Стартап Саммари

Интересная статья от GitHub по поводу их GitHub Copilot: https://github.blog/2023-06-27-the-economic-impact-of-the-ai-powered-developer-lifecycle-and-lessons-from-github-copilot/ Интересные цифры: 1. Продукт запустили год назад и у него почти миллион пользователей и его юзают в 20к организаций. 2. Прислушиваемость к его рекомендациям 30%. То есть 30% предложений прнимаются разработчиками. 3. Дуолинго вообще говорит, что скорость разработки на 25% выросла. Так то это много! Остальные выводы и инсайты в статье.

Просто интересная цифра - Американцы платят всякие комиссии и проценты по кредитным картам и эта сумма набегает аж на $164B.

Знаете такой продукт Loom? Это «записывалка» экрана со всякими прикольными фичами вокруг этого. Основной юзкейс - это асинхронное общение команды через видео. Так вот их купил Atlassian за $975M. 🚀

Новинка видеорынка: Elevenlabs открыли доступ к нейросети для дубляжа видеороликов. Попробовал — результат понравился. На вход предоставил видео на 7 минут: The Biggest Mistakes First-Time Founders Make - Michael Seibel А на выходе получил его же, но с качественной озвучкой на русском, да ещё и голосом говорящего. Правда видео на выходе обрезается на минуте, но оно понятно — это демо. Крутая штука, скоро можно будет смотреть любые лекции на любом языке. Я уже слышал о таких нейросетках, но потестить самому выпало впервые. Меня прям восхитило. Потестить можно тут: https://elevenlabs.io/dubbing Посмотрел сколько стоит подписка — от 5 бакосв в месяц. Максимальный тариф 22 бакса. Круть.

Интересная идея от Monzo — за день до автоматического списания денег с пользователя, слать ему коммуникацию, если вдруг не хватает денег на счёте/карте. Например: «Похоже у вас недостаточно денег, чтобы завтра оплатить подписку. Пополните счёт, чтобы оплата прошла и сервис не приостановился.»

Читаю исследование "2023 State of SaaS" от Productiv и узнал интересные детали о том, сколько компании тратят на SaaS на сотрудника: В среднем компании тратят по $9,643 на сотрудника: • Малый и средний бизнес (SMB) тратит больше всех — по $11,196 на человека. • Компании среднего рынка (Mid-market) — $10,045. • А крупные корпорации (Enterprise) меньше всех — всего $7,492. Возможно, в крупных компаниях расходы меньше из-за объемных скидок и тарифов на SaaS, которые зависят от использования (usage-based). Уточнение: в эти расходы не входят IaaS, PaaS и разная инфраструктура, вроде GCP или AWS. По размеру компании разделяются так: • SMB: менее 500 сотрудников • Mid-market: от 500 до 2000 • Enterprise: более 2000.

Интересное 5-минутное видео на ProductSence — почему команды, работающие над одним продуктом приносят больше ценности чем команды, работающие над несколькими. То есть — одна команда + один продукт = наилучшая производительность 🚀 И — одна команда + 2+ продуктов = распыление и неэффективность 🤯 👉 Видео Согласны с этим мнением? Если нет, то почему?

Хорошая статья на Financial Times о моделях-трансформерах, лежащих в основе генеративного ИИ, и о 8 исследователях Google, которые стали пионерами в этой области, а потом все ушли из Гула. Ещё это хороший пример преимуществ совместной работы в офисе.

?

1. Рассмотрим возможность использования 2.35 миллиарда пользователей из вашего другого стартапа.

Вот наше руководство по запуску самого быстрорастущего приложения за все времена.

Threads разрабатывали 6 месяцев командой меньше 20 человек. И через неделю после запуска у приложения уже было 100 миллионов пользователей. На сегодняшний день это самое быстрорастущее приложение за все времена. Наверное в компании есть руководство по запуску таких продуктов.

AI and Work Automation We're on the brink of a new era of even greater automation, and that means not just new possibilities, but also new job opportunities. There's a common misconception that the amount of work is fixed, and if we delegate tasks to machines, it reduces the work available for humans. However, if it becomes more advantageous to use a machine, let's say, to create a pair of shoes, then shoes become cheaper, more people can afford them, and they have more money for other things – leading to new needs and desires, which in turn drives the creation of new jobs. Efficiency isn't limited to specific domains; it permeates the entire global economy, generating fresh prosperity and jobs. While nobody can precisely predict the emerging professions of the future, we possess a model that demonstrates the consistent emergence of new jobs and explains why it happens. Many find it challenging to believe, but automation has been progressing for two centuries, and new "jobs" have always arisen. Our time is no exception.

ИИ и автоматизация работы Перед нами — эра ещё большей автоматизации, и это означает не только новые возможности, но и новые рабочие места. Существует распространенное заблуждение, будто количество работы ограничено (фиксировано), и если мы отдаём некоторые задачи машинам, то количество работы для людей уменьшается. Да нифига! Если становится выгоднее использовать машину, например, для создания пары обуви, то обувь станет дешевле –> больше людей смогут её купить –> у них останется больше денег на другие вещи –> значит возникнут новые потребности и желания –> а это это способствует появлению новых рабочих мест. Эффективность повышается не только в определенных областях, она распространяется на всю глобальную экономику, создавая новое благосостояние и рабочие места. Никто не может точно предсказать, какие новые профессии появятся в будущем, но у нас есть модель, которая демонстрирует, что новые рабочие места всегда появлялись и объясняет, почему так происходит. Многим трудно в это поверить, но автоматизация идет уже 200 лет, и новые "работы" всегда возникали. Наше время — не исключение.

Где ИИ пока не может решать здачи... Одна из задач, котрую пока не умеет решать ИИ — это определять, что текст написан генеративным ИИ, а не человеком. У OpenAI был такой инструмент, но и тот недавно закрыли, так как он не справлялся. Получается, что сейчас нет возможности определить, что текст написан большой языковой моделью (LLM). Например, это требуется в учебных заведениях.

Размер глобального рынка ИИ в 2022 году был оценён в $454B и ожидается, что к 2032 году он вырастет до $2.58T. Средняя скорость роста получается 19% в год. Например, в Северной Америке, это рынок был оценён в $167B в том же 2022 году. Это 37% от глобального.

В ближайшие несколько лет появится ИИ-помощники для множества профессий. Например, у GitHub есть Copilot для разработчиков, который помогает писать код. Они его так и называют Your AI pair programmer Так и у продактов, аналитиков, дизайнеров, исследователей, сейлзов, маркетологов, топ-менеджеров, спецов техподдержки появятся свои Копайлоты.

А кто едет на конфу Productsese в Мск 4-5 сентября? Участие правда платное, очный билет 42к стоит. https://productsense.io

Кто едет на ближайший Productcamp в Подмосковье 19-20 августа? Участие бесплатное, надо только выступить или волонтёрить. https://productcamp.ru/

Товарищи продакты, аналитики и стартаперы, хотите себе ИИ-помощника по аналитике данных?