Search

Основатели iAuthor поступили по-другому – они написали подробный и откровенный пост с историей предприятия и их выводами из своих ошибок. Жалко только, сумму потерь денег и времени не написали, с ними было бы ещё интереснее. Но в любом случае, если делаете или хотите делать небольшие Side-проекты – чужой опыт может быть полезен. О граблях лучше читать, чем на них наступать…

Paper через 4 года

Ребенок запускает приложение и выбирает “математика, 7 класс”. Через несколько секунд к нему подключается наставник и помогает с непонятной задачей в сегодняшней домашке. После трехминутного разговора копеечка списывается с маминой кредитки, зато сынок действительно понял сложную тему. Подобная механика используется несколькими разными стартапами в разных странах - и, наверное, именно её стоит называть “Uber для школьного образования…

Канадский #стартапдня Paper реализовал в США точно такой же сервис, но с другим подходом к монетизации. Дети работают с приложением без ограничений, а платит за всё школа - она же хочет, чтобы её ученики хорошо учились, и наставник - такая же часть образовательного процесса, как учитель в классе.

Кроме собственно роста успеваемости Paper обещает ещё и выравнивание результатов. Дескать, успешные родители или сами ребенку всё подскажут, или репетитора наймут, у них и так всё хорошо. А вот в неблагополучных семьях новый сервис обеспечит прорыв.

Ещё одно отличие B2B-подхода - все обращения записываются. Учитель знает, какой ребенок спрашивал подсказку по какой теме, и как-то подстраивается под эту обратную связь. Если вчера за помощью в Paper полезли все, значит эту тему он рассказал плохо.

Инвестиций стартап привлек 390 миллионов долларов, почти все - за последние два года. До пандемии Paper шесть лет развивался ни шатко ни валко, но COVID ему, конечно, здорово помог. Без удаленки о нынешней оценке в 1.2 миллиарда точно говорить бы не пришлось.

—
Вот такой воскресный #субботнийповтор из 2022 года. Все новости стартапа с тех пор – увольнения, увольнения, закрытие направления. 390 миллионов на счету продолжают поддерживать жизнь в компании в целом. Уж не знаю, насколько их хватит, но со стороны печальный финал выглядит неизбежным.

Забавные моменты на этом фоне.
– Я проглядел в СМИ несколько статей про проблемы компании. Ни в одной не обсуждаются их причины и не встречается слово “ChatGPT”.
– На лендинге самого Paper тоже ничего про нейросети. Продукт по-прежнему только на живых наставников напирает. В 2026 году-то.
– Просто чуть сокращенная цитата: “сотрудники канадского офиса проголосовали за создание профсоюза, через две недели…

Не наступать на грабли

Огромное количество бизнесов запускается зря. Человек придумал новый вариант CRM или просто кофейню на соседней улице, открылся, потом потыкался-помыкался год или два, потом закрыл проект и вздохнул с облегчением и минусом в свой месячный или годовой доход в найме. Типичная история – я сам в таком раз пять участвовал.

Иногда причина провала – операционка. Наняли не тех людей, плохо договорились с поставщиками, основатель потерял интерес. Иногда – какие-то внешние факторы, пандемия или действия конкурентов. Но часто финал был предопределен с самого начала – этот бизнес вообще не стоило начинать. CRM с такой фичей никому не нужна, на соседней улице нет трафика для кофейни.

Российский #стартапдня Trust Engine обещает объяснить основателю проблему заранее. Описываешь бизнес-идею текстом, через час получаешь отчет: объем рынка, конкуренты, риски, финансовую модель и вердикт “да или нет” – всё как у McKinsey, но только в тысячу раз дешевле.

Внутри – разумеется, Умные Алгоритмы. Разумеется, на базе LLM. Один AI ищет данные, второй его проверяет, а третий перепроверяет первых двух, чтобы отчет был не для красоты, а соответствовал реальности. Несколько примеров результатов можно скачать – выглядят удивительно адекватно, кстати говоря. Наверное, такого качества можно и самому от ChatGPT добиться, но не с первого, не со второго и не с десятого раза…

Основатель говорит, что Trust Engine сделал уже тысячу отчетов, средняя оценка – 4.8. Выручку стартап не раскрывает.

https://trustengineai.com/

#россия #насвои #ai

Поесть со скидкой

Типичная цена продуктов в цене обеда в ресторане – процентов 30. Теоретически заведению выгодно кормить гостей даже и за полцены.

Кроме того, ресторан – это обычный малый бизнес. Он всегда не слишком далеко от кассового разрыва. Банки кредиты ему не дают. Деньги сейчас гораздо важнее, чем в будущем.

Американский #стартапдня InKind объединил эти два факта в одном продукте. Стартап дает ресторану кредит, на который не капают проценты и который не надо возвращать. Но чудес не бывает – в счет погашения надо кормить гостей-клиентов стартапа, причем, естественно, со скидкой. Человек поел на 100 долларов, с долга списались 50. Продукты, как мы помним, стоили 30 – ресторан в теории остался в…

Гостю InKind предлагает механику “плати в ресторанах через нас, получай кешбэк”. С той же сотни пользователю вернутся 20 баксов – отличное предложение, нет причин отказываться. В итоге на ровном месте в плюсе оказались все участники сделки: +30 у стартапа, +20 у клиента, +20 и беспроцентный кредит у ресторана. Так, по крайней мере, выглядит презентация.

Очевидная проблема в жизни – гость может быть не новым, а старым. Раньше он платил полную стоимость, а теперь с него только половина приходит – для заведения плюс резко меняется на минус. Стартап, понятно, обещает предотвращать такую ситуацию Умными Алгоритмами и Правильными Рекомендациями, но никакой статистики нет. Впрочем, может быть, пока ресторанов в его сети относительно немного – проблемы и нет. Если во…

Проект запущен в 2014 году и с тех пор развивался без крупных публичных инвестиций. Зато в недавнем раунде он привлек аж 450 миллионов долларов – большая часть, видимо, просто кредитными деньгами, чтобы их в долг ресторанам раздавать.

https://inkind.com/

#еда #сша #мегараунд

Музыка в подарок

В наше время песню может написать каждый. Запрос туда, запрос сюда, немного Suno, немного ChatGPT, дело абсолютно нехитрое. Но трек получается слишком абстрактным, без реальной индивидуальности. Ваш от моего отличается только заданным стилем, да случайностью при активации нейросети.

Чтобы сделать песню для конкретного человека (или, скажем, для конкретного завода), надо рассказать AI его биографию, особенности, привычки. Тогда в тексте появится не универсальная “чашка кофе по утрам”, а реальный “сникерс по утрам”, если он действительно так завтракает. И так, в идеале, в каждой строчке. Адресат умиленно всплакнет.