Практическое руководство по созданию потребительских AI‑продуктов в духе идей Мустафы Сулеймана: доверие, UX, безопасность, итерации и реальное принятие пользователями.
Мустафа Сулейман часто упоминается в кругах продуктового ИИ, потому что он годами думал о том, что делает ИИ удобным (и приемлемым) для обычных людей — а не только впечатляющим в лаборатории. В публичных выступлениях, интервью и статьях он неизменно возвращается к простой идее: потребительские продукты выигрывают, когда они срабатывают в реальной жизни.
«Потребительский ИИ» значит, что вы начинаете с человека, а не с модели.
Вместо вопроса «Что может эта технология?», спрашивают:
Потребительский продукт рассматривает ИИ как сервисный опыт — ясный, быстрый и предсказуемый — а не как технодемонстрацию, которую пользователю нужно изучать.
Эта статья не основана на инсайдерской информации или частных беседах. Это практическая синтез‑подсказка, извлечённая из публичных взглядов Сулеймана и общих закономерностей в создании потребительских продуктов.
Вы увидите принципы, которые превращаются в повседневные решения: онбординг, тексты UI, обработка ошибок, дефолты конфиденциальности и то, как вы коммуницируете ограничения.
Если вы строите (или продвигаете) AI‑продукт для обычных пользователей, это для вас:
Цель: выпустить ИИ, которому люди доверяют, который они понимают и выбирают — потому что он действительно работает для них.
Потребительский ИИ‑продукт начинается с повседневного разочарования, а не с впечатляющей возможности. Северная звезда Сулеймана проста: если человек не может объяснить, зачем он будет это использовать, модель ещё не имеет значения. Ваша первая задача — описать человеческую проблему простым языком и доказать, что она встречается достаточно часто и достаточно болезненна, чтобы занять место в рутине.
Вместо «Что может эта модель?», спросите «В какой момент человек думает: вот бы это было проще?» Хорошие отправные точки — задачи, которые повторяются, вызывают тревогу (но низкий риск) или сбивают с толку, потому что люди не знают, что делать дальше.
Для v1 выберите одну основную работу, которую нужно выполнить. Не «помоги с жизнью», а что‑то вроде: «помоги мне написать вежливое, понятное сообщение, когда я в стрессе» или «помоги сравнить два варианта и объяснить компромиссы». Чёткая задача помогает спроектировать промпты, ограничители и критерии успеха, не превращаясь в набор фич.
Напишите обещание ценности в одно предложение, понятное неспециалисту:
«Менее чем за минуту это помогает вам ___, чтобы вы могли ___.»
Потом перечислите три метрики результата, которые отражают реальную потребительскую ценность (не загрузки и не показы):
Если вы не можете написать обещание и метрики, вы всё ещё в демо‑режиме, а не в продукте.
Если пользователь не получает ценности за первые 30 секунд, он подумает, что продукт сложный, ненадёжный или «не для меня». Хороший потребительский опыт ИИ ощущается как полезный, предсказуемый и спокойный — как будто продукт выполняет работу, а не просит пользователя учить новую систему.
Сильное первое взаимодействие имеет три черты:
Пользователи не хотят конфигурировать ИИ — они хотят, чтобы он запускался. Используйте одну очевидную точку входа (одно поле или одну кнопку «Start») и дефолты, которые подходят большинству.
Вместо десяти режимов предложите два:
Дополнительные опции открывайте позже, когда доверие заработано.
Люди будут заходить, прерываться и возвращаться через часы. Облегчите возобновление:
Не надейтесь, что пользователи придумают промпты сами. После каждого ответа предлагайте 2–3 очевидных следующих шага через подсказки, кнопки или быстрые ответы (например, «Сократить», «Добавить примеры», «Сделать сообщением»). Лучший UX ведёт, но не контролирует — прогресс всегда в один тап.
Доверие не возникает от слова «умный». Оно возникает, когда люди понимают, что происходит, чувствуют контроль и могут быстро восстановиться, если система ошиблась.
Избегайте расплывчатых обещаний типа «отвечает на всё». Описывайте возможности простым языком: в чём ассистент хорош, с чем ему тяжело и когда он может отказаться. Это снижает разочарование и риск чрезмерного доверия.
Когда ИИ даёт совет, сводку или рекомендации, добавьте лёгкие «почему»‑подсказки. Это может быть:
Пользователям не нужен эссей — достаточно, чтобы проверить результат здраво.
Уверенность ИИ никогда не идеальна, а её скрытие подрывает доверие. Используйте явные маркеры типа «я не полностью уверен», «это моя лучшая догадка» или индикатор уверенности для критичных категорий (здоровье, финансы, право). Если не уверен, предложите безопасные шаги: «Хотите, я задам уточняющий вопрос?»
Доверие растёт, когда пользователи могут исправить ошибки без борьбы:
Если ИИ учится на правках, говорите об этом явно и давайте возможность сброса или отказа.
Приватность — это не проблема страницы настроек, а проблема опыта. Если вы заставляете людей читать политику, искать переключатели и расшифровывать юридический язык до того, как они почувствуют себя в безопасности, вы уже добавили трение к внедрению.
Начните со сбора только того, что действительно нужно, и говорите об этом простым языком в момент запроса:
Если функция возможна без долгого хранения персональных данных, делайте это дефолтом. «Опциональная персонализация» должна быть действительно опциональной.
Хорошие настройки приватности легко найти, легко понять и изменить:
Не прячьте удаление за тикетами поддержки. Пользователь должен уметь экспортировать и удалить данные в пару тапов — желательно там же, где управляет аккаунтом. Если вам нужно хранить какие‑то записи (например, биллинг), объясните, что остаётся и почему.
Многие продукты просят очень личные вопросы. Признайте это:
Короткое человеческое объяснение — что хранится, что нет, кто имеет доступ и как долго хранится — делает больше, чем длинная политика. Дайте ссылку на подробности для тех, кто хочет (например, /privacy), но по‑умолчанию опыт должен быть самообъясняющимся.
Если AI‑продукт не остаётся безопасным при повседневном использовании, неважно, как он звучит в демо. Для потребительских продуктов безопасность — это опыт: пользователь доверяет вам решения, эмоции и иногда уязвимые моменты.
Определите топ‑риски для вашего конкретного случая, а не абстрактные страхи про ИИ. Частые категории:
Запишите это как «красные линии» и «серые зоны». Красные линии — повод для отказа. Серые зоны требуют более безопасной альтернативы или уточняющего вопроса.
Ограничения не должны ощущаться как нотация или упрёк. Используйте последовательные паттерны отказа («Я не могу с этим помочь»), а затем предлагаете безопасное продолжение: ресурс, общую информацию или направление. Когда ситуация срочная или чувствительная, добавляйте эскалацию к человеческой помощи (напр., ссылки на официальную помощь или кризисные ресурсы).
Создайте простой цикл проверки для рискованных промптов и ответов: общая очередь, короткая рубрика (вред, уверенность, влияние на пользователя) и еженедельное решение по изменениям. Цель — скорость с отчётностью, а не бюрократия.
Планируйте мониторинг новых проблем: всплески отказов, повторяющиеся фразы для «взлома» системы, темы высокого риска и жалобы пользователей. Обращайтесь с новыми режимами отказа как с багами продукта — приоритизируйте, фиксируйте и ясно сообщайте в релиз‑нотах или на /help.
Это означает, что вы начинаете с повседневной задачи пользователя (job-to-be-done) и строите ИИ вокруг этого опыта.
Вместо оптимизации под «что умеет модель», вы оптимизируете для:
Тесный v1 предотвращает «буфет функций» и позволяет спроектировать промпты, ограничения и метрики успеха.
Простой способ отскопировать v1:
Используйте одно предложение-обещание и метрики, основанные на результатах.
Попробуйте:
«Менее чем за минуту это помогает вам ___, чтобы вы могли ___.»
Потом отслеживайте:
Спроектируйте первый запуск так, чтобы пользователь получил полезный результат с минимальной настройкой.
Практика:
Люди будут уходить и возвращаться; сделайте это нормой.
Включите:
Держите сессии сканируемыми, чтобы повторный вход не требовал заново изучать контекст.
Доверие строится на ясности, контроле и восстановлении.
Хорошие элементы доверия:
Если продукт учится на правках, делайте это явным и с возможностью отката.
По умолчанию собирать меньше данных.
Чек‑лист реализации:
Считайте безопасность ядром продукта, а не надстройкой.
Начните с определения вероятных сбоев:
Реализуйте:
Давайте структуру, которая помогает, не заставляя пользователя «учиться» писать промпты.
Рабочие опции:
Это уменьшает когнитивную нагрузку и сохраняет гибкость опыта.
Маркетируйте результат и устанавливайте границы заранее, чтобы пользователи не чувствовали себя обманутыми.
Практические шаги:
