Тендеры и лиды
Информация
В рамках нашего цикла про личные кабинеты мы уже разобрали, что на самом деле стоит за клиентскими запросами и из чего формируется стоимость. А сегодня решили посмотреть на AI с точки зрения создания личных кабинетов. И с клиентской, и с нашей стороны.
Про клиентские запросы поговорили с Аней Неустроевой, нашим аккаунт-директором. Оказалось, что чаще всего звучит два запроса.
Например, у одного производителя высокоточных измерительных приборов в каталоге около семи тысяч позиций. Подобрать нужный через обычные фильтры — задача для человека, который очень хорошо в таких приборах разбирается.
Клиент сформулировал запрос так:
Давайте сделаем AI-поиск по нашему огромному каталогу, чтобы не фильтровать, а написать: у меня вот такой объект, какие приборы мне из всего этого подойдут.
То есть вместо поиска по десятку параметров человек просто описывает свою задачу обычным языком.
Но готовую модель сюда не подключишь. Её нужно обучить на документации клиента и отдельно проверить качество ответов. В этом проекте требование к точности было не ниже 98,2%. Логика понятна: ошибка в подборе промышленного оборудования стоит дорого.
Еще идея, но для авиакомпании.
Обсуждали возможность вместо полей «дата вылета», «дата прилёта» и направления писать в чат человеческое:
Хочу слетать в Кению в ближайшие три месяца по выходным, покажите варианты.
Что здесь особенно ценно для нас: AI ни в одном из случаев не идет первым этапом. Потому что сначала личный кабинет должен нормально закрывать основные задачи. И только потом поверх работающей системы появляется умный поиск или чат.
В этом запросе ожидания уже не про продукт, а про нашу работу.
Вопрос, который звучит все чаще:
А когда вы считаете часы, вы учитываете, что теперь есть AI-агенты?
Да, учитываем. AI действительно ускоряет работу, и это ускорение уже заложено в наши оценки.
Но личные кабинеты и другие сложные продукты всё ещё держатся не только на том, насколько быстро можно написать код или собрать интерфейс.
Сначала нужно разобраться, как устроен бизнес клиента, какие там процессы, роли, ограничения и исключения.
И другая сторона медали.
О том, где нейросети могут ускорить работу над самими личными кабинетами, мы спросили нашего дизайн-директора Макса Смирнова. Вот что он говорит:
Сейчас мы активно используем AI для визуалов, видео и текстов. А еще для создания сайтов руками дизайнерами без привлечения разработчиков.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13818 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
А в больших проектах и личных кабинетах видим ещё несколько мест, где AI может пригодиться.
В больших кабинетах за время работы принимаются сотни решений. Через полгода уже не всегда легко вспомнить, почему конкретная кнопка оказалась именно здесь, откуда взялось ограничение или почему сценарий устроен именно так.
И вот здесь Макс видит одну из самых полезных возможностей AI:
База знаний всего проекта с быстрым доступом ко всему — причём в форме: «А напомни-ка мне, пожалуйста, почему у нас здесь кнопка красная?» — и он тебе напомнит. Если не забывать это всё писать и загонять.
И вот последнее здесь важно: такую базу ещё нужно не забывать постоянно пополнять.
Перед тестами на настоящих пользователях часть сценариев можно попробовать прогонять через AI.
То, что дизайнеры обычно быстро проверяют на коллегах из соседнего кабинета (те самые «коридорные тестирования»), сначала отдавать механическому пользователю: пусть проходит сценарий и ищет места, где что-то непонятно или ломается.
Ещё один очевидный кандидат — поиск интерфейсных решений.
Не вспоминать из головы, «где я видел что-то похожее», а быстро находить, как такую же задачу уже решали в других продуктах, сравнивать варианты и собирать референсы под конкретный сценарий.
В личных кабинетах много повторяющихся элементов, поэтому UI-кит или дизайн-система нужны почти всегда.
И эту часть работы Макс как раз считает одной из первых на автоматизацию:
С помощью AI-шечки дизайн-систему теперь может создать вообще кто угодно, просто правильно допинав AI-шечку в нужное место.
Есть и обратная сторона. Если сетки, отступы и базовые компоненты всё чаще будет собирать AI, есть риск, что навык делать это руками у молодых дизайнеров будет постепенно теряться.
Так что же тогда остаётся человеку?
Макс сформулировал коротко:
Дело остаётся за правильными вопросами, правильной настройкой процесса и принятием правильных решений.
И, кажется, это пока довольно точное описание роли AI в нашей работе: механику можно ускорять всё сильнее, а вот понимать задачу и принимать решения всё ещё приходится людям.
А вы где уже используете AI в продуктовой или дизайнерской работе — и что действительно сэкономило время?
