В октябре 2025 года мы запустили AI/UX Lab — лабораторию, объединяющую исследования пользовательского опыта и изучение возможностей для внедрения искусственного интеллекта в цифровые продукты. На ее базе компании смогут тестировать гипотезы, проверять удобство интерфейсов и изучать возможности интеграции ИИ для улучшения пользовательского опыта.

В рамках пилотного запуска на базе MOST IT Hub мы провели исследовательские митапы, демонстрацию eye-tracking-оборудования, воркшопы и тестирование с резидентами IT-хаба, формируя новую в регионе культуру разработки на основе данных.

О запуске лаборатории и презентации ее акиму Алматы можно прочитать в Forbes Kazakhstan.

Лаборатория — это центр экспертизы и экспериментов, объединяющий UX-исследования, анализ данных и разработку экспериментальных решений как с точки зрения пользовательского опыта, так и с точки зрения концептуальной новизны на основе новых технологий, в частности, AI. Здесь компании могут тестировать свои сервисы, интерфейсы и модели до выхода на рынок, проверяя их эффективность, удобство и этическую корректность. Или придумывать абсолютно новые продукты.

AI/UX Lab — это место, где технологии и человек встречаются до релиза, чтобы сделать продукты точнее, понятнее и безопаснее.

Сегодня недостаточно просто выпустить цифровой продукт. Чтобы он оказался востребованным, нужно заранее понять, есть ли у пользователей реальная потребность, какой спрос существует на рынке и насколько сильна конкуренция. Для этого компании проверяют гипотезы, изучают поведение аудитории и оценивают потенциал продукта до того, как вкладываться в разработку. Такой подход снижает риск ошибиться и позволяет запускать решения, подтвержденные данными, а не интуицией.

Для существующих продуктов задачи другие. На зрелых рынках критично находить точки роста, понимать, почему пользователи выбирают тот или иной сценарий, и видеть, где они упираются в барьеры. Исследования помогают обнаружить реальные потребности, повысить конверсии, удержание и найти элементы, которые могут стать дифференциаторами. Это напрямую влияет на эффективность цифрового бизнеса.

Мы запустили AI/UX-лабораторию, чтобы помогать компаниям решать эти задачи системно. Лаборатория позволяет быстро проверять гипотезы, валидировать новые продукты, выявлять зоны роста в действующих сервисах и принимать решения на основе фактов. Мы делаем это вместе с клиентами и партнерами и одновременно помогаем рынку выстроить культуру регулярных исследований цифровых продуктов.

Во время открытия лаборатории проходила презентация реального исследования с разбором от модератора: респондент проходила по сценариям, а на экран транслировались ее действия и направления взгляда в реальном времени.

В лаборатории команды могут наблюдать за поведением пользователей вживую и получать объективные данные о том, как работает продукт. Процесс исследования выстроен так, чтобы фиксировать реальные реакции и упрощать путь от гипотезы до решения.

Каждый проект начинается с постановки вопросов: что именно нужно проверить в продукте и какие бизнес-риски важно снять. Для этого формируются конкретные сценарии и гипотезы:

• как пользователь открывает вклад;
• как он находит реквизиты;
• как совершает перевод между картами;
• понимает ли логику тарифов и комиссий.

После этого команда готовит протокол исследования, подбирает респондентов, настраивает оборудование и формирует чек-листы наблюдений.

Так выглядит подготовка к тестированию — для каждого экрана формируются гипотезы и вопросы. Гипотеза считается подтвержденной, если пользователь выполнил условия из вопроса и не столкнулся с трудностями.

Главная часть лаборатории — это закрытая исследовательская зона. В ней расположены:

В тестовой комнате респондент выполняет задачу: «найдите комиссию по переводу», «откройте новый счет», и проговаривает вслух свои действия. Модератор ненавязчиво задает уточняющие вопросы, если пользователь сталкивается с трудностями.

Команда в наблюдательной комнате видит всё — от микро-эмоций до паттернов поведения:

Модератор и респондент в процессе исследования. Помимо живого наблюдения модератором, за респондентом можно следить через зеркало Гезелла, а также записывать на камеру направление взгляда и микромимику лица.

Каждая сессия записывается в нескольких потоках:

Исследователи фиксируют моменты, которые вызывают замешательство, перепроверяют гипотезы, отмечают неожиданные поворотные точки в поведении. Иногда один короткий комментарий, вроде «я думал, что эта кнопка не активна» становится ключом к большому инсайту. Всё это складывается в детальную картину того, как на самом деле происходит взаимодействие человека с продуктом.

Так выглядит сбор данных по одному из проектов AI/UX Lab: в документе фиксируется процесс взаимодействия респондентов с приложением, вопросы и выводы по каждому исследуемому экрану.

После серии интервью команда начинает сопоставлять факты. На этом этапе важны не отдельные эпизоды, а закономерности — повторяющиеся ошибки, одинаковые паузы, схожие сомнения пользователей.

Исследователи объединяют наблюдения, сравнивают сценарии, ищут системные узкие места. В результате появляется структурное понимание того, где и почему клиент может «споткнуться»: какое решение вводит пользователя в заблуждение, какие формулировки заставляют перечитывать текст, в каких местах интерфейс конфликтует с реальными ожиданиями человека.

После исследования продуктовая команда получает не абстрактные выводы, а понятные рекомендации: что менять, как упрощать сценарии, где пересобрать структуру, а где — только переписать текст. Это позволяет ускорить развитие продукта, повысить конверсию, сократить число обращений в поддержку и избежать дорогостоящих ошибок на этапе разработки.

Это скриншот из итогового отчета для одного из клиентов AI/UX Lab. Здесь отражены результаты проверки гипотезы с комментариями респондентов и рекомендациями по улучшению пользовательского опыта.

Как работать с AI/UX-лабораторией

Мы открыты для сотрудничества с друзьями, партнерами и клиентами, которым нужны качественные исследования под реальные продуктовые задачи. Лаборатория поможет быстро проверять гипотезы, тестировать интерфейсы, анализировать пользовательское поведение и находить точки роста цифровых продуктов.

Помимо исследований, мы помогаем компаниям запускать собственные исследовательские лаборатории. Услуга включает настройку процессов, обучение команд и передачу экспертизы в области AI и UX. Это критически важно для крупных организаций, где качество цифровых продуктов напрямую влияет на бизнес-результаты и лояльность клиентов. Внутренняя лаборатория может стать стратегическим активом, обеспечивающим непрерывный цикл доказательной разработки.

Подробнее узнать о влиянии исследований на цифровые продукты и обсудить проекты можно на странице отдела Discovery Rocket Tech.