Обновить

Что не так в нашей бизнес-модели?

Год назад мы создали Телеграм-канал, посвященный кейсам, задачам и методам цифрового управления. Все основано на реальных разработках, но обобщено так, чтобы не огорчать заказчиков.

Думали, что реальные кейсы будут вызывать ассоциации с существующими проблемами и заинтересуют бизнес. Хорошую посещаемость надеялись получить от студентов. Надо же им где-то находить новые темы для курсовых и лабораторных работ.

Рассылки сделали по всем профильным кафедрам и преподавателям вузов (почту получили из парсинга). Бизнес-рассылки делали по всем участникам крупных выставок за 3 последних года: раз тратят деньги на рекламу - значит работают и развиваются. Но в карточках выставляющихся предприятий, к сожалению, в основном указывается почта отделов продаж.

В итоге подписчиков меньше двух сотен. Посты комментируют мало. Иногда пишут письма о том, что материал интересный и хороший уровень экспертных знаний. Из замечаний - все слишком сложно.

Если мы будем делать материал более популярным, то заведомо потеряем возможных клиентов, которые глубоко погружены в существо имеющихся проблем и хотят профессиональных решений.

Поэтому пока решили оставить все как есть.

Ясно, что исходная бизнес-модель не работает. Но нет идей, как ее модифицировать или изменить.

https://t.me/dkkru

Всего голосов 2: ↑0 и ↓2-2
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации