9604
Мои мысли про стартапы и продукты. Байрам Аннаков, фаундер and CEO onsa.ai - автоматизация B2B продаж Мой YouTube: https://www.youtube.com/BaykaAnnakov Мой LinkedIn: https://linkedin.com/in/bayramannakov
The heat inside the panda suit
chatGPT иногда меня удивляет: шерил только что транскрипт и саммари лекции по одному из курсов, и там я рассказываю про то, как получить первых пользователей. Среди прочего упоминаю опыт с пандой на TechCrunch и как жарко мне было бегать в этом костюме.
И получаю в конце саммари лекции от chatGPT такое:
6. Take-home message
Focus relentlessly on manual, high-touch learning loops until one distribution vein gushes. Then systematize and scale—but only after you’ve personally felt the heat inside the panda suit.
Как создать свой портфель стартапов?
Помните пост про асимметрию VC и фаундера? В конце мая запускаю курс по тому, как сделать свой портфель стартапов, использую AI инструменты для:
- генерации идей и их вариаций
- оценки оных
- претеста с помощью виртуальных user board-ов
- создания MVP
- поиска и интервьюирования первых пользователей
- выхода на рынок
- и принятия решения о доработке и/или сворачивании эксперимента
Курс, по многочисленным просьбам, для нетехнарей, навыков программирования не требуется - все подробности в приложенном файле.
Стоимость - $300 до 10 мая (далее повышается до $400, и спустя неделю до $500)
Стартуем 24 мая, 2хчасовые встречи по субботам каждые 2 недели - регистрируемся тут. Для оплаты криптой напишите в личку или на bayram@empatika.com
Как оценивать идеи
Я как-то писал и рассказывал про свою идею дизайн спейса стартапа - на днях намутил промпт для LLM, чтобы:
1) получить оценку идеи
2) попросить LLM придумать вариации идеи, чтобы повысить оценку
Ниже промпт, а вот пример его использования для оценки идеи создания compliance hub, которую мы крутили с ребятами на Evolutionary Founder курсе
enjoy!
You are a seasoned early-stage venture analyst. Your task is to evaluate a startup idea.Читать полностью…
## Inputs
1. **Startup idea (one-liner)**
<<PASTE IDEA HERE>>
2. **Market research report**
<<PASTE MARKET RESEARCH HERE>>
3. **Founder / founding-team bio**
<<PASTE FOUNDER BIO HERE>>
4. **MVP / PRD description**
<<PASTE MVP-OR-PRD HERE>>
## Evaluation Framework
Rate the idea 1-5 on each of the nine criteria below, drawing explicitly on the information in the four inputs.
If data is missing, state the assumption you make before scoring.
1. **Market size & growth rate** – Larger or faster-growing markets score higher.
2. **Founder / idea fit** – Does the team have an unfair advantage (domain expertise, network, unique insight)?
3. **Value-proposition type** – “Make money” > “Save money” > “Entertainment.”
4. **Time to value** – How quickly
5. **Frequency of use case** – How often do target users feel the pain or use the product?
6. **Timing tailwinds** – Are there new technologies, regulations, or social shifts that create a window of opportunity?
7. **MVP ≤ 3 months** – Can a functional MVP be shipped within three months?
8. **Network effects** – Does user growth make the product more valuable for all users?
9. **Economies of scale** – Do unit economics improve materially with scale?
Output Format (Markdown)
-----------------------
## 1. Criterion-by-Criterion Scores
| Criterion | Score (1-5) | Rationale (2-3 sentences) |
|-----------|-------------|---------------------------|
| Market size & growth | | |
| Founder / idea fit | | |
| Value-prop type | | |
| Time to value | | |
| Frequency of use | | |
| Timing tailwinds | | |
| MVP ≤ 3 months | | |
| Network effects | | |
| Economies of scale | | |
## 2. Strengths & Differentiators
- …
## 3. Key Risks & Unknowns
- …
## 4. Recommendations / Next Experiments
- …
Scoring Rules
- Use integers only (1-5).
- If data is uncertain, note the assumption.
- Keep total response under 450 words.
Friendly reminder: завтра в 12.00 в Алматы говорим про то, как AI трансформирует профессии и чему нам надо научиться, чтобы не бояться этого, а «возглавить»
Регистрируемся тут
AI в продажах (англ)
В понедельник провели первое из серии мероприятий про AI в продажах - сначала я рассказал про наше видение уровней автономии sales организаций, как приоритизировать внедрение AI в своей компании, какие быстрые победы возможны. А потом с Abhinav Kumar, Chief of Staff одного из наших клиентов мы обсудили его видение этого вопроса и как onsa.ai помогает им осуществить его.
Запись тут:
https://youtu.be/d6GPAwGED9A?si=9EgLVKDX8nC3KpTR
Презентация тут: https://docsend.com/view/ncgnbrzsc83ahnkb
Запись вчерашней встречи по Generative AI + презентация
https://youtu.be/R5TYcdPrEnU
Об эмоциях и созидании
Иногда я очень недоволен собой: провел всю неделю в «болтовне» и не сделал ничего, что сдвигает ключевую метрику.
В такие моменты легко впасть в петлю взаимного усиления (reinforcing feedback loop): я себя гноблю, поэтому нет настроения, поэтому ничего не делаю, чтобы сдвинуть метрику, а тупо прокрастинирую или пытаюсь «заесть или запить» проблему, что уж тем более не двигает метрику. И не дай Бог еще и заражает этим окружающих.
Самый эффективный способ - перестать себя жалеть гнобить, а начать делать. Любую маленькую вещь, которая сдвигает метрику хоть на йоту. Просто берем и делаем, и вот уже как то жизнь становится краше, и появляется ощущение если не контроля, то хотя бы влияния на происходящее. Ощущение агентности; что ты двигатель, ты потенциал. И петля выше начинает работать в противоположную сторону и выводить тебя в ресурс.
Направляйте негативные эмоции в созидание. Это, как мне кажется, их лучше «инкарнация» :-)
AI нас всех не убьет
Интересный взгляд на развитие AI в лонгриде «AI as Normal Technology»: полезно для расширения перспективы и попытки выйти из инфобабла, в котором многие из нас находятся.
Основные тезисы:
1) Внедрение AI в экономику займет десятки лет, как это было с электричеством - в тему прошлогодний пост
2) Понравилось, как они отделили методы, продукты, и их применение в жизни на индивидуальном и коллективном уровнях - см картинку в аттаче
3) ключевые барьеры: надежность, ответственность за последствия, организационные знания и умения. Классный пример про водителя траков и self driving cars
4) Люди не будут лишены работы; их работа сдвинется на контроль и управление AI - писал об этом как раз в посте этом. Нам надо учитывать это в разрабатываемых продуктах
В общем, рекомендую!
P.S. в том числе эту статью обсудим на онлайн митапе в пнд
Самый распространенный совет в B2B продажах
Часто обсуждаем с фаундерами их sales звонки и зачастую говорю 1 совет, который кровью был написан на своем опыте:
Не начинай продажу с продажи свего продукта, начинай с понимания своего клиента
Ништячки
Некоторые знают, но некоторые - нет, что для стартапов регулярно раздаются ништячки на разные сервисы и кредиты на cloud платформы (через которые, в том числе, можно бесплатно использовать LLM-ки). Очень полезно, особенно для тех, кто пилит на свои.
Перед тем, как перечислить основные программы - 2 урока, что мы вынесли из этого во времена App in the Air:
1. Не подавайтесь на кредиты слишком рано: убедитесь, что вы успеете потратить, условные, 100К за тот период, на который вам выдают кредиты. А то потом очень обидно выходит
2. Обычно, когда не платишь, то очень невнимательно относишься к ресурсам, юзаешь неэффективно, да еще и подсаживаешься на технологии/продукты, с которых потом сложно переехать на другой клауд. А ведь там тоже раздают кредиты. Поэтому внимательнее тут, не попадите в ловушку vendor lock-а
Google Play для агентов?
Попробовал сегодня agent-2-agent протокол от Google - класс! Это то, о чем мы думали в onsa.ai (см. выдержку из внутреннего дока в конце поста) —> не удивлюсь, если google скоро сделает а-ля google play для агентов, и можно будет на лету подключать этих агентов в свои чаты. И даже платить :)
Вкратце:
1) создаешь агента на любом фреймворке: crewai, langgraph, google adk и тп
2) описываешь карточку агента
3) экспоузишь карточку в интернет
4) подключаешь агента по адресу, считывается карточка, и агенту-клиенту/оркестратору понятно, как общаться с этим агентом
Вот видео классное по теме + скриншоты, когда поднял у себя демку
"Core Architectural PrinciplesЧитать полностью…
1) Open Agent Interface (OAI) - OpenAPI-like agent declaration
Every AI agent must expose a clear interface—think of it like an “API for AI”
Agents should be discoverable through a registry or directory, so other agents can easily learn who they are and how to interact with them.
2) Inter-Agent Autonomy & Collaboration
Agents should be designed to autonomously seek out other agents if they cannot complete a task on their own.
Agents might even “pay” or “reward” each other for services or compute resources.
3) Modular, Extensible Design
New agents must be able to plug into the ecosystem easily.
Keep interfaces stable and versioned to avoid breaking changes.
Support third-party agent integration to enrich capabilities.
4) Agent Recruiting & Handshaking
Standardize a handshake protocol so any agent can “recruit” another agent.
Include the possibility of negotiated terms (e.g., how many resources or tokens are required to complete the request).
5) Unified Task Planning & Execution
Agents should provide introspection capabilities—so they can communicate what tasks they can handle, how they handle them, and what constraints they have.
A master planning agent or orchestrator can use these declarations to build complex workflows.
"
AI in Action: Scaling B2B Sales with Automation and Intelligence
Join us online on April 21st for a special event where I’ll share key lessons and practical insights we’ve learned from automating sales processes with AI.
I’ll then be joined by Abhinav Kumar, Chief of Staff at Alma, for a discussion on their real-world experience integrating AI into their sales processes.
More details and registration: https://lu.ma/ntymsehf
Feel free to forward this to your colleagues and friends
как вам veo 2?
хотел сделать мини-ролик про эволюцию от идеи к приложению на телефоне, это zero shot, просто написал так:
a time lapse video an idea evolving from a sketch on a paper through design, then coding, into a final mobile app in the hands of creatorЧитать полностью…
AI Growth Sprint: Scale Your B2B AI Startup in the US Market
If you're leading a B2B AI startup targeting the US market, this is for you (thus this post is in English).
After successfully helping numerous startups scale their sales and go-to-market strategies, I've created a dedicated, focused program called the AI Growth Sprint.
Here's what one of our customers says about working with onsa.ai:
“onsa.ai completely transformed our outbound sales! It delivers high-quality prospects that actually convert. The ROI is incredible, and it's a channel we can easily scale. An absolute game-changer for our company!”
– Aizada Marat, CEO & Founder, Alma
Митап в Алматы #2
26 апреля снова буду в Алматы - прошлую встречу я закончил мыслью про агентность и что наша работа сильно трансформируется. Собственно на этой встрече поговорим как раз про это, про профессию AI Product Engineer, про то, как управлять командами AI агентов и какие скиллы для этого требуются. Де факто по мотивам моего курса (кстати, до воскресенья можно присоединиться к нему)
Регистрируемся
Экономика AI
Я уже ссылался на Стенфордский курс Erik Brynjolfsson про AI - на днях Эрик был в гостях у OpenAI и они поговорили с Кевином Вейлом про экономику AI.
Ключевые тезисы (многие вам уже известны из прошлых постов или встреч):
1) Для буста производительности, как и в случае электричества и железных дорог, понадобится поменять процессы и переобучить людей. Не стоит ожидать быстрых результатов
2) GDP не показывает огромную ценность, что приносят продукты аля ChatGPT, YouTube, Facebook, Wikipedia из за их бесплатности. У Эрика есть другой показатель: GDP-B. Например, у FB он $48, а у Google Maps - $59.
3) Текущие AI продукты юзают бенчмарки, измеряющие человеческие способности, поэтому ресерч направлен на замену людей. Надо же, по мнению Эрика, не заменять людей, а augment-ировать, так как в этом случае мы стимулируем рост благосостояние и зарплат (говорили об этом в этой встрече по GenAI)
4) Он считает, что будет микс малых моделей для privacy и скорости с большими - для продвинутых reasoning возможностей.
5) XAI - explainable AI - то есть AI, обьясняющий как было принято то или иное решение, очень важен для внедрения в критических отраслях. Интересный кейс про то, что AI перформит круче, чем AI + человек в медицинских сеттингах, потому что человек не понимает почему предлагается то или иное решение.
Рекомендую!
Как назначить цену?
Часто у меня бывает звонок с фаундерами про подготовку к встрече с первым клиентом и почти всегда встает вопрос ценообразования. Обычно фаундер пытается выбрать один подход к цене - например, как 30% от экономии на затратах (почему 30% я уже рассказывал).
Мне же ближе "триангуляция": оценка цены 3мя разными способами - cost + 60%, 30-50% от экономии, и 30-50% от повышения эффективности:
1) cost + 60% - это нижняя граница. Почему 60%? В свое время мне самому дал такой совет преподаватель из Stanford; 70-80% наверное было бы вернее, так как это средняя маржа SaaS бизнесов, но для начинающих стартапов можно взять такой дисконт. Тут не жесткое правило, скорее ориентир. Если не SaaS - найдите бенчмарк по своей отрасли
2) 30% от экономии - это средняя граница. В этом YC видео хорошо рассказывается как делать расчет, но небольшое предупреждение: для небольших компаний, которые почти не имеют сотрудников, это могут быть копейки, поэтому не всегда применимо. Я, кстати, в первых продажах рекомендую фаундерам не стесняться показать эту формулу ключевому контакту со стороны клиента - это позволяет сделать подход более прозрачным и ориентированным на взаимовыгодное партнерство. Правда, иногда слышу в стиле: что, прямо так вскрывать эти цифры? Я считаю, что адекватный клиент - а именно такой нам нужен в первых продажах - посчитает справедливым такое разделение выгоды от экономии, и поэтому не стоит бояться. И по факту так и выходит почти всегда.
3) 30% от повышения выручки или прибыли - здесь сложнее всего. Это как метод дисконтированных финансовых потоков при оценке компании: много предположений, сложно подсчитать. Часто я советую делать пилотный проект, чтобы рассчитать этот эффект, но при успешном пилоте почти всегда клиенты потом не хотят платить согласно этому подходу :)))
Как же триангулировать?
Назначаем веса в соответствии с нашей уверенностью в расчетах: обычно что-то в стиле 0.5-0.35-0.15, так как первые 2 легче рассчитать до какого-либо пилота.
Ну и напоследок
Очень рекомендую вместо бесплатных пилотов брать деньги, но обещать возврат, если клиент будет недоволен. Делать бесплатно - это, значит, не получать должного внимания и поддержки в реализации пилота. Обесценивать труд свой и своих коллег. Но только не надо делать сложных контрактов и 100500 условий возврата - на этом этапе ваша задача построить продукт, который делает клиента счастливым. Вот как Abhinav на звонке про b2b sales говорил про ROI от работы с нами. По факту на кону ваша репутация и, если один из ваших первых клиентов не будет счастлив, молча возвращайте деньги и идите дорабатывать. Тем более, что нередко у вас их даже не захотят брать.
Удачи с продажами!
Про серебряную пулю
Москва. Вышка на Кирпичной. Я веду лекцию:
- Встаньте все, пожалуйста.
<вся аудитория встает, человек 100>
- Загадайте число от 1 до 100.
<загадывают>
- Теперь присядьте плиз все, кто заказал выше 50.
<больше половины присело<
- И те, кто родился во втором полугодии
<еще половина от оставшихся стоять>
Далее еще 4-5 вопросов, как повезет, пока не останется стоять 1 или 2 человека.
Восклицаю: о! Вы уникально успешны! Я хочу понять как и почему. Позвольте вас про интервьюировать:
- С какой ноги вы сегодня встали?
- А какого знака зодиака вы?
- Как зовут вашего лучшего друга?
- А любимый цвет?
Я думаю, вы уже поняли мысль. Зачастую наш успех определяют внешние обстоятельства, но делая исследование, мы думаем, что это внутренние качества. Ну, согласитесь, важно с какой ноги ты встал утром!
Мы как то спорили с подругой про то, чего больше - удачи или навыков - в предпринимательстве. По идее, если навыков, то мы должны увидеть постепенное снижение доли неудавшихся стартапов. Но статистика говорит, что это не так. Более того, может средний уровень навыков предпринимателя действительно растет, но из за того, что он растет у многих благодаря акселераторам, книгам и тп, то в конкуренции он перестает давать преимущество, и все остается на своих местах. А удача играет все большее значение, даже амплитуда успеха увеличивается, потому что повышенные навыки предпринимателя не позволяют ему упустить такую удачу!
Ни в коем случае не говорю, что не надо качать навыки, но глубоко уверен, что не стоит расстраиваться, если даже «семи пядей во лбу» не хватает для успеха.
Поэтому нам надо и увеличивать портфель идей и экспериментов, и искать ниши, где средний уровень навыков фаундеров низкий по отношению к сложности решаемой проблемы в этот момент времени.
М?
Кейс за B2C
Я часто советую строить AI для B2B, вот тут детально расписывал. Но вчера размышлял над этой статой, что сотрудники втихаря пользуются chatGPT и внезапно подумал: а может это opportunity для эдакого b2c?
Разрабатывать продукты для, условного, сотрудника отдела поддержки, вручную рассматривающего справки о болезни, чтобы принять решение о возврате денег за билет, но продавать не компании, а самому сотруднику? Пусть спокойно себе втихаря юзает, а вам денюжку отстегивает. И геморроя с внедрением меньше, и такой партизанский заход.
Ну и вдогонку можно потом отслеживать домен/ip, и когда достаточное количество людей в одной компании юзает, то выходить на IT отдел и продавать уже корпоративный пакет.
Мы точно попробуем эту тактику в onsa, поделюсь потом результатами.
О доверии
Кажется, это была 2 или 3я поездка в штаты и моя первая поездка в ЛА. Я должен был встретиться с вероятным покупателем App in the Air. Тогда сделка не срослась, но случилось сильно лучше - я приобрел Друга на долгие годы!
Я стою на пирсе на Манхеттен Бич, жду будущего Друга, а рядом фоткаются 2 девушки. Они просят меня их сфотографировать, но я с чемоданом, и я «не могу» далеко отойти от него. Одна девушка спрашивает у второй - «что это с ним?». А та ей поясняет мои опасения. Ни мне, ни первой из них не была понятна фундаментальная разница в доверии к «неизвестным другим» между США и Россией.
Вообще, есть минимум 3 типа доверия:
- межличностное: к известным другим
- обобщенное: к неизвестным другим
- институциональное: вера в институты.
Культура, в которой мы «становимся» как личности, и индивидуальный опыт сильно определяют наш уровень доверия каждого типа. Доверие снижает трансакционные издержки взаимодействия людей и бизнесов друг с другом.
Когда вы выбираете ко-фаундеров или инвесторов: оцените не только свой уровень доверия в этих плоскостях, так и уровень своих партнеров. Не потому что кто-то хороший или плохой - нет. Потому что тогда вы понимаете, с кем и чем вам придется работать, и будет меньше сюрпризов. Какова история «становления» этого человека? Как он относится к знакомым, незнакомым, и институтам?
Очень простое упражнение, которое я советую другим: провести день вместе и составить term sheet вашего партнерства. Прописать условия до важных, но «неудобных» деталей. Я обещаю вам, что этот день и этот процесс расставят все точки над i.
По моему, эти 3 категории доверия взаимовлияют друг на друга: при высоком уровне доверия к институтам, мы можем снизить уровень требований для доверия к «неизвестным другим» и легче идти на контакт. Например, оставить свой чемодан и сфотографировать девушек, потому что верю, что «полиция отработает». Вот это и есть разница между моей культурой и культурой той девушки на пирсе.
А Друга я все таки классного приобрел!
Friendly Reminder - сегодня в 17мск говорим о ключевых апдейтах GenAI в этом году
в veo2 сгенерировал даже видео по такому случаю - почти получилось то, что хотел :)
Об одиночестве руководителя
Самая тяжелая часть работы фаундера - одиночество. У вас нет возможности не сделать что-то важное. Вам не к кому прийти пожаловаться. Вы - пример для сотрудников, и если в какой то момент те решат, что это плохой пример, то виноваты именно вы. Даже если они выбрали следовать ему.
Вы финальная проекция, вы несете ответственность и за удачи, и за провалы. Это тяжело. Больно. И порой кажется, что несправедливо.
Поэтому, решите это выбранное одиночество - назовем его уединение - или вынужденное. Если вынужденное, то лучше этого не делать. А если выбранное - то не обесценивать, что бы ни происходило; как тяжело бы вам ни было. Потому что это ваш собственный выбор.
Вот лишь малая часть примеров из моего далекого прошлого :
1) Ваш сотрудник спустя годы обвиняет вас, что вы показывали ему плохой пример
2) Ваш клиент звонит и кроет вас матом за проступки вашей команды
3) Ваш любимый человек утверждает, что вы любите свою компанию и команду больше, чем её.
Это все пройдет. Некоторые сотрудники через пару лет поблагодарят вас за крутой опыт. Некоторые клиенты сделают вашу работу лучше, а команда оценит, что вы взяли ответственность и разбирали конюшни, а не переводили стрелки. Появится любимый человек, который не станет протиповоставлять эти вещи, и с которым вы не будете этого же делать.
Просто принимаете ответственность. И смело идёте вперед!
Обнимаю!
Как и обещал, набрали 100+ голосов —> в понедельник 21го апреля с 17 по 19мск, бесплатно - вот регистрация
Пришло время провести очередную встречу про Generative AI (одну из прошлых можно посмотреть тут: https://youtu.be/2phugrQKors)
Поговорим обо всем, что произошло в отрасли с последней встречи 21го декабря, а произошло много чего:
1) Новые модели
2) 2025 - год AI агентов
3) Отчеты: AI 2027, AI Index Report; книга "The Scaling Era"
4) Feel --> Think --> Act
5) Agent-2-agent коммуникация или App Store для агентов
6) и многое другое
увидимся!
Я несколько лет назад писал про Бейнхокера и идею применить принципы биологической эволюции к разработке продуктов. Похожую мысль озвучивал Eric Ries - стартап-дарвинизм. Недавно решил проработать эту тему в практическом русле - выкладываю запись воркшопа по этой теме, правда на английском.
https://youtu.be/yXMu38WLPFE
В эту же тему мой недавний пост про асимметрию VC и фаундера
Замутить такое же на русском, может?
AI User Boards
Недавно прочитал мощную статью про использование LLM в социальных экспериментах (Stanford, Princeton, Harvard и мой любимый Santa Fe) и как раз сегодня на 2м занятии курса AI Product Engineer кодили мульти-агентную систему для виртуальных user boards.
Ключевая идея: промптим LLM-ки на то, чтобы они вели себя как персоны нашего продукта, "помещаем" их в одно виртуальное пространство, и запускаем их общение с фасилитатором для обсуждения новой фичи или продукта (см выдержку из такого обсуждения).
В аттаче слайд про + и - такого подхода, но если вкратце то:
1) это не замена, а дополнение к user research; это такой пре-тест гипотез для настоящего ресерча
2) для текущих продуктов персоны можно и нужно граундить на данных из внутренних систем: метрики, тикеты в саппорте, пользовательские исследования, отзывы и тп. Для новых же - можно использовать базы а-ля persona hub
3) это быстро и дешево
Когда кодил систему то осознал:
1) как важно дать возможность AI персонам быть в одном контекстном поле, "слышать" ответы друг друга и "развивать мысль"
2) как важно передать управление разговором LLMке, а не жестко кодить его, чтобы дать возможность задавать уточняющие вопросы
А вы что думаете про такую тему?
Очень хороший выпуск у Lenny с CPO OpenAI Кевином Вейлом - срезонировало:
1) Продакты должны приходить с прототипами, а не спеками - писал про это тут
2) Что важно понимать, как работают LLM и как их тестировать, писать evals - тут было про это и тут
3) Проектировать продукты и фичи на опережение, с учетом темпов улучшения модели
4) Про мультиагентов и ансамбли моделей
5) Про важность агентности у продакт менеджеров, которых они нанимают в OpenAI
6) Думать о модели как о человеке - я писал про это тут и еще на днях смотрел отличнейший доклад от Anthropic о том, как проектировать агентов
7) Он повторил свою controversial мысль о том, что чат - это лучший интерфейс для человека
Если лень смотреть, то попросил дружбана выделить ключевые идеи
Рекомендую!
На днях был в гостях у NoML сообщества и де факто рассказал первую часть вот этой презентации - enjoy!
https://www.youtube.com/live/71J-mmTzVUM?si=SRUw-noOAAENRxB9
P.S. ну и last call на курс - нас уже собралось 40!
"Меняют софт как перчатки"
Помню, в какой-то момент в магазинах появились одноразовые фотоаппараты и я поверить себе не мог, что это возможно. Фотоаппарат всегда мне казался достаточно дорогой штукой, и это застряло в голове. А тут можно взять, пофоткать на свадьбе друга, и утилизировать.
Про кастомный софт, который становится возможным с падением стоимости разработки и барьеров для входа, я считаю происходит та же ситуация: "олды" начинают говорить про то, что софт надо поддерживать и тд итп, и поэтому ну не будет каждая компания делать себе свой софт. Пользуясь аналогией выше, есть много юзкейсов достаточно редких, чтобы сейчас под него пилить и поддерживать софт —> вот именно для таких ситуаций мы увидим кучу tailor-made одноразового софта. И это совершенно новый рынок имхо.
А вы как считаете? Какие есть редкие edge кейсы, под которые ваш вендор либо не хочет пилить софт, либо вы даже не задумыветесь о том, чтобы искать что-то на рынке, так как это ну оооочень специфичная проблема с обьемом рынка ~ 1?
ChatGPT постепенно формирует совершенно новую «норму» в подходах к коммуникации и UX. Я бы сравнила это с тем, как мы ориентировались на iOS Human Interface Guidelines или Material Design — с их фокусом на визуальной согласованности и понятности интерфейсов. Сегодня в центр внимания логика общения, умение понимать и адаптироваться к контексту пользователя.
По сути, GPT задаёт новый стандарт того, как продукты могут и должны общаться с людьми: более естественно, тонко и персонализированно. Это не просто о внешнем виде, а о том, как именно интерфейс взаимодействует с человеком, насколько он способен учитывать нюансы человеческого восприятия и намерений.
Например:
⚫️Сценарное мышление
Вместо однозначных инструкций — варианты действий, из которых пользователь выбирает наиболее подходящий ему путь. Пример: 1. Любой навигатор предлагает несколько маршрутов на выбор 2. Airbnb предлагает разные сценарии путешествия: романтический уикенд, деловая поездка, отпуск с детьми — каждый со своими подсказками и вариантами жилья.
⚫️Zero UI с ясной логикой
Максимально ясная логика взаимодействия при минимуме интерфейсных элементов. Пример: не обвешивать полезную информацию/целевое действие визуальным мусором.
⚫️Контекст
Обработка текущего контекста и прошлого опыта взаимодействия пользователя для создания максимально релевантного ответа. Пример: учитывать время суток и местоположение пользователя при работе сервисом.
⚫️Проактивность
Помощь ещё до того, как пользователь почувствует затруднение. Пример: предлагать варианты исправления сообщения в зависимости от того, кому он его пишет.
⚫️Разделение сложных задач
Автоматическое разделение сложных задач на понятные и простые шаги, облегчая взаимодействие. Пример: Webflow делит создание сайта на пошаговый процесс: выбор шаблона → настройка стилей → настройка взаимодействий → публикация.
⚫️Ну и копеечка от Deep Seek: Deep Thinking
Глубокое осмысление запроса и отображение процесса работы. Пример: 1. Midjourney не просто сразу выдаёт готовый результат, а показывает постепенные шаги и эволюцию создания картинки, что позволяет пользователю понять процесс работы. 2. Полезно использовать при любой долгой загрузке, когда пользователю приходится ожидать результата.
К чему это я?
Используя эти подходы, мы создаём интерфейсы, которые ощущаются как диалог с живым, понимающим собеседником. Это не просто про удобство — это про доверие, вовлечённость и настоящую человечность в цифровом опыте.