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
Вы привели трафик, человек зарегистрировался — и больше не вернулся. Чаще всего проблема не в продукте, а в первых минутах знакомства с ним. Разбираем, что отталкивает на старте.
1. Ценность не видна за первые 30 секунд
Пользователь должен быстро понять, что он здесь получит. Если вместо этого его встречает пустой экран, длинная форма или тур из семи слайдов — он уходит раньше, чем дойдёт до сути.
2. Слишком много шагов до первого результата
Регистрация, подтверждение почты, заполнение профиля, настройка — и только потом продукт. Каждый шаг отсекает часть людей. Дайте попробовать раньше, а данные соберите потом.
3. Пустой экран без подсказки
Новый пользователь заходит и видит пустоту: нет данных, нет проектов, нет примеров. Заполните этот момент — демо-данные, шаблон, один понятный призыв «начните отсюда».
4. Объясняете интерфейс, а не задачу
Тур по кнопкам не помогает. Помогает доведение до первого полезного результата: создал, отправил, увидел эффект. Ведите к действию, а не по элементам.
5. Нет возврата Человек попробовал и отвлёкся.
Если вы не напомнили о себе в первые дни письмом или уведомлением — он не вернётся. Продумайте пару касаний после регистрации.
Как найти свою утечку: посмотрите, на каком шаге отваливается больше всего людей от регистрации до первого целевого действия. Обычно проблема концентрируется в одном месте.
Главное: онбординг — это не обучение продукту, а кратчайший путь пользователя к первой пользе. Чем быстрее он её почувствует, тем выше шанс, что останется.
💬 Какой онбординг вам запомнился как удачный? Поделитесь в комментариях 👇
Share
