Product Samurai - продакт

Парадокс продукта Обсудим свежую заметку Марти Кагана. В ее основе лежит актуальный вопрос: «Если разработка становится настолько дешевой, зачем вообще нужен продакт?». Многие продакты предполагают, что их пользователи будут использовать AI так же, как они сами: экспериментировать, собирать агентов, автоматизировать процессы — если клиент может сделать себе продукт сам, зачем ему наш софт? Наличие у клиентов инструментов и технологий для самостоятельного создания решений еще не означает, что они вообще захотят этим заниматься. AI действительно делает создание инструментов проще, но он не меняет фундаментальную проблему: сложно понять, что должно существовать и как именно — сохраняется потребность в экспертизе. Две ключевые задачи Реализация продукта состоит как минимум из двух совершенно разных задач: (1) понять, что именно стоит создавать, и только потом (2) создать это. Для (1) продакту нужно ответить на три вопроса: 1. Какую проблему действительно стоит решать? Какая проблема существует на самом деле и почему ее решение имеет значение? Пользователь приходит не с проблемой, а с симптомом, и нужен навык увидеть за десятком сигналов одну системную проблему. 2. Какое решение действительно создаст ценность? Пользователь инструмента и его создатель — это разные компетенции. Чтобы сделать хороший софт для продаж, нужно много знать про продажи. Но быть хорошим продавцом недостаточно, чтобы сделать хороший софт для продаж. Нужен навык находить решение, которое действительно закрывает потребность и дает достаточную ценность. 3. Может ли это решение работать как бизнес? Даже отличное пользовательское решение может провалиться, если оно не учитывает ограничения бизнеса. Решение должно быть не только ценным для клиента, но и жизнеспособным в реальном контексте компании: продажи, маркетинг, финансы, комплаенс, юридика и легаси. Парадокс дешевого производства Когда стоимость производства продукта падает, это меняет экономику всей профессии. В какой-то момент возникает парадокс: создавать продукты становится проще, но хорошие продукты не становятся в таком же соотношении более многочисленными. Интересно посмотреть на происходящее через аналогию с промышленной революцией. До индустриализации производство многих товаров было ограниченным: его стоимость создавала естественный барьер входа. Затем появились механизация, фабрики и массовое производство. Сделать вещь стало проще, но товары с высокой ценностью — качественные, надежные, хорошо спроектированные — остались редкими и дорогими. Стало проще производить, но сложнее создавать ценность. Динамика разворачивалась в три фазы: ✦ Сверхприбыль. Те, кто механизировался первым, зарабатывали много просто потому, что их себестоимость была в разы ниже рыночной цены, установленной ручным трудом. ✦ Обвал. Технология распространилась, фабричное производство стало нормой, а маржа сильно снизилась. ✦ Миграция ценности. Основная ценность переместилась в другие области: бренд, дизайн, качество, технологию и способность создать продукт, который действительно отличается от остальных. А теперь приземлим это на AI: ✦ Сверхприбыль. Те, кто уже встроил AI в разработку и в продуктовый цикл, какое-то время выигрывают просто за счет скорости и себестоимости. Мы сейчас в этой точке. ✦ Обвал. Порог входа падает, продуктов становится больше, конкуренция ужесточается, а цена снижается. Внимание пользователя становится еще более дефицитным ресурсом, и CAC растет. ✦ Миграция ценности. Написание кода дешевеет, и становится критичным знание того, что именно нужно клиенту. Платить будут не просто за «сделали», а за «сделали то, что решает реальную проблему, масштабируется и вписывается в бизнес-контекст». Так что ответ на исходный вопрос звучит не как «продакты все еще нужны, можно не переживать». AI меняет пороги входа, но не отменяет потребность в людях, которые умеют видеть проблемы, проектировать решения и учитывать бизнес-контекст — они будут цениться еще больше. ❤️, и поделитесь вашим мнением, будет ли каждый первый пилить себе продукт или все же нет?