Подключайтесь сегодня к нашему разговору с Иваном про то, зачем создавать контент на линкедине и как делать это эффективно. Заодно новую версию 2pr.io покажу

#linkedin

Эфир LinkedIn Talks #1 с Исламом Мидовым. Что становится виральным в Linkedin?

Пару месяцев назад Анна Амброзевич и я организовали первую русскоязычныцю онлайн-конференцию Linkedin Conf 1.0, собрав без малого 600 фаундеров, предпринимателей, консультантов, менеджеров и другие экспертов.

Продолжая классные традиции Linkedin Conf, мы с Анной решили проводить раз в месяц Linkedin Talks - прямые эфиры на темы:

✔️автоматизации Linkedin,
✔️правильного развития нетворка,
✔️продвижения себя, своего бренда и бренда своей компании,
✔️ создании вирального контента

Первым гостем Linkedin Talks станет Ислам Мидов - технологический предприниматель, основатель 2pr.io (ИИ партнера для создания контента в Linkedin), ex-глава венчурного фонда МТС и номинант Forbes 30 до 30.

Что мы обсудим во время эфира?

1️⃣ Почему персональный бренд - это must, особенно для предпринимателей и фрилансеров.

2️⃣ Как контент помогает продавать и искать работу на фоне падения эффективности рекламы и аутрича.

3️⃣ Какие инструменты автоматизации создания контента существуют, включая 2PR.io, и сможет ли ИИ без человеческого участия создавать действительно успешный контент.

📣 Что: прямой эфир: Linkedin Talks. Что становится виральным в Linkedin?
🚩 Где: ссылка на прмой эфир на Youtube - https://www.youtube.com/live/G7GFjl_lLW0
🕙 Когда: среда 04.06.25 в 19-00 (МСК)

Сделали полный редизайн нашего приложения для создания контента для Linkedin-a 2pr.io

Предыдущий дизайн был объективно плох. (его делал я, хаха)

Но люди пользовались даже таким. Значит нужно привнести нормальный UI/UX.

Сделали.

На самом деле это больше чем просто редизайн.

Во многом это переход от MVP к нормальному продукту.

Это было непросто, и да, нужно было раньше:)

Любой фидбек/вопросы более чем приветствуется

#2pr #linkedin

Подрывные инновации могут быть очень разными.

Уберизация убила спрос на классическое такси.

В то же время сдача комнат и квартир в аренду на Airbnb, по сути, не снизила спрос на отели.

Airbnb просто создал новый спрос.

Таким образом, инновация — это не всегда замещение существующих решений. Иногда это создание дополнительного спроса благодаря инновационному предложению.

Это упрощение, но графики очень наглядные.

#стартапы

Product-market fit (PMF) - это не точка. Это спектр.

По классике, PMF - это показатель того, что продукт делает что-то нужное людям.

Главная метрика - это retention/удержание: как на уровне использования (продолжают пользоваться), так и на уровне денег (продолжают платить).

Если есть какая-либо когорта, хоть условно 5% или 10%, которые продолжают пользоваться, то PMF тоже есть, просто слабый.

Так вот, у ChatGPT PMF был с момента релиза.

Но есть классный график в 340-страничном отчете Mary Meeker про недельный ретеншен ChatGPT. Он вырос с ~55% до ~80%.

PMF у ChatGPT стал сильнее.

#стартапы #genai

Презентация с выступления на конференции полторы недели назад.

Как сделать виральный продукт, понять, что это фича, а не бизнес, продать российскому стратегу и внедрить.

Люди говорили, что им понравилось)

P.S. Когда готовил презентацию, в очередной раз потратив часа два, я понял, что никакой AI (Gamma) мне не помогает нормальную презентацию сделать.

Как говорится, ИИ офигенно всё делает, если тебе без разницы на результат))

Пришлось делать её руками.

ИИ ещё долго до компетентного человека, даже в бизнес-контенте.

P.P.S. Дисклеймер: про Туту я писал со своей колокольни, не от их лица.

#стартапы #copilot2trip

YC разучился производить единорогов.

С выхода революционной статьи про трансформеры в 2018 году — технологии, которая лежит в основе всех языковых моделей, — в мире появилось 37 GenAI-единорогов.

Ни один из них не прошёл YC.

При том что YC инвестирует примерно в ~500 стартапов в год и в последних когортах 90% из них — это GenAI-стартапы, эффективность YC оказывается очень сомнительной.

Источник

#венчур #стартапы

#личное

Месяц назад писал о том что перешел на Samsung Galaxy S25, это ~5 поколение подряд которое было у меня.

Было супер удобно не тратить время/внимание на выбор. Просто брать последний Galaxy S.

Но в этот раз такой подход сыграл во вред.

Если коротко, он очень плох.

Так быстро не разряжался ни один мой телефон. Заряжается он также невероятно медленно.

Мб это просто мне не повезло, но брать другой проверять не хочется.

Готовность рекомендовать была 9/10, стала 2/10.

Улыбка ретеншена, когда удержание пользователей после изначального оттока растёт со временем, да ещё растущая от когорты к когорте, — это мечта любого продукта.

Product-Fit Market у ChatGPT на максималках, конечно.

Ранее шерил более упрощённый график, показывающий то же самое.

#стартапы #product_managment

В Твиттере выложили графики с ретеншном ChatGPT. Не знаю, что там за источник. Но если это правда, то это мечта каждого фаундера/продакта

Оштрафовали русскоязычный фонд GVA на $215М за обход санкций.

Новость, официальный релиз OFAC.

Как я понял, в фонд дали $20М, получается на уровне инвестиционных метрик - фонд был супер успешным.

Своих осмысленных комментариев у меня по этой теме нет.

Помню только единственную встречу/контакт с Черкашиным осенью 2021 г. в Сан-Франциско.

Эх, как оптимистично тогда выглядело будущее русскоязычного венчура.

#венчур

Что получает средний инвестор в средний венчурный фонд?

По России статистики нет, цифры должны быть сильно хуже американских.

Но по Америке что-то так себе.

Средняя чистая доходность упрощённо 5%. Причём 2020-2024 гг. особенно плохи.

Матожидание предпринимательства отрицательно.

Матожидание инвестиций в венчур — большой риск (включая огромную неликвидность) без достаточного вознаграждения.

Просто обоими этими занятиями нужно заниматься не ради матожидания.

Процесс должен нравиться.

Ну и fat tail: топ 5-10% дают доходности, недоступные где-либо ещё.

Источник Peter Walker из Carta на основе 2.5к фондов (ссылка)

#венчур

История успеха:

Предприниматель Маор Шломо за 6 мес. создал приложение (да-да, ту самую обертку поверх LLM-ки) и продал за $80М Wix-у.

Шломо создал Base44 — платформу для создания приложений через текстовые запросы. Никакого кода не требуется.

По сути конкурента lovable и других ассистентов для разработки. И никакого долгосрочного преимущества.

Цифры впечатляют конечно:

- 6 мес со старта до экзита
- 8 сотрудников
- без инвестиции
- единоличный владелец

Шломо строил публично в Linkedin: делился цифрами, техническими решениями, даже выбором Claude вместо OpenAI из-за лучшего соотношения цена/качество.

Очередной раз вывод который я делаю: ИИ-приложения на бутстрапе — это может быть реальным бизнесом.

ссылка на его пост-объявление о сделке

#стартап #бутстрап

Насколько размыться нормально.

В целом медианные данные удивительно стабильные по годам.

Медианное размытие по раундам в США:
• Priced Seed: 20%
• Series A: 20%
• Series B: 15-17%
• Series C: 10-13%

Для российского рынка эти цифры обычно выше. Причина — де-факто стеклянный потолок размера экзитов.

Выходы выше 5 млрд. руб. - легендарные, не каждый год хоть 1 пример получается. А 1 млрд - это уже хороший выход, не частая история.

Когда максимальный выход ограничен, инвесторам логично требовать бóльшую долю для достижения целевой доходности.

Кстати, формула 20%/20%/15%/10% — удобное правило для быстрых расчётов.

Если захочется прикинуть, кто сколько получит при экзите, это неплохая отправная точка.

#стартап #венчур

Очень зашло выступление Карпатого на YC startup school.

Андрей Карпатый — соснователь OpenAI и бывший руководитель AI в Tesla. Еще он придумал термин вайб кодинг)

Его тезисы, которые мне зашли:

Эволюция разработки софта:
• Software 1.0 → Код, который вы пишете
• Software 2.0 → Веса нейронных сетей
• Software 3.0 → Промпты на английском языке для LLM

Карпатый отмечает: сейчас мы строим костюмы Железного человека, а не роботов.

И это логично — в первых фильмах был костюм на Тони Старке, и только в последних появились автономные роботы. Ускоренная эволюция, люди пока далеко не бесполезны.

Пример из реальность автономных систем:
• 2013: Идеальная демонстрация беспилотника в Пало-Альто
• 2025: Беспилотники почти нигде не ездят, только начинается массовое внедрение.

Между демо и внедрением — миллионы edge cases

Почему копилот-режим работает сейчас:
• Человек в контуре = контроль качества
• 10x производительность без 10x рисков
• Слайдер автономности — ключевой элемент успеха (термин кстати тоже топовый)

Лучшие AI-продукты это понимают:
• Cursor → От автодополнения строк до генерации целых функций по описанию. Переключение между режимами автономности очень нативное.
• Perplexity → Быстрые фактчеки или глубокий анализ с источниками — вы выбираете

Что еще критично для ИИ приложений: релевантный UI.

Чат-бот — не панацея для большинства кейсов. Нужны специализированные интерфейсы под конкретные задачи.

Карпатый называет это "десятилетием агентов", а не 2025 год агентов.

Я полностью за такой подход — и с практической, и с этической точки зрения. Люди должны остаться в большинстве процессов.

Приложил презентацию (72 слайда), ссылка на видео с выступления.

#genai #agents

Cursor достиг $300M ARR меньше чем за 3 года. Самое быстрорастущее приложение в истории.

Успех породил волну клонов. В портфеле YC — 12 компаний которые буквально себя описывают как "Cursor для X".

На скрине видно:
• Cursor для DevOps (StarSling)
• Cursor для дизайнеров (Onlook)
• Cursor для data teams (nao Labs)
• Cursor для продаж (Nomi)
• Cursor для техдиров (Mesmer)

Те, кто в венчуре 5+ лет, помнят волну "Uber для X". Доходило до абсурда — Uber для похорон, Uber для частных детективов.

Теперь главный паттерн 2024-2025 — это "Cursor для X".

Посмотрим, сколько из этих 12 выживет.

История с Uber для X научила: из сотен клонов выстреливают единицы.

#genai #стартапы #венчур

Если что практически ко всем постам в канале теперь есть #хештеги.

Можно по ним искать релевантные для себя посты в канале.

Надеюсь кому-то пригодится)

Использовали AI для ускорения разработки в 2 раза.

В итоге потратили в 3 раза больше времени на исправление багов.

AI-инструменты (Lovable и Cursor) изменили процесс разработки 2pr.io.

Видно как мы потратили $300 на lovable в рамках полного редизайна.

Функции, которые раньше требовали недели, иногда создавались за часы.

НО есть большое но:

После запуска появились баги (оч стремные). При исправлении одной проблемы через AI часто возникали новые в несвязанных частях кода.

Выявленная закономерность:
• AI эффективен для задач 0→70% (прототипы, новые фичи)
• AI менее эффективен для задач 90→91% (доработка существующих систем)
• Финальная доводка может затронуть другие части системы

Код, сгенерированный AI, требует значительно больше тестирования. Кардинально я бы сказал.

Практические выводы:

✓ AI оптимален для прототипов и новых функций
✓ Требуется осторожность при работе со сложными кодовыми базами
✓ Необходимо закладывать дополнительное время на тестирование
✓ Экономия времени на написании кода компенсируется часто временем на отладку

Продолжаем использовать вайб кодинг, но трезвее.

Это инструмент, требующий понимания его ограничений и скиллов.