Усиленный интеллект

Хочется послушать реальный опыт масштабирования глобальных продаж (относительно PLG модели) Буду рад рекомендациям, подкастам, контактам с кем можно было бы обсудить вопросы ниже Особенно интересуют специалисты кто работал в компаниях, типо Figma, Miro и тп B2B SaaS - список на картинке или на сайте OpenView (советую всем кто интересуется данной темой) Ниже вопросы - Как устроена система продаж в B2B SaaS вне России. - Как выбирали страны, наш фокус на США сейчас, но возможно это ошибочная стратегия для старта продаж - Как сетапили команду и процесс: процесс отбора биздевов / что это за люди, locals? На каких условиях искали их, % от сделки / фикс? - Если основной сегмент это smb, а не Enterprise - какие основные каналы продаж? - Сколько времени нормально на закрытие сделки? При среднем чеке для SMB 1000 дол, Enterprise 60 тыс дол - Насколько важно "awareness о компании". Как совмещать awareness с продажами на старте развития компании: есть ли выхлоп от PR команды? Есть ли выхлоп от митапов / конференций? - Если речь про Enterprise, часто на рос рынке, советуют заходить через партнеров интеграторов, актуально ли это для рынка США / Европы? - Какой % выручки / пользователей у вертикально интегрированных продуктов идет от команд / энтерпрайза / b2c. Есть гипотеза, что может b2c вообще чисто убыточная история, позволяющая привлекать Enterprise - Вопросы про комьюнити в США. Как строили комьюнити, какие активности сработали лучше всего Спасибо! буду рад знакомствам)

3. Phygital+ AI Assistant Genie Мы создали самую крутую сегментированную AI library и движок для работы с нейронками для того, чтобы еще больше упростить использование ИИ для своих задач внутри агентств и дизайнеров. На основе RAG-модели обученной на основе уникальных данных которые мы создаем или собираем (теплейты, юзкейсы, нейронки, форматы, промыты, пайплайны, использование сервисов) - наш ассистент теперь сможет помочь каждому кто заинтересован в работе с Generative AI понять как применять ИИ для себя. На скриншоте некоторые примеры ответов, самое интересное что мы не только говорим как использовать, но и внутри нашего воркспейса сразу предоставляем для этого все готовые инструменты. Пишите фидбэк будем и дальше улучшать нашего джина для удобства, а потом расскажем к чему это все приведет для большей эффективности дизайнеров и дизайн-студий.

Пост про ИИ ассистентов С учетом появления chatGPT все резко стали понимать ценность ИИ для решения и оптимизации своих задач. Сегодня хочу немного рассказать про наш путь к созданию ИИ ассистентов 1. До появления LLM До появления генеративных моделей и особенно LLM мы еще в 2018 году экспериментировали с данными подходами 1.1. Standerella Так как мы раньше были небольшой студией и нам не хватало качественных менеджеров, мы создали Slack-ассистента для автоматизации рутинных задач менеджеров проектов. Об этом написали статью Его основная задача была проводить дейлики внутри команды К слову, он показывал себя очень даже эффективно 1.2. Phyge Далее мы создали свой внутренний движок на основе ИИ для того, чтобы он помогал работать с неструктурированной информацией Так как тогда еще не было LLM / GPT моделей создан он был на основе семантического поиска. Идея была в том чтобы он сам выдавал по любому запросу наиболее релевантную информацию (да сейчас с этим легко справляется chatGPT, именно поэтому ранее мы отказались от продолжения развития в этом направлении) 1.3. Obsidian/Zapier/Make и тп Далее были попытки накрутить с помощью API и сервисов для автоматизации различные задачи на наши решения выше 1.4. MV & NUE Но далее мы задались вопросом куда это все идет и что ждать в будущем и для этого создали визуальные исследования по MV и NUE И поняли что скоро появится Generative AI 2. После появления LLM 2.1. Проекты для компаний В рамках агентства мы начали создавать ассистентов для крупных компаний, помогая им на основе RAG-моделей работать эффективнее со своими данными (МСУ, Инград и другие) 2.2. Сейчас в рамках агентства партнеры создают полноценное AI Agency, где от брифа до сметы все помогает создавать ИИ Но самое интересное о чем хочу рассказать - это наш AI assistant Genie, который мы уже внедрили в Phygital+

Мы продолжаем поиски талантливых людей в команду Phygital+ Наша платформа активно развивается, поэтому мы Phygital+ (No-code AI CoPilot инструмент для дизайн команд) расширяем команду специалистов! В отличии от всех остальных инструментов у нас можно работать с 30+ нейронными сетями, соединяя их в пайплайны. 🟣Product Designer — ищем продуктового дизайнера, который сделает наш продукт самым удобным и интуитивно понятным AI co-pilot для креативных команд и фрилансеров. Мы делаем B2B SaaS продукт на американском рынке и ищем дизайнера с опытом работы в B2B с Web/desktop приложениями. Подробнее о вакансии 🟣Community / Social Media Manager — ищем заряженного менеджера по маркетингу, который работал с диджитал продуктами и сервисами, любит эксперименты и искуственный интеллект. Нам важно, чтобы вы свободно владели английским, умели работать с метриками и очень хотели развиваться в сфере AI, технологий и дизайна! Подробнее о вакансии 🟣QA Engineer (Part-time) — ищем перспективного тестировщика для дальнейшей реализации AI платформы. Мы ожидаем, что это въедливый педант, который не пропустит ни одного бага:), с большой любовью к технологиям и использованию нейронок для решения своих задач. Подробнее о вакансии 🟣Мультифункциональные креаторы — если вы обожаете ИИ, технологии и креатив — эта вакансия для вас. Вы будете придумывать, записывать и монтировать туториалы, лайфхаки, пайплайны и реализовывать любые другие идеи для англоязычной аудитории. Подробнее о вакансии

Ищем продуктового дизайнера для Phygital+ Мы Phygital+ (No-code AI CoPilot инструмент для дизайн команд) ищем сильного продуктового дизайнера для улучшения нашего софта. В отличии от всех остальных инструментов у нас можно соединять и работать с 30+ нейронными сетями создавая из них пайплайны, по сути мы миро для ИИ. Видео работы приложения Мы двигаемся быстро, итеративно, добавляя новый функционал каждую неделю. Хотим пересмотреть сильно UI/UX. Помогите найти сильного специалиста) Описание вакансии

Автопарсер для AI Library У нас есть AI Library - большая библиотека нейронных сетей с самой лучшей и удобной сегментацией для визуальных дизайнеров Мы хотим ускорить процесс заполнения библиотеки с помощью парсера. Ищем кто сможет нам помочь в написании парсера Описание ТЗ https://doc.clickup.com/24458980/p/h/qadq4-3672/ae755daa239ed4f Пишите мне с предложениями в тг пожалуйста @olegyusupov

B2B Generative AI 1. x2.5 увеличение бюджета на использование Generative AI (превалирует LLM) 2. Основная причина интеграции Generative AI сокращение затрат и времени на текущие бизнес-процессы 3. Однако ROI от инвестиций в Generative AI пока еще нечеткое (измеряют рентабельность инвестиций за счет повышения производительности труда благодаря ИИ, полагаются на NPS и удовлетворенность клиентов как на хорошие косвенные показатели) 4. Полагаются на заказную разработку при внедрении Generative AI в компанию (Внедрение и масштабирование генеративного ИИ требует наличия необходимых технических специалистов, которых в настоящее время нет в штате многих предприятий, Модели: предприятия склоняются к использованию нескольких моделей с открытым исходным кодом) 5. Многомодельное будущее (в некоторых случаях даже используют в производстве, несколько моделей, что позволяет им 1) адаптировать их к конкретным условиям использования с учетом производительности, размера и стоимости, 2) избежать замкнутости и 3) быстро использовать достижения в быстро развивающейся области. Третий пункт был особенно важен для лидеров, поскольку таблица лидеров моделей динамична, и компании стремятся использовать как современные модели, так и модели с открытым исходным кодом для достижения наилучших результатов.) 6. Постепенно увеличивается использование OpenSource моделей (так как много работы с сенсетивными данными, которые не хочется отдавать по API, поэтому Контроль (безопасность собственных данных и понимание того, почему модели дают определенные результаты) и кастомизация (возможность эффективной настройки для конкретного случая использования) значительно превосходят стоимость в качестве основных причин для перехода на открытый исходный код) 7. До 5млрд долларов вырастут расходы на API (За последние 6 месяцев предприятиям был выдан нисходящий мандат на поиск и внедрение решений genAI. Сделки, на заключение которых раньше уходило больше года, теперь заключаются за 2-3 месяца, и эти сделки гораздо крупнее, чем раньше.) У нас есть богатый опыт как заказной разработки GenAI решений в Enterprise от Phygital.team, так и предоставление по API/white-label Phygital+ в крупные и небольшие компании. Мы готовы провести консалтинг или вебинар для тех кто хочет понять как можно оптимизировать траты и время при интеграции данных решений к себе - заполните заявку и мы с вами свяжемся https://forms.gle/XXqRjBfDCXLPNcVp7

B2B Generative AI Ниже краткий пересказ исследования a16z про использование GenAI решений в Enterprise

Пост про челленджи Продолжаю делиться вещами в которых сейчас развиваюсь и по которым хотел бы обменяться опытом или найти подярдчиков. Если хотите поговорить, обменяться опытом со мной по данным пунктам давайте планировать встречу / звонок Челленджи: 1. Аналитика ⁃ Улучшение и создание Growth Model + создание пирамиды метрик ⁃ Создание Data-driven decision making 2. GTM ⁃ Таргетинг (Google, Meta, YouTube, Twitter, LinkedIn, TikTok: запуск, оптимизация CAC, работа с различными гео) ⁃ SEO (оптимизация, аналитика SemRush) ⁃ SMM (работа с виральностью) ⁃ Content marketing (Аналитика, поиск бенчмарков по рынку) ⁃ Influence marketing (коллаборации, сервисы) ⁃ Email marketing (коллаборации, сервисы) ⁃ Новые каналы дистрибуции (к примеру GPT store / Figma plugins и т.п.) ⁃ PR (запуск) ⁃ Построение реферальной программы (Impact + Stripe) ⁃ Работа с сервисами (Trustpilot, DealFuel, G2, Capterra, Clutch и т.п.) ⁃ Работа с сервисами (Product Hunt, Betalist, AppSumo, Investor Hunt) ⁃ Рост каналов и виральность (телеграм, твиттер, ютуб и тп) ⁃ Community management: построение американского комьюнити вокруг продукта, построение CLG подходов 3. CRM ⁃ Внедрение ⁃ Построение автоматизированных продаж / автоворонок (настройка связки Amplitude + Apollo + Mailchimp + Hubspot) ⁃ B2B продаж (построение, оптимизация, сетап первых B2B продаж на американском рынке и масштабирование) 4. PM ⁃ повышение ретеншна, повышение конверсий ⁃ активация и онбординг в очень многофункциональных продуктах ⁃ CustDev :регулярные интервью с пользователями, в чем отличие от рос рынка, почему не соглашаются и низкая активность, нужно ли платить за интервью или какая мотивация 5. HR ⁃ Поиск CMO ⁃ Поиск CPO / Работа с гипотезами ⁃ Поиск CTO ⁃ Поиск ArtLead ⁃ Тестировщик и в целом поговорить, как должно быть устроено тестирование в растущих компаниях. Какая часть идет на ручное тестирование, какая на автотесты. ⁃ Customer support: как сократить затраты 6. TECH ⁃ написание автопарсера для AI library 7. DESIGN ⁃ Поиск дизайнера (продуктовый и маркетинговый) ⁃ Создание большого количества видео и материалов о продукте ⁃ Создание темплейтов

Вышла Gpt4o и она уже доступна в Phygital+ А также пока все говорят о том на сколько потрясающая технология (что действительно так), я говорю на Setters media про ограничения и наоборот)