Тамар Берковичи, вице-президент по инжинирингу компании Box, приводит на портале InformationWeek три совета, которые помогут заложить основу для практического внедрения масштабных инноваций в продукты.

Развитие технологий ИИ достигло переломного момента: то, что раньше относилось исключительно к области научной фантастики, теперь кажется вполне достижимым в одночасье.

Перед лицом этих масштабных изменений, когда мы в спешке корректируем планы и перераспределяем ресурсы, технологические лидеры должны убедиться в том, что их усилия приносят реальную пользу, а не просто привлекают внимание заголовками.

1. Ориентируйтесь на своих пользователей

ИИ сейчас в тренде, но, в отличие от других последних циклов ажиотажа, возможности больших языковых моделей (LLM) в области естественного языка и рассуждений имеют реальный потенциал для масштабного воздействия на широкий спектр продуктов. Однако добавление ИИ в хорошо функционирующий продукт только ради того, чтобы быть в тренде, лишь запутает пользователей.

Прежде чем внедрять ИИ, необходимо выяснить, решает ли он проблемы или закрывает пробелы. Чтобы найти правильные возможности, сосредоточьтесь на своих пользователях. Подумайте, как с помощью ИИ можно улучшить их опыт, оставаясь при этом в рамках стратегии развития продукта. Ищите взаимодействия, которые могли бы выиграть от использования интерфейса на естественном языке, или ручные рабочие процессы, которые ИИ мог бы оптимизировать.

Хорошим примером является сервис бронирования жилья. При поиске места для размещения пользователи фильтруют такие параметры, как ценовой диапазон или количество спален. Простая замена прямого флажка на ввод пользователем ИИ-запроса не даст ничего нового и, скорее всего, выльется в более громоздкий и ненадежный интерфейс. Но даже при наличии множества фильтров не всегда легко найти то, что ищешь. И 100 категорий фильтров не всегда помогают. Именно здесь способность ИИ понимать нюансы естественного языка может стать решающим фактором. С поисковой системой на основе ИИ нет никаких ограничений в кастомизации выбора, которую вы можете предложить.

Чего следует остерегаться? Если создать убедительную демонстрацию с использованием нового ИИ относительно легко, то создать продукт, пригодный для использования, гораздо сложнее. Планируйте итерационный процесс получения обратной связи от пользователей, а также учитывайте, что вам предстоит еще многому научиться, пока сможете создать ценный продукт.

2. Не увлекайтесь тонкой настройкой собственной модели

Одним из интересных аспектов новейшей волны ИИ является его суперспособность к индивидуальной настройке. То, что раньше требовало понимания нюансов и намерений на уровне человека, теперь можно оцифровать и сделать доступным в масштабах компании.

Но не позволяйте своему увлечению этой технологией перечеркнуть все, что вы знаете о практической разработке продуктов. Тонкая настройка индивидуальной модели может показаться заманчивой, но это преждевременная оптимизация, которая ограничивает вас в выборе до того, как вы нашли создали подходящий продукт. Преждевременная тонкая настройка модели ИИ замедляет скорость итераций и увеличивает затраты на обслуживание, что в конечном итоге снижает скорость инноваций.

Как же создать индивидуальный опыт? Все дело в подсказке. Подсказка — это отличное место для того, чтобы задать тон взаимодействия: доверие, культурные или отраслевые корректировки, голос вашего бренда и многое другое. Обязательно используйте любую служебную информацию, которой вы хотели бы снабдить модель. Подумайте, какой контекст необходимо предоставить новому сотруднику для решения этой задачи, и включите его в свою подсказку.

Такой подход обеспечивает гибкость и адаптацию по мере развития базовой технологии и понимания того, как ее использовать. Уровень проработанности структуры подсказки в итоге станет ключевым отличительным признаком вашего продукта.

Чего следует остерегаться? Модели ИИ похожи на черные ящики — вводишь запрос и получаешь ответ. Даже незначительные изменения могут привести к значительному снижению качества! С самого начала создайте процесс контроля качества, чтобы эффективно оценивать улучшения и быстро выявлять ухудшения.

3. Создайте основу для быстрого внедрения инноваций

Чтобы не отстать от современного головокружительного темпа, ваша команда должна обладать способностью к быстрым итерациям. Однако, хотя вы и должны поощрять дух инноваций, предоставление каждому возможности заниматься только своим делом может быстро привести к обратному результату.

Убедитесь, что вы начинаете с прочного фундамента, создав платформу ИИ, которая проложит общий путь для разработчиков, способствуя как быстрым итерациям, так и согласованности всего продукта. Рассмотрите возможность стандартизации санкционированных поставщиков и моделей, базовой структуры подсказок, подхода к тестированию качества, а также базовых шаблонов и возможностей извлечения релевантных данных из общих источников данных для использования в качестве контекста подсказки.

Чего следует остерегаться? Несмотря на то что платформа ИИ может упростить решение многих задач, не стоит слишком зацикливаться на централизации. Помните — дело не в технологии, а в ее внедрении в продукт. Команды, владеющие определенным аспектом продукта, лучше всего подходят для выявления и итерации соответствующих сценариев использования. Стремитесь к тому, чтобы каждый член команды разработчиков продукта мог успешно внедрить ИИ в свою область.

Если вы уделите время размышлениям о том, где ИИ может принести наибольшую пользу вашим пользователям, заложив в подсказки индивидуальные особенности и дифференциацию, а также проложив путь для внедрения ИИ в весь ваш продукт, вы сможете успешно реализовать практические инновации с использованием ИИ — как сейчас, так и в будущем.