Product Management & AI

По мере того как роли в сферах разработки продуктов, дизайна, Data Science и других сливаются воедино благодаря ИИ, я размышлял о том, как они могут выглядеть в будущем (Boris Cherny, Claude Code) Например, глядя на команду Claude Code, я выделяю пять архетипов: 1. Прототипировщик (Prototyper): генерирует совершенно новые идеи; выдает множество идей, большинство из которых не доходят до стадии реализации. 2. Создатель (Builder) быстро превращает прототип или идею в готовый к эксплуатации продукт или инфраструктуру. 3. Упорядочиватель (Sweeper): приводит в порядок интерфейс, упрощает код и систему, удаляет лишнее, оптимизирует производительность. 4. Развиватель (Grower): берёт уже созданный продукт и дорабатывает его для улучшения соответствия продукта рынку (Product-Market Fit). 5. Поддержка (Maintainer): отвечает за зрелую систему, обеспечивая её безопасность, надёжность, быстродействие и эффективность по мере масштабирования. Многие специалисты совмещают две, а иногда и три роли. Я также заметил, что эти роли не жестко привязаны к должностным обязанностям. Например, в Anthropic есть дизайнеры, соответствующие категориям 1, 2 или 3; то же самое касается инженеров, продакт-менеджеров и специалистов по данным.

Здоровой команде требуется сочетание этих ролей в зависимости от продукта:

- Для нового продукта, ещё не нашедшего соответствие рынку (pre-PMF), нужны люди с сильными навыками типов 1, 2 и 3. - Для растущего продукта, нашедшего соответствие рынку, нужны типы 2, 3, 4 и отчасти 5. - Для продукта с сильным соответствием рынку нужны типы 3, 4, 5 и отчасти 2. Возможно, именно так будут выглядеть продуктовые роли будущего, а не как нынешние узкоспециализированные должности. – 3 основных типа лидеров продукта – Новая структура любого отдела в компании – Командные роли по Белбину

Авито открыл набор на магистерские программы по ML и продакт-менеджменту, разработанные совместно с МФТИ и НИУ ВШЭ В основе всех программ реальные кейсы из самого Авито, а занятия ведут эксперты компании, которые поделятся опытом разработки, запуска и управления сервисами. Магистратура «Управление продуктом в IT-бизнесе» в ВШБ НИУ ВШЭ опирается на матрицу компетенций продакт-менеджера в Авито и охватывает всё управление продуктами: от аналитики и пользовательских исследований до бизнес-моделей и работы с данными. В рамках «Прикладное машинное обучение и анализ данных» и «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» будут осваивать навыки, начиная от классического ML и компьютерного зрения до рекомендательных систем и генеративного ИИ. 👉 Больше информации о магистратуре Сейчас у Авито запущено всего 12 программ высшего образования, включая магистратуры, для студентов и выпускников со всей страны.

Что фундаментально изменило мир к худшему, но люди этого ещё не осознали? То, что смартфоны и алгоритмические ленты сделали со скукой и... пользой от неё. Потому что на протяжении большей части человеческой истории скука не была проблемой, которую нужно решать. Это было когнитивное состояние, которое переводило мозг в режим, который сегодня мы называем «сеть пассивного режима работы мозга» (default mode network) – своего рода фоновую ментальную обработку, во время которой он консолидирует воспоминания, развивая мышление через (не)осознанное воображение, фантазию, эмптию, генерируя творческие идеи и выстраивая связ(ан)ное-ощущение-Себя-и-мира. Когда мы смотрели в окно, ждали автобус или тихо сидели после ужина, наш мозг выполнял одну из самых важных своих работ. Скука была, в самом прямом смысле... двигателем сознания и внутренней жизни.

Совершенствуем не только продуктовые процессы, но и собственные рабочие с помощью loop engineering и ИИ – Самые важные знания, возможности и инсайты скрываются в паттернах и закономерностях, лежащих в основе результата, и только потом в результате – Ценность представляет контролируемое накопление улучшений – Цикл, который нужно запускать вручную, вспоминая о нём — это не цикл

8 советов по работе с логами продукта 1. Ведите decision log с условиями пересмотра, а не просто с решениями. Записывайте не только «что решили», но и «при каком сигнале пересмотрим», например, «откатим приоритет, если retention D30 упадёт ниже X». Так решение превращается из мнения в понятную и для всех проверяемую ставку, и вы перестаёте каждый раз спорить о том, что уже обсудили. Полгода спустя этот лог будет лучшим свидетельством того, какие (и чьи) гипотезы сбылись, а какие нет. 2. Калибруйте собственные прогнозы и лог: дата релиза, ожидаемое внедрение, ожидаемый эффект и через время сверяйте их с фактом. Почти никто этого не делает, поэтому почти никто не знает, систематически ли он оптимист по срокам или пессимист по импакту. В то время, как через десяток подобных записей вы начнёте давать оценки, которым можно доверять всё больше и больше. 3. Размечайте решения как «дверь в одну сторону» или «в две стороны» Обратимые решения принимайте быстро и дёшево, необратимые – с реальной строгостью. Ошибка многих продактов в том, что они тратят одинаковую энергию себя и команды на оба типа, и в этом главная утечка скорости. Само наличие такого тега заставляет команду не раздувать процессы там, где цена ошибки это просто один откат фичи. 4. Инструментируйте спеку, а не продукт Определяй метрики и названия событий прямо в PRD, ещё ДО разработки (а не «допишем аналитику потом»). Потому что «мы забыли это трекать» это самая частая и самая дорогая (и лекго предотвратимая) ошибка продакта.

События нет в документе = его не будет

5. Ведите в лог карту допущений с осями «уверенность × влияние» Отделяйте discovery-долг от delivery-долга как список открытых вопросов и допущений с явной пометкой, насколько вы в них уверены.

Де-рискинг самого опасного допущения и вот вы уже перестаёте строить уверенно поверх того, во что на самом деле не верите

6. Делайте pre-mortem с триггерами, а не как разовое упражнение Опишите провал до запуска, а к каждому сценарию провала привяжите опережающий индикатор из пункта 1 и 2. Так pre-mortem превращается из психологической разминки в настройку, благодаря котороый вы заранее знаете, какую метрику и график будете смотреть и какое его значение означает, что пора вмешаться. 7. Заведите «кладбище» отклонённых идей с причинами. Каждая зарезанная фича отправляется в searchable-список продуктовой wiki с строкой «почему нет». Это лекарство от бесконечного цикла переобсуждения одного и того же командой и одновременно ваш самый честный материал для раздела «Не делаем» в новых PRD.

Сильный продакт узнаётся по тому, как быстро он объясняет, почему "нет"

8. Кодифицируй ход мышления-решений «Откуда ты узнал?» / «У нас метрика Х упала, ааачоделать?» / «СЕО опять принёс идею, что ответить» и прочее повторяющееся изо дня в день выпиши как личную библиотеку подходов и приёмов. Ответы: «Подумал, уточнил, проверил» / «Проверил фичи, что релизили недавно» / «Вернём ему проблему» Управление контекстом вокруг контента и есть тот самый недооценённый актив команды продукта и главный навык продакта.

Loop Engineering for Product Managers Лучшими продакт-менеджерами станут не те, у кого самая большая библиотека промптов, а те, кто понимает, какие этапы продуктовой работы стоит превратить в устойчивые циклы, какие артефакты должны ими управлять, и какие решения должны оставаться прерогативой человека. Анатомия и структура продуктовых ИИ-циклов, практика их создания, частые сбои и чем продакту снова поможет GitHub в материале ниже

ИИ уже меняет бизнес — вопрос только в том, кто им управляет 😎 Магистратура «Управление внедрением ИИ в бизнес» от МИФИ и «Школы 21» — для тех, кто хочет быть этим человеком. Фокус обучения: 🔹 живые сценарии — куда встроить ИИ, чтобы было быстрее, дешевле, эффективнее 🔹 управление продуктами и понимание технологий, чтобы разговаривать с разработчиками на одном языке 🔹 реальные проекты от компаний прямо во время учёбы 🔹 в конце — диплом МИФИ и портфолио, с которым можно идти на собеседование Все подробности и заявка — на сайте.

Следующее Приложение — это не приложение Если прямо сейчас открыть телефон и пересчитать иконки приложений, то можно насчитать от десятка до сотни иконок. И каждое приложение за иконкой это очередная обёртка-обещание продакта и продукта: «Скачай меня и ___ станет проще *» (и у каждой аппы: «* Но сначала потрудись изучить меня от и до»). Мы все с этим смирились и приняли это как данность: нужно сначала найти самую яркую иконку в множественной яркости других, открыть её, вспомнить, как работает этот апп, добраться до нужной функции, воспользоваться ей, увидеть и осознать результат, и т.д. что там по CJM. Но интерфейсы и механики всегда упрощаются (а это значит – исчезают), потому что лучший интерфейс — это отсутствие интерфейса Поэтому в эпоху ИИ иконок больше не будет. Появятся «нити пространства диалогов», находящиеся в Том-Самом-Нечто, выполняющим работу, которую раньше приходилось делать с помощью разноцветных иконок.

Следующее "приложение" – Пространство Точек-Линий

Метод Стэнфорда — это прежде всего способ мышления через многосторонний обзор + карта противоречий + синтез + взаимная проверка 4 последовательных промпта от ребят из Стенфорда, которые помогут с написанием статьи, отчёта и презентацией, перед принятием важного бизнес-решения, собеседованием, переговорами, инвестированием и освоением нового навыка. Никакого ПО, никакого GitHub, никакой сложной настройки — скопируйте и вставьте промпты и через 5 минут вы будете знать о выбранной теме больше, чем те, кто потратил на её изучение десятилетия, годы, месяцы, недели, дни (звучит дико)

Everything Is Recorded Now (с) a16z Большинство наших рабочих обсуждений теперь записываются по умолчанию. И вам, вероятно, стоит исходить из того, что всё, что вы говорите, отныне записывается. С технологической точки зрения очевидно, что на основе этого живого контекста компании будет построена новая система записей, под которую уже выстроена новая категория ПО с ИИ, организованная вокруг голоса, а не текста. Сегодняшняя система записей — это структурированные данные: записи в CRM, тикеты, вики и документы. Но наиболее ценный контекст живёт в разговоре: нюанс звонка клиенту, реальный спор на продуктовом обзоре, мимолётное замечание на встрече руководства, которое меняет обсуждение и дорожную карту. ИИ умеют брать эти неструктурированные голосовые данные и делать их структурированными и доступными для поиска и запросов. Это большая возможность для ПО, и мы всё ещё находимся на ранней стадии понимания того, как будет выглядеть этот программный слой и кому он будет принадлежать. Granola — яркий пример: у неё лучший контекст о культуре a16z, наших инвестициях и о том, как мы на самом деле думаем, чем почти у любого другого инструмента, которым мы пользуемся, потому что ИИ «была в комнате». Устные и письменные культуры Компании делятся на устные (verbal cultures) и письменные (written cultures). Историческим узким местом для устных культур было то, что важный контекст происходил в разговоре, а затем исчезал. Когда ИИ может посещать каждую встречу и синтезировать произошедшее, устная культура наконец-то масштабируется. Это не значит, что компании с письменной культурой не выиграют. Предоставление ИИ доступа к продуманным текстам также хороший способ быстро ввести ИИ в курс дела. Но в целом, я думаю, что ИИ будет продвигать и усиливать именно устную культуру. – Сначала ИИ пришла в ваш корпоративный Gmail, потом в Slack, в таск-менеджер. Теперь ИИ с вами в комнате и на созвонах. < место для мема Are they AI in the room with us right now?>

Летом 2024 года McDonald’s свернул тестирование голосового ИИ в Макавто и разорвал партнёрство с IBM, потому что ИИ пробивала клиентам мороженое с беконом, сотни наггетсов и путала напитки. Эксперимент обошёлся в круглую сумму, а на выходе компания получила лишь баги и вирусные тиктоки с негативом (но это не остановило её от экспериментов с ИИ). О чём этот кейс говорит менеджерам и руководителям? Управлять ИИ-проектом — не то же самое, что пилить классические решения. Стандартные подходы не спасут от галлюцинаций ИИ, грязных данных для обучения и улетевших в космос расходов на токены. И чтобы не повторить судьбу ИИ-Макавто, нужно понимать специфику ИИ-проектов: как выстроить работу ИИ, как считать экономику, и как контролировать процесс. Усилить свои компетенции в области ИИ можно на курсе «Управление ИИ-проектами» от Академии Эдюсон. За 3−4 месяца на практике вы: – научитесь анализировать готовность компании к внедрению ИИ, проводить аудит бизнес-процессов, оценивать сроки, риски и бюджет; – научитесь переводить метрики в понятные бизнесу цифры и защищать бюджеты; – освоите инструменты разработки без кода (n8n, Dify, Flowise, Cursor/Bolt), чтобы создавать ИИ-агентов и автоматизировать нужные процессы; Обучение построено на опыте экспертов из «Яндекса», «Сбера» и других крупных компаний. Год на связи личный куратор, а доступ к материалам и будущим обновлениям останется у вас навсегда. По окончании курса – портфолио из 8 личных проектов. Оставьте заявку с промокодом PMAI и забирайте скидку 65% и второй курс в подарок.

Мне не особо нравится, насколько популярным стало правило Парето Во многих контекстах 80/20 действительно полезно и является отличным способом для быстрого выявления перекосов, утечек производительности и поиска эффективного пути решения проблем в уже существующих Системах. Но величайшая угроза для Великих компаний кроется именно в этом – неустанная погоня за "эффективностью", которая, по факту тянет к... среднему, которое лишь размывается. Мышление в духе 80/20, осознанно и добросовестно применяемое, ускоряет этот размытие и падение. Так, вы становитесь ещё "успешнее" в том, что уже умеете, и... постепенно теряете способность к тому, что ещё не могли вообразить.

Проблема в том, что основатели не оптимизируют существующие Системы. Они пытаются создать То-чего-ещё-не-существует

И когда правило 80/20 применяют к построению компании под новую идею, продукт, операции или бизнес, оно активно вводит в заблуждение и с самого начала ведёт по неверному пути. Потому что достичь 80% теоретического потенциала не означает, что вы нашли product‑market fit и создали Нечто, что любят пользователи, или построили бизнес, который может жить сквозь время. Это означает, что вы сделали самую лёгкую часть и теперь занимаетесь оптимизацией ради оптимизации. Аналогично с 90/10 работает и венчур. Верхние 10% инвестиций в фонде определяют, будет ли фонд хорошим, отличным или легендарным. Ставки внутри распределены неравномерно и они сосредоточены на дальнем конце распределения на компаниях, которые НЕ оптимизировали достижимое, а достигают то, что раньше считалось магией и невозможным. Быть первым" – быть в 10 раз больше ближайшего конкурента. Самолет использует 10% своего топлива для взлета...

Если хотите быть Великими, нацельтесь на 90% и выше. Правило 80/20 — это неправильный компас для пути.

Достичь 90% достаточно сложно, но это всё ещё лёгкая часть, если смотреть-на-вещи-правильно. Если хотите стать легендарными, посвятите себя тому, чтобы пройти дистанцию «последних 10%». Последние 10% — это и есть 90% работы и 90% награды. И в следующий раз, когда речь зайдёт о правиле 80/20, спросите себя, над чем бы вы работали, если бы перестали оптимизировать под «эффективность по Парето» и посвятили себя последним 10%.

ИИ-ассистент: как найти рутину, собрать рабочий сценарий и посчитать экономию времени – тема бесплатного практикума «ИИ-ассистент отдела без кода» от ОТУС О чём будет эфир: — зачем обучать сотрудников работе с ИИ; — где в команде обычно прячется рутина — как собрать ИИ-ассистента без кода — как понять, что ИИ экономит время, а не создаёт хаос — ошибки, риски и безопасность Практикум будет полезен руководителям команд и отделов, менеджерам продуктов, аналитикам и всем, кто регулярно работает с документами, отчётами, письмами, и типовыми задачами. 👉 Бесплатное участие Реклама ООО «Отус онлайн-образование»

/goal

Loop Engineering — это замена себя как человека, который пишет промпты ИИ, на Систему, которая делает это за вас 5 компонентов цикла (и один бонусный) Для цикла нужно пять вещей и одно место, где хранить состояние. 1. Автоматизации, которые срабатывают по расписанию и сами занимаются поиском и сортировкой. 2. Worktrees («рабочие деревья»), чтобы два агента, работающих параллельно, не мешали друг другу. 3. Навыки (Skills) — прописанное знание о проекте, которое агенту не придётся угадывать каждый раз. 4. Плагины и коннекторы для подключения агента к уже используемым инструментам. 5. Суб-агенты, чтобы один агент генерировал идею, а другой её проверял. И шестое — память: markdown-файл, который живёт вне отдельного разговора и хранит, что уже сделано, а что следующим, потому что ИИ забывает всё между запусками, поэтому память должна быть на диске, а не в контексте. 1. Автоматизации — это сердцебиение цикла Именно автоматизации превращают разовый запуск в настоящий цикл. В Codex вы создаёте автоматизацию на вкладке Automations: выбираете проект, промпт, частоту запуска и то, где он будет выполняться. Результаты попадают в папку Triage, а те запуски, которые ничего не нашли, просто архивируются. OpenAI использует это внутри для ежедневной сортировки задач, подготовки commit-отчётов и поиска недавно внесённых багов. Claude Code достигает того же через планирование и хуки: /loop запускает промпт или команду с заданным интервалом, можно настроить cron-задачу, хуки на разных этапах жизненного цикла, или отправить всё в GitHub Actions. Существует ещё одна важная примитива: /goal — в отличие от /loop, который повторяется по расписанию, /goal продолжает работу, пока не выполнится заданное условие, причём после каждого шага отдельная небольшая модель проверяет, завершена ли цель. 2. Worktrees: чтобы параллельность не превращалась в хаос Когда запускается больше одного агента, файлы начинают конфликтовать. Git worktree решает эту проблему: это отдельная рабочая директория в своей ветке, но с общей историей репозитория. Codex и Claude Code поддерживают эту изоляцию — либо встроенными средствами, либо через флаг --worktree. 3. Навыки (Skills): чтобы не объяснять проект каждый раз заново Навык — это папка с файлом SKILL.md, содержащим инструкции и метаданные, а также опционально скрипты, справочные материалы и ресурсы. Codex вызывает навык по $название или /skills, а иногда и сам, когда задача соответствует описанию навыка. Claude Code делает то же самое.

Навык — это однократно записанное намерение, которое агент читает при каждом запуске

4. Плагины и коннекторы: чтобы цикл касался реальных инструментов Цикл, который видит только файловую систему, слишком мал. Коннекторы на основе MCP позволяют агенту читать трекер задач, запрашивать базу данных и вызывать API. Плагины упаковывают коннекторы и навыки вместе, чтобы они могли использовать ваши настройки целиком. 5. Суб-агенты: разделяем созидателя и проверяющего

Самое полезное структурное решение в цикле — отделить того, кто пишет, от того, кто проверяет.

ИИ, написавшая код, слишком снисходительна к своей собственной работе. Второй агент с другими инструкциями (и иногда другой моделью) ловит ошибки, которые первый сам себе наговорил. Что цикл всё ещё не делает за вас: Цикл меняет работу, но не удаляет вас из неё. Проверка всё равно остаётся за вами. И если цикл работает без присмотра, он также и совершает ошибки без присмотра. Ваше понимание тоже страдает, если вы ему это позволяете: чем быстрее цикл поставляет код, который писали не вы, тем больше разрыв между тем, что существует, и тем, что вы на самом деле понимаете. И, наконец, удобная поза «наблюдателя» опасна тем, что очень легко перестать иметь своё мнение и просто принимать то, что выдаёт цикл.

Цикл не знает разницы. Вы знаете. Всё дело в поиске: а) правильного б) Баланса

Постройте цикл. Но постройте его как тот, кто намерен оставаться инженером/продактом, а не просто нажимателем кнопки

Главная точка сбора ИТ-коммьюнити этим летом 🌞 Т-Банк снова проводит «Сезон кода» — летний фестиваль про продукт и разработку. В этом году он пройдёт в двух городах: 20 июня в Санкт-Петербурге и 4 июля в Казани. В программе три направления: 📌клиентоориентированный код с разбором решений для миллионов пользователей; 📌новая секция «Продуктовая кухня» про то, как гипотезы превращаются в рост продукта; 📌 «Бэкенд-методичка» с практиками и инструментами из ежедневной работы инженеров. Помимо докладов — демозоны, нетворкинг, активности и традиционное афтепати с летним DJ-сетом. Участие организовано через благотворительный взнос: 2000 ₽ в Санкт-Петербурге и 1500 ₽ в Казани. Если хотите провести выходной среди разработчиков, продактов, архитекторов и аналитиков, успейте зарегистрироваться.

Что такое циклическая работа ИИ-агентов (agent looping) и открытые/закрытые циклы (по мотивам Anthropic Workshop: Build Agents That Run for Hours) Последние два года ИИ-агентам давали задания пошагово: одна задача = один промпт. Сейчас этот подход меняется и вместо того чтобы просить ИИ-агента создать условный кусок кода или документ, а затем самому контролировать каждый этап, вы настраиваете цикл, который берёт на себя всё: исследование, планирование, выполнение, проверку и итерации до тех пор, пока цель не будет достигнута.

Циклический процесс — это выстроенная вами Система

Её может запустить практически любая платформа для работы с ИИ-агентами; всё зависит от того, как именно вы настроите связи между ними. В самом простом варианте цикл — это работа агента над собственным результатом: > проводит исследование > создает черновик > сверяет черновик с поставленной целью > исправляет слабые места > повторяет цикл, пока результат не начнет соответствовать требованиям Более масштабный вариант — это циклическая работа целой группы ИИ-агентов. Вы ставите задачу агенту-оркестратору; он разбивает её на части, передает каждую часть профильному агенту, а те, в свою очередь, поручают более мелкие задачи своим субагентам. Вся эта иерархия продолжает циклически проходить этапы исследования, планирования, выполнения и проверки, пока цель не будет достигнута. Вы задаете цель, и система выполняет цикл до тех пор, пока работа не будет завершена в соответствии с установленными вами требованиями. Открытые и закрытые циклы: ОТКРЫТЫЙ ЦИКЛ носит исследовательский характер. У него есть условия и цель, но вы предоставляете ИИ-агенту или группе агентов широкое пространство для манёвра. Система может пробовать разные пути, делать открытия и создавать то, что вы не описывали в деталях. Проблема в стоимости – открытый цикл, дающий реальную свободу для исследований, потребляет безумное количество токенов. Для 90% команд, не имеющих неограниченного бюджета, такой подход недоступен, а при работе над проектами с нечёткими стандартами такая Система рискует превратиться в генератор некачественного «мусора». ЗАКРЫТЫЙ ЦИКЛ имеет чёткие границы в котором ИИ-архитектор сначала проектирует весь маршрут работы: > ясная цель > определённые этапы > проверка на каждом этапе > точка остановки или возврата результата вам (с передачей данных об эффективности) Агенты по-прежнему работают циклически, но делают это в рамках созданной вами структуры. С каждым циклом результаты улучшаются, так как каждый этап подпитывает следующий, а затраты остаются в рамках обычного бюджета благодаря чётко выстроенному процессу. > за цель отвечает архитектор > за конкретные шаги отвечают специалисты > узкопрофильные исполнители выполняют частные задачи > контрольный этап гарантирует качество и исключает небрежность

Сотрудники Anthropic едут на работу после выхода компании на IPO

Жизнь роботов в 2026: пассажир авиакомпании Southwest Airlines в США решил взять с собой в салон андроида, и вот что из этого получилось Аарон Мехдизаде летел из Лас-Вегаса в Даллас и взял в салон своего робота Стьюи, который не пролезал по габаритам ручной клади, а отравлять багажом выходило дорого. Поэтому Аарон просто взял и оформил роботу... билет на соседнее кресло (услуга, которую обычно заказывают для перевозки хрупких вещей). В аэропорту робот успешно прошёл предполётный досмотр: специально для этого на него была установлена батарея уменьшенной ёмкости, сам дошёл до гейта, а потом и в самолёте до своего места возле иллюминатора. PS. После полета Southwest Airlines быстро опубликовала новые правила перевозки, в которых прописала запрет на перевозку роботов в салоне или зарегистрированном багаже вне зависимости от их размера и назначения. Причина банальна — безопасность при перевозке литий-ионных аккумуляторов.