1. Задача ИИ-стартапов — перекладывать работу человека на ИИ. При этом большинство стартапов хочет переложить на плечи ИИ самую сложную работу 😉 Для чего им приходится тратить время и искать деньги на разработку сложных ИИ-машинок.

2. Хотя в 80% случаев люди занимаются простыми задачами, не требующими избыточного интеллекта. Соответственно, и ИИ-машинки для этого нужны более простые. Которые к тому же и проще разрабатывать. Но эффект они принесут реальный.

3. Возьмём, к примеру, огромную тему онлайн-образования — в которой пользу ученикам и выгоду преподавателям уже начали приносить вот такие простые ИИ-машинки: читать дальше

1. А вот ещё одна отличная тема, в которой прямо сейчас можно и нужно создавать ИИ-платформы! Это — переговоры с поставщиками об условиях поставки товаров или услуг, которые уже может вести ИИ. Причём не менее успешно, чем живые люди.

2. Рынок — просто огромный. Тут даже не нужны никакие цифры, так как понятно, что практически у любой компании есть поставщики, которых нужно отжимать по условиям 😉

3. Со стороны технологий тут более-менее всё понятно. Зато с точки зрения продаж есть один важный нюанс, который обязательно стоит учесть: читать дальше

1. Как метко заметила одна девушка в Твиттере: «Мне не нужен ИИ, которые пишет за меня стихи и картины. Мне нужен ИИ, который стирает за меня бельё, чтобы я могла спокойно писать стихи и картины.» 😉

2. Понятно, что под «стиркой белья» в данном случае имеется в виду не реальная стирка белья, с которой справляются стиральные машины и прачечные. А рутинные домашние и семейные дела — про которые и забывать нельзя, и самому делать не очень хочется.

3. Вот, собственно, и рецепт создания ИИ-помощника, на которого этот стартап поднял 16 миллионов долларов в первом же раунде инвестиций. А чтобы повторить этот успех, нужно сделать такую штуку: читать дальше

1. Показать, как что-то сделать — гораздо понятнее, чем объяснять это на словах! Поэтому сейчас появляются стартапы с платформами, умеющими записывать последовательность действий на экране, разбирать их с помощью ИИ и создавать из таких видеороликов корпоративные базы знаний.

2. Общий тренд — перевод корпоративных баз знаний в новый видеоформат. И это прекрасное время, чтобы на этот рынок зайти. Есть только одна проблема — что делать со всеми этими роликами, когда интерфейсы записанных в них облачных сервисов изменятся? А ведь они, сволочи, постоянно меняются ☹️

3. Так что, решить эту проблему — это ещё более прекрасная возможность, которой можно воспользоваться только сейчас. Пока эту проблему не превратил в свою возможность кто-то другой: читать дальше

1. Упрощать обычно выгоднее, чем усложнять! Вот, например, многие стартапы создают сейчас цифровых ИИ-сотрудников, стараясь наделить их всеми возможными для данной специальности умениями. Считая, что именно в этом будет состоять их конкурентное преимущество.

2. Но большинству компаний не нужны слишком умные сотрудники 😉 Зачем переплачивать за лишний ум, если на работе сотрудник должен выполнять одну простую задачу? Ну а тогда компаниям нужно продавать не сложнносочинённых сотрудников — а каждую их простую функцию по отдельности.

3. Прикол в том, что создавать такие функции в разы проще, а заработать на них можно в разы больше, чем на продаже полноценных цифровых сотрудников! А для этого нужно создавать вот такие маркетплейсы: читать дальше

1. Для многих консалтинг — это нечто вроде инфобизнеса. Денег тут заработать можно, но заниматься этим немножко стыдно 😉 Но так было раньше, когда консалтинг представлял собой искусство «разговорного жанра».

2. «Консалтинг 2.0» — это уже технологический бизнес по внедрению ИИ-продуктов в бизнес клиентов. И это изменение взорвёт рынок консалтинга, размер которого, на минуточку, 1 триллион долларов!

3. Грубо говоря, любая студия заказной разработки может превратиться в «консалтинговую компанию 2.0». Если она возьмёт на себя труд разобраться в бизнес-задачах клиентов и заняться их решением, разрабатывая соответствующие ИИ-продукты. По примеру вот этого стартапа, поднявшего 15 миллионов долларов инвестиций всего через 4 месяца после создания: читать дальше

1. В последнее время начал меняться подход к оценке кандидатов для приёма на работу. Раньше самым главным был их профессионализм. А сейчас — человеческие качества. И у этого есть веская причина — обострение дефицита на рынке труда.

2. В результате чего компаниям стало проще и дешевле удерживать существующих сотрудников, чем искать новых. Но люди обычно увольняются из компаний не из-за профессионального несоответствия, а потому что не сумели вписаться в коллектив.

3. Поэтому компании начали платить за предварительный анализ человеческих характеристик кандидата на предмет соответствия корпоративной культуре. Для чего им продают вот такие платформы: читать дальше