Тач 42

Заменит ли в будущем AI продактов? Скорее нет. Но точно изменит то, как они учатся, принимают решения и строят продукты⬇️ Сегодня говорим с Юлией Билинкис, консультантом и основателем продуктового агентства Strategicmove.education. Она поделилась видением того, какие задачи уже сегодня забирает AI, какие компетенции становятся важнее фреймворков и кому подойдёт AI-first подход. Собрали тезисы интервью в карточках. #говорит_эксперт

📎 ИИ меняет EdTech быстрее, чем любая другая технология Сегодня рынок образования развивается неравномерно: одни направления замедляются, другие стремительно растут. Во многом это связано с распространением ИИ. Компании этой сферы уже переходят от пилотных проектов к полноценному внедрению новых EdTech-решений. Среди них — цифровые профили учеников, ИИ-ассистенты и аватары преподавателей. Всё это постепенно меняет привычный формат обучения и влияет на пользовательский опыт. Как именно — разбираемся в этом посте🧡 #исследование

У продактов, как у айсбергов, самая важная часть скрыта под водой⬇️ На поверхности — задачи, встречи и бэклог. Но рост от Junior до Senior чаще зависит от другого: умения работать с данными, понимать пользователей, принимать решения в условиях неопределенности и видеть продукт глазами бизнеса. Показываем, какие навыки обычно стоят за каждым уровнем развития продакта и на что стоит обратить внимание тем, кто хочет расти быстрее. #лёгкий_тач

➡ Adobe задаёт будущее перфоманс-маркетинга, встроив ChatGPT прямо в рекламную платформу GenStudio. Раньше творческим командам нужны были дни на генерацию идей — а теперь ИИ предлагает сотни вариантов креативов, заголовков и CTA за пару минут. Модель обучили на реальных рекламных библиотеках и поисковых трендах, чтобы она давала качественный результат.

Цикл работы выглядит так: маркетолог задаёт цели и ограничения бренда → ChatGPT генерирует варианты → GenStudio тестирует их на разных площадках → данные конверсий возвращаются обратно в модель. Впервые получается замкнутый цикл оптимизации.

Что на выходе: ⚫ручной копирайтинг сокращается на 70% ⚫CTR растёт, в среднем, на 22% ⚫реклама сама подстраивается под любые продукты ⚫кампании запускаются быстрее Но есть нюансы: ИИ всё ещё галлюцинирует, повторяется и теряет голос бренда. Разработчики, понимая эти ограничения, сделали специалистов частью цикла. Маркетологи правят черновики от ИИ, финализируют идеи и задают стратегию, не теряя контроль над процессом. Этот кейс — ещё один маркер растущего тренда на гиперперсонализацию. Реклама учитывает все больше факторов, которые влияют на покупку: язык, культурные отсылки и даже настроение пользователя. #новость

Сегодня нейросети помогают маркетологам практически на каждом этапе работы: искать идеи, готовить контент, анализировать данные, создавать визуалы и даже собирать простые цифровые продукты. Но чем больше инструментов, тем сложнее поиск действительно удобного. Чтобы сэкономить ваше время собрали карту сервисов под распространенные маркетинговые задачи. Какие инструменты уже используете? Делитесь с нами в комментариях🧡 #сервис

Как ИИ меняет поиск, рекомендации и покупки на маркетплейсах? Маркетплейсы — удобная площадка для экспериментов с мультиагентным ИИ из-за большого количества разных клиентских сценариев. Обсудили с Владимиром Меркушевым, автором канала «Продукторий», где ИИ уже даёт заметный эффект, какие ошибки допускают команды при его внедрении и какие тренды меняют маркетплейсы уже сейчас. #говорит_эксперт

Сколько бы ни говорили о важности исследований перед запуском новых фич, многие команды всё ещё пропускают этот этап. В результате на разработку уходят время и ресурсы, а востребованность решений остаётся под вопросом. Собрали простой алгоритм, который поможет лучше понять пользователей и проверить продуктовые гипотезы: 1️⃣Сформируйте первый портрет с помощью ИИ

Перед глубинными исследованиями можно собрать предварительные сегменты ЦА через ChatGPT, Claude, Gemini или NotebookLM. Эти инструменты помогают анализировать форумы, отзывы и открытые источники, чтобы сформировать первые гипотезы о болях, потребностях и мотивации пользователей.

2️⃣ Проведите CustDev

Затем проверьте гипотезы на реальных людях через глубинные интервью. На этом этапе важно разобраться в текущем опыте пользователей: как они решают задачу сейчас, с какими сложностями сталкиваются и какие инструменты используют.

3️⃣ Сегментируйте аудиторию и постройте портреты

Разделите пользователей на группы по потребностям и сценариям использования. Для каждого сегмента зафиксируйте задачи, мотивацию, критерии выбора и ограничения. Дополнительно можно учитывать возраст, доход, географию, профессию или используемые технологии — набор характеристик зависит от продукта.

4️⃣ Найдите ключевой сегмент

После исследования обычно становится понятно, что разным группам пользователей продукт нужен в разной степени. Важно определить сегмент, который получает от него максимальную ценность, и сфокусироваться именно на нём.

5️⃣ Постоянно обновляйте знания

Пользователи и рынок меняются. Исследования не заканчиваются после запуска продукта: важно регулярно анализировать обратную связь, метрики и проводить новые интервью.

#лайфхаки

Виртуальные примерочные, ИИ-стилисты и умный поиск по фото — онлайн-шопинг стремительно превращается в персонализированное цифровое пространство. На этой неделе мы погружаемся в тему MarketTech и разбираем, как крупнейшие маркетплейсы внедряют искусственный интеллект в свой функционал. Собрали самые интересные обновления и полезные фичи в карточках 📎 #фича

Новые технологии появляются быстрее, чем компании успевают перестраивать под них процессы. Внедрение ИИ, переход на отечественные решения и интеграция сервисов всё чаще требуют внешней экспертизы. О том, как меняется роль IT-консалтинга, как ИИ встраивается в проекты и что учесть, чтобы они дошли до продакшна, рассказывает Акопова Карина, директор департамента сопровождения и поддержки бизнеса компании Витте Консалтинг 🧩 #говорит_эксперт

Чем IT-консалтинг отличается от классического бизнес-консалтинга? Разобрали в карточках ⬆️ #тренд

На этой неделе ныряем в ИТ-консалтинг. Будем разбираться, как не просто «тушить пожары», а выстраивать процессы так, чтобы они не ломались при первом же шторме. Обсудим, как находить истинные причины проблем в командах и вытаскивать продукты из кризиса. А чтобы размять мозг перед теорией — ловите подборку материалов, которые помогут взглянуть на продукт и процессы под другим углом: 📎 Harvard Business Review — Why Great Innovations Fail to Scale О том, почему крутые идеи «умирают» при росте. Спойлер: дело обычно не в фичах, а в отсутствии синхронизации между процессами и партнерами. 📎 Roots — «Тренды продуктовой разработки в 2026 году» Масштабный анализ того, как трансформируются команды сегодня. Читать обязательно, если хотите разобраться в причинах перегруза продактов и эволюции стадии discovery. 📎 ProductLab — «5 книг для продакт-менеджеров в 2026 году» Список для тех, кто готов выйти за рамки привычных бэклогов и роадмапов. В фокусе — системное мышление и создание impact-driven команд. 📎 Why Product Managers Fail (Even in Good Companies) Почему даже в топ-компаниях PM’ы теряют почву под ногами. Разбор ранних сигналов кризиса и размытых зон ответственности. 📎 AI Product Failures 2026: Sora, Humane & Rabbit R1 Кейсы громких провалов последних месяцев. О том, как красивые демо разбиваются об отсутствие product-market fit. #подборка

Молодая аудитория меняет паттерны потребления соцсетях, а вместе с ними и требования к продуктам 🧩 Обсудили с Александром Щепиловым, CMO геосоциального приложения Blink, как меняются запросы зумеров, какие механики важны в геосоциальных сервисах и что помогает удерживать пользователей в приложении. #говорит_эксперт

Сегодня геотехнологии всё активнее встраиваются в цифровые продукты и бизнес-процессы. Рассказываем главные тренды геоаналитики: 🔸 Рост требований к качеству и безопасности данных

Рынок уходит от «примерных» данных к полноценному data governance: регламентам обновления, контролю качества и управлению доступами. Параллельно усиливается запрос на приватность и защиту пространственных данных. Особенно в проектах для реального сектора.

🔸 Доступность геотехнологий для неспециалистов

Теперь геоданные используют для логистики, анализа клиентского поведения и работы полевых сотрудников. Так спрос на удобные платформы, качественные данные и готовые интеграции продолжает расти, а для платформенных игроков и интеграторов открываются новые возможности для партнёрства и развития отраслевых решений.

Остальное — в карточках. #исследование

Делимся новостью 🧡 ➡️ 2ГИС внедрил ИИ-помощника в сервис геоаналитики «2ГИС Про». Теперь вместо ручного сбора данных достаточно описать задачу на обычном языке — и за секунды получить интерактивный дашборд на карте с аналитикой, слоями данных и готовыми выводами. Аналогов на российском рынке геоаналитики пока нет. Что умеет ИИ-помощник? ⚫Понимает сложные запросы на естественном языке — с контекстом и нюансами ⚫ Автоматически строит дашборды: трафик, спрос, конкуренты, зоны доступности ⚫ Поддерживает многошаговые сценарии — уточняет, добавляет параметры, держит контекст ⚫ Учитывает права доступа для командной работы внутри компании ⚫Работает с пользовательскими загруженными данными, если они корректно оформлены Так аналитика данных перестает быть прерогативой тех, кто умеет работать с ГИС-инструментами вручную. Когда запрос на естественном языке заменяет работу аналитика, порог входа снижается кратно — и это меняет не только геоаналитику, но и принятие бизнес-решений в целом. Екатерина Колчинская, менеджер продукта «2ГИС Про»:

«Мы делаем геоаналитику доступной любому бизнесу — с 2ГИС Про не нужно тратить много времени, привлекать разработчиков или аналитиков. ИИ-ассистент помогает получать профессиональные дашборды с выводами, которые отвечают на запрос бизнеса. Это снижает барьер входа и ускоряет принятие решений»

#новость

В корпоративной среде растёт спрос на супераппы со сквозными сценариями и единым UX. О том, как развиваются такие продукты и какую роль в них играет ИИ, рассказала Анастасия Чумик, руководитель направления Суперапп VK WorkSpace. ➡ Какие элементы сервиса помогают пользователям организовать работу?

Эффективная рабочая среда начинается со снижения цифрового шума. По данным Harvard Business Review, в среднем сотрудники переключаются между программами до 1200 раз в день — это снижает фокус. Решение — перейти от десятков разрозненных сервисов к единой цифровой среде. В приложении должны быть корпоративная почта, календарь, мессенджер, видеозвонки, диск и документы c возможностью совместного редактирования. Такая экосистема закрывает все базовые задачи и бережёт ресурсы команды.

Подробнее о продукте — в карточках. #говорит_эксперт

Система управления рабочими процессами Кайтен внедрила ИИ-платформу для бизнеса. Теперь внутри сервиса компании могут подключать ИИ-агентов для рабочих задач: от прогнозирования сроков до анализа процессов и автоматизации рутины. В карточках подробнее разобрали, как устроены ИИ-функции внутри и какие сценарии уже используют команды. Также спросили Дарью Лебедеву, CMO Кайтен, о реакции пользователей и востребованных инструментах. #фича

Готовый софт выглядит дешевле — пока не начинаешь считать скрытые издержки: обходные пути, адаптацию процессов под инструмент, потерянные данные. Всё больше компаний приходят к собственным цифровым сервисам — и получают результат, который измеряется конкретными цифрами. ➡️ Разобрали три кейса на карточках. А вы какими корпоративными сервисами пользуетесь в работе — готовыми решениями или внутренними разработками? Делитесь в комментариях 👇 #сервис

Мы часто разбираем кейсы ИИ-технологий и их эффект, но за кадром остаётся главный вопрос: как эти решения вообще доходят до продакшна? Собрали универсальную механику внедрения, которая работает в разных продуктах: 1️⃣ Определите проблему и метрики

ИИ должен решать конкретную проблему, например, разгружать менеджеров от холодных звонков или брать на себя обработку документов в бухгалтерии. Также важно сразу зафиксировать, какой результат вы хотите получить: рост конверсии, сокращение времени на выполнение задач или снижение затрат.

2️⃣ Выберите формат внедрения

Это может быть покупка готового решения, использование конструкторов, кастомная разработка и даже гибридный подход. Чаще всего стартуют с простых сценариев и параллельно подготавливают базу данных, на которой будет обучаться система.

3️⃣ Подготовьте команду

ИИ не работает сам по себе, он становится частью процессов. Сотрудникам нужно объяснить, как им пользоваться, как формулировать задачи и как работать с данными.

4️⃣ Проведите аудит пилота

После запуска важно свериться с метриками и понять, дает ли решение тот эффект, который закладывался на старте. На этом этапе отсеиваются нерабочие гипотезы и донастраивается сценарий. По итогам аудита вы можете вернуться к шагу 2 или 3.

5️⃣ Масштабируйте решение

Если метрики из пункта 1 достигнуты и пилот показал результат, ИИ можно распространять на другие процессы, усложнять сценарии. Главное делать это постепенно, сохраняя контроль над качеством.

#фича