#21. Как мы запустили ИИ-помощника в проект Цифриум за месяц

ИИ-ассистенты в обучении — уже не фича, а must-have. Но как внедрить их быстро и без лишней сложности? Рассказываю, как мы за три недели подготовили бета-версию помощника на базе LLM и что будем дорабатывать.

Шаг 1. Найти специалиста
Не пытайтесь делать всё сами — мы нашли разработчика, который быстро сделал прототип решения, а команда интегрировала LLM в наш продукт. Главное — не перепутать ML-инженера с модным продуктовым маркетологом (спойлер: один пишет код, другой — обещания).

Шаг 2. Ограничить MVP
Запустили только ключевые функции:
1️⃣ Базовый функционал (текстовое взаимодействие, ответы на вопросы, поиск по курсу)
2️⃣ Анализ контента (разбор сложных тем, объяснение терминов)
3️⃣ Рекомендации (подбор материалов для лучшего усвоения)

Шаг 3. Тестировать на реальных пользователях
Сейчас проверяем:
❓ Насколько полезен помощник
❓ Где он ошибается
❓ Как улучшить интерфейс

Шаг 4. Планировать развитие
🔹 Персонаж (недавно выбрали маскота команды хамелеона. Сегодня предложил назвать его "Руби" — меняет цвет в зависимости от настроения учеников: красный, когда дедлайн горит, зелёный, когда всё сдано вовремя)
🔹 Персонализация (учёт цифрового следа ученика)
🔹 Расширение контекста (анализ учебных материалов)
🔹 Голос и файлы (распознавание речи, загрузка документов)

Шаг 5. Масштабировать
После тестов добавим адаптацию под уровень знаний и поддержку длинных диалогов.

Как думаете, хамелеон Руби — удачное имя? Или предложите свой вариант (только не "GPT-7", пожалуйста — оригинальность тоже важна 😄)

P/s: картинка тоже пока драфтовая, экспериментируем в ИИ, именах и визуале😆