Стартапы на открытых API: стоит ли делать свой бизнес на открытых решениях типа API ChatGPT?

Итак, открытые API (application programming interface) — это общедоступный программный интерфейс, который предоставляет разработчикам доступ к тем или иным приложениям и сервисам компаний.

Считается, что открытые API становятся одним из главных связующих элементов цифровой инфраструктуры, поскольку могут обеспечить передачу данных между ИТ-системами различных организаций. Использование  при этом стандартизированных подходов и технологических принципов позволяет снижать сроки и затраты на запуск новых продуктов, упрощает последующее развитие и масштабирование. Благодаря таким интерфейсам небольшие бизнесы и стартапы могут получить доступ к функционалу сервиса, чтобы использовать его для его частичной интеграции или создания для частичной интеграции или создания своих приложений, что сильно экономит время, деньги и ресурсы на разработку, которые у предпринимателя и так в большом дефиците.

На рынке сложилась такая система, где корпорации, создавая свое решение, понимают, что подобный сервис может быть полезен не только как конечный продукт, но и как технологический инструмент, который можно дополнительно монетизировать. Так у малого технологического бизнеса появляется возможность использовать новейшую технологию в своих решениях. Стартап на основе этой технологии может предложить совершенно новую идею, сэкономив свои ресурсы на разработку подобного инструмента. Он может сразу перейти к поиску product-market-fit и первым продажам, чтобы проверить свои гипотезы. Это дает возможность воплотиться в жизнь тем прорывным идеям, которые могли не разглядеть корпорации по разным причинам: слишком маленький рынок в ближайшей перспективе, непрофильная сфера, слишком много ресурсов нужно потратить на то, что нельзя быстро реализовать и получить прибыль.

С выходом на широкий рынок генеративного искусственного интеллекта, в частности ChatGPT от OpenAI, история с открытыми API получила новый виток развития. GenAI дал новые колоссальное возможности бизнесам, позволил автоматизировать и усовершенствовать многие процессы, а также создать новые проекты. А после того, как эта технология стала доступной для интеграции в сторонние сервисы, на рынке произошел бум новых стартапов.

Согласно исследованию Gartner, проведенному в конце 2023 года, 29% респондентов из США, Германии, Великобритании уже внедрили и используют генеративный ИИ (GenAI) в своих компаниях. Кроме того, одним из наиболее частых и эффективных сценариев такого внедрения стало использование GenAI  в существующих приложениях (например, Microsoft Copilot для 365 или Adobe Firefly), а 34% респондентов сообщили, что это основной метод использования генеративного ИИ в их случае.

Так, с появлением открытого API ChatGPT технологические предприниматели получили новый инструмент для проверки своих гипотез и более быстрого запуска новых стартапов. Однако, перед тем как использовать тот или иной сервис стоит взвесить все плюсы и минусы этого решения. Все-таки, когда разговор идет о бизнесе, к вопросу стоит подходить с холодной головой.

Преимущества использования открытых API для стартапов

Что же делает открытые API, особенно генеративного ИИ, такими привлекательными для использования при запуске стартапа? Преимущества у интеграции того же ChatGPT следующие:

Экономия времени и ресурсов стартапа. 

Открытые API закрывают необходимость тратить огромное количество усилий, ресурсов на разработку своего решения, в частности, генеративной модели. На ранней стадии развития стартапа это особенно актуально, поскольку в первую очередь основателям нужно найти product-market-fit, а это невозможно сделать параллельно, пытаясь разработать собственную нейросеть, которая была бы хоть на 0,001 долю конкурентоспособна на фоне генеративного AI корпоративных гигантов. Поэтому открытые API ChatGPT, GigaChat, YandexGPT и других нейросетей позволяют небольшим технологическим бизнесам протестировать свою идею, начать собирать MVP и параллельно тестировать его на ранних пользователях.

Так API ChatGPT предоставляет доступ к передовым моделям AI, обученным на обширных наборах данных. GPT-3 обучался на огромном количестве текстов в сети, книгах, статьях, публикациях, где общий объем данных составил около 570 гигабайт сжатого текста. А объем данных, на которых обучался GPT-4 кратно больше, хоть и детали вообще не раскрываются. Другими словами, причина использовать API этой технологии очевидна.

Простая интеграция и фокус на быструю масштабируемость.

Чем быстрее стартап может адаптироваться к изменениям рынка, перестроиться на новые потребности, в короткие сроки сделать pivot, тем лучше он сможет прижиться на рынке и вырасти в прибыльный бизнес. В этом так же может помочь API. Они упрощают переход на другую аудиторию, позволяют с меньшими затратами видоизменить функционал и при этом дают возможность масштабировать клиентский продукт, вкладывая бюджет в маркетинг и рекламу за счет сокращения расходов на разработку с нуля.

API ChatGPT предлагает простой интерфейс для интеграции с существующими приложениями и платформами, что упрощает внедрение технологии и позволяет разработчикам сосредоточиться на создании пользовательского опыта. Например, платформа Copy.ai используюет ChatGPT для генерации маркетинговых текстов, что позволило сократить время на разработку новых функций на 50%.

Доступ к передовым технологиям.

Открытые API больших языковых моделей позволяют максимально расширить инструментарий стартапа для совершенствования его продукта и проверки реакции пользователей. Давайте разберем несколько проектов, которые внутри своего решения используют API генеративных ИИ.

Стартап Lensa. Это мобильный фоторедактор, созданный российской командой Prisma Labs — авторами приложения для ретуширования фото под названием Prisma. Lensa вышла в 2019 году на Android, а в 2021 появилась на iOS. Приложение не слишком выделялось среди подобных фоторедакторов, однако после внедрения одной функции стало самым скачиваемым приложением в российском AppStore. Это функция Magic Avatar, которая позволяла сгенерировать всевозможные портреты пользователя с использованием художественных эффектов, которые за считанные мгновения создавала уникальные персонализированные аватары в различной стилистике. После ее выхода следующие несколько месяцев соцсети пестрели подобными изображениями.  Подобного успеха получилось достичь благодаря интеграции приложения Lensa со Stable Diffusion.

Стартап Replika. Это приложение для создания виртуальных компаньонов. Фактически компания создает ИИ-персонажа, с которым можно общаться. Сервис позиционируется как продукт для ментальной и психологической поддержки. Общение с персонажем здесь строится на основе чат-бота ChatGPT, который интегрирован в приложение. Такое решение позволяет системе обучаться и все лучше и лучше подстраиваться под пользователя. Благодаря API, Replika смогла быстро разработать и запустить свой продукт, а также оперативно вносить изменения и улучшения на основе обратной связи от пользователей. Вокруг приложения сформировалось целое интернет-сообщество: некоторые находили в ИИ-собеседнике друга и психолога, а другие даже влюблялись в своих реплик и поддерживали с ними романтическое общение. Создатели также обещают, что Replika может работать как своеобразный психолог — успокаивать тревожность, управлять стрессом, справляться с негативными эмоциями. Бот набрал популярность в нишевых кругах: в фанатском сообществе на Reddit состоит более 65 тысяч участников. В Google Play у приложения более 10 миллионов скачиваний, а в App Store оно входит в топы популярных приложений.

Стартап Jasper AI. Компания создает генеративный контент при помощи интеграции с API ChatGPT. Это могут быть посты в соц. сетях, рекламные объявления, статьи, электронные письма и фотографии. Решение стало хорошим инструментом для блогеров, копирайтеров и всех, кто на постоянной основе занимается созданием контента, поскольку за счет встроенной нейросети помогает автоматизировать большинство рутинных процессов. За 2 года стартап вырос из команды в подвале до единорога с командой из 320 человек, прибылью 75 млн. $ и капитализацией 1,5 млрд. $.

Стартап Notion. Сервис для создания заметок и текстовых документов, списков дел, баз данных, таблиц, канбан-досок, баз знаний, ведения проектов и совместной работы. На основе ChatGPT сервис смог добавить интеллектуальный поиск по рабочему пространству пользователя, а также же режим соавтора, при котором можно попросить нейросеть сгенерировать необходимый контент: статью, пост для соцсетей, структуру работы или письма.

Недостатки и риски использования открытых API.

Несмотря на большие возможности, которые дает использование API генеративного ИИ, за этим кроется достаточно много подводных камней.

Зависимость от внешних агентов. 

Основной риск в том, что технология, которую вы используете, находится за периметром вашей компании и принадлежит другому игроку. Следовательно, эта компания прямо или косвенно начинает влиять на ваш бизнес. Любые изменения в структуре корпорации, ее политиках в отношении API и другие ситуации, могут пошатнуть положение вашего стартапа на рынке.

Так, например, в 2019 году Google изменила стоимость использования Google Maps API, что повлекло за собой существенные расходы для всех компаний, которые использовали этот сервис.

Компания также может уйти с рынка и запретить пользователям на территории этой страны использовать свои сервисы. Так произошло в 2022 году, когда многие вендоры отозвали свои лицензии у российских клиентов. Многие бизнесы после этого закрылись или были вынуждены в срочном порядке искать отечественные аналоги.

Если говорить о ChatGPT, чтобы получить доступ к API, вам необходимо оплатить необходимое количество токенов исходя из кейса вашего бизнеса. Поскольку сервис официально недоступен для российских пользователей, оплатить API при использовании российских банков невозможно. Здесь встает очевидная дилемма: либо у вашей компании должны быть зарубежные счета  (и скорее всего международная деятельность), с которых вы сможете оплатить сервис, либо начинается поиск сложных схем оплаты, которые бы неотразились негативно на отчетности, которую вы предоставляете внешним стейкхолдерам (институтам развития, которые выдавали вам гранты, инвесторам и тд.)

Основная статья расхода.

Поскольку ваше решение построено целиком или в значительной степени построено на использовании API СhatGPT (или любого другого GenAI), нужно приготовиться, что это будет одной из основных статей расходов вашего бюджета. Причем, чем больше объем контента, который требуется от ИИ, тем больше токенов затрачивает система для генерации текста. Токен в этом случае — это последовательность текстовых символов, на которые ИИ разбивает ваш запрос и свой ответ. Это не только слова, но и пробелы, знаки препинания, цифры и другие символы. По статистике, на одну английскую фразу фразу длиной 75 слов приходится 100 токенов, а на русскую фразу той же длины — 120-150 токенов. Получается, чем длиннее у вас промт, тем больше токенов вам понадобится. Причем считаются не только токены промта, но и токены, затраченные на ответ нейросети. Поэтому если ваше решение сфокусировано на больших объемах персонифицированном контенте, ответах пользователям, например, генерации изображений, написании текстов, подготовке презентаций, создании персонализированных маркетинговых материалов, клиентской поддержки и тд., заложите отдельную статью расходов на покупку токенов ChatGPT.

Ведь чем больше затраты на одного пользователя, тем больше затрат будет при масштабировании решения. Поэтому задумываясь о расширение сервиса, важно заложить этот рост в финмодели стартапа.

Ограниченная кастомизация сервиса.

С развитием принципа клиентоцентричности компании все больше вынуждены подстраиваться под нужды клиентов. Однако при работе на открытом API эти возможности сокращаются по сравнению с собственной разработкой, ведь API предоставляют стандартные функции и ограниченные варианты для адаптации под специфику стартапа.

То есть, если вы создаете узкоспециализированный стартап в сфере нейробиологии, интеллектуального права или астрофизики, контент, который в этом случае будет выдавать генеративная модель, может быть далек от того, что ожидает увидеть пользователь и того, что может дать специалист в этой области.

Другими словами, ИИ как и среднестатистический человек может поддержать любую тему, но только на базовом уровне на основе тех материалов, на которых он обучен. Чтобы повысить точность и глубину ответов, необходимо более глубокое и специализированное обучение генеративной модели.

Поэтому даже при использовании API вам понадобится специалисты, которые помогут дообучить ИИ под вашу индустрию.

Конкуренция и уязвимость.

Поскольку API доступны для всего рынка, нечестное преимущество для одного конкретного стартапа кратно сокращается. Это значит, что похожие сервисы еще больше конкурируют между собой, используя одну и ту же технологию под капотом. В результате требуются дополнительные затраты на поиск своего преимущества, отстройки от конкурентов и поиске уникального предложения для клиента.

Например, многие стартапы в области чат-ботов и виртуальных ассистентов используют API ChatGPT, что приводит к появлению большого количества схожих решений на рынке.

Информационная безопасность, угроза утечки данных.

Любой инструмент можно взломать, особенно когда это некий открытый ресурс, которым может пользоваться большое количество людей. Компании, которые работают с конфиденциальными, чувствительными персональными данными, например, медицинские показатели, банковские реквизиты, особенно уязвимы перед угрозой утечки данных через недостаточно защищенные внешние API. Поэтому при использовании подобного инструмента, стартапу особенно важно подумать о кибербезопасности своего решения.

Кроме того, сейчас ведется множество споров о том, как нейросети в дальнейшем ведут себя при обучении на конфиденциальных данных, материалах, полученных от заказчиков. Как в этом случае происходит соблюдение конфиденциальности и коммерческой тайны? Это все еще открытые вопросы.

Выводы.

Используя открытые API в собственном бизнесе, предприниматель может ускорить разработку своего решения, быстрее найти Product-market-fit, сократить издержки, эффективнее расти и масштабироваться. Примером тому могут послужить компании Lensa, Replika, Jasper AI и Notion, которые внедрили в свой продукт функционал с использованием генеративного ИИ, что позволило им кратно вырасти.

Однако не стоит забывать о том, что у любой медали есть две стороны. И обратная сторона открытых API — это зависимость от больших компаний и их политики использования API, изменения условий и ценовой политики, страновые риски, ограничения в кастомизации стороннего сервиса, низкий порог входа для ваших прямых конкурентов, высокая угроза утечек данных. Все риски, указанные выше, не означают, что необходимо отказаться от использования сторонних решений и их интеграции с вашим стартапом. Однако всегда стоит помнить про угрозы и стараться минимизировать их влияние на бизнес, поскольку именно от устойчивости и способности бизнеса выживать в любых ситуациях зависит его успешность.

Какие варианты для минимизации угроз могут быть? В первую очередь, стоит заранее проработать варианты с использованием API от разных поставщиков и в случае необходимости быстро перейти с одного решения на другое. Во-вторых, прибегнуть к гибридному варианту: использовать открытые API и параллельно с этим начать собственную разработку независимой нейросети (с учетом того, что бизнес уже показывает результаты и есть возможность привлечь дополнительные средства на разработку такого функционала). Все есть яд и все есть лекарство. Поэтому какого-то однозначного ответа использовать или не использовать API ChatGPT нет. Есть только цели и задачи бизнеса, для которого это применимо. Так, например, наша команда планирует на первых этапах своего развития использовать открытый API одного из генеративных ИИ. Это позволит нам проверить свою идею на практике, собрать ранних пользователей и начать первые продажи. В дальнейшем вполне возможно, что мы начнем разрабатывать собственный ИИ специально для нашего приложения, однако для этого необходимо подтвердить бизнес-модель и найти инвесторов.

Хайтек+