AI может придумать тысячу идей. Проблема — найти одну, которая нужна людям
В первой части я писал о том, что AI сильно снизил стоимость попытки.
Для большого класса цифровых проектов первый MVP теперь можно собрать дома с ноутбуком вместо того, чтобы сразу искать команду разработчиков и вкладывать сотни тысяч рублей.
Но если ответ на вопрос «как это сделать?» становится всё дешевле, появляется другой вопрос.
Что вообще стоит делать?
Когда ответы стали дешёвыми, подорожали хорошие вопросы
Есть популярная фраза, что идея ничего не стоит.
В общем-то, так оно и есть.
Можно собрать друзей на кухне и за один вечер придумать десять стартапов на миллиард долларов.
После пятого бокала обычно уже появляются особенно сильные.
AI делает проблему ещё смешнее.
Попросите его придумать сто идей бизнеса — он придумает.
Попросите тысячу — получите тысячу.
Формально дефицита идей теперь вообще быть не должно.
Но есть большая разница между предложением, которое можно написать в текстовом поле, и идеей, имеющей какое-то сцепление с реальностью.
Можно придумать автоматизацию чего угодно.
Гораздо сложнее понять, что вообще имеет смысл автоматизировать.
Кому это нужно? Сколько сейчас стоит проблема? Почему её до сих пор никто не решил? Если решил — почему люди всё равно продолжают делать по-старому? Как решение встроится в конкретный бизнес? Будет ли экономия больше стоимости внедрения?
И главное — заплатит ли за это хоть кто-нибудь?
AI глобален.
А хорошие возможности очень часто локальны.
Человек, который двадцать лет занимается общепитом, видит вещи, которых не замечает программист из банка.
Водитель видит проблемы, которых не видит врач.
Владелец маленького магазина знает про свою точку то, чего никогда не будет знать венчурный инвестор, просто проходящий мимо.
У каждого из нас есть какой-то собственный кусок реальности.
И он одновременно расширяет и ограничивает пространство идей, которые мы вообще способны увидеть.
Поэтому мне всё больше нравится простая формула:
чем дешевле становится ответ, тем дороже становится хороший вопрос.
AI может рассказать, как автоматизировать магазин.
Но сначала кому-то нужно посмотреть на магазин и спросить:
а зачем здесь вообще целый день сидит человек?
Табачная лавка как пример
Мне почему-то в последнее время постоянно попадаются маленькие табачные магазины.
Совсем небольшая точка. Товар на полках. Касса. За кассой человек.
Иногда видно, что это вообще сам владелец.
И человек просто сидит там большую часть дня.
Пришёл покупатель. Назвал сигареты. Продавец достал пачку. Пробил. Принял оплату.
Следующий.
Конечно, там продаются не только сигареты. Есть напитки, сладости, зажигалки, всякие сопутствующие товары. Есть приёмка, выкладка, контроль остатков и куча других процессов.
Но всё равно возникает вопрос:
обязательно ли человек должен физически сидеть здесь двенадцать часов?
Самое очевидное возражение — возрастные ограничения.
Но и эта проблема уже перестала быть исключительно человеческой.
Я сам сталкивался с тем, что во «ВкусВилле» возраст при покупке товара с ограничением можно подтвердить на кассе самообслуживания цифровым способом. Цифровой ID уже используется на некоторых кассах самообслуживания для подтверждения возраста без вызова сотрудника и связан с подтверждённой учётной записью Госуслуг.
Я не утверждаю, что завтра можно снять помещение, поставить автоматическую дверь и открыть полностью безлюдный табачный магазин.
Там наверняка возникнет ещё десяток вопросов: законодательство, ответственность, кражи, передача аккаунта другому человеку, безопасность, приёмка товара, контроль маркировки.
В этом как раз смысл примера.
Ещё недавно первый вопрос был бы:
«А как ты вообще технически собираешься это сделать?»
Сейчас всё чаще первый серьёзный вопрос находится уровнем выше:
«А можно ли это нормально встроить в реальный бизнес?»
Это уже огромный сдвиг.
Камеры существуют. Компьютерное зрение существует. Электронный доступ существует. Цифровая идентификация существует. Онлайн-кассы существуют. Удалённый контроль существует.
AI позволяет человеку, который не является специалистом в половине этих областей, хотя бы попробовать соединить их в одну систему.
И внезапно самым сложным становится не написать код.
Самым сложным становится понять, имеет ли вся эта конструкция экономический смысл.
AI не сделает всех предпринимателями
Из этого часто делают другой вывод:
раз теперь продукт создать проще, значит стартапов станет в десять раз больше и любой сможет открыть технологическую компанию.
Я не уверен.
Потому что технический барьер — это только один барьер.
Предпринимательство всегда было в значительной степени паттерном поведения.
Один человек придумал что-то, попробовал, провалился, попробовал ещё раз.
Другой придумал, полгода размышлял, почему сейчас неподходящий момент, и не сделал ничего.
AI эту разницу не уничтожает.
Он может сделать другое — сжать путь.
Раньше предприниматель мог за десять лет пройти десять проектов.
Сегодня некоторые из этих попыток можно сделать намного быстрее.
MVP, который раньше строился три месяца, собирается за неделю.
Через неделю выясняется, что он нахрен никому не нужен.
Прекрасно.
Раньше на получение этой информации можно было потратить полгода и несколько сотен тысяч.
AI не отменил неудачу.
Он просто позволил быстрее до неё добраться.
И, если остались силы, быстрее попробовать ещё раз.
Поэтому я не думаю, что доступ к AI автоматически создаст огромное количество новых предпринимателей.
Скорее люди, которые и раньше были склонны пробовать, получат возможность делать больше попыток за то же время.
А человек, который не начинает, всё ещё может бесконечно смотреть обзоры новых моделей и ждать подходящего момента.
И тут возникает логичный вопрос.
Может быть, и правда стоит немного подождать?
Сейчас всё сырое. Модели ошибаются. Сервисы меняются. Половину вещей приходится собирать вручную.
Через несколько лет наверняка появятся нормальные готовые решения.
И вот здесь, мне кажется, находится одна из самых интересных ловушек всей нынешней AI-революции.
Потому что когда станет удобно — удобно станет всем.
И именно тогда значительная часть сегодняшнего преимущества исчезнет.
Об этом — в третьей части.