Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:
-
Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;
-
Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;
-
Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод — A Proven AI PRD Template by Miqdad Jaffer (Product Lead @ OpenAI)
Рынок AI достигнет $1,811 миллиардов к 2030 году с годовым ростом 36.6%, но большинство компаний внедряют технологию без чёткого бизнес-обоснования и игнорируют AI-специфические требования.
Ниже — как создавать успешные AI-продукты с помощью проверенного шаблона PRD от человека, который возглавляет продукты в OpenAI.
Ключевые инсайты: PRD должен быть “живым” документом, объединяющим стратегический контекст, техническое совершенство и go-to-market; для успешного AI-продукта критичны правильная идентификация высокочастотных и высокоприоритетных пользовательских проблем; необходимы четкие метрики успеха и фреймворк для оценки выходных данных AI.
Скачать AI PRD (Файл > Скачать)
В 2025 году рынок ИИ оценивается примерно в $638 миллиардов. Ожидается, что к 2030 году он достигнет $1,811 миллиарда с совокупным годовым темпом роста (CAGR) в 36,6%.
Это отличная возможность для AI Product-менеджеров. В США старшие AI PM уже зарабатывают в среднем $259 тысяч в год.
Но не каждое внедрение ИИ успешно.
Учитывая ажиотаж вокруг ИИ, многие внедряют его без четкого, обоснованного бизнес-кейса. Что еще хуже, специфичные для ИИ соображения часто упускаются из виду.
Сегодняшний гость, Miqdad Jaffer, работает Product Lead в OpenAI, помогая партнерам OpenAI добиваться успеха. Ранее он работал с ИИ в качестве Director of Product в Shopify.
Впервые Miqdad делится своим шаблоном AI PRD (Product Requirements Document), проверенным в боевых условиях, который:
-
Решает распространенные проблемы с внедрением ИИ.
-
Предоставляет критически важные рекомендации для принятия лучших решений.
-
Может применяться к большинству продуктов и функций на базе ИИ (особенно работающих на LLM).
Это поможет вам успешно внедрять и масштабировать решения на базе ИИ.
Мы обсудим:
-
ГЛАВА I: Как работать с AI PRD
-
ГЛАВА II: Шаблон AI PRD: Ключевые разделы и руководство
-
ГЛАВА III: Шаблон AI PRD для скачивания (Google Docs)
-
ГЛАВА IV: Пример AI PRD для Shopify Auto Write
-
ГЛАВА V: Выводы
ГЛАВА I: Как работать с AI PRD
Прежде чем углубляться в шаблон AI PRD, давайте кратко обсудим, как его использовать.
1. AI PRD как мощный инструмент согласования
По моему опыту (Miqdad), AI PRD является ядром жизненного цикла разработки AI-продукта. Во многих организациях, с которыми я работаю, это основной инструмент согласования, используемый во время встреч по обзору продукта (PRM) для достижения кросс-функционального консенсуса по стратегии продукта, дизайну, реализации и маркетинговым мероприятиям.
AI PRD находится на пересечении стратегии, планирования, детальной разработки продукта и эффективной маркетинговой реализации.
Он охватывает три области:
-
Стратегический контекст: Определяет, почему ваша компания должна создать этот продукт или функцию, четко обозначая стратегическое соответствие, рыночный рост и конкурентное преимущество.
-
Продуктовое и техническое совершенство: Четко описывает, как ваш продукт создает ценность, детализируя ключевые функции и возможности, технические спецификации и особые соображения по ИИ, которые часто упускаются из виду.
-
Выход на рынок: Определяет, как эффективно коммуницировать, запускать, измерять и постоянно улучшать ваш продукт для максимизации ценности для клиентов и бизнеса.
2. AI PRD как живой документ
AI PRD — это живой документ. В нашем курсе AI Product Management мы обсуждаем концепцию “непрерывного режима PRM” — мышления, при котором Product Manager постоянно работает в состоянии проверки предположений и сбора информации, как визуализировано Paweł:
Каждое взаимодействие, будь то разговор в Slack, обсуждение в коридоре, формальная встреча или сессия обратной связи с клиентом, становится возможностью проверить предположения о ценности для пользователя, удобстве использования, бизнес-жизнеспособности и осуществимости.
Эти идеи должны постоянно обновлять ваш AI PRD, обеспечивая его точность и актуальность.
ГЛАВА II: Шаблон AI PRD: Ключевые разделы и руководство
Здесь я описываю каждый компонент PRD с четким пониманием его назначения, рекомендуемых инструментов, примеров и распространенных ловушек.
Конкретные разделы вашего AI PRD должны быть адаптированы к вашему контексту, включая стратегию компании, рыночную позицию, объем продукта и базу пользователей.
В следующей главе мы обсудим, как эта структура была применена к Shopify Auto Write.
1. Резюме
Цель: Кратко изложить инициативу и критерии успеха для тех, кто не будет читать весь документ.
Пример:
“Этот документ требований к продукту описывает создание ИИ-ассистента, интегрированного с существующим чатом поддержки клиентов.
Он отвечает на выявленную рыночную возможность (25% CAGR), соответствует нашей корпоративной стратегии и использует наше уникальное конкурентное преимущество (проприетарные данные), с пилотной фазой, запланированной на конец 2-го квартала 2025 года.
Критерии успеха:
-
80% удовлетворенность (CSAT).
-
50% запросов пользователей решаются автоматически.
-
Генерация точных ответов на 25 наиболее часто задаваемых вопросов.”
2. Рыночная возможность
Цель: Уточнить, является ли возможность стратегически привлекательной, своевременной и способной обеспечить значимую ценность.
Ключевые вопросы:
-
Находится ли рынок на правильной стадии роста (например, появляющийся, зрелый, снижающийся)?
-
Каков текущий темп роста рынка (например, CAGR), и какие данные это подтверждают?
-
Каков потенциал этой возможности в будущем? Может ли она создать достаточную бизнес-ценность?
Рекомендуемые инструменты:
-
Модель жизненного цикла отрасли (связанная с ростом рынка и бизнеса)
-
Жизненный цикл адаптации технологии (как пользователи принимают инновационные продукты или технологии)
Пример хорошего ответа:
“Рынок X показал постоянный темп роста в 25% CAGR из-за недавних регуляторных изменений, и принятие клиентами растет экспоненциально. В настоящее время он находится на ранней стадии роста (10-15% проникновения на рынок), что предоставляет достаточно возможностей для захвата существенной ценности. TAM прогнозируется на уровне $5 млрд к 2030 году.”
Пример плохого ответа:
“Наши конкуренты выходят на этот рынок, поэтому мы тоже должны.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Неверное толкование временных тенденций как долгосрочных рыночных сдвигов.
-
Неспособность проверить предположения о росте.
-
Игнорирование внешних макроэкономических или регуляторных факторов.
Совет: Жесткие данные побеждают интуитивные ощущения. Количественно оцените возможность с помощью рыночных отчетов или опросов клиентов.
3. Стратегическое соответствие
Цель: Четко сформулировать, как ваш AI-продукт или функция соответствует вашему видению, стратегии и целям.
Ключевые вопросы:
-
Для AI-продукта:
-
Соответствует ли это видению и долгосрочной стратегии нашей компании?
-
Как это поддерживает цели нашей компании?
-
Использует ли это наши сильные стороны и компетенции?
-
-
Для AI-функции:
-
Соответствует ли это видению и долгосрочной стратегии нашей компании?
-
Соответствует ли это видению и стратегии нашего продукта?
-
Как это поддерживает цели нашей команды?
-
Рекомендуемые инструменты:
-
Lean Canvas (в отличие от Business Model Canvas, он определяет “нечестное преимущество”)
-
Product Strategy Canvas и Startup Canvas (добавляют видение, компромиссы и возможности)
-
Product Mix Strategy (для управления и оптимизации портфеля продуктов)
Пример хорошего ответа:
“Наш продукт оценки рисков на базе ИИ соответствует фокусу нашей компании на финансовом секторе. Он напрямую поддерживает нашу среднесрочную цель увеличения на 20% внедрения средними банками путем автоматизации рабочих процессов по соблюдению нормативных требований.”
Пример плохого ответа:
“Мы будем использовать ИИ, потому что это инновационно и в тренде.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Отсутствие связи инициативы с видением, стратегией и целями вашей компании/продукта.
-
Игнорирование компетенций и ресурсов компании.
Совет: Не каждая проблема подходит для вашей команды или организации.
4. Потребности клиентов и пользователей
Цель: Приоритизировать решение наиболее ценных проблем пользователей ясно и точно.
Ключевые вопросы:
-
Каковы ключевые рыночные сегменты и пользовательские персоны?
-
Каковы их основные задачи (jobs-to-be-done) и болевые точки?
-
Существуют ли какие-либо ограничения (например, географические, языковые, регуляторные)?
-
Какие проблемы пользователей, в случае их решения, создадут наиболее частую, серьезную и широко распространенную ценность?
Рекомендуемые инструменты:
-
Opportunity Score от Dan Olsen (важность vs. удовлетворенность)
-
Jobs-to-be-Done Framework (более трудоемкий, если выполняется строго)
Пример хорошего ответа:
“Пользователи тратят два часа ежедневно на ручной просмотр отчетов данных, что приводит к частым ошибкам. 80% пользователей сообщают об этом как о своей главной боли (опрос, n=200, чрезвычайно высокая важность, чрезвычайно низкая удовлетворенность)”
Пример плохого ответа:
“Пользователи сказали, что наше текущее решение не удобно в использовании.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Выбор редких или несерьезных болевых точек пользователей.
-
Предположение о боли пользователя без прямых доказательств или проверки.
-
Чрезмерное обобщение потребностей пользователей без конкретики.
Совет: Используйте интервью, опросы или (для существующего продукта) аналитику, чтобы понять пользователей и развить эмпатию, вместо того, чтобы предполагать их задачи и болевые точки.
5. Ценностное предложение и сообщение
Цель: Четко и убедительно донести уникальное ценностное предложение.
Ключевые вопросы:
-
Какие проблемы для каждого рыночного сегмента мы решаем?
-
Каковы ключевые возможности и функции (высокоуровневые), которые решают эти проблемы?
-
Каковы преимущества и результаты для клиентов?
-
Чем это отличается от того, что предлагают другие?
-
Как мы можем ясно и убедительно донести уникальную ценность нашего продукта, чтобы она резонировала с каждым сегментом?
Рекомендуемые инструменты:
-
Value Proposition Template (в их посте How to Design a Value Proposition,Aatir Abdul Rauf и Paweł Huryn объясняют, как они добавили фокус и структуру в Value Proposition Canvas)
-
Value Curve (для сравнения вашего ценностного предложения с конкурентами).
Пример хорошего ответа:
“Наш продукт снижает нагрузку на службу поддержки клиентов на 40%, экономя 10 часов в неделю, четко решая частые и болезненные пользовательские узкие места с помощью ИИ-ассистентов, доступных 24/7.”
Пример плохого ответа:
“Наш продукт мощный и инновационный.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Общие сообщения без конкретных, измеримых результатов для пользователей.
-
Перечисление функций и возможностей без указания преимуществ.
-
Перечисление преимуществ без объяснения, как они будут достигнуты.
-
Неспособность адаптировать сообщение к конкретным рыночным сегментам.
Совет: Адаптируйте сообщение и формат к каждому сегменту и каналу (например, экономию затрат для бюджетных пользователей и короткие видео в Instagram).
6. Конкурентное преимущество
Цель: Прояснить защищенность вашего продукта и способность поддерживать конкурентное преимущество.
Ключевые вопросы:
-
Почему мы думаем, что конкуренты не могут/не будут копировать нашу стратегию?
-
Насколько защищено и долговечно наше преимущество в долгосрочной перспективе?
Рекомендуемые инструменты:
-
Competitive Advantage (MOATs)
Пример хорошего ответа:
“Продукт использует наш проприетарный набор данных из более чем 10 млн транзакций и бесшовно интегрируется с нашей существующей системой обнаружения мошенничества, давая нам 3-летнее конкурентное преимущество.
В то время как другие решения полагаются на общие модели машинного обучения, наш домен-специфичный ИИ обучен на отраслевых рабочих процессах, что делает его еще сложнее для копирования.”
Пример плохого ответа:
“Наш UI более удобен для пользователей, чем у конкурентов.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Расплывчатые или неясные заявления о дифференциации.
-
Опора на легко копируемые преимущества, такие как поверхностные функции UI.
-
Недооценка гибкости или ресурсов конкурентов.
-
Выбор дифференциации исключительно на основе технологии.
-
Пренебрежение переоценкой конкурентного преимущества. Конкурентные преимущества со временем сходят на нет.
Совет: Рассмотрите трудно воспроизводимые преимущества, такие как данные, партнерства или интеграции.
7. Объем продукта и сценарии использования
Цель: Определить ключевые возможности и функции с задачами, которые наш продукт (или набор функций) должен выполнять исключительно хорошо.
Ключевые вопросы:
-
Каковы ключевые возможности и функции?
-
Можем ли мы связать дизайны или прототипы для лучшего согласования?
-
Каковы желаемые результаты для клиентов?
-
Каковы предположения с высоким риском? Как мы можем проверить их с минимальными усилиями?
Рекомендуемые инструменты:
-
Низкодетализированные и высокодетализированные пользовательские прототипы.
-
Эксперименты по рыночному взаимодействию, тестирование удобства использования, исследования и эксперименты на продакшене. Комплексный обзор: Testing Product Ideas.
Пример хорошего ответа:
ИИ-ассистент, интегрированный с существующим чатом поддержки клиентов. Он должен генерировать точные ответы на 25 наиболее часто задаваемых вопросов, достигая 80% удовлетворенности (CSAT).
Дизайн: [Figma прототип]”
Пример плохого ответа:
“ИИ-ассистент будет отвечать на вопросы, которые могут возникнуть у пользователей.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Попытка включить слишком много информации (например, включение всех пользовательских историй или описание каждого крайнего случая) – ваш PRD является инструментом для построения согласования, а не для объяснения каждой детали.
-
Отсутствие указания измеримых результатов для клиентов.
-
Попытка одновременно решить все потребности пользователей, вместо того чтобы начать с простого и итерировать на основе обратной связи клиентов.
-
Пренебрежение проверкой предположений с высоким риском перед реализацией.
Совет: Картинка стоит тысячи слов. Показывайте, а не просто рассказывайте.
8. Нефункциональные требования
8.1 Общие требования
Цель: Определить существенные атрибуты системы (например, производительность, масштабируемость, безопасность), которые обеспечивают надежную работу продукта в ожидаемых условиях.
Ключевые вопросы:
-
Каких технических атрибутов, показателей производительности, масштабируемости, безопасности и надежности должен достичь наш продукт, чтобы обеспечить и поддерживать его предполагаемую ценность?
-
Каковы ожидания по пиковой нагрузке и объему пользователей?
Рекомендуемые инструменты:
-
Метод MoSCoW (Must, Should, Could, Won’t) для приоритизации.
-
Инструменты для тестирования производительности (например, JMeter, LoadRunner).
-
Контрольные списки соответствия безопасности (например, OWASP Top 10, GDPR).
Пример хорошего ответа:
“ИИ-ассистент: доставляет ответы за <500мс для 95% запросов, масштабируется до 50 тыс. пользователей с 99,9% временем безотказной работы, шифрует все пользовательские данные согласно стандартам GDPR.”
Пример плохого ответа:
“Система должна быть достаточно быстрой и безопасной для пользователей.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Игнорирование потребностей в масштабируемости до поздних этапов разработки, что приводит к дорогостоящей переработке.
-
Написание расплывчатых требований (например, “быстрый” или “надежный”) без измеримых целей.
-
Неспособность сбалансировать компромиссы между атрибутами (например, производительность vs. стоимость).
Совет: Определите конкретные метрики на раннем этапе. Помните, что “быстрый” не является целью.
8.2 Специфичные для ИИ требования (LLMs)
Цель: Обеспечить, чтобы ИИ последовательно выдавал точные, надежные, этичные и соответствующие пользователям результаты.
Ключевые вопросы:
-
Каковы ключевые архитектурные решения по ИИ?
-
Какие стандарты точности, надежности и этики должен соблюдать наш ИИ (например, лучшие практики, тон бренда и нормативные ограничения)?
-
Как мы будем измерять эти качества?
-
Как мы будем поддерживать их со временем?
Рекомендуемые инструменты:
-
Метрики оценки ИИ (например, Precision, Recall, F1 Score, BLEU для текста).
-
Аудиты смещения и справедливости (например, инструментарий Fairlearn).
-
Фреймворки инженерии промптов (например, цепочка рассуждений).
-
Retrieval-augmented generation (RAG) для обоснования выводов проверенными данными.
Дополнительные ресурсы:
-
Scikit – learn: Широко используемая библиотека Python для машинного обучения, которая включает реализации Precision, Recall и F1 Score.
-
NLTK: Natural Language Toolkit (NLTK) предоставляет реализацию BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), обычно используемую для оценки генерации текста
-
Fairlearn Toolkit: Пакет Python с открытым исходным кодом от Microsoft для оценки справедливости и смягчения проблем в моделях машинного обучения.
Пример хорошего ответа:
“ИИ должен достичь ≥90% точности на размеченном тестовом наборе из 10 000 запросов, ограничить частоту галлюцинаций до <2% через интеграцию RAG и отмечать неуместные выводы с 98% точностью, подтверждаемой ежемесячно через проверку человеком.”
Пример плохого ответа:
“Мы будем использовать GPT и ожидаем хорошей точности, поскольку он популярен.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Использование предобученных моделей без валидации или fine-tuning.
-
Пренебрежение постоянным мониторингом дрейфа в точности или надежности.
-
Игнорирование этических рисков (например, смещение, неуместные выводы) до появления жалоб пользователей.
Совет: Отслеживайте дрейф. Без надлежащего надзора, переобучения и адаптации система ИИ может устареть и стать ненадежной (например, из-за изменений в отношениях между входными данными и ожидаемыми выходными данными). Регулярный мониторинг, валидация и циклы обратной связи необходимы.
9. Подход к выходу на рынок
Цель: Определить, как быстро продемонстрировать измеримую ценность и увеличить пользовательское внедрение.
Ключевой вопрос:
-
Каковы фазы создания и выпуска (например, MVP, направленный на ранних последователей)?
-
Какие первые рыночные сегменты мы хотим охватить?
-
Как мы можем привлечь этих клиентов, быстро продемонстрировать ценность и получить доказательства для ускорения дальнейшего роста?
Рекомендуемые инструменты:
-
Crossing the Chasm Framework (например, для нацеливания на ранних последователей)
-
AARRR (Pirate) Metrics (например, для масштабирования с отслеживанием Acquisition, Activation и т.д.)
Пример хорошего ответа:
“Мы запустим MVP, нацеленный на малые предприятия электронной торговли в Северной Америке, предлагая 20% экономии на поддержке клиентов в течение 30 дней. Успех будет измеряться 50% показателем активации и 10 кейс-стади за 90 дней, что приведет к расширению на средние компании.
Мы полагаем, что следующим шагом будет…”
Пример плохого ответа:
“Мы запустимся на Product Hunt и посмотрим, что произойдет.”
Распространенные ловушки, которых следует избегать:
-
Нацеливание на слишком широкий или плохо определенный начальный сегмент(ы), размывая фокус.
-
Пропуск измеримых показателей успеха.
-
Смешивание Early Customer Profiler (ECP) с Ideal Customer Profile (ICP).
Совет: Начинайте с малого, измеряйте результаты и быстро учитесь, вместо того чтобы пытаться сделать всё идеально. В то же время, тестируйте ответственно (например, репутация компании). Используйте ранние победы для стимулирования роста.
ГЛАВА III: Шаблон AI PRD для скачивания (Google Docs)
Скачать AI PRD (Файл > Скачать)
ГЛАВА IV: Пример AI PRD для Shopify Auto Write
В этом разделе применяется структура AI PRD к реальной функции на базе ИИ, над которой я (Miqdad) работал в Shopify, под названием “Auto Write. “ Это инструмент автоматизации описания продуктов, использующий большие языковые модели (LLMs).
1. Резюме
Цель: Кратко изложить инициативу и критерии успеха для тех, кто не будет читать весь документ.
Ответ Shopify (хороший пример):
“В этом документе требований к продукту описывается Shopify Auto Write, функция на базе ИИ, использующая большие языковые модели (LLMs) для автоматизации создания описаний продуктов для продавцов.
Она соответствует растущей возможности в электронной торговле (17% рост GMV до $55 млрд во 2 квартале 2023 года) и стратегии Shopify, ориентированной на продавцов, используя наше конкурентное преимущество в интеграции платформы и проприетарных данных.
Запуск запланирован на 3 квартал 2023 года. Пилотный проект ориентирован на малых и новых продавцов для повышения эффективности и производительности SEO.”
2. Рыночная возможность
Цель: Уточнить, является ли возможность стратегически привлекательной, своевременной и способной обеспечить значимую ценность.
Ключевые вопросы:
-
Находится ли рынок на правильной стадии роста (например, появляющийся, зрелый, снижающийся)?
-
Каков текущий темп роста рынка (например, CAGR), и какие данные это подтверждают?
-
Каков потенциал этой возможности в будущем? Может ли она создать достаточную бизнес-ценность?
Ответ Shopify (хороший пример):
-
В 2023 году Shopify увидел растущую потребность в эффективности продавцов, поскольку электронная торговля быстро перешла в онлайн, и продавцы требовали более быстрого, качественного контента. GMV Shopify во 2 квартале 2023 года вырос на 17% до $55 млрд, отражая эту тенденцию.
-
Shopify стратегически рано вышел на кривую развертывания практических инструментов продуктивности на базе LLM в масштабе, захватив преимущество первопроходца в контенте для электронной торговли, генерируемом ИИ.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Избегание прыжка на кратковременные тренды ИИ, сосредоточившись на подтвержденной рыночной потребности (улучшения продуктивности).
-
Использование данных GMV для подтверждения возможности, а не предположений.
-
Учитывание более широкого сдвига к цифровой коммерции, а не только технологического ажиотажа.
3. Стратегическое соответствие
Цель: Четко сформулировать, как ваш AI-продукт или функция соответствует вашему видению, стратегии и целям.
Ключевые вопросы для AI-продукта:
-
Соответствует ли это видению и долгосрочной стратегии нашей компании?
-
Как это поддерживает цели нашей компании?
-
Использует ли это наши сильные стороны и компетенции?
Ответ Shopify (хороший пример):
-
Auto Write соответствовал видению компании по упрощению коммерции для продавцов.
-
Поддерживал фокус Shopify на эффективности продавцов, оптимизации SEO, улучшении конверсии и снижении трения в процессе подключения продавцов.
-
Был согласован с сильными сторонами Shopify в решениях, ориентированных на продавцов, и использовал глубокую экспертизу в электронной торговле.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Избегание погони за ИИ ради самого ИИ, связывая Auto-Write со своей стратегией, ориентированной на продавцов.
-
Использование своих сильных сторон в платформе электронной торговли, а не непроверенных областей, для развертывания Auto Write.
4. Потребности клиентов и пользователей
Цель: Приоритизировать решение наиболее ценных проблем пользователей ясно и точно.
Ключевые вопросы:
-
Каковы ключевые рыночные сегменты и пользовательские персоны?
-
Каковы их основные задачи (jobs-to-be-done) и болевые точки?
-
Существуют ли какие-либо ограничения (например, географические, языковые, регуляторные)?
-
Какие проблемы пользователей, в случае их решения, создадут наиболее частую, серьезную и широко распространенную ценность?
Ответ Shopify (хороший пример):
-
Высокая частота: Shopify выявил частую боль – продавцы борются с ручным написанием описаний продуктов, утомительной ежедневной задачей.
-
Высокая серьезность: Это серьезно замедляло продавцов, ухудшая SEO и коэффициенты конверсии.
-
Широкий масштаб: Почти каждый продавец регулярно сталкивался с этой проблемой, что приводило к значимой широко распространенной ценности.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify избегал фокусировки на нишевых, редко встречающихся сценариях использования, которые не влияли бы на широкую базу продавцов.
5. Ценностное предложение и сообщение
Цель: Четко и убедительно донести уникальное ценностное предложение.
Ключевые вопросы:
-
Какие проблемы для каждого рыночного сегмента мы решаем?
-
Каковы ключевые возможности и функции (высокоуровневые), которые решают эти проблемы?
-
Каковы преимущества и результаты для клиентов?
-
Чем это отличается от того, что предлагают другие?
-
Как мы можем ясно и убедительно донести уникальную ценность нашего продукта, чтобы она резонировала с каждым сегментом?
Ответ Shopify (хороший пример):
Shopify Auto Write ориентирован на (Кто) новых и малых продавцов, (Проблема) решая их борьбу с медленным, ручным написанием описаний продуктов. Его (Функции) функция генерации с помощью ИИ создает описания, оптимизированные для SEO, мгновенно. Это (Преимущества) сокращает время написания, улучшает конверсии и повышает SEO, помогая продавцам запускаться быстрее. В отличие от (Дифференциация) общих инструментов, он встроен в платформу Shopify для бесшовного использования.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify избегал расплывчатых модных слов.
-
Вместо этого, определил четкие преимущества (сэкономленное время, рост конверсий), связанные с потребностями продавцов, и объяснил, как эти преимущества будут достигнуты, а не просто перечислил функции.
-
Объяснил, чем Auto Write отличается.
6. Конкурентное преимущество
Цель: Прояснить защищенность вашего продукта и способность поддерживать конкурентное преимущество.
Ключевые вопросы:
-
Почему мы думаем, что конкуренты не могут/не будут копировать нашу стратегию?
-
Насколько защищено и долговечно наше преимущество в создании долгосрочной ценности?
Ответ Shopify (хороший пример):
“Защищенность Shopify Auto Write исходит из его глубокой интеграции в платформу Shopify и доступа к проприетарным данным продавцов, делая его трудным для конкуренции со стороны автономных инструментов ИИ. Конкуренты сталкиваются с препятствиями для принятия без экосистемы Shopify и соответствия рабочим процессам.”
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify избегал слабых, легко копируемых преимуществ, закрепляя Auto Write в интеграции платформы и данных.
7. Объем продукта и сценарии использования
Цель: Определить ключевые возможности и функции с задачами, которые наш продукт (или набор функций) должен выполнять исключительно хорошо.
Ключевые вопросы:
-
Каковы ключевые возможности и функции?
-
Можем ли мы связать дизайны или прототипы для лучшего согласования?
-
Каковы желаемые результаты для клиентов?
-
Каковы предположения с высоким риском? Как мы можем проверить их с минимальными усилиями?
Ответ Shopify (хороший пример):
“Ключевые функции включают (связаны с ранее определенными потребностями клиентов и ценностным предложением):
-
Генерация описаний продуктов с помощью ИИ
-
Человек-в-цикле для редактирования описаний, сгенерированных ИИ
-
Поддержка ИИ как для генерации описаний продуктов, так и для редактирования
-
Несколько точек входа для редактирования (…)
Дизайн: [Прототип Shopify Auto Write]
Желаемые результаты:
-
Уровень внедрения пользователями: Цель 15% WoW использования в течение 180 дней.
-
Удовлетворенность продавцов: 80% отправленных отзывов положительные.
-
Снижение оттока продавцов: Сокращение времени для публикации магазинов из черновиков.
-
Влияние на SEO: Мониторинг увеличения органического трафика для тех, кто использует функцию.
Предположения с высоким риском были проверены через тестирование удобства использования и технические исследования перед реализацией.”
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify изначально попал в ловушку попытки решить все потребности пользователей, но быстро исправил курс.
-
Auto Write был запущен в 2023 году с основными функциями (например, стандартные тона/стили).
-
Shopify улучшал на основе обратной связи от продавцов.
8. Нефункциональные требования
8.1 Общие требования
Цель: Определить существенные атрибуты системы (например, производительность, масштабируемость, безопасность), которые обеспечивают надежную работу продукта в ожидаемых условиях.
Ключевые вопросы:
-
Каких технических атрибутов, показателей производительности, масштабируемости, безопасности и надежности должен достичь наш продукт, чтобы обеспечить и поддерживать его предполагаемую ценность?
-
Каковы ожидания по пиковой нагрузке и объему пользователей?
Ответ Shopify (хороший пример):
-
Масштабирование до 15% продавцов при пиковой нагрузке.
-
Выполнение нагрузочного тестирования для понимания и подтверждения конкретных ограничений (например, доставляет описания за [X]мс для [Y]% запросов).
-
Предоставление отключенного состояния в случае сбоя API.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify адресовал технические требования, требования к задержке, масштабируемости и соответствию, избегая расплывчатых целей.
-
Сделал это рано, избегая подхода к нефункциональным требованиям как к запоздалым мыслям.
8.2 Специфичные для ИИ требования
Цель: Обеспечить, чтобы ИИ последовательно выдавал точные, надежные, этичные и соответствующие пользователям результаты.
Ключевые вопросы:
-
Каковы ключевые архитектурные решения по ИИ?
-
Какие стандарты точности, надежности и этики должен соблюдать наш ИИ (например, лучшие практики, тон бренда и нормативные ограничения)?
-
Как мы будем измерять эти качества?
-
Как мы будем поддерживать их со временем?
Ответ Shopify (хороший пример):
-
Выбран OpenAI GPT-3 (Davinci-003) с четкими ограничениями на выводы.
-
Потоковый вывод модели для меньшей задержки (отображение ответов в реальном времени).
-
Ограничение времени (и предотвращение дребезга) между регенерациями (для предотвращения чрезмерных запросов).
-
Предоставление рекомендаций по использованию сгенерированного контента.
-
Модерация сгенерированного контента для iOS для соответствия требованиям App Store Apple.
-
Внедрение надежных циклов обратной связи для непрерывного улучшения модели и контроля качества человеком-в-цикле, измеряемых квартальными циклами проверки.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify избегал слепого доверия к выводам LLM без постоянной валидации.
9. Подход к выходу на рынок
Цель: Определить, как быстро продемонстрировать измеримую ценность и увеличить пользовательское внедрение.
Ключевой вопрос:
-
Есть ли фазы создания и выпуска (например, MVP, направленный на ранних последователей)?
-
Какие первые рыночные сегменты мы хотим охватить?
-
Как мы можем привлечь этих клиентов, быстро продемонстрировать ценность и получить доказательства для ускорения дальнейшего роста?
Ответ Shopify (хороший пример):
-
Выпущен Auto Write в 2023 году как пилотный проект с минимальными функциями в рамках Shopify Magic.
-
Ориентирован на продавцов-ранних последователей, нуждающихся в эффективности контента.
-
Нацелен на 15% внедрение среди продавцов в течение 180 дней – реалистичные цели для конверсии и повышения эффективности, подтвержденные ранее через A/B-тестирование.
-
Продемонстрировал ценность с более быстрым созданием контента и улучшением конверсии, использовал истории успеха для увеличения внедрения.
Распространенные ловушки, которых удалось избежать:
-
Shopify установил четкие метрики (15% внедрение) и тестировал через A/B, избегая расплывчатых или нереалистичных целей.
-
Сохранил узкий объем с основными функциями, итерируя на основе обратной связи вместо чрезмерного усложнения.
Выводы из примера Shopify Auto Write
Shopify выявил убедительную рыночную возможность и тесно согласовал продукт Auto Write с видением и стратегией компании.
Они явно сосредоточились на решении частых, серьезных болевых точек продавцов (трудоемкое создание описаний продуктов).
Они избежали распространенных подводных камней ИИ путем:
-
Тестирования своих предположений (в частности, удобства использования).
-
Определения точных нефункциональных требований и ограничений выводов ИИ.
-
Сохранения стройности (пилотный подход), а не чрезмерного проектирования решения.
-
Проектирования циклов обратной связи (как количественных, так и качественных “проверок настроения”) для информирования о непрерывных улучшениях.
ГЛАВА V: Выводы
Это руководство предоставило комплексный, структурированный подход к созданию эффективных документов требований к AI-продуктам (AI PRD).
Оно представило AI PRD как ядро жизненного цикла разработки AI-продукта. Он соединяет стратегический контекст, совершенство продукта и выход на рынок, всё закрепленное единым, универсальным стержнем: созданием ценности.
Каждый раздел AI PRD разработан, чтобы помочь вам создать AI-продукт или функцию, которая решает критические проблемы пользователей, соответствует вашим стратегическим сильным сторонам и обеспечивает измеримое бизнес-влияние конкурентоспособным, масштабируемым способом.
Помните, что AI PRD — это не статичный артефакт. Это живой, постоянно обновляемый инструмент согласования, основанный на постоянном тестировании и циклах обратной связи.
Приняв структурированную PRD-структуру, изложенную в этом посте, вы сможете уверенно ориентироваться в стратегических, продуктовых и технических сложностях.
Закрепляя каждое решение за четко сформулированным созданием ценности, вы обеспечите ясность и кросс-функциональное согласование, в конечном итоге доставляя устойчивую и измеримую ценность пользователям и вашему бизнесу.
Автор: Kual
