Нейросети в продукте: что я применяю уже сейчас (а что пока нет)
Сейчас я довольно много времени посвящаю изучению нейросетей в ВШЭ в магистратуре по прикладной математике. Вокруг, как обычно, много шума, но я стараюсь выбирать что-то максимально применимое к практике
Вот мой текущий рабочий стек AI-инструментов:
✅ Что использую уже сейчас (и почему это работает):
- Мозговой штурм с прикрученным ИИ. Описываю ChatGPT проблему и целевую аудиторию, прошу сгенерировать 10-15 гипотез. 80% — мусор, но 2-3 идеи часто дают неочевидный угол обзора и запускают собственную мысль. Окупается экономией времени на старте анализа.
- Анализ качественных данных. Самый ценный для меня кейс. Заливаю в нейросеть расшифровки 10-15 пользовательских интервью. ChatGPT за 5 минут группирует боли, вычленяет частые паттерны и формулирует инсайты. Это не отменяет глубокого анализа, но заменяет часы ручной сортировки открыток на Miro. Вывод: AI отлично справляется с ролью мощного младшего аналитика.
- Победа над «чистым листом». Черновики ТЗ, user stories, служебные записки, шаблоны писем — нейросеть идеально помогает структурировать мысль и выдать первый вариант, который потом правишь и дополняешь. Скорость подготовки документов выросла в разы.
❌ Что принципиально не использую (и вам не советую):
- Принятие продуктовых решений на основе AI-аналитики. Речь про встроенных ассистентов в Amplitude и подобных сервисах. В финтехе, где цена ошибки — миллионы и репутация, я не могу доверять инсайтам без тотальной перепроверки. Нейросеть может не уловить специфичный бизнес-контекст и привести к фатально неверному выводу.
- Создание продуктов «от AI». Пока 90% AI-продуктов на рынке — это «solution in search of a problem». Технология крутая, но бесполезная, если не решает реальную боль пользователя. Начинать с AI-возможности, а не с потребности — верный путь провалить продукт.
Кстати, еще больше полезных сервисов я привела в двух постах в своем тг канале @Prod_alchemy_lab, заглядывайте)
Итог:
Пока что AI — это не замена критическому мышлению продакта, а его супер-усилитель. Это как получить в команду стажера-гения, который не спит и не ест, но за решения и финальный результат отвечаете только вы.
А вы? Где проводите черту между помощью и слепым доверием?Сталкивались ли с ситуацией, когда AI-инсайт оказывался ложным и вел к неверному решению? Интересен ваш практический опыт.