Вложено 470 000 тайваньских долларов — момент, когда мечта о AI-стартапе разрушилась через 18 месяцев

Когда ИИ становится новым “золотым дном”, большинство предпринимателей просто повторяют одни и те же ошибки.

После взрыва популярности ChatGPT в 2023 году в интернете повсюду звучат такие голоса: “Я разработал AI-инструмент, месячный доход превысил 10 000” “Наш стартап на базе ИИ привлек 2 миллиона” В этой волне один предприниматель, ранее работавший консультантом по программному обеспечению, тоже не избежал ошибок, вложив 47 тысяч тайваньских долларов и 18 месяцев на разработку AI-инструмента для написания текстов. Итог: всего 12 платных пользователей, общий доход — всего 340 тайваньских долларов.

Как рождаются неудачные продукты

Изначальная идея была “умной”: создать инструмент для генерации текстов на базе ИИ для малых предприятий. Логика казалась идеальной: у малых бизнесов слабая способность писать тексты, они не хотят тратить деньги на команду копирайтеров, ИИ пишет неплохо, подписка обеспечит постоянный доход.

На этапе проверки всё делалось “очень основательно” — спросили у друзей: “Вы готовы платить?”, получили много ответов “да”. И тут возникла первая смертельная ошибка: люди говорят “готов”, но реально платить — совсем другое дело.

С первого по восемнадцатый месяц проект прошёл типичный путь умирания стартапа:

Первый этап (1-3 месяц): заявляли, что делают MVP, в итоге сконцентрировались на настройке обучения AI, создали 47 шаблонов, систему аутентификации, платежную систему, административную панель, аналитику данных… вложили 12 тысяч тайваньских долларов.

Второй этап (4-8 месяц): бета-пользователи начали требовать новые функции, каждую добавляли, на каждую тратилось в 2-3 раза больше времени, чем планировалось. Расходы достигли 28 тысяч тайваньских долларов.

Третий этап (9-12 месяц): накопился огромный технический долг, функции конфликтовали, 4 месяца ушло на рефакторинг и исправление ошибок. Общие затраты — 39 тысяч тайваньских долларов.

Четвертый этап (13-18 месяц): начался маркетинг — Product Hunt 47 место, посты в Facebook, 500 холодных писем, реклама на Reddit, Google, LinkedIn. Потратили еще 8 тысяч тайваньских долларов, получили всего 73 регистрации, из них 12 — платных.

Итоговая сумма: расходы — 470 тысяч тайваньских долларов, доход — 340.

Почему всё так плохо

Анализируя этот неудачный кейс, понимаешь, что проблема не в технологии, а в мышлении:

Проблема 1: решены неправильные задачи

Малому бизнесу нужны не “лучшие тексты”, а “больше клиентов”. Эти два понятия кардинально отличаются. После общения с целевой аудиторией стало ясно — они слишком заняты, чтобы учить новые инструменты, не доверяют бренду AI, предпочитают платить 50 рублей соседскому ребёнку.

Проблема 2: прямое соперничество с ChatGPT

Почему клиент заплатит 29 рублей за ваш инструмент, если ChatGPT Plus стоит всего 20 и гораздо мощнее? Единственный аргумент — “легче освоить”, но даже если это на 10% проще, это не оправдывает переплату в 45%.

Проблема 3: игнорирование продаж и маркетинга

За 14 месяцев разработки только 4 потратили на маркетинг. На самом деле всё должно быть наоборот: 4 месяца — на разработку, 14 — на маркетинг. Это типичная ошибка разработчиков — думать, что “когда всё сделано, люди сами придут”, — самая наивная идея.

Проблема 4: стоимость привлечения клиента vs жизненная ценность клиента

Стоимость привлечения одного клиента — 650 рублей (8000 маркетинговых затрат ÷ 12 клиентов), а средний вклад — 28 рублей (большинство уходят через месяц). Этот показатель ясно показывает — бизнес-модель сама по себе неправильна.

Проблема 5: строить для себя, а не для клиента

Проектирование продукта исходя из фантазий о малом бизнесе, а не на основе реальных исследований. Клиенту всё равно, насколько красив интерфейс, он просто хочет знать: “Это поможет мне заработать?”

Истинные слои экосистемы AI-стартапов

За 18 месяцев общения с множеством “AI-предпринимателей” сформировалась ясная схема слоёв:

Верхний 5%: настоящие успешные

• Уже до входа в индустрию обладают глубокими профессиональными знаниями
• Решают конкретные реальные проблемы отрасли
• Целятся в крупные B2B с бюджетами
• Примеры: AI для диагностики в радиологии, юридическая экспертиза документов, инструменты для финансового соответствия

Второй слой 15%: лайфстайл-предприниматели

• Простая обёртка вокруг OpenAI API
• Обслуживают узкоспециализированные вертикальные рынки
• Месячный доход 5000–20000
• Примеры: AI для ответов стоматологов по email, генератор описаний вакансий

Третий слой 30%: борющиеся

• Есть крутые демонстрации технологий
• Не могут привлечь платящих клиентов
• Бросают деньги или инвестиции
• Именно в этом слое находится тот самый предприниматель

Нижний 50%: мечтатели

• Мечтают победить Google
• Пытаются привлечь инвестиции через презентации
• За два года разоряются

Модель успешного AI-бизнеса

Общение с успешными из первых двух слоёв выявило несколько закономерностей:

Правило 1: выбирайте “скучные” отрасли

Самые популярные AI-компании привлекают все внимание и инвестиции, но сантехник тоже нуждается в софте — конкуренция там гораздо ниже.

Правило 2: ценообразование на бизнес-уровне

Если вы можете сэкономить компании 40 часов в неделю, взимайте за это цену. Не поддавайтесь ценам потребительских приложений в 29 рублей в месяц.

Правило 3: фокус на соблюдении правил и снижении рисков

Компании готовы платить большие деньги, чтобы избежать судебных исков или штрафов. Такой “юридический” AI в 10 раз ценнее “повышения производительности”.

Правило 4: сначала станьте экспертом в отрасли

Перед созданием AI для конкретной сферы потратьте 2-3 года на глубокое изучение. AI — несложно, сложно — понять, в чём именно проблема.

Новые подходы

Этот предприниматель не сдался, а изменил стратегию:

• Выбрал отрасль с хорошими связями (веб-студии)
• Нашёл конкретную и дорогую проблему (годовые затраты 10+ тысяч)
• Создал максимально простое решение (даже без AI)
• Установил разумную цену (от 500 до 2000 рублей в месяц, а не 29)
• Получил 10 платных клиентов, прежде чем разрабатывать навороты

Новый продукт — инструмент для проектных команд веб-студий, интегрируемый с существующими системами, автоматически формирующий отчёты для клиентов. Без AI-мифов, просто решающий конкретную проблему.

4 суровых факта о AI-золотом дне

Факт 1: большинство AI-стартапов — это элитные консалтинги

Если бизнес-модель — “AI ускоряет работу”, вы продаёте арбитраж труда, по сути — консалтинг с новыми фишками.

Факт 2: крупные компании съедят ваш рынок

Конкурентное преимущество — “мы дообучили GPT”? Тогда у вас нет преимущества, максимум — 6 месяцев первенства. Как только крупные начнут, вы останетесь без шансов.

Факт 3: клиенты заботятся только о результате

Им всё равно, какую технологию вы используете. “AI-движок” — не аргумент, важен — “экономия 10 часов в неделю”.

Факт 4: технологический барьер — минимален

Создавать AI-продукты сейчас проще, чем когда-либо. Это означает, что все этим занимаются, и вам нужен реальный бизнес-преимущество, а не только технологическое.

Что стоило понять раньше

• От рынка, а не от технологии: сначала найдите человека, у которого есть проблема, и придумайте решение.
• B2B всегда лучше B2C: у компаний есть деньги, они понимают ROI, у потребителей — только желание бесплатно.
• Рынок нужно сегментировать до предела: “AI для малых предприятий” — не сегмент, а “AI для ортодонтов, назначающих приёмы” — да.
• Проверяйте на реальные деньги: не спрашивайте “готовы ли платить”, спрашивайте “готовы ли сейчас заплатить”.
• Бюджет увеличьте в три раза: в AI всё занимает больше времени, потому что технологии всё ещё развиваются.

На прощание

Эти 47 тысяч — не зря, за 18 месяцев я усвоил больше бизнес-уроков, чем за 5 лет консультирования. Но всё это можно было понять и за меньшие деньги.

Возможности AI действительно есть, но не так, как рассказывают блогеры. Не просто сделать обёртку для ChatGPT, а глубоко понять отрасль и решить её самые насущные проблемы.

Большинство идут в AI потому, что эта технология захватывает. Но захватывающая технология не делает бизнес — важны понимание клиента и его проблем.

Проблема современного стартапа — все ищут быстрый способ разбогатеть, универсальную ключ-карту, секретное оружие.

Нет секретных оружий. Есть скучная, нудная работа: понять клиента и решить его проблему.