Product Radar
ИИ в каком-то смысле открыл «ящик Пандоры». Кажется, что почти всё можно построить самостоятельно: подключить любые модели напрямую, собрать собственную инфраструктуру, написать внутренние инструменты и сэкономить на этом деньги.
Но у этой доступности есть обратная сторона. Многие слишком рано берутся строить инфраструктуру, хотя ещё не проверили саму идею: выбирают «главную» модель, подключают сразу нескольких провайдеров и пишут собственные решения — и всё это до того, как убедились, что продуктовая гипотеза вообще работает.
В результате команда тратит ресурсы на инфраструктуру для продукта, который пользователям, возможно, ещё не нужен. По опыту моей команды Polza.ai, с такой проблемой сталкивается примерно каждый третий малый бизнес или стартап, которые к ним обращаются.
Разбираемся, какие ошибки чаще всего допускают стартапы при внедрении ИИ и как их избежать.
№1 LLM Агрегатор в России. Сотни языковых моделей. Единый API.
Ошибка 1. Сначала выбрать модель, а потом искать ей применение
Новые модели выходят каждый месяц. Резонно появляется мысль: «Давайте подключим вот эту, а потом придумаем, что на ней построить». Но продукт или новую ИИ-функцию стоит собирать в обратном порядке:
Кейс: Возьмем сервис, который помогает ремонтным бригадам готовить сметы. Команда замечает проблему: менеджеры тратят по 30-40 минут, чтобы перенести голосовые заметки мастера и фото объекта в черновик сметы.
Соблазн — сразу подключить самую мощную reasoning-модель и построить продукт вокруг неё. Но правильнее сначала разложить задачу на части.
Пользователь отправляет голосовое сообщение и фотографии. Нужен сервис, который распознает речь, извлечёт названия работ и материалов, сопоставит их с прайс-листом и соберёт черновик сметы. Ответ должен приходить за секунды, а стоимость обработки — оставаться низкой, чтобы экономика сходилась.
И тут выясняется: дорогая флагманская модель, допустим GPT-5.6 Sol, вообще не нужна. Для расшифровки хватит speech-to-text. Для фото — мультимодальной модели. Для сборки сметы — небольшой недорогой текстовой. То есть команда выбирает не «лучшую модель на рынке», а оптимальную связку моделей под конкретную задачу.
Стартапу или малому бизнесу редко нужна максимальная мощность сама по себе. Нужна модель, которая достаточно хорошо решает конкретную задачу с приемлемыми скоростью и стоимостью. В одном продукте это будет продвинутая reasoning-модель. В другом хватит недорогой модели для классификации. В третьем, понадобится комбинация нескольких специализированных моделей.
Совет: сначала сформулировать пользовательский сценарий и критерии качества, протестировать несколько моделей на реальных примерах и только после этого выбирать технологию.
Ошибка 2. Привязываться к одной модели и одному провайдеру
Другая частая ошибка — строить всю ИИ-функцию вокруг одной модели и одного способа доступа к ней.
На старте это самое простое решение: выбрал модель, подключил API, строишь продукт. Но у модели может измениться цена, выйти новая версия, упасть доступность. Или у конкурента просто появится вариант получше. А если логика продукта завязана на конкретный API, смена модели превращается в технический геморрой.
Кейс: с подобной проблемой команда Polza.ai столкнулась, когда помогала с ИИ-инфраструктурой Freestyling.ai, сервису генерации и редактирования изображений и видео.
В таких продуктах цена модели напрямую влияет на экономику продукта. Особенно это заметно в генерации видео, где один запрос может стоить в десятки и сотни раз дороже обычного текстового обращения к LLM. При этом пользователю важно дать выбор: от доступных моделей для повседневных задач до дорогих для генераций высокого качества.
Привязка к одной модели или провайдеру — это риск: тот поднимет цену, и экономика продукта перестанет сходиться.
Решением стало как раз разнообразие провайдеров, у которых одна и та же модель может быть доступна по разным ценам. Иногда для снижения себестоимости генерации вообще не нужно менять модель. Достаточно направить запрос через другого провайдера с более выгодными условиями.
Для стартапа с ограниченными ресурсами разница особенно заметна с ростом объёмов: если пользователи генерируют тысячи изображений и видео, даже небольшая экономия на операции превращается в существенную часть расходов.
При этом подключать и поддерживать отдельную интеграцию с каждым поставщиком необязательно. Например, в Polza.ai разные модели и провайдеры собраны за одним API, поэтому Freestyling.ai смог использовать несколько вариантов доступа без отдельной интеграции каждого сервиса.
Совет: отделять бизнес-логику продукта от конкретной модели и провайдера, сравнивать не только качество, но и стоимость генерации, скорость и стабильность и заранее оставлять возможность переключиться на альтернативу.
Ошибка 3. Использовать дорогую модель там, где хватит простой
Другая крайность после выбора ИИ-стека — отправлять практически все задачи на самую мощную модель.
На этапе прототипа это бесспорно удобно, ведь одна модель умеет почти всё и команде не приходится думать о маршрутизации запросов. Но с ростом продукта оказывается, что значительная часть запросов вообще не требует таких возможностей, а стоимость при этом может играть роль.
Кейс: один из наших клиентов, интернет-магазин, выстраивал сервис поддержки помощью ИИ-агента. Он должен был:
- определить, о чём написал пользователь;
- извлечь номер заказа;
- классифицировать обращение как «возврат», «доставка», «оплата» и т. д.;
- подготовить ответ оператору;
- иногда разобраться в сложной нестандартной ситуации.
Отправлять всё это в одну флагманскую reasoning-модель — бессмысленно. Категорию обращения определит и небольшая быстрая модель. Номер заказа извлечь ещё проще. Мощную модель есть смысл держать только для запросов со сложными рассуждениями и большим контекстом.
То же с другими типами данных: речь — STT-модели, изображения — мультимодальной, простые текстовые операции — недорогой текстовой. Вместо одной «главной нейросети» постепенно складывается ИИ-стек, где каждая модель делает то, что умеет лучше всего.
Экономия здесь не в ущерб качеству: дорогие вычисления идут только туда, где они действительно нужны.
Совет: разбить ИИ-функцию на отдельные задачи и для каждой определить минимально достаточный уровень модели. Сравнивать не только качество ответа, но и скорость и стоимость одного успешно выполненного сценария.
Ошибка 4. Считать стоимость токенов вместо стоимости результата
Цена за миллион токенов удобна для сравнения моделей, но мало говорит об экономике продукта. Пользователь не покупает токены — он платит за результат.
Фаундерам полезнее знать, сколько стоит одно успешно выполненное действие:
- обработать обращение — 0,8 руб.;
- проанализировать документ — 5 руб.;
- сформировать отчёт — 12 руб.;
- провести агентную сессию — 25 руб.
Особенно важно считать эту метрику в агентных продуктах. Для пользователя нажать на кнопку «Подготовить отчёт» — одно действие. За ним скрываются десятки обращений к моделям, работа с большим контекстом, вызовы инструментов, повторные запросы, исправление ошибок. Поэтому дешёвая модель не всегда даёт дешёвый продукт.
Представим, модель A решает задачу за 2 рубля и почти всегда справляется с первой попытки. Модель B стоит 1 рубля за запрос, но регулярно требует повторной генерации или проверки. В итоге стоимость успешно выполненной задачи у модели B может оказаться выше.
ИИ-расходы стоит включать в юнит-экономику продукта — так видно, какая модель не просто дешевле по прайсу, а делает продукт экономически устойчивым.
Совет: считать не только цену токенов, но и полную стоимость успешно выполненного пользовательского сценария с учетом повторных запросов, ошибок и всех моделей, участвующих в процессе.
Ошибка 5. Слишком рано разрабатывать собственный биллинг
На первый взгляд биллинг для ИИ — простая задача: есть запрос, количество токенов и цена. Посчитал стоимость, списал деньги.
Но быстро добавляются уровни: разные тарифы на входные и выходные токены, валюты и курсы, управление API-ключами, аналитика, лимиты, возвраты, модели. И вот команда, которая собиралась делать ИИ-продукт, тратит недели, а то и месяцы на инфраструктуру вокруг него. Грустно, согласитесь?
Поэтому на раннем этапе работает правило — если инфраструктура не является вашим конкурентным преимуществом, то до product-market fit её выгоднее брать в готовом виде.
Собственный биллинг всегда можно построить позже, когда появятся масштаб, рост, больше людей в команде или капитал в виде лишних денежных средств или инвестиций.
Совет: на первых этапах уделять больше времени на продукт и разговоры с пользователями, а не на создание сложной биллинг системы, которую придется дорабатывать.
Ошибка 6. Не сохранять реальные запросы и ответы с первого дня
Команда запускает ИИ-функцию, получает первых пользователей, а через месяц не может ответить на базовые вопросы: на каких запросах модель ошибается чаще всего, сколько стоит одна сессия, где пользователи делают повторные запросы и какие сценарии использования появились сами собой.
Без истории реальных взаимодействий эти ответы приходится искать вслепую.
Именно из логов со временем собираются датасеты для оценки качества, считается реальная себестоимость сценариев и становятся видны точки, которые стоит улучшать в первую очередь. Настроить сбор данных на старте просто. Восстановить то, что происходило с первыми пользователями месяц назад, уже невозможно.
Необязательно строить сложную систему аналитики. Достаточно минимального набора:
- запрос и ответ;
- используемую модель;
- количество входных и выходных токенов;
- стоимость запроса;
- время ответа;
- идентификатор сессии;
- ошибки и повторные попытки.
Со временем можно добавить пользовательскую оценку результата, причины повторной генерации и другие сигналы качества.
При этом о работе с данными стоит подумать заранее. Если в запросах могут появляться персональные или конфиденциальные данные, лучше сразу предусмотреть маскирование или обезличивание и ограничить доступ к логам внутри команды. Зачастую это зависит от направления вашей деятельности, но по умолчанию все стараются их не хранить.
Совет: включить логирование еще до появления первых пользователей. Сохранять достаточно данных, чтобы потом можно было ответить на три вопроса: что работает плохо, сколько это стоит и что нужно улучшать следующим.
Ошибка 7. Тестировать AI на нескольких удачных примерах
На старте продукт или фича с ИИ почти всегда выглядит лучше, чем будет работать в реальности. Команда проверяет её на понятных сценариях, аккуратно сформулированных запросах и примерах, которые сама же и придумала.
Так пять удачных ответов создают ложное ощущение, что всё готово к релизу. Настоящая проверка начинается, когда приходят пользователи.
Кейс: мы работали со стартапом, который пытался сделать ИИ-бота для продаж. Бот должен был отвечать на вопросы потенциальных клиентов, квалифицировать лидов и доводить их до заявки.
На внутренних тестах команда формулировала запросы аккуратно:
- «Сколько стоит ваш тариф?»
- «Есть ли интеграция с CRM?»
- «Подойдёт ли продукт компании на 50 сотрудников?»
Бот отвечал правильно, и казалось, что всё в порядке. Но реальные пользователи писали иначе:
- «А если нас 70, но пользоваться будут только 10?»
- «Дорого, у конкурентов дешевле»
- «Мне менеджер вчера обещал другие условия»
- «Скиньте договор»
- «А для Казахстана работает?»
- «Мне вообще не нужен ваш продукт, я хочу партнёрство».
Здесь и показывается, насколько хорошо система работает на самом деле: не придумывает ли бот условия, справляется ли с возражениями, понимает ли границы своих знаний, передаёт ли диалог человеку вовремя.
Уже на ранней стадии стоит собрать небольшой набор сценариев для систематической проверки качества. Хватит 20–50 примеров из реального пользовательского поведения — или максимально к нему приближённых. Здесь пригодятся логи из предыдущего пункта.
Для бота по продажам в набор могут входить вопросы о цене, возражения, сравнение с конкурентами, нестандартные условия, запросы на скидку и ситуации, когда нужно передать разговор менеджеру.
На одном и том же наборе можно сравнивать:
- разные модели;
- версии промптов;
- системные инструкции;
- параметры генерации;
- стоимость и скорость ответа.
Тогда вместо субъективного «кажется, эта модель отвечает лучше» появляются конкретные данные: «Модель A корректно обработала 43 сценария из 50, модель B — 39, но стоит втрое дешевле и отвечает вдвое быстрее».
Совет: собрать небольшой тестовый набор из реальных сценариев и прогонять через него каждое значимое изменение. Так выбор модели и промпта превращается из вкусовщины в продуктовое решение, которое принято по данным.
Итого: сначала проверьте идею, инфраструктуру вы всегда успеете построить
Команда Polza.ai во многом пришла к своему продукту именно из этой проблемы. Если разработчику нужны разные модели, их можно подключить через единый API, без отдельной интеграции с каждым провайдером. А если гипотезу нужно проверить вообще без разработки, модели и ИИ-инструменты можно протестировать в Нейростудии.
Задача сервиса — помочь командам быстрее перейти от идеи к работающему ИИ-сценарию и тратить меньше времени на сопутствующую инфраструктуру.
Но поддерживать стартапы можно не только технологиями. Вместе с Product Radar Polza.ai запустила грантовую программу для продуктовых команд. Уже выделили 15 грантов стартапам, которые внедряют ИИ и развивают собственные продукты. На ранней стадии сильной команде часто не нужна ещё одна сложная система — ей нужны время, ресурсы и возможность быстро экспериментировать.
Хороший ИИ-стартап сначала инвестирует в продукт и пользователей. Инфраструктуру достраивают потом — после того как появится ответ на главный вопрос: действительно ли людям нужно то, что вы создаёте?
Бонус: чек-лист перед запуском ИИ для фичи или продукта | Скачать
Реклама. Рекламодатель: ООО Флейли, ИНН 0272928204, ERID 2Vtzqx6ZBHm
№1 LLM Агрегатор в России. Сотни языковых моделей. Единый API.
⭐️ Эту статью написал «Друг Радара». Вы можете добавить свою статью или обсудить ее идею с нами в боте. Мы поможем на всех этапах подготовки и публикации статьи, а также разметим ее в сторисах нашего Telegram-канала @productradar_official. Редакция Блогов Product Radar бережно сохранила авторский стиль, орфографию и пунктуацию.
