"""Enterprise does not need a model, Enterprise needs an outcome"" Это слова Аарона Леви, CEO Box из свежего подкаста YC. Вообще, мне часто в последнее время доводится и говорить, и размышлять на тему. Безусловно, в b2b легче обьяснить, как защититься от того, что разработчики LLM просто добавят вашу фичу нативно в модель или в свой продукт: вам надо интегрироваться с B2B системами, продуктами, регулированием. Для b2c же часто ответ вида - слишком нишевая, читай <1B, аудитория (frequent flyers) или слишком высокие риски для репутации (character.ai). Но, делая продукты в b2b, я вижу еще 3 важных критерия для b2b продуктов - приведу их в метафоре промптинга моделей: 1) унификация - вся компания должна промптить одинаково 2) адаптация - все промпты должны иметь единый и правильный контекст 3) контроль - контроль как за аутпутом моделей для последующего улучшения этого же аутпута, так и с точки зрения его использования для взаимодействия с внешней средой. Контроль даунсайда и владение апсайдом Руководители бизнеса не хотят, чтобы каждый сотрудник по своему промптил chatgpt на стиль и контент сообщений Руководители бизнеса не хотят, чтобы недоступность/забывчивость какой-то важной инфы для заданного сотрудника снижала качество общей выдачи компании Руководители бизнеса не хотят, чтобы результаты аутпута модели неконтролируемо просачивались во внешнюю среду: как с точки зрения бренд соображений, так и конкуренции. Поэтому, как Аарон и говорит, думать об угрозе со стороны openai/anthropic/etc проще в режиме b2b, чем b2c. На школе фаундеров я призываю b2c участников хотя бы допустить мысль о точке в пространстве b2b, поразмышлять в стиле ""что если"", чем бросаться сразу пилить. Потому что есть важный закон систем: ""Информация появляется в сравнении"" А подкаст рекомендую - Аарон прикольно размышляет про genAI и влияние на b2b в твиттере, на подкасте он суммировал основные мысли за последнее время"