Проверяй гипотезы с AI через no-code инструменты, перенося на свой бэкенд только после подтверждения эффективности

3 материала · принцип действия · Инструмент вместо дела

Как выглядит: В бэклоге лежит задача: приделать нейросеть к поиску по сайту. Команда оценила её в три недели — подключить внешнюю службу, настроить безопасность, вписать в текущий бэкенд. На стендапе выясняется: ни один человек ещё не показал живому пользователю ответ нейросети и не спросил, годится ли он.
Почему так работает: Это как шить костюм по мерке, не зная роста человека: ты тратишь материал и время на подгонку, а на примерке оказывается, что клиенту вообще нужен был свитер. Готовый конструктор даёт ответ из ткани за вечер, и только после этого стоит садиться за швейную машинку.
Как замечать: Посади пользователя за собранный прототип в готовом сервисе и дай пять поисковых задач. Посчитай, сколькими ответами он воспользовался, чтобы перейти дальше. Из пяти ответов минимум три устроили — гипотеза подтверждена, отдавай в разработку. Меньше трёх — меняй формулировку запроса прямо там.
Где не работает: Готовый сервис отвечает за две секунды, а тебе нужны пятьдесят миллисекунд. Или модель надо обучить на закрытых данных, которые нельзя отправлять на чужие серверы. Здесь без своей инфраструктуры не обойтись.
Когда наоборот: Проверяешь гипотезу на одном крупном заказчике из тендера — там требования к скорости ответа и хранению данных зафиксированы в договоре, и обойти их конструктором нельзя.

Точно проверить ↔ быстро попробовать

Собирать развёрнутые данные вручную, проверять предпосылки и использовать тяжеловесные методы для точных выводов.

Искать ранние сигналы, прокачивать целевое поведение и двигаться на гипотезах, чтобы не останавливать процесс.

Где об этом говорят

Видео30 мин
Какие операционные процессы выигрывают от внедрения AI (Мария Полтанова, Plata Card)
Проверяем доступ
«Для проверки гипотез с AI используйте no-code инструменты и сторонние сервисы, перенося решение на свой бэкенд только после подтверждения их эффективности.»
здесь это прозвучало
Видео3 ч 2 мин
Зерокодинг: cоздаем приложение без кода (Вадим Михалев и Сергей Горелов, Зерокодер)
Проверяем доступ
«Для проверки продуктовых гипотез большую часть MVP можно и нужно собирать без классической разработки, чтобы получать первые ответы от рынка за несколько дней или недель, а не месяцев.»
здесь это прозвучало
Выступление
Основные тренды цифровой экономики и их влияние на бизнес (Максим Спиридонов)
ProductSense’22 — Конференция по менеджменту продуктов · 2022
Проверяем доступ
«каждый новый технологический тренд нужно постоянно тестировать на применимость к вашему бизнесу, даже если массовое внедрение пока дорого.»
здесь это прозвучало

Где об этом говорят

Какие операционные процессы выигрывают от внедрения AI (Мария Полтанова, Plata Card)

Зерокодинг: cоздаем приложение без кода (Вадим Михалев и Сергей Горелов, Зерокодер)

Основные тренды цифровой экономики и их влияние на бизнес (Максим Спиридонов)