🧪🌍 ИИ научился запускать «рынок» ещё до запуска продукта. И речь уже про миллиарды виртуальных агентов

За последние два месяца вышли две статьи, которые вместе показывают очень интересный тренд:

❌ вместо того чтобы сразу тестировать идею на реальных людях, компании смогут сначала прогнать её через огромное синтетическое общество из ИИ-агентов.

В одной работе исследователи построили Light Society — систему, способную моделировать взаимодействия более 1 млрд агентов. Причём агентам задаются демография, убеждения, цели, память и социальные связи, а затем исследователи смотрят, как внутри такой «страны в компьютере» распространяются мнения и меняется поведение.

Во второй работе — MatrAIx — авторы пошли ещё ближе к бизнесу.

Они создали базу 8,3 млрд различных персон с 1 290 характеристиками: от возраста, дохода и профессии до привычек, интересов, навыков и отношения к технологиям. Важно: это не 8,3 млрд одновременно запущенных ИИ-агентов, а огромная база профилей, из которой можно собирать нужную аудиторию и превращать выбранные профили в агентов.

🤯 И вот тут начинается самое интересное для бизнеса.

Представьте, что вы хотите поднять цену продукта.

Сегодня варианты примерно такие:

• провести опрос;

• собрать фокус-группу;

• сделать A/B-тест на реальных клиентах;

• просто повысить цену и посмотреть, что случится 😁

А теперь появляется ещё один вариант:

💡создать несколько тысяч виртуальных клиентов с разными доходами, возрастом, мотивацией и привычками — и сначала протестировать решение на них.

В MatrAIx исследователи как раз показывают такие сценарии: что произойдёт после повышения цены, продолжит ли человек пользоваться ИИ-помощником после его ошибки, насколько разные пользователи готовы терпеть медленный ответ сервиса и т.д. Система умеет взаимодействовать с опросами, чат-ботами, сайтами и приложениями. Всего авторы подготовили 1 010 задач более чем в 25 отраслях и провели 18 189 экспериментальных прогонов.

📌 Почему две статьи вместе важнее каждой по отдельности?

Потому что мы постепенно переходим от:

«ИИ имитирует одного человека»

к:

«ИИ имитирует рынок и общество, где миллионы агентов взаимодействуют друг с другом».

А это уже совершенно другой инструмент.

💲 Что можно будет проверять до выхода в реальный мир?

1️⃣ Цены

Как повышение цены повлияет на разные группы покупателей и кто отвалится первым.

2️⃣ Новые продукты

Как разные типы клиентов будут пользоваться новой функцией ещё до дорогостоящего массового запуска.

3️⃣ Маркетинг

Как один и тот же оффер воспринимают люди разных возрастов, доходов, профессий и взглядов.

4️⃣ Интерфейсы и сервис

Где пользователь запутается, когда бросит оформление заказа, сколько ошибок простит чат-боту.

5️⃣ Репутационные сценарии

Как новость, слух или изменение политики компании может распространяться через социальную сеть и влиять на разные группы людей.

Light Society, например, уже моделирует распространение мнений внутри сети из миллиарда агентов.

🐚 А теперь главный вывод.

Мне кажется, здесь зарождается новый класс бизнес-инструментов — «цифровые полигоны» для управленческих решений.

До того как:

👉 изменить цену,

👉 запустить продукт,

👉 переделать интерфейс,

можно будет спросить:

«А что произойдёт, если мы сначала дадим это виртуальному рынку?»

И провести тысячи сценариев за компьютером, прежде чем экспериментировать на настоящих клиентах.

И вот это уже может очень сильно изменить экономику продуктовых исследований.

💬 Вопрос товарищи:

Если бы сегодня у вас был достаточно точный «виртуальный рынок», какое решение вы бы первым прогнали через него — цену, новый продукт, рекламу или интерфейс? 👇