Эра "ИИ-оберток" официально всё. Тема, о которой много говорили последние два года, окончательно закрепилась в виде рыночного тренда: простые интерфейсы поверх API от OpenAI или Anthropic больше не жизнеспособны. Это не я пишу. Это слова управляющего партнера NFX Пита Флинта https://www.nfx.com/post/ai-wrapper-dead-verticalization-startups Фронтир-лаборатории стремительно выпускают собственные вертикальные инструменты (вроде Claude Code), мгновенно уничтожая стартапы класса "ИИ для копирайтинга" или "ИИ для базового анализа кода". Ценность сместилась из самой модели в операционный контекст. Инвестфонд NFX выделил три рабочие стратегии вертикализации, которые позволяют стартапам выживать и расти в эпоху доминирования ИИ-гигантов: Глубокий workflow против "сырого" интеллекта Сложный и кастомизированный рабочий процесс внутри конкретной ниши бьет базовую мощность моделей. Пример — стартап Blitzy (ИИ для генерации корпоративного ПО). За счет создания графа знаний о кодовой базе клиента и сложной оркестрации они решают задачи enterprise-уровня лучше, чем стоковые модели OpenAI или Google. Ценность не в LLM, а в интеграции в инфраструктуру клиента. Пересборка индустрии с нуля (AI-first) Вместо попыток продать софт старым игрокам, проще построить новую компанию, где ИИ находится в самом центре архитектуры. Стартап Tomo переосмыслил процесс выдачи ипотеки, автоматизировав андеррайтинг и продажи. Итог — операционная эффективность выше, а ставки для клиентов — выгоднее, чем у традиционных банков. Корпораты не могут это скопировать, не разрушив собственную структуру. От систем учета (Record) к системам действий (Action) Сначала стартап создает порядок из хаоса в нише, где до сих пор используют бумагу или Google Sheets (как Seso в управлении сезонными рабочими для ферм). Став единым источником правды и накопив уникальные данные, платформа с помощью ИИ превращается в систему автоматического принятия решений и логистики. Главный вывод: Сам по себе ИИ-интеллект становится дешевеющим сырьем (commodity). Главной защитой бизнеса ("ров с водой" или moat) теперь выступает вертикальная интеграция — способность операционализировать этот интеллект, упаковать его в сложный отраслевой рабочий процесс и довести до конечного клиента под ключ. Ну, а конкуренция с владельцами фронтирных моделей, кажется, уже и бессмысленно.

Как мы набросали 3 новых продукт за 3 часа На прошлой неделе с командой работали оффлай и в последний день решили сделать хакатон. Было офигенно! Рассказываю что успели: 1. Задача была – повеселиться, выйти немножко за рамки текущего продукта и "дать себе волю". Не было надежды что что-то из этого можно будет использовать в проде Разбились на 3 команды и делали 3 новых версии для продукта: - Маймит для HRов - Маймит для Sales - Маймит для исследователей У нас давно есть идеи вертикализации, тк сейчас продукт слишком для "всех" Короче поверх текущего Маймита за 3 часа нужно было - закасдевить клиента из воронки - навайбкодить решение, - показать решение клиенту, получить от него фидбек На выходе получили три работающих прототипа, каждая команда провела всем демо Из интересного: В sales-сегменте два агента работали параллельно: Fable и GPT 5.5 xHigh. Фейбл по итогу оказался более консистентный текущему продукту, гпт чуть больше нейрослоп (промпт был одинаковый) Для команды это было прикольно двумя вещами: - посмотреть какие подходы в работе с coding agent эффективнее: кто-то потратил половину времени на план и огромный промпт-цель. Кто-то делал итерациями и 5 параллельными агентами (оказалось хуже) - познакомиться и повзаимодействовать глубже с ребятами из команды, тк были и разрабы и сейлзы условно Результаты хакатона будем развивать дальше в продукты (дай бог). То, что получилось нельзя вчистую использовать в проде, но теперь точно будет легче тк есть вижн, первые черновики и проработка мероприятие зашло команде, немножко напоминает подготовку вечернего мероприятия в лагере – все торопятся, азарт, идеи и вот это всё. В комментах покажу pdf в sales-сегменте для сравнения от Fable и GPT 5.5 xHigh