1. Очевидно, что тема ИИ-агентов в виде персональных ИИ-помощников или цифровых сотрудников сейчас будет очень бурно развиваться. Таким ИИ-агентам уже можно поручать много чего… но мало чего важного. Ведь за важные вещи обычно приходится платить 😉

2. А ИИ-агент чисто технически не может никому заплатить, потому что у него нет удостоверения личности и банковской карты. Поэтому он не может получить платную информацию или заплатить за какое-то действие, без которого наше поручение не выполнить.

3. Но если эта проблема «техническая» — значит, у неё есть технологическое решение 😉 И такое решение нашлось. И оно открывает перед нами новый рынок вот с такими новыми возможностями, которыми нужно успеть воспользоваться: читать дальше

1. Франшизные бизнесы — это огромный рынок. Ведь 15% компаний в мире — это франшизы! Причём их успех зависит только от того, насколько чётко эти компании следуют всем правилам и инструкциям владельца франшизы.

2. Чем больше точек открывается по франшизе — тем больше денег может заработать её владелец. Однако, чем больше точек — тем больше денег он вынужден тратить на контроль за соблюдением своих правил и инструкций в этих точках.

3. Таким образом. масштабируемость франшиз полностью определяется эффективностью процесса такого контроля. Соответственно, владельцы франшиз будут охотно покупать цифровые инструменты для его упрощения и удешевления. И вот что им для этого можно продать: читать дальше

1. Искусство предпринимательства сводится по сути к умению быстро и дёшево ставить продуктовые и маркетинговые эксперименты. Ведь в бизнесе заранее ничего не известно, как бы нам не хотелось сразу сделать всё правильно 😉 Нужно пробовать, делать выводы и снова пробовать.

2. Однако проблема в том, что проведение экспериментов требует кучи ручной работы. Поэтому компании ставят их далеко не так часто, как стоило бы — теряя из-за этого неожиданные возможности для развития продуктов, привлечения клиентов и роста выручки ☹️

3. Чтобы не упускать эти возможности, компаниям нужны платформы, позволяющие проводить продуктовые эксперименты чаще, быстрее и дешевле. Будут ли компании за такие платформы платить? Они уже за них платят! А вот и хорошие примеры таких платформ, которые вполне можно скопировать: читать дальше

1. В каждой стране существует до фига и больше мелких локальных бизнесов. Например, в США их больше 30 миллионов! И все они постоянно что-то покупают — для собственного использования или перепродажи. Что делает их отличной целью для производителей и дистрибуторов.

2. Вот только их хрен найдёшь ☹️ В тех же США в LinlkedIn зарегистрировано максимум 10% из них. Поэтому производители и дистрибуторы тратят кучу времени на поиск таких потенциальных покупателей. Поэтому они точно готовы платить за получение актуальной и подробной информации о них.

3. Сбор подобных баз с помощью ИИ-технологий — это уже хороший способ заработать. Но на этом можно заработать ещё больше — если начать выкручивать эту идею вот в такую сторону: читать дальше

1. ИИ-помощников сейчас клепают для чего угодно. При этом большинство стартапов бросаются в темы, которые лежат на поверхности. Хотя с теми же самыми технологиями можно найти менее заметные, но не менее перспективные темы. Где конкуренция окажется ниже, как раз потому, что эти темы не на поверхности.

2. Возьмём, к примеру, использование ИИ для воспитания детей. Навскидку сразу хочется сделать ИИ-помощника для родителей. Куда и ринулись некоторые стартапы — пытаясь убедить родителей, что ИИ лучше разбирается в воспитании детей, чем они сами 😉

3. Однако те же самые технологии можно дать в руки совсем другой целевой аудитории — и выйти на рынок, испытывающий гораздо более явные проблемы, за решение которых есть кому платить. А вот и конкретный пример, который может навести и на другие варианты применения того же самого подхода: читать дальше

1. В конце прошлого года руководитель OpenAI Сэм Альтман написал в Твиттере: «Я полагаю, что ИИ овладеет сверхчеловеческим мастерством убеждения гораздо раньше, чем станет реально умным. Что может привести к очень странным следствиям.» 😉

2. Одно из таких «странных следствий» — это, наверное, внедрение ИИ в процессы B2B-продаж, где ИИ уже начинает демонстрировать своё «сверхчеловеческое мастерство убеждения». И это вовсе не автоматическое составление и массовая рассылка холодных писем потенциальным клиентам, которые так же массово попадают в спам. Есть гораздо более умные способы, которые принесут гораздо больший эффект.

3. Если уж Сэм Альтман считает, что ИИ научился убеждать, значит использования ИИ для B2B-продаж — это своевременная и перспективная тема. А вот какие умные платформы для этого можно создать: читать дальше

1. Интересный парадокс. Эффективность работы одного сотрудника определяется его компетенциями. А эффективность работы команды в первую очередь зависит не от компетенций, а от человеческих качеств её членов! Вот есть у тебя, к примеру, 4 программиста с одинаково хорошими компетенциями. Но 2 из них «мечтатели», а 2 — «перфекционисты».

2. Если ты создашь одну команду из 2 мечтателей, а другую из 2 перфекционистов — то от каждой ты получишь фигню вместо результатов. А если ты в каждую команду включишь мечтателя с перфекционистом — то каждая выдаст результат, потому что мечтатель с перфекционистом хорошо друг друга дополнят.

3. Получается, что компании могут получить прирост эффективности практически на пустом месте — только за счёт правильной «перетасовки» сотрудников между командами! А ИИ уже может подсказать, как это сделать правильно. Это пока ещё новая тема, поэтому потенциал роста у неё огромный. И сюда можно успеть войти, взяв в качестве отправной точки вот эти платформы: читать дальше