Не каждый продукт можно проверить A/B-тестом. Иногда сервис уже работает, отключать его для части пользователей нельзя, а понять реальный эффект нужно здесь и сейчас. В таких случаях ИИ помогает найти «двойников» среди пользователей и оценить результат так, будто эксперимент все-таки состоялся. В продуктовой аналитике A/B-тестирование остается золотым стандартом проверки гипотез: строгая рандомизация, чистые группы, понятная интерпретация. Но на практике провести корректный эксперимент получается не всегда...