AI усиливает гиперперсонализацию в продуктах — и делает это двумя ключевыми способами: 1. Поиск и подбор релевантной информации

AI анализирует не только запрос, но и контекст: поведение пользователя, его предыдущие действия, предпочтения. Это позволяет находить точнее, быстрее и персональнее.

Примеры: 1. Amazon Rufus — AI-ассистент внутри маркетплейса адаптирует поиск товаров под стиль общения пользователя.

2. Google Search + Gemini — AI интегрируется в поиск, выдавая сжатые ответы, подсказки и контекстные подборки.

3. Samsung S25 + Gemini — AI-консьерж обрабатывает входящие задачи (почта, заметки, расписание) и предлагает действия без явного запроса.

2. Генерация персонализированного контента

AI может создавать текст, изображения, голос — и адаптировать их под конкретного человека: его стиль, цели, текущее состояние и поведение.

Примеры: 1. Netflix — генерирует персонализированные обложки фильмов и подбирает подборки на основе микроповедений.

2. Agentic Multimodal AI — создаёт рекламу, адаптированную под язык, культуру и мотивации конкретного сегмента.

3. Mirai (wearable) — носимое устройство с AI, которое в реальном времени подсказывает, как изменить поведение, основываясь на контексте.

⸻

Что важно помнить при внедрении AI-функций:

AI — это чёрный ящик. Мы подаём информацию на вход, модель обрабатывает её непрозрачно, и на выходе получаем результат, который не всегда можно предсказать или отследить.

Поэтому: • Продумывайте обработку корнер-кейсов ещё на этапе разработки — например, что делать при токсичном или провокационном вводе. • Обязательно внедряйте валидацию ответа — автоматическую или через пользователя, особенно в чувствительных тематиках.

⸻

На скрине тестирую генерацию аффирмаций через AI, когда юзер вводит матный текст на русском. Ограничение работает, но результат выглядит комично по отношению к запросу :)