Как не запустить очередную AI-пустышку: фреймворк Context × Consideration

Как не запустить очередную AI-пустышку: фреймворк Context × Consideration

Чтобы AI реально приносил пользу и деньги в продукте, оценивайте его через две оси:

1. Цена ошибки (consideration) Сколько усилий юзеру нужно, чтобы принять решение? Выбрать губку для посуды - легко (low consideration). Купить машину или выбрать стратегию бизнеса - сложно (high consideration). Чем выше ставки, тем больше AI требует контроля со стороны человека.

2. Глубина знаний (context) Сколько базы должна знать модель? Только ваш каталог товаров или вообще весь контекст рынка?

Как это использовать? Ищите юз кейсы с высоким ROI, где стоимость контекста не зашкаливает. Не пытайтесь сразу заменить человека там, где цена ошибки огромна.

Примеры идей для старта: 1. Упрощение интерфейсов: заменить 10 кнопок одним чатом.

2. Упрощение работы: дать человеку экзоскелет, который делает 80% рутины.

3. Гиперперсонализация: контент, который создается под юзера в моменте.

AI-петля вместо AI-фичи Вместо отдельных фич можно строить петлю взаимодействия. Как это работает: 1. Юзер взаимодействует с AI 2. Данные и фидбек фиксируются 3. Модель дообучается 4. Опыт становится лучше 5. Приходит больше юзеров

Если у вас нет такого цикла сбора данных, будет высокий риск, что вашу обертку скопируют за неделю.

Пример: Notion AI. Они не просто прикрутили чат, они встроили его в контекст ваших заметок. Как результат, его использует выше 50% среди платящей базы.

#PG_education