Як запускати AI-стартапи: поради Сема Альтмана засновникам
Ще десять років тому стартап міг витратити рік на створення першої версії офісного продукту. Тепер команда, яка працює лише кілька тижнів, здатна перебудувати документи, презентації та електронні таблиці для взаємодії зі штучним інтелектом.
У розмові на YouTube-каналі Relentless співзасновник OpenAI Сем Альтман пояснив, чому традиційні правила запуску компаній стрімко втрачають актуальність, як AI змінює темп розроблення та чому засновникам варто планувати продукти під можливості моделей, яких ще немає на ринку.
Головні принципи Сема Альтмана для AI-стартапів:
- створювати продукт значно швидше, ніж це було можливо десять років тому;
- планувати з урахуванням подальшого здешевлення й розвитку AI-моделей;
- концентрувати ресурси на критичному напрямі, навіть якщо доведеться закрити успішний проєкт;
- спиратися на кілька довгострокових переконань, але залишатися гнучким у тактиці;
- посилювати сильні сторони засновника, а не намагатися стати експертом у всьому.
Як AI-стартапи мають рухатися швидше за компанії минулого
Головна зміна останнього десятиліття полягає не лише в появі потужних AI-моделей. Штучний інтелект різко скоротив час, необхідний невеликим командам для створення повноцінних продуктів.
Як приклад Сем Альтман згадав стартап, якому було близько двох тижнів. Його команда вже встигла переосмислити офісний пакет із документами, презентаціями й таблицями для світу, у якому AI є повноцінним користувачем цих інструментів. За оцінкою підприємця, ще нещодавно така робота могла зайняти приблизно рік.
Через це змінилися й очікування від молодих компаній. Якщо стартап через десять тижнів після заснування виглядає так само, як компанія аналогічного віку десять років тому, він уже перебуває у слабкій позиції.
Нові інструменти дають змогу швидше:
- створювати перші версії продуктів;
- тестувати ринкові гіпотези;
- змінювати технічну архітектуру;
- виправляти помилки;
- виходити до користувачів.
Водночас межа між простим і складним бізнесом постійно зміщується. Сьогодні особливо цінними можуть здаватися робототехніка, виробництво, енергетика чи космічні технології. Проте розвиток роботів здатний так само радикально знизити бар’єри у фізичному світі, як генеративний AI знизив їх у програмуванні.
На думку співзасновника OpenAI, стартапи отримують найбільшу перевагу саме в періоди, коли технологічне середовище швидко змінюється, витрати падають, а цикли розроблення скорочуються. Великі корпорації мають більше капіталу й інфраструктури, але невеликі команди здатні швидше змінювати напрям.
Чому AI-агенти для бізнесу не гарантують прориву
Одним із найпоширеніших сценаріїв стало створення AI-агента для конкретної корпоративної вертикалі. Альтман не заперечує життєздатність такої моделі: у багатьох випадках вона може спрацювати й принести дохід.
Проблема полягає в іншому. Конкуренція в цьому сегменті буде надзвичайно високою, а більшість таких сервісів, імовірно, не стануть компаніями, які визначатимуть наступну технологічну епоху.
Найбільші можливості відкриваються перед засновниками, які використовують новий набір інструментів для розв’язання завдань, що раніше здавалися надто складними або економічно невиправданими.
Ключова помилка — будувати бізнес винятково навколо можливостей моделей, доступних сьогодні. Сем Альтман радить враховувати продовження законів масштабування та працювати над продуктами, яким потрібні розумніші або дешевші моделі.
Йдеться не про безпідставну віру в технології. Засновник має оцінювати, що стане технічно й економічно можливим через два або чотири роки, та завчасно готувати для цього продукт, команду й інфраструктуру.
Як відрізнити реальний AI-тренд від короткого ажіотажу
Під час роботи в Y Combinator майбутній керівник OpenAI спостерігав за великою кількістю молодих компаній. Цей досвід допоміг йому сформувати підхід до розрізнення справжніх і штучних трендів.
Реальний технологічний тренд змінює поведінку людей. Користувачі не просто тестують продукт через медійний ажіотаж, а регулярно повертаються до нього, включають у повсякденні процеси та поступово перебудовують навколо нього свої звички.
За фальшивого тренду продукт може швидко привернути увагу, але не стає постійною частиною життя. Людина купує пристрій або встановлює застосунок, кілька разів його використовує, а потім забуває.
ChatGPT, за цією логікою, став прикладом реального тренду: для багатьох користувачів він перетворився на постійний робочий інструмент, а не на одноразову технологічну демонстрацію.
Як керувати стартапом у постійному хаосі
Управління стартапом майже неминуче передбачає події, які здаються смертельними для компанії. Першу таку кризу засновник може сприйняти як катастрофу. Після кількох подібних ситуацій реакція стає спокійнішою: попередні проблеми не знищили бізнес, тому й нову, найімовірніше, можна подолати.
Цю здатність неможливо повністю засвоїти з книжок чи лекцій. Людина може інтелектуально розуміти природу ризику, але емоційна стійкість формується лише після багаторазового проходження складних ситуацій.
Сем Альтман вважає брак такого досвіду одним зі слабких місць молодих засновників. Вони витрачають надто багато енергії на страх, допускають невимушені помилки й намагаються негайно усунути невизначеність, яку неможливо ліквідувати повністю.
Ефективний керівник стартапу має навчитися:
- відокремлювати справді критичні загрози від тимчасових проблем;
- не вимагати повної визначеності перед кожним рішенням;
- зберігати працездатність під час стресу;
- довіряти власній здатності знайти рішення, навіть коли його ще немає.
Підприємець називає роботу в хаосі навичкою, яку можна засвоїти, але майже неможливо викласти іншій людині.
Чому місія AI-компанії визначає критичний шлях
Підписуйтеся на наші соцмережі
Стартапи часто сповільнюються не через брак ідей, а через надмірну кількість паралельних напрямів. Чітка місія та глибоке розуміння проблеми допомагають визначити критичний шлях — завдання, без виконання яких головної мети неможливо досягти.
Для OpenAI цією метою є створення потужного, дешевого й доступного штучного інтелекту без надмірної концентрації влади.
Керівник компанії називає AI-авторитаризм одним із найбільших ризиків. Він описує сценарій, за якого невелика кількість людей або компаній намагається контролювати найпотужніші системи й через них впливати на суспільство.
Щоб уникнути такого розвитку, OpenAI прагне зробити інтелект:
- достатньо потужним;
- доступним за ціною;
- масовим;
- поширеним між великою кількістю користувачів і компаній.
На шляху до цієї мети виникають фізичні обмеження: мікросхеми, електроенергія, дата-центри, роботи та ланцюги постачання.
На запитання про головне вузьке місце подальшого масштабування Сем Альтман відповів: спочатку транзистори, а потім електрони. Отже, розвиток AI дедалі більше залежить не лише від алгоритмів, а й від виробництва чипів та доступу до енергії.
Як OpenAI планує масштабувати AI-інфраструктуру
OpenAI не збирається самостійно контролювати кожну ланку — від виробництва електроенергії до роботи кінцевого застосунку. Однак компанія прагне краще координувати весь ланцюг створення обчислювальної потужності.
Одним із таких кроків стало зближення розроблення моделей і проєктування чипів. За словами Альтмана, безпосередньо поєднувати виробництво електроенергії з розробленням моделей настільки ж тісно необов’язково, оскільки електроенергія є більш стандартизованим ресурсом.
Водночас галузь, на його думку, приділяє забагато уваги алгоритмам, здатним створювати кращі алгоритми, і недостатньо — дата-центрам, які допомагають будувати нові дата-центри.
У майбутньому частину обчислювальної потужності можна буде спрямувати на керування роботами, які виготовлятимуть компоненти та створюватимуть нову інфраструктуру. Так AI фактично допомагатиме масштабувати матеріальну базу для подальшого розвитку самого AI.
Чому сильний AI-стартап закриває успішні проєкти
Найскладніше управлінське рішення — не закрити напрям, який провалився. Значно важче відмовитися від перспективного продукту, щоб спрямувати ресурси на важливіший.
Коли GPT-3 почав демонструвати переконливі результати, OpenAI зупинила інші хороші напрями, зокрема частину робіт у робототехніці, щоб зосередитися на мовних моделях.
Подібна ситуація виникла після стрімкого розвитку агентів для програмування. За словами співзасновника компанії, OpenAI припинила роботу над окремими напрямами, серед яких Sora та браузерний продукт, щоб сконцентрувати людей, обчислювальну потужність і енергію на coding agents.
Альтман підкреслює, що Sora могла стати дуже успішним продуктом. Рішення було пов’язане не з її провалом, а з тим, що ресурси мали важливіше застосування.
Такі зміни рідко відбуваються після однієї наради. Зазвичай команда поступово усвідомлює, що інший напрям краще відповідає місії та має вищий стратегічний потенціал.
Як ChatGPT змінив OpenAI за п’ять днів
Запуск ChatGPT став моментом, коли дослідницька лабораторія почала швидко перетворюватися на продуктову компанію. На п’ятий день сервіс перетнув позначку в мільйон користувачів.
Зростання було органічним. Кожного дня кількість користувачів сягала нового піку, знижувалася ввечері, а наступного дня перевищувала попередній максимум.
Частина дослідників сприймала це як короткий сплеск уваги. Проте досвід роботи в Y Combinator підказував Сему Альтману, що така динаміка має ознаки продукту, який переходить до масштабного поширення.
Для OpenAI це означало різкий перехід до нової операційної реальності. Управління дослідницькою лабораторією майже не підготувало її керівника до запуску масового сервісу. Компанії потрібно було одночасно масштабувати інфраструктуру, створювати продуктову організацію та зберігати темп досліджень.
Після чатботів другою великою формою AI-продуктів стали агенти для програмування. Третьою хвилею, за прогнозом очільника OpenAI, можуть стати постійні цифрові помічники — своєрідні колеги, співробітники або керівники апарату, які зберігатимуть контекст і виконуватимуть завдання протягом дня.
Як планувати розвиток AI-стартапу
Детальне планування на 20 років у середовищі, де технології швидко змінюються, створює ілюзію контролю. Альтман не намагається сформувати повний сценарій майбутнього й рухатися від нього назад.
Натомість він визначає невелику кількість переконань, які вважає стійкими, а потім планує вперед від поточного стану. Компанія вирішує, що може зробити зараз, протягом року або, в окремих випадках, у горизонті п’яти-десяти років.
Стратегія AI-стартапу за таким підходом складається із чотирьох кроків:
-
1
Визначити кілька довгострокових переконань щодо розвитку технологій.
-
2
Не перетворювати ці переконання на надто жорсткий прогноз.
-
3
Постійно шукати головне обмеження для подальшого зростання.
-
4
Спрямовувати ресурси на критичний шлях, а не на всі доступні можливості.
Надто велика кількість переконань про майбутнє робить компанію негнучкою. Вона починає підганяти реальність під власну картину світу або хаотично переходити від одного модного напряму до іншого.
Як підвищувати амбіції команди стартапу
Люди, які приходять у стартап із великих корпорацій, часто мають занижене уявлення про межі можливого. Протягом навчання та кар’єри вони звикають до системи, у якій батьки, викладачі або менеджери визначають, що їм дозволено робити.
Надмірна ініціативність і бажання мислити масштабно в багатьох культурах сприймаються негативно. Через це одного заклику бути амбітнішим недостатньо.
Найкращий спосіб сформувати впевненість — серія невеликих перемог. Людина виконує завдання, яке раніше вважала надто складним, бачить результат і повторює цей досвід на вищому рівні.
Прикладом такого підходу став Codex. За словами Сема Альтмана, OpenAI суттєво відставала від Claude Code, а спроба наздогнати продукт із уже сформованою перевагою виглядала майже як безнадійна місія.
Проте програмування було надто важливим напрямом, щоб від нього відмовитися. Команда отримала складне завдання й, за оцінкою керівника компанії, створила продукт і модель, якими користуються багато найкращих програмістів у його оточенні.
Чому засновнику стартапу варто розвивати сильні сторони
Поширена бізнес-порада стверджує, що керівник має глибоко розуміти кожну функцію, щоб наймати сильних людей. Співзасновник OpenAI із цим не погоджується.
Він не вважає себе дизайнером або сильним продуктовим фахівцем, але здатний розпізнати видатного професіонала в цих сферах.
На думку підприємця, спроби стати кращим у напрямах, до яких людина не має здібностей, часто перетворюються на пастку. Ефективніше довести власні сильні сторони до виняткового рівня, а слабші функції передати фахівцям.
Деякі навички можна засвоїти, але складно пояснити словами. Щоб навчитися вести переговори, переконувати або підвищувати амбіції команди, корисніше спостерігати за сильним керівником у реальних ситуаціях, а не просити його сформулювати універсальну інструкцію.
Темп організації також переважно визначається людьми на керівних посадах. Операційні системи, ритуали й методики не здатні повністю компенсувати повільного менеджера.
Саме тому Альтман вважає, що більшість керівників компанія має підвищувати зсередини. Під час зовнішнього наймання необхідні тривалі розмови, перевірка рекомендацій і, за можливості, попередній досвід спільної роботи.
Чому дизайн AI-продукту починається з проблеми
Співпраця з дизайнером Джоні Айвом допомогла керівнику OpenAI по-іншому подивитися на створення продуктів.
Головний принцип полягає в тому, що видатний дизайн народжується не стільки з раптового осяяння, скільки з надзвичайно глибокого розуміння проблеми.
Працюючи над автомобільним проєктом, дизайнер може вивчати історію автоспорту, матеріали салону, шрифти на приладових панелях, звуки двигунів і причини, через які певні рішення викликають емоційну реакцію.
Передчасна фіксація на конкретному рішенні звужує поле можливостей. Спочатку потрібно зрозуміти поведінку людини, її потреби та суперечності, які має усунути продукт.
Цей принцип особливо важливий для AI-пристроїв. Потужна технологія може одночасно розширювати можливості людини й погіршувати якість її життя.
Сам Сем Альтман вимкнув майже всі сповіщення на смартфоні та видалив TikTok після того, як використання застосунку почало займати надто багато часу. Він визнає, що майбутні AI-пристрої також можуть бути корисними для одних людей і шкідливими для інших.
Як компанії узгоджують інтереси людей і партнерів
Однією з найважливіших бізнес-інновацій в історії керівник OpenAI називає акціонерну компанію.
До появи цієї моделі бізнес значною мірою спирався на сімейні структури та особисту довіру. Нова юридична форма дала змогу об’єднувати капітал, обмежувати відповідальність, залучати велику кількість власників і фінансувати ризиковані технологічні проєкти.
Компанії стали механізмом узгодження інтересів інвесторів, працівників, постачальників та інших партнерів.
Для великих інфраструктурних проєктів формальних контрактів недостатньо. Постачальнику чипів або енергетичного обладнання важливо не просто назвати бажану дату постачання. Йому потрібно показати майбутні моделі, дослідження, можливі продукти та пояснити, чому проєкт має отримати пріоритет.
Після цього компанія повинна максимально наблизити економічні стимули партнера до власних цілей.
Яким має бути AI-стартап нового покоління
Штучний інтелект різко прискорив розроблення, але не скасував базових управлінських закономірностей. Засновнику досі потрібні чітка місія, концентрація ресурсів, сильна команда та готовність ухвалювати непопулярні рішення.
Водночас AI-стартап нового покоління не повинен бути лише традиційною компанією з меншою кількістю працівників і більшими витратами на токени.
Його структура, продуктова логіка, швидкість експериментів і підхід до масштабування мають від початку враховувати, що інтелект стає дешевшим, потужнішим і доступнішим.
Найбільшу перевагу отримають не ті команди, які просто автоматизують знайомі процеси. Сильнішими будуть засновники, здатні передбачити, що стане можливим через кілька років, і вже сьогодні почати збирати для цього технології, людей, капітал та інфраструктуру.