Человеко-ориентированный. Управление командой, процессами и собой // PeopleSense

Ставка на рост: как перестроить продуктовый процесс в зрелом продукте

Спикер: Галина Ширанкова

Еще пять лет назад мы восхищались тем, что менеджер продукта хорошо умеет проверять гипотезы и знает фреймворки. Эти времена прошли. Проверка гипотез стала абсолютной базой, а бизнес ждет качественных побед и кратного роста.

Проблема в том, что классический продуктовый процесс оптимизирован под поиск локального максимума. Самые высокорисковые гипотезы часто не дают гарантий успеха, поэтому опускаются в самый низ в списке приоритетов. А это ограничивает возможность тестировать уникальные гипотезы — и мы получаем пусть успехи, но довольно маленькие, локальные улучшения конкретных сценариев.

Кейс: продукт «Истории» ВКонтакте
У нас 15 миллионов авторов ежемесячно. За четыре года (с 2021 по 2025) продукт вырос на 28%. У команды были выстроенные дискавери-процессы, регулярная поставка фичей и удивительно высокий success rate гипотез. Все зеленое, продукт растет.
Но могли ли мы сделать больше? Классический процесс не отвечал на вопрос о реальной бизнес-ценности и не давал той самой «полочки» на графике.

Чтобы перейти от поддержки текущего продукта (Run) к большим ставкам, переопределяющим продукт (Change), мы прошли пять шагов.

1. Привязать продуктовые метрики к бизнес-ценности
Мы смотрели на таймспенд и DAU авторов. Но бизнес-метрика ВКонтакте — это сессии. Социальный сценарий «липкий» и создает новые интенты входа в приложение. Мы доказали корреляцию: если пользователь вовлекается в просмотр историй, сессии растут на 40%, а revenue — на 70%.

2. Определить ключевые барьеры и сформулировать ставки
Мы думали, что пользователи не постят истории, потому что нет идей, мало реакций или сложная воронка. Но настоящий барьер был другим: «Я боюсь, что значимые для меня люди этот контент не увидят».
Наша продуктовая ставка: обеспечить дистрибуцию контента на реальный социальный граф (друзей и потенциально знакомых людей).

3. Наполнить бэклоги Change-гипотезами
Мы начали делать агрессивную дистрибуцию в ленте через рекомендации, расширили воронку через уведомления и увеличили время жизни историй до 44–48 часов, чтобы социальный контекст успевал сработать.

4. Ввести квоты на Change
Нельзя один раз зайти в эту воду и забыть. Нужно разделить гипотезы на Run и Change. Идеального соотношения квот не существует — оно зависит от зрелости продукта. Если базовые потребности закрыты и нужен кратный рост, фокус может быть 70% на Change и 30% на Run. В молодых продуктах — наоборот.

5. Построить регулярный процесс отслеживания прогресса
Мы внедрили OKR, где целями стали метрики стратегии, а не просто инициативы. Вес локальных запусков ограничили (например, не более 10% от ключевого результата). 20% веса команд уходит на дискавери, чтобы держать бэклоги актуальными. Плюс еженедельный отчет: цель на конец квартала, текущий факт, прогноз и что происходит прямо сейчас.

Результат
За первое полугодие 2026 года DAU постящих сторис вырос на 33%. Для сравнения: за предыдущие четыре года рост числа пользователей составил 28%. И причина этому — фокус на решении проблем бизнеса.

Главное условие
Это сработает не в любой команде. Прежде чем внедрять такой процесс перестройки продукта, задайте себе три вопроса:
1. Жаждет ли ваш бизнес таких глобальных побед?
2. Нужны ли такие победы вашему руководителю?
3. Хотите ли вы такого роста лично?

Продукт, который идет в Change, должен иметь достаточно продуктовой доблести, чтобы перестраивать процессы.

Если ответы «да», начинайте с привязки метрик к целям бизнеса, формулируйте смелые ставки и стройте регулярный процесс, чтобы чувствовать ритм движения к вашим победам.

@pplsense

Продолжаем подслушивать, как там выступают на ProductSense'26

А если еще не смотрели нашу сторис — заглядывайте, она поделится с вами вайбом площадки 💙

@pplsense

424-й выпуск make sense: об аналитическом подхалимстве ИИ, принятии решений и убедительной предвзятости

«Сказать руководителям „относитесь к советам критически" примерно так же полезно, как сказать людям „не поддавайтесь когнитивным искажениям"».

«Самый опасный не тот аналитик, который ничего не понимает, — его ошибки обычно заметны. Гораздо опаснее система, которая достаточно хорошо понимает задачу, данные и самого пользователя, чтобы построить интеллектуально сильный путь именно к тому выводу, который человек хотел получить».

Ведущие:
Юра Агеев, основатель ProductSense

О чем говорим:
00:00 — Введение
01:12 — Знакомьтесь, модель-подхалим
02:42 — Почему проверка не поймала проблему: ставка на краткосрочные пользовательские сигналы
03:21 — Продуктовый парадокс: пользователю нравится, когда его понимают и не спорят с ним
04:01 — Приятный ответ и полезный ответ — не одно и то же, когда ИИ работает как аналитик
04:56 — Эксперимент 2026: слияния больниц, 14 моделей, 2160 анализов
07:33 — «Аналитическое подхалимство, обусловленное целью»: сильные модели видят больше методологических развилок — и потому уязвимее
09:30 — Кейс B2B: как формулировка руководителя незаметно определяет вывод модели
11:04 — ЛЛМ удешевляют не только решение, но и его «интеллектуальную защиту»
13:56 — Какие формулировки провоцируют согласие модели: утверждение против открытого вопроса
16:09 — Контраргумент: ИИ прогнозирует успех Kickstarter-проектов лучше людей
17:45 — Два режима одной технологии: независимый анализ vs часть мотивированного рассуждения
18:01 — Strategy Science: ИИ не повысил точность стратегического прогноза, но добавил перегрузку
19:56 — Три работы ИИ в решении: исследовать, защищать, разрушать — и их опасное смешение в одном чате
22:05 — Как разделить роли: независимый анализ в отдельном контексте, без предпочтений руководителя
24:31 — Сильное основание допускает собственное опровержение
25:01 — Исследование Science: соглашательство при конфликтах вредит отношениям, но нравится больше
27:07 — Защита должна быть встроена в процесс, а не в совет «будь критичнее»
29:46 — Голосование нескольких моделей не гарантирует независимости
32:20 — Главный риск: ИИ делает уже принятое решение похожим на независимый анализ

Слушать:
— Telegram
— Mave
— Apple
— Яндекс
— YouTube

А ещё у нас недавно выходил подкаст на созвучную предыдущему посту тему 👀

424-й выпуск make sense: об аналитическом подхалимстве ИИ, принятии решений и убедительной предвзятости.

Можно слушать на любой удобной площадке — ссылки будут в посте ниже 👇

Когнитивные искажения в работе продуктового менеджера и ИИ-помощники, которые помогут их избежать

Спикер: Никита Дубко

Представьте ситуацию, которая, конечно, никак не могла произойти с вами. Где-то в далекой-далекой галактике…

Есть компания, которая делает сервис по учету денег для малого бизнеса. В конце квартала она подводит итоги и видит: 7-day retention заметно снизился. СЕО тут же дает шесть недель, чтобы нормализовать метрику. 

Приходит антикризисный консультант, видит гневные письма в поддержку, жалобы от крупного клиента и выдает: «Проблема в онбординге. Сделаем его хорошо — все будет замечательно». А еще к вопросу подключается LLM и подтверждает: да, нужно улучшать онбординг.

Компания берется за работу. Не успевает — подключает больше людей. Проводит A/B-тестирование и видит, что метрика повышается. Ура?

Только спустя полтора месяца выясняется: дашборд был сломан изначально. Тот самый 7-day retention отображался неверно.

В какой момент команда перестала проверять, что происходит?
1. Дискавери: от одного весомого звонка мы пугаемся и начинаем что-то менять.
2. Авторитет как критерий выбора: СЕО, консультант и LLM сказали «надо» — значит надо.
3. Ошибка невозвратных затрат в реализации: «Мы уже вложились, давайте добавим ресурсов», чтобы закопать улучшить продукт.
4. Измерение результата: недельное A/B-тестирование на маленькой выборке дало желаемую, но невалидную метрику.

Мы — биологические существа, совершаем ошибки. Даже зная про искажения, в моменте их сложно распознать. Нужен процесс, который поможет отделить искажение от реальности.

Почему LLM не спасает автоматически
Есть такой термин — sycophancy (подхалимство). Исследования подтверждают: людям нравится, когда ИИ с ними соглашается, и они считают такие ответы более достоверными. Если запросить: «Докажи мне, что моя идея хороша, даже если фактов нет», LLM подхалимничает. В нее это заложено.

Как заставить ИИ быть честным
🤩 Задайте нейтральный промпт: «Не опирайся на мое мнение. Посмотри объективно и поспорь со мной».
🤩 Пропишите условие: «Думай на английском, отвечай на русском». Запросы на английском дают более точные рассуждения из-за токенизации.
🤩 Используйте агентные скиллы. На GitHub есть куча инструментов, которые перепишут ваши промпты так, чтобы ИИ работал рациональнее.

Агентная система «Гуси-доколебуси»
Это четыре независимых субагента:
⏺ Пруфер
В окне без контекста отделяет факты от не-фактов в вашем PRD.
⏺ Шаблонизатор
Приводит данные к сравнимой структуре, убирая неопределенность.
⏺ Душнила
Пытается опровергнуть написанное, найти данные, которые сломают гипотезу, и подобрать условия остановки проекта. Иногда его нужно просто взять и остановить.
⏺ Летописец
Фиксирует изначальные гипотезы. После релиза помогает проверить, совпали ли они с реальностью, чтобы не было выводов типа: «А ну, я так и думал» .

Когда вы скормите такой системе кейс, она не скажет, что точно делать. А скажет: «Ты еще сходи и подумай. Здесь у тебя искажение, здесь домыслы». И предложит проверить источник метрики. 

В кейсе компании из далекой-далекой галактики гуси не знали, что дашборд сломан, но сделали предположение, которое можно проверить.

Следующий уровень — LLM-Wiki
Одного чата мало, контекст теряется. Более эффективным будет принцип LLM-Wiki. Вы берете свои сырые источники данных и скармливаете LLM. Она находит противоречия и выдает ответы со ссылками.
Чтобы не переполнить контекст, можно использовать пакет QMD, работающий с текстами как со смысловой базой данных.

Как не оказаться на месте компании из далекой-далекой галактики
Запустите аудит «Гусей-доколебусей» на своих старых задокументированных решениях.
Формируя промпт, примените скилл «Объекция», чтобы прибраться в запросе.

Вы как люди можете ошибаться. Но хорошо бы иметь процесс, позволяющий делать не такие критичные ошибки. Как минимум потому, что вы начнете их замечать.

Поставьте этому посту реакцию 👍, если хотите увидеть отдельный разбор когнитивных искажений с доказательной базой.

@pplsense

Подслушиваем, что там на ProductSense'26
И еще Epic Growth захватим

Стартовала наша флагманская конференция, а значит самое время черпать полезный контент в прямом эфире.

Поделимся с вами текстовыми трансляциями некоторых докладов и, может быть, немножечко покажем площадку, чтобы передать атмосферу ❤️

Включайте уведомления и присоединяйтесь. Больше полезного контента будет в канале конференции.

@pplsense

Пока все залипают на ИИ-мафию, вы можете собрать из нейросетей личный совет директоров

Вам попадались ролики, где языковые модели играют в мафию? Агенты с прописанными характерами блефуют, спорят, ловят друг друга на противоречиях и даже выстраивают какие-то взаимоотношения друг с другом. Затягивающая жвачка для мозга после тяжелого дня.

Но что если убрать игровые декорации и забрать механику себе? Представьте: Джобс, Безос, Гроув и Деминг разбирают вашу задачу, для которой вам не у кого попросить совета. Мозговой штурм без согласования удобного всем слота и с уверенностью в компетенциях тех, кто примет в нем участие.

Признавайтесь, руки зачесались попробовать?

На ProductSense’26 директор по развитию product.⁠vision Дмитрий Козлов проведет мастер-класс «Совет ИИ-агентов: как собрать команду экспертов для принятия решений».

На мастер-классе участники:
— Выберут для себя экспертов и соберут их цифровые профили из открытых источников.
— Настроят агента-оркестратора, который организует обсуждение и подготовит итоговое заключение.
— Прогонят совет через свою реальную продуктовую или управленческую задачу.

В результате получат рабочий навык: собирать совет ИИ-агентов под любую задачу.

Поучаствовать в мастер-классе можно только лично.

🗓️ 10 сентября.
📎 15:30, зал Вега.
✏️ Москва, Конгресс-центр ЦМТ.

Способы участия в ProductSense’26 →

А посмотреть мастер-класс в записи можно будет по подписке на Академию ProductSense.

Подробнее об Академии →

Поставьте посту реакцию 👍, если вам интересно узнать подробнее об Академии.
Или поставьте 👎, если читаете канал только ради контентных постов.

@pplsense

Карта решений для руководителя
На ProductSense’26 + Epic Growth

Когда кажется, что проседает буквально все, мы начинаем активно менять сразу несколько частей системы, а то и систему целиком:
⏺ Инструменты, с которыми работает команда.
⏺ Процессы принятия решений.
⏺ Роли и зоны ответственности.
⏺ Уровень внедрения ИИ.
⏺ Подходы к росту.

Но менять все везде и сразу — не вариант. Разобраться, что в системе стоит пересобирать, а на что пока можно опираться, будем на ProductSense’26 + Epic Growth.

Один билет, одна площадка, пять треков:

▶️ Инструменты и границы их применимости — что остается фундаментом продуктовой работы, а что требует пересборки.

▶️ Системы, процессы и организационные контуры — как меняются принятие решений, устройство команд и процессов, распределение ответственности и связи между людьми и новыми средствами автоматизации.

▶️ Мастер-классы — интерактивный формат, где участники разбирают инструменты и методики, пробуют применять их в ситуационных кейсах или сразу в своих проектах.

▶️ ИИ как инструмент эффективности — как использовать ИИ, чтобы делать работу быстрее, дешевле, точнее и масштабнее.

▶️ Коммерческая устойчивость продукта при сжатии рынка — как расти в условиях, когда все более важными становятся эффективность процессов, сильная экономика и работа с клиентской базой.

❤️ 10–11 сентября.
❤️ Москва и онлайн.

За два дня плотной деловой программы можно будет посмотреть на свою систему сразу с нескольких сторон: как принимаются решения, где команда теряет эффективность, что можно автоматизировать, какие процессы требуют пересборки и где искать рост в сужающемся рынке.

И уйти с готовой картой решений: не только с новыми инструментами и идеями, но и конкретными шагами, которые предстоит сделать, чтобы разобраться с вопросами, до которых все не доходили руки.

🔸 1 сентября цены на участие вырастут

Подробности и билеты →

Если планируете поехать на ProductSense’26 + Epic Growth, билет можно забронировать по текущей цене, а оплатить до 10 сентября.

@pplsense

Как превращать хайп вокруг ИИ в реальный рост бизнеса
Доклады Epic Growth на ProductSense’26

Как делать работу быстрее, дешевле, точнее и масштабнее, при этом сохранять выручку, клиентов и экономику в условиях сжатия рынка?

Кажется, что ответ очевиден: повышаем эффективность, наращиваем скорости. В идеале все это через ИИ и сокращения.

Но руководителям сегодня нужно еще и разбираться в том, где ИИ создает видимость бурной деятельности, а где реально помогает экономить ресурсы и вывозить процессы.

Вот 6 докладов трека Epic Growth на ProductSense, которые на кейсах крупных компаний продемонстрируют, как нарастить профит, а не его видимость с помощью ИИ и других способов:

Андрей Бийчук, директор центра продуктов телеком-технологий, МТС:
«Проблемы роста ИИ-продуктов: почему технология взрослеет быстрее бизнеса»

Что происходит с ИИ-продуктом, когда он выходит за пределы успешного пилота? На кейсах МТС разберем, почему при масштабировании главные ограничения возникают уже не в технологиях, а в экономике продукта, пользовательском поведении и готовности бизнеса.

Александр Бондаренко, заместитель генерального директора по ИИ-трансформации, Восточная Горнорудная Компания:
«Как нанять ИИ-агента на работу и не пожалеть: испытательный срок, KPI и цена ошибок»

Разберем, как относиться к ИИ-агенту как к цифровому сотруднику: определить его работу, провести испытательный срок, установить KPI, ограничить полномочия и решить, когда допускать его к самостоятельной работе, а когда — останавливать и возвращать под контроль человека.

Владимир Соколов, директор по продукту, Альфа-Инсайт:
«Новый бензин для бизнеса. Как большие данные помогают продукту выиграть гонку»

Разберемся, как сопоставление транзакций, чеков, телекоммуникационных данных и поведенческих логов превращается в единый клиентский профиль 360° — и в продукты, которые растят метрики.

Илья Забелин, старший управляющий директор, руководитель Офиса Agile–трансформации, Сбер:
«CPO в AI PDLC — новая реальность для продуктовых лидеров»

Почему просто добавить ИИ-инструменты в привычный процесс недостаточно? Поговорим о пересборке продуктового цикла, изменении роли CPO и о том, как архитектура генеративной разработки реализуется в Сбере.

Булат Ниатшин, ML-тимлид, Циан:
«Превращаем ИИ в напарника по дискавери, чтобы продакт сам проверял гипотезы»

Как дать менеджерам продукта возможность самостоятельно проверять гипотезы без очереди к аналитикам? На кейсе Циана разберем, как с подпиской на Claude Code, смекалкой и упорством найти масштабируемое решение, которое ускоряет поиск инсайтов вдвое.

Юлия Срибяник, руководитель направления роста Авито Недвижимость и Путешествия, Авито:
«Как найти новые точки роста в зрелом продукте: кейс Авито Путешествий»

Разберем, как искать новые возможности внутри уже существующей аудитории: где продукт теряет потенциальный спрос и как найти неочевидные барьеры на пути пользователя и превратить их в новые точки роста.

Встречаемся уже совсем скоро:
🏷 10–11 сентября.
📍 Москва и онлайн.

Вы можете поучаствовать в ProductSense’26 лично или отправить к нам команду:
Подробности и билеты →

А еще вместе с билетом на конференцию можно получить доступ ко всем материалам (3000+) Академии ProductSense 👀

@pplsense

Как же всё за... 🐰
3 упражнения для руководителей, у которых опускаются руки

В чате не отвечают час — раздражает. Стагнация метрик при новых вложениях вызывает желание захлопнуть ноут. А привычные задачи будто требуют слишком много сил.

Все, баста, карапузики, пора в отпуск? 🐺
Или сначала попробуем разобраться, что именно с вами происходит?

Из-за стресса страдают функции, которые помогают удерживать внимание, переключаться между задачами и контролировать автоматические реакции. Поэтому при истощении нам сложнее объективно оценивать собственное состояние, не прилагая для этого дополнительных усилий.

Попробуйте провести небольшое внутреннее исследование: сделайте одно из упражнений ниже (или все три) письменно. Возможно, вы обнаружите, что можете помочь себе сами — и без отпуска.

🤩 Разложите «я задолбался» на конкретные состояния

«Задолбался» — это слишком широко. Декомпозируйте это определение:
→ Я больше всего устал от…
→ Меня сильнее всего раздражает…
→ Я больше всего боюсь, что…
→ Мне больше всего не хватает…
→ Я продолжаю делать это, потому что…
→ Если ничего не изменится еще полгода, то…

Пишите первое, что приходит в голову. И не тратьте слишком много времени. Это упражнение помогает услышать самого себя, визуализировать, что с вами происходит.

🤩 Отделите факты от того, что ваш мозг впихивает вам как факты

Какая ситуация сейчас особенно вас задевает? Выберите одну такую и разделите ее на три части: факт, интерпретация, прогноз.

Например:
Факт: сотрудник второй раз завершил работу после обозначенного дедлайна.
Интерпретация: ему безразличны дела компании в целом и прогресс команды в частности.
Прогноз: если я перестану контролировать выполнение работы, она не будет выполняться вовсе.

А теперь спросите себя: «Как изменилась бы моя интерпретация, если бы у меня были силы для анализа факта, а не просто эмоциональной реакции?»

Часто наша версия происходящего далека от того, что случилось на самом деле. Это упражнение помогает провести границу между объективной реальностью и тем, как вы ее воспринимаете.

🤩 Найдите внутренний конфликт, который забирает силы

Вспомните три задачи или ситуации за последний месяц, которые особенно хотелось отложить или поскорее закончить.

Для каждой ответьте на следующие вопросы:
→ Что я должен был сделать?
→ Что мне на самом деле хотелось сделать?
→ Почему я продолжал делать это сам?
→ Что произойдет, если я перестану?
→ Что я получу, если это делегирую?

Теперь найдите повторяющееся противоречие.

Например:
«Я хочу давать команде самостоятельность, но постоянно забираю решения себе», «Я хочу доверять людям, но не могу пережить их ошибки», «Я должен заниматься отчетами, но мне скучно и я постоянно их откладываю».

Спросите себя: «Если я больше не хочу переживать такие ситуации, что мне нужно изменить в первую очередь?» Выберите одну вещь. Не нужно сразу бежать перестраивать процессы или даже менять людей.

Это упражнение помогает сфокусироваться на себе в ситуации, а не на самой ситуации, в которую вы попали. И поработать именно с собой.

Письменная рефлексия полезнее, когда помогает не просто выгрузить эмоции, а увидеть связи между событиями, своими реакциями и возможными действиями.

Добавьте к себе в календарь одно упражнение или все три как задачу. Возможно, причина опускающихся рук в том, что ваш привычный способ работы больше не справляется с вашей реальностью.

@pplsense

А вы точно настолько круты, как о себе думаете?

Если обустроиться в руководительской стихии с комфортом, в какой-то момент легко поверить в устойчивость своей системы и начать жить по принципу «работает — не трогай».

Пока не произойдет что-нибудь нестандартное и не возникнет неприятный вопрос: а чем же я все это время занимался, если моя система оказалась неустойчивой к изменениям?

Чтобы не накручивать себя, а сразу сделать конкретный шаг к решению, полезно вылезать из своего пузыря и проверять: а как там у других.

Как они решают похожие задачи? Что уже автоматизировали? Где находят рост? Что меняют в процессах? Что пробуют с ИИ?

Для этого на ProductSense’26 в этом году будет не только основная программа, вместе с ней пройдет Epic Growth в двух треках:

👉 Коммерческая устойчивость продукта
про поиск новых возможностей роста и повышение эффективности бизнеса

👉 ИИ как инструмент эффективности
про применение ИИ в рабочих задачах и новые возможности, которые он открывает

Больше 30% аудитории Epic Growth — руководители:

15% — руководители продуктовых команд
8% — директора по продукту
4% — основатели и генеральные директора
4% — директора по выручке, технологиям и команде

Два дня для того, чтобы выйти из своей привычной среды и посмотреть, как другие руководители решают задачи, которые, возможно, вскоре предстоит решить и вам. А вы будете готовы!

🕒 10–11 сентября.
⏺ Москва и онлайн.

Один билет — две программы на одной площадке.

Подробнее об Epic Growth →

Подробнее о ProductSense’26 →

@pplsense

С ИИ команда может делать больше
Только возможность ≠ необходимость

Собрать прототип за день, автоматизировать процесс, подключить агентов — все это стало проще.

Сложнее стало другое: понять, где ИИ действительно дает бизнесу преимущество, а где просто позволяет быстрее (и дороже!) делать то, что делать вообще не стоило.

И это уже задача руководителя.

Ему придется решать:
🤩 Какие собственные задачи отдавать ИИ, а какие оставлять за собой.
🤩 Как перестроить создание продукта, когда скорость больше не гарантирует качество результата.
🤩 Как понять, стоит ли масштабировать популярную ИИ-функцию.
🤩 Где ИИ действительно создает ценность, а где его вообще не стоит внедрять.
🤩 Как перейти от отдельных ИИ-инициатив к стратегии компании, в которой технология меняет не отдельные операции, а сам способ создавать ценность.
🤩 Что действительно можно делегировать ИИ, не делегируя ему мышление.

На ProductSense’26 будет много докладов и мастер-классов про ИИ, но в этом посте мы отобрали шесть релевантных выступлений для руководителей — от собственной ежедневной работы с ИИ до экономики продукта и трансформации компании.

Кто и с какой стороны будет разбирать эти вопросы на конференции — в карточках 👆

Посмотреть всю программу ProductSense'26 →

@pplsense