Istnieje cmentarzysko większe niż wszystkie inne na świecie. Nie znajdziesz na nim nagrobków, ale spoczywają tam miliony genialnych pomysłów, przełomowych aplikacji i innowacyjnych usług. To cmentarz produktów, które umarły w ciszy. Według analizy CB Insights główną przyczyną ich śmierci, w aż 35% przypadków, nie są błędy w kodzie, zły marketing czy silna konkurencja. To coś znacznie gorszego… obojętność. Zostały stworzone dla nikogo, rozwiązując problemy, których nikt nie miał.
Co, gdybyś mógł przeprowadzić wywiad z całym internetem naraz? Podsłuchać zbiorowe narzekania milionów użytkowników, ich ukryte pragnienia i codzienne bolączki, których nie werbalizują w ankietach? Sztuczna inteligencja otwiera właśnie taką możliwość. Stanowi to fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki odkrywamy, czego ludzie naprawdę potrzebują. Zobaczmy, jak zaprząc ją do pracy, by twój kolejny projekt nie trafił na wspomniane cmentarzysko.
Usłyszeć to, czego klienci nie mówią głośno
Dobry produkt zaczyna się od zidentyfikowania prawdziwej potrzeby lub dotkliwego problemu. Przez lata robiliśmy to, organizując grupy fokusowe, rozsyłając ankiety i spędzając godziny na przeglądaniu branżowych raportów. Metody takie są wartościowe, lecz mają swoje ograniczenia – są powolne, kosztowne i często opierają się na małej, niereprezentatywnej grupie. Ludzie w ankietach deklarują jedno, a w praktyce robią coś zupełnie innego. Przypomina to noworoczne postanowienia o siłowni – deklaracje są imponujące, a realne statystyki frekwencji już mniej.
Sztuczna inteligencja podchodzi do tego inaczej, analizując surowe, niefiltrowane dane o ludzkich zachowaniach. Modele językowe potrafią przetworzyć spore ilości tekstu z internetu – recenzje w sklepach z aplikacjami, posty na Reddicie, komentarze na Facebooku, artykuły na blogach. AI nie pyta ludzi, czego chcą. Sprawdza, na co się skarżą. Wynika z tego istotna różnica.
Załóżmy, że chcesz stworzyć nową aplikację do zarządzania zadaniami. Zamiast pytać ludzi – jaka byłaby wymarzona aplikacja, możesz zlecić AI przeanalizowanie 100 tysięcy recenzji najpopularniejszych programów, jak Todoist, Asana czy Trello. Algorytm w kilka minut wyłapie powtarzające się schematy. Może odkryć, że użytkownicy masowo narzekają na zbyt skomplikowany proces dodawania zadań cyklicznych albo że brakuje im prostej integracji z kalendarzem Google, która nie wymagałaby kupna najdroższego pakietu. Oto twoja nisza! Zamiast budować następny klon istniejącego rozwiązania, dostajesz na tacy informację o konkretnej, palącej potrzebie.
Ciekawostka… firma Amplitude, zajmująca się analityką produktową, wykorzystuje AI do identyfikowania “luk w doświadczeniach” klientów. Ich narzędzia potrafią przewidzieć, którzy użytkownicy są bliscy rezygnacji z usługi, analizując subtelne zmiany w ich zachowaniu, jak wolniejsze tempo klikania czy chaotyczna nawigacja.
Produkt który szepcze do ucha – personalizacja w praktyce
Wszyscy lubimy czuć się wyjątkowi. Chcemy produktów i usług, które wydają się stworzone specjalnie dla nas. Dawniej personalizacja kończyła się na dodaniu imienia w newsletterze. Dzisiaj, dzięki AI, wchodzimy na nowy poziom dopasowania, który potrafi budować silną więź z użytkownikiem. Giganci jak Netflix czy Spotify zbudowali na tym swoje imperia. To nie przypadek, że po ciężkim dniu Netflix podsuwa ci lekką komedię, a nie egzystencjalny dramat rumuńskiej kinematografii.
Mechanizmy rekomendacyjne oparte na AI działają na kilku poziomach. Po pierwsze, analizują twoje indywidualne zachowania. Jakie filmy oglądasz do końca? Jakie piosenki dodajesz do playlist? Jakich artystów szukasz? Po drugie, porównują twoje zachowania z milionami innych użytkowników. Algorytm zauważa, że osoby, które lubią wykonawcę X, często słuchają też wykonawcy Y, nawet jeśli obaj tworzą w zupełnie innych gatunkach. Na tej podstawie podsuwa ci nowe odkrycia, które z dużym prawdopodobieństwem przypadną ci do gustu.
Według raportu McKinsey, firmy, które skutecznie wdrażają personalizację, notują wzrost przychodów o 5-15% i wzrost efektywności wydatków marketingowych o 10-30%.
Możesz zastosować taką logikę w niemal każdym produkcie. Aplikacja do nauki języków? AI może dostosować poziom trudności i rodzaj ćwiczeń do twoich postępów, zauważając, że masz problem z rodzajnikami, ale świetnie radzisz sobie z czasem przyszłym. Sklep internetowy? Zamiast pokazywać wszystkim jednakowe bestsellery, system może polecić ci produkty komplementarne do ostatniego zakupu lub bazujące na twojej historii przeglądania. Istotne jest pokazanie klientowi produktów, o których jeszcze nie wie, że ich potrzebuje. Takie działanie tworzy efekt „wow” i sprawia, że użytkownik wraca.
Projektowanie którego ludzie pożądają – sztuczna inteligencja w służbie UX
Nawet najlepszy pomysł może zostać pogrzebany przez zły, nieintuicyjny interfejs użytkownika (UX). Każdy z nas spotkał się ze stroną, na której znalezienie podstawowej informacji graniczyło z cudem, albo z aplikacją, gdzie przycisk “zapisz” był ukryty w siódmym podmenu. Projektowanie dobrego UX to sztuka empatii, ale też twardej analizy danych. Sztuczna inteligencja oferuje w drugiej dziedzinie wyjątkowe wsparcie.
Jednym z ciekawszych zastosowań jest generatywne projektowanie. Narzędzia typu Uizard czy Galileo AI potrafią w kilka sekund stworzyć projekt interfejsu na podstawie prostego opisu tekstowego (zaprojektuj ekran logowania dla aplikacji fitness w ciemnych barwach z dużym przyciskiem logowania przez konto Google). Jest to fajne narzędzie do szybkiego prototypowania i testowania różnych koncepcji bez angażowania na wiele godzin grafika. Możesz wygenerować pięć różnych wersji ekranu głównego i od razu pokazać je potencjalnym użytkownikom.
Jej możliwości sięgają jednak znacznie głębiej, zwłaszcza przy analizie zachowań użytkowników. Zamiast ręcznie przeglądać mapy cieplne (heatmaps) pokazujące, gdzie klikają użytkownicy, AI może przeanalizować miliony sesji i automatycznie wskazać punkty, w których ludzie się gubią. Algorytm zauważy, że 70% użytkowników próbuje kliknąć element, który nie jest linkiem, albo że porzucają proces zakupowy zawsze na tym samym etapie. Informacja taka jest na wagę złota, bo pozwala usunąć bariery, których istnienia mogliśmy nawet nie podejrzewać. Działanie oparte na przeczuciach projektanta zastępowane jest przez decyzje bazujące na twardych danych o zachowaniu tysięcy ludzi. Taki proces optymalizacji produktu staje się szybszy i znacznie bardziej efektywny.
Słowa które sprzedają – AI jako copywriter
Produkt sam się nie sprzeda. Potrzebuje dobrego opisu, chwytliwych nagłówków i przekonujących tekstów marketingowych. Pisanie, zwłaszcza pisanie, które ma skłonić do działania, jest trudne. Wymaga kreatywności, znajomości psychologii i… czasu. Sztuczna inteligencja zmienia również tę dziedzinę, stając się pomocnikiem każdego marketera i copywritera.
Narzędzia oparte na modelach językowych np. NeuronWriter AI Optimizer potrafią generować różnorodne teksty w ekspresowym tempie. Możesz poprosić o dziesięć wariantów nagłówka do artykułu na bloga, pięć wersji opisu produktu do sklepu internetowego albo trzy propozycje maila do klientów, którzy porzucili koszyk. Co ważne, AI może tworzyć teksty dopasowane do konkretnej grupy docelowej. Inaczej sformułuje reklamę na Facebooku skierowaną do nastolatków, a inaczej treść na LinkedIn dla dyrektorów finansowych.
Oczywiście, generowane przez AI teksty nie zawsze są idealne i często wymagają ludzkiej ręki do ostatecznego szlifu. Ich największą siłą jest jednak przełamywanie blokady pustej kartki. Zamiast zaczynać od zera, dostajesz kilka solidnych propozycji, które możesz edytować i ulepszać. AI może też pomóc w optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO), sugerując odpowiednie słowa kluczowe i pomagając w budowaniu struktury tekstu, która będzie przyjazna zarówno dla czytelników, jak i dla algorytmów Google.
Powstaje współpraca, w której człowiek dostarcza strategię i kreatywny nadzór, a maszyna zajmuje się żmudną pracą generowania i testowania wariantów. Taki układ pozwala skupić się na tym, co najważniejsze – na budowaniu autentycznej komunikacji z odbiorcą.
Więcej niż narzędzie – człowiek jako ostateczny filtr
Entuzjazm związany z możliwościami sztucznej inteligencji jest zrozumiały, lecz należy pamiętać o jej mniej oczywistych implikacjach. Narzędzia AI uczą się na danych stworzonych przez ludzi, a co za tym idzie, mogą powielać nasze uprzedzenia i stereotypy. Głośny był przypadek narzędzia rekrutacyjnego Amazona, które faworyzowało mężczyzn, ponieważ zostało wytrenowane na historycznych danych z firmy, w której dominowali pracownicy płci męskiej. Podobnie, algorytmy personalizacyjne, doprowadzając do perfekcji pokazywanie nam treści, które lubimy, mogą zamykać nas w bańkach informacyjnych, ograniczając dostęp do odmiennych punktów widzenia.
Kwestia prywatności użytkowników nabiera w tym kontekście szczególnego znaczenia. Skuteczna personalizacja wymaga zbierania i analizowania ogromnych ilości danych o użytkownikach. Kluczowe jest, aby robić to w sposób transparentny i etyczny, dając użytkownikom kontrolę nad ich informacjami. Projektując produkt, musimy zadbać o to, by mechanizmy AI działały na korzyść użytkownika, a nie manipulowały nim w celu maksymalizacji zysku.
W takim kontekście rola człowieka – projektanta, menedżera produktu, stratega – staje się jeszcze ważniejsza. AI jest narzędziem analitycznym, lecz nie posiada empatii, etycznego kompasu ani zdolności do krytycznego myślenia o społecznym wpływie produktu. To my musimy być strażnikami. Naszym zadaniem jest kwestionowanie wyników podsuwanych przez algorytmy, dbanie o różnorodność danych treningowych i podejmowanie ostatecznych decyzji, które uwzględniają nie tylko metryki biznesowe, ale także dobro użytkownika i szerszy kontekst społeczny. AI może podpowiedzieć, jak coś zrobić najskuteczniej. Człowiek musi zdecydować, czy w ogóle powinno się to robić.
Koniec ery zgadywania
Czy sztuczna inteligencja jest gwarancją sukcesu? Oczywiście, że nie. AI nie da genialnego pomysłu na produkt przy porannej kawie. Nie zastąpi twojej intuicji, wizji i odwagi, by stworzyć coś nowego. Jej rola jest inna, lecz równie ważna – AI to sufler dla rynku. Eliminuje najdroższy i najbardziej ryzykowny element w procesie tworzenia, czyli zgadywanie.
Współpraca z AI zmienia rolę twórcy. Zamiast być tylko wykonawcą, stajesz się kuratorem wiedzy, etykiem i strategiem, który kieruje analityczną mocą maszyn. Algorytmy dostarczają mapę potrzeb i pragnień, ale to ty wyznaczasz kierunek podróży.
Wkroczyliśmy już w nową epokę projektowania produktów – epokę, w której intuicja jest wzmacniana przez dane na niespotykaną dotąd skalę. Era zgadywania dobiegła końca. Pytanie nie brzmi już co budować, ale jak szybko jesteś w stanie słuchać.
