5 фактов, которые могут вдохновить на создание ИИ-продукта

Исследования рынка говорят, что 9 из 10 корпоративных заказчиков уже сейчас вкладывают деньги в технологии на основе ИИ и включают их в свой программный стек. Надо ли говорить, что эта статистика сулит невиданные возможности стартапам, желающих выпустить свои ИИ-продукты на стремительно растущий рынок.

На страницах профильных изданий и в соцсетях то и дело мелькают истории успеха технологических компаний из ИИ-сектора, которые выросли буквально с нуля и стали крупным в рекордно короткие сроки. Но это только верхушка айсберга и далеко не вся правда. Мы ничего не знаем обо всех остальных — тех, кто не попал на первые полосы. Потому что на каком-то этапе они потерпели неудачу.

Так что, если ваша мечта — создать успешный стартап в области искусственного интеллекта, мы хотим поделиться пятью фактами, которые мы в ANDATA изучили на собственном почти трехлетнем опыте разработки ИИ-платформы для автоматизации маркетинга.

Чтобы стать основателем стартапа в области искусственного интеллекта, совершенно не обязательно быть еще и разработчиком продукта. Обязательно другое — вам нужно досконально знать свой продукт, поскольку вы будете его основным продавцом, маркетологом евангелистом, амбассадором и кем угодно еще — кем потребуется, чтобы сделать проект успешным. И еще придется говорить. Очень много говорить с инвесторами, потенциальными и реальными клиентами, партнерами (если такова модель развития бизнеса) и сотрудниками. Практически любой такой разговор или презентация потребует от вас объяснения того, чем занимается ваша компания и как работает AI-продукт.

Вокруг ИИ по-прежнему хватает сомнений и споров, и люди не до конца понимают, что это такое, как он работает и, что особенно важно, какую пользу они могут получить от искусственного интеллекта. Новичкам в сфере ИИ предстоит преодолеть множество препятствий — обойти, перепрыгнуть, разрушить. И все это в основном с помощью слов. В общем, нужно быть очень изобретательным оратором с глубокими знаниями по продукту.
Первым делом необходимо будет понять, как работают нейронные сети. Это нужно, чтобы объяснить, какое же волшебство творится за кулисами вашего ИИ-продукта. К счастью, для этого не требуется диплом по ИТ-специальности, хотя он, безусловно, не помешает. Что действительно нужно, так это базовые технические знания для понимания основных алгоритмов. А такие знания можно получить, наблюдая за рабочим процессом своей технической группы и участвуя в нем. Если вы сможете объяснить потенциальному клиенту базовую механику решения, он в свою очередь поймет, как можно автоматизировать процессы в его бизнесе и тем самым сократить время на выполнение рутинных задач, а также сэкономить бюджет. Впрочем, выгода не обязательно в экономии. К примеру, клиенты ANDATA благодаря ИИ получают в среднем на 27% больше конверсий в Яндекс. Директ и Google Ads за тот же бюджет. Неплохой результат, правда?

Базовые технические знания понадобятся не только для общения с потенциальными клиентами, но и для того, чтобы создать продукт, который соответствует общей бизнес-стратегии. Здесь нужны некоторые разъяснения, и вот два возможных кейса. Точнее, анти-кейса, которые нередко встречаются в сфере ИИ.

Случается так, что технологии искусственного интеллекта развиваются быстрее, чем основатели стартапов осознают влияние взрывного развития на бизнес. Представьте себе CEO, который на какое-то время пустил развитие ИИ-продукта на самотек — а такому искушению поддаются многие. В итоге продукту может не хватить финансовых инвестиций или других не менее ценных ресурсов — техническая команда растущего ИИ может испытывать кадровый голод и страдать от отсутствия ценных кадров.

Даже если ИИ-проект получает достаточное финансирование, а коллектив пополняется необходимыми специалистами, основатели могут недостаточно взаимодействовать с командой. В этом случае технические специалисты легко могут уйти в «разработку ради разработки». Тогда есть риск получить технически сложный (и очень интересный для разработчиков) продукт, который при этом не будет никак связан с потребностями заказчиков, а значит, будет иметь рыночную ценность, близкую к нулевой. Такое случается, если упущена из виду бизнес-проблема, которую необходимо решить с помощью продукта. Поэтому важно, чтобы основатель ИИ-проекта уделял достаточно внимания удержанию фокуса на бизнес-цели.

Для нас в ANDATA это значит вот что. В центре нашей платформы — технология Цифровых паспортов, которая позволяет собирать данные о пользователях из всех доступных источников: с сайтов, из мобильных приложений, CRM- и ERP-систем, решений для колтрекинга, систем email-маркетинга и так далее. При этом задача формирования динамически обновляемых профилей пользователей — лишь часть сложной работы, которую в нашей платформе выполняет ИИ. Заказчикам цифровые паспорта интересны в разрезе прикладных бизнес-задач. Основная бизнес-цель, на которой сфокусирована разработка в ANDATA — оптимизация рекламных кампаний в режиме full auto, по нажатию одной кнопки. Такая автоматизация контекстной рекламы возможна благодаря предиктивным рекомендациям — это наиболее конверсионные настройки для рекламы в Googleи Яндекс, которые вычисляет и применяет ИИ нашей платформы с помощью данных из цифровых паспортов. И рекомендации — это как раз то, что дает бизнес-результат заказчикам. В частности, с помощью рекомендаций ANDATA один из крупнейших российских продавцов электроники снизил стоимость конверсии на 38% и увеличил количество заявок на 42% — при том же бюджете.

Клиентам нужно предоставлять правильный объем технической информации — не много и не мало. Как мы уже упоминали, необходимо знать свою технологию наизусть, но нет никакой необходимости транслировать весь объем информации клиентам (и заодно конкурентам). Если технических деталей слишком много, заказчик может в них увязнуть. Если такой информации будет недостаточно, есть риск, что ваше предложение может быть неправильно понято.

Нужна сбалансированные презентации с фокусом на том, как ИИ-алгоритмы могут принести пользу клиентам. Не стоит вдаваться в излишние подробности — достаточно показать, как технические характеристики вашего продукта помогут решить проблемы заказчика или упростить его бизнес-процессы. Покажите цифры и примеры проектов — любые измеримые результаты, которые могут резонировать с конкретным заказчиком и усилить ваше сообщение, не нагружая его избыточными техническими нюансами.

Чтобы сохранять такой баланс, нужно как можно лучше узнать потенциальных клиентов и изучить особенности их бизнеса вместе с их потребностями. Тогда вы будете точно знать, какие проблемы они пытаются решить с помощью ИИ. И чем более персонализированным будет ваш подход к изучению каждого клиента, тем легче будет найти их болевые точки и помочь им.

Возможно, не следует вдаваться в подробности ИИ-технологии, особенно на демонстрационной встрече. Вместо этого есть смысл спросить, в чем их проблема — и предложить максимально простые решения. А специфический ИИ-сленг лучше использовать для разговоров внутри технической команды.

Дефицит клиентов на ранней стадии провоцирует желание найти их как можно больше, скорее и любым доступным способом. Но важно помнить, что вашей компании нужен правильный заказчик, а не любой покупатель. Если не получится обеспечить надлежащее качество обслуживания первым клиентам, дурная слава может закрыть для вас весь остальной рынок. Плохую репутацию легко получить, а исправить крайне трудно. Поэтому еще одно правило хорошей презентации: открыто рассказывайте клиентам о том, что вы можете, а что не можете.

Спору нет, разработка продукта и вывод его на рынок по-настоящему важны, но вы не можете запереться в своей ИИ-башке, отгородиться от мира и заниматься только кодом и продвижением. Любому ИИ-стартапу нужно стать своим в индустрии искусственного интеллекта.

Нужно стать частью ИИ-сообщества, обрасти знакомствами и общаться с самыми разными людьми: отраслевыми экспертами, инвесторами, другими владельцами стартапов, учеными и всеми, кто так или иначе связан с технологией искусственного интеллекта. Так вы сможете расширить свою зону влияния с помощью социальных связей в отрасли. Кто знает, куда еще приведет вас ваш бизнес? А широкий круг знакомств и собственная известность никогда не помешают и даже могут дать вам преимущество.

Помимо того, чтобы быть на виду, такая профессиональная социализация — простой способ узнавать о новых разработках и стартапах из первых рук. Взаимодействуя с коллегами по цеху вы можете получить ценные идеи. И речь не о промышленном шпионаже — мы говорим о вдохновении и опыте.

ANDATA весьма социализированная компания. Мы регулярно участвуем в тематических круглых столах, выставках и конкурсах. И, конечно же, в акселераторах — это не только площадки для общения, развития и обмена опытом, но и шанс получить новых заказчиков, а возможно, инвесторов.

Прямо сейчас ANDATAучаствует в двух программах акселерации в России — MUIV.LAB и StartHub.Moscow, а также в осеннем наборе нью-йоркского Starta Accelerator. Мы уверены, что Starta станет для нашего ИИ-продукта следующей ступенью в продвижении на международный рынок.

Любой бизнес требует вложений. Компании, использующие искусственный интеллект, не исключение — первоначальные затраты на создание ИИ-продукта довольно высоки. Разработка высокотехнологичного продукта невозможна в рамках микро-бюджета. И чем более зрелым становится продукт, тем выше будут затраты.

Возьмем человеческие ресурсы. Талантливые ИИ-разработчики обходятся недешево, и именно их компетенции лежат в основе успеха вашего продукта. По мере развития компании команду придется аналитиками, продавцами, маркетологами и так далее.

Даже если у вас есть стартовый капитал, его не хватит надолго. Поэтому подготовьтесь к активному поиску инвестиций уже на ранних стадиях. Нужно учитывать, что примерно треть стартапов терпят неудачу из-за недостаточного финансирования. Вам предстоит обеспечить долгосрочное финансирование любыми доступными способами: собственные сбережения, краудфандинг, займы, пожертвования, долевое владение, инвестиции и венчурный капитал. Найти инвесторов мало — с ними еще нужно выстроить стабильные отношения.

Не так давно в рамках seed-раунда ANDATA привлекла $ 900 тыс. для выхода в США, и на сегодняшний день в Нью-Йорке развернута ИТ-инфраструктура, с помощью которой облачная платформа ANDATA стала доступна американским заказчикам. В сентябре зарегистрирована ANDATA Inc. и открыт офис в Нью-Йорке, который мы планируем использовать для ведения бизнеса не только в США, но и в глобальном масштабе. Участие в акселераторе Starta, о котором мы уже говорили, это хорошая возможность адаптироваться к особенностям ведения бизнеса в США и ближе познакомиться с американским инвестиционным сообществом.

Рынок ИИ бурно развивается, и конкуренция здесь очень высока. Чтобы вас заметили и вы смогли выделиться, придется анализировать, генерировать и реализовывать идеи 24/7. Просто примите, что это будет вашим постоянным состоянием: улучшение продукта и быстрое выполнение обновлений и изменений. Гибкие изменения и настройка продукта жизненно важны — вам нужно адаптироваться к быстро меняющемуся рынку. Допустим, вы уже выпустили продукт, проанализировали кейсы заказчиков и выяснили, что клиенты используют ваш продукт немного иначе, чем в начале эксплуатации. Или одна из функций, которую вы считали второстепенной, вдруг стала намного важнее из-за изменений на рынке.

Постоянные итерации и улучшения сведут к минимуму возможные проблемы с проектом. Но главное — принесут больше преимуществ клиентам. На самом деле, лучший способ понять, какие необходимы доработки и изменения, это постоянное общение с заказчиками. Так вы сможете выяснить, что действительно востребовано рынком.

Платформа ANDATA постоянно развивается. В одном из недавних релизов мы обеспечили полностью автоматическую интеграцию со всеми источниками данных — web-страницами заказчика, рекламными кабинетами и аналитическими системами. Это необходимо для корректной работы предиктивных рекомендаций, поскольку данные из перечисленных внешних источников используются моделью машинного обучения ANDATA и позволяют оптимизировать кампании Google и Яндекс в один клик. Благодаря бесшовной интеграции наши заказчики смогут быстрее приступить к оптимизации своих рекламных активностей и увидеть измеримый результат.

Еще одно нововведение последнего времени — улучшенные биддеры, которые, собственно, и обеспечивают работу рекомендаций. Раньше ANDATA умела только экономить бюджеты заказчиков — биддеры отключали показы объявлений в интервалах с нулевой конверсией или низкой вероятностью целевых действий. В актуальной версии ANDATA автоматическое управление расходами стало пластичнее. Появилась возможность пропорционально снижать ставки для одних интервалов и увеличивать для других — с учетом вероятности конверсий. Скажем, если согласно предиктивному расчету лучшими днями для показа рекламы будут вторник и четверг, то в эти дни ставка будет увеличена — за счет пропорционального снижения ставки в другие, менее конверсионные дни. Это лишь простейший пример. Поскольку ИИ нашей платформы гибко управляет семью параметрами оптимизации, а кампании нередко таргетируются на миллионы пользовательских профилей, реальная работа алгоритма выглядит существенно сложнее.

Искусственный интеллект и наука о данных — один из самых многообещающих секторов ИТ-индустрии. Практически любой, кто сегодня начинает свой путь в этой сфере, может получить огромные возможности. Надеемся, наша статья не напугает, а даст силы тем, кто сегодня находится в одном шаге от начала собственного ИИ-проекта. В заключение хотим сказать — успех возможен, если вы сможете найти баланс между энтузиазмом и реальностью.