Почему все ИИ-стартапы похожи на снежинки: красивые, но тают в руках

Вчера листал питч-деки очередного ИИ-акселератора. 47 команд. И знаете что? У меня возникло дежавю — как будто читаю один и тот же проект, только с разными названиями.

«Революционный ИИ для автоматизации бизнес-процессов». «Персональный ассистент на базе нейросетей». «Платформа для генерации контента с помощью машинного обучения».

Звучит знакомо?

Основатели влюбляются в технологию, а не в проблему. Они тратят месяцы на обучение модели, которая распознает эмоции по голосу с точностью 94,7% (вместо 94,2% у конкурентов), но забывают спросить: «А кому это реально нужно?»

Недавно встретил команду, которая полгода пилила «ИИ для оптимизации логистических цепочек». Крутая технология, впечатляющие алгоритмы. Но когда я спросил, сколько у них клиентов, ответ был предсказуем: «Мы ещё тестируем продукт».

Тестируют уже 8 месяцев.

ИИ-проекты страдают от перфекционизма. «Нам нужно улучшить точность модели», «Нам нужно больше данных», «Нам нужно переписать архитектуру».

А между тем конкуренты с более простыми решениями уже зарабатывают деньги.

Один знакомый сооснователь рассказывал, как они 14 месяцев разрабатывали «самообучающуюся систему для анализа клиентских запросов». Когда наконец вышли на рынок, обнаружили, что большинство компаний решают эту задачу банальным чат-ботом с заготовленными ответами.

И им этого хватает.

ИИ — это чёрный ящик. Клиенты не понимают, как он работает, и поэтому не доверяют. Особенно в b2b-сегменте, где цена ошибки высока.

Представьте: вы финдиректор банка, и вам предлагают систему, которая «на основе машинного обучения оценивает кредитные риски». Система показывает красивые графики, но не может объяснить, почему конкретного заёмщика нужно отклонить.

Будете ли вы на это полагаться?

Самые успешные ИИ-проекты начинали не с технологий, а с боли клиентов.

Возьмите Grammarly. Они не изобретали революционные алгоритмы обработки языка. Они взяли существующие решения и упаковали их в продукт, который решает конкретную проблему: «Мой английский не идеален, но писать на нём нужно».

Или Notion AI. Они встроили готовые модели в интерфейс, которым люди уже пользуются каждый день. Никакой магии — просто правильное позиционирование.

Вопрос 1: Может ли клиент решить эту задачу без ИИ? Если да — зачем ему ваша сложность?

Вопрос 2: Готов ли клиент платить за 10% улучшение результата? Если нет — ваша технология не нужна рынку.

Вопрос 3: Можете ли вы объяснить ценность продукта без слов «нейросеть» и «машинное обучение»? Если нет — у вас нет продукта, у вас есть технология.

Рынок ИИ переходит из фазы хайпа в фазу реальности. Инвесторы стали придирчивее. Клиенты — практичнее.

Сейчас выигрывают не те, кто лучше всех программирует нейросети, а те, кто лучше понимает, как упаковать ИИ в решение реальной проблемы.

Следующие два года станут временем большой чистки. Останутся проекты с понятной бизнес-моделью и измеримой ценностью для клиента.

А красивые снежинки растают.

И да, если вы сейчас думаете: «Но мой ИИ-проект точно особенный» — это нормально. Так думают все.

P.S. Каждую неделю разбираю подобные кейсы и тренды ИИ-рынка в своём телеграм-канале. Без воды, только практические инсайты.