Якщо уявити AI як людину, про нього можна було б сказати, що він пройшов шлях від допоміжного інструменту до ключового елементу цифрових продуктів. Протягом тривалого часу штучний інтелект сприймався як додаткова функція, яка розширює можливості сервісів. Але сучасний клієнт цінує не стільки доступ до продукту, скільки найкращий сценарій використання, який продукт або онлайн-платформа пропонують саме для нього: це економить час, персоналізує досвід і зменшує кількість рутинних дій.
“AI як основа бізнес пропозиції” — саме таку тему для розмови ми запропонували Іллі Бондарєву, співзасновнику стартапу Ebonmedia Corp., колишньому топ-менеджеру ZoomSupport та керівнику продуктової команди Clario Tech, який сьогодні драйвить створення АІ продуктів в для камер Ring в компанії Amazon.
— Ілле, ви драйвили розробку AI алгоритмів для систем виявлення руху в продуктах Ring для мільйонів користувачів, досягаючи високих рейтингів на сайті Amazon. Будь ласка, розкажіть на прикладі e-commerce, яким чином штучний інтелект змінює цінність для користувача.
— Штучний інтелект змінює цінність e-commerce з доступу до товарів на допомогу у прийнятті рішень: якщо раніше користувач сам шукав, порівнював і сумнівався, то сьогодні AI аналізує поведінку, контекст і наміри, щоб одразу запропонувати найбільш релевантні варіанти, зменшуючи когнітивне навантаження і час до покупки.
— Наприклад?
— Наприклад, замість того щоб переглядати десятки товарів і читати сотні відгуків, користувач може взаємодіяти з асистентом на кшталт Amazon Rufus AI, який відповідає на запити типу “який ноутбук краще для роботи і подорожей”, узагальнює відгуки, пояснює різницю між моделями і фактично веде до рішення, перетворюючи складний вибір на просту розмову.
— Ви працювали над інтеграцією радару в пристрої Ring. Якщо пояснити просто: що це дає користувачу?
— Якщо дуже просто, радар дозволяє пристрою краще “розуміти” простір навколо себе. Замість того щоб просто реагувати на будь-який рух, камера визначає, де саме відбувається подія, і наскільки вона важлива. Але ключове тут — не сам радар, а те, як ці дані інтерпретує AI. Саме алгоритми аналізують рух, контекст і поведінку, щоб відрізнити значущі події від випадкових. Для користувача це означає менше хибних сповіщень і більше релевантних — наприклад, коли хтось реально підходить до будинку, а не просто проїжджає повз. Якщо трохи глибше, поєднання радара з компʼютерним зором і AI стало основою для функцій на кшталт Bird’s Eye Zones, які дають можливість налаштовувати зони контролю і отримувати більш точні сповіщення. У цьому випадку AI виступає як “шар інтерпретації” — він об’єднує сигнали з різних сенсорів і перетворює їх на зрозумілу для користувача логіку. Тобто цінність не в самому радарі, а в тому, що пристрій починає поводитися більш передбачувано і адаптивно під реальні сценарії використання.
— Чи правильно я розумію, що саме це рішення було запатентоване у США?
— Так. Ця технологія була запатентована в США в липні 2024 року, і я був серед її співвинахідників. Згодом ця робота також була відзначена Amazon Patentee Award та Amazon Inventor Award. Паралельно ми виявили ще одну приховану проблему — некоректні налаштування чутливості у користувачів — і вирішили її через функцію Auto-Sensitivity. Вона використовує AI для автоматичної оптимізації параметрів, адаптуючись до середовища і поведінкових патернів, що дозволяє підвищити точність сповіщень без додаткових дій з боку користувача.
— А якщо, наприклад, взяти Spotify: яким чином тут AI формує пропозицію?
— У випадку зі Spotify AI змінює сам принцип взаємодії з музикою: з каталогу, де ти шукаєш треки, платформа перетворюється на асистента, який підбирає музику під твої звички і поведінку. Наприклад, функція DJ формує персоналізовану сесію і дозволяє змінювати її через голосові або прості запити, а Prompted Playlist дає можливість створювати добірки через текст. У результаті Spotify еволюціонує з “музичної бібліотеки” в сервіс, який не просто дає вибір, а активно веде тебе до нього.
— Скажіть, а чи можна перетворити розрізнений клієнтський фідбек на структуровану систему?
— Безумовно. У Ring я перетворюю розрізнений клієнтський фідбек — як-от хибні сповіщення чи нестабільна робота — на структуровану дорожню карту продукту. Це завжди баланс між якістю і витратами: точніші алгоритми дорожчі, тому ми паралельно оптимізуємо інфраструктуру. У результаті вдається підвищувати якість продукту і задоволеність користувачів без збільшення витрат.
— Виходить, що найважливіший рубіж споживчих технологій — це здатність продуктів сприймати фізичний світ та реагувати на нього від імені споживача?
— Так, саме так. Ми рухаємося від продуктів, які просто реагують на дії користувача, до систем, які розуміють контекст і діють проактивно. І ключову роль у цьому відіграє AI.
У повсякденних сервісах штучний інтелект перестає бути окремою функцією і стає основою бізнес-пропозиції: він зменшує шум, підвищує точність і бере на себе частину рішень. У випадку з фізичними пристроями це означає здатність інтерпретувати події в реальному світі і реагувати тільки на те, що дійсно важливо для користувача.
У результаті цінність продукту зміщується з “дати інструмент” на “вирішити задачу за користувача”. І саме ця трансформація сьогодні визначає конкурентну перевагу.
