AI есть? А если найду?! ИИ: с чего начать внедрять и зачем оно вообще нужно?

Частенько слышу такое утверждение, что "AI в нашем продукте не применим", что, якобы, нет ИИ-фичей, которые могли бы существенно улучшить продукт. Но вот так ли это на самом деле?

Тема искусственного интеллекта уверенный тренд, который двигает по миру и сегодня без него продуктовая разработка как пицца без сыра: вроде съедобно, но не вау.

Разбираемся на базе реально востребованных направлений: какие задачи помогает решать ИИ, зачем это интегрировать в продуктовую работу и чего ждать продакту от автоматизации уже сегодня.

Берите как чек-лист, проходитесь по списку и найдите именно то, что может войти в ваших скоуп задач на следующем квартальном планировании! Статья без картинок и воды - только по делу об идеях применения ИИ.

1. LLM-решения: чат-боты и генерация текстов. Большие языковые модели (LLM), которые меняют привычную коммуникацию:

Чат-боты и виртуальные ассистенты. Настроить саппорт 24/7, автоматизировать FAQ, идентифицировать пользователя - всё это задаёт новый стандарт сервису. Да, бывают неудачные примеры, вроде ассистентов, которые пока отвечают невпопад и чаще всего приходится их просить дать человека, но это уверенный тренд, который точно будет дальше развиваться.

Автоматическая генерация контента. Описания товаров, поздравления и даже отчёты теперь можно писать минутами, а не часами. Правда, для начала лучше обучить модельку на паре примеров ваших текстов, а то иначе стиль по умолчанию так себе, топорный :)

Семантический поиск. Умные поисковые системы понимают не только слова, но и их смысл, что сокращает время поиска инфо до минимума. Я лично уже давно интересующие вопросы задаю ИИ, потому что ему можно задать вопрос на органическом языке, а в стандартном поиске, который заточен под поиск совпадающих фраз, нужно угадать нужное сочетание слов, чтобы получать точный результат.

Классификация и маршрутизация. AI автоматически определяет, к какому отделу отнести заявку или обращение, снижая нагрузку на команду поддержки. Это, конечно, мед, первая линия поддержки может выдыхать - останется только разобрать руками нестандартные заявки. А мы, как пользователи, теперь не ждем часами, пока заявка пройдет первый фильтр.

Обработка документов. Извлечение данных из PDF, фотографий, контрактов без ручной рутины, регистрации и смс.

Пример таких LLM -решений: Ozon сделал умного бота для магазинов, который генерирует описания товаров, разбирается в карточках и отвечает на вопросы про логистику.

2. Предиктивные модели

ИИ-аналитика перестала быть достоянием корпораций. Сегодня она помогает:

- Предсказывать спрос и продажи, оптимизировать запасы, планировать промо;

- Оценивать отток, вовремя удерживать “уходящих” клиентов;

- Прогнозировать конверсию, быстро тестировать гипотезы и видеть ROI изменений;

- Предотвращать поломки (predictive maintenance), особенно в IoT и оборудовании.

- Рисковый скоринг, помогающий мгновенно выявлять подозрительные операции

К примеру, Delivery Club внедрил AI для прогнозирования пиковых нагрузок по районам и повысили эффективность распределения курьеров.

3. Natural Language Processing в действии

Всё, что связано с пониманием и обработкой текстов - теперь сфера NLP:

- Извлечение сущностей (имён, дат, адресов, телефонов) помогает быстро структурировать заявки и данные.

- Тональность (sentiment), чтобы отслеживать фидбек, выявлять негатив в отзывах.

- Автоматическое резюмирование, позволяет сокращать время на обработку текстов, собирать отчёты или выжимки.

- Перевод текста, чтобы выйти сразу на несколько рынков и не тратить отдельный бюджет на переводчиков.

- Детекция лексики и соответствие требованиям, фильтрация комментариев, legal compliance - особенно актуальная тема сегодня.

Пример: Хабр парсит тональность пользовательских отзывов с помощью AI и оперативно реагирует на критику.

4. Компьютерное зрение: мир глазами AI

ИИ уже научился читать не только тексты, но и “видеть”, к примеру такие фичи можно применять в ваших продуктах:

- Распознавание объектов: лица на фото, логотипы в видео, теги на сцене. Туда же - биометрическая идентификация, которая как раз проводит анализ изображений.

- OCR - помогает распознавать текст с картинки, номера автомобилей на дорожных камерах, идентификации документов, платежных карт, иными словами, помогает минимизировать ручной ввода данных.

- Heatmap и трекинг в ритейле, который помогает делать анализ потоков, оптимизация выкладки товаров исходя из проходимости и так далее.

- Анализ поведения: где задерживается клиент, что цепляет его внимание.

Пример: магазины X5 тестируют AI-аналитику для движения покупателей по залу, что сокращает очереди и увеличивают продажи.

5. Оптимизация процессов: логистика, ресурсы, цены

ИИ решает за продакта задачи, которые раньше требовали табличек и кучи нервов:

- Оптимизация маршрутов (доставка, сервисные команды).

- Динамическое ценообразование (макс. маржа без просадок конверсии, тренды, сезонность).

- Распределение персонала и графиков: планирование дежурств, посменки, подбор тайм-слотов.

- Снижение запасов: эффективная supply chain, сколько нужно хранить товаров на складе, чтобы удовлетворить спрос, но не занимать место товарами, на которые спрос низкий.

Например: в онлайн-ритейле Ozon, Wildberries есть динамическое ценообразование на основе спроса и конкурентных данных работает в автомате, а в Яндекс. Такси есть фича, которая учитывает при расчете стоимости поездки кучу факторов, включая заряд вашего телефона, погоду за окном, высокий спрос и так далее.

6. Рекомендательные системы: персонализация на максималках

- Товарные и контентные рекомендации: подкинуть “то, что нужно” и увеличить средний чек. Наверняка, вы видели предложения от онлайн магазинов и сервисов доставки "Вам может понравится".

- Кросс-селл и апселл: “ещё вот это” на основе профиля клиента, "Не забудьте купить" или "Вы в прошлый раз заказывали".

- Ранжирование поиска и индивидуальная выдача, с учетом контекста прошлого поиска, половозрастной группы.

- Персонализация интерфейсных элементов: динамически менять опыт под пользователя.

Пример: Кинопоиск и Окко внедрили AI-категоризацию и персональные подборки фильмов, увеличив время вовлечения. Наверняка, вы видели такие подборки "Вам может понравиться".

7. AI для безопасности и compliance

Сфера, где ошибка дорого стоит, а человеческий фактор - один из рисков:

- Обнаружение мошенничества и автоматизация KYC;

- Контроль аномалий** (подозрительные транзакции);

- DLP-системы на основе AI и предотвращение утечек;

- Проверка на соответствие регуляторке: мониторинг операций и документов.

8. HR и внутренние процессы

- ATS и скрининг резюме** и автоматизированный выход на лучшие отклики и релевантных кандидатов;

- Анализ вовлечённости: борьба с выгоранием и текучкой. Читала недавно про кейс одной компании, что ИИ помогает прогнозить когда человеку уже пора идти в отпуск)

- Автоматизация performance review: не тратить часы на ревью отчётов о проделанной работе, но тут, честно, пока немножко неоднозначно, потому что ИИ не учитывает всякие софт-скиллы, типа токсичность, конфликтность сотрудника итд.

- AI-обучение и генерация материалов: ну тут все очевидно, можно генерировать обучающие материалы и курсы, а еще чат-бот может стать твоим персональным ментором по выбранной теме, кидаешь промт по интересной теме, а ИИ тебя коучит, дает задания, такого охвата знаний не сможет предложить ни один живой ментор.

9. AI-инструменты для разработчиков

Это моя любимая тема) На рынке сейчас куча продуктов от российских вроде Гигакода, до зарубежных Copilot, Cursor и другие:

- AI-review кода: поиск багов, автогенерация тестов, антипаттерны.

- Интеллектуальные ассистенты (в IDE)** — ускорение написания и ревью. Интегрированная среда разработки, проще говоря, это умный «рабочий стол» для программистов, в котором они пишут код, тестируют, исправляют ошибки - всё в одном месте.

- Генерация SQL-запросов: продакт формулирует задачу, AI пишет запрос.

- Автотесты и автодокументация: ИИ генерирует их на неплохом уровне, но качество напрямую зависит от источников данных, на которых обучается.

10. Автоматизация ручной рутины и документооборот

Тут все по классике:

- AI-ввод данных (PDF, фото, сканы) - минус тонны времени на ручной ввод;

- Классификация и маршрутизация документов;

- Автосоставление договоров и актов по шаблону, но без юристов в сложных сделках тут пока никак;

- Быстрый юридический анализ “без юриста”, например, у меня есть опыт общения с ассистентом-юристом по теме миграционного права, неплохо справился и даже нашел все нужные ссылки на статьи итальянских законов, на которые мне нужно было сослаться;

1. Фокус на ценности: не ради флага “у нас тоже ИИ”, а для реальной пользы пользователю или процессу.

2. MVP-подход: маленькая фича > длинный проект. Тестируйте быстро, исправляйте по пользователям.

3. Коммуникация с командой: вовлекайте инженеров, аналитиков, дизайнеров - AI это командная работа.

4. Контроль качества: проверяйте данные, метрики и этичность моделей. Не забываем про обработку перс данных и коммерческой тайне!

5. Прокачка знаний: не стесняемся учиться как работать с ИИ-фичами, все от курсов, туториалв, общения с коллегами.

AI в продуктовой разработке - это уже не про будущее, а ежедневная рутина, которая экономит ресурсы, расширяет возможности команды и создаёт лучший пользовательский опыт. Главное не бояться разбираться и запускать AI-фичи там, где это реально улучшает жизнь пользователя (и продакта).

Больше кейсов и полезных статей для продактов - в моей уютной тележке! Подпишись, мне будет приятно, а тебе - полезно.

И, если полезно, жмакни лайк - это мотивирует писать пользу чаще, а тебе - ничего не стоит) а еще лучше сохрани, точно пригодится как шпаргалка для идей по применению ИИ в продукте.

Ciao!