Четыре соответствия (Four Fits): ключевые инструменты роста с ИИ

Вольный перевод статьи The Four Fits: A Growth Framework for the AI Era, опубликованной на сайте reforge.com

Прежде чем говорить о том, как ИИ меняет привычный порядок, давайте вспомним саму идею. Чтобы компания быстро доросла до $100 млн, ей нужно пройти через все четыре соответствия. 

Когда все части сходятся, рост идёт почти сам собой: такие компании развиваются, несмотря на внутренние проблемы, отсутствие идеальных процессов и даже если не все простые решения уже внедрены. Я называю их Smooth Sailers — они двигаются быстро, прикладывая минимум усилий.

Другим компаниям всё даётся гораздо труднее. Их рост напоминает попытку толкать валун в гору. Даже если команда сильная и использует лучшие методы, масштабироваться тяжело. Я называю такие компании Tugboats — они тратят много сил, но скорость остаётся низкой.

 О Product Market Fit (соответствии продукта рынку) слышали все. Это понятие часто называют ключевым для успеха, но оно — лишь часть общей картины. В стартап-среде любят повторять: «Product Market Fit — главное, что нужно». Да, это важный этап, но не единственный путь к успеху.

Чтобы продукт действительно «выстрелил», нужно добиться согласованности по четырем направлениям. Именно их называют Four Fits:

• Product Market Fit возникает, когда вы создаете то, что действительно важно для значимой группы клиентов. Это определение хорошо знакомо опытным продакт-менеджерам. Как писал Марк Андрессен, вы понимаете, что достигли этой точки, когда «продукт расходится быстрее, чем вы успеваете его производить, а нагрузка от растущей аудитории постоянно испытывает на прочность вашу инфраструктуру».
• Product Channel Fit означает, что продукт должен быть создан с учётом каналов, через которые его находят клиенты. Каналы не подстраиваются под продукт — всё работает наоборот. Например, TikTok задумывался не просто как платформа для коротких видео, а как сервис для мобильного потребления и быстрого распространения в соцсетях. Pinterest, TripAdvisor и другие сервисы проектировались специально под поиск. Продукт всегда отражает возможности и ограничения выбранного канала.
• Channel Model Fit — это проверка: может ли ваша бизнес-модель работать в выбранных каналах распространения. Например, freemium-продукт с подпиской за 10 долларов в месяц не выживет через корпоративные продажи. А ПО по лицензии за 50 000 долларов в год не сможет расти за счет вирусного эффекта в соцсетях.
• Model Market Fit показывает, насколько ваша бизнес-модель совпадает с тем, как клиенты привыкли покупать и оплачивать решения. Главное — чтобы это соответствие помогало выйти на масштаб: например, получить 100 000 клиентов, каждый из которых платит по 1 000 долларов в год (то есть достичь выручки в 100 миллионов долларов и больше.

---

---

Как искусственный интеллект (ИИ) меняет правила роста и Four Fits

В первой статье цикла я писал: «Соответствия постоянно меняются и ломаются. Когда это происходит, недостаточно просто подправить один элемент — иногда приходится пересматривать и менять всё». Раньше на такие перемены у нас был запас времени, чтобы разобраться и среагировать. Сейчас на Four Fits одновременно влияют сразу несколько факторов, и изменения происходят с невиданной скоростью.

Продукт

ИИ не просто расширяет список проблем, которые мы можем решать. Он открывает перед нами задачи, которые раньше казались невозможными, и позволяет по-новому взглянуть на старые трудности.

Речь идет не о плавных изменениях, а о скачке в возможностях. Как я уже говорил, крупные языковые модели (LLM) становятся вдвое мощнее примерно каждые семь месяцев. Это значит, что количество и сложность задач, которые мы сможем решать, быстро растет. Представьте: сегодня ваш клиент тратит восемь часов на определенную работу, а уже завтра агент выполнит её за него полностью. А что, если таких задач будет на 40, 80 и даже больше часов? Именно такие перемены ждут нас в ближайшее время.

Когда вы сталкиваетесь с новыми задачами, вам придётся искать новое соответствие между продуктом и рынком, а также между продуктом и каналом продаж. Даже если у вас появилось больше решений или они стали лучше, это не гарантирует, что продукт «подойдет» рынку.

Рынок

ИИ увеличивает одни рынки и сужает другие. Canva всегда была сервисом дизайна для всех, но сейчас её рынок буквально взрывается. Бесплатная версия обещает: «Создавайте или работайте над чем угодно». Теперь, чтобы получить нужный дизайн, пользователю достаточно просто описать его словами — не надо перетаскивать фигуры или подбирать цвета. Инструменты для создания ИИ-приложений, такие как Lovable и Bolt, превратили прежде нишевый рынок no-code в огромную площадку для всех.

Но есть и обратная сторона. Например, сервис Chegg, который помогал с домашними заданиями, буквально потерял связь с рынком за считанные месяцы. Программы поддержки клиентов с оплатой «за место» теперь покупают компании с меньшими командами — ведь часть работы берет на себя ИИ. Сейчас ИИ помогает сотрудникам поддержки, но для некоторых компаний он вскоре может полностью заменить людей.

Как отмечает мой соведущий по подкасту Фарид Мосават, многое из того, на что мы привыкли полагаться, стало зыбким. Рынки меняются вместе с ожиданиями клиентов — а они растут очень быстро. Если человеку нравится пользоваться ChatGPT, он сразу начинает ждать большего и от других продуктов.

Сегодня искусственный интеллект стирает границы между новичками и профессионалами. Теперь, чтобы создать приложение, не обязательно быть программистом. AI помогает тем, кто раньше не держал в руках кисть дизайнера, создавать яркие картинки. А люди без опыта в монтаже делают видео, которые цепляют взгляд. Такой сдвиг расширяет рынки и увеличивает потенциальную аудиторию для многих продуктов.

Дистрибуция

В своей статье The Next Great Distribution Shift я писал, что мы живем в эпоху масштабных технологических перемен. Но до сих пор распространяем продукты так, будто за окном 2015 год. SEO уже не приносит прежнего трафика. Социальные сети становятся закрытыми экосистемами, где сложно пробиться. Платформы с оплатой за клик наживаются на этом. Старые стратегии больше не работают.

Это частично связано с развитием AI. Но есть и естественный цикл: сначала компании заманивают пользователей бесплатным или дешевым трафиком, а потом постепенно ограничивают доступ. Обычно всё происходит так:

1. Найти защиту. Каждая платформа ищет свою уникальную черту, которая делает её сильнее конкурентов: у Facebook — это социальные связи, у Google — поисковые данные, у Apple — мощная экосистема приложений.

2. Открыть двери. Затем платформы создают ощущение открытости: предлагают бесплатные API, запускают вирусные механики, щедро делятся доходами с разработчиками. Всё выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой.  

3. Закрыть ради прибыли. Со временем правила меняются. Бесплатные возможности становятся платными, а разрешения — ограничиваются. Платформа начинает конкурировать с теми, кто раньше помогал ей расти, и часто уничтожает их бизнес.

Сейчас большинство лучших каналов распространения находятся именно на этом третьем этапе. Но перемены не за горами. Я уверен: ChatGPT станет новой крупной возможностью для продвижения продуктов — через оптимизацию под ответные системы (AEO), новые механизмы поиска и, возможно, собственную платформу для разработчиков.

Модель  

Ваша модель — это способ, по которому вы берёте деньги: когда, за что и сколько. До появления ИИ здесь уже было много тонкостей. Большинство компаний до сих пор ищут подходящее ценообразование, чтобы понять, как заработать на ИИ. 

Сейчас появились как минимум три новых тенденции:

• Расходы на обслуживание растут

Многие SaaS-сервисы раньше делали ставку на рост за счет самого продукта, потому что поддержка бесплатных или условно бесплатных пользователей почти ничего не стоила. Теперь расходы на крупные языковые модели (LLM) могут быть очень разными, но часто они значительны. Если вы берёте эти издержки на себя, экономика бесплатных и freemium-продуктов может просто развалиться.

• Токены улетают быстро

Сложные задачи требуют всё больше токенов. Почти все пользователи выбирают самые новые LLM, хотя старые стоят гораздо дешевле. Как заметил основатель TextQL Итан Дин: «GPT-3.5 подешевел в 10 раз. Но теперь он так же интересен, как кнопочный телефон на презентации нового iPhone». Даже если технологии становятся дешевле, ваши издержки не обязательно снижаются.

• Платить готовы не все  

Поначалу ИИ-инструменты вызывали восторг, но этот эффект быстро проходит. Неясно, как пользователи будут оценивать их ценность, когда первый «вау-эффект» станет обычным делом. Это легко увидеть на примере обсуждений в сабреддите Cursor.

Спрос на ИИ-решения сейчас огромен, но это не гарантирует прибыль и не превращает продукт в устойчивый бизнес.

---

---

Когда ИИ меняет всё: как компании справляются с переменами

Я не могу переоценить, насколько сильно разные соответствия (fits) влияют друг на друга. Я описал их по отдельности, но на деле они должны работать вместе. Без этого шанса вырасти в компанию с выручкой больше $100 млн почти нет.

Давайте разберёмся, как меняется каждое из соответствий.

Product Market Fit и ИИ: что делать, когда рынок меняется

Компании теперь могут почти мгновенно найти или потерять Product Market Fit. Важно помнить: это не постоянное состояние, а всего лишь момент. Рынок меняется, появляются новые технологии, и компаниям всё время приходится дорабатывать свои продукты, чтобы удержаться на плаву. Раньше перемены происходили постепенно: было время осмыслить ситуацию и внедрить нужные функции, чтобы не отстать.

Взглянем на пример перехода к мобильным устройствам:

• Новые технологии появлялись раз в год.
• Экосистема разработчиков формировалась постепенно, шаг за шагом.
• Прошли годы, прежде чем достаточно много людей купили смартфоны и подключили быстрый интернет, чтобы появились новые сценарии использования.

Между появлением новой технологии и ростом ожиданий клиентов обычно проходило несколько лет. Такое «плавное» ускорение давало компаниям время адаптироваться.

Но с искусственным интеллектом всё происходит иначе. Промежутки между этапами развития AI заметно короче.

• Новые возможности искусственного интеллекта появляются каждый месяц, а иногда — каждую неделю.  
• Вокруг этой технологии уже сформировалась огромная экосистема разработчиков, и она продолжает расти.
• Технология быстро распространяется среди сотен миллионов людей — зачастую бесплатно или почти бесплатно.  

В итоге мы видим не просто ускорение достижения Product Market Fit, а настоящий перелом. Когда это случается, компания может потерять своё место на рынке буквально за одну ночь.

Chegg стал ярким примером этого процесса. В январе 2024 года компанию оценивали в 1,2 миллиарда долларов. Спустя девять месяцев, к октябрю 2024 года, её стоимость упала до 150 миллионов — минус 90% и потеря полумиллиона подписчиков. За третий квартал 2024 года Chegg ушёл в убыток на 600 миллионов долларов, хотя ещё в 2023-м почти не терял деньги.

Как Chegg потерял связь с рынком

Подписка сервиса Chegg помогала студентам с домашними заданиями. Основное обещание сервиса — качественные ответы, написанные экспертами. Если взглянуть на модель роста компании, ключевым драйвером был контент: Chegg создавал и распространял собственные материалы. Чем больше качественных ответов появлялось на платформе (через SEO и другие каналы), тем активнее росло число подписчиков и их вовлеченность. Это, в свою очередь, позволяло вкладываться в создание еще большего количества ответов.

Но с запуском ChatGPT от OpenAI студентам стало достаточно просто ввести свой вопрос и сразу получить персональный ответ. Да, иногда он был неточным, но мгновенность и отсутствие платы сделали это предложение в десять раз привлекательнее. Технология распространилась среди студентов практически моментально.

Он разорвал петлю роста. Как только подписчики начали уходить, Chegg смогла вкладывать меньше средств в собственный контент. Это привело к ещё большему оттоку новых пользователей и падению вовлеченности. Меньше подписчиков — меньше дохода, а значит, и возможностей для запуска нового контента становится всё меньше.

Компании часто ищут свежие идеи, чтобы вырваться из сложных рыночных условий, но сейчас перемены происходят слишком быстро. Chegg отреагировала в обычные сроки: первые AI-функции компания запустила через 26 месяцев после появления ChatGPT. Раньше этого хватало, чтобы не отставать, но сегодня, в эпоху искусственного интеллекта, этого уже мало.

Product Channel Fit: как меняется связь продукта и канала с ИИ

Второй ключевой тип соответствия — Product Channel Fit, или совпадение продукта с каналом продвижения. Все успешные продукты растут за счёт внешнего канала. TikTok привлекал пользователей через рекламу в Facebook, Booking.com — через Google Ads, а HubSpot — благодаря SEO в Google. Суть Product Channel Fit в том, что продукт подстраивается под канал, а не наоборот. Вы не управляете каналом: аудитория уже там, и вам приходится играть по его правилам.

Существует целая экосистема компаний стоимостью свыше миллиарда долларов, построенных на long-tail SEO (низкочастотной оптимизации). Pinterest, TripAdvisor, Quora, G2 — лишь некоторые примеры. В центре их модели роста лежит ключевая петля роста — цикл «Пользовательский контент, распространяемый компанией»:

Шаг 1: Новый пользователь регистрируется  (или возвращается существующий). 
Шаг 2: Он создаёт контент на платформе — отзыв, пин и так далее. 
Шаг 3: Компания настраивает страницы с этим контентом для индексации в Google. 
Шаг 4: Новый или существующий пользователь находит этот контент через поиск — и всё начинается заново.

Это актуально не только для компаний, работающих напрямую с клиентами (B2C). B2B-компании, такие как G2 и HubSpot, тоже построили свой рост на похожих механизмах. Уже больше десяти лет они дорабатывают и улучшают свои продукты, чтобы получать максимум пользы от SEO — продвижения в поисковых системах.

Что делать, если канал перестал работать?

Есть риск, о котором стоит задуматься уже сейчас. Представьте, что большая платформа вроде Google вдруг перестаёт соответствовать ожиданиям рынка. Последствия будут быстрыми и серьезными. Компании, полностью зависящие от поискового трафика — например, TripAdvisor или Pinterest — сразу окажутся под угрозой. Затем удар придётся и по тысячам небольших бизнесов, которые опираются на эти платформы.

Уже сейчас мы видим, как некоторые из этих каналов теряют позиции — особенно это заметно на примере Google. Пока речь не идет о полном крахе. Но мы уже убедились: искусственный интеллект может изменить правила игры буквально за считанные недели. Поэтому бизнесу важно внимательно следить за своими каналами продвижения и заранее готовиться к переменам.

Готовы ли вы к появлению нового канала?

Есть еще один сценарий, о котором часто забывают. Ваш основной канал может остаться на месте, но всё равно случится встряска. Что, если появится новая крупная платформа, и пользователи начнут формировать там совершенно другие привычки?

Когда в 2007 году стартовал Facebook, люди не перестали посещать игровые сайты вроде Webclip и Yahoo Games. Но у них появился новый «адрес», где они проводили много времени и осваивали новые сценарии поведения. Разработчики веб-игр попытались просто перенести свои проекты в Facebook, но потерпели неудачу. Их игры не были рассчитаны на социальные механики: игроки хотели играть с друзьями, а не в одиночку.

Та же ловушка: почему перенос веб-игр на смартфоны провалился. Компании, создававшие социальные игры, пытались просто скопировать свои веб-продукты на мобильные устройства. Но это не сработало. Люди используют смартфоны иначе, и эти отличия оказались критичными.

ChatGPT меняет правила игры прямо сейчас 

Как я писал в статье «The Next Great Distribution Shift», мы видим похожую ситуацию с искусственным интеллектом. Во многих сферах люди начинают поиск и изучение товаров не через поисковые системы, а сразу в ChatGPT. Это меняет привычки пользователей и то, с чего они начинают свой путь.

Для некоторых рынков, например путешествий или автомобилей, перемены уже ощутимы. Пользователи изучают предложения в ChatGPT ещё до того, как зайдут на сайты туроператоров или автодилеров. Компании должны вывести свои продукты в AI-каналы как можно скорее. Иначе они уступят место тем, кто опередит их.

Не расслабляйтесь: новые каналы могут быстро изменить всё  

Даже если ваши текущие каналы работают стабильно, вы не застрахованы. Аудитория может быстро переключить внимание на новые платформы. Важно разобраться с этим каналом как можно раньше. Иначе конкурент займёт вашу позицию — и вернуть её будет сложно.

---

---

Channel Model Fit: баланс между каналом и бизнес-моделью в эпоху ИИ

Третий тип соответствия — это Channel Model Fit, то есть насколько хорошо канал привлечения клиентов сочетается с вашей моделью монетизации. Здесь важно, как именно вы берёте деньги с пользователей: когда, за что и сколько. От этого зависит, какие каналы продвижения будут для вас доступны.

Обычно это объясняют с помощью шкалы ARPU ↔ CAC. ARPU — это средний доход на пользователя, а CAC — стоимость его привлечения. Каждый бизнес занимает своё место на этом спектре. Компании с низким ARPU вынуждены использовать дешёвые каналы, чтобы не тратить больше, чем зарабатывают. А те, у кого высокий ARPU, могут позволить себе дорогие способы привлечения клиентов.

Есть несколько причин, по которым Channel Model Fit может «развалиться»:

• Рост расходов ломает стратегию выхода на рынок. С появлением ИИ появились новые переменные издержки: теперь продукт может требовать значительных затрат при каждом использовании. Например, freemium-сервисам сложно добавить крутые AI-функции в бесплатный тариф, не увеличив при этом расходы на обслуживание бесплатных пользователей. У классических SaaS-компаний валовая маржа обычно превышала 70 %. По данным The Information, у Lovable она составляет всего 35 %, причём без учёта затрат на бесплатных пользователей — а это снизит показатель ещё больше. В зависимости от продукта такие изменения могут разрушить Channel Model Fit.

• Крах канала может заставить пересмотреть монетизацию. Многие сервисы сильно зависят от дешёвого SEO-трафика, который приводит пользователей к бесплатным или недорогим продуктам. Но если объем органического трафика падает, приходится переходить на более дорогие каналы — например, платную рекламу. Тогда нужно менять и саму модель монетизации, чтобы она покрывала новые затраты. Это особенно сложно, если одновременно растут и расходы на обслуживание пользователей.

• ИИ способен моментально менять поведение людей. Например, если новый AI-плагин или чат-бот упрощает поиск и тестирование сервисов, потенциальные клиенты начинают ждать легкого старта без лишних шагов и барьеров. Но когда речь о дорогих или сложных продуктах, всё ещё нужны долгие демонстрации или крупные авансовые платежи. Иногда за одну ночь ваши проверенные каналы — например, длинные воронки контент-маркетинга — перестают работать как раньше. ИИ меняет не только то, где люди принимают решения о покупке, но и как они это делают. Старые стратегии быстро теряют актуальность.

Чтобы ваш канал продаж работал, цена продукта и средний доход на пользователя (ARPU) должны соответствовать выбранному способу привлечения клиентов. Если ИИ нарушает этот баланс, вы рискуете столкнуться с серьезными проблемами:

• Опасная ловушка для роста. Если ARPU слишком низкий для работы отдела продаж, но слишком высокий или сложный для массовых вирусных каналов, вы застреваете между двух огней. Продвигаться дальше становится почти невозможно. 

• Отток клиентов и остановка роста. Если у конкурента появился более дешевый или эффективный AI-продукт, ваши клиенты могут уйти в одночасье. Если вы не успеете перестроить каналы, привлекать новых покупателей станет всё сложнее.  

• Взлетает стоимость привлечения клиентов и рушится экономика. В попытке догнать рынок вы можете добавить AI-консалтинг или усилить маркетинг. Но если расходы не окупятся быстро, капитал уходит впустую, а бизнес оказывается под угрозой.  

• Экстренные перемены в продукте и ценах. Иногда компании в панике меняют цены или срочно пересобирают продуктовые предложения. Такие быстрые «заплатки» часто не сочетаются с текущими каналами, вызывают путаницу на рынке и внутри команды, а стратегия становится лоскутной и неэффективной. 

• Давление двигаться вверх или вниз по рынку. Если ИИ превращает ваш продукт в массовый товар, придется либо идти к крупным корпоративным клиентам (что требует дорогой и сложной команды), либо, наоборот, снижать цены и делать ставку на продуктовые каналы с минимальными барьерами. Любой из этих путей — серьёзный, рискованный и затратный разворот.

Компании, которые пройдут этот этап, будут внимательно следить за соответствием каналов и бизнес-модели. Они быстро меняют курс, если видят, что показатели начинают проседать. Главное — заранее заложить гибкость в стратегию монетизации, чтобы не менять её в спешке и под давлением обстоятельств.

Model Market Fit: ключ к масштабированию бизнеса с учетом ИИ 

Model Market Fit — это идея о том, что размер вашего рынка и число клиентов напрямую влияют на то, как вы строите бизнес. Если клиентов мало, но они платят много — это одна стратегия. Если их миллионы, а платят они по чуть-чуть — совсем другая.

Кристоф Янц из Point Nine Capital несколько лет назад написал яркую статью «Пять способов построить бизнес на $100 миллионов». Он наглядно показал: чтобы выйти на выручку в $100 миллионов, компаниям нужны разные подходы к ценообразованию и аудитории.

Он выделил пять типов компаний:

• Слоны (Elephants) — когда 1 000 клиентов платят по $100 000+ в год. Это корпоративные решения, например ServiceNow. 
• Лоси (Moose) — 10 000 клиентов по $10 000+ в год. Чаще всего такие продукты выбирает средний бизнес, как HubSpot. 
• Кролики (Rabbits) — 100 000 клиентов платят по $1 000 в год. Обычно это сервисы для малого бизнеса: SurveyMonkey, Mailchimp или Gusto. В эту группу попадают и компании, зарабатывающие на крупных событиях в жизни клиентов, например в недвижимости или страховании. 
• Мыши (Mice) — миллион клиентов, каждый платит по $100 в год. Обычно это сервисы для профессиональных пользователей, как Dropbox, или подписочные e-commerce, например Ipsy и Dollar Shave Club.
• Мухи (Flies) — 10 миллионов клиентов, каждый приносит по $10 в год, чаще всего за счёт рекламы. Это Facebook, Snapchat, BuzzFeed и другие массовые платформы.

Всё это можно показать на диаграмме: по оси X — количество клиентов, по оси Y — средний доход с одного пользователя (ARPU). Диагональная линия — это планка в $100 миллионов выручки. Если ваша точка выше линии — вы уже нашли Model Market Fit. Если ниже — ещё предстоит поработать.

ИИ меняет правила игры в бизнесе

ИИ меняет границы рынков. Одни сегменты стремительно растут, другие сужаются. Это полностью меняет привычные расчёты. Например, команды поддержки клиентов стали намного меньше, потому что ИИ взял на себя большую часть их задач. Компании, которые раньше зарабатывали на продаже «мест» (seats), внезапно столкнулись с падением спроса. Теперь привычная формула «число клиентов × средний доход на пользователя (ARPU)» больше не работает.

Но на этом фоне появляются новые возможности. Например, Fin от Intercom — ИИ-бот поддержки, который зарабатывает на количестве успешно решенных обращений. Его модель проста: 99 центов за каждое закрытое обращение. Чтобы выйти на соответствие рынка и продукта (Model Market Fit), ему нужно решать чуть больше 100 миллионов тикетов в год. (Для сравнения: в августе 2025 года Fin уже обрабатывает свыше миллиона обращений в неделю.) Если бы Fin продавал лицензии для команд поддержки, он, скорее всего, не выжил бы. Но ИИ открыл путь к совершенно новому продукту, которого раньше не было.

Больше рынок — всегда ли это лучше?

Некоторые рынки буквально взрываются от роста. Компании вроде Cursor и Windsurf выходят на гораздо больший адресный рынок (Total Addressable Market, TAM). Теперь ИИ сам пишет код, и создавать продукты может намного больше людей. Lovable, Bolt, Replit и v0 идут ещё дальше — они открывают совершенно новый рынок. Теперь приложения можно создавать вообще без кода, и это делает потенциальную аудиторию практически безграничной.

По данным Sacra, за последние 12 месяцев Replit увеличил выручку в 50 раз. Сейчас у сервиса 40 миллионов пользователей и 175 тысяч платных клиентов. Такой стремительный рост стал возможен благодаря фокусу на продукте (product-led growth) и огромному интересу к вайб-кодингу. Теперь компания делает ставку на команды и корпоративных клиентов: Replit хочет стать незаменимым B2B-инструментом для продуктовых и дизайн-команд.

Это как раз тот случай, когда огромный рынок подогревает интерес, но платить готовы лишь 0,44 % пользователей Replit. Поэтому freemium-модель позволяет многим пользоваться сервисом бесплатно, но (1) такие пользователи обходятся компании дорого и (2) их активность совсем не означает, что они захотят платить за дополнительные функции.

По данным Carta, в 2023–2024 годах закрылось более 1 700 стартапов — это заметно больше, чем раньше. Хорошая идея, сильный продукт и даже высокий интерес со стороны пользователей ещё не гарантируют долгосрочный успех.

Как меняется портрет покупателя: новые роли и решения

ИИ уже создаёт новых покупателей с другими задачами, сроками и критериями успеха. Раньше ИТ-специалисты обращали внимание на функции и интеграции. Теперь решения по ИИ чаще принимает операционный директор: его волнует, сколько сотрудников можно заменить и какие процессы автоматизировать. Их согласования, бюджеты и сроки внедрения идут по совсем другим правилам, чем при покупке обычного ПО.

Многие из нас привыкли переходить от одного бесплатного ИИ-сервиса к другому, и кажется странным, что отдел закупок выберет один инструмент для всей компании. Но это уже происходит: теперь решение всё чаще принимает CTO, а не первые энтузиасты.

Как AI и ИИ меняют Model Market Fit: три ключевых вызова

Искусственный интеллект способен разрушить привычное соответствие продукта рынку сразу по нескольким направлениям. Вот три главных механизма, через которые AI меняет ландшафт:

• Резкое падение дохода с пользователя  

AI-инструменты автоматизируют задачи, которые раньше казались сложными и приносили высокий доход. То, за что вы брали 1 000 $ в год (например, за аналитику или генерацию контента), новый AI-конкурент может предложить за 100 $ или даже бесплатно — монетизируя рекламу или данные пользователей. В результате привычная модель заработка быстро теряет актуальность.

• Сужение или раздробление целевого рынка 

Иногда AI не просто снижает цены — он полностью меняет состав платежеспособных клиентов. Представьте, что ваш основной сегмент — компании, которым нужен ручной ввод данных. Если AI берёт эту задачу на себя, большинство прежних клиентов исчезает. Сам рынок, ради которого строилась компания, резко уменьшается.

• Сокращение обслуживаемого сегмента  

Даже если рынок и средний доход с клиента остаются прежними, AI способен создать новых лидеров за счёт сетевых эффектов или нестандартных решений. В такой ситуации действующим игрокам становится всё сложнее удерживать свои позиции, не говоря уже о росте.

Иногда «кролики» становятся «лосями», а порой «мыши» превращаются в «мух». Шанс построить бизнес на 100 миллионов долларов остается, но путь к этой цели теперь требует новых стратегий и гибкости.

Риск или шанс? Почему сейчас важно действовать быстро

События развиваются стремительно. Я надеюсь, что этот пост поможет вам почувствовать хотя бы небольшую срочность. Несмотря на все риски, сегодня перед нами открываются и большие возможности. Сейчас лучший шаг — внимательно изучить ваш продукт, рынок, канал и бизнес-модель. Проверьте, насколько хорошо работают все четыре элемента «Four Fits» — возможно, какие-то из них уже не приносят результатов.