[0:16] Максим (Speaker A): Меня зовут Максим, и я, прости господи, предприниматель. Еще во время университета я ремонтировал телефоны и продавал елки на Новый год, а уже позже пробовал запускать разные IT-продукты, и про два моих последних запуска я и хочу сегодня рассказать. Оба связаны с новомодным AI. Один сложный, со своими ML-моделями и датасетами, другой построенный полностью на готовых решениях на рынке, как коммерческих, так и опенсорсных. Один сложно, больно, дорого, долго работать, Другой побил выручку первого через два месяца после запуска. Начнем с Picturino AI. Это сервис для пакетной обработки фотографий для интернет-магазинов и маркетплейсов. Выдалить фон, изменить размер, центрировать и так далее. Для тех, кто никогда не сталкивался, поясню, что средние магазины могут обрабатывать каждый месяц Несколько тысяч, а то и десятков тысяч фотографий и тратить на это сотни тысяч рублей. Среди наших клиентов были команды из КусВилла, ИксКомШопа, Золотого Яблока и других именитых магазинов. Как раз-таки здесь со мной в команде были действительно опытные ML-щики. У нас были свои ML-модели, свои датасеты.
[1:21] Максим (Speaker A): И по качеству мы не уступали многим мировым решениям, а на местном рынке были точно одними из лучших. До одного дня с бурным ростом скорости развития технологий в один день на рынке появилось решение полностью бесплатное. но которое по качеству, если было не лучше нас, то практически нам не уступающее. Все, что мы делали последние полтора года для того, чтобы заработать свое конкурентное преимущество, полностью улетучилось просто потому, что дотянуться до нас по качеству можно было буквально за неделю работы. Здесь нам пришлось начать задавать себе очень непростые вопросы. У нас была хоть и очень опытная, но маленькая команда. Что нам надо делать иначе, чтобы не переживать, что следующий релиз от IT-гигантов полностью убьет наш продукт? С другой стороны, откровенно говоря, мы росли медленно даже при наличии ведущей технологии на рынке. Сейчас я уже могу сказать, что важно не только сделать продукт, который будет делать быстрее, больше, дешевле, чем это делают сейчас, но и сделать из этого понятный прогнозируемый процесс.
[2:20] Максим (Speaker A): На нашем примере, если мы успешно обрабатывали 90% фотографий, а остальные 10% приходилось дообрабатывать в фотошопе, то это сводило практически на нет всю нашу ценность для бизнеса. В конечном счете мы закрыли Picturino AI. Если пропустить сейчас все наши дальнейшие споры, исследования, обсуждения, то мы пришли к тому, что начали делать платформу, на которой собирать и агентов может каждый. И для этого не обязательно разбираться ни в разработке, ни в том, какая разница между Квеном и ChargeGPT. Мы собираем готовые конечные процессы из готовых решений на рынке и больше даже не планируем дообучать или обучать собственные ML-модели. Конечно, нам очень далеко еще до статуса единорога. Но сам запуск я считаю успешным. И это моя рефлексия опыта запуска двух совершенно разных, но и там, и там, AI продуктов. Если раньше можно было делать ставку на технологию, то сейчас, как мне кажется, на первое место вышла прогнозируемость. Гораздо важнее, чтобы тот продукт, который вы сделали, работал стабильно и давал конечный, понятный, ожидаемый результат для бизнеса. Важно не то, какую технологию вы используете, а то, как вы ее будете встраивать во внутренние процессы.
[3:30] Максим (Speaker A): В Picturino мы часто сталкивались с проблемой не того, что наша технология не справлялась, а с проблемой того, что на уровне компаний или отдельных отделов были выстроены свои понятные процессы, которые можно, а главное нужно было менять на уровне инструментов, KPI и сотрудников. Я считаю, что еще достаточно рано подходить к AI с формулировкой, что мы заменим целый отдел, ну или хотя бы отдельных сотрудников. Начните с малого, будьте для них помощником, тогда они перестанут вас бояться и начнут помогать менять вам текущие процессы. Ну и как я сказал, начните с малого. Вместо того, чтобы сразу браться за большие и сложные задачи, начните с чего-то простого. Это может быть модерация отзывов, разметка обращений, работа с Excel-файлами. У нас уже на этот счет есть успешный пример, когда мы сэкономили до 20 часов в месяц на сотрудника на казалось бы простом и банальном заполнении Excel-файла по шаблону. Начните с простого вопроса, какую часть своей работы я могу автоматизировать, чтобы начать заниматься действительно важными вещами. Ну и напоследок, AI не обязательно должен быть сложным. Берите готовые технологии, а не пытайтесь перепридумывать заново.
[4:40] Максим (Speaker A): С большой вероятностью через неделю IT-гиганты выпустят то, что вы пытались разрабатывать внутри последние полгода. Помните, что гораздо важнее оптимизировать процесс пусть и не сильно, но с высокой точностью, чем очень сильно оптимизировать что-то, что будет работать с переменным успехом. Ну и, конечно же, меняйтесь. Не зацикливайтесь на проблеме, если у вас не получается решить ее прямо сейчас. Подождите релиз Charge 5.10, а пока переключитесь на другие эксперименты. Спасибо.
