Урок 4 із 6
Ґрунтуй на реальному використанні
6 хв читання
Ти вважаєш, що користувачі застрягають на оплаті. Скоупиш цілу AI-фічу навколо цього. Потім хтось відкриває аналітику — і це зовсім інший екран.
Припущення проти реального використання
Найчастіша причина провалу AI-проєктів — не модель, а дані. Команди скоуплять під уявного користувача: те, що вони припускають, ніби люди роблять, з чим борються й чого хочуть. Ґрунтування скоупу на реальному використанні — на тому, що люди справді роблять, — це те, що відрізняє фічу, яка влучає, від тієї, що розв'язує проблему, якої ні в кого не було.
Здогад і дані можуть указувати на різні екрани. Скоупь на тому, що користувачі справді роблять, — і будуватимеш для реальної проблеми.
Перевір дані, на яких будуватимеш
Перш ніж скоупити, спитай, на чому ти вирішуєш. У тебе є реальні дані використання чи впевнений здогад? Найсильніший скоуп — ґрунтований: підніми аналітику, почитай реальні транскрипти, поспостерігай за кількома сесіями. Це повільніше за здогад — і регулярно відсилає тебе будувати там, де ти не очікуєш.
Дані потрібні й щоб побудувати це, а не лише щоб заскоупити. Якщо фічі потрібні приклади чи історія, яких у тебе немає, — це проблема здійсненності; підніми її зараз, а не після запуску.
Суть коротко
- —Головна причина провалу AI-проєктів — дані, а не модель.
- —Скоупь на реальному використанні — аналітика, транскрипти, сесії, — а не на припущеннях.
- —Немає даних, на яких будувати, — це прапорець здійсненності; злови його до того, як брати зобов'язання.
Ти вважаєш, що знаєш, де користувачі відпадають. Перш ніж скоупити фічу, який ґрунтований хід?
Продовжити в застосунку
Пройди весь курс «Пошук і скоупінг AI-можливостей» — з відстеженням
Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.