• Зачем исследования продуктам, из которых убирают человека? Несмотря на ""автономность"" продукта, достичь её можно только через понимание того, чью работу и как мы пытаемся автоматизировать. • Запрос команды: ""Как сделать движение автономного грузового автомобиля более безопасным?"" При чём тут исследования пользовательского опыта, какие две задачи нужно было решить и как была выбрана методология с учетом ограничений. Берём стандартные методы и прикладываем их к нестандартной задаче. • ""Долгою упрямою строкой бежит дорога подо мной"": сбор данных в ""поле"" (в нашем случае на трассе) и в кабинетах, что удалось найти. Сколько разных факторов влияет на обычное движение грузового автомобиля в полосе? С какими поломками и отказами встречались водители? • Дополнительные находки: в чём вообще заключается деятельность водителя грузового автомобиля, какое место в ней занимает управление грузовиком – и что делать с остальными задачами? • Работа с результатами: что произошло после, какие ещё исследования выросли из этой работы • Что я сделала бы иначе в 2026 году? Что можно сделать более ""научно"", чем может помочь ИИ в подобных задачах.