Привет! Меня зовут Артём Плетнёв. Я продакт-менеджер с бэкграундом разработчика. Помимо прочего, я в Контуре веду колонку #ПродактыОтвечают, в которой собираю мнения своих коллег.
Сегодня поговорим о том, какие есть признаки, что пора внедрять AI в продукт, и может ли искусственный интеллект принести существенную ценность, которая повлияет на показатели продукта. Я попросил поделиться экспертным мнением двух продакт-менеджеров из нашего направления Инфраструктура искусственного интеллекта.
Мнение #1. Маша Мамыкина, оптимизирует процессы с помощью ИИ
AI сам по себе не создаёт ценности, это технология для конкретной задачи. Истинная ценность ИИ проявляется, когда он решает потребности клиентов.
Когда мы рассматриваем внедрение ИИ, то отвечаем на вопрос: можно ли закрыть потребность без его использования? И часть задач решается без ИИ. При этом в будущем мы можем в обычное решение интегрировать ИИ, если в этом будет необходимость.
Для этого должны выполняться следующие условия:
Наличие большого объема данных
Тренды рынка
Рутинные и повторяющиеся задачи
Если приняли решение о внедрении, то всегда начинаем с пилотных проектов, на которых проверяем и ценность решения с помощью AI, и возможность реализации.
Мне вспомнилась фраза Шелдона Купера из Теории большого взрыва: «Все становится лучше, когда есть Bluetooth». И сейчас мы не выбираем продукты по наличию Bluetooth, также и с AI.
Мнение #2. Юля Ладик, внедряет AI-фичи в Контур.Толк
Признаки, что пора внедрять ИИ:
Продукт генерирует множество данных (обращений/действий клиентов), ценность которых увеличится за счет простраивания связей между ними.
Больше 50% этих данных повторяются по типу / логике / сценариям.
Продукт большой и количество данных постоянно увеличивается.
Продукт стремится не увеличивать затраты на обработку данных экспоненциально, а использовать решения для типовых задач, повышая рентабельность.
ИЛИ
Продукт быстро вырос, поэтому инфраструктура обработки данных еще не успела сформироваться. Можно настроить ее для эффективной обработки данных (без привлечения людей, через обучение алгоритмов).
Ключевая работа продукта — это:
Агрегирование и анализ большого объема данных (переход от «просто данных» к трендам, подсвечиванию рисков / рекомендациям по их снижению);
Коммуникация сторон и договоренности (встроенные инструменты перепроверки / переноса из голоса в текст / переноса данных в таск-трекеры / единое окно для смежных с коммуникацией процедур типа верификации / аутентификации / ИИ-переводчики, озвучивающие голосом контракты «с китайского» или «с юридического» на русский и делающие саммари голосовое для юриста/ бухгалтера и т. п.);
Работа с людьми (обучение, HR, риэлторы, психологи, юристы, групповые практики в крупных компаниях) — инструменты фасилитации, геймификации, анализа эмоций, выжимка.
6. Продукт может повысить эффективность внутри основной ценности. Например:
Быстрее, чем вручную, находить ответы на вопросы клиентов по продукту, нормативке или по ошибкам в документах, которые готовятся к отправке в органы.
Быстрее, чем спецы, находить квартиры на рынке и выкупать их для перепродажи (обгонять рынок)?
Быстрее, чем в Экселе/SQL, собирать данные об объёмах поставок товаров в районы, строить прогноз по цене / скорости доставки / качеству продукции и предлагать рекомендации клиентам внутри существующего продукта.
Анализировать предложения факторов и предлагать поставщику варианты заявок, максимально конвертируемые в полученные от фактора деньги.
По мнению Gartner, в чём их поддерживает McKinsey, интеграция ИИ может принести ценность в трёх областях бизнеса:
1. Эффективное обслуживание клиентов с помощью ИИ в поддержке и продажах. Всё, что позволяет быстрее и лучше понимать клиента, апсейлить его, снижать отток и ускорять покупку за счёт лучшего понимания потребности.
2. Всё, что про экономию на дополнительных ресурсах (преимущественно людей или времени) за счет того, что часть работы закроют алгоритмы и агенты:
Быстро собрать инфо внутри компании по процессу Х (экономия времени любого сотрудника, но особенно — на онбординге новичков).
Проанализировать много звонков, определить, соблюдают ли продавцы спич, и быстро сформулировать рекомендации.
Собрать информацию о запросах пользователей за последний год и использовать её для подготовки СтратСессии.
Вместо найма людей обучать алгоритмы, которые могут отличить пластик от картона на линии и сортируют все без участия людей.
Прогнозировать пробки на основе данных трафика и работы светофоров, добавлять нужные секунды к светофорным сигналам в точках Х, снижать время общества в пробках (рост производительности), снижать выбросы.
3. Новые продукты с AI для роста бизнеса компании. Например, это работа с данными и их аналитикой, про работу с людьми и обработку артефактов любых коммуникаций: письменных/ устных/ в ВКС/ в ЭДО и т. п.).
P.S: За Юлей можно следить в ее Linkedin.
Что думает сам AI по этому вопросу?
Я задал вопрос Perplexity — это мой настроенный ассистент по продакт-менеджменту. Его ответ:
Начинать использовать AI следует, когда продукт требует улучшения в таких областях, как анализ данных, персонализация или автоматизация.
Признаки готовности включают наличие повторяющихся задач и потребность в более точных прогнозах.
AI может существенно повысить показатели продукта за счет оптимизации процессов и улучшения пользовательского опыта, что в конечном итоге влияет на вовлеченность и лояльность пользователей.
Внедрение AI требует тщательного планирования и оценки потенциальных рисков, но может привести к значительному росту эффективности и конкурентоспособности.
Это может включать интеграцию чат-ботов для поддержки клиентов или использование алгоритмов для рекомендаций, что позволяет персонализировать опыт и повысить удовлетворенность пользователей.
Кстати, если интересно, что из себя представляет этот ассистент, дайте знать – расскажу в отдельной статье. А за развитием искусственного интеллекта в Контуре можно следить здесь.
