Обновление продукта с помощью искусственного интеллекта

Обновление продукта с ИИ: ускорение роста бизнеса в 2025

Дата публикации: 24 сентября 2025

Изменения на рынке происходят быстрее, чем внедряются условия, которые влияют на обновление продукта. В то время как бизнес вводит один из вариантов, возникают иные поведенческие паттерны, обновляются алгоритмы в каналах продвижения, корректируется персонализация, появляются новые конкуренты с отличающимися подходами. Пересборка системы становится необходимой в ускоренном режиме, чтобы вчерашние наработки адаптировались под настоящее.

Когда для процесса работы применяют HADI-цикл, то на основе его принципов все идет по проверенному плану: определяются с гипотезой, находят решение, внедряют, получают данные. Сегодня данный цикл не справляется с активной трансформацией извне, поэтому все превращается в непрекращающийся процесс. Один цикл заканчивается, за ним сразу же наступает другой. В условиях растущей неопределенности это быстрый подход с экспериментальными чертами.

Сегодня разберемся, почему необходимо внедрение ИИ и как это повлияет на рост бизнеса.

Как адаптироваться к условиям, которые быстро меняются? Разрабатывать предложение или товар, который производит революцию в сегменте, а также становится новаторским в нише. Помните, как это было с продукцией Apple? Вместе с переворотом на рынке появляются сомнения в необходимости для потребителей. Этот путь осилит тот, кто готов верить и идти по пути своих амбиций.

Другой, более реалистичный вариант, — предложение или продукт должны обладать возможностью активно развиваться и трансформироваться, отталкиваясь от постоянно меняющихся потребностей. Модель можно менять и оперативно пересобирать. Выдержать такой ритм в ручном режиме сложно. Внимание к каждой детали, время, работа команды, продуктовая аналитика необходимы для цикла «сборки-проверки-обновления». Эти ресурсы могут быть ограничены. Получается, в выигрыше будет тот, чьи гипотезы можно оперативно корректировать и перезапускать, не затрачивая много ресурсов.

Так возникает интеграция AI в бизнес. В роли ускорителя процессов, а не новомодной фичи. HADI-цикл помогает ускорить этап тестирования гипотез, сделать его более надежным и масштабным. Как влияет внедрение ИИ на главные направления — рассмотрим дальше.

Внедрение ИИ позволяет оптимизировать сложные однообразные задачи: обработку массивов данных, поиск аномалий и выявление закономерностей. В итоге появляются ресурсы для новых точек роста, усиливается digital-стратегия, происходит обновление продукта, а не бесконечная трата времени на рутину. Интеграция AI в бизнес помогает обнаружить связи, недоступные для людей, что приводит к новым инсайтам.

Использование ИИ в бизнесе на основе аналитики поведенческих особенностей пользователей и перемен в рыночных тенденциях позволяют сформулировать уникальные гипотезы — на что стоит обратить внимание, куда направить силы, что сделать для улучшения продукта. Аналитика в реальном времени позволяет понять, какие идеи окажутся наиболее точными для достижения целей, а также сколько ресурсов необходимо для реализации.

Развитие бизнеса невозможно без постоянного движения. Интеграция AI в бизнес позволяет разрабатывать персональные предложения с максимальной точностью, настраивать кампании и оптимизировать интерфейс для разных клиентов. Релевантность результатов тестирования возрастает, что напрямую влияет на существенное улучшение бизнес-показателей.

ИИ выявляет скрытые закономерности в данных, поэтому может с высокой вероятностью прогнозировать, как будут вести себя пользователи. Результаты будут точнее, чем классическая сквозная аналитика. Отдельным бонусом становится качественная визуализация — выводы можно систематизировать и подсветить ключевые моменты для руководства или команды. Если внедрять принципы AI-first, то получится сформировать функциональную логику принятия решений и масштабироваться с самого начала.

Внедрение ИИ позволяет превратить проверку гипотез из единичного случая в отлаженный процесс. Появляется возможность проводить одновременно эксперименты и тестирования. Получить результаты можно через несколько дней, а не спустя месяцы. Для e-commerce это стало реальностью: 1–2 недели требуется на «оффер → тестирование → корректировку». Обновление продукта происходит в режиме реального времени — он стабильно учится и адаптируется под изменения рынка.

Когда гипотез становится больше, растет и количество данных. Развитие бизнеса невозможно без этой связки, поэтому для определения того, что работает, нужна аналитика в реальном времени. Сквозная аналитика в Adventum появляется с помощью специализированной платформы dataCraft. Ее задача заключается в том, чтобы отображать действия пользователей на любом этапе — от просмотра рекламы до оставления заявок, проведения оплаты и повторных покупок.

Если обновление продукта происходит стабильно, то маркетинговой аналитики не хватает. Необходимо проводить глубинные исследования, поэтому потребуется продуктовая аналитика. Важно оценивать не только показатели, но и оперативно принимать решения и вносить корректировки. Внедрение ИИ в dataCraft позволяет переходить от описания к прогнозированию.

Пользователь может отправлять простые запросы и не перегружать себя сложной терминологией. Система умеет различать разные формулировки, поэтому даст точный ответ. Можно использовать разговорные фразы — «из-за чего возникла проблема», «количество продаж». Программа поймет запрос и предоставит информацию. Удобный интерфейс, понятные ответы помогут всем, кто не так хорошо знаком с аналитикой и маркетингом.

Персонализация запроса позволяет системе отображать данные в оптимальном варианте — в виде графика или диаграммы. Это касается и оформления — отчет будет уже готов.

Аналитика в реальном времени позволяет предоставлять актуальные данные из системы без затрачивания времени на выгрузку.

Система экономит время на поиске уязвимостей и слепых зон, что позволяет отсеивать неэффективные каналы продвижения и повышать конверсию. Digital-стратегия становится проработаннее, а цели достигаются быстрее.

Интеграция AI в бизнес делает аналитику встроенным механизмом в продукт, который показывает результаты сейчас, а не внешним инструментом с устаревшими данными.

Обновление продукта подразумевает перемены как для клиентов, так и внутри компании. В Adventum также происходит пересборка, например, digital-стратегия в мини-варианте. Изначально мы задумывали его как решение AI-first в качестве входного продукта для клиентов, с которыми работаем впервые. Приходилось тратить 2–3 недели на анализ продукта, действий конкурентов, поиск каналов и оценки бизнеса.

Внедрение ИИ помогает выполнить эту работу в разы быстрее, чтобы на следующий день предложить примеры дальнейшего развития, а не проводить опрос. Все процессы курирует татьсам специалист. Он изучает данные, находит дополнительную информацию и подсвечивает нужные моменты. Это помогает экономить время команды, чтобы согласовать все детали с клиентом для запуска, без долгой подготовки.

В мировой практике успешное развитие бизнеса с помощью AI-first прослеживается на примере Duolingo. Их алгоритмы позволяют подстраивать план обучения под пользователей. Иными словами, внедрение ИИ становится основой для персонализированного выстраивания архитектуры, что напрямую влияет на обновление продукта в быстром ритме.

Мы подготовили список практичных рекомендаций, которые сами внедряем в работу. С чего мы начинали:

Сфокусируйтесь на самых важных шагах пользовательского пути — там, где небольшие правки дают масштабный эффект. Принцип Парето (80/20) подсказывает: оптимизация ключевых 20% обеспечивает большую долю результата. Обратите внимание на важные составляющие продукта или конкретные действия пользователя. Эффективнее прокачать один ключевой этап воронки и затем сделать решение более масштабным, чем тратить усилия на работу со всей системой одновременно.

Тестируйте ИИ-гипотезы в отдельной среде, вне ядра продукта. Внедрение ИИ в существующий продукт возможно, как мы делаем в dataCraft. Однако оптимальнее сначала опробовать идею в самостоятельном мини-сервисе.

Используйте готовые узкоспециализированные AI-инструменты. Сегодня доступно множество AI-сервисов под разные задачи — контент-генерация, визуалы, аналитика, research-автоматизация. Через API они быстро интегрируются в вашу инфраструктуру — от CRM и CMS до скриптов и этапов воронки.

Опирайтесь на энтузиастов внутри бизнеса. Выбирайте амбассадоров среди них. В нашем опыте интеграция AI в бизнес шла по личной инициативе — моей и коллег. Мы тестировали нейросети в контенте, визуальных задачах и исследованиях. Как только мы поняли, что получилось, то пригласили больше людей для экспериментов. Мы еще не сформировали специального отдела для AI, но есть кросс-функциональное ядро, которое занимается внедрением и двигает цифровую трансформацию.

Сформируйте культуру экспериментирования, чтобы процесс шел постоянно. AI-интеграции проходят через путь из гипотез и проверок. Выделяйте время, инструменты и возможность на ошибку. Это поможет ускорить обучение, а также наработать экспертность для будущих изменений в системе.

Список не окончательный. Подход «AI как процесс, а не проект» меняет взгляд. Продукт — это живая система для непрерывной трансформации и оптимизации в реальном времени.

Подпишитесь на полезные материалы, которые помогут вам

Ваша почта *

Оформляя подписку, вы разрешаете обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности