Services as Software: AI-заводы услуг

Почему телевизоры становятся всё лучше и дешевле, а ведение рекламного аккаунта — дороже?

Телевизоры производят на заводах. Чем больше выпускают, тем лучше отлаживают производство. Улучшения накапливаются — получаем охуенные дешёвые телевизоры.

Услуги до сих пор в основном производят люди. Опыт остаётся в головах, а рост мастерства превращается в рост стоимости часа.

С AI появляется возможность построить завод по производству услуг. За полгода после запуска агентов Plurio стало гораздо понятнее, как он устроен.

Сначала казалось, что AI-компания — это агент с чатиком и особыми функциями. Сейчас это стало коммодити. Следующий уровень — готовые инструменты, скиллы, автоматизации. Дальше — компания, которая берёт на себя ответственность за услугу целиком.

На картинке — завод для всего user acquisition. Принцип его устройства уже применяем, а охват расширяем постепенно.

1. Что получает клиент

Сейчас продаём автоматизацию медиабаинга (campaign management) под клиента на основе наших наработок.

Появились новые креативы → запустить, протестировать, отстрелить неудачные, масштабировать удачные, перенести и тиражировать, перераспределить бюджеты. Постоянно оптимизировать всё это с учётом меняющихся целей, конверсии и планов по сегментам, регионам, продуктам.

Этот цикл уже закрыли автоматизациями и можем убирать из него регулярную ручную работу медиабайеров. Креативы и лендинги пока делает клиент.

Следующий шаг — забирать на себя ответственность за весь campaign management.

Дальше, на горизонте примерно года, хотим прийти к полному user acquisition: от стратегии, исследования конкурентов, креативов и лендингов до запуска и оптимизации рекламы.

2. Как производится услуга

Каждый участок делает надёжный агент или код. По мере отладки убираем ручной запуск шагов и проверку результатов. Цель — автономный цикл в рамках согласованных целей и ограничений.

Пока между шагами стоит человек, процесс ждёт, когда у него появится время. Убрали ожидание — цикл, который занимал неделю, может проходить за часы или минуты.

Но самое интересное — улучшения накапливаются. Починили один участок, и он стал лучше работать для всех клиентов. Следующее улучшение ложится поверх предыдущего. Себестоимость снижается, качество растёт.

Постепенно можно автоматизировать и цикл улучшений: поиск ошибок, предложения изменений, тестирование. Тут пока с участием инженеров.

3. Кто работает на заводе

На схеме зелёное — производство услуги. Жёлтое — люди вокруг него.

Даже если взять только медиабаинг, только в Мете, только для одного типа компаний — внутри около сотни отдельных задач. На каждые несколько нужен AI marketing engineer: поддерживать, отлаживать, улучшать, стыковать со смежными участками. Всё вокруг постоянно меняется.

Им помогают разработчики, которых в несколько раз меньше. Под ними — небольшая команда инфраструктуры. Люди для подключения и общения с клиентами — сверху.

Эта структура нужна уже сейчас. Когда добавляем креативы, лендинги и другие процессы, инженеров становится больше, но принцип тот же.

В агентстве больше клиентов → больше исполнителей. Здесь число инженеров растёт примерно с объёмом автоматизируемых процессов. А число клиентов может расти гораздо быстрее: один отлаженный процесс обслуживает сотни и тысячи компаний.

Иронично: AI обещал миллиардную компанию из одного человека, а на практике приходится собирать большую инженерную команду и месяцами отлаживать завод.

4. Как меняется P&L

В сервисной модели основная себестоимость — люди, которые оказывают услугу. На них уходит около 50% выручки.

В модели AI-завода себестоимость услуги — токены и серверы, 10–20% выручки. При этом растут качество, success rate, скорость и масштабируемость.

Но чтобы получить всё это, сначала надо вложить миллионы в R&D — в инженеров, которые построят завод. Почти как CAPEX настоящего завода.

Так и строим Plurio: начинаем с медиабаинга и постепенно расширяем завод.