Кнопка со звёздочками, которую никто не нажал: пять мифов об AI-функциях и что на самом деле

У каждого продукта сейчас есть кнопка со звёздочками. Или с волшебной палочкой, или с четырёхконечной искрой, которую уже можно считать общим знаком «тут что-то умное». На планёрке её показывали, в релизных заметках про неё написали, в первую неделю на неё нажали все, кому было любопытно. Дальше начинается тишина, и вот про эту тишину у команд сложился набор удобных объяснений.

Пройдусь по пяти. Каждое звучит разумно, и поэтому живёт долго.

«Мы выпустили, значит, получилось»

Как говорят: функция в проде, график кликов в первую неделю растёт, можно отмечать.

Как на самом деле: график первой недели измеряет любопытство, а не пользу. Эффект новизны хорошо известен: после запуска идёт всплеск, потом он затухает, а иногда сменяется провалом ниже обычного уровня. Вывод, сделанный по короткому окну, почти всегда оптимистичнее реальности.

Провал здесь тихий. Он выглядит как успех запуска, потому что в отчёт попадает слово «выпустили», а не слово «решили». Никто не соврал, просто спросили не о том.

Я бы разложил путь человека на четыре шага и у каждого искал свою причину отвала:

Не заметили: проблема в месте и названии. Заметили, но не нажали: непонятно, зачем. Нажали и не вернулись: обещание не сбылось. Три разные болезни, и лечат их по-разному.

«Пользователи пока не готовы к AI»

Как говорят: люди консервативны, привыкнут, надо просто подождать.

Как на самом деле: люди не готовы не к AI, а к лишней работе, непонятным кнопкам и чату, который навязали. Формулировка «не готовы» удобна тем, что виноват в ней пользователь, а не команда.

Показательно качественное исследование Nielsen Norman Group 2025 года: большинство проверенных AI-функций участники просто не замечали. А те, кому функцию показывали, нередко не понимали, зачем она нужна. В этой же логике NN/g разводит два понятия. Findability: нашёл, когда искал. Discoverability: заметил и понял без подсказки. Новая AI-функция обычно проваливает оба.

Мне нравится пример с ассистентом на маркетплейсе из того же исследования: его не заметил никто, пока исследователь не показал пальцем. Помогли бы знакомое имя, привычное место и понятная иконка. То есть не обучение людей, а банальная работа над интерфейсом. Скучно, зато лечится.

«Чат — это универсальный интерфейс»

Как говорят: пустое поле «спросите что угодно» подходит всему, значит, ставим его везде.

Как на самом деле: пустое поле требует навыка. Человек приходит с привычкой искать словами и кнопками, а получает мигающий курсор без единой подсказки о том, что здесь вообще можно. NN/g считает, что AI-чат оправдан там, где у людей есть узкая повторяющаяся задача, а не «потому что модно». И что узкие функции с ограниченным входом новичку понять и принять проще, чем открытый чат.

Практический вывод у меня такой: прежде чем рисовать чат, спросите, не хватит ли одной кнопки с понятной задачей. «Сократить описание до двух строк» в карточке товара понятнее, чем «Спросите ассистента». Станет ли чат когда-нибудь привычным для всех, спорят. Одни ждут, что люди адаптируются, NN/g настаивает, что ментальные модели меняются медленно. Я ставлю на медленно и проектирую так, как будто это уже факт.

«Нас используют, смотрите на цифры»

Как говорят: тысячи генераций в день, глобальный рост вовлечённости.

Как на самом деле: цифры без знаменателя и контрольной группы ничего не говорят. Два типичных промаха:

• В знаменатель берут всех зарегистрированных. Но функция суммаризации звонков нужна тем, кто звонит по работе, а не всей базе. Одним способом вы получите унылые «четыре процента», другим — честные «большинство тех, кому это нужно». Решение о судьбе функции зависит от того, какой знаменатель выбрали.
• Не сравнивают с теми, кто функцию не трогал. Допустим, удержание у пользователей функции выше. Приятно, но, возможно, она просто собрала уже самых активных: они бы и без неё остались. Рост метрик после запуска мог дать сезон, анонс или сам запуск.

Ещё стоит не смешивать три вопроса: попробовали (adoption), пользуются дальше (retention) и стало ли лучше бизнесу. У Google есть старая рамка HEART, где эти вещи разведены по категориям: Adoption, Retention, Engagement, Task Success, Happiness. И связка Goals, Signals, Metrics: сначала цель, потом сигнал, потом уже метрика. Практически никто не начинает с цели, и в этом вся беда.

Общая картина, кстати, неласковая, хотя оговорюсь: это срезы конкретных выборок, а не законы. В опросе руководителей софтверных компаний 2026 года (больше 260 человек) половина, 51%, говорит, что AI-функциями пользуется меньше четверти их клиентов. Такой разрыв между «выпустили» и «пользуются» уже получил своё название.

«AI сам продаёт и удерживает»

Как говорят: продукт с AI в центре конвертируется лучше, значит, это стратегия.

Как на самом деле: в отчёте по приложениям, который опирается на данные порядка 75 тысяч разработчиков (2026), у продуктов, построенных вокруг AI, конверсия в оплату выше: 8,5% против 5,6%. Но годовая удержка ниже: 21,1% против 30,7%. Любопытно: платят охотнее, остаются хуже.

Один отчёт не приговор, и причины в нём не разложены. Но лично мне хватает, чтобы не повторять «AI-first» как мантру. Часть команд считает такую стратегию обязательной, часть называет маркетингом, и данные по удержанию пока скорее за осторожность.

А что до самих людей, вот другой опрос: 2354 взрослых, 2025 год. 31% бросят продукт, если AI-ассистента нельзя отключить, ещё 38% это допускают. Платить сверху готовы всего 8%. Не возводите это в закон, но возможность выключить я воспринимаю не как уступку, а как условие, при котором функцию вообще готовы терпеть.

Как отличить пользу от моды

Я бы не придумывал сложных ритуалов. Мне хватает пяти вопросов, и первый обязателен.

1. Что человек делает вручную сегодня? Как часто и чем это неудобно. Если обходного пути нет, скорее всего, нет и нужды: человек не мучается, а значит, и спасать нечего.
2. Где функция живёт? Рядом с работой или внутри неё. Отдельная вкладка «AI» — это демо, встроенная в привычный маршрут кнопка с понятным названием — это инструмент.
3. Расстроятся ли без неё? Это тест на выключение: спросить людей и посмотреть на отток, если функцию убрать. Популярный порог «очень расстроены» около 40%. Но это эвристика, а не закон, и для узкой функции результат сильно зависит от выборки и формулировки.
4. Сколько запросов уходит на одну решённую задачу? Считайте стоимость успешного исхода, а не запуска. Запуск разовый, запросы каждый день.
5. Какая доля ответов верна? Если точность 50–70%, человек не отличит правильный ответ от неправильного, и вскоре перестанет верить всем. Лучше измерять заранее, а не по жалобам.

Если вы ответили на первые два вопроса словами «не знаем» и «в новой вкладке», дальше можно не считать. И ещё: судите по людям, которых вы наблюдали, а не по внутреннему демо и придуманным персонажам. На демо функция работает всегда.

Допустим, у вас есть своя кнопка со звёздочками. Откройте аналитику и найдите не количество кликов, а число людей, которые нажали её три раза за разные дни. Потом спросите двоих из них, что они делали бы без неё. Ответ «ничего, это было бы то же самое» гораздо ценнее красивого графика. Историю про модель, которую в итоге заменил обычный скрипт, я уже рассказывал: там то же самое, просто с другого конца.