🤑 One Person One Billion Dollar Company

Летом я рассказывал, как провел исследование. Там я в том числе спрашивал профессионалов, что их мотивирует обучаться в сфере AI. Многие ссылались на концепцию «one person one billion dollar company» от Сэма Альтмана. К тому моменту я уже слышал про нее, но решил разобраться еще глубже.

В начале года в интервью Сэм упомянул, что в своем микро-комьюнити tech-CEO они считают, что в ближайший год мы увидим компанию из одного человека + AI-агентов, которая будет оценена в 1 миллиард $.

Посмотрим объективно: текущее состояние агентов пока далеко от того, чтобы они взяли на себя большую часть функций внутри компании. Сэм явно делает ставку на тренд. Он понимает, что текущее качество агнетов раскладывается на понятные рычаги: cтоимость и скорость инференса, качество ризонинга, количество инструментов, которые облегчают разработку. С момента интервью мы уже увидели две новые модели — 4o и 4o1. Сэм явно также знает, какие модели нас ждут впереди. В будущем явно маячит точка, где это становится правдой.

Хотя Сэм и прав про агентов, но само их появление в нашей жизни не станет одним лишь фактором успеха. Если у всех будут такие агенты, то ценность созданных продуктов быстро обесценится. Все будет также упираться в скорость, дистрибуцию, знание рынка и пользователя. Это нас возвращает к одному из моих последних постов. Важно быть первым.

💪 Я лично верю, что агенты позволят многим людям собрать продукты вокруг своей экспертной ниши, проявиться и раскрыть потенциал. Разбираешься в нутрициологии, фитнесе, IFS или том как проводить публичные выступления — сделай цифровую версию себя. Productize Yourself.

Уже знаете какой продукт вы бы запустили, если бы вам со всем помогала команда AI-агентов?

🏗 AI в 2024 — это кубики Лего

Дисклеймер: этот пост я впервые написал год назад, но сейчас он мне кажется еще более актуальным, делюсь снова без редактуры.

Технологии развиваются сегодня быстрее, чем когда-либо. Если раньше AI был конкурентным преимуществом, то сейчас это такой же базовый уровень, как удобный интерфейс. Ниже я расскажу, почему я разделяю классический ML и AI, который доступен сейчас.

ML устарел: раньше для решения любых AI-задач требовались ML-инженеры и долгие месяцы на эксперименты. Теперь же часто достаточно запроса в API. Эндрю Ынг— один из главных людей в ML-индустрии. Теперь он делает курсы по промптингу и рассказывает про это так: «Даже мне, опытному ML-щику, раньше нужны были 2 недели, чтобы решить задачу классификации. Теперь же достаточно написать промпт.».

Почему конструктор: по интернету разбросаны разные кубики и главная задача — их умело собрать. Именно про это я говорил в посте про AI-инженеров. Технологии распознования и синтеза голоса, качественные промпты, генерация изображений, ноукод-тулы для создания цепочек запросов в LLM — все это кубики.

Как я применяю это: в феврале я применил стратегию «кубиков» и запустил расширение для продаж в LinkedIn за два часа. Дальше я интегрировал эту же технологию в процесс привлечения аутстафинг-агенства. Так мы смогли рассылать в 3 раза больше сообщений кандидатам. Я применил этот подход на >10 проектов и везде «AI как сервис» выигрывал у «классического ML» по скорости итераций и проверки гипотез.

🤩 Прямо сейчас происходят огромные инвестиции в индустрию. Только вчера GPT научился видеть и говорить, а в следующем году уже может научиться генерировать видео. Мы неминуемо идем к миру, где технологии стоят дешево и доступны всем.

@prod1337

⏰ У вас есть только одна попытка в эпоху AI

Сегодня необычный пост с отсылкой к мультфильму «Суперсемейка» и злодею оттуда. В какой-то момент он произносит фразу «если все супергерои, то никто не супергерой». Немного переделаю ее с учетом нашей специфики — «если у всех есть доступ к универсальным AI-агентам, то ни у кого нет конкурентного преимущества за счет этого».

Каждый день сложные вещи становятся доступнее: код, иллюстрации, дизайн, знания, операции классификации и саммаризации. В моменте может быть сложно оценить влияние этого на экономику, но легко нарисовать график на котором одна линия будет идти вниз — «стоимость разработки продукта», а другая расти — «количество продуктов на рынке». В какой-то момент продуктов станет так много, что привлечь людей туда станет практически невозможно.

С одной стороны это значит, что важно фокусироваться не на том, что агенты сейчас не могут, а быть первым, кто сможет вытаскивать из них ценность с учетом ограничений. Не забывать при этом и про дистрибуцию — где я возьму первые 10-100-1000 пользователей?

С другой стороны — это значит, что нужны будут новые навыки — менеджерские. Если агент может делать всё, то знания и навыки уже не так важны. Важно будет то, как вы распределяете ресурсы и находите точки, которые дают 10-100х результата. Такой навык можно заработать только практикой.

🫡️️️️️️ Полчуается, что если вы планируете успеть заработать деньги на AI, то начинать нужно сегодня: собирать вокруг себя аудиторию, разбираться в технологиях, экспериментировать с агентами. Еще никогда не было так дешево воплотить свою идею в жизнь. Если вам нужен был сигнал, то пускай это будет он.

@prod1337

?️‍♀️ Как я внедрил в жизнь AI-фитнес-тренера и доверился его решениям
Уже больше месяца я использую фитнес-браслет Whoop с AI-тренером внутри. У меня набралось достаточно информации, и я решил упаковать ее в пост, где про все расскажу.

Что такое Whoop: это условно бесплатный фитнес-браслет по подписке. Его носит главный биохакер мира — Брайан Джонсон и масса других знаменитостей. При покупке платишь только за доставку, а дальше оплачиваешь подписку — от $20 в месяц. Главная фишка самого браслета — он собирает информацию о пульсе каждую секунду, за счет этого достигается высокая точность при анализе активности и сна. При этом браслет работает 4-5 дней от одного заряда. Это стало возможно за счет того, что сам браслет только собирает пульс и будит вибрацией по утрам, все остальное находится внутри приложения.

Что может приложение: сама бизнес-модель подталкивает компанию вкладываться в развитие приложения. Интерфейс приложения строится вокруг аналитики по трем основных метрикам: strain, sleep, recovery. Приложение следит не только за тем, чтобы вы жили активно, но и за качеством восстановления и сна. Например, часы предложат вам сделать расслабленный день после дня со сложной тренировкой. Подход Apple Watch, где вам нужно закрывать кольца каждый день, несмотря ни на что, после этого кажется примитивным и устаревшим. Мой главный фокус сейчас на том, чтобы вывести метрику сна на регулярные 90%+, и понимаю, что без данных это было бы кратно сложнее. Еще одна фишка — дневник: вы каждый день проходитесь по чеклисту и отмечаете сделали ли что-то из списка (кофе, алкоголь, холодный душ), а через время приложение находит корреляции между этими действими и вашим восстановлением.

Для чего там AI: также в приложение встроен персональнрый AI-тренер. Он дает рекомендации по питанию, активности, восстановлению из ваших данных и цели. На скриншоте например я спросил, какие активности мне стоит сегодня сделать. Внутри тренер работает на связке GPT+RAG по базе знаний + по моим персональным данным. Один из немногих крутых примеров AI-копайлота вне профессиональных задач, пользуюсь почти каждый день.

? Пока писал пост, то понял что у меня мыслей еще как миниму на один пост про бизнес-модель и продуктовый подход Whoop: как они привлекают и удерживают пользователей, как создают ощущение причастности к комьюнити — расскажу про это отдельно. По моей рекомендации браслет заказали уже несколько человек, так что тут тоже оставлю рефералку на бесплатный первый месяц. За месяц можно понять нравится ли браслет. Если нет, то просто не оплачивать дальше подписку.