Разбор продукта: Lovable

Наверняка вы знаете Lovable как сервис, где можно описать приложение текстом и получить работающий продукт: от интерфейса и логики до базы данных и интеграций.

За последние месяцы Lovable расширил возможности: приложения теперь могут работать с данными пользователей из внешних сервисов, подключаться к ChatGPT и Claude, а сам сервис развивает функции для корпоративных клиентов — управление доступами, безопасность и контроль публикаций.

Разбираемся, как устроен Lovable сегодня.

🟢Суть продукта: AI-платформа для создания и запуска веб-приложений с помощью обычного текстового запроса — без необходимости вручную писать код.

🟢Что умеет Lovable:
• генерировать полноценные веб-приложения по промпту
• создавать интерфейсы и пользовательские сценарии
• работать с кодом и базами данных
• подключать внешние сервисы и данные пользователей
• встраивать созданные приложения в AI-инструменты вроде ChatGPT и Claude
• быстро вносить изменения по обратной связи
• создавать внутренние инструменты для команд
• собирать продукты, которые можно запускать и использовать в реальной работе

Lovable отдельно развивает безопасность таких продуктов. В июле компания получила сертификацию AIUC–1, а в августе запустила Trust Center — отдельную страницу с информацией о включённых механизмах безопасности для каждого публичного приложения.

🟢Бизнес-модель: B2C и B2B

🟢Монетизация: подписочная модель. Есть бесплатный тариф, а платные планы дают больше возможностей для создания и запуска приложений, а для команд — дополнительные инструменты управления и контроля.

🟢Стратегия: зайти в компанию через отдельных сотрудников и постепенно изменить сам процесс разработки.

Пример: так сделала Nursa — компания, которая помогает медицинским колледжам и nursing schools в США управлять практикой студентов: распределять их по клиникам, следить за документами и сертификатами, учитывать часы.

Директор по продукту Nursa Ненад Иванович решил проверить, можно ли быстро собрать такой продукт с помощью AI. Он протестировал 10+ платформ и выбрал Lovable.

За один уикенд собрал рабочий MVP Nursa Study, а ещё через две недели превратил его в enterprise-продукт.

После этого CEO Nursa дал доступ к Lovable всем 200+ сотрудникам. Теперь свои инструменты с помощью AI создают не только разработчики, но и сотрудники финансового отдела, compliance и других команд.

Например, один сотрудник финансового отдела сам сделал пять внутренних инструментов и заменил ими две платные SaaS-подписки.

Nursa уже планирует отказаться примерно от 10 SaaS-систем.

🟢УТП: Lovable сокращает путь от идеи до работающего продукта. Теперь человек, который хорошо знает конкретный бизнес-процесс, может сам собрать под него работающий инструмент и сразу показать его команде.

🟢Пользователи: разработчики, продакты, дизайнеры, предприниматели и сотрудники компаний, которым нужно быстро создавать цифровые продукты и внутренние инструменты.

🟢Страна происхождения: Швеция

Lovable появился как AI-инструмент для создания ПО, но кейс Nursa показывает, что AI меняет и сам подход к созданию софта: сотрудники сами определяют, какие инструменты им нужны, и создают их под свои задачи.

А вы разрешили бы сотрудникам своей компании самим собирать внутренние сервисы с помощью Lovable?

#разборпродукта
@rootsproduct

Продуктовый цикл в 2026: почему AI не отменяет системный подход

AI ускоряет продуктовую работу, но не заменяет фундаментальные навыки продакта: стратегию, работу с экономикой, метриками, исследованиями и командой.

3 сентября в 19:00 по Москве на воркшопе с Андреем Денисовым разберём:

🟢 из каких этапов состоит продуктовый цикл и какие задачи решает продакт на каждом из них
🟢 как связаны стратегия, экономика, метрики, исследования, дизайн и разработка
🟢 где AI действительно может ускорить продуктовую работу, а где создаёт дополнительные риски
🟢 как оценить свои навыки и найти пробелы с помощью фреймворка для самопроверки
🟢 на практике решим мини-кейс и получим фидбэк от эксперта

Андрей Денисов — сооснователь Roots, Product Lead с 8-летним опытом управления продуктами и фокусом на EdTech, автор образовательных программ.

Участие бесплатное, нужна регистрация.

Зарегистрироваться →

@rootsproduct

3 сентября, в 19:00 по Москве — воркшоп с Андреем Денисовым

Разберём, как устроен продуктовый цикл в 2026 году: из каких этапов состоит работа продакта, какие навыки нужны на каждом из них.

Поговорим о стратегии, финансах, метриках, продуктовых процессах, AI — и соберём целостную картину управления продуктом.

На воркшопе вы сможете:
🟢 увидеть, где именно возникают пробелы в ваших продуктовых знаниях
🟢 понять, какие навыки нужны продакту на каждом этапе работы
🟢 получить фреймворк, который поможет системно подходить к управлению продуктом
🟢 потренироваться на реальной продуктовой задаче и получить фидбэк эксперта

Отдельно поговорим о том, где AI действительно ускоряет работу продакта, а где не обойтись без фундаментального продуктового подхода.

Зарегистрироваться →

@rootsproduct

Какие инструменты взять в продуктовый AI-стек?

Привет! Это Искандер. Сегодня — про принцип, по которому можно собрать AI-стек под свою продуктовую работу.

Первое и главное: забываем идею взять все самые мощные AI-инструменты. Вместо этого разворачиваем свой продуктовый процесс и смотрим, где именно AI может его усилить:
🟢DISCOVER → исследование, поиск, сбор данных
🟢DEFINE → синтез, формулировка проблемы, PRD
🟢DEVELOP → прототипирование, код, тестирование
🟢DELIVER → запуск, аналитика, измерение, итерации

AI уже полезен на каждом из этих этапов. Но это не значит, что ему можно отдать весь Double Diamond целиком. Чем больше в задаче неоднозначного контекста, синтеза и продуктовых решений, тем важнее роль самого продакта.

Поэтому смотрим на две вещи: какую часть процесса каждый из инструментов усиливает и как они связаны между собой. Хороший стек — это минимум дублей и максимум связности.

В статье показываю свой AI-стек по Double Diamond: какие инструменты использую на каждом этапе и как MCP помогает соединить их в единую систему. Забирайте как карту и попробуйте спроектировать свой.

🟢 Если хотите не перебирать инструменты, а сразу научиться собирать из них рабочие AI-процессы — приходите на AI Powered. За 5 недель настроим скиллы, подключим MCP, создадим прототипы и собственных агентов.

Стартуем завтра, 7 сентября.

Присоединиться →

@rootsproduct