Сегодня увидел пост ровно по той теме, о которой думал последнюю неделю: проекты, основанные на использовании ненужных остатков. То, что уже не нужно одним, может быть ценностью для других – и когда вы придумываете, как сделать всех счастливыми, возникает магия. Иногда остатки – это ваша собственная деятельность (в тексте упоминается Basecamp с его языками программирования и книгами-бестселлерами), иногда вы находите их у других – в этом успех AirBnB, например.

Для проектов, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении, такими полезными остатками оказываются данные. Часто такие, которые обычно просто никак не используются, а иногда и представляют обузу. Скажем, информация с камер наблюдения в супермаркетах может многое рассказать о поведении покупателей. Приложения-навигаторы не только говорят вам, как ехать, но и учатся на ваших маршрутах (все машины Tesla обучают друг друга, например). Foursquare использует данные о чекинах для очень точных финансовых прогнозов.

Ценностью может быть не только то, что вы делаете, но и как вы это делаете. Сервисы, которые автоматизируют работу узких специалистов, могут просто наблюдать за ними. Особенно если специалисты работают в почте (как в идее про HR-наци-сервис) или где-то еще в интернете (как в идее про AI-редактора). Зачем вам учиться у специалистов, если можно воспользоваться алгоритмом, который реально делает что-то в точности так, как эти специалисты. Дрон-видеооператор или робот-массажист могут обучаться по действиям реальных мастеров – можно даже выбрать для этого лучших в мире.

Самые большие перспективы в этом, разумеется, у платформ. Пока я пишу этот пост в Google Docs внутри Google Chrome, искусственный интеллект Google становится еще немного опытнее. Но платформы концентрируются на глобальных задачах, а нишевых сфер деятельности, где данные о своей работе вообще не осознаются как ценность, еще много. Одних только бесполезных архивов рабочей почты, содержащих драгоценную структурированную информацию, уже хватит на несколько сотен стартапов.