Костя Д. про продукт

Иногда контроль убивает то, что пытается вырастить.🤡

Картина, которую видел наверное каждый продакт: команда ставит амбициозный KR — «запустить X новых фичи за квартал». И всё, в большинстве случаев — эксперименты останавливаются. Зачем рисковать непредсказуемым, если дедлайн горит, а в трекере ждут конкретные цифры?

Но вот что происходит, когда OKR убирают — становится хуже.

Без структуры «инновации» быстро превращаются в бесконечный brainstorm. Каждый тянет в свою сторону, приоритеты меняются каждую неделю, а через квартал никто не может объяснить, зачем вообще делали то, что делали. Хаос — это не свобода, это просто другой вид торможения.
Реальная проблема не в OKR. В том, что один инструмент используется для двух разных режимов работы — эксплуатации и исследования. Это как измерять температуру линейкой))

😮 Что работает на практике:
— Разделяйте горизонты. OKR отлично работают на рост существующего. Для исследования — другой язык: гипотезы, ставки, инсайты.
— Время без метрик. Команде нужен буфер, где результат — это знание, а не фича.
— Нормализуйте провал. Если 70% выполнения OKR вызывает панику — проблема не в фреймворке, а в культуре.

Хорошая стратегия для бизнеса — не единая система метрик для всего. Это больше умение переключаться между режимами.

🩵 - Если было полезно

Продуктивный Совет — канал, который я открыл для себя, потому что РЕАЛЬНО УСТАЛ тратить часы на чтение кучи однотипных статей и телеграм-каналов про ИИ, где 90% — вода и пересказ одно и того же. (это не реклама, а реально полезный канал)
​

Сейчас я трачу 30 минут 1 раз в неделю и получаю структурированную сводку всего важного в мире нейросетей и AI-инструментов и кретивной индустрии.

Что это?
Русскоязычный канал с еженедельными обзорами о нейросетях, AI-инструментах и их применении. Два ведущих разбирают актуальные новости: от обновлений Claude, GPT, новых моделей генерации контента до изменений в Cursor, Google AI Studio и других инструментах

✅ Чем полезен для PM:
• Трендовые инструменты — узнаешь об обновлениях еще до массового принятия рынка
• Живые демо — смотришь реальные примеры новых фич (Computer Use в Claude, Design Mode в Cursor, Voice в GPT), понимаешь UX и возможности без чтения документации
• Понимание рынка — каждый выпуск даёт полную картину: что делают Google, Anthropic, OpenAI, какие сделки и приобретения происходят
• Экономия времени — вместо поиска по 10+ источникам достаточно одного видео в неделю
• Русский контекст — особенно полезно для продуктов под русский рынок

Вывод:
Короче, я думаю— вместо того чтобы самим копаться в десятке источников и пытаться отделить зёрна от плевел, лучше просто подписаться и смотреть одно видео раз в неделю. Экономит кучу времени и реально получаешь перфоманс.

🩵 - Если было полезно

Как понять, стоит ли автоматизировать задачу с помощью ИИ? 🗒

Многие компании внедряют AI туда, куда не надо. А потом удивляются — "почему не работает?"
Sequoia Capital дали простой фреймворк: 4 критерия идеальной задачи для ИИ.
Правило одно у них: если задача набирает 3+ из 4 — это ваш первый AI-проект.

1. Intelligence, не Judgment
Задачу можно описать правилами?
✅ Обработка заявок, классификация
❌ Стратегическое планирование

2. Рутинность и повторяемость
Задача выполняется часто и предсказуемо?
✅ Ежедневные отчёты, модерация
❌ Разовый аудит, антикризис

3. Масштаб
Этим занято значительное число людей?
✅ Колл-центр 500 чел., QA 100 чел.
❌ Один уникальный специалист

4. Ценность освобождения
Высвобождение этих людей создаст бизнес-ценность?
✅ Разработчики → больше фич → revenue
❌ Задача, которую вообще можно не делать

Как PM, я постоянно вижу одну ошибку: компании автоматизируют то, что уникально и нестандартно — и получают дорогой провал.
AI побеждает там, где высокий intelligence и низкий judgment. Чем больше правил — тем лучше работает модель.

Прогони свой бэклог через эти 4 вопроса. Скорее всего, найдёшь 1-2 задачи, которые уже сейчас готовы к автоматизации.

🩵 - Если было полезно

Claude выпустил 13 бесплатных курсов по ИИ 😋

Никаких курсов за 500 долларов не нужно.
Никаких «гуру» не требуется.
Только реальные навыки — напрямую от Anthropic.

Материалы в оригинале в X (c vpn)

🩵 - Если было полезно

🤬 Самая дорогая ошибка в продукте — тратить время на то, что команда может решить без тебя.

Не потому что ты плохой менеджер. А потому что никто не учит разграничивать: где твоё участие создаёт ценность, а где — просто создаёт зависимость.

Многие продакты годами работают по принципу «если хочешь сделать хорошо — сделай сам». Результат предсказуемый: команда ждёт одобрения на решения, которые его не требуют. Продакт становится узким местом в собственном продукте.

Переломный момент наступает, когда приходит понимание: делегирование — это не про доверие и не про загрузку людей. Это про архитектуру принятия решений.

Вот как это работает на практике:
1) Направление — твоя зона.
Куда идём, почему именно туда, как выглядит успех. Если это размыто у тебя — никакое делегирование не спасёт.
2) Стратегические развилки — твои.
Всё, что определяет продукт на кварталы вперёд или создаёт необратимые последствия. Здесь твоё участие оправдано.
3) Исполнение — командное.
Как именно делать, какие инструменты, как расставить задачи внутри спринта. Если лезешь сюда — мешаешь, а не помогаешь.

Но главное — передавай не задачу, а логику.
«Сделай вот это» и «вот почему мы делаем именно так» — две разные вещи. Вторая формирует самостоятельность. Первая — исполнителей.

Команда, которая понимает «почему», не приходит за каждым решением. Она начинает думать так же, как ты. Это и есть масштабирование себя как менеджера.

🩵 - Если было полезно

Почему большинство продуктов проваливаются при выходе на международный рынок?

Потому что команды пытаются масштабировать продукт, а нужно масштабировать мышление и систему принятия решений.

PMF не переносится между странами.
Одинаковая цена ломает конверсию.
Discovery работает по-разному в разных культурах.
Локальные платежи иногда важнее UX.
GTM нельзя копировать с домашнего рынка.

Международный запуск — это отдельная продуктовая дисциплина, где нужно учитывать:
• исследование рынков
• кросс-культурную коммуникацию
• локализацию продукта
• стратегию выхода
• комплаенс
• распределённые команды
• баланс Global vs Local

По сути — это полноценный чек-лист запуска международного продукта от идеи до масштабирования.

Этот полезный чек-лист я нашёл в LinkedIn у автора Александра Замахова.

Данную карту навыков я сохранил себе — очень полезная штука для продактов, фаундеров и CPO:

🩵 - Если было полезно

Этот график сильно изменил мой взгляд на распространение AI 🤔

Каждая точка = ~3,2 млн человек.
И картина очень показательная:
• ~84% людей вообще не пользовались AI
• ~16% используют бесплатные чат-боты
• ~0,3% платят за AI
• ~0,04% используют AI для разработки / создания решений

Мы очень ранней стадии. Примерно как интернет в конце 90-х.

Но самое важное — не сколько людей используют AI, а как они его используют.

✅ Сегодня видно 3 уровня:

Уровень 1 — Любопытство
Люди задают вопросы ChatGPT
“напиши текст”, “сократи”, “переведи”
→ рост продуктивности +10–20%

Уровень 2 — Усиление рабочих процессов
AI встроен в ежедневную работу:
• Product → генерация гипотез
• Marketing → контент-пайплайны
• HR → AI-ассистенты для интервью
• Dev → code copilots
→ рост продуктивности x2

Уровень 3 — Создатели систем (0,04%)
Люди используют AI для создания новых продуктов и автоматизации
• AI-агенты
• AI-first продукты
• автоматические ресерч-пайплайны
• внутренние copilots
→ рост продуктивности x10–x100

Именно здесь появляется главное преимущество.

Разрыв между:
“иногда пользуется ChatGPT” и “строит AI-процессы”
будет определять карьерный рост в ближайшие 5 лет.

Что это значит для специалистов:
Если вы:
• Product Manager → учитесь быстро прототипировать с AI
• Маркетолог → стройте контент-движки
• HR → автоматизируйте найм и People-процессы
• Founder → добавляйте AI-native функционал
• Developer → создавайте agent-архитектуры

Вы переходите в топ 0,04% пользователей AI.
И именно там максимальная асимметрия.

✅ Главный вывод:
AI ещё не стал мейнстримом.
Он только начинается.
Возможность — не просто использовать AI, а строить системы на его основе.

Следующие победители скорее всего— не те, кто умеют писать промпты. А те, кто умеют проектировать AI-решения.

🩵 - Если было полезно

Открытость убивает. Закрытость — тоже. Что лучше для компании и сотрудников?

Команда узнаёт о важном решении последней. Не потому что забыли — а потому что «так принято».

Люди не понимают, куда движется продукт. Не потому что сложно объяснить — а потому что «незачем грузить».
Это не история одной компании. Это стандартная боль большинства продуктовых команд, где прозрачность и конфиденциальность никто никогда не разграничивал намеренно.

В каждой компании есть негласный договор: что говорим вслух, а что остаётся за закрытыми дверями. И пока этот договор работает — всё ок. Но как только он начинает ощущаться как несправедливость — всё, доверие начинает трещать.

Я видел два полюса.

1. Компании, где всё прозрачно. Стратегия, цифры, даже зарплатные вилки. Звучит круто, да? Но на практике — половина людей парализована информацией. Вместо того чтобы делать продукт, они обсуждают, почему Вася получает больше Пети.

2. Компании, где всё засекречено. «Просто делай свою работу, остальное не твоё дело». Люди начинают додумывать. А додумывают они всегда худшее. Слухи, демотивация, текучка.

Истина, как обычно, где-то посередине. Но не в размытом «давайте будем немного прозрачными» — а в чётком понимании: прозрачность должна быть там, где она даёт людям контекст для работы. Конфиденциальность — там, где раскрытие реально вредит бизнесу или людям.

Проблема в том, что большинство компаний не думают об этом вообще. Они просто закрывают всё подряд — потому что «так безопаснее». И получают команду, которая работает вслепую и не понимает зачем.

Продакт в этой истории — один из первых, кто чувствует дыры. Потому что он между командой и бизнесом. И ему приходится каждый день решать: это я могу рассказать, а это — нет. И объяснять это так, чтобы люди не чувствовали себя второсортными.

Это, кстати, один из самых недооценённых навыков в профессии.
Не стратегия. Не аналитика. А умение дозировать информацию честно.

🩵 - Если было полезно

Куда идти в PM уже сейчас, чтобы быть нужным через 3-5 лет?

Если бы я сегодня выбирал домен в продакт-менеджменте — я бы шёл в сторону дистрибуции и маркетинга 🎯

Все последние годы мы качали одно:
• как сделать продукт лучше.
• Как ускорить разработку. Как расставить приоритеты.
• Как написать правильное ТЗ.

Но вот что происходит прямо сейчас:
Агенты и AI инструменты всё активнее забирают у продакта:
• анализ данных и построение гипотез
• написание спек и пользовательских историй
• конкурентный анализ
• синтез интервью и фидбека
• азовую приоритизацию
• и тд.

То, на что раньше уходили дни — теперь часы.
То, на что уходили часы — теперь минуты.

И тут возникает главный вопрос:
Что останется только за человеком?
Я думаю — это дистрибуция.
Потому что создать продукт становится дешевле с каждым месяцем.
А довести его до нужных людей — по-прежнему дорого, сложно и требует живого понимания рынка.

Где я вижу точку роста для продакта будущего:
Не просто Product Manager, а Product + Distribution.

Это продакт, который понимает:
• Как продукт находит своего пользователя (каналы, механики роста)
• Как выстраивать сообщество вокруг продукта, а не просто базу пользователей
• Как увеличивать LTV — через ценность, а не скидки
• Как работает цикл продажи, особенно в B2B
• Как бренд продукта влияет на его retention
• Как строить петли виральности и реферальные механики

Это на стыке классического PM и product-маркетолога.
Человек, который может не только решить — что строить, но и как это продавать.

Почему именно сейчас это становится критичным?
Раньше в команде были чёткие роли:
продакт — придумывает и строит,
маркетинг — продвигает,
продажи — закрывают.
Сейчас эти границы размываются.

Стартап из 3 человек с AI может собрать MVP за неделю.
Но если они не умеют его дистрибутировать — продукт умрёт в тишине.
И в этом мире самый ценный человек в команде —
тот, кто умеет и строить, и доносить ценность.

Если честно, я бы прямо сейчас качал:
• Growth-механики и product-led growth
• Основы контент-маркетинга и построения аудитории
• Понимание unit-экономики через призму LTV/CAC
• Навык позиционирования — как рассказать о продукте так, чтобы его захотели
• Community building — потому что лояльное сообщество это лучший retention

Потому что агент может написать спеку.
Но агент не выстроит доверие с рынком за тебя.

Самый недооценённый скил продакта по моему мнению в 2025 — умение продавать идею.
Своей команде, пользователям, рынку.

Именно это AI пока не умеет делать за нас.

🩵 - Если было полезно

В эпоху AI узким местом в продукте становится не разработка, а качество решений. 🙋

За последний год произошёл взрыв продуктивности в разработке.
И это сильно меняет роль продакт-менеджера.

• Больше сайтов.
• Больше приложений.
• Больше коммитов.
• Сильный рост по всем метрикам разработки.

AI, Copilot, claude code, agent's, генерация кода, новые инструменты —
стоимость создания софта резко падает.

И из-за этого меняется главное ограничение в продукте.

Теперь проблема не в том, чтобы сделать.
Проблема в том, чтобы решить — что делать.

Раньше мы оптимизировали скорость разработки.
Теперь нужно оптимизировать качество решений.

Сделать не то, но быстро — хуже, чем сделать правильно, но медленно.

Это сильно меняет роль продакта.

Меньше времени должно уходить на:
• написание ТЗ
• менеджмент статусов
• процесс ради процесса
• создание постмитов

Больше — на:
• понимание пользователя
• проверку гипотез
• приоритизацию
• родуктовую стратегию
• выбор правильного направления

Потому что если разработка стала быстрее в 2 раза, то ошибка в roadmap тоже становится дороже в 2 раза.

Мы постепенно переходим
от проблем исполнения
к проблемам выбора.

🤬 Важно понимать!
И в новой реальности сильный продакт —
это уже не координатор, а мультипликатор эффективности всей команды.

При этом важно, что всё сильно зависит от того, в какой компании вы работаете.

1. В стартапах AI уже реально снимает часть ограничений разработки —
маленькая команда может делать то, для чего раньше нужен был целый отдел.
Поэтому там быстрее всего становится видно, что главный bottleneck — это выбор, а не код.

2. В BigTech-компаниях ситуация другая.
Там разработка всё ещё может быть узким местом из-за сложной архитектуры, легаси, процессов, согласований и требований к качеству.
Но даже там всё чаще видно, что скорость реализации растёт быстрее, чем качество продуктовых решений.

В классических корпорациях иногда вообще наоборот — узкое место по-прежнему не в разработке и не в продакте, а в согласованиях, иерархии и страхе принимать решения.

Но тренд всё равно один и тот же:

чем дешевле становится разработка,
тем дороже становится ошибка в выборе направления.

И именно поэтому роль продакта сейчас меняется быстрее, чем роль разработчика.

Набираем 🩵 - 20 реакций и пишу пост, о том какие скилы и доменные направления уже сейчас необходимо качать продактам (и не только), что бы успеть за бешеным рынком изменений.

Почему эмпатия — это главный инструмент в переговорах 🤝

В продуктовой работе трудные переговоры — это часть профессии. Приоритеты конфликтуют, ресурсы ограничены, а у стейкхолдеров разные интересы. Легко сосредоточиться только на отстаивании своей позиции, но эмпатия зачастую приводит к лучшим результатам.

Эмпатия в этом контексте — это практический навык. Она помогает выявить ограничения, согласовать ожидания и продвигать обсуждения более эффективно.

Вот как это проявляется в реальных разговорах:

🎯 Поймите глубинную цель
Люди редко спорят ради спора. За каждой позицией стоит цель, давление или метрика. Уточняющие вопросы помогают понять, что на самом деле движет другой стороной.

Открыто признавайте ограничения
Команды работают в разных условиях: сроки, техническая сложность, бизнес-показатели. Когда эти ограничения называют вслух, обсуждение становится более предметным и реалистичным.

Отделяйте позиции от интересов
Изначальные требования могут звучать жестко, но часто они отражают предпочтительный способ решения проблемы. Когда становится понятен основной интерес, найти альтернативные пути гораздо проще.

Создавайте пространство для диалога
Люди охотнее идут на контакт, когда чувствуют, что их слышат. Короткие резюме вроде «Вот как я понимаю вашу проблему» помогают согласовать видение до того, как переходить к решениям.

Ищите общие результаты
В большинстве переговоров есть пересекающиеся цели, даже если приоритеты различаются. Обнаружение точек соприкосновения помогает сместить фокус разговора на решения, которые работают для обеих сторон.

В реальной продуктовой работе эмпатия — это не про «быть мягким», а про эффективность. Когда ты понимаешь реальные ограничения и KPI другой стороны, ты можешь предложить решение, которое закроет их задачу без ущерба для
своей ну или хотя бы попытаться это сделать😄 Так же, эмпатия не отменяет необходимости идти на компромиссы.

🩵 - если было полезно!

🗒 Написал статейку на тему: Что вообще такое Pivot в продукте и когда его нужно делать?

🩵 - если было полезно!

https://vc.ru/growth/2775174-chto-takoe-pivot-v-produkte-i-kogda-bez-nego-ne-oboitis

Всем привет!

Я в поиске опытного Product owner
в стрим "Система мотивации и оплаты труда" в HR-tech Альфа-Банка 😂

Если вы или ваши знакомые давно хотели поработать над приложением для сотрудников - welcome!

Немного про наш HR-tech:
Наш ключевой продукт – это цифровая платформа Alfa People (web и mobile) с прелогин-зоной для кандидатов. Мы строим лучший Total Employee Experience на рынке, внедряя персонализацию и ИИ в наши продукты. Подробнее можно почитать тут.

Кого мы ждем:
Мы ищем продакта, который любит:
📍придумывать и проверять продуктовые гипотезы
📍разбираться в данных и метриках
📍смотреть шире и брать лучшие практики из сильных продуктовых компаний
📍вместе с командой доводить идеи до работающего продукта


Что нужно делать:

✅ Развивать направление Digital-мотивации и делать сервис, который действительно помогает сотрудникам понимать свои результаты и управлять доходом
✅ Кайфовать от результата😂

Если вам откликается или есть сильные рекомендации - напишите @leksin0202

Будем рады познакомиться🫶

Личная рекомендация, кто хочет работать с крутыми ребятами 🔥

Поговорим о признаках токсичной культуры (red flags) 🚩

За годы работы с продуктами и командами я заметил одну закономерность:
токсичная культура почти никогда не появляется внезапно.
Она формируется через небольшие, повторяющиеся сигналы, которые со временем начинают считаться «нормой».

Вот несколько тревожных признаков, которые часто встречаются в командах:

1️⃣ Решения без ответственности
Решения принимаются на встречах, но никто явно не отвечает за результат.
В итоге команда начинает работать не на результат, а на избежание личной ответственности.

При этом не все решения должны принадлежать одному человеку — но владелец результата всегда должен быть.

2️⃣ Решения «наверху», ответственность «внизу»
Стратегические решения принимаются без участия команды, а отвечать за последствия должны исполнители.
Это убивает инициативу и превращает людей в пассивных исполнителей.

Иногда централизованные решения нужны — но если команда не понимает логику этих решений, доверие быстро исчезает.

3️⃣ Обратная связь только сверху вниз
Когда сотрудники не могут безопасно давать обратную связь руководству, проблемы просто замалчиваются.
Люди быстро понимают: говорить правду рискованно.

Сам факт наличия фидбэка «снизу» ещё не означает здоровую культуру — важно, чтобы этот фидбэк действительно влиял на решения.

4️⃣ Митингов больше, чем решений
Бесконечные обсуждения, синки и согласования создают иллюзию работы.
Но если после встреч ничего не меняется — это уже бюрократия, а не управление.

Хороший индикатор — если после встречи нет конкретных решений или владельцев задач, встреча была лишней.

5️⃣ Ошибки наказываются, а не анализируются
В сильных командах ошибки разбирают, чтобы улучшить систему.
В токсичных — ищут виноватого.

Мой вывод:
Токсичная культура редко появляется из-за одного человека. Чаще это набор маленьких управленческих привычек, которые со временем становятся нормой. Важно вовремя замечать эти сигналы — потому что культура формируется тем, какое поведение команда допускает каждый день.

🩵 - если было полезно!

Openclaw был началом. Perplexity Computer - предвкушает ЭВОЛЮЦИЮ.

Perplexity Computer работает с софтом как человек-коллега: просто используя его. Он мыслит, делегирует, ищет, создает, запоминает, пишет код и выдает результат.

Переходите от одной задачи к сотням активных проектов. Закрывайте список дел, продвигайте текущие проекты или запускайте новый сайд-проект.

Уже доступно в веб-версии для подписчиков Max.

🩵 - если было полезно!

🦀 OpenClaw: Почему о этом агенте сейчас все говорят? Разбираем на простом примере.

OpenClaw для меня как для опытного продакта — это уже не «бот», а операционная система для процессов, где ИИ‑агенты стабильно выполняют задачи без ручного промптинга и микроменеджмента.
В бизнесе это означает меньше рутины для команды, быстрее проходящий цикл экспериментов и фич, более предсказуемое качество операций и, как следствие, рост ключевых метрик за счет автоматизации целых кусков процесса, а не отдельных действий.

Смотрим обзор на агента и рефлексируем как его применять в своей работе и нужно ли его вообще применять, каждый сам решает 🚬

https://www.youtube.com/watch?v=yJmPjErzvSY

Главное, не забывайте про риски использования данных агентов

🩵 - если было полезно!

«Мы же клиентоориентированные» — фраза, которая убивает больше продуктов, чем плохой код. 🤩

Слушать клиента — важно. Слушать всех клиентов и пытаться реализовать всё, что они просят, — путь к перегруженному и среднему во всём продукту.

Я не раз видел одну и ту же картину в практике.
Команда собирает фидбек: продажи хотят одну фичу для крупного клиента, саппорт — вторую для снижения тикетов, маркетинг — третью для “красивой упаковки”. Каждое пожелание логично. Каждое — про “клиентоориентированность”. Через полгода продукт превращается в франкенштейн 🧟 : сложный, дорогой в поддержке, без чёткой ценности и тд.

Проблема в том, что клиенты отлично описывают свои боли, но плохо — решения. А разные сегменты хотят разного. Если у вас нет жёсткого приоритета и выбранной стратегии, вы начинаете обслуживать шум, а не рынок и велью для клиента.


Мой принцип:
1) Слушать глубоко, но решать стратегически. Фидбек — это данные о проблеме, не готовый roadmap.
2) Валидировать проблему, а не конкретную фичу.
3) Уметь говорить «нет» даже крупному клиенту, если это уводит продукт от главной ценности продукта

Итого:
Клиентоориентированность — это не «сделать всё для всех».
Это — выбрать, для кого именно вы делаете продукт, и последовательно усиливать его ценность для этого сегмента.

Иногда лучший способ позаботиться о пользователе — не добавить ещё одну фичу.

🩵 - если было полезно!

🗒 Написал мини статейку на тему: Корпоративный PM vs стартап PM. Основные различия.

https://telegra.ph/Korporativnye-PM-vs-startap-PM-dve-raznye-professii-02-12

🩵 - если было полезно!

🇸🇬 Как Perplexity (AI поисковик) спас мой первый день в Сингапуре

Прилетел в Сингапур в 22:00. Отель находится в центре. Понятия не имею как работает местное метро.

Классическая проблема продакта: информации много, непонятно что делать прямо сейчас.

🔫 Проблема:
Гуглю "как добраться из аэропорта до моего отеля. Получаю:

-15 статей с хаотичной инфой
-Форумы 2019 года
-YouTube на 20 минут
- Местная реклама проплаченная (а может вам вообще выбрать другой отель? 🤣)

Перегрузка информацией! Мне нужен верный ответ и сейчас, а не исследование.

✅ Решение:
Открываю Perplexity:
"I'm at Changi Airport Terminal 3 at 10 PM. Need to get to my hotel "name" What's the fastest way?"

За 10 секунд:
1) Метро работает до полуночи
2) Зелёная ветка до Bugis Station
3) Купи EZ-Link карту за 12 SGD или если есть карта Visa/master просто приложи
4) 45 минут, ~2.5 SGD
Всё. Конкретно. Актуально.
Иду, покупаю, еду. Доехал за 45 минут ровно.

На следующий день:
"How to get from Bugis to Marina Bay? Which exit?"
Ответ за 5 секунд: Синяя ветка, выход C, 8 минут.
Дошёл без лишних поворотов.

Что я понял как продакт:
Раньше это бы было: 30 + минут изучения схем и форумов (и возможно еще проплаченных)
С Perplexity: вопрос → решение → действие.

Это идеальный UX.

🙋‍♂️Почему это важно я считаю для PM:

1. Скорость решений
Вопросы в продукте:
-Как конкуренты решили?
-Какие метрики смотреть?
-Есть исследования?
Раньше: 30 минут гугления.
С AI: ответ за минуту.

2. Адаптация к неопределённости
Новый город = новый проект.
Информации много, но что критично?
AI выделяет главное. Даёт направление, не парализует выбором.

3. Снижение cognitive load
Мозг продакта перегружен: roadmap, команда, стейкхолдеры, влёты.
Делегировал рутинный поиск AI → освободил ресурсы для стратегии.

4. Быстрая валидация
Не "я думаю что..." → "проверю за минуту".

🤚 Вывод:
Хороший продакт видит риски раньше. И быстро находит решения.
AI как Perplexity — не фича. Это новый baseline эффективности.

P.S. Важный дисклеймер: AI ускоряет поиск, но не освобождает от ответственности — всегда проверяю критичные факты (цены, время работы, маршруты), потому что ни одна нейронка пока не даёт 100% точности, и слепо доверять AI — это как релизить фичу без тестирования.

Набираем 🔥 - 25 реакций и в комменты описываю мой путь в метро "Как Perplexity саппортил меня словно гид везде, пока находился в неизвестном городе"