5 критериев для анализа ИИ стартапа, по которым можно быстро понять, есть ли у проекта шансы на рост
Стартапы в сфере искусственного интеллекта — одна из самых горячих тем последних лет. Но после шумихи и вау-эффекта пришло время разбираться, что стоит за красивыми презентациями и модными словами. Инвесторы стали осторожнее: теперь просто упоминания "AI" в описании проекта уже недостаточно.
Эксперты Crunchbase выделили пять основных вещей, на которые стоит обращать внимание, если вы всерьёз оцениваете ИИ-стартап. Я добавлю сюда свои комментарии — на основе анализа десятков таких проектов.
1. Своя модель или готовая?
Первый вопрос — на чём вообще работает продукт: на своей ИИ-модели или на чём-то вроде ChatGPT?
На моей практике полностью свои модели встречаются очень редко. Чаще стартапы берут готовые решения — например, от OpenAI или Mistral — и дорабатывают под свою задачу. Это абсолютно нормально. Главное — чтобы была добавлена реальная ценность: адаптация под конкретную отрасль, уникальные данные, удобный интерфейс и так далее.
Если же стартап просто “натянул” ChatGPT на лендинг и назвал это “инновацией” — увы, мимо.
2. Есть ли доступ к нужным данным
ИИ без данных — как машина без бензина. Чтобы система работала эффективно, ей нужно обучаться на реальных примерах.
Например, если стартап делает ИИ-ассистента для колл-центров, лучше всего он будет работать, если обучен на живых записях разговоров с клиентами. Чем более специфичны и близки к реальности эти данные — тем выше точность и качество работы продукта.
Именно поэтому наличие доступа к “правильным” данным — большой плюс.
3. Как работает с голосом
Если продукт связан с голосовыми функциями — например, распознаёт речь или озвучивает текст — важно понять, насколько хорошо он это делает. Особенно если речь идёт о сложных акцентах, диалектах или профессиональном жаргоне.
Многие стартапы обещают “понимать всех и вся”, но на деле система может запутаться уже после первых пяти фраз. Поэтому здесь нужна практика: как система справляется с реальными голосами, а не только с идеальными записями из демо.
4. Интеграции: дружит ли с другими сервисами
Один из главных признаков зрелого ИИ-продукта — это насколько легко его можно “подружить” с другими системами: CRM, бухгалтерией, внутренними базами. Например, может ли он работать в связке с Salesforce, SAP, Notion или Google Workspace.
Чем больше таких интеграций — тем проще его внедрить в бизнес-процессы, и тем выше ценность для клиента.
5. Понятен ли он обычным пользователям
Даже самый умный ИИ не будет пользоваться спросом, если им сложно управлять. Продукт должен быть удобным, простым и интуитивно понятным — особенно для людей, далеких от технологий. Без необходимости читать мануалы или проходить недельные курсы.
На практике мы видим, что именно такие продукты получают хорошую обратную связь, быстро масштабируются и дольше удерживают клиентов.
Если вы инвестор, эти пять пунктов — отличный чек-лист для первой оценки ИИ-стартапа. Конечно, есть и другие важные вещи — команда, рынок, бизнес-модель, но без этих базовых критериев продукт вряд ли “взлетит”.
ИИ больше не воспринимается как магия. Это инструмент. А инструмент должен быть точным, полезным и удобным. Именно такие стартапы сегодня получают реальные инвестиции и реальный шанс на рост.
Комментарии:
Для данной статьи комментарии пока не оставлены.
Будьте первым!