Какой бизнес на ИИ агентах имеет смысл строить, если агенты скоро будут делать большую часть работы? Greg Isenberg, автор YouTube-канала и подкаста о стартап-идеях, отвечает на этот вопрос в видео «13 Businesses for the Age of AI». Это монолог: он перечисляет тринадцать типов бизнеса, которые, по его мнению, имеет смысл строить в эпоху агентов, и к каждому даёт пример.
Начинает он с оговорки. Он не верит в мрачный сценарий, где у человека без собственного бизнеса не останется шансов. Его тезис мягче. В мире, где агенты создают изобилие, выигрывает тот, кто владеет дефицитным активом: аудиторией, данными, физическим местом, доверием клиентов.
Ниже — конспект всех тринадцати направлений. Я сгруппировал их по смыслу, а не по порядку в видео: так видно, что объединяет идеи внутри каждой группы. В конце есть выжимка на пять пунктов и моё мнение.
Бизнес на ИИ агентах: сервисные фирмы, харнессы и вертикальные агенты
Первая группа — компании, в которых агенты прямо делают работу. Isenberg выделяет здесь три типа.
AI-native сервисная фирма
AI-native сервисная фирма — это компания, в которой основную часть работы для клиента делают агенты. Автор спорит с теми, кто считает, что агенты должны делать всё. По его мнению, если агент выполняет 90% работы, фирма уже AI-native.
Его пример — бухгалтерия для одного типа бизнеса. Агенты берут записи клиента и готовят учёт. Человек проверяет только исключения, и на выходе получаются закрытые месячные книги. Деньги берут за готовый результат: это может быть абонентская плата или оплата за каждое закрытие.
Аргументы автора: высокая маржа, хватает небольшого числа клиентов, а новые модели дают такой объём работы, какого раньше не было. Другие примеры из той же логики — «логотипы как сервис» и «реклама как сервис», то есть креативное агентство, где производство ведут агенты.
Отраслевые харнессы
Слово «харнесс» сейчас употребляют часто, и Isenberg отдельно объясняет, что оно значит. Модель — это двигатель машины. Харнесс (harness, буквально «упряжь») — всё остальное: доступные инструменты, правила рабочего процесса, память, проверки. Сам автор признаёт, что аналогия неточная, но общую идею передаёт.
Ценность появляется, когда общую модель превращают в систему, которая понимает, как устроена конкретная отрасль. Пример из видео — операционная система для агента фрахтового брокера.
Харнессы Isenberg называет «новыми GPT-обёртками». Два года назад обёртки над одной моделью ругали как бесполезные. Большинство из них действительно никуда не пришли, как и 90% стартапов вообще. Но верхние 10% добавили отраслевые инструменты, правила и память и превратились в харнессы. Примеры — юридические продукты Harvey и Spellbook.
Вертикальные агенты
Вертикальный агент отвечает за одну повторяющуюся задачу в одной отрасли. В примере автора агент ведёт закупки для независимых ресторанов: проверяет остатки, сравнивает предложения поставщиков, запрашивает подтверждение у человека и размещает заказ. Такие AI агенты для бизнеса строят уже около года, но Isenberg считает, что места в этой нише ещё много.
Дефицит в мире изобилия: аудитория, данные, площадки и безопасность
Вторая группа — бизнесы, которые владеют тем, чего агенты не создадут сами.
Дистрибуция
Логика автора такая. Продукт теперь можно собрать за несколько промптов, а привести к нему людей стало труднее, чем когда-либо. Цена контакта с аудиторией, по его прогнозу, будет только расти. В пример он приводит рекламу в Facebook: когда платформа запустилась, клик стоил около 5 центов. Сейчас, по его оценке, это от доллара до пяти, в зависимости от аудитории и страны. Точных данных под рукой у него не было, и он прямо об этом говорит.
Отсюда совет: владеть органической аудиторией, причём начинать с неё ещё до запуска офлайн-бизнеса или сервисной фирмы. Рекламодатели платят тебе за полезную нишевую информацию, а заодно ты растишь аудиторию. Потом делаешь продукты, о которых эта аудитория просит. Isenberg называет эту схему воронкой ACP: audience, community, product, то есть сначала аудитория, потом сообщество, потом продукт. Владельцы нескольких мем-пабликов, YouTube-каналов и Instagram-аккаунтов, по его словам, в эту эпоху окажутся в выигрыше.
Собственные наборы данных
Это направление, по словам автора, обсуждают редко. Компании, которые продают данные крупным AI-лабораториям, получают оценки в миллиарды долларов и годовую выручку в сотни миллионов. Большая версия идеи — платить людям за данные, которых нет у больших моделей, и продавать их лабораториям.
Для соло-основателя Isenberg предлагает версию скромнее: бизнес на несколько миллионов долларов в год вокруг полезной информации, которую человек не получит ни от своего персонального агента, ни от ChatGPT. Он считает, что «золотая лихорадка» за данными только начинается.
Маркетплейсы и соцсети
Isenberg вспоминает Кремниевую долину 2013–2015 годов: тогда все строили Uber, Thumbtack, Instagram. Сейчас таких проектов запускают меньше. Он любит этот тип бизнеса: если площадка взлетела, у неё есть настоящий защитный ров. Сложность в ликвидности, то есть в том, чтобы спрос и предложение появились одновременно. Это, по его словам, больше искусство, чем наука.
Интерес к площадкам возвращается: в пример он приводит маркетплейс для покупки и продажи стартапов, который запустил известный инди-разработчик. Дополнительный аргумент — персональным агентам тоже понадобится доступ к маркетплейсам и соцсетям, а данные с таких площадок ценны сами по себе.
Безопасность
Последнее направление в видео автор делит на две части. Первая — цифровая безопасность: продукты уровня 1Password и Cloudflare с AI-функциями. Его пример ниши — контроль доступа агентов для бухгалтерских фирм. Агенту разрешено только читать счета и готовить проводки, а продаётся решение через IT-подрядчиков, с которыми фирма уже работает. Isenberg ожидает, что какой-нибудь стартап с агентами переживёт крупный взлом с утечкой данных, и такие случаи будут учащаться.
Вторая часть — физическая безопасность. Автор упоминает сервис в духе «Uber для телохранителей» с бронированными машинами (название он не вспомнил). Люди чувствуют себя менее защищёнными и будут за защиту платить.
Физический мир: офлайн, роботы, вещи и помещения
Третья группа — бизнесы, где покупают то, что нельзя скачать.
Офлайн-опыт
Люди всё равно хотят прийти куда-то вместе с другими. Пример автора — Othership, городской клуб саун из Торонто, который теперь растёт в Нью-Йорке. Огромная сауна, музыка, люди, сотрудник помогает с холодной купелью, чай. Посещение недешёвое, продаётся членство. Компания попала в тренды на wellness и сообщество. Агенты могут взять на себя администрирование, но покупают здесь пространство и опыт.
Минус такого бизнеса — запуск стоит дороже, особенно в городах с дорогой недвижимостью. Совет Isenberg: найти «версию фудтрака», то есть дешёвый способ проверить модель до открытия ресторана. Первая версия Othership, по рассказу основателя, стояла у него на заднем дворе. Он звал друзей и знакомых и только потом снял помещение.
Робототехника и физический AI
Многим кажется, что роботы — далёкое будущее. Isenberg считает, что оно почти наступило. Его пример — Osmo, мытьё окон как сервис: владельцы зданий платят за чистые окна, компания разворачивает и обслуживает оборудование. По словам автора, Osmo недавно привлекла около 6–7 миллионов долларов. Он цитирует твит знакомого предпринимателя: лучший способ продавать софт — продавать железо.
Тем, кто не собирается строить робототехническую компанию, он предлагает другой вход: купить несколько роботов и сдавать их в аренду или заняться продажами и маркетингом таких устройств.
Физические продукты с фанатской базой
Здесь автор говорит о своей любви к кофе. Специальное кофейное оборудование покупают увлечённые люди, готовые платить много за хорошо спроектированную вещь. Fellow выпустила чайник, который впервые был сделан именно для кофейщиков, и выросла в целую линейку продуктов. Isenberg оговаривается, что с компанией не связан и просто её поклонник.
Новый аргумент в том, что AI помогает проектировать вещи, которые раньше были слишком нишевыми. Прототип можно собрать на доступном китайском устройстве, а потом запустить в серию. Ещё пример — Minimal Company, телефоны для тех, кто не хочет бесконечно скроллить. По словам автора, на Kickstarter они собрали миллионы долларов. Apple такой продукт делать не станет.
Реальные активы
Автор отдельно упоминает недвижимость и помещения: например, небольшие производственные мастерские в аренду электрикам, столярам и сантехникам, а также склады. Новому миру по-прежнему нужны места, где он физически находится.
Инфраструктура и люди: вычисления, энергия, здоровье
Вычисления и энергия
Каждому агенту нужны чипы, электричество, охлаждение и место, где он работает. Кто владеет этими дефицитными ресурсами, тот в хорошей позиции. В пример Isenberg приводит Crusoe, которая привлекла 3,9 миллиарда долларов на вертикально интегрированную платформу AI-инфраструктуры. Если есть хоть какой-то способ поучаствовать в таком бизнесе, советует он, это стоит сделать.
Здоровье, долголетие и уход
Пожилых людей автор называет недообслуженным ICP (ideal customer profile, профиль идеального клиента). Особенно мало для них делают молодые основатели. Он видит место для качественных продуктов с высоким NPS (индексом готовности рекомендовать) и для сервисов ухода: агентств, сиделок. Такие компании тяжело вести, признаёт он, но это хороший бизнес, и он помогает людям.
Про долголетие Isenberg говорит, что у движения «don’t die» уже появились публичные лица. Но в узкой нише ещё можно стать главным человеком темы.
Коротко
- В эпоху агентов выигрывает тот, кто владеет дефицитом: аудиторией, данными, площадкой, физическим пространством, вычислениями или доверием клиентов в вопросах безопасности.
- Бизнес на ИИ технологиях в чистом виде — это AI-native сервисы, где агенты делают до 90% работы, отраслевые харнессы вокруг моделей и вертикальные агенты под одну задачу в одной отрасли.
- Дистрибуция дорожает, поэтому аудиторию стоит строить раньше продукта, по схеме «аудитория — сообщество — продукт».
- Физический мир не исчезает: офлайн-опыт, роботы как сервис, нишевые вещи для увлечённых людей и помещения остаются в списке. Начинать советуют с дешёвой проверки, «версии фудтрака».
- Растёт спрос на безопасность и на продукты для пожилых людей и здоровья: оба рынка автор считает недообслуженными.
Что я об этом думаю
Формулировка «единственные 13 бизнесов, которые осталось строить» — заголовок для YouTube, и сам автор в конце смягчает её до «карты, на которую стоит смотреть». Если читать видео как карту, оно полезное. Самое ценное в нём для меня — объяснение харнесса. Разница между «прикрутил модель» и «собрал вокруг модели инструменты, правила, память и проверки под одну отрасль» и есть разница между игрушкой и рабочим продуктом.
Тезис про дистрибуцию совпадает с тем, что я вижу сам. Продукт действительно стало собрать проще, чем найти для него людей. Поэтому я веду блог и Telegram параллельно с бизнесами, а не после них.
Чего мне не хватило — цифр по экономике. Маржа AI-сервисов, стоимость запуска офлайн-клуба, срок окупаемости робота в аренду в видео звучат как оценки, а не как расчёт. Часть примеров (реклама в Facebook, Kickstarter, американский рынок ухода) в России работает иначе, и переносить их стоит с поправкой.
Кому смотреть: тем, кто думает, где применить AI в своём деле, и ищет бизнес на ИИ не как модное слово, а как способ получить дефицитный актив. Промышленникам вроде меня ближе всего вертикальные агенты, харнессы и безопасность доступа агентов к данным: это про реальные процессы, а не про хайп.
Источник: 13 Businesses for the Age of AI