Проблемы роста ИИ-продуктов: почему технология взрослеет быстрее бизнеса

Команда быстро собирает рабочий опытный образец на новой ИИ-модели, демонстрация проходит успешно, — а при попытке вывести продукт на миллионы пользователей выясняется, что дальше работать не с чем: юнит-экономика не сходится, пользователи ведут себя не так, как ожидалось, а бизнес не готов принимать решения на такой скорости.

На кейсах ИИ-продуктов «МТС» в голосовых технологиях и защите пользователей разберем:

• Почему сильная ИИ-модель еще не означает успешный продукт.
• Какие ограничения появляются при масштабировании ИИ-продуктов: экономика, инфраструктура, поведение пользователей и операционные процессы.
• Как понять, что ИИ-функция готова к массовому запуску, а не только к успешному пилоту.
• Какие продуктовые метрики и критерии важнее качества модели при принятии решения о масштабировании.
• Какой практический подход поможет оценить готовность ИИ-продукта к запуску на широкую аудиторию.

После доклада участники:

• Смогут отличать пилотный успех ИИ-продукта от готовности к масштабированию.
• Научатся видеть ограничения роста не только в технологии, но и в экономике, поведении пользователей и процессах бизнеса.
• Получат практический подход к оценке готовности ИИ-функции к запуску на миллионы пользователей.
• Будут понимать, какие продуктовые метрики важнее качества модели при принятии решения о масштабировании.

Доклад будет полезен:

• Продуктовым менеджерам и лидам, которые выводят ИИ-функции из пилота в массовый запуск.
• Руководителям продукта и бизнеса, принимающим решения о масштабировании ИИ-проектов.
• Всем, кто работает с ИИ-продуктами и хочет понимать разницу между работающей моделью и готовым к масштабированию продуктом.