🎙 Выступал на днях в закрытом клубе для AI-предпринимателей от Александра Горного, который делает The Startup of the Day. Рефлексировал на довольно интересную и сложную в то же время тему: когда лучше запускать стартап (в том AI-стартап) в корпорации, а когда лучше самостоятельно?

Cначала думал, что скажу, что всегда лучше самостоятельно, потому что запускать стартап в корпе — это настоящая пытка. Но правда в том, что в случае с AI есть ряд исключений из правил, когда на свои делать просто бессмысленно — никак не получится.

Внимание, знатоки: как думаете, о каких случаях идет речь?

У кого было?

Сегодняшний эксперимент — низкоуглеводный протеиновый тирамису

Как я нанимаю специалистов, будучи генералистом-предпринимателем

В кои-то веки поговорим о стартапе на стадии «Ура, у нас есть трекшн и нужны люди!». Первые наймы — это определяющее решение для будущего бизнеса. Говорю это как человек, которого обычно нанимали в числе первых пяти. Большинство людей, попавших в известнейшие стартапы первыми, в итоге ушли с большими деньгами через опционы и прочие бонусы.

Вопрос: а как, собственно, нанимать, если тебе нужны специалисты в областях, в которых ты не разбираешься?

В целом, все просто. Проверяем харды ➡️ Смотрим на софты и мотивацию ➡️ Обсуждаем стратегические вопросы.

Харды оценивать самостоятельно не нужно, если не разбираешься в теме. Генералисту важно знать, когда и что нужно делегировать. Так что действуем по такому принципу:

🔶 Ищем по нетворку хорошего специалиста — сеньора, руководителя с опытом найма людей в его функции
🔶 За денежку просим его собрать тестовое, отобрать и прособесить кандидатов на харды

Если нужна помощь с оформлением и размещением вакансии, можно по такому же принуипу взять HR. Хотя мне кажется, это все сделать можно и самому — в первую очередь по телеграм-группам, поскольку там самая интересная аудитория. А когда выберете финального кандидата, можете оговорить с ним испытательный период или пилотную задачу. Так меньше рисков.

Я вот так недавно для своего некоммерческого проекта принимал сммщика. Я много взаимодействуют с маркетологами и с маркетингом, но все-таки в нюансах не разбираюсь. Поэтому нашел очень крутую специалистку, которая мне расписала: на что нужно смотреть, какое тестовое дать, как строить собесы. Собесы я провел сам, задал на них вопросы по скрипту, а сами созвоны с кандидатами записал. Она посмотрела записи и выдала фидбэк. А я со своей стороны оценил уже софты, майндсет, логическое мышление, инициативность. мотивацию (я ведь генералист, так что проверяю общие вещи). В общем, за неделю асинхронной работы нам удалось среди 30 кандидатов выбрать очень сильного.

Уверен, вы заметили: в мире немало всего происходит, поток информации увеличивается, а ценность — снижается. Поэтому я решил выделять несколько самых стратегически важных новостей и делиться с вами. Так вы не пропустите то, на что действительно стоит обратить внимание (и не выгорите, пока будете искать это сами).

1️⃣ Новая LLM Collective-1

🔶 Что произошло?
Стартапы начали разрабатывать продвинутые ИИ-модели, используя нестандартный подход). Вместо традиционных дата-центров они обучают модели, собирая данные и вычислительные ресурсы через интернет, в том числе с помощью краудсорсинга.

🔶 Почему это важно?
Я не верю в рассказы о невероятном дизрапшене LLM-рынка за счет более сложных моделей, потому что они уже не так сильно меняются. А вот появление open source переворачивает игру. Я уже писал (https://news.1rj.ru/str/ZeroToPMF/135), почему DeepSeek — это big deal. Так вот, next big deal — это децентрализованные, краудсорсинговые LLM. Вполне возможно, за этим стоит следующая большая революция, поэтому я бы пристально следил за этим рынком.

Пока все упирается в недостаток данных и вычислительных мощностей. Сам Альтман говорит, что для дальнейшего масштабирования нужны деньги, которые превышают размер всей индустрии. Альтернатива — масштабироваться не через деньги, а через людей. К тому же, это позволит рынку защититься от моделей, которые управляются корпорациями — хотя непонятно, насколько для таких моделей будет работать AI Safety.

#новости

2️⃣ Apple разрешил ссылки на стороннюю оплату в своих приложениях

🔶 Что произошло?
Если вы не знали: последние 5 лет мировая общественность судится с Apple за их монополистскую антирыночную практику. Они не только берут конские комиссии с производителей приложений, но и запрещают давать ссылки на оплату через сторонние сервисы (типа «Оплатить в Личном Кабинете»). Epic и Spotify в свое время возглавили судебные тяжбы — и таки добились своего. В США (вот уж от кого не ожидали) суд встал на сторону «малого» бизнеса.

🔶 Почему это важно?
Оплата на сайте зачастую дешевле (экономичный лайфхак: в мобильном приложении найди сайт и плати через веб-версию). Раньше Apple за это банили, а теперь не будут. Это событие меняет весь рынок. Из-за комиссий 30% сильно страдала юнит-экономика мобильных приложений — и так неоптимальная с учетом безумных CAC. Теперь производители приложений смогут позволить себе вкладываться в дополнительные инновации.

#новости

Как оказалось, некоторые уважаемые подписчики канала следят в первую очередь за фотографиями еды.

Поэтому держите низкоуглеводный розовый матча тирамису!

3️⃣ Y Combinator определился с тем, что будем модно в мире стартапов

🔶 Что произошло?
YC — трендсеттер в мире акселерации стартапов. Он регулярно публикует свои так называемые запросы к стартапам. По большому счету, главный в мире акселератор говорит, что и кого они хотели бы видеть в грядущем сезоне. У Y Combinator самый высокий на рынке success rate и все предполагают, что они, как бы, шарят.

🔶 Почему это важно?
Признаюсь честно: раньше я редко изучал эти списки, потому что скептически отношусь к идее тренд-сеттинга через YC. Из предыдущих запросов не то чтобы многое сбылось. Их экспертиза исходит не столько из рынков и экономики, сколько из инвестиций.

Но! Это действительно важно для любого фаундера или wannabe-фаундера, потому что отвечает на вопрос: что хочет видеть венчурный масс-маркет?

Не стоит забывать, что главная функция YC — это именно упаковка стартапов и перепродажа их в VC. Они очень хорошо чувствуют массовый рынок венчуров. А венчурный рынок — в том числе в США — состоит чуть более, чем наполовину из стадного поведения. Настоящих визионеров мало. Тех, кто присоединяется к лидерам — хоть отбавляй. Если планируешь венчурную историю, полезно смотреть на этот масс-маркет. Можно буквально в своих питчах ссылаться на Y Combinator, даже если ты туда не проходил или не подавался.

#новости

в тему deep research агентов, попросил своего хорошего знакомого @ZeroToPMF порассуждать про то, как deep research заменит / улучшит продуктовые и маркетинговые исследования.

у Димы свое консалтинговое рисерч-агентство, так что, это, рефлексия с полей.

далее его текст:

Зачем нужны ресерч-агентства, если теперь есть Deep Research?

Начнем с того, что Deep Research ищет информацию в интернете. Если ее нет в открытых источниках — у Deep Research ее тоже нет. Погуглить что-то может любой школьник. Ценность стратегического исследования от этого никогда не менялась. 

Хороший ли это тул, чтобы собрать все, что есть в интернете (в надежде обойтись без галлюцинаций)? Допустим. Прелиминари ресерч? Вполне. Разобраться поверхностно в теме и узнать, как что-то работает? Да. В своей ресерч-команде я называю это «Ad hoc обзор». Теоретически, теперь я могу поручать это AI. Только в нем я не совсем уверен, его надо валидировать. А в своих чуваках — уверен.

Можно ли полностью заменить то, что мы делаем? Давайте смотреть. У любого коммерческого ресерча есть три составляющие: кабинетная, полевая и стратегическая.

1️⃣ Кабинетная строится на данных, которых нет в публичных источниках. И этих данных будет становиться все меньше. Почему? Все модели обучаются на доступной информации, и люди стали понимать, что данные дорого стоят. Компании стали отбирать доступы. Парадокс GPT: чем дальше, тем меньше он будет знать.

Поэтому сейчас GPT скорее учат не больше знать, а лучше мыслить. Поэтому Reddit и Twitter вводят платные IP. Что уж говорить про любую непубличную информацию, на которой люди зарабатывают?

2️⃣ Полевая составляющая — это непосредственное общение с людьми, опросы. Думаю, понятно, что Deep Research — не про это. 

Сейчас многие пытаются сделать AI-тулы, которые имитируют клиента. Ты можешь «прособеседовать» с ним, минуя реального человека. На что только не пойдут, лишь бы не общаться с пользователями... 

Это бесполезно. Когда мы общаемся с клиентами, то изучаем мнение, а AI не обучен мнению. Его мнение — «Может быть вот так, а может быть вот так». Нам нужно знать, как человек думает, а AI лишен человеческих качеств. И слава богу, а то мы бы рисковали создать опасный искусственный суперинтеллект.

🧠 Кроме того, огромный слой человеческого мышления — иррациональный. Этот слой AI считать не может, потому что считается он на уровне эмпатии. Поэтому не важно, по какому гайду вы двигаетесь во время интервью — вы в любом случае видите больше, чем формальные ответы. Именно в этих иррациональных слоях часто кроются самые важные инсайты. Тот же JTBD бывает не только функциональным, но и эмоциональным.  А эмоциональный JTBD — между строк. 

AI может работать как справочный инструмент, а мы даем ответы и рекомендации. Клиентам это нужнее, потому что никто не хочет сам принимать решения. Люди не платят McKinsey $100 млн за справку. Они платят, чтобы им сказали, как поступить. И чтобы потом в случае чего прикрыться McKinsey 🌚

Настоящая джоба консалтеров — своей репутацией прикрывать отсутствие уверенности в правильном решении.

Стратегия, которой я занимаюсь, строится индивидуально для конкретной отрасли и основывается на на отраслевой специфике. Чтобы понимать отраслевую специфику, нужно владеть публичной и непубличной информацией, мнениями экспертов и пониманием аудитории. Только так ты можешь примерно сформировать картину, что на самом деле происходит в той или иной нише. AI на это пока не способен.

Нужно ли нанимать ассистента?

Если фаундеру нужно с чем-то разобраться или сделать много очень разных, но одноразовых задач — это все можно скинуть на ассистента. Нужен такой же генералист — просто генералист-руки, который тебя разгрузит. Найми того, кто сможет работать с минимальными вводными, а не просто следовать тз. В противном случае то, что должно было разгрузить, превратится в дополнительную нагрузку.

Большинство предпринимателей, которых я знаю, отказываются от ассистентов на ранней стадии. И зря. Ведь хороший ассистент ускорит тебя, позволив сфокусироваться на главном. Заниматься поддерживающей операционкой (зарплатами, документами, мелким smm), когда бизнес только нащупал трекшн, — это провал. Ведь именно сейчас нужно все силы бросить на продажи и взаимодействие с клиентами.

Нужно ли проверять culture-fit, когда нанимаешь первую команду?

Может показаться, что смотреть culture-fit бессмысленно, если только начинаешь нанимать людей. Как вообще определить этот fit, на что ориентироваться?

Но вот что важно: первые сотрудники в основном и определяют будущую культуру компании (конечно, если она преуспеет). Поэтому culture-fit на ранних стадиях может быть даже важнее, чем на поздних — он имеет куда большее влияние.

Загадка: что самое дорогое на этой фотографии?

Блин, чисто этот канал каждые выходные

Продолжаю рубрику новостей: выделяю самое важное и каждую неделю делюсь тремя новостями, на которые стоит обратить внимание предпринимателю (и wanna-be предпринимателю).

Подсмотрел у Holy Mobile очень интересный отчет Sensor Tower о доходах мобильных приложений в последнем квартале 23-24 года. 📈 Каждая топ-категория мобильных приложений за год выросла на 10%.

Еще раз: это именно топ-категории. Если вы (как я) думали, что с мобильным приложением про продуктивность довольно сложно выйти в App Store в 2025 году — судя по всему, нет. Скучные категории продолжают расти. Причем довольно адекватными темпами для такой перенасыщенной, как мне казалось раньше, индустрии.

👀 Что из этого следует с позиции фаундера? Все еще есть возможность выйти с новым продуктом даже по топ-категориям в мобайле.

Как я уже говорил, не стоит выходить на нерастущий рынок. Но этот все еще растет! А значит, есть аудитория, за которую можно побороться. Вот так неожиданно и интересно.

#новости

Это мем из будущего, вы пока не поймёте

#новости

Я обычно избегаю очень массовых новостей. Но эта действительно достойна внимания:

⚡️ Сэм Альтман купил компанию Джонни Айва (бывшего дизайн-директора Apple). Можно сказать, Сэм Альтман купил самого Джонни Айва. Что здесь важно?

1️⃣ Это самый дорогой acqui-hire в истории — и самое дорогое приобретение OpenAI к сегодняшнему дню. Оно указывает на амбиции Альтмана по выходу на физические продукты — возможно, попытку заместить или дополнить wearables.

2️⃣ По словам инсайдеров, производиться новый продукт будет во Вьетнаме — по-видимому, чтобы не триггернуть никого словом «Китай». Релиз намечен на 2027 год.

3️⃣ Главный инсайдер говорит, что по прототипу новый продукт очень похож на iPod Nano. Но, что намного интереснее для нас с вами, — он похож на Humane AI Pin. Да-да, тот самый, который я обозревал, и который оказался разводиловом 🤨

Я пока довольно скептично отношусь к идее офлайн-девайса с AI, даже если его разрабатывает Джонни Айв. Но признаю: если кому-то и удастся решить такую нетривальную проблему, так это дуэту лучшего в мире хардверщика и лучшего в мире AI-софтверщика. И главное для нас — если им это удастся, они фактически создадут новую категорию. Инсайдер говорит, что Альтман намеревается произвести и распространить сотни миллионов этих девайсов. А это может радикально изменить рынок.

Как захватить рынок, на котором уже есть явный лидер?

Если думаете, что никак — читайте сегодняшний разбор кейса!

Угадайте блюдо по фото