Как ИИ участвовал в создании SNB

Фраза «разработано с участием искусственного интеллекта» за последние годы стёрлась почти до бессмыслицы: её ставят и на йогурт, и на кроссовки. Мы используем её осторожно и хотим объяснить, что за ней стоит в случае SNB — без мистики и без обещаний, что алгоритм придумал формулу за одну ночь.

Короткий ответ такой: ИИ помог сжать время. Он не заменил ни химика-технолога, ни производственную площадку, ни лабораторные испытания. Он взял на себя то, что человек делает медленно и с усталостью — чтение больших массивов текста, перебор вариантов, сравнение чисел.

Три участка, где это сработало

Разработка косметического продукта — это цепочка из десятков решений, и далеко не все они творческие. Многие сводятся к вопросу «что уже известно и что из этого применимо». Именно здесь языковые и аналитические модели дают выигрыш.

Первый участок — рынок. Прежде чем формулировать бриф, нужно понять, чего людям не хватает в существующих средствах. Мы собирали открытые описания продуктов, тексты на упаковках, публичные отзывы и запросы покупателей, а модель помогала свести это в структуру: какие претензии повторяются, какие формулировки покупатели считают пустыми, что именно раздражает в текущих антиперспирантах.

Второй участок — состав. У антиперспиранта не бесконечное пространство вариантов: активное вещество известно, это соли алюминия. Но вокруг него есть основа, спирт или его отсутствие, увлажнители, отдушка, консервация. Комбинаций много, и модели помогли отсеять заведомо неудачные сочетания до того, как их начали смешивать в лаборатории.

Третий участок — упаковка и коммуникация. Здесь ИИ работал как генератор вариантов: пропорции флакона, читаемость шрифта на маленькой этикетке, десятки версий формулировок для лицевой стороны. Выбирали люди, но выбирать было из чего.

• Анализ рынка: систематизация открытых данных о продуктах, обещаниях брендов и повторяющихся жалобах покупателей.
• Подбор направления состава: отсев несовместимых или бессмысленных сочетаний до лабораторного этапа.
• Прогноз поведения формулы: предварительная оценка того, какие сочетания рискуют расслоиться или изменить запах.
• Дизайн упаковки: генерация вариантов формы, компоновки и типографики для отбора дизайнером.
• Тексты и структура сайта: черновики описаний, которые потом переписывались редакцией вручную.

Что осталось за людьми

Ни одна модель не смешивает вещества и не наносит их на кожу. Всё, что касается реальной химии и реальной безопасности, делали технологи на производственных площадках в Германии и Турции. Модель может предположить, что состав будет стабильным; подтвердить это способны только испытания — на стабильность, на совместимость с упаковкой, на соответствие требованиям.

То же касается ощущений. Насколько быстро средство высыхает, не липнет ли кожа, комфортен ли аромат LifeStyle For Her спустя час — на эти вопросы отвечают люди, а не датасет. Мы отсматривали десятки образцов, и разница между двумя близкими вариантами часто определялась именно тактильно.

Почему мы вообще об этом говорим

Потому что иначе фраза про ИИ работает как украшение. Нам важнее, чтобы вы понимали устройство процесса: сначала данные и гипотезы, потом лаборатория, потом испытания, и только затем продукт на полке. Линейка Strong 17%, Strong 22% и LifeStyle For Her появилась именно в такой последовательности.

Побочный эффект этого подхода — дисциплина в формулировках. Когда вы регулярно сверяете черновик с данными, становится сложнее написать в описании что-то громкое и непроверяемое. Заявление «до 7 дней защиты» мы держим привязанным к условию корректного нанесения именно поэтому.

Как это выглядело по времени

Условно процесс делится на четыре отрезка. Первый — сбор и разбор данных о категории: чего людям не хватает, какие обещания уже потеряли смысл, какие сценарии использования встречаются чаще всего. Второй — формулирование брифа, где эти наблюдения превращаются в требования к продукту: концентрация, наличие или отсутствие спирта, характер аромата, ощущение на коже.

Третий отрезок — лабораторный, и он самый длинный. Здесь появляются образцы, их наносят, оценивают, отправляют на испытания стабильности и переделывают. Четвёртый — производственный: перенос отработанной рецептуры на конкретную линию, пробные партии, проверка воспроизводимости. Вычислительные инструменты ускорили первый отрезок в разы, немного помогли на втором и почти никак не повлияли на третий и четвёртый — там время определяется физикой и протоколами, а не скоростью анализа. Из-за этого честная оценка вклада ИИ звучит буднично. Он не сделал разработку принципиально иной, он убрал из неё несколько месяцев рутины и снизил количество решений, принятых «на ощущение». Для небольшой команды это существенно: ресурс внимания ограничен, и тратить его лучше на сложные вопросы, а не на сведение таблиц.

В следующие годы доля таких инструментов в косметической разработке будет расти — как выросла когда-то доля приборного анализа. Ценность при этом останется на прежнем месте: в качестве сырья, честности испытаний и внимании к тому, как продукт ощущается на коже конкретного человека.