Кейс в Harbinger AI показывает, что у не лидеров рынка мало аналитической мощности, поэтому они ищут ai-решения.
Ситуация отравлевая такова:
1. Есть лидеры, которые круты достаточно, чтобы иметь свой собственный ИИ. Сбер, Яндекс и прочие. С ними всё понятно, скорость обработки данных и аналитика очень высока. Внутренние отчеты формируются с использованием ИИ, бенчмаркинга и трендов.
Отзывы клиентов анализируются в режиме онлайн, и скорость реакции системы очень высока.
2. Есть середнячки (большого размера) — у них стоит не полноценный ИИ, а продуктовые llm модели. Таких решений много, типа базы знаний, чат-боты, HR-решения, машинное зрение, видеоаналитика и так далее. Настройка и внедрение таких решений очень простая и адаптивная, проще, чем свой ИИ. Дает быстрый, quick win и сокращает дистанцию от лидеров.
3. И есть большая часть компаний, где даже отраслевые решения ещё не начали использовать. Их сильно поджимают затраты, сокращая маржу, и неизбежно будут внедрять отраслевые решения узкопрофильные. Такие закрывают боли конкретно рекрутера, продавцов, бухов и так далее. Такие решения помогают улучшить достоверность, скорость и сократить затраты. Узкое место в культуре самих малых компаний, где не умеют управлять изменениями.
В целом тренд понятен, мы в Harbinger работаем с сегментом 2, закрывая потребности в исследовательской аналитике с помощью ИИ