Я посмотрел, как человек реально ищет видео для контента, и выяснил, что пять Telegram-каналов уже сократили большую часть ручного поиска.

Хотел автоматизировать поиск видео, но пяти Telegram-каналов оказалось достаточно

В одном из последних исследований у меня появилась понятная гипотеза для цифрового сотрудника.

Есть человек, который регулярно ищет видео для контента.
Работа повторяется, кажется рутинной, и человек прямо говорит, что с удовольствием переложил бы её на кого-нибудь другого.

На первый взгляд задача выглядит подходящей для автоматизации.
Нужно регулярно находить несколько подходящих роликов.
Можно представить цифрового сотрудника, который ищет их сам и приносит готовую подборку.

Но прежде чем что-либо проектировать, я попросил показать мне, как эта работа выполняется сейчас.
После этого гипотеза сильно изменилась.

Я попросил показать реальную работу

Основной источник видео оказался очень простым - Telegram.

Есть несколько юмористических каналов. Человек заходит в них, листает публикации и ищет ролики про собак.
Если потенциально подходящее видео находится, его открывают и смотрят.
Дальше уже принимается решение, можно ли его использовать.

Если в ролике есть жестокость, неподходящее обращение с животными или другой неприемлемый контент, его отбрасывают.
Если видео подходит, его скачивают.

Обычно таким способом удаётся найти необходимые 5-6 роликов.
По оценке самого человека, Telegram закрывает примерно 99% этой задачи.
Есть и другие источники, но фактически хватает примерно пяти Telegram-каналов.

Раньше поиск действительно был проблемой

До того как эти каналы были найдены, человек искал видео через поисковик.
На это уходило примерно полчаса.
Сейчас, когда небольшой набор подходящих источников уже сформирован, вся работа занимает примерно 10-15 минут.

Для меня это поменяло саму постановку задачи.
Я пришёл искать функцию, которую можно передать цифровому сотруднику.
А увидел, что значительная часть исходной проблемы уже была сокращена вообще без ИИ.

Вместо поиска по всему интернету появился небольшой каталог источников, где вероятность найти нужный контент достаточно высокая.

Я искал проблему не в том месте

Изначально работа звучала примерно так:

найти подходящие видео.

После наблюдения за процессом я бы сформулировал её иначе:

посмотреть найденные видео и решить, какие из них можно публиковать.

Это уже другая работа. Потенциальные кандидаты находятся достаточно быстро.

Основное участие человека начинается после этого.
Нужно посмотреть ролик.
Понять, что именно в нём происходит.
Проверить, нет ли жестокости или другого неподходящего содержания.
Решить, соответствует ли видео внутреннему представлению о допустимом контенте.

Получается, первоначальная задача распалась на две части.
Первая - найти кандидатов.
Вторая - содержательно оценить каждого кандидата.

И первая часть в этом конкретном процессе уже достаточно хорошо решается небольшим набором источников.

Пять хороших источников могут уменьшить работу сильнее, чем автоматизация

Этот кейс добавил мне ещё один вопрос для исследований.
До того как автоматизировать работу, стоит проверить:

можно ли сначала уменьшить сам объём этой работы более простым способом?

Иногда для этого нужен другой процесс.
Иногда фильтр.
Иногда более удобный отчёт.
А иногда достаточно пяти подходящих Telegram-каналов.

Если бы я остановился на первоначальном описании задачи - «я регулярно ищу видео и хочу это делегировать» - можно было бы сразу начать придумывать цифрового сотрудника.

После наблюдения реального процесса оказалось, что объект автоматизации уже другой.
И оставшейся ручной работы значительно меньше, чем я предполагал в начале.

Оставшуюся работу можно исследовать отдельно

После поиска остаётся содержательная оценка роликов.

Здесь можно сформулировать уже другую гипотезу: можно ли автоматически предварительно проверять видео по заданным критериям и отдавать человеку только подходящих кандидатов.

Но это отдельное исследование. На этой встрече я не проверял, насколько хорошо ИИ способен выполнять такую оценку, поэтому не хочу выдавать техническую возможность за доказанный результат.

Сейчас я знаю другое. В наблюдаемом процессе вся оставшаяся работа занимает примерно 10-15 минут.
Поток небольшой.

Финальное решение всё равно связано с оценкой содержания.
Для меня этого пока недостаточно, чтобы углубляться в разработку отдельного продукта.

Поэтому эту гипотезу я ставлю на стоп

Изначально идея выглядела вполне разумно.

Есть регулярная работа.
Человек хочет её делегировать.
Есть понятный результат.

Но после наблюдения процесса выяснилось:

• большая часть поиска уже упрощена небольшим каталогом источников;
• оставшаяся работа отличается от той, с которой я начал исследование;
• её объём сейчас небольшой;
• я пока не вижу достаточного экономического основания для отдельного продукта.

Поэтому цифрового сотрудника именно для поиска видео я сейчас делать не буду.
Это не означает, что такую работу невозможно автоматизировать.
И не означает, что подобная задача нигде не может быть большой.

Мой вывод уже:

в этом конкретном процессе я не увидел достаточно сильного сигнала, чтобы продолжать разработку.

Когда я бы вернулся к этой гипотезе

Я продолжу смотреть, как похожую работу выполняют другие люди и компании.

К гипотезе стоило бы вернуться, если я увижу другой масштаб.
Например, если человеку приходится регулярно просматривать десятки или сотни источников.
Если поиск и просмотр занимают часы каждый день.
Если одинаковым отбором занимается несколько сотрудников.
Если поток контента настолько большой, что ручной просмотр становится ограничением.
Если критерии выбора достаточно хорошо повторяются между людьми.
Если стоимость этой работы становится заметной для бизнеса.

Тогда это уже будет другая функция с другой экономикой.
И её будет иметь смысл исследовать отдельно.

Для меня это нормальный результат исследования

Я начинал с идеи цифрового сотрудника для поиска видео.

После наблюдения за реальной работой оказалось, что большую часть проблемы уже решил список из нескольких хороших Telegram-каналов.
А основное участие человека находится в другом месте - в содержательной оценке роликов.

Поэтому сейчас я не буду строить этот продукт.
Чем больше таких встреч я провожу, тем важнее для меня становится именно эта часть исследования.

Мне не нужно после каждой встречи находить ещё одного цифрового сотрудника, которого можно разработать.
Мне нужно найти достаточно большую, повторяющуюся и ценную работу, которую действительно имеет смысл передавать цифровой системе.

Иногда исследование заканчивается новой продуктовой гипотезой.
А иногда его результат ровно обратный:

вовремя понять, что здесь ничего строить не нужно.

На той же встрече обнаружилась ещё одна ежедневная работа - обработка фотографий.

Там проблема оказалась заметнее:

• фотографии приходится исправлять постоянно,
• сотрудники делают много итераций
• всё равно пропускают часть дефектов.

Но эта история тоже не привела меня к идее отдельного продукта.

Там возник другой вопрос: если существующая нейросеть уже умеет выполнять саму операцию, нужен ли ещё один сервис поверх неё или достаточно правильно описать и закрепить навык?

Об этом вероятно будет следующий материал.