9 ошибок внедрения ИИ: что делать продакт-менеджеру

Внедрение искусственного интеллекта в продукт часто превращается в дорогой эксперимент без измеримого эффекта. Проблема не в технологии, а в типовых ошибках продуктового менеджера: неправильный выбор проблемы, работа с данными, оценка метрик, экономика и качество ИИ-функций.

Статья на Habr собрала девять ключевых граблей, на которые регулярно наступают PM. Среди них — попытка внедрить ИИ там, где он не нужен, игнорирование качества данных, отсутствие baseline для сравнения и переоценка точности модели в ущерб пользовательскому опыту.

Чтобы AI-фича приносила реальную пользу бизнесу, важно заранее определить метрики успеха, контролировать стоимость инференса и не забывать про юзабилити. Список ошибок — хороший чек-лист для любого, кто начинает внедрение ИИ в продукт.