TGViewer
ProductDo: практика продакта ProductDo: практика продакта @productdo · 24.1K subscribers
Post #946 4.18K
Почему AI агенты не делают продакта эффективнее

Если вы всерьез пытаетесь делегировать *значимую* (значимую – это такую, без которой не обойтись, а не какую-то фигню, которую вы до этого не делали, и без этого никто не страдал) часть своей продуктовой работы агенту, то вас будут ограничивать две вещи:
- интеграция агента с рабочими системами (то есть, наличие MCP и прав доступа)
- информационный контекст.

Про интеграции мы с вами уже немного поговорили – это ад, особенно для корпоративных систем, где безопасники несут вахту. Но это ад предсказуемый, который мы в горизонте пары лет скорее всего победим. Давайте сегодня поговорим про то, почему у агента не хватает контекста, чтобы решать ваши рабочие задачи.

Для того, чтобы сделать почти любое осмысленное действие по проекту, агенту нужен будет полный и актуальный статус. Что уже случилось до текущего момента, и какие дальнейшие шаги ожидаются. Но актуального статуса проектов нигде не существует в готовом виде!

- Где-то на диске лежит PRD, но он потерял актуальность в тот момент, когда над проектом пошла активная работа
- В Jira есть задачи даже со ссылками на коммиты, но это лишь часть истории
- Есть расшифровки встреч (но не всех), оттуда попробуй извлеки точно о чем стороны договорились
- Есть чатики в корпоративном мессендежре: личные сообщения, канал команды, чатик проекта (тут я передаю пламенный привет любителям создавать новый чатик с рандомным набором участников на каждый чих. В аду для вас уготован отдельный котел, который будет называться "Алексей Иванов, Иван Пертров, Елена Головач... и др.")
- И если до этого пункта у вас еще теплилась надежда, что все это можно как-то структурировать и организовать, то в этот момент мимо вашего стола проходит разработчик и говорит "Кстати, по задаче, про которую ты спрашивал – она заблокинована, мне нужно прокинуть название use case из upstream сервиса", и окончательно убивает надежду.

Этот самый полный контекст проекта поразительным образом существует у вас в голове, потому что ваш мозг, получая каждый новый сигнал, обновляет текущий статус. Но как только я сажусь делегировать задачу AI ассистенту, я осознаю, как много информации либо вообще не отражено в цифровом мире, либо погребены в такой помойке human слопа, что и за сто тысяч токенов не извлечешь.

И это, на мой взгляд, наибольший барьер внедрения AI в рабочие процессы продакта на данный момент. Это то, почему продакт, приручивший Claude, пока не может значительно выигрывать у своего коллеги-луддита с блокнотиком и карандашом.

Расскажите в комментах ощущаете ли вы тоже эту проблему и как с ней боретесь?

На мой взгляд решение может выглядеть как second brain система. В следующем посте я порассуждаю о том, как она могла бы выглядеть и что уже удалось построить.

Андрей Менде, PM ML Booking .com, автор симуляторов Claude code AI для продакта, ЛЛМ для продакта, ML для продакта, и др.
  • 🔥 23
  • ❤ 10
  • 👏 6
More from @productdo
  1. Sep 25, 2026The true cost of the LLMs Скрин реальный, все совпадения неслучайны. Чтобы ваши агенты был…
  2. Sep 21, 2026Такое случается раз в 5 лет Последний раз мы проводили курс "Основы продакт менеджмента" в…
  3. Sep 18, 2026IT и производство курятины Это продолжение моих старых постов про Корею. 1. Корейская войн…
  4. Sep 14, 2026Я (Владимир) в этом году занимаюсь в Букинге мегаинтересным продуктом: мы пилим новый тип…
  5. Sep 10, 2026Делимся записью вебинара Спикер: Игорь Седачёв, Head of marketplace product Smartcat, ex S…
  6. Sep 9, 2026Вчера стартовал очередной поток курса ML + LLM для продакта. Мы начали с классического маш…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →