Платформенные продукты vs касдев
В какой-то момент карьеры мне подвернулась очень крутая возможность пойти строить AI SAAS в быстрорастущем стартапе. Классные фаундеры, понятный ров, растущая клиентская база, известный фонд прикрывает деньгами, международные продажи, короче мечта.
Год работы спустя мы с командой запускаем продукт, выходит статья про нас на техкранче, батлкарды написаны, короче готовы. Официальный запуск 22 февраля 2022, и уже через два дня планы наши начали довольно резко и необратимо меняться по понятным всем причинам. Потом мы заработали компании денег совсем другими вещами, и это уже совсем другая тема, но вот история моей AI платформы на этом по большому счету закончилась.
Обычно я так эту историю и рассказываю, и драматургически в ней ни добавить, ни убавить. Очень удобно все списать на потрясения в мире. Но на деле то я понимаю, что даже если бы внешний контекст не менялся, мой продукт ждали бы большие проблемы.
Вот в чем дело. Когда я начинал его строить, я естественно погрузился в то, какие решения строят ребята в касдев команде под клиентов, и даже первый пруф оф концепт платформы мы запускали совместно. Но вот потом я в себя поверил и пошел строить дизрапт-некст ген продукт, который давал небывалую гибкость, красивую архитектуру и лучшие модели под капотом. Я до сих пор считаю, что это самый удобный и гибкий конструктор в этой области, из всего что я трогал.
Было два ньюанса.
Этот идеальный конструктор был несовместим с тулчейном касдев команды. Тот был не МЛ-изированный и элегантный, но зато легко адаптировался под любые дикие хотелки клиентов. Разница была как между военной и гражданской техникой: где военная техника не отличается удобством и эргономикой, но зато максимально ремонтно пригодна и проста для модификаций. Вот я и строил айфон для людей, которым нужна была walkie-talkie рация.
Хуже было то, что буквально через год нас ждала LLM революция, и сама парадигма подобных продуктов начала необратимо меняться, а моя платформа в один день стала бы морально устаревшей.
Я этот урок выучил. Уже в Т, когда мы строили AutoML платформу мы действовали совсем по другому: мы начали с того, что долго делали касдев и шаг за шагом обобщали свой опыт инструментами. В итоге набор платформенных инструментов был прост в обслуживании и модификации, недорогим в разработке, и нам было не жалко его забросить, когда он себя исчерпал. А мы смогли из этой активности запустить целое направление контентного менеджмента для екома в Т-Банке и автоматизировать разметки на сотню с лишним миллионов в год.
Я до сих пор считаю, что иногда нужно ломать статус кво и плясать от вижена. Но мне кажется, нам слишком уж часто хочется побыть визионерами там, где надо скучно и целенаправленно сделать свою работу.
В какой-то момент карьеры мне подвернулась очень крутая возможность пойти строить AI SAAS в быстрорастущем стартапе. Классные фаундеры, понятный ров, растущая клиентская база, известный фонд прикрывает деньгами, международные продажи, короче мечта.
Год работы спустя мы с командой запускаем продукт, выходит статья про нас на техкранче, батлкарды написаны, короче готовы. Официальный запуск 22 февраля 2022, и уже через два дня планы наши начали довольно резко и необратимо меняться по понятным всем причинам. Потом мы заработали компании денег совсем другими вещами, и это уже совсем другая тема, но вот история моей AI платформы на этом по большому счету закончилась.
Обычно я так эту историю и рассказываю, и драматургически в ней ни добавить, ни убавить. Очень удобно все списать на потрясения в мире. Но на деле то я понимаю, что даже если бы внешний контекст не менялся, мой продукт ждали бы большие проблемы.
Вот в чем дело. Когда я начинал его строить, я естественно погрузился в то, какие решения строят ребята в касдев команде под клиентов, и даже первый пруф оф концепт платформы мы запускали совместно. Но вот потом я в себя поверил и пошел строить дизрапт-некст ген продукт, который давал небывалую гибкость, красивую архитектуру и лучшие модели под капотом. Я до сих пор считаю, что это самый удобный и гибкий конструктор в этой области, из всего что я трогал.
Было два ньюанса.
Этот идеальный конструктор был несовместим с тулчейном касдев команды. Тот был не МЛ-изированный и элегантный, но зато легко адаптировался под любые дикие хотелки клиентов. Разница была как между военной и гражданской техникой: где военная техника не отличается удобством и эргономикой, но зато максимально ремонтно пригодна и проста для модификаций. Вот я и строил айфон для людей, которым нужна была walkie-talkie рация.
Хуже было то, что буквально через год нас ждала LLM революция, и сама парадигма подобных продуктов начала необратимо меняться, а моя платформа в один день стала бы морально устаревшей.
Я этот урок выучил. Уже в Т, когда мы строили AutoML платформу мы действовали совсем по другому: мы начали с того, что долго делали касдев и шаг за шагом обобщали свой опыт инструментами. В итоге набор платформенных инструментов был прост в обслуживании и модификации, недорогим в разработке, и нам было не жалко его забросить, когда он себя исчерпал. А мы смогли из этой активности запустить целое направление контентного менеджмента для екома в Т-Банке и автоматизировать разметки на сотню с лишним миллионов в год.
Я до сих пор считаю, что иногда нужно ломать статус кво и плясать от вижена. Но мне кажется, нам слишком уж часто хочется побыть визионерами там, где надо скучно и целенаправленно сделать свою работу.