Что Wix купил за $80 млн Летом прошлого года Wix заплатил 80 миллионов долларов кэшем за Base44 — конструктор приложений по текстовому описанию, которому на тот момент было полгода. Но главное там было в том, что делал его Маор Шломо вроде как в одиночку и без венчурных денег, поэтому историю до сих пор пересказывают как сказку «парень навайбкодил на восемьдесят лямов» и приводят как доказательство, что так может любой с ноутбуком и подпиской на Клода. Мол, он смог и ты сможешь, только модель посильнее возьми. Хотя, в действительности, за этим полугодом стояли годы в прошлом стартапе и восемь человек в команде к моменту сделки. Но сказка сказкой, а вопрос для бизнеса тут другой: за что именно Wix выложил такие деньги, если своей модели у Base44 не было? Под капотом тот же Claude, к которому есть доступ у любого, кто готов платить за токены. Что продавал Base44 Сгенерить код по промпту к тому моменту умели десятки сервисов, и это, кстати, самая лёгкая часть. Сгенерённый код — это демка, а между ней и сервисом, где клиент заходит под своим логином, данные не теряются, а деньги падают на счёт, лежит пачка скучной работы: база, авторизация, хостинг, домен, платежи. (Такие демки все мы с вами по 2–3 на дню пишем на localhost, не забываем, пожалуйста.) Base44 эту пачку зашил внутрь, поэтому человек без технического бэкграунда доходил от идеи до работающей штуки, ни разу не услышав слово «деплой». Проще говоря, продавал он не модель, а короткий путь от идеи до оплаты, и в деньгах это сходилось: в мае, за месяц до сделки, сервис заработал $189 тысяч прибыли уже после оплаты токенов, что, в целом, неплохо. Сработало это потому, что поднять базу, логины и хостинг под одно приложение — это неделя мучений и пара звонков знакомому разработчику, а платформа прожила эту неделю однажды и размазала её на 250 тысяч пользователей. Для Wix, который двадцать лет продаёт сайты людям, не желающим программировать, это то же обещание, только про приложения. Что с этого бизнесу Токены в AI-продукте — себестоимость, как бензин для такси. Покупают их все у одних и тех же поставщиков, поэтому «у нас внутри GPT» звучит примерно как табличка «у нас в машине бензин». Платят таксисту всё равно за поездку. Проверку я бы прогнал по любому AI-продукту, включая свои поделки: что с ним сделает следующий релиз модели? Base44 от него только выигрывает, ведь дешевеет бензин. А продукт, который зарабатывает на том, чего модель пока не умеет, следующий релиз просто съест. Забавно, что сказка про «навайбкодил на восемьдесят лямов» работает на Base44 лучше любой рекламы: каждый, кто в неё поверил, садится пилить свою демку и упирается ровно в ту скучную работу, за которую Base44 и берёт деньги. Какую скучную работу в вашем деле клиент с радостью оплатил бы, лишь бы не делать самому? Константин Сухачев

Привлечение студентов к работе Привлечение студентов может стать разумным решением для бизнеса — они полны энтузиазма, быстро обучаются и готовы развиваться вместе с компанией, а их труд обходится дешевле по сравнению с опытными специалистами. Чтобы такие сотрудники действительно принесли пользу, важно грамотно организовать процесс их вовлечения: предусмотреть время на ввод в должность, помощь и сопровождение на старте. Опишите требования к кандидатам максимально понятно и предложите гибкий рабочий график, позволяющий совмещать работу с учебой. Организуйте системное обучение и поддержите новых сотрудников наставничеством, чтобы они быстрее вошли в курс дела и стали полезными для команды. Не забывайте поощрять студентов за успехи — это помогает сохранить мотивацию. Пропишите четкие задачи и ожидания от работы, чтобы избежать недоразумений. При этом важно учитывать, что студенты могут покинуть рабочее место по мере изменения учебной нагрузки, и к этому стоит быть готовыми заранее Фаундер | Бизнес и Стартапы

Чем отличаться от конкурентов, если вы все реально делаете одно и то же? «Фаундеры YC-стартапа переживали, что их рынок коммодитизировался (т.е. все продают примерно одно и то же, и клиенту нет разницы, у кого покупать — прим.ред.). Их бизнес — это продажа видеозаписей, сделанных от первого лица, где люди выполняют физическую работу. Такой контент используют для обучения роботов. Подобных компаний много, и некоторые из них привлекли гораздо больше инвестиций, чем этот стартап. На одной из сессий Office Hours я задал им вопрос, почему клиенты всё же выбирают их, если на рынке все предлагают примерно одно и то же. Оказалось, что нет проблемы найти такой контент в небольшом объёме. А вот поставлять ОГРОМНЫЕ объёмы данных каждую неделю — всё ещё задачка со звёздочкой. У ребят это отлажено через сотрудничество с сетью фабрик, где они могут координировать работников и их задачи. Покупатели видеозаписей считают, что такой подход проще масштабировать, и они смогут получить больше контента, поэтому выбирают их, а не конкурентов, которые собирают видео у физлиц на дому и в небольших магазинах. Фаундеры иногда думают, что отстройка от конкурентов обязательно должна заключаться в создании другого продукта. Но возможность поставлять тот же самый продукт в гораздо больших объёмах, чем конкуренты, — тоже причина, по которой клиенты могут выбрать именно вас. Да, это преимущество, скорее всего, не навсегда. Но этого “попутного ветра” часто достаточно, чтобы запустить бурный рост компании. И в таком кейсе не нужно искать других способов отстройки, этого пока будет достаточно». Из поста Макса Колыша, YC Visiting Partner. @y_everyday — рефлексируем об акселератор, создавший 100+ стартапов-единорогов 🤩

AI LEAD — новый тренд? На днях проскочила новость: сколково запустил программу AI mini MBA, разработчик Павел Розов сделал фокус на улучшение P&L за счет ИИ-инициатив (расчет фин.эффектов, защита бюджета, питчи и вот это всё, чем занимается любой топ). На практике, что интересно, недавно «Детский мир» ввел должность директора по внедрению ИИ, наняли Па­вла Лат­ве­наса, а сейчас на hh ДетМир ищет тимлида AI-автоматизаций. На практике считать P&L ≠ внедрять AI. Где подвох? Традиционно топ-менеджер по ИТ/ИИ это не про процесс, а про результат (ответственность за рост): защиту бюджета, красивые графики, ROI, лидерство и найм, а делают проекты — лиды направлений. Поэтому в AI трансформациях (как и в digital) это разные роли, а не одна, как учит Сколково на программе Директор по ИИ Давайте разбираться на реальных данных в чем разница. Спрос на роль, по ощущениям, вырос в 2-3 раза. По факту — соотношение 3.6 : 1 (анализ вакансий hh.ru с «ИИ»), в опросе сколково - 79% участников столкнулись с дефицитом Мой агент проанализировал вакансии с 01.08 до 08.10, что я для себя выделил: 1️⃣ Локальна автоматизация = Профиль работодателей у всех разный, соответственно чаще и бОльше вакансий ищут специалиста (чтобы и аудит провел, сам прототип запустил с eval-ами, людей обучил). Поэтому «Собирать руками / играющий тренер» — 50%, это второе по частоте требование после архитектуры. 2️⃣ Осмысленная автоматизация = Определить ЧТО и КАК автоматизировать. Такой специалист (иногда менеджер, играющий тренер) в 38% вакансиях должен уметь определить бэклог ИИ-инициатив и приоритизировать. Я разделяю здесь: 100% автоматизируемые процессы / частично автоматизируемые с HITL / ко-пилоты, которые помогают человеку. Это не совсем про AI-native, т.к. компании стремятся к текущим процессам прикрутить AI, а не полностью переосмыслить процессы и, возможно, даже убрать их и полностью заменив AI агентами (боятся паники на корабле). 3️⃣ Автоматизация с гарантией = Способность дать импакт на Бизнес за счет ИИ в 52% вакансиях — это уже не про пилоты где 1 из 10 дает фин. эффект, а про коммерческую выгоду, должен быть опыт / наличие кейсов в с пруфами. Такой опыт ценится, т.к. эксперт понимает как показать фин. эффекты. По BPR фреймворку обычно это значит, что ты уже неоднократно прошел путь: аудит → запуск прототипа/PoC → MVP → прод. решение → провел обучение/воркшопы с сотрудниками (по сути отчасти ф-ционал проджекта и консультанта). 4️⃣ Автоматизация которая обеспечит лидерство в нише/индустрии = ИИ-стратегия встречается в 43%, что под ней понимается в каждой вакансии — вопрос хороший (часто там кроется Roadmap, иногда обучение, иногда с расчетом PnL и ROI, иногда всё сразу). По сути стратегия это КАК бизнес сможет БОЛЬШЕ зарабатывать с применением ИИ в разных его вариациях использования. 5️⃣ Ускорение автоматизации за счет обучения других = Обучать других нужно в 47% вакансиях, и это самое важное на мой взгляд, т.к. нужен кто-то будет постоянно в тренде, ибо скорость изменения в индустрии — самая быстрая, и не достаточно что-то знать в моменте, что завтра уже устрареет, поэтому я бы добавил что важно не само обучение, а нужен постоянно свежий взгляд, понимание новых технологий, желание исследовать новые подходы/инструменты. По сути ключевое здесь — soft skills любознательного исследователя, который не боится эксперементировать→учиться и передавать полученный опыт коллегам в формате воркшопа. ЗП по таким обязанностям от 100 до 300 тыс. Дальше уже более масштабные инфраструктурные изменения в крупном бизнесе: 6️⃣ Автоматизация агентами вместо людей = Агенты (agentic / multi-agent) — 47%, здесь хотят видеть опыт внедрения агентов на масштабе (банки, корпы), как правило на базе LangGraph (уже стандарт) с observability этих агентов (с опыт использования LangFuse/LangSmith — мониторинг как функция: оценка качества, анализ ошибок, галлюцинаций, расходы, точность, ложные срабатывания) и Guardrails (PII, 152-ФЗ/ПДн) 7️⃣ Устойчивый фундамент автоматизации: Архитектура / system design — 52.4%: выбор модели, схема размещения (on-prem / private / public / hybrid), отказоустойчивость, масштабируемость, проектирование API-интеграций. Без этого «AI Lead» не читается — читается «продакт, который разобрался в агентах». Инфра — 21.4% это про tech-экспертов, нужно уметь развернуть on-prem (vLLM, Docker Sandbox, Kubernetes, Git), определить какое железо нужно, какой инференес может дать, заказать CPU/GPU, стойки и всё это настроить «чтоб работало», организовывать dev и prod контуры (индекс готовности ИИ-инфраструктуры российских компаний по методике Orion soft = 38 из 100 баллов) 8️⃣ Обучение — 15% (менторство / skill sharing — 19%, обучить C-level — 14.3%) 9️⃣ Стандарты, регламенты — 21.4%: разработка методологии, управления изменениями или орг. развития, единые стандарты разработки моделей, политик и процессов, методология оценки AI Maturity Index. На head-уровне это половина работы: не делать самому, а задавать стандарт для чужих команд. 🔟 Найм и построение команды — 19% дословно, 26.2% управление людьми, 40.5% агрегированно. === Вывод: Head of AI / AI Transformation Lead, и «AI Lead» — про разное. - Head of AI – про бизнес и как с ИИ заработаем. - AI Lead – как и на чем это будет работать + орг. слой (команда, методология, вендоры) - Руководитель внедрения ИИ – MVP руками, интеграции с системами, автоматизация процессов, агенты - AI Product – P&L digital-каналов + запуск ИИ-продуктов, метрики продукта Разброс по рынку кого ищут: lead — 29, head — 12, middle — 1 Опыт: 3–6 лет — 23, 6+ — 13, 1–3 года — 6 (медиана — 3–6 лет.) Зарплата указана только в 26% вакансиях ср. уровня от 100 до 400 gross

Пользовательский опыт (UX) UX — это впечатление, которое человек получает от взаимодействия с продуктом: насколько всё понятно, удобно и приятно. Чем легче пользоваться сервисом, тем охотнее клиент остаётся и возвращается. Что формирует хороший UX? Минимум действий — чем быстрее пользователь достигает цели, тем лучше Быстрая загрузка — медленные платформы отталкивают Понятный интерфейс — всё должно быть логично и не вызывать вопросов Приятное оформление — гармоничные цвета, удобочитаемые шрифты и заметные кнопки увеличивают вовлечённость Компании вроде Airbnb или Notion инвестируют в UX, потому что довольные пользователи — это не только продажи, но и повторные визиты. Фаундер | Бизнес и Стартапы

У Salesforce 50 тысяч человек, а AI-агентом пользуются 5% клиентов Все бизнесы сейчас хотят зарабатывать с помощью AI. Все о нём слышали, все хотят его себе внедрить, все пробуют. И проблема в том, что у них не получается) Например, Salesforce. У них около 50 тысяч сотрудников, компания стоит больше 100 миллиардов, CRM-бизнес до сих пор очень прибыльный. А их AI-агента за четыре года внедрили примерно 5% клиентов… Это открытые данные, они сами публиковали их перед Dreamforce. И если посмотреть, что компания сделала с AI за три года, то это, по сути, чат-бот в Slack, который присылает тебе информацию из CRM. Я много думала, почему так, и мне кажется, тут сразу несколько причин. Во-первых, каждая компания за годы накопила огромное количество данных, но они разбросаны везде: что-то в CRM, что-то в ERP, что-то в почте и в Slack, где-то записались звонки, где-то нет. Во-вторых, сейлы сейчас сами покупают себе ChatGPT, Claude и другие инструменты и пользуются ими, а компания запрещает это из-за безопасности. То есть AI вроде бы есть, но у каждого свой. Владелец процесса по-прежнему сейл, а не компания. И компания не понимает, как из этого начать зарабатывать. И в-третьих, есть огромный разрыв между технологией и тем, как в компании реально принято работать и закрывать выручку. Есть квартальные ревью, еженедельные встречи с РОПом, своя культура. А CRM даёт очень типовые процессы, которые ни на что из этого не ложатся. Поэтому мой тезис простой: почти любая интеграция AI в продажи сегодня - это AI-слоп, который всё равно требует много ручной работы от людей. И вопрос, над которым мы сейчас работаем каждый день: как сделать так, чтобы это перестало быть слопом. Честно, до конца ответа у меня пока нет, мы ищем его на каждом клиенте. А у вас в компании как используют AI: каждый сам по себе или есть общий процесс? Напишите, мне правда интересно, как это у вас устроено👇🏼

До коих пор некоторые предприниматели будут думать, что предлагать пиар-агентству success fee – это ок? Последний пример: «Мы работали с британским агентством, за 4 месяца работы вышло всего две публикации в нишевых медиа. Больше рисковать своим бюджетом мы не готовы, поэтому наши условия – только success fee». Здесь еще разбираться надо, почему одни из лучших пиарщиков в мире (да, да, британцы в целом признанные коммуникаторы), не смогли сделать топовые публикации. Причин может быть сотни: от отсутствия экспертизы основателей компании, до NDA, которые не позволяют раскрывать кейсы / партнерские проекты и тд. Но важно понимать, что в данном контексте, публикации – это конечная точка. Чтобы до нее дойти надо проделать значительный объём профессиональной работы. Это часы работы двух-трех человек на проекте, это время, анализ, обсуждения, креатив, иногда консалтинг с другими экспертами на рынке. Когда мы начнём ценить ту самую невидимую работу, которая является фундаментом верхушки айсберга?

Из крепостного в бизнесмены Разбирался тут с историей опционов на Руси и залип на Савве Васильевиче Морозове. Это дед того самого Саввы Морозова, который потом МХАТ спонсировал. Стартовые условия так себе: - крепостной помещика Рюмина из села Зуево - успел поработать пастухом, извозчиком и наемным ткачом на фабрике Кононова. - по легенде, получал там 5 рублей в год. В 1797 году женится на Ульяне, дочке красильного мастера, и она приносит в приданое пять золотых рублей. Это весь его seed раунд. Морозов открывает шелкоткацкую мастерскую на одном станке и сам за ним сидит. 1/ Через 14 лет на него работает уже около 20 человек, оборот больше 1000 рублей в год 2/ После войны 1812 года он сам возит ткани в Москву и продает помещикам, то есть GTM в премиальный сегмент делает лично фаундер 3/ И все эти годы он крепостной. Формально и он, и мастерская, и дети принадлежат помещику, который может забрать что угодно в любой момент (ну пахан же венчурный по современной терминологии) Представьте стартап, где 100% captable у чужого дяди, а фаундер 23 года пашет без единой доли и растит бизнес, который ему не принадлежит. В 1821 году Морозов выкупает у Рюмина себя, отца и детей за 17 тысяч рублей ассигнациями. Ассигнации это по сути бумажные рубли, которые Екатерина II ввела, ибо повозки с серебром и золотом тяжело возить было во времена войны с Турцией. Так как их печатали, он девальвировались, поэтому эти 17К ассигнаций были примерно 4-5 тыс рублей серебром. Если верить легенде про зарплату ткача, это примерно 3 400 лет его работы по найму. По сути первый buyback в истории русского бизнеса: человек выкупил у инвестора 100% долю в самом себе. А дальше уже свободным человеком семья за 15 лет строит четыре хлопчатобумажные фабрики. Одна из них, Никольская мануфактура, потом выпускала товара на 13,3 млн рублей в год и на ней работало 17 252 человека. К 1917 году состояние Морозовых было больше 110 млн рублей, пока все не национализировали. Ну вы сами знаете историю. Обидно, конечно, мужик 23 года пахал, чтобы байбекнуться, потом поднимал это все дальше, но отжали. Вот и думаю, сколько сейчас талантливых ребят сидят на зарплате и растят чужой бизнес без доли, просто потому что никто не предложил им опцион, а сами они выкупать вольную не решаются (либо экономически не могут). А вы бы сколько лет пахали на компанию, которая вам формально не принадлежит?

Чему CEO X Линда Яккарино научилась у Илона Маска? ✍️ В первый день стажировки в NBC будущая CEO X (экс-Twitter) Линда Яккарино пришла в Рокфеллер-центр и узнала, что в компании о ней никто даже не слышал. Из-за ошибки ее просто не внесли в документы на вход в здание. Она вернулась домой с ощущением полного провала, но на следующий день из NBC перезвонили и предложили место в отделе продаж. Так началась ее 30-летняя карьера в медиа. Яккарино работала в Turner и NBCUniversal, а к 2020 году управляла рекламным бизнесом с годовой выручкой около $13 млрд. В 2023-м она согласилась возглавить Twitter в момент, когда Илон Маск полностью перестраивал компанию. Ее большой профайл с выводами из опыта работы с Маском публикует Fortune. За два года работы с богатейшим миллиардером Яккарино вынесла несколько правил: ➡️ Все нужно делать сейчас. В компаниях Маска нет привычной логики, при которой команда спокойно движется к дедлайну. Проект или запуск должны случиться как можно быстрее. ➡️ Срочность помогает отсечь лишнее. Когда времени почти нет, приходится разбирать задачу на части и оставлять только то, без чего продукт действительно не сможет работать. ➡️ Не исходить из того, как принято делать. Маск заставляет команду сначала определить, какой результат нужен, а затем заново выстроить путь к нему. Привычные процессы и правила могут оказаться просто лишними. ➡️ Не ждать идеальных условий. При Маске компания одновременно меняла название, бренд и продукт, причем небольшой командой. Изменения запускали сразу, а возникающие проблемы решали уже по ходу работы. Сама Яккарино считает, что самые трудные периоды в карьере со временем могут оказаться «своего рода подарком». После двух лет в X ее вывод такой: «Комфорт расслабляет. Поэтому идите туда, где некомфортно». @karpovaventures✍️

У Kai-Fu Lee вышла книга AI native: mandate to transform your company (+ я постил интервью про это): Успешные CEO всяких бизнесов пробовали AI и ROI пока не видят, и спрашивают меня: чё делать? Ответ: строить AI native фирмы. AI революция будет и мощнее, и быстрее промышленных революций. GenAI дает миллионы опций, но выбирать - не умеет Гл.1 Щас всё иначе? Прошлые революции коммодитизировали энергию (за 100 лет с 1760г паровые машины выросли в 400 раз), compute, info. А щас время intelligence (но определения не дает). И диффузия идет быстрее, в тч тк цена падает экспоненциально 2 Мыслящие машины Сейчас нужно кормить нейронки данными - это дает агентам self-learning. А качество данных - это топливо современности (а вот алгоритмы все стали схожие, вот метрики моделей и конвергируются). И юзайте мультимодальность 3 Лестница агентов - От чатботов к точно указанным таскам, далее к co-pilots, и уровень 4 - полностью автономный агент кто фигачит complex goals (генеря самим себе feedback loops где они зафейлили) - Организациям нужна firm-wide memory (а не терять её внутри фирм как щас), нужны tools для коннекта агентов с внешним миром, и нужно contextual knowledge. А многоагентность поможет с галлюцинациями 4 Intelligence хочет свободы Корпорации почему-то пока все видят в AI оптимизацию костов, а не создание new value 5 Почему фэйлятся AI трансформации? а) Не увязка всех AI-пилотов в единую систему б) Отдать все CIO, а не прочим business leaders в) слишком полагаться на bottom-up инновации (а это всё слишком фрагментирует). Ну и earnings tests не юзают, а надо прямо сразу, а не пилоты ради пилотов 6 Чисто интеллекта мало - Фирмы не юзают свои dormant data. Условно, нужно не (причесанные) отчеты о встрече, а прямо её транскрипт. И так ваще во всём. Нужен enterprise AI decision layer: А) это и AI мозг Б) и онтология всех data в фирме / семантический граф / буквально карта фирмы от клиента до конца производства (для правильного decision making'а) В) и live GPS-данные Г) и поверх всего этого "операционная система": процедуры что и как тестится и как подсоединяется в корп.системы - Palantir создали большой бизнес, строя такой layer другим фирмам 7 AI-босс: сила управления с dormant data - И данные копятся слоями и к ним не возвращаются, и для CEO всё фильтруют отчетами, он слеп.. Ему боятся возражать. Поэтому у CEO должна быть своя personal agentic AI system но на всех data компании. А CTO трекает весь код. А CFO - каждый $ в фирме. Итд. Цель этих систем - выявлять не realistic / inflated / wrong things 8 Взлет DRI / directly responsible individuals - У СЕО будут кучи прямых подчиненных, каждый с тонной агентов вместо слоев менеджеров. Ищите внутри intrapreneurs и делайте из них DRI - проактивных микро-СЕО, отвечающих за end results. Такие люди и раньше были, но щас их роль взлетит - DRI - это атомы AI native бизнесов. 2 типа DRI: а) опытные про бизнес/отрасль, и б) кто умеет в агенты. Но уплощать структуру сложно - мир полон неудач - Поиск DRI идет через пробу на real tasks, и не имеет отношения к seniority людей. Давая ресурсы DRI, CEO приумножает их силу. И кстати механизмы компенсации изменятся, ведь DRI это же не просто сотрудники.. 9 Какая работа уцелеет? Автоматизация съест формальные функции, где и люди-то не нужны. Роли где people-to-people - останутся. Роли human-machine collaboration - тоже. Менеджеры - зависит от их адаптации: кто найдет коучей про AI - те успешно заюзают свою отраслевую экспертизу, смыкая её с AI. Растите свою cognitive openess 10 Мнения, вкус, смелость - После коммодитизации execution, analysis, coding, coordination лидеру остается знать: а ради чего это всё? Лидерство - это judgement про то, где нет данных: - У Chanel вкус: оценить красоту до того, как у неё появится название - У Джобса foresight: видеть большее, чем плавные изменения - У Безоса conviction: идти туда куда не идут / антиконсенсус - У Musk смелость Революцию НЕ зааутсорсить: сами лично юзайте AI, двигайте AI'ем важные именно вам метрики без оглядки на моды. И назначьте ваших первых DRI.. ** Кратко, клёво, спокойно

Функциональное разделение: порядок вместо стартап-хаоса В зрелом бизнесе — норма, в стартапе — спасение. На старте, особенно когда команда работает из дома, возникает соблазн делать всё всем. В итоге — суета, усталость и низкий КПД. Выход прост: чётко разделите роли. Пусть каждый отвечает за свою зону — один пишет код, другой занимается маркетингом, третий — управлением. Это не только увеличивает эффективность, но и снижает вероятность выгорания. Такое разделение — не про бюрократию, а про доверие. Когда каждый знает свою зону ответственности, включается внутренняя дисциплина и растёт вовлечённость. Не бойтесь делегировать. Стартапу нужен не герой-одиночка, а слаженная команда, где каждый делает своё дело на максимум. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Роботы, нейросети и экономика: репортаж с Московского стартап‑саммита Робот может отлично работать на демонстрации, но бизнесу ещё предстоит понять, окупится ли его внедрение. В медицине нейросети уже помогают обрабатывать данные пациентов, однако окончательное решение остаётся за врачом. А в строительстве цифровые модели зданий пока упираются в проблемы с данными и готовностью компаний менять процессы. Такие вопросы обсуждали на Московском стартап-саммите, где за два дня успели поговорить о робототехнике, агротехе, медицине, образовании и строительстве. Причём рядом с футурологическими прогнозами на 10 лет шли вполне приземлённые разговоры о стоимости оборудования, инвестициях и запуске пилотных проектов. Получился репортаж о технологиях на разных стадиях развития — от прогнозов и прототипов до решений, которые уже пытаются встроить в повседневную работу.

Почему вам не отвечают на сообщения? Каждый день я получаю холодные предложения от незнакомых людей, а скорее всего, многие эти сообщения уже от ИИ. Большинство из них мои фильтры не проходит, поэтому делюсь простым правилом как этого избегать. Если вы пишите вхолодную, без интродакшина от общего знакомого, то сделайте ваше сообщение таким, чтобы на него было легко ответить. Из чего это складывается: 1. Представьтесь так, чтобы вызвать интерес Если вас не знают по имени или бренду, добавьте 1–2 строчки о себе. То, что важно человеку и может зацепить. 2. Сразу к сути Без прелюдий, автобиографий и длинных заходов. Что вы предлагаете и почему это может быть интересно. 3. Начинайте с пользы Не с того, что нужно вам, а с того, что получит человек. Почему ему стоит потратить на вас время? Если вы сами не можете ответить на этот вопрос, не удивляйтесь, что вам не ответят. 4. Максимум 2–3 коротких абзаца Портянки по несколько экранов никто не читает. Большой текст означает, что вы либо плохо формулируете свои мысли, либо не очень цените чужое время. 5. Сделайте ответ простым Человеку не должно быть нужно разбираться, додумывать и совершать пять действий, чтобы вам ответить. Хорошее холодное сообщение должно быть понятно за несколько секунд. 6. Не прикладывайте кучу ссылок, файлов и презентаций В Телеге ссылки от незнакомых контактов даже не видны, а файл или презентация в первом сообщении выглядят как спам. Да и скачивать что-то от незнакомого человека сразу странно. В общем, чем меньше усилий нужно человеку, чтобы понять, кто вы, чего хотите и зачем это ему, тем выше шанс, что он вам ответит. При встрече в лифте эти правила тоже работают.

S&P Global Market Intelligence: Игровой рынок вырастет до $229,1 миллиарда к 2030 году Прогноз подготовила команда Kagan из S&P Global Market Intelligence. В оценку входит только выручка игрового контента, без учёта рекламы или продажи железа Рынок ▫️По оценкам S&P Global Market Intelligence, игровой рынок в 2025 году заработал $204,4 миллиарда. К 2030 году аналитики ждут роста до $229,1 миллиарда. Среднегодовой рост в 2025-2030 годах - 2,3%. ❗️Текущий прогноз консервативнее оценок других компаний. Стартовые оценки у компаний почти одинаковые: Newzoo оценивает 2025 год в $201,6 миллиарда, Bain & Company - в $202 миллиарда. Расхождение есть в ожиданиях по темпам роста. Newzoo ждёт в 2026-2029 годах роста на 4,3% в год и объёма рынка в $242,8 миллиарда уже к 2029 году. Bain & Company закладывает 3% в год и $232 миллиарда к 2029 году. ▫️Расти рынок, по мнению аналитиков, будет за счёт монетизации уже существующих игроков. Издатели будут удерживать аудиторию в live-service проектах, продавать премиальный контент, подписки и внутриигровые покупки. ▫️Мешать росту будут подорожание консолей, инфляция, увеличение стоимости разработки и долгие циклы производства игр. Аналитик S&P Global Market Intelligence Нил Барбур отмечает, что потребители стали более избирательными. ▫️Азиатско-Тихоокеанский регион останется крупнейшим игровым рынком в мире. S&P Global связывает это с большой мобильной аудиторией, развитой PC-инфраструктурой и улучшением качества интернета в регионе. Для сравнения, по прогнозу Newzoo, в 2026 году на регион придётся $100,7 миллиарда, или 47% мирового рынка. Платформы ▫️Среди традиционных платформ быстрее всех будет расти PC. В 2025 году выручка сегмента - $42,25 миллиарда, к 2030 году она должна вырасти до $49,23 миллиарда (среднегодовой рост - 3,1%). S&P Global связывает рост с цифровой дистрибуцией, увеличением числа игр и сильными показателями PC в Азиатско-Тихоокеанском регионе. ▫️Самым быстрорастущим сегментом, по мнению S&P, станет облачный гейминг. Выручка вырастет с $6,12 миллиарда в 2025 году до $9,71 миллиарда в 2030 году (среднегодовой рост - 9,7%). Аналитики связывают это с улучшением качества связи и ростом популярности. ❗️Оценки облачного гейминга у разных компаний расходятся в разы. BCG оценивала сегмент в 2025 году в $1,4 миллиарда и ждала роста до $18,3 миллиарда к 2030 году. У S&P Global оценка на текущий момент более чем в четыре раза выше, а прогноз на 2030 год почти в два раза ниже. Разница, скорее всего, в методологии и аттрибуции (например, выручку от Xbox Game Pass с облачной подпиской, разные компании относят могут относить к сегменту облачных игр). ▫️Консольному сегменту должны помочь релиз Grand Theft Auto VI и продажи Nintendo Switch 2. ▫️А вот линейка Xbox Series, по оценке S&P Global, сильно ослабла. Выручка Xbox от продаж консолей упала на 29% YoY, а общая выручка Xbox снизилась на $1,7 миллиарда. Аналитики ожидают, что к 2030 году PC будет отнимать у Xbox выручку от продаж игр. Источник