В статье рассматривается проблема приоритизации гипотез в управлении цифровыми платформами. Существующие подходы (ICE, RICE) позволяют структурировать процесс, однако требуют значительных временных затрат на согласование экспертных оценок. Предлагается AI-фреймворк, основанный на кластеризации гипотез по трём параметрам (влияние, уверенность, ресурсоёмкость) с использованием алгоритма K-Means. Оценка эффективности метода была проведена на материале 20 гипотез, характерных для рынков Казахстана и Турции. В результате выделены три группы: приоритетные (55%), среднесрочные (35%) и тактические (10%). Разработанный подход позволяет автоматизировать группировку гипотез, сокращая время на предварительный анализ. Представлен прототип Telegram-бота для практического применения фреймворка.

Каратецкая Е.Ю. (науч. рук. Опанасюк М.Ш.) Разработка ai-фреймворка для приоритизации гипотез в цифровых платформах на основе кластеризации поведенческих данных // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17778