Зачем слушать этих троих?
Лиам Отли, Марина Могилко и Дэн Мартел говорят об одном и том же, но с разных углов. Отли - про быстрые MVP и проверку гипотез на дешевых моделях. Могилко - про систематизацию и автоматизацию рутины. Мартел - про интеграцию в существующие бизнес-процессы. Их объединяет одно: они не продают курсы про «миллион за неделю». Они показывают, где ИИ реально экономит деньги или зарабатывает их прямо сейчас, в январе 2026.
Главная ошибка новичков - пытаться создать «революционный ИИ-продукт». 90% успешных кейсов - это старая проблема, решенная новым инструментом. Не изобретайте велосипед. Берите то, что уже работает, и делайте это в 10 раз дешевле или быстрее.
Идея 1: AI-ассистент для малого бизнеса (по Отли)
Отли называет это «подпольным операционным директором». Суть: берете локальную модель типа Gemma 3 12B (вышла в конце 2025, работает на MacBook M3), дообучаете ее на документах конкретного бизнеса - и получаете ассистента, который знает все про процессы компании.
1 Проблема
Владелец кофейни тратит 15 часов в неделю на составление графиков смен, заказов поставщикам и ответы на типовые вопросы сотрудников. Нанять человека - дорого. Не делать - теряется контроль.
2 Решение
Telegram-бот с доступом к Google Sheets, который:
- Генерирует график смен с учетом пожеланий сотрудников
- Пишет заявки поставщикам, когда заканчивается молоко или кофе
- Отвечает сотрудникам на вопросы вроде «Где найти договор аренды?» или «Как оформить больничный?»
3 Техническая кухня
Не нужно OpenAI API за $100 в месяц. Берите локальную модель. Ollama + Gemma 3 12B на своем сервере (Hetzner за €20/мес). Контекст - 128K токенов, туда влезет вся документация кофейни. Fine-tuning на 50 примерах диалогов «вопрос-ответ» по внутренним процессам.
Идея 2: Генерация гиперперсонализированного контента (по Могилко)
Могилко постоянно говорит: «Контент - это не про креатив, это про систему». Люди устали от шаблонных рассылок. Нейросеть умеет анализировать данные и делать каждое письмо уникальным.
| Что анализируем | Как используем в контенте | Инструмент |
|---|---|---|
| История покупок клиента | «Вы купили у нас кофеварку 3 месяца назад. Как насчет нового сорта эфиопских зерен?» | Claude 3.7 Sonnet (API) |
| Просмотры на сайте | «Вы смотрели курсы по Python. Вот бесплатный гайд по новой версии 3.13» | GPT-4o + Retool |
| Активность в соцсетях | «Вижу, вы увлекаетесь горными велосипедами. У нас как раз скидка на ремонт вилок» | Phind + Zapier |
Не делайте ошибку новичков, когда нейросети дают слишком общие задачи. Конкретика в промптах - ключ к персонализации.
Идея 3: AI-аудит бизнес-процессов (по Мартелу)
Мартел показывает кейсы, где консультанты берут 350 тысяч за анализ, а ИИ делает это за 10. Но секрет не в том, чтобы заменить консультанта, а в том, чтобы сделать предварительный анализ, за который клиенты готовы платить 15-30 тысяч.
- Что делаете: Загружаете в модель документы компании (процессы, отчеты, переписку)
- Что получает клиент: 50-страничный PDF с выявленными узкими местами, расчетом потенциальной экономии и конкретными шагами по автоматизации
- Время работы: 2-3 часа вместо 2 недель у консалтинговой фирмы
Возьмите за основу промпты Google для анализа процессов и адаптируйте под российский бизнес. Главное - не обещайте «увеличим прибыль на 300%», а говорите конкретно: «Найдем процессы, где вы теряете 20 часов в неделю».
Идеи 4-15: кратко и по делу
| Идея | Суть | Инвестиции | Потенциал в месяц |
|---|---|---|---|
| AI-переводчик с учетом контекста отрасли | Юридические/медицинские переводы с сохранением терминов | $200 на API | $2-5K |
| Генерация учебных материалов | Персонализированные курсы под запрос компании | $500 | $3-8K |
| AI-скрининг резюме | Не просто фильтр по словам, а анализ проектного опыта | $300 | $1.5-4K |
| Автоматизация ручного ввода данных | Из PDF/сканов в структурированные таблицы | $100 | $2-6K |
| Голосовые AI-ассистенты для колл-центров | Не просто IVR, а решение 80% типовых вопросов | $1000 | $5-15K |
| AI-оптимизация рекламных кампаний | Анализ креативов и текстов, A/B тестирование промптами | $400 | 15% от бюджета клиента |
| Прогнозирование спроса для ритейла | С учетом погоды, событий в городе, трендов соцсетей | $600 | $3-10K |
| Генерация отчетов по аналитике | Из Google Analytics в готовые презентации с выводами | $250 | $2-5K |
| AI-модерация контента | Для маркетплейсов и соцсетей с учетом контекста | $700 | $4-12K |
| Персонализированные рекомендации в e-commerce | Не «посмотрите еще это», а «это решит вашу проблему с...» | $800 | Увеличение конверсии на 8-25% |
| Автоматизация юридических шаблонов | Договоры, соглашения под конкретную ситуацию клиента | $1500 | $5-20K |
Что все эти идеи объединяет? Три принципа от практиков
- Решают конкретную боль, а не ищут применение технологии. Не «вот нейросеть для генерации картинок», а «вот как сэкономить дизайнеру 20 часов в неделю на создании баннеров». Разница колоссальная.
- Используют комбинацию моделей. GPT-4o для креатива, Claude для анализа длинных документов, локальная модель для чувствительных данных. Никто не использует одну модель для всего. Как подобрать инструменты - в гайде по нейросетям для маркетинга.
- Начинают с ручного процесса. Сначала вы сами делаете 10 аудитов, 20 персонализированных рассылок, 30 переводов. Потом автоматизируете то, что повторяется. Прыгать сразу в полную автоматизацию - гарантированный провал.
Ключевой инсайт 2026 года: ИИ стал настолько дешевым, что экономически выгоднее автоматизировать процессы даже для микробизнеса. Если в 2023 году автоматизация окупалась при 10+ сотрудниках, то сейчас - при 2-3. Это меняет все.
Где спотыкаются 95% начинающих
- Ждут идеального решения. Выпускают продукт через 6 месяцев, когда рынок уже ушел вперед. Отли советует: первый вариант за неделю, первые продажи через две, обратная связь от реальных клиентов - через месяц.
- Боятся программировать. В 2026 не нужно быть senior developer. No-code инструменты вроде Bubble + API нейросетей решают 80% задач. Если нужно что-то сложнее - фрилансер за $500 сделает интеграцию.
- Не понимают экономику API. Планируют бизнес на GPT-4, не считая, что каждый запрос стоит денег. Считайте заранее: 1000 пользователей × 10 запросов в день × $0.01 = $100/день. Будет ли маржа?
- Игнорируют локальные модели. Как показывает практика, для многих задач Gemma 3 4B достаточно, а стоит в 100 раз дешевле OpenAI.
С чего начать прямо сейчас?
1. Выберите одну идею из списка, которая ближе всего к вашему опыту. Если работали в маркетинге - персонализированный контент. Если в продажах - AI-ассистент для менеджеров.
2. Найдите 3 потенциальных клиента в своем окружении. Не через холодные звонки, а через знакомых.
3. Сделайте для них бесплатный пилот. Не «демо», а реальную работу. Кофейне - составьте график смен. Магазину - проанализируйте 100 отзывов.
4. Получите обратную связь и первую оплату за масштабирование.
P.S. Если кажется, что «все уже занято» - посмотрите на историю. Когда появились сайты, все говорили, что поздно. Когда появились мобильные приложения - тоже поздно. Сейчас примерно 5% бизнесов используют ИИ системно. Остальные 95% - ваш рынок. Не тот, который пишет про ИИ в блогах, а тот, который до сих пор составляет графики в Excel и тратит пятницу на отчеты.
