I. Контекст
Идея LimbaAI родилась из растущего интереса к персонализированному контенту и тренда на нейросетевые аватары. Цель была амбициозная: создать приложение, которое превращает обычные фото пользователя в бесконечные генерации визуальных стилей - от реалистичных портретов до стилизованных образов. По сути, LimbaAI - аналог Momo, но с упором на качество, логику интерфейса и плавный пользовательский флоу.
Когда проект стартовал, у нас не было готовой команды и понятных рамок. Нужно было не просто «сделать AI-приложение», а построить целую систему: от генерации контента до подписочной экономики внутри продукта.
II. Моя роль
Я отвечал за полный продуктовый цикл: конкурентный анализ, формирование UX-логики, обсуждение референсов с заказчиком и поиск команды для разработки. Вместе мы прорабатывали каждую мелочь, от визуального языка до механики монетизации.
Помимо дизайна, я помогал собрать ключевых подрядчиков: команду разработчиков и специалиста по FLUX-генерациям, чтобы добиться стабильной и корректной работы AI-моделей. Моя зона ответственности включала выстраивание продукта на стыке дизайна, технологии и бизнес-целей.
III. Процесс
Начали с плотного конкурентного анализа - разбирали аналоги вроде Momo, Remini, Lensa, чтобы понять, где они выигрывают за счёт UX и визуального нарратива, а где теряют пользователя. Мы выделили ключевые паттерны удержания и конверсии, которые потом легли в основу UX-флоу LimbaAI.
Дизайн выстраивался вокруг простоты: пользователь загружает свои фото, выбирает стиль, и приложение на основе нашей нейросети генерирует уникальные аватары. Интерфейс должен был быть максимально «невидимым», чтобы внимание шло не на кнопки, а на результат.
Внутри - подписочная модель с двумя тарифами (неделя и год), а также система монет для отдельных генераций. Этот гибрид позволял протестировать разные сценарии вовлечения и понять, как пользователи ведут себя между подпиской и разовой покупкой.
IV. Сложности
Самым тяжёлым оказалось совмещать креатив и техническую сторону. Мы столкнулись с ограничениями FLUX-генераций - нейросеть иногда выдавала нестабильные результаты, особенно при обработке портретов. Пришлось адаптировать пайплайн, менять форматы загрузки и оптимизировать запросы, чтобы сохранить качество.
Параллельно были вызовы по американскому рынку: требования к приватности, сложная юридическая база и разные UX-паттерны поведения аудитории. Некоторые функции пришлось перепридумывать заново, потому что привычные для СНГ подходы просто не работали.
Добавим сюда сдвинутые дедлайны и получится проект, где каждое решение принималось на скорости, но без потери смысла.
V. Гипотезы и ожидаемые результаты
Мы заложили несколько продуктовых гипотез для проверки на этапе MVP:
Удержание пользователей за счёт персонализированных рекомендаций стилей.
Рост конверсии за счёт «быстрого цикла удовольствия» - от загрузки до готового аватара меньше 30 секунд.
Повышение среднего чека через систему монет и «эксклюзивные» генерации.
Проверка модели LTV/Retention на сегментах США и Европы.
Первые метрики мы ожидаем после запуска MVP - это даст понимание, насколько хорошо работает логика UX и монетизация.
VI. Выводы
LimbaAI - это пример продукта, где дизайн не просто «рисует интерфейс», а выстраивает мост между пользователем и технологией. За каждым экраном стоит анализ, гипотеза и решение конкретной задачи. Проект ещё в стадии MVP, но уже видно, как формируется платформа с потенциалом выйти на рынок нейросетевых приложений нового поколения — тех, где пользователь не просто потребляет, а творит контент.
