Product-Market Fit и AI: преодолеваем барьеры и решаем задачи

Product-Market Fit для AI продуктов, барьеры для превращения технологии в продукт.

Технология превращается в успешный продукт, соответствующий рынку, только тогда, когда она способна действительно решать задачи пользователей. Давайте разберем, почему это так важно, особенно когда речь идет о создании продукта на основе искусственного интеллекта (AI). Идею поста подкинула одна очень интересная рассылка, кому нужно - стучитесь в ЛС, отправлю ссылочку.

👩‍💻Представьте себе, что вы пользуетесь сервисом, который помогает забронировать турпутевку, но делает это правильно лишь в 90% случаев. Какой будет ваша реакция? Наверняка вы почувствуете разочарование и недовольство. Мы привыкли, что сервисы работают надежно и предсказуемо, и ошибки могут серьезно подорвать наше доверие.

⚠️Основная проблема AI-сервисов в том, что идеальная точность для них труднодостижима по своей природе. Сервисы на основе машинного обучения строятся на статистических моделях, которые, хотя и могут решать задачи, не всегда гарантируют стабильные и точные результаты. Да, мы используем умных ассистентов, но доверяем им далеко не всегда.

Мы можем утверждать, что модель способна выполнить задачу, но не можем гарантировать надежность полученного результата.

❓❓❓Почему AI-продукты не всегда находят своих потребителей

Истории успеха продуктов на основе машинного обучения часто строятся на том, что идеальная точность не является конечной целью. Пока AI-система работает лучше, чем существующие альтернативы, она считается полезной. Мы готовы мириться с ее ошибками, если нет других вариантов. Но ситуация меняется, когда мы говорим о потребительских продуктах.

Когда дело доходит до потребительского рынка, пользователи ожидают, что AI-продукты будут работать так же, как традиционное программное обеспечение — детерминированно и предсказуемо.

Детерминированность — это свойство алгоритма, которое означает, что каждый раз при запуске с одними и теми же исходными данными он должен выдавать один и тот же результат. Потребители привыкли к этому поведению в традиционном ПО и ожидают такого же от AI-продуктов.
Может ли AI обеспечить это на текущем этапе развития? Современные AI-модели, такие как GPT или системы для распознавания изображений, все еще подвержены ошибкам и "галлюцинациям". Это означает, что они могут давать неожиданные или некорректные результаты, что снижает их предсказуемость и надежность.

Ранее разработчики надеялись, что пользователи со временем адаптируются к особенностям AI-продуктов. Однако, личный опыт в попытке проектирования такого продукта подсказывает, что скорее наоборот — именно AI придется адаптироваться к ожиданиям пользователей, чтобы действительно стать востребованным продуктом.

💡💡💡Чтобы AI-продукт стал успешным и нашел своих потребителей, он должен вести себя как традиционное программное обеспечение — быть надежным, предсказуемым и максимально свободным от ошибок. Иначе даже самые продвинутые технологии останутся всего лишь интересными экспериментами, не находящими широкого применения.

Ваше мнение - кто должен адаптироваться — AI или пользователи?

🔥 - если пользователи
⚡ - если продукты

#AI #digital