Product Management & AI

📆 Конференция ELMA DAY’26, 12 ноября в Москве  — занимайте места уже сейчас!  На ELMA DAY’26 покажем, как искусственный интеллект меняет корпоративные процессы и помогает бизнесу работать эффективнее. В программе: 🔹 Кейсы крупных компаний:

— MTS Web Services: 9 ИИ-инструментов для работы с клиентами, созданных за три месяца;  — HeadHunter: миграция CRM без остановки продаж;  — F6: развитие цифрового контура на ELMA365; — «Красцветмет»: развитие платформы от CRM до процессов целого дивизиона;  — «ТехноНИКОЛЬ»: внедрение КЭДО в холдинге — от планирования до тиражирования.

🔹 ИИ и BPM: новые возможности ELMA Cortex, корпоративные и персональные ИИ-агенты, генерация приложений. 🔹 Продажи и клиентский сервис: Sales 2.0 — агентная автоматизация продаж и CRM/CX-процессов. 🔹 Технологии и безопасность: архитектура BPM и ИИ-платформ, Guardrails, экономика токенов и запуск ИИ в корпоративном контуре. 🔹 ЭДО и КЭДО: регуляторные требования и практические задачи электронного документооборота. 🔹 Практические воркшопы по закупкам и ИТ: создание дашбордов для закупок и ИИ-решений в ELMA365 без кода. ELMA DAY — ежегодная конференция для руководителей бизнеса и ИТ, руководителей проектов и процессов, архитекторов и лидеров цифровой трансформации в крупном бизнесе. Вас ждут 1500 участников, 20 стендов ИТ-решений и 8 часов нетворкинга. Участие бесплатное. ➡️ Зарегистрироваться на конференцию erid: 2SDnjcmihFz

Anthropic revenue per employee very impressive, but... ▫️OnlyFans: $33.0m ▫️Anthropic: $6.6m ▫️AppLovin: $6.1m ▫️Nvidia: $5.1m ▫️Netflix: $2.8m ▫️Grindr: $2.7m ▫️Meta: $2.5m ▫️Apple: $2.5m ▫️Google: $2.1m

20 советов от YC, которые все знают, но не следуют им – Будьте ближе к проблеме. Ваша первоначальная идея, скорее всего, изменится по мере того, как вы будете узнавать что-то новое. – Чётко объясняйте, что именно вы создаёте. Если клиенты не понимают суть, значит, над продуктом и проблемой нужно ещё поработать. И да, как можно раньше избавьтесь от профессионального жаргона. – Делайте в начале даже то, что не масштабируется. Если для привлечения первых клиентов нужно поработать вручную — делайте это. – Ваши гипотезы ≠ обратная связь от клиентов. Регулярно общайтесь с пользователями и создавайте то, что нужно людям. – Запускайтесь, не дожидаясь идеального состояния продукта. Вам нужна обратная связь от реальных пользователей, а не ещё один месяц/год «шлифовки». Выпускайте продукт, собирайте обратную связь и совершенствуйте. Ставьте обучение выше отполированности продукта. – Взимайте деньги как можно раньше. Тот факт, что человек платит, гораздо более весомо, чем просто слова о том, что ему нравится ваш продукт. – Понимайте, является ли ваш проект «жизнеспособным по умолчанию». Сможете ли вы выйти на прибыльность до того, как закончатся деньги, НЕ привлекая дополнительного финансирования? – Тщательно подходите к найму. Каждая новая зарплата увеличивает ваши расходы и скорость «сжигания» капитала. Не расширяйте команду, пока не найдете то, что действительно нужно людям. – Не позволяйте сделкам с крупными компаниями отвлекать вас от разработки продукта и поиска клиентов. – Оставайтесь небольшими и достаточно гибкими, чтобы сменить направление, если факты указывают на необходимость таких перемен.

Знать, что нужно делать, и действительно это делать — две разные вещи.

Всё это никакой не секрет. Это принципы, которым YC обучает основателей стартапов уже много лет.

MVP в стол = вклад в опыт, а product engineer это и про продакта, и про разраба сразу

Если ты НЕ создавал продукты для личного пользования, ты ещё НЕ готов к разработке продуктов для широкой публики

№1. Создай продукт для личного использования №2. Создай продукт для ограниченного использования №3. Создай продукт для широкой аудитории И самый важный этап в карьере продакта (и каждого разраба) всегда №1, в котором ты одновременно и заказчик, и дизайнер и тестировщик и поддержка. Ты знаешь, что делает каждая фича и кнопка, потому что ты сам её придумал, продумал и обкатал. Я думаю, вот почему среди разрабов больше основателей – у них у всех была возможность пройти Этот-Путь с самого начала и создать свой первый (из скольки?) MVP в одиночку, пусть даже он длился Х-лет и успешно остался в столе. Главное в этом – опыт и приобретённые навыки, потому что внимание к деталям, логика, терпение, рождаются и закладываются у разраба именно на первом этапе и следуют за ними всю их жизнь. А видение, вкус на дизайн, чутьё на лишнее, привычка доводить до рынка (а не только до прода) и правильное чувство скорости – всё это идентичные качества, но у же у продакта и они теже самые, просто под другом углом. ИИ почти стёр границу кода и обучения, но... не ускорил Понимание. И та же самая херня, что была сложной раньше, остаётся сложной и сейчас. И тот, кто соберёт в себе и то и другое, и станет Product Engineer.

А главная метрика ЛЮБОГО продукта: пользуешься ли ты им сам

Всё всегда начинается с (продукта для) себя

AI есть у всех сотрудников, а эффекта нет? По данным рынка, AI применяют 88% сотрудников, а только 6% говорят, что он действительно изменил их работу. В Авито начинали так же: после объявления курса на AI-first нейросетями пользовались около 10% сотрудников при цели 80%. Чтобы сдвинуть ситуацию, в Авито пошли тремя путями: – Нашли AI-чемпионов: с начала года их стало 180 вместо 10. – Собрали инфраструктуру: базу знаний, документацию и внутренний инструмент с готовыми навыками. – Поменяли процессы и критерии готовности, чтобы ускорение не упиралось в следующее узкое место. 💬 В канале «Чтобы что» руководитель продукта кластера Логистики Илья Грубер рассказал в карточках, как всё это устроено.

Разрыв в понимании возможностей ИИ между стартапами, изначально построенными вокруг ИИ, и уже существующими на рынке компаниями — самый значительный из всех, что нам доводилось видеть (с) a16z – У стартапов на ранней стадии, в основе которых лежит ИИ, совершенно иной взгляд на то, что можно сделать с помощью этой технологии, в отличие от традиционных игроков практически в любой отрасли, без исключений. – Возможности ИИ стремительно растут буквально с каждой неделей... Во многих отраслях ситуация может измениться кардинально гораздо быстрее и глубже, чем это случалось когда-либо прежде. – Такие предприниматели будут действовать, совершенно не ограничивая себя привычными рамками. Мы уже видим это: они не станут определять себя узко, мол, "мы просто софтверная компания", "мы просто производитель «железа»" или даже "мы просто ИИ-компания". – Благодаря этим инструментам и технологиям основатели стартапов получат своего рода "сверхспособности", которых у них раньше просто не было... Если бы в 1994 году у нас были такие инструменты, как сейчас... Боже мой! Бен, представь, чего бы мы с тобой могли добиться в Netscape? 🌐 Свежий Андриссен на Ютуб

Как интегрировать вайбкодинг и ИИ-агентов с результатом (а не просто так) 27 ноября red_mad_robot собирает в Москве Робоцех, где своим опытом работы поделятся продакты, которые сами встраивали ИИ в продукты и знают, что из этого успешно прижилось на проде после демо (и почему). Вас ждут доклады от команд Альфа-Банка, ОТП и MWS с реальными задачами и выводами, два практических воркшопа по сбору системы ИИ-агентов и рабочим приложением, а под конец дискуссия с топами из СКОЛКОВО, AlpinaGPT и «ген ИИ», которые расскажут о том, как обучать сотрудников работе с нейросетями и как их встраивать в командные и бизнес-процессы. Москва, 27 ноября, 11:00 👉 Билеты здесь

I asked Claude Code to make a new GTA: San Andreas mission where CJ has to vibe code a startup and then raise money from investors in SF

Кредитные токены ИИ как обеспечение кредитных токенов ИИ Уже в ближайшие время большинство ИИ-стартапов столкнутся с невозможностью приобрести реальные вычислительные мощности для "своего" ИИ (и я сейчас не про Claude Code за $200 на команду, а про хорошую масштабируемую инфру для ИИ), потому что все доступные ресурсы... а) ограничены; б) уже распроданы. А чтобы получить доступ к реальным GPU мощностям, компании необходимо оформлять заказ на целые кластеры, а это миллионы и миллионы $$$. ↓ Как следствие, поставщики GPU и ИИ-инфры поднимают требования к кредитному рейтингу и инвестиционному уровню таких стартапов. А стартапы, как правило, не имеют такого рейтинга (только если за ними сразу не стоит какой-нибудь A16Z) ↓ Поэтому поставщики инфры и облачные провайдеры не готовы брать на себя дополнительные кредитные риски стартапов и требуют всё более и более крупных предоплат вплоть до 100% от суммы контрактов. + даже у классического бизнеса с необходимым инвестиционным кредитным рейтингом шансов получить кредиты под GPU крайне мало, потому что этот рейтинг снижается из-за того, что они: а) наращивают обычную долговую нагрузку классическими способами; б) не являются инновационными стартапами, а лишь перепродают свои услуги покупателям токенов. ↓ Поэтому поставщики GPU будут всё чаще требовать, чтобы конечные покупатели токенов либо имели высокий инвестиционный рейтинг, либо сразу вносили крупный денежный депозит кэшем. ↓ Рост цен на GPU (из-за ограниченности предложения и высокого спроса) неизбежно приведёт к дальнейшему росту цен в сегменте инференса и росту требований под обеспечение кредитов на него. ↓ В таких условиях создание стартапа в области ИИ становится структурно и финансово всё более и более сложной задачей, а получение дешевых токенов станет всё более затруднительным. ↓ В то же время конкуренция на уровне прикладных решений потребует от компаний всё более быстрых и масштабных затрат токенов. А стартап/компания (или фонд за ними), способные за несколько дней выделить $1B долларов в/на токены, обладают колоссальным преимуществом перед стартапом, которому для начала нужно привлечь $1B ещё до того, как у него появится готовый продукт. → Узкое бутылочное горлышко кредитов на ИИ ←

Одно из возможных решений это дилеммы: сделать так, чтобы кредиторы начали рассматривать кластеры графических процессоров (GPU) в качестве... полноценного ликвидного обеспечения кредита

Но брать под обеспечение реальное физическое GPU-невозможно, потому что его нужно физически проверять и обслуживать, потому что даже GPU за $100K имеет свойство ломаться. Именно поэтому на рынок могут выйти (и уже выходят) компании, которые создают 🥁🥁🥁 рынок форвардных контрактов на вычислительные ИИ мощности с физическим исполнением обязательств! Простыми словами: форвардный контракт на ИИ позволяет кредиторам брать в качестве обеспечения не сам кластер GPU, а «час работы GPU» и перепродавать его на ликвидном ИИ-рынке! Готово – кредитный риск клиента вообще отходит на второй план и даже если AI-стартап из двух человек, работающий в сильно пахнущем стариной викторианском особняке в Сан-Франциско перестанет платить по счетам, у кредитора останется реальная возможность эффективно реализовать обеспечение и GPU для нового конечного потребителя!

В заключение несколько слов о Foursquare Основатель легендарного геолокационного сервиса Foursquare Дэнис Кроули написал последнее слово сотрудникам, поделился анализом причин смерти сервиса и дал дал напутствие тем, кто строит компании и продукты. "...Я пишу этот пост по трём причинам: 1) я хочу, чтобы в интернете существовал артефакт, отражающий завершение истории Foursquare с моей точки зрения; 2) я хочу привлечь руководство (включая себя) к ответственности за результат; 3) я многому научился стратегически, эмоционально, психологически в процессе создания, масштабирования и потери компании, которую я любил, и эти знания, как мне кажется, достойны того, чтобы ими поделиться с другими основателями и инвесторами..." 🫡 FSQ

Ахахахаха, а вот и сегодняшнее приветствие-ответка от Claude подоспела ☕️👌 Всем пятницы спокойный выходных!

Вышел подкаст с Вадимом Дороховым из VK Видео, в котором он поделился внутренней продуктовой кухней самого крупного медиасервиса в стране: – как команда понимает пользовательское поведение и привычки, меняет сценарии и принимает продуктовые решения в условиях, когда заранее известного правильного ответа ещё не существует; – как в VK работают с разными форматами видео-контента и что делать на развилке, когда одна метрика резко снижается, а другая вырастает; – как продакты видеоплатформы принимают решения на стыке пользовательского поведения, аналитики, исследований и бизнес-задач и видят свой продукт целиком; Слушать в ВК 💙

Как продакту писать лучшие тех задания на свете или Вайбкодинг глазами продакта: часть 5 (короткая) Раньше я с умным видом писал тех задание в клоде и передавал его в code, получалось норм, но не шик, и приходилось часто фиксить галлюцинации сидеть в режиме плана и обсуждать в claude code тех задание и наше общее понимание механики фич вместо того, чтобы спокойно пить зелёный чай и созерцать комбобулэйтинг. Вместо этого пришёл к более удобному и привычному для реальности процессу: 1. Тех задание в обычном чате с Claude. 1. В этом же чате с Claude начинаешь собирать и тестить на его основе html прототип проекта/фичи со всеми правками и хотелками. 2. И в этом же чате на основе твоих тестов прототипа правите и обогащаете с ИИ тех задание. Внесли правку - записали в тз. Шаг за шагом, правку за правкой. На этом этапе ты и ИИ видите всё перед глазами, тестите руками и обсуждаете всё на основе UX/UI, а не на пальцах и кода как это в claude code. 3. И только после этого отдаёшь расширенное тех задание (и html-прототип) в Claude Code. В итоге, Code получает максимально релевантное и детализированное тех. задание на основе: а) заранее доработанного, отфикшенного и оттесченного UX; б) уже работающего прототипа и дизайна фичи/продукта. Шик! – Me, clicking "Yes" to everything in Claude with a serious look, without even reading it

reddit: Отказ от кофеина спас меня и мою карьеру Как и половина участников сабреддита r/decaf, я работаю разработчиком. Раньше кофеин мне очень помогал, особенно во время написания кода. Я просыпался, готовил себе очень крепкий кофе из робусты, надевал наушники и садился за работу. Кофеин погружал меня в состояние глубокой, «туннельной» концентрации: я полностью уходил в код, строчка за строчкой, целиком сосредоточившись на процессе. Всё шло отлично. Но индустрия разработки ПО стремительно изменилась с ИИ В январе этого года наша компания перешла на рабочий процесс, основанный на использовании ИИ-агентов. Вместо того чтобы писать код вручную (что мне, кстати, нравилось), нас обязали использовать ИИ. Казалось бы, это должно было упростить мне жизнь, но на деле всё стало в 1000 раз хуже. Вместо того чтобы спокойно писать код, погрузившись в задачу, мне пришлось управлять десятком ИИ-агентов, работающих параллельно. Моя работа превратилась из написания кода и размышлений в терминах программирования в своего рода менеджмент: я должен был постоянно составлять и отправлять промпты для нескольких агентов (мы использовали Claude Code), работающих одновременно.

Это было просто невыносимо, особенно под воздействием кофеина. Я быстро терял нить: кто чем занят, какой агент над чем работает, что нужно делать дальше и так далее

Короче говоря, спустя примерно четыре месяца такой работы с ИИ-агентами я выгорел дотла. Когда координируешь целую «армию» ИИ-агентов, тебе приходится постоянно держать в голове общую картину проекта. Нужно понимать конечную цель, разбивать её на отдельные задачи (промпты) для каждого агента, а затем следить за прогрессом каждого из них, отслеживать возникающие проблемы, ошибки и всё то, на что они «жалуются». Месяц назад я решил отказаться от кофеина, потому что почувствовал: он лишь ускоряет моё выгорание. И, к моему удивлению, координировать агентов без кофеина оказалось в 10,000 раз проще. Кофеин загоняет тебя в своего рода «туннель», где ты видишь только то, что прямо перед носом, но при этом полностью теряешь способность взглянуть на проект с высоты птичьего полёта. И поскольку вы слишком сильно фокусируетесь на отдельных деталях, вы упускаете из виду общую картину — а ведь именно она критически важна, когда у вас есть целый парк ИИ-агентов, генерирующих для вас код. В общем, если в этой группе есть другие разработчики МЕНЕДЖЕРЫ, которые чувствуют себя выгоревшими из-за того, что целыми днями пялятся в пять или более запущенных экземпляров Claude Code, попробуйте отказаться от кофеина. Просто попробуйте. – 🍵🙏

Чем больше ты узнаёшь о рынке, тем меньше ты узнаёшь о пользователе и тем больше ты забываешь о нём Продукт – гипотеза о том, кем люди хотят стать Ты строишь то, что им дано познать Фичи – самомнение природы человека Пользователь всегда покупает страх Смелость команды – смелость максимально неудобного вопроса. Сила её в том, чтоб этот голос не молчал Любой родмэп однажды станет клеткой Неопределённость – ключ и материал Ясность = нет страха тишины и пустоты Всё, что строишь – то кем ты был и стал Лучший фидбэк неприятен Лучшая фича – та, что никто не ожидал Великий продукт возвращает, не забирая время/внимание/силу Вашей команде вообще не нужен план Не верь тому, кто всячески во всём всегда уверен Будь ближе к тем, кто может подвести к неправоте Логики и откровений щит команде в руки вверен Свет Истины блистает в сердце и душе

Вот так вот в эпоху ИИ на замену легендарным "2 пиццам" пришли "2 куска пиццы". Учитывая размеры пиццы в США, вполне логично 🍕🍕

Как использовать AI-агентов в продуктовой работе не для отдельных задач, а для целых рабочих процессов? 27 октября у MLinside стартует курс «AI-агенты для продактов». Курс научит проходить весь продуктовый цикл с AI: от исследований и гипотез до объемных читаемых PRD, метрик и аналитики, и безопасно автоматизировать рутину в корпоративной среде. На выходе — надежные AI-агенты, меньше ручной работы и понимание, как внедрять их так, чтобы получать предсказуемый результат. На курсе вы:

️ настроите AI-экзоскелет продакта для работы с бэклогом, статусами, файлами и другими регулярными задачами; ▪️ разберётесь, как работать с объёмными PRD, требованиями и ТЗ: передавать агенту достаточно контекста, сохранять логику между разделами и получать текст, который не придётся переписывать с нуля; ▪️ научитесь встраивать AI в корпоративную среду: ограничивать доступ агентов к данным и инструментам, защищать чувствительную информацию и соблюдать требования ИБ, не триггеря безопасников; ▪️ соберёте workflow для research и discovery — от поиска и анализа контекста до ICP, конкурентов и УТП; ▪️ подготовите материалы для стейкхолдеров и проведёте репетицию переговоров с агентом в роли скептика.

После занятий у вас останутся готовые workflow и артефакты, которые можно адаптировать под свои задачи. Курс подойдёт действующим продактам, а также аналитикам и инженерам, которые хотят использовать AI в продуктовой работе или перейти в продуктовую роль. Преподаватели — практики из Avito, МТС, Typeform, Beeline Cloud, MWS Fintech и других компаний.

Старт — 27 октября 7 онлайн-занятий по 1,5 часа, 9 недель Стоимость — 75 000 рублей, есть рассрочка Текущая цена действует до 15 октября

А если хотите понять, когда AI-агент действительно окупается, 15 октября в 19:30 МСК приходите на вебинар с Максимом Шаланкиным, ML Team Lead в Big Data МТС Web Services и одним из авторов курса. На живом кейсе Максим разберет экономику AI-агента: сколько стоит его работа, когда автоматизация начинает окупаться и в каких случаях задачу выгоднее оставить человеку. Зарегистрироваться на вебинар Подробнее о программе курса и условиях участия — на сайте. Там же можно оставить заявку на обучение или получить консультацию менеджера.

Как вести журнал ошибочных решений в команде: от простого к сложному Цель журнала в том, чтобы фиксировать и показывать паттерны ваших ошибок на всём протяжении изменяющейся жизни а) продукта; б) команды и устранять именно их (паттерны-причины), которые создают следствия (ошибки). – Тегируйте каждую запись по типу ошибки: неверные изначальные данные, неправильная оценка, спешка, избегание конфликта, и т.п. причины. Анализируйте ошибки, ищите повторы, устраняйте причины ошибок, чтобы не лечить следствие ошибок каждый раз. Разделяйте плохое решение и плохой исход Четыре разных типа задач: хорошее решение и хороший исход / хорошее и плохой исход / плохое решение, но хороший исход / плохое решение и плохой исход. Самый недооценённый тип: «плохое решение / хороший исход», при правильном заполнении и поиске тех самых причин, в таких идеях спрятан ключ как вам прийти к самым успешным решениям. Пишите «пре-мортемЫ» заранее, а потом сравнивайте с настоящей причиной. Помогает подложить ту самую соломку где надо, знаю команду, в которой есть чел с отдельной ролью именно под это.

«Мы ожидаем изменение метрики на X%, уверенность в этом 70%». Это два разных ощущения, понимание их помогает калибровать общее ощущение вашей реальности

– Обогащайте пост-контекст принятого ранее ошибочного решения отдельным полем «Что мы проигнорировали / не заметили / поняли не так» + состояние, в котором принимаете решения: стресс, дедлайн, кто был в комнате, какой информации не хватало. Фиксируйте, какие данные вы не стали собирать и почему Потому что уже через полгода каждая ошибка вспоминается как очевидная, а состояние и условия в которых она возникла забываются. Так, спустя время, ошибку можно легко приписать глупости, хотя причина в была условиях (ошибка после ошибки – точно глупость).

Записывайте, какую историю вы рассказали о решении с ошибкой (совет на будущее из прошлого: старайтесь избегать одной яркой истории)

– Самое полезное поле: «первые звоночки или первый момент, когда мы заметили/могли заметить ошибку». Ловите самые ранние сигналы ошибок. И эти сигналы могут приходить ощущениями ещё на стадии планирования (и даже раньше). – Второе по полезности поле: «что мы защищали»: утверждённый ранее родмэп, упрямство, личное авторство, бюджет, обещание СЕО/инвесторам, красивую историю-презу. Ошибки держится на подобном, пойми на чём именно. – Добавьте поле «Чья это была ошибка: человек / процесс / Система». Люди – без имён, это не поиск виноватых! Видя как ошибка живет на каждом из этапов, вы сможете лучше видеть слабые и сильные места в командных и продуктовых процессах и понимать, как на них влиять. Ещё одно недооцененное поле «Кто возражал и чем закончилось» для фиксации возражений которые вы систематически игнорите и недослушиваете (почему?). Часто, те кто возражают это: 1) люди с низким статусом в команде; 2) те, кто говорит осторожно; 3) тот, кто говорит самую больную правду и именно они часто оказываются правы. Ещё раз – без имён! – История побочных эффектов ошибок – то, что решение сломало в соседних фичах/механиках/процессах/метриках. Помогает видеть и лучше понимать связи внутри продукта. – Ведите журнал и по ошибкам конкурентов, это а) чужие; б) бесплатные уроки, и они могут делают вас лучше, чем собственные провалы, потому что в них нет эго, которое защищается. – Статус: «ошибка признана / решение пересмотрено / отменено» превращает журнал из архива в рабочий инструмент. Раз в год перечитывайте журнал и ищи решение, которое тогда казалось ошибкой, а теперь нет (или наоборот). Время переворачивает оценки чаще, чем кажется и является лучшим лекарством от уверенности в собственных суждениях (о времени). Будьте абсолютно честны, только так этот журнал будет работать. Честность в том, чтобы записывать даже те ошибки, которые страшно/некомфортно признавать. Свежий взгляд в журнал продукт возвращает честность. Spend ten minutes every day deliberately writing down what you got wrong. Not journaling about ego gratitude lists, but a f***ing. daily. error. log.

Сохранить нельзя уволить Перед вами стоит задача сократить 10 штатных единиц, и при этом нужно сохранить сотрудников, которые обладают уникальными навыками, соблюсти юридические тонкости и не посеять панику в команде. Как это сделать правильно, разберут на бесплатном вебинаре для руководителей «Люди после ИИ-автоматизации: переобучить, перевести или сократить», который пройдёт 7 октября в 11:00 мск. Вместе с экспертом вы узнаете, каких сотрудников не заменит ни один ИИ, и пройдёте все контрольные точки процедуры сокращения: от бизнес-решения до выдачи документов. 👉 Бесплатное участие Все участники вебинара получат чек-лист по правильной оптимизации штата и запись вебинара. Приходите, чтобы сократить юридические и репутационные риски до минимума.