Разбираем подход Мустафы Сулеймана к consumer-first AI: UX, доверие, безопасность, итерации, метрики и уроки для продуктовых команд.
Мустафа Сулейман — предприниматель и один из заметных публичных голосов в теме прикладного ИИ. Он соосновал DeepMind (позже компанию купила Google), затем работал в Google над продуктами и политиками вокруг AI, а позже стал сооснователем Inflection AI — стартапа, который делал персонального AI‑ассистента. В 2024 году Сулейман присоединился к Microsoft, где возглавил направление Microsoft AI. Параллельно он пишет и выступает о том, как делать ИИ полезным и безопасным для людей.
В этом разборе нас интересует его практичный принцип consumer-first применительно к AI‑продуктам. Это подход, где стартовая точка — не «какую модель и какие функции мы можем запустить», а какую понятную пользу человек почувствует в своей реальной ситуации: быстрее разобраться, спокойнее принять решение, не забыть важное, сэкономить деньги или время.
Для ИИ это особенно критично: пользователи редко оценивают «мощность» по списку возможностей. Они оценивают по ощущениям — стало ли проще, надёжнее и предсказуемее. Суперфункции не помогают, если ответ непонятен, контекст потерян, а контроль у пользователя отсутствует.
Дальше мы разберём:
Подход consumer-first, о котором часто говорят в контексте идей Мустафы Сулеймана, начинается не с вопроса «что мы можем сделать с этой моделью?», а с вопроса «какую ценность почувствует человек — прямо сейчас и в повседневном сценарии?». Это сдвигает центр тяжести: успех измеряется не эффектными демо и параметрами, а тем, насколько продукт помогает пользователю без лишних усилий и неожиданностей.
Tech-first мышление легко узнаваемо: сначала выбирают самую новую модель, добавляют максимум функций и настроек, а затем пытаются «придумать применение». В итоге продукт становится витриной возможностей, но не помощником. Пользователь сталкивается с перегруженным интерфейсом, непонятными режимами и ощущением, что он должен адаптироваться под систему.
Consumer-first решает это иначе: технология — средство, а не цель. Если новая функция не делает путь пользователя короче, понятнее или спокойнее, её лучше отложить.
Для consumer-first AI ключевой вопрос — какую «работу» выполняет продукт для человека:
Важно, что AI здесь не «магия», а понятный инструмент: пользователь должен видеть, что именно ему предлагается и почему.
Consumer-first интерфейс снижает цену входа. Вместо десятков переключателей — несколько ясных сценариев, хорошие примеры запросов, подсказки по уточнению задачи и мягкое «ведение за руку». Это особенно критично для массовых AI‑ассистентов: людям нужен результат, а не изучение инструкций.
Пользователь прощает «неидеальность», но плохо переносит непредсказуемость. Поэтому consumer-first подразумевает:
Именно здесь проявляется отличие от tech-first: важнее не максимальная мощность, а управляемый опыт, которому можно доверять.
Consumer-first AI почти всегда выигрывает не количеством возможностей, а точностью попадания в одну-две «работы», ради которых человек вообще открывает приложение. Если вы пытаетесь закрыть сразу десятки задач, продукт легко превращается в витрину демо‑фич: выглядит впечатляюще, но не становится привычкой.
Хороший сценарий — это не «генерировать текст», а конкретная ситуация: «нужно быстро ответить клиенту», «надо составить план недели», «хочу разобраться в теме простыми словами». Выбирайте то, что:
Остальные идеи оставьте в бэклоге. Лучше сделать один сценарий безупречным, чем десять “на троечку”.
Первые секунды должны приводить к ощутимой пользе, а не к объяснению функций. Практичные критерии вау‑момента:
Если за минуту человек не увидел ценность, он не вернётся — даже если «потенциал огромный».
Формулировка должна звучать как ответ на вопрос «зачем мне это сейчас?». Шаблон: «Помогаю [кому] сделать [задачу] быстрее/спокойнее, потому что [как именно]». Без абстракций вроде «повышаем эффективность» — лучше «соберу вежливый ответ клиенту за 20 секунд».
Проверяйте сценарии на живых задачах:
Когда сценарий выбран, дальше всё — UX, доверие, метрики — строится вокруг того, насколько уверенно продукт делает эту «работу».
AI‑интерфейс выигрывает не от «магии», а от понятности. Пользователь должен быстро понять: что это за помощник, чем он полезен, какие входные данные ему нужны и как исправить результат. Если этого нет — даже сильная модель воспринимается как капризная.
Тон лучше выбирать «деловой и дружелюбный»: без шуток не к месту и без канцелярита. Важнее структура ответа. Хороший шаблон — короткое резюме в 1–2 строках, затем детали и варианты.
Подсказки в интерфейсе работают лучше, чем длинные инструкции. Например: подписи к полю ввода («Опишите цель, ограничения и формат результата») и быстрые кнопки‑уточнения («сократить», «добавить примеры», «сделать в таблице»).
Для consumer‑first AI «промптинг» не должен быть навыком. Дайте готовые сценарии:
Это снижает тревожность («что писать?») и повышает качество результата без дополнительных объяснений.
Пользователю важно понимать границы. Вместо уверенных формулировок «на глаз» лучше явно обозначать неопределённость: «Похоже на…», «Я не нашёл подтверждения», «Возможны два варианта».
Практика, которая хорошо работает: показывать, каких данных не хватает и предложить кнопку «уточнить». Ещё лучше — дать альтернативы: «Если вы имели в виду X — вот ответ; если Y — вот другой». Так интерфейс не оправдывается, а помогает двигаться дальше.
Скорость — это не только миллисекунды, но и «ощущение управляемости». Дайте пользователю рычаги:
Когда пользователь может отменить, поправить и уточнить — AI воспринимается как инструмент, а не как лотерея.
Доверие к AI‑продукту строится не на заявлениях про «точность», а на том, что пользователь видит в момент взаимодействия: где границы возможностей, почему ответ именно такой и что делать, если что-то пошло не так. Consumer-first подход делает безопасность и честность частью интерфейса, а не отдельной страницей «Политика».
Пользователь должен понимать, что модель может ошибаться, не иметь доступа к данным в реальном времени, не помнить контекст за пределами чата (или, наоборот, помнить — если включена память), и что продукт не заменяет врача/юриста.
Работает простой приём: показывать ограничения в момент риска, а не в конце длинного дисклеймера. Например: «Я могу помочь подготовить вопросы к врачу, но не ставлю диагнозы». Это снижает ожидания и предотвращает опасные сценарии.
Большинству людей не нужны «цепочки рассуждений». Нужны опоры:
Так пользователь понимает, где можно полагаться на результат, а где — перепроверять.
Безопасность не должна догонять продукт после релиза. Это требования к функциям: фильтры опасных советов, защита от утечек, контроль над памятью и данными, понятные настройки приватности, ограничения для уязвимых тем.
Когда модель ошиблась, лучший UX — не оправдываться, а вести пользователя:
Так доверие не «ломается», а укрепляется: продукт показывает ответственность и контроль.
Персонализация в consumer-first AI — это не «собрать о человеке всё», а сделать помощь точнее при минимуме данных. Пользователь должен чувствовать: продукт подстраивается под задачу, но не следит за ним.
Практический ориентир: сначала используйте то, что уже есть в диалоге и контексте задачи, и только потом просите дополнительные сведения.
Нужны:
Чаще всего не нужны:
Если продукт использует «память», она должна быть управляемой: включить/выключить, редактировать, удалить. Важно назвать вещи простыми словами: «Запоминать мои предпочтения» вместо абстрактного «персонализация». Полезно дать быстрый доступ к управлению памятью прямо из ответа («Сохранить это?» / «Не запоминать»).
Самый безопасный вид персонализации — ситуативный. Например, ассистент может адаптировать план поездки под «2 дня и без музеев» в рамках текущего запроса, не превращая это в постоянный ярлык. Так вы повышаете качество, не накапливая лишнее.
Персонально — не значит навязчиво. Избегайте фраз, которые создают ощущение слежки: «Я видел, что вы…». Лучше объяснять причину: «Вы попросили короткий формат — сделаю в 5 пунктах». И всегда показывайте, что именно учтено и откуда это взялось: из текущего запроса, из сохранённых настроек или из подключённого источника.
Разговорные AI‑продукты трудно «протестировать в вакууме». Если у формы есть понятные состояния (заполнил/не заполнил), то у диалога бесконечное число вариантов: пользователь формулирует запрос по‑разному, меняет контекст на ходу, уточняет, спорит, просит «сделай как в прошлый раз». Поэтому качество здесь проверяется не только в лаборатории, а в реальном потоке запросов — и продуктовый цикл должен быть заточен под быстрые коррекции.
В разговорном интерфейсе ошибка может быть «мягкой»: ответ вроде бы корректный, но не помогает; стиль не тот; система слишком уверена; пропустила важное ограничение. Такие промахи редко ловятся чек‑листами. Нужны сценарии из жизни и регулярный просмотр реальных сессий (с учётом приватности), чтобы видеть, где пользователь теряет контроль или доверие.
Consumer-first подход предполагает маленькие ставки и частые итерации. Вместо «большого релиза» полезнее:
Важно итеративно улучшать не только модель, но и «обвязку»: как продукт просит уточнения, как показывает источники, как предлагает следующий шаг.
Здесь полезно помнить, что consumer-first относится не только к ассистентам «для текста». Например, в vibe-coding‑продуктах (где пользователь описывает задачу словами, а система собирает приложение) тот же принцип означает: сначала — понятный сценарий и быстрый результат, а уже потом — гибкость и мощность. Именно так устроен TakProsto.AI: вы формулируете задачу в чате, а платформа помогает собрать веб, серверное или мобильное приложение, при этом важны управляемость процесса, понятные шаги и возможность отката через снапшоты/rollback.
Голый лайк/дизлайк даёт слабый сигнал. Сильнее работает короткий вопрос «почему» с несколькими причинами (неверно, слишком длинно, опасно, не по теме) и поле для примера «как должно быть». Ещё полезнее — кнопка «выделить фрагмент, который подвёл»: так команда видит, где именно ответ сломался.
Практическое правило: если пользователь не дал нужных вводных, не понял ограничений или не нашёл функцию — это чаще UX. Если вводные есть, но система галлюцинирует, путает факты, не держит контекст — это ближе к модели.
В продуктах выигрывает команда, которая умеет фиксировать оба типа дефектов раздельно: для UX — правки интерфейса и подсказок, для модели — улучшение инструкций, фильтров, данных и тестов. Тогда итерации ускоряются, а качество растёт именно там, где пользователь ощущает ценность.
Consumer-first в AI легко потерять из-за «красивых» демо: модель отвечает впечатляюще, но люди не возвращаются и не доверяют. Поэтому метрики здесь — не про абстрактную точность, а про то, достигает ли пользователь результата быстро, безопасно и предсказуемо.
Для AI‑продукта активация — это не «зарегистрировался», а «получил ценность». Хорошие метрики активации привязаны к сценарию:
Интерпретация: если активация низкая, это часто не «плохая модель», а непонятный старт, слишком много вопросов, отсутствие примеров, или пользователь не понимает, что можно попросить.
Качество в consumer-first AI лучше мерить по задачам, а не по единой оценке «точности».
Интерпретация: рост «полезности» при стабильной точности может означать, что вы улучшили формат ответа, структуру, уточняющие вопросы или контекст — то есть UX, а не ядро модели.
Метрики доверия — это ранние индикаторы того, что продукт становится рискованным.
Интерпретация: много отказов не всегда плохо — иногда это признак корректных ограничений. Плохо, если отказ без объяснения и без альтернативного пути (например, безопасного шаблона или подсказки).
Разделяйте минимум на новичков и продвинутых. Новички ценят подсказки и примеры, продвинутые — контроль и скорость.
Смотрите метрики по сценариям: один и тот же показатель retention может скрывать противоположные причины (новички не поняли, продвинутые упёрлись в ограничения). Лучший практический подход — фиксировать 3–5 ключевых задач и держать дашборд качества/доверия именно по ним.
Consumer-first подход ломается не на модели, а на «последней миле»: где именно пользователь встречает AI и как быстро получает результат. Если ценность не доставлена в первые минуты, дальше начнутся сравнения с альтернативами и разочарование.
Часто выигрывает не отдельное приложение, а место, где уже живёт задача. Поэтому думайте о точках присутствия как о каналах ценности:
Чем ближе AI к реальному контексту, тем меньше требуется объяснений и тем выше ощущение «он помогает мне, а не демонстрирует функции».
Хороший онбординг — это не тур на 20 экранов. Это серия подсказок вида: «попробуйте это».
Например: «Скопируйте письмо — получите короткий ответ», «Вставьте ссылку — получите выжимку», «Опишите цель — получите план». Пользователь должен увидеть готовый результат, а не учить интерфейс.
Чтобы AI стал ежедневным, ему нужны поводы вернуться:
С ростом легко перегнуть: агрессивные промо‑механики, навязчивые баннеры, «обманные» триалы. Consumer-first означает: лучше медленнее, но честно. Если вы просите действие (поделиться, пригласить, оплатить), пользователь должен понимать, что именно он получит взамен — прямо сейчас, а не «когда-нибудь потом».
Consumer-first подход ломается не на моделях и не на UX, а на монетизации. Если деньги зарабатываются за счёт скрытых ограничений, навязчивых апгрейдов или «туманных» правил, пользователь быстро перестаёт доверять продукту — особенно AI‑ассистенту.
Чаще всего работают комбинации:
Критерий consumer-first: платная опция должна снимать реальную боль, а не просто обходить искусственно созданные барьеры.
Если смотреть на это через призму инструментов для разработки, хороший пример — когда платные уровни действительно ускоряют выпуск продукта: приоритетные ресурсы, экспорт исходников, деплой и хостинг, кастомные домены, режим планирования. В TakProsto.AI это разнесено по понятным тарифам (free, pro, business, enterprise) и обычно воспринимается как «плачу за скорость и контроль», а не «плачу, чтобы разблокировать базовое».
Вместо таблиц с мелкими сносками покажите простую связку «плачу — получаю». Хорошая формула: время/деньги, которые экономит продукт, и конкретные примеры: «сводка встречи за 2 минуты», «черновик письма за 30 секунд», «быстрый поиск по документам». Если есть лимиты — объясняйте их языком сценариев: «хватит на N задач в неделю», а не только «N запросов».
Если есть очереди, задержка, rate limits, это нормально — ненормально, когда об этом узнают постфактум. Показывайте:
Тестируйте окупаемость через:
Идеальная монетизация выглядит как «платить приятно», потому что продукт честно делает жизнь проще — и не заставляет пользователя играть в угадайку.
Consumer-first AI редко «держится» на одном сильном продакт‑менеджере или талантливой ML‑команде. Качество здесь — это результат операционной системы: ролей, общих правил и дисциплины запуска. Иначе AI‑ассистент быстро начнёт давать ответы вразнобой, ошибаться в чувствительных темах и терять доверие.
Чтобы интерфейс и ответы ощущались цельно, нужны правила коммуникации:
Минимальный набор:
Перед релизом прогоняйте короткий, но обязательный список:
Именно такая операционка превращает «умную модель» в consumer-first AI‑продукт, которому доверяют — и который стабильно улучшает опыт, а не только показатели на демо.
Отдельный нюанс для российского рынка: доверие часто упирается в понятную работу с данными. Когда инфраструктура и обработка запросов остаются в стране и используются локализованные/opensource LLM‑модели, пользователю проще принять продукт как «безопасный по умолчанию». Такой фокус на суверенной инфраструктуре — одна из причин, почему TakProsto.AI позиционируется как практичная альтернатива «наследственным» пайплайнам разработки: быстрее, прозрачнее и без отправки данных за пределы России.
Consumer-first — это не «добавим чат‑бота», а дисциплина: начинать с пользы для человека и постоянно проверять, что продукт не усложняет жизнь. Ниже — компактный способ внедрить подход в команде.
Сценарий важнее модели. Сначала описываем, в какой момент и зачем человек открывает продукт, а уже потом решаем, какой ИИ нужен.
Понятность важнее «вау‑эффекта». Пользователь должен быстро понять: что можно попросить, что получится на выходе и как отменить/исправить результат.
Доверие важнее скорости релиза. Лучше меньше функций, но ясные ограничения, аккуратная работа с данными и предсказуемое поведение.
Сценарий: одна «работа» продукта (JTBD), входные данные, ожидаемый результат, критерий «успеха за 2 минуты».
UX: примеры запросов, подсказки по шагам, кнопки «уточнить/исправить/повторить», сохранение контекста только там, где это заметно помогает.
Доверие: объяснение, откуда взялся результат (хотя бы на уровне источников/логики), предупреждения о рисках, настройка приватности по умолчанию.
Метрики: доля успешных сессий, время до первого результата, частота исправлений, повторное использование, причины отказа.
Итерации: еженедельный разбор реальных диалогов/кейсов, быстрые правки подсказок и онбординга, затем — изменения логики.
Переобещание («ИИ решит всё»), добавление лишних функций вместо улучшения одного сценария, слабый онбординг без примеров и без «страховки» от ошибок.
Выберите один сценарий, соберите 5–7 пользователей и проведите 30‑минутные тесты: пусть выполнят задачу, проговаривая мысли. Зафиксируйте, где теряется понимание/доверие, и начните итерации с этих точек.
Мустафа Сулейман — предприниматель и управленец в области прикладного ИИ: сооснователь DeepMind, затем работал в Google, позже стал сооснователем Inflection AI, а в 2024 году перешёл в Microsoft и возглавил направление Microsoft AI.
В контексте этой статьи он интересен тем, что последовательно продвигает практичный взгляд на AI‑продукты: начинать с ощутимой пользы для человека и строить опыт так, чтобы он был понятным, управляемым и безопасным.
Tech-first обычно выглядит так: берём «самую сильную» модель, добавляем побольше функций и пытаемся найти, кому и зачем это нужно.
Consumer-first разворачивает логику:
Ключевой критерий — не «впечатляет демо», а «стало ли человеку проще/спокойнее/быстрее в конкретной ситуации».
Выберите 1–2 сценария, которые:
Хорошая формулировка сценария — это не «генерировать текст», а «ответить клиенту в вежливом тоне за 30 секунд» или «объяснить сложный термин простыми словами с примером». Всё остальное временно уберите в бэклог.
Ориентир — «первый результат за 30–60 секунд».
Практически это означает:
Если пользователь не понял, что вводить, или не увидел пользу за минуту — он редко возвращается, даже при сильной модели.
Снижайте когнитивную нагрузку за счёт UX, а не за счёт «обучения пользователя промптингу»:
Идея: пользователь должен чувствовать контроль, а не лотерею.
Сделайте неопределённость полезной и направляющей:
Пользователи чаще прощают «неидеальность», чем непредсказуемость.
Доверие строится в моменте взаимодействия, поэтому добавьте видимые механики:
Так безопасность становится частью продукта, а не отдельной «страницей политики».
Начните с минимально необходимых данных и максимального контроля:
Лучший вариант персонализации — ситуативная (под задачу), а не «сбор профиля на всякий случай».
Ставьте метрики на «доставку результата», а не на абстрактную «точность»:
Монетизация должна совпадать с ценностью и не создавать искусственных барьеров:
Идеальный эффект: пользователю «приятно платить», потому что он видит прямую отдачу.
Если активация/удержание слабые, очень часто проблема в старте и UX, а не в «недостаточно большой модели».
