Николай Шейко

Огромное удовольствие читать текст, логика которого выводится из «первых принципов» – какой-то очень фундаментальной модели мира и развития продуктов.

Правда пункт с обертками мне оказалось сложно уложить в свою картину мира – для меня «обертка над llm» звучит примерно как «обёртка над базой данных». То есть это технологический пункт, а не продуктовый/рыночный, и он объединяет почти все кроме самих провайдеров LLM (или баз данных), инфры для них и тех продуктов, которые их вообще не используют.

В данном случае, мне показалось, что Jasper и Spellwise – примеры из категории массовых B2C продуктов, Intercom и Chatfuel – текущие игроки на рынке, которые уже внедряют AI. А большая часть вертикальных интегрированных решений и автоматизации бизнес процессов в крупняке - тоже можно назвать обертками.

Если что, я видел пункты про исключения, и что обертка может быть лишь частью бизнеса. Я не пытаюсь это оспаривать, а рассуждаю, насколько пункт «обёртка над LLM» делает классификацию понятнее и непротиворечивее. Я 2,5 раза перечитал статью, чтобы как-то уложить в голове: а мой продукт это «обертка», которую не стоит делать, или это вертикальное решение под узкую нишу и все круто?

Классная ситуация с тем, что вы можете использовать сетевой эффект с помощью трафика с основного бота!

Но еще мне кажется, что было бы здорово проверить потребность в такой штуке в условиях, когда вокруг действительно много пользователей. А то может быть нагнать юзеров получится, а пользоваться все равно не будут.

Я думаю, что это можно достаточно быстро и дешево проверить, распиарив бота какому-то локальному сообществу, например, в рамках университетского кампуса или бизнес-центра (нетворкинг, все дела).