Перейти к содержимому

Потребительский AI: почему стартапам не хватает устойчивости

Марина Погодина

3минуты чтения

Обсуждение потребительский AI и слабой устойчивости новых стартапов на фоне появления персональных устройств | Марина Погодина

Этого я боялась последние полгода — нам снова суют новый гаджет. Инвесторы в США уже открыто говорят: «Следующая революция потребительского AI случится только с новым личным устройством». Перевожу с VC-на-людский: без следующего «айфона для ИИ» ваши нынешние чат-боты и ассистенты так и останутся игрушками на один вечер.

Сейчас венчуры носятся по рынку и жалуются: почти все consumer AI стартапы — одноразовые. Пользователь поигрался с генерацией текста или картинок, потыкал голосового бота, ушел. Никакой «стaying power», никакой ежедневной привычки. И вот им мерещится выход — изобрести новый персональный девайс, который станет домом для ИИ: не телефон, не ноутбук, а какой-то «всегда с вами» кусок железа. Типа Humane AI Pin, Rabbit и прочих странных коробочек, которые красиво умирают через полгода после хайпа.

Для российских автоматизаторов в этом есть и шанс, и засада. Шанс — все равно 90% магии делается на бэке: пайплайны, интеграции, 1С, CRM, битриксы, ваши грабли с n8n ночью, когда сценарий упал на очередной капче. Засада в другом: если мир реально уйдет в новый класс устройств, а у нас 152-ФЗ, локализация, импортозамещение и половина западного железа официально «нет», будет весело. Представьте клиенту розницу на 5к касс, который спрашивает: «А когда мы сможем посадить продавца на голосового ассистента в ушах?» — а вы понимаете, что сертифицированного железа под это в стране почти нет.

Меня в этой новости больше всего бесит подмена причины и следствия. Consumer AI не липнет к людям не потому, что нет правильной железки, а потому что 80% продуктов решают не боль, а любопытство. Это не баг, нет, скорее фича, которую никто не просил: «давайте сделаем ещё один умный помощник, который пересказывает интернет». Я три года наблюдаю, как бизнесовые AI-сценарии (скрытый RPA, автозвонки, документооборот) приживаются без всяких новых девайсов — просто, потому что они рубят косты. А вокруг consumer AI стартапов один и тот же рисунок: скачок тикток-установок, красивые графики retention недельку, а потом воронка превращается в дыру.

Что это означает для российских команд: «Если вы сейчас строите продукт только вокруг ChatGPT в браузере — вы запаздываете». Но не в сторону модного железа, а в сторону вшивания ИИ в существующие устройства пользователя: смартфон, касса, гарнитура, умная колонка. Первым делом думайте не о том, как «изобрести новый девайс», а как встроиться в уже используемый: телеграм, WhatsApp, рабочие терминалы. И не забывайте про наш любимый 152-ФЗ: любой «персональный AI-девайс» автоматически превращается в хранилище персональных данных, и вот там швы реально треснут — от DPI до угрозы выноса данных за рубеж, причём без явного интерфейса согласия.

Честно? Я в шоке от того, как легко инвесторы в очередной раз объясняют провал продуктов тем, что «не хватает нового устройства». В России это работает иначе: устройство — последняя проблема, первой всегда будет регуляторка и реальная польза для бизнеса. Если вы сейчас делаете consumer AI, задайте себе один вопрос: человек будет пользоваться этим каждый день, даже если вы запретите ему слово «ИИ»? Если ответ нет — вам не поможет никакой «новый личный девайс».

И вот что гложет: через два года нам снова скажут, что рынок «не взлетел», потому что устройство было не тем. А вы как думаете — вам нужен ещё один гаджет ради ИИ, или пора сначала починить процессы, которые и без гаджетов скрипят?

AI-ассистенты: экономия 4 часа в день

RAG-помощник на ваших данных и регламентах

Кто делает
Марина Погодина, основатель PROMAREN

Марина Погодина, основатель PROMAREN

17 лет в ИТ и управлении технологическими рисками, из них 14 лет в аудите ИТ и внутреннем контроле. Более 60 аудитов ИТ и информационной безопасности.

Об автореКанал в MAX (откроется в новой вкладке)

Похожие материалы

Аналитическая диаграмма о монетизации AI стартапов и стратегии лабораторий ИИ в 2026 году | Марина Погодина
Нейросети для работы и бизнеса: промпты, документы, таблицы

AI стартапы монетизация: как меняются модели заработка

Узнайте, почему монетизация AI стартапов стала главным тестом для лабораторий ИИ и какие модели заработка формируют рынок в 2026 году — Марина Погодина

Читать
Открытые AI-модели Nvidia и обновления после покупки SchedMD, усиливающие стек разработки | Марина Погодина
Нейросети для работы и бизнеса: промпты, документы, таблицы

Открытые AI-модели Nvidia: развитие экосистемы и интеграции

Узнайте, как открытые AI-модели Nvidia и интеграция Slurm меняют подход к разработке и автоматизации в компаниях — практичные выводы — Марина Погодина

Читать
Команда Harvey интегрирует разработки Hexus для роста AI в юриспруденции и автоматизации процессов | Марина Погодина
Нейросети для работы и бизнеса: промпты, документы, таблицы

AI в юриспруденции: сделка Harvey усиливает автоматизацию

Открывайте, как AI в юриспруденции меняется после сделки Harvey и Hexus и что это даёт бизнесу в автоматизации юридических процессов — Марина Погодина

Читать