🙃Fake it till you make it — подход, при котором стартап сознательно показывает инвестору и рынку более «готовую» «продвинутую» версию продукта или бизнеса, чем есть в реальности, рассчитывая быстро догнать заявленный уровень за счёт привлечённых клиентов, денег или внимания.

🛌Один из самых известных позитивных примеров — Airbnb. На раннем этапе компания выглядела как масштабируемая платформа аренды жилья, но значительная часть сервиса обеспечивалась вручную: основатели лично фотографировали квартиры, делали описания, общались с хостами и гостями. Снаружи это выглядело как работающий маркетплейс, внутри — как ручной стартап на грани выживания. Это позволило проверить спрос, вырастить доверие и уже потом автоматизировать процессы.

🗄Похожая история у Dropbox. На старте не было готового продукта, способного стабильно работать для миллионов пользователей. Ооснователь записал демо-видео, создававшее ощущение полноценного решения. Видео привело десятки тысяч пользователей в лист ожидания, что стало сигналом реального спроса и позволило привлечь инвестиции. Здесь «fake» был в форме презентации, но не в обещании несуществующей ценности.

🌐В России хороший пример — Skyeng. В первые годы компания выглядела как технологическая онлайн-платформа обучения английскому языку, но значительная часть процессов подбора преподавателей, контроля качества и методологии работала вручную. С точки зрения клиента продукт уже был «платформой», а технологическая часть догоняла бизнес.

🏦Другой российский кейс — «ранний» Тинькофф Банк. Многие клиентские процессы, включая поддержку и операционные проверки, долгое время были гораздо менее автоматизированы, чем это выглядело извне. Банк позиционировался как высокотехнологичный digital-игрок, но внутри активно использовались ручные операции. Это позволило быстрее расти и дорабатывать систему уже на реальных объёмах.

Это классические примеры корректного Fake it till you make it: ценность существовала, просто масштабирование шло быстрее автоматизации.

Теперь о негативных примерах, где подход перешёл грань.

🩸Самый известный мировой кейс — Theranos. Компания заявляла о революционной технологии анализа крови, которой фактически не существовало. Здесь Fake it till you make it превратился в системную ложь: инвесторам, партнёрам и регуляторам демонстрировали не просто «сырую версию», а вымышленный продукт. Итог — уголовные дела, крах компании и запрет основателям заниматься бизнесом.

👩‍🔬В России менее публичных, но показательных кейсов тоже достаточно. В 2018–2020 годах ряд стартапов в области AI и Big Data привлекали инвестиции, заявляя о «собственных алгоритмах машинного обучения», тогда как фактически использовали стандартные библиотеки и ручную разметку без уникальной технологии. На этапе пилотов это сходило с рук, но при масштабировании и due diligence такие проекты быстро теряли доверие инвесторов и клиентов.

Вывод простой и жёсткий: Fake it till you make it работает, когда «fake» - это временная форма подачи и ручная реализация реальной ценности, а «make it» - достижимый и проверяемый результат. Как только стартап начинает симулировать саму ценность продукта или технологию, подход превращается в замедленную катастрофу. Для рынка, инвесторов и команды цена такой ошибки почти всегда оказывается фатальной.

Почему это важно: проверить идею можно с минимальными ресурсами, и под проверенную идею привлечь уже инвестиции. Главное не заиграться и не переиграть🤪

👉 в своем канале много написал и продолжаю писать полезного про стартапы и для стартапов Венчур:инструкция

Подписывайтесь на Телеграм-энциклопедию Инвестиции: база знаний

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки