Использование ИИ-моделей для разработки пользовательских сценариев и улучшения пользовательского опыта

В течение нескольких месяцев я разрабатываю виртуальных пользователей и провожу с ними детальные интервью, чтобы улучшить сервис контроля строительства домов в индивидуальном жилищном строительстве от «Пазл Дом». Для создания ИИ-персон можно использовать любую языковую модель (LLM / GPT) и взаимодействовать с ними через чат. Процесс включает в себя несколько этапов: сначала необходимо описать сервис или приложение, которое будет интересовать будущего респондента, затем попросить модель предложить сегменты целевой аудитории для этого сервиса. После этого модели сообщается, что ей предстоит отвечать от лица выбранного респондента. Для более глубокого понимания контекста и деталей можно попросить модель задавать уточняющие вопросы. Этот метод действительно эффективен: можно получить ценные инсайты из ответов LLM, не прибегая к интервью с реальными респондентами. Иногда ИИ-респонденты могут допускать ошибки, например, утверждать, что в интерфейсе отсутствуют определённые функции, хотя они там есть. Однако такие моменты можно проигнорировать или уточнить во время диалога, и дальнейшее интервью будет учитывать эти условия. Вот более подробные шаги для создания персон и проведения с ними глубинного интервью: 1. **От стандартных образов к реалистичным персонажам** Многие виртуальные персонажи страдают от двух крайностей: чрезмерной обобщённости или избыточной детализации, которая включает множество ненужных для продукта подробностей. LLM помогают создавать персонажей, которые одновременно конкретны, основаны на данных и полезны для разработки дизайн-решений. 2. **Пошаговый процесс создания персонажей с LLM / GPT** *Шаг 1: Описание цифрового решения (Пазл Дом) для LLM* У нас уже есть база знаний о сервисе, которую можно использовать в ChatGPT. Я могу открыть эту базу и спросить модель, что она знает о сервисе. Если такой базы нет, то необходимо самостоятельно описать нужный раздел сервиса в первых запросах, можно со скриншотами. Пример описания от GPT: «ПАЗЛ ДОМ — это цифровой строительный сервис и ИИ-ассистент, который помогает людям построить дом мечты без лишних затрат, стресса и ошибок. Это платформа, которая охватывает все аспекты: от получения ипотеки до управления стройкой и страхования объекта. ПАЗЛ ДОМ отличается от традиционных методов управления строительством своей независимостью, беспристрастностью, более низкой стоимостью по сравнению с техническим надзором и круглосуточной доступностью». Пример запроса: «Расскажи мне всё, что знаешь о продукте ПАЗЛ ДОМ. Расскажи подробнее про ИИ-смету и цифровую смету». *Шаг 2: Преобразование исследовательских данных в архетипы* Необходимо выделить пять чётких пользовательских архетипов, которые представляют основные сегменты аудитории строителей ИЖС (строителей в компаниях и строителей, работающих на себя). Для каждого архетипа следует указать ключевые профессиональные характеристики и основные цели при строительстве дома ИЖС.