AIRu

9 ошибок при внедрении AI в продукт: чек-лист для продуктового менеджера Внедрение AI-функций может закончиться ростом расходов, недовольством пользователей и дополнительной нагрузкой на команду, если технология появляется в продукте раньше, чем сформулирована задача. Бизнес-архитектор Андрей Коптелов в статье для Хабра собрал 9 типичных ошибок продуктового менеджера при внедрении AI и разобрал их на примерах из образовательных продуктов. 1️⃣ AI ради AI Чат-бот или помощник появляется потому, что такая функция есть у конкурентов или технология находится в центре внимания. При этом реальная потребность пользователя не проверяется. В результате более простое решение может оказаться удобнее и дешевле AI. 2️⃣ Низкое качество данных LLM подключают к устаревшим, противоречивым или неструктурированным материалам в расчете, что модель сама в них разберется. Итог – некорректные рекомендации. Базу знаний необходимо предварительно проверить, актуализировать и структурировать. 3️⃣ Метрики активности вместо результата Количество запросов к AI-помощнику и сгенерированных ответов принимают за показатель успеха. Но высокая активность еще не означает пользу. Оценивать AI-функцию стоит через метрики самого процесса: сокращение времени работы, снижение нагрузки на сотрудников, рост доли успешно завершенных сценариев. 4️⃣ Отказ от Human in the loop Критичные или субъективные решения полностью передают AI без возможности вмешательства человека. Например, система автоматически выставляет оценку, но пользователь не может ее оспорить. Для спорных и сложных случаев необходим понятный механизм эскалации к специалисту. 5️⃣ Недооценка экономики При расчете проекта учитывают разработку, но забывают про стоимость эксплуатации: вызовы моделей, инфраструктуру и поддержку. При массовом использовании эти расходы могут быстро вырасти. Экономику AI-функции нужно считать заранее и предусматривать лимиты или маршрутизацию запросов к более дешевым моделям. 6️⃣ Риски конфиденциальности Пользователи могут передавать через AI корпоративные или другие конфиденциальные сведения, а внешняя модель – обрабатывать их за пределами контура организации. Необходимы ограничения на загрузку данных, маскирование информации или локальное развертывание модели, если этого требует сценарий. 7️⃣ Нет регулярного контроля качества AI-помощника запускают и рассчитывают, что дальше он будет стабильно выдавать корректные ответы. Но ошибки неизбежны. Качество необходимо регулярно проверять, а ответы можно привязывать к верифицированной базе знаний через RAG и дополнять ссылками на источники. 8️⃣ AI существует отдельно от основного процесса Пользователю приходится открывать отдельное окно, переносить туда информацию, получать ответ и возвращаться обратно. Чем больше дополнительных действий, тем ниже ценность функции. AI должен быть встроен непосредственно в тот пользовательский сценарий, где возникает задача. 9️⃣ Нет петли обратной связи После запуска команда не отслеживает, насколько ответы AI остаются полезными и актуальными. Со временем качество может снижаться, а потребности пользователей – меняться. Обратную связь стоит собирать с первого дня и использовать для регулярной доработки продукта. 📌 Вывод AIRu: этот список удобно использовать как чек-лист перед запуском AI-функции или при аудите уже работающего решения. Особенно полезно проверить три вещи: есть ли измеримая польза для процесса, посчитана ли полная стоимость эксплуатации и предусмотрен ли контроль качества после запуска. AIRu в VK AIRu в MAX AIRu в Tg