Российские ИИ-платформы выходят в B2C: пример AI Чата от «Онланты»

ONLANTA AI HUB выпустила на рынок AI Чат — интеллектуального помощника, рассчитанного на ежедневные сценарии пользователей. На его примере продакт-менеджер платформы Дмитрий Васильев анализирует ключевые тренды, технологические вызовы и особенности построения продуктов для массового пользователя в условиях растущей конкуренции. 

Какие стратегические цели преследуют разработчики ИИ-платформ, выходя на массовый рынок после работы в B2B-сегменте?

Для создателей платформенных решений выход в B2C-сегмент — это логичный этап развития экосистемы. В корпоративном сегменте ключевая ценность заключается в решении узких специализированных задач: автоматизации бизнес-процессов, аналитики данных, технической поддержки. Массовый рынок требует другой парадигмы — создания универсального, интуитивно понятного продукта, который решает широкий спектр повседневных задач пользователя, от работы с текстами до обучения.

Этот переход позволяет, с одной стороны, существенно расширить аудиторию и усилить узнаваемость технологического бренда. С другой стороны, массовый продукт становится своеобразной витриной и точкой входа в более сложную экосистему платформы, демонстрируя ее базовые возможности в доступной форме. Например, наш проект с AI Чатом, иллюстрируют эту стратегию: корпоративная платформа получает consumer-фронтенд, который знакомит широкий круг пользователей с возможностями ИИ, заложенными в ее основу. Это соответствует общей тенденции, где граница между корпоративными и потребительскими технологиями становится более проницаемой.

Почему вы решили выходить в B2C-сегмент именно сейчас? Какие изменения на рынке подтолкнули к этому?

Во-первых, поменялось поведение пользователей: люди начали использовать ИИ не эпизодически, а как полноценный инструмент — для работы, учебы, организации быта, творчества. Именно поэтому возникла потребность в универсальном умном помощнике с безопасной инфраструктурой и понятной логикой взаимодействия.

Во-вторых, рынок стал заметно более зрелым. Крупные корпоративные внедрения ИИ показали, что технологии достаточно надежны, чтобы масштабировать их в сторону массового сегмента. Это создало запрос на локальные решения, которым можно доверять данные и которые соответствуют регуляторным требованиям.

В-третьих, на фоне активного роста LLM-сервисов появился запрос на российские решения, которые обеспечивают не только модели, но и прозрачную политику безопасности, стабильность работы и полноценную поддержку. 

Какие ключевые сценарии использования популярных ChatGPT-подобных решений вы видите в первую очередь? В чем заключается отличие российских ИИ-продуктов от зарубежных? 

Что касается ключевых сценариев, то популярные LLM-сервисы в первую очередь применяются для повседневных задач: получения быстрых справок и объяснений, работы с текстами, генерации идей, а также для обучения и разбора сложных тем. Это включает подготовку документов, формулировку технических описаний и структурирование информации.

Главные отличия российских ИИ-продуктов от массовых зарубежных аналогов заключаются в архитектурном и контекстном подходе. Наши решения развернуты на защищенной облачной инфраструктуре с соответствующими сертификатами, что обеспечивает иной уровень контроля над данными и их соответствие требованиям локального законодательства. Кроме того, они лучше учитывают языковые особенности, нормативно-правовую базу и интеграции с региональными сервисами, повышая релевантность ответов. 

Еще один аспект — платформенная интеграция, когда инструмент становится частью более широкой экосистемы, что позволяет в перспективе объединять различные функции, такие как аналитика, автоматизация и генерация контента, в едином интерфейсе.

Как решаются вопросы приватности и хранения данных при работе с B2C-пользователями? 

В вопросах приватности мы, например, опираемся на тот же уровень требований, который используется в корпоративных продуктах. Данные B2C-пользователей не используются для дообучения моделей и не передаются внешним сервисам. Хранение и обработка происходят в инфраструктуре, где соблюдаются регуляторные требования и стандарты безопасности, а архитектура платформы обеспечивает строгие ограничения доступа и изоляцию данных.

Чтобы предотвратить утечки и защитить контент пользователей, мы применяем несколько уровней защиты: контролируемые контуры исполнения, шифрование данных при передаче и хранении, мониторинг подозрительных действий, а также внутренние механизмы фильтрации запросов и ответов. Фактически мы переносим корпоративный уровень безопасности в массовый сегмент, чтобы пользователь мог работать с инструментами так же спокойно, как с любыми внутренними элементами корпоративной среды.

Насколько сложно адаптировать корпоративную платформу под массового пользователя?

Адаптация корпоративной платформы под массового пользователя — это всегда вызов. В первую очередь нужно перестроить логику взаимодействия так, чтобы продукт стал интуитивно понятным и доступным без узкоспециализированных знаний. Также важно сохранить высокий уровень безопасности и надежности, присущий корпоративным решениям, но при этом сделать сервис удобным и быстрым. Это серьезная работа над упрощением интерфейсов, оптимизацией процессов и внедрением новых подходов к персонализации и поддержке пользователей. 

Ключевыми компетенциями для успеха здесь становятся глубокое понимание технологий ИИ и машинного обучения, опыт в построении безопасных и масштабируемых систем, а также сильные навыки в области пользовательского опыта и интерфейсов. Важную роль играет способность работать в режиме непрерывного улучшения и быстро реагировать на изменяющиеся требования рынка.

Как вы планируете развивать AI Чат в течение ближайшего года?

Мы планируем активно развивать AI Чат в нескольких ключевых направлениях. Во-первых, будем улучшать качество диалогов — повышать точность и релевантность ответов, чтобы сделать общение с агентом максимально естественным и полезным. Во-вторых, расширим функциональность, добавляя специализированные режимы и сценарии, которые помогут пользователям решать более сложные задачи — от профессиональных консультаций до персонализированного обучения.

Кроме того, мы планируем внедрять механизмы персонализации и адаптации под предпочтения каждого пользователя, а также развивать каналы обратной связи для быстрого реагирования на запросы и пожелания сообщества. В целом, стратегия развития ориентирована на постепенное превращение AI Чата из универсального ассистента в мощный и гибкий инструмент, который органично вписывается в повседневную жизнь и работу пользователей.