Сергей Долушкин | Инвестиции и ИИ

💰 Заработать на чужих кредитах: что за новый фонд SECR?

Когда берем кредит, проценты обычно платим мы. А тут на Мосбирже появился фонд, который предлагает на этих платежах зарабатывать)

Это SECR — новый фонд компании «Первая». Раньше она называлась «Сбер Управление Активами», а работает с 1996 года.

Управляющие показывают нейтральный сценарий доходности 15,4% за год, а купить пай могут и неквалифицированные инвесторы. Вроде интересно. Давайте посмотрим, что нам предлагают за эти деньги.

⚙️ Как вообще можно вложиться в чужие кредиты?

Банк выдал кредиты тысячам людей. Права на будущие платежи передают отдельной компании, которая под них выпускает облигации. Люди возвращают долги и платят проценты, а эти деньги идут владельцам бумаг. Это называется секьюритизацией.

У выпусков есть разные классы. SECR покупает старшие: они имеют приоритет при выплатах, а первые потери принимают младшие. Защита есть, но если проблем с кредитами станет слишком много, ее может не хватить.

И сразу важный момент: купоны на ваш счет приходить не будут. Доход остается внутри фонда и реинвестируется. Чтобы забрать деньги на расходы, нужно продавать паи.

📊 А что реально внутри?

В раскрытом составе на 28 октября:
— 43,1% — ОФЗ с плавающим купоном;
— 35,7% — четыре выпуска облигаций секьюритизации;
— 21,2% — денежные средства.

Получается, больше половины фонда — ОФЗ и деньги. Кредитные бумаги занимают чуть больше трети. Денежный рынок тоже предусмотрен стратегией, состав может меняться.

Все четыре кредитных выпуска основаны на потребкредитах Сбербанка и имеют рейтинги ruAAA.sf от «Эксперт РА». Но это не обычные облигации Сбера: выплаты обеспечены платежами заемщиков по переданным кредитам. Бумаг несколько, а тип кредитов и банк, который их выдал, одни и те же.

Часть номинала возвращается ежемесячно, фонд снова вкладывает эти деньги. Поэтому зафиксировать доходность на несколько лет здесь не получится: и новые вложения, и плавающие купоны зависят от ставок.

💰 Сколько можем получить?

Компания опубликовала три сценария на год по состоянию на 1 октября:
— негативный: +13,6%;
— нейтральный: +15,4%;
— позитивный: +19,1%.

Для сравнения взял SBMM — фонд денежного рынка той же компании. Его нейтральный сценарий на ту же дату — +13,8%.

Переведем в рубли. Если оба сценария реализуются, со 100 тысяч получаем:
— SECR — 15 400 ₽ дохода за год;
— SBMM — 13 800 ₽.
Разница — 1 600 ₽.

Это сравнение прогнозов управляющих. Реальный результат может быть ниже любого из сценариев, вплоть до убытка. Поэтому название «негативный» рядом с плюсом 13,6% не должно создавать ощущение, что ниже фонд уже не упадет.

Расходы SECR — до 1,3% в год, они включены в стоимость пая. Налоги и комиссии брокера тоже влияют на то, сколько денег в итоге останется у вас.

⚠️ Что может пойти не так?

Если заемщики массово перестают платить, страдают денежные потоки кредитных бумаг. Высокий рейтинг и защита старших выпусков этот риск снижают, но не отменяют.

Если ставки снижаются, может уменьшаться доход от плавающих купонов и новых вложений. А если деньги понадобятся срочно, продавать паи придется по текущей биржевой цене, с учетом разницы цен покупки и продажи.

🤔 Ну и нужен ли такой фонд?

Сама идея мне нравится: через один пай получаем доступ к сложным кредитным бумагам. Бумаги выбирают, следят за ними и реинвестируют доход специалисты компании. За эту работу и платим через расходы фонда.

Для резерва на ближайшие месяцы мне понятнее денежный рынок. Для купонов на расходы — отдельные облигации. А чтобы зафиксировать условия на годы, я бы смотрел бумаги с фиксированным купоном с учетом цены покупки.

Получается, на чужих кредитах теперь можно зарабатывать и через обычный биржевой пай) Но есть важная деталь: люди платят по кредитам, фонд получает деньги, а нам на счет ничего не перечисляет — все остается работать внутри. Поэтому я бы смотрел на SECR как на дополнение к накоплению капитала, а за купонами на жизнь шел бы в отдельные облигации.

🤦 ИИ пишет код, а я разгребаю косяки. Как идут мои разработки

Часто вижу, как многие блогеры пишут про контент-заводы, где всю работу по соцсетям ведет ИИ, и заказы на такие заводы на сайтах фриланса.

У меня, правда, тоже есть своя система совместно с ИИ, но она не совсем автоматическая. Коротко распишу систему:

⚙️ Как все работает:
— один агент собирает новости по облигациям и пишет материал на Google Диск;
— другая задача анализирует рынок, сайты, мои публикации и предлагает темы;
— ну тут автоматика почти закончилась и начинается геморрой)
— дальше чат ведет таблицу публикаций, смотрит идеи и готовит материал для поста;
— редакторские чаты помогают с ТГ, Дзеном и ВК, а чат по визуалу готовит картинки.

На словах вроде все красиво, но по факту часто геморроя больше, чем пользы. И идеи какие-то не такие, и после пишут они криво. Часто самому быстрее сделать)))

В общем, решил я вообще всю систему автоматизировать, чтоб все само искалось, отбиралось, публиковалось, оценивалось и продвигалось.

ChatGPT мне сам расписал, как мы все круто сделаем. Разложили по блокам, написали план, купили даже отдельный сервер в Нидерландах (чтоб не было проблем в ТГ).

Начали делать первый модуль: анализировать ТГ-каналы, сравнивать, убирать дубли. Подключили нейронку по API (выбрал GPT Luna, даже дешевле Гигачата).

А на выходе полный бред)))

Не знаю, может, тема инвестиций пока слишком сложная. Но факт остается фактом.

💰 Ломал голову, что делать дальше.

Построить все можно, но потом будет дорого: помимо подписки платить за каждый запрос к ИИ по API. А у меня что-то пока такого желания нет.

Придумал пока такую идею: работу, которую можно автоматизировать программно, отдаю отдельным модулям на коде. Один раз создал, закинул на сервер — и все, работает и хлеба не просит.

Где нужны мозги, подключается ИИшка. Не через API, а через подписку — ручной или автоматический запуск. Мне кажется, так интереснее, но время покажет.

🛠 Один кирпичик системы уже получился.

С помощью Codex написали модуль-разведчик. Он по расписанию собирает информацию из 7 ТГ-каналов, упаковывает и передает по API в файл на моем Google Диске.

Далее автоматическая задача в ChatGPT забирает информацию и предлагает интересный материал для публикации.

Раньше ChatGPT практически не видел ТГ-каналы. Теперь работает разведчик с сервера другой страны.

Вчера был первый автоматический запуск, прошел нормально, информация реально полезная. Дальше буду тестить и развивать.

В остальном пока система осталась прежней, буду дальше ее развивать по этому принципу.

📌 Эта история еще раз показывает, что нейронки могут много чего перспективного нарисовать, наобещать, нагенерить. А когда начнете делать, поймете, что просто зря потеряли время. Хотя это тоже опыт.

Я все больше прихожу к мысли, что нейронкой нужно управлять, а не тупо следовать ей. А для этого самому нужно разбираться в области, в которой с ней работаешь, либо учиться по ходу.

Я уже писал, что по утрам изучаю Python. И начал делать учебный проект: бота-ассистента, который записывает задачи, идеи и добавляет мероприятия в календарь.

Да, похожие уже есть, но мне был интересен свой, некоторые идеи хотел реализовать для себя. В итоге получается интересный помощник. Думаю, через несколько недель смогу показать и дать потестить.

В общем, забавно получается. Хотел автоматизировать работу, чтоб меньше самому возиться, а в итоге теперь еще и Python по утрам изучаю, и в коде с нейронкой разбираюсь)))

Но зато постепенно начинают появляться вещи, которые реально работают, а не просто красиво выглядят в планах ChatGPT.

Эксперименты продолжаются. Буду показывать, что получается, а что нет. Может, кому-то мой опыт поможет не наступать на те же грабли)

Кстати, интересно, а вы уже пробовали с помощью ИИ сделать что-то свое? Не просто написать текст или картинку сгенерировать, а создать какой-нибудь полезный инструмент для себя?

🏠 Мои инвестиции уже могут оплачивать ипотеку. Что дальше?

Я уже писал про свой ипотечный портфель, который я создавал для покрытия ипотечных платежей.

Ну так вот, данная цель уже закрыта. Доход от портфеля перекрывает платеж по ипотеке.

Причем остаток по ипотеке у меня более 5 млн ₽, а ипотечный портфель — около 3 млн ₽. То есть получается, квартира мне обошлась почти вдвое дешевле, чем если бы я оплатил всю сумму сразу.

🎓 Что дальше?

Сначала я хотел продолжить пополнять ипотечный дальше, чтоб увеличить поступающий доход. Но тут нарисовалась куча других важных целей. И основные из них — это обучение детей в нормальных вузах, ну и попутно другие семейные цели типа замены авто, покупки дачи и т.д.

Поэтому решил уже все новые деньги, поступающие с нашего активного дохода, направлять на новые цели, в первую очередь на учебный детский портфель.

Там все не просто. У меня уже старшая дочь поступает через три года, когда она заканчивает, поступает младшая. То есть через несколько лет мне предстоит в течение 10 лет оплачивать обучение детей.

💰 Что касается ипотечного портфеля, его дальнейших целей и структуры.

Да, закрытие ипотечного платежа он обеспечивает. Но нужно понимать, что платежи из месяца в месяц непостоянные: в один месяц может прийти 2 тыс. ₽, в другой — 150 тыс. ₽. Но в совокупности он дает сейчас доход около 412 тыс. ₽ в год. Цифры могут немного плавать, так как доходность некоторых активов плавающая.

По сути, эти деньги можно накапливать на накопительном счете или в фонде ликвидности и тратить их на ипотеку.

Но я эти деньги пока не трачу, а реинвестирую обратно в портфель.

Если посчитать, что мне еще платить ипотеку 27 лет, при такой схеме портфель по расчету к этому сроку вырастет до 70 млн ₽. Нормальная прибавка к пенсии) Правда, инфляция эту сумму тоже подъест. Ну и я не уверен, что после погашения моих длинных ОФЗ я смогу найти такую доходность, как сейчас.

Поэтому я пока ориентируюсь на срок 13 лет. Тогда у меня гасится основной объем портфеля длинных ОФЗ, и к этому сроку расчетный размер портфеля будет около 14 млн ₽.

Что с этими деньгами делать дальше, буду уже решать по факту. Можно будет остаток ипотеки погасить (там на тот момент останется что-то около 3 млн ₽) либо все дальше переложить, если доходности в надежных инструментах будут хорошие.

📊 Структуру портфеля я немного тоже пересмотрел. Плановый состав сейчас такой:

— Длинные ОФЗ — 50%. По сути, это надежная основа портфеля;
— Корпоративные облигации — 10%. Тут у меня две стратегии, дающие доходность выше ОФЗ;
— Замещающие (валютные) облигации — 10%. Дополнительная защита от девальвации рубля, хотя ипотека у меня и в рублях, но рубль все же имеет более высокую инфляцию относительно доллара;
— Фонды недвижимости — 25%. Эту долю я увеличил относительно той, что была изначально, потому что, в отличие от облигаций, недвижимость помимо дохода еще и растет в цене. Правда, тут и риски подросли: были атаки БПЛА по складам, и непонятно, что будет дальше. Поэтому над этой частью пришлось поработать, провести углубленный анализ объектов с учетом и этих рисков, сделать максимальную диверсификацию по объектам с учетом всех рисков;
— Фонды ликвидности — 5%. Это ликвидная часть портфеля.

Сейчас у меня пока конкретный перекос: 67% — это ОФЗ, корпоративных облигаций почти нет. Буду новыми платежами постепенно, за счет докупок выравнивать структуру.

Думаю, что просто этот портфель будет частью общего пенсионного портфеля. Пока закрывает ипотеку, постепенно еще будет закрывать коммуналку. Ну и дальше можно будет такие небольшие кусочки семейных расходов на него перекладывать.

🤖 Ну и еще планирую активные стратегии в облигациях в портфель встраивать за счет подключения ИИ, работаю над этим. Сейчас ИИ и так отлично помогает в ведении портфеля и анализе: не нужно уже почти самому ничего заполнять, нужно один раз правильно все организовать.

Если было интересно и полезно, с вас ❤️

🤖 ИИ выбирает российские акции. Но деньги ему пока не отдали

На Мосбирже появился фонд AIIQ, где российские акции анализируют сразу четыре ИИ-агента.

Первая мысль: ну все, дожили — теперь нейросеть еще и портфелем на бирже управляет 😁

Полез разбираться. И там все интереснее.

⚙️ Как это работает

Там не один «бот», который утром проснулся и решил купить Сбер)

Работает команда из четырех ИИ-агентов:
— один смотрит на портфели и решения сопоставимых активно управляемых фондов;
— второй анализирует фундаментальные показатели компаний;
— третий изучает новости и оценивает, как они могут повлиять на акции;
— четвертый собирает выводы остальных и формирует итоговую рекомендацию по портфелю.

То есть по сути маленький AI-штаб внутри фонда.

Мне это особенно интересно, потому что я сам сейчас примерно так и использую ИИ в работе: разные агенты ищут информацию, анализируют, проверяют друг друга и собирают результат.

Но когда речь идет о реальных деньгах, есть важное отличие.

🛑 Руль пока у человека

ИИ не может сам взять и купить акции на деньги фонда.

Его рекомендации проверяет управляющий. Более того, управляющая компания может вообще не следовать рекомендации ИИ, если считает, что выбранные бумаги не дают нормального соотношения риска и ожидаемой доходности.

То есть схема пока такая:

ИИ анализирует и предлагает → человек проверяет → только после этого формируется портфель.

И, если честно, мне такой вариант сейчас даже нравится больше, чем идея «отдали нейросети деньги и посмотрим, что она натворит»)

💰 А что на самом деле покупает инвестор?

Вот здесь, на мой взгляд, самое важное.

Покупая AIIQ, вы покупаете не «искусственный интеллект».

Вы покупаете портфель российских акций.

ИИ — это просто технология, с помощью которой внутри фонда пытаются выбирать эти акции лучше рынка.

Поэтому количество агентов, красивые схемы и слово AI в названии меня интересуют намного меньше, чем конечный результат.

📊 Что я бы смотрел

Три вещи:
— как фонд показывает себя относительно своего ориентира;
— как ведет себя в просадках;
— что в итоге остается инвестору после расходов фонда.

У AIIQ ориентир — индекс МосБиржи активного управления полной доходности.

Если рынок вырос на 20%, а фонд с ИИ — на 15%, то фраза «ИИ заработал инвестору 15%» звучит красиво только до тех пор, пока не открыл индекс.

И наоборот: если на длинном отрезке фонд сможет стабильно обходить ориентир при сопоставимом риске — вот тогда уже будет о чем говорить.

⏱️ Но сейчас выводы делать вообще рано

Торги AIIQ на Мосбирже начались 7 октября. Фонду чуть больше недели.

По такому сроку делать вывод «ИИ победил рынок» или «ИИ опять ничего не умеет» — просто смешно.

Зато как публичный эксперимент эта история мне реально нравится.

Не надо спорить заранее, победит ли ИИ человека в инвестициях. Можно просто вернуться через 3, 6, 12 месяцев и посмотреть цифры: доходность против ориентира, просадки, размер фонда, ликвидность.

Поэтому я пока вообще не хочу гадать, сможет ИИ обыгрывать рынок или нет.

Через 3, 6, 12 месяцев можно просто открыть цифры и посмотреть.

ИИ уже допустили до реальных денег. Но полностью руль ему пока не отдали.

И, если честно, мне самому интересно, что из этого получится)

Если вам тоже интересно посмотреть, сможет ли ИИ реально обыграть рынок — с вас ❤️
Через несколько месяцев вернусь к AIIQ и посмотрим, что получилось по цифрам.

🔥 А что если за 7 дней не изучать ИИ, а решить с ним одну реальную задачу?

Последние недели я много показывал, как сам использую ИИ.

И тут появилась мысль: а что если попробовать все это не на мне?

Взять несколько человек и за 7 дней помочь каждому решить с ИИ одну реальную задачу.

Пока называю это «Адская неделя с ИИ».

Сразу важный момент: это не курс по нейросетям и не история про «100 промптов на все случаи жизни».

Мне вообще не нравится логика: сначала месяц изучаем теорию, смотрим уроки про ChatGPT, а потом когда-нибудь пытаемся понять, зачем все это было нужно.

🎯 Я хочу попробовать наоборот.

Человек приходит не «изучать ИИ», а с одной конкретной задачей, которая ему нужна прямо сейчас.

Например, стать эффективнее на своей работе. Найти новую работу. Сдвинуть проект или попробовать бизнес. Улучшить конкретный участок уже работающего бизнеса. Освоить язык, программу или новый навык. Или наконец-то сдвинуть с места задачу, которая месяцами висит мертвым грузом.

И всю неделю мы не изучаем ИИ. Мы решаем эту задачу с его помощью.

Настраиваем ИИ под человека и его контекст, разбираемся, что он может забрать на себя, где помогает думать и работать быстрее, а где руль все равно должен оставаться у человека.

Каждый день что-то реально двигаем. Смотрим, где нейронка несет чушь, где неправильно поставлена задача, что нужно докрутить и как получить нормальный результат.

На выходе должно остаться две вещи: сдвинутая реальная задача и настроенная под человека схема работы с ИИ, которой он сможет пользоваться дальше сам.

🔥 Почему «Адская»?

Не потому что надо семь дней не спать и пахать по 18 часов)

Просто это должна быть плотная неделя без воды. Одна задача, один понятный результат и каждый день движение вперед.

У меня «Месяц на пределе» сработал именно потому, что я не учился пользоваться ИИ отдельно от жизни. Я сразу работал с ним над своими реальными проектами, учебой, контентом, инвестициями и задачами на день.

Вот эту механику и хочу попробовать перенести на других людей. Только не на месяц, а на 7 дней и вокруг одной конкретной задачи.

И тут я специально ничего не хочу обещать в стиле инфобиза.

За неделю ИИ не гарантирует человеку новую работу, не построит прибыльный бизнес и не сделает из него программиста или маркетолога.

Но за неделю вполне реально пройти путь от «я не понимаю, как вообще применить ИИ к своей жизни и работе» до нормальной практики на своей задаче.

🧪 Пока это вообще гипотеза.

Я хочу сначала взять небольшую группу людей с разными задачами и провести такой эксперимент. Посмотреть, где формат реально работает, где нет и есть ли вообще смысл делать из этого что-то дальше.

Специально не хочу сейчас вылизывать огромную программу заранее. Мне как раз интересно увидеть, с чем придут реальные люди.

Если вам интересно попробовать такой формат и есть задача, которую хотелось бы сдвинуть за 7 дней — оставьте предзапись и коротко опишите ее.

Это ни к чему не обязывает. Я посмотрю, с какими задачами придут люди, и из этого соберу первый пилот.

Форма предзаписи: https://forms.gle/4tnrYkybvi4MUC5m6

⚠️ Где ИИ мне НЕ помогает

В последнее время я много показывал, сколько ИИ мне дал. Но плотно работаю с ним уже больше полугода, а «Месяц на пределе» был отдельным экспериментом.

Если рассказывать только хорошее, получится очередная сказка про волшебную кнопку)

Вот что меня в нейронках реально бесит.

1. Чаты умирают

Чат переполняется — приходится делать новый.

Это как если бы вы два года работали с коллегой, он понимал вас с полуслова, а потом у него случилась частичная амнезия. Общее направление помнит, детали — нет. И нужно время, чтобы он опять въехал.

Частично решил это отдельной памятью и документами по проектам. Но пока работает криво.

Особенно бесит с чатом, который помогает писать посты. Несколько месяцев его мучаешь, он наконец пишет почти как ты. Потом чат переполняется — и все сначала. Иногда ощущение, что уже не ты его мучаешь, а он тебя)

2. ИИ подхалимничает

Нейронка любит поддержать и согласиться. И можно оказаться в пузыре, где у тебя все «интересно», «перспективно» и «может сработать».

Поэтому я периодически прямо говорю: не соглашайся со мной автоматически. Если я несу чушь — скажи. Спорь. Обосновывай.

Для меня ИИ должен быть не подчиненным, а партнером.

3. ИИ нужно контролировать, но нельзя душить инструкциями

Если обложить нейронку кучей жестких инструкций, она больше думает, как соблюсти все хотелки, чем о самой задаче.

Я задаю направление и рамки, но оставляю свободу спорить и предлагать другой вариант.

Руль у меня. Но душить ИИ контролем тоже не нужно.

4. Если отдать ИИ руль, он быстро сделает кучу ненужного

Как-то решил собрать продукт «Деньги, подушка, первые инвестиции» и на старте слишком много отдал нейронке.

В итоге она такого нахеровертила: куча материалов, блоков, идей. Работа кипит, файлов все больше, а нормального простого продукта нет.

Потратили больше недели. Потом пришлось большую часть резать и начинать заново.

Если сам не понимаешь, куда идешь, ИИ легко создаст много работы, которая никому не нужна.

5. Чем больше ИИ знает тебя, тем полезнее он становится. Но тут тоже ловушка

ChatGPT уже много знает обо мне: проекты, сильные и слабые стороны, цели.

Например, он точно подсветил мой расфокус: я беру в работу слишком много всего. Теперь система помогает резать лишнее.

Но чем сильнее нейронка привязывается к твоему опыту, тем чаще смотрит на новые задачи через знакомую картину.

Иногда ее нужно специально вытаскивать наружу: забыть на время, кем я работал и что умею, и посмотреть на рынок шире.

6. ИИ способен создать тебе бесконечную работу

За вечер он может накидать столько идей, что никакой жизни не хватит все проверить. Причем каждая следующая кажется интересной)

Недавно ради эксперимента дал одну и ту же идею на разбор трем чатам. Все три пришли к разным выводам.

И что делать? Запускать три бизнеса одновременно?)

Если работать бессистемно, ИИ легко превращается из усилителя в генератор работы ради работы.

Идей можно генерировать сколько угодно, но в работу должна попадать малая часть. Время, деньги и внимание конечны.

7. ИИ все еще не знает, какая идея реально выстрелит

Он может изучить рынок, конкурентов, сделать оффер, написать сайт и помочь провести тест.

Но не может гарантировать спрос.

Прошлый пост про Reltano как раз был об этом: мы быстро дошли от идеи до рынка — и клиентов пока не получили.

Все равно нужно показать продукт живым людям, получить отказ или деньги и уже после решать, что делать дальше.

Чем больше я работаю с ИИ, тем меньше верю в историю «пусть нейронка все сделает сама».

Для меня сильная связка выглядит так: человек держит направление, развивается сам, спорит с ИИ и не отдает ему полностью руль. А ИИ помогает двигаться быстрее и видеть больше.

ИИ должен усиливать человека, а не создавать вместо него еще один слой хаоса.

И вот тут мне реально интересно: где нейронки больше всего бесят вас? Какую задачу вы пытались им отдать и поняли, что проще сделать самому?

🤖 За две недели: идея → сайт → рынок. И ни одного клиента

В прошлом посте я обещал показать на конкретном проекте, как у меня идея проходит путь от «надо бы когда-нибудь сделать» до нормального результата.

Наверное, один из самых наглядных примеров за этот месяц — Reltano, моя AI-студия по автоматизации бизнеса.

Раньше у меня с идеями часто была одна и та же проблема.

Придумал что-то интересное — и дальше можно долго это обдумывать, улучшать, докручивать. Какой нужен сайт, какие функции добавить, как все красиво собрать.

А потом проходит куча времени, а ты все еще находишься внутри своей идеи и толком не знаешь, нужна она кому-то вообще или нет.

Во время «Месяца на пределе» мы начали специально ломать эту привычку.

📌 Задача теперь не «сделать идеальную AI-студию». Задача — как можно быстрее дойти до следующего проверяемого результата.

То есть примерно так:

идея → минимальная версия → я сам проверил → сразу наружу → смотрим, что говорит реальный рынок.

На Reltano это получилось особенно хорошо видно.

14 сентября мы собрали коммерческую логику студии: кому можем быть полезны, что предлагаем, как это должно выглядеть для клиента. Не огромный бизнес-план на 50 страниц, а нормальный рабочий оффер и следующий шаг.

Дальше Codex начал собирать техническую часть.

Через несколько дней уже было рабочее демо. Я сам прошел его как потенциальный клиент, нашел косяки, отдал их на исправление. Потом появился локальный сайт.

🚀 21 сентября Reltano уже был опубликован и доступен снаружи. В тот же день мы отправили первые предложения 9 компаниям.

На следующий день дошли до 15 компаний. Потом сделали повторные касания и посмотрели, где люди отваливаются.

И самое интересное — дальше штаб не сказал: «Ну, наверное, надо еще месяц улучшать сайт».

Наоборот. Раз нет сильного сигнала от рынка — давайте проверим другие формулировки и другие задачи.

28 сентября за один день мы вывели на рынок уже три разных теста: «Интеграционный спринт», «AI-диспетчер заявок» и «Автоматизация данных и отчетности».

По одному из тестов ушли письма 20 компаниям, по другому — еще 11. Codex в это время параллельно продолжал дорабатывать сам Reltano.

В итоге за довольно короткий срок путь получился такой:

идея → оффер → демо → сайт → первые компании → реакция рынка → новые гипотезы → снова рынок.

И тут важный момент, чтобы это не выглядело как очередная сказка «подключил ИИ и все полетело».

Не полетело)

Пока ни один из этих тестов не дал нам клиента.

Но для меня разница все равно огромная.

Раньше я мог потратить много времени на то, чтобы что-то построить, а потом только выяснять, нужно ли это кому-нибудь.

Сейчас стараюсь как можно быстрее столкнуть идею с реальностью.

Если идея плохая — лучше узнать об этом через несколько дней, а не через несколько месяцев.

Если оффер непонятный — меняем оффер.
Если одна задача рынку не нужна — проверяем другую.
Если приходит живой интерес — он сразу становится важнее очередной красивой доработки сайта.

💡 Наверное, вот это для меня и есть одно из главных изменений в работе за этот месяц.

ИИ не просто помогает быстрее что-то сделать. Он позволяет сильно сократить расстояние между «у меня есть идея» и «я уже получил хоть какую-то реальную обратную связь».

Причем сам ИИ здесь тоже не волшебник.

Он может быстро написать код, собрать исследование, помочь сделать сайт, подготовить список компаний и варианты офферов.

Но он не может заставить реального человека захотеть твой продукт.

И это, кстати, хороший мост к следующему посту. Потому что за месяц я довольно хорошо увидел не только где ИИ реально помогает, но и где он может уверенно сделать полную хрень)