Записки C3PO

Forwarded from Карты, деньги и продукт (Аня Подображных)

Привет, я Адам 👋
Пару месяцев назад я вышел в AI-центр Т-Банка продуктовым директором развивать пользовательские продукты. В этом посте расскажу, в чем ключевые отличия разработки AI-продуктов от традиционных, и как мы адаптировали классический Stage-Gate под работу над AI-продуктами.

Традиционная разработка vs AI-разработка: ключевые отличия

Классический продуктовый цикл (Stage-Gate) обычно включает четыре этапа:
🔹 Ideate — генерация и оценка новых идей, выявление пользовательских потребностей, создание гипотез о ценности

🔹 Discovery — подтверждение гипотез, проектирование решения и тестирование без разработки. Используем качественные исследования, прототипы и собираем данные для модели роста

🔹 Delivery — создание MVP, тестирование с пользователями, вывод продукта на рынок

🔹 Scale — расширение аудитории, оптимизация продукта и процессов для устойчивого роста

В AI-продуктах этот процесс требует существенной перестройки. На первый план выходят техническая осуществимость, качество данных и баланс метрик, которых нет в традиционной разработке.

Ключевые особенности AI-разработки

1️⃣ Двойная валидация
В традиционных продуктах достаточно подтвердить ценность для пользователя. В AI необходима и техническая валидация. Иногда даже самые перспективные идеи с подтвержденным спросом могут оказаться технически нереализуемыми

2️⃣ Приоритет данных
Качество решения напрямую зависит от качества данных. Поэтому мы рекомендуем посвящать первые итерации работы над новым проектом исключительно анализу данных, и только потом переходить к продуктовым вопросам

3️⃣ Баланс метрик
AI-разработка — это постоянный поиск баланса между точностью, скоростью, стоимостью и другими техническими параметрами. Часто приходится жертвовать одними показателями ради других, исходя из конкретных бизнес-задач

4️⃣ Этика и alignment
На каждом гейте оцениваем соответствие модели ценностям компании и требованиям безопасности. Проверяем поведение AI в пограничных случаях и разрабатываем механизмы защиты от потенциальных злоупотреблений. Для AI-продуктов критично обеспечить не только функциональность, но и этичное, предсказуемое поведение, что напрямую влияет на доверие пользователей и репутацию бренда.

Stage-Gate для AI-продуктов: наш подход

Специфика AI требует особого внимания к управлению рисками и проверке технической осуществимости. Поэтому мы решили разделить Stage-Gate на два последовательных трека: Discovery (поиск и валидация) и Delivery (разработка и запуск).

Discovery-трек:

🧠 Ideation:
На этом этапе оцениваем идею AI-продукта: анализируем бизнес-задачу, определяем потребности пользователя и оцениваем рынок. Главный вопрос: как AI создаст уникальную ценность? Отсеиваем случаи использования AI ради AI

🔍 Concept Validation: Проверяем потребность пользователя и техническую осуществимость. Проводим исследования, анализируем данные для обучения модели, оцениваем риски и определяем технические метрики для прототипа

⚙️ Prototype Development: Создаем прототип для демонстрации ценности и технической осуществимости. Оцениваем метрики AI-модели и пользовательский опыт. Тестируем alignment и разрабатываем архитектуру решения

Delivery-трек:

🧪 Beta Testing: Тестируем MVP на ограниченной группе пользователей. Проверяем техническую корректность, метрики AI и взаимодействие с пользователями. Формируем план доработок на основе реальных данных

🚀 MLP Launch: Запускаем полную версию продукта. Внедряем мониторинг продуктовых и технических метрик. Проверяем эффективность в реальных условиях и собираем обратную связь

📈 Scale & Optimize: Расширяем на всю целевую аудиторию. Оптимизируем работу под нагрузкой, следим за дрейфом данных. Обеспечиваем надежность и этичность AI при масштабировании

Полное описание процесса Stage-Gate для AI продуктов, который мы внедряем у себя, читайте в документе Stage-Gate AI в Notion

www.group-telegram.com/us/c3po_notes.com/317

6.9K viewsMay 21 at 09:53

Привет, я Адам 👋
Пару месяцев назад я вышел в AI-центр Т-Банка продуктовым директором развивать пользовательские продукты. В этом посте расскажу, в чем ключевые отличия разработки AI-продуктов от традиционных, и как мы адаптировали классический Stage-Gate под работу над AI-продуктами.

Традиционная разработка vs AI-разработка: ключевые отличия

Классический продуктовый цикл (Stage-Gate) обычно включает четыре этапа:
🔹 Ideate — генерация и оценка новых идей, выявление пользовательских потребностей, создание гипотез о ценности

🔹 Discovery — подтверждение гипотез, проектирование решения и тестирование без разработки. Используем качественные исследования, прототипы и собираем данные для модели роста

🔹 Delivery — создание MVP, тестирование с пользователями, вывод продукта на рынок

🔹 Scale — расширение аудитории, оптимизация продукта и процессов для устойчивого роста

В AI-продуктах этот процесс требует существенной перестройки. На первый план выходят техническая осуществимость, качество данных и баланс метрик, которых нет в традиционной разработке.

Ключевые особенности AI-разработки

1️⃣ Двойная валидация
В традиционных продуктах достаточно подтвердить ценность для пользователя. В AI необходима и техническая валидация. Иногда даже самые перспективные идеи с подтвержденным спросом могут оказаться технически нереализуемыми

2️⃣ Приоритет данных
Качество решения напрямую зависит от качества данных. Поэтому мы рекомендуем посвящать первые итерации работы над новым проектом исключительно анализу данных, и только потом переходить к продуктовым вопросам

3️⃣ Баланс метрик
AI-разработка — это постоянный поиск баланса между точностью, скоростью, стоимостью и другими техническими параметрами. Часто приходится жертвовать одними показателями ради других, исходя из конкретных бизнес-задач

4️⃣ Этика и alignment
На каждом гейте оцениваем соответствие модели ценностям компании и требованиям безопасности. Проверяем поведение AI в пограничных случаях и разрабатываем механизмы защиты от потенциальных злоупотреблений. Для AI-продуктов критично обеспечить не только функциональность, но и этичное, предсказуемое поведение, что напрямую влияет на доверие пользователей и репутацию бренда.

Stage-Gate для AI-продуктов: наш подход

Специфика AI требует особого внимания к управлению рисками и проверке технической осуществимости. Поэтому мы решили разделить Stage-Gate на два последовательных трека: Discovery (поиск и валидация) и Delivery (разработка и запуск).

Discovery-трек:

🧠 Ideation:
На этом этапе оцениваем идею AI-продукта: анализируем бизнес-задачу, определяем потребности пользователя и оцениваем рынок. Главный вопрос: как AI создаст уникальную ценность? Отсеиваем случаи использования AI ради AI

🔍 Concept Validation: Проверяем потребность пользователя и техническую осуществимость. Проводим исследования, анализируем данные для обучения модели, оцениваем риски и определяем технические метрики для прототипа

⚙️ Prototype Development: Создаем прототип для демонстрации ценности и технической осуществимости. Оцениваем метрики AI-модели и пользовательский опыт. Тестируем alignment и разрабатываем архитектуру решения

Delivery-трек:

🧪 Beta Testing: Тестируем MVP на ограниченной группе пользователей. Проверяем техническую корректность, метрики AI и взаимодействие с пользователями. Формируем план доработок на основе реальных данных

🚀 MLP Launch: Запускаем полную версию продукта. Внедряем мониторинг продуктовых и технических метрик. Проверяем эффективность в реальных условиях и собираем обратную связь

📈 Scale & Optimize: Расширяем на всю целевую аудиторию. Оптимизируем работу под нагрузкой, следим за дрейфом данных. Обеспечиваем надежность и этичность AI при масштабировании

Полное описание процесса Stage-Gate для AI продуктов, который мы внедряем у себя, читайте в документе Stage-Gate AI в Notion

BY Записки C3PO