AIRu - канал для тех, кто принимает решения об AI.
Собираем самую большую базу кейсов по внедрению на русском языке. Анализируем новости, выявляем тренды и считаем эффективность. Отслеживаем вендоров и регуляторику.
Ваш путь от стратегии до внедрения.
AIRu - канал для тех, кто принимает решения об AI.
Собираем самую большую базу кейсов по внедрению на русском языке. Анализируем новости, выявляем тренды и считаем эффективность. Отслеживаем вендоров и регуляторику.
Ваш путь от стратегии до внедрения.
🚀 Как запустить ИИ-стартап в 2026 году? Несколько советов тем, кто только начинает
Запускать AI-стартап сегодня одновременно и проще, и сложнее, чем несколько лет назад. Такой вывод делает предприниматель Александр Войтко в статье на VC.ru, где делится опытом создания собственного AI-продукта.
Если вы только задумываетесь о запуске бизнеса с использованием искусственного интеллекта, вот несколько рекомендаций, которые помогут избежать распространенных ошибок.
🔹 Не начинайте с технологий – начинайте с проблемы.
Самая частая ошибка начинающих предпринимателей – сначала придумать AI-решение, а потом искать, кому оно может понадобиться. Намного эффективнее идти в обратном направлении: определить реальную проблему бизнеса, понять, насколько она болезненна для клиента, и только после этого выбирать инструменты для ее решения.
🔹 Проверьте, действительно ли вашей задаче нужен AI.
Автор предлагает простой ориентир. Искусственный интеллект оправдан, если:
• задача повторяется регулярно;
• для нее уже есть данные;
• люди могут выполнять эту работу, но делают это слишком долго или дорого.
Если хотя бы одного пункта нет, стоит еще раз оценить, нужен ли здесь AI вообще.
🔹 Не пытайтесь сразу охватить весь рынок.
Желание создать универсальный продукт понятно, но именно оно часто мешает стартапам быстро расти. Узкая ниша позволяет лучше разобраться в потребностях клиентов, быстрее получить обратную связь и легче доказать ценность продукта. Уже после этого можно масштабироваться на соседние сегменты.
🔹 Не переоценивайте роль технологий.
Сегодня готовые модели, API и облачные сервисы доступны практически всем. Это означает, что конкуренты могут собрать похожее решение за очень короткое время. Побеждает уже не тот, кто использует AI, а тот, кто лучше понимает бизнес клиента, быстрее внедряет продукт и приносит измеримый результат.
🔹 Проверяйте не интерес, а готовность платить.
Положительные отзывы, лайки или даже успешный пилот еще не означают, что продукт нужен рынку. Гораздо важнее получить первого платящего клиента. Именно готовность бизнеса инвестировать в решение показывает, что вы движетесь в правильном направлении.
🔹 Собирайте небольшую, но сильную команду.
На старте нет необходимости сразу нанимать десятки сотрудников. Гораздо важнее собрать людей, которые готовы быстро принимать решения, брать ответственность и адаптироваться к изменениям. Именно скорость сегодня становится одним из ключевых факторов успеха.
📌 Вывод AIRu: Перед тем как инвестировать время и деньги в разработку, ответьте себе на три вопроса: какую проблему вы решаете, кто готов заплатить за ее решение и почему клиент выберет именно вас. Если на каждый из них есть четкий ответ, вероятность построить жизнеспособный AI-бизнес становится значительно выше.
Канал «AIRu» подключен к сервису MaxGate. Контент автоматически синхронизируется между Telegram и мессенджером MAX.
«AIRu» - канал из категории «Нейросети», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 507 подписчиков суммарно в Telegram и MAX. За последние 30 дней в истории MaxGate учтено 83 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
AIRu - канал с кросспостингом Telegram и MAX | MaxGate
🚀 Как запустить ИИ-стартап в 2026 году? Несколько советов тем, кто только начинает
Запускать AI-стартап сегодня одновременно и проще, и сложнее, чем несколько лет назад. Такой вывод делает предприниматель Александр Войтко в статье на VC.ru, где делится опытом создания собственного AI-продукта.
Если вы только задумываетесь о запуске бизнеса с использованием искусственного интеллекта, вот несколько рекомендаций, которые помогут избежать распространенных ошибок.
🔹 Не начинайте с технологий – начинайте с проблемы.
Самая частая ошибка начинающих предпринимателей – сначала придумать AI-решение, а потом искать, кому оно может понадобиться. Намного эффективнее идти в обратном направлении: определить реальную проблему бизнеса, понять, насколько она болезненна для клиента, и только после этого выбирать инструменты для ее решения.
🔹 Проверьте, действительно ли вашей задаче нужен AI.
Автор предлагает простой ориентир. Искусственный интеллект оправдан, если:
• задача повторяется регулярно;
• для нее уже есть данные;
• люди могут выполнять эту работу, но делают это слишком долго или дорого.
Если хотя бы одного пункта нет, стоит еще раз оценить, нужен ли здесь AI вообще.
🔹 Не пытайтесь сразу охватить весь рынок.
Желание создать универсальный продукт понятно, но именно оно часто мешает стартапам быстро расти. Узкая ниша позволяет лучше разобраться в потребностях клиентов, быстрее получить обратную связь и легче доказать ценность продукта. Уже после этого можно масштабироваться на соседние сегменты.
🔹 Не переоценивайте роль технологий.
Сегодня готовые модели, API и облачные сервисы доступны практически всем. Это означает, что конкуренты могут собрать похожее решение за очень короткое время. Побеждает уже не тот, кто использует AI, а тот, кто лучше понимает бизнес клиента, быстрее внедряет продукт и приносит измеримый результат.
🔹 Проверяйте не интерес, а готовность платить.
Положительные отзывы, лайки или даже успешный пилот еще не означают, что продукт нужен рынку. Гораздо важнее получить первого платящего клиента. Именно готовность бизнеса инвестировать в решение показывает, что вы движетесь в правильном направлении.
🔹 Собирайте небольшую, но сильную команду.
На старте нет необходимости сразу нанимать десятки сотрудников. Гораздо важнее собрать людей, которые готовы быстро принимать решения, брать ответственность и адаптироваться к изменениям. Именно скорость сегодня становится одним из ключевых факторов успеха.
📌 Вывод AIRu: Перед тем как инвестировать время и деньги в разработку, ответьте себе на три вопроса: какую проблему вы решаете, кто готов заплатить за ее решение и почему клиент выберет именно вас. Если на каждый из них есть четкий ответ, вероятность построить жизнеспособный AI-бизнес становится значительно выше.
КЕЙС:
🚀 1800 часов в год без рутины: как «Лига Ставок» выстроила систему AI-агентов для внутренних процессов
Внедрение AI редко ограничивается одним универсальным помощником. Гораздо чаще ощутимый эффект появляется там, где каждая модель решает свою конкретную задачу. Именно по такому пути пошла «Лига Ставок», создав сразу несколько AI-агентов для разных подразделений компании.
По материалам кейса Generation AI о проекте «Лиги Ставок».
За год команда внедрила три специализированных решения, которые автоматизировали часть рутинной работы сотрудников и позволили сэкономить более 1800 человеко-часов. При этом речь идет не о пилотном проекте, а об инструментах, встроенных в повседневные бизнес-процессы.
Что изменилось?
🔹 AI-агент для трейдинга помогает специалистам быстрее обрабатывать рабочие сценарии, анализировать информацию и выполнять типовые операции. В результате сотрудники могут уделять больше времени задачам, где действительно требуется экспертная оценка.
🔹 AI-агент для QA автоматизирует часть процессов тестирования. Он ускоряет подготовку и проверку сценариев, помогает находить ошибки раньше и сокращает время выхода новых функций.
🔹 AI-агент технической поддержки берет на себя обработку повторяющихся запросов. Это снижает нагрузку на специалистов первой линии и позволяет быстрее отвечать пользователям в типовых ситуациях.
Особенно интересно, что компания не стала строить одного универсального AI-помощника. Вместо этого каждый агент получил собственную специализацию и отвечает за конкретный участок работы. Такой подход упрощает развитие решений, позволяет быстрее оценивать эффект от внедрения и постепенно расширять автоматизацию на новые процессы.
📌 Вывод AIRu: Кейс «Лиги Ставок» показывает, что успешное внедрение AI начинается не с масштабной трансформации, а с поиска процессов, где автоматизация дает понятный и измеримый эффект. Именно такие проекты проще масштабировать и легче обосновать с точки зрения бизнеса.
AIRu в VK
AIRu в MAX
AIRu в Tg
Фото: 1
КЕЙС:
🚀 1800 часов в год без рутины: как «Лига Ставок» выстроила систему AI-агентов для внутренних процессов
Внедрение AI редко ограничивается одним универсальным помощником. Гораздо чаще ощутимый эффект появляется там, где каждая модель решает свою конкретную задачу. Именно по такому пути пошла «Лига Ставок», создав сразу несколько AI-агентов для разных подразделений компании.
По материалам кейса Generation AI о проекте «Лиги Ставок».
За год команда внедрила три специализированных решения, которые автоматизировали часть рутинной работы сотрудников и позволили сэкономить более 1800 человеко-часов. При этом речь идет не о пилотном проекте, а об инструментах, встроенных в повседневные бизнес-процессы.
Что изменилось?
🔹 AI-агент для трейдинга помогает специалистам быстрее обрабатывать рабочие сценарии, анализировать информацию и выполнять типовые операции. В результате сотрудники могут уделять больше времени задачам, где действительно требуется экспертная оценка.
🔹 AI-агент для QA автоматизирует часть процессов тестирования. Он ускоряет подготовку и проверку сценариев, помогает находить ошибки раньше и сокращает время выхода новых функций.
🔹 AI-агент технической поддержки берет на себя обработку повторяющихся запросов. Это снижает нагрузку на специалистов первой линии и позволяет быстрее отвечать пользователям в типовых ситуациях.
Особенно интересно, что компания не стала строить одного универсального AI-помощника. Вместо этого каждый агент получил собственную специализацию и отвечает за конкретный участок работы. Такой подход упрощает развитие решений, позволяет быстрее оценивать эффект от внедрения и постепенно расширять автоматизацию на новые процессы.
📌 Вывод AIRu: Кейс «Лиги Ставок» показывает, что успешное внедрение AI начинается не с масштабной трансформации, а с поиска процессов, где автоматизация дает понятный и измеримый эффект. Именно такие проекты проще масштабировать и легче обосновать с точки зрения бизнеса.
AIRu в VK
AIRu в MAX
AIRu в Tg