27 февраля 2025

Как оценить силу AI-стартапа

#Статьи 98

Это перевод статьи «Ten principles for building strong vertical AI businesses» от Bessemer Venture Partner. Но сначала я хочу поделиться парой слов, почему я решил, что вам будет полезно прочитать этот текст.

Эта статья про то, как это одна из крупнейших и старейших венчурных компаний оценивает потенциал вертикального AI-стартапа. Такая модель очень похожа на принципы, которыми я руководствуюсь, когда думаю над вопросом: «Действительно ли у бизнеса, с идеей которого пришел клиент, есть потенциал?». Мне важно найти этот ответ, потому что:

— клиенту будет полезно, если команда, которая работает над его продуктом, хорошо понимает, какую ценность она создает;

— мне хочется, чтобы мы работали над продуктами, у которых есть потенциал.

Нам важно, чтобы то, что мы делаем — интерфейсы, автоматизация, маркетинг — действительно ускоряло бизнес. Это может показаться эгоистичной позицией, но связка «наши действия развивают бизнес, и бизнес это замечает» является основой доверительных и долгих отношений с клиентами.

Очень часто в ответ на вопрос «В чем ценность?» говорят: «Это дешевле» или «Это удобнее». Это, конечно, неплохо, но для серьезного роста важнее, чтобы решение наглядно демонстрировало пользу, обеспечивало значительный ROI (коэффициент окупаемости инвестиций) для одного из ключевых процессов, а еще лучше — создавало сквозную автоматизацию доставки ценности. В статье Bessemer именно об этом и говорится, с примерами.

Похожими принципами мы руководствуемся в продакшене, когда автоматизируем вертикальные AI-решения для наших клиентов. И когда я работаю трекером в акселераторе. В общем, ниже — сжатый перевод. Надеюсь, будет полезно.

— Алексей Кулаков, CEO JetStyle.

10 принципов создания сильных AI-бизнесов

Вертикальный AI: как строить?

AI в вертикальных нишах работает по тем же принципам, что и традиционный софт, но с учетом новых вызовов. Успешные примеры уже есть: EvenUp (2019), Subtle Medical (2017), Abridge (2018), Fieldguide (2020). Они доказали: AI может решать задачи, которые не под силу классическому ПО.

На основе анализа самых успешных AI-стартапов мы выделили 10 ключевых принципов.

Функциональная ценность

1. Автоматизируйте только то, что клиент готов доверить AI

AI работает там, где пользователи действительно хотят автоматизации. Не всё, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать.

Пример:

— Abridge автоматизировал врачебную документацию, потому что врачи устали от бумажной работы;

— AI для медицинской диагностики внедряется медленно, так как страховые компании и законы отстают.

— Не делайте копируемые решения

2. Не делайте копируемые решения

AI-продукт должен быть не просто быстрее, а принципиально лучше.

Пример:

— простая автоматизация обработки счетов (AR/AP) не дает преимущества — конкуренты легко ее скопируют.

— AI для сложных финансовых решений, интегрированный в экосистему клиента, создает барьер для копирования.

3. Ищите, где AI делает то, что человек не может

AI эффективен не только в рутине, но и в анализе больших данных.

Пример:

— Rilla AI анализирует переговоры продавцов с клиентами и дает рекомендации, основанные на тысячах записей. Менеджер так не сможет.

Экономическая ценность

4. AI должен приносить деньги клиенту

AI-продукт должен либо сокращать расходы, либо увеличивать доход.
Примеры:
— Abridge экономит врачам 1-2 часа в день, увеличивая поток пациентов и выручку;
— EvenUp автоматизирует подготовку юридических документов, освобождая время для новых дел.

5. Изменяйте бизнес-модели

AI-сервисы работают быстрее, дешевле и стабильнее людей.
Факт:
— средняя маржинальность AI-сервисов в 2024 году — 56%, средний burn rate (скорость, с которой компания расходует свои финансовые ресурсы) — выше в 1,6 раз. Это больше, чем у классических сервисных компаний.