Около года назад мы решили запускать IT-стартап для девелоперов — платформу, которая поможет девелоперам автоматизировать маркетинг и продажи новостроек. Прошли акселератор, набили шишек, сменили фокус. И в какой-то момент поняли, что дальнейшее развитие ведёт нас к созданию собственного AI-продукта.

Опустим рефлексию о том, хайп или мастхэв AI сегодня — думаю, всем и так понятно, что без этого функционала любой IT-продукт считается априори устаревающим.

Финмодель мы начали считать спустя примерно полгода после запуска (говорю же, набили шишек), когда нас позвали в следующий акселератор, где мы решили развивать уже полноценный продукт с частично собственными нейросетями, MLщиками и вот этим вот всем.

Мы подбили текущие расходы, стали считать экономику ближайшего года и вот что у нас вышло:

➡️ Самая большая статья расходов — ФОТ на ML-инженеров и прочих специалистов, связанных с машинным обучением. Без сильной экспертизы в AI и продакт-менеджменте такой проект не взлетит. ➡️ Писать свою нейросеть дорого, долго и не на всех рынках оправдано. Но защита безопасности данных — один из самых частых вопросов, которые мы получали на питчах. ➡️ Особое внимание стоит уделять рискам: как быстро конкуренты-гиганты смогут повторить ваше решение и скопировать технологию и функционал.

На скрине — краткая финансовая модель, получившаяся у нас в результате расчетов. Главная статья — ФОТ на производство — основана на средних зарплатах по рынку совместно с данными ChatGPT.

Кстати, в этом стартапе мы собрали почти все возможные ошибки фаундеров и продактов. Как думаете, какие?) Пишите в комментарии.

Автор: 🐝 Юлия Шорина, пишет про AI, маркетинг и стартапы: https://t.me/businessmother