Główny plan automatyzacji wzrostu - edycja AI Research Oracle 🔮

Podsumowanie wykonawcze

Ten dokument przedstawia zaktualizowaną strategię automatyzacji wzrostu jako AI Research Oracle - system przewidywania wpływu publikacji naukowych AI na podstawie wczesnych sygnałów i uczenia maszynowego. Pivot z oceny wartości na przewidywanie przyszłości.

Strategia biznesowa

🔮 Nowe pozycjonowanie: "AI Research Oracle"

Stara wizja: Kurator najlepszych badań AI
Nowa wizja: System przewidujący które badania AI będą miały największy wpływ

Dlaczego pivot? - Cytowania pojawiają się po 1-3 latach (nie 48h!) - Wczesne sygnały (Twitter, GitHub, Mendeley) są dostępne od razu - Nikt inny nie robi predykcji = unikalna pozycja - Weryfikowalność = budowanie zaufania

Cele biznesowe (zaktualizowane)

Thought Leadership przez unikalną wartość predykcji
Generowanie rozgłosu - "firma która przewiduje przyszłość AI"
Generowanie leadów - badacze i VC potrzebują tego
Ścieżka monetyzacji - API dla predykcji, premium insights
Strategia wyjścia - cel akwizycji dla platform badawczych

Model biznesowy

Poziom darmowy: - Cotygodniowe top 5 predykcji - Miesięczne raporty dokładności - Publiczny tracker predykcji

Poziom Premium ($49/miesiąc): - Codzienne predykcje - Dostęp do API - Szczegółowe rozbicie sygnałów - Niestandardowe śledzenie dziedzin

Enterprise ($499/miesiąc): - Raporty white-label - Niestandardowe modele ML - Rekomendacje inwestycyjne - Integracja Slack/Teams

🎯 Pipeline 1: AI Research Oracle

Cel

Zbudowanie systemu który przewiduje wpływ publikacji naukowych w ciągu 7 dni od publikacji, z 70%+ dokładnością.

Architektura w Make.com

Scenariusz 1.1: Kolektor wczesnych sygnałów (NOWY!)

Harmonogram (Co 6 godzin)
  ↓
ArXiv API → Pobierz nowe artykuły
  ↓
Dla każdego artykułu:
  ├── Semantic Scholar → h-index autora
  ├── Twitter API → Wzmianki w 24h
  ├── GitHub API → Repozytoria implementacji
  └── Altmetric → Wczesne czytelnictwo
  ↓
Oblicz wynik wczesnych sygnałów (0-100)
  ↓
Airtable (Research_Papers)

Scenariusz 1.2: Silnik predykcji ML (NOWY!)

Harmonogram (Codziennie o 10:00 UTC)
  ↓
Pobierz artykuły z wynikiem > 60
  ↓
Wyodrębnij cechy:
  - Metryki autorów
  - Sygnały społecznościowe
  - Cechy treści
  ↓
API predykcji ML
  ↓
Generuj predykcje:
  - Cytowania za 1/3/5 lat
  - Ranking percentylowy
  - Prawdopodobieństwo przełomu
  ↓
Zapisz predykcje

Scenariusz 1.3: Generator treści Oracle

Harmonogram (Niedziela 10:00)
  ↓
Pobierz najlepsze predykcje tygodnia
  ↓
Claude API → Generuj:
  - Uzasadnienie predykcji
  - Analiza wpływu
  - "Dlaczego to ważne"
  ↓
DALL-E 3 → Wizualizacja predykcji
  ↓
Przygotuj treść wielokanałową

Scenariusz 1.4: Tracker i walidator predykcji

Harmonogram (Miesięcznie)
  ↓
Pobierz predykcje > 1 rok
  ↓
Sprawdź faktyczne cytowania
  ↓
Oblicz dokładność
  ↓
Generuj raport przejrzystości
  ↓
Aktualizuj dane treningowe modelu ML

Algorytm wyniku wczesnych sygnałów (0-100 punktów)

// Sygnały autorów (40 pkt max)
authorScore = {
  maxHIndex: min(hIndex/2, 15),        // 15 pkt max
  topInstitution: hasTop20Uni ? 10 : 0, // 10 pkt
  trackRecord: prevBreakthroughs * 5,   // 10 pkt max  
  industryAuthor: hasGoogleEtc ? 5 : 0  // 5 pkt
}

// Buzz społecznościowy (30 pkt max)
socialScore = {
  twitterMentions: min(mentions24h/10, 10),  // 10 pkt max
  githubStars: min(stars7d/10, 5),          // 5 pkt max
  redditScore: min(upvotes/50, 5),          // 5 pkt max
  mendeleyReaders: min(readers7d/20, 5),    // 5 pkt max
  newsPickup: hasNewsMention ? 5 : 0        // 5 pkt
}

// Sygnały treści (20 pkt max)
contentScore = {
  hasCode: mentionsGitHub ? 5 : 0,         // 5 pkt
  hasDataset: mentionsDataset ? 3 : 0,     // 3 pkt
  claimsSOTA: hasSOTAClaim ? 7 : 0,        // 7 pkt
  novelMethod: hasNovelClaim ? 5 : 0       // 5 pkt
}

// Dynamika tematu (10 pkt max)
topicScore = {
  trendingField: fieldGrowthRate * 5,      // 5 pkt max
  timelyConcept: matchesTrends ? 5 : 0     // 5 pkt
}

Metryki sukcesu (6 miesięcy) - edycja Oracle

Dokładność predykcji: 70%+ w marginesie 20%
Przeanalizowane artykuły: 10,000+
Publiczne predykcje: 500+
Subskrybenci newslettera: 5,000+
Użytkownicy beta API: 20+
Wzmianki w mediach: 10+ ("Startup przewidujący przełomy AI")

📧 Pipeline 2: System newslettera Oracle

Pozycjonowanie: "Kryształowa kula badań AI"

Zmiana strategii treści

Od: "Ten tydzień w badaniach AI"
Do: "Te artykuły zdefiniują przyszłość AI"

Co niedzielę 14:00 UTC
  ↓
Pobierz top 5 predykcji
  ↓
Pobierz statystyki dokładności
  ↓
Generuj newsletter:
  ├── Aktualizacja dokładności
  ├── Nowe predykcje
  ├── Historie sukcesu
  └── Wyzwanie Oracle
  ↓
Wyślij przez Beehiiv

Sekcje newslettera

Raport dokładności Oracle - transparentność buduje zaufanie
Predykcje tego tygodnia - top 5 z wynikami pewności
Dlaczego tak uważamy - wyjaśnienie sygnałów
Wyzwanie "Pokonaj Oracle" - predykcje czytelników
Track record - link do publicznego trackera

Darmowy: Cotygodniowe predykcje
Pro ($29/mo): Codzienne predykcje + API
Zespoły ($99/mo): Niestandardowe predykcje dla twojej dziedziny

📱 Pipeline 3: Automatyzacja wzrostu aplikacji mobilnej

(Pozostaje bez zmian - skupiamy się najpierw na Oracle)

🔗 Integracja między pipeline'ami

Najlepsza predykcja tygodnia
  ↓
Wyróżnienie w newsletterze z uzasadnieniem
  ↓
Śledź które predykcje napędzają rejestracje
  ↓
Optymalizuj prezentację predykcji

Czytelnik newslettera zainteresowany AI
  ↓
Oferuj aplikację dla codziennych wglądów AI
  ↓
Konwertuj na użytkownika aplikacji
  ↓
Upsell funkcje premium

Oracle → Media

Śmiała predykcja wykonana
  ↓
Historia "Startup przewiduje następne GPT"
  ↓
Pokrycie medialne
  ↓
Wiarygodność + nowi użytkownicy

📊 Kluczowe metryki - fokus na Oracle

Główne KPI

Wskaźnik dokładności predykcji
Wskaźnik zbierania wczesnych sygnałów
Konwersja Newsletter → API
Sentyment wzmianek medialnych
Uczestnictwo społeczności w predykcjach

Metryki modelu ML

Ranking ważności cech
Wydajność wersji modelu
Jakość danych treningowych
Kalibracja pewności predykcji

💰 Budżet i alokacja zasobów (zaktualizowany)

Faza 1 (50$/miesiąc) - Miesiące 1-2

Make.com Core: $9
Podstawowy hosting ML: $20
Domena/hosting: $21
Razem: $50

Faza 2 (150$/miesiąc) - Miesiące 3-4

Make.com Teams: $29
Twitter API Basic: $100
Hosting ML API: $21
Razem: $150

Faza 3 (250$/miesiąc) - Miesiące 5-6

Make.com Teams: $29
Twitter API Basic: $100
Altmetric API: $50
Rozszerzony hosting ML: $40
Beehiiv Growth: $31
Razem: $250

Projekcja ROI (6 miesięcy)

Inwestycja: $1,000
Wartość subskrybentów newslettera (5k × $10): $50,000
Wystąpienia płatne (4 × $2,500): $10,000
Sprzedaż wczesnego dostępu API (20 × $99): $1,980
Całkowita utworzona wartość: $61,980
ROI: 6,098% 🚀

🚀 Harmonogram wdrożenia - plan Oracle

Miesiąc 1: Fundament - wczesne sygnały

Tydzień 1-2: - ✅ Konfiguracja crawlera ArXiv - ✅ Integracja h-index autorów
- ✅ Licznik wzmianek Twitter - ✅ Algorytm wyniku wczesnych sygnałów

Tydzień 3-4: - ✅ Tracker implementacji GitHub - ✅ Podstawowe trenowanie modelu ML - ✅ Pierwsze 10 predykcji - ✅ Publiczna strona trackera

Miesiąc 2: Silnik predykcji

Tydzień 5-6: - ✅ Model ML v2 z większą liczbą cech - ✅ Zautomatyzowany pipeline predykcji - ✅ Automatyzacja newslettera - ✅ Wyzwanie "Pokonaj Oracle"

Tydzień 7-8: - ✅ Uruchomienie beta API - ✅ Kontakt z mediami - ✅ Pierwszy raport dokładności - ✅ Budowanie społeczności

Miesiąc 3-4: Skalowanie i optymalizacja

📈 Poprawa dokładności predykcji
🔧 Dodanie większej liczby źródeł sygnałów
💡 Uruchomienie poziomów premium
🚀 Dyskusje o partnerstwie

Miesiąc 5-6: Ekspansja

🌍 Pokrycie większej liczby dziedzin badawczych
💰 Funkcje enterprise
🤖 Zaawansowane modele ML
📊 Wglądy inwestycyjne

🛠️ Stos technologiczny - edycja Oracle

Podstawowa infrastruktura

Automatyzacja: Make.com
Baza danych: Airtable (przejście na PostgreSQL)
Hosting ML: Heroku/Railway → AWS
Newsletter: Beehiiv
Analityka: Mixpanel + niestandardowa

Narzędzia specyficzne dla Oracle

Framework ML: scikit-learn → TensorFlow
Feature Store: Feast (przyszłość)
Śledzenie modeli: MLflow
Baza predykcji: PostgreSQL
Publiczny tracker: Next.js + Vercel

Integracje API (kolejność priorytetów)

ArXiv API - źródło artykułów (darmowe)
Semantic Scholar - metryki autorów (darmowe)
Twitter API - sygnały społecznościowe ($100/mo)
GitHub API - sygnały implementacji (darmowe)
Altmetric - buzz akademicki ($50/mo opcjonalnie)

⚠️ Zarządzanie ryzykiem - specyficzne dla Oracle

Ryzyka techniczne

Niska dokładność predykcji → Zacznij konserwatywnie, poprawiaj z czasem
Eksplozja kosztów API → Implementuj ścisłe limity
Dryft modelu ML → Regularny harmonogram retrenowania

Ryzyka biznesowe

Ktoś skopiuje pomysł → Działaj szybko, buduj fosę danymi
Bardzo błędne predykcje → Przyjmij transparentność, ucz się publicznie
Badacze wrodzy → Współpracuj z nimi, nie przeciwko nim

Ryzyka reputacyjne

"Tylko wykrywanie hype'u" → Pokaż rygorystyczną metodologię
Wybieranie sukcesów → Publikuj WSZYSTKIE predykcje
Manipulowanie systemem → Wykrywaj i zapobiegaj manipulacji

📈 Metryki sukcesu - cele 6-miesięczne

Wydajność Oracle

Przeanalizowane artykuły: 10,000+
Wykonane predykcje: 500+
Wskaźnik dokładności: 70%+
Wydane wersje modelu: 5+

Metryki biznesowe

Subskrybenci newslettera: 5,000
Użytkownicy beta API: 20
Wzmianki w mediach: 10+
Przychód: $5,000 MRR

Strategiczne wygrane

Znani jako "Oracle": Tak/Nie
Badacze używający nas: 50+
VC cytujący predykcje: 5+
Zainteresowanie akwizycją: 2+ firmy

✅ Lista kontrolna przed uruchomieniem - edycja Oracle

Konfiguracja techniczna

[ ] Ocenianie wczesnych sygnałów aktywne
[ ] Model ML wytrenowany na danych historycznych
[ ] API predykcji wdrożone
[ ] Publiczna strona trackera
[ ] System pomiaru dokładności

Gotowa treść

[ ] 20 predykcji przygotowanych
[ ] Post uruchomieniowy na blogu
[ ] Strona metodologii
[ ] Pakiet prasowy
[ ] Dowód społeczny (cytaty użytkowników beta)

Konfiguracja biznesowa

[ ] Przegląd prawny predykcji
[ ] Sfinalizowana strategia cenowa
[ ] System wsparcia gotowy
[ ] Zbudowane pętle feedbacku
[ ] Wybrana platforma społecznościowa

🎯 Szybkie wygrane - pierwsze 48 godzin

Godzina 0-8: Wdróż kolektor wczesnych sygnałów
Godzina 8-16: Wykonaj pierwsze 5 predykcji
Godzina 16-24: Uruchom stronę trackera
Godzina 24-32: Opublikuj pierwszy post predykcyjny
Godzina 32-40: Skontaktuj się z dziennikarzami AI
Godzina 40-48: Otwórz rejestracje beta

🔮 Długoterminowa wizja (12+ miesięcy)

Ewolucja produktu

API Oracle: Standard branżowy dla predykcji wpływu
Oracle Certified: Odznaka dla artykułów o wysokim wpływie
Oracle Ventures: Fundusz inwestujący na podstawie predykcji
Oracle Academy: Naucz predykcji wpływu

Możliwości wyjścia

Cele akwizycji: Semantic Scholar, Papers with Code, Elsevier
Wartość strategiczna: Infrastruktura oceny badań
Efekty sieciowe: Więcej predykcji → lepszy model → więcej użytkowników
Fosa: Dane historycznej dokładności predykcji

Ten plan przekształca nas z "kolejnego newslettera AI" w "AI Research Oracle" - jedyne źródło przewidujące przyszłość badań AI. Kluczem jest transparentność, ciągłe uczenie się i budowanie społeczności wokół predykcji. 🔮

Motto: "Nie czekamy na wpływ. Przewidujemy go."