"Как ищете клиентов?"

Это простой вопрос в комментарии на предыдущий пост про экономику кейсов с LLM под капотом. Ответ будет чуть посложнее.

Я лично (почти) не беру проекты на end-to-end разработку. Вместо этого я помогаю командам и клиентам, которые разрабатывают системы с LLM под капотом.

Основная компания - TimeToAct Austria, которая предоставляет услуги по консалтингу и разработке. У них с клиентами в области LLM/AI получилось очень забавно - их слишком много. Настолько много, что можно выбирать самые интересные проекты, и при этом еще иметь сильно больше запросов на разработку, чем есть команд.

Как так получилось? Это результат работы нескольких стратегий.

Во-первых, эффективный маркетинг в области AI. Видели официальные релизы моих LLM Benchmarks (например, ноябрьский)? Бенчмарки работают настолько хорошо для создания репутации и привлечения клиентов, что теперь публикуются не только на сайте TimeToAct Austria, а сразу на основной странице сайта всей группы компаний в целом.

Enterprise RAG Challenge (та часть второго раунда, которая пройдет в Европе)- тоже пример маркетинга в области AI с очень хорошей отдачей. Еще есть ряд местных нишевых конференций и активностей в DACH, которые работают аналогичным образом.

И на каждом мероприятии обязательно упоминаются материалы из LLM Benchmarks и AI Case Portfolio, что создает репутацию и хорошо влияет на конверсию. Эти же материалы обязательно присутствуют во всех презентациям клиентам. Даже ребята из sales (без опыта AI/LLM) обязательно используют их после экспресс-инструктажа по правильному использованию.

Во-вторых, в процессе активно используется самая ценная валюта - портфель из успешных реализаций кейсов с LLM под капотом. К ним еще прилагается список набитых шишек и всевозможных грабель.

Этот портфель используется как для привлечения клиентов, так и для эффективной работы с ними потом.

Когда-то я брался за все проекты подряд (вроде корпоративных RAG-ов в режиме чат-бота) и пытался реализовать их целиком силами AI Core команд (ребята, которые умеют выстраивать системы с LLM под капотом). Тогда кейсы набирались очень медленно.

По мере набивания шишек и накопления опыта стала вырисовываться система. А общение с разными командами в США и Европе позволило набрать еще больше статистики про то, что работает, а что - не очень. И теперь, как только появляется компания, которая хочет решить какую-то проблему при помощи LLM, запускается следующий процесс:

(1) Директора и лиды компании зазываются на “AI Case Mapping” Workshop, где я разбираю их проблемы и хотелки и сопоставляю с известными граблями и кейсами

(2) В процессе из всего набора проблем компании выбираются те проблемы, которые можно решить выгоднее и быстрее всего. Я повидал уже много разных грабель, поэтому сразу задаю вопросы, которые могут заранее подсветить проблемы и сэкономить время.

(3) В итоге получается приоритизированный список проблем на реализацию. У каждой проблемы есть измеримая выгода и минимальный риск.

(4) Я помогаю реализовать прототип, который доказывает применимость LLM для решения выбранной проблемы (или наоборот). На этом этапе “вскрываются” основные оставшиеся риски.

(4) Причем делается не только прототип (его можно и на LangChain сделать), но и выстраивается процесс, который позволит контроллируемо повышать качество системы. Так прототип превращается в LLM Core.

(5) Дальше LLM Core передается на реализацию командам AI Business Integration, которые уже должны будут встроить новые возможности в бизнес-процессы [1].

Окончание тут.