У ИИ для стратегии одна типовая ловушка: ему дают слишком общий запрос, а потом удивляются «воде». В практике

У ИИ для стратегии одна типовая ловушка: ему дают слишком общий запрос, а потом удивляются «воде». В практике это выглядит так же, как кривой ТЗ на интеграцию — формально задача есть, результата нет.

Я обычно строю воркфлоу из 3 шагов:

1. Сначала фиксирую входные данные: продукт, сегмент, география, цикл сделки, ограничения по каналу.
2. Потом прошу ИИ не «писать стратегию», а собрать гипотезы: ЦА, боли, УТП, барьеры, каналы, метрики.
3. И только после этого — свести всё в структуру: цели, этапы, риски, план тестов.

Пример промпта у меня такой:
«Ты B2B-маркетолог. Сформируй 10 гипотез позиционирования для SaaS-продукта в нише [X]. Для каждой гипотезы дай: кому продаём, какую боль закрываем, чем отличаемся, какой канал тестировать первым, какой KPI смотреть».

На выходе уже можно работать. Не стратегия ради красивого документа, а список решений, которые можно проверять в проекте.

ИИ, кстати, часто ошибается в одном: он слишком быстро “усредняет” рынок. Поэтому финальную сборку я всегда делаю сам — особенно если речь про enterprise, длинный цикл и несколько ЛПР. 🤖