6 AI-продуктов соло за 9 месяцев. Сложным оказался не код

Флагман — полноценный B2B SaaS, на который я потратил три месяца, — почти не получил внешних пользователей. Бот, которого я собрал за выходные и наполовину забыл, привёл 49 человек без единого рубля на продвижение. Этот разрыв — самое полезное, что я понял за год.

За девять месяцев я в одиночку собрал шесть AI-продуктов: LMS, движок для контента, sales-агента, инструмент для найма, CRM и приложение для обучения линейного персонала. Один общий бэкенд на FastAPI и Supabase, всё в открытую на GitHub. Код в основном писал Claude Code. Решения принимал я.

Большую часть карьеры узким местом была отгрузка. Ты резал скоуп, потому что каждая фича стоила инженерных недель. Роадмап был по сути очередью — честным признанием, что построить всё нельзя, поэтому приходится ранжировать. Это ограничение делало много тихой работы: оно заставляло выбирать.

Ограничения почти не осталось. Когда рабочий продукт поднимается за дни, вопрос «сможем ли мы это построить» перестаёт быть интересным. Сможем. И вопрос, который стоял под ним и на который ограничение отвечало за меня, вдруг оказывается голым: должно ли это существовать и для кого?

Флагман ничему не научил. Научил провал

Флагман был впечатляющим. Чистая архитектура, настоящий B2B-функционал, то, что не стыдно показать другому инженеру. Я гордился стеком. Потом я открыл аналитику, и там не было ничего — горстка входов, все мои.

Бот, собранный за выходные, был стыдным. Быстро, почти без проектирования, решает одно узкое неудобство одной узкой группы людей. 49 человек нашли его и стали пользоваться. Я не потратил ни рубля на то, чтобы рассказать о его существовании.

Разница была не в качестве кода — код флагмана был лучше. Разница в том, что бот отвечал на вопрос, который человек уже задавал, и в том месте, где этот человек уже был. Флагман отвечал на вопрос, интересный мне.

Когда стоимость разработки падает, стоимость разработки не того не падает вместе с ней. Она растёт — потому что теперь ты успеваешь сделать не то шесть раз, прежде чем заметишь.

Демо — это не продукт

Тот же самый рисунок я вижу с другой стороны, в корпоративных AI-проектах. Команда добивается, чтобы модель сделала что-то впечатляющее на встрече, все хлопают, проект объявляется настоящим. Дальше начинается медленная часть: кто этим реально пользуется, как оно до людей доходит и как мы узнаем, что оно тихо сломалось.

Дистрибуция и evals всё это время и были продуктом. Демо было просто той частью, которой легко восхищаться. AI сделал демо почти бесплатным — а значит, демо теперь говорит о продукте ещё меньше, чем раньше.

Что я делаю иначе

Решаю про дистрибуцию до разработки. Не «с ростом разберёмся потом». Если я не могу назвать, откуда придут первые десять пользователей, продукт не готов к тому, чтобы его строить, — какой бы дешёвой ни стала разработка.

Пишу eval раньше фичи. Фича без eval — это догадка с дедлайном. С evals замена модели становится измеримым решением, а не ощущением; без них о регрессе узнаёшь от пользователя, неделями позже.

Убиваю быстрее. Из шести продуктов честный ответ такой: два оправдывают своё существование. Дисциплина теперь не в том, чтобы строить больше, а в готовности удалить впечатляющую вещь, которая никому не понадобилась.

Я привык думать, что суждение — мягкая часть продакт-менеджмента, то, что добавляется, когда тяжёлая инженерная работа закончена. Оказалось, суждение и было тяжёлой частью. Инструменты просто стали достаточно хорошими, чтобы это стало очевидно.