История о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасль.
Новая революция и ее предпосылки
Помимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела рынков в бизнесе.
Традиционная корреляция между успехом стартапа и созданием рабочих мест ослабевает с каждым днем. AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку (Product Market Fit) быстро с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде. Ок, это про стартапы.
Эксперты предсказывают появление лидеров рынка «из ниоткуда», управляемых одним человеком. И это в общем то уже не фантастика, сегодня один разработчик с правильными навыками может в одиночку создать продукт, способный конкурировать с многомиллиардными корпорациями, а уж с малым бизнесом и подавно. И в этом как раз мой пойнт. Эта статья про МСБ (не про микробизнес).
Сегодня практически нет такого малого и среднего бизнеса, который был бы надежно защищен от сильного конкурента в лице одного умного разработчика.
И если еще вчера я говорил об этом, подразумевая только цифровые продукты и бизнесы, то сегодня речь идет практически о любом офлайн бизнесе (не так быстро, как с цифровым, но все же).
Пару слов о себе. Я более 20 лет в инновационном и стратегическом консалтинге, а последние 5 лет параллельно ментор стартапов в Сколково. Только за последние несколько лет через меня прошло более полутора сотен продуктовых команд и стартапов, с которыми мы обсуждали как развивать, усиливать или менять их продукт с приходом ИИ.
Так вот, революция заключается в том, что теперь все, абсолютно все рынки мира, открыты для конкуренции даже если вчера о тебе никто не знал, и у тебя за душой ну почти ни гроша.
Далее я попробую раскрыть эту мысль и показать как и почему обычный разработчик может стать довольно большим перцем, если конечно очень захочет.
И речь пойдет о AI-native подходе, или AI-first компаниях, которые сегодня уже могут быть созданы одним человеком.
Впервые я поднял эту тему около года назад, и первые кого я пытался привлечь в тему, были предприниматели. Затем я маякнул продактам. Нифига, в тот момент им это было не интересно. Да и технология еще была сырой, ну и мало кто верил высокую скорость роста когнитивности моделей.
Потом позвал маркетологов и разных фрилансеров, эти ребята были наиболее отзывчивы. Но им катастрофически не хватает нужных компетенций!!!
Так я пришел к выводу, у кого это и может получиться, так это разработчики. Да, тоже не хватает ряда компетенций и софтов, но это проще, чем объяснять человеку как работать с API, как работают базы данных, и как бэкенд связан с фронтендом.
Теперь, когда AI-инструменты позволяют создать MVP за несколько дней вместо месяцев, разработчик может быстро протестировать десятки идей, пока кто-то другой еще разбирается, как прикрутить Stripe к ленду.
Главное ваше преимущество в том, что вы не боитесь технологий, вы их понимаете. Пока остальные думают «это слишком сложно», разработчик уже экспериментирует с open-source LLM-ками, тестирует API и строит прототипы.
И самое важное: разработчики привыкли учиться. Новый фреймворк, новый язык программирования, новая парадигма — для вас это обычное дело. Освоить продуктовые навыки, понять основы маркетинга и научиться говорить с клиентами и продавать - это просто еще один скилл в вашем основном арсенале, который частично уже тоже можно автоматизировать.
Итак, погнали.
Но сперва об иллюзиях.
Если вы не читали пост-анонс к этой статье, то раскройте и прочтите про зону иллюзий. А если уже читали, то переходите сразу к статье.
Зона иллюзий: 4 базовых мифа новой революции
Миф первый: «Любой может создать AI‑стартап»
Реальность жестче. Порог входа сместился с денег на компетенции. Да, вам больше не нужны миллионы долларов стартового капитала. Но теперь нужно разбираться в архитектуре LLM, понимать ограничения различных моделей, уметь проектировать «новую автоматизацию» и работать с векторными базами данных. Плюс RAG, управление контекстом в MAS, оптимизация inference.
Это уже не классическое программирование, а скорее инженерия интеллектуальных систем. Т. е. технический порог не исчез, он трансформировался.
Миф второй: «Теперь всё просто, нажал кнопку и готово»
На самом деле, AI-native продукты требуют глубокого понимания предметной области. Создать чат-бота может каждый, но создать AI‑агента, а тем более мультиагентную систему, которая реально решает бизнес‑задачи, — это искусство. Нужно знать, как настроить модель под конкретные задачи, как обучить её на ваших данных, как интегрировать с существующими системами.
Миф третий: «Конкуренция стала проще»
Парадокс: барьеры входа снизились, но конкуренция стала глобальной с первого дня. Раньше вы конкурировали с местными игроками, а теперь, с лучшими разработчиками планеты. Легко стартовать, но намного сложнее удержаться, когда ваш конкурент может появиться из любой точки мира и скопировать вашу идею за несколько недель. Можно подумать, что все решат бюджеты, у кого больше, тот на рынке и останется. Но нет, ведь есть разные модели заработать на этом.
Миф четвертый: «Независимость от крупных корпораций»
Ирония в том, что AI открывает рынки, но делает игроков более зависимыми от крупных вендоров. OpenAI, Google Cloud, Azure — это все новые монополисты. Один измененный API, один повышенный тариф, и ваш новый бизнес может оказаться под угрозой. Независимость обернулась новой формой зависимости. Однако, тренд на демократизацию интеллекта, решает и эту проблему.
I. Крах традиционных барьеров входа
Технологическая демократизация
AI-native компании имеют относительно низкие барьеры входа, что приведет к периоду быстрого проникновения на рынок. Один разработчик с ноутбуком и доступом к интернету может создать продукт, который раньше требовал целой команды инженеров.
Но есть ловушка: доступность инструментов привела к переизбытку однотипных решений. Рынок завален AI-обертками над ChatGPT. Выигрывают те, кто может создать не просто очередной продукт, а решение реальной бизнес-проблемы. Да, но есть и другая правда, потенциальный рынок теперь оказался гораздо больше.
Новая экономика масштабирования
Традиционно масштабирование стартапа помимо роста выручки, означало найм большего количества сотрудников, но ИИ эту логику поменяет.
Парадокс текущего масштабирования в том, что чем больше клиентов, тем меньше работы приходится на человека. Когда операционка выстроена, AI‑агенты обрабатывают рутину, человек сосредотачивается на стратегии. Один человек может обслуживать тысячи клиентов, если правильно настроит «умную автоматизацию».
А обратная сторона такого масштабирования в том, что когда уже все могут зайти легко и дешево, а масштабироваться быстро, преимущество получают те, кто зашел первым и выигрывает в скорости.
Исчезновение географических ограничений
AI позволяет создавать глобальные продукты с первого дня, минуя традиционные ограничения локальных рынков и распределительных сетей. Один разработчик из любой точки мира может создать продукт для клиентов на всех континентах, традиционные барьеры локализации будут сведены к минимуму.
II. Архитектурные преимущества AI-native подхода
Построение с нуля vs модернизация
Самое большое преимущество AI-native компаний заключается в том, что им не нужно модернизировать старую инфраструктуру или реструктурировать существующие команды. Один разработчик может создать архитектуру, изначально заточенную под AI, без оглядки на legacy-системы.
И это, пожалуй, самое сильное преимущество для одиночек, которые хотят быстро выйти на рынок и получить в нем хорошую долю.
Преимущество одиночки: Пока бизнесы тратят годы на интеграцию AI в существующие системы, одиночка может создать продукт, который работает с AI "из коробки". Никаких компромиссов, никаких костылей. Хотя, это пока еще не совсем правда, пока приходится использовать костыли там, где технология не позволяет дать стабильный повторяемый результат.
Риск: Для инновационных решений, отсутствие legacy — это не только преимущество, но и отсутствие проверенных временем решений. Каждое архитектурное решение — эксперимент. Но в подходе о котором говорю я, эти риски минимальны.
Непрерывное обучение как конкурентное преимущество
AI-native компании создают более глубокие конкурентные барьеры, чем традиционные SaaS-предприятия, поскольку их сервисы постоянно развиваются и улучшаются. Чем больше пользователей они обслуживают, тем сложнее конкурентам повторить их успех и догнать.
Эффект сети для одиночки: Каждый новый клиент делает ваш AI-продукт умнее. Со временем ваш продукт становится уникальным не только по функциональности, но и по качеству работы с данными.
Темная сторона: Непрерывное обучение требует постоянного внимания к качеству данных. Один плохой набор данных может «отравить» всю модель. Для одиночки это серьезная ответственность.
Стратегия захвата данных у источника
AI‑native компании могут использовать уникальное преимущество: они захватывают данные у их источника — часто еще до того, как они попадают в устаревшие системы.
Возможность для разработчика: Создавать продукты, которые не просто обрабатывают данные, а становятся частью рабочего процесса клиента. Ваш AI-агент может стать первой точкой ввода данных в систему компании.
Конкурентное преимущество: Чем ближе к источнику данных, тем выше качество инсайтов и тем сложнее вас заменить.
III. Конкретные примеры революционных изменений
Сверхбыстрый рост доходов
Пожалуй, один из самых ярких примеров соло-старта в AI-сфере.
Антон Осика (Lovable) начал в одиночку во время свадебного путешествия, когда решил создать AI-агента для написания кода. Несмотря на то, что никто из его технических друзей не поддержал идею, он построил базовый MVP самостоятельно.
Ключевые результаты:
Выпустил GPT Engineer как open‑source проект с видео‑демо в Twitter.
Получил взрывной отклик — миллионы пользователей и упоминания в академических работах за ночь.
И затем уже все остальное — ребрендинг, сильный маркетинг, сильная команда — Lovable достигла $17M ARR за 3 месяца.
Что это означает для соло-предпринимателя: Скорость выхода на рынок стала критическим фактором. Времена многолетней разработки продукта похоже ушли насовсем. Кто первый создает работающее решение в нише, тот и получает карт-бланш на хорошую долю рынка или быстрый выход в деньги через продажу корпорациям.
Обратная сторона: Быстрый рост требует быстрого масштабирования инфраструктуры и поддержки. Один разработчик может создать продукт для миллионов пользователей, но пока нет полноценной и стабильной автоматизации для их обслуживания. Что ж, постепенно появится все, но исчезнет шанс на быстрый и недорогой вход в рынок.
Автоматизация целых отраслей
Super AGI создан двумя разработчиками, и предлагает All-in-One агентную GTM-платформу, которая заменяет множество устаревших инструментов единой системой. Платформа позволяет создавать кастомных AI-агентов и автоматизировать весь цикл продаж и маркетинга.
GTM Buddy, который создан соло-основателем, позволяет компаниям делать больше продаж меньшими ресурсами. Платформа объединяет фрагментированные инструменты в единую экосистему, где AI усиливает каждое взаимодействие и автоматизирует рутинные задачи, позволяя командам сосредоточиться на построении отношений и закрытии сделок.
Возможность для соло-разработчика: Любая отрасль, где есть рутинные интеллектуальные задачи, а они есть везде, – потенциальная мишень для новой, умной автоматизации. Один разработчик может создать решение, которое заменит целые департаменты.
Новые модели ценообразования
AI открывает новые возможности для стартапов принимать подрывные модели, такие как ценообразование на основе работы вместо традиционных подписок.
Революция в монетизации: Вместо «плати за доступ» — «плати за результат». AI‑агент, который экономит компании 1 миллион рублей в месяц, может на старте получать за это 200тр комиссии, пока конкуренция невысока. Выгодно всем.
Новые риски: Модель «плати за результат» перекладывает риски на разработчика. Если ваша система пока стабильно не работает, вы не получаете деньги. Но на старте на это будут закрывать глаза. К тому же, мы все же больше про другую модель монетизации. Не продать что‑то бизнесу, а стать этим бизнесом, заместить его. Хотя, айвенторы, речь о которых еще пойдет дальше, выбирают разные способы монетизации.
IV. Уязвимость традиционного бизнеса
Проблемы масштаба у действующих игроков
AI уменьшает преимущества масштаба, снижая первоначальные затраты на создание продуктов и предоставление услуг. Новые игроки теперь могут бросить вызов более крупным игрокам, производя конкурентоспособные решения без огромных бюджетов.
Шанс для одиночки: Крупные компании не могут быстро принимать решения из-за бюрократии. Один разработчик может выпустить обновление за день там, где корпорации нужны месяцы согласований.
Неожиданная проблема, а для кого-то удача: Крупные игроки начинают скупать успешные AI-стартапы на ранних стадиях. Конкуренция может закончиться поглощением раньше, чем вы достигнете критической массы. Ваш выбор, вы решаете что выгоднее, выйти в деньги или растить дойную корову.
Контр-позиционирование против устаревших моделей
Действующие игроки могут колебаться в принятии новых моделей, если это означает каннибализацию их существующих потоков доходов, тем самым позволяя AI-native стартапам их опережать.
Окно возможностей: Пока корпорации боятся каннибализировать свой бизнес, одиночка может создать решение, которое сделает их модель устаревшей.
Пример из классики: Таксопарки не хотели создавать мобильные приложения, боясь потерять контроль над диспетчерами и водителями. Яндекс Такси этим вовремя воспользовался, практически одновременно с пивотом Uber в США.
Неспособность к быстрой адаптации
Корпоративные IT-команды в 5 раз чаще, чем команды в малом и среднем бизнесе, испытывают трудности с балансированием скорости, бизнес-ценности и внедрением новых технологий.
Гибкость как оружие: Один разработчик может менять направление развития продукта каждую неделю, основываясь на фидбеке пользователей. Большие так пока не могут. Хотя, прецеденты уже есть.
V. Новая возможность для соло-разработчика
От найма и аутсорс-проектов к владельцу бизнеса
От кодеров к архитекторам целых индустрий
AI подталкивает разработчиков кфундаментальной трансформации роли, от исполнителей технических задач к создателям целых бизнесов. Раньше программист писал код для чужой идеи, теперь он может стать владельцем всей цепочки создания ценности.
Революция в мышлении: Вместо «как реализовать это техническое задание» нужно думать «какой бизнес я могу создать или заменить с помощью этих технологий». Разработчик перестает быть поставщиком услуг и становится создателем продуктов.
Пример трансформации: Программист, который раньше создавал CRM‑системы для клиентов, теперь может создать AI‑агента, который сам ведет продажи и учет для сотен компаний. Не продавать автоматизацию, а быть автоматизацией.
Ну т. е. не пет‑проекты пилить, а воспользоваться ситуацией и оторваться от нестабильной перспективы найма (хотя, на старте, одно другому похоже и не очень мешает).
Соло-предприниматель как полноценная компания
Один предприниматель с правильно настроенными AI-агентами может заменить целые отделы традиционной компании. Это не просто автоматизация задач, это создание полноценного бизнеса, но пока без найма сотрудников. Почему пока, потому что мы точно не знаем, на момент вашего масштабирования, будут ли готовы другие модули, которые позволят вам сразу расти в окружении полной автоматизации. Но это и не так важно, они обязательно появятся. Важно то, что окно входа пока открыто.
Конкретные примеры трансформации отраслей:
Финансовое консультирование: AI-агент может анализировать финансовое состояние клиентов, давать рекомендации по инвестициям, оптимизировать налоги. Разработчик становится не создателем финтех-приложения, а финансовым консультантом.
Юридические услуги: Вместо создания софта для юристов, разработчик может создать AI-сервис, который сам предоставляет юридические консультации. Анализ договоров, составление документов, юридическая экспертиза — всё это может делать AI под управлением одного человека. Но это все еще, условно, фриланс, пусть и на стероидах.
Контент-маркетинг: Не продавать инструменты для создания контента, а создать агентство из одного человека, которое производит контент для клиентов с помощью AI. Стратегия, написание текстов, дизайн, аналитика, короче весь цикл. А вот это уже похоже на агентскую модель.
Рекрутинг: Вместо создания HR-платформы, запустить AI-сервис по подбору персонала. Анализ резюме, первичные интервью, оценка кандидатов, лонг и шорт листы, AI может делать всё, что делает рекрутинговое агентство.
Но это пока все еще только услуги. Я же говорю, что мы подошли к моменту, когда начнет меняться рынок не только цифровых услуг и других цифровых продуктов, но и традиционный офлайн (не прямо завтра, но если не начать сегодня, то туда потом уже не зайти!)
Супер-способности соло-подхода
AI-агенты как персональная команда: У соло-предпринимателя может быть виртуальный маркетолог, который анализирует рынок и создает рекламные кампании; аналитик, который отслеживает метрики и дает рекомендации; дизайнер, который создает визуалы; копирайтер, который пишет тексты; менеджер проекта, который следит за сроками и приоритетами.
Масштабирование без найма: Традиционная компания для роста нанимает людей. Соло-предприниматель добавляет новых AI-агентов или улучшает существующих. Никаких HR-процессов, зарплат, офисов, управленческих сложностей. Ну или нанимает, это будет определять твоя стратегия и рынок. Но это уже все потом, главное успеть зайти в рынок.
Скорость принятия решений: Нет необходимости согласовывать решения с командой, советом директоров, инвесторами. Увидел возможность и сразу реализовал. Это критическое преимущество в быстро меняющихся рынках.
Гибкость бизнес-модели: Можно быстро менять направление, экспериментировать с новыми продуктами, входить в смежные ниши. AI-агенты будут легко переобучаться под новые задачи.
Новая экономика личной производительности
От почасовой оплаты к результату: Соло-предприниматель с AI может брать оплату не за время работы, а за конечный результат. AI-агент, который генерирует лиды для клиента, может получать процент с каждой сделки.
Пассивный доход на автопилоте: Правильно настроенные AI-агенты могут работать 24/7 без участия человека. Создав один раз хорошее решение, можно получать доход даже тогда, когда спишь. Бизнес с человеками для владельца это тоже позволял, но для этого надо было выскочить в хороший масштаб раз, и все равно, люди это всегда люди…
Множественные потоки дохода: Один человек может управлять несколькими AI-бизнесами в разных нишах. У вас одновременно могут работать: AI-консультант по маркетингу, AI-аналитик для финтеха, и AI-помощник для юристов.
Психологические вызовы соло-предпринимательства
Изоляция и одиночество: Работать в одиночку с AI-агентами может быть психологически сложно. Нет коллег для обсуждения идей, нет командного духа, нет социального взаимодействия на работе. Это требует особого психологического склада и навыков самомотивации. Хотя, это конечно можно найти в клубах по интересам, как например наш клуб айвенторов.
Ответственность за всё: В традиционной компании есть разделение ответственности. У соло-предпринимателя вся ответственность лежит на одном человеке, от технических решений до финансового планирования. Да, уровень ответственности другой, это правда.
Синдром самозванца: Когда ты конкурируешь с целыми компаниями, легко почувствовать себя мошенником. «Как я, один человек, могу предоставлять услуги на уровне агентства из 50 человек?» Нужно научиться принимать новую реальность. Но точно также было и раньше с ростом твоего бизнеса, сомнения могут тоже расти. Что ж, есть проверенные методы работы со своей головой.
Постоянное обучение: AI-технологии развиваются очень быстро. Соло-предприниматель должен постоянно изучать новые инструменты, модели, подходы. Нет команды, которая может разделить эту нагрузку. Думаю, по мере увеличения готовых модулей автоматизации, все станет проще. Но пока да, без этого никуда.
Новые навыки для новой реальности
Управление AI-агентами: Нужно научиться не программировать, а «дирижировать» AI. Ставить задачи, контролировать качество, оптимизировать процессы, интегрировать разных агентов в единую систему.
Продуктовое мышление: Понимать, какие проблемы клиентов можно решить с помощью AI, как упаковать решение в понятный продукт, как позиционировать его на рынке. Это особенно важно.
Бизнес-операции: Финансовое планирование, юридические вопросы, налоги, страхование, всё это теперь на плечах одного человека. Нужны базовые знания во всех областях бизнеса.
Личная эффективность: Когда ты единственный человек в компании, твоя продуктивность критически важна. Тайм-менеджмент, приоритизация, работа с энергией и мотивацией становятся ключевыми навыками.
VI. Критический недостающий элемент: продуктовые навыки
Техническое мастерство vs продуктовое мышление
Разработчики обладают уникальным преимуществом в эпоху AI, они понимают технологические возможности и ограничения лучше, чем кто-либо другой. Однако большинство из них сосредоточены исключительно на технической реализации, игнорируя критически важные продуктовые аспекты.
Парадокс компетенций: Чем лучше вы знаете технологии, тем больше риск создать технически совершенный, но коммерчески провальный продукт. Инженерный склад ума часто конфликтует с пользовательским мышлением.
Новый навык: Нужно научиться думать как пользователь, а не как разработчик. Что для вас просто и логично, для пользователя может быть сложно и непонятно.
Разрыв между "что можно построить" и "что нужно построить"
Типичный разработчик может создать сложную AI-систему за несколько недель, но часто не может ответить на базовые вопросы: кто будет платить за этот продукт, какую проблему он решает лучше существующих решений, как привлечь первых клиентов.
Техническая ловушка: Увлечение возможностями AI может отвлечь от реальных потребностей рынка. Создать впечатляющую демо‑версию легко, создать продукт, за который готовы платить, — сложно.
Решение: Начинать не с технологий, а с проблем. Сначала найти боль пользователей, потом искать технические способы её решить.
Отсутствие навыков исследования пользователей
Большинство разработчиков строят продукты, исходя из собственных предположений о том, что нужно пользователям. Они редко проводят интервью с потенциальными клиентами, не анализируют конкурентов и не тестируют гипотезы до начала разработки.
Изоляция разработчика: Программисты часто работают изолированно и проецируют свои потребности на всех остальных. «Мне нужен такой инструмент, значит, он нужен всем».
Простое решение: Проводить хотя бы 5 интервью с потенциальными клиентами перед началом разработки. Спрашивать не «нравится ли вам моя идея», а «как вы сейчас решаете эту проблему».
Недооценка важности пользовательского опыта
Разработчики часто фокусируются на функциональности, игнорируя UX/UI дизайн и простоту использования. В эпоху AI это особенно критично, поскольку сложные AI‑возможности должны быть упакованы в интуитивно понятный интерфейс.
AI‑парадокс: Чем мощнее технология, тем проще должен быть интерфейс. Пользователь не хочет изучать промпт‑инжиниринг — он хочет нажать кнопку и получить результат.
Новый стандарт: AI установил планку ожиданий очень высоко. Пользователи привыкли к ChatGPT, где можно общаться естественным языком. Всё, что сложнее, воспринимается как шаг назад. Подробнее об этом недавно писал на Хабре.
Слабые навыки позиционирования и маркетинга
Даже создав отличный продукт, разработчики часто не могут его правильно позиционировать на рынке. Они не умеют формулировать ценностное предложение понятным для бизнеса языком, создавать эффективные маркетинговые сообщения и выбирать правильные каналы привлечения клиентов.
Язык разработчика vs язык бизнеса: «Использует transformer‑архитектуру с attention‑механизмом» vs «Экономит 3 часа в день на рутинных задачах». Второе продаёт, первое — нет.
Техническая документация не заменит маркетинг: Описание API и технических характеристик не объясняет бизнес‑ценность продукта.
Игнорирование бизнес-модели и монетизации
Многие разработчики считают, что если продукт технически хорош, деньги придут сами собой. Они не продумывают модель монетизации, ценообразование, юнит‑экономику и пути к прибыльности.
Мышление «build it and they will come»: Это работало в эпоху дефицита хороших продуктов. Парадокс, но если быстро запуститься, думаю это будет работать на старте и сейчас.
Мы, в Клубе Айвенторов как раз закрываем этот пробел: Идея → Маркетинг → Продукт, кейсы, инсайты и нетворк. Пока нас не так много, но комьюнити растет.
VII. Возможности для технических специалистов
AI как усилитель продуктовых навыков
AI может ускорить процесс разработки и повысить шансы на то, что ресурсы будут выделены наиболее перспективным идеям. AI может помочь анализировать наборы данных и быть беспристрастным элементом в разговоре.
AI как продуктовый ко-пилот: Анализ отзывов пользователей, выявление паттернов в поведении, A/B тестирование гипотез. AI может стать вашим виртуальным продуктовым менеджером.
Преимущество для одиночки: Раньше для продуктовой аналитики нужна была команда. Теперь AI может дать инсайты, которые раньше были доступны только крупным компаниям с большими аналитическими командами.
Быстрое прототипирование и валидация
AI устраняет строгую разделительную линию между планированием и исследованиями, позволяя быстрое прототипирование и автоматизированное A/B тестирование для валидации различных гипотез.
Цикл разработки: Идея → Прототип → Тест → Итерация. Раньше это занимало месяцы, теперь недели или даже дни.
Риск переоптимизации: Когда тестировать стало легко, есть соблазн тестировать всё подряд. Важно фокусироваться на ключевых метриках и не тонуть в данных.
Интеграция обратной связи клиентов
AI может объединять фрагментированные источники данных обратной связи клиентов и использования продукта в цикл разработки, делая возможным создание продуктов ускоренным способом, связанным с ценностью для клиентов с самого начала.
Понимание клиента на 360-градусов: Отзывы в App Store, сообщения в поддержку, данные аналитики, записи звонков, всё это может анализировать AI и выдавать единую картину потребностей клиентов.
Персонализация на масштабе: AI может помочь создать персонализированный опыт для каждого клиента, что раньше было доступно только крупным компаниям.
IX. Айвенторы — новое поколение технологических предпринимателей
Айвенторы — создатели новых бизнес‑моделей, где команда AI‑агентов работает под управлением одного человека или небольшой команды. Они либо создают принципиально новые способы решения старых проблем, либо берут существующий бизнес-модели и полностью (или максимально возможно) автоматизируют их, создавая клоны действующих бизнесов.
Первые это Инноваторы, а вторых я называю Автоматизаторы.
И если посмотреть глубже, то Автоматизаторы тоже представляют из себя две основные модели реализации.
Строители — прагматики, которые берут существующие бизнес‑модели и создают их AI‑native версии. Не изобретают велосипед, а делают его быстрее, дешевле и лучше с помощью AI.
Модульщики — специалисты по созданию AI‑компонентов, которые используют как айвенторы, так и традиционные компании в процессе цифровизации и автоматизации. Они создают кирпичики для AI-экономики. Как элементы конструктора LEGO.
Сегодня в статье эти модели пересекались, хотя общий смысл скорее направлен на Строителей, которые копируют существующие бизнес-модели. Модульщики в этом плане тоже хороший выбор для разработчика. О нюансах отличий пишу в блоге.
В какой бы модели вы не пошли дальше, ключевой вопрос для каждого технического специалиста: готовы ли вы освоить необходимые продуктовые навыки, чтобы воспользоваться этой беспрецедентной возможностью?
Окно возможностей открыто
Мы находимся в уникальный исторический момент, когда технические специалисты с правильными продуктовыми навыками могут в одиночку создавать компании, способные конкурировать с многомиллиардными корпорациями. AI‑native подход не просто снижает барьеры входа — он фундаментально меняет правила игры.
Окно возможностей открыто, но оно не будет открыто вечно. Те, кто действует сейчас, могут стать архитекторами нового экономического порядка. Через несколько лет рынок стабилизируется, появятся новые монополисты, и барьеры входа снова вырастут.
В общем, пусть и грубыми мазками, но текущую картину, риски и перспективы мне вроде бы удалось нарисовать.
Завтра я опубликую в блоге айвенторов Стратегию выбора продукта/рынка для соло-разработчиков.
А пока, несколько опросов и давайте пообсуждаем. Какие еще сложности вы видите для себя? Какие сложности видите в технической реализации? Какие сложности видите в рынке?