Дом продактов | Удушение самозванцев

Существует ли удача?

Самозванец ну очень любит слово это слово.

Получил оффер? Повезло.
Попал в сильную команду? Просто оказался в нужном месте в нужное время.
Получил повышение? Ну, видимо, не было кандидата получше.

«Скоро они поймут, что я на самом деле ничего не знаю».

У синдрома самозванца это один из типичных паттернов: свои успехи мы списываем на внешние причины, удачу, обстоятельства, помощь других. А неудачи почему-то очень быстро готовы считать своими.

И все-таки она существует!

Я бы разделила ее на два вида.

🎲 Лотерея рождения

Страна, семья, здоровье, образование, окружение, деньги, доступ к возможностям.Это стартовые условия, которые мы не выбираем.

Кому-то в этой лотерее достается сильно больше, кому-то сильно меньше.
И это реальная часть удачи.

🎯 Площадь удачи

Площадь удачи это количество ситуаций, в которых удача вообще может вас найти.

Если вы сидите дома, ни с кем не знакомитесь, никуда не откликаетесь и ничего нового не пробуете, площадь маленькая.

Если вы знакомитесь с людьми, запускаете проекты, ходите на собеседования, выступаете, пробуете новые роли, пишете первым, ваша площадь становится больше.

То есть вы не можете запланировать саму удачу.

Но можете увеличить количество мест, где она потенциально может случиться.

В карьерной психологии есть похожая идея, Planned Happenstance. Ее смысл в том, что случайные события в карьере невозможно предсказать, но можно создавать больше ситуаций, из которых потом вырастают неожиданные возможности.

Ни одно отдельное действие не гарантирует результат.

Но каждое добавляет еще одну точку, в которой может что-то произойти.

Если вы отправили 40 откликов и на сорок первом получили оффер, вам правда могло повезти.

Если вы пять лет строили экспертизу, знакомились с людьми, брали новые проекты и в какой-то момент получили предложение мечты, там тоже могла быть удача.

Только вот это уже не «просто повезло».

Вы годами увеличивали количество ситуаций, в которых это везение вообще могло с вами случиться.

Поэтому когда самозванец в следующий раз скажет: «Да мне просто повезло», можно с ним даже не спорить.

Да.

Повезло.

Но площадь для этого везения вы построили сами.

Делать ли продукты для AI-агентов?

В roadmap B2C-продуктов постепенно приезжает еще один канал дистрибуции: AI-агенты.

Пока мы обсуждаем, нужен ли всем MCP-сервер, довольно большие ребята уже проверяют это на живых транзакциях.

У Instacart внутри ChatGPT можно начать с «что приготовить сегодня на ужин», собрать из ответа корзину и дойти до заказа продуктов. У Target можно попросить собрать все для семейного киновечера, получить подборку, положить товары в корзину и выбрать доставку или самовывоз.

Причем Target уже относится к AI как к отдельному acquisition channel: в Q1 2026 трафик к ним из AI вырос на 2000% год к году, и shopping experience они запустили сразу в ChatGPT, Gemini и Copilot.

Мы сейчас делаем похожий эксперимент с eSIM: дали AI-агентам возможность подобрать тариф и оформить eSIM через MCP.

И вот тут мне кажется интереснее не сам MCP, а другой вопрос:

какую часть вашего продукта пользователь скоро вообще перестанет делать в вашем интерфейсе?

С eSIM сценарий довольно очевидный. Вместо того чтобы идти на сайт, выбирать страну, гигабайты и срок действия, я могу сказать: «лечу на 12 дней в Японию и Корею, буду много работать с телефона, подбери мне нормальный интернет».

Если агент знает маршрут и мои ограничения, большая часть выбора уже может происходить без интерфейса продукта.

И вот здесь я бы разделяла две задачи.

Сделать MCP сейчас становится все проще. Сделать из него работающий канал продаж все еще сложно.

MCP дает агенту доступ к продукту. Но он не отвечает на вопросы: откуда агент узнает о вас, почему выберет вас, какую часть сценария сможет закончить сам и где понадобится пользователь.

В travel это уже хорошо видно. Booking, Expedia, Viator делают интеграции с AI-платформами, но даже подключенный сервис модель не всегда вызывает. То есть мало технически оказаться внутри AI. Нужно еще попасть в его consideration set.

И вот тут появляется новая воронка:

intent → agent → выбор провайдера → action → transaction

А дальше вопрос уже довольно приземленный: как попасть в этот выбор и как на нем зарабатывать. Кто получает транзакцию, кому достается пользователь, как считать attribution и нужно ли вообще платить за рекомендацию агента так же, как сегодня мы платим за другие каналы.

Поэтому я бы сейчас не ставила команде задачу «сделать MCP, потому что 2026».

Я бы сначала посмотрела:

• какие jobs пользователь уже готов делегировать AI;
• может ли агент через ваш продукт закрыть этот job почти целиком;
• есть ли у вас способ получить distribution, а не просто опубликовать MCP и ждать.

Если сходится, тогда уже есть смысл экспериментировать.

Потому что MCP довольно быстро становится plumbing.

Ну и реально интересный вопрос другой:

если intent и выбор постепенно уезжают из Google, App Store и вашего интерфейса в AI, как продукту бороться за эту транзакцию?

Чем больше я знаю про AI, тем меньше мне кажется, что я в нем разбираюсь. AI native Даннинг-Крюгер

Кажется, AI придумали специально, чтобы эффект Даннинга-Крюгера наконец вышел в народ. Еще никогда не было так легко за полчаса получить убедительное доказательство собственной экспертизы. Подключил Claude Code, дал доступ к паре систем, написал агента он сам сходил за данными, что-то проанализировал и вернулся с нормальным результатом. Ну все, примерно понятно, как работает AI. Вайбкодинг вообще сводить людей с ума)

Именно скорость первого результата здесь довольно сильно обманывает. В обычном продукте между идеей и работающей системой слишком много этапов, чтобы случайно их не заметить. С AI можно почти сразу увидеть красивый output, а вся сложность процесса, который должен стабильно его производить, остается за кадром.

Я давно работаю с AI в продуктах, а сейчас все больше занимаюсь тем, как AI встраивается в процессы компаний. И чем глубже я туда лезу, тем меньше для меня значит сам факт «мы сделали агента».

Мне хочется увидеть сам процесс: в какой точке появляется агент, каков его уровень автономности и какие решения он может принимать сам. Где лежит ответственность за результат. Какие действия обратимы, а где ошибка уже имеет серьезный blast radius. На каких шагах нужен human-in-the-loop и это реальный контроль или человек просто механически нажимает approve на все, что приносит модель.

Потом про качество. На каких сценариях все проверяется, как собран evaluation set, какие ошибки допустимы и где нужен quality gate. Как отличить случайную ошибку от системной деградации. Что происходит после смены модели, промпта, инструмента или данных. Есть ли regression evals и можно ли понять, что именно сломало процесс.

Дальше экономика. Сколько на самом деле стоит один успешно выполненный кейс с учетом модели, tool calls, инфраструктуры, повторных попыток и времени человека на проверку. Сколько стоил этот процесс до автоматизации. Что будет с экономикой, если ради нужного качества придется отправлять 30% кейсов человеку. И какой уровень ошибки вообще можно терпеть, если разные ошибки стоят бизнесу по-разному.

Наконец, все это нужно поддерживать. Кто заметит, что качество поплыло? Кто разбирает failed cases? Кто обновляет evals, когда меняется процесс? Кто отвечает за агента через полгода после запуска, когда его создатель уже занят чем-то другим?

И вот тут Даннинг-Крюгер в AI становится особенно заметным. AI дает ощущение компетенции гораздо быстрее, чем сама компетенция успевает появиться. Ты уже можешь собрать впечатляющую штуку, но еще не видеть половины вопросов, от которых зависит ее надежность.

Собрать агента сейчас дешево и быстро. Понять, где ему можно доверять, сколько стоит его автономность и кто отвечает за ошибки, все еще гораздо сложнее.

Наверное, поэтому чем больше я знаю про AI, тем меньше меня впечатляет сам факт, что агент работает))

Вчера OpenAI выпустили GPT-6 Astra

Брокман закончил презентацию словами «Welcome to the AGI era».
Спорить о том, наступил ли уже AGI, я пока не буду, нам тут поинтереснее другое.
GPT становится сильно лучше не в ответах. Он становится удобнее и шире в работе.
Одна из главных ставок Astra на computer use. Модель умеет сама открыть сайт, покликать интерфейс, заполнить форму, поработать с таблицей, обновить данные, собрать исследование, создать документ, презентацию или приложение и т.д.

OpenAI все сильнее позиционирует модель как инструмент для сложной end-to-end работы. Год назад мы собирали автоматизации в n8n. Потом стало проще написать себе агента в Claude Code. Теперь появляется третий вариант: сильно меньше собирать самим и отдавать целую задачу модели, у которой уже есть браузер, клавиатура и инструменты, ситаутивно и голосом без подготовки особо.

И это может оказаться сильно удобнее и дешевле по лимитам, чем расширение Claude для Google. При этом Astra, кажется, должна работать стабильнее, чем MCP-инструменты, которые позволяют агенту лучше взаимодействовать с браузером.

Правда, в «отдал задачу и забыл» я пока не верю.
Мы уже несколько лет плодим собственных Джарвисов. Они отлично выглядят в рилсах, но в реальной работе все равно требуют human in the loop. Ну не знаю, как у вас, но добиться автономии от своего я точно не могу: на каждом этапе нужен контроль, а обратной связи пока очень мало.

Но для меня этот релиз Open AI как раз про то, что граница того, что можно делегировать модели целиком, снова сильно сдвгаются.
До этого собственного Джарвиса себе все-таки собрали не так много людей, хоть плюсиков под такими постами и ставили много. А Astra, кажется, такой задел на реальное массовое использование.

Так я о чем?
Не хотите через недельку, когда она появится у нас у всех в подписках, коллективно потестить ее на продуктовых задачах?
Мне очень интересно, как будет меняться research, сбор CJM конкурентов, UX-тестирование и все остальное.
Го?

Отпускной рилсик 🏝️

Ну и если вдруг ждали (а мне писали, что да),
то теперь курсы Сlaude Code + Codex для продактов и маркетологов, можно купить с оплатой от юрлица.
Заявку можно оформить на сайте или написав на hello@odud.pro
Забрасывайте в работодателей.

odud.pro
odud.online
odud.marketing

А еще тут во всю готовим новиночку Pro левела.

Один прием, после которого мне стало легче обсуждать деньги.

После прошлого поста про синдром самозванца я вспомнила еще одну штуку, которая когда-то сильно повлияла на мои разговоры о зарплате.

Точнее, о компенсации.

В какой-то момент я просто перестала использовать слово «зарплата».

И начала думать о ней как о компенсации.

Компенсация за время.
За знания. За опыт. За ответственность. За ошибки, которые я уже совершила в других компаниях и за которые новой компании больше не придется платить.

Смешно, насколько одно слово может поменять рамку.

«Зарплата» звучит как вопрос: сколько я заслуживаю?

А «компенсация» это уже совсем про другое.

Сколько стоит то, что компания получает.

Кстати, в английском это тоже хорошо видно. Там вообще говорят compensation, а не salary.

С тех пор перед каждым разговором я просто мысленно меняю одно слово.

И почему-то после этого называть цифру становится намного легче. 🤣

Все, skills больше не пишем ручками?

Антропик дропнули в Cowork новую фичу Record a skill: делаешь захват экрана, показываешь свою рутинную задачу, даешь комментарии голосом при необходимости и вот готовый скилл. Дальше он может запускается сам, без объяснений заново.

Причем голос тут не для красоты. Проговорила «если сумма пустая, строку пропускаем» и Claude выучил исключение, которое из одних кликов никогда бы не понял. По факту ты передаешь суждение, как джуну, только один раз.

Где искать: десктопное приложение, вкладка Cowork, меню «+», Record a skill. Если пункта нет обновите апку.

Единственное, пишется весь экран. Так что вкладку с зарплатной ведомостью, контактами коллег и тд перед записью лучше закрыть

Расходы на AI выросли вдвое

Залипла в свежий отчет Emergence Capital. Это те ребята из долины, чьи ежегодные обзоры читают даже те, кто венчур на дух не переносит,г потому что в этот раз там не опросы, а реальные данные из Carta, Ashby и Pave по 50+ тысячам компаний.

Все обсуждают график, где у обычных софтверных компаний выручка на сотрудника аж на 39% выше, чем у AI-компаний. Мол, ага, вот вам и эффективность от нейросетей.

А я залипла в другой график.

Расходы компаний на AI за год выросли в 2,2 раза. При этом количество AI-инструментов почти не поменялось. Платят больше, а пробуют меньше.

И я по себе точно знаю, почему так.

Год назад я как ненормальная скакала между сервисами: V0, Lovable, Replit, Google AI Studio [и ещё штук двадцать, названия которых уже не вспомню]. Под каждую задачу искала что-то получше.

Сейчас новые модели я открываю с тем же азартом. А новые продукты всё, перестала.

И не потому что рынок закончился. А потому что попробуй сейчас переехать.

Где останутся мои MCP? Память? Агенты? Правила, которые я месяцами докручивала?

Раньше сменить AI-инструмент было делом пяти минут. Теперь это переезд. Со всеми коробками.

Поэтому и в курсе я давно не рассказываю, какой инструмент вышел на этой неделе. Я рассказываю, как собрать свою среду чтобы через полгода не начинать с нуля с очередным «убийцей Claude».

Модели мы еще долго будем менять как перчатки. А вот место, где накопился твой способ работать, уже нет.

По факту ты больше не выбираешь инструмент. Ты выбираешь, где будет жить твой контекст.

Июль — время, когда многие компании подводили итоги первого полугодия.

За последний месяц я была на трех стратегических сессиях. Где-то это были полноценные стратсессии, где-то встречи по итогам полугодия. Плюс ревью и целеполагание с менти, которые сейчас внедряют AI уже внутри своих команд.

И знаете, что любопытно? У всех начинают всплывать очень похожие вопросы.

Полгода назад обсуждали в основном инструменты. Какую модель выбрать, какие скилы/агенты лучше, что попробовать первым.

Сейчас разговор уже совсем другой. Что реально заработало? Где стало быстрее? Где ничего не изменилось? Почему в одной команде AI прижился, а в другой все закончилось парой красивых демо?

Пока для себя вижу несколько повторяющихся паттернов.

• Первый. AI все еще невозможно нормально встроить в процесс, который существует только в головах команды.

Если нет документации, нет описанного процесса, нет контекста, агенту просто не на что опираться. Очень многие хотят начать сразу с автоматизации, хотя сначала приходится делать нулевой шаг: собрать знания, описать, договориться о единых правилах. Муторно и сложно, еще и без aha-момента на старте, но… сами понимаете.

• Второй. Почти никто пока не умеет оценивать качество внедрения.

Мало где есть внутренние Eval’ы. Почти никто не считает, где AI действительно экономит время, а где просто создает ощущение, что работа пошла быстрее. Пока все еще слишком много энтузиазма и слишком мало измерений.

Зато уже хорошо видно, что действительно приносит пользу.

Лучше всего себя показывают три сценария.

Первый — AI для аналитики. Когда агент получает доступ к сырым данным и помогает искать закономерности и инсайты. Да, выводы все еще нужно проверять. Но скорость исследования становится совсем другой.

Второй — онбординг. Когда новый человек может задавать вопросы по документации, решениям, Jira, Confluence и получать ответы сразу, а не искать коллегу, у которого есть время помочь.

Третий — шаблонизация. PRD, исследования, RFC и другие повторяющиеся документы. Там, где раньше каждый писал по-своему, постепенно появляется единый стандарт.

Но был еще один эффект, которого я, если честно, не ожидала.

В нескольких командах после появления общей базы знаний и Markdown-файлов люди начали гораздо лучше понимать друг друга. Потому что у всех появился общий, еще раз оговоренный, контекст. Споров стало меньше просто потому, что все смотрят в одно и то же место.

И еще один вопрос, который я хотела бы слышать чаще, но уже первые прорываются:

Какой вообще ROI у внедрения AI?

Полгода назад его почти никто не задавал. Все были готовы экспериментировать.

Сейчас первые внедрения уже можно оценивать. И постепенно разговор смещается от «давайте попробуем» к «что из этого действительно стоит своих денег и времени».

Мне кажется, именно этот разговор станет главным во втором полугодии.

И, честно говоря, наблюдать за ним мне сейчас интереснее, чем обсуждать очередной рейтинг моделей.

Ищу Senior iOS Developer в команду Windi.

Редко публикую вакансии, но тут прям захотелось помочь хорошим ребятам найти своего человека.
Если среди вас есть сильные iOS-инженеры или у вас есть такие друзья посмотрите 👇

Ребята строят мессенджер с собственной offline-first архитектурой, поэтому ищут человека, которому интересно не просто писать код, а проектировать архитектуру, принимать технические решения и решать действительно сложные инженерные задачи.
Что важно:
• 7+ лет коммерческой разработки под iOS.
• Отличное знание Swift и UIKit.
• Опыт проектирования и разработки offline-first архитектуры.
• Опыт разработки мессенджеров, корпоративных чатов, таск-менеджеров, социальных сетей или других приложений с большим количеством синхронизации данных.
• Понимание локального хранения данных, синхронизации, разрешения конфликтов, очередей операций и optimistic UI.
• Опыт работы с WebSocket и другими realtime-технологиями.
• Опыт оптимизации производительности мобильных приложений.
• Опыт работы с большими кодовыми базами.

Будет большим плюсом, если есть опыт разработки Telegram-подобных мессенджеров, собственных механизмов синхронизации данных, работы с мультимедиа, push-уведомлениями и фоновыми задачами.
Что по условиям:
• полностью удаленная работа;
• много самостоятельности и доверия;
• формат сотрудничества обсуждается.
Если узнали себя или сразу вспомнили человека, которому это может быть интересно, пишите Диляре в

@KhafDilyara

И, как всегда, буду благодарна, если перешлете пост тому самому iOS-разработчику, который сейчас открыт к новым интересным задачам ❤️

Экспертность через хиханьки и хаханьки

У меня есть подруга Женя, и я ее фанат. Помимо того, что она просто классный человек, она еще и крутой CPO (ex Т-Банк) и талантливый блогер.
 
На ее примере хочу показать, как сегодня можно строить личный бренд.
 
Женя на смешных рилсах - буквально на хиханьках и хаханьках - собрала почти всю русскоговорящую аудиторию продактов в запрещенной соцсети (40k) и вырастила Telegram до 5k. Не вложив ни рубля. Ну, может, пару рублей 🙂
 
Мы познакомились в Турции. Болтали про мамские дела, а потом и про работу. Не каждый день встречаешь в турецкой деревне человека из бигтеха с похожим бэкграундом.

Выходя из декрета, Женя решила не искать сразу работу CPO, а начать снимать... юмористические рилсы про будни продакта.
 
Если честно, даже мне было стремновато. А что скажут коллеги? Работодатели? Не испортит ли это репутацию?
 
Не испортило. Совсем наоборот.
 
Почему сработало:

• Понятный контент для продактов;
• Юмор, который расширил аудиторию далеко за пределы профессии;
• Регулярность;
• Воронка из запрещенной соцсети в Telegram.
 
Все страхи из серии "а что люди подумают" не оправдались:

• Женю регулярно зовут экспертом на подкасты и конференции.
• На нее подписаны многие известные люди индустрии (на минуточку, Марина Могилко - siliconevalleygirl 😱).
• У нее кратно выросла личная консалтинговая практика.
• Появилась лояльная аудитория для собственных продуктов.
• От офферов приходится отбиваться :)))
 
Чему меня учит этот кейс:

• Меньше слушать голоса в голове;
• Не бояться проявляться в неожиданном формате;
• Строить личный бренд как продукт;
• Помнить, что экспертность не обязана быть серьезной. Иногда именно смешной и легкий контент лучше всего работает на репутацию;
• Сегодня люди сначала подписываются на человека, а уже потом покупают его экспертизу;
• Ну и быть обворожабельной 🙂
 
Бонусом - мой любимый рилс Жени!
 
Если бы завтра вам пришлось строить личный бренд с нуля, какой формат вы бы выбрали?

Канал "Невыгоревшая СМО" @milaivy

Тут Мила очень мило про мой кейс)

Объективные опоры против синдрома самозванца

Каждый раз, когда пишу пост про свои курсы, приходится немного договариваться с собой. Придушивает самозванец жестко)

Самое забавное, что раньше мне казалось: ну что тут сложного? Если ты сделал классную вещь, в которую веришь, просто рассказывай о ней.
А потом мы недавно обсуждали это с друзьями, которые тоже ведут свои каналы. И оказалось, что практически у всех одинаковая история. Когда продукт очень связан с тобой, говорить о нем оказывается намного сложнее, чем кажется со стороны, вне зависимости от аудитории, экспертизы и тд

В такие моменты я стараюсь возвращаться не к эмоциям, а к вещам, которые существуют независимо от моего настроения. Именуемые «объективные опоры против синдрома самозванца»: результаты и обратная связь.
Например:
• уже больше 800 человек прошли мои курсы;
• больше 20% участников пришли по рекомендациям;
• курс по маркетингу неожиданно начали покупать в подарок своим маркетологам. Этот инсайт вообще появился уже после запуска.

И еще одна вещь, к которой я периодически возвращаюсь, конечно, отзывы.
За последние дни пришло несколько сообщений, после которых захотелось наконец собрать их в одном месте.
Где-то человек пишет, что курс оказался полезнее большого корпоративного обучения, которое ему купила компания.
Где-то мои менти рассказывают, как уже используют мои фреймворки в рабочих задачах.

И вот в такие моменты внутренний критик становится заметно тише.
Поэтому наконец собрала все отзывы в отдельный канал. Во-первых, чтобы самой больше не искать их по разным чатам. Во-вторых, если вы давно присматривались к курсам, мне кажется, отзывы участников расскажут о них гораздо лучше, чем любое описание, которое могла бы написать я.
Ну и финальное: спасибо, пишите отзывы мне чаще, всегда рада 🫶

Что новенького-то, Жень?

Наверное, самое большое изменение за последние время: я повернула в сторону консалтинга.

Не то чтобы это было каким-то заранее продуманным планом. Скорее постепенно так сложилось. Один проект, второй, третий… Сейчас я уже работаю больше чем с четырьмя компаниями одновременно.

Где-то как fractional CPO, где-то как консультант, где-то помогаю фаундерам разобраться с продуктом, где-то нанимаем продактов, где-то строим процессы, где-то внедряем AI в работу команды, а где-то вообще готовимся выходить на новые рынки.

Плюс менторство никуда не делось.

И знаешь, что оказалось самым неожиданным?

Меня очень затянул именно этот формат.

Я всегда думала, что кайф — это глубоко сидеть в одном продукте. И до сих пор считаю, что без этого невозможно стать сильным продактом.

Но сейчас все меняется настолько быстро, что я внезапно начала получать огромное удовольствие от того, что постоянно переключаюсь между разными компаниями.

Условно утром обсуждаешь, как AI может изменить процессы в аналитике в одной команде, днем презентуешь продуктовую стратегию этого года в другой, вечером разбираешь маркетинг в третьей.

И вот именно эти переключения очень сильно качают насмотренность.

Я начала замечать, что проблемы у компаний часто очень похожи. Просто в одной они уже нашли решение, а в другой еще только пытаются его нащупать.

Или наоборот, какая-то идея неожиданно отлично работает вообще в другой индустрии.

Кажется, сейчас это даже ценнее, чем сидеть в одном контексте годами.

При этом я не ушла в режим “никогда больше не пойду в full-time”. Наоборот, я продолжаю общаться с разными компаниями и с интересом смотрю сильные роли.

Если появится продукт и команда, про которые я скажу: “Да, вот оно”, вообще без проблем.

Но пока мне очень нравится то, что происходит сейчас.

Наверное, впервые за долгое время я чувствую, что учусь буквально каждую неделю. И это очень кайфовое ощущение.

Вот, даже Fable уже вышла)

самое время перед выходными начать 🤣

Хватит ЭЯЙ-театра

На эфире «Заменит ли AI продакта?» мы ожидаемо пришли к выводу, что вопрос уже не актуальный.

Кажется, информационный пузырь наконец-то приходит в чувства.
За последние недели я была на нескольких эфирах про AI, поговорила с фаундерами, руководителями продуктов, командами. И поймала себя на мысли, что повестка меняется.

Еще недавно главным вопросом было:

«Кого AI заменит? Что, теперь все разом стали и разработчиками, и дизайнерами?»

Сейчас все чаще про другое.
• Как встроить AI в рабочие процессы?
• Как собрать новые церемонии?
• Как не потерять качество и посчитать экономику?
• Как сделать так, чтобы AI правда экономил время, а не создавал новую работу?

И окончательно я это почувствовала, когда прочитала свежую статью Елены Верны (все помнят супер Growth Lovable) «Please stop the AI Confidence Theater».
Зацепила даже не сама статья.
А то, что написала ее именно Верна.

Еще совсем недавно люди вроде нее двигали рынок вперед. Говорили про AI-first компании, вайб-кодинг, про то, что теперь любой может собрать продукт в соло, никто больше не нужен, про новые роли (продакт-инженеры).
И это было важно. Рынку нужно было поверить, что AI не очередная игрушка.
Но сейчас, кажется, начинается следующий этап.

Когда даже самые большие AI-энтузиасты говорят: «Хватит AI-театра». (я-то давно это твержу, хотя энтузиаст из меня еще тот)
Хватит историй про «17 агентов, которые заменили команду».
Хватит делать вид, что после первого промпта все начинает работать само.

Потому что настоящая работа начинается потом.
• Когда нужно выстроить процессы.
• Научить людей.
• Переписать привычные способы работы.
• Настроить контроль качества.
• Понять, где AI реально помогает, а где пока просто красиво смотрится в презентации.

И мне кажется, это очень здоровый сдвиг. И, если честно, я выдыхаю.
Потому что вместе с нарративом «AI всех заменит» уходит и вечное чувство, что ты безнадежно отстал. Что все вокруг уже собрали себе армию агентов, а ты по старинке пишешь тексты руками и ходишь на встречи.

Так вот, это иллюзия. Тот самый фейковый бейзлайн. У большинства «AI все делает» это те же сэкономленные 20 минут, просто громко упакованные.
Можно перестать сравнивать себя с чужими сторис. Никто никуда не убежал. Мы просто уходим от гонки «кто кого заменит» к спокойному вопросу, как встроить AI в работу без спектакля.
И это куда более приятное место, чем бесконечная догонялка.

Продакты в эпоху AI все еще нужны или можно расходиться?

Собрались как-то вечером вчетвером — Лера Розова, Аня Подображных, Даша Васянина и я, и два часа разбирали именно это.
Пару раз уже стукнули в личку с вопросом, где посмотреть запись той дискуссии так что публикую 👇

Тизер тем, из-за которых стоит посмотреть целиком:
– почему «продакт, который умеет вообще всё сам» это красный флаг на найме, а не мечта
– существует ли product engineer в природе или это красивый миф из чатика
– за что конкретно нам будут платить, когда AI и тз пишет, и бэклог приоритизирует, и дизайн режет
– кто реально в зоне риска и почему это не те, про кого вы подумали
– AI в компанию заходит снизу вверх или сверху вниз?
– история про менти, к которому на встречу вместо фаундера пришёл его AI-агент (я не шучу)
– и почему токены, которые вот-вот подорожают в 13 раз, отдельная головная боль

Приятного просмотра 😎

Вышел Codex для маркетологов 🎉

Помните, я выпускала курс для маркетологов на Claude Code? Симулятор, где вы работаете маркетологом в фитнес-приложении Pulse: стратегия, воронки, контент, аналитика, свой лендинг в конце.
Так вот, теперь он есть и на Codex от OpenAI. Честно говоря, маркетологи просили версию на Codex чаще, чем продакты. Спасибо за ваши отзывы и сообщения, они реально двигают курс вперёд.

Что это значит на практике.
Покупая курс, вы получаете сразу две адаптации: под Claude Code и под Codex. Выбираете инструмент, который вам доступнее и привычнее, проходите на нём. Навык один, всё остальное детали.
И отдельно скажу для тех, кто давно хотел разобраться в маркетинге как таковом. Стратегия, GTM, юнит-экономика воронки, касдев, email-цепочки. Курс учит не кнопкам в AI, а тому, как думает сильный маркетолог, просто руками и сразу в работе. Если вы продакт, фаундер или просто хотели наконец понять, как устроен маркетинг, вам сюда тоже.
30 модулей, симулятор компании, никаких лекций. В конце у вас живой лендинг в интернете и набор рабочих шаблонов под свои задачи.

https://www.odud.marketing/

Codex + Claude Code = ❤️ (получается)

Самая короткая карьера в C-level сейчас у того, кого нанимают спасать продукт

Продакты рвутся в CPO как в финал карьеры. Партнёр фаундера, весь продукт твой, вся стратегия твоя, ownership на максималках. Красивая картинка. А теперь как оно на самом деле.

Разговариваю сейчас с несколькими фаундерами, которые ищут себе CPO. И каждый говорит одно и то же: хочу человека, который заберёт на себя весь продукт.
Но стоит копнуть, и выясняется другое. Интересное фаундер хочет оставить себе. Придумывать фичи, которые зажигают, вести любимые запуски, порешать стратегию на выходных. А CPO пусть закрывает скучное и разгребает проблемки.

Лондонская студия Planes села и разобралась, почему CPO уходят с компании. Поговорили с полусотней продуктовых руководителей в реальных компаниях, от The Economist до Barclays, и добили опросом ещё пятисот. Средний срок CPO в рамках одной компании 2.6 года. У CEO почти четыре, у CTO под пять. Человека зовут строить продукт, а уходит он первым.
И дело не в том, что CPO не потянул. Дело в том, что с фаундером на входе не договорились, что это за роль. На словах «забери продукт», а по факту отдают проблемки, а задачи и вин все равно будут спускать сверху. Человек приходит строить, а разгребает чужой хаос. Один из тех, с кем говорили, сказал прямо: в какой-то момент я понял, что делаю не продукт, а трансформацию. Недавно созванивалась со знакомым CPO, он подтвердил слово в слово, только добавил пару выражений, которые тут не напишу.
Плюс одиночество, так сказали 60%. Ты единственный наверху, кто вообще отвечает за продукт, и в одиночку доказываешь остальным, что это такое. А чуть конфликт в C-level, кого первым? Правильно.
Так что если метишь в CPO, самый важный разговор не про деньги и не про роадмап. Он про один вопрос фаундеру: интересное ты тоже готов отдать? Не тайтл, не ownership на словах, а вот это вот, живое и любимое.
И да, бывает по-другому. Я видела фаундеров, которые реально отпускали руль, и связки, где CPO с основателем тянут продукт вдвоём годами и кайфуют. Так что 2.6 года это не приговор, это средняя температура. Просто она честно показывает, как часто на входе забывают договориться о главном. Договоритесь, и вы уже сильно выше этой цифры.

https://planes.studio/blog/why-cpos-have-the-highest-turnover-in-c-suite