Какие навыки необходимы Владельцу Продукта?

Собрал для вас список ключевых компетенций Владельца Продукта и самых полезных книг для прокачки каждой из компетенций 🔗в одной статье. Изучайте их и практикуйтесь в удобном для вас темпе.

🧠 Карьера в 2025: всё пошло не по плану?

А теперь немного про карьеру.
Если вы чувствуете, что в 2025 ваш рост вдруг замедлился, а рынок стал «каким-то не тем» — нет, это не у вас что-то не так. Это мир изменился.

Разбор небольшой статьи Уилла Ларсона «Career Advice in 2025» для тех, кто работает в IT и пытается понять: куда теперь расти, если «всё хорошее уже было».

🔍 Что изменилось?
1. Компетенции сместились
В 2015–2020 вы были звездой: выстраивали команды, создавали культуру, масштабировали процессы. Но в 2025 всё это вторично.
Сейчас в цене:
• умение быстро копать вглубь и разбираться в деталях,
• навык пилить руками, а не слайды,
• способность работать в связке с LLM (и делать это эффективно).
Если вы больше «стратег про людей», чем «инженер с руками» — вам сложнее найти своё место.

2. Инвесторы переключились на ИИ
Раньше рост был у всех. Сейчас — только у тех, кто делает что-то около AI.
Все остальные страдают от:
• резких сокращений бюджетов,
• «замороженных» вакансий,
• падения мотивации и оценки бизнеса.
Даже если вы делаете полезный продукт, но не можете доказать его вклад в метрики через AI — деньги уходят мимо.

3. Опыт больше не продаётся
Вы вложили годы в оттачивание процессов, менеджерских навыков и построение сложных систем.
А теперь миром правят те, кто может:
• быстро экспериментировать,
• «запрыгнуть» в LLM API и показать демо завтра.
Люди с опытом 10+ лет чувствуют, будто оказались в новой игре, где стартовый бонус больше не работает.

4. Повысили темп, но не дали опору
Работы больше, ресурсов — меньше. От команд ждут скорости, креатива и адаптации, но:
• сокращают роли поддержки (рекрутеров, EM, дизайнеров),
• от старших специалистов требуют 120% вовлечённости,
• никто не объясняет, ради чего всё это.
В итоге: профессиональное выгорание — уже не симптом, а условие существования.

💡 Что с этим делать?
Не вините себя. Это не про вашу профнепригодность, а про системный сдвиг.
Если возможности для прорыва нет — ищите способы делать значимую и осмысленную работу в рамках текущей реальности.
Иногда «выжить» — уже отличный результат в эпоху турбулентности.


🧷 Ссылка на статью — в комментах. Прочитать стоит, особенно если вы — не джун, но чувствуете себя потерянно.

🧠 Брейншторм новых фичей в продукте с ChatGPT: ваш персональный product-thinker вместо митингов

Брейншторм в 2025 году — это не собрание с 10 участниками в Miro и стикерах. Это эффективная сессия с ИИ, где вы — фасилитатор, а ChatGPT — генератор идей, критик и проектировщик.
В статье Джессики Лареджины «How I Use AI to Brainstorm Product Features» — классная методика, как использовать LLM как часть продуктового процесса.

🎯 Зачем продакту ChatGPT?

ChatGPT — это не просто болталка, а инструмент, способный:
• генерировать гипотезы на основе бизнес-контекста,
• помогать формализовать пользовательские боли,
• расширять мышление вне операционной рутины,
• и, главное — сокращать цикл “идея — прототип — обратная связь”.

Как использовать его профессионально:
1️⃣Дайте ИИ контекст, как коллеге на 1-on-1
Не «придумай мне идею», а:
«Я продакт в B2C фитнес-приложении. Мы теряем retention через 3 недели. ЦА — миллениалы 25–35, цели — тренировки дома без оборудования. Какие функции могут повысить вовлечённость?»
Чем лучше ввод, тем качественнее результат.

2️⃣Не останавливайтесь на первой идее
Попросите ChatGPT:
• сравнить предложенные фичи по влиянию и сложности,
• найти «безумные» или неожиданные решения,
• адаптировать идеи под ограниченные ресурсы.
Это почти как работать с дизайнером или аналитиком.

3️⃣Переводите идеи в план
После выбора идей — формализуйте вместе с ИИ:
• какие данные подтвердят ценность фичи?
• какие риски при реализации?
• какие шаги нужно сделать — от интервью до MVP?

📌 Хак: ИИ — не судья, а партнёр

Идеальный результат — это не «GPT придумал мне фичу», а «я структурировал своё мышление с его помощью и нашёл фичу, которая попадает в цель».

Полный текст — здесь.
Проверьте: может, ваш следующий roadmap начнётся не с митинга, а с промпта.

🔼 Продуктовая стратегия: как превратить хаос в фокус

Чёткая продуктовая стратегия — это мост между текущим состоянием компании и амбициозными целями, который повышает прибыль и снижает стресс команд.

1. 42% менеджеров тонут в приоритетах
Без стратегии команды мечутся между задачами. Всего 22% сотрудников понимают вектор развития компании.

2. Стратегия ≠ roadmap
Это 3-5 стратегических «ставки» на 3-5 лет, а не детальный план реализации. Примеры: Amazon с фокусом на клиентоцентричность, Netflix с переходом на стриминг в 2007.

3. 3 кита успеха:
• Анализ рынка и конкурентов (SWOT, PESTEL)
• Чёткие стратегические цели (куда идем)
• План реализации с приоритизацией

4. 90% компаний проваливают execution
Главные ошибки: слабая связь с бизнес-целями, плохая коммуникация стратегии командам.

Полный гайд с кейсами Amazon, Apple и Southwest Airlines — в оригинале статьи.

🧠 AI перестраивает продуктовые-команды: как изменится продуктовая разработка в ближайшие годы

«AI постепенно ускоряет процессы и начинает менять принципы работы продуктовых-команд, создавая новую реальность с другими ролями, инструментами и метриками успеха» - так пишет зарубежная пресса 😀

Что уже меняется:

1. От документов к прототипам
Больше не нужны бесконечные PRD-документы — AI позволяет за часы создавать рабочие прототипы, превращая абстрактные идеи в конкретные решения.

2. Новая монетизация
Плата переходит от подписок к результатам: за сгенерированные решения, автоматизированные задачи или достигнутые KPI.

3.Границы между ролями начинают стираться
PM начинают писать код, инженеры — заниматься продуктом, а маркетологи — верстать лендинги. Границы между специализациями исчезают.

4. Каналы роста рушатся
SEO и email-маркетинг теряют эффективность — на смену приходит продвижение через AI-ассистентов, которые становятся главными "покупателями".

5. Стек инструментов
Фрагментированные инструменты (аналитика, фидбек) объединяются в единые AI-нативные платформы, чтобы избежать накопления ошибок.

🚀 Что делать?
Пересматривайте свои подходы уже сейчас: тестируйте AI-прототипирование, экспериментируйте с новой монетизацией и готовьте команду к ролевой трансформации.

Полный разбор с примерами — в оригинальной статье.

P.S. Какие из этих изменений уже затронули ваш продукт? Делитесь в комментариях! 👇

🛫 Дилемма дискавери: проверять или не проверять, вот в чем вопрос

В продукте важно балансировать между скоростью и уверенностью — тратить время на исследование только тогда, когда цена ошибки высока.

1. «Страховка» дискавери
Исследование — это плата за снижение риска провала. Но если цена ошибки низкая (например, темная тема в приложении), выгоднее просто запустить и проверить на реальных пользователях.

2. Когда исследование окупается
Если провал стоит $500K, а исследование — $20K, вложение в изучение оправдано. Особенно когда изменения касаются критических функций (платежи, безопасность).

3. Скрытая выгода дискавери
Иногда исследование не только снижает риски, но и открывает неочевидные решения. А еще — помогает команде выстроить общее понимание проблемы.

Итог:
Если фича дешевая в разработке, легко откатывается и затрагивает мало пользователей — запускайте без долгих исследований. Используйте feature flags и A/B-тесты.

Полный разбор с примерами и формулами — в оригинале статьи.

P.S. А как вы решаете: исследовать или сразу запускать? Делитесь в комментах! 👇

🔓 Как продакту вести технические дискуссии

Многие продакты сталкиваются с трудностями в обсуждениях с разработчиками: чувствуют себя неуверенно, пытаются разобраться в технических деталях или даже лезут в код. Но это не решает главной проблемы — PM не должен быть техническим экспертом. Его задача — задавать правильные вопросы и создавать ясность.

Главное оружие PM в технических обсуждениях — не знание кода, а умение задавать правильные вопросы. И для построения продуктивной дискуссии пригодиться:

1. FAIR-фреймворк:
• Feasibility — задавайте вопросы о технической осуществимости:
- Что возможно с текущим стеком технологий?
- Какие системные ограничения нужно учитывать?
- Какие зависимости существуют?
• Alternative Solutions — исследуйте альтернативные подходы:
- Какие другие способы решения проблемы возможны?
- Каковы плюсы и минусы каждого варианта?
• Impact — оценивайте влияние на продукт:
- Как это повлияет на производительность системы?
- Какие вызовы могут возникнуть в будущем?
- Как решение будет масштабироваться?
• Risk Management — управляйте рисками:
- Какие точки отказа возможны?
- Как минимизировать эти риски?
- Какие меры предосторожности стоит принять?

2. PM ≠ разработчик:
Инженеры не ждут от PM технических решений. Их задача — дать ясность, что и зачем строить, а не как. PM должен сосредоточиться на:
• Понимании боли пользователей.
• Приоритизации задач.
• Принятии взвешенных решений.

3. Техническая грамотность:
Не нужно быть экспертом, но важно:
• Понимать общую архитектуру продукта.
• Различать фронтенд и бэкенд.
• Знать базовые технические термины.

4. Вопросы вместо решений:
Правильные вопросы вовлекают инженеров в процесс и помогают находить оптимальные решения. Примеры:
• Какие технические ограничения мы должны учитывать?
• Как это решение повлияет на другие части системы?
• Какие риски мы можем упустить?

Попробуйте FAIR-фреймворк в следующих обсуждениях с разработчиками. Увидите, как изменится качество диалога и результат.

👉Как выстроить стратегию продукта: 6 принципов и фреймворков от экс-VP Netflix

Гибсон Биддл, бывший вице-президент по продукту Netflix и Chegg, делится своими проверенными фреймворками для создания эффективной стратегии продукта. Эти инструменты подойдут как стартапам, так и крупным компаниям.

1. 🎯 Позиционирование и брендинг
Определите, что ваш продукт делает, как он помогает клиентам и какой у него характер. Например, Netflix: "Быстрый, простой и дружелюбный сервис для просмотра фильмов и сериалов."

2. 🚀 GLEE: Видение продукта
Разделите долгосрочную цель на этапы: "Стань большим", "Возглавь", "Расширься". Netflix: от DVD к стримингу, затем к международной экспансии и играм.

3. 💎 GEM: Приоритеты
Ранжируйте цели: рост, вовлечённость или монетизация. Для Netflix сегодня приоритет — рост, затем монетизация и вовлечённость.

4. 🧠 DHM: Удовольствие, уникальность, прибыль
Создавайте продукт, который радует клиентов, сложен для копирования и увеличивает прибыль. Netflix: персонализация, уникальный контент и масштабируемая бизнес-модель.

5. 📊 SMT: Стратегия, метрики, тактика
Определите стратегию, метрики для ее измерения и тактику (проекты). Например, Netflix измерял вовлечённость через количество оценок фильмов новыми пользователями.

6. 🗺️ Дорожная карта
Планируйте проекты на ближайшие кварталы, чтобы реализовать стратегию.

🌡 Как продакты могут использовать AI для 10-кратного роста эффективности

Искусственный интеллект — не просто тренд, а новый стандарт для работы продукт-менеджера. Но как использовать его правильно?

👉 3 ключевых правила работы с AI:

1. Навык промптов — это всё
Правильная структура запроса определяет качество ответа. Например, ChatGPT требует четкого контекста и примеров. Оптимальный промпт включает:
- Роль (кто вы и что делаете).
- Контекст (задача и её важность).
- Примеры (чтобы AI понял, что вы хотите).

2. 20-60-20
Вы делаете первые 20% работы (ввод данных), AI генерирует 60%, а последние 20% — ваша задача: доработка и добавление уникального контекста.
Пример:
- Первые 20%: Описание задачи и ключевые данные.
- 60%: AI создает черновик.
- Последние 20%: Вы редактируете, добавляете тон и детали.

3. Итерации до идеала
AI редко выдает идеальный результат с первого раза. Несколько раундов уточнений — ключ к успеху.
Пример процесса:
- Драфт 1: Базовый промпт.
- Драфт 2: Добавление примеров.
- Драфт 3: Учет ограничений стейкхолдеров.
- Драфт 4-5: Финальная настройка тона и деталей.

👉 Топ-5 сценариев использования AI для PM:

1. Автоматизация рутинных задач
Пример: Составление документации, написание писем, создание отчетов.
Инструменты: ChatGPT, Notion AI.

2. Генерация идей для новых фич
Пример: AI помогает придумать решения на основе анализа пользовательских данных.
Инструменты: Miro’s Smart Canvas, Midjourney.

3. Анализ пользовательских данных и обратной связи
Пример: AI анализирует отзывы и выявляет ключевые боли пользователей.
Инструменты: Intercom, Fin.

4. Ускорение процессов тестирования гипотез
Пример: AI помогает быстро создавать прототипы и тестировать гипотезы.
Инструменты: Figma AI, GitHub Copilot.

5. Создание презентаций и отчетов
Пример: AI генерирует слайды и структурирует данные для презентаций.
Инструменты: Canva AI, Google Slides AI.

AI может стать вашим мощным инструментом. Учитесь использовать его с умом, чтобы оставаться незаменимым.

P.S. А какие AI-инструменты уже используете вы? Делитесь в комментариях! 👇

⬆️ Рынок продактов в 2025: оптимизм на подъеме

Несмотря на слухи о рецессии и AI, рынок труда для продуктовых менеджеров и инженеров за бугром растет. Вот главные тренды:

👉 1. Открытые вакансии продактов и инженеров на подъеме
Сейчас доступно более 6000 вакансий для PM — это на 53,6% больше, чем в 2023. Инженерные роли также показывают рост.

👉 2. AI-роли быстро врываются в зал
688 открытых вакансий для AI PM и тысячи других AI-ролей. AI-компании и проекты на базе AI активно набирают специалистов.

👉 3. Увольнения замедляются (но за бугором 😕)
2025 год может стать самым спокойным за последние четыре года в плане сокращений.

👉 4. Инвестиции в технологии растут
Капитальные вложения в технологии увеличились на 29% по сравнению с прошлым годом.

👉 5. Удаленная работа пошла на убыль
Доля удаленных вакансий снижается, вероятно, достигнув нового базового уровня.

Что делать?
Если вы в поиске работы или планируете карьерный рост, сейчас самое время действовать. Изучите AI-направления, следите за трендами.

Полный анализ с графиками и деталями — в оригинале статьи.

P.S. Какие из этих трендов уже влияют на вашу карьеру? Делитесь в комментах! 👇

🏆 Как остаться востребованным продактом в эпоху ИИ: 5 шагов для будущего вашей карьеры

Продолжаем тему предыдущего поста. ИИ меняет рынок труда, но вместо паники — используйте его как инструмент для ускорения карьеры. Вот как это сделать.

1. Два типа ролей:
- В будущем останутся две ключевые роли: универсалы, способные доводить идеи до прототипа самостоятельно, и топовые специалисты в своей области.
- Пример: Amjad (CEO Replit) предсказывает, что команды будут состоять из таких двух типов.

2. Расширяйте свои навыки:
- Используйте ИИ, чтобы углубить экспертизу в одной области и развить смежные навыки.
- Например, с помощью инструментов вроде Deep Research для быстрого анализа данных или Figma Make для создания прототипов без глубоких знаний дизайна.

3. Станьте менеджером ИИ-агентов:
- Учитесь давать четкие инструкции, устанавливать ожидания и оценивать результаты.
- Пример: вместо написания PRD с нуля, используйте ИИ-аналитика, из своей виртуальной ИИ-команды, для подготовки и улучшения PRD.

4. Развивайте инициативность:
- В эпоху ИИ ценятся те, кто действует без ожидания указаний и решает проблемы самостоятельно.

5. Автоматизируйте рутину:
- Освободите время от скучных задач, чтобы сосредоточиться на творческой и стратегической работе, за счет реализации своих ИИ-агентов.


❗️ Что делать прямо сейчас:
- Выберите свою нишу: Решите, станете ли вы универсалом или топ-специалистом.
- Используйте ИИ для расширения навыков: Освойте инструменты, которые помогут вам стать более универсальным.
- Учитесь управлять ИИ-агентами: Практикуйтесь в написании четких инструкций и оценке результатов.
- Проявляйте инициативу: Найдите проблему и решите её, не дожидаясь указаний.
- Автоматизируйте три самые скучные задачи на этой неделе: Освободите время для более важных дел.

Подробности в комментариях

❓ Как избежать ловушки "фабрики фич" с помощью AI: стратегии для продакт-менеджеров

Больше фич ≠ больше ценности. Многие команды, стремясь к быстрому выпуску новых возможностей, попадают в ловушку "фабрики фич", где успех измеряется количеством, а не качеством. Но как переключиться на создание действительно полезных продуктов?

Что такое "фабрика фич"?
Это ситуация, когда команды выпускают функции без понимания их реального влияния на пользователей. По данным исследования 2023 года, 80% функционала в корпоративном ПО редко или никогда не используются. Это огромная трата ресурсов.

Как AI помогает избежать этой ловушки:

1. AI-приоритизация: фокус на том, что важно
Традиционные методы приоритизации часто основаны на интуиции или запросах заинтересованных сторон. AI анализирует данные пользователей, выявляя, какие функции действительно влияют на вовлеченность и удержание.
👉 Пример: Spotify использует AI для сегментации пользователей и создания персонализированных плейлистов, которые увеличивают вовлеченность.

2. Прогнозирование успеха до запуска
AI помогает предсказать, как пользователи будут взаимодействовать с новой функцией. Это снижает риски и позволяет избежать инвестиций в непопулярные функции.
👉 Пример: Netflix использует AI для тестирования изменений интерфейса до их запуска, чтобы минимизировать негативное влияние на пользователей.

3. Автоматизация анализа после запуска
AI отслеживает, как пользователи взаимодействуют с новой функцией, и предлагает улучшения или даже удаление, если функция не работает.
👉 Пример: Shopify использует AI для мониторинга взаимодействия с новым функционалом и автоматически рекомендует улучшения.

4. Фокус на бизнес-результатах
AI помогает связать функции с конкретными бизнес-целями, такими как увеличение дохода или снижение оттока пользователей.
👉 Пример: Salesforce Einstein использует AI для выявления CRM-автоматизаций, которые повышают эффективность продаж.

5. Реальные примеры использования AI
Компании, такие как Airbnb и Tesla, используют AI для улучшения своих продуктов, фокусируясь на реальных потребностях пользователей.
👉 Пример: Tesla обновляет программное обеспечение автомобилей на основе данных о вождении, чтобы улучшить функции, такие как Autopilot.

Как начать:
1. Проведите аудит вашего продукта, чтобы выявить функционал, который не приносит ценности.
2. Используйте AI для анализа данных и фокуса на том, что действительно важно для ваших пользователей.

Цель — не выпускать больше фич, а создавать те, которые действительно решают проблемы пользователей. AI помогает сделать этот процесс более эффективным и осознанным.

P.S. Какие из этих стратегий вы уже применяете в своем продукте? Делитесь опытом в комментариях! 👇