На прошлой неделе Google представил Nano Banana Pro — свою новую модель для генерации изображений. Демонстрации выглядели заманчиво. Я открыл Gemini, чтобы протестировать её.
Потом возник вопрос, не связанный с картинками. Не раздумывая, я переключился на Claude.
Не потому, что Claude во всём объективно превосходит другие — я даже не знаю, как сейчас обстоят дела с бенчмарками. Просто Claude мне знаком. Я доверяю его стилю мышления. С ним комфортно общаться. Возвращаться к Gemini было как заходить в чужой дом, когда свой уже ждёт.
Такое поведение кажется нелогичным. Разумнее было бы объективно сравнить инструменты, провести тесты, оценить результаты. Но я этого не сделал. Просто вернулся к привычному.
Проблема 9x, о которой в ИИ молчат
В 2006 году Джон Гуринвиль опубликовал в Harvard Business Review статью «Eager Sellers and Stony Buyers: Understanding the Psychology of New Product Adoption», которая обязательна для всех основателей ИИ-стартапов. Главный вывод: чтобы пользователи перешли на новый продукт, он должен быть в девять раз лучше того, что они используют сейчас.
Не в два раза эффективнее. Не просто заметно лучше. Именно в девять раз.
Причина в том, что пользователи переоценивают привычное в три раза — из-за знакомости, мышечной памяти, ощущения контроля. А компании переоценивают своё предложение тоже в три раза — они его создали, знают все функции, видят потенциал. Три на три даёт девять.
Это приводит к несоответствию в соотношении девять к одному — или 9x — между тем, что изобретатели считают желанным для потребителей, и тем, чего потребители на самом деле хотят.
Компании в сфере ИИ ведут себя так, будто следующий релиз модели заставит всех перейти. Они хвастаются улучшениями в бенчмарках, словно это победа. «Наша модель на 12% лучше в задачах кодирования!» Интересно. А в девять раз лучше? Нет? Тогда я остаюсь на месте.
Netflix победил за счёт удобства, а не контента
Недавно в Twitter отметили, что Netflix выиграл войну стриминговых сервисов, хотя контент у него не лучший. HBO предлагает престижные драмы. Disney владеет Marvel и Star Wars. Apple инвестирует в звёздных режиссёров.
Netflix всё равно лидирует. Почему?
Потому что процесс просмотра проходит без усилий. Открываешь приложение, сразу смотришь, и вот уже один сериал закончился, а следующий начался. Рекомендации достаточно точны, чтобы не тратить время зря. Интерфейс не мешает.
Netflix — как удобный диван, в который проваливаешься. Другие сервисы — как шопинг.
Это преимущество ИИ-компании упускают из виду. Они сосредоточены на возможностях моделей — кто лучше рассуждает, кто точнее генерирует изображения, у кого большее окно контекста. А настоящая борьба идёт на уровне интерфейса, и большинство проигрывает.
Инструменты, которые удерживают пользователей (и это хорошо)
Посмотрите, что происходит с инструментами ИИ для программирования. Кто-то начинает работать с Cursor, Windsurf или Lovable. Первые дни неловкие — где эта кнопка, что делает команда, почему инструмент не понимает намерений?
Затем наступает перелом. Пользователь осваивает горячие клавиши. Узнаёт, как формулировать запросы именно для этого инструмента. Развивает чутьё: когда доверять подсказкам, а когда корректировать. Инструмент становится продолжением мыслей.
Теперь выходит конкурент с более продвинутыми моделями. Чуть быстрее. Немного точнее в автодополнении. Перейдёт ли пользователь?
Почти никогда.
Цена не в подписке. Цена — в переучивании всему. Где здесь кнопки? Какова логика интерфейса? Как ставить запросы для хороших результатов? На освоение ушло несколько недель. Зачем повторять ради 15% прироста?
То же самое с базовыми моделями. Когда вы привыкаете к мышлению Claude — или GPT, или Gemini, — не хочется начинать заново. Вы выстроили рабочий диалог. Знаете, когда спорить, когда добавлять контекст, когда модель может ошибиться. Это знание ценно и не переносится.
Что это значит для компаний в ИИ
Если вы разрабатываете ИИ-продукт, интерфейс — не просто приятная опция. Это ваше главное преимущество в конкуренции.
На практике это выглядит так:
Сделайте первые пять минут идеальными. Пользователи быстро решают, оставаться или уйти. Если им приходится размышлять, куда кликать, вы уже проиграли. Netflix запускает воспроизведение автоматически. TikTok сразу предлагает скролл. Что делает ваш продукт при открытии?
Создавайте для мышечной памяти. Повторяющиеся ежедневно действия — те, что привязывают. Горячие клавиши. Предсказуемые последовательности. Стабильные шаблоны. Каждый раз, когда пользователь действует на автомате, вы усиливаете барьер для перехода.
Позволяйте кастомизировать так, чтобы уход был болезненным. Сохранённые запросы. Персональные инструкции. Запомненные предпочтения. Чем больше пользователь вкладывается в настройку, тем уникальнее становится продукт для него.
Перестаньте зацикливаться на бенчмарках. Это может показаться ересью. Но 10% улучшения в возможностях менее важны, чем 10% в ощущениях от использования. Пользователи не видят баллы тестов. Они взаимодействуют с интерфейсом.
Неудобная правда
Вот что никто не хочет признать: лучшая модель может не победить.
Самая полезная модель может не победить.
Побеждает та, от которой не хочется уходить. Та, что ощущается как дом. Та, где смена значит потерю не только функций, но и беглости, комфорта — всех этих неосязаемых качеств, делающих инструмент своим.
Amazon понял это с Prime. Apple — с экосистемой. Salesforce — сделав себя неотъемлемой частью корпоративных процессов, чтобы вырвать его было почти невозможно.
Компании ИИ всё ещё думают, что это чисто техническая гонка. Нет. Это борьба за незаменимость — и стойкость обеспечивают ощущения, а не чистая мощь.
Ваше преимущество — не в модели. Оно в том, чувствуют ли пользователи себя как дома.