The post has been translated automatically. Original language: Russian
Everyone is adding AI now, but half of the projects end up with an expensive toy that doesn't affect the metrics. We share our practice on how to approach this in an engineering way.
1. First the task, then the technology
Not "let's screw up the AI", but "what specific pain will it cover". AI really pays off where there is routine, volume, and text: support, application processing, content generation, and knowledge base search. If the task is solved by ordinary logic or a simple script, do not complicate it.
2. Don't train your model. Use the API
A common mistake of early teams is to try to "train a neural network." In 99% of cases, this is unnecessary and ruinous. Take ready-made LLMs through the API (Anthropic, OpenAI, Google, etc.), and use according to your specifics: industrial engineering — correctly formulated instructions close most cases; RAG (retrieval-augmented generation) — connecting your knowledge base/documents so that the model responds to your data rather than "hallucinating"; Fine-tuning — only when everything else has already been squeezed out and a stable narrow format is needed.
3. Keep the person in the loop
Especially at the start: the AI prepares a draft/response, and the human confirms it. This protects against errors in client communications and gives you the data on which the system becomes more accurate.
4. Consider the cost and speed from the first day
Two parameters that kill AI features in the product: the price per request and the latency. Practice: cache duplicate answers, choose a model for the task (don't take the top one where the easy one is enough), set limits. The same feature on a "cheap" and "expensive" model may differ significantly in cost with the same result.
5. Set limiters (guardrails)
AI in a product without a framework = risk. Minimum: filtering of unwanted input/output, clear boundaries of "what the assistant doesn't talk about", folback on a live person, logging for error analysis.
6. A quick start in a week, not a quarter
A working approach: take one narrow scenario (for example, AI answers to the 20 most frequent customer questions), assemble a prototype on the API in a few days, test it on real requests, measure the effect, and only then scale. A small working case is more useful than a large "AI-platform" plan in a presentation.
A short checklist before implementation: ✅ there is a specific task with a measurable metric The API + prompt/RAG path has been chosen, rather than learning from scratch , the cost of the request and latency are calculated , there is a man in contour and guardrails You start with one narrow scenario
На старте нет ни бюджета на рекламу, ни репутации, ни отзывов — а клиенты нужны уже сейчас. Хорошая новость: первых клиентов почти всегда находят вручную, через общение, а не через рекламу. Разбираем откуда.
1. Начните с тех, кого уже знаете
Знакомые, бывшие коллеги, сообщества, в которых вы состоите. Не с предложением купить, а с рассказом, что вы делаете и кому это может пригодиться. Первые клиенты часто в одном шаге от вас.
2. Идите туда, где ваша аудитория уже собралась
Тематические сообщества, форумы, обсуждения по теме. Приходите с пользой: отвечайте на вопросы, разбирайте задачи. Польза первой, предложение — потом. Так вас замечают без навязывания.
3. Личное обращение с пользой работает лучше массового
Точечное сообщение эффективнее общей рассылки — если оно про клиента, а не про вас. Разберите его ситуацию, предложите конкретную помощь. Одно продуманное обращение ценнее сотни шаблонных.
4. Сделайте первым клиентам очень хорошо
Первые 10 клиентов — это не про выручку, а про кейсы, отзывы и рекомендации. Дайте им результат выше ожиданий, даже если это дороже вам по времени. Их рекомендация приведёт следующих.
5. Просите рекомендации прямо
Довольный клиент редко рекомендует сам, но охотно делает это, когда попросили. «Кому из ваших знакомых это может быть полезно?» — простой вопрос, который запускает сарафанное радио.
6. Показывайте процесс, а не только результат
Рассказывайте, что делаете, как решаете задачи, с чем сталкиваетесь. Люди выбирают тех, за кем наблюдают и кому доверяют. Открытость на старте заменяет рекламный бюджет.
Главное: первых клиентов находят через связи, пользу и живое общение. Реклама масштабирует то, что уже работает, но не создаёт первый спрос.
💬 Откуда пришёл ваш первый клиент? Поделитесь в комментариях 👇
Share
