1. Самое «тупое» направление — это создавать ИИ-платформы, которые должны заменить людей 😮 А самое выгодное — создавать ИИ-агентства, в которых люди придумывают, что делать, а ИИ это делает 🤣

2. Во-первых, на этом можно заработать в 100 раз больше, чем на продажах «голых» ИИ-платформ 💰 А во-вторых, востребованность таких услуг не будет уменьшаться — даже когда ИИ будет продолжать улучшаться ✌️

3. А вот несколько успешно работающих примеров таких агентств — оттолкнувшись от которых ты сможешь создать своё ИИ-агентство в тех же самых или даже других областях: читать дальше

1. А вот очень неожиданная тема для ИИ-платформ 🚀 Ведь сейчас ИИ-платформы создают только для получения «конечного результата» — например, чтобы разработать софт или снять видеоролик по заказу клиента. Но чтобы этот заказ получить, клиенту нужно сначала что-то убедительное показать 👀

2. Однако никто не будет регулярно тратить время и деньги, чтобы разработать или снять что-то хорошее — только для того, чтобы один раз показать это потенциальному клиенту в процессе продаж… а потом выбросить 😮 Потому что полноценный продукт нужно создавать другим более аккуратным и тщательным образом.

3. Но тогда ведь можно делать специальные ИИ-платформы для создания «неполноценных» 🤣 продуктов — которые нужны исключительно для получения заказов 😱 И, как ни удивительно, но это работает: читать дальше

1. Сейчас самые большие деньги — это внедрение ИИ в работу компаний 💰 Вот только 99% стартапов едят этот бутерброд неправильно 😉 Ведь они считают, что самое главное — это разработать хорошую технологию.

2. Хотя самое главное — это наложить технологию на бизнес-процессы компании. Для чего сначала нужно выяснить, как компания работает… чего она на самом деле сама не знает 🤣

3. Так что те самые большие деньги скрываются не в технологиях — а в платформах, которые помогут это выяснить 🚀 И вот как они должны быть устроены: читать дальше

1. Сейчас все стартаперы увлеклись созданием своих ИИ-агентов… не замечая гораздо более глобальный сдвиг парадигмы создания софта вообще. На чём именно сейчас можно очень хорошо подняться 🚀

2. Ведь ИИ-агенты живут не «в вакууме» — для своей работы они должны использовать сторонний софт. Но какой софт? Тот, который им сказали использовать их хозяева? Да ни хрена подобного 😮

3. ИИ-агенты будут использовать софт, который они сами считают эффективным и удобным для себя 😱 А как они такой софт будут находить? А это очень интересный вопрос — на который есть вот такой неожиданный ответ: читать дальше

1. Разработка ИИ-платформ скоро превратится в дешёвое и массовое занятие. Но ИИ будет везде… и на чём же тогда в теме ИИ можно будет хорошо заработать? 💰 А это есть вот такой неожиданный ответ 😮

2. Фишка в том, что ИИ всегда будет галлюцинировать — потому что «это не баг, а фича» 🤷🏻‍♂️ А это значит, что по мере того, как ИИ будет дешеветь, дорожать будет другая услуга — верификация результатов работы ИИ 🚀

3. А самое главное, этой проблемой нужно начать заниматься прямо сейчас — пока не все живые эксперты, воспитанные в эпоху «до ИИ», не вымерли 😱 А вот что тут можно сейчас начать делать: читать дальше

1. Хотя многие боятся, что ИИ заменит людей… на рынке наблюдается другой эффект. Начинают взлетать и поднимать инвестиции стартапы, научившиеся использовать ИИ для поиска живых сотрудников 😮

2. Навскидку кажется, что такие платформы должны применять ИИ исключительно для поиска кандидатов в интернете с последующей бомбардировкой их написанными ИИ-машинками письмами. Ну, не без этого 😉

3. Хотя есть и другой способ! Ведь с помощью ИИ можно масштабировать более индивидуальный подход, который уже давно используют успешные рекрутёры 🚀 А делать это нужно вот так: читать дальше

1. Этот стартап поднял 5 миллионов долларов в январе прошлого года, 30 миллионов в сентябре и 80 миллионов сейчас — причём уже по оценке 850 миллионов 📈 При этом он ничего особенного по нынешним временам не делает 🤷🏻‍♂️

2. Он просто взял и «вывернул наизнанку» правило Парето в теме рекрутинга 😮 Потому что раньше рекрутёры компаний тратили 80% времени на поиск кандидатов и 20% на выбор лучших из них — что явно влияло на качества отбора 😉

3. Но сейчас они стали тратить 20% времени на поиск и 80% — на выбор лучших кандидатов ✌️А вот за счёт чего это произошло: читать дальше