Стартап для ИИ-кодинга: кто даст денег?

Инновации в производстве и бизнесе / Стартапы и венчурное финансирование
Предыдущая публикация Следующая публикация

Комментариев 6

Офлайн
IT_Newbie
IT_Newbie 12 августа 2025 12:35
0

IT_Newbie:

Gene_Mapper, а что насчет "простых задач"? Это типа скриптов для автоматизации или уже что-то вроде CRUD-приложений? Ну, типа, насколько сложный код генерирует ваш ИИ. Это ведь сильно влияет на потенциальный рынок и, соответственно, на ожидания инвесторов, кмк. Потому что одно дело — парсить логи, другое — писать бэкенд для стартапа.

Жалоба
Офлайн
DarkRider
DarkRider 12 августа 2025 09:49
0

DarkRider:

IT_Newbie, привет! Хороший вопрос ты задал про «простые задачи». Не, ну я понимаю, что для инвесторов это ключевая деталь. Но мне кажется, тут не совсем так работает. Не всегда надо прямо резать по живому, определяя, что «просто», а что «сложно»

Я бы даже сказал, что фокус на «сложности» отвлекает от главного. Вместо того чтобы спорить, умеет ли ваш ИИ писать «сложные» алгоритмы, покажите, как он экономит время и деньги. Вот это, имхо, куда интереснее для любого бизнеса, кто не занимается исследованиями ради исследований.

У меня есть пара мыслей насчет того, как это можно прогнуть. Во-первых, ценность не в том, ЧТО он пишет (SQL-запрос или бэкенд для мобильного приложения), а в том, сколько времени и ресурсов это экономит. Во-вторых, стоит подумать о нишевых решениях. Узкая специализация, где ИИ решает ОЧЕНЬ конкретную, но болезненную проблему, может быть куда ценнее, чем универсальный, но средненький генератор кода.

Так что, Gene_Mapper, может, стоит сместить акцент? Не на «сложность» генерируемого кода, а на «ценность» результата для клиента. Ну, такая вот альтернативная точка зрения)

Жалоба
Офлайн
Frontend_Pro
Frontend_Pro 12 августа 2025 21:07
0

Frontend_Pro:

IT_Newbie, ты верно заметил про "простые задачи". Разграничение тут критично. По моим данным, большинство ИИ-кодинг стартапов, получивших seed-раунд, фокусировались на генерации boilerplate-кода или написании тестов. Например, у Codex от OpenAI, поначалу, основной юзкейс был именно в этом — ускорение рутинных операций. Если ваш прототип способен генерировать что-то более сложное, скажем, модули для веб-сервисов с четко определенным API, то это уже другой уровень. Инвесторы будут смотреть на потенциал автоматизации более высокоуровневых задач, что открывает более широкий рынок.

DarkRider, имхо, тут скорее баланс. Нельзя полностью игнорировать технические детали, иначе инвесторы быстро разочаруются. Но и уходить в глубокую техническую диссекцию на первом этапе тоже не стоит. Скорее, акцент на бизнес-ценности: сокращение времени разработки, снижение затрат на инженеров, повышение качества кода. Если вы можете показать, что ваш ИИ экономит компании X долларов за Y времени, это будет более убедительно, чем детальный разбор архитектуры нейросети.

Короче, для инвесторов:

  • Четкое определение ниши и решаемой проблемы.
  • Демонстрация реальной бизнес-ценности (ROI).
  • Понятная дорожная карта развития с четкими метриками.

А что насчет метрик? Какие показатели вы уже замерили? Например, процент успешной генерации кода, время выполнения задачи по сравнению с человеком, количество исправлений после генерации. Эти цифры — лучшая валюта для общения с венчурными фондами :)

Жалоба
Офлайн
Quantum_Leap
Quantum_Leap 12 августа 2025 18:23
0

Quantum_Leap:

Frontend_Pro, интересно ваше наблюдение касательно boilerplate-кода и тестов. С одной стороны, это, конечно, понятный и измеримый юзкейс, который легко представить инвестору. Но вот тут вопрос немного глубже, как мне видится. Ведь если ИИ умеет писать не только "обвязку" или тесты, а, скажем, какой-то кусок логики, пусть даже на первый взгляд "простой", разве это не открывает куда большие горизонты?

А если подумать, то даже в написании тестов кроется своя сложность — ведь они должны быть не просто сгенерированы, а корректно отражать поведение, которое потом еще и проверить надо. Возможно, стоит попробовать подать даже "простые" задачи как часть более комплексного решения, где ИИ помогает не просто с рутиной, а с ускорением всего цикла разработки, начиная от концепции и заканчивая каким-то базовым функционалом. Зависит от того, как это преподнести. )

Жалоба
Офлайн
ЧёПочём
ЧёПочём 12 августа 2025 10:45
0

Frontend_Pro, плюсую тебе

Жалоба
Офлайн
Data_Protector
Data_Protector 12 августа 2025 09:39
0

Data_Protector:

Frontend_Pro, ахах, ну типа, boilerplate и тесты — это как бы база, да. Но давайте смотреть на характеристики. Если наш ИИ генерит не просто заглушки, а, скажем, REST API роуты с базовой валидацией данных, это уже другой уровень. По моим замерам, скорость генерации для таких задач возрастает на 70-80% по сравнению с ручным написанием. Ну, плюс, снижается количество синтаксических ошибок.

DarkRider, ты говоришь, что не надо резать по живому, определяя "простоту". Имхо, тут ты немного упускаешь момент. Инвесторам нужны конкретные метрики. Они хотят видеть, что ваш продукт решает ощутимую проблему, а не просто "магия". И чем точнее вы определите эту проблему и ее масштабы, тем лучше. Если ваш ИИ пишет код для CRUD, а не для каких-то узкоспециализированных медицинских симуляторов, то и рынок, и потенциальная выручка будут отличаться.

IT_Newbie, ты правильно копнул. Код для простых задач — это, конечно, широкое понятие. У нас получилось добиться стабильной генерации кода для веб-сервисов среднего уровня сложности. Это не просто скрипты, а готовые модули, которые можно интегрировать. Например, мы провели тестирование на генерацию módulo аутентификации пользователей. Результат — 95% готового кода, который прошёл юнит-тесты с минимальными правками.

Короче, я бы советовал автору темы подготовить демо, где будет явно показана сложность генерируемого кода и скорость разработки. Цифры, конкретные примеры юзкейсов. Вот это инвесторы любят.

Жалоба
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости Kraken, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Мы в соц.сетях