Roots

Waymo едет в Европу Сервис роботакси, который уже возит пассажиров без водителя в 14 городах США, выбрал Мюнхен для первого запуска в ЕС. Коммерческие поездки планируют открыть к концу 2027 года. Хороший повод разобрать, как технология из научной фантастики превратилась в продукт, который Waymo теперь пытается масштабировать по миру.

🟢 Суть продукта: роботакси без водителя. Его технологическая основа — Waymo Driver, система автономного вождения, которую можно использовать на разных автомобилях и масштабировать на новые города. 🟢 Бизнес-модель: B2C + B2B2C. В одних городах пользователи вызывают Waymo напрямую, в других компания работает через Uber. То есть Waymo масштабирует не только своё приложение, но и встраивает core product в чужую дистрибуцию. 🟢 Монетизация: оплата поездок + подписка. В 2026 году Waymo запустил Premier за $29,99 в месяц: приоритетная подача, кешбэк, ранний доступ к новым городам и более гибкие отмены. 🟢Стратегия: сделать запуск в новом городе повторяемым процессом. Каждый новый город Waymo запускает по отработанному сценарию: картографирует улицы, тестирует систему, постепенно открывает доступ пользователям и только потом масштабирует сервис. 🟢 УТП: безопасность. По данным Waymo, их автомобили попадали в аварии с тяжёлыми или смертельными травмами на 94% реже человеческого бенчмарка. Безопасность — главное ценностное предложение продукта.

Если получится сделать американский сценарий запуска переносимым: на другие города, дороги и регуляторные системы, Waymo станет глобальной транспортной платформой. Прокатились бы на такси без водителя? #разборпродукта @rootsproduct

Oura собралась на IPO — и выложила один из самых подробных разборов собственного продукта Производитель умных колец подал заявку на размещение на Nasdaq. Вместе с ней появился S-1 — документ, в котором компания перед IPO раскрывает инвесторам всё самое важное о бизнесе. За девять месяцев выручка Oura выросла на 74% год к году — до $1,21 млрд. Но нам интереснее продуктовые метрики: компания довольно подробно объяснила, как устройство, подписка, данные и AI складываются в одну модель. Мы прочитали S-1 Oura и нашли 5 моментов, на которые стоит посмотреть продакту.

01. Кольцо — только точка входа в продукт. Oura сначала зарабатывает на устройстве, а затем — на подписке. Продажи колец помогают компенсировать затраты на привлечение, а подписка — растить LTV за счёт регулярной выручки. 02. Подписка растёт быстрее железа. За девять месяцев выручка от устройств выросла на 65% — до $974 млн, а от подписки — на 121% — до $240,5 млн. При этом её валовая маржа составляет 89%. Устройства пока приносят основную выручку, но подписочная часть растёт гораздо быстрее. 03. Платящая база выросла с 1,5 до 5 млн за 18 месяцев. Рост поддерживается сильным удержанием: 12-month paid member retention — около 85%. Oura одновременно быстро привлекает новых пользователей и удерживает существующих. 04. Чем дольше пользуешься Oura, тем ценнее становится продукт. Кольцо накапливает историю данных, а Oura использует её для персонализации. Компания описывает это как flywheel: больше данных → лучше персонализация → больше ценности → выше вовлечённость и retention → ещё больше данных. Со временем пользователю становится сложнее отказаться от продукта: ценность создаёт не только привычка, но и накопленная история его собственных данных. 05. Oura — уже больше, чем кольцо + приложение. Сама компания описывает продукт четырьмя слоями: Data → Intelligence → Interaction → Infrastructure Кольцо собирает данные, модели превращают их в персонализированные выводы, приложение становится интерфейсом, а инфраструктура связывает всё с другими health-сервисами.

Oura показывает, как расширять продукт после первой покупки: устройство приводит пользователя, данные помогают его удерживать, а подписка превращает разовую покупку в долгосрочную бизнес-модель. Почитайте тоже, S-1 — почти готовый разбор продуктовой стратегии компании. #разборпродукта @rootsproduct

Какие инструменты взять в продуктовый AI-стек? Привет! Это Искандер. Сегодня — про принцип, по которому можно собрать AI-стек под свою продуктовую работу. Первое и главное: забываем идею взять все самые мощные AI-инструменты. Вместо этого разворачиваем свой продуктовый процесс и смотрим, где именно AI может его усилить: 🟢DISCOVER → исследование, поиск, сбор данных 🟢DEFINE → синтез, формулировка проблемы, PRD 🟢DEVELOP → прототипирование, код, тестирование 🟢DELIVER → запуск, аналитика, измерение, итерации AI уже полезен на каждом из этих этапов. Но это не значит, что ему можно отдать весь Double Diamond целиком. Чем больше в задаче неоднозначного контекста, синтеза и продуктовых решений, тем важнее роль самого продакта. Поэтому смотрим на две вещи: какую часть процесса каждый из инструментов усиливает и как они связаны между собой. Хороший стек — это минимум дублей и максимум связности. В статье показываю свой AI-стек по Double Diamond: какие инструменты использую на каждом этапе и как MCP помогает соединить их в единую систему. Забирайте как карту и попробуйте спроектировать свой. 🟢 Если хотите не перебирать инструменты, а сразу научиться собирать из них рабочие AI-процессы — приходите на AI Powered. За 5 недель настроим скиллы, подключим MCP, создадим прототипы и собственных агентов. Стартуем завтра, 7 сентября. Присоединиться → @rootsproduct

Сколько раз вы объясняли AI, как именно нужно делать вашу работу? На связи Искандер. Продолжаю делиться подходами к работе продактов с AI. Сегодня — про AI-скиллы и самый простой способ понять, какой скилл вам нужен. Посмотрите, какие правки вы регулярно даёте AI, например: • PRD сделай по шаблону • не забудь метрики • добавь edge cases • проверь Definition of Done Если правила повторяются, их можно один раз собрать в скилл — сохранённую инструкцию, по которой агент будет выполнять эту задачу дальше. Например: даёте агенту шаблон PRD → он превращает его в скилл → дальше вызываете /PRD и получаете документ по вашим правилам. Подробнее механику показываю в статье. 🟢 Находить такие процессы и собирать собственные скиллы под рабочие задачи мы учимся на втором модуле AI Powered. @rootsproduct

Заходите, эфир уже начался https://zoom.us/j/94767732447 Р.S. а все, кто зарегистрировался, получат запись и материалы воркшопа @rootsproduct

Не всякую задачу нужно отдавать AI. Как понять, какую автоматизировать? Привет, это Искандер👋 В ближайших постах поделюсь несколькими подходами к работе с AI, которые мы подробно разбираем на интенсиве AI Powered. Сегодня разберёмся, как понять, что задачу вообще стоит автоматизировать. Я давно запускаю собственные AI-продукты и инженерные решения и вижу, что как только команда находит новый инструмент, сразу начинает думать, куда бы его применить. Я делал бы наоборот: сначала разбирал процесс, потом выбирал инструмент. Проверьте четыре вещи: 01. Повторяемость У процесса есть устойчивая структура. Хорошо подходят регулярные отчёты, разбор писем, классификация обращений, анализ конкурентов. 02. Доступность контекста У агента должен быть доступ к тем же данным, которыми пользуется сотрудник: CRM, таблицам, базам знаний, переписке. 03. Качество контекста Данных должно быть не только достаточно, но и достаточно порядка в них. Если в базе хаос, противоречивые инструкции и устные исключения — агент воспроизведёт этот хаос. 04. Проверяемость результата Агенты ошибаются, поэтому автоматизируем те задачи, в которых ошибку легко заметить и отменить. Настраивайте также подтверждение для критичных действий, например, списания денег или удаления данных.

Процесс подходит для автоматизации, если он повторяется, данные доступны, правила можно зафиксировать, а ошибку можно отменить. А вот задачу «придумать новую стратегию продукта» целиком отдавать агенту не стоит. Если процесс нельзя нормально описать, в нём слишком много исключений или невозможно проверить качество результата — AI скорее добавит проблем.

Подробнее о том, какие процессы стоит автоматизировать, рассказываю в статье «AI-агенты для автоматизации бизнеса: как использовать». 🟢 Этому подходу я буду учить на интенсиве AI Powered, там мы научимся проектировать AI-native процессы: от Skills и MCP до собственных агентов. По итогам курса AI станет частью вашего продуктового процесса, а не набором разрозненных чатов под разные задачи. @rootsproduct

Уже завтра, 3 сентября, в 19:00 по Москве — воркшоп с Андреем Денисовым Разберём, как устроен продуктовый цикл в 2026 году: из каких этапов состоит работа продакта, какие навыки нужны на каждом из них. Поговорим о стратегии, финансах, метриках, продуктовых процессах, AI — и соберём целостную картину управления продуктом. На воркшопе вы сможете: 🟢 увидеть, где именно возникают пробелы в ваших продуктовых знаниях 🟢 понять, какие навыки нужны продакту на каждом этапе работы 🟢 получить фреймворк, который поможет системно подходить к управлению продуктом 🟢 потренироваться на реальной продуктовой задаче и получить фидбэк эксперта Отдельно поговорим о том, где AI действительно ускоряет работу продакта, а где не обойтись без фундаментального продуктового подхода. Зарегистрироваться → @rootsproduct

Продакты хотят работать с экономикой. Но у большинства до неё не доходят руки Devcrowd в исследовании продакт-менеджеров 2026 выяснили, что экономику продукта ежедневно ведёт только каждый пятый PM. Почти половина опрошенных называет её самым сложным участком работы. Почему так? 01 Экономика выпадает из рутины: команда, бэклог, roadmap — вот что занимает 80% времени. Навык не нарабатывается. 02 Теория есть, а практики нет. Знание метрик не равно умению считать P&L, юнит-экономику или оценивать монетизацию. 03 В реальности нужно принимать решения быстро, а без регулярной тренировки экономика превращается из рабочего инструмента в тяжёлую задачу.

При этом 61% продактов уже оценивают фокус компании на экономику на 4–5 из 5. Рост метрик и рентабельность — теперь приоритеты одного порядка. Продуктовой разработки больше недостаточно, нужно видеть за каждым решением бизнес-результат.

Как мы закрываем этот разрыв в Roots На интенсиве Product Economics: Finance, Monetization, Pricing мы последовательно тренируем навык работать с экономикой. 01 Не хватает понимания → разбираемся, как устроен бизнес Бизнес-модель, value chain, финансовая логика роста и связь продукта с бизнесом. 02 Не хватает экспертизы → разбираемся в экономике P&L, Cash Flow, Balance Sheet, unit-экономика, окупаемость, прогнозирование. 03 Не хватает практики → решаем 150 продуктовых кейсов Чтобы экономика перестала быть теорией из курса и стала рабочим инструментом. 04 Сложно принимать решения → тренируем именно принятие решений Монетизация, цены, эластичность, эксперименты и оценка финансового эффекта продуктовых решений. 05 Не хватает системности → собираем всё в единую систему От бизнес-модели и финансов до монетизации, ценообразования и управления продуктом на базе экономики. Чтобы экономика была не чем-то сложным и далёким, а понятным инструментом для ежедневных продуктовых решений 🟢 Подробнее о Product Economics → @rootsproduct

Продуктовый цикл в 2026: почему AI не отменяет системный подход AI ускоряет продуктовую работу, но не заменяет фундаментальные навыки продакта: стратегию, работу с экономикой, метриками, исследованиями и командой. 3 сентября в 19:00 по Москве на воркшопе с Андреем Денисовым разберём: 🟢 из каких этапов состоит продуктовый цикл и какие задачи решает продакт на каждом из них 🟢 как связаны стратегия, экономика, метрики, исследования, дизайн и разработка 🟢 где AI действительно может ускорить продуктовую работу, а где создаёт дополнительные риски 🟢 как оценить свои навыки и найти пробелы с помощью фреймворка для самопроверки 🟢 на практике решим мини-кейс и получим фидбэк от эксперта Андрей Денисов — сооснователь Roots, Product Lead с 8-летним опытом управления продуктами и фокусом на EdTech, автор образовательных программ. Участие бесплатное, нужна регистрация. Зарегистрироваться → @rootsproduct

Разбор продукта: Lovable Наверняка вы знаете Lovable как сервис, где можно описать приложение текстом и получить работающий продукт: от интерфейса и логики до базы данных и интеграций. За последние месяцы Lovable расширил возможности: приложения теперь могут работать с данными пользователей из внешних сервисов, подключаться к ChatGPT и Claude, а сам сервис развивает функции для корпоративных клиентов — управление доступами, безопасность и контроль публикаций. Разбираемся, как устроен Lovable сегодня. 🟢Суть продукта: AI-платформа для создания и запуска веб-приложений с помощью обычного текстового запроса — без необходимости вручную писать код. 🟢Что умеет Lovable: • генерировать полноценные веб-приложения по промпту • создавать интерфейсы и пользовательские сценарии • работать с кодом и базами данных • подключать внешние сервисы и данные пользователей • встраивать созданные приложения в AI-инструменты вроде ChatGPT и Claude • быстро вносить изменения по обратной связи • создавать внутренние инструменты для команд • собирать продукты, которые можно запускать и использовать в реальной работе Lovable отдельно развивает безопасность таких продуктов. В июле компания получила сертификацию AIUC–1, а в августе запустила Trust Center — отдельную страницу с информацией о включённых механизмах безопасности для каждого публичного приложения. 🟢Бизнес-модель: B2C и B2B 🟢Монетизация: подписочная модель. Есть бесплатный тариф, а платные планы дают больше возможностей для создания и запуска приложений, а для команд — дополнительные инструменты управления и контроля. 🟢Стратегия: зайти в компанию через отдельных сотрудников и постепенно изменить сам процесс разработки.

Пример: так сделала Nursa — компания, которая помогает медицинским колледжам и nursing schools в США управлять практикой студентов: распределять их по клиникам, следить за документами и сертификатами, учитывать часы. Директор по продукту Nursa Ненад Иванович решил проверить, можно ли быстро собрать такой продукт с помощью AI. Он протестировал 10+ платформ и выбрал Lovable. За один уикенд собрал рабочий MVP Nursa Study, а ещё через две недели превратил его в enterprise-продукт. После этого CEO Nursa дал доступ к Lovable всем 200+ сотрудникам. Теперь свои инструменты с помощью AI создают не только разработчики, но и сотрудники финансового отдела, compliance и других команд. Например, один сотрудник финансового отдела сам сделал пять внутренних инструментов и заменил ими две платные SaaS-подписки. Nursa уже планирует отказаться примерно от 10 SaaS-систем.

🟢УТП: Lovable сокращает путь от идеи до работающего продукта. Теперь человек, который хорошо знает конкретный бизнес-процесс, может сам собрать под него работающий инструмент и сразу показать его команде. 🟢Пользователи: разработчики, продакты, дизайнеры, предприниматели и сотрудники компаний, которым нужно быстро создавать цифровые продукты и внутренние инструменты. 🟢Страна происхождения: Швеция Lovable появился как AI-инструмент для создания ПО, но кейс Nursa показывает, что AI меняет и сам подход к созданию софта: сотрудники сами определяют, какие инструменты им нужны, и создают их под свои задачи. А вы разрешили бы сотрудникам своей компании самим собирать внутренние сервисы с помощью Lovable? #разборпродукта @rootsproduct

Заходите, эфир уже начался Присоединиться → p.s те, кто зарегистрировался, получат запись, презентацию и промпты @rootsproduct

Уже завтра, 20 августа, в 18:00 по Москве — мастер-класс с Искандером Хабибрахмановым Поговорим о том, какие продуктовые задачи уже можно делегировать AI и как собирать для этого собственные скиллы: от исследований и аналитики до PRD. На практике соберём AI-скилл для написания Product Requirements Document. Зарегистрироваться → @rootsproduct

Как создавать продукты, которые пользователи любят: 10 правил от Product Lead Roblox Питер Янг за свою карьеру успел поработать над продуктами Meta*, Reddit, Twitch и X, а теперь руководит продуктом в Roblox. В Figma он собрал 10 правил продуктового менеджмента — от развития product sense до работы с AI. Мы выбрали пять, которые особенно хочется забрать себе. 01. Развивайте продуктовое чутьё бесконечно. Через эмпатию, креативность и внимание к самому ремеслу создания продуктов. Рынок меняется, пользователи меняются. Поэтому product sense невозможно однажды «прокачать и забыть». 02. Сопротивляйтесь инстинкту сразу придумывать решение. Если вы хотите создать продукт, который пользователи будут любить, прежде всего нужно очень чётко понять, что им действительно нужно. Остановите порыв сразу побежать придумывать фичи и решения, сначала разберитесь в проблеме. 03. Делайте «лишние шаги» ради классного продукта — и вовремя останавливайтесь. Не экономьте усилия на деталях, качестве и исправлении багов, если они делают опыт пользователя заметно лучше. Но если продукт не работает на бизнес — будьте готовы его закрыть. 04. Просите обратную связь и имейте смелость её услышать. Помните о «тенях» своих суперсил — слабостях, которые могут сдерживать ваше развитие. Избавиться от них сложно: они часть вас, а вместе с ними можно потерять и свою суперсилу. Поэтому важно хотеть меняться, просить обратную связь у команды — и действительно её слушать. 05 Принимайте решения ассинхронно с помощью decision doc и экономьте часы Zoom-коллов. Создайте документ, пригласите команду, дайте контекст и предложите конкретный вариант. Соберите обратную связь, пушьте решение и двигайтесь дальше. @rootsproduct *Meta признана экстремистской и запрещена на территории РФ

Карта AI-агентов: что уже можно делегировать AI Кроме того, что Искандер проведёт в четверг мастер-класс, хотим поделиться его недавним исследованием и картой «AI-агентов 2026». Эта карта помогает быстро понять, какие AI-инструменты уже можно взять для продуктовой работы готовыми, что придётся собирать самим и на чём сегодня вообще строятся AI-продукты. Полный обзор с кейсами и инструментами → @rootsproduct

Как собрать свой AI-скилл для продуктовой работы в Claude Code? Исследования, аналитика, работа с метриками и PRD — часть этих задач уже можно делегировать Claude, если правильно собрать для них AI-скиллы. 20 августа в 18:00 по Москве на мастер-классе с Искандером Хабибрахмановым разберём: 🟢 что такое AI-скиллы и какие задачи продакта им можно делегировать 🟢 как собрать, проверить и запустить свой скилл в Claude Code 🟢 на практике создадим AI-скилл для написания PRD 🟢 и разберём, как на его основе постепенно собрать свой набор AI-скиллов для управления продуктом Искандер — CPO и продакт-менеджер, предприниматель и основатель AI-стартапов. Работал с AI ещё до того, как это стало мейнстримом. Участие бесплатное, нужна регистрация. Зарегистрироваться → @rootsproduct

Главный интенсив Roots возвращается Мы запускаем новый поток Systematic Product Management. Программе 7 лет, и за это время на ней отучились 1 000+ человек. Сегодня, 4 августа, последний день, когда можно записаться в вейтлист. Кроме early bird цены, участники вейтлиста получат консультацию от основателей Roots и доступ к бонусному контенту. Раньше такими бонусами были Q&A-сессии и доступы к отдельным урокам — а сейчас мы готовим для вас кое-что новое. Записаться в вейтлист →

Как AI-native разработка меняет роль продакта Поймал себя на интересной мысли:

Привычная модель работы продакт-менеджера заканчивается быстрее, чем многие успевают это заметить

В AI-native разработке продакт перестаёт быть интерфейсом между «бизнесом» и инженерами. Ему нужно самому зайти в данные, собрать с агентом прототип, сформулировать evals и критерии приёмки, понимать стоимость и риски. Доказательство — выпуск Lenny's Podcast с Зеви Арновиц, продактом из запрещенной в России компании Meta. У Зеви нет технического образования, и он признаётся, что почти не умеет читать код. При этом он построил вокруг моделей маленькую инженерную организацию с Claude, Gemini, Codex, Cursor и отгружает код на прод. Сам он отвечает за то, что должен почувствовать пользователь от фичи, а агентам делегирует реализацию. Забавно, что теперь инженер с продуктовым мышлением и AI уже может забрать часть discovery, дизайнер — проверить сценарий, аналитик — собрать прототип. А продакт, чья сила держится на встречах, презентациях и бэклоге, внезапно обнаружит, что команда умеет обходиться и без этого. Меняться нужно сейчас: работать с агентами руками, разбираться в коде и данных, учиться evals и экономике AI. Индустрия не пришлёт приглашение в календарь перед тем, как переписать нашу роль. Лучше переписать себя самим — пока для продактов старого типа ещё осталось место. @rootsproduct

Открываем рубрику приглашённых авторов В рамках Roots Tech Summer мы пригласили в наш канал авторов, которых читаем сами. Первый гость — Александр Поломодов, технический директор в Т-Банке и автор канала «Книжный куб» Слово Александру! 🎙️

Найти своих и успокоиться Мы запускаем Roots Product Community — это сообщество для специалистов продуктовых команд уровня Middle+ Что будет внутри: 💚 Офлайн мероприятия в Москве, Петербурге, Барселоне, Лондоне, Лиссабоне, Берлине и ещё 8+ городах 💚 Прямые эфиры с труднодоступными спикерами из зарубежных компаний, таких как Revolut, Granola, Plata, Lovable, Monzo, Wise, Nebius и многих других 💚 Нетворкинг: будем ходить на экскурсии в офисы и на производства, ужинать с крутыми ребятами, строить программу рефералов и искать кофаундеров 💚 Практики по wellbeing, спортивные кружки и большой стрим по управлению собой 💚 Клуб, где вместе будем решать кейсы Уже готово расписание активностей на июль и август. Кстати, наша первая встреча пройдёт уже сегодня! В программе знакомство и лекция от Даши Медяковой из Nebius Academy про поиск работы за границей. Вход открыт для всех, приходите попробовать формат. Начинаем в 18:30 по Москве: https://zoom.us/j/98302101460?pwd=zBLRXjMI7uRFP4v1CiR5mnmyLn1zU3.1