🧪🌍 ИИ научился запускать «рынок» ещё до запуска продукта. И речь уже про миллиарды виртуальных агентов
За последние два месяца вышли две статьи, которые вместе показывают очень интересный тренд:
❌ вместо того чтобы сразу тестировать идею на реальных людях, компании смогут сначала прогнать её через огромное синтетическое общество из ИИ-агентов.
В одной работе исследователи построили Light Society — систему, способную моделировать взаимодействия более 1 млрд агентов. Причём агентам задаются демография, убеждения, цели, память и социальные связи, а затем исследователи смотрят, как внутри такой «страны в компьютере» распространяются мнения и меняется поведение.
Во второй работе — MatrAIx — авторы пошли ещё ближе к бизнесу.
Они создали базу 8,3 млрд различных персон с 1 290 характеристиками: от возраста, дохода и профессии до привычек, интересов, навыков и отношения к технологиям. Важно: это не 8,3 млрд одновременно запущенных ИИ-агентов, а огромная база профилей, из которой можно собирать нужную аудиторию и превращать выбранные профили в агентов.
🤯 И вот тут начинается самое интересное для бизнеса.
Представьте, что вы хотите поднять цену продукта.
Сегодня варианты примерно такие:
• провести опрос;
• собрать фокус-группу;
• сделать A/B-тест на реальных клиентах;
• просто повысить цену и посмотреть, что случится 😁
А теперь появляется ещё один вариант:
💡создать несколько тысяч виртуальных клиентов с разными доходами, возрастом, мотивацией и привычками — и сначала протестировать решение на них.
В MatrAIx исследователи как раз показывают такие сценарии: что произойдёт после повышения цены, продолжит ли человек пользоваться ИИ-помощником после его ошибки, насколько разные пользователи готовы терпеть медленный ответ сервиса и т.д. Система умеет взаимодействовать с опросами, чат-ботами, сайтами и приложениями. Всего авторы подготовили 1 010 задач более чем в 25 отраслях и провели 18 189 экспериментальных прогонов.
📌 Почему две статьи вместе важнее каждой по отдельности?
Потому что мы постепенно переходим от:
«ИИ имитирует одного человека»
к:
«ИИ имитирует рынок и общество, где миллионы агентов взаимодействуют друг с другом».
А это уже совершенно другой инструмент.
💲 Что можно будет проверять до выхода в реальный мир?
1️⃣ Цены
Как повышение цены повлияет на разные группы покупателей и кто отвалится первым.
2️⃣ Новые продукты
Как разные типы клиентов будут пользоваться новой функцией ещё до дорогостоящего массового запуска.
3️⃣ Маркетинг
Как один и тот же оффер воспринимают люди разных возрастов, доходов, профессий и взглядов.
4️⃣ Интерфейсы и сервис
Где пользователь запутается, когда бросит оформление заказа, сколько ошибок простит чат-боту.
5️⃣ Репутационные сценарии
Как новость, слух или изменение политики компании может распространяться через социальную сеть и влиять на разные группы людей.
Light Society, например, уже моделирует распространение мнений внутри сети из миллиарда агентов.
🐚 А теперь главный вывод.
Мне кажется, здесь зарождается новый класс бизнес-инструментов — «цифровые полигоны» для управленческих решений.
До того как:
👉 изменить цену,
👉 запустить продукт,
👉 переделать интерфейс,
можно будет спросить:
«А что произойдёт, если мы сначала дадим это виртуальному рынку?»
И провести тысячи сценариев за компьютером, прежде чем экспериментировать на настоящих клиентах.
И вот это уже может очень сильно изменить экономику продуктовых исследований.
💬 Вопрос товарищи:
Если бы сегодня у вас был достаточно точный «виртуальный рынок», какое решение вы бы первым прогнали через него — цену, новый продукт, рекламу или интерфейс? 👇
За последние два месяца вышли две статьи, которые вместе показывают очень интересный тренд:
❌ вместо того чтобы сразу тестировать идею на реальных людях, компании смогут сначала прогнать её через огромное синтетическое общество из ИИ-агентов.
В одной работе исследователи построили Light Society — систему, способную моделировать взаимодействия более 1 млрд агентов. Причём агентам задаются демография, убеждения, цели, память и социальные связи, а затем исследователи смотрят, как внутри такой «страны в компьютере» распространяются мнения и меняется поведение.
Во второй работе — MatrAIx — авторы пошли ещё ближе к бизнесу.
Они создали базу 8,3 млрд различных персон с 1 290 характеристиками: от возраста, дохода и профессии до привычек, интересов, навыков и отношения к технологиям. Важно: это не 8,3 млрд одновременно запущенных ИИ-агентов, а огромная база профилей, из которой можно собирать нужную аудиторию и превращать выбранные профили в агентов.
🤯 И вот тут начинается самое интересное для бизнеса.
Представьте, что вы хотите поднять цену продукта.
Сегодня варианты примерно такие:
• провести опрос;
• собрать фокус-группу;
• сделать A/B-тест на реальных клиентах;
• просто повысить цену и посмотреть, что случится 😁
А теперь появляется ещё один вариант:
💡создать несколько тысяч виртуальных клиентов с разными доходами, возрастом, мотивацией и привычками — и сначала протестировать решение на них.
В MatrAIx исследователи как раз показывают такие сценарии: что произойдёт после повышения цены, продолжит ли человек пользоваться ИИ-помощником после его ошибки, насколько разные пользователи готовы терпеть медленный ответ сервиса и т.д. Система умеет взаимодействовать с опросами, чат-ботами, сайтами и приложениями. Всего авторы подготовили 1 010 задач более чем в 25 отраслях и провели 18 189 экспериментальных прогонов.
📌 Почему две статьи вместе важнее каждой по отдельности?
Потому что мы постепенно переходим от:
«ИИ имитирует одного человека»
к:
«ИИ имитирует рынок и общество, где миллионы агентов взаимодействуют друг с другом».
А это уже совершенно другой инструмент.
💲 Что можно будет проверять до выхода в реальный мир?
1️⃣ Цены
Как повышение цены повлияет на разные группы покупателей и кто отвалится первым.
2️⃣ Новые продукты
Как разные типы клиентов будут пользоваться новой функцией ещё до дорогостоящего массового запуска.
3️⃣ Маркетинг
Как один и тот же оффер воспринимают люди разных возрастов, доходов, профессий и взглядов.
4️⃣ Интерфейсы и сервис
Где пользователь запутается, когда бросит оформление заказа, сколько ошибок простит чат-боту.
5️⃣ Репутационные сценарии
Как новость, слух или изменение политики компании может распространяться через социальную сеть и влиять на разные группы людей.
Light Society, например, уже моделирует распространение мнений внутри сети из миллиарда агентов.
🐚 А теперь главный вывод.
Мне кажется, здесь зарождается новый класс бизнес-инструментов — «цифровые полигоны» для управленческих решений.
До того как:
👉 изменить цену,
👉 запустить продукт,
👉 переделать интерфейс,
можно будет спросить:
«А что произойдёт, если мы сначала дадим это виртуальному рынку?»
И провести тысячи сценариев за компьютером, прежде чем экспериментировать на настоящих клиентах.
И вот это уже может очень сильно изменить экономику продуктовых исследований.
💬 Вопрос товарищи:
Если бы сегодня у вас был достаточно точный «виртуальный рынок», какое решение вы бы первым прогнали через него — цену, новый продукт, рекламу или интерфейс? 👇