O czym jest ten film
- Wypowiedź szefa Anthropic o możliwości powstania jednoosobowej firmy wartej miliard dolarów staje się punktem wyjścia do projektu o skromniejszym celu: milionie dolarów rocznych przychodów.
- Autor wyprowadza z tej wypowiedzi trzy kryteria wyboru działalności, którą mogłaby prowadzić jedna osoba.
- Porównuje trzy pomysły na oprogramowanie i wybiera narzędzie do sprawdzania jakości agentów AI obsługujących klientów.
- Pokazuje, jak aplikacja testuje agenta w typowych i ryzykownych sytuacjach, zapisuje błędy oraz tworzy raport dla klienta.
- Demonstruje użycie Claude’a do analizy nieudanych testów, wstępnej oceny potencjalnych klientów i obsługi prostych pytań.
- Decyzje o zwrotach pieniędzy, usunięciu danych i wysyłce ofert pozostawia człowiekowi.
- Przedstawia proces wyszukiwania firm, które mogą potrzebować produktu, oraz przygotowywania wiadomości na podstawie publicznych informacji.
- Wyjaśnia, dlaczego zaczyna od botów obsługi klienta, choć narzędzie do testowania wszystkich agentów AI mogłoby brzmieć ambitniej.
- Wylicza, że przy cenie 499 dolarów miesięcznie przekroczenie miliona dolarów rocznego przychodu wymagałoby 168 płacących klientów.
- Przyznaje, że na razie zbudował proces i produkt, ale musi jeszcze sprawdzić, czy agencje będą z nich korzystać i za nie płacić.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Zacznij od firmy, którą jesteś w stanie sfinansować
Na czym polega: Jednoosobowy biznes może obracać własnym kapitałem, ale handel, nieruchomości czy samochody wymagają pieniędzy i wiążą się z ryzykiem straty. Autor wybiera oprogramowanie, bo chce ograniczyć kwotę potrzebną na start.
Jak stosować: Zanim zaczniesz budować produkt, określ, ile własnych środków możesz zaangażować i jaką stratę jesteś w stanie ponieść. Odrzuć modele, które przekraczają te granice.
Na co uważać: Mniejszy koszt rozpoczęcia pracy nie oznacza, że produkt łatwo sprzedać ani że jego utrzymanie nic nie kosztuje.
2.Oceń pomysł także pod kątem codziennej obsługi
Na czym polega: Produkt może być prosty do zbudowania, a mimo to wymagać indywidualnego wdrożenia, częstych rozmów sprzedażowych i stałego wsparcia. Wtedy jedna osoba szybko staje się ograniczeniem dla całej firmy.
Jak stosować: Dla każdego pomysłu opisz pierwsze kroki klienta: zakup, rozpoczęcie korzystania, typowe pytania i sytuacje wymagające pomocy. Szukaj usługi, którą da się dostarczać w podobny sposób wielu odbiorcom.
Na co uważać: Automatyzacja nie może pogarszać doświadczenia klienta. Sprawy złożone lub ryzykowne nadal mogą wymagać osobistej interwencji.
3.Porównuj pomysły przez pryzmat klienta i wyniku
Na czym polega: Autor zestawia terminarz spotkań, narzędzie do przygotowywania wiadomości sprzedażowych oraz system testowania agentów AI. Wybiera ostatni pomysł, bo łatwo wskazać odbiorcę, problem i rezultat: raport pokazujący błędy agenta.
Jak stosować: Przy każdej koncepcji odpowiedz na trzy pytania: kto zapłaci, jaki wynik otrzyma i czy oprogramowanie może dostarczyć go bez dużego udziału człowieka.
Na co uważać: Jasny opis korzyści nie dowodzi jeszcze, że klient zechce płacić. To trzeba sprawdzić w rozmowach i próbach sprzedaży.
4.Testuj zachowanie agenta na konkretnych przypadkach
Na czym polega: Agent Report Card uruchamia zestaw pytań i sytuacji, dla których wiadomo, jak bot powinien postąpić. Część sprawdza zwykłą obsługę, a część dotyczy błędów o poważniejszych skutkach.
Jak stosować: Zbierz przykłady z własnej działalności: pytania o zamówienie, spór o płatność, prośbę o zwrot czy żądanie danych. Przy każdym zapisz oczekiwane działanie agenta, a potem porównaj je z odpowiedzią.
Na co uważać: Wynik zależy od jakości i zakresu przypadków testowych. Przejście 16 prób nie daje pewności, że agent poradzi sobie z każdą rozmową.
5.Po poprawce uruchamiaj cały zestaw testów
Na czym polega: W demonstracji zmiana instrukcji usuwa jeden błąd, lecz przy kolejnym uruchomieniu zawodzi inny test. Odpowiedzi agentów AI mogą różnić się między próbami.
Jak stosować: Po każdej zmianie polecenia lub modelu sprawdzaj ponownie wszystkie ważne scenariusze. Zapisuj, które błędy zniknęły, a które pojawiły się później.
Na co uważać: Poprawienie jednej rozmowy nie jest dowodem, że cały agent działa niezawodnie. Sam wynik procentowy również nie zastąpi przeglądu błędów.
6.Raport powinien pokazywać także nierozwiązane problemy
Na czym polega: Autor proponuje raport zawierający wynik, przeprowadzone testy, zmiany między próbami i błędy, które nadal występują. Właśnie taki dokument ma być wartością dla agencji i jej klienta.
Jak stosować: Przygotuj raport, z którego odbiorca dowie się, co sprawdzono, jaki był rezultat i co trzeba poprawić przed udostępnieniem bota użytkownikom.
Na co uważać: Nie przedstawiaj wyniku jako gwarancji bezpieczeństwa. Jeśli test wykrył błąd dotyczący danych klienta, powinien on pozostać widoczny w raporcie.
7.Automatyzuj przygotowanie decyzji, zachowaj kontrolę nad ich wykonaniem
Na czym polega: Claude może ocenić zgłoszenie od potencjalnego klienta lub przygotować odpowiedź na pytanie. W przykładzie nie wysyła jednak sam wiadomości, nie obciąża karty ani nie obiecuje warunków współpracy.
Jak stosować: Powierz AI zebranie informacji i przygotowanie projektu odpowiedzi. Przed działaniami, które zobowiązują firmę wobec klienta, wprowadź etap zatwierdzenia.
Na co uważać: Szczególnej kontroli wymagają sprawy dotyczące pieniędzy i danych. W demonstracji prośba o zwrot i trwałe usunięcie konta trafia do właściciela firmy.
8.Oddziel znalezienie potencjalnego klienta od zdobycia klienta
Na czym polega: Autor wyszukuje firmy korzystające z agentów AI, a Claude przygotowuje wiadomości na podstawie publicznych źródeł. Na pokazanym etapie szkice pozostają niewysłane.
Jak stosować: Najpierw sprawdź, czy firma rzeczywiście pasuje do oferty, i przygotuj uzasadnioną wiadomość. Później mierz odpowiedzi, rozmowy i płatne wdrożenia.
Na co uważać: Lista kontaktów i gotowe wiadomości nie są dowodem popytu. Dopiero reakcje odbiorców pokażą, czy sposób pozyskiwania klientów działa.
9.Ogranicz zakres produktu, aby dopracować obietnicę
Na czym polega: Różne rodzaje agentów AI wymagają różnych testów. Autor skupia się na botach obsługi klienta, gdzie regularnie powracają sprawy zwrotów, płatności, danych osobowych i przekazania rozmowy człowiekowi.
Jak stosować: Wybierz jedną grupę odbiorców i kilka powtarzalnych sytuacji, w których błąd wyraźnie szkodzi. Zbuduj produkt wokół tego zakresu.
Na co uważać: Zbyt szeroka oferta może utrudnić rzetelne testowanie i sprawić, że obietnica składana klientowi stanie się niejasna.
10.Traktuj prognozę przychodów jako cel do sprawdzenia
Na czym polega: Przy cenie 499 dolarów miesięcznie 168 płacących klientów dawałoby nieco ponad milion dolarów rocznego przychodu. Autor nie ma jeszcze takiej liczby klientów.
Jak stosować: Policz, ilu odbiorców potrzebujesz przy planowanej cenie, a potem wyznacz bliższy sprawdzian. Tutaj jest nim pięć agencji, które podłączą własnych agentów, skorzystają z raportu i zapłacą.
Na co uważać: Rachunek przychodów nie mówi nic o kosztach, utrzymaniu klientów ani tempie sprzedaży. Najpierw trzeba potwierdzić, że odbiorcy rzeczywiście chcą produktu.
Redakcyjne tłumaczenie
Od wizji miliardowej firmy do projektu na mniejszą skalę
Szef Anthropic, Dario Amodei, powiedział, że jeszcze w tym roku może powstać pierwsza jednoosobowa firma warta miliard dolarów, zbudowana przy użyciu Claude’a. Założyciel Instagrama stwierdził z kolei, że prawdopodobnie byłby dziś w stanie stworzyć Instagram od początku i prowadzić go z Claude’em oraz swoim wspólnikiem.
Miliard dolarów robi wrażenie, lecz dla większości osób, które dopiero zaczynają, nie jest użytecznym celem. Dlatego spróbuję zbudować podstawy jednoosobowej firmy, która mogłaby osiągnąć milion dolarów rocznych przychodów. Pokażę, jaki produkt wybrałem, jak go przygotowałem i które zadania mogą wykonywać narzędzia AI, aby nie trzeba było od razu zatrudniać zespołu.
Amodei nie opublikował gotowej listy trzech kroków. Odpowiadał w wywiadzie na pytanie, jak mogłaby wyglądać jednoosobowa firma warta miliard dolarów. Z przykładów, które podał, wyprowadzam trzy kryteria przydatne przy wyborze własnego pomysłu.
Trzy kryteria wyboru działalności
Pierwsza możliwość to firma, która obraca własnym kapitałem. Amodei wspomniał o przedsiębiorstwie handlującym na własny rachunek. Podobną zasadę można zastosować przy kupowaniu i odsprzedawaniu nieruchomości albo używanych samochodów: firma wydaje własne pieniądze, kupuje coś, ewentualnie podnosi wartość zakupu, a następnie próbuje sprzedać go z zyskiem.
Taki model nie musi wymagać tysięcy klientów ani dużego działu sprzedaży. Wymaga natomiast kapitału, wiedzy i gotowości na rzeczywistą stratę. To pozwoliło mi odrzucić tę drogę. Szukałem pomysłu, który można zacząć realizować bez narażania dużej części własnych oszczędności.
Drugie kryterium kieruje uwagę na oprogramowanie. Z pomocą Claude Code można dziś samodzielnie tworzyć użyteczne aplikacje. Mogą one na przykład przygotowywać treści albo sprawdzać zabezpieczenia systemów. Sama możliwość zbudowania programu nie oznacza jednak, że będzie to dobra firma dla jednej osoby. Produkt może wymagać indywidualnego wdrożenia każdego klienta, nieustannej pomocy i sprzedawcy uczestniczącego w każdej transakcji.
Dlatego potrzebne jest trzecie kryterium: sprzedaż i typowe sprawy klientów powinny dać się w dużym stopniu obsłużyć automatycznie, bez pogarszania jakości usługi. Oferta musi być powtarzalna, wymagać niewielu zmian dla poszczególnych odbiorców i pozwalać szybko rozpocząć pracę. Dobrze też, jeśli większość pytań można rozwiązać bez długiej konsultacji.
Z tego powodu sens mają proste narzędzia, takie jak program do konwersji plików lub oceny reklam. Klient rozumie, co kupuje, szybko otrzymuje wynik i nie potrzebuje osobnego projektu przygotowanego specjalnie dla niego. Pierwsze kryterium pozwoliło mi zatem odrzucić działalność wymagającą dużego kapitału, drugie skierowało mnie ku oprogramowaniu, a trzecie pomogło zawęzić wybór do produktu, który mogłaby prowadzić jedna osoba.
Wybór pomysłu: testowanie agentów obsługi klienta
Poprosiłem Claude’a o porównanie trzech koncepcji. Pierwsza dotyczyła terminarza spotkań podobnego do Calendly. Druga — narzędzia, które zbiera informacje o firmach i przygotowuje wiadomości rozpoczynające kontakt sprzedażowy. Trzecia zakładała sprawdzanie agentów AI rozmawiających z klientami, zanim firmy oddadzą ich do użytku.
Chciałem, żeby Claude wskazał słabe strony każdego pomysłu. Pytałem, kto miałby zapłacić za produkt, czy wynik można dostarczyć za pomocą oprogramowania oraz czy jedna osoba byłaby w stanie prowadzić sprzedaż i pomagać użytkownikom.
Terminarz byłby łatwy w obsłudze, ale musiałby konkurować z dojrzałymi produktami. Narzędzie do przygotowywania wiadomości łatwo wyjaśnić klientowi, lecz samo napisanie wiadomości nie oznacza, że ktoś na nią odpowie. Trzeci pomysł dawał wyraźniejszy rezultat: firma podłącza swojego agenta, program sprawdza go w trudnych rozmowach z klientami, a następnie pokazuje w raporcie, gdzie bot popełnił błędy.
Ten produkt nazwałem Agent Report Card. To oprogramowanie do oceny jakości agentów AI. Wyobraźmy sobie agencję, która buduje boty obsługi klienta dla dziesięciu firm. Przed przekazaniem każdego z nich powinna wiedzieć, czy agent nie wymyśli nieistniejącej zasady, nie przyzna zwrotu niewłaściwej osobie albo nie ujawni prywatnych danych. Potrzebuje wyników testów, a nie samego przekonania, że bot działa dobrze.
Bez takiego narzędzia ktoś musiałby ręcznie przeprowadzać i oceniać kolejne rozmowy. Co więcej, po zmianie instrukcji agenta lub modelu AI jego zachowanie może się zmienić, więc testy trzeba powtarzać. Agent Report Card ma je uruchamiać, zapisywać wyniki, pomagać znaleźć przyczynę błędów i tworzyć raport, który agencja może przekazać swojemu klientowi.
W tym projekcie Claude wykonuje zadania związane z AI, Claude Code pomógł mi zbudować aplikację, sama aplikacja przechowuje historię testów, a Clay służy do wyszukiwania potencjalnych klientów. Mój pomysł nie polega na obracaniu własnym kapitałem. To wariant oparty na oprogramowaniu i powtarzalnej usłudze, wokół której można zautomatyzować część sprzedaży i pomocy użytkownikom.
Udostępniam też materiały użyte do rozpoczęcia pracy — instrukcje, polecenia dla AI i opis sposobu działania — w swojej bezpłatnej społeczności, do której prowadzi odnośnik pod filmem.
Część pierwsza: produkt i raport z testów
Podzieliłem działalność jednoosobowej firmy na trzy części. Pierwsza to usługa, za którą płaci klient. Druga obejmuje sprzedaż i pomoc użytkownikom. Trzecia służy znajdowaniu firm, które mogą potrzebować produktu, oraz przygotowaniu kontaktu z nimi.
Zacznijmy od usługi. Podłączyłem do Agent Report Card bota obsługi klienta. Aplikacja przeprowadza z nim 16 testów. Można je porównać do wizyt tajemniczego klienta: niektóre dotyczą zwykłych pytań, a inne mają sprawdzić, czy agent podejmie ryzykowne działanie albo odpowie mimo braku potrzebnych informacji. Dla każdego przypadku wiadomo, jaka odpowiedź lub czynność jest prawidłowa.
W pierwszej próbie agent zaliczył 14 z 16 testów, co dało wynik 88 punktów na 100. Po otwarciu nieudanych przypadków widać pytanie klienta, odpowiedź bota oraz wyjaśnienie błędu. W jednym z nich klient zapowiedział zakwestionowanie płatności. Agent powinien był wyraźnie przerwać samodzielną obsługę i przekazać sprawę człowiekowi, ale nie zrobił tego dostatecznie jasno.
Przekazałem tę rozmowę Claude’owi. Zdiagnozował problem i zaproponował bardziej precyzyjną instrukcję dotyczącą sporów o płatność. Zatwierdziłem jej nową wersję i ponownie uruchomiłem 16 testów. Wynik nadal wynosił 88. Kłopot z płatnością został rozwiązany, lecz tym razem agent zawiódł w innym przypadku.
Tak właśnie działają agenci AI: ich odpowiedzi mogą różnić się między kolejnymi próbami. Naprawienie jednego błędu nie dowodzi, że cały system stał się niezawodny. W przykładzie używam 16 scenariuszy, ale większy, dobrze przygotowany zestaw pozwoliłby z większą pewnością oceniać jakość bota.
Uruchomiłem testy jeszcze raz i wynik wzrósł do 94. Oba pierwotne błędy już nie występowały, ale agent nadal źle poradził sobie z żądaniem eksportu prywatnych danych klienta. Widać więc zarówno poprawę, jak i sprawę, która wciąż wymaga pracy. Aplikacja nie próbuje pokazać idealnego wyniku. Ma pomóc znaleźć i usunąć problemy.
Na koniec tworzę raport. Odbiorca widzi wynik, listę testów, zmiany między próbami i błąd, którego jeszcze nie usunięto. Pełne instrukcje agenta i prywatne rozmowy pozostają w przestrzeni roboczej agencji. To zasadnicza część usługi: klient nie płaci przede wszystkim za panel z wykresami, lecz za udokumentowane sprawdzenie bota przed udostępnieniem go użytkownikom.
Część druga: sprzedaż i pomoc użytkownikom
Firma potrzebuje też sposobu na obsługę nowych zgłoszeń. Nie chcę spędzać całego dnia na podobnych rozmowach wprowadzających. Potencjalny klient może więc wypełnić formularz dotyczący próbnego użycia produktu.
W pokazanym przykładzie agencja zarządza 14 agentami AI, nadal testuje ich ręcznie i miała już przypadek, w którym bot próbował zwrócić pieniądze za niewłaściwe zamówienie. Claude czyta zgłoszenie, ocenia, czy produkt odpowiada potrzebom tej firmy, uzasadnia swoją ocenę i proponuje niewielką próbę. Ostateczna decyzja należy jednak do mnie. Claude samodzielnie nie wysyła wiadomości, nie pobiera opłat i niczego klientowi nie obiecuje.
Podobnie wygląda pomoc użytkownikom. Zadałem zwykłe pytanie o to, jak ponownie uruchomić tylko te testy, których agent nie zaliczył. Claude znalazł odpowiedź w instrukcji produktu i przygotował ją do umieszczenia na stronie pomocy.
Następnie wysłałem prośbę o zwrot pieniędzy i trwałe usunięcie konta. Tym razem Claude przygotował projekt odpowiedzi i skierował zgłoszenie do mnie. Nie dokonał zwrotu ani nie usunął danych. Zwykłe pytania mogą być obsługiwane szybko, a decyzje dotyczące pieniędzy lub danych klienta pozostają po stronie właściciela.
„Firma bez pracowników” nie znaczy, że nikt w niej nie pracuje. Prowadzi ją jedna osoba — ja. Oprogramowanie przejmuje czynności, które często się powtarzają, dzięki czemu mogę zajmować się sprawami wymagającymi oceny i rozwijaniem działalności.
Część trzecia: szukanie potencjalnych klientów
Ostatnia część to znajdowanie firm, którym testowanie agentów mogłoby się przydać. Używam Clay do wyszukiwania przedsiębiorstw, które publicznie informują o wdrażaniu agentów AI. Claude sprawdza dostępne źródła, wyjaśnia, dlaczego dana firma może pasować do oferty, i przygotowuje wiadomość opartą na tych informacjach.
Wybrałem Clay ze względu na jego dane o firmach i osobach podejmujących decyzje zakupowe. Przy takim sposobie sprzedaży trzeba zbudować trafną listę odbiorców, uzupełnić informacje o nich i przygotować wiadomości odnoszące się do sytuacji konkretnej firmy. W mojej ocenie Clay dobrze łączy te zadania i pozwala również zaplanować wysyłkę. W tym przykładzie treść wiadomości tworzy Claude, choć można byłoby przygotować ją także w Clay.
Po otwarciu rekordu firmy widzę źródło informacji i projekt wiadomości. Mogę go przejrzeć i zatwierdzić, lecz na pokazanym etapie pozostaje oznaczony jako niewysłany. To istotna różnica: znalezienie właściwej firmy i napisanie sensownej wiadomości nie oznacza jeszcze zdobycia klienta.
Ten proces skraca czas potrzebny na wyszukiwanie informacji i przygotowanie kontaktu. Następny sprawdzian dopiero nadejdzie: trzeba wysłać wiadomości, zobaczyć, czy ktoś odpowiada, ustalić, czy firmy chcą płacić, i poprawiać poszczególne etapy sprzedaży tam, gdzie zainteresowani rezygnują.
Ile klientów potrzeba do miliona dolarów?
Gdyby Agent Report Card kosztował 499 dolarów miesięcznie, potrzebowałbym 168 aktywnych klientów, aby przekroczyć milion dolarów rocznego przychodu z abonamentów. Mam już przygotowany sposób dostarczania usługi, obsługi zgłoszeń oraz wyszukiwania potencjalnych odbiorców. Nie mam natomiast 168 płacących klientów.
Pierwszy cel jest znacznie bliższy: znaleźć pięć agencji, które podłączą własnych agentów, skorzystają z raportu i za niego zapłacą. Ich uwagi pokażą, co trzeba zmienić w produkcie i w sposobie jego dostarczania.
Żeby dobrze przedstawić ofertę, muszę też jasno określić trzy rzeczy: problem, odbiorcę i obietnicę. Problem polega na tym, że agencje ręcznie sprawdzają boty obsługi klienta i nie potrafią łatwo udokumentować ich jakości przed wdrożeniem. Odbiorcą jest agencja automatyzująca obsługę klientów swoich zleceniodawców. Obietnica brzmi: Agent Report Card sprawdzi bota w co najmniej 16 trudnych sytuacjach, pokaże jego błędy i przygotuje raport, który można przekazać klientowi agencji.
Dlaczego zaczynam od obsługi klienta
Można zapytać, dlaczego produkt nie testuje po prostu wszystkich agentów AI. Taka oferta byłaby jednak zbyt szeroka. Agent sprzedażowy, finansowy i bot obsługi klienta wykonują inne zadania, więc wymagają odmiennych prób i odmiennych kryteriów oceny. Gdybym próbował objąć je wszystkie od początku, testy stałyby się ogólne, a obietnica składana klientowi — mniej konkretna.
Na rynku istnieją już narzędzia do oceny jakości agentów AI. Ich twórcy mogą mieć klientów, większy kapitał i wyrobioną pozycję. Skupienie się na obsłudze klienta daje mi wyraźny zakres pracy i powtarzalne, istotne przypadki: zwroty, płatności, spory, usuwanie kont, prośby o prywatne dane i sytuacje, w których rozmowę trzeba przekazać człowiekowi.
Mogę dopracować produkt właśnie pod te potrzeby, a dopiero później — jeśli będzie to uzasadnione — rozszerzyć go na inne rodzaje agentów. Wąski zakres ułatwia wskazanie konkretnego klienta, rozwiązanie jego problemu i złożenie obietnicy, którą oprogramowanie rzeczywiście może spełnić.
Zdobycie 168 płacących klientów w tej grupie nie nastąpi szybko ani łatwo. Uważam jednak, że jest to cel osiągalny. Najpierw muszę sprawdzić produkt z pięcioma agencjami.
Opowiedziałem o firmie opartej na oprogramowaniu, ale sam zaczynałem inaczej: jako freelancer zajmujący się AI. Gdy moje miesięczne przychody przekroczyły około 10 tysięcy dolarów, zacząłem współpracować z programistami i sprzedawcami, a później rozwijałem działalność także ze wspólnikami. Opis tej drogi udostępniam osobno pod filmem.