The post has been translated automatically. Original language: Russian
Notes from the meetup "From idea to investment"
Recently, an investor meetup was held at Almaty Hub, where Murat Abdrakhmanov and Yelzhan Kushekbayev from MA7 Ventures talked about how to distinguish a strong AI idea from a beautiful wrapper.
The question sounds simple, but it's what most young teams are stumbling on today. I also came across this when I started putting together my first pet projects.
I understood the main idea of the evening as follows: access to the model is no longer a competitive advantage.
"We use GPT or Claude" is not protection
A few years ago, it might have seemed that if you were the first to connect a powerful language model, you had already gained a serious advantage.
In 2026, it no longer works.
Basic models are becoming more accessible and cheaper, so the phrase "our product runs on Claude" has ceased to be a strong argument. On the same API, another developer can build a similar product in a few weekends.
If a product is just a user-friendly interface on top of GPT or Claude and does not create additional value, it is difficult to call it a sustainable business. The modelers themselves — OpenAI, Anthropic, and Google — regularly add new features and thus make individual AI services unnecessary.
Two tests that I now apply to any idea
At the meetup, a practical filter was sounded, which I decided to use when evaluating my own projects.
1. Substitution test
If a tech-savvy person can insert your keyword suggestion directly into ChatGPT or Claude and get 80% of the result, then your product remains a wrapper for now.
User-friendly interface, design, and onboarding are important, but they don't create a serious barrier to competitors on their own.
2. Test for disabling the API
What happens if you lose access to the main model tomorrow?
Will the product continue to work? Will it still have value for the user?
Both questions are unpleasant, but honest. I used to evaluate an idea based on how impressive it looks at a demonstration. Now I'm thinking about what's left if you remove the magic of the language model.
What can become a real competitive advantage
From my presentation and my own observations, I identified three factors that can really protect an AI product.
Proprietary data
The product must accumulate unique data during use. Every month of work should make it better.
Such data cannot simply be bought, copied, or collected in a few days.
Integration into the workflow
A strong product becomes a part of the client's daily work.
The user stores information in it, builds processes, connects a team and integrates it. In this case, it becomes difficult to switch to another service.
Distribution and trust
Your own audience, recognition, and reputation can be no less important than technology.
The developer of the basic model may release a similar feature, but he will not be able to take away the trust of customers and the relationships that the company has built over the years with one update.
One protective factor may be too fragile. But the combination of two or three already creates a serious barrier for competitors.
2026 is a time of measurable returns
The market for AI products is becoming more mature.
Previously, many companies implemented artificial intelligence for the sake of experiment, but now corporate clients need a measurable result: revenue growth, cost reduction, faster processes or improved quality of work.
AI agents, systems that not only answer questions, but also perform tasks on their own, are becoming one of the main directions.
This opens up great opportunities for small teams. Thanks to modern tools, a small startup can create products that previously would have required a large development team.
However, the high speed of development simultaneously increases competition.
My conclusion
Working with Claude, Cursor, and Bolt, I noticed a simple thing: modern tools give you an incredible head start. The MVP can really be assembled in a few weeks.
But that is why a quick start has ceased to be an advantage. Now almost anyone can assemble the first product.
The value has shifted to where the model itself cannot reach: into unique data, deep understanding of the customer, integration into his workflow and trust.
Therefore, the main lesson of the meetup for me sounds like this:
Don't ask me which model to choose. Ask what will remain valuable in your product when this model becomes available to everyone.
If there is a convincing answer to this question, perhaps the idea is really worth something.
This is what it is useful to think about even before going to an investor. The Astana Hub community, where there are enough ideas, energy and young teams, will definitely need such a filter.
Заметки с митапа «От идеи к инвестициям»
На днях в Almaty Hub прошёл инвесторский митап, где Мурат Абдрахманов и Ельжан Кушекбаев из MA7 Ventures рассказывали, как отличить сильную AI-идею от красивой обёртки.
Вопрос звучит просто, но именно на нём сегодня спотыкается большинство молодых команд. Я тоже столкнулся с этим, когда начинал собирать свои первые pet-проекты.
Главную мысль вечера я понял так: доступ к модели больше не является конкурентным преимуществом.
«Мы используем GPT или Claude» — это не защита
Ещё несколько лет назад могло казаться, что если ты первым подключил мощную языковую модель, то уже получил серьёзное преимущество.
В 2026 году это больше не работает.
Базовые модели становятся доступнее и дешевле, поэтому фраза «наш продукт работает на Claude» перестала быть сильным аргументом. На том же API другой разработчик может собрать похожий продукт за несколько выходных.
Если продукт представляет собой только удобный интерфейс поверх GPT или Claude и не создаёт дополнительной ценности, его сложно назвать устойчивым бизнесом. Сами разработчики моделей — OpenAI, Anthropic и Google — регулярно добавляют новые функции и тем самым делают отдельные AI-сервисы ненужными.
Два теста, которые я теперь применяю к любой идее
На митапе прозвучал практичный фильтр, который я решил использовать при оценке собственных проектов.
1. Тест на подмену
Если технически подкованный человек может вставить твой ключевой промпт прямо в ChatGPT или Claude и получить 80% результата, значит, твой продукт пока остаётся обёрткой.
Удобный интерфейс, дизайн и онбординг важны, но сами по себе они не создают серьёзного барьера для конкурентов.
2. Тест на отключение API
Что произойдёт, если завтра тебе закроют доступ к основной модели?
Продолжит ли продукт работать? Останется ли в нём ценность для пользователя?
Оба вопроса неприятные, но честные. Раньше я оценивал идею по тому, насколько эффектно она выглядит на демонстрации. Теперь я думаю о том, что останется, если убрать магию языковой модели.
Что может стать настоящим конкурентным преимуществом
Из выступления и собственных наблюдений я выделил три фактора, которые действительно могут защищать AI-продукт.
Проприетарные данные
Продукт должен накапливать уникальные данные в процессе использования. Каждый месяц работы должен делать его лучше.
Такие данные нельзя просто купить, скопировать или собрать за несколько дней.
Встроенность в рабочий процесс
Сильный продукт становится частью ежедневной работы клиента.
Пользователь хранит в нём информацию, выстраивает процессы, подключает команду и интеграции. В таком случае перейти на другой сервис становится сложно.
Дистрибуция и доверие
Собственная аудитория, узнаваемость и репутация могут быть не менее важными, чем технология.
Разработчик базовой модели может выпустить похожую функцию, но не сможет одним обновлением забрать доверие клиентов и отношения, которые компания выстраивала годами.
Один защитный фактор может оказаться слишком хрупким. Но сочетание двух или трёх уже создаёт серьёзный барьер для конкурентов.
2026 год — время измеримой отдачи
Рынок AI-продуктов становится взрослее.
Если раньше многие компании внедряли искусственный интеллект ради эксперимента, то теперь корпоративным клиентам нужен измеримый результат: рост выручки, снижение затрат, ускорение процессов или повышение качества работы.
Одним из главных направлений становятся AI-агенты — системы, которые не только отвечают на вопросы, но и самостоятельно выполняют задачи.
Для небольших команд это открывает большие возможности. Благодаря современным инструментам маленький стартап может создавать продукты, для которых раньше потребовалась бы большая команда разработчиков.
Однако высокая скорость разработки одновременно усиливает конкуренцию.
Мой вывод
Работая с Claude, Cursor и Bolt, я заметил простую вещь: современные инструменты дают невероятную фору на старте. MVP действительно можно собрать за несколько недель.
Но именно поэтому быстрый старт перестал быть преимуществом. Теперь собрать первый продукт может почти каждый.
Ценность сместилась туда, куда модель сама не дотянется: в уникальные данные, глубокое понимание клиента, встроенность в его рабочий процесс и доверие.
Поэтому главный урок митапа для меня звучит так:
Не спрашивай, какую модель выбрать. Спроси, что ценного останется в твоём продукте, когда эта модель станет доступна всем.
Если на этот вопрос есть убедительный ответ, возможно, идея действительно чего-то стоит.
Именно об этом полезно подумать ещё до того, как идти к инвестору. Сообществу Astana Hub, где хватает идей, энергии и молодых команд, такой фильтр точно пригодится.
Share
