Не всякую задачу нужно отдавать AI. Как понять, какую автоматизировать?
Привет, это Искандер👋
В ближайших постах поделюсь несколькими подходами к работе с AI, которые мы подробно разбираем на интенсиве AI Powered.
Сегодня разберёмся, как понять, что задачу вообще стоит автоматизировать. Я давно запускаю собственные AI-продукты и инженерные решения и вижу, что как только команда находит новый инструмент, сразу начинает думать, куда бы его применить.
Я делал бы наоборот: сначала разбирал процесс, потом выбирал инструмент.
Проверьте четыре вещи:
01. Повторяемость
У процесса есть устойчивая структура. Хорошо подходят регулярные отчёты, разбор писем, классификация обращений, анализ конкурентов.
02. Доступность контекста
У агента должен быть доступ к тем же данным, которыми пользуется сотрудник: CRM, таблицам, базам знаний, переписке.
03. Качество контекста
Данных должно быть не только достаточно, но и достаточно порядка в них. Если в базе хаос, противоречивые инструкции и устные исключения — агент воспроизведёт этот хаос.
04. Проверяемость результата
Агенты ошибаются, поэтому автоматизируем те задачи, в которых ошибку легко заметить и отменить. Настраивайте также подтверждение для критичных действий, например, списания денег или удаления данных.
Подробнее о том, какие процессы стоит автоматизировать, рассказываю в статье «AI-агенты для автоматизации бизнеса: как использовать».
🟢 Этому подходу я буду учить на интенсиве AI Powered, там мы научимся проектировать AI-native процессы: от Skills и MCP до собственных агентов. По итогам курса AI станет частью вашего продуктового процесса, а не набором разрозненных чатов под разные задачи.
@rootsproduct
Привет, это Искандер👋
В ближайших постах поделюсь несколькими подходами к работе с AI, которые мы подробно разбираем на интенсиве AI Powered.
Сегодня разберёмся, как понять, что задачу вообще стоит автоматизировать. Я давно запускаю собственные AI-продукты и инженерные решения и вижу, что как только команда находит новый инструмент, сразу начинает думать, куда бы его применить.
Я делал бы наоборот: сначала разбирал процесс, потом выбирал инструмент.
Проверьте четыре вещи:
01. Повторяемость
У процесса есть устойчивая структура. Хорошо подходят регулярные отчёты, разбор писем, классификация обращений, анализ конкурентов.
02. Доступность контекста
У агента должен быть доступ к тем же данным, которыми пользуется сотрудник: CRM, таблицам, базам знаний, переписке.
03. Качество контекста
Данных должно быть не только достаточно, но и достаточно порядка в них. Если в базе хаос, противоречивые инструкции и устные исключения — агент воспроизведёт этот хаос.
04. Проверяемость результата
Агенты ошибаются, поэтому автоматизируем те задачи, в которых ошибку легко заметить и отменить. Настраивайте также подтверждение для критичных действий, например, списания денег или удаления данных.
Процесс подходит для автоматизации, если он повторяется, данные доступны, правила можно зафиксировать, а ошибку можно отменить.
А вот задачу «придумать новую стратегию продукта» целиком отдавать агенту не стоит. Если процесс нельзя нормально описать, в нём слишком много исключений или невозможно проверить качество результата — AI скорее добавит проблем.
Подробнее о том, какие процессы стоит автоматизировать, рассказываю в статье «AI-агенты для автоматизации бизнеса: как использовать».
@rootsproduct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9🔥4👏1
Сколько раз вы объясняли AI, как именно нужно делать вашу работу?
На связи Искандер. Продолжаю делиться подходами к работе продактов с AI. Сегодня — про AI-скиллы и самый простой способ понять, какой скилл вам нужен.
Посмотрите, какие правки вы регулярно даёте AI, например:
• PRD сделай по шаблону
• не забудь метрики
• добавь edge cases
• проверь Definition of Done
Если правила повторяются, их можно один раз собрать в скилл — сохранённую инструкцию, по которой агент будет выполнять эту задачу дальше.
Например: даёте агенту шаблон PRD → он превращает его в скилл → дальше вызываете
🟢 Находить такие процессы и собирать собственные скиллы под рабочие задачи мы учимся на втором модуле AI Powered.
@rootsproduct
На связи Искандер. Продолжаю делиться подходами к работе продактов с AI. Сегодня — про AI-скиллы и самый простой способ понять, какой скилл вам нужен.
Посмотрите, какие правки вы регулярно даёте AI, например:
• PRD сделай по шаблону
• не забудь метрики
• добавь edge cases
• проверь Definition of Done
Если правила повторяются, их можно один раз собрать в скилл — сохранённую инструкцию, по которой агент будет выполнять эту задачу дальше.
Например: даёте агенту шаблон PRD → он превращает его в скилл → дальше вызываете
/PRD и получаете документ по вашим правилам. Подробнее механику показываю в статье.@rootsproduct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11
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
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:
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.
Стартуем завтра, 7 сентября.
Присоединиться →
@rootsproduct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥10❤7
Oura собралась на IPO — и выложила один из самых подробных разборов собственного продукта
Производитель умных колец подал заявку на размещение на Nasdaq. Вместе с ней появился S-1 — документ, в котором компания перед IPO раскрывает инвесторам всё самое важное о бизнесе.
За девять месяцев выручка Oura выросла на 74% год к году — до $1,21 млрд. Но нам интереснее продуктовые метрики: компания довольно подробно объяснила, как устройство, подписка, данные и AI складываются в одну модель.
Мы прочитали S-1 Oura и нашли 5 моментов, на которые стоит посмотреть продакту.
Oura показывает, как расширять продукт после первой покупки: устройство приводит пользователя, данные помогают его удерживать, а подписка превращает разовую покупку в долгосрочную бизнес-модель.
Почитайте тоже, S-1 — почти готовый разбор продуктовой стратегии компании.
#разборпродукта
@rootsproduct
Производитель умных колец подал заявку на размещение на Nasdaq. Вместе с ней появился S-1 — документ, в котором компания перед IPO раскрывает инвесторам всё самое важное о бизнесе.
За девять месяцев выручка Oura выросла на 74% год к году — до $1,21 млрд. Но нам интереснее продуктовые метрики: компания довольно подробно объяснила, как устройство, подписка, данные и AI складываются в одну модель.
Мы прочитали S-1 Oura и нашли 5 моментов, на которые стоит посмотреть продакту.
01. Кольцо — только точка входа в продукт. Oura сначала зарабатывает на устройстве, а затем — на подписке. Продажи колец помогают компенсировать затраты на привлечение, а подписка — растить LTV за счёт регулярной выручки.
02. Подписка растёт быстрее железа. За девять месяцев выручка от устройств выросла на 65% — до $974 млн, а от подписки — на 121% — до $240,5 млн. При этом её валовая маржа составляет 89%. Устройства пока приносят основную выручку, но подписочная часть растёт гораздо быстрее.
03. Платящая база выросла с 1,5 до 5 млн за 18 месяцев. Рост поддерживается сильным удержанием: 12-month paid member retention — около 85%. Oura одновременно быстро привлекает новых пользователей и удерживает существующих.
04. Чем дольше пользуешься Oura, тем ценнее становится продукт. Кольцо накапливает историю данных, а Oura использует её для персонализации.
Компания описывает это как flywheel: больше данных → лучше персонализация → больше ценности → выше вовлечённость и retention → ещё больше данных.
Со временем пользователю становится сложнее отказаться от продукта: ценность создаёт не только привычка, но и накопленная история его собственных данных.
05. Oura — уже больше, чем кольцо + приложение. Сама компания описывает продукт четырьмя слоями:
Data → Intelligence → Interaction → Infrastructure
Кольцо собирает данные, модели превращают их в персонализированные выводы, приложение становится интерфейсом, а инфраструктура связывает всё с другими health-сервисами.
Oura показывает, как расширять продукт после первой покупки: устройство приводит пользователя, данные помогают его удерживать, а подписка превращает разовую покупку в долгосрочную бизнес-модель.
Почитайте тоже, S-1 — почти готовый разбор продуктовой стратегии компании.
#разборпродукта
@rootsproduct
❤20🔥5👏1
Waymo едет в Европу
Сервис роботакси, который уже возит пассажиров без водителя в 14 городах США, выбрал Мюнхен для первого запуска в ЕС. Коммерческие поездки планируют открыть к концу 2027 года.
Хороший повод разобрать, как технология из научной фантастики превратилась в продукт, который Waymo теперь пытается масштабировать по миру.
Если получится сделать американский сценарий запуска переносимым: на другие города, дороги и регуляторные системы, Waymo станет глобальной транспортной платформой.
Прокатились бы на такси без водителя?
#разборпродукта
@rootsproduct
Сервис роботакси, который уже возит пассажиров без водителя в 14 городах США, выбрал Мюнхен для первого запуска в ЕС. Коммерческие поездки планируют открыть к концу 2027 года.
Хороший повод разобрать, как технология из научной фантастики превратилась в продукт, который Waymo теперь пытается масштабировать по миру.
🟢 Суть продукта: роботакси без водителя. Его технологическая основа — Waymo Driver, система автономного вождения, которую можно использовать на разных автомобилях и масштабировать на новые города.🟢 Бизнес-модель: B2C + B2B2C. В одних городах пользователи вызывают Waymo напрямую, в других компания работает через Uber. То есть Waymo масштабирует не только своё приложение, но и встраивает core product в чужую дистрибуцию.🟢 Монетизация: оплата поездок + подписка. В 2026 году Waymo запустил Premier за $29,99 в месяц: приоритетная подача, кешбэк, ранний доступ к новым городам и более гибкие отмены.🟢 Стратегия: сделать запуск в новом городе повторяемым процессом. Каждый новый город Waymo запускает по отработанному сценарию: картографирует улицы, тестирует систему, постепенно открывает доступ пользователям и только потом масштабирует сервис.🟢 УТП: безопасность. По данным Waymo, их автомобили попадали в аварии с тяжёлыми или смертельными травмами на 94% реже человеческого бенчмарка. Безопасность — главное ценностное предложение продукта.
Если получится сделать американский сценарий запуска переносимым: на другие города, дороги и регуляторные системы, Waymo станет глобальной транспортной платформой.
Прокатились бы на такси без водителя?
#разборпродукта
@rootsproduct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15
Apple наконец сложила iPhone пополам. Редкий случай, когда она повторяет за другими
Вчера Apple представила iPhone Duo — свой первый складной iPhone за $1999. В закрытом виде у него 5,4-дюймовый экран, в открытом — 7,6-дюймовый. Интерфейс адаптировали под два режима: появились Split View, сохранённые пары приложений и сценарии, где внешний экран используется отдельно — например, для превью фото или FaceTime.
Рынок тестирует эту категорию уже семь лет. Samsung, Google, Huawei и другие производители выпустили десятки складных моделей и успели проверить разные форм-факторы и сценарии использования.
То есть часть product discovery рынок уже провёл за Apple.
#разборпродукта
@rootsproduct
Вчера Apple представила iPhone Duo — свой первый складной iPhone за $1999. В закрытом виде у него 5,4-дюймовый экран, в открытом — 7,6-дюймовый. Интерфейс адаптировали под два режима: появились Split View, сохранённые пары приложений и сценарии, где внешний экран используется отдельно — например, для превью фото или FaceTime.
Рынок тестирует эту категорию уже семь лет. Samsung, Google, Huawei и другие производители выпустили десятки складных моделей и успели проверить разные форм-факторы и сценарии использования.
То есть часть product discovery рынок уже провёл за Apple.
Валерия Розова: это, наверное, первый — или, по крайней мере, редкий — случай, когда Apple за кем-то повторяет, а не весь мир повторяет за Apple.
Статус Apple как компании, за которой повторяют все, как будто начинает меняться. Наступает эра, когда у китайских, японских и корейских производителей количество действительно перерастает в качество — и, возможно, они начинают лучше чувствовать потребителя и тренды.
Плюс есть бренды, которые говорят: «мы никогда не изменим себе, мы никогда не сделаем вот так». Apple как будто всегда считалась именно таким брендом — который «себе не изменит». Но эта раскладушка всё равно выглядит не совсем привычно для Apple с её принципом «всего должно быть минимум».
Сигнализирует ли это о неком кризисе identity и потребности перепридумать себя в новом мире? Или это скорее про consumer orientation и готовность всё-таки подстраиваться под потребителя и то, что он делает?
В общем, никогда не говори никогда. Получилось дорого и красиво, как всегда.
#разборпродукта
@rootsproduct
❤13🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
С AI можно собрать MVP за несколько дней. Но стоит ли его вообще собирать?
AI настолько ускорил продуктовую работу, что теперь продакту нужно так же быстро понимать, что вообще стоит делать.
В этом заключается системный подход: не хвататься за привычный инструмент, а понимать, какой вопрос нужно решить сначала — на уровне стратегии, финансов, метрик, Discovery или Delivery.
🟢 Этому учимся на Systematic Product Management: связывать все уровни продуктовой работы в одну систему и принимать решения не по интуиции, а исходя из целей бизнеса, экономики и данных. Затем уже усиливать этот фундамент AI-инструментами.
До 15 сентября ещё можно присоединиться.
Пойти учиться →
@rootsproduct
AI настолько ускорил продуктовую работу, что теперь продакту нужно так же быстро понимать, что вообще стоит делать.
В этом фрагменте воркшопа Андрей Денисов разбирает кейс: SaaS-сервис работает с малым и средним бизнесом и хочет запустить Enterprise-тариф — поднять чек с 50 до 500 тысяч.
Первая реакция вполне привычная: посмотреть конкурентов, провести интервью, собрать MVP, проверить спрос.
Но Андрей предлагает начать уровнем выше: соответствует ли это стратегии и сойдётся ли экономика?
В этом заключается системный подход: не хвататься за привычный инструмент, а понимать, какой вопрос нужно решить сначала — на уровне стратегии, финансов, метрик, Discovery или Delivery.
До 15 сентября ещё можно присоединиться.
Пойти учиться →
@rootsproduct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥3👏1
Почему Apple — фэшн-компания?
Привет! Это Валерия. Продолжу мысль о том, как Apple сохраняет свой стиль, даже когда подхватывает чужие идеи.
Мы привыкли смотреть на неё прежде всего как на технологический бренд, но многие её продуктовые механики очень похожи на fashion retail. Каждый год выходит новая модель, появляются новые цвета, и иногда именно цвет становится отдельным инфоповодом.
Особенно показательный пример был в прошлом году: Apple выпустила iPhone в ярко-оранжевом цвете, а примерно в то же время Prada показала коллекцию на таком же оранжевом подиуме. Понятно, что компании не договаривались между собой — они просто одновременно считали один и тот же культурный тренд. В какой-то момент весь рынок действительно начал говорить, что оранжевый — новый чёрный.
Даже технологические гиганты существуют не только внутри своей индустрии, а смотрят на fashion, retail, культуру, поведение людей и забирают оттуда механики, которые потом переводят на язык своего продукта.
Для продакта это интересно с точки зрения того, где вообще искать идеи: можно изучать не только прямых конкурентов и другие технологические компании, но и совсем другие индустрии — смотреть, как там работают с сезонностью, цветом, ощущением новизны, статусностью и культурными трендами, и думать, что из этих подходов может сработать уже в вашем контексте.
#разборпродукта
@rootsproduct
Привет! Это Валерия. Продолжу мысль о том, как Apple сохраняет свой стиль, даже когда подхватывает чужие идеи.
Мы привыкли смотреть на неё прежде всего как на технологический бренд, но многие её продуктовые механики очень похожи на fashion retail. Каждый год выходит новая модель, появляются новые цвета, и иногда именно цвет становится отдельным инфоповодом.
Особенно показательный пример был в прошлом году: Apple выпустила iPhone в ярко-оранжевом цвете, а примерно в то же время Prada показала коллекцию на таком же оранжевом подиуме. Понятно, что компании не договаривались между собой — они просто одновременно считали один и тот же культурный тренд. В какой-то момент весь рынок действительно начал говорить, что оранжевый — новый чёрный.
Даже технологические гиганты существуют не только внутри своей индустрии, а смотрят на fashion, retail, культуру, поведение людей и забирают оттуда механики, которые потом переводят на язык своего продукта.
Для продакта это интересно с точки зрения того, где вообще искать идеи: можно изучать не только прямых конкурентов и другие технологические компании, но и совсем другие индустрии — смотреть, как там работают с сезонностью, цветом, ощущением новизны, статусностью и культурными трендами, и думать, что из этих подходов может сработать уже в вашем контексте.
#разборпродукта
@rootsproduct
💯11❤9🗿1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Продукт хороший, а где продажи?
Можно долго улучшать фичи, вкладываться в маркетинг и ждать роста, а проблема окажется в другом: не той аудитории, слабом оффере, каналах продаж или самой логике выхода на рынок.
23 сентября в 19:30 по Москве на воркшопе с Савелием Белопросовым разберём, что мешает продукту расти и как это исправить.
На встрече обсудим:
🟢 из чего складывается рабочая GTM-стратегия в 2026 году
🟢 какие решения на старте потом мешают продажам и росту
🟢 как посмотреть на продукт глазами покупателя
🟢 как находить слабые места до больших вложений в маркетинг
Будет и практика: спроектируем GTM для разных продуктов, а Савелий разберёт решения участников и даст обратную связь.
У Савелия 8 лет опыта в early-stage tech от венчурных инвестиций до запуска собственных B2B-продуктов. Он работал с десятками стартапов, привлекал инвестиции и сам проходил путь от идеи до первых клиентов и экзита.
🌱 Все участники получат гайд «6 рабочих способов найти первых готовых платить клиентов».
Участие бесплатное, нужна регистрация.
Зарегистрироваться →
@rootsproduct
Можно долго улучшать фичи, вкладываться в маркетинг и ждать роста, а проблема окажется в другом: не той аудитории, слабом оффере, каналах продаж или самой логике выхода на рынок.
23 сентября в 19:30 по Москве на воркшопе с Савелием Белопросовым разберём, что мешает продукту расти и как это исправить.
На встрече обсудим:
Будет и практика: спроектируем GTM для разных продуктов, а Савелий разберёт решения участников и даст обратную связь.
У Савелия 8 лет опыта в early-stage tech от венчурных инвестиций до запуска собственных B2B-продуктов. Он работал с десятками стартапов, привлекал инвестиции и сам проходил путь от идеи до первых клиентов и экзита.
🌱 Все участники получат гайд «6 рабочих способов найти первых готовых платить клиентов».
Участие бесплатное, нужна регистрация.
Зарегистрироваться →
@rootsproduct
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8