Дальше: надёжность и риски

Продукт прошёл проверку на людях - им пользуются, к нему возвращаются. Возникает соблазн нажать на газ: реклама, новые пользователи, рост. Иногда это правильно. Часто - рано.

Когда масштабировать, а когда рано

Масштабировать - значит лить в продукт больше людей и нагрузки. Делать это стоит, когда продукт уже доказал, что держит то, что есть. Если на десяти пользователях он спотыкается, на тысяче он не выправится - он рухнет громче и публичнее.

Масштабирование не чинит продукт, оно его усиливает. Усилит и пользу, и каждую дыру. Сырое не масштабируют - сначала доводят.

Простой критерий: если вы боитесь, что приток новых людей вскроет проблемы, - проблемы есть, и сначала надо их закрыть.

Что становится важным с ростом

На десяти лояльных пользователях многое прощается. На тысяче чужих - нет. Вот что выходит на первый план.

Надёжность - главное для AI-продукта

У обычного софта поведение предсказуемо: написано if - сработает if. У AI-продукта в основе модель, которая иногда выдаёт уверенную чушь. На прототипе это терпимо. В продукте, которым пользуются чужие люди, одна галлюцинация в важном месте подрывает доверие ко всему.

Поэтому к моменту роста у вас должны быть проверки: ответ модели не уходит пользователю напрямую, а проходит контроль формата и здравого смысла, а в спорных случаях продукт честно говорит «не уверен» вместо красивой выдумки.

Главный принцип этого этапа

Рост - награда за надёжность, а не способ её добиться. Сначала продукт держит то, что есть, - потом вы добавляете нагрузку. В обратном порядке вы просто масштабируете проблемы и тратите доверие, которое заработали на первых пользователях.

Дальше - короткая шпаргалка по всему пути: схема, чек-лист, что в MVP, глоссарий и ссылки.