ИИ ускоряет проверку идей: за часы вместо недель можно собрать прототип, сценарии и тесты, получить обратную связь и выбрать лучшие гипотезы без лишних затрат.
Экспериментировать с идеями — значит быстро проверять предположения до того, как вы «вложились по‑взрослому». В продукте это может быть проверка: нужна ли функция и за что люди готовы платить. В маркетинге — какой оффер и сообщение дают лучшую конверсию. В операциях — какой процесс сокращает время обработки заявок или снижает количество ошибок.
Главная цена эксперимента была не в инструментах, а в людях и времени. Чтобы сделать даже простую «первую версию», требовались дизайнер, копирайтер, аналитик, разработчик, иногда юрист и поддержка. Дальше начинались согласования: брифы, правки, очереди в разработку, синхронизация команд.
Итог — высокий порог входа. Если каждое тестирование тянет на неделю‑две работы нескольких специалистов, команда реже проверяет гипотезы и чаще спорит «мнениями».
ИИ снижает стоимость «первой версии» почти во всех точках: помогает набросать варианты оффера, написать черновик лендинга, собрать вопросы для интервью, сгенерировать структуру прототипа, предложить метрики и сегменты. Это не заменяет эксперта, но резко сокращает путь от идеи до материала, который уже можно показать пользователю.
Ключевой сдвиг: итерации становятся быстрыми. Вместо одной «идеальной» попытки команда делает 5–10 черновых попыток и выбирает, что достойно живого теста.
Утром формулируете гипотезу: «Новый тариф “Пробный месяц” увеличит заявки на 15%». ИИ помогает придумать 10 формулировок оффера и заголовков. Днём собираете простой лендинг/экран прототипа и два варианта текста. Вечером запускаете A/B на небольшом трафике или рассылаете прототип 15 целевым пользователям, фиксируя ответы по заранее заданным критериям. На следующий день у вас уже есть данные, а не обсуждение «как кажется».
Хороший эксперимент начинается не с «крутой фичи», а с чёткой гипотезы: какую проблему решаем, для кого и какой измеримый эффект ожидаем. ИИ полезен именно на этом шаге — он быстро превращает размытое «кажется, людям это нужно» в набор конкретных проверяемых формулировок.
Чтобы гипотеза была практичной, зафиксируйте четыре элемента:
Используйте простую формулу:
«Если мы сделаем X для Y, то получим Z, потому что…»
Пример: «Если мы добавим короткий калькулятор стоимости для новых посетителей лендинга, то увеличим конверсию в заявку на 10%, потому что людям станет проще оценить бюджет без звонка».
Дайте ИИ исходные вводные и попросите разные углы. Например:
Сгенерируй 10 гипотез по шаблону «Если мы сделаем X для Y, то получим Z, потому что…».
Контекст: продукт — сервис онлайн-записи; аудитория — частные специалисты (психологи/репетиторы).
Цель: повысить долю оплат.
Ограничения: тест должен быть возможен за 7 дней и без разработки бэкенда.
Для каждой гипотезы укажи: метрику Z, способ проверки и ожидаемый срок.
Проверяйте каждую формулировку по трём пунктам:
ИИ не заменяет ваше знание продукта, но помогает быстро «набросать поле вариантов» и выбрать 1–2 гипотезы, которые реально можно проверить в ближайшую неделю.
ИИ особенно полезен там, где обычно «съедается» время: подготовка вопросов, первичная сегментация и быстрый обзор альтернатив. Важно помнить: ИИ ускоряет подготовку и обработку, но не заменяет реальную проверку на людях и в источниках.
Попросите ИИ составить пул вопросов под вашу гипотезу, формат (интервью на 20 минут или опрос на 3 минуты) и целевое поведение (покупка, отказ, повторное использование). Затем вручную проверьте формулировки на «подсказки».
Хорошие шаблоны запросов: «сначала контекст → потом последняя ситуация → потом триггеры → потом критерии выбора». Избегайте вопросов вроде «Вам бы понравилось…?» — они провоцируют вежливое согласие. Лучше: «Когда в последний раз вы решали X? Что пошло не так? Что пробовали вместо? Почему выбрали именно это?»
ИИ быстро предложит 4–6 сегментов и «персон» на основе ваших вводных: отрасль, размер компании, роль, частота проблемы, бюджет, ограничения. Используйте это как черновик для подбора респондентов и сравнения паттернов, а не как готовую «картину рынка». Реальные сегменты уточняются после первых 10–15 разговоров.
Попросите ИИ составить таблицу сравнения: какие задачи обещают закрыть альтернативы, их модель оплаты, сценарии использования, сильные/слабые стороны, типичные жалобы. Но проверяйте факты: пройдитесь по сайтам, публичным тарифам, отзывам и вакансиям компаний (они часто выдают, куда продукт движется). Для удобства можно завести общий шаблон и обновлять его каждый цикл — см. /blog/build-measure-learn.
ИИ может «додумывать» детали, путать продукты и приписывать рынку несуществующие тренды. Договоритесь внутри команды: любые цифры, заявления о долях рынка и «часто встречающиеся боли» считаются гипотезами, пока не подтверждены ссылками, записями интервью, скриншотами и наблюдаемыми данными.
ИИ особенно полезен там, где раньше «съедалось» время команды: первые версии текстов, структуры страницы и коммуникаций. Смысл не в том, чтобы сразу публиковать сгенерированное, а в том, чтобы за час получить несколько рабочих заготовок и быстрее перейти к проверке гипотез.
Попросите ИИ сделать несколько вариантов ценностного предложения под разные сегменты (например: «экономия времени», «снижение рисков», «рост выручки», «удобство для команды»). Хорошая практика — генерировать варианты с разным уровнем конкретики: от короткого лозунга до заголовка + подзаголовка с обещанием и ограничениями.
Чтобы тексты были ближе к реальности, дайте вводные: кто клиент, какой контекст, какая альтернатива, что считается успехом. Затем выберите 2–3 варианта для A/B теста и один «контрольный» (базовый).
ИИ быстро предложит каркас лендинга: hero-блок, «как работает», кейсы/доказательства, тарифы, блок доверия, FAQ. Полезно отдельно запросить список возражений (цена, безопасность, сроки внедрения, качество результата) и варианты ответов без агрессивных обещаний.
CTA лучше делать разными по «трению»: «Оставить заявку», «Получить демо», «Скачать чек-лист», «Посчитать экономию». Это помогает тестировать не только текст, но и готовность аудитории.
Сгенерируйте 2–3 тона: нейтральный деловой, дружелюбный, «коротко по делу». Попросите ИИ избегать абсолютов («гарантируем», «всем подходит») и добавлять уточнения: для кого решение, в каких условиях работает, какие шаги дальше.
Отдельный быстрый прогон — «перепиши для человека без жаргона» и «сократи на 30% без потери смысла». Так вы снижаете когнитивную нагрузку и повышаете шанс, что тест проверит гипотезу, а не запутает читателя.
Когда цель — проверить гипотезу, полноценная разработка часто избыточна. ИИ помогает быстро собрать «правдоподобный» прототип, который выглядит как продукт, но стоит как черновик.
На практике это удобно сочетать с вайб‑кодингом: например, в TakProsto.AI можно в формате чата собрать веб‑приложение или серверную часть (React на фронтенде, Go + PostgreSQL на бэкенде), быстро показать команде и пользователям, а затем — при необходимости — экспортировать исходники и продолжить развитие уже в привычном пайплайне.
Попросите ИИ перечислить ключевые пользовательские пути: «впервые открыл → зарегистрировался → нашёл нужное → сделал действие → получил результат». Затем добавьте обязательные состояния, которые обычно забывают: загрузка, пустой список, нет доступа, неверный ввод, отмена, повторная попытка.
Такой список превращается в карту экранов для кликабельного прототипа в Figma/аналогах: вы делаете 8–12 экранов вместо 40, но покрываете самый важный сценарий и пару критичных ошибок.
ИИ особенно полезен в микротекстах: короткие подсказки в полях, названия кнопок с понятным действием («Сохранить и продолжить», «Проверить адрес»), тексты пустых состояний («Пока нет заказов — добавьте первый»). Это повышает качество теста: люди оценивают не абстрактную идею, а понятный опыт.
Чтобы не утонуть в деталях, соберите «спеку на салфетке» на одной странице:
ИИ может оформить это в чек-лист для команды и критерии готовности.
Задайте ИИ вопрос: «Если оставить только одну механику, которая докажет ценность, что это будет?» Часто можно заменить сложные части простыми: ручная модерация вместо автоматизации, шаблонные ответы вместо «умного» чата, импорт из CSV вместо интеграций.
Главный принцип: прототип должен проверять ценность и понятность, а не качество инженерии.
Быстрый эксперимент становится дешёвым не из‑за «магии ИИ», а из‑за дисциплины: что именно проверяем, как измеряем и как не обмануться случайностью. ИИ здесь полезен как ускоритель подготовки — но правила качества остаются человеческими.
Перед запуском зафиксируйте короткий план (на одну страницу): гипотеза, аудитория, канал, срок, ресурсы и одна главная метрика. ИИ может помочь предложить набор метрик под задачу и оформить план в чек‑лист.
Важно заранее задать порог успеха: например, «конверсия в заявку +20% относительно базовой» или «CAC не выше X». Без порога эксперимент легко «выиграть» задним числом. Дополнительно укажите защитные метрики (например, возвраты, отписки), чтобы не улучшить одно ценой другого.
Когда правите и заголовок, и цену, и картинку — вы не узнаете, что сработало. ИИ удобно использовать для генерации нескольких вариантов одного элемента: 5 заголовков при неизменном оффере или 3 CTA при той же структуре лендинга.
Договоритесь о «правиле одной переменной» и ведите таблицу: что меняли, где, когда, для какой аудитории. ИИ может подсказать, какие элементы логично тестировать в вашем контексте (оффер, формулировка выгоды, социальное доказательство), но выбор должен быть ограниченным.
Синтетические данные полезны для:
Но ими нельзя подтверждать рыночный спрос, точные конверсии или поведение пользователей. Для выводов о продукте нужны реальные наблюдения: трафик, интервью, заявки, оплаты.
ИИ хорошо ускоряет «рутинный каркас»: шаблон трекера эксперимента, поля в таблице, правила именования событий, текст для анкеты, формулы для расчёта uplift и доверительных интервалов (если вы их используете). Главное — хранить в одном месте: версия варианта, даты, объём выборки, результаты и решение (запускаем, повторяем, закрываем).
Когда гипотеза уже сформулирована, главный враг — не бюджет, а время согласований и подготовительных материалов. ИИ помогает собрать «пакет запуска» для теста так, чтобы вы проверили спрос за 1–3 дня, а не за пару недель.
Вместо одного «идеального» объявления сделайте 10–20 рабочих вариантов и дайте рынку выбрать. Попросите ИИ адаптировать сообщения под разные сегменты: новичков/профи, малый бизнес/корпорации, «экономлю время»/«экономлю деньги». Важно: заранее зафиксируйте один оффер и меняйте только формулировки, чтобы тест был честным.
Полезный подход: 3–4 угла (боль, выгода, социальное доказательство, риск) × 3 сегмента × 2 длины (коротко/длинно). Это уже 18 креативов без участия команды из пяти человек.
ИИ может подготовить скрипт созвона: вопросы для выявления потребностей, 2–3 сценария демо, варианты закрытия типовых возражений («дорого», «нет времени внедрять», «у нас уже есть решение»). Дальше вы дополняете его реальными фразами клиентов — и итеративно улучшаете.
Сгенерируй скрипт 15-минутного звонка для [продукт] для сегмента [сегмент].
Цель: [заявка/оплата/пилот].
Добавь: 7 вопросов discovery, 5 возражений и ответы, 2 варианта call-to-action.
Тон: деловой, без обещаний «всем подходит».
Даже маленький тест ломается, если пользователи упираются в непонятные шаги. Попросите ИИ собрать FAQ (доставка, оплата, возврат, доступ, безопасность, «что делать, если…») и шаблоны ответов в чат/почту. Это снижает нагрузку на команду и ускоряет обработку лидов.
Ускоритель простой: один документ «пакет запуска» (оффер, сегменты, 10–20 креативов, лендинг-текст, скрипт продаж, FAQ) + чеклист публикации. ИИ закрывает черновики за часы, а люди — проверяют факты, соответствие бренду и риски.
Если вы параллельно тестируете ещё и «живой» прототип, удобно, когда платформа умеет быстро выкатывать версии и откатываться. В TakProsto.AI для этого есть снапшоты и rollback: вы можете зафиксировать рабочую версию, попробовать изменения в следующем прогоне — и без боли вернуться назад.
После запуска эксперимента самое дорогое — не сбор данных, а попытка честно понять, что они означают. ИИ полезен здесь как «второй аналитик»: он ускоряет первичную обработку, помогает увидеть паттерны и заставляет формулировать выводы более аккуратно.
Если у вас есть заметки из интервью, ответы формы, записи чатов поддержки — загрузите их в ИИ (с обезличиванием) и попросите: выделить повторяющиеся темы, добавить короткие цитаты и оценить частотность.
Важно: просите не «сделай выводы», а «структурируй сырьё». Тогда вы получите карту сигналов: что хвалят, что путает, какие слова используют люди.
ИИ хорошо группирует причины отказа по смыслу: цена, недоверие, непонимание ценности, отсутствие функции, слишком долго, «уже есть решение». Это помогает привязать барьеры к шагам воронки (лендинг → регистрация → активация → оплата) и не чинить «не там, где болит».
Для A/B или нескольких сообщений ИИ может быстро собрать табличную интерпретацию: что отличается в вариантах, какие метрики изменились, какие альтернативные объяснения возможны (например, разные источники трафика или сезонность). Но решения всё равно должны опираться на числа и контекст — ИИ не заменяет статистику.
Промпт: Сравни вариант A и B.
Дано: описание различий, метрики (CR, CAC, Retention), период, источники.
Выведи: 1) что изменилось, 2) возможные причины, 3) что проверить дополнительно,
4) осторожный вывод без категоричных формулировок.
Чтобы не «натянуть сову на глобус», зафиксируйте до запуска: целевую метрику, минимально значимый эффект, окно наблюдения, правила остановки и сегменты, которые смотрите. Затем попросите ИИ проверить выводы на согласованность с этими критериями и отметить, где вы отклоняетесь от плана.
Быстрые эксперименты держатся не на «магии ИИ», а на повторяемом процессе: что именно команда делает на каждой итерации, где фиксирует решения и кто отвечает за качество. Если это не оформить, ИИ начнёт ускорять хаос.
Сведите каждый тест к одному короткому циклу: сформулировали гипотезу → сделали прототип → запустили тест → собрали данные → сделали вывод → решили, что делать дальше (повторить, масштабировать, закрыть).
Чтобы цикл занимал часы/дни, а не недели, договоритесь о двух правилах:
Сделайте общий шаблон (в Notion/Google Doc), который копируют перед каждым тестом. Пример структуры промпта:
ИИ для экспериментов особенно полезен, когда вы просите его не «придумать идею», а заполнить поля шаблона и предложить 2–3 варианта.
Сведите историю тестов в один реестр (таблица/база): цель, версия, результат, вывод. Добавьте поля: дата, владелец, сегмент, креатив/вариант, ссылка на артефакты, решение (continue/kill/iterate).
Главное — фиксировать не только «что получилось», но и почему вы так решили. Это снижает повторение одинаковых проверок и ускоряет новые циклы.
Определите минимум три роли:
ИИ может готовить черновики и чек-листы, но решение о запуске и трактовка результата должны оставаться за людьми.
Автоматизируйте: черновики текстов/вариантов, вопросы для интервью, сводки отзывов, первичную интерпретацию данных.
Оставьте людям: финальную формулировку гипотезы, выбор метрики, оценку рисков, проверку корректности выборки и выводы. Если вы делаете A/B тестирование с ИИ, заранее согласуйте правила остановки теста — это дисциплина, а не «функция модели» (см. также /blog/ab-testing).
ИИ ускоряет подготовку экспериментов, но не отменяет необходимость проверки реальностью. Если относиться к нему как к «автопилоту», можно быстро прийти к уверенности на неверных основаниях — и дорого ошибиться уже на запуске.
Самая частая ловушка — принять сгенерированные «факты» за истину. ИИ может уверенно сформулировать цифры, ссылки на несуществующие исследования или причинно‑следственные связи, которых нет. Поэтому любые утверждения (размер рынка, цены конкурентов, юридические требования) должны проходить отдельную проверку источниками.
Вторая ошибка — размытые метрики. Если вы тестируете «интерес», но меряете лайки вместо заявок или оплат, ИИ не спасёт: он лишь ускорит неправильно поставленный тест.
Третья — слишком много изменений одновременно. Когда вы меняете и оффер, и аудиторию, и цену, и дизайн, невозможно понять, что именно сработало.
Главный риск — случайно отправить в модель чувствительную информацию: персональные данные клиентов, коммерческие условия, внутренние документы, неанонсированные планы. Даже если инструмент обещает безопасность, принцип простой: не вводите то, что нельзя было бы показать внешнему подрядчику.
Если для экспериментов важна локализация и хранение данных в РФ, имеет смысл выбирать решения, которые работают на российских серверах и не отправляют данные за пределы страны. Например, TakProsto.AI изначально ориентирован на российский рынок: использует локализованные (в том числе open-source) LLM‑модели и инфраструктуру в России — это упрощает «гигиену данных» для команд.
Используйте обезличивание: заменяйте имена, телефоны, e-mail, номера заказов и любые идентификаторы на нейтральные маркеры.
Заранее установите запреты на ввод: какие поля и документы нельзя копировать в чат вообще (например, базы клиентов, договоры, переписку с персональными данными).
Настройте контроль доступа: кто может пользоваться ИИ‑инструментами, какие шаблоны разрешены, где хранится история запросов. Это особенно важно, если эксперименты делают маркетинг, продажи и поддержка.
ИИ легко генерирует «идеальные» формулировки, но тесты должны оставаться честными. Не обещайте то, чего нет (например, функциональность, сроки, гарантии). Не используйте манипуляции и скрытые условия ради конверсии: краткосрочный выигрыш часто оборачивается потерей доверия и ростом возвратов.
ИИ хорош как ускоритель подготовки, но финальное решение — за вами: проверка фактов, ясные метрики и аккуратное обращение с данными остаются обязательными.
Ниже — три практичных мини-кейса, где ИИ для экспериментов помогает провести быстрое тестирование идей за дни, а не недели. Суть в том, чтобы удешевить проверку гипотез: сначала измеряем спрос и поведение, и только потом инвестируем в разработку.
Цель: понять, есть ли интерес и за какой формулировкой ценности люди «цепляются».
Шаги:
Попросите ИИ собрать 3–5 вариантов офера и заголовков под разные сегменты (например, «экономия времени», «гарантия результата», «всё под ключ»).
Сгенерируйте черновик лендинга (структура + тексты + FAQ) и подключите форму: «Оставить заявку» и/или «Пройти 1‑минутный опрос».
Запустите небольшой трафик (контекст, тематические сообщества, рассылка) и параллельно проведите 10–15 коротких интервью по скрипту от ИИ.
Метрики: конверсия в заявку/лид, стоимость лида, доля ответов в опросе, 3 главные причины «почему да/почему нет».
Ожидаемые сроки: 1 день на подготовку, 2–4 дня на сбор данных.
Цель: повысить активацию (первое ценное действие) без переработки продукта.
Шаги:
Сформулируйте узкое место: где люди «отваливаются» (например, регистрация → первый проект).
Попросите ИИ предложить 3 варианта микрокопирайта и одного ключевого экрана (разные тональности: «коротко», «поддерживающе», «с цифрами»).
Проведите A/B тестирование: один экран/текст меняем, остальное фиксируем. При необходимости добавьте подсказки и ошибки/валидации, тоже через варианты.
Метрики: конверсия в активацию, время до первого действия, доля ошибок на шаге, обращения в поддержку по теме.
Ожидаемые сроки: 0,5–1 день на подготовку вариантов, 3–7 дней на тест (в зависимости от трафика).
Цель: быстрее найти формулировку ценности и сценарий демо, который приводит к встречам.
Шаги:
Вместе с ИИ накидайте 10–15 гипотез: боли, отрасли, роли, триггеры покупки.
Для 3 лучших гипотез сгенерируйте набор: холодное письмо, сообщение в мессенджер, 30‑секундный питч и план демо.
Запустите маленькую «спринт-воронку»: 30–50 контактов на гипотезу, фиксация ответов, быстрые правки формулировок.
Метрики: доля ответов, доля назначенных встреч, конверсия «встреча → пилот», причины отказов (классифицировать помогает ИИ как второй аналитик).
Ожидаемые сроки: 1 день на подготовку, 5–10 дней на итерации.
Главное во всех трёх сценариях — держать петлю Build-Measure-Learn короткой: минимальный артефакт (лендинг/тексты/скрипт), измерение, и только потом улучшение или отказ от гипотезы.
Главная цель первого эксперимента — не «сделать идеально», а быстро получить сигнал: есть ли интерес, понимание ценности и готовность действовать. ИИ здесь полезен как ускоритель: он помогает сформулировать гипотезу, собрать черновики материалов и структурировать выводы.
Гипотеза: «Если мы предложим X аудитории Y, то получим Z». Попросите ИИ переформулировать в 3 вариантах и выбрать самый проверяемый.
Аудитория: опишите 1–2 сегмента (роль, задача, контекст). Попросите ИИ составить список вопросов, которые люди задают перед покупкой.
Офер: один абзац «что это и зачем». Сделайте 3 версии: про скорость, про экономию, про снижение рисков.
Метрика: одна ведущая метрика (например, заявки/клики/ответы на опрос) и порог успеха (например, 10 заявок за 3 дня).
План: где берём трафик/респондентов и как фиксируем результаты (таблица + комментарии).
Прототип/лендинг: сгенерируйте структуру страницы и тексты с ИИ, затем отредактируйте «человеческим» языком. Добавьте один CTA: «Оставить заявку» или «Записаться на интервью».
Трафик: выберите один канал (сообщество, рассылка, реклама с малым бюджетом). ИИ поможет подготовить 5–7 коротких вариантов объявлений/сообщений.
Сбор обратной связи: запустите 5–10 интервью или мини-опрос. Попросите ИИ сделать скрипт из 8–10 вопросов и шаблон заметок.
Если параллельно хочется быстро собрать «живую» демо‑версию (а не только макет), попробуйте вайб‑кодинг в TakProsto.AI: в чате описываете сценарий, получаете работающий прототип, подключаете хостинг/кастомный домен и показываете пользователям — без долгих очередей в разработку.
Сделайте 2–3 итерации: меняйте только один элемент за раз (оффер, заголовок, аудитория или канал). В конце недели попросите ИИ собрать сводку: что сработало, что нет, и почему.
Финал: примите решение «дальше/стоп/переформулировать» и зафиксируйте один следующий шаг.
Если нужен понятный способ масштабировать эксперименты и выбрать подходящий план, загляните на /pricing. За идеями и шаблонами для следующих тестов — в подборку материалов /blog.
Если вы планируете не только тестировать гипотезы, но и быстро доводить удачные находки до рабочего приложения, обратите внимание на TakProsto.AI: есть бесплатный и платные тарифы (pro, business, enterprise), режим планирования, деплой и хостинг, экспорт исходного кода — удобно, когда эксперимент внезапно «взлетел» и его нужно развивать без потери темпа.
ИИ быстрее всего помогает на этапе «первая версия»: вы получаете черновики оффера, структуры лендинга, вопросов для интервью, вариантов CTA и базового плана теста за часы, а не за неделю.
Дальше люди всё равно должны:
Потому что стоимость была в людях и времени: дизайн, текст, аналитика, разработка, согласования и очереди. Даже простой тест превращался в 1–2 недели работы нескольких специалистов.
ИИ снижает именно цену «черновика» и сокращает цикл итераций: вместо одной «идеальной» попытки вы быстро делаете 5–10 вариантов и выбираете лучший для живого теста.
Минимальная практичная структура:
Удобный шаблон: «Если мы сделаем X для Y, то получим Z, потому что…».
Дайте вводные и ограничения, чтобы варианты были «тестируемыми»:
После генерации выберите 1–2 гипотезы и вручную проверьте: измеримость, реализуемость, срок сигнала.
Сделайте «спеку на салфетке» на одной странице:
Затем спросите ИИ: «Если оставить одну механику, которая докажет ценность, что это?» Так вы режете объём разработки, не теряя смысл теста.
Запросите у ИИ карту сценария:
Это превращается в 8–12 ключевых экранов для кликабельного прототипа вместо 40. Отдельно полезно генерировать UX-микрокопи: подсказки, названия кнопок, тексты пустых состояний.
Фиксируйте до запуска:
ИИ может предложить варианты метрик и оформить план, но критерии и пороги лучше задавать руками, чтобы не «выиграть» тест задним числом.
Чтобы понять причину изменения, придерживайтесь правила: в одном запуске меняем один элемент.
Практика:
Если нужен ориентир по дисциплине тестов, смотрите /blog/ab-testing.
ИИ полезен для подготовки и обработки:
Важно просить не «сделай выводы», а «структурируй сырьё», а затем подтверждать выводы реальными интервью/источниками.
Два главных риска:
Гигиена:
Так ИИ остаётся ускорителем, а не автопилотом.