AI в продукте: рекомендации, поиск, копайлоты — что внедрять и как не прогадать
Почему «добавить ИИ в продукт» — плохая формулировка
В любой компании есть соблазн «добавить ИИ в продукт, чтобы быть на волне». Это плохая мотивация. ИИ в продукте нужен не для галочки, а для решения конкретной проблемы пользователя. Если проблемы нет — ИИ не нужен.
Хорошие внедрения ИИ в продукт начинаются с вопроса: какую задачу пользователя мы решаем и почему ИИ решает её лучше текущего решения. Не потому что «все так делают», а потому что для этой конкретной задачи ИИ даёт качественно другой результат.
В этой статье разберём три направления где ИИ в продукте реально работает в 2026 году — рекомендательные системы, поиск и копайлоты для пользователей. И где в каждом из них команды чаще всего проваливаются.
Рекомендательные системы с ИИ
Классическая задача — показать пользователю то, что ему с высокой вероятностью понравится. В e-commerce, контент-платформах, медиа, SaaS-сервисах.
Традиционные рекомендательные системы работают на коллаборативной фильтрации и факторах — «пользователи похожего поведения смотрели это», «товары с похожими характеристиками покупают вместе». Это работает, но с ограничениями.
ИИ-рекомендации добавляют понимание контекста и смысла:
Понимание смысла контента. LLM может анализировать описание товара, статьи, видео — и рекомендовать не «похожие по факторам», а «похожие по смыслу». Если пользователь смотрел статью про налоги для ИП — ему предложат статью про выбор системы налогообложения, даже если в системе нет явной связи.
Учёт контекста. Что пользователь делал вчера, что искал на прошлой неделе, какие у него сезонные интересы. ИИ может учесть то, что обычная модель пропускает.
Объяснение рекомендаций. Пользователь видит «почему это рекомендуют вам». Это повышает доверие и конверсию.
Реактивные рекомендации. Если пользователь только что искал конкретный товар — ИИ может быстро среагировать, перестроить рекомендации в реальном времени.
Где проваливаются:
- ❌ «Запустили рекомендации, ничего не изменилось» — обычно значит что обучили на старой истории где мало данных, или модель переобучилась на конкретный сегмент.
- ❌ «Рекомендации стали хуже» — если не настроить A/B тесты и не следить за метриками, новая система может проиграть старой.
- ❌ «Пользователи жалуются на странные рекомендации» — ИИ может галлюцинировать или рекомендовать нерелевантное. Нужны ограничения и валидация.
Умный поиск с ИИ
Классический поиск в продукте работает на ключевых словах. Пользователь пишет «оплата налогов», получает результаты где встречаются эти слова. Это работает, но плохо когда запрос длинный или нечёткий.
ИИ-поиск понимает смысл запроса:
Нечёткие запросы. Пользователь пишет «хочу что-то для уборки после ремонта». Ищет по смыслу — находит товары для уборки строительной пыли, инструменты, средства.
Многословные запросы. Пользователь описывает проблему как другу. «Я переезжаю в новую квартиру и нужно подключить интернет, что нужно?». Ищет по сути, а не по ключевым словам.
Синонимы и перефразирования. Пользователь ищет «детское питание», а в каталоге — «продукты для малышей». Классический поиск не найдёт. ИИ найдёт.
Поиск по структуре каталога. Если каталог сложный, ИИ может понять какую категорию искать по описанию задачи.
Уточняющие вопросы. Если запрос неоднозначный, ИИ может задать уточняющий вопрос вместо того чтобы показать нерелевантные результаты.
Где проваливаются:
- ❌ «Поиск стал медленнее» — LLM требует больше ресурсов чем классический поиск. Нужна оптимизация.
- ❌ «Поиск выдаёт странное» — ИИ может неправильно интерпретировать запрос. Нужны ограничения и тестирование на реальных кейсах.
- ❌ «Пользователи не привыкли» — нужен onboarding, подсказки, объяснение.
Копайлоты для пользователей
Копайлот — это ИИ-ассистент внутри продукта, который помогает пользователю выполнять задачи. Это то, что Microsoft делает в Copilot, Notion — в Notion AI, Figma — в Figma AI.
Копайлоты в продукте:
Помощь в написании. Если продукт связан с текстом — копайлот помогает писать, редактировать, переводить, пересказывать.
Помощь в анализе. Если продукт работает с данными — копайлот помогает формулировать запросы, интерпретировать результаты, находить инсайты.
Помощь в навигации. Если продукт сложный — копайлот помогает пользователю найти нужную функцию, объясняет что делать.
Помощь в автоматизации. Если в продукте можно создавать скрипты или рабочие процессы — копайлот помогает их создавать на естественном языке.
Генерация контента. Если пользователь создаёт контент — копайлот помогает с идеями, черновиками, вариантами.
Где проваливаются:
- ❌ «Копайлот пишет ерунду» — нужны ограничения, валидация, обратная связь от пользователей.
- ❌ «Копайлотом никто не пользуется» — значит его не нашли или он не решает реальную проблему. Нужны исследования пользователей.
- ❌ «Копайлот слишком дорогой» — LLM стоят денег. Нужно считать экономику, может быть использовать более дешёвые модели для простых задач.
Что нужно для внедрения
1. Определить проблему пользователя. Не «хотим ИИ», а «у пользователя есть проблема X, мы решим её через ИИ». Если проблемы нет — не внедряйте.
2. Выбрать правильную модель. Не всегда нужна самая мощная модель. Для простых задач — дешёвые и быстрые. Для сложных — большие и медленные.
3. Обеспечить данные и обратную связь. Собирайте данные о том как пользователи используют ИИ-функцию. Используйте для улучшения.
4. Тестировать на реальных пользователях. A/B тесты, фича-флаги, постепенный rollout.
5. Считать экономику. Стоимость ИИ-фичи на одного пользователя vs ценность для бизнеса. Если убыточно — пересматривать.
Срок пилота — 4-8 недель для серьёзной ИИ-функции. Стоимость — от 350 тысяч рублей.
Что делает ГЕРИОТ
Мы помогаем определить где ИИ в продукте действительно нужен, проектируем архитектуру, выбираем модели, разворачиваем и тестируем. Если после пилота метрики не растут — отключаем без обязательств.
#AIвпродукте #рекомендации #поиск #копайлот #ГЕРИОТ
Добавить комментарий