Временные режимы Как вы, возможно, знаете, режимы в интерфейсе — это плохо. Но ещё хуже временные режимы. Такое часто встречается в бытовой технике и разных приборах. Режим — это состояние интерфейса, в котором одинаковые действия пользователя приводят к одинаковым результатам. В разных режимах одни и те же действия дают разные результаты. В Фотошопе — множество режимов: клик по изображению может сделать что угодно в зависимости от выбранного инструмента и его параметров. Проблема в том, что пользователь не всегда помнит, в каком режиме находится интерфейс, и из-за этого ошибается: хотел нарисовать линию, но случайно сделал градиент. Представим телевизионный пульт. Кнопки «влево» и «вправо» регулируют громкость, а «вверх» и «вниз» переключают каналы. Эти же четыре кнопки используются для навигации по меню. Если пользователь, находясь в меню, захочет сделать погромче и по привычке нажмёт «вправо», у него ничего не выйдет: сейчас эта кнопка означает «увеличить ширину изображения». Но меню в телевизоре — не просто режим, а временный режим: если десять секунд ничего не нажимать, оно закроется. Когда пытаешься настроить телевизор по инструкции, это ужасно раздражает: пока ты находишь по инструкции, куда жать дальше, меню уже исчезает и приходится начинать с начала. Временные режимы в автомобильных интерфейсах не только раздражают, но и опасны. Например, чтобы добавить бас, нужно открыть меню, найти эквалайзер, выбрать низкие частоты и отрегулировать их ручкой. Пока добираешься до очередного нужного пункта, на твоём светофоре загорается зелёный, и настройку приходится откладывать до следующего светофора. Скорее всего, там придётся снова пробираться через всё меню. Зная, что интерфейс не дождётся следующего светофора, ты будешь вынужден настраивать звук прямо во время движения. Если избежать режимов в интерфейсе невозможно, хотя бы не используйте временные режимы. Если уж пользователь передумал настраивать телевизор или эквалайзер, пусть сам нажмёт «Закрыть». Изначально опубликовано на английском языке в 2013 году: https://ilyabirman.net/meanwhile/all/timed-modes/

Как я делаю дизайн, UI и UX Друзья, спешу поделиться с вами свежими приемчиками. Осваивал тонкое искусство производства интерфейсов и открыл для себя новый flow. Работает так - Берём какую-то идеи/задачу и описываем ее Клоду/Кодексу, просим собрать контекст. Дальше подключаем Mobbin MCP и просим агента найти релевантные интерфейсы. Изучаем что он там нашел и просим использовать генерацию картинок, для того что бы сделать прототип интерфейса. Вместе доводим до ума и дальше просим написать план по материализации проекта в код. Запускам план в ультра режиме - и готово! Намного подробнее и с примерами читайте в новом блог-посте: https://getsweat.ai/blog/from-mobbin-to-a-working-dashboard/

Опенсорс фреймворк от CopilotKit для Intelligent UI, и он уже в топ-5 трендов GitHub 🔥 Идея в том, что агент отвечает на запрос не текстом, а живым интерфейсом: интерактивными графиками, 3D-сценами, формами, симуляциями и визуализациями алгоритмов. Всё рендерится в песочнице прямо в чате. Под капотом Next.js 16 с React 19, бэкенд на LangChain Deep Agents, который подгружает визуализационные скиллы по требованию, и отдельный MCP-сервер. Через него дизайн-систему и сборщик HTML можно подключить к Claude Desktop, Claude Code и Cursor. Лицензия MIT, запускается командами make setup и make dev. В анонсе пишут про работу с любым LLM и любым агентным фреймворком. В README по умолчанию стоит Claude, для OpenAI достаточно ключа, а для остальных провайдеров нужно править модель в коде. Слабые модели, по словам авторов, часто ломают вёрстку. Авторы уверяют, что к 2027 году такой агентный слой будет в каждом приложении. Спорно, но направление понятно: интерфейс всё чаще генерируется под задачу, а не рисуется заранее. Источник: https://github.com/CopilotKit/OpenIntelligentUI @ai_machinelearning_big_data #ui

Разложить прототип на макеты Когда-то рисовать макеты было легко, а делать прототипы — сложно, но постепенно все научились делать и прототипы. Недавно я писал, что не люблю прототипы и хочу видеть макеты: прототипы скрывают внутреннюю логику, а при проектировании меня интересует именно она. Даже то, как разложены макеты по холсту, уже многое говорит о том, чем он думал: https://ilyabirman.ru/meanwhile/all/designing-and-creating-explanations/ Сейчас благодаря нейросетям делать прототипы даже проще, чем рисовать макеты. Нейросеть просто выдаёт готовый кликабельный прототип; макетов в этом процессе в принципе не было и нет. Но что толку, что она его выдаёт? Как ты поймёшь, что там всё действительно по уму сделано? Я всё равно хочу видеть систему целиком, а не одно её измерение, поэтому всегда прошу нейросеть разложить мне все состояния по полочкам, показать связи между ними. Да, наглядно показать всю внутреннюю логику системы стало сложнее, чем просто сгенерировать что-то кликабельное. Но если ты хочешь сделать не просто «что-то», а сделать чётко, то без этого никак.

Включение и выключение Некоторые устройства можно включать и выключить, для чего на них есть кнопки или выключатели. Раньше выключатели физически замыкали и размыкали электрическую цепь. С появлением электронного управления возникли промежуточные состояния. Например, у некоторых телевизоров есть «жёсткий» выключатель на корпусе, и они включаются с пульта только когда он включён. Если выключить такой телевизор только с пульта, он переходит в режим ожидания (standby) и светит красным огоньком. У многих посудомоечных машин или электронных термометров есть отдельная кнопка включения. Всё, что она делает — включает возможность нажать следом кнопку стирки или измерения температуры. Необходимость управлять питанием — проявление технозависимости интерфейса. Задача пользователя — «посмотреть кино», «постирать посуду», «померить температуру», а не «подать питание на схему». Точно так же, как шахматную доску не нужно включать, чтобы сыграть, а стул — чтобы сесть, электронные приборы не должно быть нужно включать, чтобы просто пользоваться ими. Современная электроника может динамически переходить между разными режимами энергопотребления, не вовлекая в эти решения пользователя. Некоторые беспроводные наушники приходится включать и выключать вручную, чтобы они не разряжались зря. Эйрподсами просто пользуешься, когда нужно, а режим питания они выбирает самостоятельно. В случае с телевизором жёсткое отключение принципиально отличается от режима ожидания, но эти отличия несущественны для пользователя, поэтому многие современные телевизоры не имеют ни кнопки на корпусе, ни красного огонька и просто всегда управляются с пульта. Вероятно, такое повышение удобства потребовало некоторого внутренного усложнения. В случае же с термометром кнопка питания является проявлением инерции мышления, так как ровно то же, что она делает физически, может делать соседняя кнопка измерения. Ручное включение и выключение имеет смысл только тогда, когда с ним связаны сценарии использования. Например, пользователь может хотеть отключать камеру и микрофон физически для чувства безопасности. В приборах с неизвлекаемыми батареями физический выключатель — единственный способ гарантированно остановить действие прибора, и то, если он честно отключает всякое электропитание. Некоторые приборы шумят, светят огоньками или создают радиопомехи, что тоже может быть нежелательно и также давать пользователю повод прибор выключить жёстко. И всё же в таких случаях в первую очередь стоит думать об устранении вреда, и только если это невозможно, вводить кнопку питания.

8 неочевидных вариантов использования Claude Opus 5.5 Claude Opus 5.5 не умеет напрямую генерировать изображения и видео. Но это не помешало одному пользователю создать с её помощью 28-секундную анимационную историю, где каждый кадр нарисован средствами JavaScript. Другой собрал интерактивную лабораторию объектива: крутишь кольцо фокусировки, линзы внутри перемещаются, а резкость меняется. На всё ушла одна итерация, 1 час 26 минут и $25,66 через API. А вот ещё один эксперимент: пластилиновая анимация в Blender по одному промпту. Модель прорабатывает сцены, рендерит кадры, проверяет результат и создаёт примерно 20-секундный ролик. И это лишь три примера из восьми — пользователи экспериментируют с Opus 5.5 также в разработке игр, сайтов и интерфейсов.

Есть особый вид клиентского сервиса, который раздражает меня иногда даже больше, чем отсутствие ответа. Это когда ты пишешь вопрос, дальше чат-бот выводит абсолютно нерелевантный ответ ("ну потому что там так настроено"). Хочется спросить: вы вообще прочитали, что я написала? Я сообщила системе два факта: 1. Функция у меня заблокирована. 2. Тариф у меня уже есть — Стандарт. Следующий ответ должен был строиться на этих двух фактах. Например: «Понял. На тарифе Стандарт создание счетов обычно доступно. Давайте проверим, почему оно заблокировано именно у вас». Но вместо этого система как будто обнуляет контекст и начинает объяснять мне, какие вообще существуют тарифы. Я спросила: почему не работает функция? Мне ответили: у нас есть тарифы. Формально это слова по теме. Семантически рядом! И именно поэтому так раздражают чат боты! Кстати такой ответ раздражает сильнее, чем «я не знаю». Потому что при «я не знаю» система признаёт ограничение. Поэтому самая большая ошибка интерфейсов поддержки - думать, что их задача выдать пользователю текст!! Поэтому типичное «ПОЗОВИТЕ ЧЕЛОВЕКА» - это на самом деле не просто эскалация! Пожалуйста, верните мне собеседника, для которого мои слова имеют вообще какое-то значение

Статья Йожи Столет «Протезы воображения, время и письмо» предлагает философскую реконструкцию того, как изменилось наше отношение к будущему вместе с переходом от модерной линейной темпоральности к кибернетической и цифровой. Главным тезисом статьи можно назвать кризис способности воображать политическое будущее, которое связано не столько с нехваткой фантазии, сколько с изменением самой структуры времени. Цифровые интерфейсы становятся «протезами воображения»: они технически перераспределяют между человеком и машиной функцию синтеза разнородного и организуют настоящее и будущее в рекурсивные петли. При этом общий нарратив статьи не сводится к тезису, что цифровые технологии полностью уничтожили свободу. Напротив, пользователь сохраняет активность: он интерпретирует, выбирает и участвует в производстве образов. Однако эта активность уже происходит внутри определённой алгоритмической темпоральности. Поэтому наша задача, пишет Йожи, заключается не в простом возвращении к прежнему линейному представлению о будущем, а в поиске точки праксиса внутри самих рекурсивных систем — использовать обратные связи не только для предсказуемого воспроизводства, но и для производства неожиданного. Кризис политического воображения — это не кризис способности придумать будущее, а кризис режима времени, в котором будущее больше не находится «впереди» нас, а уже циркулирует внутри настоящего как алгоритмически управляемая возможность. Именно поэтому тут важен «протез воображения», где интерфейс не просто помогает человеку воображать что-то, а он начинает участвовать в определении того, как вообще переживаются возможное, будущее и новое , распознавать праксис в существующем.

Никто не знает как должен выглядеть интерфейс программ будущего. Ни OpenAI, ни Anthropic, ни Илон Маск. Я больше 5 лет проработал фронтендером, насмотрелся на разные интерфейсы. Я считаю, что у меня есть некоторая насмотренность и чувство прекрасного. А иногда принятия ужасного, в угоду эффективности. То, что я вижу сейчас на рынке AI агентов - Codex, Claude, Grok Bot. Та динамика, с которой меняются интерфейсы и подходы, показывает, что крупные компании пытаются нащупать/создать формат, в котором коммуникация с агентами будет максимально эффективной и инвазивной. Как айфон, как сенсорные экраны. Я считаю, что сейчас с точки зрения удобства, мы с ИИ общаемся как на кнопочных телефонах. Илон Маск пытается вживить чипы, чтобы управлять силой мысли. Класс! Но я пока пасс. А вы? Какой интерфейс на ваш взгляд самый удобный на сегодняшний день?

🧩 От слов к виджетам Сегодня UI обычно подстраивается под задачу: отдельный экран для покупки, карты, настройки или аналитика. Но с генеративными моделями появляется другой сценарий — интерфейс сам собирается под человека и конкретную задачу, в зависимости от рекомендаций и предпочтений пользователя. На AI RnD Day Ира Пионтковская рассказала, как может выглядеть такой подход и какие технические проблемы возникают на практике. 📌 TLDR LLM пишет код, браузер превращает его в интерфейс. Но кто проверит, что кнопки работают, график не врёт, а виджет отвечает на исходный запрос? Generative UI — это не просто "LLM рисует HTML". Модель должна сгенерировать работающий интерфейс, пользователь — взаимодействовать с ним, а система — понять, действительно ли UI решает задачу с приемлемым качеством. 💥 Красиво ≠ правильно У интерфейса как минимум три слоя проверки: внешний вид, поведение и смысл. Текст может читаться, кнопки — нажиматься, а задача всё равно останется нерешённой. Например, график расходов аккуратно сортирует дни недели по алфавиту. Визуально всё хорошо, а хронология потеряна. 🎙 Почему UI становится частью диалога В классическом интерфейсе пользователь говорит: "покажи шкафы глубиной до 40 см", а приложение показывает экран с результатами. В GenUI модель может создать сам интерфейс под текущую задачу: показать варианты, дать выбрать один, открыть план комнаты и позволить перетащить шкаф. Получается, что виджет становится частью реплики модели — примерно как жест или указание в разговоре. Это особенно интересно вместе с full-duplex voice: пользователь может сказать «этот сюда», модель — показать объект и место на экране, а пользователь — сразу изменить его положение. 🧠 Главная проблема — как проверить UI Сгенерированный HTML может выглядеть красиво, но при этом содержать смысловую или функциональную ошибку. Поэтому мы исследуем VLM-as-a-judge, которая получает запрос, код и скриншоты двух виджетов и должна определить, какой лучше решает задачу. На примере бенчмарка дефектов: берём корректный график и намеренно добавляем один дефект — обрезанный текст, наложение элементов, пропавший объект, подпись не по теме или противоречие с данными. Основной разброс появляется на задачах, где нужно обнаружить ошибку, а не просто прочитать изображение. Например, на обнаружении обрезанного текста Gemini 2.5 Pro дал 100% правильных ответов, GPT-5 — 92%, а Grok 4.20 — 31%. 🛠 Можно ли обучить самого судью? Да. Мы собрали пары из хороших и намеренно испорченных виджетов: перекрытия, блюр, зависания, подмена темы и другие дефекты. Затем дообучили Qwen3.6-35B-A3B. На тесте после DPO точность на повреждённых виджетах выросла с 66% до 100%, а среднее время ответа сократилось примерно с 820 до 25 секунд. 🤖 Следующий уровень — GUI-агент Визуальной проверки недостаточно. Интерфейс может выглядеть правильно, но кнопка не работать. Поэтому следующий шаг — дать GUI-агенту реальный сценарий: "Добавь дубовый шкаф в список покупок". Агент сам кликает по интерфейсу, выбирает нужный объект и проверяет состояние приложения. Если ожидаемый результат не достигнут, траекторию действий и ошибку можно вернуть генератору для исправления. Так появляется полноценный цикл: LLM генерирует UI → GUI-агент взаимодействует → проверяется состояние → ошибка возвращается генератору. 🔚 Выводы Generative UI — это следующий шаг после обычного chatbot-интерфейса: модель может не только отвечать, но и собирать форму взаимодействия под конкретную задачу. Но чтобы это работало в проде, одного сильного генератора недостаточно. Нужны проверяемые среды, модели-судьи и агенты, способные взаимодействовать с интерфейсом. В конечном счёте хочется прийти к системе, где каждой задаче — свой интерфейс, а его качество проверяется автоматически. А после доклада был задан очень хороший вопрос о недалеком будущем: "Будем ли мы жить в одном едином окне, в котором отражена вся наша жизнь?". Кажется, что все к этому идет! 🔗 Более подробно — в презентации Ирины (оставим в комментариях файлом) и в записи выступления (тайминг: 5:04:40). #genui #paperwatch #conference

Сегодня поделюсь одной простой идеей для e-com, которую я пока почему-то нигде не встречал Замечали, что почти во всех iOS-аппах при вводе адреса такие поля, как квартира, подъезд, этаж и домофон, по умолчанию открывают обычную буквенную клавиатуру? Логика понятна: разработчики перестраховываются, ведь изредка адрес содержит буквы (например, квартира И-214). Но стандартный нумпад в iOS не даёт переключиться на буквы, поэтому всем нам открывают полноразмерную клавиатуру Проблема в том, что буквы в этих полях — редкое исключение. В итоге абсолютное большинство пользователей каждый раз вынуждены: 1⃣ Вручную тапать «123» для смены раскладки 2⃣ Набирать цифры на менее удобных мелких кнопках верхнего ряда Как это решить нативно и красиво? 1⃣ Оставляем нумпад по умолчанию, но даём быстрый свитч на буквы прямо над клавиатурой. Вешаем тулбар в inputAccessoryView: слева кнопка «Abc», по центру flexibleSpace, справа — «Готово». 2⃣ Ставим нумпад по дефолту: textField.keyboardType = .numberPad 3⃣ По тапу на «Abc» переключаем тип клавиатуры: textField.keyboardType = .default textField.reloadInputViews() В случае с тем же Ozon 😊 (драфт решения прикрепил) мы экономим пользователю до 4 лишних тапов при оформлении заказа (по одному переключению на квартиру, подъезд, этаж и домофон) и делаем сам ввод удобнее Мобильные разработчики, вопрос к вам: почему так до сих пор массово не делают? В чём подвох или дело просто в приоритетах бэклога? 👇🏻

Возник еще вопрос, почему не подписать поле ввода внутри, а когда на него нажимаешь, подпись уезжает наверх. Действительно, почему? И место, вроде, сэкономим, и поле без подписи не оставим. Первая причина это нестабильность. Интерфейс переходит из одного состояния в другое, потому что может. Как собачка из анекдота. Представьте наполовину заполненную форму. У первой половины полей подпись сверху, а значение внутри. У второй — подпись внутри. Как отличить? Один и тот же объект (текст), одинаково расположенный (внутри), одинаково выглядящий, но в одном случае это подпись, а в другом — значение. Опять надо какие-то улики по всему интерфейсу собирать и до чего-то догадываться. Я НЕ ХОЧУ ДОГАДЫВАТЬСЯ. Очевидность — добро! Должно быть — смотришь на страницу — сразу все понятно, что, где, куда и чего от тебя хотят. Как удар поленом по голове. А не вот эта вот работа следователя. Тут серый на 5% бледнее, значит... А вторая причина попроще. Мне в принципе не нравится, что в поле, куда тебя просят что-то написать, уже что-то написано. Сама концепция странная. Представьте, заходите в бар, а там все стулья заняты. Ну или вам так кажется. Оказывается, они все свободны, нужно только подойти к нужному, человек встанет и сразу уступит вам место. Он его для вас караулил, оказывается. Вот так и с полями ввода. Если вы хотите, чтобы я что-то куда-то ввел, ну так и покажите мне всем своим видом, что вы к этому готовы. Что там место для меня есть. А то опять догадываться надо, что когда я начну писать, что-то там куда-то удете и освободится. А Я НЕ ХОЧУ ДОГАДЫВАТЬСЯ! И про экономию места. Смотрите, если у вас подпись уезжает наверх, значит место под нее там уже зарезервировано. Значит можно сразу туда ее поставить и форма никак в размере не разрастется. Так что, текстовые поля, у которых подпись уезжает наверх, это верх тупости. Ну а что еще вы ожидали от дизайна, придуманного в Гугле?

473 • Не стой в очередях Все мы ценим свое время (* но это лишь мое предположение🌚), и чем меньше его тратится впустую, тем лучше. В том числе это касается очередей и заторов: магазины, пробки, популярные рестораны со 100% посадкой ... и ПВЗ. Поэтому, когда мы отправляемся за ожидающим нас заказом в пункт выдачи 😊 Wildberries, можно сразу посмотреть его загрузку, чтобы не угодить в час пик и не потратить лишние 10 минут в никуда. Можно посмотреть загруженность по дням недели, часы пик дополнительно выделяются цветом, а если идете в моменте, на графике также отображается текущее время. Как считаете, можно ли этот блок как-то улучшить? Поделитесь идеями в комментах👇🏻 ScreenHunt 💎 Платформа анализа мобильных интерфейсов для продуктовых команд в e-commerce @hardclient

DST Global вложился в американский стартап Monogram AI. Фонд Юрия Мильнера совместно с Lux Capital возглавил раунд на $40 млн при участии Conviction, SOMA Capital, Gradient Ventures, e2vc и Maxitech, а также Логана Грина и гендиректора Y Combinator Гарри Тана. Monogram AI был создан в 2026 году. Стартап разрабатывает пользовательские интерфейсы для общего искусственного интеллекта [AGI]. Компания работает над приложением для iOS, которое вместо текстового ответа генерирует интерактивный интерфейс: карточки, меню, карты, сравнения, планировщики и т.п. Решение можно использовать при подборе фильма/сериала, рецептов с ингредиентами и необходимыми шагами, планировании поездки, выборе ресторана и т.д. В компании утверждают, что интерфейс создается “на лету”, в среднем на это требуется около 1,5 секунды. Также известно, что Monogram AI использует модели OpenAI. DST Global был запущен в 2009 году. Фонд инвестирует в компании поздней стадии, которые работают в области ИИ, финтеха, e-commerce, логистики. @rusven

Находим общий язык с пользователями Привет! Это Наташа Коростелёва, продакт в Авито Работе. Пара слов для тех, кто никогда не пользовался Авито Работой: это площадка массового найма, где рабочие, курьеры, продавцы, комплектовщики находят работу. У таких соискателей, синих воротничков, есть большая проблема в поиске — они ищут место, где стабильно заработать, а площадки спрашивают список фильтров — профессию, занятость, число смен. Но человека волнует совсем другое: будут ли штрафы, как встроить подработку в график 2/2. В Kano исследовании «поиск по жизненным ситуациям» оказался в топе востребованных и привлекательных. Мы пошли смотреть, как люди формулируют это сами: в интервью и в диалогах с нашим ИИ-ассистентом. Оттуда вытащили цитаты «нужна работа вечером рядом с домом, чтобы успевать забирать ребёнка из садика». Они и легли в основу подборок. А теперь то, что обычно остаётся за кадром. ➡️ Эксперименты с названиями подборок Сначала мы тестировали громкие, заметные названия вроде «увидеть север» и «лёгкая работа». Логика была простая: чем ярче звучит подборка, тем больше внимания она привлекает. Но всё оказалось наоборот. Чем абстрактнее ситуация, тем меньше людей узнаёт в ней себя: у каждого своя «лёгкость», а «романтика севера», даже если её понимают, не у всех находит отклик. Сработали формулировки, за которыми человек может представить себе что-то конкретное — условно, обычный вторник в своей жизни. ➡️ Поиск метафор В Авито мы много внимания уделяем визуалу и метафорам. Приложением пользуются десятки миллионов человек — должно быть очевидно, что скрывается за каждой кнопкой. Но представление дизайнеров о жизненных ситуациях не всегда совпадает с видением работника на заводе. Отдельный привет метафоре вахты! Понадобилось больше 20 правок, чтобы вместо хипстерского чемодана получить то, с чем человек реально едет на объект. Конверсия зависит от того, поймет ли пользователь, что это про него. ➡️ Ситуации vs. приоритеты Чтобы название новой механики считывалось правильно, исследователи проделали большую работу с фокус-группами. Человек в поиске работы часто находится в уязвимом состоянии, поэтому важно исключить негативный подтекст. «Жизненные ситуации» в русском языке — это про грустное: потеря работы, увольнение, выход на пенсию. А вот название «жизненные приоритеты» оказалось более жизнеутверждающим — оно как бы возвращало контроль над непростой жизнью рабочего человека. С этим вариантом мы и запустили рекламную кампанию. Какие выводы можно сделать? Массовый продукт во времена ИИ-помощников обязан говорить на языке пользователя, а персонализация — это не только про алгоритмы под капотом. Это ещё и сценарии, интерфейсы, формулировки и картинки, в которых человек узнаёт себя.

Про B2C, ч.4: эпоха AI У меня есть несколько важных постов про consumer стартапы (ч1, ч2, ч3), tldr: сегодня их делать 100х сложнее, чем b2b. Во втором посте рубрики есть график, наглядно демонстрирующий драматическое падение числа consumer-единорогов с 2013-го. А к этому посту еще более наглядный график: почти все время конечных потребителей в интернете поделено рынком ещё до 2010-го! 1️⃣ У многих есть надежда на AI: во-первых, спустя 15 лет все же появился b2c продукт, который забрал часть внимания (ChatGPT). Это чего-то стоит. Во-вторых, из миллионов завайбкоженных маленьких кривеньких проектов "для себя" должна же выкристаллизоваться россыпь бриллиантов. 2️⃣ Считаю, что главная ошибка b2c-вайбкодеров в том, что они зачастую заставляют своих юзеров что-то промптить, подключать API, следить за расходом токенов (или других единиц), интегрировать сервисы сложнее одного клика. Все это создает серьезные барьеры, к которым не привыкли обычны люди, которые пользуются приложениями 10-20+ лет. 3️⃣ Другая проблема - виральность: уже давно это по сути единственный способ для b2c хоть как-то вырасти. Но по разным подсчетам, в AI стартапах 40-60% трафика клюнули на AI хайп, и их сложно конвертировать в юзера. Однако токены они потратить успеют! А при виральном успехе AI стратапа у неудачной аудитории - счет за токены может просто обанкротить стартап. 4️⃣ При этом у AI b2c продуктов нет, и наверное не может быть сетевого эффекта. Который был главным драйвером consumer-интернета нулевых (чем больше людей в фейсбуке, тем фейсбук ценнее). 5️⃣ Сейчас AI в b2c скорее похож на набор "сделай сам", вроде ардуино. Прикольно повозиться, сделать что-то вроде бы полезное для себя. Другая аналогия: наверное многие из вас легко видят разницу между хендмейд вещью и фабричной или хенмейд vs дорогой кастомной вещью. Одежда, рюкзак, мебель, что угодно. Хендмейд - это когда рукастый Вася что-то запилил: прикольно, молодец, но в конкуренции на открытом рынке его продукт сильно уступает и массовому фабричному, и качественному эксклюзивному. Так вот пока AI, особенно в consumer части, дает именно "хендмейд-пользу": если все скрыть от юзера под интерфейс, то пользы как бы и нет. Она часто заключается в "о прикольно, AI можно потыкать". Будем надеяться, что это изменится в будущем! @kyrillic