Развитие стартапа

Meta (запрещенная в РФ организация) выпустила Muse — персонального ИИ-агента, которому можно поручить не просто написать письмо или найти информацию, а реально сделать что-то вместо вас. Можно попросить его забронировать поездку, отправить письмо, купить что-то в интернете или даже помочь продать автомобиль. Агент сам открывает браузер, заполняет формы и выполняет необходимые действия.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento vc. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Прайс в AI-продукте можно устанавливать по-разному: по числу обращений к модели или по количеству выполненных задач (например подготовленных отчетов, проверенных договоров или готовых изменений в коде). От выбора зависит экономика стартапа: если цена привязана к токенам, клиент фактически оплачивает расходы на работу LLM. Но важны-то для клиента в первую очередь не токены или вычисления, а то, какая задача была решена.

Нашел интересную статью a16z с разбором трех подходов к монетизации AI-продуктов: оплаты за токены, кредитов за выполненные задачи и оплаты за результат.

В статье рассказывают, в каких случаях какой вариант подходит, а еще как сделать расходы понятными для клиента и при этом сохранить маржинальность.

Для инвесторов: помогает понять, создает ли стартап собственную ценность и насколько устойчивой останется его экономика при изменении стоимости моделей.

Перевели с командой и адаптировали текст для вас. Приятного прочтения!

С 1 августа по 8 сентября в 4 хабах, куда фаундеры приходят показать продукт, вышло 28 публикаций. Я открыл каждую, ленту комментариев под ней и витрину продукта и прошёл по всем с одним списком из 8 проверок. Ни 1 продукт не закрыл все 8. Для кого продукт — внятно написано у 2 авторов из 21. Эти же 2 получили деньги и людей быстрее всех остальных: 600 000 ₽ за 1-й день и 2 000 пользователей за 12 часов.

Договоренности между основателями часто существуют только «на словах». Пока отношения хорошие, это работает. Проблемы начинаются, когда нужно принять спорное решение, привлечь инвестора или кто‑то решает выйти из проекта.

Пример: Два основателя создали фирму, распределили корпоративный контроль 50/50, всё идёт хорошо, но вот предлагается сделка, её нужно согласовать как крупную, а по уставу кворум может быть только при 100% голосов «За». В преддверии общего собрания у основателей произошёл личный конфликт, в итоге один из них голосует стабильно «Против». В результате сделка сорвана, проект потерял деньги, предприятие стало приближаться к банкротству.

И это далеко не единичный случай, когда отсутствие зафиксированных договорённостей приводит к параличу деятельности стартапа.

Как решить будущие проблемы одним документом — соглашением между основателями

Безусловно, время и поступки определяют степень доверия к человеку. Однако бизнес всегда связан с риском и непредсказуемостью, в том числе в поведении партнёров. Поэтому человеческий фактор нужно учитывать и при ведении предпринимательской деятельности, поскольку речь идёт о повышенном риске под личную ответственность.

Очень важно изложить все договорённости на бумаге — первоначально это может быть соглашение о намерениях (term sheet), а в последующем, при понимании, что за бизнес‑модель, у кого какие будут обязанности, какие цели намечены на ближайшее время — корпоративный договор, в котором могут быть прописаны в том числе и способы разрешения тупиковых ситуаций.

Когда-то очень давно, нам в вузе преподавали на одном из предметов, что, пожалуй, единственным способом, который может проявить уровень человека — является дело. 

И достаточно большое количество людей находят в себе смелость творить удивительные вещи, зажигая своими начинаниями всех остальных — ведь, согласитесь, что идти вперёд, имея под рукой примеры, гораздо проще, чем пробивать дорогу совсем самостоятельно? ;-) 

И сегодня будет рассказ как раз о таких людях, которые имея горячее желание творить, получать недостающие знания, рождать нечто новое — создали примеры, которые дают нам всем повод задуматься и, может быть, сотворить тоже нечто подобное? ;-) 

10 новых российских продуктов для создания сайтов для бизнеса с ИИ; публикации сайтов и веб-приложений; создания опросов с ИИ-разбором ответов; оценки городской среды; создания базы знаний из заметок и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Это не очередной туториал «поставь LangChain и получи RAG за час». Это дневник того, как одна конкретная RAG-система вырастала из «нейросети, которая просто лазит грепом по md-файлам» до многослойного пайплайна с графом знаний, гибридным ретривом и адаптивной схемой рассуждений — и почему мне пришлось писать её с нуля, вместо того чтобы допилить существующую.

В статье - практический кейс создания корпоративного RAG-сервиса для поиска по внутренним регламентным и нормативным документам. Мы прошли путь от стандартного пайплайна на n8n и Qdrant до гибридной архитектуры с BM25, embeddings, RRF, reranking, структурным chunking и обработкой сложных таблиц и документов. Отдельно разбирается, почему обычная нарезка текста плохо работает на нормативных документах, как мы использовали Natasha, словари корпоративных терминов и мультимодальные модели, а также как построили систему измерения качества через Arize Phoenix и LLM-as-a-Judge. Показаны реальные результаты A/B-теста с реранкером по 9 метрикам с объяснением, почему в production-RAG важнее не «самая умная LLM», а качество подготовки документов, retrieval и воспроизводимая оценка изменений.

Пока компании тратят миллиарды долларов на создание все более умных языковых моделей, один стартапер двинулся в противоложном направлении. Он запустил чат-бот, в котором вообще нет искусственного интеллекта. Никаких LLM, алгоритмов машинного обучения и автоматической генерации ответов. Пользователь пишет вопрос в обычное окно чата, ждет ответа, а на другом конце ему отвечает человек.

Привет! Хочу рассказать историю, как мы две недели искали, кто уронил наш сайт в Google, нашли, обрадовались, а потом выяснилось, что нашли не того.

Начну с того, что мы вообще делаем. Toolevia — это восемьдесят четыре инструмента для файлов, которые работают прямо в браузере: склеить PDF, убрать фон с фотографии, посчитать переплату по ипотеке, ну и дальше по списку. Файл при этом никуда не отправляется, потому что сервера в этой схеме просто нет — всё считается на вашем же компьютере. Писали мы это три месяца, а в августе за три недели выкатили всё разом: 84 инструмента на 58 языках, если перемножить, получается 5104 страницы.

И, что удивительно, оно сразу пошло. Восьмого августа Google держал в индексе 494 наших страницы, через десять дней уже 2218, а двадцатого числа сайт показался в поиске 1269 раз за сутки. Для домена, которому от роду две недели, это очень неплохо, и мы, чего уж скрывать, немножко возгордились.

А потом двадцать первого августа показов стало 1134, двадцать второго — 216, а двадцать третьего — три. Не три тысячи и не триста, а три штуки за целый день. И вот так, по одному‑семь показов в сутки, оно и протянулось до конца месяца, как будто кто‑то выкрутил ручку до упора и ушёл домой.

Я отдал Claude Code свой Reddit и на несколько дней почти перестал участвовать в процессе. Он сам искал треды, писал комментарии, спорил с людьми и набрал больше 1000 кармы.

Результаты меня радуют и пугают одновременно.

История Loom о том, как одна функция внутри почти провалившегося продукта дала 3000 регистраций за сутки, а анализ реального поведения пользователей помог команде найти дальнейший механизм роста.

В прошлый раз я рассказывал, как продакт без привлечения разработчиков, собрал приложение для личных финансов и довел его до публикации в App Store. Та статья заканчивалась на самом интересном месте, надо было понять, нужно ли это приложение кому-то кроме меня.

Прошел месяц. Докладываю обстановку)

За 11 лет работы студии рекламы мы пережили пандемию, блокировку Instagram-запрещён-в-России и несколько резких перестроек рынка. Где‑то реагировали правильно, а где‑то сами теряли деньги из‑за собственных решений. В статье разбираю семь таких ошибок: от попыток спасти умирающее направление до сокращений команды и пересчёта экономики услуг.

В прошлой статье я расписала механику: девять месяцев, 35+ глубинных интервью, один маркетолог. Здесь расскажу про ошибку, которую совершила следом, применяя ту же методику к новому сегменту. Ошибка типовая, и вижу я её теперь у большинства коллег.

Когда журналист TIME приехал в офис Open AI в начале августа, компания одновременно демонстрировала гостям свою следующую большую модель и наблюдала за протестующими у входа. Снаружи несколько десятков человек требовали остановить «гонку ИИ», а внутри руководители крупнейших клиентов OpenAI собрались посмотреть на Astra — ещё не выпущенную модель, которую компания считает одним из важнейших своих технологических шагов.

Последние два года я строю свои продукты без разработчиков — весь код пишут нейронки. Я делаю относительно небольшие продукты, которым не нужно выдерживать сверхнагрузок. Но как обстоят дела у реально крупных компаний с внедрением AI в свои процессы? Мне стало интересно, поэтому я поресёрчил эту тему. Оказалось, что всё не так однозначно.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Продолжение этой статьи. Досмотрел выступления портфельных компаний Sequoia о том, как они строят внутри себя AI-модели. Понравилось выступление основателя Harvey (AI-компании для юристов) и нарратив из Moneyball, который он продвигал:

В маленькой команде почти любая ошибка сначала выглядит как полезная работа.

Вы выпускаете функции, чините воронку, отвечаете пользователям, собираете аналитику. Каждый отдельный шаг кажется разумным. Только через несколько месяцев становится видно, что вся эта скорость вела немного не туда.

У меня ушло несколько лет, чтобы научиться замечать такие решения раньше. Не всегда до запуска, иногда хотя бы через неделю, а не через квартал. Ниже семь принципов, которыми я сейчас проверяю продуктовые ходы. Они выросли из работы над Viralmaxing, нашей аналитикой для контентных команд, и из моих повторяющихся ошибок.

Начну с одной из них.

10 новых российских продуктов для автовзыскания просроченной задолженности, клинической коммуникации с иностранными пациентами, автономного хранения свежей зелени, практико-ориентированного VR- обучения, патентной аналитики и ускорения научных исследований и многого другого.

Это специальный набор Product Radar — в нём участвуют финалисты ежегодной технологической Стартех.Премии. Победитель голосования получит кубок «Выбор сообщества Product Radar» 11 сентября на очной церемонии в Москве.

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.