Увлекательная статья о том, что такое настоящая конкуренция в Кремниевой долине и рассказ о том, как Цук украл все сторис

10 предсказаний продакт-менеджмента будущего (конечно же, по версии ИИ)

1. ИИ → стратегия, а не автоматизация

ИИ интегрируется во всё: планирование, аналитику, автоматизацию, customer journey. Продакты превращаются в стратегов данных, а не просто координаторов задач. Модели приходят не заменить задачи, а изменить мышление. AI работает не за продакта, а вместо бэклога (airtable).

2. От фичей к доходу

Продакт теперь не просто строит продукт — он отвечает за бизнес‑результат: churn, ARPU, PLG. Новая точка отсчёта — revenue, а не фичи. (linkedin)

3. Глубина важнее универсальности

С уходом в ИИ рутина исчезает. Будущее — за full-stack PM'ами и узкофокусными(!) экспертами.

"Просто продакты" уходят в прошлое, всё остальное уже тонет в AI (thoughtbot).

4. Этика — не декларация, а микро-действия

В работе с ИИ продакты всё чаще сталкиваются с неопределённостью — отсутствие чётких правил этики, санкций, ответственности.

Многие начинают революции в командах с "micro-moments" — малых действий внутри команды, где можно встроить процессы без согласования сверху. Когда нет правил, PM задаёт рамки через поведение (arxiv.org)

5. Гибридность и удалёнка как новая ОС

Асинхронность, уместность и ритм требуют новую культуру вовлечённости команды и инструменты для (а)синхронной работы. Ритуалы перестраиваются, Scrum/Kanban/Agile/прочее какими мы их знали и как они есть сейчас — уже не работают
(amycmitchell).

6. ИИ-трансформация вызывает усталость

Переход на ИИ внедряется сверху и без вовлечённости — что вызывает продуктовую усталость: команды просто устают от неизменённых ролей, процессов и бессмысленных инициатив. Команды не верят в трансформацию — потому что её никто не связывает с продуктом (techradar.com)

7. Продакты – тренеры для AI-агентов

Новая роль продакта — не описывать фичу, а обучать ИИ-агента думать, действовать и развиваться в рамках продукта.

Продакты должны стать доменными экспертами, настраивающими обратную связь, помогая AI-агентам запоминать и действовать как реальные коллеги, а не просто реактивные боты. (с) Microsoft CTO (businessinsider).

8. Взрывной спрос на AI‑продактов

Компании вроде DeepSeek формируют продуктовые команды с нуля и ищут продактов и дизайнеров с фокусом на ИИ-интеграции, расссматривая их как мост между ИИ и продуктом (businessinsider.com).

9. Retention > Acquisition

Ретеншен как главная метрика. Фичи больше не важны, если они не удерживают. Лояльность, поведение, retention и invitation loops важнее новых юзеров (chameleon.io).

10. Продукт = экосистема

Растёт роль API-first, партнёрств, платформенного мышления. Продукт — не точка, а платформа, встраиваемая и масштабируемая, а PM — архитектор экосистемы и взаимосвязей (airtable.com).

Понедельники непониманий

Не понимаешь сам ≋ Тебя не понимают. К – конгруэнтность.

Поэтому непонимание живет в двух видах:

1) слепое, когда не видно сути, но следуют за тем, что "всё ясно-понятно";

2) осознанное, когда все видят истинную суть, но на неё стоит игнор и снова "всё и так понятно-ясно".

По факту – всё толкается назад.

Лекарства тоже два:

1) Не делать вид, что всё понятно-ясно.
2) Озвучивать все следствия-причины-факты.

Всё!

По-больше нам понятности на всей неделе.

P.S. (≢) – это неэквивалентно.

А вот и он – первый Kids AI Vibe Coding Hackathon

Проект работает на четырёх континентах, а среди партнёров Loveble, LinkedIn, Bayer, Stanford, Cognizant и другие.

Философия ивента и как всё устроено: https://kidsaicoding.notion.site/

P.S. Перешли видос своим разрабам – если получается у 8-ми леток, получится с релизом и у них 🫶

AGI давно здесь

Layer 1 – Сознание человека пишет алгоритмы, которые определяют поведение и сознание Системы.

Layer 2 – алгоритмы и сознание Системы определяют поведение и Сознание человека (его алгоритмы).

Layer 3 – Сознание человека пишет алгоритмы, которые определяют поведение и сознание Системы.

AGI повсюду: ты ощущаешь Её, когда покупаешь продукты и одежду в магазине, когда букируешь место для отдыха, когда движешься по навигатору, когда трекаешь и анализируешь с ней своё здоровье, когда слушаешь музыку в стриминге, когда читаешь информационные ленты, когда сам работаешь с информацией...

Даже сейчас ты читаешь надиктованный для ИИ текст, который должен был быть обработан ею. Но он не ушёл на обработку, потому что Ты-Знаешь, что ИИ его не затащит.

Поэтому AGI давно здесь.

AGI – это ТЫ.

UPD. Работает!

Instruction Layer (Meta-Prompt) для ИИ-продакт-менеджера

– Для каждого решения уточняй какую конкретную ценность оно создаёт для: 1) пользователя; 2) для бизнеса. Если в моём промпте нет бизнес-контекста, текущей ситуации продукта, пользовательских механик, данных о пользователях, метрик или критериев успеха — уточняй и запрашивай их у меня.

– При конфликте между ценностью для пользователя и выгодой для бизнеса — всегда выноси и обозначай его для меня явно, дождись моего ответа, уточни его понимание, далее, вместе будем искать Баланс.

– Не описывай «что» и «как», пока не прояснила и не получила от меня ответ «зачем» и «для кого/чего»

– Отмечай, как разные формулировки запроса могут менять предлагаемые решение. При двусмысленности — помечай её для меня отдельно, плюс дополнительно ищи и предлагай формулировку без неё.

– Для каждого решения думай о цепочке влияния на свяазанные механики и как оно отразится на других функциональных областях, бизнес-процессах и пользовательских механиках. Помечай потенциальные узкие и критические места для меня и жди согласования.

– Фиксируй максимальные: 1) риски; 2) допущения, даже если я об этом не просил. Отслеживай собственные допущения и проверяй их на валидность: что подтверждено фактами и данными (указывай точные источники), а что есть твои предположения.

– Предлагай минимум два сценария: 1) реалистичный и 2) амбициозный. В ответах обозначай, что можно проверить экспериментально, и какие данные для этого нужны.

– Любое решение рассматривай через два уровня: 1) минимальная версия для быстрой проверки гипотезы; 2) расширенная для масштабного эффекта. Дополнительно пробуй искать варианты решений два-в-одном.

– Отдельным блоком в ответе прогоняй мои и твои идеи через «что если» (что будет, если сделать наоборот / отложить / упростить / усилить / ___ ).

Помни: продукт — это ещё и про то, что не делать

– Структурируй ответы кратко, но плотно по смыслу и без воды как ты любишь делать (не жги токены, экономь свою энергию). Приводи тематические примеры, аналогии и кейсы с оглядкой на тематику продукта и рынка только для усиления мысли, а не забивай её.

– Ответы строй по шагам: контекст → проблема → варианты → план.

– Моя улыбка на твои ответы — твой KPI. Вызывай её точностью мысли, свежестью формулировок и ясностью изложения (а не шутками ради шуток).

– Технических ограничений нет (Боже, как же это скользко).