Producto Samurai - producto

Стратегия.ai Я тут не раз писала о продуктовой стратегии: подходах к ее составлению, особенностях и фреймворках. В последнее время контекст значимо изменился: как на использование этого инструмента повлиял AI? Он привнес как минимум 3 новых измерения: ❤️ Вероятностные ответы Не-AI продукты предсказуемы: одно и то же действие пользователя всегда приводит к одному результату. AI-продукт устроен иначе: при одинаковом вводе система может сформулировать ответ по-разному, допустить неточность или серьезно ошибиться. Задача здесь не в том, чтобы добиться стопроцентной точности, а в том, чтобы спроектировать продукт, в котором пользователь может безопасно жить с неопределённостью. ❤️ Накопительный эффект В традиционных продуктах использование почти не меняет сам продукт. AI же продукт постоянно обучается, и если петли обучения спроектированы неправильно, рост пользователей ускоряет деградацию, а не прогресс. ❤️ Другая юнит-экономика В классических продуктах рост аудитории почти всегда улучшает экономику: основные расходы фиксированы, а дополнительный пользователь стоит дёшево. В AI-продуктах каждый запрос потребляет вычислительные ресурсы, имеет реальную себестоимость и делает самого активного пользователя самым дорогим. Об AI продуктовой стратегии много полезного у Микдада Яффера, Product Lead из Open AI. Он предлагает посмотреть на продукт через три «линзы»: ✔️ Линза рынка — Определить арену конкуренции ➡️Новатор (AI-Native): создание совершенно нового рынка, которого до AI не существовало. Основной челлендж — формирование самой категории. Это, например, Eleven Labs, Synthesia, Devin AI. ➡️Дизраптор: переосмысление существующего процесса выполнения работы пользователя и кратное улучшение его за счет AI. Атака устоявшегося понятного рынка новым оружием. К примеру, Krisp, Descript, Gamma. ➡️Усилитель: применение AI для усиления существующего продукта и защиты от дизрапторов. Из примеров: GitHub Copilot, Notion AI, Figma AI, Duolingo Max. — Решить, как взаимодействовать с гигантами рынка С ними можно конкурировать напрямую, но это экстра-сложно, так как у них куча данных, огромная пользовательская база и возможностей субсидировать AI. Альтернативный путь — дополнять их в тех сценариях и джобах, которые они не закрывают. ✔️ Линза ценности — Понять, в чем AI фундаментально изменит пользовательский опыт Нужно убедиться, что AI-фича помогает полностью переосмыслить опыт пользователя. Не добавить кнопку «суммировать» или «сгенерировать» (такие фичи легко копируются), а понять, как пересобрать весь путь. — Выстроить входной барьер Если продукт построен на публичном API и модель обучена на публичных данных, устойчивого преимущества нет. Есть 3 типа возможных «защитных рвов»: ➡️Данные: каждый новый пользователь делает продукт лучше (Duolingo, Spotify). У конкурентов нет такого накопленного объема знаний о поведении пользователей; ➡️Дистрибуция: AI становится частью устовяшегося пути существующей пользовательской базы (Notion AI, Canva AI, Apple AI). Продукт уже встроен в привычки пользователя, и это проще, чем вовлекать с нуля; ➡️Доверие: так как результаты модели могут быть ошибочными и даже опасными и для ее обучения могут использоваться чувствительные данные, для клиентов важно обеспечение безопасности. ✔️ Линза реализации — Выбрать, в чем будет лидировать модель Есть трейд-офф среди затрат, возможностей и скорости: модель может быть самой умной, самой быстрой или самой дешевой, и нужно выбрать что-то ключевое. — Рассчитать юнит-экономику Также важен баланс между вовлеченностью пользователей и издержками: нужно правильно монетизировать самых активных пользователей, так как они являются самыми дорогими. Источники: — How to create an AI Product strategy; — How Open AI builds amazing products. 🔥, если было интересно — продолжу разбор в одном из следующих постов.