читаю канал Веры и хочу чтобы у нее чаще выходили посты 😁
давайте найдем ей тех пиарщика
мы с Верой очень давно работали по пиару когда я еще была в deep vk

Не так давно общалась со скаутом a16z и по их мнению на ранних этапах стоит инвестировать в 3 вещи: ранний трекшн, команда и... медийность фаундеров 😐
Особенно в сегменте b2c. Я понимаю этот тейк, он показывает что человек хаслер, движушник и способен вдохновить и заинтересовать людей, не говоря уже о том, что прокаченные соц сети - это часто то самое "нечестное преимущество" на старте ⌨️

Для стартапов в англоязычном мире такая соц сеть это конечно же X 😎 Я начала постить туда активно примерно 2 недели назад и сегодня у меня первый раз залетел пост на 5K просмотров и цифра продолжает расти. В комментариях - чисто твиттерская публика. Билдеры, стартаперы, скептики, даже какой-то военный бумер пришел проверять, легально ли я нахожусь в сша (а я ж вообще не в сша) 😆
Очень интересно, будем наблюдать дальше, что там происходит 😁
https://x.com/nestymee/status/1979149524519260407

Сегодня вечером у меня перестал работать deel, потом я не смогла зайти в зум, и на моменте когда в RevenueCat все стало N/A я поняла что причина похоже не во мне 🙂

Оказалось, что у серверов Amazon случился мощнейший сбой 😐

📉 Вот цифры за первые часы, на текущий момент проблема все еще не решена:
- более 8 миллионов жалоб
- около 2000 компаний по всему миру пострадали
- убытки оценили в $75 млн в час,
из них только Snapchat терял ~$600k/ч,
а Fortnite это почти $400k/ч число сделанных домашек на завтра увеличится? 🤯

штош, видимо, время выпить чаю, лечь спать и надеяться что утром все починят ☕️

Какие задачи можно отдавать AI?

Вчера в клубе MFS прошёл эфир с Надей Зуевой — CEO fashion-приложения Aesty и инженером с девятилетним опытом. Надя поделилась, как использует AI в продукте и какие инструменты помогают ей решать разные задачи.

Поделюсь её фреймворком, который помогает решить, можно ли делегировать задачу нейросети.

Решение принимается в три этапа:

🟢 Шаг 1: насколько важна точность?
Если не критично — автоматизируем.
Если критично — идём дальше.

🟢 Шаг 2: можно ли проверить результат?
Если нельзя — делаем руками.
Если можно — идём дальше.

🟢 Шаг 3: готовы ли мы взять ответственность, если AI ошибётся?
Если нет — совершенно точно делаем всё вручную.

Мне эта позиция тоже близка: AI отлично справляется с атомарными задачами — автоматизацией, анализом, черновиками. Но как только решение влияет на деньги или продукт — первым приоритетом становится контроль, а не скорость.

Надя делится фишками из своей работы и закулисьем жизни фаундера в канале @neural_prosecco. Давно на неё подписан, читаю с удовольствием — посты полезные, насыщенные, но читаются при этом легко и интересно. Да и следить за фаундером стартапа, который прошёл программу Antler и получил там чек — дело не лишнее.

Так что подписаться на канал Нади рекомендую от души

Андрей Резинкин | Money For Startup

похоже что за то время пока строим мы aesty и смотрим аналитику я узнала больше флагов чем за все уроки географии 😐

right-size problems for right-size teams 👀

Эта фраза из недавней рассылки от Джонатана Лая и как раз тот урок, который я выучила на себе года полтора назад 👍

Когда только начинали, мы всерьез обсуждали стратегию бренда, не имея даже рабочего mvp и пытались сделать все фичи сразу 😅

Сейчас, оглядываясь, понимаю, что мы наплодили команду, но решали слишком большую проблему для слишком ранней стадии и недостаточной валидации спроса 😞
Вместо того чтобы искать product-market fit, мы строили теорию ✨идеального продукта ✨
Именно об этом пишет Лай:

"We’ve met many teams who spent over a year building their theory of the perfect product, only to discover that users wanted something very different — or that the market had evolved past them."

Предлагается сперва выбрать задачу, которую реально сделать на отлично с имеющимися ресурсами, свой product wedge (он же hero feature) 😏
Амазон начинал только с книг, фейсбук с фото студентов. Нужны маленькие команды, четкий фокус на конкретной фиче и быстрые итерации. Lean!! 💅
А потом, когда появляются первые сигналы pmf и хотя бы год полноценного runway, можно скейлиться 🤑

Так что если вы строите продукт на свои кровные или на небольшой пресид <$500k, Джонатан предлагает искать узкий wedge, который можно довести до первой валидации за 1-3 месяца. Потому что every month you spend building raises the stakes 🙂

@neural_prosecco

Непопулярное мнение: paid маркетинг ничем не хуже органики/виралки 😐
Но есть важные нюансы 😬

Чуть ли не каждый раз, когда я открываю твиттер, я вижу истории вида: "мы вышли за 3 месяца на $10k MRR без затрат на маркетинг"
И да, так реально бывает, и те у кого получилось, ваще красавчики 👏
Но это классическая ошибка выжившего. Чаще всего там есть детали, о которых мы не знаем, такие как комьюнити, расходы на креаторов или инфлюенсеров и целое кладбище неудачных экспериментов 👀

Мы сами начали с чистой органики, думая, что сейчас быстро и дешево протестируем гипотезы.
Пару месяцев креаторы постили контент, тестировали разные подходы, но в итоге за все время получили только 3 залетных видео на 100k+,
и даже с них - грустные конверсии в триалы и инсталлы 😭

И вот тут всплывает такая фразочка, что хороший продукт должен продавать сам себя.
Но это не совсем правда (только если вы не изобрели вакцину от рака) 📝

Конечно есть категории, которые более вероятно естественно вырастут на чистой органике - например, трекеры питания / здоровья, то, где ценность понятна сразу, а прогресс сам становится контентом 💅

Я думаю, что успешная органика чаще всего это следствие, а не первоисточник, а paid - это хороший способ для того чтобы получить больше данных на эксперименты ⚡️

И теперь когда мета стабильно приносит понятный и предсказуемый поток таргетных юзеров, мы можем нормально проверять продуктовые гипотезы внутри приложения даже дешевле, чем на виралке и получается быстрый цикл с контролем, вместо ожидания, что алгоритмы когда-нибудь что-нибудь поднимут 🙃

Органику мы конечно же не забрасываем, но теперь для нас это поддерживающая история, а не основная. Особенно конечно руки чешутся поэкспериментировать с sora и подобным сгенерированным контентом

@neural_prosecco

Hi Anna, I can imagine that 😆

На днях был органический залет на 700k в шортс, и я вспомнила, что время от времени к нам в комменты приходят хейтеры AI 👍

Для меня это вообще какая-то дикость, и я их даже их спрашивала, а что такого?
Ответы, которые я получила, в основном крутились вокруг двух тем: экология и AI заменяет людей.
Мне стало интересно и я пошла копать. Давайте смотреть на цифры 📝

Про экологию 🌍

Недавно вышла статья (от Google, то есть мы сразу делаем скидку на интерес стороны), где они сравнивали энергию на один запрос к модели с обычными бытовыми действиями 😐

И там есть очень показательная цифра по энергозатратности:
один запрос к Gemini это примерно 9 секунд просмотра телевизора

Плюс модели с каждым годом становятся ощутимо эффективнее и в обучении, и в инференсе.
А если смотреть на единицу результата (например, одна страница текста), то иногда AI даже предпочтительнее, чем человек, просто потому что человеку тоже нужно электричество: свет, гаджет, еда, отопление, дорога до офиса. Люди вообще дорогие достаточно 😆

А мы, кстати, вообще много что делаем on-device, чтобы и приватность была надежнее, и косты были намного ниже.
Так что если уж ругаться то скорее на сервисы, которые все гоняют в облако, а не на телефоне, но да ладно 😅

Про замену профессий 👩‍💻🤖

Да, AI действительно забирает работу. Рутинную работу 👀
Исчезает не сама профессия, а отдельные операции внутри нее и на этих задачах производительность персонала растет примерно на 20–40%, если верить MIT и McKinsey.

Интересный вывод из исследования MIT:
AI assistance disproportionately helps lower-skill workers improve their performance, while having little effect on high-skill workers.

То есть AI понижает порог входа, но потолок все равно остается за опытом, насмотренностью и способностью принимать решения. Если в задаче был уникальный вклад человека, то он остается. Если его не было - да, AI делает это быстрее и дешевле 🤑


Помимо экологии и замены людей были еще такие аспекты как приватность, лигал часть с авторскими правами, бесполезность и хайп ради хайпа, а еще страх устареть и не успеть адаптироваться. И я думаю что в последнем варианте больше всего сути всех этих предъяв к AI.

Я лично вижу куда больший риск в излишнем доверии AI не очень образованными людьми, которым, например, не хочется идти к врачу а еще в том, что через лет 10 почти не останется разработчиков, которые писали код руками с нуля. Но эта кажется тема для отдельного поста 😎

@neural_prosecco