Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:
Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;
Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;
Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод — A Proven AI PRD Template by Miqdad Jaffer (Product Lead @ OpenAI)
Рынок AI достигнет $1,811 миллиардов к 2030 году с годовым ростом 36.6%, но большинство компаний внедряют технологию без чёткого бизнес-обоснования и игнорируют AI-специфические требования.
Ниже — как создавать успешные AI-продукты с помощью проверенного шаблона PRD от человека, который возглавляет продукты в OpenAI.
Ключевые инсайты: PRD должен быть "живым" документом, объединяющим стратегический контекст, техническое совершенство и go-to-market; для успешного AI-продукта критичны правильная идентификация высокочастотных и высокоприоритетных пользовательских проблем; необходимы четкие метрики успеха и фреймворк для оценки выходных данных AI.
Скачать AI PRD (Файл > Скачать)
В 2025 году рынок ИИ оценивается примерно в $638 миллиардов. Ожидается, что к 2030 году он достигнет $1,811 миллиарда с совокупным годовым темпом роста (CAGR) в 36,6%.
Это отличная возможность для AI Product-менеджеров. В США старшие AI PM уже зарабатывают в среднем $259 тысяч в год.
Но не каждое внедрение ИИ успешно.
Учитывая ажиотаж вокруг ИИ, многие внедряют его без четкого, обоснованного бизнес-кейса. Что еще хуже, специфичные для ИИ соображения часто упускаются из виду.
Сегодняшний гость, Miqdad Jaffer, работает Product Lead в OpenAI, помогая партнерам OpenAI добиваться успеха. Ранее он работал с ИИ в качестве Director of Product в Shopify.
Впервые Miqdad делится своим шаблоном AI PRD (Product Requirements Document), проверенным в боевых условиях, который:
Решает распространенные проблемы с внедрением ИИ.
Предоставляет критически важные рекомендации для принятия лучших решений.
Может применяться к большинству продуктов и функций на базе ИИ (особенно работающих на LLM).
Это поможет вам успешно внедрять и масштабировать решения на базе ИИ.
Мы обсудим:
ГЛАВА I: Как работать с AI PRD
ГЛАВА II: Шаблон AI PRD: Ключевые разделы и руководство
ГЛАВА III: Шаблон AI PRD для скачивания (Google Docs)
ГЛАВА IV: Пример AI PRD для Shopify Auto Write
ГЛАВА V: Выводы
ГЛАВА I: Как работать с AI PRD
Прежде чем углубляться в шаблон AI PRD, давайте кратко обсудим, как его использовать.
1. AI PRD как мощный инструмент согласования
По моему опыту (Miqdad), AI PRD является ядром жизненного цикла разработки AI-продукта. Во многих организациях, с которыми я работаю, это основной инструмент согласования, используемый во время встреч по обзору продукта (PRM) для достижения кросс-функционального консенсуса по стратегии продукта, дизайну, реализации и маркетинговым мероприятиям.
AI PRD находится на пересечении стратегии, планирования, детальной разработки продукта и эффективной маркетинговой реализации.
Он охватывает три области:
Стратегический контекст: Определяет, почему ваша компания должна создать этот продукт или функцию, четко обозначая стратегическое соответствие, рыночный рост и конкурентное преимущество.
Продуктовое и техническое совершенство: Четко описывает, как ваш продукт создает ценность, детализируя ключевые функции и возможности, технические спецификации и особые соображения по ИИ, которые часто упускаются из виду.
Выход на рынок: Определяет, как эффективно коммуницировать, запускать, измерять и постоянно улучшать ваш продукт для максимизации ценности для клиентов и бизнеса.
2. AI PRD как живой документ
AI PRD — это живой документ. В нашем курсе AI Product Management мы обсуждаем концепцию "непрерывного режима PRM" — мышления, при котором Product Manager постоянно работает в состоянии проверки предположений и сбора информации, как визуализировано Paweł:
Каждое взаимодействие, будь то разговор в Slack, обсуждение в коридоре, формальная встреча или сессия обратной связи с клиентом, становится возможностью проверить предположения о ценности для пользователя, удобстве использования, бизнес-жизнеспособности и осуществимости.
Эти идеи должны постоянно обновлять ваш AI PRD, обеспечивая его точность и актуальность.
ГЛАВА II: Шаблон AI PRD: Ключевые разделы и руководство
Здесь я описываю каждый компонент PRD с четким пониманием его назначения, рекомендуемых инструментов, примеров и распространенных ловушек.
Конкретные разделы вашего AI PRD должны быть адаптированы к вашему контексту, включая стратегию компании, рыночную позицию, объем продукта и базу пользователей.
В следующей главе мы обсудим, как эта структура была применена к Shopify Auto Write.
1. Резюме
Цель: Кратко изложить инициативу и критерии успеха для тех, кто не будет читать весь документ.
Пример:
"Этот документ требований к продукту описывает создание ИИ-ассистента, интегрированного с существующим чатом поддержки клиентов.
Он отвечает на выявленную рыночную возможность (25% CAGR), соответствует нашей корпоративной стратегии и использует наше уникальное конкурентное преимущество (проприетарные данные), с пилотной фазой, запланированной на конец 2-го квартала 2025 года.
Критерии успеха:
80% удовлетворенность (CSAT).
50% запросов пользователей решаются автоматически.
Генерация точных ответов на 25 наиболее часто задаваемых вопросов."
2. Рыночная возможность
Цель: Уточнить, является ли возможность стратегически привлекательной, своевременной и способной обеспечить значимую ценность.
Ключевые вопросы:
Находится ли рынок на правильной стадии роста (например, появляющийся, зрелый, снижающийся)?
Каков текущий темп роста рынка (например, CAGR), и какие данные это подтверждают?
Каков потенциал этой возможности в будущем? Может ли она создать достаточную бизнес-ценность?
Рекомендуемые инструменты:
Модель жизненного цикла отрасли (связанная с ростом рынка и бизнеса)
Жизненный цикл адаптации технологии (как пользователи принимают инновационные продукты или технологии)
Пример хорошего ответа:
"Рынок X показал постоянный темп роста в 25% CAGR из-за недавних регуляторных изменений, и принятие клиентами растет экспоненциально. В настоящее время он находится на ранней стадии роста (10-15% проникновения на рынок), что предоставляет достаточно возможностей для захвата существенной ценности. TAM прогнозируется на уровне $5 млрд к 2030 году."
Пример плохого ответа:
"Наши конкуренты выходят на этот рынок, поэтому мы тоже должны."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Неверное толкование временных тенденций как долгосрочных рыночных сдвигов.
Неспособность проверить предположения о росте.
Игнорирование внешних макроэкономических или регуляторных факторов.
Совет: Жесткие данные побеждают интуитивные ощущения. Количественно оцените возможность с помощью рыночных отчетов или опросов клиентов.
3. Стратегическое соответствие
Цель: Четко сформулировать, как ваш AI-продукт или функция соответствует вашему видению, стратегии и целям.
Ключевые вопросы:
Для AI-продукта:
Соответствует ли это видению и долгосрочной стратегии нашей компании?
Как это поддерживает цели нашей компании?
Использует ли это наши сильные стороны и компетенции?
Для AI-функции:
Соответствует ли это видению и долгосрочной стратегии нашей компании?
Соответствует ли это видению и стратегии нашего продукта?
Как это поддерживает цели нашей команды?
Рекомендуемые инструменты:
Lean Canvas (в отличие от Business Model Canvas, он определяет "нечестное преимущество")
Product Strategy Canvas и Startup Canvas (добавляют видение, компромиссы и возможности)
Product Mix Strategy (для управления и оптимизации портфеля продуктов)
Пример хорошего ответа:
"Наш продукт оценки рисков на базе ИИ соответствует фокусу нашей компании на финансовом секторе. Он напрямую поддерживает нашу среднесрочную цель увеличения на 20% внедрения средними банками путем автоматизации рабочих процессов по соблюдению нормативных требований."
Пример плохого ответа:
"Мы будем использовать ИИ, потому что это инновационно и в тренде."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Отсутствие связи инициативы с видением, стратегией и целями вашей компании/продукта.
Игнорирование компетенций и ресурсов компании.
Совет: Не каждая проблема подходит для вашей команды или организации.
4. Потребности клиентов и пользователей
Цель: Приоритизировать решение наиболее ценных проблем пользователей ясно и точно.
Ключевые вопросы:
Каковы ключевые рыночные сегменты и пользовательские персоны?
Каковы их основные задачи (jobs-to-be-done) и болевые точки?
Существуют ли какие-либо ограничения (например, географические, языковые, регуляторные)?
Какие проблемы пользователей, в случае их решения, создадут наиболее частую, серьезную и широко распространенную ценность?
Рекомендуемые инструменты:
Opportunity Score от Dan Olsen (важность vs. удовлетворенность)
Jobs-to-be-Done Framework (более трудоемкий, если выполняется строго)
Пример хорошего ответа:
"Пользователи тратят два часа ежедневно на ручной просмотр отчетов данных, что приводит к частым ошибкам. 80% пользователей сообщают об этом как о своей главной боли (опрос, n=200, чрезвычайно высокая важность, чрезвычайно низкая удовлетворенность)"
Пример плохого ответа:
"Пользователи сказали, что наше текущее решение не удобно в использовании."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Выбор редких или несерьезных болевых точек пользователей.
Предположение о боли пользователя без прямых доказательств или проверки.
Чрезмерное обобщение потребностей пользователей без конкретики.
Совет: Используйте интервью, опросы или (для существующего продукта) аналитику, чтобы понять пользователей и развить эмпатию, вместо того, чтобы предполагать их задачи и болевые точки.
5. Ценностное предложение и сообщение
Цель: Четко и убедительно донести уникальное ценностное предложение.
Ключевые вопросы:
Какие проблемы для каждого рыночного сегмента мы решаем?
Каковы ключевые возможности и функции (высокоуровневые), которые решают эти проблемы?
Каковы преимущества и результаты для клиентов?
Чем это отличается от того, что предлагают другие?
Как мы можем ясно и убедительно донести уникальную ценность нашего продукта, чтобы она резонировала с каждым сегментом?
Рекомендуемые инструменты:
Value Proposition Template (в их посте How to Design a Value Proposition,Aatir Abdul Rauf и Paweł Huryn объясняют, как они добавили фокус и структуру в Value Proposition Canvas)
Value Curve (для сравнения вашего ценностного предложения с конкурентами).
Пример хорошего ответа:
"Наш продукт снижает нагрузку на службу поддержки клиентов на 40%, экономя 10 часов в неделю, четко решая частые и болезненные пользовательские узкие места с помощью ИИ-ассистентов, доступных 24/7."
Пример плохого ответа:
"Наш продукт мощный и инновационный."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Общие сообщения без конкретных, измеримых результатов для пользователей.
Перечисление функций и возможностей без указания преимуществ.
Перечисление преимуществ без объяснения, как они будут достигнуты.
Неспособность адаптировать сообщение к конкретным рыночным сегментам.
Совет: Адаптируйте сообщение и формат к каждому сегменту и каналу (например, экономию затрат для бюджетных пользователей и короткие видео в Instagram).
6. Конкурентное преимущество
Цель: Прояснить защищенность вашего продукта и способность поддерживать конкурентное преимущество.
Ключевые вопросы:
Почему мы думаем, что конкуренты не могут/не будут копировать нашу стратегию?
Насколько защищено и долговечно наше преимущество в долгосрочной перспективе?
Рекомендуемые инструменты:
Competitive Advantage (MOATs)
Пример хорошего ответа:
"Продукт использует наш проприетарный набор данных из более чем 10 млн транзакций и бесшовно интегрируется с нашей существующей системой обнаружения мошенничества, давая нам 3-летнее конкурентное преимущество.
В то время как другие решения полагаются на общие модели машинного обучения, наш домен-специфичный ИИ обучен на отраслевых рабочих процессах, что делает его еще сложнее для копирования."
Пример плохого ответа:
"Наш UI более удобен для пользователей, чем у конкурентов."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Расплывчатые или неясные заявления о дифференциации.
Опора на легко копируемые преимущества, такие как поверхностные функции UI.
Недооценка гибкости или ресурсов конкурентов.
Выбор дифференциации исключительно на основе технологии.
Пренебрежение переоценкой конкурентного преимущества. Конкурентные преимущества со временем сходят на нет.
Совет: Рассмотрите трудно воспроизводимые преимущества, такие как данные, партнерства или интеграции.
7. Объем продукта и сценарии использования
Цель: Определить ключевые возможности и функции с задачами, которые наш продукт (или набор функций) должен выполнять исключительно хорошо.
Ключевые вопросы:
Каковы ключевые возможности и функции?
Можем ли мы связать дизайны или прототипы для лучшего согласования?
Каковы желаемые результаты для клиентов?
Каковы предположения с высоким риском? Как мы можем проверить их с минимальными усилиями?
Рекомендуемые инструменты:
Низкодетализированные и высокодетализированные пользовательские прототипы.
Эксперименты по рыночному взаимодействию, тестирование удобства использования, исследования и эксперименты на продакшене. Комплексный обзор: Testing Product Ideas.
Пример хорошего ответа:
ИИ-ассистент, интегрированный с существующим чатом поддержки клиентов. Он должен генерировать точные ответы на 25 наиболее часто задаваемых вопросов, достигая 80% удовлетворенности (CSAT).
Дизайн: [Figma прототип]"
Пример плохого ответа:
"ИИ-ассистент будет отвечать на вопросы, которые могут возникнуть у пользователей."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Попытка включить слишком много информации (например, включение всех пользовательских историй или описание каждого крайнего случая) - ваш PRD является инструментом для построения согласования, а не для объяснения каждой детали.
Отсутствие указания измеримых результатов для клиентов.
Попытка одновременно решить все потребности пользователей, вместо того чтобы начать с простого и итерировать на основе обратной связи клиентов.
Пренебрежение проверкой предположений с высоким риском перед реализацией.
Совет: Картинка стоит тысячи слов. Показывайте, а не просто рассказывайте.
8. Нефункциональные требования
8.1 Общие требования
Цель: Определить существенные атрибуты системы (например, производительность, масштабируемость, безопасность), которые обеспечивают надежную работу продукта в ожидаемых условиях.
Ключевые вопросы:
Каких технических атрибутов, показателей производительности, масштабируемости, безопасности и надежности должен достичь наш продукт, чтобы обеспечить и поддерживать его предполагаемую ценность?
Каковы ожидания по пиковой нагрузке и объему пользователей?
Рекомендуемые инструменты:
Метод MoSCoW (Must, Should, Could, Won't) для приоритизации.
Инструменты для тестирования производительности (например, JMeter, LoadRunner).
Контрольные списки соответствия безопасности (например, OWASP Top 10, GDPR).
Пример хорошего ответа:
"ИИ-ассистент: доставляет ответы за <500мс для 95% запросов, масштабируется до 50 тыс. пользователей с 99,9% временем безотказной работы, шифрует все пользовательские данные согласно стандартам GDPR."
Пример плохого ответа:
"Система должна быть достаточно быстрой и безопасной для пользователей."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Игнорирование потребностей в масштабируемости до поздних этапов разработки, что приводит к дорогостоящей переработке.
Написание расплывчатых требований (например, "быстрый" или "надежный") без измеримых целей.
Неспособность сбалансировать компромиссы между атрибутами (например, производительность vs. стоимость).
Совет: Определите конкретные метрики на раннем этапе. Помните, что "быстрый" не является целью.
8.2 Специфичные для ИИ требования (LLMs)
Цель: Обеспечить, чтобы ИИ последовательно выдавал точные, надежные, этичные и соответствующие пользователям результаты.
Ключевые вопросы:
Каковы ключевые архитектурные решения по ИИ?
Какие стандарты точности, надежности и этики должен соблюдать наш ИИ (например, лучшие практики, тон бренда и нормативные ограничения)?
Как мы будем измерять эти качества?
Как мы будем поддерживать их со временем?
Рекомендуемые инструменты:
Метрики оценки ИИ (например, Precision, Recall, F1 Score, BLEU для текста).
Аудиты смещения и справедливости (например, инструментарий Fairlearn).
Фреймворки инженерии промптов (например, цепочка рассуждений).
Retrieval-augmented generation (RAG) для обоснования выводов проверенными данными.
Дополнительные ресурсы:
Scikit - learn: Широко используемая библиотека Python для машинного обучения, которая включает реализации Precision, Recall и F1 Score.
NLTK: Natural Language Toolkit (NLTK) предоставляет реализацию BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), обычно используемую для оценки генерации текста
Fairlearn Toolkit: Пакет Python с открытым исходным кодом от Microsoft для оценки справедливости и смягчения проблем в моделях машинного обучения.
Пример хорошего ответа:
"ИИ должен достичь ≥90% точности на размеченном тестовом наборе из 10 000 запросов, ограничить частоту галлюцинаций до <2% через интеграцию RAG и отмечать неуместные выводы с 98% точностью, подтверждаемой ежемесячно через проверку человеком."
Пример плохого ответа:
"Мы будем использовать GPT и ожидаем хорошей точности, поскольку он популярен."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Использование предобученных моделей без валидации или fine-tuning.
Пренебрежение постоянным мониторингом дрейфа в точности или надежности.
Игнорирование этических рисков (например, смещение, неуместные выводы) до появления жалоб пользователей.
Совет: Отслеживайте дрейф. Без надлежащего надзора, переобучения и адаптации система ИИ может устареть и стать ненадежной (например, из-за изменений в отношениях между входными данными и ожидаемыми выходными данными). Регулярный мониторинг, валидация и циклы обратной связи необходимы.
9. Подход к выходу на рынок
Цель: Определить, как быстро продемонстрировать измеримую ценность и увеличить пользовательское внедрение.
Ключевой вопрос:
Каковы фазы создания и выпуска (например, MVP, направленный на ранних последователей)?
Какие первые рыночные сегменты мы хотим охватить?
Как мы можем привлечь этих клиентов, быстро продемонстрировать ценность и получить доказательства для ускорения дальнейшего роста?
Рекомендуемые инструменты:
Crossing the Chasm Framework (например, для нацеливания на ранних последователей)
AARRR (Pirate) Metrics (например, для масштабирования с отслеживанием Acquisition, Activation и т.д.)
Пример хорошего ответа:
"Мы запустим MVP, нацеленный на малые предприятия электронной торговли в Северной Америке, предлагая 20% экономии на поддержке клиентов в течение 30 дней. Успех будет измеряться 50% показателем активации и 10 кейс-стади за 90 дней, что приведет к расширению на средние компании.
Мы полагаем, что следующим шагом будет..."
Пример плохого ответа:
"Мы запустимся на Product Hunt и посмотрим, что произойдет."
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
Нацеливание на слишком широкий или плохо определенный начальный сегмент(ы), размывая фокус.
Пропуск измеримых показателей успеха.
Смешивание Early Customer Profiler (ECP) с Ideal Customer Profile (ICP).
Совет: Начинайте с малого, измеряйте результаты и быстро учитесь, вместо того чтобы пытаться сделать всё идеально. В то же время, тестируйте ответственно (например, репутация компании). Используйте ранние победы для стимулирования роста.
ГЛАВА III: Шаблон AI PRD для скачивания (Google Docs)
Скачать AI PRD (Файл > Скачать)
ГЛАВА IV: Пример AI PRD для Shopify Auto Write
В этом разделе применяется структура AI PRD к реальной функции на базе ИИ, над которой я (Miqdad) работал в Shopify, под названием "Auto Write. " Это инструмент автоматизации описания продуктов, использующий большие языковые модели (LLMs).
1. Резюме
Цель: Кратко изложить инициативу и критерии успеха для тех, кто не будет читать весь документ.
Ответ Shopify (хороший пример):
"В этом документе требований к продукту описывается Shopify Auto Write, функция на базе ИИ, использующая большие языковые модели (LLMs) для автоматизации создания описаний продуктов для продавцов.
Она соответствует растущей возможности в электронной торговле (17% рост GMV до $55 млрд во 2 квартале 2023 года) и стратегии Shopify, ориентированной на продавцов, используя наше конкурентное преимущество в интеграции платформы и проприетарных данных.
Запуск запланирован на 3 квартал 2023 года. Пилотный проект ориентирован на малых и новых продавцов для повышения эффективности и производительности SEO."
2. Рыночная возможность
Цель: Уточнить, является ли возможность стратегически привлекательной, своевременной и способной обеспечить значимую ценность.
Ключевые вопросы:
Находится ли рынок на правильной стадии роста (например, появляющийся, зрелый, снижающийся)?
Каков текущий темп роста рынка (например, CAGR), и какие данные это подтверждают?
Каков потенциал этой возможности в будущем? Может ли она создать достаточную бизнес-ценность?
Ответ Shopify (хороший пример):
В 2023 году Shopify увидел растущую потребность в эффективности продавцов, поскольку электронная торговля быстро перешла в онлайн, и продавцы требовали более быстрого, качественного контента. GMV Shopify во 2 квартале 2023 года вырос на 17% до $55 млрд, отражая эту тенденцию.
Shopify стратегически рано вышел на кривую развертывания практических инструментов продуктивности на базе LLM в масштабе, захватив преимущество первопроходца в контенте для электронной торговли, генерируемом ИИ.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Избегание прыжка на кратковременные тренды ИИ, сосредоточившись на подтвержденной рыночной потребности (улучшения продуктивности).
Использование данных GMV для подтверждения возможности, а не предположений.
Учитывание более широкого сдвига к цифровой коммерции, а не только технологического ажиотажа.
3. Стратегическое соответствие
Цель: Четко сформулировать, как ваш AI-продукт или функция соответствует вашему видению, стратегии и целям.
Ключевые вопросы для AI-продукта:
Соответствует ли это видению и долгосрочной стратегии нашей компании?
Как это поддерживает цели нашей компании?
Использует ли это наши сильные стороны и компетенции?
Ответ Shopify (хороший пример):
Auto Write соответствовал видению компании по упрощению коммерции для продавцов.
Поддерживал фокус Shopify на эффективности продавцов, оптимизации SEO, улучшении конверсии и снижении трения в процессе подключения продавцов.
Был согласован с сильными сторонами Shopify в решениях, ориентированных на продавцов, и использовал глубокую экспертизу в электронной торговле.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Избегание погони за ИИ ради самого ИИ, связывая Auto-Write со своей стратегией, ориентированной на продавцов.
Использование своих сильных сторон в платформе электронной торговли, а не непроверенных областей, для развертывания Auto Write.
4. Потребности клиентов и пользователей
Цель: Приоритизировать решение наиболее ценных проблем пользователей ясно и точно.
Ключевые вопросы:
Каковы ключевые рыночные сегменты и пользовательские персоны?
Каковы их основные задачи (jobs-to-be-done) и болевые точки?
Существуют ли какие-либо ограничения (например, географические, языковые, регуляторные)?
Какие проблемы пользователей, в случае их решения, создадут наиболее частую, серьезную и широко распространенную ценность?
Ответ Shopify (хороший пример):
Высокая частота: Shopify выявил частую боль - продавцы борются с ручным написанием описаний продуктов, утомительной ежедневной задачей.
Высокая серьезность: Это серьезно замедляло продавцов, ухудшая SEO и коэффициенты конверсии.
Широкий масштаб: Почти каждый продавец регулярно сталкивался с этой проблемой, что приводило к значимой широко распространенной ценности.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify избегал фокусировки на нишевых, редко встречающихся сценариях использования, которые не влияли бы на широкую базу продавцов.
5. Ценностное предложение и сообщение
Цель: Четко и убедительно донести уникальное ценностное предложение.
Ключевые вопросы:
Какие проблемы для каждого рыночного сегмента мы решаем?
Каковы ключевые возможности и функции (высокоуровневые), которые решают эти проблемы?
Каковы преимущества и результаты для клиентов?
Чем это отличается от того, что предлагают другие?
Как мы можем ясно и убедительно донести уникальную ценность нашего продукта, чтобы она резонировала с каждым сегментом?
Ответ Shopify (хороший пример):
Shopify Auto Write ориентирован на (Кто) новых и малых продавцов, (Проблема) решая их борьбу с медленным, ручным написанием описаний продуктов. Его (Функции) функция генерации с помощью ИИ создает описания, оптимизированные для SEO, мгновенно. Это (Преимущества) сокращает время написания, улучшает конверсии и повышает SEO, помогая продавцам запускаться быстрее. В отличие от (Дифференциация) общих инструментов, он встроен в платформу Shopify для бесшовного использования.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify избегал расплывчатых модных слов.
Вместо этого, определил четкие преимущества (сэкономленное время, рост конверсий), связанные с потребностями продавцов, и объяснил, как эти преимущества будут достигнуты, а не просто перечислил функции.
Объяснил, чем Auto Write отличается.
6. Конкурентное преимущество
Цель: Прояснить защищенность вашего продукта и способность поддерживать конкурентное преимущество.
Ключевые вопросы:
Почему мы думаем, что конкуренты не могут/не будут копировать нашу стратегию?
Насколько защищено и долговечно наше преимущество в создании долгосрочной ценности?
Ответ Shopify (хороший пример):
"Защищенность Shopify Auto Write исходит из его глубокой интеграции в платформу Shopify и доступа к проприетарным данным продавцов, делая его трудным для конкуренции со стороны автономных инструментов ИИ. Конкуренты сталкиваются с препятствиями для принятия без экосистемы Shopify и соответствия рабочим процессам."
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify избегал слабых, легко копируемых преимуществ, закрепляя Auto Write в интеграции платформы и данных.
7. Объем продукта и сценарии использования
Цель: Определить ключевые возможности и функции с задачами, которые наш продукт (или набор функций) должен выполнять исключительно хорошо.
Ключевые вопросы:
Каковы ключевые возможности и функции?
Можем ли мы связать дизайны или прототипы для лучшего согласования?
Каковы желаемые результаты для клиентов?
Каковы предположения с высоким риском? Как мы можем проверить их с минимальными усилиями?
Ответ Shopify (хороший пример):
"Ключевые функции включают (связаны с ранее определенными потребностями клиентов и ценностным предложением):
Генерация описаний продуктов с помощью ИИ
Человек-в-цикле для редактирования описаний, сгенерированных ИИ
Поддержка ИИ как для генерации описаний продуктов, так и для редактирования
Несколько точек входа для редактирования (...)
Дизайн: [Прототип Shopify Auto Write]
Желаемые результаты:
Уровень внедрения пользователями: Цель 15% WoW использования в течение 180 дней.
Удовлетворенность продавцов: 80% отправленных отзывов положительные.
Снижение оттока продавцов: Сокращение времени для публикации магазинов из черновиков.
Влияние на SEO: Мониторинг увеличения органического трафика для тех, кто использует функцию.
Предположения с высоким риском были проверены через тестирование удобства использования и технические исследования перед реализацией."
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify изначально попал в ловушку попытки решить все потребности пользователей, но быстро исправил курс.
Auto Write был запущен в 2023 году с основными функциями (например, стандартные тона/стили).
Shopify улучшал на основе обратной связи от продавцов.
8. Нефункциональные требования
8.1 Общие требования
Цель: Определить существенные атрибуты системы (например, производительность, масштабируемость, безопасность), которые обеспечивают надежную работу продукта в ожидаемых условиях.
Ключевые вопросы:
Каких технических атрибутов, показателей производительности, масштабируемости, безопасности и надежности должен достичь наш продукт, чтобы обеспечить и поддерживать его предполагаемую ценность?
Каковы ожидания по пиковой нагрузке и объему пользователей?
Ответ Shopify (хороший пример):
Масштабирование до 15% продавцов при пиковой нагрузке.
Выполнение нагрузочного тестирования для понимания и подтверждения конкретных ограничений (например, доставляет описания за [X]мс для [Y]% запросов).
Предоставление отключенного состояния в случае сбоя API.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify адресовал технические требования, требования к задержке, масштабируемости и соответствию, избегая расплывчатых целей.
Сделал это рано, избегая подхода к нефункциональным требованиям как к запоздалым мыслям.
8.2 Специфичные для ИИ требования
Цель: Обеспечить, чтобы ИИ последовательно выдавал точные, надежные, этичные и соответствующие пользователям результаты.
Ключевые вопросы:
Каковы ключевые архитектурные решения по ИИ?
Какие стандарты точности, надежности и этики должен соблюдать наш ИИ (например, лучшие практики, тон бренда и нормативные ограничения)?
Как мы будем измерять эти качества?
Как мы будем поддерживать их со временем?
Ответ Shopify (хороший пример):
Выбран OpenAI GPT-3 (Davinci-003) с четкими ограничениями на выводы.
Потоковый вывод модели для меньшей задержки (отображение ответов в реальном времени).
Ограничение времени (и предотвращение дребезга) между регенерациями (для предотвращения чрезмерных запросов).
Предоставление рекомендаций по использованию сгенерированного контента.
Модерация сгенерированного контента для iOS для соответствия требованиям App Store Apple.
Внедрение надежных циклов обратной связи для непрерывного улучшения модели и контроля качества человеком-в-цикле, измеряемых квартальными циклами проверки.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify избегал слепого доверия к выводам LLM без постоянной валидации.
9. Подход к выходу на рынок
Цель: Определить, как быстро продемонстрировать измеримую ценность и увеличить пользовательское внедрение.
Ключевой вопрос:
Есть ли фазы создания и выпуска (например, MVP, направленный на ранних последователей)?
Какие первые рыночные сегменты мы хотим охватить?
Как мы можем привлечь этих клиентов, быстро продемонстрировать ценность и получить доказательства для ускорения дальнейшего роста?
Ответ Shopify (хороший пример):
Выпущен Auto Write в 2023 году как пилотный проект с минимальными функциями в рамках Shopify Magic.
Ориентирован на продавцов-ранних последователей, нуждающихся в эффективности контента.
Нацелен на 15% внедрение среди продавцов в течение 180 дней - реалистичные цели для конверсии и повышения эффективности, подтвержденные ранее через A/B-тестирование.
Продемонстрировал ценность с более быстрым созданием контента и улучшением конверсии, использовал истории успеха для увеличения внедрения.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
Shopify установил четкие метрики (15% внедрение) и тестировал через A/B, избегая расплывчатых или нереалистичных целей.
Сохранил узкий объем с основными функциями, итерируя на основе обратной связи вместо чрезмерного усложнения.
Выводы из примера Shopify Auto Write
Shopify выявил убедительную рыночную возможность и тесно согласовал продукт Auto Write с видением и стратегией компании.
Они явно сосредоточились на решении частых, серьезных болевых точек продавцов (трудоемкое создание описаний продуктов).
Они избежали распространенных подводных камней ИИ путем:
Тестирования своих предположений (в частности, удобства использования).
Определения точных нефункциональных требований и ограничений выводов ИИ.
Сохранения стройности (пилотный подход), а не чрезмерного проектирования решения.
Проектирования циклов обратной связи (как количественных, так и качественных "проверок настроения") для информирования о непрерывных улучшениях.
ГЛАВА V: Выводы
Это руководство предоставило комплексный, структурированный подход к созданию эффективных документов требований к AI-продуктам (AI PRD).
Оно представило AI PRD как ядро жизненного цикла разработки AI-продукта. Он соединяет стратегический контекст, совершенство продукта и выход на рынок, всё закрепленное единым, универсальным стержнем: созданием ценности.
Каждый раздел AI PRD разработан, чтобы помочь вам создать AI-продукт или функцию, которая решает критические проблемы пользователей, соответствует вашим стратегическим сильным сторонам и обеспечивает измеримое бизнес-влияние конкурентоспособным, масштабируемым способом.
Помните, что AI PRD — это не статичный артефакт. Это живой, постоянно обновляемый инструмент согласования, основанный на постоянном тестировании и циклах обратной связи.
Приняв структурированную PRD-структуру, изложенную в этом посте, вы сможете уверенно ориентироваться в стратегических, продуктовых и технических сложностях.
Закрепляя каждое решение за четко сформулированным созданием ценности, вы обеспечите ясность и кросс-функциональное согласование, в конечном итоге доставляя устойчивую и измеримую ценность пользователям и вашему бизнесу.