Революция в исследованиях: Как генеративные агенты на базе 1000 реальных людей меняют подход к изучению клиентов

На связи Роман Шарафутдинов. Сегодня хочу поделиться интересным исследованием из Стэнфорда, над которым размышляю уже больше месяца. Оригинал исследования на английском можете почитать тут. Ниже - мои выкладки самых интересных моментов и дополнение применимости к российскому бизнесу.

В эпоху, когда технологии искусственного интеллекта трансформируют одну отрасль за другой, мы становимся свидетелями настоящего прорыва в области социальных исследований и изучения клиентского опыта. Представьте, что вместо трудоемкого процесса поиска и опроса сотен людей для тестирования новой идеи продукта или маркетинговой кампании, вы можете обратиться к виртуальной аудитории из 1000 искусственных личностей, каждая из которых демонстрирует поведение, мотивы и взгляды, практически неотличимые от реальных людей.

Это не фантастика, а реальность, созданная исследователями из Стэнфордского университета и других ведущих организаций. В их революционной работе "Generative Agent Simulations of 1,000 People" описано создание банка из более чем 1000 генеративных агентов, каждый из которых моделирует конкретного реального человека на основе двухчасового интервью и с точностью, которая заставляет задуматься о будущем маркетинговых исследований и кастомной разработки продуктов.

В рамках этой статьи мы рассмотрим, как работает эта технология, насколько она точна, и самое главное — как бизнес может использовать этот инструмент для улучшения процессов принятия решений, проведения более эффективных кастдев-интервью и создания продуктов, которые действительно резонируют с целевой аудиторией.

Чтобы создать банк из более чем 1000 генеративных агентов, исследователи применили стратифицированную выборку для набора репрезентативной группы участников из США, представляющих различные демографические категории: по возрасту, полу, расе, региону проживания, уровню образования и политическим взглядам.

Исследование включает три ключевых этапа:

1. Сбор данных:

Примеры вопросов:

"Расскажите историю вашей жизни, начиная с детства. Какие важные события повлияли на вас?"

"Как вы относитесь к текущей экономической ситуации в стране?"

"Каковы ваши взгляды на социальное неравенство и способы его сокращения?"

"Какую роль играет религия в вашей жизни?"

"Как вы воспринимаете современные общественные изменения?"

2. Создание генеративных агентов:

--------> Извлечение ключевых данных: основные темы интервью преобразовывались в структурированный формат.

--------> Генерация экспертных рефлексий: модель анализировала интервью и формировала инсайты по четырем направлениям: психология (личностные черты, эмоции), поведенческая экономика (предпочтения в принятии решений), политические взгляды, демографический контекст.

--------> Использование экспертных рефлексий в промптах: при запросе к агенту в модель загружался полный текст интервью и соответствующие рефлексии.

3. Примеры промптов, использованных для генерации ответов:

Прогноз ответа на опрос GSS:

Вы являетесь моделью, созданной для предсказания ответов реального человека. Вам нужно выбрать один из возможных вариантов ответа на следующий вопрос из GSS:

"Какое ваше отношение к социальной справедливости в США?"
1. Очень положительное
2. Скорее положительное
3. Нейтральное
4. Скорее отрицательное
5. Очень отрицательное

Шаги для предсказания:
1. Опишите, какие люди выбирают каждый из этих вариантов.
2. Обоснуйте, почему участник мог бы выбрать каждый вариант.
3. Сделайте окончательный выбор, основываясь на данных интервью.

Прогноз поведения в экономической игре (например, Диктаторская игра):

Участник играет в Диктаторскую игру. У него есть $5, которые он может либо оставить себе, либо передать другому участнику.

На основе интервью, насколько вероятно, что он отдаст деньги?

Шаги анализа:
1. Определите, какие факторы (альтруизм, социальные ценности) влияют на его решение.
2. Сравните с известными тенденциями в поведении участников с похожими характеристиками.
3. Предскажите сумму, которую он передаст.

***

Благодаря такому подходу, агенты могли не просто повторять интервью, а осмысленно принимать решения в новых контекстах.

Процесс сбора данных состоял из нескольких этапов:

1. Двухчасовые интервью с ИИ-интервьюером. Вместо человека-интервьюера был использован специально разработанный ИИ-интервьюер, способный вести полуструктурированную беседу, задавать дополнительные вопросы и поддерживать естественный диалог. Это обеспечило одинаковое качество и глубину информации для всех участников.

2. Использование протокола интервью от American Voices Project. Примечательно, что исследователи намеренно выбрали протокол интервью, разработанный социологами для другого проекта. Это позволило избежать подгонки вопросов под конкретные метрики оценки и обеспечило широкий охват различных тем — от личной истории участников до их взглядов на актуальные социальные проблемы.

3. Последующее заполнение стандартизированных опросов. После интервью участники заполняли общепринятые опросники (General Social Survey, Big Five Inventory) и участвовали в стандартных экономических экспериментах. Это позволило получить данные для оценки точности созданных впоследствии агентов.

4. Повторное тестирование через две недели. Особенно интересно, что исследователи попросили тех же участников пройти опросы повторно через две недели. Это позволило определить уровень внутренней согласованности ответов у реальных людей, что стало важным ориентиром для оценки агентов.

Технический процесс создания агентов включал:

1. Преобразование интервью в память агента. Полный транскрипт интервью становился основой "памяти" генеративного агента — базой знаний, на основе которой языковая модель формировала ответы.

2. Экспертные рефлексии. Для улучшения точности ответов был разработан модуль рефлексии эксперта, который анализировал транскрипт и выявлял скрытые паттерны и особенности личности. Например, при обработке интервью одного участника были созданы следующие рефлексии:

Психолог: "Участник ценит свою независимость и явно предпочитает автономию, что особенно проявляется в его удовольствии от путешествий по работе и разочаровании в чрезмерной опеке матери"

Экономист-бихевиорист: "Стремление участника накопить на спокойный отпуск и потенциально продвинуться до управленческой позиции указывает на сочетание практических финансовых целей с личными стремлениями к отдыху"

Политолог: "Участник идентифицирует себя как республиканец и поддерживает взгляды партии, особенно в вопросах иммиграции и политики в отношении наркотиков. Однако он также выражает поддержку традиционно демократическим позициям, таким как права на аборт и легализация марихуаны"

3. Обращение к крупной языковой модели. Для генерации ответов использовалась языковая модель, которая получала на вход транскрипт интервью, экспертные рефлексии и вопрос, на который нужно было ответить.

Созданный банк агентов отличался значительным разнообразием:

Такое разнообразие обеспечивает репрезентативность и позволяет моделировать различные сегменты потребителей при тестировании продуктов и услуг.

Архитектура генеративных агентов представляет собой уникальную комбинацию передовых методов обработки естественного языка и социального моделирования. В отличие от традиционных агентных моделей, которые полагаются на заранее заданные правила поведения, генеративные агенты используют большие языковые модели для создания более гибких и реалистичных ответов на основе реальных интервью.

1. Память на основе интервью. Основой для каждого агента служит полный транскрипт двухчасового интервью с реальным человеком. Когда агенту задается вопрос, весь транскрипт передается в языковую модель вместе с инструкцией имитировать человека на основе этих данных.

2. Модуль экспертной рефлексии. Для повышения точности предсказаний разработан модуль рефлексии, который анализирует интервью через призму различных экспертных точек зрения (психолог, экономист-бихевиорист, политолог, демограф). Эти рефлексии выявляют неявные аспекты личности, которые могут не быть явно выражены в интервью.

3. Механизм памяти для многошаговых взаимодействий. Для экспериментов, требующих многоэтапного принятия решений, агенты получают память о предыдущих стимулах и своих реакциях на них через краткие текстовые описания. Это позволяет моделировать последовательные взаимодействия, например, в экономических играх.

4. Обработка запросов с помощью chain-of-thought. При формировании ответа используется метод цепочки размышлений (chain-of-thought prompting), который заставляет модель пошагово рассуждать перед формированием окончательного ответа:

Шаг 1: Описание типа человека, который выбрал бы каждый из вариантов ответа
Шаг 2: Рассуждение о том, почему моделируемый человек мог бы выбрать каждый вариант
Шаг 3: Анализ того, какой вариант лучше всего соответствует моделируемому человеку
Шаг 4: Окончательное предсказание ответа

Исследователи внедрили ряд технических решений для повышения эффективности:

1. Классификация доменов экспертизы. При получении вопроса система сначала определяет, какой тип эксперта (психолог, экономист и т.д.) лучше всего подходит для формирования ответа, и затем использует соответствующие рефлексии.

2. Гибкое использование контекста. В зависимости от характера вопроса система адаптирует количество и тип используемого контекста. Например, при ответе на вопросы о политических взглядах приоритет отдается рефлексиям политолога.

3. Механизм учета ограничений модели. Поскольку большие языковые модели имеют ограничения на объем входного контекста, исследователи разработали стратегию "резюмирования" важной информации для оптимального использования доступного контекстного окна.

Особую ценность исследованию придает тщательная и многосторонняя оценка точности созданных агентов. Исследователи применили несколько методов для определения, насколько хорошо генеративные агенты воспроизводят ответы людей, на основе которых они были созданы.

Ключевой инновацией в оценке стала нормализация точности агентов по внутренней согласованности самих людей. Исследователи заметили, что люди часто непоследовательны в своих ответах на одни и те же вопросы с течением времени. Поэтому была введена метрика "нормализованной точности":

Нормализованная точность = Точность агента в предсказании ответов человека / Точность человека в воспроизведении собственных ответов через две недели

Нормализованная точность 1.0 означает, что агент предсказывает ответы человека так же точно, как этот человек воспроизводит свои собственные ответы через две недели.

Для 177 вопросов основного модуля GSS, охватывающих широкий спектр тем от политических взглядов до религиозных убеждений:

Это означает, что генеративные агенты воспроизводят ответы людей на вопросы GSS с точностью, составляющей 85% от собственной согласованности людей с течением времени — потрясающий результат, учитывая, что интервью не были специально направлены на вопросы GSS.

Для 44-пунктового опросника Big Five, оценивающего пять ключевых личностных измерений:

Это означает, что предсказания агентов о личностных чертах человека имеют корреляцию с реальными чертами, составляющую 80% от корреляции между ответами человека в разное время.

Для пяти классических поведенческих экономических игр (включая игру "Диктатор", игры на доверие и дилемму заключенного):

Это указывает на способность агентов предсказывать экономическое поведение людей с точностью, равной двум третям от их собственной стабильности поведения.

Особенно впечатляющим является то, что агенты смогли воспроизвести результаты пяти классических социально-психологических экспериментов на уровне групп. Из пяти исследованных экспериментов участники-люди успешно воспроизвели результаты четырех, и генеративные агенты воспроизвели те же четыре эксперимента с высокой корреляцией эффектов (r = 0,98).

Исследователи сравнили свой подход, основанный на интервью, с двумя альтернативными методами, часто используемыми в исследованиях с языковыми моделями:

1. Агенты на основе демографических атрибутов — использующие только возраст, пол, расу и политическую идеологию человека.

2. Агенты на основе кратких описаний персоны — использующие краткий параграф, написанный человеком о себе.

Результаты показали значительное превосходство подхода на основе интервью:

Это демонстрирует, что богатый контекст, полученный из интервью, значительно повышает точность моделирования людей по сравнению с более поверхностными описаниями.

Для проверки надежности метода исследователи провели ряд дополнительных тестов:

1. Тесты с удалением частей интервью. Даже при удалении 80% содержания интервью (эквивалент 96 минут из 120-минутного интервью) агенты все равно превосходили агентов, основанных только на демографических данных.

2. Тесты с резюмированием интервью. Были созданы "агенты-резюме", где интервью преобразовывались в маркированные списки ключевых моментов. Эти агенты также превосходили демографических агентов, показывая, что важна именно содержательная глубина, а не особенности языка.

3. Сравнение с композитными агентами. Агенты на основе интервью превосходили даже "композитных агентов", созданных на основе всех ответов участника на опросы GSS, Big Five и экономические игры, что подтверждает уникальную ценность неструктурированных интервью.

Результаты оценки подтверждают, что генеративные агенты на основе интервью способны с высокой точностью воспроизводить установки, черты личности и поведение реальных людей, открывая новые возможности для исследований и разработки продуктов.

Генеративные агенты представляют собой революционный подход к социальным и маркетинговым исследованиям, предлагая ряд существенных преимуществ по сравнению с традиционными методами. Понимание этих преимуществ важно для оценки потенциала технологии в контексте бизнеса и разработки продуктов.

Традиционные агентные модели, широко используемые в социальных науках и бизнес-аналитике, имеют ряд существенных ограничений:

1. Узкая специализация и контекстная ограниченность. Традиционные агенты обычно создаются для конкретных узких сценариев и не могут адаптироваться к новым контекстам без значительного перепрограммирования.

2. Упрощение сложностей человеческого поведения. Многие модели используют чрезмерно упрощенные правила, которые не отражают нюансы и часто непредсказуемый характер реального человеческого поведения.

3. Приоритет интерпретируемости в ущерб точности. Традиционные модели часто жертвуют точностью в пользу интерпретируемости, используя простые правила, которые легко объяснить, но которые не обеспечивают реалистичного моделирования.

Генеративные агенты, основанные на больших языковых моделях и реальных интервью, предлагают решение многих проблем традиционных подходов:

1. Высокая экологическая валидность. Поскольку агенты создаются на основе реальных людей и их фактических ответов в естественных диалогах, они лучше отражают реальные установки, мотивы и поведенческие паттерны.

2. Гибкость и адаптивность к различным контекстам. В отличие от моделей с жестко заданными правилами, генеративные агенты могут реагировать на широкий спектр стимулов, даже на те, которые не были предусмотрены при их создании.

3. Целостное представление личности. Вместо моделирования отдельных аспектов поведения, генеративные агенты представляют целостную личность со всеми ее нюансами, противоречиями и индивидуальными особенностями.

4. Масштабируемость исследований. После создания банка агентов исследователи могут многократно "опрашивать" одних и тех же агентов по различным темам без необходимости повторного набора участников.

5. Возможность моделирования редких групп. При наличии интервью с представителями редких демографических или поведенческих групп, можно легко "увеличить выборку" таких респондентов для более глубокого анализа.

Традиционные методы исследований часто требуют значительных временных и финансовых ресурсов:

1. Фокус-группы: Требуют физического присутствия участников, модератора, помещения и обычно ограничены 6-10 участниками за сессию.

2. Полевые интервью: Требуют найма и обучения интервьюеров, координации по времени, транскрибирования и анализа данных.

3. Массовые опросы: Хотя и позволяют собрать большие выборки, но часто страдают от низкого качества ответов и не позволяют задавать уточняющие вопросы.

Генеративные агенты предлагают альтернативу, которая может значительно ускорить процесс исследований:

Генеративные агенты не только решают существующие проблемы, но и открывают принципиально новые возможности для исследований:

1. Лонгитюдные исследования без выбывания участников. Традиционные лонгитюдные исследования страдают от высокого процента выбывания участников с течением времени. Генеративные агенты остаются доступными неограниченно долго.

2. Тестирование редких или экстремальных сценариев. Моделирование реакций людей на редкие события (например, природные катастрофы) или сложные этические дилеммы становится возможным без подвергания людей стрессу.

3. Мультимодальные исследования. Одни и те же агенты могут участвовать в различных форматах исследований — от опросов до экспериментов и даже симуляций социальных взаимодействий.

4. Предварительное тестирование гипотез. Исследователи могут использовать генеративных агентов для предварительной проверки гипотез перед проведением дорогостоящих экспериментов с реальными людьми.

Несмотря на все преимущества, важно понимать ограничения генеративных агентов:

Тем не менее, сравнительный анализ с традиционными методами показывает, что для многих исследовательских задач генеративные агенты предлагают оптимальное сочетание точности, масштабируемости и гибкости, что делает их ценным инструментом в арсенале исследователей и разработчиков продуктов.

Одним из самых значимых открытий исследования стало то, что использование полных интервью для создания генеративных агентов значительно снижает демографическую предвзятость моделей. Это критически важное преимущество для применения в бизнесе, где необъективные данные могут привести к серьезным ошибкам в разработке продуктов и маркетинговых стратегий.

Предвзятость ИИ-моделей по отношению к различным демографическим группам — хорошо известная проблема:

1. Неравномерная представленность в обучающих данных. Традиционные модели часто обучаются на данных, где определенные группы недостаточно представлены.

2. Усиление существующих стереотипов. Модели могут усиливать и воспроизводить существующие социальные стереотипы и предубеждения.

3. Разный уровень производительности для разных групп. Многие модели демонстрируют лучшую производительность для доминирующих демографических групп (например, белых мужчин) по сравнению с меньшинствами.

Исследователи использовали метрику Demographic Parity Difference (DPD) — разницу в производительности между наиболее и наименее благоприятствуемыми группами внутри каждой демографической категории. Меньшее значение DPD указывает на более справедливую модель.

Сравнение было проведено между тремя типами агентов:

1. Агенты на основе интервью

2. Агенты на основе демографической информации

3. Агенты на основе персональных описаний

Результаты показали значительное снижение предвзятости у агентов на основе интервью:

Агенты на основе интервью существенно сократили разрыв в точности предсказаний между различными политическими группами, что особенно важно при тестировании продуктов или сообщений, имеющих политическую окраску или затрагивающих социально чувствительные темы.

Такое снижение предвзятости по расовому признаку имеет огромное значение для компаний, стремящихся создавать инклюзивные продукты и коммуникации, особенно на разнообразных рынках.

Интересно, что для образовательных групп было отмечено небольшое увеличение разрыва, хотя в целом тенденция к снижению предвзятости сохранялась для большинства других демографических категорий.

В поведенческих экономических играх, моделирующих принятие финансовых решений, также наблюдалось значительное снижение предвзятости:

Исследователи выделяют несколько ключевых механизмов, благодаря которым интервью помогают снизить демографическую предвзятость:

1. Индивидуализированные данные вместо групповых стереотипов. Интервью фокусируются на уникальном опыте, ценностях и взглядах конкретного человека, а не на его принадлежности к определенной демографической группе.

2. Комплексное представление личности. Двухчасовое интервью позволяет охватить множество аспектов личности, выявляя нюансы и индивидуальные особенности, которые могут не соответствовать стереотипным представлениям о демографической группе.

3. Контекстуальная глубина. Интервью предоставляют контекст для понимания причин и мотивов ответов, что позволяет моделям формировать более нюансированное понимание человека.

4. Уменьшение влияния демографических переменных. Когда модель имеет доступ к богатому индивидуализированному контексту, демографические переменные становятся менее значимыми для предсказания.

Эти результаты имеют прямые практические последствия для бизнеса:

1. Более справедливое тестирование продуктов. Использование генеративных агентов, основанных на интервью, позволяет проводить более справедливое тестирование продуктов среди различных демографических групп.

2. Снижение риска разработки предвзятых продуктов. Компании могут снизить риск создания продуктов, которые непреднамеренно фаворитизируют одни демографические группы за счет других.

3. Улучшение инклюзивности маркетинговых сообщений. Тестирование маркетинговых сообщений на генеративных агентах с низкой демографической предвзятостью позволяет создавать более инклюзивные кампании.

4. Более точное таргетирование. Понимание того, как различные демографические группы реагируют на продукты и сообщения, становится более точным, что позволяет улучшить таргетирование и сегментацию.

Снижение демографической предвзятости, достигаемое с помощью интервью, является значительным преимуществом генеративных агентов и делает их особенно ценным инструментом для компаний, стремящихся к созданию справедливых и инклюзивных продуктов, услуг и коммуникаций.

При разработке модели доступа исследователи учитывали ряд этических соображений:

1. Информированное согласие:

2. Баланс между открытостью и приватностью:

3. Неопределенность будущих возможностей ИИ:

4. Отсутствие коммерческого использования:

Модель доступа к банку агентов служит примером того, как можно балансировать между научной открытостью и защитой конфиденциальности при работе с чувствительными данными. Это особенно важно для бизнеса, который может использовать аналогичные подходы при создании собственных агентных банков для тестирования продуктов и услуг.

Генеративные агенты открывают беспрецедентные возможности для бизнеса, маркетинга и разработки продуктов. Рассмотрим конкретные сценарии применения этой технологии в различных бизнес-контекстах.

Традиционный подход: Организация фокус-групп или опросов, требующих времени и ресурсов, часто с ограниченной выборкой.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Компания, разрабатывающая новое мобильное приложение для фитнеса, может протестировать различные концепции интерфейса и функциональности на генеративных агентах, представляющих разные возрастные группы, уровни физической подготовки и отношение к технологиям.

Традиционный подход: Дорогостоящие UX-исследования с ограниченным числом участников, часто проводимые только на поздних стадиях разработки.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Интернет-магазин может смоделировать процесс покупки с различными вариантами оформления заказа, чтобы определить, какой путь максимизирует конверсию и минимизирует отказы от покупки.

Традиционный подход: A/B-тестирование на реальных пользователях, что может быть рискованным для бренда и требовать значительного времени.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Страховая компания может протестировать серию рекламных сообщений о новой страховой программе на генеративных агентах разных возрастных групп и с разным отношением к риску, чтобы определить наиболее убедительные аргументы для каждого сегмента.

Традиционный подход: Сложные полевые эксперименты с риском негативной реакции клиентов или потери выручки.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Сервис подписки может протестировать различные ценовые уровни и модели (ежемесячная vs годовая, с пробным периодом vs без) на генеративных агентах, чтобы определить оптимальную стратегию для максимизации дохода.

Традиционный подход: Длительные этнографические исследования или массовые опросы с ограниченной глубиной.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Компания, разрабатывающая решения для умного дома, может исследовать неудовлетворенные потребности различных типов домохозяйств, задавая генеративным агентам открытые вопросы о их распорядке дня, болевых точках и отношении к технологиям.

Традиционный подход: Дорогостоящие международные исследования с языковыми и культурными барьерами.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Американская компания, планирующая выход на европейский рынок, может создать банк европейских агентов для тестирования восприятия продукта, ценовой чувствительности и культурных особенностей, влияющих на принятие решения о покупке.

Традиционный подход: Ограниченные сегменты на основе демографии или поведения, без учета индивидуальных мотивов и предпочтений.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Банк может создать набор генеративных агентов, представляющих различные типы клиентов, и использовать их для оптимизации процесса онбординга новых клиентов, адаптируя этот процесс под различные уровни финансовой грамотности и отношения к риску.

Традиционный подход: А/В-тестирование на реальных пользователях, часто требующее длительного времени для накопления статистически значимых результатов.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Стриминговый сервис может использовать генеративных агентов для тестирования новых алгоритмов рекомендации контента, оценивая их способность удовлетворять разнообразные предпочтения и увеличивать вовлеченность.

Традиционный подход: Дорогостоящие тренинги и рискованное тестирование новых скриптов на реальных клиентах.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Контактный центр может использовать генеративных агентов для тестирования новых скриптов решения проблем, выявляя потенциальные недостатки и улучшая обучение сотрудников.

Традиционный подход: Сложное математическое моделирование, часто не учитывающее человеческий фактор и поведенческие аспекты.

Подход с генеративными агентами:

Пример: Интернет-магазин может использовать генеративных агентов для оценки готовности различных сегментов клиентов платить за более быструю доставку или принимать более гибкие временные окна доставки в обмен на скидки.

Эти примеры демонстрируют широкий спектр возможностей применения генеративных агентов в бизнесе. Ключевое преимущество заключается в способности быстро и безопасно тестировать идеи, концепции и стратегии на репрезентативной виртуальной аудитории перед внедрением их в реальный мир, что значительно снижает риски и ускоряет цикл разработки.

Одним из наиболее перспективных применений генеративных агентов является революционизация процесса кастомной разработки продуктов (кастдев). Традиционно кастдев требует значительных ресурсов и времени для проведения интервью с потенциальными пользователями, однако генеративные агенты могут трансформировать этот процесс, делая его более эффективным, масштабируемым и глубоким.

Традиционный подход к кастдеву сталкивается с рядом существенных ограничений:

Генеративные агенты предлагают решение многих из этих ограничений:

Практический процесс кастдева с использованием генеративных агентов может включать следующие этапы:

Традиционный подход: Создание абстрактных персон на основе ограниченных данных и интуиции.

Подход с генеративными агентами:

Пример процесса:

Традиционный подход: Структурированные интервью с ограниченной выборкой реальных пользователей.

Подход с генеративными агентами:

Пример процесса:

Традиционный подход: Демонстрация концепций или прототипов ограниченному числу пользователей, часто в контролируемой среде.

Подход с генеративными агентами:

Пример процесса:

Традиционный подход: Часто ограничивается теоретическими вопросами о готовности платить, которые могут не соответствовать реальному поведению.

Подход с генеративными агентами:

Пример процесса:

Традиционный подход: Краткие сессии юзабилити-тестирования, часто не улавливающие долгосрочный опыт использования.

Подход с генеративными агентами:

Пример процесса:

Это особенно ценно для продуктов, успех которых зависит от длительного использования, таких как подписочные сервисы или приложения для формирования привычек.

Генеративные агенты представляют собой лишь начало новой эры в исследованиях пользователей и разработке продуктов. По мере развития технологий мы можем ожидать следующих эволюционных шагов:

Будущие версии генеративных агентов смогут интегрировать не только интервью, но и данные о фактическом поведении пользователей, такие как:

Текущие модели фокусируются на индивидуальных реакциях, но в будущем мы ожидаем:

В то время как нынешние агенты оперируют преимущественно с текстом, будущие модели будут поддерживать:

Мы можем ожидать появления специализированных банков агентов для конкретных отраслей:

Как и с другими технологиями ИИ, следует ожидать:

Несмотря на огромный потенциал, использование генеративных агентов поднимает серьезные этические вопросы, которые необходимо учитывать:

В исследовании авторы подчеркнули важность информированного согласия:

Для бизнеса, рассматривающего создание собственных агентных банков, важно:

Хотя исследование показало, что генеративные агенты снижают предвзятость по сравнению с демографическими моделями, необходимо:

Генеративные агенты не идеальны, и могут возникать риски:

Для ответственного применения генеративных агентов в бизнесе необходимо:

По мере внедрения этой технологии, компаниям следует:

Генеративные агенты представляют собой прорывную технологию с особой ценностью для российского бизнеса, работающего в условиях ограниченности ресурсов и высоких требований к эффективности.

1. Оптимизация исследовательских бюджетов

2. Преодоление логистических барьеров

3. Повышение скорости принятия решений

4. Локализация и культурная адаптация

5. Практические шаги по внедрению:

В условиях, когда российские компании стремятся к технологическому суверенитету и оптимизации затрат, генеративные агенты могут стать ключевым конкурентным преимуществом, позволяющим создавать продукты, максимально соответствующие потребностям российских пользователей, при этом существенно снижая затраты на исследования и разработку.

Несмотря на сложность внедрения, первые шаги могут быть сделаны практически любой компанией уже сегодня – начиная с создания простых агентов на основе существующих данных о клиентах и постепенного движения к более сложным и репрезентативным моделям, которые со временем могут трансформировать весь процесс разработки продуктов и принятия решений.

Подписывайтесь на мой Телеграм-канал, где я делюсь еще большим количеством полезностей из мира нейросетей и маркетинга.