CPO OpenAI: как строить продукт

CPO OpenAI: как строить продукт

Кевин Вайл — продуктовый директор OpenAI — был главой продукта в Twitter, Instagram (запрещен в РФ), и Planet. (Его X и Linkedin.)

1. «Модельный максимализм» вместо костылей

OpenAI ставит на то, что модели будут развиваться быстрее, чем мы успеем строить вокруг них решения. «То, что вы используете сегодня, — худшее, что вам когда‑либо выпадет в руки», — говорит Кевин. Буквально на днях вышли новые модели серии «о» с качеством, в очередной раз побившим бенчмарки. Лучше проектировать под грядущие возможности, чем тратить годы на патчи и костыли текущих ограничений.

2. Ансамбли экспертов вместо одного «универсального» ядра

Вайл сравнивает ИИ‑систему с компанией: одни модели отвечают за скорость, другие — за точность, третьи — за определённые задачи. Так OpenAI справляется с поддержкой 400 млн пользователей, имея всего 30–40 сотрудников. Стоит думать не о монолите, а о независимых функциональных кластерах.

3. Evals — новый KPI для продуктов

Составление качественных тестов (evals) становится не менее важным, чем дизайн интерфейса. Чем лучше вы измеряете способности модели (от 99,95% успеха до болезненных 60%), тем точнее сможете её допиливать. Плохие метрики — это потолок для вашего ИИ.

4. Итеративные релизы на виду у всех

Идея «запилил, запустил, доработал вместе с пользователями» пронизывает все уровни OpenAI. Планы — важны, но плотная привязка к дорожной карте может сыграть злую шутку, когда мир ИИ меняется ежеквартально. Гибкость и скорость — вот что ценится.

5. Чат — не рудимент, а король интерфейсов

Готов поспорить, вы слышали, что чат скоро спустят на свалку истории. Кевин уверен в обратном: ничего не даёт такую же свободу выражения и пропускную способность общения с моделью. От простейших ботов до сверхразумных систем — чат остаётся универсальным протоколом.

6. Fine‑tuning как новая норма

Универсальные модели хороши, но отраслевые решения потребуют всё больше «полу‑исследователей» и ML‑инженеров прямо внутри компаний. OpenAI уже этим живёт, но в скором времени и ваш соседний стартап вставит fine‑tuning (то есть подстройку модели под конкретный кейс, кастомизацию сетки) в свой MVP.

7. Движение снизу вверх и право на ошибку

OpenAI борется за скорость через автономию команд: квартальный роадмап — да, но если срабатывает новая идея — планы летят в корзину. Главное — цикл «действие‑обучение‑поворот», а не идеально проработанный документ.

8. Поведенческий дизайн по‑человечески

Когда модели «думают», они не должны замирать или наоборот спамить вас стеной своих размышлений (привет, Grok). OpenAI наблюдало, как люди решают сложные вопросы, и вынесло урок: пару точечных апдейтов статуса хватит, чтобы не терять внимание и не раздражать.

9. ИИ‑репетитор — тренд в геймифицированном обучении

Кевин убеждён: персонализированное обучение — самый большой шанс искусственного интеллекта сделать мир лучше. Учёба перестанет быть роскошью, а станет базовой услугой.

Итог прост: эти практики — не абстракция, а рабочие приёмы, которые двигают OpenAI вперёд. Если вы строите свой ИИ‑продукт, обратите внимание на «модельный максимализм», ансамбли спецов и умение быстро учиться на ошибках. Cамое ценное в этой гонке — не выпустить шедевр первым, а не отставать от темпа.

— Подписаться