🤖 Скайнет vs Менеджер Продукта

Мы подготовили небольшой прикольный тест для Менеджеров Продукта, который покажет насколько вероятно, что тебя, как менеджера продукта, заменит Скайн.. Ой нет, ИИ)

Тест с большой долей юмора, но основан на данных AI Labor Index. Конторы, которая анализирует на сколько вероятна угроза той или иной профессии со стороны Искусственного Интеллекта.

Так что не жди, переходи по ссылке и узнай свою судьбу 😉

📊 Что, если Product-Market Fit — это лишь 25% успеха вашего продукта?

Мы привыкли считать PMF главной целью, но в реальности это только один из четырех ключевых элементов для роста. Чтобы мыслить как Head of Product и строить карьеру, нужно видеть всю систему, в чем и помогает фреймворк The Four Fits. Особенно сейчас, когда AI меняет правила игры все быстрее.

📝 Я подготовил для вас перевод статьи с Reforge, которая объясняет, как AI влияет на каждый из четырех «фитов» и почему понимание этой системы — ваш ключ к росту как продакта.

Product-Market Fit (Продукт ↔️ Рынок)
Рынок может измениться почти мгновенно. Далеко ходить не нужно - Chegg: сервис помощи студентам потерял 90% стоимости, когда ChatGPT стал делать то же самое бесплатно. Даже если вы отвечаете за часть продукта, общий PMF может исчезнуть за ночь.

Product-Channel Fit (Продукт ↔️ Канал)
Вы можете сделать гениальную фичу, но ее никто не увидит, если основной канал привлечения «сломается». Компании годами строили рост на SEO, но теперь появляются новые мощные каналы — ChatGPT, Deepseek и т.п., под которые нужно адаптироваться.

Channel-Model Fit (Канал ↔️ Модель)
Ваша модель может не выдержать затрат на AI-фичи. Расходы на LLM растут, и экономика ряда продуктов трещит по швам. Важно понимать, как ваша работа влияет на общую юнит-экономику.

Model-Market Fit (Модель ↔️ Рынок)
AI меняет то, как и за что готовы платить клиенты. Модель ценообразования, под которую вы проектируете фичи, может устареть, потому что AI автоматизирует задачи и сокращает команды у ваших клиентов.

❗️ Мышление в рамках Four Fits — это то, что отличает CPO от рядового продакта. Этот фреймворк помогает видеть всю систему, а не только свой кусочек бэклога, и принимать решения, которые ведут к росту — и вашему, и продукта.

🔗 Читайте полный перевод статьи, чтобы разобраться в каждом из «фитов» и начать применять системный подход в работе.

Сохраняйте, чтобы не потерять, и перешлите коллеге.

⚡️ Гайд «AI-инструменты в работе продакта 2025» — то что реально работает

Ты сталкиваешься с десятками задач — от ресёрча до PRD — и времени всё меньше. За последний год AI уже стал нормой, и те, кто встроил его в процесс, уже не мыслят свою работу без него. Я подготовил компактный гайд с конкретными AI-инструментами и точками их применения, которые я использую ежедневно — без воды, только то, что действительно экономит часы каждую неделю.

Что внутри
Короткий список, где именно AI ускорит твою работу: стратегия, интервью и инсайты, требования, презентации и коммуникации, база знаний, AI‑прототипирование и автоматизация процессов.

Как получить
Все просто, скачать гайд можно через вот этого бота

👍 Как защищать бэклог перед руководством?

А как эта фича поднимет нам выручку в этом квартале?

Знакомый вопрос от руководства, который может заставить ваш идеальный роадмап рассыпаться, как башня из Дженги? Это классический момент, когда видение продукта сталкивается с реальностью бизнеса, и ваша задача как продакта — построить между ними мост.

Чтобы вас не просто слушали, а слышали и давали деньги на ваши идеи, нужно научиться говорить на языке бизнеса. Собрал для вас работающий алгоритм. Сохраняйте, чтобы подготовиться к следующей встрече.

1️⃣ Шаг 1: Определите тип рассинхрона

Любой конфликт с руководством — это один из четырех рассинхронов. Определите, какой у вас, чтобы найти решение:

* Рассинхрон в целях: Вы качаете MAU, а CFO требует роста NRR (Net Revenue Retention).
* Рассинхрон в убеждениях: Вы верите в PLG (Product-Led Growth), а руководство — в прямые продажи.
* Рассинхрон в горизонтах: Вы строите платформу на 2 года вперед, а коммерческий директор требует выручку «еще вчера».
* Рассинхрон в приемлемости рисков: Вы хотите запустить экспериментальную AI-фичу, а юристы боятся рисков.

2️⃣ Шаг 2: Используйте правильные методы убеждения

Когда поняли, где «болит», используйте один из этих двух методов для убеждения:

1. Decision-Journal
Это короткая встреча перед стартом разработки, где вы вместе с командой и стейкхолдерами фиксируете в одном документе:
* Ключевая гипотеза: «Если сделаем автокатегоризацию трат в банковском приложении, то повысим вовлеченность пользователей и они будут заходить в раздел аналитики минимум 2 раза в месяц».
* Уровень доказательств: У нас есть данные с кастдева или это просто преположение?
* Критерии отказа (Kill Criteria): «Если в течение месяца после релиза менее 15% активных пользователей не зайдут в новый раздел, мы признаем гипотезу невалидной и остановим дальнейшую разработку этого функционала».
Этот простой документ убирает споры в будущем и показывает руководству, что вы управляете рисками, а не витаете в облаках.

2. Формула сторителлинга для бизнеса
Данные убеждают, но истории продают. Вместо «Мы реализуем фичу Х» используйте эту структуру:
* Контекст: «Конкуренты запустили freemium-тариф».
* Конфликт: «Наша воронка теряет пользователей на второй неделе триала».
* Решение: «Поэтому мы запускаем фичу Х, которая повысит конверсию в платный тариф».
* Доказательство: «На пилотной группе конверсия выросла на 14%».
Такая подача очень хорошо синхронизирует всех по целям.

Умение говорить с бизнесом на одном языке и доказывать ценность своих решений — это то, что отличает middle-продакта от senior-лидера.

Было полезно? Отправьте коллеге, которому скоро предстоит защищать свой роадмап!

💬 RACER — антидот от плохих промптов

Наткнулся тут на шаблон RACER для написания промптов для AI:
- Role (роль AI)
- Action (действие)
- Context (контекст)
- Examples (примеры)
- Rules (ограничения)

Классно систематизирует, что нужно для получения результата от LLM.

❗️ Но важно помнить, что хороший промпт - это только 10% успеха. 90% успеха - это хороший контекст. То есть более важно для отличного результата дать AI контекст для решения задачи. Но об этом в следующих сериях.

Что важно понимать, чтобы получать точные не выдуманные ответы от ИИ?

Это продолжение прошлого поста — более продвинутые вопросы, которые стоит задать себе, если ИИ "выдумывает факты и цифры".

5️⃣Какого типа и размера ИИ-модель? Большие LLM (сотни млрд параметров) реже фантазируют, а рассуждающие умеют корректировать свои фантазии (если логика не слишком сложна). Многие модели, включая Qwen, Gemini и GPT-5, сами решают, рассуждать им или нет. Но всегда полезно запромптить так: Перед ответом подумай и проверь найденные тобой факты через другие источники.

6️⃣Не перегружен ли ИИ контекстом? Лучшие модели имеют контекстное окно ~1 млн токенов, но это не значит, что его можно заполнять полностью (подробнее об этом). Даже у них риск галлюцинаций и прочих проблем будет ниже при контексте 5 тыс. токенов, чем при 50 тыс. (1 токен ~ 2-2.5 символов русского языка). И тут возникает следующий вопрос:

7️⃣Какой инструмент дает вам доступ к LLM? Чтобы наполнять контекст ИИ-модели значимой информацией, нужен RAG, память и саммаризация контекста длинных чатов, и эти механизмы могут быть реализованы плохо. Если инструмент (чат-бот) добавил в контекст не ту информацию из большого файла, веб-поиска или длинного чата — это риск галлюцинаций, а не только нерелевантных ответов. К сожалению, в Гигачате и корпоративных чат-ботах это случается чаще, чем в Perplexity, Qwen или ChatGPT.

8️⃣Зачем вы хотите цифры именно от ИИ? Большинство неустранимых галлюцинаций — про числа. Лучше попросить ИИ формулу для Excel или даже программный код под ваши данные, чем заставлять его выискивать и рассчитывать нужные числа. Нерассуждающие модели ошибаются в простейших расчетах, и не стоит "забивать гвозди этим микроскопом".

➿➿➿
Эти 8 пунктов — про личное использование ИИ вами и вашими сотрудниками. На уровне компании есть другие рецепты борьбы с галлюцинациями, начиная от улучшения RAG и проверки AI-текстов спец. людьми и заканчивая AI-powered актуализацией корп. данных.

➿➿➿
Насколько вы умеете управлять контекстом и качеством ответов ИИ?
👉 Перейдите по ссылке на наш бот, чтобы проверить себя и заодно копнуть чуть глубже в эту тему. На этот раз бот не для обсуждений с ИИ, но всё равно дает подробный фидбек!

@aidea4work #чатботы #LLM #обучение

👽 А вы уже митигировали продуктовые риски на 2026 год?

PS. Реальный вчерашний заголовок уважаемого издания))

😈 Как сделать анализ трендов максимально бесполезным — вредные полезные советы для продакта

💡 Если вы хотите написать стратегию, которая будет выглядеть как доклад школьника, и гарантировано не найти никаких уникальных инсайтов — вот вам пошаговая инструкция.

🚩 Спрашивайте нейронку «в лоб».
Пишите в ChatGPT просто: «Какие тренды в EdTech в 2026 году?».
Логично же? Нейронка выдаст вам ту же самую «базу», которую выдала тысяче ваших конкурентов пять минут назад. microlearning, AI, персонализация, геймификация. Отлично! Теперь ваша стратегия ничем не отличается от стратегии всех остальных игроков на рынке. Именно этого мы и добивались!

🚩 Считайте текущий хайп финальной точкой.
Если нейронка сказала, что тренд — это Microlearning, значит, на этом эволюция остановилась.
Зачем думать, во что этот тренд превратится дальше? Мы же здесь не визионеры, нам бы бэклог закрыть. Копируйте то, что популярно сейчас, чтобы к моменту релиза это уже начало устаревать. Это надежный способ всегда быть в роли догоняющего! 🤣

✅ А теперь серьезно (для тех, кто не хочет запороть стратегию).

Вот такой простой шаг использую, который ломает этот шаблон и заставляет LLM работать глубже.

Суть шага: После вопроса про тренд спрашивайте про то, что идет ему на смену.

Как это работает:

Запрашиваем текущие тренды (например, получаем на выходе тренд — Microlearning).

Задаем тот самый вопрос, желательно в агентном режиме (deep research): «А какой следующий тренд идет на смену Microlearning». Ну и не забудьте, еще попросить нейронку привести источники и цитаты, на которых она основывала свои выводы.

И вместо банальщины LLM, как правило, выдает уже интересные вещи. Например: «На смену придет Contextual Nano-learning — обучение не просто короткими видео, а доставка контента прямо в рабочий интерфейс Slack, Jira в тригерный момент для сотрудника».

Чувствуете разницу? Первый вариант — для тех, кто смотрит под ноги. Второй — для тех, кто смотрит вперед.

А между тем, под Новый Год мы записали новую серию ПрожекторСэмаАальтмана - про то, что ИИ делает с миром, и как люди реагируют на эти изменения

В этом выпуске мы решили не привязываться к конкретным цифрам и новостям, а просто подвести некоторые ИИ-итоги 2025 года.

В этом выпуске:
➡️ Почему разработчики теперь кодят быстрее, чем продакты успевают думать и приносить новые идеи в бэклог?
➡️ Как продакты с помощью вайб-кода создают работающие прототипы вместо ТЗ
➡️ Зачем рынку нужны «реаниматоры» кривого вайб-кода?
➡️ Лайфхаки для защиты от прохождения собеседований с помощью ИИ
➡️ Смерть Agile? Станут ли команды микроскопическими и почему стабильность больше не в моде.
➡️ Кибер-саботаж: зачем пользователи кормят ИИ «отвратительной датой» и портят модели.
➡️ Узнайте, как не превратиться в простого «оператора черного ящика» в 2026 году

Говорим свободно, с юмором, в меру собственного понимания происходящего.

PS Аудио-версия будет попозже

https://youtu.be/sguUHwmCHNQ?si=wXdJ2D6-3UG0dAVN