Недавно была волна постов про новый отчет Mery Meeker. Раньше она делала ежегодный Internet Report – анализ всей интернет экономики, наверное, один из самых известных и уважаемых в венчурном мире. В этот раз репорт называется Trends – AI
Большая часть постов были просто новостными с ссылкой на статью, а мы тут такое не любим, так что я посмотрел часть репорта сам, а часть в предобработке LLMкой и принес вам хайлайты, которые меня зацепили:
Про выбор идеи для создания продуктов:
...специализированных приложений с добавленной стоимостью для нишевых рынков, которые крупные игроки могут упустить из виду или слишком медленно осваивать
Конкурируйте за счет отраслевой экспертизы и скорости интеграции
Хотя горизонтальные платформы (вроде ChatGPT) на слуху, немедленное, высокоценное внедрение в корпоративном секторе часто происходит в вертикально-специфичных ИИ-решениях, которые понимают отраслевой язык, рабочие процессы и требования соответствия
Сейчас стало еще важнее нишеваться за счет своей уникальной доменной экспертизы и быстрых интеграций с существующими в индустрии инструментами. Либо вообще делать сервисный бизнес, а не продуктовый и тупо автоматизировать операционку внутри. Горизонтальные решения оставляем существующим игрокам на рынке, у них
Про ИИ-интеграции
У предприятий огромные объемы данных, но они часто разрознены, неструктурированы или не «готовы к ИИ».
Предлагайте услуги, выходящие за рамки простого развертывания моделей. Включайте стратегию данных, подготовку данных, редизайн рабочих процессов
По сути, все мои внешние проекты на интеграцию ИИ – гораздо больше о дизайне процессов и структурированию данных, чем о самой архитектуре LLM запросов. В этом плане, ИИ-интегратор должен быть скорее хорошим менеджером, чем разработчиком.
Общие штуки:
Продакт-менеджерам необходимо мыслить в парадигме «ИИ прежде всего» для новых функций, а не «с поддержкой ИИ».
Классика, когда сливают бюджет на AI там где он не нужен, просто чтобы том-менеджменту отчитаться что компания в тренде
CEO NVIDIA: «вы потеряете работу не из-за ИИ, а из-за того, кто использует ИИ» (стр. 336)
↑ База. Уже сейчас, когда общаюсь с людьми из разных областей, вижу жесткий разрыв. Причем, иногда, чем они дальше от айти, тем сильнее разрыв.
особенно актуально для 2,6 млрд человек, которые еще не подключены к интернету и могут сразу начать использовать ИИ-интерфейсы
Тут мне понравилась мысль, что есть огромный рынок, который "не испорчен" UXом "старого" интернета и под них можно запускать такие продукты, на которые не нужно будет переучивать. Вижу тут возможность про продукты для детей, которые только начинают знакомиться с диджитал миром. Хочется верить образовательные, но в реальности ждем таймкиллеры 🥴
И немного реализма в AI-hypetrain:
При этом, реальное использование ИИ в производстве товаров/услуг в США все еще относительно невысоко (~7% компаний в Q1:25, стр. 328-329).
Рост вакансий в области ИИ, заявления CEO о том, что ИИ создаст новые рабочие места и повысит производительность (стр. 325-327, 331-336). Одновременно — признание, что «каждая работа будет затронута» и некоторые рабочие места будут потеряны
...приведет ли это к значительному росту неравенства, если выгоды от ИИ сконцентрируются у владельцев капитала и высококвалифицированных специалистов, способных работать с ИИ?
Растущее энергопотребление дата-центров, особенно ИИ-ориентированных (стр. 124-128). США потребляют 45% мировой электроэнергии дата-центров. Сможет ли технологический прогресс в энергоэффективности компенсировать экспоненциальный рост спроса на вычисления?
Пум-пум-пум
———
Оригинальный репорт – первым комментом