🚴♂️Не надо изобретать велосипед
Главная ошибка стартаперов — пытаться сделать идеальный продукт, годами его дорабатывать, но так и не выпустить.
В своём канале я запустил челлендж: 12 проектов за 12 месяцев.
1️⃣ Ищем идею под существующий спрос (не из головы!)
2️⃣ Разрабатываем продукт
3️⃣ Занимаемся бесплатным продвижением
4️⃣ Оптимизируем и масштабируем
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
✔️ Только проверенный спрос — через поисковые запросы, а не догадки.
✔️ Быстрый запуск — никакого перфекционизма.
✔️ Только США и ЕС — там платят за удобство.
Также в канале разбираю:
— Кто и зачем будет платить за микро-продукт?
— Главная ошибка начинающих стартаперов
— Микро-продукт vs стартап
— Как бесплатно продвигать продукт
Короче, рассказываю в канале без купюр: что работает, а что нет, сколько приносит и как продвигаем. Всё, что обычно скрывают.
#реклама
Главная ошибка стартаперов — пытаться сделать идеальный продукт, годами его дорабатывать, но так и не выпустить.
В своём канале я запустил челлендж: 12 проектов за 12 месяцев.
1️⃣ Ищем идею под существующий спрос (не из головы!)
2️⃣ Разрабатываем продукт
3️⃣ Занимаемся бесплатным продвижением
4️⃣ Оптимизируем и масштабируем
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
✔️ Только проверенный спрос — через поисковые запросы, а не догадки.
✔️ Быстрый запуск — никакого перфекционизма.
✔️ Только США и ЕС — там платят за удобство.
Также в канале разбираю:
— Кто и зачем будет платить за микро-продукт?
— Главная ошибка начинающих стартаперов
— Микро-продукт vs стартап
— Как бесплатно продвигать продукт
Короче, рассказываю в канале без купюр: что работает, а что нет, сколько приносит и как продвигаем. Всё, что обычно скрывают.
#реклама
❤34
Кстати, вышедший вчера Gemini кодер дает 1,000 бесплатных запросов в день! Это больше, чем Cursor дает в месяц в платной подписке. А прямо сегодня для вайб-кодинга это топовая моделька, очень советую.
5❤168
Тут в близких кругах пошел флешмоб. А вернее даже два. Как вы знаете, GPT знает про вас больше чем вы про себя сами. И бывает очень интересно, поучительно и забавно посмотреть на себя его глазами. Для этого предлагаю два эксперимента, которые я проделал.
1. Пишешь промт «Сгенерируй изображение — как ты себя чувствуешь общаясь со мной, на основе наших бесед и моих запросов, максимально честно, не сглаживай углы». Если вдруг не понята картинка, просите объяснить почему именно так.
К посту прикрепил то, что он сгенерировал про меня. Когда спросил почему, говорит, ты всегда требуешь быстрого и четкого ответа, не остается время на лирику.
2. «Придумай spicy шутку на основе того, всего, что ты знаешь обо мне.»
1. Пишешь промт «Сгенерируй изображение — как ты себя чувствуешь общаясь со мной, на основе наших бесед и моих запросов, максимально честно, не сглаживай углы». Если вдруг не понята картинка, просите объяснить почему именно так.
К посту прикрепил то, что он сгенерировал про меня. Когда спросил почему, говорит, ты всегда требуешь быстрого и четкого ответа, не остается время на лирику.
2. «Придумай spicy шутку на основе того, всего, что ты знаешь обо мне.»
3❤103
Сегодня Рома Бузько и команда запускаются на Product Hunt с проектом Skala и попросили прорекламировать их в этом канале.
Skala — это универсальная юридическая платформа для стартапов, а теперь ещё и со встроенным ИИ помощником, который подскажет шаблон или юрисдикцию для стартапа.
Кроме ИИ, на Skala есть:
• регистрация юрлиц в самых популярных юрисдикциях (далеко не только Делавэр);
• отчетность и дедлайны по компаниям;
• документы для фандрейзинга (включая токены);
• регистрация товарных знаков в США;
• шаблоны юридических документов и электронная подпись.
В роудмэпе на будущее: управление каптейблом, ESOP, регистрация SPV и фондов, маркетплейс юридических услуг.
Так может выглядеть будущее юридических услуг: автоматизированные workflows + ИИ + lawyers in the loop.
Поддерживайте ребят по ссылке: https://www.producthunt.com/products/skala/launches/skala-2
Skala — это универсальная юридическая платформа для стартапов, а теперь ещё и со встроенным ИИ помощником, который подскажет шаблон или юрисдикцию для стартапа.
Кроме ИИ, на Skala есть:
• регистрация юрлиц в самых популярных юрисдикциях (далеко не только Делавэр);
• отчетность и дедлайны по компаниям;
• документы для фандрейзинга (включая токены);
• регистрация товарных знаков в США;
• шаблоны юридических документов и электронная подпись.
В роудмэпе на будущее: управление каптейблом, ESOP, регистрация SPV и фондов, маркетплейс юридических услуг.
Так может выглядеть будущее юридических услуг: автоматизированные workflows + ИИ + lawyers in the loop.
Поддерживайте ребят по ссылке: https://www.producthunt.com/products/skala/launches/skala-2
❤79
Постепенно возвращаюсь к регулярному постингу в канал. Последние 3 недели был в Долине: полсотни встреч с стартапами и фондами, организация двух конференций, участие в пяти, два хакатона и куча эмоций.
Что я заметил по сравнению с поездкой в феврале:
В городе не осталось ни одного билборда, который бы рекламировал что-то кроме ИИ. Энергия через край. Я уже писал, что в воскресенье вечером в кафе нет свободного стула, потому что все кодят стартапы. Уровень общего воодушевления выше, чем когда-либо на моей памяти. И тому есть разумная причина: ИИ меняет примерно все в мире, а вы можете стать лидером этих изменений в одной конкретной области от уборки туалетов (computer vision language action models для определения чистоты унитаза) до свормов миллионов военных дронов до новых лекарств.
При этом видео что коллективный СФ-таймлайн AGI начал обратно расти. Никто не сомневается, что через 2 года агенты будут делать вещи, которые нам сегодня кажутся магией, но это еще не гарантирует тотальный суперинтеллект и конец экономики как мы её знаем до конца десятилетия. А значит, придется еще немного поработать и вместо мечт о гос-сиське, которая кормит всех, придется как и раньше херачить ради капиталистической копеечки. Что меня, скорее, радует. Ибо граница между утопией и дистопией тонка, а принятие решение в обоих случаях сложно базировать на прошлом опыте.
Что я заметил по сравнению с поездкой в феврале:
В городе не осталось ни одного билборда, который бы рекламировал что-то кроме ИИ. Энергия через край. Я уже писал, что в воскресенье вечером в кафе нет свободного стула, потому что все кодят стартапы. Уровень общего воодушевления выше, чем когда-либо на моей памяти. И тому есть разумная причина: ИИ меняет примерно все в мире, а вы можете стать лидером этих изменений в одной конкретной области от уборки туалетов (computer vision language action models для определения чистоты унитаза) до свормов миллионов военных дронов до новых лекарств.
При этом видео что коллективный СФ-таймлайн AGI начал обратно расти. Никто не сомневается, что через 2 года агенты будут делать вещи, которые нам сегодня кажутся магией, но это еще не гарантирует тотальный суперинтеллект и конец экономики как мы её знаем до конца десятилетия. А значит, придется еще немного поработать и вместо мечт о гос-сиське, которая кормит всех, придется как и раньше херачить ради капиталистической копеечки. Что меня, скорее, радует. Ибо граница между утопией и дистопией тонка, а принятие решение в обоих случаях сложно базировать на прошлом опыте.
9❤127
Об эволюции экономических систем
Капитализм в своей сути это не про владение средствами производства и капиталом, а про децентрализованный дизайн механизмов. Это не "созданная" кем-то система, а сила природы. Но она эволюционирует вместе с цивилизацией, и впереди её ждут еще несколько витков.
Почему такая система необходима?
Экономика должна координировать работу миллиардов людей и миллионов компанией по всему миру. Централизованное принятие решение на таком масштабе невозможно, потому что это противоречит первому правилу кибернетики — law of requisite variety — которое говорит, что управление комплексной системой возможно только другой системой, которая не менее сложная (имеет не меньше степеней свободы), чем управляемая. Поэтому плановая экономика и все её производные теоретически не возможны, пока решения там принимают люди или слабые компьютеры.
Рынки работают, потому что знание рассеяно. Никакой планировщик не видит всю картину. Каждый участник знает только свои издержки, предпочтения и планы. Ключевой инсайт Фридриха Хайека заключается в том, что цена является методом компрессии информации. То есть — ключевое — имеет информационно-теоретическую основу. Когда вы или я меняем спрос, цена посылает всем сигнал о том, что кое-где информация обновилась. Это экономическая телеграфия, на основе которой можно дизайнить экономические механизмы. Чем и являются рынки: способ постоянного поиска равновесия Нэша в условиях скрытых (как правило от самого их владельца в том числе) преференций.
Но цена это лишь одно из измерений. С развитием программируемых рынков (сегодня все акции и бонды мира пришли ончейн, а завтра там будут построены эффективные программируемые механизмы) и искусственного интеллекта (автономных агентов с пропускной способностью мышления в тысячи токенов в секунду, гиперрациональных и доступных 24/7) становится возможным создания новых инструментов polling of tacit knowledge from the society (таких как высшее благо, мораль, этика, репутация, доверие, коллективная выгода как равновесное решение Дилеммы Заключенного). Именно это — постоянный алгоритимический и мульти-размерный (multidimensional, в смысле что параметр не только цена) поиск рыночных равновесий через оптимизационный алгоритм и является киберэкономикой.
И это не что иное, как очередная ступень развития экономической системы.
Долго длинно давай короче че хотел сказать?
Экономика - это оптимизационная задача. Любые её решения основаны на теории информации и теории игр, а не политике. Не обращайте внимания на шум и гам. Долбите в суть.
Капитализм в своей сути это не про владение средствами производства и капиталом, а про децентрализованный дизайн механизмов. Это не "созданная" кем-то система, а сила природы. Но она эволюционирует вместе с цивилизацией, и впереди её ждут еще несколько витков.
Почему такая система необходима?
Экономика должна координировать работу миллиардов людей и миллионов компанией по всему миру. Централизованное принятие решение на таком масштабе невозможно, потому что это противоречит первому правилу кибернетики — law of requisite variety — которое говорит, что управление комплексной системой возможно только другой системой, которая не менее сложная (имеет не меньше степеней свободы), чем управляемая. Поэтому плановая экономика и все её производные теоретически не возможны, пока решения там принимают люди или слабые компьютеры.
Рынки работают, потому что знание рассеяно. Никакой планировщик не видит всю картину. Каждый участник знает только свои издержки, предпочтения и планы. Ключевой инсайт Фридриха Хайека заключается в том, что цена является методом компрессии информации. То есть — ключевое — имеет информационно-теоретическую основу. Когда вы или я меняем спрос, цена посылает всем сигнал о том, что кое-где информация обновилась. Это экономическая телеграфия, на основе которой можно дизайнить экономические механизмы. Чем и являются рынки: способ постоянного поиска равновесия Нэша в условиях скрытых (как правило от самого их владельца в том числе) преференций.
Но цена это лишь одно из измерений. С развитием программируемых рынков (сегодня все акции и бонды мира пришли ончейн, а завтра там будут построены эффективные программируемые механизмы) и искусственного интеллекта (автономных агентов с пропускной способностью мышления в тысячи токенов в секунду, гиперрациональных и доступных 24/7) становится возможным создания новых инструментов polling of tacit knowledge from the society (таких как высшее благо, мораль, этика, репутация, доверие, коллективная выгода как равновесное решение Дилеммы Заключенного). Именно это — постоянный алгоритимический и мульти-размерный (multidimensional, в смысле что параметр не только цена) поиск рыночных равновесий через оптимизационный алгоритм и является киберэкономикой.
И это не что иное, как очередная ступень развития экономической системы.
Долго длинно давай короче че хотел сказать?
18❤132
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
То, что делает этот стартап, на мой взгляд, недооцененный и супер популярный в будущем подход. Их продукт — это довольно общий ИИ агент для бизнес-задач, типа заполнения форм, кодинга, тестирования и мелких задач.
Но главное тут, что подключение такого продукта — это не стандартный процесс интеграции через API или нажимания кнопочек в SaaS интерфейсе, а обучение. Это естественный, skeuomorphic, подход. Мы привыкли так поступать с новыми сотрудниками: показываешь ему экран, рассказываешь что и как работает, проверяешь и дальше он сам.
Примерно так же мы будем работать с агентами: голосовой рассказ в свободной форме как и что работает, агент задает вопросы а ты отвечаешь, показ экрана к записи которого агент может вернуться если что-то не получается.
Что еще я бы добавил сверху: агенты всегда читают слак и почту и адаптируют все изменения в бизнесе или продукте, предлагаю оптимизацию процессов, взаимодействуют между собой. Например, агент-аналитик маркетинга дает инструкции агенту который генерирует видео-креативы для рекламы в инстаграме (два реальный стартапа, с которыми общался на прошлой неделе).
Короче, если вы строите юникорн, который призван убить SaaS и заменить на агента в конкретной вертикали — это крутейший хак для вас. И, пусть пока не 100% reliably, но вполне реализуемо сегодняшними технологиями.
Но главное тут, что подключение такого продукта — это не стандартный процесс интеграции через API или нажимания кнопочек в SaaS интерфейсе, а обучение. Это естественный, skeuomorphic, подход. Мы привыкли так поступать с новыми сотрудниками: показываешь ему экран, рассказываешь что и как работает, проверяешь и дальше он сам.
Примерно так же мы будем работать с агентами: голосовой рассказ в свободной форме как и что работает, агент задает вопросы а ты отвечаешь, показ экрана к записи которого агент может вернуться если что-то не получается.
Что еще я бы добавил сверху: агенты всегда читают слак и почту и адаптируют все изменения в бизнесе или продукте, предлагаю оптимизацию процессов, взаимодействуют между собой. Например, агент-аналитик маркетинга дает инструкции агенту который генерирует видео-креативы для рекламы в инстаграме (два реальный стартапа, с которыми общался на прошлой неделе).
Короче, если вы строите юникорн, который призван убить SaaS и заменить на агента в конкретной вертикали — это крутейший хак для вас. И, пусть пока не 100% reliably, но вполне реализуемо сегодняшними технологиями.
❤146
Язык — это единственный из всех доступных человеку естественных методов восприятия, который полностью, на 100%, создан. Вкус, зрение, обоняние существующуют в пироде и доступны всем животным. Эволюции потребовались сотни миллионов лет для развития этих органов чувств. Язык же появился всего лишь за последние 200-300 тысяч лет и он не означает ничего — фактически, шум — вне сознания человека.
Я думаю, это главная причина почему прогресс в LLM был и останется настолько стремительным.
Я думаю, это главная причина почему прогресс в LLM был и останется настолько стремительным.
❤129
Потолок "интеллекта" у LLM был всегда неизбежен. Нейронные сети, по Суцкеверу, это способ компрессии информации. Информация в интернете изначально ограничена и любая из современных LLM обучены, условно, на всем доступном человечеству знании. По "утёкшим" бенчмаркам grok-4 видно, что претрейн еще работает, но вряд ли надолго.
Следующим этапом развития неизбежно будет RL, обучение на основе проб и ошибок самого агента. Причем, изначально это могут быть внешние агентские системы, какие-то там лупы на питоне, но со временем, ради эффективности, любая внешняя логика "переупакуется" обратно в активации нейронов. Ибо это самый быстрый способ обработки информации.
Я верю, что агентский RL из эзотерических областей математики придет в массовые задачи бизнеса, управления, инженерии, науки, персональной рутины. Для этого сегодня создаются среды для симуляции такого поведения, как для роботов, так и для софта. Накопление данных займет время, но результат того стоит. Из обучения на тексте мы переходим к обучению на интерактивном взаимодействии.
Следующим этапом развития неизбежно будет RL, обучение на основе проб и ошибок самого агента. Причем, изначально это могут быть внешние агентские системы, какие-то там лупы на питоне, но со временем, ради эффективности, любая внешняя логика "переупакуется" обратно в активации нейронов. Ибо это самый быстрый способ обработки информации.
Я верю, что агентский RL из эзотерических областей математики придет в массовые задачи бизнеса, управления, инженерии, науки, персональной рутины. Для этого сегодня создаются среды для симуляции такого поведения, как для роботов, так и для софта. Накопление данных займет время, но результат того стоит. Из обучения на тексте мы переходим к обучению на интерактивном взаимодействии.
8❤153
ИИ бурно растёт, но главное — не мощность, а умение применять его к реальным задачам.
Главная проблема сейчас — превращать свои идеи в работающий контент и продукты.
На примете есть канал Сергея Булаева о том, как перестать терять ценные мысли и создавать из них настоящие AI-сервисы.
Он никогда не был программистом, но за пару месяцев создал прототип Флэшбэки и уже превратил его в AI-стартап, оцениваемый в миллионы долларов (не кликбейт).
Сергей — основатель Купи Батон, стоял у истоков Lifehacker, жил на острове Самуи, а сейчас переехал во Флориду, чтобы развивать свой AI-стартап и открыто делиться рабочими подходами.
На канале много практического опыта, где Сергей показывает, как за пару часов сделать сервис или бота, который действительно работает.
• Вот, например сделал приложение, чтобы помочь сыну с уроками (два дня), сервис Огненные истории (три часа) или Yakker — транскрайбер текстов песен и речи (меньше часа).
• Размышления о том, как скоро наступит новая эпоха ИИ и что делать, когда люди окажутся не нужны.
• Ещё много интересных видео с переводами, гайдов, экспериментов с LLM моделями, зеро кодингом и постоянными AI-агентами.
Всё это на практике без скучных теорий, подписывайтесь!
#реклама
Главная проблема сейчас — превращать свои идеи в работающий контент и продукты.
На примете есть канал Сергея Булаева о том, как перестать терять ценные мысли и создавать из них настоящие AI-сервисы.
Он никогда не был программистом, но за пару месяцев создал прототип Флэшбэки и уже превратил его в AI-стартап, оцениваемый в миллионы долларов (не кликбейт).
Сергей — основатель Купи Батон, стоял у истоков Lifehacker, жил на острове Самуи, а сейчас переехал во Флориду, чтобы развивать свой AI-стартап и открыто делиться рабочими подходами.
На канале много практического опыта, где Сергей показывает, как за пару часов сделать сервис или бота, который действительно работает.
• Вот, например сделал приложение, чтобы помочь сыну с уроками (два дня), сервис Огненные истории (три часа) или Yakker — транскрайбер текстов песен и речи (меньше часа).
• Размышления о том, как скоро наступит новая эпоха ИИ и что делать, когда люди окажутся не нужны.
• Ещё много интересных видео с переводами, гайдов, экспериментов с LLM моделями, зеро кодингом и постоянными AI-агентами.
Всё это на практике без скучных теорий, подписывайтесь!
#реклама
❤27
организации (и, добавлю, люди) начинают делиться на обычных и AI-native. вторые куда более конкурентны, потому что выстроили автоматизации и оптимизации через кибернетические "отростки" себя, то есть создали для себя leverage через ИИ-инструменты. я для себя такую штуку назвал cybOS, но вижу тут уже у каждого есть какой-то свой пример. мы инвестировали в две компании, которые сейчас из этого строят нормальные продукты, но на мой взгляд тут очень много возможностей еще.
во-первых, есть два отдельных класса продуктов: персональные и организационные.
первые — это личный chief of staff, который знает про тебя все, твой ии-друг, коуч, психолог и ассистент. он должен быть максимально близко к телу (в часах, очках, телефоне) иметь полный контекст про твою жизнь (желательно, хранить зашифрованным твоим ключем а исполнять в TEE).
вторые — таск-трекер или ноушен "на стероидах" с коннекторами во все корпоративные системы от почты до crm, финансов, лигала, маркетинга; он должен иметь набор правил по тому как отрабатывать те или иные сценарии и общий контекст для компании (например, markdown в git, но для компаний побольше важно управление доступом, роли).
но дальше интереснее, потому что глубина вертикальных приложений, как видно на примере с курсором, огромная. сегодня агентами и приложениям нужна специализация. значит, для очень конкретных задач (e.g. "оформить новый паспорт в UK" для персонального агента или "запустить новую инфлюенсер кампанию с видео на азиатский регион") будут очень конкретные решения. задача обоих агентов — собрать с клиента необходимые данные, понять его "intent" — намерение, что именно ему нужно в результате — и, наконец, найти, скоординировать специализированных агентов в нужной области. это может быть публичный API, MCP или какой-то приватный маркетплейс как приложения внутри Miro или плагины Notion.
прикрепляю примерную картинку как мы про это думаем:
- один AI-native UI для работы
- даталейк с агрегированными данными
- механизм для дискавери, координации, раутинга и платежей
- сеть специализированных приложений, моделей, агентов
во-первых, есть два отдельных класса продуктов: персональные и организационные.
первые — это личный chief of staff, который знает про тебя все, твой ии-друг, коуч, психолог и ассистент. он должен быть максимально близко к телу (в часах, очках, телефоне) иметь полный контекст про твою жизнь (желательно, хранить зашифрованным твоим ключем а исполнять в TEE).
вторые — таск-трекер или ноушен "на стероидах" с коннекторами во все корпоративные системы от почты до crm, финансов, лигала, маркетинга; он должен иметь набор правил по тому как отрабатывать те или иные сценарии и общий контекст для компании (например, markdown в git, но для компаний побольше важно управление доступом, роли).
но дальше интереснее, потому что глубина вертикальных приложений, как видно на примере с курсором, огромная. сегодня агентами и приложениям нужна специализация. значит, для очень конкретных задач (e.g. "оформить новый паспорт в UK" для персонального агента или "запустить новую инфлюенсер кампанию с видео на азиатский регион") будут очень конкретные решения. задача обоих агентов — собрать с клиента необходимые данные, понять его "intent" — намерение, что именно ему нужно в результате — и, наконец, найти, скоординировать специализированных агентов в нужной области. это может быть публичный API, MCP или какой-то приватный маркетплейс как приложения внутри Miro или плагины Notion.
прикрепляю примерную картинку как мы про это думаем:
- один AI-native UI для работы
- даталейк с агрегированными данными
- механизм для дискавери, координации, раутинга и платежей
- сеть специализированных приложений, моделей, агентов
❤81
Логичное развитие асиков для инференса типа groq, etched, cerebras — это не просто оптимизированное железо под архитектуру модели (эти ребята не поддерживают ничего, кроме определенного типа transformer-based LLM), а оптимизация кастомного силикона под агентскую архитектуру для массовых юзкейсов.
❤41
Сейчас только одной технологией никого не удивить — бизнесу важны конкретные решения и отдача.
Именно поэтому сейчас такой большой спрос на людей, у которых есть и инженерный опыт в ИИ, и продуктовый опыт, связанный с бизнесом.
Анастасия, автор канала, который сегодня хочу порекомендовать вам, как раз имеет такой уникальный бекграунд.
Она предпринимательница в Швейцарии, получила три высших технических образования в топовом вузе в Германии, проработала 5+ лет ML инженером и имеет обширный опыт в продакт менеджменте в роли AI Product Lead. Также она консультирует компании с многомиллиардной капитализацией по внедрению ИИ в бизнес с отдачей.
Сейчас Настя CPO в Stealth GenAI стартапе, который запустили выходцы из Бигтеха.
На своём канале Настя:
— пишет о том, как строить GenAI продукты будущего, которые усиливают, а не заменяют человека
— делится опытом в Data/AI Product Management и почему на это такой спрос
— рассказывает, как выстраивать AI-направление в бизнесе
— публикует наблюдения о рынке, технологиях и предпринимательстве в Швейцарии
— делится полезными материалами для AI-предпринимателей и продактов: книги, подкасты, тулы
— рассказывает про свой путь, выстраивание нетворка с другими экспертами
В общем, это классный источник по теме AI с продуктовой & бизнес перспективы через призму реального технаря.
Сохраняйте себе и подписывайтесь — anastasia.ai
#реклама
Именно поэтому сейчас такой большой спрос на людей, у которых есть и инженерный опыт в ИИ, и продуктовый опыт, связанный с бизнесом.
Анастасия, автор канала, который сегодня хочу порекомендовать вам, как раз имеет такой уникальный бекграунд.
Она предпринимательница в Швейцарии, получила три высших технических образования в топовом вузе в Германии, проработала 5+ лет ML инженером и имеет обширный опыт в продакт менеджменте в роли AI Product Lead. Также она консультирует компании с многомиллиардной капитализацией по внедрению ИИ в бизнес с отдачей.
Сейчас Настя CPO в Stealth GenAI стартапе, который запустили выходцы из Бигтеха.
На своём канале Настя:
— пишет о том, как строить GenAI продукты будущего, которые усиливают, а не заменяют человека
— делится опытом в Data/AI Product Management и почему на это такой спрос
— рассказывает, как выстраивать AI-направление в бизнесе
— публикует наблюдения о рынке, технологиях и предпринимательстве в Швейцарии
— делится полезными материалами для AI-предпринимателей и продактов: книги, подкасты, тулы
— рассказывает про свой путь, выстраивание нетворка с другими экспертами
В общем, это классный источник по теме AI с продуктовой & бизнес перспективы через призму реального технаря.
Сохраняйте себе и подписывайтесь — anastasia.ai
#реклама
❤23
Я тут вписался судить еще один онлайн хакатон от нашей портфельной компании: https://lu.ma/soz2qohp
Это двухнедельный онлайн хакатон, в рамках которого вы можете запустить свою AI компанию и привлечь первый пару сотен тысяч долларов инвестиций. Партнеры (ожидается ~$50k в кредитах каждому участнику): ElevenLabs, Google Cloud, Ethereum Foundation.
Регистрация открыта, детали по ссылке выше.
Это двухнедельный онлайн хакатон, в рамках которого вы можете запустить свою AI компанию и привлечь первый пару сотен тысяч долларов инвестиций. Партнеры (ожидается ~$50k в кредитах каждому участнику): ElevenLabs, Google Cloud, Ethereum Foundation.
Регистрация открыта, детали по ссылке выше.
lu.ma
Founder Speedrun Hackathon: Google Cloud | ElevenLabs | Ethereum Foundation · Luma
Launch Your AI Startup in 14 Days
Pond’s Virtual Hackathon | July 21 – August 3
Ready to turn your AI MVP into a real product with traction from day one? Join…
Pond’s Virtual Hackathon | July 21 – August 3
Ready to turn your AI MVP into a real product with traction from day one? Join…
❤41