AI-прототипирование – это уже не только способ быстро собрать несколько экранов для интервью. С его помощью можно сделать лендинг и проверить спрос, протестировать новую функцию, собрать MVP или показать пользователям будущую версию целого сервиса.

На реальных кейсах мы покажем, насколько разными могут быть такие проверки: что именно мы создавали, какие гипотезы проверяли и что получала команда на выходе. Поговорим о том, как прототипы помогают быстрее добраться до пользователей и продолжать исследования, когда не хватает времени, денег и свободных ресурсов дизайна и разработки.

Отдельно разберём риски. Как работать с внутренними материалами и не передать AI-сервисам персональные или чувствительные данные. Как не собрать лишнее, не принять красивый прототип за готовый продукт и не перепутать интерес пользователей с подтверждением гипотезы.

Это будет доклад не о промптах и кнопках, а о возможностях AI-прототипирования, его границах и практическом применении в продуктовых исследованиях.