Как я заработал за лето $100К на AI и вайбкодинге (с нуля!). Часть 1
Большинство компаний находятся в прошлом веке, с точки зрения внедрения AI.
Да, у некоторых сотрудников стоит ChatGPT, DeepSeek, Claude (AI-чат-боты формата «ответ-вопрос»), иногда платный, чаще бесплатный, есть пару подрядчиков, которые продали им «AI-продажника», который вот-вот начнет работать.
Некоторые даже наняли пару вайбкодеров или Head of AI 😎
Но чего им не хватает?
1. Чтобы вся компания вайбкодила (а не просто переписывалась с ChatGPT) на передовых техниках, моделях и инструментах.
Вайбкодинг — это программирование с помощью AI, которое за последние 6 месяцев улетело в космос. Ты ему диктуешь словами, что хочешь получить (будь то сайт или сложный сервис), а агент всё сам программирует, на что раньше нужна была бы команда разработчиков за $30К+ в месяц.
С помощью вайбкодинга можно автоматизировать целые функции бизнеса и развиваться в 2-10+ раз быстрее конкурентов.
Почему вся компания? Суть многих должностей изменилась, теперь не нужны люди, которые приносят просто результат, будь то коммерческое предложение или сданную бух. отчётность.
Нужны сотрудники, которые умеют создавать агентные процессы, где AI делает до 100% работы, а человек выступает архитектором, который контролирует качество и подключается в сложных кейсах.
На выходе то же КП, но с таким уровнем скорости и персонализации, которое было немыслимо для ручного подхода (даже пусть и с ChatGPT на пару).
Почему передовых? Потому что лучшие практики в этой теме меняется каждые пару недель, а иногда дней🗿
2. Не хватает организованного контекста о том, как устроен и живет их бизнес.
Личные переписки, разрозненные файлы между чьим-то рабочим столом, гугл драйвом и телеграмом с почтой. Договоренности, живущие в рандомных планерках.
Поэтому у AI-агентов нет контекста и они выдают посредственный результат.
Я решил за лето помочь 15 компаниям размером от $1 до $100 миллионов стать AI-native.
KPI после работы со мной, который я сам себе поставил — это количество deployed (реально запущенных) агентных процессов, которые несут четкую ценность в деньгах и почти мгновенно окупают себя.
В итоге в этих 15 компаниях 60 (!) запущенных агентов, от большинства кейсов идут мурашки по коже, одна компания за месяц заменила софт стоимостью в $2М/год 🫣
Это сейчас одна из самых горячих ниш в мире, автоматизация огромных скучных индустрий, там будут построены будущие миллиардные компании. Поэтому я загорелся пройти весь путь руками, и увидел лютые возможности.
Если вам интересно, чтобы я делился этим путем, дайте знать комментариями и реакциями 🔥 в следующей части я поделюсь, как я реализовал эти контракты без единого сотрудника
Большинство компаний находятся в прошлом веке, с точки зрения внедрения AI.
Да, у некоторых сотрудников стоит ChatGPT, DeepSeek, Claude (AI-чат-боты формата «ответ-вопрос»), иногда платный, чаще бесплатный, есть пару подрядчиков, которые продали им «AI-продажника», который вот-вот начнет работать.
Некоторые даже наняли пару вайбкодеров или Head of AI 😎
Но чего им не хватает?
1. Чтобы вся компания вайбкодила (а не просто переписывалась с ChatGPT) на передовых техниках, моделях и инструментах.
Вайбкодинг — это программирование с помощью AI, которое за последние 6 месяцев улетело в космос. Ты ему диктуешь словами, что хочешь получить (будь то сайт или сложный сервис), а агент всё сам программирует, на что раньше нужна была бы команда разработчиков за $30К+ в месяц.
С помощью вайбкодинга можно автоматизировать целые функции бизнеса и развиваться в 2-10+ раз быстрее конкурентов.
Почему вся компания? Суть многих должностей изменилась, теперь не нужны люди, которые приносят просто результат, будь то коммерческое предложение или сданную бух. отчётность.
Нужны сотрудники, которые умеют создавать агентные процессы, где AI делает до 100% работы, а человек выступает архитектором, который контролирует качество и подключается в сложных кейсах.
На выходе то же КП, но с таким уровнем скорости и персонализации, которое было немыслимо для ручного подхода (даже пусть и с ChatGPT на пару).
Почему передовых? Потому что лучшие практики в этой теме меняется каждые пару недель, а иногда дней🗿
2. Не хватает организованного контекста о том, как устроен и живет их бизнес.
Личные переписки, разрозненные файлы между чьим-то рабочим столом, гугл драйвом и телеграмом с почтой. Договоренности, живущие в рандомных планерках.
Поэтому у AI-агентов нет контекста и они выдают посредственный результат.
Я решил за лето помочь 15 компаниям размером от $1 до $100 миллионов стать AI-native.
KPI после работы со мной, который я сам себе поставил — это количество deployed (реально запущенных) агентных процессов, которые несут четкую ценность в деньгах и почти мгновенно окупают себя.
В итоге в этих 15 компаниях 60 (!) запущенных агентов, от большинства кейсов идут мурашки по коже, одна компания за месяц заменила софт стоимостью в $2М/год 🫣
Это сейчас одна из самых горячих ниш в мире, автоматизация огромных скучных индустрий, там будут построены будущие миллиардные компании. Поэтому я загорелся пройти весь путь руками, и увидел лютые возможности.
Если вам интересно, чтобы я делился этим путем, дайте знать комментариями и реакциями 🔥 в следующей части я поделюсь, как я реализовал эти контракты без единого сотрудника