dokładnie tak zbudowałbym startup z pionowym agentem AI (i zbudowałbym bogactwo) krok 1: znajdź nudny punkt bólu. coś uniwersalnego, nielubianego i kosztownego. pomyśl o dokumentach celnych, audytach ubezpieczeniowych, listach kontrolnych zgodności. im mniej efektowne, tym lepiej. krok 2: mapuj przepływ pracy. nie burz mózgów w pliku figma, usiądź obok osoby wykonującej pracę. zapisz każdy klik, każdy wyjątek, każdy „tutaj to się psuje”. przypadki brzegowe to produkt. musisz być tutaj skrupulatny. krok 3: wykonuj pracę jako usługę. dosłownie prowadź ją samodzielnie z małym zespołem. wystaw faktury swoim pierwszym klientom. tutaj odkryjesz, co naprawdę ma znaczenie w porównaniu do tego, jak wygląda wersja przepływu pracy w prezentacji PowerPoint. krok 4: zacznij dodawać agentów, aby zastąpić ludzkie kroki. oczywiście nie wszystko na raz, wybierz jeden fragment przepływu pracy i zautomatyzuj go. uwolnij godziny, udowodnij wartość, pobierz więcej. powtarzaj, aż przepływ pracy będzie w większości napędzany przez agentów. krok 5: użyj danych, które zbierasz jako osłony. każda faktura, formularz, dziennik i wyjątek sprawiają, że twój agent staje się ostrzejszy. dane → lepsze modele → bardziej przyciągający produkt. a krok 0, szczerze mówiąc, to buduję publiczność po drodze. pokazując swoją pracę, dzieląc się podręcznikiem, przyciągając przyszłych klientów i talenty do mojej orbity, zanim produkt w ogóle istnieje. iterując na 50+ formatach i prawdopodobnie zaczynając od krótkich form. ten wzór wygląda tak samo za każdym razem dla tych typów startupów z pionowym agentem AI: usługa ludzka → półautomatyczna usługa → produkt agenta pionowego. cel agenta przechodzi od wspierania w przepływie pracy do posiadania go. wtedy przestajesz być narzędziem i zaczynasz być infrastrukturą dla tej branży. gdy już to posiadasz, prawdopodobnie jesteś w strefie konkurencji VC. ale możesz konkurować, jeśli twoja ekonomika jednostkowa jest solidna, publiczność rośnie, a produkt jest uwielbiany. dlaczego budować teraz startup z pionowym agentem AI? ponieważ modele podstawowe są wystarczająco dobre (i stają się coraz lepsze), koszty są wystarczająco niskie, a popyt na efektywność jest wystarczająco wysoki. pięć lat temu technologia nie była gotowa. za pięć lat obecni gracze będą gotowi. okno jest otwarte teraz. to sezon budowania.