В закрытом чате «Перезагрузка» я регулярно провожу бесплатные консультации для участников. Люди приходят с конкретными рабочими и личными вопросами, но во время разговора часто обнаруживаются более общие вещи, которые знакомы многим и заслуживают отдельного разбора.
Один из таких разговоров начался с человека, который закончил очередной курс по искусственному интеллекту, открыл новый сервис и сохранил ещё двадцать полезных ссылок. Предмет он понимает заметно лучше, чем полгода назад, однако вместе с новыми знаниями получил ещё более длинный список того, чего пока не знает.
Готовность снова откладывается. Прежде чем что-либо продавать, хочется разобраться с агентами, попробовать несколько новых моделей, научиться делать видео и настроить автоматизацию.
На прошлой неделе появился ещё один курс по промптам, который тоже кажется необходимым. Через месяц ситуация повторяется: папка с материалами становится толще, а момент выхода к реальному человеку по-прежнему остаётся где-то впереди.
В какой-то момент обучение начинает работать как безопасное укрытие, потому что, пока вы учитесь, никто не может оценить ваш результат, отказаться от предложения или сказать, что не готов за него платить. Можно сохранять приятное ощущение движения, не сталкиваясь с рынком и не проверяя, способен ли накопленный объём знаний решить чью-то конкретную задачу.
Уверенность в такой ситуации воспринимается как пропуск к действию: однажды я почувствую себя специалистом, после чего начну рассказывать о своей работе, предлагать решения и брать за них деньги. Однако в реальной жизни этот порядок почти всегда разворачивается в другую сторону, поскольку сначала появляется небольшой результат, потом второй, затем человек учится объяснять сделанное, получает обратную связь и постепенно понимает, какие задачи способен решать регулярно.
Уверенность догоняет уже работающего человека.
Уверенность почти всегда приходит позже
Я хорошо знаю это состояние, потому что в 2023 году уже всерьёз занимался прикладным использованием ChatGPT, собирал решения для компаний, работал с клиентами, выступал и рассказывал о будущих ИИ-сотрудниках, но при этом почти не объяснял публично, чем именно занимаюсь сам.
Мне казалось, что промпты давно всем понятны, рядом наверняка есть люди умнее, а мои эксперименты недостаточно велики, чтобы превращать их в отдельный рассказ. Такое ощущение можно поддерживать годами, поскольку чем глубже погружаешься в предмет, тем яснее видишь его масштаб, количество неизвестного и собственные ограничения.
Перелом произошёл, когда я купил домен pimenov.ai и начал строить сайт самостоятельно. Дорогой домен стал способом загнать самого себя в обязательство: раз уж я его купил, придётся перестать бесконечно обдумывать правильную форму и начать делать.
До этого я несколько месяцев развивал сайт pimenov.ru и почти не видел отклика, поэтому вполне мог решить, что людям вообще неинтересно то, чем я занимаюсь. Вместо этого я сменил фокус и начал регулярно показывать работу с ИИ: рассказывать об исследованиях и инструментах, разбирать эксперименты, фиксировать ошибки и объяснять, что получилось в результате.
Сайт не добавил мне знаний за одну ночь, зато он сделал видимой уже существующую работу, которая до этого оставалась внутри проектов, переписки и моего компьютера. Постепенно отдельные эксперименты сложились в публичный архив, по которому другой человек может понять, как я думаю, какие задачи умею решать и с чем ко мне имеет смысл обращаться.
Уверенность появилась внутри этого процесса, когда накопилось достаточно собственных доказательств и мне больше не требовалось каждый раз убеждать самого себя с нуля.
Ваш прошлый опыт уже содержит заготовку продукта
Разговор о заработке на ИИ часто начинается с вопроса: «Что я могу продавать как специалист по искусственному интеллекту?» Такая постановка обнуляет всю предыдущую профессиональную жизнь и ставит человека на одну стартовую линию с тысячами людей, которые только что закончили похожий курс и теперь пытаются понять, какое применение найти полученным знаниям.
Гораздо полезнее посмотреть на работу, которую вы уже знаете изнутри, потому что именно там находится контекст, недоступный человеку после нескольких недель обучения.
Бухгалтер понимает, где обычно возникают ошибки и какие документы приходится собирать вручную. Руководитель отдела продаж знает, почему отчёты расходятся с реальной ситуацией и какие данные сотрудники регулярно забывают вносить.
Преподаватель замечает, на каком объяснении ученики теряют нить, потому что много раз видел этот момент в реальной работе. Продюсер умеет провести идею через людей, ограничения и неизбежный рабочий хаос до законченного результата.
ИИ усиливает такой опыт, позволяя быстрее выполнять отдельные операции, собирать информацию, находить повторяющиеся ошибки и превращать накопленные знания в рабочую систему. При этом людей обычно интересует не сама технология, а понятный результат: отчёт, который собирается быстрее, удобная база знаний, более точный анализ или новый канал получения клиентов.
Поэтому первый продукт стоит искать на пересечении прежнего профессионального опыта и конкретной проблемы, которую теперь можно решить быстрее или качественнее. Новое знание приобретает практическую ценность, когда соединяется с тем, что человек уже умеет делать, и именно эта комбинация отличает его от остальных пользователей того же набора инструментов.
Вам не требуется становиться универсальным специалистом по искусственному интеллекту, чтобы улучшить один знакомый процесс, а затем предложить это улучшение тем, кто сталкивается с той же проблемой.
Сомнение ничего не измеряет
Популярное выражение «синдром самозванца» часто используют настолько широко, что им объясняют почти любое профессиональное сомнение. В психологии точнее говорят о феномене самозванца: переживании, при котором человек сомневается в собственной компетентности и приписывает полученные результаты удаче или внешним обстоятельствам. Клиническим диагнозом это состояние не является.
Само наличие сомнений не доказывает высокий уровень компетентности, как и самоуверенность ничего не сообщает о реальном качестве работы. Для оценки нужен результат, который можно показать, повторить и передать другому человеку.
Если вы способны решить одну ограниченную задачу для человека, который пока не умеет решить её самостоятельно, у вас уже есть основание для проверки продукта. Первый тест не требует знания всей области, способности предсказывать развитие ИИ на пять лет или знакомства со всеми существующими моделями; достаточно понимать конкретную задачу, уметь довести её до результата и честно назвать границы собственной ответственности.
Эти границы можно сформулировать прямо:
Я умею получить такой результат в таких условиях. Вот что входит в работу. Вот чего я пока не обещаю.
Подобная позиция вызывает больше доверия, чем попытка сыграть универсального эксперта, потому что рынок оценивает конкретное обещание и выполненную работу, а ваш внутренний спор с самим собой ему недоступен.
Первый продукт должен быть узким
Большой продукт позволяет очень долго оставаться в подготовке, поскольку агентство, платформа, обучающий курс или универсальная система автоматизации всегда содержат ещё один раздел, который желательно изучить перед запуском. Чем масштабнее замысел, тем проще объяснить себе, почему выходить к людям пока рано.
Узкий продукт быстрее сталкивается с реальностью, потому что у него есть видимый результат и понятная граница. Это может быть разбор одного повторяющегося процесса с поиском подходящих точек применения ИИ, рабочий прототип обработки заявок или документов, база знаний с поиском по материалам компании либо настроенный выпуск одного вида контента из уже существующих источников.
Такое предложение можно показать, обсудить и оценить, не обещая человеку полную перестройку его бизнеса. Первый продукт вообще не обязан становиться делом всей жизни, потому что его главная задача заключается в создании полноценного цикла: обнаружить проблему, собрать решение, передать результат, получить обратную связь и сделать следующую версию лучше.
Цена тоже становится частью проверки. Бесплатный эксперимент способен показать техническую работоспособность, но он не отвечает на вопрос, воспринимает ли другой человек полученный результат как ценность, за которую готов заплатить. Даже небольшая реальная оплата меняет разговор, поскольку у заказчика появляются ожидания, а у исполнителя — ответственность за обещанное.
Я уже описывал эту ситуацию метафорой двери, через которую деньги могут войти. Пока нет конкретного предложения, цены и понятного способа обратиться, потенциальный клиент физически не может сделать следующий шаг, даже если ему нравится всё, что вы рассказываете.
Пять шагов от опыта к первому продукту
1. Выберите территорию, которую уже знаете
Не составляйте список всех возможностей ИИ. Выпишите задачи, с которыми вы регулярно сталкивались в прежней работе.
Где вы быстрее новичка замечаете ошибку? Какие решения принимаете почти автоматически? За каким советом к вам уже обращаются знакомые или коллеги?
Это и есть ваша исходная территория.
2. Найдите повторяющуюся проблему
Проблема должна встречаться достаточно часто и иметь заметные последствия.
Человек теряет время, допускает ошибки, не получает нужную информацию или не может перейти к следующему этапу работы. Чем конкретнее ситуация, тем проще проверить полезность решения.
Фраза «я помогаю применять ИИ в бизнесе» ничего не объясняет. Формулировка «я сокращаю ручную подготовку еженедельного отчёта отдела продаж» уже описывает понятную задачу.
3. Соберите маленький работающий результат
Используйте ИИ внутри выбранной задачи и доведите эксперимент до состояния, которое можно показать другому человеку.
Это может быть обработанный документ, прототип процесса, готовый отчёт, заполненная база или серия материалов. Скриншота красивого интерфейса недостаточно: нужен законченный результат с понятным сценарием использования.
На этом шаге вы получите больше полезных знаний, чем ещё за месяц общего чтения про нейросети.
4. Создайте публичное доказательство
Опишите исходную проблему, ход работы, ограничения и результат.
Не обязательно раскрывать данные клиента. Можно обезличить пример, сделать демонстрационный проект или разобрать собственный процесс. Главное, чтобы читатель увидел вашу способность доводить задачу до конца.
Одна публикация сообщает тему. Серия публикаций постепенно превращается в архив доказательств, и даже небольшой канал начинает показывать, как человек думает и что умеет делать.
5. Сформулируйте предложение
Хорошее первое предложение отвечает на пять вопросов:
- кому вы помогаете;
- какую проблему решаете;
- какой результат передаёте;
- сколько времени занимает работа;
- как начать разговор.
После этого предложение нужно показать людям. Их реакция даст новую информацию: понятно ли сформулирована ценность, достаточно ли узкая задача, подходит ли формат и готовы ли за результат платить.
Здесь начинается обучение, привязанное к реальности, потому что вы изучаете ровно то, чего не хватает следующей версии продукта.
Публичность накапливается незаметно
В первые недели может не происходить почти ничего: вы публикуете материалы, но аудитория не растёт; делаете сайт, но заявок нет; показываете результат, который замечают всего несколько человек. В этот момент тишину легко принять за доказательство ненужности всей идеи, хотя на самом деле вы только начали создавать поверхность, по которой другой человек сможет вас оценить.
Публичный архив работает накопительно. Одна запись сообщает тему, несколько материалов показывают направление, а через несколько месяцев становится видна последовательность, по которой уже можно понять, что человек регулярно занимается предметом, способен объяснять свои решения и доводит работу до результата.
Из этого постепенно складывается социальный капитал, который продолжает работать, пока вы заняты другими задачами. Новый читатель может за один вечер пройти путь, который вы строили несколько месяцев, увидеть десятки результатов и прийти к разговору уже с пониманием вашей компетенции.
Поэтому маленькая аудитория на старте создаёт меньше проблем, чем пустая страница, на которой невозможно увидеть ни ваши знания, ни способ мышления, ни выполненную работу. Подписчики могут появиться позже, а доказательства должны уже где-то находиться, иначе потенциальному клиенту просто не на что опереться.
Уверенность догонит позже
После первой публикации страх, скорее всего, не исчезнет, как не исчезнет он и после первого предложения, но вместо бесконечного вопроса «достаточно ли я хорош?» появятся конкретные данные. Вы увидите, поняли ли люди ваше предложение, заинтересовал ли их результат, где возникло недоверие, какая часть работы оказалась полезной и что нужно изменить перед следующим разговором.
Следующая версия продукта будет строиться на этих ответах, а не на попытке заранее представить идеальную реакцию неизвестной аудитории.
Так постепенно возникает профессиональная уверенность, которая складывается из выполненных обещаний, понятных границ и опыта повторения. Вы знаете, что способны получить определённый результат, потому что уже делали это, можете показать сделанное и понимаете, при каких условиях готовы повторить работу.
В закрытом чате «Перезагрузка» мы регулярно обсуждаем именно такие переходы: как перестать собирать знания в запас, увидеть ценность собственного опыта и превратить его в понятный результат для других людей. Участники приносят на консультации свои реальные ситуации, поэтому разговор быстро переходит от общего вопроса «что мне продавать?» к конкретной задаче, которую можно проверить на практике.
Ваш первый продукт с ИИ, скорее всего, уже находится внутри прежней профессии, поэтому искать его стоит в знакомых задачах, повторяющихся проблемах и накопленном опыте. Выберите одну область, соберите небольшое решение, покажите результат и предложите его другим.
Следующий курс может подождать.
Уверенность догонит вас в процессе.
Следующий шаг
Чтобы у потенциального клиента появился способ перейти от интереса к реальному разговору, читайте «Деньги не заходят, потому что им некуда зайти».
Связанные материалы
- Статья: Публичный труд и второй Ренессанс
- Блог: Личный бренд как система реальных действий
- База знаний: Контентный граф — методология управления контентом через связи, а не рубрики
Если у вас накоплен профессиональный опыт и вы пытаетесь понять, какой ИИ-продукт можно из него собрать, такой разговор полезно начинать с одной знакомой задачи и проверяемого результата.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov