Прослушала недавно интервью с CEO Legora (legal AI), и там очень концентрированно видно, как выглядит гонка за рынок в вертикальном AI особенно в enterprise.

Один из сильнейших тезисов: большие юрфирмы и инхаусы «покупают outcome сегодня и outcome завтра». То есть они выбирают не “фичу”, а видение того, как будет выглядеть AI-юридический департамент, способность вендора вести изменения, и уверенность, что через год они не останутся с “пилотом, который не взлетел”. Это ближе к “strategic partner”, чем к “vendor”. И это требует понимание принципов трансформации.

Forward-deployed команда обязательна, если вы ломаете привычный способ работы Очень важный момент для всех, кто продаёт AI в крупный бизнес. Если ваш продукт меняет поведение людей, процессы и культуру, то без forward-deployed (в их случае бывшие практикующие юристы) вы не выживете. То есть модель работы, при которой люди из вашей команды фактически “живут” у клиента, помогая внедрять продукт, менять процессы и доводить его до реальной ценности. Это дорого, плохо масштабируется, сложно нанимать, выглядит как “сервис, а не софт”. Но правда в том, что: без этого многие AI-стартапы в enterprise просто не доходят до PMF.

North Star Вместо “MAU” и “кол-во лицензий” более честный индикатор:

• time spent в продукте,
• число действий /запросов /операций,
• глубина использования по рабочему дню. Если продукт превращается в «место, где происходит работа»

Pricing: seat-based удобно закупке, но убивает вашу маржу У них сейчас per-seat, потому что так проще покупать, так привычно считать бюджеты. Но это плохая модель для AI:

• один «heavy user» может сжечь вам себестоимость,
• чем больше люди пользуются продуктом тем больше ваши LLM-расходы,
• рост usage улучшает retention, но ухудшает экономику. И логичный итог переход к consumption-based, но когда клиенты будут готовы.