Product Samurai - product

Продакты будущего Не думаю, что профессия продакта куда-то денется в обозримом будущем, но точно сильно изменится. Какой продакт останется ценным, когда AI ускорит операционку? Моя гипотеза в том, что подорожают именно те навыки, которых искусственному интеллекту не достает. Проблема будущих нас не в том, что команды не будут успевать строить, а в том, что они будут слишком быстро строить не то, что нужно рынку — а чем быстрее становится процесс, тем дороже ошибка команды. Какие навыки вырастут в цене? ⭐️ Эмпатия AI не чувствует боль пользователей и не дает их глубокого понимания, на котором строится принятие решений. Самое ценное в пользовательском интервью — не информация, которую вы собрали, а то, как меняются ваши суждения, пока вы его проводите. Если вы делегируете эту часть AI, то теряете большую часть этой ценности. А заодно рискуете нагенерировать синтетических пользователей и результаты исследований и перестать разговаривать с живыми людьми и решать их реальные проблемы. ⭐️ Контекст-инжиниринг Фундаментальный навык — не формулировка промптов, а понимание сильных и слабых сторон моделей и умение правильно задать контекст, в котором модель решит задачу точно и эффективно. Не просто задать вопрос, а дать ей нужные данные, ограничения, примеры и рамки. Именно это отличает процесс, где AI реально ускоряет работу, от того, где он создает только видимость пользы. ⭐️ Product sense и критическое мышление AI выдаст вам любые выводы и решения, которые будут на вид уверенными, структурированными и обоснованными. Модель одинаково убедительна и когда права, и когда галлюцинирует. Поэтому ценным становится не принимать результат за истину: проверять источники, искать альтернативные интерпретации, отделять факты от трактовок. Если у продакта слабое критическое мышление, он легко примет удобный ответ за правильный. ⭐️ Agency и ownership Мои любимые плохо переводимые на русский слова. Для меня это способность продакта действовать самостоятельно и проактивно, брать ответственность и превращать намерение в результат. AI не создает ценность сам — она появляется там, где продакт замечает проблему, исследует ее, формулирует гипотезы решения, проверяет их и доводит до реализации. А каковы главные риски и ошибки? ❗️ Перестать думать самостоятельно Модель прекрасно генерирует варианты, но плохо понимает ваш бизнес-контекст, ограничения команды и реальные последствия решений. Чем чаще вы берёте готовый ответ вместо собственного анализа, тем слабее ваш product sense. Решения должен принимать человек, и это нельзя делегировать. ❗️ Потерять связь с пользователем Если продакт начинает больше разговаривать с моделью, чем с клиентом, очень высок риск построить продукт для собственной интерпретации рынка, а не для реального потребителя. ❗️ Создавать бесполезные артефакты Стало очень легко генерировать разные документы: PRD, саммари по интервью, роадмапы, юзер стори, стратегии — это выглядит продуктивно, но большинство не двигает вас к цели. Много писать и красиво структурировать — не то же самое, что ответить, какая проблема решается, для кого, почему именно так и какая метрика должна измениться. Как уже меняются продакты? Лучший способ следить за тем, как эволюционирует профессия — следить за теми, кто в профессии и рассказывает о своем кейсе публично, причем не только в крупных каналах. ⭐️ Делюсь с вами подборкой интересных авторов, с которыми вы могли быть не знакомы. Они пишут про продукт, исследования, метрики, UX, карьеру и управление командами. Идея этой подборки — создать постоянно доступный хаб каналов, где можно найти новых экспертов, полезный контент и подсмотреть тренды, даже если у автора пока небольшие охваты. Добавляйте себе! А если вы тоже ведете канал и считаете, что он будет полезен сообществу, пишите куратору @LuneaPR и узнавайте условия участия. ❤️, если было полезно!

Карьера в контексте изменений В начале 2026 года Марк Андриссен приходил на подкаст к Ленни, где они обсудили карьеру в эпоху AI. Хочу провести параллели с его серией эссе о карьерном планировании, которая была опубликована еще в 2007. Главный тезис Марка, не потерявший актуальности — не планируйте карьеру. Рассматривать карьеру как прямую траекторию бессмысленно: слишком быстро меняются технологии, роли, компании и ценность навыков. Андриссен считает, что страх вокруг AI и рабочих мест «сильно преувеличен», но AI действительно ускоряет изменчивость контекста и делает карьеру еще более нелинейной. Важные принципы карьерных решений: 📎 Выбирайте среду, где происходят реальные изменения прямо сейчас Среда стала еще важнее, потому что именно там, где AI уже меняет процессы и перераспределяет функции, рост навыков происходит быстрее. Выбирайте компанию или роль, которая находится в эпицентре AI-трансформации: там скорость накопления навыков максимальна, а возможности появляются чаще. Темп роста компании устанавливает потолок вашего личного и профессионального роста. Полезно смотреть не только на компанию, но и на людей, продукт и саму динамику среды. Если вы выбираете между несколькими ролями, обратите внимание на три вещи: насколько быстро меняется рынок, насколько сильны люди рядом, насколько много вы сможете сделать руками и увидеть результат. Если вы попали в место, где рынок и продукт двигаются быстро, такая ставка может дать гораздо больший карьерный рост. 📎 Стройте уникальное конкурентное преимущество Этот принцип перекликается с концепцией double / triple threat Скотта Адамса: гораздо полезнее быть сильным в нескольких областях, чем лучшим только в одной. Классный набор навыков более выигрышен, особенно в роли продакта. К тому же, есть навыки-мультипликаторы, которые усилят ваш базовый стек: например, коммуникация, продажи, управление людьми и финансами. Сегодня к ним добавляется и AI, который делает более продуктивным и без того классного специалиста. Соберите комбинацию сильных сторон, которые обеспечат вам конкурентное преимущество, которое трудно скопировать и можно выгодно позиционировать на рынке труда — вас точно будет сложнее заменить. 📎 Работайте там, где ваши результаты будут заметны Работа, которую никто не видит, на безопасном и стабильном месте, не дает новых возможностей и не помогает выстраивать карьерный капитал. Важно брать на себя задачи с видимым риском и результатом, быть замеченным как внутри компании, так и за ее пределами — рынком и пользователями. Для продакта это означает запускать новые продукты с нуля, брать ответственность за крупные категории, выходить на новые рынки — вас будут ассоциировать с чем-то значимым. Также параллельно важно публиковаться, выступать, участвовать в дискуссиях в индустрии. 📎 Смотрите на карьеру как на портфель Продакту полезно воспринимать карьеру как портфель ставок, где каждая роль, проект или переход имеют собственное соотношение риска, доходности, обучения и будущих возможностей. Идея карьеры-портфеля особенно важна потому, что ставить все на карту очень рискованно в контексте постоянно изменяющегося рынка. Как и в инвестициях, важна не только доходность, но и диверсификация. Отдельная ставка может выглядеть рискованной, но быть оправданной, если она дает доступ к сильным специалистам, новым рынкам или редким навыкам. 🔤 «Правильный» путь не очевиден заранее, поэтому карьера становится серией небольших экспериментов. Перед новым шагом полезно спросить себя: какие навыки я получу? Какие двери откроет эта роль? Какой «риск» я принимаю и какую потенциальную «доходность» ожидаю? ❤️, если было полезно.

Карьерные якоря Как определиться, куда расти? Чтобы принять карьерное решение, можно опираться на ориентиры в виде зарплаты, грейда, сильного бренда в резюме или чужого успеха в LinkedIn. Но даже самый классный оффер может быть не совместим с тем, как вы хотите работать и жить. Важно разобраться в том, что именно для вас является источником устойчивой мотивации. С этим может помочь теория карьерных якорей. Она была предложена Эдгаром Шейном как способ описать сочетание ценностей, мотивов и сильных сторон, вокруг которых человек строит карьеру. Якорей восемь: ✳️Функциональная компетентность Хочет быть сильным специалистом в своей области и получать удовольствие от роста мастерства. Для продакта это может означать любовь к исследованиям, аналитике или продуктовой стратегии. Часто комфортнее расти в треке Individual Contributor. ✳️Менеджерская компетентность Предпочитает быть ответственным за команду, координацию людей и влиять на результат через организацию работы. Такой продакт обычно растет в Lead, Head, Director или CPO, чтобы управлять не только продуктом, но и командой. ✳️Автономия и независимость Нравится быть свободным в принятии решений и иметь минимум контроля сверху и бюрократии. Часто проявляется в любви к стартапам, консалтингу, внутреннему предпринимательству или ролям с высокой степенью ownership. ✳️Стабильность и безопасность Выбирает работать в предсказуемой и надежной среде с понятными правилами. Хорошо себя чувствует в зрелых продуĸтовых ĸомандах ĸрупных ĸомпаний с выстроенными процессами. Стартап с постоянной неопределённостью изматывает, а не заряжает. ✳️Предпринимательская креативность Мотивирован создавать новое, запускать продукты и видеть, как идея превращается в бизнес. Важно не просто участвовать, а быть основателем и строить с нуля. Это один из самых естественных якорей для продактов, особенно в стартапах и growth-командах. ✳️Служение делу Хочет делать что-то полезное для людей, общества или конкретной аудитории. Такой продакт заинтересован в увеличении цифровой доступности, устойчивом потреблении, работе в сферах healthtech, edtech или femtech, продуктах для НКО. ✳️Вызов Заряжен решать сложные задачи, преодолевать препятствия и постоянно проверять себя на прочность. Такой продакт любит кризисные проекты, сложные B2B-продукты и рынки с высокой конкуренцией. ✳️Образ жизни Предпочитает работу, которая вписывается в желаемый ритм жизни. Для продактов это обычно означает гибкий график, удалёнку, ограничение переработок и предпочтение культуры work-life balance. 📎 Как использовать якоря в карьерном планировании? Для продакта карьерный якорь полезен как фильтр решений. Он помогает выбрать не только следующую роль, но и тип компании, руководителя, зону ответственности и формат работы. Если ваш якорь — автономия, вам вряд ли подойдет микроменеджмент; если якорь — управление, стоит выбирать роли, где можно строить и развивать команду. Ещё один важный эффект — защита от ложных целей и измерения своего успеха чужими метриками. Например, грейд сам по себе не делает карьеру успешной, если после повышения вы теряете интерес, энергию и ощущение смысла. 📎 Как определить свои якоря? 🔵Провести ретроспективу своей карьеры. Определите повторяющиеся паттерны: что нравилось на каждом месте и что становилось главной причиной ухода; 🔵Пройти тест Шейна (например, тут); 🔵Провести мысленный эксперимент. Что вы выберете, если придется чем-то пожертвовать, например, деньгами ради свободы или ростом ради стабильности? Ищите не самую «классную» роль, а среду, в которой ваши внутренние драйверы совпадают с тем, как устроена работа, чтобы вам не пришлось идти на компромиссы, к которым вы точно не готовы. ❤️, если было полезно. Какой якорь у вас и совпадает ли он с тем, где вы сейчас?

Про найм продактов Вслед за изменением продуктового контекста изменился и найм, а старые сценарии устарели и работают менее эффективно. Нанимающие менеджеры из Netflix, Rippling и EvenUp обсудили в подкасте The Skip, как трансформировались критерии оценки кандидатов. Тренды продуктового найма: 🌟 Формат поведенческих интервью теряет актуальность Ответы про прошлый опыт всё хуже предсказывают реальную эффективность на новой работе. Поведенческие вопросы по-прежнему полезны, но они уже не являются главным инструментом оценки. AI упростил подготовку заученных историй по схожей структуре, поэтому предпочтительным является кейс-интервью, которое помогает понять, как кандидат рассуждает, работает с вводными данными и принимает решения в реальном времени. 🌟 Фреймворки менее значимы, чем ход мышления Их использование или знание само по себе больше не считается положительным сигналом, если кандидат не умеет использовать их по ситуации и не демонстрирует высокий уровень мышления. На собеседовании важнее не то, сколько способов приоритизации человек знает, а умеет ли он ясно мыслить, видеть ограничения и предлагать рабочее решение под конкретный контекст. Честно говоря, для меня большой вопрос, зачем вообще проверять на интервью знание конкретных фреймворков. На мой взгляд, в индустрии есть некий «карго-культ»: желание выглядеть профессионально имеется, использовать RICE «надо», но непонятно для решения какой проблемы и где это вообще не уместно. 🌟 Фокус смещается от приоритизации к расширению возможностей Прототипирование, исследование и тестирование гипотез стали быстрее и дешевле, и ценность продакта все чаще определяется не тем, что он умеет выбрать из ограниченного набора вариантов, а тем, что он умеет расширить этот набор и создать новые варианты решения. Хороший продакт все еще обязан уметь приоритизировать, однако на одном этом навыке сложно создать сильное конкурентное преимущество. Теперь в продакте ищут того, кто сможет увидеть новые направления и сильные ставки, снять ограничения, повысить скорость и поискать альтернативные решения проблемы. Грин флаги в кандидатах: ✔️ глубина мышления: умеет ли кандидат разобраться в проблеме с нескольких сторон, задает ли правильные вопросы, понимает ли, почему вообще нужно решать именно эту задачу; ✔️ мышление роста: готов ли он учиться, адаптироваться и пересобирать свой подход по мере изменения инструментов и контекста; ✔️ скорость, драйв и инициативность: способен ли он не только размышлять, но и быстро доводить идеи до результата и лидировать проекты, заряжая команду и стейкхолдеров; ✔️ интерес к продукту и компании: сильный кандидат часто выделяется не только опытом, но и тем, что приходит уже с мнением о продукте и идеями по его улучшению. Ред флаги в кандидатах: ❌ поверхностность: кандидат сразу прыгает к решению, не разобравшись в проблеме, пользователях и юзкейсах; ❌ натренированные и шаблонные ответы: складно отвечает только до серии уточняющих вопросов и не может углубиться в тему; ❌ негибкость и уход в оборону: не пересобирает логику ответа, если получает новые вводные, а придерживается изначальной позиции, защищает ее и не способен критически ее осмыслить; Рекомендации к подготовке: 1. Демонстрируйте реальный интерес к продукту: потратьте время на изучение продукта, отзывов, конкурентов и пользовательских паттернов и приходите на интервью с гипотезами улучшения; 2. Готовьтесь не к вопросам по шаблону, а к кейсам, в которых интервьюер будет проверять логику, гибкость и реальное понимание продукта. Полезно показывать, что вы умеете глубоко и системно исследовать, мыслить сценарно, быстро менять гипотезу и не бояться новых вводных и неопределенности; 3. Тренируйте умение думать вслух: интервьюеру важен процесс, а не только ответ. ❤️, если было полезно.

«Я просто человек такой» Признаюсь, у меня люто пригорает, когда я слышу от кого-то: «Я не умею организовывать своё время, такова моя природа», «Я просто интроверт, мне сложно выступать публично», «Я гуманитарий, не смогу в этом разобраться». Эти оправдательные суждения о себе звучат как приговоры. Личностные тесты (MBTI, DISC, Big Five и т.п.) усиливают этот эффект: они относят человека к определенному типу и как будто помогают лучше понять себя. В итоге человек начинает верить, что он принадлежит к какому-то типу, тогда как на самом деле личность меняется и формируется в процессе жизни, и никакой «тип» не гарантирует ни успеха, ни неудачи. Что важно понимать? ❤️ Результаты тестов зависят от ожиданий Большинство личностных тестов показывают, насколько вы сравнительно сильно проявляете ту или иную черту среди других людей. Это значит, что результаты зависят от того, с кем вы себя сравниваете и того, как вы воспринимаете себя в момент заполнения. Это делает тесты не столько отражением вашей сущности, сколько срезом того, как вы себя сейчас видите и в каком окружении находитесь. ❤️ Ярлык тормозит рост Как только человеку говорят, что он «интроверт», «неспортивный», «технарь» и т.п., этот ярлык начинает работать как скрытая инструкция к действию. Это усиливается «эффектом самосбывающегося пророчества»: человек начинает искать ситуации и интерпретации, подтверждающие его образ, и избегает тех ситуаций, где придётся его оспорить. ❤️ Личность не статична Набор черт личности изменчив и зависит и от возраста, и от опыта, и от окружения. Люди в среднем становятся более добросовестными, эмоционально устойчивыми и доброжелательными, когда вступают в стабильные отношения, строят карьеру и берут на себя ответственность. Личность устойчива не потому, что это врождённое, а потому что человек привык действовать в определённым образом; изменяя поведение, он меняет и представление о себе. ❤️ Добросовестность важнее IQ Если мы говорим о достижениях, то исследования показывают, что уровень интеллекта (IQ) объясняет лишь часть успеха. Метаанализ показал, что добросовестность является наиболее устойчивым и независимым предиктором академической успеваемости. Именно эта черта включает самодисциплину, планирование, следование нормам и способность откладывать вознаграждение. Что это означает на практике? Умение довести до конца, не бросать при первых трудностях, работать системно важнее «природного таланта» в объяснении реальных достижений. ❤️ Мышление влияет на достижения Кэрол Дуэк в своей книге «Гибкое сознание» классно объясняет этот концепт. Она делит людей на два типа по тому, как они думают о своих способностях: люди с фиксированным мышлением (fixed mindset) верят, что их качества — интеллект, таланты, черты характера — это постоянные параметры. Люди с мышлением роста (growth mindset) считают, что способности развиваются через усилие и опыт. Человек с фиксированным мышлением избегает сложных задач, потому что неудача означала бы, что он «недостаточно умён» или «не тот тип». Человек с мышлением роста воспринимает трудность как обучение. И что со всем этим делать? Исследование Хадсона показывает: изменение личности — это не просто внутреннее желание, а процесс, который требует конкретных действий. Личность меняется не через желание быть другим, а через повторяющиеся действия, которые постепенно перезаписывают на внутреннем жестком диске привычный стиль мышления и поведения. Из этого исследования можно почерпнуть логику, которой можно следовать, если хотите в себе что-то изменить или развить: ✔️ Сначала нужно выбрать черту, которую вы хотите развивать, например добросовестность, общительность или эмоциональную устойчивость. ✔️ Затем перевести черту в наблюдаемое поведение: не «быть более организованным», а «каждый день планировать 3 главные задачи и закрывать их до вечера». ✔️ После этого регулярно это поведение повторять: именно последовательность, а не разовый порыв, создаёт эффект изменения. ❤️, если было полезно.

Почему мы делаем разные выводы? В продуктовой работе мы постоянно оперируем данными, и кажется, что решения принимаются объективно. На практике случается, что две команды смотрят на одни и те же цифры, но приходят к противоположным выводам. Почему так? Одно из объяснений — «лестница умозаключений», модель Криса Аргириса. Она описывает, как мы на самом деле двигаемся от фактов к действиям и где по пути начинаем искажать реальность. Выглядит примерно так: 🌟 Объективные данные Это исходный материал, с которого мы начинаем: цифры в дашборде, P&L отчет, результаты NPS-опроса — сырые факты, которые пока не имеют оценки. Допустим, конкурентный анализ показал, что все основные прямые конкуренты внедрили ИИ-фичу в поиск, и есть рыночный отчет о том, что ИИ в поиске повышает удовлетворенность на 30%. При этом также есть данные о том, что подобные фичи не окупаются и не влияют на удержание пользователей в продукте, и явные сигналы о других пользовательских проблемах. 🌟 Выбор данных Из всего массива информации наш мозг выбирает, на что обратить внимание. Этот выбор не случаен: он определяется прошлым опытом, ожиданиями и убеждениями. Например, команда концентрируется только на данных о росте удовлетворенности и о внедрении функционала конкурентами. 🌟 Интерпретация Мы наделяем выбранные данные смыслом и трактуем их так, как считаем правильным и очевидным. «Конкуренты делают поиск с ИИ, значит это единственный способ выжить и удовлетворить клиентов». 🌟 Выводы Мы делаем логический, как нам кажется, вывод на основе интерпретации. «Нам нужно прямо сейчас начать внедрять это, иначе мы проиграем рынок». 🌟 Действия Вывод закрепляется как истина, и мы переходим к действию. Например, команда приоритизирует фичу с ИИ-поиском, игнорируя всю предыдущую стратегию и ранее собранный бэклог. В итоге, команда упускает альтернативные возможности и тратит ресурсы на проверку заведомо неуспешной гипотезы. Что может пойти не так? ⚫️ Ошибочная оценка ситуации: как в кейсе выше, команда может принять неверное решение, основываясь на выводах, которые всем кажутся «очевидными». ⚫️ Конфликт в команде: люди спорят о решениях, хотя на самом деле расходятся на уровне выбранных данных; ⚫️ Петля рефлексии: вывод превращается в «бесспорный факт», который уже никто не ставит под сомнение, и он начинает влиять на все последующие решения. Как действовать? 〰️ Спускаться вниз по своей лестнице перед важным решением для самопроверки. Какие данные я выбрала из доступных и какие при этом проигнорировала? Где я могу быть необъективна из-за прошлого опыта? Если мой вывод неверен — какие данные это показали бы? 〰️ Разбирать не выводы, а путь к ним. Может оказаться, что разногласие с коллегой не на уровне решений и действий, а на уровне того, какие данные были проигнорированы. 〰️ Системно практиковать в команде осознанность выводов. Четко разделять данные и интерпретации, разбирать ключевые убеждения, которые озвучиваются, и регулярно ставить их под сомнение. Важно помнить, что «лестница умозаключений» — это не баг, а фича нашего мозга, который пытается экономить энергию. Задача продакта — уметь балансировать и опираться как на свой опыт и product sense, так и на фундамент из фактов. ❤️, если оказалось полезным.

Что изменит нашу работу? Недавно коммьюнити Products That Count объявило победителей The Product Awards Q1 2026. В списке много интересных продуктов, которые влияют на повседневную работу продакт-менеджера и меняют ее в этом году. Рынок движется от отдельных AI-фич к AI-инструментам, становящимся частью операционки и инфраструктуры, а также к реальным бизнес-эффектам от их внедрения. Расскажу вам про интересных победителей, достойных внимания: 🌟Amplitude Agentic AI Analytics AI-ассистенты для кода уже кратно ускорили разработку фич, но теперь команды релизят быстрее, чем могут понять, что работает для пользователей и улучшает их опыт. Операционная нагрузка аналитики по-прежнему ложится на людей и плохо масштабируется. Amplitude представила серию AI-агентов, ĸоторые автономно анализируют поведение пользователей, выявляют паттерны и предлагают действия в реальном времени. Применение: ☑️Обращаться к агенту как к аналитику: узнавать, у какого сегмента пользователей выше конверсия в активацию или каковы результаты завершившегося теста; ☑️Настроить отслеживание конкретных метрик или аномалий с объяснением возможных причин на основе анализа сегментов и изменений в продукте. 🌟Todoist Ramble Постоянно требуется что-то зафиксировать в неудобный момент: между встречами или во время интервью. Можно потерять важный контекст, а восстановление займет время. Ramble — AI-фича в Todoist, которая позволяет быстро добавлять задачи с помощью голоса. Она превращает неструктурированную речь в организованные задачи с проектами, датами, дедлайнами, приоритетами и лейблами. Применение: ☑️Надиктовать все экшн-поинты после встречи, чтобы разгрузить свою оперативочку, зафиксировать договоренности и не потерять все важные шаги — Ramble создаст отдельные задачи. 🌟Breinify Чтобы настроить персонализацию, требуется команда Data Science и минимум 3-6 месяцев на внедрение модели. Также большинство ограничиваются работой с залогиненными пользователями — то есть с теми, о ком уже есть история. Breinify — это B2C-платформа для персонализации цифрового опыта конечного потребителя. Temporal AI — их AI-движок, который понимает, что потребности клиента меняются со временем, и использует временные, сезонные, географические и контекстные сигналы. Применение: ☑️Проверять гипотезы о том, какие сегменты, триггеры и предложения реально меняют поведение и влияют на конверсии, без дополнительной разработки; ☑️Настраивать персонализацию для незарегистрированных посетителей, по которым пока нет данных. 🌟Netcore Продуктовая команда использует много инструментов коммуникации с пользователями: рассылки, уведомления, сообщения, пуши и т.д. — все эти инструменты нужно координировать. Пользовательский путь разбросан по разным системам: коммуникации дублируются, данные отображаются разрозненно. Непонятно, какие этапы в итоге проходит пользователь и как это влияет на воронку. Netcore запустила Agentic Marketing Platform — AI-агентов, которые автономно запускают, оптимизируют и масштабируют кампании по разным каналам. Они определяют оптимальное время, канал и контент для каждого пользователя. Применение: ☑️Построить полноценную картинку пути пользователя, чтобы понимать, где пользователь теряется, и превратить разрозненные коммуникации в управляемые и измеримые; ☑️Систематически тестировать каналы, сообщения и разные сценарии в зависимости от поведения конкретного пользователя без разработки. Какой продукт кажется вам самым полезным для продуктовой работы? Маякните ❤️, если все еще живы в телеграме!

Продакты-решалы В ускоряющемся контексте (а еще когда тебе постоянно вставляют палки в колеса блокировками) одна компетенция становится всё более критичной — принятие решений. Смысл этой компетенции в том, чтобы уметь принимать достаточно хорошие решения вовремя и находить баланс между импульсивностью, которая приводит к дорогостоящим ошибкам, и параличом анализа, который приводит к выгоранию команды и устареванию фич еще до релиза. Как подходить к принятию решений? ⚡️Проводим пре-мортем В предыдущем посте рассказала о том, что иногда можно не учиться на ошибках, а заранее предугадать, что угрожает успеху. Пре-мортем поможет определить риск-факторы и принять решение с меньшим стрессом. ⚡️Достигаем оптимальной определенности Большинство хороших решений можно принять, имея около 70% нужной информации. Ожидание 90–100% нерационально: ситуация меняется, а каждый следующий процент уверенности стоит непропорционально дорого. ⚡️Устанавливаем дедлайны За первой встречей идет вторая, третья, десятая, а решение продолжает откладываться. Установите жёсткий дедлайн для принятия решения ещё до начала анализа — это предотвращает бесконечные обсуждения и фокусирует команду. ⚡️Нормализуем ошибки Страх ошибиться — главная причина паралича. Если ошибки трактуются как «чья-то вина», решения будут откладываться. Создайте культуру, где ошибки разбираются как обучение. Никто никогда на 100% не знает, что делать: допустите предположения по решению и тестируйте одно за другим, ориентируясь на получаемые результаты. ⚡️Поддерживаем принятые решения на уровне команды На обсуждении мы спорим, приводим аргументы и критикуем, но после того, как решение уже было принято, не саботируем его и все вместе работаем на достижение успеха. ⚡️Делим решения по типу рискованности Вспомним принципы Amazon: решения могут быть обратимыми (их можно отменить или скорректировать), а могут — необратимыми (их будет трудно или невозможно откатить, а последствия могут быть серьезными). Нужно определить, что дороже: ошибиться или не решить вовремя. 💡Фреймворк для сложных стратегических решений Когда ставки высоки и решение необратимо или трудно обратимо, помогает структура — можно обратиться к фреймворку SPADE. Примеры серьезных решений: выход на новый рынок, смена архитектуры, пересмотр модели монетизации. S — Setting. Формулируем задачу: что именно нужно решить, какой дедлайн и в чем наша основная цель. Это помогает всем участникам понимать контекст. P — People. Определяем 3 ключевые роли: кто принимает финальное решение (причем тот, кто принимает решение, также и отвечает за его исполнение!), кто одобряет (может заблокировать решение), кто консультирует. A — Alternatives. Собираем список альтернатив, которые являются реалистичными, разнообразными и охватывают все возможные кейсы (вспоминаем правило MECE!). Лучший вариант сформулировать альтернативы — провести брейншторм. D — Decide. Честное приватное голосование с обоснованием, чтобы не возникало иллюзии консенсуса, группового мышления и давления со стороны топа на мнения окружающих (HiPPO-эффект). При этом заранее определенный ответственный может принимать решение самостоятельно, не обязательно склоняясь к большинству. E — Explain. Донесение решения до всех, кого оно касается, с достаточным контекстом. Это обеспечивает прозрачность процесса, доверие и улучшение качества последующих решений. Ставьте ❤️ и делитесь, тяжело ли вам дается принятие решений?

Как предотвратить факап Представьте: вы запустили продукт, и это тотальный провал. Конверсии не дотягивают, пользователи завалили поддержку жалобами, проблемы с безопасностью. Вы всей командой собираетесь, чтобы выяснить, что же пошло не так. Многие команды проводят пост-мортем, «разбор полетов», когда факап уже случился. Но что, если работать на опережение и обсуждать не что уже пошло не так, а что могло пойти не так? Этот подход называется пре-мортем, и он помогает заранее выявить слабые места и учесть риски, которые в ходе обычного анализа легко упустить. В основе лежит принцип prospective hindsight: нужно представить, что проект уже провалился, и проанализировать причины, почему это случилось. Когда мы воображаем, что событие уже произошло, наша способность корректно определить причины будущих исходов возрастает на 30%. Другими словами, мозг гораздо лучше придумывает объяснения прошлого, чем прогнозирует будущее. Помимо этого, пре-мортем помогает бороться с чрезмерной уверенностью в успехе и с замалчиванием внутри команд: люди обычно боятся выглядеть пессимистами, обидеть коллег, лидирующих проект, и предлагать «глупые идеи». Проводить пре-мортемы эффективно: ✅ перед крупными релизами за 1-3 месяца до запуска, чтобы успеть отработать риски; ✅ до принятия важных стратегических решений, например, о пивоте, закрытии продукта или инвестициях в новый; ✅ в случае проблем в командном взаимодействии, чтобы вскрыть накопившееся напряжение при работе над проектом. Три типа угроз: Эту классификацию ввел Шреяс Доши, чтобы участникам пре-мортем обсуждений было легче выделять и называть риски. 🌟 Тигр — очевидная угроза, которая повредит проекту, если ничего не сделать; 🌟 Бумажный тигр — «ложная тревога», кажущаяся угроза, которая уже под контролем. Эта категория позволяет сэкономить время на обсуждение рисков, например: «Я слышу беспокойство про производительность базы данных — мы уже провели нагрузочное тестирование, это не проблема»; 🌟 Слон — тот самый, который в комнате. Никто не озвучивал эту проблему вслух: она большая и пугает. Эта категория нужна, чтобы задать «глупые вопросы», которые могут вскрывать по-настоящему серьезные проблемы. Как провести пре-мортем: 📌 Встреча для выявления угроз Собираем кросс-функциональный состав участников (6-12 человек), чтобы посмотреть на ситуацию с нескольких сторон: разные роли подсветят неочевидные риски (особенно поддержка, юристы и финансы). — Начало встречи. Фасилитатор задает вводный контекст: участники переносятся на 3 месяца вперед (или больше), когда проект уже был запущен и провалился; — Тихий брейншторм. Каждый участник формулирует минимум двух Тигров и любое количество Бумажных тигров и Слонов. — Тихое голосование и групповое обсуждение. Все читают карточки друг друга, голосуют за наиболее значимые угрозы до обсуждения, затем по кругу делятся своими мыслями. — Составление плана действий. Фасилитатор фиксирует ключевые темы и следующие шаги. 📌 Работа с угрозами по готовому плану Самая важная часть пре-мортема — это план действий после встречи. Фасилитатор должен приоритизировать топ-3–5 Тигров и Слонов и зафиксировать по каждой угрозе меры нейтрализации и ответственного. Попробуйте провести первый пре-мортем на ближайшем крупном запуске — скорее всего, вы узнаете что-то важное и новое для себя.