Liderzy opinii

Przestań pytać, co może zrobić AI. Zaczń pytać, czego naprawdę potrzebują Twoi użytkownicy.

mm
Published
Updated
A photorealistic widescreen photograph focusing on human hands interacting with an advanced, personalized interface, derived from image_3.png. Mature, skilled hands guide a large, curved transparent holographic display that organically flows above a polished rich walnut surface in the right-foreground. The unified interface displays an intricate map of abstract, interconnected user journeys, visualized as a simple network graph with glowing blue and amber icons representing various user profiles: a creator with a camera, a healthcare worker, and a salesperson. Clean, defined lines connect these icons, symbolizing personalized AI pathways. In the blurred background, seen through a large glass wall, the same twilight city skyline from image_3.png is visible, with the indistinct glass hexagons. A second human figure, further back and blurred, stands near the window, observing the interaction thoughtfully, serving as a 'witness' to the human-centric design. The composition is clean, sophisticated, and horizontally balanced, with no visible text, only data visualizations. The lighting is dominated by the soft glow of the blue and amber data.

Większość firm budujących produkty AI zaczyna od pytania: „Co może zrobić AI?”, i to jest złe pytanie.

Technologia jest obecnie powszechnie dostępna. Każdy może podłączyć API, przeszkolić model lub dodać generatywny AI do istniejącego produktu. Przeszkodą nie jest dostęp do technologii. Jest nią zrozumienie użytkowników na tyle głęboko, aby wiedzieć, jakie problemy naprawdę rozwiązuje.

Te lekcje wyniesione z budowy platformy mają zastosowanie niezależnie od tego, czy budujesz dla twórców, pracowników służby zdrowia, zespołów sprzedaży przedsiębiorstw, czy jakichkolwiek użytkowników, którym musisz zdobyć zaufanie.

Zacznij od ludzi, a nie technologii

Gdy pytasz użytkowników, co ich najbardziej frustruje, rzadko słyszysz skargi na same narzędzia; zwykle jest to znacznie bardziej podstawowy problem. Zespoły obsługi klienta toną w biletach, których nie mogą odpowiedzieć wystarczająco szybko. Zespoły sprzedaży potrzebują personalizowanego zasięgu na dużą skalę, ale pracują w ograniczonym zakresie personelu. Twórcy muszą zostać odkryci, ale algorytmy faworyzują już istniejące audytorium.

Wzorzec jest taki sam we wszystkich branżach: nikt nie chce, aby AI zastąpiło ich. Chcą, aby AI zajmowało się powtarzalną pracą, aby mogli się skoncentrować na tym, co naprawdę ma znaczenie.

Weźmy na przykład twórców, którzy chcą zbudować swoją publiczność. Czterdzieści cztery procent z nich wymienia jako największe wyzwanie „upewnienie się, że mój content zostanie znaleziony”, a średnio zajmuje to 6,5 miesiąca, zanim zarobią swojego pierwszego dolara. Istniejące narzędzia AI wytwarzają content, który nie odzwierciedla indywidualnych głosów ani estetyki. Nie potrzebowali więcej generowania contentu — potrzebowali AI zbudowanego wokół tego, co naprawdę robią, które zna ich wewnętrzne i zewnętrzne strony, aby AI mogło zajmować się rutynową pracą, pozostawiając im najważniejsze zadania.

Jeśli zaczniesz od tych spostrzeżeń, a nie od samej technologii, produkt wygląda inaczej. Klienci i użytkownicy szukają AI, które rozwiązuje problemy, z którymi się zmagają, a nie tylko te, które są najłatwiejsze do zautomatyzowania.

Żadna z tych rzeczy nie dzieje się, jeśli zaczniesz od tego, co może zrobić technologia, i będziesz pracować wstecz. Najlepsze pytanie nie brzmi: „Co może zrobić AI?”, ale „czego potrzebują Twoi użytkownicy, czego jeszcze nie ma?”.

Przezroczystość nie jest funkcją, jest infrastrukturą

Gdy budujesz AI dla jakiegokolwiek biznesu, w którym zaufanie jest na pierwszym miejscu, pojawia się ten sam strach: „Jeśli użytkownicy dowiedzą się, że wchodzili w interakcje z AI, a my im nie powiedzieliśmy, stracimy wiarygodność”.

To nie jest paranoja twórców. To to, czego oczekują konsumenci. Prawie 75 procent konsumentów chce wiedzieć, czy wchodzą w interakcje z agentem AI. Stawki są jeszcze wyższe w branżach, w których cały model biznesowy opiera się na zaufaniu — usługach finansowych, opiece zdrowotnej, prawie lub na jakiejkolwiek platformie zbudowanej na relacjach osobistych.

Instynkt wielu firm jest taki, aby ukryć interakcje AI, uczynić je bezproblemowymi i uniknąć zwracania na nie uwagi. Założenie jest takie, że przejrzystość zmniejszy zaangażowanie lub sprawi, że doświadczenie będzie mniej premium.

Prawda jest odwrotna. Gdy przejrzystość jest wbudowana w fundamenty, a nie dodana jako późniejszy dodatek, zwiększa to komfort i zaufanie. Twórcy używają AI bardziej swobodnie, gdy nie ma ryzyka „gotcha” momentu, a fani doceniają wiedzę, co się dzieje.

Wyzwaniem jest to, że możesz być przejrzysty tylko wtedy, gdy kontrolujesz, jak działa AI. Narzędzia zewnętrzne nie pokazują, co się dzieje pod powierzchnią. Nie możesz wyjaśnić, jak to działa, ani jakie dane są wykorzystywane do jego szkolenia. Jeśli nie możesz tego wyjaśnić, nie możesz być naprawdę przejrzysty.

Jeśli zaufanie ma znaczenie dla Twojego biznesu, przejrzystość musi być wbudowana w infrastrukturę – nie jest to coś, co można dodać później.

Kiedy budować, a kiedy kupować

Domyślnie używa się tego, co już istnieje, ponieważ jest to szybsze i tańsze. Działa to dobrze, gdy AI jest tylko miłym dodatkiem, ale nie działa, gdy AI jest centralnym punktem tego, co budujesz.

Są trzy pytania, które warto zadać.

  1. Czy potrzebujesz dostosowania do użytkownika? Jeśli każdy użytkownik potrzebuje AI, które zachowuje się inaczej w zależności od jego indywidualnego stylu, głosu lub preferencji, gotowe narzędzia nie są wystarczające.
  2. Czy możesz wyjaśnić, jak działa Twoje AI? Z narzędziami zewnętrznymi nie możesz powiedzieć użytkownikom, co się dzieje za kulisami lub jakie dane są wykorzystywane do szkolenia.
  3. Czy kontrolujesz bezpieczeństwo i prywatność danych? Jeśli masz do czynienia z wrażliwą zawartością lub informacjami użytkowników, nie możesz zlecić tej odpowiedzialności.

Jeśli odpowiedź brzmi „tak” na wszystkie trzy pytania, prawdopodobnie musisz zbudować.

42 procent firm, które porzuciły swoje inicjatywy AI w 2025 roku, w porównaniu z 17 procent w 2024 roku, nauczyło się w bolesny sposób, że gotowe narzędzia często nie mogą spełnić konkretnych potrzeb. Szybkość nie jest warta wiele, jeśli produkt nie działa.

To nie będzie odpowiednie dla wszystkich. Ale jeśli AI jest centralne dla tego, co budujesz, a Twoi użytkownicy muszą Ci ufać, kupowanie daje Ci szybkość. Budowanie daje Ci kontrolę.

Co jest najważniejsze

Po zbudowaniu narzędzi AI w przestrzeni, w której zaufanie jest wszystkim, kilka zasad stało się jasne.

  • Zacznij od ludzi, którzy z niego korzystają, a nie od technologii, która go napędza. Spędź prawdziwy czas na zrozumieniu ich problemów, zanim zbudujesz cokolwiek.
  • Zaprojektuj przejrzystość od pierwszego dnia. Nie możesz jej dodać później. Jeśli zaufanie ma znaczenie dla Twojego biznesu, uczynij je częścią architektury.

Jeśli AI jest centralne dla tego, co robisz, i potrzebujesz dostosowania, prywatności i możliwości wyjaśnienia, jak to działa, zbuduj. Nie godź się na gotowe narzędzia, które nie mogą dostarczyć tego, czego naprawdę potrzebują Twoi użytkownicy.

Gdy budujesz AI dla ludzi, technologia nie jest najtrudniejszą częścią – zrozumienie użytkowników jest.

mm

Kailey Magder zbudowała karierę skupioną na współpracy z założycielami i operatorami, wykorzystując swoje doświadczenie w dziedzinie strategii technologicznej i marketingu, aby napędzać innowacje i wzrost w sektorach kapitału venture, nieruchomości, lifestyle'u konsumenckiego oraz społecznego oddziaływania. Jej rozległa wiedza z różnych branż pozwoliła jej na bezproblemowe poruszanie się w złożonych krajobrazach różnorodnych firm. Jest doświadczonym przedsiębiorcą z talentem do identyfikowania i wykorzystywania nowych trendów i możliwości. Jej zaangażowanie w promowanie wzrostu, wspieranie zarówno startupów, jak i ugruntowanych firm, oraz poszerzanie granic tego, co jest możliwe, skłoniło ją do współpracy z Ami Gan w Vylit, gdzie wnosi swoje doświadczenie jako współzałożycielka.