Если в 2025-х у стартапа нет слова AI в описании - ему уже тяжело объяснять, чем он вообще занимается. Мы собрали три самых показательных кейса, когда стартапы обманывали своих инвесторов и пользователей.
Fireflies.ai - «ИИ-конспектатор», который на самом деле был двумя фаундерами в Zoom
Сегодня Fireflies стоит $1 млрд и автоматически конспектирует встречи по всему миру.
Но на старте никакого ИИ там не было. Два основателя подключались на созвоны под ником “Fred from Fireflies.ai”, молча сидели на митингах и вручную печатали конспекты, которые клиенты считали работой «умного бота».
Реальный MVP был таким:
- Zoom
- клавиатура
- два фаундера, которые ели пиццу и старались не чихнуть на созвоне.
Но это сработало. Fireflies проверили спрос, поняли, что людям действительно нужен такой сервис, собрали деньги - и уже потом построили реальную технологию.
Честно?
Это один из самых красивых примеров validation before automation. Магия началась как имитация.
Builder.ai - легендарная Natasha, которая «писала код», пока 700 программистов делали работу вручную
Builder.ai обещали революцию: ты описываешь своё приложение, а «ИИ-ассистентка Наташа» сама собирает продукт быстрее и дешевле любого разработчика.
В реальности «Наташа» была просто красивым интерфейсом, за которым трудились сотни индийских программистов. AI-пайплайна практически не существовало - существовал огромный ручной цех. Компания привлекла сотни миллионов от Microsoft и SoftBank, но под весом собственных обещаний не выдержала. В мае 2025 года стартап Builder.ai объявил о банкротстве. Builder.ai - пример того, как легко превратить классический аутсорс в «нейросетевой прорыв», если добавить аватарку и пару слайдов про machine learning.
Nate - AI-оплата, у которой автоматизация = 0%
Nate продавали мечту: нажимаешь одну кнопку - ИИ сам оформляет заказ, заполняет поля, оплачивает, обходит ограничения магазинов. Звучит круто. Но автоматизация, как показало расследование, была ровно ноль процентов. Все покупки оформлялись вручную колл-центром на Филиппинах. Сотрудники просто сидели и делали вид, что они - алгоритм: копировали артикулы, вводили данные, нажимали “оплатить”.
Пользователь думал, что это делает нейросеть. Но его заказ обрабатывал человек. Позже SEC обвинила основателя в мошенничестве и Nate стал идеальным примером того, где заканчивается MVP и начинается обман.
Почему такие истории вообще случаются
1. Рынок хочет магию быстрее, чем она становится реальностью
Инвесторы требуют “AI-продукта”, пользователи ждут чуда.
Основатели пытаются догнать ожидания - иногда творчески.
2. Настоящий ИИ дорог, сложен и долго строится
Проще сначала симулировать результат, чем поднимать полноценную модель.
3. ИИ стал маркетинговым ярлыком
Клиенты охотнее покупают “AI-сервис”, чем «ручной труд + костыли».
Хотя иногда второй вариант честнее.
Что это значит для экосистемы
Эти истории - не только про ошибки. Они про давление. Про амбиции.
И про то, как легко сегодня выдать желание за технологию. Но рынок взрослеет.
Появляется критическое мышление: клиенты начинают спрашивать «а покажите логи?», инвесторы - «а что именно делает модель?» а пользователи - «почему мой “ИИ” отвечает в три часа ночи фразами колл-центра?»
Настоящий ИИ никуда не исчез. Он развивается. Но теперь - с поправкой на прозрачность. И главный вывод такой:
Будущее технологий строят не те, кто обещает магию, а те, кто честно показывает её пределы.