Разбираем этапы создания приложения, где нужны человеческие решения: стратегия, UX, архитектура, данные, безопасность, тестирование и запуск.
ИИ полезен в разработке, но чаще как ускоритель, а не как «автопилот». Он хорошо справляется там, где нужен быстрый черновик или набор вариантов, а решение всё равно принимает человек.
ИИ помогает:
Во всех этих задачах результат — сырьё для обсуждения. ИИ редко знает вашу реальность: рынок, ограничения команды, юридические нюансы, ожидания пользователей.
Большинство продуктовых решений — это компромиссы: скорость vs качество, простота vs гибкость, безопасность vs удобство, краткосрочная выгода vs долгосрочная поддержка. Контекст меняет всё: одно и то же решение может быть отличным для финтех-приложения и плохим для внутреннего сервиса компании.
ИИ может показать варианты и последствия «в среднем по больнице», но не несёт ответственности за выбранный баланс и не чувствует цену ошибки в вашем конкретном случае.
Человек должен принимать решения там, где затрагиваются деньги, репутация и права пользователей: работа с персональными данными, доступы, платежи, критичные интеграции, формулировки согласий и уведомлений, правила модерации, отказоустойчивость. Здесь важно не только «как сделать», но и «зачем, кому, и что будет, если ошибёмся».
Дальше — карта решений по этапам: от продуктовой стратегии и UX/UI до архитектуры, данных, безопасности, тестирования и запуска. В каждом разделе отделяем задачи, где ИИ уместен как помощник, от решений, которые стоит оставлять за человеком — тем, кто понимает контекст и готов отвечать за последствия.
ИИ хорошо помогает собирать варианты, сравнивать подходы и подсказывать типовые паттерны. Но продуктовая стратегия — это не подбор «лучшей практики», а серия решений с последствиями: финансовыми, репутационными и этическими. Эти решения должны оставаться за человеком (или командой), потому что они опираются на контекст бизнеса, реальную ответственность и понимание того, что именно вы готовы поставить на карту.
Стратегия начинается не с фич, а с точной формулировки: чью задачу решаем и почему именно сейчас. ИИ может предложить сегменты и гипотезы, но не знает ваших ограничений: какие клиенты уже доверяют бренду, кого вы готовы (или не готовы) обслуживать, где находится ваша зона компетенции.
Хорошая проверка: сможете ли вы одной фразой объяснить, для кого продукт не предназначен. Это решение почти всегда болезненное — и именно поэтому его нельзя «отдать модели».
Ценность — это договорённость о том, что считать успехом. В одних продуктах ключевое — скорость выполнения задачи, в других — снижение ошибок, в третьих — доверие и ощущение контроля. ИИ подскажет метрики, но выбор метрики — это выбор поведения команды: что будет оптимизироваться, что станет «побочным ущербом».
Важно заранее решить:
Модель монетизации — это не только «как заработать», но и какие отношения вы строите с пользователем. Подписка, комиссия, freemium, корпоративные лицензии — каждая модель диктует ограничения по функциональности, поддержке, юридическим рискам и уровню сервиса.
ИИ может посчитать сценарии, но человек выбирает компромисс: сколько стоит ошибка, какой риск приемлем, на чём экономить нельзя (например, на поддержке или безопасности).
Приоритизация — это выбор последовательности ставок. ИИ может ранжировать фичи по формальным «оценкам», но он не чувствует стратегических ставок: иногда нужно сделать шаг, который ухудшит краткосрочные метрики, чтобы открыть рынок или укрепить доверие.
Полезная практика: зафиксировать 2–3 стратегические цели на квартал и публично объяснить, какие идеи сознательно откладываются и почему. Это сохраняет фокус и снижает хаос требований — даже если ИИ предлагает ещё десятки «разумных» улучшений.
ИИ может быстро собрать «портрет аудитории» из открытых данных и предложить формулировки интервью. Но решить, каких людей слушать, какие ответы считать значимыми и что это меняет в продукте — остаётся задачей человека. Контекст использования почти всегда сложнее, чем кажется в таблице.
Вместо «нравится ли вам идея?» полезнее задавать вопросы о реальном поведении и ограничениях:
Хорошие вопросы вытаскивают не мнения, а триггеры, мотивацию, риски и цену ошибки.
Сегменты важны не по демографии, а по ситуации и ответственности. Один и тот же пользователь может быть разным сегментом в разных контекстах: «делаю быстро на ходу», «делаю внимательно дома», «делаю за кого-то». Человеческое решение здесь — определить, где цена ошибки высока, где важна скорость, а где — проверяемость и прозрачность.
ИИ способен подсказать метрики, но только человек задаёт смысл: что именно мы хотим доказать. Подтверждение гипотезы — это не рост кликов любой ценой, а повторяемое изменение поведения в нужном сегменте при контроле альтернативных объяснений (сезонность, промо, эффект новизны). Если сигнал виден только в «среднем по больнице» или исчезает при разбивке на сценарии — это часто шум.
Нужно заранее проговаривать цели, формат и границы: информированное согласие, право отказаться, как будут храниться записи. Отдельная зона риска — чувствительные темы (здоровье, финансы, дети): обещания «анонимности» должны соответствовать реальным процессам, а вопросы — не давить и не провоцировать раскрытие лишнего. Здесь ответственность нельзя делегировать алгоритму.
ИИ может быстро накидать варианты экранов, подобрать цветовые палитры и даже «склеить» прототип. Но UX/UI — это не про красивую картинку. Это про ответственность за то, как человек проходит путь в продукте, где он ошибается, где нервничает и где чувствует контроль.
Главное решение — какие задачи продукт считает приоритетными и какой маршрут делает самым коротким. «Золотой путь» пользователя (happy path) определяет, что будет на первом экране, какие действия доступны сразу, а какие спрятаны.
ИИ может предложить типовые паттерны, но он не знает ваших ограничений: например, что у части аудитории слабый интернет, что пользователь часто действует одной рукой, или что ошибка в одном шаге стоит денег/времени. Эти нюансы задаёт человек, который понимает контекст.
Решения про доступность нельзя делегировать «по умолчанию»: автоматические проверки ловят не всё, а иногда конфликтуют с фирменным стилем. Человек должен сознательно выбрать и проверить:
Эффектные анимации, сложные карточки и «воздух» в интерфейсе могут ухудшить скорость выполнения задач. Выбор — что важнее именно вашему продукту: вау-впечатление или безошибочная рутина. ИИ не несёт ответственности за последствия: рост отказов, ошибки в форме оплаты, путаницу в фильтрах.
Автогенерация макетов не заменяет проверку на реальных пользователях. Важнее всего:
Именно здесь проявляется то, что невозможно «додумать» моделью: мотивация, страхи, привычки — и цена каждого лишнего шага.
ИИ хорошо генерирует варианты текстов, но выбор «правильных» слов почти всегда связан с ответственностью: за доверие, ожидания, эмоции и юридические последствия. Поэтому финальное решение по контенту и коммуникации лучше оставлять человеку — тому, кто понимает продукт и аудиторию.
Тон — это не просто «дружелюбно/официально». Он задаёт границы: можно ли шутить, как обращаться на «вы/ты», допустимы ли англицизмы, насколько прямолинейно говорить о проблемах (долгах, здоровье, ошибках платежа).
ИИ может предложить 10 формулировок, но не знает ваших внутренних запретов, репутационных рисков и контекста отношений с пользователем. Решение «как мы звучим» — управленческое, а не текстовое.
Ошибки, подтверждения, пустые состояния — это точки, где пользователь либо продолжает путь, либо уходит. Здесь важны:
ИИ часто делает тексты слишком общими: «Что-то пошло не так». Человек должен проверить, что сообщение конкретно, не обвиняет пользователя и не обещает невозможного.
Даже короткая фраза может исказить смысл: «мы сохранили ваши данные» (какие именно?), «деньги вернутся скоро» (когда?), «заявка одобрена» (точно ли?). Генеративные модели склонны добавлять уверенность там, где у продукта есть условия и исключения. Нужен редакторский контроль и согласование с командой.
Оферты, согласия, уведомления о персональных данных, правила отмены и возврата — это не место для креатива. ИИ можно использовать как черновик или для упрощения языка, но итоговые тексты должны пройти юридическую проверку и быть согласованы с тем, как реально работает сервис.
Архитектура — это не «схема на диаграмме», а набор ставок: на скорость разработки, будущую стоимость поддержки и способность продукта пережить рост. ИИ может подсказать варианты и типовые паттерны, но не несёт ответственность за последствия в вашем контексте — а значит ключевые решения остаются за человеком.
Первый архитектурный выбор — границы системы. Что должно жить внутри приложения (и под вашим контролем), а что можно вынести во внешний сервис: авторизацию, платежи, карты, рассылки, аналитику, хранение файлов.
Здесь важно не только «как проще подключить», но и:
Одинаково работающие на бумаге решения в реальности ведут себя по‑разному. Микросервисы, сложные шины событий или нестандартные фреймворки могут быть оправданы, но только если у команды есть опыт и время на эксплуатацию.
Человеческое решение здесь — выбрать подход, который команда сможет поддерживать годами: нанимать людей под технологию дорого, а переписывать продукт — ещё дороже.
Архитектура — это баланс: быстрее выпустить первую версию или заранее строить «на вырост»; экономить сейчас или снижать стоимость поддержки потом.
Особенно важно явно зафиксировать критичные нефункциональные требования: производительность (на каких устройствах), надежность (какой допустим простой), офлайн-режим (что должно работать без сети). ИИ поможет посчитать и предложить кэширование или очереди, но только человек может решить, какие риски приемлемы для бизнеса и пользователей.
Платформы вроде TakProsto.AI особенно хорошо работают на этапе быстрого прототипирования и проверки гипотез: вы описываете задачу в чате, получаете работающий веб/серверный/мобильный черновик и дальше уточняете требования итерациями. Это ускоряет путь от идеи к демо и помогает раньше увидеть «узкие места» в сценариях.
Но даже если платформа берёт на себя большую часть рутины (а в TakProsto.AI это ещё и планирование, снапшоты и откат, деплой и хостинг, экспорт исходников), границы ответственности не исчезают: архитектурные ставки, доступы, данные, риски и критерии качества всё равно должны быть зафиксированы и утверждены человеком.
ИИ может подсказать схему базы, сгенерировать запросы или набросать интеграцию с внешним сервисом. Но решить, какие данные вообще имеют право на существование в продукте и кто отвечает за их последствия, должен человек. Здесь ошибка — это не «технический долг», а риск для доверия, денег и юридической безопасности.
Собирайте только то, что помогает пользователю и бизнес-цели, а не то, что «может пригодиться». Человеческое решение — определить смысл каждого поля: зачем оно нужно, как долго хранится, кто видит, что будет, если утечёт.
Практический фильтр: если вы не можете в одном предложении объяснить пользователю, почему это собирается, — вероятно, этого быть не должно.
Когда данных несколько (приложение, CRM, платёжный провайдер, склад), ключевой вопрос — где “истина”. ИИ может предложить варианты, но выбор — ответственность продукта и команды.
Нужно заранее договориться:
Интеграция — это не только API и ключи доступа. Важно ответить: кто владелец данных, кто имеет право их менять, кто компенсирует последствия сбоя, что делаем при изменении условий или формата внешнего сервиса.
Отдельно стоит решить, какие сценарии критичны: например, если внешний сервис недоступен, пользователь должен понимать статус операции и следующие шаги.
Миграции, очистка, дедупликация — часто не «задачи разработчика», а политики продукта: какие записи считаем правильными, можно ли удалять, как маркировать сомнительные данные, как откатывать изменения.
ИИ ускорит рутину, но правила качества данных, допуски ошибок и границы автоматических исправлений — зона человеческих решений.
ИИ может подсказать типовые меры безопасности, но он не несёт ответственности за последствия. Решения здесь — про риск, доверие и закон: их должен принимать человек (обычно совместно продукт, безопасность, юристы и владелец бизнеса).
Первый человеческий выбор — модель угроз. Нужно договориться, какие сценарии реальны: утечка базы клиентов, захват аккаунта, подмена реквизитов, инсайдер в компании, ошибки подрядчиков, фишинг пользователей.
Важно определить, что именно является «ценностью»: персональные данные, деньги, репутация, коммерческие секреты, доступ к управлению системой. ИИ может перечислить угрозы, но только команда может оценить вероятность и ущерб именно для вашего продукта и аудитории.
Роли и права — это не просто «админ/пользователь». Это решение о том, кому можно видеть, менять и экспортировать данные, кто утверждает платежи, кто имеет доступ к журналам и резервным копиям.
Принцип наименьших привилегий требует дисциплины: выдавать доступ «под задачу», ограничивать время и фиксировать действия. Эти правила отражают структуру компании и процессы — их нельзя корректно «угадать» автоматически.
Сбор данных должен иметь понятную цель. Человек решает, что действительно нужно для функции, а что «на всякий случай». Отсюда вытекают сроки хранения, маскирование, обезличивание и сценарии удаления: по запросу пользователя, при закрытии аккаунта, по истечении срока.
Отдельно стоит решить, какие данные нельзя использовать для обучения моделей и аналитики, даже если это удобно.
Закон влияет на продуктовые решения: тексты согласий, возрастные ограничения, порядок обработки обращений, хранение и локализация данных, требования к уведомлениям об инцидентах.
ИИ может помочь найти «похожие случаи», но трактовку норм, выбор правового основания обработки и компромисс между функцией и риском должен утверждать человек — с учётом юрисдикций, отрасли и обещаний, данных пользователю.
ИИ помогает ускорять тестирование: генерировать тест-кейсы, писать автотесты, находить подозрительные изменения в коде и логах. Но ключевые решения о качестве — это не про «поймали ли мы баг», а про то, какое поведение продукта считается приемлемым для реальных людей и бизнеса.
Уровень качества — это договорённость, а не формула. Человек должен определить:
ИИ может предложить варианты, но не несёт ответственности за последствия: рост обращений в поддержку, отток пользователей, репутационные потери.
Даже идеальное покрытие автотестами не гарантирует отсутствия смысловых ошибок.
Это обнаруживается через ручную проверку, исследовательское тестирование, просмотр записей сессий (если вы их используете законно) и внимательное чтение обращений.
Люди задают приоритеты: какие модули тестировать глубже, где достаточно смоук-проверок, какие регресс-наборы обязательны перед релизом. ИИ может ускорить подготовку, но выбор покрытия — управленческое решение, завязанное на риски и стоимость ошибок.
Когда баг найден, решение редко бинарное. Нужно оценить влияние, воспроизводимость, затронутые сегменты, возможные обходные пути, сроки исправления и цену отката. ИИ может помочь собрать факты, но решение «выпускаем/останавливаем/откатываем» должно оставаться за человеком — это ответственность перед пользователями и бизнесом.
Запуск — это не финальный «выкатили и забыли», а момент, когда продукт впервые проверяется реальностью. ИИ поможет собрать отчёты, подсветить аномалии и предложить гипотезы, но не может принять ответственность за то, что именно считать успехом и какие изменения допустимы для пользователей и бизнеса.
Самая частая ошибка — выбирать то, что легко посчитать: клики, сессии, время в приложении. Эти показатели могут расти даже тогда, когда пользователь злится или блуждает.
Человеческое решение — сформулировать ценность для продукта и перевести её в измеримые сигналы: завершение ключевого сценария, повторное использование, качество результата, снижение ручного труда, экономия времени, удовлетворённость. ИИ может предложить варианты метрик, но только команда понимает, какие из них не противоречат этике, бренду и реальным целям.
Отчёт покажет, что после релиза конверсия упала. ИИ быстро найдёт корреляции (например, у новых пользователей хуже показатели), но вывод «новая фича виновата» — это уже причинность. Здесь нужен человек: проверить изменения в трафике, сезонность, проблемы в поддержке, сбои интеграций, корректность событий.
Полезный принцип: прежде чем «чинить метрику», убедитесь, что измерение верное и что вы понимаете механизм, а не просто совпадение.
Решение о том, как выпускать — постепенно или сразу — связано с рисками для людей и репутации. Поэтапный запуск, фичефлаги, план отката и понятные сообщения пользователям — это управленческий выбор, а не задача для автогенерации.
После запуска ИИ может ранжировать гипотезы по «ожидаемому эффекту», но приоритизация всегда про смысл: не всё, что даёт рост метрики, улучшает продукт. Иногда правильнее оставить спорный экран, отключить «успешный» пуш, который раздражает, или не ускорять онбординг, если он снижает качество результата. Эти решения принимаются с учётом ценностей продукта, поддержки, юридических ограничений и долгосрочной стратегии.
ИИ может ускорять подготовку материалов и предлагать варианты, но «договориться между людьми» он не умеет. В разработке приложения много решений завязано на ответственность, бюджеты, репутацию и внутреннюю политику компании — и здесь финальное слово должно оставаться за человеком.
Важный вопрос не только что делать, а кто имеет право сказать «да/нет». У каждого стейкхолдера — свой риск: бизнес отвечает за выручку, поддержка — за нагрузку и тон обращений, безопасность — за инциденты, юристы — за соответствие правилам.
Практика, которая помогает: фиксировать «владельца решения» для каждого блока требований (например, платежи — финально за финдиректором, обработка персональных данных — за юристом и DPO/безопасностью, UX-изменения — за продуктом). ИИ может составить сводку встреч и таблицу требований, но не может легитимно назначить приоритеты и принять риск.
Согласование — это не пересылка документов, а поиск компромисса. Часто нужно перевести одно и то же решение на разные «языки»: деньги, операционные процессы, риски, правовые формулировки. Здесь важны эмпатия, контекст и доверие, которые не автоматизируются.
Когда сроки сжаты, команда выбирает: урезать функциональность, переносить на следующий релиз, принимать технический долг. ИИ может оценить варианты, но ответственность за обещания рынку и за мораль команды несет руководитель/продакт.
Полезно закреплять итог письменно: что делаем сейчас, что откладываем, какие риски принимаем и какие условия пересмотра. Минимальный артефакт — короткий decision log (дата, контекст, решение, владелец, последствия). Это снижает «споры задним числом» и защищает команду.
Этот чек-лист помогает быстро понять, какие решения нельзя «отдать инструменту» без осмысленной проверки. ИИ ускоряет черновики, но ответственность за смысл, риски и последствия остаётся на людях.
Задайте их перед тем, как принять сгенерированное решение (текст, дизайн, кодинг, аналитический вывод):
Черновик: попросите 2–3 варианта и список допущений.
Проверка: человек валидирует допущения, риски, соответствие требованиям и законам; фиксирует критерии успеха.
Решение: выбираем вариант, оформляем в требования/задачи, назначаем владельца и план тестирования.
Если вы используете TakProsto.AI, этот же процесс полезен и для vibe-coding: платформа быстро соберёт рабочую версию (веб на React, бэкенд на Go с PostgreSQL, мобильное на Flutter), а вы отдельно утверждаете то, что нельзя «ускорить чат-интерфейсом» — данные, права доступа, юридические тексты, правила ошибок и критерии качества. Удобно, что в TakProsto.AI есть планирование, снапшоты и откат: это снижает риск «быстрых» решений, которые потом сложно вернуть назад.
Человек обязательно: стратегия, приоритеты, UX-компромиссы, смысл данных, безопасность/право, критерии качества, интерпретация аналитики.
Можно автоматизировать: генерацию черновиков (тексты, варианты UI, шаблоны задач), рутинные проверки, подсказки по тест-кейсам — но только с финальной проверкой человеком.
ИИ полезен как ускоритель черновиков и вариантов, когда результат дальше проверяет и правит человек.
Подходит для:
Не подходит «в один клик» там, где нужен выбор компромисса и ответственность за последствия.
Потому что продуктовые решения почти всегда — компромисс (скорость vs качество, удобство vs безопасность, краткосрочный эффект vs поддержка).
Практика:
Попросите ИИ помочь с черновиком сегментов и вопросов, но решение о том, кого слушать и что считать сигналом, принимайте сами.
Мини-план:
ИИ может набросать паттерны и макеты, но только вы знаете ограничения аудитории и цену ошибки.
Проверяйте руками:
Быстрый тест: 3–5 пользователей на ключевые сценарии часто выявляют большинство проблем.
Потому что тексты — это ожидания пользователя и иногда юридические обещания.
Как работать практично:
Это решения про контроль, стоимость изменений и риски внешних зависимостей.
Чек-лист для человека:
ИИ полезен для вариантов архитектуры, но ответственность за границы системы — на команде.
Потому что ошибка здесь — не только технический долг, но и риск доверия и правовых последствий.
Практика управления данными:
Потому что это зона высокой цены ошибки: деньги, права пользователей, репутация, соответствие требованиям.
Что стоит сделать командой (а не «по совету модели»):
ИИ может подсказать типовые меры, но выбирать риск-уровень и правила должен владелец ответственности.
Потому что «достаточно хорошо» зависит от рисков и ожиданий пользователей.
Как приземлить требования к качеству:
ИИ помогает генерировать тест-кейсы и ускорять рутину, но решение «релизить/откатывать» — человеческое.
ИИ быстро найдёт корреляции, но причинность и допустимость изменений — ответственность команды.
Практика запуска:
