💡 Почему продакту важно разбираться в ML и AI

💡 Почему продакту важно разбираться в ML и AI

Разбираться в AI — не значит лучше писать промпты. Для продакта это в первую очередь умение понять, где технология решает пользовательскую задачу, а где просто усложняет продукт.

Ведь AI-решения зависят от данных: если данных мало, они устарели, неполные или плохо размечены, модель будет ошибаться. Поэтому до запуска AI-функции важно ответить на базовые вопросы:

🔸какие данные нужны модели

🔸можно ли использовать их безопасно

🔸как команда будет оценивать качество результата

🔸что произойдет при ошибке

🔸какие случаи уйдут на ручную проверку

🔸как пользователь поймет, почему получил именно такой ответ или рекомендацию.

Например, если AI рекомендует студенту следующий модуль, важно понимать, на чем основана рекомендация: на цели, уровне, результатах заданий или поведении похожих пользователей. Ошибка влияет не только на интерфейс, но и на конечный результат: студент может получить слишком сложный материал, фрустрироваться и в конечном счете покинуть обучение.

Если AI оценивает открытые ответы, нужны заранее заданные критерии качества: насколько оценка совпадает с экспертной, какие ошибки модель пропускает, какие ответы требуют проверки человеком и как объяснять результат пользователю.

В образовательном продукте ошибка модели может подорвать доверие к продукту.

🟠AI должен быть связан с метриками и экономикой

Технологически сильная функция не всегда продуктово оправдана. У AI есть стоимость: инфраструктура, API, дообучение, контроль качества, модерация, безопасность данных. Поэтому вопрос не только в том, можем ли мы это сделать, но и зачем.

AI-функция должна быть связана с измеримым эффектом: ростом retention, снижением churn, повышением activation rate, увеличением LTV, сокращением нагрузки на поддержку, ростом конверсии или улучшением пользовательского опыта.

Например:

AI-бот в поддержке оправдан, если сокращает время ответа, снижает нагрузку на команду и не ухудшает CSAT;

персональные рекомендации в обучении оправданы, если повышают доходимость, регулярность занятий или качество результата;

генерация контента оправдана, если ускоряет производство материалов без потери качества;

➡️Если команда не может объяснить, какую метрику изменит AI-решение, гипотеза сформулирована слишком рано.

ML/AI меняют исследования, масштабирование и аналитику продукта — мы уже это отмечали.

Но меняется и роль продакта. Продакт, который понимает ML и AI, точнее видит, где технология может стать частью продукта, а где она не нужна.

Ему проще:

🔵формулировать AI-гипотезы через пользовательскую задачу

🔵обсуждать с командой данные и ограничения

🔵оценивать качество AI-решения

🔵связывать функцию с метриками и unit-экономикой

🔵учитывать риски ошибок модели

🔵отличать полезную автоматизацию от технологического украшения

🔵принимать решения вместе с аналитиками, разработчиками, исследователями и дизайнерами.

🟡 Научиться работать с ИИ в образовательных задачах можно на программе «ИИ в образовании».

Курс подойдет тем, кто хочет не просто пробовать нейросети, а понимать, как использовать их в работе, ведь участники работают со своими задачами и постепенно усложняют решения: от системных промптов до разработки ИИ-агентов и вайб-кодинга.

Подробнее о программе