Funkcja AI działa dopiero wtedy, gdy ktoś jej ufa

Projektowanie produktów AI, po angielsku AI product design, to projektowanie interfejsu funkcji opartych o sztuczną inteligencję tak, żeby użytkownik wiedział, kiedy może zaufać wynikowi. Obejmuje sposób pokazania wyniku, niepewności i błędu. Squares ustala, jaką decyzję albo czynność AI ma przejąć, projektuje interakcję, buduje prototyp i sprawdza go z użytkownikami.

Projektowanie produktu AI wyceniamy projektowo, za uzgodniony zakres. Pierwszy etap obejmuje ustalenie, co funkcja AI ma zrobić, oraz prototyp, a jego cenę podajemy po rozmowie o funkcji i danych. Kolejne etapy wyceniamy osobno i po każdym zespół decyduje, czy zamawia następny.

W zwykłym interfejsie to samo działanie daje ten sam wynik, a wynik AI bywa niepewny. Dlatego interfejs funkcji AI pokazuje stopień pewności, źródło odpowiedzi i sposób poprawienia błędu. Model bywa trafny, a funkcja i tak leży nieużywana, gdy nikt nie wie, kiedy wierzyć wynikowi.

Wynikiem jest interfejs funkcji AI, który użytkownicy rozumieją i któremu ufają, oraz prototyp sprawdzony z użytkownikami przed napisaniem kodu produkcyjnego. Product Owner ma dzięki temu dowód, że ludzie będą korzystać z funkcji, zanim budżet trafi do wdrożenia. Poprawki po testach wprowadzamy jeszcze w projekcie.

Projekt przed wdrożeniem ma sens, gdy istniejący produkt B2B lub SaaS dostaje funkcję AI albo gdy cały nowy produkt opiera się na AI. Jest szczególnie potrzebny w produktach medycznych i zdrowotnych, w których użytkownik musi rozumieć, skąd pochodzi wynik, a za błąd ktoś odpowiada.

Czas zależy od zakresu funkcji i od danych, na których pracuje AI. Praca ma cztery etapy: zrozumienie problemu i danych, projekt interakcji, prototyp i walidacja z użytkownikami. Termin pierwszego etapu, zakończonego prototypem, ustalamy razem z jego wyceną, po rozmowie o funkcji i danych.

Tak, projektujemy zgodnie z WCAG i European Accessibility Act, egzekwowanym od czerwca 2025. W produktach medycznych opisujemy w dokumentacji, jak interfejs pokazuje niepewność wyniku. W ochronie zdrowia dochodzi odpowiedzialność za błąd, dlatego użytkownik widzi, skąd pochodzi odpowiedź i jak ją poprawić.

Squares zaprojektował i wdrożył asystenta AI ProseCaptain, który działa u dwóch klientów: w serwisie Tropokolagen.pl i w aplikacji Daily Effect. W pierwszym odpowiada na pytania o produkty na podstawie materiałów marki, w drugim przejął powtarzalne pytania użytkowników. ProseCaptain to także edytor treści, w którym AI pisze na podstawie wiedzy firmy, a człowiek poprawia tekst.

Projektowanie produktów AI odbywa się przed kodem, a Prototyp AI do produkcji zaczyna się od kodu, który już istnieje. W pierwszej usłudze powstaje projekt interakcji i prototyp do testów z użytkownikami. W drugiej prototyp zbudowany narzędziami AI sprawdzamy i doprowadzamy do stanu produkcyjnego.

Potrzebna jest wiedza o tym, co AI ma przejąć, na jakich danych pracuje i co się dzieje, gdy się myli. Rozmowa dotyczy danych i planów produktu, dlatego lekkie NDA podpisujemy, zanim zacznie się płatny etap. Projekt prowadzimy zdalnie, a kolejne etapy można zamawiać w ramach umowy ramowej.