Часть 1: Идея+ ресурсы ≠ it-продукт.

Хочу поделиться некоторыми мыслями по продуктовой разработке в эпоху ИИ.

Сегодня скорость написания кода перестала быть узким горлышком, на первый план вышли продуктовая экспертиза и умение быстро обстукивать свою гипотезу, свой MVP о живую реальность.

Нам невероятно повезло с клиентом, которого мы взяли в пилот на продукт по edTech, про который я писал ранее — это крупная онлайн-школа английского языка.
Они пол-года делали свой новый курс, готовили его для запуска в телеграм-формате.
В итоге, когда запустили первый пробный поток на 300 чел поняли, что даже для его обработки нужно 3 учителя + 2 куратора + 1 техадмин, затраты на ЗП которых съедают большую часть выручки.

Мы вызвались помочь, думали будет просто.
В итоге за 3 недели успели
ЧЕТЫРЕЖДЫ ПОЛНОСТЬЮ переделалать тот it-продукт, которым я хвалился ранее, прежде чем им наконец-то начали пользоваться.🪿

И, знаете, это нормально..

Сегодня это единственно возможный путь, если ты хочешь не «стартап, в который веришь», а it-продукт, которым пользуются и за который тебе готовы платить деньги.


Первая версия AGI Quest (именно так мы назвали свой saas) работал через веб — там было красиво, логично, best practice CJM, native UX/UI.

Он был создан нами специально для учителей и кураторов, чтобы удобно управлять потоками обучения и проверять ответы на домашки с помощью ИИ.

Мы его зарелизили, посадили туда учителей, некоторые даже зашли… Один раз... Сказали им неудобно одновременно работать с телегой и с «этим сервисом». 😠

Часть 2: Реальная боль — не та, которую вы придумали. 🙅‍♂️

Когда делаешь продукт, самое сложное — перестать додумывать за пользователя, пытаясь сделать что-то уникальное

Продолжение статьи, начало тут

После тщательного анализа, было принято решение встроить пограничный модуль на входе, который будет заниматься предобраткой всего всего входящего потока сообщений.

Так за неделю у нас появилась умная система пакетной обработки.

Первая фишка - Теперь все сообщения от учеников в группах накапливаются в течение заданного периода — скажем, 10-15 минут для каждого ученика с момента как пришло первое.
Если за это время прилетают ещё сообщения, они собираются в один «пакет» и только потом отправляются на обработку в ИИ.

Второе большое улучшение - система научилась автоматически классифицировать содержимое внутри этих пакетов:
- где болтовня,
- где настоящий ответ на домашнее задание,
- а где вопрос по стоимости курсов.

Не поверите - но на этот стартовый шаг пришлось посадить ни много ни мало недешевую o3 для классификации - все остальные модели постоянно путаются.

🥁🎺 Мы ликовали - наконец-то решили проблему хаоса и неэффективности.
Так нам казалось.. 🤫

Всё пучком, теперь ИИ-куратор писал чётко, по делу — нейросеть проверяет домашки, красиво выкладывает ответы в техгруппу, учитель одним кликом по ссылке может просмотреть оригинальное сообщение ученика и ответить ему.
Что важно - всё в Telegram, не надо никуда ходить.
Мы были уверены, что победили...

Или неееет )))

———-

🐒 Через несколько дней после релиза стало понятно: учителя по-прежнему игнорируют, ответы в техгруппе не используются.

Чутка помучившись, пришлось признать:
- ни первый заход с веб-интерфейсом,
- ни второй с технической группой в Telegram,
- ни даже этот, третий, с пакетной обработкой — не дали желаемого результата.

Продукт всё ещё неудобен для конечного пользователя, несмотря на всю его техническую элегантность.

Пошли копать глубже.. ⛏️