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.

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.

Искусственный интеллект для каждого: как увеличить личную эффективность

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