Привет, Хабр!
Меня зовут Алексей, и я руковожу направлением искусственного интеллекта в одной крупной коммерческой организации федерального масштаба. Компания является лидером в своей отрасли, обладает хорошо развитой инфраструктурой и высоким уровнем автоматизации.
Mindrock Capital – амбициозный венчурный эксперимент, построенный, как заявлялось, на доверии, международных связях и вере в будущее технологий. Сотни миллионов долларов под управлением, яркие презентации в Кремниевой долине, имидж «человека-моста» для целого поколения стартаперов. Но внезапно этот фонд ушёл в тень — без скандалов, комментариев, без следа. Как могло случиться, что главная венчурная легенда последних лет растворилась буквально в один миг?
Всем привет! Сегодня хочу поговорить про «бесплатные виртуалки», которыми вас щедро одарят даже со страниц Хабра. Под катом — несколько мыслей про арифметику демпинга и в целом о природе этого явления.
В стартап-среде давно укоренилась одна простая идея: не тратить месяцы на подготовку, а запускать быстро, на минималках, и смотреть, что сработает. Это философия Lean Startup — и она отлично зарекомендовала себя в продуктовой разработке.
В какой-то момент я решил перенести этот подход в маркетинг. Вместо того чтобы неделями пилить сложные стратегии, выстраивать воронки и генерировать «красивые» лид-магниты, я начал с простого: ставить гипотезу → быстро её проверять → делать выводы. Ниже — несколько кейсов, как это сработало на практике. И что я из этого вынес.
Недавно я опубликовал на Хабре статью про один из наших проектов — корпус эпилятора. Мы производили его методом литья в силиконовые формы. Корпус состоит из трёх деталей, основное производство — в Китае, тираж — по 100 штук. В статье показал цену: примерно 300$ за корпус. И вот какие комментарии получил:
«Несколько подрядчиков за тысячи километров. Риски на производстве, логистике, растаможке. Постоянный стресс. Можно остаться с партией брака или потерять груз в пути. И всё ради корпуса за $300? За такие деньги можно купить планшет и вывести на него кнопки и индикаторы».
10 новых российских продуктов для парсинга сайтов, медитаций, создания интерактивных презентаций и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Это площадка, где энтузиасты из мира технологий делятся своими идеями, обсуждают и создают вместе новые продукты, чтобы делать жизнь людей лучше.
Платформа на базе AI-технологий для создания и продажи микрокурсов.
🥈 (далее…)
От приёма заявок по телефону – к самостоятельному оформлению заявок на закупку с сопровождением от ИИ-ассистентов. От записей в блокнотах – к управлению клиентской базой и оплатам через ERP-платформы. От учёта товаров в таблицах Excel – к продвинутым WMS-системам. За последние 10 лет цифровые решения не только интегрировались в цепочки поставок, но и стали эффективно управлять ими, прогнозировать спрос и расширять клиентскую базу не хуже опытных менеджеров. Или, по крайней мере, значительно помогать им в автоматизации учёта и рутинных процессов.
ИИ обучается на существующих данных, как джуниор-разработчик на Stack Overflow, и становится похож на мидла. Но сможет ли он когда-нибудь дорасти до сеньора?
Заголовки вроде «Программисты будут не нужны через пять лет» появляются всё чаще, а модели, такие как ChatGPT и GitHub Copilot, демонстрируют впечатляющие способности в написании кода, однако мы считаем, что никаких серьезных изменений в IT-сфере в ближайшие годы не случится. В этой статье мы предлагаем к обсуждению свои аргументы для такого непопулярного мнения.
