Проверьте задачу до создания продукта
ИИ позволяет небольшой команде исследовать бизнес-идею ещё до вложений в полноценный продукт. Можно заниматься исследованием, первыми вариантами дизайна и прототипами, не набирая отдельного специалиста для каждой попытки. Полезный результат — не гора сгенерированных материалов, а более обоснованное решение о том, что создавать.
После примерно 5 000 часов работы и экспериментов с ИИ я вижу возможность больше начальной работы делать самому, а затем привлекать людей там, где нужен их опыт. По-прежнему необходимо понимать клиента и замечать, в каких вопросах собственной компетенции недостаточно.
Прежде чем выбирать модель или писать код, назовите задачу. Кто выполняет её сейчас? Что занимает слишком много времени, дорого обходится или регулярно идёт не так? Как выглядел бы лучший результат? Если ответы расплывчаты, красивый прототип может скрыть неопределённость, а не устранить её.
Предположим, вы хотите помочь небольшому дистрибьютору сравнивать предложения поставщиков. Начните с наблюдения за тем, как человек сравнивает несколько предложений. Возможно, ему важнее заметить отсутствующую дату доставки или другой размер упаковки, чем найти самую низкую цену. Проверяйте решение той проблемы, которую действительно обнаружили.
Дайте ИИ задачу, которую можно проверить
Для этой задачи первой версией может стать таблица, а не приложение. Попросите ИИ извлечь поставщика, количество, указанную цену, валюту, единицу расчёта цены, размер упаковки и дату доставки. Сохраняйте цену как в предложении — за штуку или за коробку, — без пересчёта. Для каждого значения требуйте страницу, строку или фрагмент источника, а затем проверяйте, подтверждает ли он запись. Отсутствующие сведения помечайте как неизвестные.
Возьмите несколько документов, ответы по которым вы уже проверили. Добавьте сложные случаи: две валюты, отсутствующую дату доставки, цену за коробку вместо цены за штуку. Ограничьте задачу извлечением данных и выделением различий. Не позволяйте ей незаметно превратиться в конвертацию валют или решение о закупке.
Затем дайте результат человеку, который обычно выполняет эту работу. Что он исправляет? Какие сведения ему всё ещё приходится искать? Эти наблюдения яснее покажут, что нужно следующей версии, чем очередной список функций.
Это полезно и без технических знаний. Выберите задачу, в которой разбираетесь достаточно, чтобы заметить правдоподобную ошибку. Используйте только информацию, которой имеете право делиться, уберите личные и конфиденциальные данные и оставьте значимые действия — отправку сообщений, платежи, изменение записей — под контролем человека.
Оценивайте задачу целиком
Быстрый ответ не обязательно ускоряет работу. Считайте время на подготовку данных, проверку результата и исправление ошибок. Сравните сумму с тем, сколько задача занимала раньше. Спросите также, стал ли результат лучше или появилась ли возможность делать полезную работу, которая прежде была непрактична.
В таблице предложений ссылки на исходные данные могут быть ценнее гладких объяснений: они помогают проверить поле, не перечитывая каждый документ. Явное «неизвестно» часто полезнее уверенной догадки. Организуйте работу так, чтобы проверять было легко.
Сохраните небольшой набор проверочных примеров и запускайте их снова при изменении запроса, модели или процесса. Изменение, исправившее один пример, может сломать другой. Если задача постоянно даёт сбой в одном месте, сузьте поручение ИИ или оставьте этот шаг человеку.
Для такой проверки не нужен домашний сервер или сложная система. Начните с того, что у вас есть. Добавляйте инфраструктуру, когда можете назвать ограничение, которое она устранит, а не потому, что усложнение похоже на прогресс.
Развивайте то, чем люди продолжают пользоваться
Работающий прототип показывает, что что-то можно создать, но не то, что из этого должен получиться бизнес. Для внутреннего инструмента смотрите на повторное использование и измеримое улучшение работы. Если собираетесь продавать продукт, небольшой платный пилот скажет больше, чем обещание заплатить. Спросите, чем люди будут пользоваться, если ваш инструмент исчезнет.
Разберитесь с экономикой до масштабирования. Включите использование модели, проверку, поддержку и обслуживание в стоимость каждой выполненной задачи. Для внутренней работы: стоит ли улучшение этих затрат? Для продукта: покрывает ли их цена? Дешёвая генерация может скрывать дорогую ручную доработку. Прибыль оставляет ресурсы для следующей идеи.
Выбирать стоящую работу было важно и до ИИ. Так остаётся и сейчас. Для меня изменилось то, какую часть идеи я могу исследовать, прежде чем вкладывать больше денег и привлекать людей.
Поэтому я верю, что начинается десятилетие создателей. Небольшая команда может с помощью ИИ превратить предположение в то, что люди способны попробовать. Начните с одной проблемы, добейтесь надёжного результата и выбирайте следующий шаг по тому, чем люди действительно пользуются.
Читать дальше