Разработчики в одиночку дизраптят вертикальные рынки создавая AI-native компании
Помимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела бизнес-рынков.
Лидеры мнений говорят, что AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку быстрее, всего с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде.
Консалтеры предсказывают появление лидеров рынка “из ниоткуда”, управляемых одним человеком. И это в общем то уже не будущее, сегодня один разработчик с правильными навыками может в одиночку создать продукт, способный конкурировать с многомиллиардными корпорациями, а уж с малым бизнесом и подавно. И я как раз в основном про МСП.
Сегодня практически нет такого малого и среднего бизнеса, который был бы надежно защищен от сильного конкурента в лице одного умного разработчика.
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.
Год назад я придумал и затем запустил движение айвенторов, технологических предпринимателей нового поколения, которые готовятся к реализации новой бизнес-модели соло-предпринимателей, окруженных пулом ИИ-агентов и MAS.
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. Но как и у любого окна возможностей, у него есть свой тайминг.
Далее, в основной статье, я попробую раскрыть эту мысль и показать как и почему обычный разработчик может стать довольно большим перцем, если конечно очень захочет.
Зона иллюзий: Какие мифы породила эта революция?
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 уже 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.
Что я еще упустил из иллюзий?
Это по сути анонс большой статьи, в которой раскрою тему подробно.
Опубликую в понедельник в блоге.
