Влияние ИИ-агентов на создание полноценных IT-продуктов

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Сейчас модно говорить, как стало классно делать приложения / проекты / продукты с ИИ-агентами. Сел, накинул 1–2 промпта — и у тебя уже за вечер запущенное приложение. Но если погрузиться в процесс создания какого-либо продукта, то разработка — это всего лишь небольшая его часть.

Разработка, конечно, пару лет назад для многих всё ещё была большим препятствием, если они хотели что-то создать в цифровом мире. В том числе и по этой причине известно, что из всех стартапов только очень малая часть достигает первой выручки. А дальше живёт, растит выручку и развивается ещё сильно меньшая часть.

Процесс создания состоит примерно вот из таких этапов:

Вот у нас есть пункты 1–4, где мы анализируем и считаем, изучаем. Здесь, конечно, агенты помогают, но вопрос ещё в том, насколько инфа, которую они предоставляют, релевантна. Самому тоже не помешает поизучать.

А вообще, на этом этапе я считаю, что решают именно нетворк, опыт, насмотренность и инсайты. Например, ты не сидишь и думаешь, чем бы заняться, и идёшь изучать, а уже работаешь в какой-то сфере и видишь потребности этой сферы.

Или, например, у тебя есть друг-бизнесмен, который готов хотя бы обкатать твой продукт на реальной бизнес-задаче. Или, например, ты замечаешь, что один из флагманских проектов в какой-то сфере, которой ты уже интересовался или в которую был погружён, начал сильно задирать цены.

Вот в такую тему я верю. А просто с нуля взять и провести рисерч — хз-хз…

При этом вот говорят: «Изучите, чтобы потом не разрабатывать в стол». Так сейчас разработка стала быстрой с ИИ-агентами. Почему бы не перестроить эту схему и делать валидацию идеи через уже готовое MVP? А если не пойдёт, навайбкодить новый MVP и проверить уже его. Мне кажется, в этом есть смысл.

Давайте вернёмся к схеме. Разработка по этой схеме занимает один этап — 5-й. И тут действительно агенты дали невероятный буст. На этапе 5 стопорилось очень много людей с хорошей проверенной идеей. А теперь они сами же могут свою идею и реализовать в довольно сжатые сроки. Команды из 15 человек становятся командами из 5 человек. Появляется больше мелких проектов. Крупные кампании вводят ИИ инструменты и оптимизируют штат команд, однако при этом запускают новые продукты. Разработка меняется кардинально и я считаю, что это не обязательно ведет к сокращени рабочих мест.

Но это только один этап из 15, отображённых на схеме. Да, разработка, конечно, может проходить параллельно этим этапам, но она уже не будет являться самоцелью.

Идём дальше: «Проверить на первых пользователях», реализовать онбординг, платежи, поддержку, оформить компанию, разобраться в юридических вопросах и отчётности. Поиск клиентов, который, между прочим, включает ещё огромное количество возможных вариантов, каналов, способов.

Проверка гипотез, поиск партнёров, продумывание, например, реферальной программы, ведение социальных сетей, подготовка контента.

Организовать аналитику и финансы — это когда ты из всех источников собираешь аналитику по юзерам и рекламным кампаниям и по итогу считаешь, ну, например, CAC и срок окупаемости. И в итоге сводишь это всё в годовую выручку и прибыль, после чего подаёшь налоговую декларацию.

А если убыток идёт, что поменять? Где и кто недоработал? Работа с сотрудниками, если они есть? А при росте бизнеса как минимум хочется что-то делегировать, так что они будут, скорее всего. Ведь пока всё ещё нужен хотя бы менеджер ИИ-агентов :)

В процессе всего этого длинного пути нужно не перегореть и обладать строгой дисциплиной. А ИИ агент в этом мало поможет.

Хочу тут обратить внимание, что это именно длинный путь. Потому что, на моё удивление, многие думают, что сделать свой проект можно за 3 месяца. Может, и можно, если у вас есть довольно много денег, опыт, инсайты и нетворк в определённой сфере, о которых я упомянул выше. Но если нет, то это путь в годы.

И многие останавливаются на этапах 6 или 8 — самые распространённые случаи.

И вот хочу подвести итог: несомненно, этап разработки ИИ-агенты ускоряют очень сильно. Но вот другие этапы создания бизнеса остаются всё ещё довольно длительными. И я не думаю, что ближайшее время что-то измениться.

На других этапах скорее происходит экономия денег. Какие-то вещи сейчас можно сделать в Claude Code и Codex вместо того, чтобы нанимать, ну, к примеру, дизайнера или копирайтера.

Можно сгенерировать креативы, подключить агента к бухгалтерии и к различным рекламным площадкам, даже запустить рекламную кампанию. Но вот выстроить процесс, принять не шаблонное, а меняющее ситуацию решение, установить личный контакт с клиентом по видеосвязи или при встрече, вот это так называемый gamechange на который агенты по моему опыту не способны пока (вспоминается тот мем из “Я робот” ;)

Наличие такой сильной технологии как раз помогает сильным бизнесменам, которые уже делали бизнес силами 100 человек и с бюджетом в 1 млн. Сейчас же они будут делать это силами 10 человек и с бюджетом в 300к.

Проект становится бизнесом не за счёт разработки, а как раз за счёт умения выстроить правильные процессы внутри. И нужно учиться, имея MVP, выстраивать цикл проверок, инфраструктуру, нетворк, правильный маркетинг и т. д. И тут я еще забыл упомянуть риск, очень важная составляющая бизнеса на мой взгляд.

Я считаю, что такие вещи были всегда ценнее разработки.

Главное, чтобы гипотезы начали подтверждаться до того, как закончится терпение и бюджет на их проверку))

Если статья понравится, хочу детальнее разобрать как ИИ агенты влияют на конкретные части бизнеса (маркетинг, HR т.д.)

Я сейчас как раз пытаюсь пройти путь из разработчика в предпринимателем и пишу об этом в своем телеграм канале. Подписывайтесь кому интересно вот ссылка.

Источник: https://habr.com/ru/articles/1098402/


Интересные статьи

Интересные статьи

Типовая задача на российском рынке: есть публичный сайт (лендинг, маркетплейс, каталог), на нём формы — заявка, регистрация, заявка партнёра. Эти лиды должны попадать в 1С Битрикс, где с ними работает...
NVIDIA представила исследование NVFP4, нового формата чисел для обучения больших языковых моделей, который использует всего четыре бита на число вместо привычных восьми или шестнадцати. Такой подход п...
Мы поддерживаем кастомизацию наших продуктов и всячески помогаем в этом разработчикам: у нас есть курсы, гайды, маркетплейс решений и т.д. При этом мы выступаем за безопасность и правильный подход, за...
Как можно получать элементы инфоблоков в 1С-Битрикс в ядре d7?У \CIBlockElement::getList(), на первый взгляд, есть свои преимущества, она задокументирована, о ней много статей на форумах. Её дебагинг ...
В первой и второй частях данной серии была описана процедура установки и настройки кластера Elasticsearch, Kibana и Logstash, но никак не освящался вопрос безопасности.На...