент, чтобы начать.

@prod1337

🫡 Почему сейчас плохое время, чтобы строить AI-продукт

Вы уже привыкли к потоку bullish-постов по поводу AI и языковых моделей. Но сегодня давайте попробуем посмотреть на этот рынок с другой точки зрения. Мы разберем, почему сейчас плохое время, чтобы запускать AI-продукт.

1. Дистрибуция: еще никогда не было так сложно добиться внимания конечного пользователя с продуктом на стадии MVP. Платные каналы давно уже перегружены и по ним почти невозможно свести экономику. Теперь еще переполнились и нестадартные каналы, которые всегда были отдушиной. Каждый день в Твиттере и на PH я вижу лончи сотен новых AI-продуктов — при всем моем энтузиазме, даже мне это уже надоело и я просто пропускаю их мимо.

Сюда же можно добавить, что большинство таких продуктов построено вокруг подписочной модели. У пользователей постепенно переполняется не только внимание, но и бюджет, который они готовы тратить на «продуктивность» и «прикольные тулы».

2. Технологические риски: релиз GPT языковых моделей открыл огромное пространство для появления новых продуктов. В один момент ML-технологии стали доступны в 10 строк кода всем разработчикам мира. Но демократизация привела и к тому, что AI-фичи больше не считаются конкурентным преиуществом. Другой разработчик точно также быстро напишет промпт и добавит вызов к API OpenAI. Такие решения быстро превращаются в комодити.

Хайп породил за собой и другую волну — техногиганты бросили огромные ресурсы на развитие AI внутри своих продуктов. Каждый разработчик должен считаться с риском, что такой же продукт может стать в ближайшее время частью экосистемы Гугла, Microsoft/OpenAI или Amazon.

🗿 Для меня сейчас это основные блокеры, чтобы взять за какой-то продукт и начать делать его. Но и есть хорошая новость — кажется я нашел решение. Поставьте реакций, если интересно почитать про это решение.

@prod1337