Предложите мне продукт, который решает проблему, а не стек технологий

Когда я начал инвестировать в стартапы, казалось, что каждый питч — это компания, создающая искусственный интеллект для чего-то.

ИИ для тестирования программного обеспечения. ИИ для оптимизации расходов на рекламу. ИИ для химического анализа. ИИ для мониторинга грибка ногтей на ногах.

Затем появился блокчейн. Внезапно каждый стартап предлагал то или иное использование блокчейна. Блокчейн для распределенного тестирования программного обеспечения. Блокчейн для отслеживания расходов на рекламу. Блокчейн для отслеживания опасных химических веществ. Блокчейн для мониторинга грибка ногтей на ногах.

Во время прослушивания питчей мои глаза остекленели. Я начал проверять электронную почту или Twitter. С питчами все было в порядке, но меня это не интересовало.

Что не так с ИИ и блокчейном?

Что я имею против ИИ и блокчейна? Ничего. Это замечательные технологии. Технологии, меняющие мир. Но это технологии, а не продукты.

Начнем с ИИ или машинного обучения (ML), если быть более точным. В своем холодном роботизированном сердце машинное обучение — это просто метод программирования. Традиционное программирование использует эвристику для определения курса действий. т. е. если вы высоко оценили комедийные фильмы и если это популярный комедийный фильм, то порекомендуйте его.

Затем появилось машинное обучение, которое упростило процесс. Больше никаких сложных эвристик. Вместо этого передавайте все данные машинам и дайте им понять, что вам нравится, путем сопоставления ваших данных с миллионами других.

Иногда машинное обучение — это способ решить проблему, которая была бы невозможна с помощью эвристики. Иногда это просто ленивое программирование, чтобы избежать работы по выяснению того, как решить проблему самостоятельно.

Но не имеет значения, использует ли ваш продукт машинное обучение, эвристику или лавовые лампы. Меня как инвестора не волнует, как вы создали продукт. Что меня волнует, так это сам продукт и решает ли он реальную потребность.

Используете ли вы машинное обучение или сложную эвристику, это не отличается от того, закодирован ли интерфейс в angular или react, является ли серверная часть java, python или даже коболом. Каждый из них имеет уникальные возможности и ограничения, которые делают его хорошим выбором для того, что вы создаете. Или нет.

Точно так же, как только вы преодолеете шумиху, криптовалюты и мошенничество, блокчейн станет ничем иным, как распределенной базой данных. Традиционная база данных требует, чтобы центральный орган, такой как банк, отвечал за достоверность и целостность данных. Распределенная база данных позволяет создавать и поддерживать базу данных без доверенного центрального органа.

Блокчейн — удивительная технология. Вероятно, есть много проблем, которые можно решить с помощью децентрализованной базы данных, которые трудно решить с помощью традиционной базы данных. (Хотя я еще не видел нескольких случаев, когда блокчейн решал реальную проблему, которую нельзя было решить проще и дешевле с помощью традиционной базы данных.)

Как и машинное обучение, блокчейн — это просто метод программирования. Как инвестору, мне все равно, используете ли вы распределенную или централизованную базу данных. Меня волнует решаемая задача, работает ли она и нужна ли она пользователям.

Предлагайте продукт, а не технологию

Значит ли это, что я не буду инвестировать в ваш стартап по машинному обучению? Не все. Я инвестировал в несколько продуктов для машинного обучения и даже сам помог создать один. Но машинное обучение — это не то, что нужно. Это не продукт. Это деталь того, как продукт работает.

Если вы используете машинное обучение или блокчейн, у вас может быть потрясающий продукт, который меня заинтересует. Вам просто нужно правильно его представить.

«Тестирование программного обеспечения — это индустрия с оборотом в 40 миллиардов долларов и крайне неэффективная. Крупные предприятия запускают тысячи тестов для каждого релиза не потому, что они нужны, а потому, что невозможно узнать, какие тесты нужны, а какие нет. Находя и запуская соответствующие тесты, наши клиенты сокращают расходы на тестирование на 95% и выпускают программное обеспечение в кратчайшие сроки».

Это интересный шаг. В нем не упоминается машинное обучение, хотя именно так оно и работает.

«Мы разработали инфраструктуру для обмена внутриигровыми товарами между разными видеоиграми. Основатели руководили магазинами внутриигровых товаров Activision и Electronic Arts. У нас уже есть тысячи пользователей, а доходы растут на 50% каждый месяц».

Еще одна захватывающая подача. Ни слова о блокчейне.

На поле есть место для обсуждения AI/ML или блокчейна. Он представлен на оченьпростом слайде «Как это работает», на котором объясняются основы работы продукта.

Знай свою аудиторию

Если бы я был конкретно криптоинвестором, я бы, вероятно, нашел захватывающим шаг для блокчейна для товаров для видеоигр. Если бы я управлял фондом искусственного интеллекта, я был бы очень восприимчив к теме машинного обучения для мониторинга сердцебиения плода.

Но не я. Помимо энергетической устойчивости, я независимый от отрасли инвестор, который ищет интересные стартапы. Другими словами, я ничего не знаю о вашей технологии, и это не имеет значения, пока у вас есть убойный продукт, который будет расти как сумасшедший и приобретаться по безумной цене.

Когда мы приступим к комплексной проверке, эксперты помогут мне разобраться во всем технологическом стеке. Но это потом, а не 10-минутная презентация, которая должна заинтересовать таких инвесторов, как я.

Так что расскажите мне о своем удивительном продукте, вашей невероятной команде, огромном рынке, готовом к прорыву, и фантастическом успехе, которого вы добились, а детали того, как он работает, оставьте на потом.