Пример бизнес требований для AI-продукта (подробное описание + шаблон)

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 ^[1] делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.

Сегодняшний перевод — A Proven AI PRD Template by Miqdad Jaffer (Product Lead @ OpenAI) ^[2]

---

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) ^[3]

---

В 2025 году рынок ИИ оценивается примерно в $638 миллиардов ^[4]. Ожидается, что к 2030 году он достигнет $1,811 миллиарда ^[5] 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 ^[6].

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 ^[7], 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 ^[8] (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 ^[9] мы обсуждаем концепцию “непрерывного режима PRM” — мышления ^[10], 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 ^[11].

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 ^[12] (в отличие от Business Model Canvas, он определяет “нечестное преимущество”)

• Product Strategy Canvas ^[13] и Startup Canvas ^[14] (добавляют видение, компромиссы и возможности)

• Product Mix Strategy ^[15] (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 ^[16] от Dan Olsen (важность vs. удовлетворенность)

• Jobs-to-be-Done Framework ^[17] (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 ^[18] (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 ^[19] 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 ^[20] (в их посте How to Design a Value Proposition ^[21],Aatir Abdul Rauf ^[22] и Paweł Huryn ^[23] объясняют, как они добавили фокус и структуру в Value Proposition Canvas ^[24])

• Value Curve ^[25] (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 ^[26] (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 ^[27], 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 ^[28]? Как мы можем проверить их с минимальными усилиями?

Рекомендуемые инструменты:

• Flowcharts, User Flows, Task Flows ^[29].

• Низкодетализированные и высокодетализированные пользовательские прототипы.

• Эксперименты по рыночному взаимодействию, тестирование удобства использования, исследования и эксперименты на продакшене. Комплексный обзор: Testing Product Ideas ^[30].

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) ^[31] для обоснования выводов проверенными данными.

Дополнительные ресурсы:

• Scikit ^[32] – ^[32] learn ^[32]: Широко используемая библиотека Python для машинного обучения, которая включает реализации Precision, Recall и F1 Score.

• NLTK ^[33]: Natural Language Toolkit (NLTK) предоставляет реализацию BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), обычно используемую для оценки генерации текста

• Fairlearn Toolkit ^[34]: 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 ^[35].

• 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 ^[36] (например, для нацеливания на ранних последователей)

• AARRR (Pirate) Metrics ^[37] (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) ^[38].

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) ^[3]

---

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.

---

Скачать AI PRD (Файл > Скачать) ^[3]