Дима про AI и маркетинг

Выбор ниши в маркетинге — это базовый минимум, а не роскошный максимум

Я это прочувствовал на себе. Когда мы запускали студию по внедрению агентов и AI-воркфлоу в компании, мы начали с одного узкого, как тогда казалось, сегмента маркетинга. И я критиковал команды, которые стартуют и сразу пытаются строить агентов «для всего», автоматизируя все процессы компании подряд.

Но довольно быстро выяснилось, что даже маркетинг сам по себе невероятно многослойный. В нём куча направлений, контекстов и нюансов. И чем глубже мы в него погружались, тем очевиднее становилось, что даже внутри одного направления есть десятки разных задач и сценариев, которые невозможно закрыть без понимания процесса. Чаще всего недостаточно команды клиента, нужно еще самим обладать этой экспертизой, чтобы понимать, как это эффективно решить с помощью AI.

Сейчас мы больше работаем над собственным продуктом и сознательно сузились до одного направления — контент и его дистрибуция. При этом мы берём и performance-контент, и органику, короткие видео для TikTok, Reels и похожих платформ, и веб-контент — страницы, статьи и всё, что с этим связано. Но все это, особенно дистрибуция, по факту разные продукты.

Прямо сейчас, например, мы работаем с аналитикой и глубокой разбивкой контента конкурентов для одного из клиентов. И добавляем туда огромное количество метрик, на которые большинство вообще не смотрит, хотя они реально критичны. Каждую единицу контента мы разбиваем, например, на:
— хук
— озвучку
— основного персонажа
— пол
— возраст
— и ещё 50+ параметров

Дальше мы смотрим, какие комбинации этих параметров чаще всего встречаются у виннеров, задаём каждому вес и собираем датасет. В результате это даёт прирост эффективности performance-контента на 20–30%.

И это, на самом деле, только малая часть того, что мы делаем, чтобы контент реально работал и был в генерации эффективнее внутренней команды.

С органикой всё ещё сложнее. Там совсем другие метрики, и к ним мы тоже пришли не сразу. Например, как вообще корректно оценивать виральность видео? Мы смотрим сразу на несколько параметров:
— reach lift
— speed factor
— качество вовлечения

И всё это собирается в одну формулу, а не оценивается по одному показателю «залетело или нет».

Иногда я вспоминаю времена, когда компании ходили в дизайн-агентства просто за баннерами для рекламы. И отказывались от каких-то, на их взгляд, страшных макетов, приоритизируя визуал, а не результат. Всё ещё очень много компаний, которые вносят правки чисто визуально, жёстко держатся за гайдлайны и правят «на глаз».

А есть другой подход. Когда компании работают с данными, понимают набор выигрышных элементов, собирают собственные копи, меняют один параметр за раз и запускают тесты. Можно сказать, что Meta с Andromeda сильно это ускорила.

Даже в эпоху AI, когда кажется, что один человек может закрывать весь маркетинг целиком, выигрывают всё равно те, у кого есть сильные кор-скиллы и специализация.

Кладбище мертвых стартапов

В одном исследовании собрали данные по 1516 стартапам, которые закрылись, с суммарными инвестициями на $439 млрд. Цифры большие, но куда важнее выводы, которые из этого следуют.

Топ-5 причин, по которым стартапы закрываются:
1. Проблемы с продуктом: UX, качество, технология
2. Сильная конкуренция
3. Плохая юнит-экономика и ошибки в ценообразовании
4. Потеря фокуса и неудачные пивоты
5. Проблемы с маркетингом и дистрибуцией

Если обобщить, то стартапы почти никогда не умирают из-за одной ошибки. Чаще всего это комбинация слабого продукта, неработающей экономики и слабой дистрибуции.

При этом важно учитывать контекст рынка. В разных нишах основные причины выглядят по-разному.
В e-commerce основное давление создают конкуренция и логистика.
В hardware часто всё упирается в продуктовые проблемы и дорогой cash burn.
В Social & Media на первый план выходят качество и высокая конкуренция.
В Health & BioTech ключевая боль — регуляторные ограничения.

Нет одной универсальной формулы провала. Контекст рынка всегда решает.

Ещё один интересный вывод. Чаще всего проваливаются либо стартапы с минимальными инвестициями, либо те, кто на старте привлёк слишком много денег. Большие бюджеты часто просто откладывают момент, когда команда понимает, что ошиблась.

Деньги искажают сигналы:
• плохие метрики можно долго игнорировать
• маркетинг можно бесконечно “докручивать”
• отсутствие PMF легко списать на “стадию роста”

Ключевой вывод исследования — стартапы умирают не из-за инструментов, а из-за отсутствия системы.

Я с этим полностью согласен. Это видно и по опросу, который мы проводили, и по моему опыту в консалтинге, когда я работаю со стартапами и помогаю им выстраивать маркетинг.

В компаниях снова и снова повторяется один и тот же паттерн:
• каналы существуют отдельно друг от друга
• запускают платную рекламу, не видят быстрых результатов и делают вывод, что канал не работает
• идут в outbound, делают рассылку на 10 000 писем, получают ноль ответов и приходят к тому же выводу

Проблема не в каналах. Проблема в том, что их используют без общей логики, без связи с продуктом, гипотезами и воронкой. Канал ждут как волшебную кнопку, а не как инструмент внутри системы. В итоге команды просто перескакивают из одного канала в другой и разочаровываются каждый раз.

Те же самые проблемы я вижу и в компаниях с миллионными маркетинговыми бюджетами. Часто получается ухватиться за один удачный кейс, раскрутить его и вырасти за счёт этого. Но рынок конечный. У каждой гипотезы есть своя capacity, и в какой-то момент рост просто упирается в потолок.

При этом маркетинг уже разросся слоями:
• несколько подрядчиков ведут разные каналы
• каждый работает сам по себе
• общей логики нет
• гипотезы не структурированы
• приоритеты постоянно плавают

Поэтому основной вывод простой. Нужно мыслить системой. Не гнаться только за быстрыми винами, но при этом делать быстрые тесты и понимать, зачем они нужны в стратегии.

И ещё один важный момент. Go to market стоит начинать выстраивать ещё до продукта. На рынке много примеров, когда сначала собирают аудиторию, прогревают её, а уже потом запускают продукт, тестируют экономику и растут намного стабильнее.

Источник исследования, если интересно углубиться:
https://www.loot-drop.io/

Этот AI буквально разорвал интернет и теперь кажется, что он реально может делать все.

Извини за кликбейтный заголовок, но без него тут никак.

За последние дни западный твиттер и техно-чаты реально загудели из-за одного AI-агента — Moltbot (раньше назывался Clawdbot): https://x.com/openclaw

Мы уже давно насытились «умными помощниками», которые умеют разговаривать, что-то советовать и помогать с текстами, но не могут выходить за рамки диалога. Как только речь заходит о реальных действиях — всё, стоп. Moltbot как раз про другое. Если он понял, что ты хочешь, он может взять и выполнить задачу сам, а не просто объяснить, как это сделать.

Но есть нюансы. Работает он локально. Это не сервис, где ты просто покупаешь подписку и сразу начинаешь пользоваться. Его нужно установить и настроить у себя — на macOS, Windows или Linux.

Он живёт прямо в системе, файлы никуда не улетают, весь контекст остаётся у тебя. При желании можно подключить облачные модели вроде OpenAI или Anthropic, а можно работать с локальными.

Самого агента можно просто подключить к Telegram и общаться с ним оттуда, без отдельного интерфейса.

У него есть память. Он запоминает, как ты обычно работаешь, что для тебя важно, какие задачи ты ему уже давал. Поэтому со временем он начинает вести себя не как бот, а как нормальный персональный помощник, которому не нужно всё объяснять заново.

При этом ему можно дать довольно глубокий доступ к системе. Он умеет работать с файлами, запускать команды в терминале, управлять приложениями и пользоваться браузером как человек — открывать сайты, нажимать кнопки, заполнять формы.

Если говорить про реальные сценарии, то вот несколько примеров:

• может собирать новые небольшие приложения, которые упрощают твой рабочий процесс
• делать ежедневные короткие разборы тем, которые часто всплывают в твоих разговорах
• хранить заметки без всяких папок и интерфейсов: просто написал — и всё сохранилось
• автоматически вести базу контактов и историю общения
• брать на себя часть задач из todo-листа
• следить за трендами в X и подсказывать, где появилась возможность
• мониторить конкурентов и писать, если у кого-то внезапно вышло что-то новое

Главное отличие Moltbot в том, что он не живёт в отдельном приложении и не пытается быть «умным собеседником». Он становится частью системы и берёт на себя реальные действия.

Похоже, мы постепенно уходим от AI, который только разговаривает, к агентам, которые реально что-то делают.
И Moltbot — один из первых примеров, как это может выглядеть вживую.

🔥Ребята, мы стартанули эфир

Кто еще не с нами — скорее присоединяйтесь

👉Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/89714395340?pwd=ZZYXao3aD5APWewnRqbxSfZoIyT8ry.1

Мы недавно делали опрос в канале — в нём поучаствовало 100+ человек.
Хотели разобраться в простой вещи: как вы на самом деле используете AI в маркетинге и с какими сложностями сталкиваетесь в работе.

Отдельное спасибо всем, кто нашёл время и ответил на вопросы.
Без этого это были бы просто мои догадки, а так — картина из реальных процессов и проблем.

Коротко поделюсь тем, что получилось.

1. Сценарии использования
Чаще всего AI используют для текстов — 88,9%, это самый простой и понятный способ начать: написал запрос, получил результат. Чуть реже его подключают к идеям, креативам и анализу данных, а вот до планирования, принятия решений и контроля качества AI доходит меньше чем у 20% команд

По ощущениям, у большинства AI живёт как инструмент «на конкретную задачу», а не как часть общей системы.

2. По зрелости почти у всех похожая картина.
Около 60% используют AI точечно.
Ещё 15–20% — регулярно, но без общей логики.
И только 5–7% сказали, что большая часть маркетинга у них реально завязана на AI.

AI помогает ускоряться, но процесс целиком почти нигде не меняется.
Отсюда и ощущение, что эффект есть, но не такой, как хотелось бы.

3. Когда смотришь на проблемы, они тоже повторяются.

Чаще всего это:
• рутина и отчёты, на которые уходит слишком много времени;
• контент, который либо сложно делать регулярно, либо он получается однотипным;
• медленный запуск тестов, когда между идеей и результатом проходит слишком много шагов.

И почти везде всплывает одна и та же точка поломки — автоматизация без структуры.
AI пытаются встроить в уже существующий хаос, автоматизировать всё сразу, и в итоге либо падает качество, либо процесс становится настолько сложным, что команда просто перестаёт им пользоваться.

Если добавить мой взгляд вне опроса, картина складывается довольно простая:
• времени мало
• команды перегружены
• нанимать новых людей дорого и страшно

Каждый день я убеждаюсь, что проблема не в том, что AI плохо работает.
Проблема в том, что нет понятной точки входа, структуры и первого шага, который даёт ощутимый результат, а не добавляет ещё больше неопределённости.

Именно эти результаты мы взяли за основу новой гипотезы, с которой сейчас работаем.

Сегодня в 17.00 по сет на эфире подробнее разберём выводы опроса, покажем, какие решения уже есть на рынке, где они действительно помогают, а где скорее создают иллюзию эффекта, и как на всё это можно смотреть системно.

Если ты ещё не с нами — присоединяйся.
👉Зарегистрироваться на эфир

Запустить бизнес сегодня легко, но расти из года в год — всё сложнее

Сегодня стартовать реально просто:
• приложение можно собрать и выкатить за дни
• даже если ты не технарь, ты можешь создать и запустить продукт
• компанию можно открыть за сутки и сразу начать принимать платежи

Разработка перестала быть конкурентным преимуществом.
Поэтому продуктов и приложений стало в разы больше, а конкуренция — жёстче.

Но лёгкий старт ≠ устойчивый рост.

Дойти до первых 100 платящих клиентов по-прежнему сложно.
Но даже если эти 100 клиентов удалось нащупать, дальше начинается следующая проблема —
как масштабироваться и расти системно, а не рывками.

Причина всё та же: маркетинг остаётся главным бутылочным горлышком.
Многие либо не понимают, как запускать маркетинг с нуля, либо нащупывают рост до определённого потолка — и дальше не понимают, за счёт чего расти. В этот момент обычно начинается хаотичное внедрение инструментов, гипотез и «волшебных решений».

Проблема в том, что маркетинг — это не один канал и не один удачный креатив.
Это система: аудитория, продукт, дистрибуция, месседж, ценность для пользователя и экономика.

Хорошая новость — AI сильно упростил работу с каждым из этих блоков.

Сегодня уже есть агенты, которые:
• быстро и недорого генерируют десятки рекламных креативов
• анализируют конкурентов: сайты, соцсети и рекламные кампании
• помогают находить инсайты и точки роста

Мы сами так работаем в своём бизнесе.

Плохая новость — AI сам по себе проблему не решает.
Если внедрять его в хаос, он просто масштабирует хаос.

Ключ — выстроить систему: понять, кто твой пользователь, какой канал роста основной и как связать всё в единую модель.

Именно об этом мы будем говорить на эфире 27 января в 17:00 по CET.
Покажем, как собрать маркетинг в систему и использовать AI для стабильного роста.

Если ты строишь бизнес и чувствуешь, что маркетинг стал узким местом — присоединяйся.

📌 Зарегистрироваться на эфир

AI ускорил рынок: когда возможностей больше, чем ясности

В февраля 2025 года мы запустили первый продукт по AI, к маю на 100% программу и каждый поток улучшали продукт.
Его прошли 70+ человек и компаний: Яндекс, IT Agency, Deiz, Neverend, GetMyTransfer, ZeptoLab, Appsyoulove, Sync, Honeybadger,

На старте запрос звучал просто:

Покажите, как и куда можно внедрять AI.

Но рынок развивается и запрос меняется, а вокруг ниши много информационного шума. AI перестал быть чем-то экспериментальным, он уже встраивается в рабочие процессы большинства команд:
- корпоративные подписки на AI-сервисы
- автоматизация отдельных задачи
- командные брейштормы, хакатоны по поиску AI-решений

Но вместе с этим возник другой, более сложный вопрос: как подходит к внедрениям системно и создавать решения, которые помогают закрывать "узкие горлышки".

Большинство людей, с которыми мы общаемся, фаундеры и топ-менеджмент, и один из самых частых запросов, который мы слышим:

Что сейчас вообще делать с маркетингом и как его понимать, автоматизировать в текущих реалиях?

Почему этот запрос вообще возник

1. Данных стало больше — решения не стало проще.

Типовая ситуация:
- метрик больше, чем когда-либо
- отчёты собираются чаще
- гипотез, каналов и активностей всё больше

Но ключевые вопросы остаются:
- что масштабировать
- что отключать
- где теряется бюджет
- какие решения реально влияют на результат

Маркетинг кипит, но управляется по-прежнему на ощущениях.

2. AI-инструменты расползлись по всем зонам маркетинга, но не собрались в систему: каждый использует свои тулы для креативов, контента, аналитики, планирование.

AI тулы используются почти везде.
Но почти нигде — как единая управляемая система.

В итоге AI ускоряет отдельные задачи, но маркетинг как функция не становится прозрачнее и управляемее.

Поэтому мы решили двигаться именно в этом направлении и создать новый продукт для маркетинга, ориентированный на фаундеров, CMO и руководители отдела трафика, контента.

Если вам откликается всё, что написано выше, и вы хотите быть сопричастными к созданию такого продукта — ответьте на несколько вопросов в боте

🎁Взамен мы предлагаем вам урок из нашего флагманского продукта «Стратегия внедрения AI-агентов» и доступ к закрытому клубу AI-лидеров от Teamlex.

Если маркетинг для вас — зона ответственности, а не просто набор задач, будем ждать ваши ответы.

Что будет с AI-контентом в 2026?

Ребят, привет! Присмотрел весь этот год и решил собрать в один пост важные сдвиги, которые поменяли маркетинг и работу с контентом.

В начале года я тестировал Nano Banana: сделал простой промпт «женщина в кафе, тёплый свет, уют». Тогда результат был с явной «аишностью».

А пару недель назад повторил тот же промпт в новой версии — и получил кадр, который спокойно можно принять за фото с телефона. Естественный свет, нормальная кожа, правильная атмосфера. И между этими результатами всего несколько месяцев.

Именно в такие моменты понимаешь: скорость технологического скачка стала выше, чем способность команд подстраиваться.

Команды физически не успевают адаптироваться под такие изменения. Не потому что работают медленно — просто старые процессы перестали тянуть новый объём.

Вот несколько цифр, которые это подтверждают:

— По данным Ahrefs, около 75% нового веб-контента уже создаётся с помощью AI.
— Unilever и PepsiCo показывают ускорение продакшна в 10–30 раз и рост эффективности на 15–20%. На их масштабе это эквивалент сотен миллионов долларов перераспределённых маркетинговых бюджетов.
— Маркетинговые команды увеличили объём контента в 3–75 раз.

В такой среде старая логика «делаем руками, сколько успеваем» больше не работает.
Появилась новая модель: процессы строятся вокруг скорости, автоматизации и распределения задач между людьми и агентами.

Что меняется прямо сейчас:

— Поиск меняет стратегию.
AI Overviews в Google забирают значимую часть кликов, и органика начинает проседать. На есть компании вроде Tally они вышли на $4M ARR за счет нового поиска. Их рост основан не на объёме контента, а на точной работе с несколькими ключевыми факторами: Reddit, автоматическая генерация правильных страниц, грамотная структура и плотная внутренняя перелинковка.

— Контент стал экосистемым.
В нишах вроде образования, финансов, бьюти и развлечений YouTube и TikTok уже входят в топ-3 факторов, влияющих на ранжирование в поиске и LLM. Поэтому обязательным становится мультиканальность: видео, короткие форматы, сайт и соцсети.

— Контент-циклы стали короче.
То, что раньше жило месяц, теперь держится неделю. Я писал об этом в прошлом посте — форматность стала основой роста.
Сейчас важно быстро находить рабочие паттерны и ловить всплески.

— Видео стало обязательным, а не рекомендованным.
Даже B2B теперь растёт через видео. Отличный пример — TikTok tldv.io: узкий SaaS, но TikTok даёт им огромную часть притока, местами до трети всего трафика.

— AI-агенты закрывают 70–90% операционки.
В проектах Teamlex AI анализирует данные, подбирает форматы, пишет сценарии, собирает продакшн и публикует материалы.
Люди подключаются там, где важны стиль, экспертиза и решения.
Без агентов уже невозможно сохранять темп — слишком много задач и слишком высокая скорость.

И мой главный вывод.
AI-контент — это не про ускорить копирайтера или заменить дизайнера.
Это про то, что компании переходят к новой архитектуре маркетинга: много каналов, много форматов, быстрые итерации, агенты, которые держат операционку, и эксперты, которые держат смысл.
Порог входа вырос, но выросла и возможность делать в разы больше при тех же ресурсах.

Ребята, а как у вас меняется работа с контентом?
Чувствуется этот сдвиг или ещё нет?

#ai@dmitrii_digital

🔥 Мы уже в эфире! Говорим о контенте и показываем, что конкретно изменилось в 2025–2026

Почему поиск перестал давать трафик, как AI перевёл контент-рынок на новые рельсы и какие форматы сейчас работают.

Дальше — посмотрим агентов, которых мы внедряем в быстрорастущие компании.

Подключайся прямо сейчас👇
https://us06web.zoom.us/j/81694421309?pwd=RxDhOBFoeWFJbuHbgIayQY6r3zVSjU.1

И теперь самое главное - под капотом у Серёжи гораздо глубже проторён путь: от анализа трендов до построения агентных контент-процессов, которые работают почти без участия человека.

И именно это мы разберём подробно на эфире 2 декабря в 17:00 CET:
- рассмотрим похожие кейсы по слоям
- покажем, как устроены агентные процессы, которые работают без бесконечного найма
- разберём, как собрать автоматизацию контента «под ключ»
- ответим на ваши вопросы

Если хочешь научиться строить такие процессы — регистрируйся на эфир.

Как наладить стабильный контент-процесс, который приносит 10M+ просмотров каждый месяц

Сегодня встретился в Варшаве с другом Серёжей, обсуждали, как они выстраивают маркетинг в своем проекте, делая миллионы просмотров стабильно, тратя на это $3–4k в месяц. Я решил сделать выжимку нашего разговора и выдать ее в формате поста с самым главным для вас.

Он создавал MUBR — музыкальную соцсеть для американских тинейджеров (500M+ просмотров в TikTok, 3M пользователей, экзит.)

Сейчас Серёжа делает Lovon — AI Therapist, привлек $850k, и его команда стабильно делает 8–10M просмотров в месяц, тратя всего $3–4k на весь контент-отдел.

Мы подробно разобрали, как именно устроен их процесс — и почему он до сих пор работает, несмотря на то, что весь рынок вокруг взорвался AI-контентом.

1. Всё начинается с трендвотчинга — фундамент, без которого ничего не взлетит

Команда анализирует свежие ролики по нише: смотрит форматы, ER, хуки, длину, сценарий, CTA и общую структуру повествования.

В итоге получается большая база актуальных паттернов. И тут важно понимать контекст аудитории и держать фокус именно на виральности — искать только те ролики, которые прямо сейчас хорошо разлетаются.

Они должны быть свежими, не старше месяца. Если тренду уже больше, то смело можно про него забыть, он своё отжил.

2. Отбор и адаптация форматов — максимум прагматичности, минимум творчества

Когда база собрана, начинается фильтрация.
Важно не придумать «что-то своё», а найти формат, который стабильно работает сейчас.

Формат — это короткий и понятный нарратив, который может легко стать вирусным. Например, как у ребят в формате, что я добавлю ссылочкой: простой психологический тест с картинкой, где зритель выбирает вариант и в конце получает разбор.

Серёжа говорит:
«На старте копируешь один в один. Улучшать можно только то, что уже доказало свою работоспособность».

3. Масштабные тесты — превращаем гипотезы в статистику

У ребят 10 аккаунтов, каждый публикует по 3 видео в день.
Формат, который показывал себя хорошо один раз, может не сработать снова — поэтому тесты идут непрерывно.

4. Оптимизация под конверсию — самая сложная часть процесса

Просмотры ≠ рост продукта.
И их команда сейчас как раз решает задачу нахождения формата, который одновременно: удерживает внимание, масштабируется и конвертит в установки.

Из просмотра конверсия примерно 0.1–1% в установку приложения, то есть с 10 миллионов просмотров это выходит примерно 10–100 тысяч установок. Дальше по рынку покупают около 2–5% пользователей, так что в итоге это примерно 200–5000 продаж, уже в зависимости от того, как настроена монетизация.

5. Производство, стоимость и команда — почему у них так дёшево
Контент на 10 миллионов просмотров в месяц стоит им всего $3–4k.

Причина проста:
- чёткие процессы
- отсутствие хаотичных тестов
- никакого «креативного хаоса»
- понимание, что работает
- маленькая, но очень сфокусированная команда

6. Техническая сторона: аккаунты, прогрев, качество

Это тот слой, который многие игнорируют, но который напрямую решает, полетит контент или нет.

Ключевые моменты:
- аккаунты с отлёжкой 1+ год
- американский номер (или номер другой нужной географии, всё зависит от того, где вы хотите получать показы)
- небольшой прогрев при запуске
- высокое качество контента (особенно для США)
Даже при всём этом 10–20% аккаунтов всё равно отлетают. Это норма.

7. Почему нельзя пользоваться официальными API для постинга

Если постить через официальные API Meta/TikTok:
- алгоритм видит «нечеловеческую активность»
- охваты падают
- начинается теневой бан

Серёжа говорит очень честно:
«Раньше наше преимущество было в том, что мы дешево и быстро делали много контента руками.
Теперь это делает AI — ещё быстрее и дешевле».

Но проблема в другом: 99% людей используют AI без данных. Они генерят красивый контент, который не привязан:
- ни к трендам,
- ни к форматам,
- ни к поведению алгоритма,
- ни к реальной конверсии.

AI — это ускоритель, а не замена головы.
Подключать его можно только тогда, когда ты понимаешь, что именно нужно генерить.

Финальный набор на программу в этом году

Год назад мы провели небольшой внутренний курс для корпорации — объяснили механику, показали первые сценарии и помогли собрать агентов.

Как результат:
команда пересобрала процессы настолько быстро, что через месяц выросла на 20–30% по ключевым метрикам. Дополнительно вырастив эффективность маркетинг бюджета на 20%.
Агенты убрали рутину, ускорили операционку и дали людям время заниматься реальной работой.

Тогда мы решили: если это так работает в корпорации, то в бизнесах эффект может быть ещё сильнее.
Так появился первый поток. Затем второй, третий.
Сегодня программу прошли 70+ компаний — от техно-стартапов до крупных международных брендов.

И самое главное — результаты участников (более 50 кейсов):

Максим (директор филиала Resin Pro)
Внедрил 3 агента и полностью автоматизировал обработку заказов.
Экономия: £2 640 сразу → через несколько месяцев уже £10 000 в год.

Команда Maestra
Внедрили стек из 5 агентов, закрывающих цикл от лида до ретеншна.
Результат: заменили работу 5 сотрудников, сэкономили 120+ часов в месяц и вернули 20% потерянных сделок.

Стас (Facultet)
Внедрил 40+ автоматизаций.
Рост: с 130 до 200 тыс. евро в месяц.

Команда DrHarness
Перестроили саппорт с GPT-анализом звонков, авто-транскрибацией и единой базой знаний.
Итог: минус 90% времени на разбор звонков.

Каждый поток мы наращиваем мощности программы:
- сейчас в программе — 20+ готовых AI-агентов
- расширили состав спикеров и добавили узкопрофильных экспертов по AI:

К старту нового потока мы также готовим обновления.

На программе вы сможете:
- собрать growth-system из 3–5 AI-агентов под свои процессы;
- убрать 50–70% рутины и увеличить скорость выполнения задач;
- масштабировать маркетинг и продажи без расширения штата;
- встроить AI в ежедневные операции команды;
- получить процессную карту и создать AI-инфраструктуру под рост в 2026 году.

Это снизит стоимость лида и ускорит обработку заявок, увеличит объём обработки входящих в 2–3 раза, ускорит производство контента в 3–5 раз, улучшит качество процессов, коммуникаций и контроля.

2025 показал простую истину:
старые процессы больше не дают роста, а рынок меняется быстрее, чем компании успевают адаптироваться.

Новые результаты появляются только тогда, когда появляются новые действия, новые инструменты и новые подходы.
Именно для этого мы и сделали программу — чтобы вы не догоняли рынок, а входили в 2026 год с качественно другой системой работы, в которой AI-агенты усиливают команду, снимают рутину и дают пространство для масштабирования.

У нас есть два формата участия:
- AI-евангелист (для фаундера или C-level руководителя) - 1800 $
- Командное участие - 1000 $ за место для команды от 3х человек

Пиши, чтобы узнать подробности и занять место @dimanayt

Мы в эфире🚀

Подключайся
https://us06web.zoom.us/j/83959686031?pwd=8CmxYwx8WHNIU9xxgwiGtrmEC3w6kb.1

Один из самых честных выводов этого года.

Ежегодно мы превращаем одинокую виллу в точку соприкосновения фаундеров из самых разных ниш. Миксуем людей, которые в обычной жизни редко пересекаются. И этот год не стал исключением — мы снова сделали мощный сайд-ивент на WebSummit.

В этот раз мы сняли виллу и собрали туда больше 200 человек: фаундеров, VC, ангелов, топ-менеджеров. После полуночи я вышел на террасу, посмотрел на всю эту кипящую тусовку смыслов и поймал одну простую мысль.

Когда ты в онлайне, среди новостей про новые модели и очередные «революции», её очень легко потерять.

Всё, что мы создаём, в итоге делается для людей.

Если посмотреть на историю технологий, каждое десятилетие делало жизнь проще. Когда-то, чтобы рассказать о продукте, люди печатали объявления. Потом появилась онлайн-реклама, и стало легче донести месседж. Сегодня любой человек может запустить кампанию в пару кликов, без сложных кабинетов и барьеров.

То же самое произошло в творчестве: раньше, чтобы стать артистом, нужна была индустрия. Сейчас один TikTok меняет карьеру.

И чем доступнее становятся инструменты, тем больше смещается фокус.

Преимущество не в технологиях, а в том, какие решения ты принимаешь.
В личном вкусе, смелости, намерении. В желании создавать, а не просто генерировать.

Сегодня каждый может нажать «сгенерировать». Но очень часто результат — пустой контент без вкуса, без намерения, без авторства, то, что называют «AI slop».

И на этом фоне ещё заметнее выделяются те, кто настаивает на оригинальности в мире, где «и так сойдёт». Стандартное усилие рождает стандартный результат. А стандартный результат моментально теряется в ленте, которая обновляется каждую секунду.

Поэтому мне хочется показывать кейсы, где этот подход работает в реальности. Есть кейсы, как можно использовать AI, получая при этом не очередной сгенерированный результат, а реально эффективный контент или гипотезу.

На ближайший Founder Series (24 ноября, 17:00 CET) мы позвали человека, чей кейс это отлично иллюстрирует.

Команда прошла путь от небольших тестов до полной перестройки продаж: автоматизировали первичную часть воронки, вынесли холодный поток в агента, и теперь менеджеры работают только с тёплыми, квалифицированными лидами.

В итоге у команды меньше стресса, процессы стали чище, результаты стабильнее.
По цифрам: конверсия выросла более чем в два раза, а затраты снизились на 25–30%.
Главное — компания перестала воспринимать AI как тренд и начала строить операционную систему, где технологии и люди работают вместе.

Если хочешь присоединиться к эфиру и понять, как перенести такие подходы к себе, регистрируйся здесь.

Увидимся сегодня!

Как AI ломает операционку фаундеров в 2026 — и что с этим делать

Недавно на Web Summit я много общался с фаундерами.
И каждый второй описывал одну и ту же «задачу», которую пытается выполнить:

Удержать рост компании, когда объёмы задач растут — и сделать это без хаоса и раздувания команды.

Но почти все сталкиваются с одинаковыми сложностями:

1. AI увеличил объём задач, а не уменьшил

Фаундеры ожидали разгрузки, но получили перегруз.
— Контента стало в 30 раз больше
— 74% контента генерирует AI (по данным Ahrefs)
— Но процессы остались такими же, как 3–5 лет назад

И если раньше можно было жить в старой операционке, то сегодня она просто ломается.

2. Команды тонут в рутине

Реальный кейс: компания, которая делала 300–700 креативов в месяц, теперь вынуждена разбирать 15 000.
AI ускорил генерацию, но анализ, принятие решений, интеграция в процессы — по-прежнему ручные.

3. Продажи и операционка захлёбываются

— Входящих больше, квалификация прежняя → половина лидов теряется
— Повторяющиеся задачи растут быстрее ресурсов
— Фаундер превращается в «узкое горлышко» на всех решениях

И в этот момент появляется главный вопрос: как масштабироваться в период развития AI, чтобы компания росла быстрее, а не превращалась в хаос-машину?

Желаемый outcome у всех один:
✔️ короткие итерации
✔️ прогнозируемый рост
✔️ меньше ручной операционки
✔️ процессы, которые не ломаются при увеличении объёмов

И вот здесь происходит главный разрыв 2026 года:
Компании, которые не “добавили AI сверху”, а перестроили процессы под новые темпы — уже играют в другой лиге.

У них AI — это не сервисы, а инфраструктура:
модульные процессы, автоматизация рутинных этапов, AI-агенты, закрывающие маркетинг, продажи, аналитку.

Поэтому мы и делаем Founder Series, на следующую сессию мы позвали Размика.

Размик уже прошёл путь, который многие только начинают:
— построил агентство недвижимости → выросли до $3M → продали
— сейчас создаёт компанию, где ключевые процессы закрывают AI-агенты
— привлекли $1.6M инвестиций от топ-фондов Сингапура
— и главное: перестроили операционку так, что AI реально даёт рост, а не хаос

О чем поговорим:
- главные уроки 2025 года для фаундеров и управленцев
- чёткая карта действий на 2026 год — без хаоса, метаний и лишних инициатив
- как внедрять автоматизации для стабильного роста и сокращать ФОТ и бюджет на 25–30%
- кейс Размика Сукясова: агентство по продаже элитной недвижимости с AI-специалистом по продажам

Это будет максимально практическая встреча с разбором кейсов и агентов.
Приходите. Регистрируйтесь по ссылке в боте

#founder_series@dmitrii_digital

AI-Антиутопия. Как фаундерам сейчас менять бизнес и майндсет

Мы собрали топов рынка и практиков, чтобы поделиться с тобой опытом, рабочими AI-фреймворками и кейсами, которые помогают расти в продажах, снижать стоимость привлечения клиента, быстрее нанимать сильных людей и срезать рутину. Все это на конференции 19 ноября!

Там я расскажу, как строить команды с AI-агентами вместо людей, покажу кейсы по росту органических охватов до миллионов просмотров и разберу, как вытаскивать трафик из выдачи и LLM. Будут примеры, которые можно сразу применять у себя. Если внедрить все из моей презентации, можно расходовать маркетинговый бюджет на 20–30% эффективнее.

Кто будет:

• Максим Спиридонов — основатель Нетологии и Фоксфорда. Разберёт главные тренды, которые уже меняют бизнес, и расскажет, что делать компаниям прямо сейчас, чтобы не отставать от рынка.

• Роман Кумар Виас — фаундер Refocus и Qmarketing Academy. Покажет свои AI-фреймворки для маркетинга и продаж, которые помогают увеличивать конверсии и выручку без расширения команды.

• Анна Булдакова — ex Яндекс, Intercom и Meta. Объяснит, как находить и нанимать топовых специалистов в эпоху AI и какие подходы используют сильнейшие технологические компании.

• Владимир Меркушев — ex Avito и Яндекс. Разберёт, как выстроить личный бренд с помощью AI и начать привлекать клиентов через контент.

• Дарья Васянина — на своих кейсах покажет AI-набор для солопредпринимателя, который позволяет заменить бухгалтера, маркетолога и офис-менеджера и резко сократить рутину.

• Самат Галимов — технический директор в крупных медиа и IT-компаниях. Расскажет, что AI уже умеет в разработке, а где без разработчиков пока никуда.

Подарки для участников:
20+ практических кейсов того, как компании используют агентов в маркетинге, продажах, HR и контенте.

Когда и где:
19 ноября (среда), 14:00 CET
Онлайн в Zoom

Регистрация в один клик в боте: @ai_conference_registration_bot

Переезд, фокус и новые смыслы

Давно ничего личного не писал в канал. Всё время появлялись какие-то другие апдейты, которыми хотелось поделиться — новости, проекты, запуски. А про личное всё время откладывал на потом. А сейчас поймал момент и понял, что хочу рассказать, что происходит, куда всё движется и какие новые смыслы появляются по дороге.

Начнём, пожалуй, с основных новостей в личной жизни. Самый большой апдейт — я переехал из Барселоны в Варшаву. Не буду раскрывать карты, по каким мотивам я это сделал, но в целом само по себе решение далось непросто. Один из немногих городов в Европе, где чувствуется развитие потому что в Барсе был какой-то застой. Год назад рядом с домом где мы живем был пустырь, а сегодня стоит новая высотка. Ритм сильно быстрее и в таком ритме хочется больше делать.

Иногда всё равно ловлю себя на мысли, что скучаю по комьюнити, которое мы создали в Барсе. Здесь пока не хватает времени, чтобы выстроить вокруг себя новое окружение. Из-за высокого темпа работы чаще всего провожу дни дома, за столом, погружённый в задачи. Но понимаю, что это часть процесса — сейчас время фокуса.

Главная энергия уходит в два проекта — Teamlex AI и LDRS.

Teamlex AI за последние два года прошёл путь от сервисной компании к продуктовой. Раньше мы помогали бизнесам внедрять AI-агентов в маркетинг и продажи, делали кастомные решения под задачи клиентов. У нас получилось больше 40 внедрений — среди клиентов Deel, Alps2Alps, SDG и другие. Этот опыт показал, где AI реально приносит пользу, а где пока больше хайпа, чем результата.

Мы заметили простую тенденцию: маркетинг стал дорогим, быстрым и при этом сложным. Бюджеты растут, а эффективность не всегда следует за ними. Все спешат тестировать гипотезы, не успевая осознать, что действительно работает.

Мы используем AI, чтобы менять это. Наши агенты и инструменты помогают компаниям проводить исследования, анализировать аудиторию, конкурентов и креативы, искать самые сильные виральные форматы и собирать идеи, которые реально конвертят. Благодаря этому бизнесы могут расходовать маркетинговый бюджет в 3–5 раз эффективнее и быстрее находить работающие решения. Всё это превращается в живой контент, который действительно приносит результат.

Сейчас мы собираем весь накопленный опыт в единую платформу. Сервисная модель стала для нас отличной школой и помогла понять, что хотят компании видеть в себя маркетинге. Какие проблемы у них больше всего болят, и за какие они готовы платить больше, где мы можем дать максимальную ценность.

На мой взгляд на рынке достаточно существующих инструментов — и в них легко запутаться. Постоянно появляются новые модели и решения, но большинство из них остаются разрозненными.

Мой vision: сила не самом инструменте, а в том, чтобы связать несколько в работающую систему, которая реально приносит бизнесу результат. Не нужно делать vendor lock-in, а стараться давать максимум пользы

Параллельно развиваем LDRS — сообщество и продукт, где мы собрали лучшие практики самых быстрорастущих компаний. Не теорию и не общие разговоры про «опыт», а реальные механики: как команды используют AI, как выстраивают процессы, тестируют гипотезы и растут. Мы показываем, как это делают другие, и помогаем участникам внедрять то же самое у себя.

Сейчас идёт уже третий поток, и он получился особенно сильным. Среди участников — Deiz, Neverend, Appsyoulove, Appstero, Gettransfer и другие. Ребята уже внедряют собственных агентов, автоматизируют аналитику, закупку, креативы. Это классно видеть — ощущение, что на наших глазах формируется новое поколение AI-команд.

Ещё одно важное событие для меня — наш ивент в Лиссабоне. Мы собираем больше 150 фаундеров и инвесторов в рамках Web Summit, встречаемся 12 ноября. Если будете там — напишите, пересечёмся. Всегда рад пообщаться вживую.

Сейчас впервые за долгое время чувствую, что всё складывается правильно. Делюсь несколькими фото из осенней Варшавы, где сейчас живу и работаю.

Как вам вообще такой формат — больше личного и жизни между проектами?

#апдейт@dmitrii_digital

🚀 Мы в эфире!
Сегодня разбираем самое важное, что нужно бизнесу в 2026 году:

- Почему старые методы роста больше не работают
- Что автоматизировать в первую очередь, чтобы освободить 20–40% времени команды
- Как внедрение AI позволяет зарабатывать больше — без расширения штата
- Реальные кейсы: 30+ автоматизаций за 4 месяца и экономия ~€1M в год
- Финальный блок — Q&A, разберём ваши вопросы

И главное — показываем 3 рабочих AI-агента, которые уже приносят результат:

1️⃣ Агент по созданию коротких виральных видео
2️⃣ Агент по поиску и аналитике трендового контента
3️⃣ Агент по созданию SEO-контента для поисковиков и LLM

Подключиться в зум