История перехода от быстрых AI‑прототипов к стабильному продукту: валидация, доработка, цены, продажи, поддержка и рост выручки.
Идея была простой: сделать сервис, который помогает небольшим B2B‑командам (агентствам, студиям, консалтингу) быстрее превращать разрозненные запросы клиентов в понятный план работ и первые материалы. Не «ещё один чат», а инструмент, который экономит часы на брифах, согласованиях и подготовке черновиков.
Мы сознательно стартовали с AI‑сборки прототипов: не потому что «так модно», а потому что это самый быстрый способ проверить одну вещь — будет ли кто‑то пользоваться продуктом регулярно, а не один раз «поиграться». Наша гипотеза звучала прагматично: если сервис действительно снимает рутину, люди готовы платить даже за несовершенную версию.
Отдельно мы быстро поняли, что «AI‑прототип» — это не только про генерацию текста. Это ещё и про скорость сборки самого продукта: экранов, логики, форм, статусов, очередей. Когда прототип нужно показать завтра, выигрывает подход, где приложение собирается из диалога и коротких итераций.
В этом смысле полезно иметь под рукой платформу для vibe‑coding, где можно быстро собрать веб‑интерфейс, бэкенд и даже мобильную версию, а затем спокойно перейти к «нормальной» инженерии. Например, TakProsto.AI позволяет делать такие прототипы и MVP через чат: поднять React‑веб, Go‑бэкенд с PostgreSQL, включить хостинг/деплой, а при необходимости — экспортировать исходники и продолжать разработку в своём пайплайне.
Ситуация была типичной для маленького продукта:
Из этого вытекало правило: не строить архитектуру «на будущее», пока не появятся признаки спроса. Мы делали прототипы максимально дешёвыми: минимум интерфейса, понятный сценарий, быстрые правки после созвонов.
Самый опасный самообман на этом этапе — считать успехом красивое демо, лайки в чате или восторженные «прикольно». Наш критерий был жёстче: платящие пользователи. Пусть немного, пусть с ручной поддержкой и костылями, но с реальным платежом. Именно деньги отделяют любопытство от ценности — и заставляют продукт становиться лучше по правильным причинам.
На старте у нас не было уверенности, что людям нужен «AI‑инструмент вообще». Поэтому мы собрали три очень простых прототипа — каждый под конкретный сегмент, сценарий и канал привлечения. Задача была не «сделать красиво», а быстро поймать повторяемый запрос.
Сегмент: небольшие агентства и студии.
Сценарий: менеджер вставляет бриф и за 2 минуты получает черновик КП.
Канал: личные сообщения и знакомые в профессиональных чатах.
Сработало как «быстрый вау‑эффект», но быстро выяснилось: ценность не в тексте, а в структуре и логике расчёта — людям нужно, чтобы система подтягивала типовые блоки и не забывала риски, сроки, этапы.
Сегмент: компании с потоком заявок.
Сценарий: загрузка переписки/заявки → краткое резюме, квалификация, следующий шаг.
Канал: лендинг + короткая форма «попробовать на 3 лидах».
Здесь мы увидели самое понятное повторное использование: если инструмент экономит время на рутине, его запускают снова.
Сегмент: сервисные команды.
Сценарий: вставить тикет → получить ответ по базе знаний.
Канал: точечные пилоты через партнёров.
Интерес был, но обратная связь почти сразу упёрлась в ограничения данных и контроль качества ответов.
Мы фиксировали три простые вещи: заявки (сколько людей оставили контакт), активность (сколько реально попробовали), повторное использование (вернулись ли в течение недели).
Сигналом «интересно» считали не похвалу, а поведение: человек присылал второй пример, просил доступ коллеге, спрашивал про интеграцию или «как это будет работать у нас». Шумом были комментарии уровня «прикольно» без следующего шага и просьбы «добавьте 20 функций» без готовности тратить время на пилот.
Самое ценное в обратной связи — формулировки реальной боли: где именно теряется время, какой формат результата нужен (таблица, чек‑лист, статус), и какие ошибки недопустимы. Именно эти детали потом превратились в требования к MVP, а не в список хотелок.
Первые показы прототипа всегда выглядят лучше, чем первая неделя реальной работы. На демо мы выбирали «красивые» примеры, знали, что нажимать, и могли быстро поправить результат вручную. А когда прототип попал к пользователям, выяснилось, что они действуют иначе: загружают «грязные» данные, задают вопросы не по сценарию и ждут стабильности, как у привычных сервисов.
Список проблем повторялся изо дня в день:
AI действительно ускорил прототипирование: за дни мы получили работающий сценарий и ценность «на глаз». Но иллюзия готовности появилась там, где в демо не видно обязательных для продукта вещей: обработка ошибок, повторяемость результата, понятные ограничения, контроль качества и диагностика.
Самыми хрупкими оказались крайние случаи: нестандартные форматы файлов, смешанные языки, специфический жаргон, неполные данные, а также ситуации, где нужен не «ответ», а проверяемая ссылка на источник. Именно они определяют доверие.
Мы завели простой процесс: журнал багов (симптом → шаги → пример данных), список рисков (что может сломать продажи/репутацию) и договорённости с пользователями — что считается успехом, какие ограничения допустимы, и как быстро мы реагируем. Это превратило хаотичные «ой, опять сломалось» в понятную очередь задач и основу для следующего шага — выделения MVP.
После первых демо стало ясно: «сделать идеально» — это бесконечный список задач, который не приближает к оплате. Мы приняли более жёсткое решение: выделить MVP, который можно продать, и сознательно отложить всё, что не влияет на покупку.
Мы переписали описание продукта так, чтобы оно отвечало на вопрос клиента «что я получу завтра?». Формат был максимально простой:
«Помогаем [кому] получить [измеримый результат] за [срок] без [главной боли]».
Эта фраза стала фильтром для функций: если фича не усиливает обещание — её нет в MVP.
Самое полезное упражнение — написать анти-роадмап. Мы зафиксировали «не делаем сейчас», чтобы не спорить каждый раз заново:
Чтобы человек мог не просто поиграться, а заплатить, в MVP должны быть вещи, которые поддерживают доверие и повторяемость:
Мы договорились о «готово», чтобы не мерить успех ощущениями:
Так MVP перестал быть «урезанной версией мечты» и стал минимальным продуктом, который можно честно продавать.
Прототипы мы собирали «на скорость»: главное — показать сценарий и получить реакции. Но как только появились первые пользователи, стало видно, где скорость начинает мешать. Мы договорились не «чинить всё», а превратить техдолг в управляемый список работ — с понятными последствиями и сроками.
Мы разложили проблемы по двум осям: риск для денег/данных и частота, с которой это ломается. Если баг мог приводить к потере данных, неправильным счетам или утечкам — он автоматически поднимался наверх. Вторым уровнем шли вещи, которые создавали ручной труд (например, каждый запуск демо требовал «магических действий» от разработчика).
Чтобы не утонуть, завели правило: в каждом спринте минимум 30% времени — на снижение критического техдолга, остальное — на функции, которые двигают продажи.
Аутентификация и роли. В прототипе «логин по ссылке» был удобен, но небезопасен и плохо масштабировался. Мы внедрили нормальную регистрацию, восстановление доступа и роли (админ/пользователь), плюс базовый аудит действий. Это сразу снизило риски и упростило поддержку.
Хранение данных. Ранние версии держали часть состояния «в памяти» и в разрозненных таблицах. Мы привели модель данных к понятной структуре: где лежат пользователи, проекты, результаты генерации, платежный статус. Это помогло отвечать на вопросы клиентов («где мои данные?») и самим быстрее разбираться в инцидентах.
Очереди для долгих задач. Генерации и тяжёлые запросы нельзя было выполнять «в лоб» в одном запросе — интерфейс зависал, а ошибки были непредсказуемыми. Мы вынесли такие операции в очередь: пользователь видит статус, а система может повторить задачу при сбое.
Мы сознательно не уходили в сложные микросервисы. Оставили один основной бэкенд, отдельный воркер для очереди и минимальный набор интеграций. Ключевой критерий: чтобы через 2–3 месяца можно было добавлять тарифы, метрики и новые сценарии без переписывания «фундамента».
Если вы собираете MVP на TakProsto.AI, здесь помогает «планировочный режим» (planning mode): сначала зафиксировать сценарий, данные и роли, а уже потом быстро собрать приложение. Плюс полезны снапшоты и откат: прототипные правки часто ломают поведение, и возможность откатиться за минуты экономит дни.
Часть решений мы оставили «как есть», но поставили ограничители:
Так техдолг перестал быть источником стресса: у каждой «времянки» появился владелец, срок и понятная цена риска.
Первые разговоры с потенциальными клиентами быстро упираются не в «красоту демо», а в вопросы: какие данные вы берёте, где храните, кто имеет доступ и что будет при инциденте. Если на этом этапе ответ звучит расплывчато, сделка часто не доходит даже до пилота.
Мы начали с простой «карты данных» на одну страницу. Для каждого шага в продукте фиксировали: источник → тип данных → цель обработки → срок хранения → где лежит → кто имеет доступ.
Принцип оказался полезным: если у поля нет чёткой цели (например, «на будущее»), его убираем. Для AI‑функций отдельно отмечали, используется ли контент для улучшения моделей, и как это отключается по запросу клиента.
Если вы делаете продукт для российского рынка, этот блок становится ещё важнее из‑за требований к размещению и маршруту данных. Тут полезно сразу выбирать инфраструктуру и инструменты, которые не заставят «переезжать» после первых продаж. В TakProsto.AI, например, приложения запускаются на серверах в России, используются локализованные и open‑source модели, и данные не уезжают за пределы страны — это упрощает разговоры с B2B‑клиентами на раннем этапе.
До первых продаж достаточно базового набора, но он должен быть сделан аккуратно:
Пользовательский ввод (тексты, файлы, фрагменты документов) мы разделили на категории: обычный контент и потенциально чувствительный. Для второго ввели простые правила: маскирование в логах (не писать сырой текст целиком), ограничение на типы файлов, автоматическое удаление по сроку.
Если внешние AI‑сервисы участвуют в обработке, это должно быть прозрачно: где происходит обработка, что отправляется, как отключить передачу, какие есть альтернативы.
Перед тем как просить оплату, мы проходили короткий чек‑лист:
Эти вещи не делают продукт «идеально защищённым», но дают клиенту понятный уровень зрелости — и чаще всего именно этого достаточно, чтобы перейти к первому контракту.
Пока прототип «нравится всем», он не продаётся никому. Перелом случился, когда мы перестали описывать продукт как «AI‑помощник» и начали фиксировать: кто именно платит, за что и в какой момент.
Мы разметили все входящие диалоги по четырём признакам: роль, отрасль, повод обратиться и что считается «успехом». Быстро выяснилось, что больше всего платёжной готовности у:
А вот «интересующиеся инновациями» приносили много фидбэка, но не доходили до оплаты.
Мы переписали ценностное предложение в формат: проблема → измеримый результат → ограничение по времени.
Вместо: «Автоматизируем работу с помощью AI».
Стало: «Сократим время обработки обращений на 30–50% за 14 дней, без изменения вашей CRM: начнём с одного типового сценария и покажем цифры на ваших данных».
В первых сообщениях убрали слова про «магический интеллект» и добавили конкретику:
Чаще всего звучало:
«А оно будет ошибаться?» — отвечали рамками: один сценарий, контрольные правила, отчёт по качеству, и кто подтверждает результат.
«У нас безопасность» — обещали процесс: минимальный доступ, журналирование, удаление данных по сроку.
«Мы уже пробовали, не взлетело» — предлагали короткий пилот с заранее согласованным KPI и решением, что делаем, если KPI не достигнут.
К моменту, когда прототип перестал быть «магией на демо» и начал приносить реальную пользу, выяснилось главное: цену нельзя придумывать от потолка. Мы отталкивались от трёх опор — ценность для клиента, альтернативы и стоимость поддержки.
С ценностью всё просто: сколько времени/денег клиент экономит и какой риск снимает. С альтернативами — честнее: клиент может нанять специалиста, купить другой сервис, сделать процесс вручную в таблицах.
Третий пункт часто забывают: поддержка. Даже если продукт «почти готов», его обслуживание стоит денег — ответы в чате, разбор ошибок, обновления моделей, инфраструктура. Именно этот пункт помог нам поставить нижнюю границу цены.
Мы сделали прайс, который можно объяснить за 30 секунд:
Лимиты выбирали не «чтобы ограничить», а чтобы отделить типы использования. Клиент должен сам понять, куда он попадает.
Если вы разворачиваете продукт на платформе, где тарификация уже «встроена» (например, есть бесплатный, pro, business и enterprise‑уровни, понятные лимиты и апгрейд), проще тестировать цену без постоянных доработок биллинга. Это снижает трение в моменте, когда вам нужно проверять монетизацию, а не переписывать платежный контур.
Пилоты мы продавали не «дёшево навсегда», а с ограничением по времени и понятной формулировкой: ранняя цена действует до определённой даты или до выхода стабильной версии. Так мы избегали ощущения распродажи и сохраняли возможность поднять цену, когда ценность подтверждена.
Мы не строили сложные финансовые модели. Достаточно было прикинуть:
Если на «Старте» маржа получалась сомнительной, мы не пытались выжать прибыль — мы сокращали поддержку (самообслуживание) и переносили ценность в «Про».
Первые деньги редко приходят «с рынка» сами по себе — их приходится буквально собрать руками. Мы относились к продажам как к эксперименту: каждую неделю фиксировали, какие каналы дают разговоры, а какие — тишину.
Начали с личных контактов: бывшие коллеги, знакомые предприниматели, люди из профильных чатов. Цель была простая — не «продать всем», а найти 5–10 компаний, которым больно прямо сейчас.
Параллельно запустили контент: короткие посты с разбором типичных задач и честными ограничениями продукта. Это давало доверие и входящие вопросы. Третьим каналом стали партнёрства: небольшие студии/консультанты, которым наш инструмент дополнял их услугу — им было выгодно приводить клиентов.
Если вы строите продукт на базе TakProsto.AI, партнёрская механика может быть проще: у платформы есть реферальные ссылки и программа кредитов за контент (earn credits). Для ранних продаж это полезно — вы быстрее находите людей, которые готовы не только «посмотреть», но и привести вам первых пользователей.
Лучше всего работала связка из трёх шагов:
15-минутное демо на данных клиента (или максимально похожих).
Пробный период на 7–14 дней с одним чётким результатом: «получить X за Y дней».
Созвон в конце пилота: сверяем результат, согласуем следующий шаг, выставляем счёт.
Ключевой момент — в пробнике заранее договориться, что будет считаться успехом. Иначе «интересно» так и останется интересом.
Сработали три вещи: одностраничный кейс «было/стало», чек‑лист для запуска пилота и короткая презентация на 6–8 слайдов (проблема → решение → примеры → цена). Мы держали всё это в одном месте и отправляли после демо. Если нужно — можно собрать в /blog/first-sales-kit.
Не конвертировали «широкие» предложения типа «AI для вашего бизнеса» — слишком абстрактно. Плохо работали длинные демо без конкретной цели: люди уходили с ощущением магии, но без причины платить. Ещё одна ошибка — обсуждать цену до того, как показали измеримый результат пилота: разговор превращался в торг, а не в покупку.
Первые оплаты — приятный сигнал, но он ничего не значит, если через неделю люди исчезают. Мы быстро поняли: «продукт работает» — это не про модель и не про кнопку “Запустить”, а про то, насколько уверенно человек повторяет результат и понимает, за что платит.
Вместо бесконечных новых фич мы вложились в то, что делает успех пользователя повторяемым:
Главный эффект: меньше вопросов “что делать дальше?” и выше доля пользователей, которые доходят до момента «ага, это мне экономит время/деньги».
Мы настроили поддержку так, чтобы ожидания совпадали с реальностью:
Чтобы не гадать, мы смотрели на:
Самое дорогое — обслуживание, завязанное на людей. Мы постепенно закрывали ручные шаги: авто‑проверки входных данных, готовые ответы на частые вопросы, шаблонные сценарии восстановления доступа и понятные статусы задач. Это снижало стоимость поддержки и одновременно делало продукт предсказуемее — а значит, удержание росло вместе с выручкой.
После первых оплат у нас появилось главное искушение: «давайте добавим всё, что просят». Но дорожная карта — это не список хотелок, а договорённость о том, что приносит выручку и снижает риск.
Каждый квартал мы выбирали один ведущий приоритет и два поддерживающих. Например: рост (больше активаций и оплат), а поддержкой — качество (меньше сбоев) и новые сегменты (один тестовый рынок).
Правило было простым: если задача не улучшает ключевую метрику квартала или не снимает очевидный блокер продаж, она не попадает в ближайшие релизы.
Мы зафиксировали понятный ритм:
Чтобы изменения не ломали продукт, мы вводили флажки включения (feature flags) и раскатывали обновления на часть пользователей. Если метрики проседали — откат и разбор причин.
Технически похожую дисциплину удобно поддерживать инструментами, где снапшоты и rollback — часть процесса, а не отдельный проект. Это особенно заметно на ранней стадии, когда вы часто пробуете и так же часто откатываете.
Мы вели короткие «карточки решений» на одну страницу: проблема → гипотеза → что делаем → как измерим → дедлайн. Это помогало не спорить по кругу и объяснять команде, почему в релиз вошло именно это.
Полезная привычка: обновлять требования не «на будущее», а сразу после обратной связи — с примерами от пользователей и ссылкой на карточку.
Каждая новая идея сначала становилась экспериментом: небольшой запуск, ограниченная аудитория, чёткий критерий успеха. Результаты фиксировали в журнале: что проверяли, что получилось, что закрыли. Это дисциплинировало и защищало дорожную карту от бесконечного расширения.
Переход от AI‑прототипа к продукту, который продаётся, обычно ощущается не как «мы всё доделали», а как «у нас появились понятные правила игры». Ниже — признаки, что вы действительно встали на рельсы и можете масштабировать, а не бесконечно «допиливать».
Первый важный сигнал — повторяемые продажи. Не «одна удачная сделка», а понятный сценарий: от входящего интереса до оплаты проходит предсказуемое число шагов, и эти шаги можно повторить.
Второй — стабильность. Демонстрации больше не держатся на энтузиазме команды и «ручных костылях»: продукт работает одинаково для разных клиентов, а ошибки не превращаются в недельный пожар.
Третий — прогнозируемость. Появляются ориентиры по конверсии, срокам внедрения, среднему чеку и стоимости поддержки. Даже если цифры пока «шероховатые», вы понимаете, что на них влияет — и где улучшать.
Возвращайтесь к быстрому прототипированию, когда нужно проверить новое обещание ценности, узкий сегмент или дополнительный сценарий. Делайте это безопасно: отделяйте эксперимент от основного продукта, используйте тестовые данные, заранее фиксируйте критерий успеха и точку остановки, а результаты переносите в MVP только после проверки.
Если вам важна скорость именно в сборке приложений (а не только в генерации контента), подход vibe‑coding может заметно сократить цикл «идея → пилот → MVP». В TakProsto.AI для этого есть сочетание чата, режима планирования, быстрого деплоя/хостинга, кастомных доменов и экспорта исходников — удобно, когда вы хотите сначала подтвердить спрос, а затем уже выбирать, где и как углублять программирование.
Если хотите прикинуть, где вы находитесь на этой шкале — от «быстро собрали» к «стабильно зарабатываем» — пройдитесь по чек‑листу и зафиксируйте 2–3 узких места на ближайшие две недели. А если нужен взгляд со стороны и план действий, напишите нам: /contact. Посмотреть варианты и формат работы можно на /pricing.
Если нужно быстро проверить, будут ли пользоваться регулярно, а не просто «поиграться». Прототип позволяет за дни увидеть:
Важно заранее принять, что прототип почти всегда держится на ручных правках — это нормально для проверки спроса.
Жёсткий критерий — оплата (пусть небольшая и с ручной поддержкой). Дополнительно полезны поведенческие сигналы:
«Прикольно» без следующего шага и просьбы «добавьте 20 функций» без участия в пилоте — шум.
Потому что демо обычно проходит на «красивых» данных и с подсказками от команды, а реальная работа приносит:
Чтобы не утонуть, фиксируйте проблемы как наблюдения: симптом → шаги → пример данных → ожидаемый результат.
Сделайте фильтр в одну фразу: «Помогаем [кому] получить [измеримый результат] за [срок] без [главной боли]».
Дальше отрежьте всё, что не усиливает обещание. Полезное упражнение — анти‑роадмап «не делаем сейчас», например:
Чтобы у клиента появилось доверие и повторяемость:
Это минимальный набор, который превращает «вау» в рабочий инструмент.
Разложите техдолг по двум осям: риск для денег/данных и частота. Вверх поднимаются вещи, которые могут:
Практическое правило: резервируйте в каждом спринте часть времени (например, ~30%) на критический техдолг — иначе поддержка «съест» разработку.
Минимум, который чаще всего «разблокирует» пилоты и первые контракты:
Главное — отвечать конкретно, а не общими словами про «мы заботимся о безопасности».
Рабочая связка:
Если KPI не согласован заранее, пилот часто заканчивается фразой «интересно» без оплаты.
Держите прайс объяснимым за 30 секунд и разделяйте клиентов лимитами, а не «магией»:
Нижнюю границу цены задаёт стоимость поддержки и инфраструктуры. Раннюю цену делайте (до даты/версии), чтобы не обесценить продукт навсегда.
Сфокусируйтесь не на новых фичах, а на повторяемом успехе пользователя:
Из метрик достаточно минимума: активация, удержание 7/30 дней, короткие опросы после ключевого действия.
