Истории

Как создать продукт с генеративным ИИ: 7 советов

Истории
Дарья Сидорова
Дарья Сидорова

Редактор отдела «Истории».

Дарья Сидорова

Большие языковые модели или LLM помогают стартапам приносить пользу клиентам быстрее и с меньшим количеством ресурсов, считает Майкл Слейтер, кофаундер и CEO стартапа PlayFetch, который помогает компаниям работать с ИИ.

Генеративный искусственный интеллект — новый, но потенциально огромный рынок. Согласно опросу Productboard, 90% стартапов планируют использовать технологию в своих продуктах.

Слейтер поделился семью советами о том, как внедрить генеративный ИИ в продукт.

Как создать продукт с генеративным ИИ: 7 советов

Определите, нужен ли вам генеративный ИИ

К технологии стоит присмотреться каждой компании. Однако если она не улучшит ценностное предложение, то не стоит пытаться встроить ее в продукт.

Основная цель стартапа — удовлетворять потребности клиентов, и большинство делает это с ограниченными ресурсами. Внедрение генеративного ИИ может стоить дорого и отвлекать от ключевого бизнес-предложения. К тому же нет никаких гарантий, что это улучшит продукт.

Спросите себя: может ли одна из этих моделей значительно повысить ценность предложения для клиентов? В противном случае вы потратите много времени, а результат будет не намного лучше того, что у вас уже есть.

Назначьте руководителя проектом по внедрению ИИ

В противном случае эта задача ляжет на плечи многих членов команды, а это не лучший способ добиваться результатов.

Все сервисы и компании, связанные с релокацией, на одной карте

В зависимости от того, какую функциональность нужно реализовать, проект может возглавить продакт-менеджер, инженер или контент-стратег, который искренне интересуется технологией.

Не ждите быстрых результатов

Чтобы перейти от идеи к производству, нужно освоить написание промтов — они помогают получать от модели желаемые ответы. Начать очень просто, и можно многому научиться, просто в течение дня экспериментируя с чат-ботом, например ChatGPT.

Однако на создание модели, которая будет сразу давать правильный ответ, используя предоставленные ей данные, потребуется много времени.

Переосмыслите командную работу

Чтобы создать продукт с генеративным ИИ, членам команды нужно взаимодействовать иным образом.

Обычно продакт-менеджер говорит программисту, что нужно создать, а тот берется за работу. Теперь же у продакт-менеджера и других членов команды будет возможность редактировать части приложения. Так все стороны гораздо больше вовлечены в реализацию.


Читайте по теме:

Как использовать Big Data & AI для увеличения потока клиентов: кейс с крупным банком

Дополнительный сотрудник: как бренды используют нейросети для разработки новых продуктов


Рекомендуется приглашать на ежедневные встречи инженеров остальных членов команды. По крайней мере, им нужно понимать, как изменения в коде влияют на промты, а инженерам — знать, как меняются промты, на случай, если это потребует изменений в коде.

Проводите много тестов

С самого начала определите, насколько точными должны быть ответы ИИ. Модели склонны к галлюцинации, то есть к выдумыванию и искажению фактов, и это следует учитывать в зависимости от того, в каких сферах они используются, например в медицине, юриспруденции или гейминге.

Подумайте, как вы будете оценивать ответы модели. Этим могут заниматься как люди, так и сама LLM.

Выясните, как другие используют LLM

Достаточно ли у вас ресурсов, чтобы переключиться на технологию, которая может и не принести пользу? Хороший способ оценить свои шансы — узнать, как другие стартапы используют LLM. Для этого пообщайтесь с другими фаундерами и компаниями из портфелей ваших инвесторов, а также загляните на профильные ресурсы.

Не бойтесь делать не так, как другие

Генеративный ИИ — это новая технология, и каждая компания работает с ней по-своему. Поэтому главное — найти подход, который будет удобен именно вам.

Источник.

Фото на обложке: Kaspars Grinvalds / Shutterstock

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Playboy впервые поместил на обложку модель, созданную ИИ
  2. 2 Nvidia, Intel или AMD: кто из производителей чипов активнее инвестирует в стартапы?
  3. 3 «Яндекс Практикум» запустил бесплатный курс по работе с нейросетями
  4. 4 «Дочка» Alphabet Waymo получила разрешение на работу беспилотного такси в Калифорнии
  5. 5 В сервисах доставки еды вместо фото появились изображения, созданные нейросетями
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!