Краткий Обзор
В этом видео обсуждаются причины неудач в AI-проектах, важность быстрой проверки гипотез, различие между прототипом и production-ready решением, а также стратегии продвижения AI-продуктов в корпоративной среде и стартапах. Подчеркивается необходимость экспертизы, коллаборации и адаптации к быстро меняющимся технологиям.
- Обсуждение причин провала AI проектов и важность валидации идей через пилотные проекты.
- Различие между POC (Proof of Concept) и production-ready решениями, особенно в контексте затрат и безопасности.
- Важность маркетинга и личного бренда для продвижения AI-продуктов, особенно для стартапов.
- Стратегии внедрения AI в корпоративной среде, включая преодоление сопротивления и вовлечение сотрудников.
Вступление и Представление Участников
В начале видео Влад Корнышев представляет участников дискуссии, включая Рефата Аметова (эксперт по метрикам и TCO), Сергея (специалист по хайлоуду и инфраструктуре), Константина Доронина (эксперт по быстрому прототипированию) и Ислама Мидова (экс-глава МТС VC, фаундер с опытом экзитов). Тема дискуссии - причины, по которым 90% AI-проектов проваливаются.
Откуда Взялась Цифра в 90% Провалов AI-Проектов?
Рефат Аметов объясняет, что цифра в 90% взята из различных исследований, которые сходятся в оценке доли AI-проектов, доходящих до P&L-метрик, приносящих положительный доход (5-10%). Константин Доронин добавляет, что AI - это инструмент быстрой проверки гипотез, и даже если только 10% гипотез оказываются успешными, это все равно хороший результат, учитывая скорость проверки. Ислам Мидов отмечает, что пилоты редко бывают успешными на 100%, и это ожидаемо для новой технологии. Он также подчеркивает, что корпорации часто внедряют AI-решения, будучи менее готовыми к этому, чем стартапы.
Корпоративный Опыт и Статистика Успешности AI-Проектов
Сергей говорит о высокой скорости изменений в AI, из-за чего многие пилоты и фичи отваливаются в процессе создания, так как становятся неактуальными. Рефат Аметов отмечает, что опыт одной компании или вендора не всегда репрезентативен. Он также говорит о тренде замещения SaaS-решений внутренними разработками, что позволяет компаниям быстро и дешево создавать второстепенный софт. Влад Корнышев делится статистикой 2022-2023 годов, согласно которой 90% R&D-департаментов умирают в процессе проверки, а 80% ML-гипотез не работают.
POC (Proof of Concept) vs Production-Ready Решение
Сергей объясняет, что POC значительно дешевле production-ready решения, но в нем обычно не проработаны вопросы безопасности, хранения данных и масштабирования. Константин Доронин говорит о важности выстроенного workflow AI-разработки и процессов тестирования для создания production-ready решений. Он также отмечает, что наличие инструментов позволяет поднять культуру разработки в компаниях.
Кибербезопасность и Вайп-Кодинг
Обсуждается проблема кибербезопасности в контексте вайп-кодинга и Open Source решений. Рефат Аметов рассказывает историю о клиенте, который захардкодил ключи и получил доступ к данным SAP, что привело к деморализации проекта из-за проблем с комплаенсом. Он также отмечает, что процесс R&D стал более демократичным, и многие фаундеры делают прототипы самостоятельно. Ислам Мидов говорит о том, что сейчас сложно найти кофаундера, так как многие умеют вайп-кодить, но не умеют делать бизнес.
Маркетинг и Продвижение AI-Продуктов
Ислам Мидов отмечает, что сейчас самое сложное - это маркетинг, так как нужно привлечь внимание к продукту в условиях огромного количества предложений. Константин Доронин считает, что B2B SaaS с AI лучше продавать как решение, развернутое в контуре клиента, а для B2C SaaS можно использовать вирусный маркетинг. Ислам Мидов говорит о важности личного бренда фаундера для продвижения продукта.
Корпоративный Опыт и Внедрение AI
Сергей рассказывает, что для продвижения AI-инструментов внутри компании нужно показать менеджменту, как они ускоряют производство и улучшают процессы. Он также говорит о важности энтузиастов и евангелистов внутри департаментов. Рефат Аметов отмечает, что нужно продать AI-инструмент пользователям, и иногда это product-продажи. Он также говорит о важности чувства безопасности и доверия к инструменту. Константин Доронин считает, что чаще всего причиной неудачи является adoption, а не кривая архитектура.
Советы по Внедрению AI и Избежанию Слива Бюджета
Рефат Аметов советует честно ответить себе, нужно ли это или нет, и трезво оценить необходимость AI. Сергей рекомендует задаться вопросом, точно ли здесь нужна AI, и понять, как проверять результаты. Ислам Мидов советует тестировать рискованные гипотезы и делать атомарные поделки. Константин Доронин рекомендует зафиксировать точку А и точку Б, и пробовать маленькими итерациями. Влад Корнышев добавляет, что нужно привлекать к оценке AI-потребностей андердогов, специалистов и технарей.
Проверка Гипотез и Возврат к Старым Идеям
Участники дискуссии обсуждают, стоит ли возвращаться к гипотезам, которые были похоронены из-за нехватки технологий. Константин Доронин считает, что актуальность идеи подстегнет не воспоминание о ней, а реакция на внешние события.
Советы Начинающим Инди-Разработчикам
Участники дискуссии дают советы начинающим инди-разработчикам. Рефат Аметов рекомендует смотреть в сферу, где больше всего экспертизы. Сергей советует идти в то, что больше всего нравится. Ислам Мидов рекомендует делать то, за что сейчас платят. Константин Доронин советует посмотреть на рынки, где можно отщипнуть 0.01% и зарабатывать на хлеб с маслом.
Монетизация Себя и Нетворкинг
Участники дискуссии делятся советами по монетизации себя и нетворкингу. Рефат Аметов рекомендует рассматривать других крутых ребят как тех, у кого можно учиться и с кем можно коллаборировать. Константин Доронин говорит о важности теплого нетворкинга и выстраивания отношений с людьми. Влад Корнышев отмечает, что все нормальные, открытые, адекватные люди, и надо просто рвать друг с другом.
