Будущее research-индустрии (часть I)

Последние два месяца мне пишут из исследовательских стартапов. У одних – свой движок по распознаванию речи. У других – несколько продуктов, включая расшифровку, но еще и с «синтетическим» модератором. Третьи переупаковали Conjoint и Maxdiff. Четвертый по поводу своего движка для расшифровки подсылает ко мне своего ИИ-агента, который предварительно «прочитал» мой канал и уже «знает», чем я занимаюсь.

Будущее наступило. Правда, у меня вместо чувства shut up and take my money каждый раз возникает вопрос: зачем мне это покупать?

И дело тут не в том, что продукты плохие. Если раньше за всеми продуктами такого плана стояли месяцы разработки, то приходилось сначала изучать рынок и не ходить туда, где нет денег или уже тесно. Потому что разработка была дорогой. А теперь порядок радикально поменялся: Сегодня увидели проблему → вечером завайбкодили MVP →завтра утром открыли стартап. Это даже в чем-то рационально – если продукт стоит дешевле «кастдева», то, может, сразу пилить продукт? Заодно и быстрее будет, если вынести исследование за скобки.

Проблема в том, что для потенциального клиента разработка тоже подешевела. Этим летом у нас вместе с Global South Research был проект в Эфиопии. В числе прочего нам потребовались расшифровки на амхарском языке. Посидев с AI, я нашел открытую модель, понимающую амхарский на Hugging Face, сконвертировал ее в формат, который понимает noScribe – и после нескольких тестов получил работающий прототип. Это заняло 4 часа. SaaS есть у нас дома! Причем именно под решение моей проблемы и без корпоративной подписки за $79 в месяц.

Так что с продуктами, чья основная функция уже стала commodity в сфере исследований, происходят интересные штуки. MaxDiff и conjoint известны давно. Whisper существует с 2022 года. Раньше ценностью мог бы стать продукт, в котором все эти вещи связали с помощью LLM и упаковали в условную «одну кнопку» (кто сказал Dovetail?).

Но если кнопка тоже стала дешевой, возникает довольно неприятный вопрос: Почему я должен осваивать вашу кнопку, а не попросить LLM сделать мою? Ваши продукты конкурируют не с решениями, которые уже есть у исследователей. Ваши продукты конкурируют с ChatGPT и Claude – универсальными инструментами.

Конечно, это работает не везде, где продукт - commodity. Я не собираюсь писать собственный Stripe, бухгалтерию или корпоративную почту (за которые я регулярно плачу). Но там значительная часть ценности не в самой функции, а в надежности и предсказуемости: я плачу именно за то, чтобы не думать, работает ли оно сегодня.

И чем ближе ваш продукт к формату «мы запрограммировали функцию X» - тем сильнее проблема. Возникает забавный эффект: Все вокруг дешевеет, а вот время человека, которому все это предлагают – дорожает. Мне говорят «попробуй бесплатно». Но это «бесплатно» подразумевает, что я должен прочитать письмо, поучаствовать в коммуникации, зарегистрироваться в сервисе, разобраться, как он работает, найти и загрузить туда тестовый кейс (который не жалко отдать третьей стороне), сравнить с тем, что я использую, понять, что лучше, а что – хуже, и затем еще и дать фидбек.

Да, цена продукта тут ноль. А как насчет цены моего времени? Ситуация кратно ухудшается, когда таких продуктов становится не 1-2, а 30. Производить стало дешево. Предлагать – тоже. Дорого теперь только одно: чтобы на тебя вообще посмотрели. (о том, что останется дорогим в эпоху дешевого AI и есть ли во всем этом место для исследований – напишем во второй части.)