В июне в Санкт-Петербурге прошла Conversations — конференция по генеративному и разговорному AI для бизнеса и разработчиков. В потоке докладов на сцене продуктового трека состоялась дискуссия, в которой приняли участие эксперты из разных компаний, чтобы обсудить вопросы и вызовы индустрии. Поговорили также о том, как не погрязнуть в потоке новостей про genAI и не упустить важные технологические обновления.
В дискуссии приняли участие:
- Галина Ширанкова, руководитель портфеля продуктов в мессенджере Авито
- Глеб Кудрявцев, CEO Карьерный Цех, microboard.io
- Виктор Тарнавский, Head of AI в Т-Банк
- Евгений Бабаев, CPO в МойОфис
Ведущим стал Глеб Обломский, директор по AI-продуктам Just AI. Основные поинты дискуссии — в этом материале.
Главные фокусы продуктов в эпоху AI-first
По мнению Виктора Тарнавского, генеративные технологии становятся ценными, когда они встроены в продукт и делают его использование проще и комфортнее. Удобно, когда не нужно думать, какие кнопки и в каком порядке нажимать — можно просто озвучить задачу AI и получить быстрый результат с учетом своих привычек и предпочтений. Эксперт уверен, с появлением AI пользовательское поведение сильно изменилось, а значит компании, которые правильно разыграют карту искусственного интеллекта, смогут легко забрать часть аудитории у конкурентов. Уже сейчас мы можем наблюдать первые искорки этих изменений: например, для поиска информации в интернете люди все чаще используют Perplexity или ChatGPT, а не классический поисковик от Google.
О простом и удобном для пользователя решении говорила и Галина Ширанкова. Для нее фокусом в эпоху GenAI стала так называемая «волшебная кнопка» — та, которая позволила бы пользователю одним кликом решить все его задачи. Зачем нужен чат в Авито? Затем, чтобы люди договорились о сделке. Совершенно понятно, что в момент, когда ты договариваешься о сделке, ты хочешь не разговаривать, а купить. Соответственно, нужно направить технологии так, чтобы эти чаты выполняли свою конкретную задачу.
Внимание экспертов было сконцентрировано и на проблеме освоения AI пользователями. Глеб Кудрявцев обратил внимание на то, что многие люди в принципе не понимают, как работать с технологиями — им нужно подсказывать сценарии, объяснять, чем и как искусственный интеллект может помочь. Фокус, по мнению эксперта, должен быть на том, чтобы направлять пользователей в нужную сторону.
Рассуждали и о том, что влияет на предпочтения в выборе моделей. Евгений Бабаев считает, что люди начинают воспринимать их как «персонажей» с разным характером: приходя с одной и той же задачей к DeepSeek и ChatGPT, они ожидают разных ответов — и речь здесь не про качество результатов, а про стиль их общения. Кто знает, может на горизонте трех лет это станет весомой частью пользовательского опыта.
Об информировании о присутствии AI
Казалось бы, AI на хайпе, но не все специалисты считают необходимым говорить пользователям о его наличии в продукте. Галина Ширанкова выбирает фокусироваться на решении проблем пользователя и не обозначать, как именно оно осуществляется. 99,9% людей, не мыслят категориями технологий — они мыслят категориями решения своих задач, и человек отдаст предпочтение продукту скорее по этой причине, а не потому что в нем есть генеративный искусственный интеллект.
А вот директор по AI Т-Банка, напротив, считает, что огласка может быть полезна. Те же электрические автомобили можно было бы продавать через конкретные преимущества — бесшумность или простоту в обслуживании. Вот только почему-то все фокусируются на том, что они «электрические», то есть на инновационном подходе, и этот акцент работает лучше. Любая новая технология поначалу вызывает смешанные реакции, но со временем качество решений совершенствуется, положительных отзывов становится больше. Когда общество видит подтверждения этих плюсов, продукт легче продается. Это не всегда применимо, но обычно работает.
Роль AI в современных продуктах: где он действительно нужен
Вопрос о том, нужен ли искусственный интеллект каждому продукту, вызывает активные обсуждения среди экспертов. Часто AI пытаются внедрить там, где его роль сомнительна. Чтобы не ошибиться, Евгений Бабаев советует думать о будущем: если через 10 лет продукт устареет из-за отсутствия технологий, стоит задуматься об инновациях. Для Виктора Тарнавского важно выявить реальную пользу и понять, сможет ли AI обеспечить заметный качественный рывок для продукта.
Поговорили и про дилемму инноватора — ситуацию, когда компании избегают внедрения новинок, боясь подорвать уже успешный продукт. Об этой концепции говорил Глеб Кудрявцев. Он отметил, что многие компании забывают про конкурентов, которые могут быть готовы рискнуть, и в таких ситуациях бывает трудно принять решение. И здесь нужна особая стратегия, например, как у Microsoft. Они выявляют перспективные стартапы, ждут их консолидации, а затем очень вовремя их выкупают. Крупные компании, в отличие от стартапов, не могут быстро реагировать на какой-то технологический тренд и быстро создавать «вау-решения», но они могут выстраивать комплексную систему мониторинга и действовать в нужный момент.
О важности подсчета окупаемости идеи всем напомнила Галина Ширанкова. Бизнес должен быть с положительным ROI либо сейчас, либо на горизонте. Нужно уметь оценивать, какой доход могут принести технологии, ведь сегодня бизнесу нужно считать не только работу команды, но и стоимость самого продукта, ведь каждый запрос клиента к AI-модели не бесплатный.
Отслеживание новинок: ничего не упустить и выбрать нужное
Генеративный искусственный интеллект уже меняет правила игры, и в эпоху его стремительного развития слежение за новостями сферы приобретает особую важность. Вот только за всеми трендами уследить невозможно, а FOMO — страх упустить что-то важное, становится нормой не только для техноэнтузиастов, но и для продуктовых команд.
Виктор Тарнавский предлагает выделить для себя несколько фундаментальных трендов — будь то AI-агенты, исследовательские системы или что-то другое, а далее уже наблюдать за их развитием. Но, как отмечает эксперт из Avito, ценность дают не только новости — важно мониторить реальные кейсы. Только так можно понять, где технологии уже работают и как вы можете использовать их уже сейчас.
Делаем вывод — не нужно пытаться охватить все сразу, наоборот, стоит сосредоточиться на наиболее значимых для вас или вашей компании направлениях и реальных кейсах.
