Красивого макета недостаточно.
Без продуктовой рамки AI-интерфейс превращается в пустой чат, который не знает данных бизнеса и не ведёт к измеримому результату.
AI-NATIVE ПРОДУКТЫ
Дизайн и разработка AI-native продукта с управляемой логикой
ИИ не отдельная кнопка, а часть сценария: понимает контекст, объясняет результат и оставляет человеку контроль.
Решение готово к работе.
Продукт с понятными состояниями, источниками данных, качеством ответа, безопасными ограничениями и прозрачным следующим шагом.
СОСТАВ РАБОТ
Состав первого этапа
- 01
AI-сценарии
- 02
Контекст и данные
- 03
Интерфейс диалога
- 04
Оценка качества
- 05
Ограничения и безопасность
- 06
Наблюдаемость
ПОРЯДОК
От идеи до эксплуатации
- 01
Выбираем полезное решение
Фиксируем один вопрос или действие, где модель экономит время и результат можно проверить.
- 02
Готовим эталон
Собираем разрешённые источники, примеры правильных ответов и критерии отказа.
- 03
Строим узкий прототип
Соединяем модель с данными, интерфейсом и передачей человеку в спорной ситуации.
- 04
Измеряем качество
Прогоняем контрольный набор, журналируем источники, ошибки, стоимость и задержку.
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА
Ответ сверяется с эталоном и источником
До масштабирования измеряем полезность, фактическую опору на данные, безопасные отказы и стоимость одного завершённого сценария.
- 01Контрольный набор вопросов
- 02Ссылка на источник или факт
- 03Передача человеку при неопределённости
ДО СТАРТА
Вопросы до оценки и архитектуры
Нужна своя модель?
Не всегда. Выбираем архитектуру по данным, приватности, стоимости и требованиям к качеству, а не по моде.
Как проверить пользу до полной разработки?
Собираем узкий прототип на одном ценном сценарии и измеряем качество до масштабирования.
СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
Покажите один сценарий и данные, на которых он должен работать.
Соберём проверяемый прототип без обещаний заменить сотрудников универсальным чатом.
Вернуться к общей услуге
