Клиент, который привык спрашивать AI.

Подросток не понял объяснение — попросил AI объяснить иначе. Захотел освоить навык — нашёл видео. Увидел интересную тему в рекомендациях — начал разбираться. Усомнился в ответе — сверился с другим источником.

В этих действиях меня интересует привычка получать помощь в тот момент и в той форме, в которой она нужна. Если такой опыт становится повседневным, он может менять требования к другим цифровым сервисам: интернет-магазину, банковскому приложению, образовательной платформе, рабочей программе.

Именно с этой точки зрения я прочитал The Future Report 2026 — исследование европейских подростков, подготовленное Livity по заказу Google. Отчёт не предсказывает поведение будущих покупателей. Но даёт несколько полезных оснований для продуктовых и маркетинговых гипотез, которые бизнес может проверить уже сейчас.

Что именно исследовали

Авторы сообщают об онлайн-опросе более 16 тысяч подростков 13–18 лет в 11 европейских странах и качественном исследовании с участием более 100 подростков.

Важная деталь: это объединённые данные разных периодов. В семи странах опрос проходил весной 2025 года, ещё в четырёх — весной и в начале лета 2026-го. Британскую выборку из 6 тысяч участников при взвешивании уменьшили до эквивалента тысячи. Поэтому перед нами не одновременный срез всей европейской молодёжи и не исследование российских подростков. [9–10]

Кроме того, участники рассказывали о себе. Их ответы показывают восприятие технологий и заявленные привычки, но не доказывают улучшение знаний, рост креативности или способность распознавать недостоверную информацию.

Для меня это материал, из которого можно извлечь вопросы к собственному продукту.

1. Пользователь привыкает к объяснению, которое можно изменить под себя

На странице 13 отчёта указано: среди использовавших AI за последний год 64% обращаются к нему для образовательных или творческих задач ежедневно или почти ежедневно. Важно сохранять эту базу расчёта: речь именно о пользователях AI. [13]

Особенно интересны ответы о пользе для обучения. Возможность объяснить сложную тему разными способами отметили 44% респондентов, мгновенные ответы и обратную связь — 41%, обучение в собственном темпе — 36%. [16]

В интервью встречаются конкретные сценарии: попросить объяснение попроще, сделать карточки для повторения, подготовить упражнения, проверить понимание. [17–19]

Моя интерпретация: у части аудитории формируется ожидание, что объяснение можно уточнять до тех пор, пока оно не станет полезным.

Для бизнеса это хороший повод пересмотреть инструкции, описания товаров и справочные разделы. Например, покупателю ноутбука можно дать таблицу характеристик. А можно дополнительно помочь разобраться, какие параметры важны именно для его задач и где переплата не даст заметного результата. Пользователю аналитического сервиса можно показать график — и дать возможность уточнить, что изменилось и какие данные стоит проверить.

В обоих случаях ценность создаёт качество объяснения. Само наличие чат-окна ничего не гарантирует. Проверять такую функцию я бы предложил по доле решённых задач, числу повторных обращений и времени до понятного результата.

2. Видео помогает пройти путь от интереса к действию

В качественной части отчёта подростки описывают видео как способ освоить конкретное действие: разобраться с учебной темой, научиться снимать, освоить рукоделие или другой навык. YouTube выделяется как важная площадка для самостоятельного обучения. [44–47]

Для контент-маркетинга здесь есть полезная мысль: обучающее видео должно помогать человеку что-то сделать.

Ролик о товаре может показывать, как выбрать подходящий вариант, выполнить первую настройку, избежать типичной ошибки и понять, что результат получился правильным.

Для сложных услуг работает тот же принцип. Вместо общего рассказа о возможностях аналитики можно разобрать одну ситуацию: почему выручка растёт, а прибыль снижается; почему отчёты рекламной системы и CRM расходятся; как проверить подозрительно хорошую конверсию.

Отчёт не измерял эффективность таких роликов для продаж. Это гипотеза для проверки. Но она помогает поставить содержательную задачу автору: какое действие зритель сможет выполнить после просмотра?

Тогда и оценивать контент можно шире просмотров — по переходам к инструкции, использованию показанной функции, снижению повторяющихся вопросов.

3. Поиск начинается ещё до сформулированного запроса

Вопрос о том, как подростки чаще всего открывают новые темы и интересы, дал такую картину. [38]

Это не распределение покупок по каналам и не инструкция, как разделить рекламный бюджет. Здесь вообще спрашивали об интересах, а не о выборе товара.

Но для маркетинга различие существенное. Человек может сначала увидеть применение продукта, затем заинтересоваться задачей и только после этого начать искать решение.

Поэтому полезно готовить контент для разных ситуаций: когда человек ещё не знает о возможности — показать понятный пример; когда уже заинтересовался — объяснить, как это работает; когда выбирает — дать сравнение, ограничения и доказательства.

Если компания присутствует только на последнем этапе, она рассчитывает, что интерес и критерии выбора за неё сформирует кто-то другой.

4. Пользоваться AI и доверять ему — разные вещи

Среди участников, пользующихся интернетом, 62% говорят, что всегда или часто задумываются о достоверности информации, когда используют интернет, AI и другие технологии для обучения. [26]

Именно «задумываются». Исследование не проверяло, насколько успешно они отличают верный ответ от ошибочного.

В интервью это различие хорошо видно. Подростки рассказывают и о проверке источников, и о случаях, когда уверенная формулировка AI заставляла поверить неверному ответу. [29–31]

Для бизнеса отсюда следует практический вопрос: насколько легко проверить то, что говорит ваш сервис?

В AI-инструменте полезны ссылки на исходные документы, указание периода данных, объяснение расчёта и возможность перейти к человеку. В кейсе — описание исходной ситуации, условий сравнения и ограничений результата.

Особенно это важно там, где AI объясняет цифры. Фраза «продажи снизились из-за рекламы» должна позволять проверить, какие данные использованы и почему предложено такое объяснение.

Я бы проверял доверие через конкретные действия: смог ли пользователь найти источник, заметить ограничение и принять обоснованное решение.

5. Долгая сессия не всегда означает хороший продукт

В отчёте соседствуют две цифры. 86% участников, пользующихся интернетом, считают, что довольно хорошо или очень хорошо управляют своими онлайн-привычками, включая экранное время и безопасность. При этом 42% считают, что проводят онлайн слишком много времени. [51, 55]

Это ответы на разные вопросы. Без перекрёстных данных нельзя сказать, сколько именно подростков выбрали оба варианта. Но сочетание результатов показывает, почему самооценку контроля не стоит считать достаточным показателем благополучия пользователя.

Для продуктовой команды здесь есть повод внимательнее смотреть на вовлечённость. Пользователь провёл в приложении двадцать минут. Он увлечён полезной задачей? Не может найти нужную настройку? Несколько раз перепроверяет непонятный ответ? Продолжает листать, хотя хотел остановиться?

Продолжительность сессии сама по себе этого не объясняет.

Для сервисов, которые помогают решать задачи, я бы добавлял к метрикам активности долю успешного завершения, время до результата и оценку понятности. А для продуктов, которыми пользуются подростки, отдельно проверял бы управление уведомлениями, возможность остановиться и настройки по умолчанию.

6. Пользователь AI не обязательно хочет отдать ему всю работу

Среди использовавших AI 73% считают, что он улучшил хотя бы одну сторону их креативности. В частности, 53% отметили помощь с новыми идеями или решениями, 47% — с творческим письмом. [20]

Это субъективная оценка, а не результат независимого тестирования творческих способностей.

При этом в интервью подростки описывают желание сохранить собственное участие: получить подсказку, разобраться с кодом, доработать идею, написать самому. Некоторые прямо опасаются чрезмерной зависимости от готовых ответов. [21, 23, 31]

Для разработчиков AI-функций это полезное различие. Разным пользователям и задачам могут подходить разные уровни помощи: подсказка, объяснение, проверка или готовый вариант.

Например, в обучении важно, чтобы человек смог самостоятельно повторить действие. В рабочем инструменте — чтобы понимал результат и мог его исправить. Поэтому «сделать всё автоматически» не всегда будет лучшим сценарием.

Это стоит проверять в исследовании пользователей, а не определять только по возможностям модели.

Что я бы взял в работу

После этого отчёта я бы предложил команде пройти путь пользователя и ответить на пять вопросов. Может ли человек получить объяснение под свою задачу? Есть ли наглядный пример, который помогает начать? Понятно ли, откуда взялись рекомендации и цифры? Может ли пользователь выбрать степень помощи AI? Умеем ли мы отличать полезную вовлечённость от затруднения?

Для проверки не обязательно сразу перестраивать продукт. Можно выбрать один частый сценарий: сравнение тарифов, подбор товара, первый отчёт, настройку интеграции. Сделать его понятнее и посмотреть, что изменится в успешности выполнения задачи.

Как читать этот отчёт без лишних обобщений

Исследование заказано компанией, которая развивает AI-продукты и владеет YouTube. Это важно учитывать при чтении акцентов и рекомендаций. Само по себе это не опровергает результаты опроса.

Но из отчёта нельзя заключить, что AI доказанно улучшает обучение, что подростки умеют надёжно распознавать ложь или что названные цифровые привычки обязательно сохранятся во взрослом возрасте.

Для российского бизнеса особенно важно проверить выводы на собственной аудитории: отличаются платформы, образовательная среда и условия использования технологий.

Моя рабочая гипотеза после чтения такая: опыт общения с AI может повышать ожидания от понятности и отзывчивости любого цифрового сервиса. Пользователю становится привычнее уточнять вопрос, просить другой пример и получать помощь без долгого поиска по разделам.

Проверять эту гипотезу лучше на конкретной задаче клиента: насколько быстро он понял, что делать, смог ли проверить ответ и получил ли нужный результат.

← Все записи · Выступления и публикации