эпидемия "простоты"

в 2010-х годах началась волна изменений, которая прошлась по всем профессиям примерно одинаково: кто-то брал сложный процесс, который требовал живого человека с опытом и суждением, упаковывал результат этого процесса в продукт и начинал его продавать.

💊 в медицине появились приложения, которые ставят диагноз по симптомам вместо врача.

💸в финансах появились роботы-советники вместо консультантов.

🤩в дизайне Canva заменила графического дизайнера шаблонами.

🎒в образовании двухчасовой курс обещал заменить годы практики.

каждый раз схема одна: продукт захватывает результат работы эксперта, но выбрасывает сложный процесс, через который этот результат рождался.

консультанты раскладывали опыт клиента по различным фреймворкам и диагностировали, за избавление от какой "боли" люди будут готовы платить.

а сейчас с возможностями, которые нам предоставляет ИИ, "внезапно" выясняется, что ценность много где содержится не в результате, а в процессе.

- врач ценен не диагнозом, а тем, что он замечает то, что ты не догадался бы описать в строке поиска, и что он может успокоить.

- финансовый консультант ценен не составленным портфелем, а разговором, в котором выясняются твои истинные финансовые цели и страхи в отношении денег.

и вот, эта волна добралась до моей специализации в продуктовых исследованиях через тренд на разработку "синтетических респондентов".

как это выглядит (знаю, меня здесь читают не только профессиональные исследователи):

когда компания хочет понять, нужен ли людям продукт, она идёт разговаривать с пользователями. обычно это занимает какое-то время и стоит каких-то денег (и обычно немалых, потому что труд исследователя и респондента должен оплачиваться 😉)

и вот, через какое-то время после массового распространения ИИ появились синтетические респонденты: языковые модели, которые имитируют поведение реальных людей.

обещают сказку: описываешь портрет целевой аудитории, задаёшь вопросы, получаешь ответы за минуты без поиска участников, без двух недель ожидания.
балдёж!

но у меня в связи с этим возникает много вопросов (вообще, профессия у меня такая – вопросы задавать) к тому, какие новые решения появляются на рынке

например, в апреле Reforge, одна из самых уважаемых образовательных платформ в мире продакт менеджмента, запустила генератор синтетических респондентов (который работает так себе, если честно).
логика: с ИИ мы строим продукты в десять раз быстрее, а проверяем идеи по-старому, медленно. надо срочно исправлять!

ирония в том, что Reforge десять лет учил людей думать самостоятельно, формулировать гипотезы, понимать пользователей, а теперь продаёт инструмент, который это мышление заменяет автоматическими ответами низкого качества. это как если бы автошкола начала продавать доступ к Тесле с автопилотом 🫣

причем, ИИ уже активно используется в продуктовых командах. так, в недавнем опросе от площадки для тестирования Maze выяснилось, что 69% участников опроса (среди них исследователи, дизайнеры, маркетологи, аналитики данных) используют ИИ хотя бы в части исследовательских проектов. но качество этих исследований очень страдает, так как одно дело – использовать ИИ для технических задач (расшифровка записей и оформление артефактов), которые и раньше отдавали на аутсорс, а другое – понимать, КАК работать с этими данными и потом их доносить до нужных людей.

и в этих процессах, требующих немало лет обучения и рабочего опыта, как раз синтетические респонденты и предлагают "облегчить боль". только вот с избавлением от боли и с увеличением "скорости добычи информации" увеличивается хаос в команде и процент ошибочных решений.

чем это заканчивается на практике, показало исследование Nielsen Norman Group. они задали синтетическим и реальным пользователям один и тот же вопрос: прошли ли вы онлайн-курсы до конца? робот ответил: да, прошёл все, участвовал в форумах, общался с коллегами.
в реальности курс прошли только 3/7 людей, остальные бросили, потому что, например, сменилась работа или курс и его форумы показались бесполезными 🤷‍♀️

следим за развитием событий 👀