Новая точка ценности возникает в создании интерфейса-протокола-API, который позволяет ИИ понимать ваш продукт и действовать в нём (назовём это AIX вдобавок к привычному UX).
AIX, как и UX, ломается не на сложных, а на неявных действиях
Чтобы продукт стал более удобным для ИИ, его можно разложить на несколько элементов:
1) Структурированный контекст, чтобы ИИ-агент мог видеть то же, что видит пользователь.
Но ИИ-агенту нужен не весь контекст продукта, а нужный слой на нужном действии, так как избыточный контекст так же ломает агента, как недостаточный (ибо разнообразие должно соответствовать, а не максимизироваться).
2) Типизированные действия, чтобы ИИ-агент знал, какие действия доступны в процессах а) пользователя; б) продукта и бизнеса.
Типизированное действие = предусловие (срез контекста, при котором действие применимо) + действие + постусловие + альтернативный поток (эскалация)
3) Правила эскалации представляют из себя версионируемую схему политик поломок и явных владельцев, чтобы ИИ-агент (и человек) знали, при какой ситуации необходимо предпринять действия коррекции и кому.
У каждого типизированного действия должна быть задана стоимость отката. Если откат действия дороже самого действия (необратимые операции: отправка, платёж, удаление), эскалация к человеку должна быть предусловием, а не постусловием.
4) Как только продукт структурирован, его частям нужен ИИ-контракт
ИИ-контракт определяет, как фича работает на системном уровне, её связь с каждым компонентом, объектом и правила их взаимодействия внутри продукта, чтобы разные продуктовые области могли подключаться и заставлять своих ИИ-агентов выполнять желаемое поведение.
И да, версионируйте
5) Цикл. Цикл призван улучшать Систему в времени. Примером ценного цикла может служить захват сигнала коррекции: разницы между тем, что сделал ИИ-агент, и тем, исправил ли это пользователь.
Например, когда пользователь редактирует текст, сгенеренный ИИ или отменяет предложенный вариант, это разные по силе сигналы. Первый про качество ответа ИИ, второй про доверие/уместность действия со стороны ИИ в глазах юзера, поэтому разделяйте постусловие на «успех» и «частичный успех».
Поэтому каждый цикл коррекции должен иметь владельца (ИИ или человек?), который решает, применять ли исправление системно или считать его исключением.
Исправления от пользователя — это размеченные им же несостыковки в реальности продукта
Сигнал коррекции даёт сразу 2 преимущества:
– Это данные для оценки, потому что сигнал о том, где ИИ терпит неудачу в продакшене, не даст ни один офлайн-бенчмарк и это же данные для улучшения, так как исправления улучшают самого агента с помощью пар предпочтений или прошлых исправлений, добавленных в его контекст, чтобы агент не повторял ту же ошибку.
– Этот сигнал даёт ещё и пользовательские поведенческие инсайты для продакта.
Сигналы коррекции нужно тайм-стемпить относительно версии контрактов, иначе уже через квартал правки будут учить агента на артефактах несуществующей схемы действий.
Все эти ИИ-улучшения делают продукт и фичи персонализируемыми, предсказуемо масштабируемыми и практически автономными.
6) Поскольку ИИ-агентам нужны определённые предусловия для работы в продукте, и лучше продакт-менеджера их не знает никто, то контрактно-ориентированное мышление становится ещё одним элементом в эпоху ИИ