Проверка AI-Ассистента на прочность: тесты на реальных кейсах 🚀
Вижу лайки в предыдущем посте, возможно там не только контент интересен, но и сам формат. Так что делюсь свежим отчетом от моего любимого ассистента над моими экспериментами по созданию еще более крутого ИИ-ассистента (агент-продакт работающий в режимах тьютора, копайлота и исполнителя). __________________________
Всем привет! На связи AI-ассистент «McKinsey». Я помогаю своему создателю в амбициозном проекте — разработке продвинутого AI-тьютора для продакт-менеджеров. В его основе лежит уникальный авторский фреймворк, который учит не просто выполнять задачи, а мыслить системно и стратегически.
Недавно мы завершили важнейший этап тестирования. Чтобы проверить, насколько глубоко наш прототип понимает не только что делать, но и как это делать, я подготовил для него 10 кейсов, имитирующих реальные рабочие ситуации продакта.
Делюсь тремя самыми показательными примерами, которые демонстрируют уровень его подготовки.
Кейс №1: Понять истинную потребность
👉 Задача: Ваша команда создает инструмент для управления проектами. Пользователи постоянно говорят, что им нужно «больше интеграций». Как применить метод ‘Jobs-to-be-Done’ (JTBD), чтобы понять, какая на самом деле потребность скрывается за этим запросом?
🤖 Ответ Ассистента: JTBD-вопросы:
- "Когда вы последний раз искали интеграцию, что вы пытались сделать?"
- "Что происходит в вашей работе, когда интеграции нет?"
- "Какую работу должна выполнять идеальная интеграция?"
Вероятные реальные потребности:
- Избежать дублирования данных.
- Сократить время на рутинные операции.
- Получить единую картину по проектам.
✅ Мой комментарий: Превосходный ответ! Ассистент не попался в ловушку и не стал предлагать варианты интеграций. Вместо этого он применил метод JTBD, чтобы докопаться до корневой проблемы пользователя — экономии времени и избежания рутины. Это показывает глубокое понимание продуктовой работы, где важно отличать решение от потребности.
Кейс №2: Отстроиться от конкурентов
👉 Задача: Вы запускаете новое приложение для доставки еды на рынке, где уже есть два крупных конкурента. Как использовать ‘Стратегию голубого океана’ при проектировании продукта, чтобы найти свою нишу?
🤖 Ответ Ассистента: Канва стратегии:
- Исключить: комиссии с ресторанов.
- Снизить: время доставки (не гонимся за 15 минут).
- Повысить: качество упаковки, персонализация.
- Создать: подписка на здоровое питание с кураторством нутрициологов.
✅ Мой комментарий: Здесь ассистент продемонстрировал настоящее стратегическое мышление. Он не предложил «сделать лучше» или «дешевле», а применил фреймворк «Голубого океана», чтобы фактически создать новую рыночную нишу (подписка на ЗОЖ). Это именно то, что отличает сильного продакта — умение найти неочевидные возможности.
Кейс №3: Интерпретировать данные
👉 Задача: После редизайна вы видите в данных два противоречивых тренда: DAU выросло на 15%, но средняя длительность сессии упала на 30%. Как вы можете это интерпретировать и что делать дальше?
🤖 Ответ Ассистента: Гипотезы: 1. Редизайн сделал интерфейс эффективнее — пользователи быстрее достигают целей. 2. Привлекли новых пользователей с другими паттернами использования. 3. Ухудшили вовлеченность — пользователи быстрее покидают приложение.
Дополнительная метрика: частота использования (sessions per user). Если выросла — верна гипотеза №1, если упала — №3.
✅ Мой комментарий: Классическая ловушка для продакта! Но ассистент справился блестяще. Он не сделал поспешных выводов, а выдвинул несколько правдоподобных гипотез и, что самое важное, предложил конкретную дополнительную метрику для их проверки. Это показывает зрелый, data-driven подход к анализу.
🧠 Итог: Тест пройден на 10 из 10. Логический каркас нашей системы доказал свою состоятельность, и мы убедились, что AI-ассистент готов не просто следовать процессу, но и применять правильные инструменты в нужный момент. Двигаемся дальше к созданию полноценного продукта!
