Как нейросети помогают создать MVP и вывести его в топ рынка

Все больше компаний в России и мире внедряет ИИ-решения, чтобы не только автоматизировать рутину, но и решать ключевые проблемы своей сферы. В этом году несколько российских заводов заинтересовались системой контроля качества, которую с помощью нейросетей разработал обычный студент. Авторский MVP уже работает на одном из производств.

Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета «Зерокодер». Искусственный интеллект уже сейчас проникает во все сферы бизнеса, и процесс интеграции только наращивает обороты. 

В этот раз я расскажу, как нейросети помогают тестировать идеи и проверять гипотезы быстро и без проблем.

Студенческий стартап и российские заводы

Одна из самых ярких новостей прошедшего лета — победа студента из Саранска и его ИИ-стартапа во всероссийском конкурсе предпринимателей моложе 28 лет «Создай НАШЕ».

Победителя зовут Андрей Федоренко, а его проект — система на основе машинного зрения для обнаружения поломок и брака на производстве. Идея пришла к автору — студенту кафедры проектирования ракетных комплексов — во время посещения производственных цехов. На одном из заводов Мордовии уже создан и запущен минимальный жизнеспособный продукт (MVP), а в Липецке проводятся пилотные испытания одного из модулей системы.

Победа на конкурсе принесла Федоренко грант на миллион рублей. Эти средства пойдут на развитие проекта. Они помогут ускорить процесс трансформации прототипа в полноценный продукт. Андрей уверен: в скором времени он сможет предлагать готовые решения заводам по всей стране.

Когда молодой человек получит диплом, у него уже будет готовый, высоко оцененный и приносящий доход бизнес. И все это оказалось возможным благодаря ИИ.

Рабочий продукт за пару часов

Повсеместная цифровизация и тренд на внедрение нейросетей в любые процессы дали возможность ускорить и одновременно удешевить создание MVP в самых разных сферах бизнеса.

Во-первых, ИИ-модели могут помочь с самой идеей продукта. Помимо того, что нейросети способны оценить уже готовую гипотезу, спрогнозировать реакцию аудитории и обозначить возможные проблемы, они создают идеи с нуля. Отталкиваясь от специализации пользователя, ИИ в считанные секунды определит основные боли потенциальных клиентов, предложит варианты MVP для решения этих вопросы, а также составит описание продукта или уникальное торговое предложение. За несколько часов с помощью нейросетей можно создать сайт, а технологии вайб-кодинга помогут сделать прототип приложения даже тем, кто ничего не знает о программировании.  

ИИ-модели могут отслеживать реакцию на первичный продукт — собирать и анализировать отзывы, после чего делать выводы, насколько идея интересна целевой аудитории, какие функции стоит добавить, какие — убрать.

Созданными нейросетью MVP могут быть чат-боты и голосовые ассистенты, баннеры, обложки и видеоролики, рекомендательные системы и системы анализа данных, распознаватели и классификаторы, инструменты прогнозирования бизнес-показателей, контроля качества, автоматизации рутинных задач и так далее. Чаще всего минимальный жизнеспособный продукт строится на базе opensource-моделей и на простых пользовательских интерфейсах.

Музыка, мошенники и фото с полей

С создания простых прототипов начинали практически все популярные интернет-сервисы: Uber, Spotify, Dropbox, DHL, Amazon и миллионы других компаний.

Так, Spotify использовали ИИ-технологии для анализа пользовательского поведения и создания системы рекомендаций. Прежде чем сделать сервис общедоступным, его протестировали на сравнительно небольшом числе подписчиков, чтобы понять, насколько персонализация увеличивает вовлеченность. В итоге встроенная нейросеть позволила сервису удерживать внимание людей гораздо дольше. Только в 2024 году выручка Spotify выросла до $15,6 млрд, а за первый квартал 2025 года компания заработала $4,2 млрд.

Цифровой банк Chime (США) сегодня оценивает себя в $11 млрд. Одним из ноу-хау компании стала основанная на ИИ система общения с клиентами и отслеживания подозрительных транзакций. В результате лояльность клиентов выросла на 25%, а случаи мошенничества сократились на 15%.

Нейросети могут помочь в реализации проектов и в других сферах. Так, бренд сельхозтехники John Deere (США) в свое время на базе нейросетей создал система оценки состояния посевов и выявления болезней растений. Первое время это был облачный сервис, куда фермер мог загрузить снимки, чтобы нейросеть изучила их и дала заключение. Точность диагностики составила 98-99%, и сейчас система используется во всем мире. Чистая прибыль компании за 2024 год составила $7,1 млрд.

Съемки промо без актеров и камер

История голливудского продюсера, режиссера и номинанта премии «Грэмми» Майкла Бернса — наглядный пример, как ИИ помогает людям, далеким от IT. С помощью нейросети Lovable Бернс создал платформу для профессионалов киноиндустрии Movipods Virtual Producer (MVP), где объединил ИИ-инструменты для создания видео, аудио и текста.

У Бернса появилась настоящая творческая лаборатория, где быстро и без особых затрат сценаристы и режиссеры могут создать визуализацию любой сцены с виртуальными актерами и озвучкой. Это идеальный формат для презентации идей новых фильмов или сериалов. С другой стороны, платформа позволяет сразу же оценивать все гипотезы и выбирать только самые перспективные.

Этим летом договор о партнерских отношениях с ИИ-стартапом Runway заключила развлекательная компания AMC Networks («Во все тяжкие», «Ходячие мертвецы» и другие). За счет ИИ-решений она планирует создавать видео-MVP — визуализации концепций новых шоу, генерации промороликов для оценки реакции аудитории и так далее. Теперь студии не потребуется вкладывать миллионы в съемки пилотных серий, чтобы проверить, как зрители отреагируют на новый сериал.

Как начинались российские решения

По данным на июль 2025 года, 60% российских компаний используют ИИ-решения. К примеру, крупные ритейлеры начинали внедрять ИИ-сервисы с простых рекомендаций на основе покупательского поведения. Подобные технологии использовали X5 Group («Перекресток», «Пятерочка»), «Магнит», Лента, Wildberries, Ozon и другие. Результатом стало увеличение товарооборота, в среднем, на 25% и повышение уровня лояльности на 20%.

Компании РЖД, Почта России и другие перевозчики грузов внедрили ИИ-модели в процесс составления маршрутов, чтобы предсказывать возможные препятствия — пробки, дорожные работы или перекрытия дорог. Также они отслеживают процессы загрузки вагонов и фур и контролируют доступ к товару. Все новые сервисы тестировались на одном складе, маршруте или в одном терминале. Сотрудники и пользователи быстро давали обратную связь, и внедренная ИИ-модель дообучалась на ходу.

И, конечно, через стадию MVP проходили все крупные российские нейросети — GigaChat, Kandinsky, YandexGPT. К примеру, в начале GigaChat мог ответить только на простейшие вопросы и написать несложный текст, но этого оказалось достаточно, чтобы понять: изначально адаптированная под русский язык нейросеть — то, что нужно пользователям.

Почти бесплатный старт

Если речь идет о небольшом стартапе, а также случаях, когда MVP создает индивидуальный предприниматель или самозанятый специалист, нейросети не только ускорят процесс реализации идеи, но в ряде случаев сведут стоимость первичного продукта к цене ежемесячной подписки.

На мой взгляд, главное преимущество нейросетей — возможность быстро и без потерь проверить, стоит ли идея усилий по ее реализации. Так не только владельцы бизнеса экономят время и деньги, но и их клиенты могут быть уверены — если нейросеть проводит глубинное исследование, новый продукт будет именно тем, что нужно целевой аудитории компании.