Jak znaleźć niszę w AI i nie zginąć w szumie marketingowym

Dlaczego większość projektów AI ginie w szumie marketingowym

Inflacja haseł: „AI do wszystkiego” znaczy „AI do niczego”

Rynek narzędzi AI przypomina dziś zatłoczony bazar. Z każdej strony atakują te same hasła: „rewolucyjne AI”, „sztuczna inteligencja dla biznesu”, „automatyzacja wszystkiego”. Brzmi efektownie, ale nie pomaga użytkownikowi zrozumieć, dla kogo konkretnie jest dane narzędzie i jaki bardzo precyzyjny problem rozwiązuje.

Jeśli komunikat brzmi: „AI dla marketingu”, to w praktyce nie mówi nic. Jaki marketing? Jakiej branży? Jakiej wielkości firmy? Jaki budżet? Jaki proces? To tak, jakby sprzedawać „lekarstwo na wszystko” – nikt rozsądny w to nie uwierzy. Dlatego większość produktów AI ginie w szumie – brzmią dokładnie tak samo, jak setki innych narzędzi.

Silna nisza powstaje tam, gdzie komunikat jest konkretny do bólu: „AI do tworzenia ofert przetargowych w budownictwie”, „AI do automatyzacji notatek z teleporad w gabinetach dietetycznych”, „AI do analizy raportów serwisowych maszyn CNC”. To już brzmi jak narzędzie, które ma realnego użytkownika, realny proces i realny ból.

Dlaczego ogólne pomysły na AI są z góry skazane

„Zróbmy AI do tworzenia treści” albo „AI do obsługi klienta” brzmią jak rozsądny pomysł – aż do momentu, gdy zobaczysz, ilu graczy już to robi, z większym budżetem, zespołem i przewagą czasową. Ogólne pomysły mają kilka problemów:

• Brak ostrej grupy docelowej – jeśli twój produkt jest „dla wszystkich”, to nie jest tak naprawdę dla nikogo.
• Trudność w pozyskaniu pierwszych klientów – nie wiesz, kogo konkretnie targetować ani jaki scenariusz użycia pokazać.
• Brak różnicowania – kończy się na porównywaniu cen, liczby funkcji i ładnych ekranów, zamiast rozwiązywania konkretnego problemu.

Konkurencja w ogólnych kategoriach AI jest brutalna: duzi gracze, globalne platformy, integracje z całym ekosystemem. W takim otoczeniu jedyną realną przewagą jest mikrospecjalizacja, której nie opłaca się kopiować korporacjom, bo jest zbyt wąska dla ich strategii skali.

Zamiast „produktów AI” – narzędzia do rozwiązywania konkretnych zadań

Skuteczna nisza w AI zaczyna się nie od technologii, ale od czynności, które ludzie wykonują codziennie: pisanie raportów, selekcja ofert, analiza dokumentów, przygotowanie prezentacji, rozpisywanie zadań. Dojrzały projekt AI nie mówi „użyj naszego modelu”, tylko „zrób tę konkretną pracę 3 razy szybciej i bez błędów”.

Technologia staje się wtedy drugorzędna. Użytkownicy nie kupują „GPT-4” ani „RAG z wektorową bazą danych”. Kupują spokój, że:

• oferta przetargowa jest kompletna i spójna,
• notatka z rozmowy sprzedażowej jest gotowa 5 minut po spotkaniu,
• analiza danych nie wymaga już trzech dni żmudnego przeklikiwania arkuszy.

Kto znajdzie niszę w wykonaniu konkretnych zadań – zamiast w budowaniu „narzędzia do wszystkiego” – ma szansę przebić się przez marketingowy hałas. Reszta będzie dokładać się do statystyki „kolejnej aplikacji AI, o której wszyscy zapomnieli po tygodniu na Product Hunt”.

Fundament: co tak naprawdę znaczy „nisza w AI”

Nisza jako konkretny problem, a nie „branża”

Nisza w AI to nie tylko „medycyna”, „prawo” czy „edukacja”. To za szerokie. Prawdziwa nisza wygląda raczej tak:

• „Przygotowywanie dokumentacji powypadkowej w firmach produkcyjnych”.
• „Tworzenie instrukcji obsługi w branży AGD, zgodnych z normami UE”.
• „Analiza logów bezpieczeństwa w małych software house’ach bez działu security”.

To poziom szczegółowości, na którym zaczyna się sensowna rozmowa. Można wskazać realnego użytkownika (rola w firmie), odpowiedzi na pytania: kiedy, jak często, o której godzinie, w jakim narzędziu, z jakim stresem realizuje ten proces. Dopiero wtedy AI staje się użyteczna.

Trzy wymiary niszy: branża, rola, zadanie

Praktycznie każdą niszę w AI da się zdefiniować trzema wymiarami:

Im bardziej zawężysz każdy z tych wymiarów, tym większa szansa na ostrą propozycję wartości. Zamiast „AI dla HR” pojawia się „AI do pisania opisów stanowisk dla rekrutacji technicznych w software house’ach 20–100 osób”. To już brzmi jak produkt, który można realnie sprzedać.

Dlaczego w niszach jest mniej konkurencji, ale więcej wymagań

Wąska nisza ma dwie cechy: stosunkowo mało konkurentów i bardziej wymagających użytkowników. To dobre połączenie, jeśli jesteś gotów wejść głęboko w problem. Nie musisz walczyć z globalnymi gigantami, ale musisz:

• znać szczegóły procesów użytkownika,
• rozumieć słownictwo branżowe i kontekst prawny,
• dostosować produkt do realnych ograniczeń (np. brak czasu na onboarding, konserwatywne IT, brak integracji).

W praktyce oznacza to, że przewagę konkurencyjną buduje się nie tyle technologią, co dogłębnym zrozumieniem niszy. Sam model językowy można dziś kupić „z półki”. Ale już architekturę promptów, workflow, integracji z istniejącymi narzędziami i standardami – trzeba zaprojektować pod konkretną grupę użytkowników.

Skąd brać pomysły na nisze w AI: źródła, które działają

Rozmowy, nie raporty – jak słuchać rynku

Najlepsze pomysły na niszę w AI rzadko pochodzą z raportów trendów. Częściej rodzą się w rozmowach z ludźmi, którzy:

• narzekają, że „to zajmuje im cały dzień”,
• robią coś żmudnego, co wygląda na powtarzalne,
• tworzą dokumenty, które mają spójny schemat, ale za każdym razem wymagają ręcznej pracy.

Praktyczne podejście: wybierz 2–3 branże, które >rozumiesz lub do których masz dostęp (np. przez znajomych). Umów 10–15 krótkich rozmów z osobami na różnych stanowiskach. W każdej rozmowie skup się na pytaniach typu:

• „Jak wygląda twój typowy dzień?”
• „Co cię najbardziej frustruje w papierkowej robocie?”
• „Jakie zadanie odwlekasz do końca dnia/tygodnia?”
• „Gdybyś miał asystenta na 2 godziny dziennie, co byś mu oddał?”

Z takich rozmów często wychodzą bardzo konkretne tematy: „pisanie odpowiedzi na zapytania ofertowe”, „porządkowanie protokołów z audytów”, „przepisanie ustaleń ze spotkań do systemu”. To są naturalni kandydaci na nisze dla AI – zwłaszcza jeśli podobne zadania pojawiają się w wielu rozmowach.

Analiza „szarych dokumentów” w firmach

W niemal każdej firmie istnieje cała warstwa szarych dokumentów – wszystko to, co powstaje regularnie, ale nikt nie uważa tego za kluczowy proces strategiczny, więc nikt go nie optymalizuje. To:

• raporty wewnętrzne,
• notatki służbowe,
• podsumowania spotkań,
• protokóły, zgłoszenia, wnioski,
• maile o podobnej strukturze.

To złoto dla niszowego rozwiązania AI. Te dokumenty bardzo często:

• mają stały schemat,
• są powtarzalne,
• są tworzone przez drogo opłacanych specjalistów, którzy nie cierpią administracji.

Dobry początek: poproś znajomych z różnych firm, aby pokazali ci anonimowe przykłady takich dokumentów (można zanonimizować dane wrażliwe). Następnie spróbuj ręcznie „przedstawić” je modelowi AI i zobaczyć, jak łatwo da się wygenerować lub streścić ich treść. Jeśli wychodzi to dobrze – masz kandydata na niszę.

Obserwacja miejsc, gdzie ludzie „kombinują” z ChatGPT

Ciekawym źródłem inspiracji są miejsca, gdzie użytkownicy już masowo używają narzędzi ogólnych (typu ChatGPT) do bardzo specyficznych zadań – często w dość niewygodny, ręczny sposób. Widać to m.in. na:

• forach branżowych,
• Slackach/Discordach tematycznych,
• subredditach specjalistycznych,
• grupach na Facebooku/Linkedinie dla konkretnej profesji.

Gdy ktoś pisze: „mam prompt, który generuje mi szablon raportu z audytu SEO” albo „używam ChatGPT do robienia wstępnych projektów umów, ale ciągle muszę ręcznie poprawiać X, Y, Z” – to sygnał, że istnieje zapotrzebowanie na specjalizację. Wiele z dzisiejszych narzędzi AI powstało właśnie przez „optymalizację” spontanicznych zastosowań ChatGPT pod konkretną branżę.

Jak systematycznie zawężać niszę: od ogólnego pomysłu do ostrego problemu

Matryca zawężania: z „AI dla marketingu” do „AI dla konkretnej czynności”

Zamiast szukać olśnienia, można niszę wypracować systematycznie. Pomaga w tym prosta matryca. Załóżmy, że startujesz z pomysłem:

Punkt startu: „AI dla marketingu B2B”.

Przechodzisz kolejne kroki zawężania:

1. Branża klienta: IT / SaaS / produkcja / usługi profesjonalne.
2. Rola: marketing manager, content manager, SDR, founder.
3. Typ procesu: generowanie leadów, utrzymanie klientów, sprzedaż account-based.
4. Forma pracy: cold maile, artykuły eksperckie, oferty, case studies.
5. Czynność: research, pisanie, redakcja, personalizacja, raportowanie.

Efekt po przejściu przez matrycę może wyglądać tak:

• „AI do personalizacji cold maili handlowych dla software house’ów sprzedających usługi do Niemiec”.
• „AI do przygotowywania zindywidualizowanych case studies dla klientów SaaS powyżej 50k MRR”.

W obu przypadkach wiesz dokładnie:

• kto ma problem (rola),
• w jakiej firmie (branża, etap),
• w jakim momencie procesu (czynność),
• jak obecnie to robią i ile ich to kosztuje (czas, frustracja, szansa utracona).

Metoda „5x dlaczego” w wersji dla AI

Klasyczna technika „5x dlaczego” dobrze działa przy analizowaniu, czy dany pomysł na niszę ma sens. Przykład:

Pomysł: AI do tworzenia raportów marketingowych.

1. Dlaczego ktoś miałby tego używać?
   Bo raporty pochłaniają mu kilka godzin tygodniowo.
2. Dlaczego to jest problemem?
   Bo w tym czasie nie robi rzeczy, które faktycznie przynoszą sprzedaż.
3. Dlaczego nie używa gotowych narzędzi raportowych?
   Bo klienci oczekują customowych raportów, a nie standardowych dashboardów.
4. Dlaczego musi to robić ręcznie?
   Bo dane są rozproszone w wielu narzędziach, a klient chce opisowego komentarza, nie same wykresy.
5. Dlaczego AI miałaby to robić lepiej?
   Bo świetnie radzi sobie z generowaniem tekstu na bazie danych wejściowych i szablonów.

Po takim przejściu widać, że „AI do raportów marketingowych” to za mało. Realna nisza to na przykład: „AI do tworzenia opisowych raportów miesięcznych dla agencji PPC, które łączą dane z Google Ads, Analytics i CRM, generując gotowy komentarz dla klienta”.

Filtry opłacalności: mała nisza czy za mała nisza

Zawężając niszę, można przesadzić i dojść do rynku, który jest tak mały, że nie da się na nim zbudować sensownego biznesu. Dlatego przy każdym pomyśle dobrze zadać kilka pytań filtrujących:

Praktyczne pytania testowe dla każdej niszy

Zanim włożysz tygodnie w budowę produktu, przetestuj niszę na sucho. Kilka prostych pytań potrafi odsiać 80% kiepskich pomysłów:

• Czy ludzie już dziś rozwiązują ten problem w jakiś sposób (excela, copy-paste, asystenci, konsultanci)?
• Czy ktoś za to obecnie płaci – czasem lub pieniędzmi?
• Czy problem pojawia się regularnie (co tydzień/miesiąc), a nie raz na rok?
• Czy błąd lub opóźnienie w tym zadaniu realnie boli (klient wkurzony, kara, strata szansy)?
• Czy w ciągu 10 minut jesteś w stanie pokazać szkic rozwiązania na AI (nawet manualnie, w interfejsie ChatGPT/Claude)?

Jeśli na większość z tych pytań odpowiadasz „tak” i jednocześnie jesteś w stanie wskazać konkretne osoby z imienia i nazwiska, które mogłyby to kupić – masz co dalej eksplorować. Jeśli nie – lepiej potraktować to jako ciekawostkę, a nie bazę pod firmę.

Prosty kalkulator: czy to się w ogóle może spiąć finansowo

Opłacalność niszy da się wstępnie policzyć na kartce. Nie trzeba od razu robić modelu w Excelu. Wystarczą trzy liczby:

1. Ilu potencjalnych klientów sensownie istnieje w tej niszy? (np. „software house’y 20–100 osób w Polsce”)
2. Ile realnie możesz od nich pobierać miesięcznie za rozwiązanie problemu? (subskrypcja / seat / opłata za konto)
3. Jaki odsetek z nich możesz w ogóle zdobyć zakładając realistyczną sprzedaż (nie 50%, raczej 1–5%)?

Przykładowe szacowanie „na serwetce”:

• W Polsce jest kilkaset software house’ów w interesującym przedziale.
• Jesteś w stanie skupić się na rynkach PL + DE + UK, co podnosi liczbę firm do kilku tysięcy.
• Za rozwiązanie oszczędzające 10–20 godzin miesięcznie można celować w 100–500 EUR/mies. od klienta.
• Jeśli w ciągu kilku lat jesteś w stanie zdobyć 100–200 klientów – to już robi z tego sensowną firmę.

Jeśli z kalkulacji wychodzi ci, że maksymalny potencjał to 20 klientów po 50 EUR/mies., a pozyskanie każdego wymaga miesięcy sprzedaży consultative – to sygnał, że nisza jest nie tyle „niszowa”, co po prostu za mała. Da się na tym zarobić jako freelancer, ale nie zbudujesz produktu.

Jak sprawdzić, czy nisza w AI nie jest tylko „ładnym pomysłem”

Test „trzech rozmów sprzedażowych”

Pierwszy filtr, który usuwa większość iluzorycznych nisz: czy jesteś w stanie przeprowadzić trzy prawdziwe rozmowy sprzedażowe w ciągu 2–3 tygodni. Nie wywiady z kolegami, tylko rozmowy, w których:

• pokazujesz szkic rozwiązania (mockup, klikany prototyp, manualny workflow na AI),
• pytasz o konkretne sytuacje, w których użytkownik by z tego skorzystał,
• prosisz o feedback i o to, czy mogą za to zapłacić „gdyby działało tak, jak na demo”.

Jeśli mimo prób nie jesteś w stanie umówić takich rozmów – najpewniej nisza jest zbyt abstrakcyjna lub nie ma realnego bólu. Jeśli rozmowy dochodzą do skutku, ale ludzie mówią „fajne, ale na razie nie mamy na to czasu/budżetu” – to też jest odpowiedź.

Manualny MVP: najpierw usługa, potem produkt

W niszach B2B najskuteczniejszym sposobem na uniknięcie budowania czegoś zbędnego jest podejście „najpierw usługa, potem produkt”. Zamiast od razu robić SaaS, zaproponuj klientowi:

• „Zrobię dla was X ręcznie z użyciem AI, przez 4 tygodnie, ryczałtem”.

To może być np.:

• tworzenie comiesięcznych raportów opisowych na bazie dostarczonych danych,
• generowanie i poprawianie draftów ofert na podstawie szablonu i briefu,
• przepisywanie notatek ze spotkań w spójne podsumowania i zadania w Asanie/Jirze.

Przez kilka tygodni pracujesz jak „człowiek w środku”, wspierając się modelami AI, ale cały workflow trzymasz ręcznie. Obserwujesz:

• co powtarza się za każdym razem,
• gdzie modele się mylą i wymagają twojej ingerencji,
• gdzie klient zmienia zdanie i jakie poprawki prosi.

Z tego w naturalny sposób rodzi się specyfikacja produktu – już nie z głowy, tylko z realnej pracy: wiesz, które kroki są powtarzalne i nadają się do zautomatyzowania, które wymagają decyzji człowieka, a które powinny być jedynie wspierane przez AI (np. system sugestii).

Mapa ryzyka: gdzie AI może zrobić krzywdę użytkownikowi

W każdej niszy warto świadomie przemyśleć ryzyka. Nie tylko techniczne, ale też reputacyjne i prawne. Prosta mapa pomaga:

Im bardziej „wrażliwy” obszar (prawo, medycyna, finanse, polityka personalna), tym większy nacisk na kontrolę człowieka i ograniczanie zakresu decyzji oddawanych AI. To też element twojej propozycji wartości: „AI, które nie robi głupot w krytycznym procesie”.

Projektowanie propozycji wartości, która przebija szum AI

Komunikat: od „AI-powered” do „robimy X w Y minut zamiast Z godzin”

Większość komunikatów marketingowych w AI brzmi identycznie: „inteligentna automatyzacja”, „asystent AI”, „przyspiesz swoją pracę”. To natychmiast znika w szumie. W niszy potrzebny jest komunikat, który:

• nazywa konkretną czynność,
• odwołuje się do realnej sytuacji „z dnia wczorajszego”,
• pokazuje różnicę w czasie, jakości lub ryzyku.

Zamiast „AI dla HR” lepiej powiedzieć:

„Generujemy opisy stanowisk dla programistów w oparciu o wasze projekty i stack – 10 minut zamiast 2 godzin klejenia z poprzednich ogłoszeń.”

Taki komunikat ma trzy zalety: każdy HR w software house’ach wie, o co chodzi; od razu czuje, czy to jego problem; może go w głowie przeliczyć na pieniądze i nerwy.

Dowody, nie deklaracje: mikro-case’y zamiast „przełomowej technologii”

Zaufanie w niszy zdobywa się przez konkrety. Nawet jeśli dopiero zaczynasz, możesz pokazać:

• przed/po jednego dokumentu (np. raport przed użyciem AI i po),
• screen workflow „tak robiliśmy to ręcznie” vs „tak wygląda to teraz”,
• krótkie cytaty użytkowników typu: „w końcu nie boję się raportów miesięcznych”.

Nie chodzi o spektakularne case study z dużym logo na stronie, bardziej o namacalne przykłady z kilku pierwszych wdrożeń. W niszy często wystarczy, że 2–3 osoby znane w danej społeczności powiedzą: „u nas to działa, oszczędza mi godzinę tygodniowo”.

Język niszy: mów jak oni, nie jak ekspert od AI

Jedną z przewag, które trudno skopiować, jest język. Jeśli mówisz jak ludzie z branży, dużo szybciej ci ufają. To oznacza:

• używanie ich skrótów, żargonu, nazw narzędzi,
• odwoływanie się do typowych sytuacji („QBR z klientem”, „audyt ISO”, „retro w sprincie”),
• unikanie zbędnego słownictwa z AI – „LLM”, „embeddingi”, „RAG” interesują cię, nie ich.

W praktyce wartościowe bywa nawet przygotowanie osobnego landing page dla każdej pod-niszy, z dedykowanymi przykładami ekranów, procesów, komunikatów. Ten sam silnik AI pod spodem, ale inne „opakowanie” i narracja.

Budowanie produktu AI w niszy krok po kroku

Krok 1: definicja pojedynczego, wąskiego „zadania startowego”

Zamiast tworzyć „platformę” od razu, wybierz jedno zadanie, które:

• pojawia się często (co najmniej kilka razy w miesiącu u klienta),
• jest dobrze odgraniczone (da się je opisać w 2–3 zdaniach),
• można przejść od początku do końca w jednym narzędziu.

Przykład z praktyki:

• zamiast „AI dla kancelarii prawnych” – „AI do pierwszej wersji odpowiedzi na powtarzalne zapytania mailowe klientów o status sprawy”.
• zamiast „AI dla budowlanki” – „AI do generowania kart przeglądów technicznych na podstawie notatek z inspekcji”.

Tak zdefiniowane zadanie jest wystarczająco małe, żeby realnie je dowieźć, a jednocześnie na tyle istotne, żeby ktoś mógł za nie zapłacić.

Krok 2: mapowanie procesu „jak jest teraz”

Zanim zaczniesz projektować, dokładnie rozpisz obecny proces klienta, krok po kroku. Najlepiej razem z nim, na jednym callu ekran–w–ekran. Zapytaj:

• Skąd biorą dane wejściowe? (maile, CRM, pliki, formularze)
• W jakiej kolejności klikają? (otwierają X, kopiują Y, wklejają do Z)
• Gdzie podejmują decyzje? (tu decyduję, czy wysłać, tu czy dodać do backlogu)
• Co jest efektem końcowym? (PDF, mail, wpis w systemie, prezentacja)

Na tej podstawie powstaje mapa, w której można zaznaczyć:

• kroki do pełnej automatyzacji (AI może zrobić to samodzielnie),
• kroki do wsparcia (AI przygotowuje draft, człowiek zatwierdza),
• kroki, których lepiej nie ruszać (krytyczne decyzje, akceptacje).

Krok 3: prototyp „na skrótach” – bez integracji na początku

Najczęstsza pułapka: od razu budować integracje z wszystkimi narzędziami klienta. Z perspektywy walidacji niszy to zbędne. Na starcie wystarczy:

• formularz do wklejenia danych wejściowych,
• okno z wynikiem AI,
• możliwość poprawki i eksportu (PDF, docx, mail).

Integracje z CRM, systemami biletowymi czy ERP mają sens dopiero wtedy, gdy użytkownicy faktycznie używają narzędzia kilka razy w tygodniu. Do tego momentu lepiej poświęcić czas na dopracowanie promptów, logiki i UX niż na klejenie API.

Krok 4: obserwacja użycia i iteracje na poziomie promptów

Dobrze zawężona nisza ma tę zaletę, że dokumenty i zadania są do siebie podobne. Dzięki temu można stosunkowo szybko dojść do stabilnych promptów i reguł. Warto:

• logować przykłady wejście/wyjście (z anonimizacją),
• oznaczać przypadki, w których użytkownik mocno poprawiał wynik,
• kategoryzować błędy (styl, merytoryka, brak danych, zły kontekst).

Na tej podstawie poprawiasz nie tylko sam tekst promptów, ale też strukturę wejścia: może trzeba dodać pola, checkboxy, predefiniowane opcje, żeby model miał mniej swobody a więcej kontekstu. Najlepsze niszowe narzędzia AI są w praktyce systemami formularzy i szablonów, a model jest tylko silnikiem językowym w środku.

Krok 5: decyzja – zostać w niszy czy rozszerzać zakres

Po kilku miesiącach pracy nad jednym zadaniem przychodzi typowe pytanie: „czy to już moment, żeby dodać drugą funkcję?”. Odpowiedź można oprzeć na kilku sygnałach:

• Użytkownicy regularnie korzystają z obecnej funkcji (co najmniej raz w tygodniu).
• Zgłaszają te same, powtarzalne potrzeby obok („skoro robicie X, to moglibyście też Y”).

Dane: czy masz wystarczająco „paliwa” dla swojego silnika AI?

W niszowych produktach AI przewaga rzadko wynika wyłącznie z lepszego modelu. Częściej z tego, że umiesz lepiej zdobyć i uporządkować dane z konkretnego kontekstu. Zanim pójdziesz dalej z produktem, odpowiedz sobie szczerze na kilka pytań:

• Czy masz stały dopływ nowych przykładów (dokumentów, zapytań, case’ów)?
• Czy możesz je w miarę łatwo anonimizować, żeby móc je analizować i trenować na nich logikę?
• Czy wiesz, które z nich są „dobrymi wzorcami”, a które pokazują, czego unikać?

W wielu niszach kluczowe okazuje się zbudowanie własnej, małej „bazy wiedzy” – niekoniecznie w sensie technicznym (wektory, embeddingi), ale w bardzo przyziemnym: katalogu szablonów, przykładów, edge case’ów. To na nich potem opierasz:

• prompt engineering,
• reguły walidacji,
• manuale dla klientów („co wklejać, czego nie wklejać do narzędzia”).

W praktyce często wychodzi, że największym ograniczeniem nie jest jakość modelu, tylko brak dobrze opisanych przykładów z jednej branży. Kto to ogarnie jako pierwszy, ma przewagę trudną do dogonienia „gołymi” LLM-ami.



Sprzedaż i dystrybucja: jak dotrzeć do niszy bez przepalania budżetu

Wybór pierwszego kanału: tam, gdzie nisza już się spotyka

Wąska grupa docelowa rzadko siedzi na ogólnych konferencjach o AI. Ma swoje własne miejsca:

• branżowe newslettery i portale,
• zamknięte grupy na Slacku/Discordzie/Facebooku,
• lokalne stowarzyszenia, izby, koła branżowe.

Zamiast „robić marketing” w próżni, lepiej wejść w 1–2 takie społeczności i przez kilka tygodni po prostu słuchać: o co pytają, czego się boją, jakich słów używają. Potem pokazać prototyp nie jako produkt „dla wszystkich”, ale jako narzędzie dla tej konkretnej grupy – z nazwą ich roli w pierwszym zdaniu.

Rozmowy sprzedażowe: mniej demo, więcej wspólnego klikania

Klasyczne demo „ja pokazuję, wy patrzycie” w niszy często nie działa. Ludzie muszą zobaczyć swoje dane i swoją sytuację. Dobrze sprawdza się schemat:

1. Krótka rozmowa o obecnym procesie (15 minut, bez slajdów).
2. Wspólne przejście przez narzędzie na jednym, realnym przykładzie klienta.
3. Na koniec – otwarta dyskusja: „co by musiało się zmienić, żebyście z tego korzystali co tydzień?”

To nie jest „sprzedaż pokazowa”, bardziej wspólny warsztat. Dla wielu osób z niszy to pierwsze realne doświadczenie z AI poza ChatGPT. Jeśli zobaczą, że narzędzie zna ich język i problemy, dużo łatwiej przejść do płatnych pilotaży.

Modele cenowe: jak nie odstraszyć niszy i jednocześnie nie zajechać się wsparciem

W niszach B2B najczęściej działają proste modele:

• abonament per zespół / per firma,
• pakiety „do X dokumentów / zadań miesięcznie”,
• setup fee za wdrożenie i dostosowanie szablonów.

Zbyt skomplikowane rozliczenia (tokeny, limity requestów, pay-per-use co do centa) bardziej odstraszają niż pomagają. Bezpieczny start to:

• mały, ale płatny pilot (np. 2–3 miesiące),
• jasna liczba użytkowników i zakres wsparcia,
• konkretny cel pilota („używać narzędzia w 3 przypadkach tygodniowo u 5 osób”).

W praktyce nie chodzi o zarobienie dużych pieniędzy na pierwszych klientach, tylko o:

• sprawdzenie, czy problem jest na tyle bolesny, że ludzie wyciągają kartę,
• osiągnięcie użycia nawykowego, a nie „kliknąłem raz z ciekawości”.

Rekomendacje w niszy: mała sieć, duża siła rażenia

W wąskich branżach wszyscy się znają. Jeśli dowieziesz efekt trzem firmom, jest duża szansa, że same zaczną o tobie mówić:

• na zamkniętych grupach,
• na kameralnych meetupach,
• w prywatnych rozmowach „co ty używasz do tych raportów?”.

Świadomie to wzmacniaj: proś o krótkie, szczere cytaty, zgody na pokazanie zanonimizowanych screenów, możliwość wspólnej prezentacji na branżowym wydarzeniu. Zamiast wykupować sponsorowane wystąpienia na dużych konferencjach AI, często lepiej pojechać jako „gość” na małe spotkanie stowarzyszenia branżowego i pokazać: „tak to działa u waszych kolegów po fachu”.

Jak nie spalić się operacyjnie, skalując niszowy produkt AI

Granica między produktem a usługą: ile customizacji to już za dużo

Każdy klient w niszy ma swoją specyfikę. Jeśli jednak bezrefleksyjnie dokładasz kolejne „wyjątki”, po kilku miesiącach lądujesz z agencją usługową zamiast produktu. Pomaga proste rozróżnienie:

• Konfiguracja – w ramach istniejącego systemu (szablony, pola, reguły, słowniki).
• Customizacja – zmiany w kodzie pod jeden przypadek klienta.

Na starcie trudno tego całkiem uniknąć. Warto jednak od początku mieć „czerwone linie”, których nie przekraczasz bez dobrej przyczyny, np.:

• nie budujesz integracji z narzędziem, którego używa jedna firma na rynku,
• nie dodajesz osobnych modeli / workflowów dla pojedynczej osoby,
• nie modyfikujesz logiki core tylko dlatego, że ktoś tak „zawsze robił”.

Dobry test: czy to, o co prosi klient, przyda się co najmniej 30–40% przyszłych klientów z tej samej niszy? Jeśli nie, próbujesz rozwiązać jego problem innymi środkami (konfiguracja, szkolenie, zmiana procesu) albo mówisz uczciwie „nie robimy tego”.

Wsparcie użytkowników: od „helpdesku do wszystkiego” do samouczącej się bazy wiedzy

Na początku większość pytań i problemów i tak ląduje u ciebie w Slacku czy na mailu. Zamiast tylko gasić pożary, traktuj to jako źródło:

• nowych przykładów promptów,
• FAQ osadzonych w produkcie (tooltips, checklisty, patterny),
• wzorców komunikacji z użytkownikiem („co powiedzieć, gdy AI nie wie”).

Dobrym trikiem jest zapisywanie co trudniejszych rozmów w formie wewnętrznych „notek”: jaki był kontekst, co poszło źle, jak to naprawiliście, jaka zmiana w narzędziu by temu zapobiegła. Co kilka tygodni przeglądasz te notki i szukasz powtarzalnych motywów. Z tego rodzą się:

• podpowiedzi w UI („nie wklejaj tu całej korespondencji – wystarczy ostatni mail”),
• gotowe szablony wejścia/wyjścia,
• propozycje szkoleniowe dla nowych klientów.

Ogarnianie kosztów modeli: jak nie obudzić się z rachunkiem ponad przychody

Budując niszowe narzędzie, łatwo wpaść w pułapkę „przecież to tylko kilka centów za request”. Przy rosnącej liczbie użytkowników potrafi to jednak wystrzelić. Kilka praktycznych zasad:

• Rozdziel środowisko testowe od produkcyjnego i mierz każdy z osobna.
• Ustaw limity per użytkownik/zespół, nawet jeśli na razie są bardzo luźne.
• Daj sobie możliwość szybkiej zmiany modelu (np. z topowego na tańszy) dla mniej krytycznych zadań.

W niszy często nie potrzebujesz najwyższego możliwego poziomu „kreatywności” – ważniejsza jest powtarzalność i zgodność z szablonem. W praktyce możesz:

• podzielić workflow na etapy (np. parsowanie danych tańszym modelem, dopiero końcówka droższym),
• cache’ować powtarzalne wyniki (np. sztywne sekcje regulaminów, definicje),
• ustawić sensowne domyślne długości odpowiedzi, zamiast generować „eseje”.

Strategia długoterminowa: jak bronić swojej niszy przed gigantami

Warstwy przewagi: co naprawdę trudno skopiować

Jeśli twoja przewaga opiera się wyłącznie na tym, że „podpinasz model X z API Y”, jesteś łatwy do skopiowania. To, co naprawdę się broni, to:

• deep know-how domenowe – spisane best practices, checklisty, szablony specyficzne dla branży,
• zintegrowanie z codziennym workflow – narzędzie wklejone w już istniejące rytuały pracy,
• społeczność wokół produktu – grupa osób, które czują, że „to jest nasze narzędzie”.

Technologia AI będzie tanieć i się ujednolicać. To, co zostanie, to relacje z niszą i wiedza o tym, jak ta nisza faktycznie działa na co dzień. Im głębiej w to wejdziesz, tym trudniej komukolwiek powtórzyć to wyłącznie pieniędzmi i silnikiem LLM.

Budowanie mikro-ekosystemu: integracje, partnerzy, dodatki

Kiedy fundament jest stabilny (użycie, retencja, płacący klienci), możesz zacząć budować „warstwy” wokół produktu:

• małe integracje z 2–3 najpopularniejszymi narzędziami w niszy,
• pluginy/rozszerzenia (np. do przeglądarki, do ulubionego edytora dokumentów),
• partnerstwa z firmami wdrożeniowymi lub konsultantami branżowymi.

Przykład z praktyki: tworzysz AI do generowania dokumentacji powykonawczej w budowlance. Po pierwszych miesiącach okazuje się, że większość klientów i tak kończy w Excelu i jednym konkretnym systemie do zarządzania projektami. Naturalnym krokiem jest:

• dodanie eksportu „pod Excela” z gotowymi formułami,
• mały plugin pozwalający wstawić wygenerowane sekcje prosto do używanego systemu.

Z zewnątrz to drobiazgi, ale w niszy robią ogromną różnicę – pokazują, że faktycznie jesteś „z tej branży”, a nie kolejnym dostawcą generatywnego AI z ogólnym produktem.

Monitorowanie zmian w regulacjach i standardach branżowych

Regulacje dotyczące AI (np. unijny AI Act) to jedno, ale równie ważne są standardy i normy w samej niszy: aktualizacje przepisów, nowe wytyczne, zmiany w raportowaniu. Jeśli twoje narzędzie „nie nadąża”, klienci tracą zaufanie. Dlatego potrzebujesz:

• jasnej odpowiedzialności w zespole za śledzenie zmian prawnych i standardów,
• procedury szybkiej aktualizacji szablonów i reguł,
• komunikacji do klientów: co się zmieniło i jak to wpływa na ich pracę z narzędziem.

W wielu branżach to właśnie reakcja na takie zmiany odróżnia „gadżet z AI” od realnego narzędzia pracy. Jeśli dzień po wejściu nowych przepisów klient widzi u ciebie zaktualizowany szablon i opis zmian, przestaje myśleć o alternatywach.

Psychologia użytkownika: jak sprawić, by ludzie zaufali AI w swojej niszy

Transparentność działania: pokazuj, jak AI doszło do wyniku

W niszach profesjonalnych ludzie nie lubią „czarnych skrzynek”. Chcą wiedzieć, skąd się bierze wynik. Możesz to ułatwić, dodając:

• sekcję „na podstawie tych fragmentów” przy generowaniu odpowiedzi z dokumentów,
• podświetlanie źródeł w tekście,
• logikę reguł, która tłumaczy część decyzji (np. „wybrano szablon X, bo dokument zawiera wzmiankę o Y”).

Nie chodzi o pełne wyjaśnialne AI na poziomie naukowym, tylko o praktyczne „uchylenie drzwi”, by użytkownik mógł szybciej skontrolować wynik i poczuć się bezpieczniej.

Kontrola w rękach użytkownika: zawsze łatwy „plan B”

Ludzie chętniej korzystają z AI, gdy wiedzą, że w każdej chwili mogą:

• cofnąć zmianę,
• porównać wersję „przed/po”,
• przejść na tryb całkowicie ręczny.

Prosty przykład: edytor dokumentów z AI. Jeśli dajesz przycisk „Zastąp tekst” bez opcji szybkiego porównania i cofnięcia, większość osób będzie klikać niechętnie. Gdy mogą obejrzeć różnice obok siebie i zaakceptować tylko część zmian, rośnie poczucie sprawczości, a za nim – adopcja narzędzia.

Edukacja bez żargonu AI

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Jak znaleźć dochodową niszę w AI dla swojego startupu?

Aby znaleźć dochodową niszę w AI, zacznij nie od technologii, ale od konkretnych zadań, które ludzie wykonują codziennie: tworzenie raportów, dokumentacji, ofert, notatek ze spotkań, analiz danych. Szukaj miejsc, gdzie praca jest powtarzalna, żmudna, a jednocześnie wykonywana przez wysoko opłacanych specjalistów.

Praktycznie: wybierz 2–3 branże, które rozumiesz lub do których masz łatwy dostęp, porozmawiaj z 10–15 osobami z tych branż i wypisz powtarzające się „bolące” zadania. Z tych zadań budujesz hipotezy nisz, np. „AI do tworzenia ofert przetargowych w budownictwie” zamiast „AI do sprzedaży”.

Co to dokładnie znaczy „nisza w AI” i jak ją zdefiniować?

Nisza w AI to nie jest ogólna branża typu „medycyna” czy „prawo”, tylko bardzo konkretny problem w określonym kontekście. Dobra definicja niszy odpowiada na pytania: dla kogo dokładnie jest narzędzie (rola), w jakiej branży (branża) i do jakiego zadania (konkretna czynność, proces).

Możesz użyć prostego schematu trzech wymiarów: branża + rola + zadanie. Zamiast „AI dla HR” formułujesz: „AI do pisania opisów stanowisk dla rekrutacji technicznych w software house’ach 20–100 osób”. Im bardziej precyzyjnie zawężysz każdy z tych wymiarów, tym mocniejsza nisza.

Dlaczego ogólne pomysły typu „AI do marketingu” prawie zawsze przegrywają?

Ogólne pomysły są z góry skazane na brutalną konkurencję z dużymi graczami, którzy mają większy budżet, zespół i przewagę czasową. Komunikaty w stylu „AI dla marketingu” czy „AI do obsługi klienta” są kompletnie niekonkretne i zlewają się z setkami podobnych produktów na rynku.

Brakuje w nich ostrej grupy docelowej, jasnego scenariusza użycia i realnego „bólu”, który rozwiązują. Efekt jest taki, że klienci porównują wyłącznie cenę, liczbę funkcji i wygląd interfejsu, zamiast widzieć wyraźną, mierzalną wartość biznesową.

Jak odróżnić dobry pomysł na niszę AI od złego?

Dobry pomysł na niszę jest „do bólu konkretny”: da się wskazać typowego użytkownika, jasno opisać, w jakim momencie dnia korzysta z narzędzia, jakiego dokumentu lub zadania dotyczy produkt oraz jaki ból eliminuje (czas, stres, ryzyko błędu). Użytkownik, słysząc opis, powinien od razu myśleć: „to jest moje życie zawodowe”.

Zły pomysł jest zbyt szeroki („AI do treści”, „AI dla sprzedaży”), nie ma jasno określonej grupy docelowej, nie uderza w konkretny proces i da się go streścić jednym pustym hasłem marketingowym. Jeśli twój pitch brzmi tak samo jak 100 innych narzędzi AI, to najpewniej masz zły pomysł na niszę.

Skąd brać realne pomysły na nisze w AI bez drogich badań rynku?

Najlepszym źródłem są rozmowy, nie raporty. Umów krótkie rozmowy z ludźmi z branż, które znasz. Zadawaj pytania: „Co ci zabiera najwięcej czasu?”, „Jakich zadań najbardziej nie lubisz?”, „Jakie dokumenty ciągle tworzysz od zera, choć są do siebie podobne?”. Zwracaj uwagę na powtarzające się motywy.

Drugie świetne źródło to tzw. „szare dokumenty” w firmach: raporty, protokoły, notatki, zgłoszenia, formularze. Często mają stałą strukturę, są żmudne w tworzeniu i powtarzają się setki razy. To naturalni kandydaci na automatyzację z pomocą AI.

Jak unikać „szumu marketingowego”, gdy wprowadzam narzędzie AI na rynek?

Zamiast mówić o technologii („GPT-4”, „zaawansowane modele”, „RAG”), mów o konkretnym efekcie biznesowym: ile czasu oszczędzasz, jakie błędy eliminujesz, jaki proces przyspieszasz i dla kogo dokładnie. Komunikat „notatka z teleporady gotowa 5 minut po rozmowie” jest tysiąc razy mocniejszy niż „AI dla branży medycznej”.

Stosuj język użytkownika, nie język inżyniera. Opisuj typowe sytuacje z jego dnia pracy, używaj branżowych przykładów dokumentów i pokaż jasny „przed” i „po” wdrożeniu twojego narzędzia. Wtedy nie giniesz w hałasie, bo twoja oferta brzmi jak realne rozwiązanie, a nie kolejne ogólne narzędzie AI.

Czy wąska nisza w AI ogranicza skalowanie startupu?

Wąska nisza na start nie musi oznaczać ograniczonego skalowania. Dobrze dobrana mikrospecjalizacja daje ci przewagę: mało konkurencji, jasny komunikat i szybciej zdobyte pierwsze case studies. Po zdominowaniu jednej niszy możesz rozszerzać produkt na sąsiednie zadania, role lub branże, wykorzystując już zdobytą wiedzę domenową.

Strategia „najpierw wąsko, później szerzej” jest bezpieczniejsza niż start z ogólnym narzędziem „do wszystkiego”. Korporacjom często nie opłaca się schodzić tak głęboko w małe nisze, a dla młodego startupu to szansa na trwałą przewagę i lojalnych klientów.

Najważniejsze lekcje

• Ogólne hasła typu „AI dla biznesu” czy „AI do wszystkiego” rozmywają przekaz – użytkownik nie wie, dla kogo jest narzędzie ani jaki konkretny problem rozwiązuje, więc produkt ginie w szumie.
• Skuteczna nisza w AI musi być ekstremalnie konkretna: zamiast „AI dla marketingu” – np. „AI do tworzenia ofert przetargowych w budownictwie” lub „AI do notatek z teleporad w gabinetach dietetycznych”.
• Produkty o szerokim zastosowaniu („AI do treści”, „AI do obsługi klienta”) przegrywają z dużymi graczami – brakuje im ostrej grupy docelowej, klarownego scenariusza użycia i wyróżników innych niż cena czy liczba funkcji.
• Nisza w AI to nie „branża” jak medycyna czy prawo, ale precyzyjnie zdefiniowany problem/proces w konkretnej sytuacji, który ma realnego użytkownika, kontekst, częstotliwość i „ból” do rozwiązania.
• Każdą sensowną niszę można opisać trzema wymiarami: branża (kontekst i regulacje), rola (kto jest odpowiedzialny) i zadanie (konkretny etap pracy, w który wpinamy AI) – im węższe każdy z nich, tym ostrzejsza propozycja wartości.
• Użytkownicy nie kupują technologii („GPT-4”, „RAG”), lecz efekt: szybsze i mniej błędne wykonanie konkretnego zadania, spokój i oszczędność czasu – komunikacja powinna to jasno podkreślać.
• Przewaga w niszy wynika głównie z dogłębnego zrozumienia procesów, języka branżowego i ograniczeń użytkownika, a nie z samego modelu AI, który jest dziś łatwo dostępny „z półki”.

Warte uwagi:

• 

  Jak zabezpieczyć swoje hasła – menedżery haseł w praktyce

• 

  Martech startupy – nowa generacja narzędzi marketingowych

• 

  Czy menedżery haseł są naprawdę bezpieczne?

• 

  Menedżery haseł – który program wybrać?

• 

  Startupy, które zmieniły influencer marketing

• 

  10 menedżerów haseł Open Source, którym możesz zaufać