+7 383 380-81-89ИИ-функции в готовом продукте: поиск и подсказки
Что это даёт бизнесу
Переписывать работающий продукт ради одной умной функции не нужно и почти всегда вредно — она добавляется к тому, что уже есть, а не заменяет его. Риск в другом: по опыту крупных компаний, большинство новых функций не дают того эффекта, ради которого их делали, если их не проверять на реальных людях.
- По данным официального блога Bing, «когда идеи оцениваются честно, в контролируемом эксперименте, меньше трети из них двигают ту метрику, ради которой их придумали» (Microsoft) — поэтому мы всегда сверяем результат с цифрами, а не с ощущением «стало лучше».
- По расчётам McKinsey, на понятных и небольших задачах генерации кода ИИ экономит около половины времени разработчика — одну функцию в одном месте продукта можно собрать быстро, не трогая остальную систему.
- Мы разбираем, где в продукте пользователь тратит больше всего усилий, и добавляем функцию именно туда, а не туда, где её технически проще сделать.
- Функция выходит сначала на часть аудитории: если цифры не улучшились, её откатывают, а не оставляют «на всякий случай».
Источники: Bing, Search Quality Insights, McKinsey.
Какую проблему решает
Переписывать работающий продукт ради ИИ не нужно и почти всегда вредно. Умные функции добавляются к тому, что уже есть, и в большинстве случаев это отдельный кусок работы, а не переделка всей системы.
Речь про поиск, который понимает вопрос обычными словами, а не только точное совпадение. Подсказки пользователю в нужный момент. Разбор того, что человек написал: обращения, отзыва, заявки. Помощник прямо внутри интерфейса, который отвечает по вашей документации. Автоматическое заполнение того, что раньше вбивали руками.
Как это работает
Куда добавляем функцию
и документы
выбранная заранее
Функцию видит половина пользователей, вторая работает как раньше — так видно, что изменилось именно от неё.
Развилка на схеме — главная страховка от пустой работы. Функцию оценивают не по тому, понравилась ли она команде, а по тому, изменилась ли цифра у той половины, которая её увидела, по сравнению со второй. Если не изменилась — функцию убирают, и это нормальный исход, а не провал.
С чего начинали крупные площадки
Никто из них не запускал помощника, который умеет всё сразу. Каждая площадка выбрала одно узкое место и закрыла сначала его.
- Ozon начал с кабинета продавца: «Умный ассистент» разбирает показатели магазина и даёт рекомендации. По оценке самой компании, инструмент способен закрыть до 20% запросов, которые раньше поступали в техническую поддержку.
- Яндекс Маркет сначала сделал «Маркет AI» для продавцов — в июле 2025 года — и только в ноябре выпустил отдельного помощника для покупателей.
- Wildberries зашёл со стороны карточки товара: генерация описаний, фоторедакторы и виртуальные фотостудии. Продавцы улучшили с их помощью более 3 млн карточек.
Источник по всем трём — RB.RU. Это чужие продукты и чужие результаты: ни одна из трёх площадок не наш клиент, мы приводим их как пример выбора.
Разница между ними и продуктом, где ИИ-функция не взлетела, не в бюджете, а в выборе места. Поэтому мы начинаем не с функции, а с замера: где именно пользователь застревает и что изменится, если подсказать ему именно там.
Кому подходит
Продуктам, у которых уже есть работающая версия и заметный поток пользователей: приложениям, сервисам, личным кабинетам. Окупается там, где конкретное неудобство касается многих людей, а не двух-трёх пользователей с частным запросом.
Что нужно от вас
Доступ к продукту и техническую возможность выкатывать изменения на часть аудитории. Понимание, где именно у пользователей болит, — из данных, а не только из ощущений команды. Человека со стороны продукта, который решает, оставлять функцию или откатывать по итогам замера.
Границы решения
Решение не переписывает продукт целиком и не трогает то, что уже работает без нареканий, — это точечное добавление, а не редизайн системы. Оно не решает, какую функцию делать в первую очередь, если у вас несколько идей сразу, — для этого нужен отдельный разбор обратной связи. По моделям: используем GigaChat, YandexGPT, OpenAI, Claude и открытые модели — выбор зависит от задачи и от того, могут ли данные уходить наружу; если не могут, ставим открытую модель на ваш сервер, как делали для аптечной сети «Вита» и федерального ведомства.
С чего начать
С одной функции в одном месте продукта — добавлять ИИ везде сразу способ не понять, что сработало. Разбор — бесплатно, 40 минут. Запуск одной функции — от 250 000 ₽, от двух недель, дальше сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.
Кто это внедряет
Эта задача входит в нашу услугу — там сроки, цена и порядок работы.
Разработка и развитие продуктов — другие решения
Все решения направления
Network as Code: доступ к сети оператора через простой запрос
Автоматический код-ревью: формальные правки — до старшего разработчика
Дорожная карта продукта по данным пользователей, а не по мнениям
Единый профиль клиента: все данные о человеке в одном месте
ИИ проходит сценарии в интерфейсе и находит, где путает пользователя
ИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды
ИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт
ИИ-помощник НКО: подбор грантов и черновик заявки
Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.
