6.6K subscribers
220 photos
19 videos
165 links
Разбираем инструменты продакта и новинки мира tech. Делимся инсайдами из сильных компаний. Рассказываем про карьерный трек и продуктовое мышление. Курируем уникальные материалы.

Roots — бизнес-школа продакт-менеджмента: www.rootsproduct.ru
Download Telegram
Объявляем Roots Tech Summer 2026

Всё лето — прокачиваем технические навыки. К сентябрю вы будете уверенно разбираться в AI и ML и знать, как применять их в реальной работе продакта.

Что будет:

• Новые мини-интенсивы
• Бесплатные воркшопы и эфиры
• Статьи-колонки в библиотеке
• Посты от приглашённых экспертов

Мини-интенсивы — новый уникальный формат, где каждая программа длится 2-3 недели, а большинство таких курсов пройдёт всего один раз и только во время Roots Tech Summer 2026.

Подробности будем анонсировать постепенно. Планы на лето грандиозные, так что stay tuned!

@rootsproduct
❤35🔥16👍4
AI забирает intelligence. Judgement остаётся за тобой

Привет, это Валерия.

Я недавно думала про то, как устроена работа врача.

Вот опросить пациента, зафиксировать симптомы, назначить анализы — это алгоритм. Последовательность шагов, которую можно описать, автоматизировать, передать машине.

А поставить диагноз — это уже другое. Это суждение, основанное на опыте, насмотренности и на том, что невозможно оцифровать. Два врача смотрят на одни и те же данные и видят разное. Потому что один из них видел такое уже сто раз, а другой — никогда.

Мне кажется, у нас всё устроено так же.

Есть задачи, в основе которых лежит алгоритм — intelligence. Написать код, протестировать гипотезу, посчитать юнит-экономику. AI такое очень быстро забирает себе.

И есть задачи, в основе которых лежит суждение — judgement. Почувствовать, что продукт идёт не туда. Понять, какое решение правильное, когда данные молчат или противоречат друг другу.

Чтобы разобраться и принять решение тут нужна экспертиза, накопленная годами работы — и это недоступно нейросетям. Это доступно только тебе.

И чем дальше, тем больше именно judgement будет определять, нужен ты или нет.

@rootsproduct
❤18🔥10💯4
Словарь AI. Часть 3

Сегодня термины, которые вы встретите, если строите AI-продукты.

🟣 Оркестрация агентов — когда несколько AI-агентов работают вместе под управлением главного агента. Один ищет данные, второй анализирует, третий пишет финальный ответ.

🟣 Граундинг — привязка ответов AI к реальным данным. Без граундинга AI может придумать ответ, а с граундингом ответ основан на конкретных источниках.

🟣 RLHF — метод обучения, когда люди оценивают ответы AI, а потом модель учится на этом фидбэке.

🟣 Память агента — то, что агент помнит между сессиями. Без памяти каждый разговор с нейросетью начинается с нуля.

🟣 Латентность — время между вашим запросом и первым токеном в ответе. Критически важно для продуктов, где пользователь ждёт ответ в реальном времени.

🟣Дистилляция модели — когда большую модель «сжимают» в маленькую, сохраняя большую часть её возможностей. Например, так DeepSeek (модель-ученик) научился имитировать ответы, логику и точность более мощной GPT-4 (модель-учитель).

🟣 Системный промпт — скрытые инструкции, которые разработчик прописывает AI до разговора с пользователем. На этом этапе и задаётся роль, тон, ограничения.

🟣 Evals — тесты, которые измеряют, насколько хорошо AI справляется с задачей. CPO OpenAI назвал навык писать evals — главным навыком для продакт-менеджеров в работе с ИИ.

Часть 1 | Часть 2

❤️ — если узнали что-то новое!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤25🔥1
Каким AI можно пользоваться в России

AI-инструментов становится всё больше, поэтому продакты в России начинают задаваться вопросами, что вообще доступно, какие нейросети работают без VPN, сколько платить за Claude и как вообще это делать.

Проблема популярная и злободневная, поэтому мы запустили в библиотеке отдельную рубрику.

В статьях разбираем AI-инструменты для работы продакт-менеджеров: чего умеют, как ими пользоваться из РФ, какие промпты писать и на какие результаты рассчитывать.

Уже вышло четыре материала:

• Claude

• Gemini

• Perplexity

• Granola

Пересылайте статьи коллегам и пишите в комментариях, какие инструменты нам следует разобрать следующими!
🔥19❤10😁3
Roots: общий сбор

На прошлой неделе мы провели первую встречу Roots в Москве.

Посреди рабочей недели в кафе собралось так много народу, что официанты уже не знали, куда нас посадить.

Были студенты из разных потоков, разных годов. Кто-то учился ещё в WANNABE, кто-то уже в Roots. Были и ветераны, кто застал самые первые потоки, были и новички, кто учится на наших интенсивах прямо сейчас.

Андрей:
Это была первая официальная встреча выпускников в рамках Roots. До этого встречались в рамках других проектов, но именно для Roots — первая. Пришло много ребят, неожиданно много для офлайна посреди рабочей недели. Общались больше трёх часов, а закончили только потому, что кафе закрывалось и нас попросили уйти. Всё прошло топово, будем собираться чаще!


Валерия:
У нас учатся особенные люди — все это отметили.

Это трудяги в хорошем смысле слова. Никто не тратит время, чтобы покрасоваться или произвести впечатление, поэтому разговор сразу получился живым. Со многими мы виделись впервые, но болтали так, будто давно знакомы.

Ребята были готовы рефералить, обсуждать совместные проекты, помогать друг другу с поиском работы. Очень классная атмосфера сотворчества. Я была безумно рада всех увидеть и обнять.


Если вы хотите попасть к нам в комьюнити — приходите учиться в Roots. Таких встреч точно будет больше, поэтому следите за анонсами.

@rootsproduct
❤17🔥15❤‍🔥5👍1
SpaceX покупает Cursor за $60 млрд: что это значит

SpaceX официально объявила о покупке Anysphere — компании, которая стоит за Cursor, самым популярным AI-инструментом для разработки.

Что произошло?

Cursor запустили в 2022-м. К концу 2025 года стартап оценивали уже в $30 млрд — среди инвесторов были Nvidia, Google и венчурный фонд OpenAI.

За три года Cursor стал стандартом в мире вайбкодинга.

Microsoft рассматривала возможность купить Cursor, но отказалась. OpenAI дважды начинали переговоры, но тоже не сложилось.

А вот у SpaceX получилось.

Почему это важно?

Илон Маск собирает свой AI-стек.

xAI (компания-создатель Grok) пока отстаёт от OpenAI и Anthropic в сфере AI-кодинга. Чтобы догнать (и обогнать) конкурентов, покупают лидера рынка Cursor.

В обмен Cursor получает доступ к суперкомпьютеру Colossus — по слухам, SpaceX планирует использовать его для обучения следующего поколения нейросетей.

Какой из этого вывод?

Конкуренция на рынке AI становится ещё жёстче.

Ну и Илон Маск стал ещё богаче. После безумного IPO, покупка Cursor добавила акциям SpaceX ещё 10% — в деньгах это около $247 млрд. Пора нам привыкать к слову «триллионер».

@rootsproduct
❤17🔥6🤷2
Roots
SpaceX покупает Cursor за $60 млрд: что это значит SpaceX официально объявила о покупке Anysphere — компании, которая стоит за Cursor, самым популярным AI-инструментом для разработки. Что произошло? Cursor запустили в 2022-м. К концу 2025 года стартап оценивали…
Пятничная мотивация

Cursor начинали как AI для имейлов. Не шлифовали продукт до идеала, а запускали, смотрели, меняли. Дошли до $60 млрд.

Просто не останавливались.

@rootsproduct
🔥22🗿1
Как гонка за AI бьёт по вашему кошельку

Тим Кук признал то, о чём давно говорили аналитики: Apple будет повышать цены.

Из-за того, что весь мир разом захотел строить AI — и все бросились скупать одно и то же.

Что происходит

Каждый дата-центр OpenAI, Google, Meta и сотен стартапов работает на чипах памяти — DRAM и NAND. Тех самых, которые стоят внутри вашего телефона и ноутбука.

Раньше производители чипов делили выпуск между всеми: Х% отдаём дата-центрам, Y% смартфонам и ноутбукам, Z% серверам.

Но сейчас одни только дата-центры потребляют около 70% всех производимых чипов памяти, потому что аппетиты AI растут быстрее любых прогнозов. Один AI-сервер потребляет в 10–20 раз больше памяти, чем обычный.

Производители видят это и принимают логичное бизнес-решение: Microsoft, Google, Meta и Amazon подписывают многолетние контракты на чипы — и фактически бронируют производство на годы вперёд.

Смартфоны и ноутбуки дельцам чипов столько денег не приносят, поэтому откатываются в конец очереди.

Итого — рост цен на айфоны.

Вот он, системный эффект AI-гонки: она не живёт где-то в дата-центрах отдельно от вас. Она медленно, но верно добирается и до вашего кошелька.

Когда будете покупать новый телефон, загуглите ради инереса, сколько он стоил год назад.

@rootsproduct
❤13🤯2👀2
Новые интенсивы в Roots

Мы готовимся к запуску новых программ этим летом, и сейчас собираем вейтлисты тех, кто хотел бы у нас учиться.

Мы очень ценим участников первых потоков, поэтому все, кто запишется в вейтлист на новые программы, получат самую выгодную цену.

Сейчас доступны две темы:

📎 Vibe Coding

📎 Claude Code для продактов

Чтобы записаться в вейтлист, переходите по ссылке и заполняйте форму.

После записи, до конца июня, вы получите сообщение в Telegram и письмо на почту со всеми деталями.

До встречи в Roots!
❤12🔥1
Сигнальная игра

Привет, это Валерия.

Когда я советую людям искать работу за рубежом, я всегда говорю одно и то же: надо мелькать везде.

Русскоязычным специалистам обычно тяжело даётся самопрезентация — рассказывать про себя, лезть куда не звали, говорить везде возьмите меня, я вам нужен.

Это не наша культура, но это работает.

Я называю это сигнальной игрой. Ты пишешь, выступаешь, знакомишься, просишь рефералы, ходишь на кофе и рассказываешь, что ищешь. В какой-то момент кто-то такой:

Господи, да этот чувак задолбал, он уже везде. Давайте позовём на интервью


И это не только про поиск работы.

Компании делают то же самое, когда хотят привлечь инвестора или продать бизнес. Пишут статьи, ходят на конференции, светятся на нужных мероприятиях. Сигнализируют: я тут, я тут, я тут, вот что я делаю.

То есть разница не в квалификации. Те, кто находит, громче и настойчивее о себе заявляет.

@rootsproduct
💯27❤12😁2🤷1
Должна ли LLM заслужить место в фиче

Tech Summer начался, а это значит, что мы выпускаем новые материалы в библиотеке.

AI в продуктовых фичах стоит применять не там, где хочется сказать «powered by AI», а там, где без AI продукт заметно хуже.

Самый сильный навык продакта в AI-фичах – не умение написать промпт. А умение доказать, что LLM здесь правда лучше правил, классического ML, UX-изменения или решения вообще ничего не делать.


Таблица как раз из новой статьи:

AI-powered или просто хороший продукт? Как продакту понять, нужна ли LLM в фиче

@rootsproduct
❤7⚡1
Где учиться у Валерии и Андрея

Сейчас у нас есть один интенсив, где программу целиком ведут основатели Roots.

Это Product Economics.

Вот как мы там учимся:

• Смотрите 5 лекций
• Тренируетесь на 150 кейсах
• Участвуете в 5 воркшопах
• Делаете 3 практики с фидбэком
• В конце сдаёте экзамен

Интенсив длится ровно 1 месяц. Для прохождения в летнем режиме в неделю потребуется 5–7 часов.

Можно одновременно купаться, есть мороженое и погружаться в P&L, Cash Flow и Balance Sheet.

Cегодня, 2 июля, последний день, когда можно попасть в нашу мини-группу.

Занять место на новом потоке
🔥8⚡1
Продакт будущего — это ремесленник

Есть продакты, у которых на любой вопрос есть правильный фреймворк. Нужно расставить приоритеты — вот RICE. Нужно понять пользователя — ну это JTBD. Всё по методичке у людей, нельзя даже придраться.

Но где в этой работе они сами?

Кажется, что с появлением AI продакт-менеджмент будет всё больше превращаться в ремесло. Рутину и алгоритмы возьмут на себя нейросети, а вот опыт и насмотренность — в этом будет ваша настоящая ценность.

Давайте на примере из искусства.

Пикассо прошёл классическую школу. Умел рисовать портреты, знал анатомию, копировал натюрморты. Владел всем тем, чем владеет любой профессиональный художник. И только пройдя через это, он пошёл дальше — и придумал то, что не придумал никто другой.

То есть сначала человек учился проводить линии, дальше перерисовывал яблоки, а потом сделал то, что вы видите на картинке.

Стать хорошим ремесленником значит много практиковать, копить личный опыт, глубоко разбираться в своей теме и гореть желанием заниматься этим.

Увы, но быть продактом с одними фреймворками — значит быть продактом, которого AI заменит первым.

@rootsproduct
❤22⚡1
Почему хороший продукт не покупают

В 2026 году запускать продукты стало сложнее. Старые каналы работают хуже, конкуренция растёт, и вместо анализа причин многие просто вкладывают больше в рекламу.

Но дело часто не в рекламе. Проблема появляется раньше — на этапе go-to-market стратегии, когда непонятно, кому вы продаёте, через какие каналы и с каким сообщением.

9 июля в 19:00 по Москве проводим новый воркшоп:

• Разберём, из чего состоит GTM-стратегия
• Пройдёмся по типичным ошибкам при запуске
• Спроектируем GTM-стратегию на практике

Ведут воркшоп Валерия Розова и Савелий Белопросов. Бесплатно, но нужна регистрация.

Зарегистрироваться →
❤9🔥6❤‍🔥1
Сколько получают продакты в 2026 году?

DevCrowd снова собирают данные для своего ежегодного исследования рынка продакт-менеджеров в России и СНГ.

Мы каждый год смотрим на эти цифры: сколько платят продактам, как устроена карьера, что меняется в профессии. Пока что это лучший источник таких данных на русском языке.

Сегодня стартовал новый опрос. Расскажите о себе, своём опыте и работе в 2026 году — всего это займёт 15 минут. Результаты выйдут в августе.

Предупреждаем: сайт может работать некорректно с VPN, лучше его выключить.

👉 Пройти опрос DevCrowd

P.S. Если вы наш ученик или просто давно читаете канал — будем очень рады, если упомянете нас в опросе там, где это будет уместно 💚
❤9🔥2👍1
Что смотреть про AI на YouTube

Собрали для вас подборку каналов, где рассказывают про нейросети и машинное обучение. Это первая часть списка.

Andrej Karpathy — экс-глава AI в Tesla и один из создателей OpenAI, объясняет глубокое обучение с нуля, вплоть до того, как собрать нейросеть на голом коде

AI Explained — обзоры новых моделей и трендов индустрии, без воды

Lex Fridman — интервью с главными людьми индустрии AI: от Сэма Альтмана до Демиса Хассабиса

Nicholas Renotte — специалист по data science из IBM показывает на практике, как писать AI-агентов и ML-проекты на Python и JavaScript

Matthew Berman — тесты и обзоры новых LLM и генеративных моделей

Ставьте ❤️, если хотите вторую часть
❤44🔥7👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как найти первых клиентов и получить выручку в новом продукте

На прошлой неделе мы проводили прямой эфир, где Савелий Белопросов разбирал кейсы мировых компаний, которые нашли свою модель роста.

Всего было три кейса. Мы вырезали часть с разбором и теперь публикуем для всех.

Если кратко:

01 Vanta привязалась к конкретному триггеру. Компания продаёт не софт, а аудит бизнеса к конкретному дедлайну.

02 Slack вообще начинался как внутренний чат для разработки игры Glitch, и только потом вырос в отдельный продукт, уже под сформированный запрос.

03 HubSpot несколько лет делал контент для стартапов и популяризовал термин inbound marketing, а потом, когда спрос созрел — продал свой продукт как единственный игрок на этом рынке.


Разбирать ещё больше B2B и B2C кейсов мы будем на новом интенсиве Go-to-market 0→1.

Первый поток стартовал вчера. Автор программы — главный герой из видео Савелий Белопросов.

Приходите, если вам запустить продукт, пройти путь от идеи до первой выручки и найти клиентов. На тарифе с Савелием остались последние места.

Узнать подробности про GTM →
❤7🔥5👍1
Roots
Что смотреть про AI на YouTube Собрали для вас подборку каналов, где рассказывают про нейросети и машинное обучение. Это первая часть списка. Andrej Karpathy — экс-глава AI в Tesla и один из создателей OpenAI, объясняет глубокое обучение с нуля, вплоть до…
Что смотреть про AI на YouTube. Часть 2

Сегодня более хардкорные каналы.

3Blue1Brown — математика через визуализацию и анимацию: линейная алгебра, нейросети, теория вероятностей. Один из самых известных каналов про математику для ML

Serrano Academy — канал экс-ML-инженера в Google и Apple, где он объясняет математику для ML через иллюстрации и аналогии вместо огромных формул

Two Minute Papers — коротко и бодро о свежих научных прорывах в AI

StatQuest — статистика и машинное обучение на простых примерах, шаг за шагом. Есть даже отдельные плейлисты по регрессии, деревьям решений, нейросетям и статистике для начинающих!

Aladdin Persson — нишевый канал с глубоким погружением в PyTorch. Если вы работаете с этим инструментом — советуем подписаться.

Сохраняйте, если хотите разобраться в теме глубже 💚
❤15❤‍🔥3🔥2
Секрет роста Canva и Zoom — не продукт

Популярное заблуждение: сначала надо сделать сильный продукт, а потом подключить маркетинг.

Вот два примера мировых компаний, которые доказывают, что на самом деле надо делать всё наоборот.

Canva с самого начала строилась как SEO-машина. Тысячи шаблонов, которые индексируются под запросы по типу «постер на день рождения» или «слайды для презентации». Когда пользователь нажимает, он попадает не на сайт, а сразу в готовый шаблон внутри продукта.

В Zoom чтобы попасть в звонок, не надо регистрироваться или ставить приложение заранее. Из-за этого каждый, кого позвали на созвон, сам видит продукт в деле, и если он ему нужен — начинает пользоваться. То есть один пользователь в буквальном смысле приводит следующих просто по обычный ссылке на звонок.


В этих примерах канал продвижения — это константа. А продукт — переменная, которую подстраивают под канал, но не наоборот.

С разбора продукта через дистрибуцию (а не через фичи, как все мы привыкли) начинается первый модуль нашего нового интенсива Go-to-market 0→1.

Дальше ICP, выбор GTM-модели, первые клиенты и самые разные способы получения выручки. Всего будет 5 модулей, курс идёт месяц.

Сегодня последний день, чтобы попасть в поток — завтра набор закроется.

Успеть на новый поток →
❤17🔥2
Топ-10 GTM: чему учиться у Notion и Figma

Cursor не потратил ни копейки на традиционный маркетинг и вырос с $4 млн до $2 млрд ARR за 18 месяцев. В новой статье разобрали 10 таких кейсов: где продукт собрали так, чтобы он рос ещё до первых пользователей.

rootsproduct.ru/article/top-10-gtm
❤10🔥3