Silvia: „Claritate înainte de viteză”

Silvia a deschis webinarul vorbind despre cum toată lumea consideră că trebuie să se miște rapid, în special cu instrumente de AI care oferă rezultate aproape instantaneu. Punctul central al argumentului este că viteza fără claritate produce doar zgomot, întrucât instrumentele AI amplifică orice ambiguitate pe care o primesc ca input.

Principiul garbage in, garbage out

Silvia a explicat consecința practică a prompt-urilor vagi: dacă alimentezi AI cu „ceva neclar”, vei primi înapoi tot „ceva neclar”. Astfel, un prompt care conține în mod explicit constrângeri și indicații specifice îmbunătățește semnificativ outputul modelului AI. 

„Ordinea corectă”, de la claritate la prototip și apoi execuție

Construirea unui produs trebuie să urmeze o ordine corectă a etapelor: mai întâi trebuie să clarifici exact ce vrei să construiești și pentru cine, apoi să testezi prin prototipuri ipotezele cele mai riscante, iar abia după ce ai validat poți să investești în dezvoltarea propriu-zisă. 

Respectarea acestor etape este necesară pentru a folosi inteligența artificială într-un mod eficient și orientat pe rezultate.

În ce constă claritatea (și de ce majoritatea oamenilor o ignoră)

Silvia a trecut prin ingredientele care creează claritate, punând accentul pe:

• Care este segmentul de clienți

• Ce problemă încearcă de fapt să rezolve produsul tău

• Ce face produsul să se diferențieze și să genereze încredere

• Ce acțiuni doriți să întreprindă utilizatorul (CTA)

  
  

Ea a subliniat că multe produse devin o „shaorma cu de toate”, deoarece antreprenorii construiesc fără a valida ceea ce contează cu adevărat.

Ipoteze și validare: prototipuri ca oportunități

Silvia a vorbit despre faptul că prototipurile funcționează ca teste pentru validarea ipotezelor. Astfel, în cazul în care clienții nu achiziționează produsul, o ipoteză ar putea fi lipsa de claritate a ofertei. O altă ipoteză ar putea fi fricțiunea (proces greoi de plasare comandă, interfața nu este prietenoasă cu dispozitivele mobile etc.).

Ea a indicat că astfel de prototipuri practice (de exemplu, un simplu formular de comandă online) sunt o modalitate bună de testare înainte de a construi o soluție completă, și a subliniat că discuțiile cu clienții și experții nu sunt opționale, ci sunt parte esențială a procesului de validare. Poți folosi chiar Idea Morph pentru a colecta feedback de la clienți și experți, asignați automat proiectelor tale în platformă.

Diana: transformarea clarității într-un workflow pentru crearea de prototipuri AI

În continuare, Diana a tradus aceste concepte teoretice într-un workflow practic bazat pe AI pentru a ajunge la prototipul unei pagini web de prezentare a unei cofetării artizanale. Este de reținut că AI nu înlocuiește gândirea și conceptualizarea umană, iar prototipurile nu sunt produsul final.

Prototipurile pot fi „orice” 

Crearea de prototipuri nu se limitează la modele șlefuite și complexe. Înainte de lansare sau de strângere de fonduri, puteți prototipa:

• un formular

• un landing page

• o experiență pe site

• un anume tip de mesaj

Scopul acestui proces este de a obține rapid un semnal de la clienți, nu de a livra de la început un produs perfect. Poate funcționa orice ajută la vizualizarea produsului sau serviciului de către clienți.

Există multe AI tools, dar procesul contează mai mult decât instrumentul

Instrumentele bazate pe AI sunt numeroase și diferă în funcție de preferințe și de fluxul de lucru (s-a făcut referire la mai multe opțiuni, inclusiv ecosisteme de proiectare/prototipare). Diana a subliniat importanța alegerii unor instrumente în care poți itera pentru a ajunge la proces repetabil și eficient, în loc să sari de la un instrument la altul.

Demo-ul propriu-zis, de la prompt la rezultate

Demo-ul Dianei a fost construit în următoarele etape:

1. Pornește de la un prompt (având la bază procesul de clarificare)

2. Generează unui site prototip

3. Optimizează pe baza feedback-ului

   
   

Ea a subliniat, de asemenea, că primul prompt nu este „prompt-ul ideal” și nu ar trebui tratat ca atare, el urmând a fi îmbunătățit în etapele următoare de iterație.

Feedback cu ajutorul LLM

O etapă cheie din procesul Dianei a fost utilizarea unui LLM (ChatGPT) ca instrument de recenzie. Îi poți cere lui ChatGPT să analizeze site-ul și să-ți ofere feedback din perspectiva unui segment țintă, simulând în esență o critică structurată pentru a identifica rapid:

• greșeli de poziționare în raport cu segmentul țintă

• CTAs neclare

• puncte de fricțiune în user journey

Acest lucru nu înlocuiește testarea reală cu clienții, dar accelerează primele câteva cicluri de iterație.

Cele mai importante concluzii 

• Claritatea este cheia: AI amplifică orice îi dai, fie date de intrare bune sau confuzie.

• Prototipurile nu sunt produse finale: acestea te ajută să testezi rapid ipoteze.

• Validați mai întâi ipotezele cele mai riscante (claritate, segment, fricțiune, CTA)

• Iterația și procesul sunt cele mai importante: un proces structurat și funcțional (prompt, prototip, feedback, iterație) contează mai mult decât instrumentul specific folosit

• Utilizează AI pentru feedback, dar bazează-te în continuare pe clienți/experți umani.