💰 STARTUPS 💰


просто куча идей здесь.


то, что я затестил и не хочу гейткипить:


1. всеми любимый кастомер саппорт и тикеты:


есть такой сервис, https://www.intercom.com/


У них есть развитая тикет система, поп апчики, АИ внутри и система классификации тикетов


С джевом вы можете это сделать в тысячи раз дешевле и за один тулл колл


Отправляется в Jev:
— текст сообщения
— массив ваших типов тикетов (Choice options с описаниями)
— опционально: tier клиента, продукт, история тикетов

Возвращается за 1 tool call:

category → billing / bug / feature / account / other
priority → low / medium / high / critical
assigned_team → support / eng / sales / customer_success
is_angry → 0.94
needs_reply_1h → 0.71


пять типизированных ответов, миллисекунды, доли цента. Вместо 100$/место/мес за Intercom который делает то же самое как черный ящик.


2. чаты с клиентами → churn / retention / интеграция с CRM

есть ChurnZero, Gainsight (enterprise, тысячи $/год), Custify (99-299$/мес), CustomerGauge - они читают все касания клиента (тикеты, чаты, звонки) и через свои модели скорят "уйдёт / останется"

С джевом делаешь то же самое дешевле, с типизированным output готовым к прямому пушу в CRM + ты сам определяешь какие данные кормишь в апстрим:

state — все касания клиента за последние 30 дней (Slack + Intercom + emails + call transcripts) склеенные в один блок

один tool call → шесть скоров:

churn_probability → 0.72 (Noul)
retention_signal → 1.2 из 4 (Score: cold→loyal)
primary_concern → "pricing" (Choice: pricing/features/competitor/support/adoption)
requires_human_touch → 0.88 (нужен CS-звонок сейчас)
upsell_readiness → 0.15 (не время)
champion_or_detractor → "detractor"


Оборачиваешь это в интеграцию с CRM


Last, but not least

😏 байесовские системы на Джеве $4D 😏

вытягиваешь API данные (например ордербуки, рил тайм новости, вероятности с полимаркета)


чейнишь джев вызовы (каждый берет ризонинг предыдущего как evidence)


каждый узел дает суждение поверх предыдущего


композируешь в DAG - это буквально bayesian network wikipedia формально


https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network


раньше это была квант команда + миллионы долларов + месяцы работы и вручную высчитывания вероятностей


сейчас - один разработчик, ЛЛМ кредиты и теперь System 1 кредиты


4 degrees of freedom:
- ingestion
- calibration
- ensemble (multi-providers whenever they appear)
- structure (даг и что ты туда даешь все твое)


становишься квантом.


Sincerely,

Mr. Banan Babab 🥰