Фаундерская

Проект дня: Taste Labs (учат AI вкусу, чтобы перестал делать как все) – основательница Thais Castello Branco, раньше отвечала за рост в поисковике Exa – AI научился генерировать что угодно, но всё выходит одинаковым. Есть даже термин «AI slop» – когда сразу видно что сделано нейросетью – при обучении AI причёсывают под усреднённый вкус. В итоге выдаёт что-то максимально среднее, технически верное, но без индивидуальности – ребята собирают сеть дизайнеров и людей с хорошим вкусом, которые оценивают работу AI. На их оценках учат нейросети отличать хорошее от плохого – начинают с дизайна. Помогают большим AI-лабораториям и дают компаниям инструменты чтобы их AI работал в их стиле, а не безлико ФАУНДЕРСКАЯ

Проект дня: General Intuition (отказались от $500 млн от OpenAI. Теперь стоят $2 млрд) – компании 8 месяцев. – учат AI понимать пространство и время на видеоклипах из видеоигр – Без этого роботы и автономные машины не работают – компания родилась из Medal платформы где геймеры выкладывают короткие клипы своей игры. 10 млн пользователей в месяц грузят 2 млрд клипов в год – в конце 2024 OpenAI предложил основателю купить Medal за $500 млн чтобы получить эти данные для обучения своих моделей. Отказался – через год основал General Intuition. Через 8 месяцев компания стоит $2 млрд. В 4 раза больше суммы которую отказался брать от OpenAI – инвесторы: Джефф Безос, Эрик Шмидт (бывший CEO Google) и тд – применение: умные неигровые персонажи в играх и поисково-спасательные дроны для зон без GPS ФАУНДЕРСКАЯ

Месяц назад я открыл студию внедрения AI в бизнес и провёл созвоны примерно с 30 предпринимателями. Заметил одну особенность: большинство хотят AI ради AI. Потому что в инфополе абсолютно все говорят об этом. Но когда погружаешься глубже в запросы экономика начинает страдать. К примеру, человек получает за рутинное выполнение задач 30-50 тысяч рублей. Если внедряешь AI – то помимо стоимости внедрения, расходы на поддержку и токены не будут меньше. Внедрение AI имеет смысл только тогда, когда бизнес хочет вырасти в два раза и знает как это сделать. Тогда нужно повысить производительность команды через AI, чтобы не увеличивать штат. А может даже убрать через какое-то время самых неэффективных. По итогу в трёх случаях внедрение AI реально имеет смысл: – Кто хочет увеличиться в два раза, но не делает это потому что команда просто посыпется. Нужно увеличить производительность труда. – Заводы, производство, инженерия, в целом большой бизнес. Там где за счёт внедрения можно получить профит чуть ли не через месяц. – У кого экономика бьётся в цифрах. Грубо говоря: 5 бухгалтеров получают по 100 тысяч рублей. Можно взять одного, повысить его производительность через AI и убрать остальных. Экономия около 4.5 млн рублей в год минус токены, минус стоимость внедрения. Вот здесь уже видно реальный профит. Но это всегда история на полгода-год минимум. Сразу же – нет. Если хотите внедрить AI в свои бизнес-процессы, но не знаете куда – пишите мне в личку @alex_agafonov_tech. Проведём консультацию. По итогу получите документ по внедрению AI в ваши процессы: где это лучше всего сработает, где даст профит, а где лучше этого не делать. ФАУНДЕРСКАЯ

Проект дня: Luni (минутные сериалы в телефоне) – вчера получили $14 млн на масштабирование – французский разработчик мобильных приложений из города Бордо – их главное приложение называется Shorts. Внутри – мини-сериалы по 1-2 минуты на серию – жанр называется micro-drama. Это короткие вертикальные сериалы как в TikTok, но с сюжетом: миллиардер влюбляется в горничную, оборотень женится на студентке, нянька оказывается принцессой – смотришь первые серии бесплатно. Потом платишь за каждую следующую – Luni сами снимают свои сериалы. Не покупают, а производят оригинальный контент ФАУНДЕРСКАЯ