А смысл пилить продукт с ChatGPT или другой LLM под капотом, если будет AGI? Смысл есть, и вот он

Стартаперы беспокоятся, что они просто врапперы (обёртки вокруг готовых моделей вроде ChatGPT — прим.ред.).

Но фишка в том, что именно обёрточные проекты — это место, где проявляется разница между теорией и практикой. Вы работаете с конечным юзером, а значит понимаете его лучше, чем кто-либо другой. Особенно если делаете так, чтобы софт реально работал для него, давал пользу. И это — ваша защита, ров вокруг вашей крепости.

Именно это является ключевой компетенцией фаундеров: быть профессионалом в сфере, быть маниакально одержимым деталями рабочего процесса условного регионального менеджера по продажам тракторов — то есть вашего юзера.

Вы не поймёте, работает ли AI в этой индустрии, пока не будете буквально сидеть рядом с юзерами. Какой результат на самом деле человек хочет получить? Что он делает, чтобы, например, выставить счёт или решить, гарантийный ли случай? О чём этот юзер парится в своей работе? За что он получит повышение? Что позволит ему заработать больше?

Вы получаете эти ответы из первых рук, а потом уже превращаете их в код.

И это — самое сложное в работе фаундера. Именно понимание деталей индустрии с технической возможносью запилить продукт под эту индустрию рождают мультимиллиардные компании. Пример — Flexport (YC W14), есть пост про них.

Из разговора партнёров YC.

Пример от автора: я как-то увлёкся темой авиации (а точнее, аэропортами) и пошёл бесплатно постажироваться в небольшой частный аэродром на ≈3 недели в параллель со своей работой. И мало того, что я реально дофига понял, так ещё меня и мои идеи начали всерьёз вопринимать, т.к. я уже был не просто какой-то мамкин бизнесмен, а реально к 8 утра к ним ездил и мыл самолеты, заправлял, бумажки заполнял, по взлётке бегал, т.е. был почти свой.

Короче, выходите в поля, хорош кодить, и тем более париться про AGI 🤘

@y_everyday — рефлексируем об акселератор с выпускниками на $800+ млрд