Введение. Представьте продуктовую команду, которая ищет лучшие идеи для развития своего продукта. Нужно собрать предложения от команды, структурировать их, оценить и выбрать наиболее перспективные – задача непростая. В этой статье мы мы покажем, как платформа Онто и ее интеллектуальный модуль OntoAI помогают пройти весь путь от мозгового штурма до списка отобранных идей, готовых к реализации. Мы будем действовать на примере гипотетической команды (близкой к реальности), шаг за шагом повторяя весь процесс: генерация и запись новых идей, их структурирование в базе знаний, оценка с поддержкой AI, визуализация матрицы приоритетов и, наконец, отбор лучших идей с привязкой к задачам и целям. Следуйте инструкциям и делайте «как мы» – и вы сможете легко применить этот подход в своей продуктовой работе.
Шаг 1: Создаем шаблон «Идея» для предложений
Прежде чем записывать идеи, настроим для них специальный шаблон в Онто. Шаблон в Онто определяет тип объектов (в нашем случае – идей) и набор их свойств. Благодаря шаблону можно один раз задать нужные поля (атрибуты) для идеи и использовать их для всех новых идей. Это сэкономит время и добавит контекст – сразу будет понятно, что любой объект с таким шаблоном является именно продуктовой идеей.
Как создать шаблон «Идея»:
1. Открываем редактор шаблонов. На главной странице рабочего пространства Онто нажимаем на логотип Onto, чтобы перейти в корень пространства, и выбираем раздел «Редактор» (режим работы с шаблонами).
2. Добавляем новый шаблон. В левом сайдбаре редактора находим список шаблонов и кнопку «Добавить шаблон». Кликаем по ней и вводим название класса – например, Идея. Сохраняем – появляется новый шаблон Идея в списке.
3. Настраиваем внешний вид. Для наглядности зададим шаблону иконку и цвет. Нажимаем на значок иконки рядом с названием шаблона и выбираем подходящую пиктограмму (например, лампочку 💡 для идеи). Устанавливаем цвет, чтобы объекты-идеи выделялись на диаграмме.
4. Добавляем поля шаблона. Разворачиваем список полей (атрибутов) шаблона Идея и по очереди создаем необходимые свойства. Для продуктовых идей рекомендуем следующие поля:
5. Описание идеи – краткое описание или детали предложения (текстовое поле).
6. Ценность (влияние) – оценка полезности идеи для пользователей или бизнеса (например, по шкале 1–10 или категория «низкая/средняя/высокая»).
7. Затраты (усилия) – приблизимая оценка трудоемкости реализации идеи (также шкала или категория).
8. Категория – тип идеи (например, «Новая функциональность», «Улучшение UX», «Техническое улучшение» и т.д.).
9. Статус– стадия идеи: предложена, отобрана, отклонена (поле для отметки, на каком этапе находится идея).
(Примечание: Вы можете настроить поля под свои нужды – добавлять, удалять или изменять их в любое время. Например, можно добавить поле Автор идеи или Дата предложения по необходимости.)
10. Сохраняем шаблон. После добавления всех требуемых полей нажимаем «Сохранить» в редакторе. Шаблон Идея готов к работе. Теперь все объекты, которым мы присвоим этот шаблон, будут иметь указанные атрибуты. Мы подготовили основу, чтобы структурировать идеи единообразно.
Шаг 2: Мозговой штурм – генерация и сбор идей
Когда шаблон готов, переходим к генерации идей. Обычно команда проводит мозговой штурм, чтобы собрать как можно больше сырых предложений. Онто отлично подходит для совместной работы в реальном времени – участники могут одновременно добавлять мысли на общую доску. Мы будем работать на интерактивной диаграмме Онто как на бесконечной онлайн-доске для идей.
Как провести сбор идей на доске Онто:
- Создаем новую диаграмму. В рабочем пространстве создаем пустую диаграмму (например, назовем ее «Идеи для продукта») – это будет наше пространство для брейншторминга.
- Добавляем объекты-идеи. Выбираем инструмент «Добавить новый объект» (панель инструментов слева) и кликаем на пустом месте диаграммы, чтобы добавить стикер с идеей. При создании объекта сразу вводим короткое название идеи – например: «Геймификация обучения», «Форум сообщества», «Персональный AI-тьютор», «Улучшение онбординга», «Оффлайн-доступ к курсам» и т.д. Каждый такой стикер представляет отдельную идею.
- Повторяем для всех идей. Располагаем созданные объекты по доске свободно – не беспокойтесь о структуре на этом этапе. Наша цель – зафиксировать максимум идей. В примере команда собрала 5 идей для онлайн-платформы обучения: добавлены объекты с названиями указанных выше предложений.
- Обсуждаем и уточняем. Во время штурма участники могут сразу подписывать на стикерах краткие заметки или комментарии (редактируя Описание объекта или добавляя связанный текст). Онто позволяет всем видеть изменения мгновенно, поэтому совместное наполнение доски идеями проходит легко. При необходимости можно сгруппировать похожие идеи рядом либо соединить быстрыми связями, если две мысли явно связаны – но детальную структуризацию мы сделаем позже.
На данном этапе важно открыть поток творчества: все идеи занесены на доску, ничто не потеряно. У нас получился «сырой» список идей, который предстоит упорядочить и оценить. Далее перейдем к структурированию этих идей с помощью нашего шаблона.
Шаг 3: Структурирование идей с помощью шаблона и полей
После мозгового штурма нужно навести порядок: добавить к каждой идее детали (описания, оценки ценности и затрат и т.п.), чтобы можно было их сравнивать и фильтровать. Мы будем структурировать идеи, присваивая каждому объекту наш шаблон Идея и заполняя созданные поля. Так разрозненные стикеры превратятся в элементы единой базы знаний с четкими атрибутами.
Как структурировать идеи:
1. Присваиваем шаблон объектам. По очереди выделяем на диаграмме каждый объект-идею. В правой панели свойств находим раздел «Задать шаблон». Кликаем, вводим название нашего шаблона «Идея» и выбираем его из списка. Объект изменит вид – примет цвет и иконку шаблона. Теперь у него появились все поля, определенные в шаблоне. Повторяем для всех идей на доске, чтобы каждая стала объектом типа Идея.
2. Заполняем карточку идеи. Выделяем объект с идеей и нажимаем на значок редактирования карточки (иконка с карандашом) – откроется форма со свойствами объекта. Здесь мы увидим поля шаблона (Описание, Ценность, Затраты, Категория, Статус и др.). Заполняем их для данной идеи: кратко описываем суть предложения в поле Описание, оцениваем ожидаемую Ценность (например, «высокая» или балл 8/10) и требуемые Усилия («средние», 5/10), указываем Категорию (например, «Геймификация» или «Социальный функционал») и оставляем Статус «предложена». Сохраняем изменения. Теперь эта идея имеет структуру и данные, которые можно будет анализировать.
3. Используем табличный вид для массового ввода. Если идей много, вручную заполнять каждую карточку может быть долго. В Онто есть удобный табличный редактор для работы с объектами шаблона. Возвращаемся на главную страницу и выбираем «Таблица» (табличный интерфейс). Слева на панели выбираем наш шаблон Идея – отобразится таблица со всеми объектами-идеями и их полями. Здесь в виде строк перечислены все наши идеи, а столбцы – это поля (Название, Описание, Ценность, Затраты, Категория, Статус и т.д.). Мы можем прямо в таблице быстро ввести или откорректировать значения полей для всех идей сразу (как в привычной электронной таблице). Например, выставить оценки «Ценность» и «Затраты» сразу для всех 5 идей, поправить описания, не открывая каждую идею отдельно. После заполнения таблицы все изменения автоматически сохраняются в объектах.
4. Проверяем и дополняем. Возвращаемся на диаграмму «Идеи для продукта» – теперь каждый объект содержит подробности. На правой панели при выборе объекта видны заполненные поля шаблона (например, Ценность: высокая, Усилия: низкие). При необходимости можно подправить значения или добавить комментарии. На этом этапе полезно убедиться, что для каждой идеи понятно: что она из себя представляет, какую проблему решает или какую цель преследует (можно упомянуть это в описании), насколько она ценна и сколько потребует усилий. Мы превратили неструктурированные наброски в хорошо описанные идеи, готовые к оценке.
Теперь наша доска идей приведена в порядок. Все предложения структурированы по единому шаблону – это значит, что их можно удобно сравнивать по одинаковым критериям. Впереди – этап оценки и фильтрации, в чем нам поможет умный помощник OntoAI.
Шаг 4: Оценка и анализ идей с помощью OntoAI
Имея описанные и структурированные идеи, команда переходит к их оценке. Здесь на помощь приходит OntoAI – интеллектуальный агент, встроенный в Онто. Он может «мыслить вместе с вами» в контексте вашей модели: анализировать контент идей, понимать цели и проблемы, которые вы ввели, и помогать с классификацией и оценкой. Проще говоря, OntoAI облегчит командное мышление, ускорит моделирование и снизит когнитивную нагрузку – проведет первичный анализ идей, укажет на инсайты, которые люди могли упустить.
Часть функций можно использовать прямо в интерфейсе Онто через «Чат объекта», переключившись в режим GPT и задав вопрос в свободной форме. Если контекст вопроса совпадает с контекстом открытой диаграммы, вы получите релевантный ответ без дополнительных действий.
Для более широких возможностей есть отдельное приложение OntoAI внутри ChatGPT. Этот вариант является полноценным агентом, который не только анализирует объекты или целые диаграммы, но и способен вносить в них изменения.
Как использовать возможности OntoAI для оценки идей:
- Проверка содержательности идей. Начинаем диалог с AI-агентом прямо в интерфейсе Онто (В режиме «Чат объекта» или через OntoAI в ChatGPT в можно запросить анализ каждой идеи) Например, спрашиваем: «OntoAI, прочти описание идеи Геймификации и расскажи, какие потенциальные преимущества она даст пользователям?» Помощник проанализирует текст Описание и ответит, выделив ключевые выгоды (например, что геймификация повысит мотивацию, вовлеченность пользователей, что напрямую связано с целью увеличения процента завершения курсов). Такой обратной связи от AI помогает убедиться, что ценность идеи действительно прослеживается и сформулирована ясно.
- Оценка влияния и усилий. Мы также можем попросить AI прикинуть относительные оценки Ценности и Затрат для идей на основе их описаний и нашего общего контекста (тут мы рекомендуем использовать приложение OntoAI в ChatGPT). Например: «OntoAI, сравни наши идеи и скажи, какая из них наиболее высоко повлияет на пользовательский опыт, а какая потребует наименьших ресурсов для реализации». Агент, зная данные по идеям и цели проекта, может выдать обобщенную оценку – например: «Идея с геймификацией, вероятно, даст наибольшее влияние, так как решает проблему мотивации большинства пользователей, и при этом ее реализация средней сложности. Идея с персональным AI-тьютором тоже ценна, но значительно более ресурсозатратна. Улучшение онбординга – относительно простая в реализации идея с заметным позитивным эффектом». Разумеется, OntoAI не знает точных трудозатрат вашей команды, но способен примерно расставить приоритеты, опираясь на здравый смысл и описания. Такой подход позволяет получить независимый взгляд на Impact vs Effort для каждого предложения.
- Поиск дубликатов и связей. Если идей много, AI поможет выявить пересечения. Мы спрашиваем: «Есть ли у нас похожие или дублирующие друг друга идеи?» – OntoAI проанализирует формулировки и укажет, если два разных предложения фактически касаются одной и той же функциональности. Например, может выявиться, что «Форум сообщества» и «Социальный чат» – очень близкие идеи, и их стоит объединить. Также AI подскажет, привязана ли каждая идея к заявленной проблеме/цели: «OntoAI, укажи, какую проблему решает каждая идея из списка». Помощник сопоставит идеи с проблемами (из базы знаний, если мы их завели) и убедится, что у нас нет «осиротевших» идей без явной пользы.
- Рекомендации по отбору. Наконец, можно напрямую спросить: «Какие 2–3 идеи из списка выглядят самыми перспективными согласно нашим критериям?». В ответ OntoAI выделит топ идей (например: «Рекомендую обратить внимание на Геймификацию и Улучшение онбординга – они дадут быстрый эффект при разумных затратах»). Конечно, решение остается за людьми, но такие рекомендации помогают подтвердить наши интуитивные оценки или заметить, если AI видит ценность там, где мы не сразу разглядели.
Используя OntoAI, команда получила ценные подсказки для оценки. Теперь все идеи не только имеют численные показатели (ценность/усилия), но и качественный анализ от AI. Это отличная база для следующего шага – наглядной приоритизации и финального отбора.
Шаг 5: Приоритизация идей – матрица приоритетов и выбор лучших
Настало время решить, какие идеи пойдут в работу, а какие отложить. Для этого мы используем классический инструмент продуктового менеджмента – матрицу приоритетов (Impact/Effort matrix). Но прежде чем расставлять идеи на диаграмме, их нужно классифицировать по четырем категориям:
- Высокое влияние, низкие усилия (самые привлекательные «быстрые победы»),
- Высокое влияние, высокие усилия (стратегически важные, но ресурсоемкие проекты),
- Низкое влияние, низкие усилия (мелкие улучшения без большого эффекта),
- Низкое влияние, высокие усилия (неприоритетные идеи).
В Онто для этого создадим четыре новых класса, унаследованных от шаблона Идея, – по одному на каждую категорию.
Далее с помощью OntoAI проведем автоматическую классификацию: попросим агента проанализировать все идеи, оценить их ценность и затраты, и присвоить каждой подходящий класс. Например, можно задать запрос: «OntoAI, классифицируй все объекты с шаблоном Идея по четырем категориям Impact/Effort и укажи, к какому классу отнести каждую из них».
После этого идеи уже будут иметь метки категории, и мы сможем наглядно разместить их на матрице приоритетов. Мы воспользуемся Онто, чтобы построить такую матрицу для наших идей, а затем отберем лучшие.
Как визуализировать матрицу приоритетов в Онто:
- · Создаем диаграмму «Приоритеты». Добавляем новую диаграмму в том же рабочем пространстве, называем ее «Матрица приоритетов». Благодаря общей памяти Онто все наши объекты-идеи доступны для повторного использования. Открываем правую панель поиска (клик по кнопке «открытия пространства» в верхнем углу) и по очереди находим наши идеи по названиям. Перетаскиваем каждый объект-идею на новую диаграмму. Таким образом, на этом листе у нас представлены те же самые объекты (не копии, а исходные данные).
- · Добавляем визуальное основание матрицы. В Онто нельзя рисовать линии, поэтому для разметки используем стикеры в качестве вспомогательных элементов. Создаем четыре стикера с подписями категорий:
«Высокое влияние, низкие усилия»
«Высокое влияние, высокие усилия»
«Низкое влияние, низкие усилия»
«Низкое влияние, высокие усилия»
Размещаем их на диаграмме так, чтобы образовалась условная сетка из четырех квадрантов. Эти стикеры будут фоном и ориентирами при расстановке идей. Теперь, когда идеи классифицированы (например, с помощью OntoAI и созданных подклассов шаблона «Идея»), мы можем перетаскивать их в соответствующие квадранты для наглядной приоритизации.
- Расставляем идеи по координатам. Теперь берем каждый объект-идею и перетаскиваем его на матрице в соответствующее место, согласно оценкам Ценность (Impact) и Усилия (Effort), которые мы для него установили. Например, если идея «Геймификация обучения» получила высокую ценность (8/10) и умеренные усилия (3/10), разместим ее ближе к верхнему левому квадранту (высоко по вертикали, ближе к левому краю по горизонтали). Идею «Персональный AI-тьютор» с высокой ценностью (7/10), но очень высокими усилиями (9/10) поставим в верхний правый угол (высоко и далеко вправо). Проделываем так с каждой идеей: фактически создаем расстановку объектов по двум параметрам. Онто позволяет свободно двигать объекты, так что получить наглядную «карту» приоритетов не составит труда. При желании можно даже раскрасить стикеры или добавить метки для разных квадрантов (например, зеленым подсветить квадрант «высокое влияние/низкие усилия» как самый желанный).
Пример приоритетной матрицы для набора идей.По оси Y отложено влияние (ценность) идеи, по оси X – необходимые усилия (затраты). Пунктирными линиями матрица поделена на 4 квадранта. Зеленым цветом выделена зона «Высокое влияние, низкие усилия» – здесь на графике видно, например, Idea A (условно, «Геймификация обучения») находится в этом квадранте. Idea B («AI-тьютор») оказалась в квадранте высокого влияния, но высоких усилий – стратегически ценной, но трудоемкой. Idea C – низкое влияние при низкой сложности (можно делать при наличии ресурса, но не срочно). Idea D – незначительный эффект при больших затратах (кандидат на отклонение). Такой визуальный анализ помогает сразу увидеть, какие идеи дают наибольший «ROI» – их-то мы и выберем в первую очередь.
Примечание: расставлять объекты можно вручную, перетаскивая их по диаграмме, но значительно быстрее и удобнее поручить это OntoAI. Достаточно дать агенту команду, например: «Размести все объекты с шаблоном Идея на матрице приоритетов в соответствии с их оценками Impact и Effort» – и он выполнит расстановку автоматически, учитывая заданные параметры.
- Отбираем лучшие идеи. Проанализировав матрицу, команда определяет, какие идеи попадали в верхний левый сектор (максимальная отдача при минимальных вложениях) – они, как правило, идут в реализацию первыми. В нашем примере ярко выделяются: «Геймификация обучения» (очень ценная и относительно несложная) и «Улучшение онбординга» (хороший эффект при низкой трудоемкости). Эти идеи мы помечаем как отобранные – меняем поле Статус на «отобрана» или просто фиксируем решение. Идея «Форум сообщества» оказалась где-то посередине (умеренные усилия, средняя ценность) – команда может решить тоже реализовать ее на втором приоритете. А вот «Персональный AI-тьютор» хоть и заманчив, но требует очень больших ресурсов – его откладываем (Статус: отклонена/в резерв). «Оффлайн-доступ» при низком влиянии и высокой сложности также убираем в длинный ящик. Таким образом, с помощью матрицы команда прозрачно выбрала несколько лучших идей.
Чтобы зафиксировать отбор, удобно воспользоваться табличным редактором: отфильтровать идеи по полю Статус = «отобрана» либо создать отдельный список. Мы получили конечный пул предложений, на которых сфокусируемся. Далее привяжем их к планам разработки.
Шаг 6: Связываем идеи с целями, проблемами и задачами
Последний шаг – интегрировать отобранные идеи в общий контекст проектной работы. В Онто все сущности могут быть связаны друг с другом, что позволяет видеть полную картину. Мы свяжем выбранные идеи с соответствующими бизнес-целями, проблемами пользователей и создадим задачи для их реализации. Это поможет понять, зачем делается каждая идея и как она будет воплощена.
Как связать идеи с другими объектами:
- Связь с целями. Создаем объекты типа «Цель» (при желании можно завести шаблон для целей) – например, «Повысить завершение курсов на 20%». На диаграмме или в табличном виде добавляем такую цель. Теперь используя инструмент «Добавить связь», кликаем сначала на идею «Геймификация обучения», затем на объект цели. Появится стрелка/линия, соединяющая их. Эта связь означает, что данная идея способствует достижению указанной цели. Аналогично, идею «Улучшение онбординга» связываем с этой же целью, ведь она тоже направлена на рост метрики вовлеченности. Если есть другие цели (например, «Увеличить удержание пользователей»), связываем соответствующие идеи и с ними – так выстраивается трассировка «idea -> goal».
- Связь с проблемами. Если в вашем знании описаны проблемы пользователей или Pain Points, стоит привязать идеи к ним. Создадим объект-проблему, например: «Низкая мотивация учащихся». Соединяем его с идеей «Геймификация обучения» – проводим связь от идеи к проблеме, обозначая, что идея призвана решить эту проблему. Так команда всегда сможет увидеть, какую боль клиента адресует та или иная фича. Другую проблему, скажем «Отсутствие чувства сообщества у пользователей», можно связать с идеей «Форум сообщества». В результате получаем сетевую модель: проблемы связаны с идеями, идеи – с целями.
- Связь с задачами реализации. Переходим от идей к экшенам. Для каждой отобранной идеи заводим конкретные задачи (например, используя шаблон «Задача» с атрибутами как в Agile: описание, исполнитель, статус, спринт и т.д.). К идее «Геймификация обучения» добавляем подчиненные задачи: «Спроектировать систему баллов и наград», «Реализовать начисление баллов на бэкенде», «Добавить отображение прогресса и бейджей в UI» – каждую делаем объектом и связываем линиями с исходной идеей. То же для других идей: «Улучшение онбординга» породит задачи «Создать интерактивный туториал», «Добавить email-рассылку напоминаний новичкам» и т.д., связанные с этой идеей. В Онто можно выстраивать такие иерархические связи любого уровня глубины. В итоге идея становится центром мини-сети: от нее идут связи к обосновывающим элементам (проблемам, целям) и к элементам реализации (задачам, требованиям).
После связывания мы получаем полноценную онтологическую модель проекта: видно, как каждая выбранная идея ложится в стратегические цели и какие конкретные шаги нужны для ее воплощения. Это ценно для коммуникации в команде – все «картина знаний» находится в Онто, и любой участник может проследить логику от высокого уровня (зачем нужна идея) до низкого (что делать). К тому же, в будущем, если изменится цель или появится новая проблема, легко проверить, какие идеи и задачи затронуты – благодаря связям, актуальная модель проекта всегда под рукой.
Итог: лучшие идеи готовы к реализации
Пройдя все этапы, наша продуктовая команда получила отобранный список приоритетных идей и четко привязала их к деятельности. В финальный бэклог попали следующие идеи:
- Геймификация обучения – даст игровой мотиватор для студентов, чтобы доводить курс до конца (решает проблему низкой мотивации; связана с целью повышения процента завершения курсов).
- Улучшение онбординга – интерактивные уроки и напоминания для новичков, увеличивающие вовлеченность в первые дни (малые затраты, быстрый эффект; поддерживает цель удержания новых пользователей).
- Форум сообщества студентов – платформа для общения и взаимопомощи учащихся, что укрепит чувство причастности (умеренные усилия, ценность средняя; планируется как второстепенная инициатива).
Идеи персонального AI-тьютора и оффлайн-доступа пока отложены, так как не оправдывают затрачиваемые ресурсы на данном этапе. Отобранные ключевые идеи уже оформлены в Онто: описаны, оценены и связаны с целями, проблемами и задачами. Команда готова переходить к реализации – например, спланировать ближайший спринт в Agile, разбив выбранные идеи на задачи (что мы уже отчасти сделали).
Заключение. В этом руководстве мы шаг за шагом прошли путь управления идеями с помощью Онто и OntoAI. От спонтанного сбора мыслей на живой доске – к созданию структурированной базы знаний с шаблонами, от трудоемкого обсуждения – к интеллектуальной поддержке AI в оценке, от хаотичного списка – к визуальной приоритизации и осмысленному выбору. На выходе – прозрачный список лучших идей, готовых превратиться в рабочие задачи. Используя такой подход, ваша продуктовая команда сможет быстрее превращать сырые идеи в реальные ценности, не теряя знания по дороге. Берите этот набор рецептов на вооружение и смело применяйте «Онто» в своей работе с идеями – убедитесь, как умная платформа и командный ИИ упрощают путь от идеи до внедрения!