GenAI ambalajları sessizce milyonlarca basıyor. Teori üretmeyi bırakın ve inşa etmeye başlayın—bir servet kazanmak için hala zaman var.
GPT-3.5 ve ChatGPT Aralık 2022'de piyasaya sürüldüğünde, metin, ses, görüntü, video ve daha birçok alanda yeni fırsatların kapıları açıldı.
İki grup ortaya çıktı: İnşa etmeye başlayanlar ( üreticiler ) ve yapay zeka modelleri üzerine inşa etmenin savunulamaz olduğunu ileri sürenler ( düşünürler) .
Spoiler: Bir sürü yapımcı zengin oldu.
Yeni bir altına hücum var.
Fırsatlar bol. Web'in ve dünyanın her köşesi ele geçirilmeye hazır.
Ve dalgaya katılmak için çok geç değil. 2010'ların SaaS döneminden bile daha iyi:
Birçoğunuz şüphecisiniz ve haklısınız, o halde GPT döneminden [1] başarılı GenAI sarmalayıcılarının bir listesiyle başlayalım ⬇️
Önyüklemeli
VC destekli:
Diğer Sıcak Segmentler:
Bu örnekler başarının mümkün olduğunu gösteriyor—ama bunu nasıl kopyalayabilirsiniz? Bu, bu kazanan ürünler arasındaki ortak kalıpları anlamakla başlar.
Bu üreticiler insanların istediği bir şeyi inşa ettiler:
Kolay ve önemsiz olduğu anlamına mı geliyor? Hayır. Karlı bir yazılım oluşturmak hala zordur. Ama hiç bu kadar kolay olmamıştı.
RizzGPT'yi ele alalım. Önemsiz görünüyor, ancak kullanışlı olduğu için işe yarıyor. İnsanlar flört ipuçları için ChatGPT'yi kullanabileceklerini fark etmeyecekler, ancak çözümü kaşıkla yediren bir uygulama? Oyun başladı.
Vatsal Sanghvi durumu şöyle özetliyor:
Kullanıcılar, bir sorunu onlar için çözdüğünüz sürece bir sarmalayıcı oluşturup oluşturmadığınızı umursamazlar — Kullanıcılar ürününüzü kullanacaktır
Elbette, herkes ikna olmuş değil. Bu ambalajların başarısı arttıkça, eleştiriler de arttı. En yaygın itirazları doğrudan ele alalım.
Elbette, GenAI teknolojisi tek başına savunulabilir değil, ancak hendekler daha sonra gelir. Wow etkisini bir müşteri çekme mıknatısı olarak kullanın ve hızlı bir şekilde para kazanın. Ardından, kullanıcıları kilitlemek için ürününüzü düzenli özelliklerle genişletin.
Bu itirazın gerçekte nasıl işlediğini görmek için, algılanan zorluklara rağmen uyum sağlayan ve gelişen şirketlerin şu vaka çalışmalarına göz atın:
2024 - Revid.ai, Tibo Louis-Lucas
GenAI ile çok sayıda yaygın model/API'yi temel alarak videolar üretiyorlar.
Ancak burada durmuyorlar: Sosyal medya hesaplarınızla entegre oluyorlar, böylece doğrudan Revid'den paylaşım yapabiliyorsunuz. Ayrıca her gün sizin için otomatik olarak videolar oluşturan ve paylaşan bir "çalışanları" da var. Bu otomasyonlar başlı başına AI özellikleri olmasa da, Revid'in GenAI'siyle birleştirildiğinde, sizin için çalışan ve gece gündüz paylaşım yapan bir içerik yaratıcısı gibi bir tür aracı yaratıyor. Bu kombinasyon güçlü. Bu otomasyon özelliklerinin, hendeği artırmak için GenAI'nin üstüne değer katmanları ekleme girişimleri olduğunu düşünüyorum.
Bunlar, kullanıcı yolculuğunun daha fazlasını kapsayacak şekilde ürünün kapsamını genişletmenin akıllıca yollarıdır, yani kullanıcının GenAI kısmından önce/sonra ne yapacağını. Ve bunlar, kullanıcınız için sürtünmeyi azaltmanın ve dolayısıyla ürününüzün değerini artırmanın harika yollarıdır.
Bir GenAI giriş noktasıyla başlayın, ardından kullanıcılarınızın yolculuğunu kapsayacak bir iş akışı ürünü oluşturun.
2016 — Doctrine.fr (Fransa'da avukatlar için Google)
Doctrine'de Ürün Yöneticisi olarak çalıştım ve hala hissedarıyım; dolayısıyla şirket geçmişine oldukça hakimim ve belki de önyargılıyım 😁.
Bir zamanlar "yasal bilgi" adı verilen 10 milyar dolarlık bir pazar vardı - kanunlar, mahkeme kararları ve diğer yasal belgelerin veri tabanları.
2010'lu yıllarda bu pahalı oligopolistik ürünler, 90'ların hantal yazılımlarının zirvesindeydi.
Google çağında bu statüko giderek tahammül edilemez hale geldi.
Doctrine'in kurucuları geldi ve hukuki bilgiler için Google benzeri bir arayüz tasarladılar: kullanıcıların doğal dilde arama yapmasını sağlayan benzersiz bir arama çubuğu (👋 iğrenç arama formlarına elveda).
Avukatlar bayıldı. Sihir gibiydi.
İşte size bir sır: Doctrine, bir arama motoru teknolojisi olan Elasticsearch'ün üzerinde yer alan basit bir sarmalayıcıydı.
Görevliler bunu fark etmedi ve müşteriler de umursamadı.
Bu ilk özellik, Doctrine'in büyüyen bir kullanıcı tabanına, gelire ve nihayetinde fonlamaya kavuşması için yeterliydi.
Doctrine, bu parayla bir grup yetenekli mühendisi işe aldı ve daha fazla teknoloji odaklı özellikler oluşturarak kendi yapay zeka modellerini geliştirdi.
Doctrine, kullanıcı yolculuğunun yukarı ve aşağı akışlarındaki daha fazla kullanım durumunu ele almaya başladı.
Şirket, kuruluşundan 8 yıl sonra 9 haneli bir rakama satın alındı.
Başka bir deyişle, basit bir sarmalayıcı Doctrine'in hayranlık uyandırıcı bir etki yaratmasını sağladı ve ardından başarılı bir iş akışı ürünü oluşturdular.
Başarılı bir sarmalayıcı oluşturmanın oyun planı hala aynı, ister 2016'da Elasticsearch ile, ister 2024'te GenAI modelleriyle olsun: ilk günlerde hız, stratejiden daha önemlidir.
Ancak "hendek yok" kalabalığı da tamamen haksız değil—AI ambalajları, özellikle daha fazla girişimci fırsatı fark ettikçe, sert bir rekabetle karşı karşıya. Sır, başlamak için bir hendeğe ihtiyacınız olmadığını, ancak büyümeye devam etmek için bir hendeğe ihtiyacınız olacağını anlamaktır.
Yani ilk birkaç milyonun ardından durup işletmenizi satabilirsiniz—ancak uzun vadede iseniz, bir sonraki aşamada hayatta kalmak için savunulabilirliği düşünmeniz gerekir. B2C'de bu genellikle bir marka oluşturmak anlamına gelir. B2B'de ise NFX tarafından açıklandığı gibi iş akışlarına yerleştirmek anlamına gelir.
Gerçeklik kontrolü: çoğu insan teknoloji meraklısı değil ve daha da azı Hugging Face'in açık kaynaklı modellerini kullanacak. 18-29 yaşındakilerin yalnızca %43'ü Şubat 2024'e kadar ChatGPT kullanmıştı ( kaynak ).
Evet, birileri Bumble sohbetini ChatGPT'ye kopyalayıp yapıştırabilir , ama bunu yapmazlar. Kolaylık kazanır ve teknoloji meraklıları insanların ne kadar tembel veya yaratıcılıktan uzak olduğunu hafife alırlar.
Elbette olabilir. Ancak bir sarmalayıcı olarak, uyarlanabilirsin. Daha iyileri ortaya çıktıkça modelleri değiştir—Claude 3.5 Sonnet (yeni), GPT-5, her neyse. Yapay zeka devlerinin savaş oyunları oynamasına izin ver, sen de kullanıcılara hizmet etmeye odaklan.
ChatGPT tarafından ezilen şirketler ( Jasper gibi) GPT-3'te temel sarmalayıcılar oluşturdu. ChatGPT (3.5) yayınlandığında, Sam Altman'ın jargonuyla , değer katmadıkları için ezildiler. Ders: Ürününüzü temel modeller iyileştikçe iyileşen bir şey yapın, bir sonraki OpenAI sürümünden korkan bir ürün değil.
Başarı hala zordur, ancak karlı bir yazılım geliştirmek hiç bu kadar kolay olmamıştı:
Ama evet, başarısızlık olası bir seçenektir. Pieter Levels gibi en iyi bağımsız hacker'lar bile girişimlerinin çoğunda başarısız oluyor , 11 yılda 4/70 başarı oranına sahip.
Dikeyleştirilmiş GenAI Sarmalayıcıları aynı zamanda:
Gen-Z kurucularının VC parası aramak yerine yapay zeka sarmalayıcılarını kendi kaynaklarıyla kurmayı tercih etmelerinin nedenini açıklayan bu Twitter dizisini çok sevdim:
Size şunu söyleyeyim, paylaştığım kazananlar listesinde birçoğunun ilk hamle avantajı vardı. Bugün bir RizzGPT taklidi yapmanızı önermem.
Ama bir sonraki öncü sen olabilirsin.
Çünkü her iki haftada bir yeni teknolojiler ortaya çıkıyor.
Anthropic, “Bilgisayar Kullanımı” API'sini 10 gün önce (22 Ekim 2024) yayınladı; bilgisayarları insanların yaptığı gibi kullanıyor: ekrana bakarak, imleci hareket ettirerek, tıklayarak ve metin yazarak.
OpenAI, gelişmiş ses modu için 30 gün önce herkese açık gerçek zamanlı bir API yayınladı.
Daha önce imkansız olan pek çok kullanım durumu artık basit bir sarmalayıcı aracılığıyla çözülebiliyor.
Ve her geçen gün çok daha fazlası açılıyor.
Yeni teknolojiler olmasa bile, sorunlarını çözecek GenAI kurtarıcı uygulamasını bekleyen sonsuz sayıda endüstri, kullanım örneği ve niş var.
Sorunlar her yerde. Göz önünde saklı. Onları çözmenizi bekliyor.
Bu hafta San Francisco'da bir arkadaşımın çatı partisinde takılırken bu hafife alınmış gerçeği tekrar hatırladım.
Claritycare AI'nın kurucu ortağı olan Alex Andrei ile tanıştım. Kuruluş hikayeleri oldukça basitti: Sağlık sektöründe çözülecek sorunları arayan bir EntrepreneurFirst grubunun (girişim kuluçka merkezi) ortasındaydılar.
O sırada Andrei, sağlık sigorta şirketinde "arka ofis eczacısı" olarak çalışan eşi Emelia'nın, müşterilerin tedavi masraflarını sigortadan karşılamalarını isteyen taleplerini manuel olarak incelemek için çok fazla zaman harcadığını fark etti.
Teknoloji uzmanı olan Alex, bu sorunu çözmek için bir LLM kullanma fikrini ortaya attı. Sihir gibi işe yaradı. Alex ve kurucu ortağı, kurucu ortağıyla birlikte bu sorun üzerinde çalışmaya karar verdi.
Bu hikayeyi çok sevdim çünkü niş sorunların (her ne kadar büyük pazar boyutları olsa da :)) her yerde olduğunu gösteriyor.
Göz önünde saklı.
Bunları keşfedip çözecek doğru kişiyi bekliyorum.
Bu siz olabilirsiniz. Daha ne bekliyorsunuz?
Cömert hissediyorum, bu yüzden makalenin sonunda sorunların listesini paylaşıyorum ⬇️
Eğer sıfırdan bir AI Wrapper başlatmam gerekseydi, bunu şu şekilde yapardım:
Ödeme Alanında Bir Sorun Bulun : İdeal olarak iyi bildiğim bir alan. Aşağıda bununla ilgili daha fazla bilgi bulabilirsiniz.
Yapay Zeka Araçlarıyla Oluşturun : Çok az kod bilgisiyle saatler içinde sıfırdan tam bir uygulama (web/mobil) oluşturabilirsiniz:
Yapay zeka asistanlarıyla inşa edin:
Üretmeye çalıştığım içerik türüne bağlı olarak şu API'leri kullanırım:
Kişiye Özel Bir Arayüz Oluşturun : Bunu kullanıcının iş akışına uygun hale getirirdim.
Para Kazanma Günü 1
Dağıtın : Ürünü ilgili çevrimiçi topluluklarda (alt dizinler, Discord sunucuları, Facebook grupları) ve B2C ise yoğun olarak Tiktok (UGC içerik oluşturucuları, etkileyicilerle yapılan anlaşmalar ve ücretli reklamlar) aracılığıyla dağıtırdım.
Çık veya Savun :
Bu noktaların her biri tam bir makaleyi hak etse de, sihirli bir tarifim olduğunu iddia etmeyeceğim 😅. Bu konulara daha derinlemesine dalmak istiyorsanız, makalemin sonundaki daha fazla okumayı inceleyin. Ayrıca, paylaştığım başarılı ambalajların kurucularının içeriklerini okumanızı ve izlemenizi şiddetle tavsiye ediyorum. Tavsiyeleri konusunda çok cömertler ve genellikle halka açık olarak inşa ediyorlar.
Seçebileceğiniz en iyi sorun, kendinizle yüzleştiğiniz bir sorundur — kendi kaşıntınızı kaşıyın. Aksi takdirde, fikirler için şu kaynaklardan bazılarını inceleyin:
Elon Musk, internet dalgasının görmezden gelinemeyecek kadar büyük olması nedeniyle 90'lı yıllarda şirket kurma kararından vazgeçti.
Günümüzde GenAI'nın varlığı yadsınamaz bir gerçektir; bunu görmezden mi geleceksiniz?
Merhaba arkadaşlar, serzenişlerimi okuduğunuz için teşekkürler.
Ben Kamil . 5 yıldır AI üzerine çalışıyorum. 2x kurucuyum ve şu anda bir GenAI şirketinde Ürün Yöneticisiyim: Poolday.ai, mobil uygulama pazarlamacılarının saniyeler içinde performans gösteren video reklamları oluşturmasını sağlar.
San Francisco'da yaşıyorum ve en sevdiğim şey meraklı, hırslı ve bulaşıcı derecede coşkulu insanlarla tanışmak.
Not: Bir sonraki makalem, başarılı GenAI ürünleri oluşturmak için belirsiz çıktıların nasıl azaltılacağı hakkında olacak. Bu konu ilginizi çekiyorsa bana yazın!
[1] Bu rakamlar kurucular tarafından kendi kendilerine bildirilmiştir. Doğru olsun ya da olmasın, yön açısından doğrudurlar.