The post has been translated automatically. Original language: Russian
In my entrepreneurial practice, I have gone through the same scenario several times. An idea appeared, the team started development, a product was created, and only then the main question arose: does the market need it?
This approach seemed logical for a long time. First, make a quality decision, then start selling. But in practice, everything turned out to be more complicated.
In recent years, I have worked on various projects, from digital services and e-commerce to my own technology products. Some of the ideas were technically interesting, but they didn't find enough demand. Others, on the contrary, showed interest from customers even before the ready-made solution appeared.
Gradually, I came to the opposite approach.
First the customer, then the product
Today, we try to check for problems first, communicate with potential users, and get the first sales. And only after that we begin to turn individual solutions into a product.
In fact, customers become the source of requirements, and development develops not from assumptions, but from real business objectives.
This approach allows you to:
- reduce the risk of creating an unclaimed product;
- Get feedback faster;
- allocate resources more efficiently;
- develop only those functions that users really need.
Artificial intelligence has accelerated this process.
Previously, months could pass between a client's request and the appearance of new functionality. Today, thanks to AI tools and modern development tools, the cycle has been significantly reduced.
Hypotheses can be tested faster, and small teams are able to create solutions that previously required much more resources.
This does not negate the importance of architecture, code quality, and long-term vision. But it allows you to move more iteratively and make decisions based on data rather than assumptions.
The main conclusion
Looking back, I realize that the most expensive mistake is not technical difficulties, but creating something that no one needs.
Perhaps, in the era of artificial intelligence, one of the main advantages of a startup is not the speed of writing code, but the speed of hypothesis testing.
And which approach is closer to you: to create a product first or to look for customers first?
За свою предпринимательскую практику я несколько раз проходил через один и тот же сценарий. Появлялась идея, команда начинала разработку, создавался продукт, а уже потом возникал главный вопрос: нужен ли он рынку?
Такой подход долгое время казался логичным. Сначала сделать качественное решение, затем начать продажи. Но на практике всё оказалось сложнее.
За последние годы мне довелось работать над разными проектами: от цифровых сервисов и e-commerce до собственных технологических продуктов. Некоторые идеи были технически интересными, но не находили достаточного спроса. Другие, наоборот, показывали интерес со стороны клиентов ещё до появления готового решения.
Постепенно я пришёл к противоположному подходу.
Сначала клиент, потом продукт
Сегодня мы стараемся сначала проверить наличие проблемы, пообщаться с потенциальными пользователями и получить первые продажи. И только после этого начинаем превращать отдельные решения в продукт.
По сути, клиенты становятся источником требований, а разработка развивается не из предположений, а из реальных задач бизнеса.
Такой подход позволяет:
- сократить риск создания невостребованного продукта;
- быстрее получать обратную связь;
- эффективнее распределять ресурсы;
- развивать только те функции, которые действительно нужны пользователям.
Искусственный интеллект ускорил этот процесс
Раньше между запросом клиента и появлением нового функционала могли проходить месяцы. Сегодня благодаря AI-инструментам и современным средствам разработки цикл значительно сократился.
Гипотезы можно проверять быстрее, а небольшие команды способны создавать решения, на которые раньше требовались гораздо большие ресурсы.
Это не отменяет важности архитектуры, качества кода и долгосрочного видения. Но позволяет двигаться более итеративно и принимать решения на основе данных, а не предположений.
Главный вывод
Оглядываясь назад, я понимаю, что самая дорогая ошибка — не технические сложности, а создание того, что никому не нужно.
Возможно, в эпоху искусственного интеллекта одним из главных преимуществ стартапа становится не скорость написания кода, а скорость проверки гипотез.
А какой подход ближе вам: сначала создавать продукт или сначала искать клиентов?
Share
