Как добавить AI в существующий продукт, не раздражая пользователей

Неосторожное добавление AI в продукт может навредить сильнее, чем помочь. Эксперты объясняют распространенные ошибки при наращивании AI-функций и как запускать успешные пилоты.

Хотя generative AI уже показал многообещающие результаты в развитии разработки ПО, его внедрение в пользовательские приложения — совсем другая история. Метки «AI» продолжают появляться почти в каждом интерфейсе, но они не всегда полезны или уместны. Часто, когда это продиктовано хайпом, такие функции становятся отвлекающим фактором или даже тормозят продуктивность.

«Многие совершают ошибку, просто прикручивая AI-возможности, чтобы заработать на хайпе, а не потому, что они решают реальную и ощутимую проблему пользователя», — говорит Jody Bailey, chief product and technology officer в Stack Overflow. «В результате появляются хрупкие функции, которые вносят баги, создают бреши в безопасности или ломают рабочие процессы».

В итоге пользователи все меньше готовы к формату «AI везде и всегда». По данным ZDNET-Aberdeen research, только 8% американцев готовы платить за AI отдельно. На фоне растущих опасений из-за AI slop и усиливающегося сопротивления потребителей The Wall Street Journal пишет, что компании становятся осторожнее в том, как они продвигают AI в продуктах.

«Самый большой антипаттерн — это AI везде без контекста», — говорит Neeraj Abhyankar, VP of data and AI в R Systems, компании по цифровой разработке продуктов. «Команды встраивают чат-ботов или автосгенерированный контент в уже существующие продукты и процессы так, что это ломает пользовательский поток, а не улучшает его».

Резкие закрытия, например сворачивание приложения для генерации видео Sora, показывают хрупкость AI-предложений на рынке. Интерес к AI-сгенерированному контенту тоже снижается: 46% пользователей не любят компании, которые используют AI для генерации контента, а 43% с меньшей вероятностью купят у них, согласно отчету SurveyMonkey State of Marketing 2025.

Так стоит ли вообще добавлять AI в ваш программный продукт или сервис, если есть риск потерять потенциальный бизнес? И если да, то как сделать это правильно? Ниже эксперты разбирают недостатки поспешного наращивания AI поверх существующих продуктов, а также удачные примеры с измеримыми эффектами, чтобы провести границу между полезным AI и AI, который только мешает.

Антипаттерны добавления AI в уже существующие продукты

Слишком многие AI-дополнения лишь поддерживают хайп. «Самый распространенный антипаттерн — добавлять AI из-за хайпа, а не из-за реальной проблемы пользователя», — говорит Justin O’Connor, основатель и CEO Infracodebase, унифицированной платформы cloud delivery. «Это создает функции, о которых люди не просили и которым не доверяют».

Когда AI навязывают пользователям без альтернативы, они могут чувствовать себя загнанными в угол, особенно если функции не дают очевидной пользы. «Самый большой антипаттерн — заставлять использовать AI-функции, когда они не дают пользователю понятной ценности», — говорит Brian Smith, principal product manager в Red Hat.

Например, чат-опыты, оторванные от основного приложения, особенно отвлекают, говорит Matt Martin, бывший CEO и сооснователь Clockwise, разработчика ассистента для планирования встреч, недавно приобретенного Salesforce. «Кому нужен чат-бот внутри Google Docs, когда я и так печатаю? Если это не усиливает основной рабочий процесс и не повышает эффективность, частоту или влияние вашего core ROI, то зачем оно вообще нужно?»

«Разработка без четкого понимания намерений пользователя приводит к инструментам, которые выглядят впечатляюще, но не соответствуют реальным потребностям», — добавляет Bailey из Stack Overflow. «В итоге такие “решения” подрывают доверие и замедляют команды, вызывая раздражение и делая платформы хуже, чем до появления AI».

Еще одна ловушка — измерять не реальные действия пользователей, а яркость самой технологии. «Команды слишком сосредотачиваются на метриках качества модели и игнорируют продуктовые результаты, поэтому функция получается технически умной, но бесполезной», — говорит O’Connor.

В таких ситуациях AI может вообще не подходить для задачи: Gartner сообщает, что одна из ключевых причин провалов generative AI-проектов — неясная бизнес-ценность. Как объясняет Melissa Ruzzi, директор по AI в AppOmni, компании в сфере кибербезопасности, «решение той же проблемы с помощью AI может потребовать намного больше времени и денег, чем подход на основе статистики и data science».

Провалы AI-инициатив также часто связаны с проблемами доступности данных, говорит Markus Nispel, head of AI engineering и CTO EMEA в Extreme Networks, поставщике cloud networking services. «Необходимые данные недоступны или система их не понимает, потому что профильная экспертиза не была должным образом встроена, чтобы AI мог это интерпретировать», — говорит Nispel.

Наконец, команды часто недооценивают будущие требования к управлению изменениями. «Они выпускают AI, не переосмыслив onboarding, документацию или поддержку, поэтому пользователи запутываются и раздражаются», — говорит O’Connor из Infracodebase.

Если AI добавляют хаотично, негативные последствия могут накапливаться. В лучшем случае пользователи закатывают глаза и привыкают к ненужному AI-утолщению продукта. В худшем — лишний AI ведет к потере доверия, отказу от функций и росту обращений в поддержку.

Лучшие практики интеграции AI в продукты

При добавлении AI-функций в существующий продукт есть несколько подходов, которые помогают не раздражать и не отталкивать текущую аудиторию. Первый и, пожалуй, самый важный — смотреть на продукт глазами пользователя.

«Стройте продукт с позиции “чего наши пользователи хотят и в чем нуждаются?”, а не “что крутого мы могли бы сделать с AI?”», — говорит Charity Majors, CTO в Honeycomb, observability-платформе. Подход, ориентированный на пользователя, означает, что продукт должен оставаться полезным и без AI, с простым отключением функций и без навязчивых запросов на обратную связь или оценки.

«Если главный мотив — просто повесить на фичу, продукт или маркетинговую кампанию ярлык “AI-powered”, лучше остановиться», — добавляет она. «Ничто не становится лучше только потому, что внутри есть AI».

Кроме того, AI-функции должны быть опциональными, а не включаться автоматически. «Начинайте с opt-in, а не с opt-out», — говорит Abhyankar из R Systems. Это и уважает выбор пользователя, и помогает разработчикам постепенно тестировать эффекты и качество запуска AI-функций.

Также важно рано собирать обратную связь от пользователей. «Привлечение пользователей на раннем этапе и на постоянной основе помогает избежать ошибок», — говорит Bailey из Stack Overflow. Это можно делать через контуры обратной связи, открытые запросы в сообществе или A/B-тестирование. «Постепенные релизы с понятными объяснениями тоже позволяют пользователям адаптироваться, не чувствуя, будто их внезапно перенесли на незнакомую платформу», — добавляет Bailey.

По возможности перед широким запуском стоит выделить аудиторию с ранним adoption-мышлением. «Пилот на небольшом сегменте пользователей работает хорошо, в идеале — на ранних последователях, которые воодушевлены AI», — говорит Martin из Clockwise. «Вы рискуете оттолкнуть пользователей, которые еще не готовы пробовать новую технологию, если подключите их слишком рано».

Плохой user experience — одна из главных причин, по которым приложения и сайты бросают. Поэтому не стоит вводить AI-функции, которые создают трение или заставляют людей работать по-новому. Для последовательности лучше дополнять привычные элементы управления, а не заменять их полностью. Как говорит Abhyankar, «AI должен быть помощником, а не навязчивым элементом».

Другие эксперты согласны, что постепенные релизы должны оставаться близкими к существующим workflow. «Хорошие паттерны — это AI-помощь, которая работает в фоне, появляется только когда действительно полезна и может быть проигнорирована без потерь», — говорит O’Connor. Он добавляет, что AI должен быть явно обозначен для пользователя, а в интерфейсе нужны четкие границы и подсказки, показывающие, когда он используется.

Примеры запусков AI-функций с подходом user-first

Удачные AI-добавления обычно решают понятную проблему и не требуют радикальной перестройки рабочего процесса пользователя. Какие примеры успешных AI-релизов внутри уже существующих приложений можно привести?

Один из примеров добавления AI в зрелую платформу — AI Assist от Stack Overflow. Представленный в 2025 году, AI Assist помогает пользователям получать доступ к огромной базе знаний Stack Overflow через интерфейс с поддержкой чата на базе LLM. Обзоры отмечали его ориентацию на сообщество и прозрачность.

«Один из самых важных уроков, которые я вынес, — AI-функции должны развиваться на основе реальной обратной связи пользователей», — говорит Bailey из Stack Overflow. «Наше сообщество всегда было активным и вовлеченным, и его отзывы об интеграции AI были крайне важны».

Со стороны бизнес-пользователей Martin из Clockwise выделяет Superhuman как сильный пример, указывая на такие полезные функции, как автоматическая категоризация и автоматические черновики. «Низкий порог входа, без выделения в отдельный SKU, просто немедленная добавленная ценность для продукта», — говорит он.

Generative AI также показал потенциал на low-code и no-code платформах, улучшая и citizen development, и интеграцию приложений. Когда AI agents встраиваются в системы вроде CRM, ИТ-руководители сообщают об измеримом росте во многих workflow — в финансах, продажах и не только.

В сфере разработки ПО агенты, интегрированные в существующие платформы, хорошо совпадают с developer workflows, из-за чего некоторые SaaS-провайдеры уходят от классических UI в сторону AI-native-дизайна.

Как объясняет O’Connor: «Мы начали с традиционного SaaS-продукта и добавили сверху AI. Нас удивило, как быстро изменилось поведение пользователей. Они предпочли работать с агентом, чтобы решать задачу, и после этого перестали использовать большую часть классического SaaS UI».

Еще один пример продуманной optionality — LLM-powered командный помощник в Red Hat Enterprise Linux. Он полностью опционален: инженеры могут просто не устанавливать его. Команды также могут выбирать способ развертывания, добавляет Smith из Red Hat, включая connected, offline или on-premises конфигурации.

Когда добавлять AI

В 2024 году исследователи Washington State University выяснили, что потребители реже покупают продукты, в описании которых используется фраза «artificial intelligence», и объяснили это снижением эмоционального доверия.

Похожий скепсис наблюдается и в сообществе software engineering. Например, половина разработчиков теперь ежедневно использует AI tools, но 79% говорят, что не планируют использовать AI для deployment, согласно опросу Stack Overflow Pulse 2025.

С учетом неопределенности вокруг принятия пользователями, как product managers должны решать, стоят ли AI-функции усилий? Эксперты говорят, что все сводится к product-first принципам. «Что не сработало — это повесить на продукт AI-значок и надеяться, что блестящая новинка привлечет хороших пользователей», — говорит Martin. «Нужно опираться на базовые продуктовые принципы».

Четкие признаки положительного ROI — устойчивое использование, позитивная обратная связь, рост adoption со временем и высокое качество результатов. Доля пользователей, выбирающих AI-driven функции вместо альтернативных workflow, — еще один важный показатель.

Более конкретные индикаторы — экономия времени на задачах, более высокая доля завершенных задач, меньше шагов для выполнения работы и улучшение качества результата по оценке пользователей. С другой стороны, тревожные сигналы — высокий уровень отказов от функции, рост обращений в поддержку, увеличение жалоб пользователей и негативный тон обратной связи или взаимодействий с AI.

Возможно, самый сильный сигнал — это когда пользователи вообще не замечают AI. «Плохо — когда клиенты его ненавидят, а инженеры язвят по этому поводу», — добавляет Majors из Honeycomb. «Хорошо — когда клиенты забывают или даже не понимают, что это AI. Знаете ли вы, что спам-фильтры Google — это тоже AI?»

Используйте AI для решения реальных проблем

Пользователи быстро закрывают всплывающие окна с AI-функциями, которыми никогда не воспользуются, но охотно принимают те, которые действительно экономят время. Последние выходят за рамки хайпа и объединены одной общей чертой: они решают реальные задачи.

«Организации, которым удается добиться meaningful ROI, — это те, кто рассматривает AI не как расплывчатую цель, а как набор целевых, быстро внедряемых AI-powered workflow, направленных на решение реальных проблем пользователей», — говорит Nispel из Extreme Networks. «Если вы не следуете этой модели, это приводит к зависшим AI-пилотам, которые не показывают ROI».

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: How to add AI to an existing product (without annoying users)