На встрече Snowflake x AWS обсудили, как AI-native стартапы растут без расширения команд

На мероприятии Snowflake x AWS Mixer 3 июля основатели стартапов, руководители инженерных команд и инвесторы обсуждали, как компании используют AI-native архитектуры, чтобы быстрее принимать решения, улучшать клиентский опыт и наращивать выручку без пропорционального расширения штата. Как пишет YourStory, речь на панели шла не о формальном внедрении ИИ, а о перестройке процессов вокруг задач, которые раньше были слишком сложными или дорогими.

Сооснователь и CEO Hungerbox Сандипан Митра рассказал, что платформа анализирует данные о заказах, пищевых предпочтениях, рейтингах и питательной ценности блюд, чтобы формировать персональные рекомендации. AI также помогает партнёрам прогнозировать спрос и уменьшать объёмы списаний продуктов. По его словам, инженерная команда из 40–45 человек стала примерно в 1,5 раза продуктивнее.

В Jar AI используют для голосовой поддержки пользователей во время транзакций. Клиенты могут общаться с AI-агентом на удобном для себя языке, и, как отмечают в компании, это особенно важно для пользователей из Tier II и Tier III городов. Внутри самой компании AI заметно сократил цикл разработки: задачи, которые раньше занимали несколько дней, теперь выполняются менее чем за час. При этом в системах с большим количеством транзакций человеческий контроль всё ещё остаётся обязательным.

Во время дискуссии участники отдельно говорили о том, как меняется отношение инвесторов к AI-first компаниям. Представитель Avataar Ventures Шобхит Гупта заявил, что инвесторы смотрят не на сам факт использования AI, а на способность бизнеса добиваться результатов, которые ещё несколько лет назад были недостижимы. В Aurigo Software Technologies добавили, что для проектов по управлению государственной инфраструктурой особенно важны прозрачность и возможность аудита AI-рекомендаций, включая прогнозирование рисков по срокам и перерасхода бюджета.