ProdSTa

ИИ-команды: как пересобрать процессы, чтобы работать быстрее и гибче

Маленькие команды с ИИ уже работают на опережение — и не только в стартапах.
Они сокращают цикл принятия решений, быстрее выпускают фичи и держат фокус на продукте.

В этой статье — адаптированном переводе материала с Forbes.com — Алексей Воронин рассказывает, как работает модель микрокоманд (capsule teams), где ИИ закрывает пробелы в экспертизе, а каждый участник берёт на себя больше ответственности.
Это не просто оптимизация процессов — это переосмысление того, как мы строим команды и распределяем роли.

📌 Почему крупные команды тормозят работу и как их заменить на компактные связки
📌 Как ИИ помогает сохранять гибкость и ускорять релизы
📌 Какие риски есть у микрокоманд — и как с ними справляться

⏱ Примерное время чтения: 8 минут

Читайте полностью по ссылке ⬅️

Статья Forbes про грядущий новый формат команд - ИИ капсулы

📊 Проблема глубоких исследований: почему AI пока не сильно справляется

И так по результатам опроса получается, что примерно 30% используют глубокие исследования в своей работе продакта, 30% не используют, а примерно 40 не слышали об этом инструменте. Давайте тогда немного разберемся в этом, ну и поговорим о проблемах этого инструмента.

Deep Research - это технология, которая позволяет делать исследования и подготавливать аналитические отчеты силами ИИ. Вы даете задание ИИ, он уходит на некоторое время в себя, исследует интернет, различные источники, даже пишет специальные скрипты для этого, и в итоге возвращается с подробным отчетом. Как если бы вы наняли специальное исследовательское агентство.

Deep Research претендует на революцию в аналитике, но есть нюансы. Deep Research — это мощный инструмент, который, казалось бы, создан для таких задач, как анализ данных и создание отчётов. Но когда дело доходит до точности и детализации, система даёт сбой.

❗️Главная проблема:
AI отлично справляется с задачами, где компьютеры традиционно слабы (например, интерпретация сложных запросов), но сбоит там, где нужна точность и детализация.

👉 Что же не так:
1. Ошибки в данных.
Deep Research выдаёт неверные цифры, даже на примере рынка смартфонов, где исходные данные доступны. Например, в отчёте утверждается, что в Японии 69% рынка принадлежит iOS, хотя реальные данные показывают обратное — 63% Android.

2. Источники под вопросом.
Система использует ненадёжные источники, такие как Statcounter (который измеряет трафик, а не реальное использование устройств) и Statista (агрегатор данных, который часто требует оплаты за доступ). Это приводит к некорректным выводам.

3. Детерминизм vs вероятность.
AI пытается дать точный ответ на вероятностный вопрос. Например, запрос о «доле рынка» может интерпретироваться по-разному: это могут быть продажи, установленная база или доля использования. Система не всегда понимает, что именно нужно пользователю.

4. Ограничения моделей.
Даже если точность улучшится на несколько процентов, это не решит проблему доверия к данным. Если в отчёте есть ошибки, пользователь не сможет полагаться на него, независимо от их количества.


💡 Вывод:
Deep Research — это мощный инструмент, но пока (ключевое слово пока) он больше похож на «бесконечного стажёра», который требует постоянного контроля. Он может ускорить процесс анализа, но не заменить эксперта.

P.S. А как ваш опыт использования Deep Research? Делитесь мнением в комментах! 👇

❓ Как избежать ловушки "фабрики фич" с помощью AI: стратегии для продакт-менеджеров

Больше фич ≠ больше ценности. Многие команды, стремясь к быстрому выпуску новых возможностей, попадают в ловушку "фабрики фич", где успех измеряется количеством, а не качеством. Но как переключиться на создание действительно полезных продуктов?

Что такое "фабрика фич"?
Это ситуация, когда команды выпускают функции без понимания их реального влияния на пользователей. По данным исследования 2023 года, 80% функционала в корпоративном ПО редко или никогда не используются. Это огромная трата ресурсов.

Как AI помогает избежать этой ловушки:

1. AI-приоритизация: фокус на том, что важно
Традиционные методы приоритизации часто основаны на интуиции или запросах заинтересованных сторон. AI анализирует данные пользователей, выявляя, какие функции действительно влияют на вовлеченность и удержание.
👉 Пример: Spotify использует AI для сегментации пользователей и создания персонализированных плейлистов, которые увеличивают вовлеченность.

2. Прогнозирование успеха до запуска
AI помогает предсказать, как пользователи будут взаимодействовать с новой функцией. Это снижает риски и позволяет избежать инвестиций в непопулярные функции.
👉 Пример: Netflix использует AI для тестирования изменений интерфейса до их запуска, чтобы минимизировать негативное влияние на пользователей.

3. Автоматизация анализа после запуска
AI отслеживает, как пользователи взаимодействуют с новой функцией, и предлагает улучшения или даже удаление, если функция не работает.
👉 Пример: Shopify использует AI для мониторинга взаимодействия с новым функционалом и автоматически рекомендует улучшения.

4. Фокус на бизнес-результатах
AI помогает связать функции с конкретными бизнес-целями, такими как увеличение дохода или снижение оттока пользователей.
👉 Пример: Salesforce Einstein использует AI для выявления CRM-автоматизаций, которые повышают эффективность продаж.

5. Реальные примеры использования AI
Компании, такие как Airbnb и Tesla, используют AI для улучшения своих продуктов, фокусируясь на реальных потребностях пользователей.
👉 Пример: Tesla обновляет программное обеспечение автомобилей на основе данных о вождении, чтобы улучшить функции, такие как Autopilot.

Как начать:
1. Проведите аудит вашего продукта, чтобы выявить функционал, который не приносит ценности.
2. Используйте AI для анализа данных и фокуса на том, что действительно важно для ваших пользователей.

Цель — не выпускать больше фич, а создавать те, которые действительно решают проблемы пользователей. AI помогает сделать этот процесс более эффективным и осознанным.

P.S. Какие из этих стратегий вы уже применяете в своем продукте? Делитесь опытом в комментариях! 👇

🏆 Как остаться востребованным продактом в эпоху ИИ: 5 шагов для будущего вашей карьеры

Продолжаем тему предыдущего поста. ИИ меняет рынок труда, но вместо паники — используйте его как инструмент для ускорения карьеры. Вот как это сделать.

1. Два типа ролей:
- В будущем останутся две ключевые роли: универсалы, способные доводить идеи до прототипа самостоятельно, и топовые специалисты в своей области.
- Пример: Amjad (CEO Replit) предсказывает, что команды будут состоять из таких двух типов.

2. Расширяйте свои навыки:
- Используйте ИИ, чтобы углубить экспертизу в одной области и развить смежные навыки.
- Например, с помощью инструментов вроде Deep Research для быстрого анализа данных или Figma Make для создания прототипов без глубоких знаний дизайна.

3. Станьте менеджером ИИ-агентов:
- Учитесь давать четкие инструкции, устанавливать ожидания и оценивать результаты.
- Пример: вместо написания PRD с нуля, используйте ИИ-аналитика, из своей виртуальной ИИ-команды, для подготовки и улучшения PRD.

4. Развивайте инициативность:
- В эпоху ИИ ценятся те, кто действует без ожидания указаний и решает проблемы самостоятельно.

5. Автоматизируйте рутину:
- Освободите время от скучных задач, чтобы сосредоточиться на творческой и стратегической работе, за счет реализации своих ИИ-агентов.


❗️ Что делать прямо сейчас:
- Выберите свою нишу: Решите, станете ли вы универсалом или топ-специалистом.
- Используйте ИИ для расширения навыков: Освойте инструменты, которые помогут вам стать более универсальным.
- Учитесь управлять ИИ-агентами: Практикуйтесь в написании четких инструкций и оценке результатов.
- Проявляйте инициативу: Найдите проблему и решите её, не дожидаясь указаний.
- Автоматизируйте три самые скучные задачи на этой неделе: Освободите время для более важных дел.

Подробности в комментариях

⬆️ Рынок продактов в 2025: оптимизм на подъеме

Несмотря на слухи о рецессии и AI, рынок труда для продуктовых менеджеров и инженеров за бугром растет. Вот главные тренды:

👉 1. Открытые вакансии продактов и инженеров на подъеме
Сейчас доступно более 6000 вакансий для PM — это на 53,6% больше, чем в 2023. Инженерные роли также показывают рост.

👉 2. AI-роли быстро врываются в зал
688 открытых вакансий для AI PM и тысячи других AI-ролей. AI-компании и проекты на базе AI активно набирают специалистов.

👉 3. Увольнения замедляются (но за бугором 😕)
2025 год может стать самым спокойным за последние четыре года в плане сокращений.

👉 4. Инвестиции в технологии растут
Капитальные вложения в технологии увеличились на 29% по сравнению с прошлым годом.

👉 5. Удаленная работа пошла на убыль
Доля удаленных вакансий снижается, вероятно, достигнув нового базового уровня.

Что делать?
Если вы в поиске работы или планируете карьерный рост, сейчас самое время действовать. Изучите AI-направления, следите за трендами.

Полный анализ с графиками и деталями — в оригинале статьи.

P.S. Какие из этих трендов уже влияют на вашу карьеру? Делитесь в комментах! 👇

🌡 Как продакты могут использовать AI для 10-кратного роста эффективности

Искусственный интеллект — не просто тренд, а новый стандарт для работы продукт-менеджера. Но как использовать его правильно?

👉 3 ключевых правила работы с AI:

1. Навык промптов — это всё
Правильная структура запроса определяет качество ответа. Например, ChatGPT требует четкого контекста и примеров. Оптимальный промпт включает:
- Роль (кто вы и что делаете).
- Контекст (задача и её важность).
- Примеры (чтобы AI понял, что вы хотите).

2. 20-60-20
Вы делаете первые 20% работы (ввод данных), AI генерирует 60%, а последние 20% — ваша задача: доработка и добавление уникального контекста.
Пример:
- Первые 20%: Описание задачи и ключевые данные.
- 60%: AI создает черновик.
- Последние 20%: Вы редактируете, добавляете тон и детали.

3. Итерации до идеала
AI редко выдает идеальный результат с первого раза. Несколько раундов уточнений — ключ к успеху.
Пример процесса:
- Драфт 1: Базовый промпт.
- Драфт 2: Добавление примеров.
- Драфт 3: Учет ограничений стейкхолдеров.
- Драфт 4-5: Финальная настройка тона и деталей.

👉 Топ-5 сценариев использования AI для PM:

1. Автоматизация рутинных задач
Пример: Составление документации, написание писем, создание отчетов.
Инструменты: ChatGPT, Notion AI.

2. Генерация идей для новых фич
Пример: AI помогает придумать решения на основе анализа пользовательских данных.
Инструменты: Miro’s Smart Canvas, Midjourney.

3. Анализ пользовательских данных и обратной связи
Пример: AI анализирует отзывы и выявляет ключевые боли пользователей.
Инструменты: Intercom, Fin.

4. Ускорение процессов тестирования гипотез
Пример: AI помогает быстро создавать прототипы и тестировать гипотезы.
Инструменты: Figma AI, GitHub Copilot.

5. Создание презентаций и отчетов
Пример: AI генерирует слайды и структурирует данные для презентаций.
Инструменты: Canva AI, Google Slides AI.

AI может стать вашим мощным инструментом. Учитесь использовать его с умом, чтобы оставаться незаменимым.

P.S. А какие AI-инструменты уже используете вы? Делитесь в комментариях! 👇

👉Как выстроить стратегию продукта: 6 принципов и фреймворков от экс-VP Netflix

Гибсон Биддл, бывший вице-президент по продукту Netflix и Chegg, делится своими проверенными фреймворками для создания эффективной стратегии продукта. Эти инструменты подойдут как стартапам, так и крупным компаниям.

1. 🎯 Позиционирование и брендинг
Определите, что ваш продукт делает, как он помогает клиентам и какой у него характер. Например, Netflix: "Быстрый, простой и дружелюбный сервис для просмотра фильмов и сериалов."

2. 🚀 GLEE: Видение продукта
Разделите долгосрочную цель на этапы: "Стань большим", "Возглавь", "Расширься". Netflix: от DVD к стримингу, затем к международной экспансии и играм.

3. 💎 GEM: Приоритеты
Ранжируйте цели: рост, вовлечённость или монетизация. Для Netflix сегодня приоритет — рост, затем монетизация и вовлечённость.

4. 🧠 DHM: Удовольствие, уникальность, прибыль
Создавайте продукт, который радует клиентов, сложен для копирования и увеличивает прибыль. Netflix: персонализация, уникальный контент и масштабируемая бизнес-модель.

5. 📊 SMT: Стратегия, метрики, тактика
Определите стратегию, метрики для ее измерения и тактику (проекты). Например, Netflix измерял вовлечённость через количество оценок фильмов новыми пользователями.

6. 🗺️ Дорожная карта
Планируйте проекты на ближайшие кварталы, чтобы реализовать стратегию.

🔓 Как продакту вести технические дискуссии

Многие продакты сталкиваются с трудностями в обсуждениях с разработчиками: чувствуют себя неуверенно, пытаются разобраться в технических деталях или даже лезут в код. Но это не решает главной проблемы — PM не должен быть техническим экспертом. Его задача — задавать правильные вопросы и создавать ясность.

Главное оружие PM в технических обсуждениях — не знание кода, а умение задавать правильные вопросы. И для построения продуктивной дискуссии пригодиться:

1. FAIR-фреймворк:
• Feasibility — задавайте вопросы о технической осуществимости:
- Что возможно с текущим стеком технологий?
- Какие системные ограничения нужно учитывать?
- Какие зависимости существуют?
• Alternative Solutions — исследуйте альтернативные подходы:
- Какие другие способы решения проблемы возможны?
- Каковы плюсы и минусы каждого варианта?
• Impact — оценивайте влияние на продукт:
- Как это повлияет на производительность системы?
- Какие вызовы могут возникнуть в будущем?
- Как решение будет масштабироваться?
• Risk Management — управляйте рисками:
- Какие точки отказа возможны?
- Как минимизировать эти риски?
- Какие меры предосторожности стоит принять?

2. PM ≠ разработчик:
Инженеры не ждут от PM технических решений. Их задача — дать ясность, что и зачем строить, а не как. PM должен сосредоточиться на:
• Понимании боли пользователей.
• Приоритизации задач.
• Принятии взвешенных решений.

3. Техническая грамотность:
Не нужно быть экспертом, но важно:
• Понимать общую архитектуру продукта.
• Различать фронтенд и бэкенд.
• Знать базовые технические термины.

4. Вопросы вместо решений:
Правильные вопросы вовлекают инженеров в процесс и помогают находить оптимальные решения. Примеры:
• Какие технические ограничения мы должны учитывать?
• Как это решение повлияет на другие части системы?
• Какие риски мы можем упустить?

Попробуйте FAIR-фреймворк в следующих обсуждениях с разработчиками. Увидите, как изменится качество диалога и результат.

🔥 AI продуктовая стратегия, которая работает: как избежать 4 смертельных ошибок и построить продукт будущего

Команды в OpenAI и Shopify провели сотни экспериментов и выявили главное: 89% AI-продуктов проваливаются из-за неправильной стратегии. Вот как войти в оставшиеся 11%.

❗️ 4 фатальные ошибки, которые убивают AI-продукты:

1. "Присыпка AI-пудрой"
Добавление генеративного ИИ ради галочки (как те 150+ SaaS, которые встроили ChatGPT и не получили роста).

2. Технологический нарциссизм
Когда инженеры влюбляются в модель, но забывают спросить: "А какую боль это решает для клиента?"

3. Слепое копирование
Повторение Notion AI или GitHub Copilot без уникального ценностного предложения.

4. Фабрика демо-галлюцинаций
Красивые презентации, которые разваливаются при реальном использовании.

---

🚀 3 принципа выживания от экспертов OpenAI и Shopify:

1. Фокус на проблемах, а не технологиях
• Пример: Shopify убил AI-проект по прогнозированию спроса, когда выяснил, что 80% мерчантов не доверяют автоматике.
• Вопрос для вашей команды: "Какие 3 главные боли клиентов мы можем решить в 10 раз лучше с AI?"

2. Данные как новая нефть
• Netflix тратит $1.6 млн в год на сбор данных о паузах и перемотках — это их суперсила.
• Чек-лист:
- Какие уникальные данные есть только у нас?
- Как превратить пользовательские действия в петлю обратной связи?
- Где взять "темные данные" (неиспользуемые логи, чаты поддержки)?

3. Дизайн для симбиоза
• Cursor ($100M ARR) не заменяет разработчиков, а ускоряет их в 4 этапа:
1. AI предлагает код
2. Человек правит
3. Система запоминает правки
4. Следующие предложения становятся точнее

---

🔧 Пошаговый фреймворк от Miqdad Jaffer (OpenAI):

1. Диагностика
Используйте AI Product Decision Framework, чтобы определить:
- Где AI даст 10x улучшение
- Где он бесполезен

2. Эволюция vs революция
• ANI (узкий ИИ): улучшайте существующие фичи (как рекомендации Amazon)
• Generative AI: ищите точки создания контента/кода/дизайна
• AGI: тестируйте автономных агентов для сложных workflows

3. Стратегия данных
• Создавайте "data flywheel": чем больше используют продукт, тем умнее AI
• Пример: Runway ML использует правки дизайнеров для тренировки своих моделей

4. Тестирование границ
• Какие задачи можно полностью автоматизировать?
• Где нужен человеческий надзор?
• Как измерить реальный impact (не NPS, а метрики вроде "время на задачу")

PMF для AI-продуктов наступает, когда:
1. Решение в 10 раз лучше существующих
2. Данные создают растущий эффект масштаба
3. Пользователи чувствуют контроль, а не страх

Полный разбор с кейсами из OpenAI, Shopify и Cursor — в оригинале статьи.

P.S. Какой из этих принципов ваша команда уже нарушила? Делитесь в комментах — обсудим больные точки! 👇

🛫 Дилемма дискавери: проверять или не проверять, вот в чем вопрос

В продукте важно балансировать между скоростью и уверенностью — тратить время на исследование только тогда, когда цена ошибки высока.

1. «Страховка» дискавери
Исследование — это плата за снижение риска провала. Но если цена ошибки низкая (например, темная тема в приложении), выгоднее просто запустить и проверить на реальных пользователях.

2. Когда исследование окупается
Если провал стоит $500K, а исследование — $20K, вложение в изучение оправдано. Особенно когда изменения касаются критических функций (платежи, безопасность).

3. Скрытая выгода дискавери
Иногда исследование не только снижает риски, но и открывает неочевидные решения. А еще — помогает команде выстроить общее понимание проблемы.

Итог:
Если фича дешевая в разработке, легко откатывается и затрагивает мало пользователей — запускайте без долгих исследований. Используйте feature flags и A/B-тесты.

Полный разбор с примерами и формулами — в оригинале статьи.

P.S. А как вы решаете: исследовать или сразу запускать? Делитесь в комментах! 👇

🧠 AI перестраивает продуктовые-команды: как изменится продуктовая разработка в ближайшие годы

«AI постепенно ускоряет процессы и начинает менять принципы работы продуктовых-команд, создавая новую реальность с другими ролями, инструментами и метриками успеха» - так пишет зарубежная пресса 😀

Что уже меняется:

1. От документов к прототипам
Больше не нужны бесконечные PRD-документы — AI позволяет за часы создавать рабочие прототипы, превращая абстрактные идеи в конкретные решения.

2. Новая монетизация
Плата переходит от подписок к результатам: за сгенерированные решения, автоматизированные задачи или достигнутые KPI.

3.Границы между ролями начинают стираться
PM начинают писать код, инженеры — заниматься продуктом, а маркетологи — верстать лендинги. Границы между специализациями исчезают.

4. Каналы роста рушатся
SEO и email-маркетинг теряют эффективность — на смену приходит продвижение через AI-ассистентов, которые становятся главными "покупателями".

5. Стек инструментов
Фрагментированные инструменты (аналитика, фидбек) объединяются в единые AI-нативные платформы, чтобы избежать накопления ошибок.

🚀 Что делать?
Пересматривайте свои подходы уже сейчас: тестируйте AI-прототипирование, экспериментируйте с новой монетизацией и готовьте команду к ролевой трансформации.

Полный разбор с примерами — в оригинальной статье.

P.S. Какие из этих изменений уже затронули ваш продукт? Делитесь в комментариях! 👇

🔼 Продуктовая стратегия: как превратить хаос в фокус

Чёткая продуктовая стратегия — это мост между текущим состоянием компании и амбициозными целями, который повышает прибыль и снижает стресс команд.

1. 42% менеджеров тонут в приоритетах
Без стратегии команды мечутся между задачами. Всего 22% сотрудников понимают вектор развития компании.

2. Стратегия ≠ roadmap
Это 3-5 стратегических «ставки» на 3-5 лет, а не детальный план реализации. Примеры: Amazon с фокусом на клиентоцентричность, Netflix с переходом на стриминг в 2007.

3. 3 кита успеха:
• Анализ рынка и конкурентов (SWOT, PESTEL)
• Чёткие стратегические цели (куда идем)
• План реализации с приоритизацией

4. 90% компаний проваливают execution
Главные ошибки: слабая связь с бизнес-целями, плохая коммуникация стратегии командам.

Полный гайд с кейсами Amazon, Apple и Southwest Airlines — в оригинале статьи.

🧠 Брейншторм новых фичей в продукте с ChatGPT: ваш персональный product-thinker вместо митингов

Брейншторм в 2025 году — это не собрание с 10 участниками в Miro и стикерах. Это эффективная сессия с ИИ, где вы — фасилитатор, а ChatGPT — генератор идей, критик и проектировщик.
В статье Джессики Лареджины «How I Use AI to Brainstorm Product Features» — классная методика, как использовать LLM как часть продуктового процесса.

🎯 Зачем продакту ChatGPT?

ChatGPT — это не просто болталка, а инструмент, способный:
• генерировать гипотезы на основе бизнес-контекста,
• помогать формализовать пользовательские боли,
• расширять мышление вне операционной рутины,
• и, главное — сокращать цикл “идея — прототип — обратная связь”.

Как использовать его профессионально:
1️⃣Дайте ИИ контекст, как коллеге на 1-on-1
Не «придумай мне идею», а:
«Я продакт в B2C фитнес-приложении. Мы теряем retention через 3 недели. ЦА — миллениалы 25–35, цели — тренировки дома без оборудования. Какие функции могут повысить вовлечённость?»
Чем лучше ввод, тем качественнее результат.

2️⃣Не останавливайтесь на первой идее
Попросите ChatGPT:
• сравнить предложенные фичи по влиянию и сложности,
• найти «безумные» или неожиданные решения,
• адаптировать идеи под ограниченные ресурсы.
Это почти как работать с дизайнером или аналитиком.

3️⃣Переводите идеи в план
После выбора идей — формализуйте вместе с ИИ:
• какие данные подтвердят ценность фичи?
• какие риски при реализации?
• какие шаги нужно сделать — от интервью до MVP?

📌 Хак: ИИ — не судья, а партнёр

Идеальный результат — это не «GPT придумал мне фичу», а «я структурировал своё мышление с его помощью и нашёл фичу, которая попадает в цель».

Полный текст — здесь.
Проверьте: может, ваш следующий roadmap начнётся не с митинга, а с промпта.

🧠 Карьера в 2025: всё пошло не по плану?

А теперь немного про карьеру.
Если вы чувствуете, что в 2025 ваш рост вдруг замедлился, а рынок стал «каким-то не тем» — нет, это не у вас что-то не так. Это мир изменился.

Разбор небольшой статьи Уилла Ларсона «Career Advice in 2025» для тех, кто работает в IT и пытается понять: куда теперь расти, если «всё хорошее уже было».

🔍 Что изменилось?
1. Компетенции сместились
В 2015–2020 вы были звездой: выстраивали команды, создавали культуру, масштабировали процессы. Но в 2025 всё это вторично.
Сейчас в цене:
• умение быстро копать вглубь и разбираться в деталях,
• навык пилить руками, а не слайды,
• способность работать в связке с LLM (и делать это эффективно).
Если вы больше «стратег про людей», чем «инженер с руками» — вам сложнее найти своё место.

2. Инвесторы переключились на ИИ
Раньше рост был у всех. Сейчас — только у тех, кто делает что-то около AI.
Все остальные страдают от:
• резких сокращений бюджетов,
• «замороженных» вакансий,
• падения мотивации и оценки бизнеса.
Даже если вы делаете полезный продукт, но не можете доказать его вклад в метрики через AI — деньги уходят мимо.

3. Опыт больше не продаётся
Вы вложили годы в оттачивание процессов, менеджерских навыков и построение сложных систем.
А теперь миром правят те, кто может:
• быстро экспериментировать,
• «запрыгнуть» в LLM API и показать демо завтра.
Люди с опытом 10+ лет чувствуют, будто оказались в новой игре, где стартовый бонус больше не работает.

4. Повысили темп, но не дали опору
Работы больше, ресурсов — меньше. От команд ждут скорости, креатива и адаптации, но:
• сокращают роли поддержки (рекрутеров, EM, дизайнеров),
• от старших специалистов требуют 120% вовлечённости,
• никто не объясняет, ради чего всё это.
В итоге: профессиональное выгорание — уже не симптом, а условие существования.

💡 Что с этим делать?
Не вините себя. Это не про вашу профнепригодность, а про системный сдвиг.
Если возможности для прорыва нет — ищите способы делать значимую и осмысленную работу в рамках текущей реальности.
Иногда «выжить» — уже отличный результат в эпоху турбулентности.


🧷 Ссылка на статью — в комментах. Прочитать стоит, особенно если вы — не джун, но чувствуете себя потерянно.

🚀 Как AI-агенты могут сделать работу продакта снова интересной

Недавно вышла статья Тала Равива — простой гайд для начинающих по внедрению AI-агентов в рутину продуктового менеджера. Вот ключевые идеи:

🔹 Проблема: PM тратят время на рутину (апдейты, митинги, синхронизации), вместо стратегии и общения с пользователями.
🔹 Решение: AI-агенты — это не просто чат-боты, а системы, которые действуют автономно: планируют, анализируют данные, принимают решения и даже обновляют таск трекеры.

Как начать?

Выберите задачу — что раздражает больше всего? (Примеры: подготовка к созвонам, мониторинг обратной связи пользователей).

Стартуйте с малого — автоматизируйте один шаг, а не весь процесс.

Минимизируйте риски — пусть агент сначала советует, а не действует (например, шлёт черновик сообщения, а не отправляет его).

Инструменты: Zapier Agents, Lindy AI, Gumloop (и другие). В статье — пошаговая инструкция по настройке агента для подготовки к встречам.

Главный лайфхак: Используйте AI для рутины, но не делегируйте погружение в данные — иначе потеряете продуктовое чутьё.

👉 Читать статью.

🔥 Как AI ломает шаблоны: 7 сдвигов в ожиданиях пользователей, которые нельзя игнорировать

Вы замечали, что клиенты стали нетерпеливее? Что «удобный интерфейс» теперь означает «адаптируйся под меня»?

В статье The Expectation Reset Брайан Бальфур (эксперт по growth, экс-HubSpot) разбирает, как ИИ не просто улучшает продукты, а меняет саму природу ожиданий пользователей. Вот главные тренды:

1. «Я создаю» → «Сделай за меня»
Раньше: Canva, Photoshop, Google Docs — инструменты для творчества.
Теперь: Midjourney генерирует дизайн по запросу, Devin пишет код вместо разработчика, а EvenUp составляет юридические документы за часы вместо месяцев.
Что делать: Ищите, какие рутинные задачи ваших пользователей можно автоматизировать — и превращайте их в «AI-сотрудников».

2. «Я настраиваю» → «Продукт адаптируется ко мне»
Пример: TikTok сразу показывает релевантный контент без подписок, а CRM Day.ai настраивается под бизнес-процессы.
Вывод: Пользователи больше не хотят тратить время на кастомизацию — AI должен учиться на их поведении.

3. «Я плачу за лицензии» → «Плачу за результат»
Тренд: Synthesia (генерация видео) берет деньги за минуты контента, EvenUp — за сгенерированный иск, Intercom — за решенный тикет.
Совет: Пересматривайте модели монетизации — ценность теперь в outcome, а не в «доступе».

4. «Я жду» → «Мне нужно сейчас»
GitHub Copilot дает ответ в IDE за секунды, Fin от Intercom решает 70% запросов без человека.
Вывод: Скорость — новый must-have.

5. «Я учу интерфейс» → «Интерфейс учится у меня»
Google Gemini создает кастомные UI под запрос, Perplexity меняет интерфейс для shopping-запросов.
Совет: Динамические интерфейсы — следующий рубеж.

❗️Главный инсайт:
PMF (Product-Market Fit) больше не статичен — он «коллапсирует» из-за скачков ожиданий. То, что было «достаточно хорошо» вчера, сегодня устарело.

Что делать?

Аудит боли — какие рутинные задачи пользователей можно убить AI?

Гибкая монетизация — привязка к результату, а не к «месту».

Скорость как фича — даже B2B-клиенты теперь хотят instant-решений.

Полный разбор с кейсами — в оригинале статьи.

P.S. А какие из этих трендов уже бьют по вашему продукту? Делитесь в комментах! 👇

Бесплатный вебинар 🔥

Есть внутренний IT-продукт, которым активно пользуется ваша компания. Он работает, приносит пользу, снижает издержки. И в какой-то момент возникает мысль: «А что, если это может быть полезно не только нам?»

Логично. Но затем выясняется, что рынок не понимает ценности, продукт слишком специфичен, продажи буксуют, а всё, что отлично работало внутри компании, требует серьёзной доработки.

Что с этим делать на вебинаре расскажет Максим Кутузов, управляющий директор «СберТех» и эксперт по коммерциализации IT-решений.

📅 Когда? 13 марта, 18:00 МСК, онлайн
🔗 Регистрация

Если у вас есть идея превратить внутренний продукт в рыночный, приходите.

Через 5 минут стартуем конференцию, регистрируйтесь и присоединяйтесь!