SaaS теперь = API для ИИ-агентов
Все сайты и продукты – доноры ИИ
Прямо сейчас за данными стучится ИИ

Равно как и для пользователя в эпоху ИИ лучшим интерфейсом станет не "самый красивый/понятный/удобный сайт", а ИИ-агент, который ищет и обрабатывает данные из каждой/любой SaaS. Сможет ли он это сделать с вашим SaaS зависит только от вас.

Проведите аудит вашего API, но не того, что написан для галочки разрабами в скучной документации, а реального юзкейса и посмотрите на него глазами: 1) пользователя; 1) ИИ.

– Достаточно ли вашего API для использования ИИ-агентом в его (его пользователя) многоэтапном процессе?

– Достаточно ли чиста модель ваших данных, чтобы ИИ мог её понять и проанализировать?

– Достаточно ли понятны сообщения об ошибках, чтобы агент мог самостоятельно их видеть и исправлять?

Подготовьтесь к MCP. Начните думать о том, какие инструменты вы будете предоставлять через него.

– Какие функции захочет вызывать агент и какие данные ему понадобятся?

98% всех нынешних API предназначены для людей-разработчиков, создающих интеграции, плагины и прочие мостики между продуктами ПРОЦЕССАМИ. И уже скоро все они будут не нужны.

Завтра у каждого пользователя будет ИИ-агент, который построит для него процесс, для которого ему просто будет нужен доступ к: 1) данным; 2) учётная запись у их поставщика. Всё.

Поэтому уже сейчас вам нужны шаблоны аутентификации между машинами и журналы аудита, которые будут понятны для вас и ИИ-агентов.

Сделайте качество API новой метрикой продукта

Задержка, надёжность, аптайм, структура данных API и их актуальность – всё это уже скоро начнёт влиять на привлечение, удержание и конверсию в продуктах.

Всё усложнится упростится тем, что ИИ-агент, получивший неверные данные или ошибку, не напишет вам плохой отзыв и вы не сможете с ним поговорить, он просто перейдёт к следующей альтернативе для решения задачи на текущем этапе (вашему конкуренту) и к вам больше никогда не вернётся.

Кто-то уже прямо сейчас создаёт версию вашего же продукта, но ориентированную на API

Следите за появлением на вашем рынке компаний, разрабатывающих приложения, ориентированные на ИИ-агенты. Не ждите, пока изменения станут очевидными, к моменту когда они для вас таковыми станут, вы уже отстанете.

Станет ли ваш SaaS частью будущего с чистым, быстрым и хорошо задокументированным API, с которым ИИ-агентам будет нравится работать, или же он станет помехой в чьем-то процессе, которая будет обойдена и заменена, зависит только от вашего понимания фразы:

вы либо полностью принимаете и растворяете свой продукт в ИИ, либо делаете закрытые и изолированные от влияния ИИ платформы/продукты/архитектуры/механики и даже СЕТИ

AI is The New Religion*

P.S. Самое удивительное во всей этой истории: SaaS десять лет брали $50 за место, тогда как сейчас это всего $0,10 за вызовы API, встроенные в браузер. "Удобный пользовательский интерфейс" был удобным оправданием и защитным барьером, который ИИ планомерно уничтожает. Выживут те, кто поймет, что их API и данные теперь и есть продукт.

Вчера я проснулась и поняла, то Claude убил мой стартап (c) Ira Bodnar + прогноз рынка маркетинга и дистрибуции в эпоху ИИ

Мы создали ИИ-агента, который автоматизирует управление рекламой в Google и Meta. Получилось довольно круто, клиентам это понравилось и за два месяца у нас появилось несколько сотен платящих клиентов...

Но одна функция Claude/Manus в виде коннекторов для Meta Ad и наша конверсия упала с 70% до 20%. За один релиз Claude просто сделал всю нашу категорию продуктов устаревшей.

Поэтому любая разработка продукта для нас сейчас кажется бессмысленной

Но я определённо хочу больше думать о будущем дистрибуции в эпоху после Claude и о том, какие крутые и замечательные вещи мы можем создать.

👉 Основные категории стратегии выхода на рынок сегодня:

– Собственные данные. CRM-системы будут в порядке, т.к. Claude не сможет хранить данные ваших клиентов.

– Базы данных лидов. Clay, Apollo, RB2B будут в порядке. Claude не сможет собрать миллиард телефонных номеров и адресов электронной почты.

– Автоматизация рассылки скоро умрет. Вы сможете сказать Claude: «Рассылайте спам всем основателям YC, предлагая мой SaaS», и он просто сделает это.

– Инфраструктура рассылки тоже умрет. Агенты скоро будут покупать домены и самостоятельно настраивать автоматизацию рассылки.

– Креативы в основном мертвы. Через несколько месяцев Meta и Google будут генерировать их внутри рекламных аккаунтов. Будут игроки, которые будут создавать высококачественные креативы для крупных рекламодателей в больших объемах, но для малого бизнеса это будет внутри Google/Meta.

– Сложные рабочие процессы для предприятий, такие как CDP, взаимодействие с клиентами для крупных брендов. Они в безопасности и будут работать исключительно хорошо + ждём появления новых крутых игроков в этой сфере.

Что ждёт маркетинг и дистрибуцию в эпоху ИИ?

ИИ сделал разработку бесплатной, а дистрибуцию сложнее, чем когда-либо. Теперь все выпускают свои продукты. Держитесь, всего хорошего, удачи вам в привлечении внимания.

Когда разработка стала бесплатной, дистрибуция стала всем, а это значит, что сюда будет поступать больше денег, внимания и энергии, чем когда-либо.

Несколько прогнозов:

– MCP — это новый App Store. Claude выбирает инструмент через MCP. Нет маркетплейса, нет сравнения, ничего нет – ИИ просто выбирает один инструмент, и пользователь никогда не видит альтернатив.

MCP = App Store для iPhone в июле 2008 года

– Реклама внутри LLM — это следующий триллионный канал.

– Агентская коммерция приближается. ИИ-агенты не платят дополнительно "за бренд". Они сравнивают характеристики, читают отзывы, выбирают лучшее соотношение цена/качество.

А все категории стремятся к ценам, сопоставимым с товарами массового потребления, поэтому продажи с использованием ИИ разрушат корпоративные стратегии.

ИИ-агенты не смотрят демо и не очаровываются
– Социальные сети всё, потому что они полностью захвачены ботами. Лучшие специалисты по выходу на рынок знают, как работать с алгоритмами и получать миллиарды просмотров бесплатно. Это игра на объём, как только вы поймете, как создавать привлекательный контент.

Очень скоро 98% контента в TikTok и Instagram будет состоять из фейкового контента, созданного с помощью ИИ и продвигаемого ботами для вирусного распространения.

– Бренд важен как никогда. Его невозможно воспроизвести с помощью ИИ. Но любой может создать ИИ-контент примерно за $0. Это не работает.

Поэтому разрыв между хорошими и плохими маркетологами резко возрастёт. История, Доверие, Вкус — вот ваш альфа-фактор и последний барьер для продаж людям.

Инструменты устаревают, упорство – нет

🫸✨🫷

Термины, слова, фреймворки – кирпичи. Однажды ты заметишь, что продукт живёт внутри их стен

Повторяя их раз за разом, они дают нам уверенность и ощущение управления реальностью продукта. Но вместо этого мы ограничиваем ими наше мышление и то, как мы воспринимаем реальность рассматриваемых через них объектов. А значит... ограничиваем саму реальность.

Слово создаёт форму, форма создаёт рамки

Так, мы перестаём видеть движение и видим только рамки, начиная жить в "правильных квадратах" стратегий, сценариев, этапов и определений с ограниченным набором слов, вместо того, чтобы видеть реальность как расширяющийся круг.

Круг восприятия всегда шире квадрата мышления

Не каждому нужно определение.
Не каждой сути подберётся форма слов.
Есть Знание до слов и видение до формы.
Всё познается перед границей форм и слов.

Это не имеет имени, пока не назовешь
Оно свободно, пока не определишь

Энергия идей в пространстве бесконечна,
есть направления, что ты не уловил.
Расширь пространство восприятия пауз,
Предел лишь там, где ты его установил.

Akshay Kothari (C-f Notion): Моим коллегам-основателям и генеральным директорам, которые постоянно твердят: «Никто не будет создавать CRM, ERP или <вставьте категорию> с помощью Vibe Code», — вот несколько мыслей:

1. Вы правы, большинство компаний не будут создавать свои системы учета с помощью Vibe Code. Некоторые стартапы будут экспериментировать (помните Klarna?), но крупные предприятия будут по-прежнему ценить безопасные и надёжные системы учёта.

Однако это не настоящий сдвиг.

2. Предприятия всех размеров всё чаще хотят работать в мире, ориентированном на ИИ, где их технологический стек бесперебойно взаимодействует с агентами.

Почему?

Компания, которая сможет масштабно запускать цифровых сотрудников, превзойдет ту, которая этого сделать не может

3. Таким образом, вопрос заключается в том, может ли ваш продукт существовать в этой агентской экосистеме.

– Является ли он открытым и совместимым?

– Может ли он интегрироваться в системы, которые строятся вокруг него?

Если он закрыт, клиенты в конечном итоге пересмотрят своё решение.

4. Открытие доступа окажет давление на ценообразование на основе рабочих мест, особенно когда агенты смогут запрашивать данные и выполнять рабочие процессы, не покупая места для каждого человека. Это одновременно и кризис, и возможность.

5. Вместо того, чтобы быть просто местом хранения данных, ваш продукт становится ценным узлом данных и контекста для реальной работы, выполняемой людьми и агентами.

Во многих случаях вы сможете предоставлять эту работу напрямую своим клиентам. Реальная возможность продавать работу, а не ПО!

В заключение, если вы ничего не будете делать, вы рискуете привести свою компанию к забвению. Если вы будете действовать, вы повлияете на свою собственную бизнес-модель.

В такие моменты единственный путь вперёд — это активно действовать и быть готовым к саморазрушению. Агентское будущее неизбежно.

Разбавляя сладкую ИИ-вату: ребята из Гарварда опубликовали статью «Агенты хаоса», где в рамках эксперимента целенаправленно искали (и конечно же нашли) уязвимости в работе автономных ИИ агентов.

TLDR:

– ИИ-агенты могут подчиняться невладельцам, которые выдают себя за администраторов.

– Конфиденциальная информация просачивалась через границы агентов.

– Даже один ИИ-агент может выполнять деструктивные команды, ставящие под угрозу работу всей системы.

– Присутствовало неконтролируемое потребление ресурсов со стороны ИИ.

– Обнаружено распространение небезопасного поведения между ИИ-агентами, в ходе которого они обучали друг друга плохим привычкам.

– ИИ-агенты пытались осуществить частичный захват системы.

– Агенты сообщали о завершении задачи, хотя состояние системы говорило об обратном.

Самое главное:

ИИ-агенты лгали о завершении работы, но не из-за злого умысла, а из-за их непонимания несоответствия между тем, что они отслеживали, и тем, что произошло на самом деле

Самое сочное:

Всё это не было вызвано взломом или враждебными запросами, это был баги и галлюцинации ИИ в режиме обычного использования.

Сбои происходят из-за архитектуры, проблем с памятью, контекста, многосторонней связи и доступа к инструментам, а не из-за действий злоумышленников.

P.S. В этом и заключается проблема. Прямо сейчас мы внедряем в производство агентские системы и модели с доступом к чувствительным данным, выполнением кода и огромной памятью и совсем не думаем о безопасности.

– Леденец?

Дизайн продуктов наконец-то переходит от создания артефактов (рисования кнопочек по 6 недель) к созданию:

1) Дизайн-Систем;
2) систем дизайн-процессов.

Всё потому, что с ИИ:

– Процессы пре-дизайна стали проще.

Потому что контекст для дизайна продукта (области проблем, юзкейсы, портреты, фидбек и прочее) теперь всё это разбирает ИИ.

Я и раньше скептически относился ко всем этим фантазиям дизов и их страсти к писанине по воде буквами, которую они любят устраивать, дабы оправдать показать ход своих мыслей значимость вместо простого предложения разных вариантов интерфейсных решений под задачу/проблему.

Ребята, ну вы же про кар-ти-нки пред глазами, а не тексты, нувычо.

Теперь все ваши-наши тексты обрабатывает ИИ.

– Поэтому детализация документации и UI/UX-промптов и всего дизайна, стала чётче/шире/глубже.

А множество вариантов механик в тексте увеличивают плотность сгенеренных ИИ дизайн-решений.

И вместо очередного "ой, а мы не подумали об этом юзкейсе/сегменте, давайте через 3 недели мы вернёмся с идеями (даже не картинками)" на созвонах, Figma AI эти картинки генерит в варианты за минуты, чтобы мы на созвонах могли обсуждать их глазами, а не объяснять гипотетически на пальцах с текста.

Потому что пользователи видят глазами, а не читают тексты, brothers.

– Процесс дизайна стал Системой. Дизайн-система как Процесс

ИИ создаёт живой UI с работающей системной и пользовательской логикой и связями с другими фичами, который предлагает ва-ри-анты и складывает их в полную картину и концепцию и позволяет видеть всёэто благодаря им. Не обрывки фреймов и экранов, а готовые к просмотру и размышлениям варианты решений.

И это снова про те-самые-картинки, братья.

– Поэтому неопределённость у дизайна и его процессов стала ниже

В ИИ-дизайне всё начинается с пространства проблем-возможностей, которое постепенно с каждым новым вопросом сужается благодаря ИИ. Правки/корректировки/обсуждения/обновления? Всё за считанные дни с ИИ.

– Единственное, что было, есть, и будет важно – ясность

Ясность дизайна для дизайнеров, для продактов, для разрабов, что собираются его пилить. ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ, в конечном счёте. И с ИИ эта ясность приходит больше и быстрее.

Стоимость дизайн процессов пала. Остался у дизайна только вкус

ИИ меняет направление внимания в дизайне у продукта. Энергия продукта во внимании. TLDR: Дизайн = энергия продукта.

Знание любых технологий требует укрепления управленческих знаний

3 марта OTUS проводит большой интенсив “Юнит-экономика: как обосновать инвестиции в IT при ограниченном бюджете”.

На занятии разберут особенности принятия управленческих решений с экономическим обоснованием и аргументацией какие инвестиции в разработку критичны и необходимы, а какие избыточны. Спикер: Алексей Рахманов, СТО FUN&SUN.

👉 Бесплатное участие

Интенсив будет полезен для продакт-менеджеров, которые хотят понять, как связаны ценность продукта, фич и родмэпа с затратами на их разработку.

Всем участникам в подарок большой гайд "Как считать UNIT-экономику в разработке". Реклама ООО «Отус онлайн-образование»

Ничего необычного, это GitHub продакт-менеджера, благодаря которому чувака взяли Senior AI PM в Google Cloud

У Аакаша вышла хорошая пейвол-статья про гитхаб для продактов на примере github.com/shubhamsaboo. Кому влом платить:

Активный GitHub рассказывает о вас то, что не может передать ваше резюме:

– Гитахб публично показывает, что вы действительно Создаёте Нечто, а не просто умеете красиво рассказывать о создании чего-то.

В нём можно вести логи своих вайб-продуктов, продукта компании, и вести свой продуктовый продакт-лог (блог?).

– Гитахб показывает то, как именно вы это нечто создаёте. Всё то, что мы обычно вырезаем из резюме, дабы оно прошло фильтры машин/эйчаров, можно рассказывать в своём гитхабе.

NDA? Никто ж не запрещает в нём делиться вашими публичными апдейтами продукта и намекать на то, как вы с командой к ним пришли.

– Свой Гитахб и форки показывают вашу продуктовую насмотренность и осведомлённость в области любых продуктов, их конкурентов (альтернативных решений проблем) и окружения и дополнений вокруг них. Просто потому, что гитхаб про опенсорс, а опенсорс есть чистый креатив без правил.

– Гитахб показывает, что вы, как минимум, понимаете то, как работают технические команды, что такое Код, и что вы умеете работать с инструментами, которые ваша команда использует ежедневно. То есть то, что вы – специалист.

– Да и в целом, Гитахб – это своеобразная соц сеть, в которой можно найти кучу полезного.

Смерть отслеживания задач – это эволюция

Отслеживание задач/тикетов – это функция корпоративного принуждения, направленная на то, чтобы люди (хотя бы!) вели списки дел, чтобы другим людям было ясно, кто за них отвечает, чтобы другие люди согласовали выполнение этого другими людьми...

Истинная суть, лежащая в основе подхода к разработке продуктов, которую все знают:

Если что-то ВАЖНО, это всплывёт. Снова. Снова. И снова. Пока до тебя это не дойдёт

Если что-то важно, тебе напомнят о его существовании. Снова. Снова. И снова. Пока... нутыпонел

Тебе не нужно отслеживать что-то важное, чтобы помнить о его существовании. Потому что см. выше почему

Бэклог/родмэп даёт ощущение ложной уверенности в важном и спокойствия, показывая следующее "100% точно важное" действие (вот оно, только протяни палец), но именно из-за этого мы месяцами начинаем забивать и апрувить их вопросами и задачами, которые... устаревают месяцы назад.

Чистое пустое пространство заставляет отступить в сторону и спокойно подумать о том, что действительно следует делать дальше, поскольку видение и мышление становятся менее инерционными и предвзятыми.

Всего два простых вопроса:

Почему это происходит именно сейчас? Что говорится этим?

Кошмарный сон любой корпы – работа без задач, которая означает потерю значительной части ежедневного контроля над тем, как ведётся работа.

Но именно такой подход назревает уже несколько лет (ок, десятков лет), и именно так развиваются автономные и гибкие команды/продукты.

Всё что требуется для этого:

– Небольшие и плоские структуры. Если вы хотите работать без списков задач, то каждая проблема/задача/вопрос должны решаться одним сообщением с одним человеком.

– Участники команды, которым вы доверяете самостоятельное управление проектом, а также участники, которым вы доверяете принимать небольшие независимые решения. Первые и вторые должны стать той самой единой структурой.

– Высокий уровень рабочего контекста и инфраструктуры разработки. Первое содержит в себе всю необходимую вводную информацию-базис для команд, второе позволяет им свободно трансформировать её в продукты без ограничений.

✨ Единственные рамки: исправление ошибок должно иметь приоритет над работой над новыми фичами, а стабильное состояние продукта должно быть таким, когда ошибок вообще нет ✨

Только достигнув этого состояния можно пробовать отказываться от того, что мы привыкли называть "отслеживанием задач".

И если ты хочешь увидеть, как выглядит будущее, ищи ответ не на kanban-доске / в родмэпе.

Если бы завтра какая-то команда с $50M инвестиций клонировала ваш продукт, что бы она не смогла воспроизвести даже через три года?

Будьте честны – это не ваша база клиентов/данных/УТП/НКП/культура/стратегия/понимание/связи и т.п. С $50M вы можете купить всёэто, а ИИ плевать на ваши "знания".

Что конкретно вы создали, чему научились или что заработали, что требует времени и что нельзя купить за деньги?

Если вы перебираете варианты с ответами, то вы должны осознать, что держите в руках просто наборы фич, а не свет и бриллианты. Потому что фичи копируются и поглощаются, это физика природы рынка фич.

Что вы создаёте, что становится ярче, крепче и сильнее с течением времени?

Не больше, а ярче, крепче и сильнее.

Ваша деятельность и продукт приносит и накапливает ценность Вне-Времени, или вы бежите по беговой дорожке, скорость и длина которой увеличивается с каждым кварталом?

Выживают только те Продукты, которые изначально не были просто продуктами

Если это не то, что вы строите, сейчас самое время выяснить, что же это такое.

Ключ понимания Систем лежит в мышлении системой действий-состояний пользователя, а не набором страниц с моментами. Когда продакт игнорирует системы, он начинает создавать моменты.

Истинное продуктовое мышление – исследование природы самой проблемы ещё до того, как она вообще была сформулирована.

Потому что каждое взаимодействие существует в более широком контексте целей пользователя, его психо-эмоциональных состояний, наложенных и отражающихся в ограничениях продукта (и продакта), которые вызывают у пользователя ответную реакцию.

Точки входа и выхода:

1. Какие это пользователи?
2. При каких условиях они начинают взаимодействие?
3. Какие состояния пользователя существуют в них до него?
4. Как, в какой момент и за счёт чего механика и функция продукта меняет поведение такого пользователя?
5. Что происходит после взаимодействия?
6. Какие последствия и состояния могут возникать ещё?
7. Что, в какой момент и за счёт чего определяет эти последствия?

Системное продуктовое мышление спрашивает о том, почему этот пользователь в этом состоянии вообще оказался в этой точке?

Точка, где рождается формулировка состояния пользователя и есть точка сборки любой гипотезы, фичи и Систем.

Главные ответы начинают появляться с пониманием того, какой паттерн воспроизводит эту ситуацию снова и снова.

Безопасность бизнеса – его фундамент

Два полезных бесплатных вебинара на тему безопасности бизнеса и составляющих его системы.

«Когда ИИ становится угрозой: управленческие риски в эпоху ИИ» (сегодня, 11 марта в 20:00)

Программа:
– Примеры успешного (и не очень) внедрения ИИ
– Оценка рисков внедрения ИИ
– Изменение зон ответственности
– Масштабирование ИИ

«CTO как система: люди, процессы и ИТ для управления бизнесом» (18 марта в 20:00)

Программа:

– Как распределять ответственность между людьми, процессами и архитектурой

– Принятие эффективных решений: опыт и интуиция

– Масштабируемые процессы без микроменеджмента

– Ошибки и анти-паттерны, которые тормозят рост и эффективность команды.

Вебинары проходят в рамках курса «CTO / Технический директор». Реклама ООО «Отус онлайн-образование»

Февральский дайджест красным цветом
О, этот ярко-красный свет

– Глиммер продакта
– Закон тревоги Гудхарта
– Управление незримым

– Иллюзия могущества ИИ
– Что поручаем ИИ, а что нет
– Как ИИ может утопить
– Как снизить себестоимость ИИ

– Будущее IT
– Jakob Nielsen's 18 Predictions 2026
– 26 Useful Concepts for 2026

– Смерть задач – их эволюция
– Фибонначи трудозатрат
– Золотые правила интерфейсов

– Product Manger Product builder
– GitHub продакт-менеджера
– Слова, фреймворки, кирпичи

– SaaS = API для ИИ
– Контекст = король для ИИ/продакта
– Фокус внимания – роскошь

– Классификация точек
– Айтишники. Останутся. В Телеге.

♾️ Infinite Moments by Erik Wollo
Упавшая в ночи картина изменилась

The Company Graph

Когда говорят, что ИИ/человек не может выполнить ту или иную работу, на самом деле говорят, что им "не предоставили весь контекст".

Всё дело всегда в контексте.

И источник проблемы не в том, что контекста не существует (он существует), а в том, что он разбросан повсюду внутри компании.

Поэтому каждой компании и необходим структурированный граф её знаний. Это хранилище всего контекста:

– идеи, гипотезы, фичи с их разбором в разрезе всей истории их жизни, метрик, отзывов пользователей и происходящих изменений-обновлений;

– каждое решение команды с альтернативами и обоснованием (что решали, что решили и почему);

– каждое совещание (извлеченные утверждения, решения, пункты действий и стратегические изменения);

– все, что вы опубликовали, каждую исследовательскую сессию и каждый конкурентный анализ.

Организация знаний в области и структуру + правильное наименование = ИИ, говорящий на языке вашего продукта о самом себе.

Такой граф не только обновляется и улучшается благодаря вам и команде (вместе с ней), но и выполняет свою главную JTBD – помогает команде через ИИ в предоставлении всем правильного контекста.

Невозможность организовывать работу в пространстве знаний – вот, что погубило все старые продуктовые и проектные wiki. Old school Wiki были просто хранилищем. Граф ИИ – тот самый живой менеджер старой корпоративной википедии.

Потому что теперь ИИ не только имеет быстрый доступ к данным, но и:

– замечает, какие данные/спецификации/идеи не синхронизированы с вашей командой или противоречат друг другу;

– накапливая достаточное количество наблюдений, ИИ может предлагать структурные изменения в Системе именно на основе контекста.

То, что произошло с разработкой ПО с помощью Vibe Coding, совсем произойдет и с интеллектуальным трудом и управлением. И если в 2025 год ИИ писал код, то в 2026 году ИИ начнёт менеджерить решения в компаниях через их знания.

Ваш продукт и компания уже является (и всегда был) графом знаний, имея весь необходимый контекст информации и данных о себе.

Но самые полезные для организации знания находятся не в документах, а в головах людей.

Вопрос лишь в том:

1) можете ли вы, ваши коллеги и только потом ИИ их сохранять, чтобы видеть;

2) хотите ли вы, чтобы их видели Те-Кто-Стоят-За-ИИ

Контекст продакта

Продукт, которым управляет продакт – это система, похожая на стеклянную каплю принца Руперта: чрезвычайно прочная и ярко сияющая. Но надломи её «хвостик» непродуманным решением и она разрушится, обрушив доверие пользователей и похоронив годы работы.

В команде продакта собираются спецы, каждый со своим видением, амбициями и глубокими знаниями. Они подобны алхимикам, которые свято следуют своему сердцу и не всегда готовы подстраиваться под других. Продакт удерживает баланс между их личными убеждениями и целями компании.

А процессы, в которых всё это существует, напоминают головоломку из параллельных реальностей многомерного пространства, в которых официальные регламенты переплетены с негласными договоренностями, корпоративной политикой и всё теми же амбициями, но уже у руководства...

Пост вдохновлен описанием контекста тимлида Евгением Антоновым из Яндекса. Думаю, наше мнение здесь сходится: менеджмент — это адски сложная работа с кучей контекста, которая только со стороны кажется простой.

Решения и действия (с)

Если разложить любую профессию на составляющие то, вы обнаружите одну и ту же повторяющуюся примитивную структуру:

Решения и действия. Всё

Каждая работа, каждый рабочий процесс, каждая профессия, начиная от менеджера до СЕО – это всего лишь уникальная перестановка и комбинация этих двух вещей с разной частотой и амплитудой в зависимости от контекста.

ПО автоматизировало «действенную» часть работы и поглотило действие, но уровень принятия решений остался человеческим, потому что принятие решений требует рассудительности, учёта контекста, терпимости к неопределённости, распознавания образов в неполной информации, креативности и творчества. Для всего этого необходим интеллект (и вкус – прим.). А интеллект раньше не был доступен по запросам из промптов.

Вот почему работники интеллектуального труда чувствовали себя неприкасаемыми. Они не просто кликали мышкой. Они РЕШАЛИ, НА-ЧТО кликать. Но ИИ полностью меняет это.

ПО – это «действие по триггеру»
ИИ – это «принятие решения по запросу»

Подключите ИИ к ПО и данным, и вы замкнёте цикл. Теперь вы можете создавать сущности, которые могут принимать решения и действовать автономно, от начала до конца.

Марк Андреессен однажды сказал, что ПО поглотит мир. Оно поглотило лишь часть работы. Теперь ИИ пришел, чтобы завершить трапезу.

Но, как ни парадоксально, это не убивает рабочие места в сфере разработки ПО и менеджмента, а создаёт бесконечный спрос на них.

Каждый рабочий процесс, который теперь можно автоматизировать, нужно пересоздавать заново.

Здравоохранение, юриспруденция, логистика, финансы, исследования – каждый из них представляет собой фрактал решений и действий, и каждый теперь является программной проблемой. Весь потенциальный рынок теперь охватывает все существующие рабочие процессы, выполняемые человеком.

Но зверь ИИ дик. Он галлюцинирует, дрейфует, ломается, нуждается в ограничениях, циклах оценки, защите и доверии. Кто-то должен его приручать, подключать к реальным системам, данным, заставляя работать всё это в продакшене.

Поэтому менеджеры и разработчики, которые понимают, что они больше не создают инструменты, а создают системы сущностей, не будут заменены.

Так они эволюционируют в Архитекторов всего, что будет их заменять.

Product Focus Club 2026 — главное событие весны про будущее продуктов в эпоху ИИ

17 апреля пройдёт конференция Product Focus Club 2026, где в одном месте соберутся собственники, C-level и руководители продуктов и подразделений, чтобы обмениваться свежими кейсам и идеями.

Четыре трека:

— Продуктовая, бизнес- и AI-трансформация
— Лидерство и команда в кризис
— Стратегия прорыва и точки роста
— AI & тренды

Cпикеры: Сбер, Финам, Rostics, Мегафон, OKKO, Персона, Ростех, ВК и другие.

На конференции вы увидите рыночные тренды, узнаете, как другие встраивают ИИ в продукты, команды и бизнес-процессы и переосмыслите свой продукт в контексте ИИ, найдя новые точки для его роста.

👉 Подать заявку на участие

Для обеспечения качественного нетворкинга и сильное окружения, все участники проходят модерацию.

Промокод на скидку 15% для подписчиков канала: PF15RUSPM.

RevenueCat опубликовали ежегодное исследование рынка подписок

Внутри много всего, из интересного:

– Жёсткие пейволлы превосходят фримиум по конверсии: приложения, требующие оплаты сразу, конвертируют пользователей в 5 раз эффективнее, чем модели фримиум (10,7% против 2,1%). Однако в долгосрочной перспективе это преимущество исчезает и спустя год показатели удержания пользователей (retention) для обеих моделей становятся практически идентичными.

– Приложения сокращают пробные периоды вопреки статистике: пробные периоды длительностью от 17 дней обеспечивают конверсию на 70% выше, чем короткие триалы (42,5% против 25,5%). Тем не менее, разработчики продолжают переходить на 3-дневные пробные версии. Сегодня почти половина всех приложений предлагает пробные периоды длительностью не более четырех дней, тем самым, возможно, упуская значительную часть потенциальной конверсии.

– 55% всех отмен 3-дневных пробных периодов происходит в «нулевой день» (день установки приложения). Битва за подписчика выигрывается или проигрывается уже во время первой сессии, что вынуждает разработчиков мгновенно создавать для пользователя тот самый aha-moment.

— Почти треть всех отмен подписок в Google Play происходит не по воле пользователя, а из-за сбоев при списании средств — этот показатель вдвое больше аналогичный показатель в App Store (14%).

– ИИ помогает продавать, но не удерживать: приложения на базе ИИ приносят на 41% больше выручки в пересчёте на одного платящего пользователя, однако отток аудитории в них происходит на 30% быстрее.

3,000 лет д.н.э: Проект-менеджмент
1855: Структура ж/д компании
2026: Структура ИИ-агентов

В 1855 году у Нью-Йоркско-Эрийской железнодорожной компании возникла проблема. Железнодорожный транспорт в то время представлял собой крупнейшую в истории страны структуру по сложности своей организации.

Начальнику железной дороги Дэниелу МакКаллуму, который в то время был ведущим мыслителем в области менеджмента, было поручено найти решение. Так он разработал первую в истории современного мира сложную, многоуровневую, древовидную организационную схему (хайрес).

Схема представляет собой дерево, корни которого символизировали президента и совет директоров. Ветви – пять оперативных подразделений и сервисных отделов (ремонт локомотивов, автомобили, телеграф, типографию, а также казначейство и секретариат. Листья же обозначали местных агентов по продаже билетов, грузоперевозкам и экспедированию грузов, подчиненных руководителей, поездные бригады, бригадиров и так далее.

Одной из отличительных особенностей схемы Маккаллума для Эри является то, что она функционирует одновременно и как карта и как организационная схема. Вы можете видеть как структуру всей железной дороги и расположение её подразделений, так и организационную структуру каждого подразделения.

На схеме Маккаллума самые высокопоставленные руководители компании расположены внизу, что противоречит современному пониманию иерархических организационных схем.

Это совершенно другая организация, нежели пирамидальная структура, в которой руководители находятся на вершине, в отличие от этой, где они находятся внизу

Несмотря на достижения МакКаллума в конце XIX века, организационные схемы получили широкое распространение лишь спустя почти сто лет, с появлением бизнес-школ в США. До этого момента организационные схемы появлялись в исторических документах лишь в контексте военных действий.

P.S. Маккаллум просто скопировал всё с языка Кипу эпохи среднего горизонта (периода до инков), в котором цифры завязывали узелками и могли использовать для учёта расходов и доходов. Некоторые из узлов так же, как другие особенности, такие как цвет, представляют нечисловую информацию, которая до сих пор ещё не была расшифрована.

В 2006 году американский исследователь Гари Уртон обнаружил, что в узелках Кипу заложен код, напоминающий двоичную систему. 3,000 лет до нашей эры. Заложен код.

Trello, Jira, Notion, Obsidain? А может, лучше Настя Кипу?

Всем пятницы и выходных!

Subagents vs. Agent Teams: в чём между ними разница + 5 паттернов оркестрации

Субагенты – это параллелизм через изоляцию

Субагент – это специализированный экземпляр в Claude/ChatGPT, работающий в собственном изолированном окне контекста. Представьте, что вы выступаете руководителем исследовательской группы. Вы не читаете каждый первоисточник лично, а делегируете конкретные вопросы исследователям, они возвращаются к вам с квинтэссенцией полученных данных, и вы синтезируете всё это в единый, связный результат. Именно так работает механика с субагентами.

Каждый субагент получает:

– Собственный системный промпт, определяющий его специализацию.
– Конкретный набор инструментов, к которым он имеет доступ.
– Чистое, изолированное окно контекста.
– Одну конкретную задачу для выполнения.

По завершении, родительскому процессу возвращается лишь окончательный результат. Не полная цепочка рассуждений и не промежуточные шаги, а только сжатый вывод.

Смысл использования субагентов заключается не только в параллелизме, но и в компрессии. Вы дистиллируете огромный объём поисковой активности в чистый сигнал, не засоряя контекст родительского агента информационным шумом.

Существует одно жесткое ограничение: субагенты не могут взаимодействовать друг с другом напрямую. Все результаты возвращаются к родительскому агенту, который выступает в роли единственного координатора.

Это ограничение не то чтобы, недостаток, а скорее, особенность архитектуры и механики. Оно обеспечивает предсказуемость системы, в котрой вы всегда точно знаете, по каким каналам движется потоки информации и где принимаются решения.

Команды ИИ-агентов – это координация через коммуникацию

Команды агентов представляют собой принципиально иную модель. В то время как субагенты это недолговечные исполнители, которые выполняют конкретную задачу и исчезают, команды агентов – долгоживущие сущности, которые сохраняют своё состояние, напрямую взаимодействуют друг с другом и координируют свои действия посредством общего состояния.

Команда агентов состоит из трёх ключевых компонентов:

– Лидер команды, который координирует работу, распределяет задачи и обобщает результаты.

– Члены команды в лице независимых экземпляров агентов, каждый из которых обладает собственным контекстным окном и работает параллельно с остальными.

– Общий список задач, в котором отслеживается статус каждой задачи, а также зависимости между задачами.

Главное отличие от субагентов заключается в прямом взаимодействии по принципу «от равного к равному». Участники команды могут обмениваться сообщениями, делиться результатами, выявлять препятствия и вести переговоры, не пропуская всё через родительского ИИ-агента руководителя.

Вот как следует подходить к выбору между этими двумя подходами:

1) Суб-агенты работают по принципу «запустил и забыл». Вы ставите им задачу, они её выполняю и отчитываются о результате. Никакого взаимодействия или диалога между агентами. Ни общей памяти, ни сохранения текущего состояния, потому что жизненный цикл каждого суб-агента ограничен рамками одной сессии.

2) Команды ИИ-агентов работают на принципах сотрудничества, сохраняют своё состояние и накапливают контекст с течением времени. Результаты, полученные в процессе выполнения любой задачи, мгновенно становятся доступны ИИ-коллегам по команде.

Используйте суб-агентов, когда ваша работа допускает «параллельное» выполнение: независимые потоки исследований, изучение кодовой базы или поиск информации, когда родительскому агенту требуется лишь краткая сводка результатов.

Используйте команды агентов, когда работа требует постоянного согласования действий: в ситуациях, когда агентам необходимо сверить свои результаты перед переходом к следующему этапу, или когда открытие, сделанное в одном потоке, влияет на дальнейшие действия другого ИИ-потока.