ИИ уже умеет генерировать экраны и собирать прототипы. Но в продуктовой работе полезнее использовать его для аудита уже существующего сервиса.

Нейросеть может разобрать отзывы, интервью и обращения в поддержку, найти повторяющиеся проблемы, проверить тексты интерфейса и помочь сформулировать гипотезы. Однако её выводы зависят от переданных данных и не заменяют наблюдение за реальными пользователями.

Рабочая схема простая:
ИИ находит сигналы ➡️ команда превращает их в гипотезы ➡️ продуктовая аналитика и пользовательские исследования помогают проверить выводы на тестах.

Собрали пять способов провести первичный UX-аудит сайта или приложения с помощью ИИ.

#тренд

Прежде чем страховая выдаст полис, она должна решить: а стоит ли вообще вас страховать? Это называется андеррайтинг.

Специалист по андеррайтингу раньше проводил день так: читал письма от брокеров, вручную извлекал данные из документов, запрашивал недостающее, сверял с базами. Типичная заявка — несколько дней. Сложная — две недели.

ИИ-агенты меняют не отдельные шаги, а всю логику процесса. Агент читает заявку, собирает данные из десятков источников, оценивает риск и готовит рекомендацию. Дальше — в зависимости от сложности случая: простые проходят без участия человека, сложные попадают к эксперту уже упакованными.

Специалист при этом не исчезает — он перестаёт быть оператором очереди и начинает управлять портфелем и принимать решения там, где это действительно нужно.

➡️ Как устроена автоматизация внутри — в карточках.

#фича