AI per team di prodotto. L'AI per i team di prodotto significa inserire una feature AI nelle superfici del tuo prodotto che gli utenti adottano e continuano a usare. Non una demo. Una feature con un numero di retention e un numero di ticket di supporto dietro.
La maggior parte dei team di prodotto ha già un prototipo. L'ha costruito in un weekend con Lovable, Bolt o v0. Sembrava ottimo nello standup. Poi si è bloccato sulla strada verso la produzione.
Il divario non è il modello. Il divario è tutto quello che gli sta intorno. Streaming, eval, audit logging e un posto nel prodotto dove l'utente è già. è questo il lavoro tra uno schermo di v0 e una feature che i tuoi utenti tengono.
#Perché il prototipo si blocca prima del lancio?
Un prototipo risponde a una domanda: il modello sa fare la cosa. Una feature in produzione ne risponde altre quattro. Fa streaming così l'utente non fissa uno spinner. Resta corretta quando il prompt cambia. Puoi dimostrare cosa ha detto a un cliente sei settimane fa. E sta dove l'utente già lavora, non dietro una scheda separata.
Qual è la differenza tra un prototipo AI e una feature in produzione?
Un prototipo dimostra che il modello sa fare il compito in una demo. Una feature in produzione aggiunge lo streaming perché le risposte sembrino immediate, una suite di eval perché la qualità tenga quando i prompt cambiano, l'audit logging per dimostrare cosa è stato detto, e una UX nel prodotto perché gli utenti la adottino. Il prototipo è il 20 percento facile.
#Conviene aggiungere una chat box o costruire nelle proprie superfici?
La mossa predefinita è una chat bubble fluttuante nell'angolo. Si lancia in fretta. Resta anche inutilizzata, perché il tuo utente non è venuto per chattare. è venuto per inviare un pagamento, riconciliare un estratto conto o aprire una contestazione.
La mossa migliore è inserire l'AI nella superficie dove quel lavoro accade. Un suggerimento predefinito intelligente nel form. Una spiegazione con un click accanto alla transazione. Una risposta mostrata nel pannello che l'utente aveva già aperto.
We are
Stennir integra l'ia nelle superfici di prodotto che i tuoi utenti già usano, con metriche di adozione e di ticket di supporto definite in anticipo per capire se ha attecchito.
We aren't
Stennir non è un team che aggiunge una chat box generica alla tua app e la chiama una feature AI.
#Che aspetto ha per una fintech regolamentata?
A titolo illustrativo, prendi una fintech di serie b con un assistente ia rivolto AI clienti costruito in Lovable. Risponde alle domande in una demo. Non può andare in produzione: niente streaming, nessun modo di misurare la qualità, nessuna traccia di audit per un prodotto regolamentato. è un team ipotetico, non un cliente.
- streaming: le risposte si formano token per token, così l'utente vede una risposta prendere forma invece di uno spinner di caricamento.
- suite di eval: un insieme fisso di domande reali gira a ogni modifica del prompt, così la qualità non regredisce in silenzio quando qualcuno modifica il system prompt.
- audit logging: ogni risposta viene registrata con i suoi input, così una fintech regolamentata può dimostrare cosa è stato detto a un cliente e quando.
- UX nel prodotto: l'assistente risponde all'interno della vista transazione che l'utente aveva già aperto, non in una scheda chat separata.
Un team in questa situazione rilascerebbe prima la funzione a una piccola quota di utenti, poi la allargherebbe. I numeri da seguire sono l'adozione della funzione e i ticket di supporto sull'argomento che copre, perché chi trova la risposta nel prodotto non apre un ticket per chiederla. Fissa entrambe le basi di partenza prima del lancio, così il cambiamento si può misurare.
Il prototipo mostra che le persone lo vogliono. Il lavoro di produzione è ciò che le fa continuare a usarlo. Il numero dei ticket è quello che chiederà un CFO.
#Come si fa lo scope di un build di questo tipo?
Lo gestiamo attraverso l'implementazione ia: il codice è tuo dal primo giorno. Tieni come punto di partenza il prototipo che hai già fatto in v0, Bolt o Lovable. Lo portiamo fino in fondo, a una funzione dentro il tuo prodotto. Ambito e condizioni si definiscono nella call da 30 minuti.
Se vuoi lo schema per il tuo team in particolare, la pagina ia per il prodotto spiega dove l'ia si guadagna il suo posto in un prodotto, e nella consulenza ia questi progetti vengono definiti. Vuoi vedere come ragioniamo prima di impegnarti? Leggi il journal oppure prenota una call di scoperta da 30 minuti.
