возможности адаптироваться: что делать, если вы начали, а рынок внезапно потянулся в другую сторону? Как провести pivot?
О реальных примерах (побольше success stories и failure stories), чтобы вы видели, как нишевые продукты пробивают себе путь или терпят фиаско.
Главный вывод: Ниши рождаются там, где либо болевые точки игнорируются крупными игроками, либо появляется новая технология / тренд, и стандартные решения не успевают адаптироваться. Тщательно изучая отзывы и отзывы пользователей, наблюдая за SaaS-гигантами, практикуя интервью, и оценивая тройку «рост аудитории – мало конкурентов – платёжеспособность», вы повышаете шансы быстро найти эффективное направление. А micro-SaaS-модель даёт возможность реализовать такое решение в короткие сроки и без астрономических бюджетов.
Желаем удачи и настоятельно рекомендуем переходить к действиям: если у вас есть идея, попробуйте применить изложенные инструменты на практике, сделайте интервью, изучите отзывы, посмотрите динамику поисковых запросов. После этого вы сможете принять обоснованное решение – стоит ли нырять в проект, и если да, то как именно запустить его первым.
ГЛАВА 3. ИИ КАК ДВИГАТЕЛЬ РОСТА ДОХОДОВ
(1) ВВЕДЕНИЕ: ПОЧЕМУ ИИ СЕЙЧАС ВЕЗДЕ И ПОЧЕМУ БИЗНЕСЫ ОБЯЗАНЫ ЭТО УЧЕСТЬ
В последние несколько лет мы наблюдаем поразительный скачок в области искусственного интеллекта (ИИ). Если раньше слово «ИИ» ассоциировалось в основном с научной фантастикой и лабораторными экспериментами, то начиная примерно с 2018–2020 годов технологии машинного обучения (ML), глубокого обучения (deep learning) и генеративных моделей стали массово внедряться в самые разнообразные сферы. Ныне уже сложно представить область, где бы не упоминали ИИ: от медицины до маркетинга, от финансов до госуправления, от логистики до творчества.
Самым громким событием, пожалуй, стал выход в 2022 году ChatGPT (продукт компании OpenAI) и появление генераторов изображений вроде Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion. Миллионы людей впервые увидели, что ИИ способен не просто обрабатывать задачи (вроде распознавания речи), но ещё и генерировать тексты, код, картинки, причём на весьма высоком уровне. Резко возникла ситуация, когда люди начали говорить: «ИИ может писать письма, статьи, сценарии за нас, рисовать иллюстрации, редактировать фотографии в автоматическом режиме, принимать решения на основе данных». Всё это перестало быть чем-то элитным и непонятным, а стало относительно доступным через веб-интерфейсы и простые API.
Для бизнеса это означает переход в новую эпоху: если раньше внедрение интеллектуальных систем требовало огромных инвестиций, команд data scientists и мульти-месячных проектов, то сейчас даже небольшая команда (или даже соло-предприниматель) может использовать открытые или доступные по подписке AI-модели, интегрировать их в свой продукт и получать конкурентное преимущество. По большому счёту, мир движется к тому, что ИИ уже воспринимается как обязательная часть любого современного сервиса, – клиенты ожидают, что они смогут общаться с «умным» чат-ботом, получать персональные рекомендации, видеть автоматические аналитические выкладки и так далее.
Почему