Обертки GenAI тихо печатают миллионы. Хватит теоретизировать и начинайте строить — еще есть время сколотить состояние.
Появление GPT-3.5 и ChatGPT в декабре 2022 года открыло шлюзы для новых возможностей в области текста, голоса, изображений, видео и многого другого.
Возникло два племени: те, кто начал строить — создатели — и те, кто возражал, что строительство на основе моделей ИИ нецелесообразно — мыслители .
Спойлер: множество производителей разбогатели.
Это новая золотая лихорадка.
Возможностей предостаточно. Каждый уголок сети и мира готов к захвату.
И еще не поздно присоединиться к волне. Это даже лучше, чем эпоха SaaS 2010-х:
Многие из вас скептики, и это правильно, поэтому давайте начнем со списка успешных оболочек GenAI из эпохи GPT [1] ⬇️
Бутстрапированный
При поддержке венчурного капитала:
Другие популярные сегменты:
Эти примеры показывают, что успех возможен, но как его повторить? Все начинается с понимания общих закономерностей среди этих успешных продуктов.
Эти производители создали то, чего хотели люди:
Означает ли это, что это легко и тривиально? Нет. Создание прибыльного ПО все еще сложно. Но никогда не было так просто.
Возьмите RizzGPT . Кажется, это тривиально, но это работает, потому что это удобно . Люди не поймут, что они могут использовать ChatGPT для советов по знакомствам, но приложение, которое кормит решение с ложечки? Игра началась.
Ватсал Сангхви подводит итог:
Пользователям все равно, создаете ли вы оболочку или нет, главное, чтобы вы решали их проблему — пользователи будут использовать ваш продукт.
Конечно, не все убеждены. По мере того, как рос успех этих оберток, росла и критика. Давайте рассмотрим наиболее распространенные возражения напрямую.
Конечно, технология GenAI сама по себе не может быть защищена, но рвы появятся позже. Используйте эффект вау как лид-магнит и быстро монетизируйте. Затем расширьте свой продукт с помощью обычных функций, чтобы закрепить пользователей.
Чтобы увидеть, как это возражение реализуется на самом деле, рассмотрим примеры компаний, которые адаптировались и процветали, несмотря на кажущиеся трудности:
2024 — Revid.ai Тибо Луи-Лукаса
Они генерируют видео с помощью GenAI, используя множество распространенных моделей/API.
Но они не останавливаются на этом: они интегрируются с вашими аккаунтами в социальных сетях, так что вы можете публиковать напрямую из Revid. У них также есть «работник», который автоматически создает и публикует видео для вас каждый день. Хотя эти автоматизации не являются функциями ИИ per se , в сочетании с GenAI Revid они создают своего рода агента, например, создателя контента, который работает на вас и публикует посты днем и ночью. Это сочетание мощное. Я подозреваю, что эти функции автоматизации были попытками добавить слои ценности поверх GenAI, чтобы увеличить ров.
Это просто умные способы расширить сферу действия продукта, чтобы охватить большую часть пользовательского пути, т. е. то, что пользователь будет делать до/после части GenAI. И это отличные способы уменьшить трение для вашего пользователя, тем самым увеличивая ценность вашего продукта.
Начните с точки входа GenAI, а затем создайте продукт рабочего процесса, охватывающий весь путь вашего пользователя.
2016 — Doctrine.fr (Google для юристов, во Франции)
Я работал в Doctrine менеджером по продукту и до сих пор являюсь акционером — так что я хорошо знаком с историей компании, и, возможно, предвзят 😁.
Когда-то давно существовал рынок стоимостью 10 миллиардов долларов под названием «юридическая информация» — базы данных законов, судебных решений и других юридических документов.
В 2010-х годах эти дорогие олигополистические продукты выглядели как неуклюжее программное обеспечение 90-х годов.
В эпоху Google такое положение дел становилось все более невыносимым.
Пришли основатели Doctrine, которые очень проницательно создали интерфейс, подобный Google, для юридической информации: уникальную строку поиска, позволяющую пользователям осуществлять поиск на естественном языке (👋 прощайте, отвратительные формы поиска).
Юристам это понравилось. Это было похоже на волшебство.
А теперь секрет: Doctrine была простой оболочкой над Elasticsearch, технологией поисковой системы.
Действующие лица этого не осознавали, а клиентам было все равно.
Этой первоначальной функции было достаточно, чтобы Doctrine получила растущую базу пользователей, доход и, в конечном итоге, финансирование.
На эти деньги Doctrine наняла группу блестящих инженеров и создала более высокотехнологичные функции, разработав собственные внутренние модели искусственного интеллекта.
Doctrine также начала охватывать больше вариантов использования, как на более ранних, так и на более поздних этапах пути пользователя.
В конце концов, спустя 8 лет после основания компанию приобрели за девятизначную сумму.
Другими словами, простая оболочка позволила Doctrine создать вау-эффект, а затем они создали успешный продукт для рабочего процесса.
Правила создания успешной оболочки остаются прежними, будь то Elasticsearch в 2016 году или модели GenAI в 2024 году: на первых порах скорость важнее стратегии.
Но толпа «без рва» тоже не совсем неправа — обертки ИИ сталкиваются с жесткой конкуренцией, особенно по мере того, как все больше предпринимателей замечают эту возможность. Секрет в том, чтобы понять, что вам не нужен ров, чтобы начать, но он вам понадобится, чтобы продолжать расти.
Итак, вы можете остановиться после первых нескольких миллионов и продать свой бизнес, но если вы настроены на долгосрочную перспективу, чтобы пережить следующую фазу, вам нужно будет подумать о защите. В B2C это часто означает создание бренда. В B2B речь идет о внедрении в рабочие процессы, как объясняет NFX .
Проверка реальности: большинство людей не являются техническими специалистами, и еще меньше будут использовать модели с открытым исходным кодом от Hugging Face. Только 43% людей в возрасте 18-29 лет использовали ChatGPT к февралю 2024 года ( источник ).
Да, кто-то может скопировать-вставить свой чат Bumble в ChatGPT, но они этого не сделают. Удобство побеждает, и технари недооценивают, насколько ленивы или некреативны люди.
Конечно, может. Но как оболочка вы адаптируемы. Меняйте модели по мере появления лучших — Claude 3.5 Sonnet (новый), GPT-5, что угодно. Пусть гиганты ИИ играют в военные игры, пока вы сосредоточены на обслуживании пользователей.
Компании, которые были раздавлены ChatGPT (например, Jasper ), создали базовые оболочки на GPT-3. Когда был выпущен ChatGPT (3.5), их разгромили — если использовать жаргон Сэма Альтмана — потому что они не добавляли ценности. Урок: сделайте свой продукт чем-то, что улучшается по мере улучшения базовых моделей, а не продуктом, который боится следующего релиза OpenAI.
Добиться успеха по-прежнему сложно, но создание прибыльного программного обеспечения никогда не было таким простым:
Но да, неудача — вероятный вариант. Даже лучшие инди-хакеры, такие как Питер Левелс , терпят неудачу в большинстве своих начинаний , с показателем успеха 4/70 за 11 лет.
Вертикализованные оболочки GenAI одновременно:
Мне понравилась эта ветка в Twitter , в которой объясняется, почему все больше основателей из поколения Z предпочитают разрабатывать оболочки для искусственного интеллекта, а не искать венчурные деньги:
Я дам вам это, среди списка победителей, которым я поделился, многие из них имели преимущество первопроходца. Я бы не рекомендовал вам строить подражателя RizzGPT сегодня.
Но вы можете стать следующим первопроходцем.
Потому что новые технологии появляются каждые две недели.
Anthropic выпустила свой API «Computer Use» 10 дней назад (22 октября 2024 г.). Он использует компьютеры так же, как это делают люди: глядя на экран, перемещая курсор, нажимая и печатая текст.
30 дней назад компания OpenAI выпустила общедоступный API реального времени для своего расширенного голосового режима.
Множество вариантов использования, которые раньше были невозможны, теперь можно решить с помощью простой оболочки.
И каждый день открывается еще больше.
Даже без новых технологий существует бесконечное множество отраслей, вариантов использования, ниш, которые все еще ждут своего спасительного приложения GenAI, которое решит их проблемы.
Проблемы повсюду. Спрятаны на виду. Ждут, когда вы их решите.
На этой неделе я вновь вспомнил об этой недооцененной истине, когда был на вечеринке на крыше у друга в Сан-Франциско.
Я встретился с Алексом Андреем , который является соучредителем Claritycare AI . Их история основания была довольно проста: они находились в середине партии EntrepreneurFirst (инкубатор стартапов), искали проблемы для решения в сфере здравоохранения.
В то время Андрей понял, что его жена Эмилия, «фармацевт бэк-офиса» в медицинской страховой компании, тратит много времени на ручную проверку заявок клиентов с просьбой к страховой компании оплатить их лечение.
Алекс, будучи технологом, придумал использовать LLM для решения этой проблемы. Это сработало как по волшебству. Вот как Алекс и его соучредитель решили удвоить усилия по этой проблеме с его соучредителем.
Мне понравилась эта история, потому что она показывает, что проблемы ниши — несмотря на огромные размеры рынка :) — есть везде.
Спрятанный на виду.
Жду, когда нужный человек их обнаружит и решит.
Это можешь быть ты. Чего ты ждешь?
Я чувствую себя щедрым, поэтому делюсь списками проблем в конце статьи ⬇️
Если бы мне пришлось создавать AI Wrapper с нуля, вот как бы я это сделал:
Найти проблему в платной нише : в идеале ту, которую я хорошо знаю. Подробнее об этом ниже.
Создайте его с помощью инструментов ИИ : вы можете буквально создать полноценное приложение (веб/мобильное) с нуля всего за несколько часов, имея совсем немного знаний о коде:
Создавайте с помощью помощников на основе искусственного интеллекта:
В зависимости от типа контента, который я пытаюсь сгенерировать, я бы использовал следующие API:
Создайте индивидуальный интерфейс : я бы сделал его соответствующим рабочему процессу пользователя.
Монетизация, день 1
Распространение : я бы распространял продукт в соответствующих онлайн-сообществах (subreddits, серверах Discord, группах Facebook) и, если B2C, то в основном через TikTok (создатели пользовательского контента, сделки с влиятельными лицами и платная реклама)
Выйти или защищаться :
Хотя каждый из этих пунктов заслуживает отдельной статьи, я не буду притворяться, что у меня есть волшебный рецепт 😅. Если вы хотите глубже погрузиться в эти темы, ознакомьтесь с дополнительными материалами в конце моей статьи. Я также настоятельно рекомендую вам читать и смотреть контент основателей успешных оберток, которыми я поделился. Они очень щедры на советы и часто строят их публично.
Лучшая проблема, которую можно выбрать, — та, с которой вы сталкиваетесь сами, — почешите свой собственный зуд. В противном случае просмотрите некоторые из этих ресурсов для идей:
Илон Маск бросил учебу в 90-х, чтобы запустить стартап, поскольку волна Интернета была слишком велика, чтобы ее игнорировать.
Сегодня GenAI неоспорим — разве вы будете его игнорировать?
Привет, ребята, спасибо, что прочитали мои размышления.
Меня зовут Камил . Я занимаюсь разработкой в сфере ИИ уже 5 лет. Я основатель 2x и в настоящее время менеджер по продукту в компании GenAI: Poolday.ai позволяет маркетологам мобильных приложений создавать эффективную видеорекламу за считанные секунды.
Я живу в Сан-Франциско, и мне больше всего нравится знакомиться с любопытными, амбициозными и заразительно энтузиастичными людьми.
PS: моя следующая статья будет о том, как смягчить недетерминированные результаты для создания успешных продуктов GenAI — напишите мне, если вам интересна эта тема!
[1] Эти цифры предоставлены самими основателями. Правда это или нет, но они направленно точны.