Кадр из фильма «Тёмный рыцарь» (The Dark Knight, 2008)

В начале 2024 года мы нашли отличную идею. По всем признакам, это взорвёт рынок и принесёт сотню миллионов долларов.

Это виртуальный ассистент, с которым можно общаться голосом. В отличие от Алексы или Алисы он может искать файлы, ставить созвоны, но не это — главное. Ключевой момент в том, что с ним можно поболтать и он способен человека понимать и сопереживать ему. Короче, как если бы ChatGPT с нормальными пресетами засунули в голосовую колонку. Примерно так оно, собственно, и было. Голосовой режим там, кстати, до сих пор потрясает, а красота проекта была именно в промптах для разных ситуаций.

Загорелись. Хотелось ворваться на рынок и оседлать волну, так что мы собрали команду, прикинули бюджет, составили график, сделали отсечки. Стартовали с парой разработчиков, потом по ходу дела подключили дизайнеров, маркетологов и других нужных людей. Выпустили MVP, смотрели метрики и вносили поправки.

Тогда казалось, что успех неизбежен.

Потратили полгода и примерно 500 тысяч долларов, чтобы понять: наш виртуальный друг или подруга почему-то никому не нужны.

Поэтому мы учли ошибки, пересобрали ассистента и закопали ещё полмиллиона.

Оказалось, что слить такую сумму — это очень просто. Кажется, что ты за всем следишь, всё расписано, а потом оп — и деньги потрачены, а результата нет.

Мы сделали сервис для генерации рефератов и научных статей, которые не детектируются антиплагиатом.

Потому что заметили, что за это платят. И потому что могли.

Похожие сервисы используют всеми любимые сеошники, а поисковые машины с этим борются. И такая потребность есть у студентов, которым надо быстро сдать реферат. В Болонской системе до 80 % домашних заданий могут быть в форме эссе. И это не только гуманитарная фишка, даже какому-нибудь инженеру могут дать задание написать о, например, состоянии солнечной энергетики в Техасе.

Потом преподаватель прогоняет реферат через один из инструментов антиплагиата и говорит: «Смотри, это даёт оценку 95 % AI generated. У тебя оценка ноль. Если у тебя будет вторая оценка ноль, то мы тебя отчислим».

А мы научились правильно вносить шум в тексты, чтобы они не детектировались таким образом. Потому что поняли, что генерация эссе — это потенциально огромный рынок, с LLM эта история не зависит от языка, студенты платят со всего мира.

С одной стороны, были некоторые сомнения, с другой — большинство наших пользователей используют генерацию как отправную точку для дальнейшей работы над текстом. Ну и миллион долларов в месяц тоже, конечно же, повлиял. В общем, Маша, это, конечно, Маша, но миллион — это миллион.

Продакт оптимизирует то, что уже работает. Он может заниматься воронками, полировать фичи и так далее, но всё его обучение вообще никак не предполагает создания продукта. Только улучшение чего-то, что уже работает.

Можете кидать в меня помидорами, но когда я пришёл в венчурную студию — через три месяца после очень тщательной аналитики мы уволили восемь продактов. Они были хорошими сильными ребятами, просто не все подходят для запуска новых продуктов. То есть лично для меня такой принцип уже работает, и я готов ставить свои деньги на кон, что это так. Для вас ситуация может быть другой. Сейчас попробую объяснить, какие именно рациональные доводы были у меня.

Продакт — это тот, кто 20 лет назад был проджектом. Это люди, которых вы нанимаете, чтобы они сделали вам проект. Основная функция продакта — оптимизировать продукт. Упрощая, они кастдевят, придумывают гипотезы, быстро ставят эксперименты, оптимизируют воронки и собирают совещания.

Это идеальный компонент в системе, когда уже есть соответствие продукта рынку. Как правило, продакт получает работу, когда уже что-то есть и его надо дорабатывать системно. На запуске новых продуктов такого даже близко нет, и там нужно не применять методологию, а думать. Может показаться, что там необходимы предприниматели, но на моей практике всё оказалось банальнее: нужны разработчики.

Вы, возможно, будете смеяться, но разработчик заменяет продакта на старте продукта и показывает большую эффективность. Я проверил это численно.

1 миллион рублей в месяц — на руководстве проектом или на должности лида в условном Сбере или Яндексе. Там же вас и похоронят вместе со специализацией, но до пенсии работать будет очень комфортно.

2–4 миллиона — если заняться малым бизнесом по известной модели. Шаурма, недвижка, что-то ещё традиционное, в чём вы разбираетесь. Нужны софт-скилы, чтобы договариваться с администрацией, и несколько лет на развитие. Есть риски, но они обычно связаны с некомпетентностью или непониманием рынка.

Если хочется прыгнуть выше, то начинаются уже ИТ-стартапы, венчур. Там можно заработать примерно столько же, сколько в корпорации, но только в среднем. Лотерейное распределение — сотые доли процента стать единорогом, полпроцента — вырастить средний бизнес, 3–10 % — вырастить малый. Остальное — вы просто потеряете время и деньги.


Carta показывает стадии стартапов. Для 55 % через 5 лет ещё непонятно — это к вопросу скорости. 1,3 % успешны, 0,2 % суперуспешны, но там везде биотех, а не ИТ. Вот источник данных

Если что, я так уверенно про это всё рассказываю, потому что мой последний проект, который я делала 10 лет и в который вошёл Сбер с долей чуть больше 100 миллионов долларов (на развитие), через 2 года внезапно кончился. По условиям сделки я получила акции материнской компании СберГеймс. 24 февраля 2022 года стало понятно, что международных амбиций у СбераГеймс уже нет, мне нужно распускать штат в 200 человек, а моя доля была переоценена в 30 центов.

Мне немного жалко эти 10 лет и 10 лет работы команды. И я понимаю, что у меня осталось 1–2 попытки сделать что-то большое. И сейчас я занимаюсь как раз венчуром.