↓↓↓

Product management trends for 2026

🔗 report AirTable

1. AI-powered product strategy becomes the standard
Команды, которые колеблются или рассматривают ИИ как второстепенный проект, отстанут.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, вы должны лидировать в использовании ИИ: внедрять его в повседневные рабочие процессы, принятие решений и на каждом этапе процесса разработки продукта.

2. От фич к доходам
92% руководителей продуктовых команд теперь отвечают за результаты по выручке. Это более чем вдвое больше, чем всего несколько лет назад. В 2026 году наиболее успешные команды полностью перейдут на модель роста, ориентированную на продукт (PLG), где продукт играет центральную роль в том, как компании растут, конкурируют и побеждают.

3. Глубина важнее ширины.
В среднем руководитель продукта тратит более 66% своей недели на ручную работу — отслеживание обновлений, сбор аналитических данных и повторную подготовку документации. В мире, где рутинная ручная работа отходит на второй план, побеждают те команды, которые делают упор на глубокую экспертизу, стратегическую направленность и неустанное исполнение. Эпоха универсалов закончилась. Пересмотрите круг обязанностей с учетом автоматизации на основе ИИ, чтобы ваша команда тратила меньше времени на рутинную работу и больше времени на стратегические, приносящие пользу задачи.

4. Более интеллектуальные циклы обратной связи на основе ИИ
Внедрите инструменты ИИ, которые обрабатывают обратную связь в больших масштабах, чтобы в режиме реального времени выявлять тенденции, болевые точки и новые возможности для продуктов по всем каналам. Подпитывайте ИИ высококачественными отзывами из обзоров, заявок в службу поддержки, опросов и социальных сетей, чтобы увидеть полную картину. Эффективность вашего ИИ зависит от качества данных, на которых он обучается.

5. Четкая точка зрения на продукт — противоядие от отклонения от стратегии.
Команды, которые стабильно достигают целей и запускают новые продукты в срок, с большей вероятностью основывают свои решения на четком видении продукта. А в 2026 году это соответствие будет иметь решающее значение. Четкая точка зрения помогает командам отсеивать лишнюю информацию, защищать список задач от постоянных изменений и расставлять приоритеты в работе, которая приносит долгосрочную стратегическую ценность.

6. Рабочие процессы на основе ИИ — это новая операционная модель.
Выявляйте повторяющиеся рабочие процессы и автоматизируйте их с помощью ИИ, чтобы повысить эффективность работы команды и уменьшить трение.

7. ИИ значительно ускорит анализ рынка.
Превратите полученные данные в практические действия , интегрировав анализ рынка в обсуждения позиционирования, ценообразования и продуктовой стратегии.

8. Успех или провал компаний будет зависеть от качества их цифровых продуктов.
Создавайте цифровые продукты, изначально отличающиеся гибкостью, — с модульной архитектурой и гибкими планами развития, позволяющими быстро адаптироваться.

9. Рост популярности full-stack PM
Это означает, что нужно отвечать не только за план развития, а и формировать стратегию выхода на рынок, совершенствовать конкурентную позицию и добиваться роста доходов. В таких компаниях, как Airbnb , этот сдвиг уже идёт полным ходом — менеджеры по продуктам берут на себя обязанности по продуктовому маркетингу , сотрудничают с отделом продаж и становятся хранителями всего клиентского опыта.

10. ИИ ускоряет циклы трансформации
будет сжимать сроки, упрощать сложные процессы и порождать новые ожидания. Команды разработчиков, которые примут эти изменения, не просто будут идти в ногу с ними — они будут их инициировать. Создавайте прототипы быстрее с помощью инструментов искусственного интеллекта , которые позволяют командам тестировать новые концепции, оперативно создавать минимально жизнеспособные продукты (MVP) и вносить изменения за считанные дни, а не месяцы.

Zapier: бенчмарк реальной автоматизации

Оценки ИИ сообщают, может ли модель выполнять сложные рассуждения или генерировать код. Полезно, но обычно это не тот вопрос, который задают наши клиенты. Они хотят знать: может ли эта модель найти правильную запись в CRM, отправить правильное последующее сообщение и не сломать ничего по пути?

Мы искали эталон, который бы это тестировал. Никто его не создал, так что мы сделали это сами.

Zapier’s AutomationBench помещает модели ИИ в реалистичные бизнес-среды по шести доменам (Продажи, Маркетинг, Операции, Поддержка, Финансы, HR) и проверяет, была ли работа действительно выполнена.

Задачи включают живые данные CRM, цепочки писем с неоднозначным контекстом и многошаговые цепочки инструментов, где один неверный вызов вызывает каскад ошибок.

Оценка детерминирована: либо правильные записи были обновлены и правильные сообщения отправлены, либо нет.

Это достаточно полезно, чтобы мы выпустили его публично сегодня. Открытый набор задач, открытая методология, открытый лидерборд. У всех должен быть доступ к этому.

Ни одна модель не преодолела 10%. Пока.

xAI запустили Grok Voice

Голосовая модель для агентов. 25 языков включая русский, 5 голосов. Tool calling с web/x/file_search.

Система Grok Voice Think Fast выполняет логические вычисления в фоновом режиме, позволяя ей обрабатывать сложные запросы и рабочие процессы в режиме реального времени без влияния на задержку ответа. Это обеспечивает интеллектуальные ответы, сохраняя при этом гибкость, необходимую для естественного общения.

Коннектим web-app из РФ к заблокированному API через облачный контейнер

У меня был сервис, который парсил LinkedIn вакансии через Apify actor, и публиковал вакансии переведенные на русский язык в канал Вакансии в MENA регионе , бесплатные токены закончились, а платить 20$ за актор не очень то и хотелось.

Альтернативный инструмент — RapidFast API, но если в него ходить напрямую, то он возвращает "запросы из РФ заблокированы". Стандартные прокси либо нестабильны, либо моментально попадают в бан. Я нашёл другой путь.

Решение: Application-level Proxy через Modal.app

Я написал Python-функцию, которая разворачивается в облачном Docker-контейнере Modal автоматически — по запросу, без предварительного запуска.

Схема работы: мой РФ сервер отправляет HTTP-запрос → Modal.run принимает его → мгновенно поднимает изолированный Docker-контейнер на Debian → Python-код внутри выполняет новый запрос через httpx → целевой сайт видит сервер Modal → ответ возвращается в мой сервер.

Чей IP видит целевой сайт
Modal работает на инфраструктуре AWS и GCP. Каждый запуск контейнера может получить новый IP из огромного пула облачных адресов. Целевой сайт запрос из США, без каких-либо признаков происхождения запроса.

Альтернатива
Похожую задачу решает trigger.dev — serverless-платформа с триггерами и очередями. Подойдёт, если нужна более сложная логика вокруг запроса: ретраи, очереди, webhooks.

Итог
Это не просто обход блокировок. Это архитектурное решение: вы разворачиваете персональный облачный слой между вашей инфраструктурой и любым внешним сервисом всего за 5 мин.

↓↓↓

Вакансии с HH.ru тоже обновлены

Пару недель назад Headhunter в dev.hh.ru ограничил использование, из-за этого вакансии не публиковались. Пришлось получать разрешение на своё приложение.

В первый раз отказали, со второй попытки выдали ключ (спасибо ИИ за "обоснование").

Теперь список вакансий публикуется через официальный cliend ID и secret ID, которые были добавлены в ai agentic workflow для получения списка вакансий по запросу.

Kimi k2.6 в вашем терминале

Делается через Cloudflare Workers AI и Kimiflare (cli-редактор кода, размещенный на Cloudflare Workers AI).

Зачем?
1. Супер-быстрый (100кб WASM-приложение), со своей базой, гитом, файловой системой, можно делать десятки штук, хранить все промпты, размышления, файлы, чтобы быстро продвигать продукт и быстро передавать другому агенту или человеку.
2. Дешево. Цена: $0.15 за 1000 операций (первые 10k бесплатно), $0.50/ГБ-мес (первый гиг бесплатно).

Недавно CloudFlare запустили инфраструктуру для ИИ-агентов. Для пользования необходим Cloudflare account → Zero Trust organization (выбираем Free plan) → Workers AI REST API

Что получаем в ИИ агенте:
1. Режимы планирования / редактирования / автоматического режима
2. Панель задач в реальном времени (при выполнении многоэтапной работы агент публикует список задач с иконками прогресса, затраченным временем и изменениями количества токенов)
3. Понимание изображений (вставляйте PNG, JPG - модель увидит их)
4. Большие фрагменты текста сворачиваются в [pasted N lines #id]
5. Очередь автозаполнения (пока думает → пишем новый запрос)
6. Автоуплотнение (при использовании контекста примерно на 80% Kimiflare подсказывает вам запустить команду /compact. Она суммирует предыдущие ходы, сохраняя последние 4 в неизменном виде)
7. Потоковое рассуждение (переключайте командой /reasoning)
8. Сохранение сессии (каждый ход сохраняется. /resume отображает прошлые сессии)
9. Интеллектуальные разрешения (параметр bash session-allow)
10. 262K контекстное окно
11. Интеграция с сервером MCP

====

Чем крут Cloudflare Workers AI ?

🗂 Artifacts
Git-репозиторий для каждого агента — на лету. Храни промпты, код, файлы, передавай контекст между агентами. 100 КБ WASM, своя БД и файловая система. Первые 10k операций бесплатно, потом $0.15/1000.

🖥 Sandboxes
Полноценный Linux для агента: shell, фоновые процессы, память между вызовами. Корпоративных агентов — за секунды, без своей инфры.

🔐 Безопасность
· Managed OAuth — агент авторизуется от имени юзера, не через ключ в .env
· Scannable Tokens — автоотзыв при утечке через GitHub-сканеры

🛠 Новые тулы
· Browser Run — браузер с вашими ключами для агентов
· Voice Pipeline — голосовой ИИ в ~30 строк, платишь только за использование
· ИИ Search API — несколько провайдеров, низкая цена
· Email Service (beta)
· ИИ Platform — 14+ провайдеров моделей
· Unweight — lossless-сжатие LLM на 22%

ИИ написал тебе приложение... С кучей уязвимостей

Представь, ты non-tech продакт гумманитарий, сделал vibe-приложение, визуально всё гуд, работает, но в backend — black hole, авторизация хромает.. Ну это ещё полбеды, а как же интеграция с БД Supabase? Та ещё задача.. потом WebSockets, потом IndexDB для офлайна.. Гемор.

Основная проблема: большинство сгенерированных приложений — сырые поделки. Нет реального времени, нет офлайна, нет нормальной авторизации. Планка качества выросла, а типичный ИИ-стек за ней не успевает.

Решение: InstantDB 1.0

Это платформа, которая превращает любого ИИ-агента в полноценного full-stack разработчика. Один инструмент закрывает весь инфраструктурный стек:
- База данных — данные синхронизируются между клиентами мгновенно
- Офлайн из коробки — приложение работает без интернета и синхронизируется при восстановлении связи
- Авторизация — magic-ссылки, OAuth, гостевой вход
- Права доступа — правила "кто что видит" задаются декларативно
- Хранилище файлов — загрузки как строки в базе, никакого S3
- Presence — кто онлайн, общие курсоры, живые коллаборативные фичи
- Streams — токены ИИ-ответов отображаются по мере поступления, даже после переподключения

---

Почему это важно для продактов и управленцев
Ты ставишь задачу агенту → он пишет простой код → получаешь production-ready приложение. Без DevOps, без технического долга на старте.

Простой пример: стандартный useState в React не сохраняет данные. Заменяешь его на useQuery и transact от Instant — и приложение сразу получает персистентность, реальное время и офлайн. Это буквально два слова в коде.

И главное: бесплатно, без лимита на количество приложений. Это возможно благодаря мультитенантной архитектуре — новый проект это просто строка в базе, а не отдельная VM.

100% open source.

Барьер входа обнулился. Теперь вопрос не "можешь ли ты сделать приложение", а "будет ли оно достаточно хорошим". InstantDB даёт агентам правильный фундамент — и разница видна с первого запуска.

Благодаря InstantDB мы можем создавать приложения, которые для пользователя работают мгновенно. Когда мы использовали Supabase, нам приходилось вручную создавать оптимистичные обновления и было сложно синхронизировать состояние клиента с бэкэндом. InstantDB устраняет все эти сложности и стал нашим конкурентным преимуществом. Эта мгновенная реакция неизменно обеспечивает нам лучший пользовательский опыт, чем у наших конкурентов

Автоматизация — это новoе ИТ

Если вы хотите создавать ИИ-агентов, следите за трендом: дальновидные компании больше не хотят сотрудничать с агентствами по ИИ, они нанимают собственных специалистов по автоматизации.

Для внедрения необходим контекст. Некоторые агентства начинают с аудита, но всё равно упускают из виду недокументированные процессы. Именно поэтому проекты терпят неудачу. Реальные узкие места вы видите только работая внутри компании.

Для автоматизации ИИ нужны качественные данные. Что посеешь, то и пожнешь. Подготовка данных занимает время, и кто-то должен отвечать за них и помогать их систематизировать.

Бизнесу нужен кто-то, кто будет заниматься поддержанием работоспособности системы. → Бизнес тоже развивается. Кто-то должен корректировать рабочие процессы в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса. → Математика очевидна. Зачем тратить 10 000 долларов и более в месяц на внешнего партнера по автоматизации, когда можно создать собственную команду и сохранить знания внутри компании?

Компании понимают, что автоматизация — это не разовый проект. Это ключевой отдел, как HR или административный отдел. Откуда я это знаю? Только за последний месяц я получил 2 предложения о работе на должности инженера-автоматизатора. В начале этого года — ещё несколько.

95% автоматизация – это ещё не автоматизация
Если AI делает 95%, но последние 5% требуют постоянного контроля – это не автоматизация, а новая операционная нагрузка. Надо доводить до 100% – только это высвобождает те самые 20% времени на стратегию. Клиент не покупает «почти».

Зарплата? около 90 000 евро (примерно 105 000$). Это больше, чем я зарабатываю, работая в агентстве из одного человека (удивительно, правда?). Я вижу вакансии в Zapier/Make/n8n, которые предлагаются наряду с вакансиями для инженеров-программистов с аналогичной оплатой.

Так что, если вы действительно хотите «создавать ИИ-агентов» в одиночку и зарабатывать на этом деньги, моя рекомендация: устроиться в компанию, стать инженером по автоматизации, CAIO или COO. Именно в этом направлении движется рынок.

Забудьте об AI агентах, работающих только с кодом


Beezi — платформа оркестровки разработки с ИИ. Не замена вашим инструментам, а слой поверх них: Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Slack, Teams — всё подключается без переезда команды.

Три ключевых модуля:

- Умная система тикетов — анализирует задачу → выявляет размытость → предлагает уточнения до того, как модель увидела хоть строчку
- Оптимизатор маршрутизации — автоматически выбирает самую эффективную LLM под конкретную задачу в реальном времени, не вручную
- Аналитический центр — скорость доставки, затраты на ИИ, ROI — всё в одном дашборде, не по итогам месяца, а прямо сейчас

Если вы руководите продуктом или инженерной командой, которая уже использует ИИ — но не может ответить на вопрос "сколько мы тратим и что получаем" — это про вашу ситуацию.

Как выглядит один цикл в Beezi
- Ticket — задача создаётся в вашем PM-инструменте и автоматически попадает в бэклог
- Score — ИИ оценивает чёткость описания: ясные задачи идут дальше, размытые — помечаются
- Clarify — если деталей не хватает, короткий диалог заполняет пробелы до полной ясности
- Plan — генерируется README-style план реализации, который уточняется через быстрый обмен репликами
- PR — код готов за минуты и отправляется как Pull Request, готовый к ревью и комментариям
- IDE — после создания PR открываете код в своей локальной среде и продолжаете как обычно

Ticket → Score → Clarify → Plan → PR → IDE. Весь цикл — без смены инструментов и без ручного контроля на каждом шаге.

Claude Code Router

Claude Code Router — это инструмент маршрутизации ИИ-запросов. Проще говоря: один интерфейс, который сам направляет задачи к нужной модели в зависимости от контекста.

Схема работы выглядит так:
- Фоновая задача → лёгкая быстрая модель
- Сложный анализ с рассуждениями → thinking-модель
- Большой документ → модель с длинным контекстом

Всё это — без ручного переключения. Команда /model прямо в терминале меняет модель на лету.

Инструмент поддерживает OpenRouter, DeepSeek, Ollama, Gemini, Volcengine, SiliconFlow.
Система плагинов позволяет настраивать трансформеры запросов и ответов под конкретный workflow. Не подстраиваете процессы под инструмент — инструмент подстраивается под процессы. Это принципиально другой подход.

Интеграция с GitHub Actions означает, что задачи Claude Code можно встраивать прямо в CI/CD пайплайн. Ревью кода, генерация документации, авторефакторинг — всё это запускается автоматически при пуше в репозиторий.

Твой AI Co-Founder

Zerohuman работает на базе OpenClaw x Paperclip x Spud, агент который работает на теюя.

Что внутри
- OpenClaw — ИИ-сооснователь: обсуждаешь стратегию, получаешь фидбек на идеи, принимаешь решения без совета директоров
- Paperclip — управление задачами компании без project-менеджера
- GPT 5.5 Spud — написание кода с фронтирной моделью: прототип за часы, не за недели
- Cracked.ai — автоматическое создание вирусных Reels: маркетинг без SMM-команды

Качественный SKILL для подготовки PRD

Хорошо описывает и структурирует БФТ, заточен под агентную разработку.

prd-taskmaster — берет цель в одну строку, проводит с вами собеседование, пишет PRD , компилирует его в граф задач и выполняет каждую задачу с подтверждающими доказательствами — таким образом, «сделано» означает доказано, а не заявлено.

Как работает:
goal → discovery interview → graded PRD → dependency-ordered task graph → verified execution

Предварительная проверка — определяет вашу среду (собственный бэкенд, опциональный бэкенд TaskMaster, CLI моделей, исследования) и настраивает её. Никаких вопросов по настройке.
Discovery — адаптивное интервью, в котором задается только один вопрос за раз, позволяет выявить ваши реальные ограничения.
Generate — создает PRD, оценивает его по детерминированным критериям качества (буквенная оценка), а затем преобразует его в граф задач с оценками сложности и полным охватом подзадач.
Handoff определяет, что у вас установлено, и рекомендует один из режимов выполнения.
Выполнение — цикл с управляемым значением CDD реализует каждую задачу и подтверждает её выполнение доказательствами, завершаясь детерминированным SHIP_CHECK_OK токеном.

Технические требования оцениваются по системе оценок: ОТЛИЧНО / ХОРОШО / ПРИЕМЛЕМО / ТРЕБУЕТ ДОРАБОТКИ

Реальный граф задач. Требования превращаются в задачи, не зависящие от бэкэнда, tasks.jsonс зависимостями, оценками сложности и полным охватом подзадач — а не в плоский контрольный список.

Факт-чек. Каждая задача выполняется и должна предоставить доказательства выполнения, прежде чем она будет считаться завершенной.

Где AI создаёт наибольшую ценность

из статьи McKinsey

1. Реинвенция бизнес-моделей
- Новые AI-нативные компании, переписывающие экономику отраслей (Harvey в юриспруденции, Khanmigo в образовании)
- Сервисы, меняющие структуру конкуренции с транзакционной на отношенческую (Amazon Prime)

2. Расширение продуктовых возможностей
- Предложения, ранее физически невозможные: AI-дизайн молекул в фармацевтике, персональные финансовые рекомендации в реальном времени (Amex)
- Переход к смежным сегментам через единую платформу координации (доставка еды на базе райд-хейлинга)

3. Снижение транзакционных издержек
- Устранение посредников через агентные AI-системы (прямой выход на поставщиков энергии, автоматическое переключение банков)
- Переконфигурация дискавери: агенты заменяют маркетинговые бюджеты релевантностью данных
- Автоматизация сравнения, онбординга и миграции — ломает инерцию клиентов

4. Проприетарные данные + сетевые эффекты
- Конкурентные рвы, которые углубляются с использованием: собственные данные → лучшие модели → больше пользователей → ещё лучшие данные

❌ Где AI НЕ создаёт устойчивой ценности
1. Просто автоматизация существующих задач
- Инструменты, ускоряющие текущую работу без изменения процессов
- Снижение ручного труда при сохранении прежних воркфлоу (пример JPMorgan fraud-detection, BMW quality inspection)

2. Повышение производительности как стратегия
- Gains от продуктивности конкуренты копируют быстро → выгода уходит клиентам, а не компании
- 94% компаний не видят «значимой» отдачи от AI-инвестиций — именно потому что фокусируются на пилотах вокруг эффективности

3. Просто доступ к фундаментальным моделям
- LLM и базовые AI-инструменты быстро коммодитизируются → сам факт использования GPT или Claude не даёт преимущества

4. Управление трением как бизнес-модель
- Посредники, которые зарабатывают на информационной асимметрии и сложности координации — их роль разрушается агентными системами
- Традиционные сравнительные платформы и affiliate-сети (устраняются через conversational agents типа OpenAI + Klarna)

5. Области с доминирующей ролью доверия и человеческой ответственности
Там, где клиенту критично человеческое суждение и подотчётность (медицинские решения, юридическая ответственность) — AI дополняет, но не заменяет

==

Ключевой тезис: AI — это не революция продуктивности, а конкурентный сброс. Выигрывают не те, кто внедрил AI быстрее всех, а те, кто раньше понял, куда смещается ценность .

AI-Агент подбирает вам вакансии, сам договаривается


Сейчас, вы не найдете работу просто «подавая заявки» на вакансии. Clera — это ИИ агент по подбору персонала, который общается с кандидатами и HR, чтобы сформировать глубокое понимание, позволяющее находить идеальных кандидатов. Затем он напрямую знакомит вас.

Вот как это работает:
- Расскажите что вы ищете: идеальную должность, ключевые требования, карьерные цели. Через WhatsApp, iMessage, электронную почту или сайт.
- Система подбора вакансий Clera находит наиболее подходящие варианты среди более чем 600 вакансий в стартапах с которыми Clera работает напрямую.
- Если вам понравится вакансия, Clera представит вас потенциальным кандидатам.
- Если компания тоже заинтересуется, вас напрямую свяжут с менеджером по найму.
- Отслеживайте все данные на одной панели управления: отправленные предложения, назначенные интервью, полученные отзывы.

==

В отличие от сайтов по поиску работы, они размещают вакансии только по тем должностям, по которым у них есть прямые контакты с отделом кадров, поэтому каждая подходящая вакансия сопровождается знакомством.

Для кандидатов Clera совершенно бесплатна. Компании также могут начать работу бесплатно и платят только после найма сотрудника.

↓↓↓

Автоматизируйте задачи продаж с ИИ

Создайте любой рабочий процесс выхода на рынок, используя естественный язык. Напишите простым языком, кто ваши идеальные клиенты — найдите людей, соответствующих этим критериям. От отслеживания упоминаний на Reddit о решаемой вами проблеме до сортировки и квалификации входящих запросов с помощью ИИ и отправки вам сообщений в Slack, когда идеальный клиент регистрируется в вашем продукте!

https://www.orangeslice.ai/