The post has been translated automatically. Original language: Russian
Everyone is adding AI now, but half of the projects end up with an expensive toy that doesn't affect the metrics. We share our practice on how to approach this in an engineering way.
1. First the task, then the technology
Not "let's screw up the AI", but "what specific pain will it cover". AI really pays off where there is routine, volume, and text: support, application processing, content generation, and knowledge base search. If the task is solved by ordinary logic or a simple script, do not complicate it.
2. Don't train your model. Use the API
A common mistake of early teams is to try to "train a neural network." In 99% of cases, this is unnecessary and ruinous. Take ready-made LLMs through the API (Anthropic, OpenAI, Google, etc.), and use according to your specifics: industrial engineering — correctly formulated instructions close most cases; RAG (retrieval-augmented generation) — connecting your knowledge base/documents so that the model responds to your data rather than "hallucinating"; Fine-tuning — only when everything else has already been squeezed out and a stable narrow format is needed.
3. Keep the person in the loop
Especially at the start: the AI prepares a draft/response, and the human confirms it. This protects against errors in client communications and gives you the data on which the system becomes more accurate.
4. Consider the cost and speed from the first day
Two parameters that kill AI features in the product: the price per request and the latency. Practice: cache duplicate answers, choose a model for the task (don't take the top one where the easy one is enough), set limits. The same feature on a "cheap" and "expensive" model may differ significantly in cost with the same result.
5. Set limiters (guardrails)
AI in a product without a framework = risk. Minimum: filtering of unwanted input/output, clear boundaries of "what the assistant doesn't talk about", folback on a live person, logging for error analysis.
6. A quick start in a week, not a quarter
A working approach: take one narrow scenario (for example, AI answers to the 20 most frequent customer questions), assemble a prototype on the API in a few days, test it on real requests, measure the effect, and only then scale. A small working case is more useful than a large "AI-platform" plan in a presentation.
A short checklist before implementation: ✅ there is a specific task with a measurable metric The API + prompt/RAG path has been chosen, rather than learning from scratch , the cost of the request and latency are calculated , there is a man in contour and guardrails You start with one narrow scenario
Главная ошибка первого продукта — пытаться сделать «всё и сразу». В итоге запуск сдвигается на полгода, деньги кончаются, а рынок так и не увидел идею. Разбираем, как собрать работающую первую версию быстро — и что при этом нельзя убирать.
1. Один сценарий, а не весь продукт
Определите главный путь: один пользователь, одна задача, один результат. Всё, что не обслуживает этот путь напрямую, в первую версию не входит. MVP — это не маленькая версия всего, это полная версия одного.
2. Что можно резать смело
Регистрацию через пять соцсетей, роли и права, красивую админку, темы оформления, настройки «на все случаи», редкие сценарии. Это то, что кажется обязательным, но на старте не влияет на проверку идеи.
3. Что резать нельзя
Сам ключевой сценарий (ту самую ценность), базовую надёжность (данные не должны теряться) и способ получить результат — оплату, заявку, ответ. Если режете это, вы экономите на том, ради чего продукт существует.
4. Руками вместо автоматизации
То, что потом станет кодом, на старте можно делать вручную. Заявки обрабатывает человек, а не система; подбор — в таблице, а не алгоритмом. Это нормально и экономит недели разработки, пока вы проверяете спрос.
5. MVP — это не «сырое»
Минимальный не значит небрежный. В ключевом сценарии продукт должен работать чисто и не вызывать неловкости. Урезайте охват, но не качество главного действия.
6. Заложите обратную связь с первого дня
Без способа услышать пользователя MVP теряет смысл — вы же его запускаете, чтобы учиться. Минимальная аналитика и прямой канал для отзывов важнее десятой функции.
Проверка перед стартом: сможете ли вы одним предложением сказать, какую задачу и для кого решает первая версия. Если формулировка расплывается — вы ещё не урезали до MVP.
Главное: цель первой версии — не впечатлить, а проверить. Скорость запуска и обратная связь важнее полноты.
💬 Что вы зря вложили в первую версию, а что стоило добавить раньше? Поделитесь в комментариях 👇
Share
