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.
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.
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.
Revenuecat
State of Subscription Apps 2026 – RevenueCat
This report provides unique insights into in-app subscription performance, based on the world’s largest subscription app data set.
Как сделать ИИ удобным инструментом для команд ↗️
Узнайте на GoCloud 2026 – большой конференции про AI и облака от провайдера Cloud.ru.
В этом году ключевой темой станет ИИ как сервис: а именно, простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с ИИ и ИИ-агентами. Также обсудят кибербезопасность, гибридные решения, тренды в работе с данными и облаками, которые определят 2026 год.
Что вас ждёт:
Встречаемся 9 апреля офлайн в Москве или на онлайн-трансляции.
👉 Зарегистрироваться👈
Узнайте на GoCloud 2026 – большой конференции про AI и облака от провайдера Cloud.ru.
В этом году ключевой темой станет ИИ как сервис: а именно, простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с ИИ и ИИ-агентами. Также обсудят кибербезопасность, гибридные решения, тренды в работе с данными и облаками, которые определят 2026 год.
Что вас ждёт:
▶️ 4 трека про ИИ, работу с данными, инструменты разработки и облачную инфраструктуру▶️ 50+ спикеров▶️ демозоны сервисов▶️ практические воркшопы▶️ нетворкинг и афтерпати
Встречаемся 9 апреля офлайн в Москве или на онлайн-трансляции.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Product Management & AI
Продакт-менеджмент в СССР Если вы думали, что agile, waterfall, roadmap и project management придумали недавно, то это не так. P.S. На самом деле, очень познавательный фильм.
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.
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, лучшеНастя Кипу?
Всем пятницы и выходных!
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
Всем пятницы и выходных!
Product Management & AI
11 типов ИИ-агентов Существуют различные типы архитектур агентов, специализирующихся на восприятии информации, её анализе, рассуждениях, действиях и абстракциях. 1. GPT — универсальные генераторы текста, отличающиеся беглостью и универсальностью, обученные…
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.
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.
Продакты с амбициями, вам сюда
Т-Образование запускает курс по ML-Product-менеджменту для опытных специалистов с 12 мая по 7 июля.
Акцент на практику — участники создают свой ML-прототип и проходят через все этапы принятия продуктовых решений: от идеи и формулировки гипотез до MVP и масштабирования в формате Stage-Gate.
А еще в программе:
— восемь модулей с тестами и заданиями;
— лекции раз в неделю и задачи с обратной связью;
— работа с метриками, этикой, дрифтами, PDCA, мониторингом и scaling-фазой.
Преподаватели курса — лидеры профессии и практикующие ML-продакты.
В конце пройдет защита прототипов продуктов — шанс показать свои навыки и быть рассмотренным на роль ML-Product-менеджера в Т-Банке.
Если готовы сделать следующий карьерный шаг — подайте заявку.
Т-Образование запускает курс по ML-Product-менеджменту для опытных специалистов с 12 мая по 7 июля.
Акцент на практику — участники создают свой ML-прототип и проходят через все этапы принятия продуктовых решений: от идеи и формулировки гипотез до MVP и масштабирования в формате Stage-Gate.
А еще в программе:
— восемь модулей с тестами и заданиями;
— лекции раз в неделю и задачи с обратной связью;
— работа с метриками, этикой, дрифтами, PDCA, мониторингом и scaling-фазой.
Преподаватели курса — лидеры профессии и практикующие ML-продакты.
В конце пройдет защита прототипов продуктов — шанс показать свои навыки и быть рассмотренным на роль ML-Product-менеджера в Т-Банке.
Если готовы сделать следующий карьерный шаг — подайте заявку.
Product Management & AI
Figma says you can't use the word "dev mode", решив стать патентным троллем И если в вашем сервисе используется фраза-режим Dev Mode, то вам стоит переименовать фичу, чтобы не получить иск, как вчера получил досудебное СЕО Loveble, узнав, что Фигма запатентовала…
Как там дела у Фигмы после IPO
1. Тул #1 для UX/UI/дизайна
2. Отказ от поглощения Adobe, компенсация в $1B
3. Скандал вокруг прав на слова dev mode и Config
4. Выход на IPO
4. 6-ти месячный lock-up акций после IPO
5. Акции упали на 80% (на языке биржи они превратились в мусор)
>> Figma сейчас здесь <<
Figma в 2026 году убыточна на -120% (они тратят $220 чтобы заработать $100), а рост выручки замедлился до 30%, что по стандартамкомпаний стартапов её уровня считается весьма слабым результатом.
Для понимания особой печали сотрудников Фигмы – после IPO они стали богатыми на экране, но из-за локапа не могли продать акции и выйти в кеш и наблюдали за падением цены своих акций.
Ко всему прочему, Фигме на хвост наступают конкуренты типа https://penpot.app (рекомендую изучить как альтернативу Фигме, есть self-hosted и тот же MCP для фронтов) и, в целом, вся ИИ индустрия, готовая в любой день выкатить и выкатывающая очереднойуникальный ИИ-тул для создания уникального дизайна и интерфейсов.
Я это всё плавно подвожу к тому, что эпоха SaaS с приходом ИИ ОЧЕНЬ сильно изменилась и рыночек в лице акций самого популярного инструмента для создания интерфейсов тому наглядный пример.
И подкидывая дров в печку AI Free Zone, скажу, что self-hosted продукты в эпоху ИИ рулят по 3 главным причинам:
– с self-hosted вы перестаёте зависеть от хотелок продактов условных Figma/Notion в эпоху ИИ-хайпа;
– с self-hosted вы платите $50/m за машину на DO вместо того, чтобы платить тысячи $ за каждого сотрудника Figma/Notion/Slack за... а за что мы платим им тысячи долларов?
– вы не кормите чужой ИИ своими данными.
И для меня приятным удивлением в этом году было обнаружить https://anytype.io для ведения тасочек и доков. Русские ребята в Швейцарии пилят удобную self-hosted замену Ношена/Обсидиана, в которой есть всё что надо от таск-менеджера и Слака, плюс шифрование ✨ В общем – make it yours.
Возвращаясь к Фигме, предположу, что её всё же выкупят и это будет OpenAI/Claude. Или, может быть, опять Adobe за... миллиард?
1. Тул #1 для UX/UI/дизайна
2. Отказ от поглощения Adobe, компенсация в $1B
3. Скандал вокруг прав на слова dev mode и Config
4. Выход на IPO
4. 6-ти месячный lock-up акций после IPO
5. Акции упали на 80% (на языке биржи они превратились в мусор)
>> Figma сейчас здесь <<
Figma в 2026 году убыточна на -120% (они тратят $220 чтобы заработать $100), а рост выручки замедлился до 30%, что по стандартам
Для понимания особой печали сотрудников Фигмы – после IPO они стали богатыми на экране, но из-за локапа не могли продать акции и выйти в кеш и наблюдали за падением цены своих акций.
Ко всему прочему, Фигме на хвост наступают конкуренты типа https://penpot.app (рекомендую изучить как альтернативу Фигме, есть self-hosted и тот же MCP для фронтов) и, в целом, вся ИИ индустрия, готовая в любой день выкатить и выкатывающая очередной
Я это всё плавно подвожу к тому, что эпоха SaaS с приходом ИИ ОЧЕНЬ сильно изменилась и рыночек в лице акций самого популярного инструмента для создания интерфейсов тому наглядный пример.
И подкидывая дров в печку AI Free Zone, скажу, что self-hosted продукты в эпоху ИИ рулят по 3 главным причинам:
– с self-hosted вы перестаёте зависеть от хотелок продактов условных Figma/Notion в эпоху ИИ-хайпа;
– с self-hosted вы платите $50/m за машину на DO вместо того, чтобы платить тысячи $ за каждого сотрудника Figma/Notion/Slack за... а за что мы платим им тысячи долларов?
– вы не кормите чужой ИИ своими данными.
И для меня приятным удивлением в этом году было обнаружить https://anytype.io для ведения тасочек и доков. Русские ребята в Швейцарии пилят удобную self-hosted замену Ношена/Обсидиана, в которой есть всё что надо от таск-менеджера и Слака, плюс шифрование ✨ В общем – make it yours.
Возвращаясь к Фигме, предположу, что её всё же выкупят и это будет OpenAI/Claude. Или, может быть, опять Adobe за... миллиард?
Что такое вайбкодинг и почему о нём так много говорят?
Битрикс24 выпустил бесплатный курс для гуманитариев из 11 уроков, где простым языком разбирают вайбкодинг и показывают, как делать первые проекты с ИИ без знания языков программирования.
Курс будет полезен руководителям, маркетологам, HR, менеджерам — всем, кому интересна тема. Формат практический: минимум теории, первые проекты, разбор ошибок, работа со структурой и сценариями.
Пройти курс можно на любой платформе:
YouTube / VK / RuTube
Битрикс24 выпустил бесплатный курс для гуманитариев из 11 уроков, где простым языком разбирают вайбкодинг и показывают, как делать первые проекты с ИИ без знания языков программирования.
Курс будет полезен руководителям, маркетологам, HR, менеджерам — всем, кому интересна тема. Формат практический: минимум теории, первые проекты, разбор ошибок, работа со структурой и сценариями.
Пройти курс можно на любой платформе:
YouTube / VK / RuTube
Product Management & AI
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…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Каждая фича старого SaaS теперь переосмыслена ИИ
Подумай же и ты об этом:
– Old school SaaS полагался на жёсткие предопределённые правила и данные. Теперь ИИ заменяет их контекстной логикой.
– Сбор данных раньше был в виде статичных форм с фиксированными полями, которые нужно было заполнять руками (своими или пользователей). С ИИ это а) автозаполнение; б) обогащение данных за секунды.
– Workflows раньше строились руками менеджеров и разрабов как цепочки «If-This-Then-That», где люди проектировали каждый шаг. Теперь ты описываешь всё текстом и ИИ собирает и проводит процессы.
– Импорт данных раньше был по жёстким шаблонам CSV, который ломался на любой ошибочной строке и приходилось тратить часы на её поиск и исправление. Теперь ИИ ест данные за минуты.
– Поиск внутри продукта... Помню, на заре 2010-ых был целый сегмент продуктов по поиску внутри продуктов. Где они сейчас, где будут завтра?
– Обучение/документация были протухшей базой знаний FAQ. С ИИ документация жива и актуальна.
– Аналитика была взглядом на месячную задержку данных. ИИ анализирует онлайн.
– Дизайн был делом вкуса и времени. Теперь с ИИ остался только вкус.
–Старый спам уведомлений. ИИ-саммари и группировка.
– Онбординг? ИИ-адаптация!
– API? MCP!
– SaaS теперь источник данных для ИИ.
– Новые фичи = интеграция данных, а не фич
– Новый UI/UX = голос-чат
Подумай же и ты об этом:
– Old school SaaS полагался на жёсткие предопределённые правила и данные. Теперь ИИ заменяет их контекстной логикой.
– Сбор данных раньше был в виде статичных форм с фиксированными полями, которые нужно было заполнять руками (своими или пользователей). С ИИ это а) автозаполнение; б) обогащение данных за секунды.
– Workflows раньше строились руками менеджеров и разрабов как цепочки «If-This-Then-That», где люди проектировали каждый шаг. Теперь ты описываешь всё текстом и ИИ собирает и проводит процессы.
– Импорт данных раньше был по жёстким шаблонам CSV, который ломался на любой ошибочной строке и приходилось тратить часы на её поиск и исправление. Теперь ИИ ест данные за минуты.
– Поиск внутри продукта... Помню, на заре 2010-ых был целый сегмент продуктов по поиску внутри продуктов. Где они сейчас, где будут завтра?
– Обучение/документация были протухшей базой знаний FAQ. С ИИ документация жива и актуальна.
– Аналитика была взглядом на месячную задержку данных. ИИ анализирует онлайн.
– Дизайн был делом вкуса и времени. Теперь с ИИ остался только вкус.
–
– Онбординг? ИИ-адаптация!
– API? MCP!
– SaaS теперь источник данных для ИИ.
– Новые фичи = интеграция данных, а не фич
– Новый UI/UX = голос-чат
Неудобная правда продакт-менеджмента – большинство корпоративных продактов заменят разработчики с ИИ (а не наоборот)
Работа с обратной связью, аналитика тикетов, анализ конкурентов и рынка, продуктовое знание, еженедельные отчётики, внимательно слушание СЕО на совещаниях и всё такое – комон, всё это уже делает ИИ без продактов. Нужен лишь толковый оператор-оркестратор для ИИ.
Толковый оператор – тот кто умеет правильно общаться с ИИ и строить логику процессов для машин. А это всегда разраб, как бы мы не тешили себя иллюзиями вайб-кодинга.
Просто потому, что наш вайб-код не выйдет в прод на миллионы юзеров, он всегда пройдёт через верификатора в лице разраба/СТО.
В корпоративном менеджменте верификация идеи всегда начинается и идёт через руководство, и в корпах продакт часто выступает как номинал идеи и от него требуется толькодвигание тасочек менеджмент процесса разработки идеи, по которому он с этой идеей пойдёт к... разработчикам.
Зная любовь корпораций (и их консультантов) к оптимизации людей и процессов, не удивлюсь, если колесико снова сделает оборот и всё вернётся к тому, с чего начиналось, но с НЕБОЛЬШОЙ поправкой на ИИ: "СЕО ⇔ Разрабы-операторы + ИИ". Дизайн давно в руках ИИ, менеджмент уже вот плавно переходит.
Шансы на рынке остаются у дизайнеров со Вкусом, у продактов с Видением и у разработчиков с ИИ. Всех остальных заменят разработчики с ИИ.
Навеяно новостью о том, что Марк начал использовать ИИ-агента для ответа на вопросы сотрудников, а внутри самой компании персональные агенты стали обязательным условием работы и пунктом на перформанс ревью. И всё это под продолжающейся лавиной массовых сокращений.
– Developers, developers...👏 👩🦲
Работа с обратной связью, аналитика тикетов, анализ конкурентов и рынка, продуктовое знание, еженедельные отчётики, внимательно слушание СЕО на совещаниях и всё такое – комон, всё это уже делает ИИ без продактов. Нужен лишь толковый оператор-оркестратор для ИИ.
Толковый оператор – тот кто умеет правильно общаться с ИИ и строить логику процессов для машин. А это всегда разраб, как бы мы не тешили себя иллюзиями вайб-кодинга.
Просто потому, что наш вайб-код не выйдет в прод на миллионы юзеров, он всегда пройдёт через верификатора в лице разраба/СТО.
В корпоративном менеджменте верификация идеи всегда начинается и идёт через руководство, и в корпах продакт часто выступает как номинал идеи и от него требуется только
Зная любовь корпораций (и их консультантов) к оптимизации людей и процессов, не удивлюсь, если колесико снова сделает оборот и всё вернётся к тому, с чего начиналось, но с НЕБОЛЬШОЙ поправкой на ИИ: "СЕО ⇔ Разрабы-операторы + ИИ". Дизайн давно в руках ИИ, менеджмент уже вот плавно переходит.
Шансы на рынке остаются у дизайнеров со Вкусом, у продактов с Видением и у разработчиков с ИИ. Всех остальных заменят разработчики с ИИ.
Навеяно новостью о том, что Марк начал использовать ИИ-агента для ответа на вопросы сотрудников, а внутри самой компании персональные агенты стали обязательным условием работы и пунктом на перформанс ревью. И всё это под продолжающейся лавиной массовых сокращений.
– Developers, developers...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Product Management & AI
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)…
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)…
Продуктовое мышление — навык для вашего роста 🧠
Если вы уже работали с продуктом, но до этого двигались на ощупь и без уверенности — возможно, пора систематизировать знания.
До 31 марта на расширенный курс «Продакт-менеджер» действует скидка 10% на все курсы, кроме программ ВО и Медицины, по промокоду NETONEW10.
За 10 месяцев вы научитесь:
- анализировать рынок и ЦА, проводить A/B-тесты и CustDev;
- разрабатывать концепцию продукта и создавать MVP;
- составлять ТЗ исполнителям;
- использовать гибкие методологии;
- рассчитывать юнит-экономику.
Для итоговой работы создадите концепцию продукта: с анализом ниши и конкурентов, списком гипотез, первым прототипом и юнит-экономикой.
🔗 Записаться со скидкой → https://netolo.gy/eFWv
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 erid:2VSb5yTzM3w
Если вы уже работали с продуктом, но до этого двигались на ощупь и без уверенности — возможно, пора систематизировать знания.
До 31 марта на расширенный курс «Продакт-менеджер» действует скидка 10% на все курсы, кроме программ ВО и Медицины, по промокоду NETONEW10.
За 10 месяцев вы научитесь:
- анализировать рынок и ЦА, проводить A/B-тесты и CustDev;
- разрабатывать концепцию продукта и создавать MVP;
- составлять ТЗ исполнителям;
- использовать гибкие методологии;
- рассчитывать юнит-экономику.
Для итоговой работы создадите концепцию продукта: с анализом ниши и конкурентов, списком гипотез, первым прототипом и юнит-экономикой.
🔗 Записаться со скидкой → https://netolo.gy/eFWv
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 erid:2VSb5yTzM3w
Product Management & AI
Неудобная правда продакт-менеджмента – большинство корпоративных продактов заменят разработчики с ИИ (а не наоборот) Работа с обратной связью, аналитика тикетов, анализ конкурентов и рынка, продуктовое знание, еженедельные отчётики, внимательно слушание СЕО…
Мой старый знакомый не смог пройти мимо и прислал такой коммент к предыдущему посту. С его разрешения, дополняю пост своим ответом и накину на вентилятор свежей аналитеки от a16z (TLDR между строк: сокращайте операционку всех ещё сильнее)
>>>
Привет. Огромное спасибо за столь развернутый комментарий :) Дело в том, что я с ним и согласен и не согласен одновременно. Объясню почему.
Разрабы сейчас и разрабы пару лет назад — совершенно разные специалисты.
Как ты и описал их, большинство из них были долгое время такими: самодовольными, немного ленивыми и, к великому сожалению, неспособными понять и принять смыслов работы для пользователей.
И я думаю, что именно в этом всегда было главное недовольство к разрабам со стороны менеджеров и руководства, а не что-то личное непереносимое (с этим у большинства продактов проблем нет).
Сейчас с ИИ всё меняется (люди и процессы).
Те разрабы, кто оказался не такими и сохранили и пронесли до эпохи ИИ в себе немного пользовательской эмпатии, они поняли, что теперь с ИИ и агентами они могут СОЗДАВАТЬ продукты для пользователей, а не просто писать код для продуктов.
И такие спецы выстраивают вокруг себя на работе целую сеть из ИИ-агентов, которые работают и кодят и проверяют за них (и это видит руководство), либо... они уже пилят свои продукты. Самые хитрые делают и то и другое. А те, кто этого ещё не понял и кто по старинке с самодовольным видом пытается кодить код, их, к сожалению, оптимизируют.
А с корпами просто – в корпах всегда всё было сломано: здравый смысл, процессы, стратегия, псевдо-культура, даже монетизация и та через одно место из-за влияния фондового рынка, инвестиций,кокаинума и оторванного от реальности восприятия мира вокруг (я не говорю уже о том, что мира внутри продукта под названием пользователи и их лояльность для корпы не существует в природе). Так задумано, в этом "дух" корпы.
Всё это было сломано до нас, и с приходом ИИ будет ломаться дальше, больше, сильнее и безумнее. Мы это уже сейчас видим в виде увольнений и сокращений и рандомного перекладывания работы уволенных на плечи кривого ИИ и разных там оркестров.
А кто рулит этим процессом? Кто решает кого нанимать, кого заменять, кого увольнять? Те же, кто раньше нанимал десятки тысяч сотрудников просто "потому что можем себе это позволить".
А значит их самодурство и недальновидность будут иметь место и дальше и будут только лишь усиливаться и одобряться ИИ. Просто потому что ИИ всегда говорит им «да».
И в один момент, ИИ+консультанты скажут "настало время управления с ИИ". и они согласятся, потому что: а) это легко/удобно/контролируемо; б) это выгодно; в) их ИИ не будет заменять (но это не точно, читай меж строк аналитику a16z про оптимизацию уровней + там ещё и статейка хорошая на десерт в ретвите).
А системы всегда стремятся к максимальному упрощению, строгости и автоматизации. Не просто же так в Матрице Архитектор сидит один в комнате 👨🏼💻
Вкус. Видение. ИИ
>>>
Привет. Огромное спасибо за столь развернутый комментарий :) Дело в том, что я с ним и согласен и не согласен одновременно. Объясню почему.
Разрабы сейчас и разрабы пару лет назад — совершенно разные специалисты.
Как ты и описал их, большинство из них были долгое время такими: самодовольными, немного ленивыми и, к великому сожалению, неспособными понять и принять смыслов работы для пользователей.
И я думаю, что именно в этом всегда было главное недовольство к разрабам со стороны менеджеров и руководства, а не что-то личное непереносимое (с этим у большинства продактов проблем нет).
Сейчас с ИИ всё меняется (люди и процессы).
Те разрабы, кто оказался не такими и сохранили и пронесли до эпохи ИИ в себе немного пользовательской эмпатии, они поняли, что теперь с ИИ и агентами они могут СОЗДАВАТЬ продукты для пользователей, а не просто писать код для продуктов.
И такие спецы выстраивают вокруг себя на работе целую сеть из ИИ-агентов, которые работают и кодят и проверяют за них (и это видит руководство), либо... они уже пилят свои продукты. Самые хитрые делают и то и другое. А те, кто этого ещё не понял и кто по старинке с самодовольным видом пытается кодить код, их, к сожалению, оптимизируют.
А с корпами просто – в корпах всегда всё было сломано: здравый смысл, процессы, стратегия, псевдо-культура, даже монетизация и та через одно место из-за влияния фондового рынка, инвестиций,
Всё это было сломано до нас, и с приходом ИИ будет ломаться дальше, больше, сильнее и безумнее. Мы это уже сейчас видим в виде увольнений и сокращений и рандомного перекладывания работы уволенных на плечи кривого ИИ и разных там оркестров.
А кто рулит этим процессом? Кто решает кого нанимать, кого заменять, кого увольнять? Те же, кто раньше нанимал десятки тысяч сотрудников просто "потому что можем себе это позволить".
А значит их самодурство и недальновидность будут иметь место и дальше и будут только лишь усиливаться и одобряться ИИ. Просто потому что ИИ всегда говорит им «да».
И в один момент, ИИ+консультанты скажут "настало время управления с ИИ". и они согласятся, потому что: а) это легко/удобно/контролируемо; б) это выгодно; в) их ИИ не будет заменять (но это не точно, читай меж строк аналитику a16z про оптимизацию уровней + там ещё и статейка хорошая на десерт в ретвите).
А системы всегда стремятся к максимальному упрощению, строгости и автоматизации. Не просто же так в Матрице Архитектор сидит один в комнате 👨🏼💻
Вкус. Видение. ИИ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вещи, которые должен уметь игнорировать продакт для сохранения своего внимания, видения и намерения (времени-энергии):
0. 100%-ый перфекционизм
1. Дословные требования пользователей
2. Громкость голосов стейкхолдеров
3. Авторитет "экспертных" мнений
4. Блеск фич и метрик конкурентов
5. Нужда совещаний и ответов
6. Просто срочность
7. Ожидание момента
8. Мнимая определённость планов
9. Запрос на определённости извне
10. Одержимость рационализаций
11. Процесс ради процесса
12. Потребность в одобрении командой
13. Стремление к консенсусу со всем(и)
14. Шёпот. Шум рыночного хайпа
15. Страх от признания пустых работ
16. Чувство вины за фичи (те работы)
17. Сравнение себя с другими
18. Свой собственный "успех"
Безупречность не про идеальность
0. 100%-ый перфекционизм
1. Дословные требования пользователей
2. Громкость голосов стейкхолдеров
3. Авторитет "экспертных" мнений
4. Блеск фич и метрик конкурентов
5. Нужда совещаний и ответов
6. Просто срочность
7. Ожидание момента
8. Мнимая определённость планов
9. Запрос на определённости извне
10. Одержимость рационализаций
11. Процесс ради процесса
12. Потребность в одобрении командой
13. Стремление к консенсусу со всем(и)
14. Шёпот. Шум рыночного хайпа
15. Страх от признания пустых работ
16. Чувство вины за фичи (те работы)
17. Сравнение себя с другими
18. Свой собственный "успех"
Безупречность не про идеальность