Искусственный интеллект (ИИ) стал не просто модным словом, а ключевым инструментом в разработке цифровых продуктов, который трансформирует подходы к бизнесу. Для компаний, стремящихся сократить издержки, повысить операционную эффективность и увеличить ключевые бизнес-метрики, ИИ предлагает множество возможностей. От автоматизации рутинных задач до персонализации пользовательского опыта — ИИ позволяет не только экономить деньги, но и увеличивать доходы за счёт оптимизации процессов и создания новых источников прибыли. В этой статье Айлан Хертек, эксперт по созданию и разработке цифровых продуктов с опытом внедрения функций с искусственным интеллектом в крупных цифровых компаниях, рассмотрела ключевые компоненты ИИ, области его применения и конкретные шаги по внедрению технологий в продуктовую стратегию, а самое главное как оценить эффект от внедрения. Особое внимание уделено тому, как могут использовать ИИ для достижения значительных результатов в увеличении доходов, снижении затрат и укреплении позиций компании на рынке.
Понимание ИИ в разработке продуктов
Понимание того, как внедрить искусственный интеллект в свои продукты, становится критически важным. Интеграция ИИ не только помогает создавать конкурентоспособные решения, но и позволяет предлагать пользователям инновационные функции, которые повышают их удовлетворённость и ускорить время на решения многих задач. В условиях быстро меняющегося рынка управление продуктом с элементами и функциями ИИ требует стратегического подхода, гибкости и знания лучших практик.
ИИ — это совокупность технологий, направленных на выполнение задач, которые требуют человеческого интеллекта: понимание речи, анализ данных, принятие решений и многое другое. Чтобы понять, как применять ИИ в продуктах, продакт-менеджерам, основателям и всем, кто участвует в процессе, важно глубоко разбираться в его ключевых компонентах, так как они определяют функциональность и возможности технологий, используемых для решения бизнес-задач.
Ключевые компоненты ИИ: что лежит в основе технологий
- Машинное обучение (ML): Алгоритмы, которые обучаются и совершенствуются на основе новых данных с течением времени и опыту.
- Обработка естественного языка (NLP): Позволяет системе понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
- Компьютерное зрение (CV): Позволяет системам распознавать, интерпретировать и анализировать визуальные данные.
- Генеративный ИИ: создание нового контента, такого как текст, изображения или код, на основе изученных шаблонов.
- Глубокое обучение: Подмножество ML, использующее нейронные сети для моделирования сложных паттернов.
Применение ИИ в продуктах разных компаний
А теперь давайте рассмотрим как разные компании применяют ИИ в своих продуктах, как мы все знаем насмотренность помогает генерировать новые идеи. Как известно, все мы стремимся улучшать бизнес-метрики. Продукт можно улучшать различными способами: будь то цели, новые идеи или обратная связь от клиентов. Эти факторы подталкивают нас к поиску решений, которые обеспечат win-win ситуацию, где клиенты получают дополнительную ценность, а компания достигает улучшения своих бизнес-результатов. Применение ИИ в продукте открывает огромные возможности для достижения этих целей, повышая конкурентоспособность и эффективность.
ИИ может применяться на протяжении всего жизненного цикла продукта — от исследований и разработки до улучшения пользовательского опыта и операционной эффективности.
Некоторые практические применения в продукте из каждой отрасли выделены на карте ниже:
А теперь рассмотрим, как известные компании применяют ИИ в своих продуктах:
1. Amazon Logistics – Прогнозирование доставки
Алгоритмы предсказывают наиболее вероятное время доставки и оптимизируют маршруты для курьеров, сокращая время ожидания и повышая точность доставки.
2. Уведомления о здоровье
Алгоритмы анализируют данные о частоте сердечных сокращений и физической активности за определенное время, отправляя уведомления о возможных отклонениях, таких как аритмия.
3. Facebook и Instagram – Модерация контента
Автоматически обнаруживает и удаляет нежелательный контент с помощью алгоритмов глубокого обучения.
4. Оценка стоимости поездки
Определяет стоимость поездки с учётом расстояния, времени суток и текущего спроса, обеспечивая прозрачность для клиентов.
5. Tesla – Автономное вождение
Нейронные сети анализируют данные с камер и датчиков автомобиля, чтобы поддерживать автономное управление, включая распознавание дорожных знаков и пешеходов.
Выявление возможностей использования ИИ в вашем продукте
Внедрение ИИ — это серьезный шаг, который требует оценки текущих потребностей бизнеса, пользователей и технической инфраструктуры. Однако есть несколько явных признаков ниже, которые могут свидетельствовать о том, что время для внедрения ИИ пришло:
- Большие объемы данных, требующие анализа
Если ваш продукт генерирует или обрабатывает большие объемы данных, которые невозможно эффективно анализировать вручную, это первый признак того, что ИИ может быть полезен. ИИ поможет автоматизировать обработку данных, выявлять скрытые паттерны и создавать прогнозы. Это особенно актуально для таких областей, как аналитика, маркетинг, финансы или здравоохранение.
- Нужда в персонализации
Если ваш продукт ориентирован на создание персонализированного опыта для пользователей (например, рекомендации, контент, поисковые запросы), ИИ может значительно улучшить эти процессы. Модели машинного обучения и обработка данных о поведении пользователей помогут адаптировать продукт под индивидуальные потребности, улучшая взаимодействие с пользователем.
- Частые повторяющиеся задачи, требующие автоматизации
Если в вашем продукте есть процессы, которые повторяются многократно, и они могут быть автоматизированы, ИИ может помочь ускорить и упростить выполнение этих задач. Это могут быть, например, автоматизация общения с пользователями через чат-ботов, обработка запросов или предоставление технической поддержки.
- Проблемы с точностью прогнозов или решений
Когда в вашем продукте требуется высокая точность при принятии решений (например, в прогнозировании спроса, управлении запасами или анализе рисков), ИИ может значительно улучшить качество этих прогнозов. Использование моделей машинного обучения может повысить точность и скорость принятия решений, что приведет к более эффективной работе.
- Необходимость в улучшении пользовательского опыта
Если вы замечаете, что пользователи сталкиваются с трудностями в использовании вашего продукта (например, сложный интерфейс, неудобный поиск), ИИ может помочь с улучшением взаимодействия. Например, использование обработки естественного языка для улучшения поиска или чат-ботов для быстрого ответа на вопросы может значительно повысить удобство для пользователей.
- Время на решение становится критическим
Когда в вашем продукте важно быстро принимать решения на основе актуальной информации (например, в финтехе или в реальном времени), ИИ может помочь ускорить этот процесс. Внедрение ИИ-функций для автоматической обработки запросов или анализа данных позволяет значительно сократить время на принятие решений.
- Потребность в повышении качества обслуживания клиентов
Если ваш продукт активно взаимодействует с клиентами, внедрение ИИ может помочь повысить качество обслуживания. Использование чат-ботов, интеллектуальных помощников или систем обработки запросов помогает не только ускорить ответы, но и сделать их более точными и релевантными.
- Планирование масштабирования бизнеса
Если вы планируете рост или масштабирование продукта, ИИ может помочь ускорить этот процесс. Системы на базе ИИ легко масштабируются и могут работать с увеличивающимися объемами данных и запросов, что сделает расширение бизнеса более плавным и менее затратным.
Если вы столкнулись с несколькими из этих признаков, скорее всего, пришло время рассмотреть внедрение ИИ в ваш продукт. ИИ — это не только способ улучшить процессы, но и возможность создать конкурентные преимущества, оптимизировать ресурсы и улучшить взаимодействие с пользователями.
Шаги по внедрению ИИ в ваш продукт
Внедрение ИИ в продукт может значительно варьироваться в зависимости от размера компании и сложности задачи. Однако ниже систематизированный подход, который подойдет для стартапов, крупных компаний и специалистов в области ИИ.
- Оцените доступные данные
ИИ требует качественных данных. Оцените, какие данные уже есть в наличии, как их можно эффективно использовать и какие дополнительные данные нужно собрать. Для стартапов важно начать с минимально необходимых наборов данных. Если данных недостаточно, рассмотрите возможность их покупки или использования открытых дата-сетов. - Выберите подходящий тип ИИ
Выберите технологию ИИ, которая наилучшим образом соответствует вашим задачам: машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие. Этот шаг поможет вам сосредоточиться на нужном направлении и подобрать наиболее подходящие инструменты. - Выберите подходящие инструменты
Для быстрого и эффективного внедрения ИИ-функций можно воспользоваться существующими платформами и сервисами, что значительно сократит время разработки и интеграции. Среди облачных платформ для вычислений можно выделить SberCloud AI, Yandex Cloud AI, Google Cloud AI, AWS SageMaker и Microsoft Azure AI. Платформы AutoML, такие как AutoGluon, H2O.ai, DataRobot и IBM Watson AutoAI, помогут автоматизировать разработку и тренировку моделей. Для хранения и обработки больших данных можно использовать технологии, такие как Hadoop и Spark, которые обеспечивают масштабируемость и высокую производительность при работе с большими объёмами информации. - Разработайте модель или используйте open-source решения
На этом этапе вы можете либо создать собственную модель, либо использовать уже существующие open-source решения. Это позволит вам быстро и эффективно решить поставленную задачу без значительных затрат времени на разработку с нуля. - Тестируйте и оптимизируйте модель
Проведите тщательное тестирование, анализируйте результаты и улучшайте модель, основываясь на полученных данных. На этом этапе важно обеспечить быстроту внедрения, поэтому оптимизация модели должна быть постоянным процессом. - Интегрируйте ИИ в продукт
После успешных тестов и оптимизаций интегрируйте ИИ в рабочие процессы продукта. Убедитесь, что новая технология совместима с существующими системами и не вызывает сбоев в основной функциональности продукта. - Оцените эффект внедрения ИИ
Оцените, как внедрение ИИ влияет на ключевые бизнес-метрики. Используйте аналитику для мониторинга и корректировки стратегии. Это позволит вам убедиться в том, что внедрение ИИ приносит желаемые результаты. - Продолжайте улучшать ИИ
ИИ — это не одноразовое внедрение. Постоянно обновляйте и оптимизируйте систему, чтобы достигать наилучших результатов. Разработка и внедрение ИИ — это непрерывный процесс, требующий регулярных улучшений и адаптации к меняющимся условиям.
Этот подход поможет вам успешно интегрировать ИИ в ваш продукт и обеспечить максимальную отдачу.
Оценка эффекта от внедрения или по-другому AI Efficiency
Допустим, вы внедрили ИИ-функцию и как же оценить эффект. Далее рассмотрим все возможные расходы, а также новую формулу расчёта эффективности внедрения ИИ в вашем продукте.
Как известно, для того чтобы вычислить эффект, нужно учитывать как затраты, так и дополнительную прибыль или экономию затрат, которые приносит внедрение ИИ. Какие затраты нужно учитывать при оценке ИИ-моделей?
Стоимость разработки и эксплуатации ИИ-функций в классических software (если ваш продукт hardware, то дополнительно сможете модифицировать формулу) продуктах можно разделить на несколько категорий:
1. Разработка
- Сбор и обработка данных (Dcost): покупка данных, аннотирование, очистка, обогащение.
- Разработка модели (Mcost): зарплаты ML-инженеров, дата-сайентистов, аналитиков или аутсорс команды.
- Обучение модели (Tcost): аренда вычислительных мощностей (GPU/TPU), вычисления в облаке.
- Интеграция с продуктом (Icost): разработка API, UX/UI адаптация, тестирование.
2. Эксплуатация
- Хостинг и обслуживание (Hcost): серверы, базы данных, облачные сервисы.
- API-запросы (Acost): стоимость вызовов к внешним сервисам.
- Мониторинг и улучшение (Ocost): затраты на A/B тестирование, улучшение модели, корректировка данных.
3. Косвенные расходы
- Юридические вопросы (Jcost): лицензирование данных, если требовалось, вопросы интеллектуальной собственности.
- Потери от ошибок модели (Ecost): репутационные и финансовые риски от неточных предсказаний, судебные издержки.
Общий расчет затрат на внедрение ИИ можно выразить формулой (Ctotal):
Ctotal = Dcost + Mcost + Tcost + Icost + Icost + Hcost + Acost + Ocost + Jcost + Ecost
Для более точной оценки эффекта создала формулу ИИ-эффективности (AIE – AI Efficiency):
Где:
- дополнительная прибыль или экономия затрат благодаря ИИ.
- совокупные затраты на ИИ, рассчитанные выше.
Если результат AIE > 0%, внедрение ИИ приносит положительный эффект. Если AIE < 0%, затраты превышают выгоду, и модель требует оптимизации.
Заключение
ИИ открывает перед разработчиками продуктов огромные возможности для создания инновационных решений, повышения эффективности и улучшения пользовательского опыта. Понимание основных компонентов ИИ и его применения в реальных продуктах помогает выявить области, где технологии могут быть интегрированы с максимальной выгодой. Каждый этап — от выявления возможностей до оценки эффекта — является ключевым для успешного внедрения ИИ в продукт.
Важно помнить, что внедрение ИИ требует не только технических знаний, но и стратегического подхода, включающего правильный выбор инструментов, системное планирование и регулярную оценку результатов. Это позволяет не только ускорить процесс разработки, но и гарантировать долгосрочную ценность от применения технологий. Использование подходящих платформ и сервисов, таких как облачные решения, AutoML и технологии обработки данных, помогает минимизировать риски и сделать внедрение ИИ более доступным и эффективным.
Инвестирование в ИИ становится не просто трендом, а необходимым шагом для компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными в быстро развивающемся цифровом мире.
Автор: Михаил Болотов