🤖 Как изменится поведение пользователей в ближайшем будущем

Наткнулся на интересное интервью с Jake Brill Head of Product (Integrity) из OpenAI, где он рассказывая о внутренней кухне OpenAI, делится важным инсайтом про фундаментальные изменения, которые грядут в ближайшем будущем во многих продуктах. И эти изменения связаны с AI агентами.

Как сейчас устроено взаимодействие пользователя с продуктом - оно, как правило, синхронно и многоэтапно "спросил-получил ответ-опять спросил-опять получил ответ-...". Например, у человека есть большая задача "сделать презентацию", и он последовательно ее создает, например, в PowerPoint. Теперь же, где мы имеем дело с AI-агентами внутри продукта вместо "спросил-получил ответ" будет "поставил большую задачу-агент ушел ее выполнять-асинхронно вернулся с конечным результатом". И тут подвох в том, что пользователи уже начинают потихоньку привыкать к такому опыту в продуктах, ну и соответственно ожидать такого опыта от других продуктов.

Я начинаю замечать такое поведение даже за собой. Например, после того как попробовал AI сервис, который тебе сходу генерирует презентацию по промпту и данным, идти обращаться к PowerPoint нет никакого желания и нужно себя прям заставлять.

Это стало возможным благодаря очередному скачку - теперь ИИ может выполнять многошаговые задачи — от поиска кандидатов до анализа рынка и генерации прототипов. Например. за счет появлению стандартов (MCP, Agent Protocol).

Ну а чем дальше, тем видимо больше пользователи будут ожидать такого поведения от продуктов, будь это банковские приложения или текстовый редактор.

❓ Почему продакты саботируют важную работу (и как это исправить)

Каждый второй продуктовый лидер сталкивается с парадоксом: команда вроде понимает важность аналитики, документирования и исследований, но... вечно откладывает "на потом".

Разберёмся в корне проблемы:

1️⃣ "Важное ≠ срочное" — плохая отмазка
Классическая матрица Эйзенхауэра не работает, когда все квадранты заполнены срочными задачами. Настоящая причина — отсутствие прямой связи между "стратегическими" активностями и ежедневными решениями.

2️⃣ Процессы не заменят осознанности
Добавление пункта "конкурентный анализ" в шаблон PRD — это косметика. Продакты будут заполнять его механически, если не увидят, как это влияет на их KPI.

3️⃣ Ритуалы ≠ результату
Ежеквартальные стратегические сессии часто превращаются в формальность. Потому что между сессиями никто не возвращается к выработанным решениям.

Как исправить:

1️⃣ Привязывайте к конкретным решениям
Пример: "Без анализа поведения конкурентов в этом сегменте мы не сможем обосновать ценность функционала для комитета по продукту в следующем квартале"

2️⃣ Создавайте информационный голод
Задавайте вопросы, на которые нельзя ответить без предварительной аналитики: "Какой процент наших пользователей сталкивается с этой проблемой?"

3️⃣ Делайте последствия видимыми
Фиксируйте случаи, когда недостаток данных привёл к ошибочным решениям. Это лучше любых теоретических аргументов.

4️⃣ Автоматизируйте сбор данных
Встройте аналитику конкурентов в процесс принятия решений — например, через регулярные дайджесты или алерты о значимых изменениях.

Продакты не избегают важной работы — они избегают работы, чьей ценности не понимают. Ваша задача как лидера — сделать эту ценность очевидной на уровне ежедневных решений.

❓ Как не просто "поговорить": выстраиваем процесс глубинок, который влияет на бизнес-результат

Глубинные интервью — это не про «узнать мнение пользователей». Это мощный инструмент для развития продукта, если подходить к нему как к системе, а не к разовому мероприятию.

Вот пошаговая инструкция, как выстроить процесс, который конвертирует живые диалоги в результат.

1️⃣ Шаг номер ноль: Что такое результат
Прежде чем звать респондентов, ответьте: «Какой бизнес-показатель мы хотим изменить?»
* Увеличить конверсию в покупку?
* Снизить отток (churn)?
* Улучшить удержание (retention)?

Пример: «Мы проводим интервью, чтобы понять, почему пользователи отваливаются на шаге оформления подписки, и увеличить конверсию на 15%».

2️⃣ Фокус на «Пространстве Возможностей» (Opportunity Space)
Не спрашивайте: «Какое решение вам нужно?». Узнайте про опыт человека в этой области на конкретных кейсах - с какими задачами и проблемами он сталкивается.

Ваша цель — обнаружить неудовлетворенные потребности (opportunities), которые влияют на цель из пункта 1, а не собрать мифические «фиче-запросы».

3️⃣ Строим «Дерево Возможностей» (Opportunity Solution Tree)
Это ваша стратегическая карта, которая связывает интервью с результатом.

* Корень (Верхушка): Ваша бизнес-цель/результат (Outcome). Например, «Увеличить конверсию в подписку».
* Ветви 1-го уровня: Ключевые проблемы и барьеры пользователей (Opportunities), которые вы обнаружили в интервью. Например: «Не понимают ценность премиума», «Пугает цена», «Не доверяют хранению данных».
* Ветви 2-го уровня: Гипотезы решений (Solutions), которые могут закрыть эти проблемы.
* Листья: Это эксперименты, для подтверждения гипотез решения.

Это дерево наглядно показывает: какие пользовательские проблемы мешают нашему бизнесу и какие гипотезы мы должны проверить в первую очередь.

4️⃣ Процесс: От хаоса к системе
1. Интервью → 2. Анализ → 3. Пополнение Дерева → 4. Приоритизация гипотез → 5. Эксперимент.
Повторяйте этот цикл каждые 2-4 недели. 2-3 интервью в неделю достаточно, чтобы постоянно находить новые инсайты и проверять их.

Глубинные интервью дают бизнес-результат, только когда они:
🔹 Привязаны к конкретной метрике
🔹 Сфокусированы на проблемах, а не на решениях
🔹 Встроены в процесс (например, через OST)
🔹 Регулярны

⚠️ Портфолио продакта: ключевые ошибки

Наткнулся тут на забугорные рекомендации по оформлению портфолио продакта — делюсь главными мыслями.

📊 Оказывается, 80% западных Product Manager’ов не имеют портфолио, а из тех, у кого оно есть, большинство делает критические ошибки. И это при том, что кандидаты с продуманным портфолио получают в 3 раза больше офферов и на 40% чаще доходят до финала собеседований.

Где мы обычно ошибаемся?

1️⃣ Думаем, что резюме достаточно
Но сухие списки навыков и компаний не показывают, как вы решаете проблемы и создаете ценность.

2️⃣ Делаем портфолио "для галочки"
Просто скриншоты интерфейсов и описание фич никого не цепляют. Нужны:
- Контекст: какая была проблема?
- Действия: что именно вы сделали?
- Результаты: метрики, рост, ошибки и выводы.

3️⃣ Не используем AI-инструменты
Сейчас портфолио можно собрать в разы быстрее:
- Gamma — генерирует структуру и текст под ваши кейсы;
- Figma AI — помогает визуализировать;
- ChatGPT — превращает сырые заметки в продающие истории.

✅ Что делать прямо сейчас?

1. Выберите 3 ключевых достижения (успех, провал, пет-проект).
2. Обработайте резюме и эти достижения с помощью GPT, не стесняйтесь задавайте вопросы GTP, чтобы он смог вытянуть из вас нужный контекст - "Что тебе нужно, чтобы подготовить классное резюме и портфолио?".
3. Обогатите цифры и визуал.
4. Profit - Обновите резюме на HH или личной странице.

🤖 Промпты для продактов от OpenAI

OpenAI продолжает пополнять базу универсальных промптов для роли продакта. Сейчас она насчитывает порядка 30 промптов на разные тематики от построения стратегии и дорожных карт до UX и анализа данных экспериментов. Промпты, конечно, простецкие, но тем не менее могут вас вдохновить. Ну и надо помнить, чтобы получить хороший результат важен не только промпт, важно еще и много контекста.

Call for papers AI ProductConf 2026: конференция, где продакты говорят не «о», а «как»

Генеративный AI постепенно меняет всё:
🔴 как работают продукты, которые мы создаем,
🔴 как устроена ежедневная работа продакта,
🔴 как устроены продуктовые команды.

📢 Мы открываем Call for Papers для тех, кто уже работает в новой реальности: не просто пробует генеративный AI, а применяет его в работе каждый день.

Супер практичная программа:
70% программы — это практические воркшопы о применении AI в работе продакта и продукте.
Оставшиеся 30% — небольшой, но отборный комплект выступлений о реалиях и перспективах использования AI в продуктах.

Если ты:
— автоматизируешь с помощью AI discovery, аналитику и другие продуктовые процессы,
— создаешь продукты при помощи AI,
— усиливаешь ценность продукта, используя AI.

📍 Смело подавай заявку на выступление: https://productconf.ru

Три трека программы:

1️⃣ AI-powered продакт и команда
Как AI усиливает продакта и его команду. AI автоматизация продуктовых процессов.

2️⃣ AI в продукте: от хайпа к ценности
Как генеративный AI усиливает ценность продукта.

3️⃣ Навыки будущего для продакта
Как не стать “лишним” в эпоху AI. Какие скиллы будут определяющими для product people в 2026–27.

🎯 Эра стратегического continuous discovery: как AI ломает правила продуктового успеха

10 лет концепция Four Fits Брайана Бэлфора была золотым стандартом. Но эра ИИ превращает ее в антиквариат. Разбираем, что изменилось и как адаптироваться:

⚡️ Product-Market Fit теперь мимолетен
Klarna теряет $600 млн за квартал, Chegg — 90% капитализации за 9 месяцев. Раньше смена PMF занимала годы — теперь происходит за месяцы.

Что делать? Мониторьте не просто метрики, а скорость их изменения. Если ключевой показатель падает 2 месяца подряд — это сигнал к немедленному пивоту.

🎁 Product-Channel Fit: смерть SEO-империй
SEO-трафик падает, LLMки становятся новым поиском. Pinterest и Tripadvisor, построенные на органике, могут оказаться под угрозой.

Где искать спасение?
- Тестируйте интеграции ИИ-ассистентами (типа ChatGPT plugins)
- Инвестиции в "dark social" — приватные рекомендации между экспертами

📉 Channel-Model Fit: когда монетизация ломает экономику
Типичные ошибки:
- Freemium с дорогими ИИ-фичами (себестоимость free-юзера $5+ в месяц)
- Подписка с неограниченным использованием (взрывной рост затрат)

Решение:
- Токенизация всех действий пользователя
- Новая математика: 1 токен = 1 цент прибыли. Если не сходится — меняйте ценовую модель сегодня же.

P.S. Главный вывод - в эпоху ИИ стратегическое планирование ломается. Чтобы выжить надо научится пересобирать все стратегические fit'ы ежеквартально.

😨 ИИ паника в ЕС vs ИИ свобода в России

Наткнулся на панику в продуктовых каналах, что в ЕС с середины 2026 года вступает в силу достаточно жесткое законодательство по регулированию продуктов и сервисов, использующих ИИ, с очень серьезными штрафами - до 7% годового оборота. С 2026 года даже небольшой HR-стартап с системой автоматического отбора резюме попадет под те же требования, что и разработчики автопилота для Tesla.

Закон затрагивает достаточно широкий спектр систем:
- Системы, влияющие на доступ к образованию, работе, кредитам (даже если это просто софт для сортировки анкет)
- Чат-боты, принимающие решения (например, approve заявок)
- Прогнозные алгоритмы в ритейле и логистике

Что требуют:
- Полная документация данных и моделей (откуда данные, как обрабатывались)
- Обязательные тесты на дискриминацию (например, проверка bias в подборе)
- Человеческий надзор для критических решений

Решил копнуть глубже, а что у нас с этим. А вот у нас как оказалось полная свобода действий в плане ИИ) Есть рекомендации и национальная стратегия, но никто не закручивает гайки. Круто!

Интересно какой подход сработает лучше...

❓ Как находить скрытые точки роста

Рост продукта — это не лотерея, а система. Альберт Ченг (Duolingo, Grammarly, Chess.com) раскрывает подход, который приносит серьезные результаты:

👉 Эксперименты вместо предположений
Его команды проводят 1000 тестов в год. Ключ — в скорости: быстрые, дешевые эксперименты позволяют быстро отсеивать слабые гипотезы. Например, в Grammarly тестировали разные способы показа premium-фич — оптимальный вариант удвоил конверсию.

👉 Психология "потери" работает лучше мотивации
Когда бесплатные пользователи видят, что теряют (например, продвинутые проверки в Grammarly), они охотнее переходят на платную версию. Это сильнее, чем просто реклама преимуществ.

👉 "Обратные триалы" — новый стандарт
В Chess.com вместо 7-дневного пробного периода дают полный доступ на 10 игр. Результат: на 30% больше конверсий. Люди ненавидят временные ограничения, но охотно принимают количественные.

👉 80% роста — в "воскресших" пользователях
Триггерные письма, персонализированные предложения, исправление боли — вернуть старых пользователей в 5 раз дешевле, чем привлечь новых. В зрелых продуктах это основной драйвер роста.

👉 Настоящая геймификация — это не бейджи
Работает только система:
1. Основной цикл (ежедневные уроки в Duolingo)
2. Метаигра (месячные челленджи)
3. Профиль (статистика, которой можно похвастаться)

Главное — начать действовать, а не ждать "идеальной" стратегии. Маленькие, но постоянные улучшения дают кумулятивный эффект.

Гайд по AI-инструментам для продакта

Сейчас финализирую подготовку и в ближайшее время выпущу гайд для продактов, в котором расскажу о тех AI инструментах, которые я сам лично использую на регулярной основе и которые действительно приносят ценность. А сейчас сделаю небольшое превью материала из этого гайда - AI-инструменты для пользовательских интервью.

Раздел 2. Пользовательские интервью и инсайты

Живые разговоры с пользователями остаются ключевым источником понимания — никакая аналитика не заменит услышанный «голос клиента». Но ручная обработка интервью отнимает массу времени: транскрибация, структурирование, извлечение инсайтов. С AI эти шаги становятся быстрыми и точными: вы за минуты вытаскиваете из транскриптов интервью работы, инсайты, CJM пользователя, проблемы, скрытые мотивации, подкрепленные цитатами из интервью.

Инструменты, которые стоит использовать:

1️⃣ Krisp.ai — транскрибирует встречи незаметно для клиента, превращая разговор в чистый текст без усилий с вашей стороны.


2️⃣ Fireflies.ai — делает очень качественную транскрибацию на русском языке, но работает только с зарубежными сервисами: Zoom, Google Meet и другими сервисами.


3️⃣ Perplexity Spaces / ChatGPT Projects — помогают систематизировать собранные данные: вытаскивать выводы и инсайты из интервью, подкреплять их цитатами, группировать инсайты, строить структуру пользовательских задач и барьеров. Очень полезно при этом добавить в Project или Space экспертный материал по процессу анализа интервью.

P.S. А если хочешь "прожить" этот и другой AI-инструментарий в реальности, то ждем тебя на курсе Сертифицированный Product Manager 2.0: Менеджер Продукта в эпоху ИИ

🤖 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!