AI changes *Nothing* — Dax Raad, OpenCode (Рубрика #AI)

Посмотрел интересный доклад Dax Raad из OpenCode на конференции AI Engineer, где создатель популярного coding agent выступил с провокационным тезисом: несмотря на весь ажиотаж вокруг AI, фундаментальные вызовы построения успешного продукта остаются прежними. В общем, AI не решает волшебным способом те проблемы, что раньше требовалось решать для развития продуктов. Основных тезисов в выступлении всего три

1️⃣ Маркетинг - это про "крутость", а AI слишком корявый
Dax утверждает, что настоящий top-of-funnel маркетинг - это способность создать что-то, чем люди захотят поделиться. Это не стандартные блог-посты о релизах или оплаченные упоминания у инфлюенсеров. Вам нужно вызвать у пользователя такую реакцию, чтобы он захотел показать это коллегам или друзьям со словами "можете в это поверить?".​
Проблема в том, что AI инструменты генерации контента выдают слишком банальные и/или корявые результаты. Они не способны создать крутые штуки, которые цепляют эмоционально. Даже используя AI как brainstorming-партнёра, Dax не получил ни одной действительно хорошей идеи. Маркетинг требует креативности, а AI пока не может её обеспечить.​​ В итоге, лучше не поручать маркетинг AI, а придумывать идеи самим, чтобы иметь ненулевой нулевой шанс стать вирусными.​

2️⃣ Aha-момент: безжалостное устранение фрикций
Второй критический этап - это aha-момент: момент в journey пользователя, когда он наконец "понимает" ценность продукта. Вы должны определить единственный самый важный момент озарения и безжалостно устранить все препятствия на пути к нему.​​ Кстати, про это рассказывал Петр Савостин, мой коллега, что занимается у нас развитием мобильных продуктов для физических лиц. Суть в том, что на каждом лишнем шаге customer journey вы теряете 10-20% пользователей и до aha-момента часто большинство пользователей не добираются. В итоге, это не про то, чтобы сделать много фич, а про то, чтобы сделать вылизанные фичи, где пользователь сразу чувствует ценность. Например
- ChatGPT: пустое поле ввода, куда можно написать что угодно и получить человекоподобный ответ - мгновенное понимание ценности​
- Facebook (retention): добавление 7 друзей в первые 10 дней коррелировало с долгосрочным удержанием​
- Spotify: прослушивание 10 песен в первые 2 часа​

AI не помогает с решением этой проблемы - создание правильного aha-момента требует глубокого понимания problem space, позиционирования, ясности в том, что вы делаете уникально. Это требует куса, который не может быть делегирован алгоритму.

3️⃣ Retention: примитивы важнее фич
Здесь Dax развенчивает миф о том, что продукт может быть либо простым, либо мощным. На самом деле никакого trade-off нет - можно и нужно строить оба качества одновременно.​ Суть в том, чтобы не строить сложные фичи сходу, а в том, чтобы создавать deep primitives (глубокие примитивы), которые можно собрать в нужную функциональность. Сначала проектируете мощный, широкий слой примитивов, а затем собираете из них простой опыт для 99% пользователей. Когда пользователи становятся более продвинутыми, они получают прямой доступ к этим примитивам и могут настраивать продукт под себя, никогда его не перерастая.​

Но с этим не справляются AI инсутрменты, так как проектирование правильных примитивов - это процесс exploration. Чтобы даже объяснить AI, что вы хотите, нужно самому очень хорошо это понимать. Задача - понять проблему настолько глубоко, чтобы спроектировать правильный набор примитивов. AI здесь бесполезен.​​

В итоге, автор отмечает, что AI - это мощный инструмент для технической работы, но он не решает фундаментальных задач создания успешного продукта: маркетинга (креативность), onboarding (taste и фокус) и retention (архитектурное мышление). Технические лидеры должны продолжать инвестировать в человеческие навыки и не попадаться на иллюзию, что AI сделает крутые продукты автоматически. Hard work, хороший вкус, и человеческая изобретательность остаются необходимыми - и это хорошая новость.​​

#ProductManagement #Software #SoftwareDevelopment #AI #Engineering #Management #Leadership