Урок 4 із 6
Ґрунтуйся на реальному використанні
6 хв читання
Ти не сумніваєшся, що користувачі застрягають на оплаті. Вибудовуєш навколо цього цілу AI-фічу. Аж тут хтось відкриває аналітику — а проблема на геть іншому екрані.
Припущення проти реального використання
Найчастіша причина провалу AI-проєктів — не модель, а дані. Команди орієнтуються на уявного користувача: на те, що припускають про людей — що ті нібито роблять, з чим борються й чого хочуть. А ґрунтування на реальному використанні (на тому, що люди справді роблять) — ось 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. Відштовхуйся від того, що користувачі справді роблять, — і візьмешся за реальну проблему.
Перевір дані, на яких будуватимеш
Перш ніж окреслювати, спитай себе, на чому будуєш рішення. У тебе є реальні дані використання чи лише впевнений здогад? Найнадійніший підхід — ґрунтований: витягни аналітику, почитай реальні транскрипти, поспостерігай за кількома сесіями. Це повільніше за здогад, зате раз у раз відправляє будувати туди, де цього найменше чекаєш.
Дані потрібні й щоб фічу побудувати, а не лише щоб окреслити її межі. Якщо для фічі треба приклади чи історія, яких у тебе немає, — це проблема здійсненності. Виявляй її зараз, а не після запуску.
Суть коротко
- —Головна причина провалу AI-проєктів — дані, а не модель.
- —Відштовхуйся від реального використання (аналітика, транскрипти, сесії), а не від припущень.
- —Немає даних, на яких будувати, — це тривожний сигнал щодо здійсненності. Злови його, перш ніж братися до роботи.
Ти впевнено знаєш, де користувачі відпадають. Перш ніж окреслювати фічу, який ґрунтований хід?
Продовжити в застосунку
Пройди весь курс «Пошук і окреслення AI-можливостей» — з відстеженням
Отримай персональний план, прогрес і стріки в застосунку — цей урок і кожен наступний, по порядку.