Kako dodati funkcije AI v SaaS, ki ste ga že zgradili

Obstaja posebna vrsta pritiska, ki trenutno zadene vsakega ustanovitelja SaaS. Član uprave, stranka ali zgolj glas v vaši lastni glavi izgovori iste tri besede: »potrebujemo AI«. Izdelek že deluje. Ljudje zanj plačujejo. Pa vendar nenadoma deluje, kot da mu manjka nekaj, kar imajo na videz vsi drugi. Zato odprete sprint, povežete API, izdate klepetalnega robota v kotu — in mesec dni pozneje ga nihče ne uporablja. Težava nikoli ni bila model. Težava je bila odločitev, kam ga usmeriti.

Dodajanje AI v povsem nov izdelek je, nenavadno, lažja različica. Nimate uporabnikov, ki bi jih razočarali, nimate podatkovnega modela, ki bi ga morali spoštovati, nimate ekipe za podporo, ki bi jo morali poučiti. Dodajanje AI v SaaS, ki že obstaja — s plačujočimi strankami, ustaljenim delovnim tokom in slovesom zanesljivosti — je povsem drug šport. Vsaka nova funkcija pristane znotraj sistema, ki mu ljudje že zaupajo, in zaupanje je tisto edino, kar lahko preveč zagreta funkcija AI najhitreje pokuri.

Pomagali smo lepemu številu programskih ekip, da so to naredile dobro, in videli smo nekaj takih, ki so to naredile slabo. Ekipe, ki uspejo, skoraj nikoli ne začnejo s tehnologijo. Začnejo z enim bolečim vprašanjem, ki jim ga uporabniki nenehno zastavljajo, in se šele nato vprašajo, ali je AI najcenejši pošten odgovor. Ta vodnik je natanko ta pristop, izpisan do konca — kako izbrati funkcijo, kako jo zgraditi brez rušenja tega, kar deluje, in kako jo izdati tako, da ljudje po njej resnično posežejo.

Zakaj večina pripetih funkcij AI propade

Sprehodite se skozi dovolj nadzornih plošč SaaS in začeli boste prepoznavati pokopališče. Gumb »✨ AI pomočnik«, na katerega nihče ne klikne. Plošča s povzetkom, ki ustvari tri brezbarvne stavke, ki bi jih lahko napisal kdorkoli. Klepetalni robot, ki odgovarja na vprašanja, na katera je izdelek že bolje odgovarjal z navadnim iskalnim poljem. Te funkcije niso propadle, ker bi bil AI šibek. Propadle so, ker so bile rešitve, ki iščejo problem.

Vzorec je skoraj vedno enak. Nekdo je čutil pritisk, da izda nekaj v obliki AI, zato je posegel po najbolj generični, najbolj vidni možnosti — klepetalnem polju — ker je to tisto, kar se najbolj očitno bere kot »AI«. A klepetalno polje je prazna stran, prazna stran pa je grozno vmesnik za ljudi, ki so prišli v vaš izdelek, da opravijo določeno nalogo. Nočejo se pogovarjati. Hočejo dokončano poročilo, sestavljeno e-pošto, počiščene podatke.

Drugi način neuspeha je subtilnejši in dražji: izdati funkcijo, ki je večino časa pravilna, v delovni tok, kjer je napaka nesprejemljiva. Predlog s 90-odstotno natančnostjo zveni v demonstraciji odlično. V orodju, ki ga ljudje uporabljajo za pošiljanje računov ali razporejanje osebja, se ena samozavestna napaka od desetih ne bere kot »vtisljiv AI« — bere se kot »temu izdelku ni mogoče zaupati«. Lestvica je znotraj obstoječega izdelka višja kot na pristajalni strani, ker trošite zaupanje, ki ste si ga že prislužili.

Začnite z vprašanjem, ne z modelom

Dobra novica je, da vam obstoječi SaaS ponuja nekaj, česar nov izdelek nikoli nima: dokaze. Že veste, kje se vaši uporabniki mučijo, saj vam to povedo vsak dan. Surovina za vašo prvo odlično funkcijo AI sedi v vašem nabiralniku podpore, v vaših anketah o odhajanju in v tistih delih vašega izdelka, ki se jim ljudje tiho izogibajo.

Zato preden kdorkoli napiše poziv, pojdite zbrat te dokaze. Preberite zadnjih dvesto zahtevkov za podporo in označite tiste, ki se ponavljajo. Vprašajte svojo ekipo za podporo, na katero vprašanje jim je dovolj odgovarjati. Poglejte v svoji analitiki zaslon, kjer ljudje upočasnijo, opustijo ali besno klikajo. Nekje tam je opravilo, ki je dolgočasno, jezikovne oblike in se opravlja znova in znova — in to je natanko oblika opravila, v katerem je AI dober.

Opazite, kaj je tem zahtevam skupno: nobena od njih ni »dodajte klepetalnega robota«. So konkretne, vgrajene in se končajo z otipljivim rezultatom. To je razlika med funkcijo AI in igračo AI. Funkcija izgine v delovnem toku in prihrani korak. Igrača sedi ob strani in od uporabnika zahteva, da opravi dodatno delo, da iz nje izvleče vrednost.

Hiter način za razvrščanje vaših kandidatov AI

Ko imate ožji izbor treh do šestih zamisli, potrebujete način izbire, ki se ne konča pri tistem, ki na sestanku za načrtovanje najglasneje vpije. Vsakega kandidata ocenimo na treh ostrih oseh, od ena do pet, in najvišja vsota običajno zmaga — ali pa vsaj sproži pravo razpravo.

1. 1
   Vrednost: kako zelo uporabniki to želijo?

   Ocenite s 5, če odgovarja na zahtevo, ki jo slišite nenehno, in bi uporabnikom očitno prihranila čas. Ocenite z 1, če je »lepo bi bilo imeti«, ki si ga je izmislil nekdo v ekipi.
2. 2
   Toleranca: kaj se zgodi, ko se zmoti?

   Ocenite s 5, če je napaka poceni in jo je lahko ujeti — osnutek, ki ga uporabnik tako ali tako pregleda. Ocenite z 1, če napaka tiho pokvari podatke, denar ali odnos s stranko.
3. 3
   Izvedljivost: ali ga sploh lahko nahranite?

   Ocenite s 5, če že imate podatke, ki jih funkcija potrebuje, v uporabni obliki. Ocenite z 1, če je odvisna od podatkov, ki jih nimate, do njih ne morete dostopati ali pa so v kaosu.
4. 4
   Pomnožite, nato preverite z zdravo pametjo

   Pomnožite tri števila. Nato zastavite človeško vprašanje: ali lahko prvo različico zmagovalca izdamo v približno mesecu dni? Če ne, zožite obseg, dokler ne morete.

Prav ta srednja os — toleranca do napake — je tista, ki jo ekipe preskočijo, in je tista, ki potaplja projekte. Funkcija je lahko zelo vredna in povsem izvedljiva, pa vendar grozna prva izbira, preprosto zato, ker je cena samozavestno napačnega odgovora previsoka. Vaša prva funkcija AI naj živi nekje prizanesljivo, kjer človek ostaja v zanki in napaka stane nekaj sekund, ne stranke.

Vgradite jo v izdelek, ne ob njem

Tukaj je napaka, ki ločuje funkcijo AI, ki jo ljudje oboževanjo, od tiste, ki jo zgolj prenašajo: kam jo postavite. Nagon je dodati novo, ločeno površino AI — ploščo, stran, klepetalni predal — ker deluje kot čist način izdaje. A ločena površina od uporabnika zahteva, da zapusti to, kar je počel, gre drugam in se vrne. Vsak od teh korakov izgublja ljudi.

Funkcije, ki obstanejo, so tiste, ki se pojavijo natanko tam, kjer se delo že dogaja. Gumb za osnutek sedi znotraj polja za odgovor, ne v stranski vrstici. Izluščeni podatki tečejo naravnost v polja obrazca, vnaprej izpolnjeni in uredljivi. Predlagana prednost se prikaže kot tiha značka na seznamu, ki ga uporabnik tako ali tako preleti. AI se ne naznanja; preprosto naredi naslednji klik očitno lažji. To je vsa obrt.

Prav tu je obstoječi izdelek darilo, ne omejitev. Že poznate natančen trenutek, ko vaš uporabnik obtiči, natančno polje, ki ga bo izpolnil, natančno e-pošto, ki jo bo napisal. Uporabite ta kontekst. Isti model, ko mu daste okoliške podatke, ki jih vaš izdelek že ima, ustvari nekaj desetkrat uporabnejšega, kot bi prazno klepetalno polje kdaj zmoglo — ker ne ugiba, kaj uporabnik želi. Že ve.

Obdržite človeka v zanki — in naredite to očitno

Za vaše prve funkcije AI je najvarnejši in najbolj zaupanja vreden vzorec skoraj vedno predlagaj, ne ukrepaj. AI predlaga; človek odobri. Sestavi e-pošto in oseba jo pošlje. Izpolni polja in oseba jih preveri. Označi prednost in oseba odloči. To ni pomanjkanje ambicij — to je način, kako gradite zgodovino uspeha, ki vam pozneje omogoča več avtomatizacije.

To ima oblikovalsko, ne le tehnično razsežnost. Naredite vizualno jasno, kdaj je nekaj prišlo od AI in čaka na človekov blagoslov. Subtilna oznaka, drugačno ozadje, izrecno »preglej in pošlji« namesto tihega samodejnega dejanja. Uporabniki veliko lažje oprostijo rahlo zgrešen predlog AI kot dejanje AI, ki se je zgodilo brez vprašanja. Prvo deluje kot koristen sodelavec; drugo deluje, kot da je programska oprema podivjala.

• Prikažite izhod AI kot osnutek ali predlog, ki ga uporabnik lahko uredi, preden se upošteva.
• Naredite ga vizualno različnega, da nihče ne zamenja strojnega ugibanja s potrjenim dejstvom.
• Vedno ponudite čisto »ne, hvala« — pustite ljudem, da predlog zavrnejo in nadaljujejo po starem.
• Ko AI ni prepričan, naj to pove in naj se elegantno zniža, namesto da si izmisli samozavesten odgovor.
• Zabeležite, kaj je bilo predlagano in kaj je človek s tem naredil — to so vaši podatki o natančnosti za pozneje.

Prav ta zadnja točka je tiho najdragocenejša. Vsakič, ko uporabnik predlog sprejme, uredi ali zavrne, vam pove, kako dobra je vaša funkcija v resnici — v resničnem svetu, na resničnih podatkih, ne v demonstraciji. Ta povratna zanka je način, kako se odločite, ali je funkcija pripravljena postati bolj samostojna in kje še potrebuje človeško roko na volanu.

Inženirska resničnost, pred katero vas nihče ne posvari

Demonstracija je tistih lahkih 20 %. Spraviti funkcijo AI v stanje, pripravljeno za produkcijo, znotraj resničnega SaaS, je tistih preostalih 80 %, in to je pretežno neglamurozno delo, ki ima z modelom samim malo skupnega. Vredno je to vedeti vnaprej, da vas delujoč prototip ne zavede, da obljubite datum izdaje, ki ga boste zamudili.

Vodovod podatkov in kontekst

Model je uporaben le toliko, kolikor je to, s čimer ga nahranite. Težki del je zanesljivo zbiranje pravega konteksta iz vaše obstoječe podatkovne baze, njegovo oblikovanje, ohranjanje ažurnosti in spoštovanje, kateri uporabnik sme videti kaj. V večnajemniškem SaaS to ogromno šteje: funkcija AI, ki pomotoma zmeša podatke ene stranke v odgovor druge, ni napaka, je incident. Izolacija najemnikov se mora raztezati vse do znotraj vaše plasti AI.

Strošek in zakasnitev

Vsak klic AI stane denar in vzame čas, oboje pa raste z uporabo na načine, na katere fiksna naročnina SaaS ne raste. Funkcija, ki je čudovita za deset beta uporabnikov, lahko tiho postane težava marže pri desettisočih. Zgodaj morate razmišljati o tem, kateri model se prilega kateremu opravilu — za kategoriziranje zahtevka za podporo ne potrebujete najmočnejšega, najdražjega modela — o predpomnjenju ponovljenega dela in o tem, kaj funkcija naredi, ko odgovor traja štiri sekunde namesto ene.

Odpoved in nesrečna pot

Resnični uporabniki prilepijo smeti, naložijo napačno datoteko, pišejo v treh jezikih in zadenejo vašo funkcijo v najslabšem možnem trenutku. Ponudnik AI ima izpad. Odgovor se vrne popačen. Vaša funkcija mora vse to obvladati brez rušenja preostanka izdelka. Pravilo je preprosto in strogo: odpoved funkcije AI nikoli ne sme s seboj podreti ključnega delovnega toka. Odpovedati mora tiho, vrniti se na ročno pot in pustiti uporabnika, da dela naprej.

Oblikovanje cene: funkcija, dodatek ali celotna zgodba?

Ko funkcija deluje, se soočite s poslovnim vprašanjem, ob katerem se spotakne veliko ekip: kako jo zaračunati? Ni enega pravilnega odgovora, je pa nekaj poštenih vzorcev. Lahko jo vključite v svoje obstoječe pakete kot dodano vrednost, ki izboljša zadržanje in upravičuje vašo ceno. Lahko jo naredite za plačljiv dodatek ali višji nivo, kar deluje, ko funkcija prinaša očitno, merljivo vrednost. Ali pa jo merite po uporabi, ko temeljni strošek resnično raste s porabo.

Past, ki se ji je treba izogniti, je oblikovati ceno funkcije, kot da je AI izdelek. Za večino podjetij SaaS AI ni nova produktna linija — je nova zmožnost, ki naredi vaš obstoječi izdelek vrednejši. Stranke se ne zbudijo z željo, da bi kupile »AI«. Hočejo, da se njihov dejanski problem reši nekoliko lažje, in za ta izid bodo plačale ne glede na to, ali za njim stoji stroj ali ne. Cenite izid, ne tehnologije.

Izdajte eno majhno stvar, nato se vzpenjajte

Vsa strategija se skrči na zaporedje, ne na en sam zagon. Izberite tisto eno zelo vredno funkcijo, odporno na napake, za katero vaši uporabniki že prosijo. Vgradite jo tja, kjer se delo dogaja. Obdržite človeka v zanki. Izdajte jo delu strank za flagom. Opazujte, kako jo v resnici uporabljajo, popravite tisto, kar je grobo, nato jo razširite. Šele ko si ta funkcija prisluži svoje mesto, posežete po naslednji, malce bolj ambiciozni.

Naredite to nekajkrat in zgodi se nekaj tiho mogočnega. Vaš izdelek preneha biti »programska oprema s pripetim gumbom AI« in postane orodje, ki je resnično pametnejše pri specifičnih opravilih, do katerih je vašim strankam mar. To je veliko močnejši položaj kot ekipa, ki je v prvem tednu izdala vtisljivo demonstracijo klepetalnega robota in naslednjih šest mesecev preživela v pojasnjevanju, zakaj ga nihče ne uporablja.

Pogosta vprašanja