tg-me.com/llm_under_hood/469
Last Update:
А теперь будет самый забавный момент.
(это завершение поста про "Как ищете клиентов?")
Можно с самого начала смотреть на весь этот процесс (от маркетинга до передачи проекта на интеграцию) как на одну систему. И если оптимизировать все шаги для максимальной пропускной способности, то получится, что bottleneck в компаниях будет не на первых шагах, а на стадии:
аааа, клиент хочет поскорее подписать бюджет на интеграцию работающего LLM Core, а у нас команды разработчиков все заняты. Где можно поскорее найти опытных PM, full-stack, FE/BE ребят в районе DACH для remote-first работы? Опыт с LLM не нужен совсем!
После подобной оптимизации компания получает себе очень приятную головную боль - потенциально прибыльных проектов сильно больше, чем команд для их реализации. Вторая приятность - для реализации этих проектов не требуются какие-то особые скиллы. Даже если нанимать новых людей, не нужно спешно учить их работать с LLM/AI. При желании, конечно, такое привествуется, но можно обойтись и “LLM логика спрятана за вон той API-шкой, вам нужно интегрировать ее в процессы клиента”.
TLDR; Как находить клиентов на проекты с LLM под капотом?
(1) Выстраиваем эффективный и хорошо масштабируемый маркетинг.
(2) Набираем портфель кейсов в своих областях для привлечения потенциальных клиентов
(3) Оптимизируем процесс работы с лидами так, чтобы быстро идентифицировать проблемы, которые можно быстро и выгодно (для всех) решить с использованием LLM/AI
(4) Страдаем от того, что рост компании упирается в скорость поиска, найма и обучения команд интеграции AI Biz Integration.
Там сбоку будет еще два процесса: (1) обучение разработчиков и менеджеров, (2) добавочная приоритизация проектов, активностей и мероприятий, чтобы системно набирать новый опыт и расширять портфель AI Cases. Но это уже скорее стратегический уровень, нежели просто привлечение клиентов.
Честно ли такое разделение проектов между двумя типами команд? См следующий пост.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
[1] При приоритизации проектов на самом первом этапе выбираются такие, которые потом можно будет удобно разделить между командами на две части - LLM Core и AI Biz Integration. Между ними для эффективной работы команд мы четко пропишем интерфейс взаимодействия (смотрим с перспективы ACL в мире DDD или воплощения Inverse Conway Maneuver)
PS: Не нужно мне писать сообщения на тему "нужен ли вам подрядчик на задачи?" В данных постах разбирается кейс TimeToAct GROUP/Astria, а они рассматривают партнерство только с компаниями, у которых уже есть сравнимый портфель успешно выполненных проектов на рынках DACH.
BY LLM под капотом
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/llm_under_hood/469