Внедрение продуктов на основе ИИ: как разработать интерфейс для первого запуска инструментов ИИ.

Большинство продуктов на основе ИИ терпят неудачу на этапе адаптации, потому что они предлагают тот же процесс заполнения форм, что и для любого SaaS-сервиса. ИИ — это другая проблема. Пользователь должен за первые шестьдесят секунд создать рабочую ментальную модель недетерминированного инструмента, и никакая карусель скриншотов функций этого не сделает.

Вот рабочий сценарий. Четыре задачи, которые должны быть выполнены за первые шестьдесят секунд, шесть разборов работающих процессов, три шаблона, которые убивают активацию, новая модель первого запуска ИИ и контрольный список перед выпуском.

Адаптация с помощью ИИ — это проблема ментальной модели, а не обзор функций

Продукты на основе ИИ терпят неудачу на этапе адаптации, потому что они рассматривают его как обзор функций. Пользователю не нужен список функций. Ему нужна рабочая ментальная модель того, что продукт может и чего не может делать, как с ним взаимодействовать и как выглядит успех. Ничего из этого не отображается на слайде карусели.

Ментальная модель — это текущая теория пользователя о том, как ведет себя система. В детерминированном SaaS-решении процесс пассивно развивается по мере того, как пользователь щелкает мышкой. В случае с ИИ поверхность представляет собой одну и ту же панель подсказок для каждой задачи, и модель должна строиться целенаправленно, прежде чем пользователь сдастся. Команды, разрабатывающие лучшие решения для адаптации пользователей с помощью ИИ, рассматривают первые шестьдесят секунд как единую задачу проектирования с четырьмя задачами.

Четыре задачи, которые должны быть выполнены в первые 60 секунд

Каждый первый запуск ИИ должен дать четыре ответа в первые шестьдесят секунд. Что он может делать, как с ним общаться, как выглядит успех, какова моя первая подсказка. Если все четыре пункта верны, пользователь активируется. Если пропустить хотя бы один из них, активация резко падает.

Эти четыре пункта не подлежат обсуждению. Порядок — да. Некоторые продукты начинаются с определения возможностей, другие — с первой подсказки, и позволяют определению возможностей проявиться в результате. Не работает запрос роли пользователя и размера команды до ответа на любой из этих вопросов.

Ограничения возможностей: что ИИ может и чего не может делать

Первая задача — определить границы возможностей. Пользователи либо слишком скептически настроены, либо слишком завышены ожидания, и оба варианта портят первое знакомство с продуктом. Скептики ожидают чат-бота, который галлюцинирует. Оптимисты ожидают волшебной машины ответов. Ни то, ни другое не соответствует реальному продукту.

Решение заключается в том, чтобы показать поверхность возможностей, а не описывать её. В оригинальной версии ChatGPT это было сделано с помощью трёхколоночной компоновки: примеры слева, возможности посередине, ограничения справа. Этот единственный экран быстрее, чем любой ознакомительный тур, показал структуру инструмента. Скрывать ограничения, чтобы выглядеть более впечатляюще, — неправильный шаг. Пользователи всё равно обнаруживают ограничения на втором сеансе, но теперь они чувствуют себя обманутыми.

Модель взаимодействия: как пользователь должен с ним взаимодействовать

Вторая задача — обучить шаблону ввода. Чат — не единственный интерфейс ИИ. Пользователь должен знать, нужно ли набирать предложение, нажимать горячую клавишу или перетаскивать файл. Наиболее распространенная ошибка при обучении ИИ — предположение, что пользователь уже все знает.

Курсор обучает модели взаимодействия за три секунды. Пользователь открывает папку, и небольшая подсказка в палитре команд предлагает внести изменения. Notion ИИ предоставляет тот же урок с помощью меню с косой чертой. Отображение вызова в контексте, а не в обучающем окне. Обучающие окна учат пользователя, как закрывать обучающие окна.

Состояние успеха, как выглядит завершение

Третья задача — показать, как выглядит успех до того, как пользователь что-либо создаст. Результаты работы ИИ достаточно непривычны, поэтому пользователи не могут распознать хороший результат без примера. Пустая строка подсказки — это не состояние успеха, это вопрос, на который пользователь не знает, как ответить.

Perplexity решает эту проблему, отображая реальный результат на главном экране. Щелкните любой популярный вопрос, и появится страница с полным ответом, ссылками, дальнейшими действиями и визуальным представлением завершенного результата. Сравните это с инструментом, который отправляет пользователя в пустой чат с приветствием. Пользователь должен представить себе состояние успеха, а большинство пользователей этого не сделают.

Первый запрос, момент получения значения

Четвертая задача — отправить пользователя в реальный чат в течение тридцати секунд. Каждая секунда после этого — это секунда, в течение которой ментальная модель разрушается. Тридцать секунд — это фактический бюджет, а не приблизительная цель.

Granola покупает бюджет, запуская первый запуск по событию. Ввод в эксплуатацию — это один экран, подключите свой календарь. Продукт активируется при следующем подключении пользователя к звонку. Cursor покупает его, предлагая пользователю открыть реальный код. ИИ запускается в первый раз, когда он был бы полезен.

Шесть работающих потоков ввода в эксплуатацию с использованием ИИ

Шаблоны имеют значение только в том случае, если они сохраняются при взаимодействии с выпущенными продуктами. Шесть первых запусков ИИ, которые правильно выполняют четыре задачи.

Cursor, откройте реальный код в качестве холодного старта

Первый запуск Cursor не показывает вам Cursor. Он предлагает открыть реальную папку, и редактор берет управление на себя. Мысленная модель формируется менее чем за минуту, потому что пользователь уже видит знакомый код, ИИ запускается с помощью привычных сочетаний клавиш, и первое полезное редактирование происходит в реальной работе пользователя.

Правильный «холодный старт» для инструмента ИИ — это реальная среда пользователя. Созданная с помощью шаблонов песочница кажется более безопасной для запуска, но она ничего не говорит о том, как инструмент будет вести себя в работе, которая действительно важна.

Claude.ai, примеры подсказок в качестве демонстрации

Claude.ai при первой загрузке запускает домашнюю страницу с примерами подсказок. Нажатие на одну из них переводит пользователя в рабочий диалог без настройки, без тура и без карусели. Пользователь получает реальный результат в течение пяти секунд.

Примеры подсказок — лучшая демонстрация, чем список функций. Каждый пример одновременно содержит ограничения по возможностям, модель взаимодействия и состояние успеха. Пользователь читает его, нажимает на него, и ментальная модель формируется за один шаг.

Linear ИИ, поэтапное раскрытие информации внутри существующего процесса

Linear ИИ не требует отдельного обучения для своих функций. ИИ появляется в тех действиях, которые пользователь уже выполнял. При создании задачи ИИ предлагает уточненное описание. При сортировке бэклога он предлагает порядок сортировки. Каждое действие выполняется одним щелчком мыши и одним подтверждением.

Встроенный ИИ в существующий продукт не требует отдельного обучения. Правильный подход — поэтапное раскрытие информации внутри процессов, которые пользователь уже знает. Отдельное обучение ИИ внутри продукта, который пользователь уже использует, — это излишняя плата.

Granola, присоединяйтесь к следующему звонку в качестве триггера

Обучение Granola состоит из одного предложения: подключите свой календарь. Продукт активируется при следующем присоединении пользователя к звонку. Пользователю не нужно помнить об использовании продукта. Продукт помнит за него.

Первые запуски, запускаемые событиями, превосходят первые запуски, запускаемые сессиями, для любого продукта ИИ, привязанного к повторяющемуся поведению пользователя. Первый запрос — это следующая реальная встреча пользователя, следующее реальное действие, следующий открытый документ. Ценность достигается без повторного открытия приложения пользователем.

Perplexity, подсказки как стартовая площадка

Perplexity — это поле ввода подсказок с пятью предлагаемыми вопросами под ним. Подсказки достаточно хороши, чтобы первый запрос был получен в течение двадцати секунд. Пользователю не нужно придумывать вопрос, он выбирает один, и страница с ответами подсказывает остальное.

Подсказки — это самая дешевая стартовая площадка в области внедрения ИИ. Их разработка практически ничего не стоит, и они сокращают время до первого результата на порядок. Каждый продукт ИИ с пустой панелью подсказок должен предлагать подсказки до тех пор, пока пользователь не создаст свои собственные.

ChatGPT, что можно сделать на начальном этапе

Первый запуск ChatGPT в его первоначальном виде демонстрировал примеры, возможности и ограничения на одном экране. Этот трехколоночный интерфейс по-прежнему является самым чистым и ориентированным на возможности интерфейсом, выпущенным в больших масштабах. Каждая колонка выполняла одну из четырех задач простым языком.

Честный интерфейс, ориентированный на возможности, всегда лучше, чем стена из обучающих материалов. Ограничения должны находиться на том же экране, что и возможности. Скрытие ограничений, чтобы выглядеть более впечатляюще, — это шаг, который подрывает доверие на второй день.

Хотите продукт на основе ИИ, который запустит свою ментальную модель в первые шестьдесят секунд? Нанимайте Brainy. UXBrainy выпускает аудиты первого запуска и переработанные интерфейсы адаптации, AppBrainy — полную разработку продукта на основе ИИ, а ClaudeBrainy — слой подсказок и навыков, который делает демонстрацию возможностей недорогой. Сочетайте это с работой Шаблоны проектирования пользовательского интерфейса для агентов ИИ, чтобы слой агентов был выпущен на том же уровне мастерства.

Три неудачных шаблона адаптации ИИ

Большинство продуктов ИИ, испытывающих проблемы с активацией, используют комбинацию из трех неудачных шаблонов: обучающие блоки, модальные карусели и формы ввода. Каждый из них задерживает первый реальный результат и обучает меньше, чем могла бы научить первая подсказка.

Обучающие блоки блокируют первую подсказку

Многошаговое обучение, которое запускается до того, как пользователь сможет что-либо ввести, — самая дорогая ошибка в адаптации ИИ. Три шага — это слишком много. Пять — это враждебно. Пользователь переходит по ссылкам, не читая, и попадает на панель подсказок, ничего не узнав.

Удалите обучающий блок. Замените его заполненным главным экраном, реальным примером или триггером события. Ознакомительный тур всегда был заменой уверенности.

Модальные карусели объясняют функции, которые пользователь еще не может использовать

Модальная карусель, перечисляющая функции ИИ до того, как пользователь что-либо выведет, — это объяснение функций без демонстрации возможностей. Пользователь читает, игнорирует и забывает каждый экран. Списки функций не создают ментальные модели. Это делают реальные результаты.

Это наиболее распространенная ошибка при внедрении ИИ в корпоративные SaaS-продукты. Команда выпускает модальное окно «Что нового» со скриншотами функций ИИ и называет это «вводом в эксплуатацию». Активация не происходит, потому что пользователь не может распознать успешный результат и у него нет причин возвращаться.

Формы-заголовки запрашивают контекст до предоставления ценности

Запрос пользователя на заполнение профиля команды, роли и сценария использования до получения результата от ИИ — это «форма-заголовок». Формы-заголовки — это убийцы активации, особенно в продуктах с ИИ. Пользователь зарегистрировался, чтобы посмотреть, что может делать ИИ, а форма — это стена между ним и ответом.

Сначала предоставляйте ценность, а контекст собирайте позже. Первый запрос не требует указания размера команды пользователя. Переместите форму на экран настроек, который пользователь заполняет после того, как решит, что продукт стоит оставить.

Новая модель ввода в эксплуатацию ИИ

Новая модель основана на трех правилах. Демонстрация возможностей важнее объяснения функций. Первый запрос в течение тридцати секунд. Состояние успеха видно в течение двух минут. Каждый успешный продукт на основе ИИ сейчас работает в рамках этих ограничений.

Три правила в совокупности. Продукт, который демонстрирует свои возможности, но на получение первого запроса уходит три минуты, всё ещё не соответствует бюджету активации. Продукт, который быстро получает первый запрос, но так и не показывает готовый результат, всё ещё не достигает стадии успешного запуска. Все три правила или ни одно.

Контрольный список подготовки к запуску ИИ

Проверьте это на любом первом запуске ИИ перед его выпуском. Двенадцать проверок, все измеримые.

1. Время от получения запроса до первого запроса составляет менее тридцати секунд в пользовательском тестировании.

2. Время от получения запроса до первого готового результата составляет менее двух минут.

3. Функционал отображается на первом экране, а не скрыт в справочном центре.

4. Ограничения видны на том же экране, что и возможности.

5. Модель взаимодействия преподается в контексте, а не в виде обучающего наложения.

6. На главном экране отображается заполненный пример, предложение или триггер события.

7. Перед панелью подсказок нет обучающего окна.

8. Перед первым результатом нет модальной карусели со списком функций.

9. Перед первым результатом работы ИИ нет формы.

10. Состояние успеха отображается пользователю до того, как он его создаст.

11. Встроенные функции ИИ поставляются в рамках существующих потоков, а не в отдельном туре.

12. Первая подсказка вызывается с помощью знакомого сочетания клавиш, меню или события.

Список находится в шаблоне проверки дизайна и ускоряется с каждым запуском.

Часто задаваемые вопросы

Какой момент наиболее важен при внедрении ИИ-продукта?

Первая подсказка. Все остальные моменты служат для того, чтобы как можно быстрее довести пользователя до реального результата. Бюджет составляет тридцать секунд.

Должен ли процесс внедрения ИИ включать тур?

Нет. Тур заменяет уверенность в продукте. Заполненный главный экран, пример подсказки или триггер события выполняют ту же обучающую работу без задержки.

Чем отличается обучение работе с ИИ от обучения работе с SaaS?

Обучение работе с ИИ должно за шестьдесят секунд сформировать ментальную модель недетерминированного инструмента. SaaS может полагаться на то, что пользователь будет кликать по экрану, чтобы обнаружить детерминированные функции. Заимствование шаблонов SaaS — самая распространенная ошибка в этой категории.

Как правильно обучать продукту с ИИ ограничениям?

Покажите их на том же экране, что и возможности. Скрытие ограничений подрывает доверие на второй день. Честность при первом запуске — это то, что обеспечивает второй сеанс.

Нужны ли продуктам с ИИ учетные записи пользователей перед первой подсказкой?

Почти никогда. Первая подсказка должна запускаться без учетной записи, если позволяют затраты. Каждая блокировка учетной записи — это налог на активацию.

Какие изменения на самом деле открывает обучение работе с ИИ

Продукт с ИИ, который отлично заработал при первом запуске, — это не продукт с ознакомительным туром. Это продукт, который одновременно формирует ментальную модель и осознает ценность продукта менее чем за шестьдесят секунд, без каких-либо препятствий между этапами. Продукты, которые сейчас пользуются успехом, рассматривают это как единую задачу проектирования, а не как последовательность экранов.

Большинство продуктов на основе ИИ по-прежнему используют стандартный подход SaaS к процессу регистрации: форма, карусель функций, модальное окно подтверждения, мигающий курсор. Этот процесс уже был посредственным для SaaS, а для ИИ он не работает. Команды, выходящие на передовые позиции, удаляют форму, заменяют карусель реальным примером и размещают панель подсказок на первом экране с предложениями под ней.

Если первая подсказка появляется через тридцать секунд, а первый результат — через две минуты, пользователь активирует продукт. Если хотя бы один из этих показателей не соответствует действительности, пользователь уходит. Сочетайте эту работу с Разработка продуктов на основе ИИ, используйте Claude Навыки, чтобы сделать примеры подсказок недорогими, и опирайтесь на визуальная иерархия, чтобы первый экран оставался легко читаемым.

Если вам нужен продукт на основе ИИ, который за 60 секунд создаст свою ментальную модель, нанять Brainy. UXBrainy предлагает первичные аудиты и редизайн процессов адаптации, AppBrainy — полную разработку продукта на основе ИИ, а ClaudeBrainy — слой подсказок и навыков, который делает демонстрацию возможностей недорогой.