Когда AI‑фича действительно нужна продукту?

Это не про “давайте прикрутим LLM, потому что модно”, а про ситуацию, где без нее продукт заметно хуже.

И также помним о простоте, неусложнении. Если задачу можно закрыть правилами, классическим ML или хорошим UX, усложнять не стоит.

Вчера мы раз разбирали кейсы, где AI (ML) действительно необходим и дает выигрыш: нужно разобрать письма (согласования) и соотнести их с процессами для дальнейшей оптимизации процесса. И так каждый раз перед пилотом я задаю себе один и тот же вопрос: это улучшает ключевой сценарий или просто красиво звучит в презентации? Я всегда не про казаться, а быть, не про звучание, а про суть.

Мой практический мини‑чек‑лист перед запуском AI‑фичи: 1. Какую реальную боль пользователя она снимает. 2. Почему здесь нужен именно AI, а не правила или иные мат модели (например, оптимизация маршрута на графе в моем случае) 3. Есть ли данные, на которых фича будет работать стабильно. 4. Как мы поймем, что качество достаточно хорошее и безопасное. 5. Окупит ли бизнес‑эффект стоимость, риск и сложность внедрения.

Хорошая AI‑фича должна усиливать продуктовый сценарий, ускорять решение или убирать ручной труд. Если этого нет, то перед нами не фича, а красивая картинка без сути.

PS бинго на картинке - моя сборка по результатам бесед с разными коллегами по цеху

#управлениепродуктом #ИИвпродукте #ML #AIфича #продуктовыефичи #dataproduct