Многое из того, что работало в традиционном SaaS, не соответствует действительности в эпоху искусственного интеллекта. В ходе встреч с сотнями основателей ИИ, создающих приложения для предприятий, было выявлено несколько основных принципов, которые определяют то, как команды строят и растут на современном рынке. - Создавать яркие демонстрации легко, а создавать полноценные продукты сложно: требуется координация нескольких моделей, тонкая настройка, оценки и глубокая интеграция с учетом специфики клиента, чтобы заставить ИИ работать в производстве. - $1 млн ARR больше не является классическим бенчмарком серии А: стартапы с искусственным интеллектом растут быстрее, чем их SaaS-аналоги, а некоторые из них достигают $5 млн ARR за ~9 месяцев. Теперь у предприятий есть выделенные бюджеты на ИИ и мандаты на уровне генерального директора. - Затраты на сборку падают: OpenAI только что снизил цены на o3 на 80%. Такие инструменты, как Cursor и Lovable, упрощают разработчикам и нетехническим пользователям создание полноценных приложений. Ожидайте потока приложений (и потенциальных конкурентов). - Скоростные соединения: скорость продукта и ранний импульс бренда могут превратиться в доминирование в категории. Такие компании, как Cursor, Decagon и ElevenLabs, быстро развивались, привлекали крупных клиентов и укрепляли бренд до того, как на него успели отреагировать действующие игроки. - Рвы по-прежнему имеют значение: победители становятся системами учета, встраиваются в рабочие процессы и создают глубокие вертикальные интеграции, особенно в сложных отраслях, таких как здравоохранение и логистика.

Полная статья с дополнительными примерами и фреймворками для корпоративных сборщиков ИИ: