Время выдвигаться в поля

Недавно OpenAI и Anthropic привлекли $4B и $1.5B соответственно — но это инвестиции не в рамках обычных раундов. Деньги пойдут в отдельные enterprise‑структуры и команды, команды, которые будут сидеть рядом с клиентами и разбираться, как те работают.

И это явный звоночек: «полевая» работа становится главным moat в enterprise AI.

Раньше B2B-индустрия жила по принципу self-serve: софт просто ложился поверх текущих процессов. Но AI ломает эту логику, меняя саму архитектуру работы. Если просто внедрить AI-помощника в кривой процесс, вы получите того же сотрудника, просто чуть более быстрого. На трансформацию бизнеса это не тянет.

Андрей Анищенко, фаундер моего портфельного стартапа EBAC, на эфире в клубе MFS подсветил важный момент: AI хорошо повышает личную эффективность, но системно не меняет компании — из-за сопротивления команд и сложности интеграции. То есть проблема в том, что никто не вникает, как устроена реальная операционка клиента.

Как в этих условиях изменить своё позиционирование?

🟢 Вместо того чтобы выходить на рынок с абстрактным «AI-решением», гораздо выгоднее транслировать глубокое понимание процессов клиента. Модели сравняются, а вот знание чужой операционки — вряд ли.

🟢 Первые внедрения здорово проводить максимально плотно, заходя почти на территорию консалтинга. Иначе продукт рискует опереться на иллюзии клиента о том, как у него всё устроено, а не на реальную картину.

🟢 Каждый разобранный кейс и воркфлоу логично превращать в структурированное знание. Это чистый актив, который конкурентам придётся собирать с нуля.

Раньше глубокое погружение в рутину клиента казалось слабостью: это медленно и плохо масштабируется. А теперь выясняется, что это и есть лучший moat.

А вы замечали на практике, что клиенты часто сами не понимают, как реально устроены их процессы? Делитесь в комментариях

Подписывайтесь на Telegram Money For Startup Андрей Резинкин.