Product Samurai - продакт

Продакты vs разработчики Вышло новое исследование от Product Sense, и один из вопросов в нем — о перспективах профессии и ее изменении, в том числе под влиянием AI. Респонденты считают, что в ближайшие годы профессия никуда не исчезнет (78% думают, что продактов будет примерно столько же), но роль может трансформироваться: сместится в сторону стратегии (46%), специализируется на ИИ (40%) или сольется с аналитикой (20%). Хочу посмотреть на этот вопрос через призму такой метрики как PD Ratio. Product-developer ratio (или product-engineer ratio) — это соотношение числа продактов к разработчикам в команде и компании, баланс между дискавери и деливери. Классический бенчмарк — 1 продакт на 6-10 разработчиков, и это же число в исследованиях отмечали как идеальное. При этом меньше разработчиков на продакта обычно в продуктах на ранних стадиях развития, а больше — в зрелых или технологически сложных продуктах. Например, есть вот такая статистика, посчитанная на открытых данных LinkedIn: соотношение выше в Tinder, Loom, Instacart, Miro, Wise, а самое низкое — в GitHub, Airtable, GitLab и Notion. В какую сторону изменится PD Ratio в ближайшие 3-10 лет? Есть две гипотезы: 1️⃣ Количество разработчиков на одного продакта сократится AI сильнее ускоряет часть деливери, а продуктовая работа становится основным «узким горлышком», при том что стратегические решения все еще остаются за людьми. Предпосылки: 🌟увеличение продуктивности инженеров за счет новых инструментов и автоматизации рутинных задач: фокус сместится в сторону сложной архитектуры и обеспечения масштабируемости и безопасности; 🌟усиление значимости стратегии и качественного дискавери: так как скорость разработки увеличится и проверять гипотезы будет проще и быстрее, то еще ценнее будет принятие эффективных решений и определение ключевых ставок, особенно в условиях, когда растет неопределенность и усложняется контекст; 🌟рост автономности продакта и освоение новых навыков: сами собирают прототипы, промпт-инженерят, быстрее проверяют простые гипотезы. К этой точке зрения склоняются также Эндрю Ын и Марти Каган. 2️⃣ Количество разработчиков на одного продакта вырастет AI сильнее ускоряет часть дискавери, поэтому один продакт сможет обеспечить качественными гипотезами и стратегией большее количество инженеров. Предпосылки: 🌟ускорение продуктового диско: продакт может двигаться быстрее, используя ИИ для анализа данных, обработки фидбека, генерации идей, исследования конкурентов, что дает возможность вести больше стримов и генерировать больше гипотез, фокусироваться на стратегии и сложных решениях; 🌟расширение навыков продакта: возможность самостоятельно собрать прототип, завайбкодить минимальную версию и быстрее проверять гипотезы — нужен больший деливери ресурс, чтобы успевать запускать фичи в продукте; 🌟увеличение автономности инженеров: с участием AI инструментов инженеры смогут принимать часть продуктовых решений на уровне интерфейса и брать больше ответственности. На мой взгляд, product sense действительно станет ценнее, и ratio может увеличиться (особенно в AI-продуктах): навык фокусироваться на стримах с высоким потенциалом и находить ключевые ставки очень важен в условиях ускорения деливери. Не думаю, что это случится быстро, но думать про это уже нужно. Расскажите, как у вас сейчас: много разработчиков на продакта (>8) 🧑🏻💻 или меньше (

Управление энергией В отчете Atlassian ‘State of Product 2026’ исследовалось, на какие задачи продактам не хватает времени. 49% указали, что нет времени на стратегию и роадмап, также 49% отметили, что не успевают анализировать данные и следить за метриками, и еще 42% — что страдают инновации и эксперименты. Получается, именно на то, для чего продакта нанимают, времени не остается. В Forbes вышла классная статья о том, почему списки дел не делают нас продуктивнее: — мозг стремится минимизировать усилия и ускорить получение вознаграждения, поэтому мы чаще выбираем простые задачи с низким порогом входа, а не стратегически важные, и это создает иллюзию прогресса; — длинный список дел усиливает ощущение перегрузки и негативно влияет на область мозга, которая ответственна за расставление приоритетов, что приводит не к продуктивной работе, а к ее откладыванию; — планировать лучше энергию, а не задачи, потому что у задач разная когнитивная стоимость: требуется разный уровень внимания и продуктивности. Поделюсь фреймворком для приоритизации задач в работе, который очень выручает, когда нужно сделать много всего и сразу — LNO. Для того чтобы приоритизировать задачи, нужно спросить себя «Как результат выполнения этой задачи повлияет на бизнес-цели?». Задачи отличаются своим ROI, только инвестиции здесь — время, энергия и усилия. LNO делит задачи на 3 типа: ❤️ Leverage / Рычаги Задачи, где вложенное усилие дает кратно больший эффект для продукта, бизнеса или команды. Кроме того, в выполнении этих задач — основная ценность продакта. Это, например, подготовка продуктовой стратегии или проработка роадмапа, написание требований по важной продуктовой фиче, принятие сложного решения в неопределенности, крупное дискавери. Характерные признаки: — ты откладываешь задачу, она вызывает тревогу и страх не справиться; — задача объемная и требует фокуса и «состояния потока»; — ты уверен в том, что сделать ее нужно и она важная. ❤️ Neutral / Нейтральные Задачи, где отдача примерно равна вложенным усилиям. Без них нельзя, но они не дают значимо большего результата. К примеру, синки со стейкхолдерами, подробные MN после встреч, брифы на исследование или дизайн, уточнение требований по ходу разработки, ответы в рабочих чатах. ❤️ Overhead / Избыточные Задачи, где отдача меньше, чем вложенные усилия. Это могут быть идеальное оформление задачи в Jira, форматирование документов по шаблону, подготовка идеальной презентации, подробный отчет по статусам. Лайфхак для перфекционистов: заставить себя сделать эти задачи плохо, не править отступы и не переписывать письмо в пятый раз. Как применять LNO в повседневной работе: ✔️ Начинаем день / неделю с вопроса «Какие 1-2 задачи сегодня заслуживают больше всего моего внимания и почему?»; ✔️ Выделять фокусное и свое самое продуктивное время дня на L-задачи (без встреч, почты и рабочего мессенджера); ✔️ Освобождать время не за счет переработок, а за счет уменьшения слотов на N и O-задачи; ✔️ Работать с прокрастинацией над L-задачами: например, можно сменить рабочее место, если сложно сконцентрироваться. ❤️, если иногда больно смотреть в свой туду лист

Beauty & The AI Недавно прошла ежегодная конференция CES 2026: технологические компании показывают там много классных новинок. Интересные тренды есть в beauty tech: 🌟профессиональные девайсы для домашнего использования: LED-маски, RF-технологии, микротоки; 🌟«умные» ванные комнаты: системы вроде AI-бьюти-зеркал и сканеров, встроенных в душ, оценивают состояние кожи и адаптируют рекомендации по уходу; 🌟AI-консультанты: голосовые и чат-ассистенты работают как виртуальный визажист или skin-коуч; 🌟AI-диагностика кожи и персонализация: по фото анализируют текстуру, уровень увлажнённости, пигментацию и «биологический возраст», чтобы рекомендовать персонализированный уход и отслеживать прогресс. Последний тренд — AI-анализ состояния кожи — обсудила с Натальей Мартыновой, кофаундером сервиса анализа кожи и бренда функциональной косметики Openface: 1. Какую потребность пользователя закрывает Openface? Кто ваша целевая аудитория? Openface — это косметика для пользователей с пониманием рынка, которые ищут продукт, действительно подходящий их коже и решающий конкретные задачи. Мы видим высокую возвращаемость: люди начинают пользоваться продуктами, видят эффект и остаются с нами. 2. Откуда вы черпаете идеи новых продуктов? У нас очень насмотренная команда. Мы сами постоянно тестируем много продуктов и новинок, в том числе с рынков Азии и Америки, регулярно ездим на международные выставки: за последнее время были в Гонконге, Сеуле, Абу-Даби. Изначально Openface был D2C-брендом, и до сих пор прямое взаимодействие с потребителем, в том числе через персонализированные решения, остаётся важной частью бизнеса. Это даёт нам большое количество данных о состоянии кожи, о том, как она меняется и какие потребности остаются незакрытыми. Такой подход помогает нам точнее понимать, что действительно нужно клиенту. 3. Как и в чем вы сейчас применяете AI у себя в компании? Используете ли AI при разработке формул и производстве продукта? Мы активно используем AI: от написания кода и создания визуальных рендеров до аналитики. С его помощью мы анализируем отзывы на наши продукты и рынок в целом, в том числе тональность и частоту упоминаний бренда. При этом мы принципиально не используем AI напрямую для разработки продуктов. AI хорошо работает там, где есть большие массивы данных и можно получить усреднённый результат. А наши продукты, наоборот, находятся в зоне редких и нестандартных решений, а не «среднего по рынку»: идеи и формулы рождаются внутри команды на основе собранных данных, экспертизы и живого творчества. 4. Как вы разрабатывали и обучали вашу модель для анализа состояния кожи? Откуда получали необходимое количество изображений для обучения? Модель мы разрабатывали с нуля, так как внимательно изучили рынок и не нашли решений, которые подходили бы под нашу задачу. Большинство существующих моделей фокусируются на отдельных проблемах, например, на выявлении меланомы, где анализируется один тип объектов — родинки. В нашем случае важно оценивать не отдельный элемент, а состояние кожи лица в целом. Это требует более холистического подхода и, соответственно, более сложных моделей. Поэтому мы использовали все современные наработки в области анализа медицинских изображений, но архитектуру и обучение выстраивали под нашу задачу. Для обучения модели мы использовали данные, собранные через наш сервис персонализации, а также изображения, размеченные профессиональными дерматологами. Каждая зона на изображениях размечалась минимум тремя специалистами и проходила дополнительную валидацию. Наталья ведет свой канал, где пишет, например, ⚫️о когнитивных ловушках в общении с AI; ⚫️о схожести в развитии волшебства и развитии инноваций; ⚫️о связи кривой внедрения изменений и Мадридского Реала; ⚫️о внимании как ограниченном ресурсе. Подписывайтесь и читайте об опыте управления бизнесом, AI и капитале. Реклама. Мартынова Н.Н., ИНН 773467121683

Скорость — слово 2026? Посмотрела свежее интервью с Ерзатом Дулатом, кофаундером Higgsfield, AI-сервиса для генерации видео и первого единорога Казахстана. Higgsfield, как и Lovable, о котором я писала раньше — один из самых быстрорастущих стартапов в мире. Было очень интересно подробнее про них узнать, делюсь с вами ключами их роста: ❤️ Простота интерфейса Higgsfield снижает входной барьер в использование AI почти до нуля, и за счёт этого ускоряет массовый adoption. Пользователю не нужно на старте разбираться в промптинге или в том, как устроены тренды и как правильно снять ролик, чтобы он залетел. Для этого в продукте реализованы фичи Click-to-Video — предсказуемый результат по пресетам и шаблонам, Click-to-Ad — готовое рекламное видео на основе анализа страницы товара и Draw-to-Video — генерация видео из примитивного скетча. Также в Higgsfield есть постоянно обновляемая библиотека форматов контента, которые уже работают в соцсетях. ❤️ Управляемая виральность Быстрый рост Higgsfield — не удача, а контролируемая виральность, построенная на глубоком понимании трендов в соцсетях. Рост не завязан на перфоманс-маркетинг, что принципиально важно для инвесторов. 60% пользователей приходят через органику и сарафанное радио, остальные — напрямую из соцсетей, куда публикуется контент, созданный в продукте. Каждый пользователь, размещая видео, автоматически становится микроканалом привлечения. Классическая петля виральности: больше пользователей → больше видео → больше охвата → больше новых пользователей. Рекомендательные алгоритмы сократили жизненный цикл трендов настолько, что единственный способ оставаться релевантным — постоянно создавать новые. Для этого у Higgsfield есть команда креаторов AI-хуков и пресетов. Они формируют шаблоны, ML-команда тренирует нейронку, и пользователь может создавать контент, который с высокой вероятностью привлечет внимание. ❤️ ЦА и монетизация Higgsfield реализует dual-market стратегию: с одной стороны, ориентирован на массовую аудиторию, которая дает охват и органический рост, а с другой — на платежеспособных просьюмеров. Продукт привлекает миллионы пользователей через бесплатные инструменты, а затем конвертирует в платящих тех пользователей, у кого появляется регулярная потребность в стабильном, качественном результате: маркетологов, агентства, бренды. Следующий уровень — энтерпрайз, которому нужны профессиональные фичи, контроль и масштабирование. Монетизация логично поддерживает эту стратегию. Higgsfield не продаёт «места» или фиксированные подписки, а работает по consumption-модели: пользователи покупают кредиты и платят за фактическое использование. Такая модель масштабирует выручку вместе с ценностью, которую получает клиент. Самые активные и вовлечённые пользователи, создающие больше всего видео, приносят наибольший доход и получают доступ к профессиональным возможностям. По данным компании, около 85% использования приходится на SMM, и примерно 80% этого сегмента уже создает коммерческий контент. Видео сегодня — основной канал дистрибуции для бизнеса: шортсы, рилсы, тиктоки стали базовым форматом коммуникации не только в B2C, но всё чаще и в B2B. Компании конкурируют за внимание именно через видео, а значит готовы системно инвестировать в его производство. ❤️ Скорость Ерзат подчеркивает, что команда постоянно живёт в состоянии FOMO: гигантский бэклог, окна возможностей, которые открываются и закрываются слишком быстро. Поэтому они радикально сократили цикл build-ship-learn до дней, постоянно ускоряют модель и сразу встраивают новые паттерны использования. Что еще важнее, скорость — это не только внутренняя метрика, но и продуктовая ценность. Higgsfield продаёт пользователям возможность резко ускорить их цикл производства контента: создать видео за минуты, сразу опубликовать и протестировать гипотезы креативов и формата в борьбе за дефицитное внимание потребителя. 🔥 Расскажите, пользовались ли вы уже Higgsfield и как в целом относитесь к видеоконтенту, сгенерированному AI?

О топ-перформерах Сейчас в компаниях сезон перфоманс-ревью, и самое время поговорить про то, как использовать его себе во благо. Всегда помните, что ваша карьера — такой же продукт, у которого должны быть стратегия, роадмап и маркетинг (внутри компании или на внешнем рынке). Как проходить ревью осознанно: 1️⃣ Относитесь к ревью как к диалогу о вашем развитии Вы и ваш менеджер — партнеры по вашему росту. Важно понять, что нужно для перехода на следующий уровень: какие нужны навыки, какие есть качественные и количественные ожидания. Обсудите с руководителем: «какие сигналы и метрики покажут мой прогресс?», «что мне нужно начать делать сейчас, чтобы соответствовать следующему уровню?». 2️⃣ Зафиксируйте свои конкретные фокусы роста Когда поймете, чего не хватает, запланируйте, как вы будете с этим работать: как проявить ожидаемые компетенции и чем это подтвердить, как расширить зону ответственности, какие проекты нужно взять. Наметьте чек-поинты, регулярно возвращайтесь за фидбеком к менеджеру и фиксируйте результаты, чтобы не собирать все в последний момент перед следующим ревью. 3️⃣ Разберитесь в том, как проходят калибровки На калибровке сотрудников сравнивают между собой, чтобы выделить топ-перформеров, которых можно наделить большей ответственностью. Чаще всего за вас тут говорит менеджер, и важно помочь ему сформулировать понятный питч о том, почему вы ценны как сотрудник и готовы к новой роли, чем выделяетесь. А еще за вас говорит «зачетка», то есть сложившееся впечатление: важно быть заметнее на уровне компании, чтобы на калибровках о вас уже что-то знали. У Юли, автора «Мы вам не перезвоним», эйчара с большим опытом работы с бигтехом, есть классные посты на тему заметности на двух уровнях: вашей команды и других команд в компании. Забираем себе советы: ☑️ Рассказывайте про вашу работу на внутренних ресурсах Корпоративный портал, соцсети, большие общие чаты и встречи — везде, где есть нужная аудитория. Вы запомнитесь на уровне компании, принесете пользу, рассказав про запуски и итоги. Обязательно делитесь не только тем, что получилось успешно, но и тем, что нет: этот опыт показывает ваши лучшие качества и важен другим командам. ☑️ Думайте про коллаборации с соседними командами Совместные проекты сложнее в реализации, но часто имеют более значимый результат и привлекают внимание. Они показывают вашу инициативность, готовность брать на себя больше и эффективно коммуницировать. ☑️ Показывайте результаты руководителю и команде Фиксируйте успехи, подкрепляйте цифрами и благодарственными письмами и делитесь результатами на 1-1 с менеджером и на командных встречах. Если удалось не все, то рассказывайте о том, чему научились и какую запланировали работу над ошибками. А если следующий шаг в вашей карьере — это рост вне, а не внутри, то вот еще посты Юли, которые будут вам полезны: ⚫️как добавить себе ценность на рынке труда; ⚫️как формулировать пожелания по зарплате; ⚫️как оценить ситуацию на рынке труда. Реклама. Феоктистова Ю.С., ИНН 027717868163, erid: CQH36pWzJqUzRNj5PS2KASDqupZLdBKCVYv6cVvZyvkHCh

Стратегия.ai Я тут не раз писала о продуктовой стратегии: подходах к ее составлению, особенностях и фреймворках. В последнее время контекст значимо изменился: как на использование этого инструмента повлиял AI? Он привнес как минимум 3 новых измерения: ❤️ Вероятностные ответы Не-AI продукты предсказуемы: одно и то же действие пользователя всегда приводит к одному результату. AI-продукт устроен иначе: при одинаковом вводе система может сформулировать ответ по-разному, допустить неточность или серьезно ошибиться. Задача здесь не в том, чтобы добиться стопроцентной точности, а в том, чтобы спроектировать продукт, в котором пользователь может безопасно жить с неопределённостью. ❤️ Накопительный эффект В традиционных продуктах использование почти не меняет сам продукт. AI же продукт постоянно обучается, и если петли обучения спроектированы неправильно, рост пользователей ускоряет деградацию, а не прогресс. ❤️ Другая юнит-экономика В классических продуктах рост аудитории почти всегда улучшает экономику: основные расходы фиксированы, а дополнительный пользователь стоит дёшево. В AI-продуктах каждый запрос потребляет вычислительные ресурсы, имеет реальную себестоимость и делает самого активного пользователя самым дорогим. Об AI продуктовой стратегии много полезного у Микдада Яффера, Product Lead из Open AI. Он предлагает посмотреть на продукт через три «линзы»: ✔️ Линза рынка — Определить арену конкуренции ➡️Новатор (AI-Native): создание совершенно нового рынка, которого до AI не существовало. Основной челлендж — формирование самой категории. Это, например, Eleven Labs, Synthesia, Devin AI. ➡️Дизраптор: переосмысление существующего процесса выполнения работы пользователя и кратное улучшение его за счет AI. Атака устоявшегося понятного рынка новым оружием. К примеру, Krisp, Descript, Gamma. ➡️Усилитель: применение AI для усиления существующего продукта и защиты от дизрапторов. Из примеров: GitHub Copilot, Notion AI, Figma AI, Duolingo Max. — Решить, как взаимодействовать с гигантами рынка С ними можно конкурировать напрямую, но это экстра-сложно, так как у них куча данных, огромная пользовательская база и возможностей субсидировать AI. Альтернативный путь — дополнять их в тех сценариях и джобах, которые они не закрывают. ✔️ Линза ценности — Понять, в чем AI фундаментально изменит пользовательский опыт Нужно убедиться, что AI-фича помогает полностью переосмыслить опыт пользователя. Не добавить кнопку «суммировать» или «сгенерировать» (такие фичи легко копируются), а понять, как пересобрать весь путь. — Выстроить входной барьер Если продукт построен на публичном API и модель обучена на публичных данных, устойчивого преимущества нет. Есть 3 типа возможных «защитных рвов»: ➡️Данные: каждый новый пользователь делает продукт лучше (Duolingo, Spotify). У конкурентов нет такого накопленного объема знаний о поведении пользователей; ➡️Дистрибуция: AI становится частью устовяшегося пути существующей пользовательской базы (Notion AI, Canva AI, Apple AI). Продукт уже встроен в привычки пользователя, и это проще, чем вовлекать с нуля; ➡️Доверие: так как результаты модели могут быть ошибочными и даже опасными и для ее обучения могут использоваться чувствительные данные, для клиентов важно обеспечение безопасности. ✔️ Линза реализации — Выбрать, в чем будет лидировать модель Есть трейд-офф среди затрат, возможностей и скорости: модель может быть самой умной, самой быстрой или самой дешевой, и нужно выбрать что-то ключевое. — Рассчитать юнит-экономику Также важен баланс между вовлеченностью пользователей и издержками: нужно правильно монетизировать самых активных пользователей, так как они являются самыми дорогими. Источники: — How to create an AI Product strategy; — How Open AI builds amazing products. 🔥, если было интересно — продолжу разбор в одном из следующих постов.

ИИ-прожарка В прошлом посте писала о Lovable, AI-платформе, которая позволяет создавать полноценные веб- и мобильные приложения без навыков программирования. Елена Верна, их Growth Leader, отмечала, что вайбкодинг становится важным навыком, одним из ключевых в условиях AI-native команд и ускорения разработки. А в штате у Lovablе даже есть фулл-тайм вайбкодер — не классический инженер, а специалист, который превращает идеи в рабочие продукты с помощью AI-инструментов. Навык вайбкодинга можно развивать на пет-проектах или на решении своих несложных задач. Если у вас есть какая-то незакрытая потребность или решение, которым вы пользуетесь, в чем-то не устраивает — это хороший повод попробовать сделать свое. Так мы с Настей, автором ‘AI, соберись’, сделали полезный инструмент — AI-прожарщика продуктовых идей. Предыстория: как продакт, я больше всего люблю воплощать идеи в жизнь в коллаборации и сотворчестве с командой. Делать это в одиночку для меня не классно, так как лишает возможности собрать полную исчерпывающую картинку из разных точек зрения и эффективно работать с неопределенностью. С чем бывают сложности? ❤️ Не всегда есть команда, с которой можно погрумить идеи, особенно когда делаешь что-то в соло; ❤️ Иногда идеи слишком сырые для обсуждения, но получить первые набросы и пищу для размышления уже хочется; ❤️ Бывает, что команда мыслит только в поддержку и не высказывает критику — особенно если такова продуктовая культура. Поэтому идея инструмента, который на холодном старте может «прожарить» продукт с разных сторон, показалась нам очень ценной. ИИ задаст вопросы из разных ролей: разработчика, инвестора, UX-дизайнера, аналитика и других. Эти вопросы можно сохранить, выгрузить и прийти с ними на груминг к команде уже с готовой канвой для обсуждения. Или пройтись по ним самостоятельно и усилить свой питч. Часто именно такие вопросы подсвечивают корнер-кейсы, риски и потенциальные проблемы, о которых на старте можно не подумать. Пробуйте инструмент в действии, если уже есть, что погрумить с AI-командой, и почитайте, что Настя у себя писала еще о том, как: — сделать свой AI-лендинг; — собрать телеграм-бота без кода. Развить навык вайбкодинга и запустить пет-проект — звучит как план на 2026 🔺

Lovable Product Вот у кого классные итоги года, так это у Lovable: вчера появилась новость, что шведский вайб-кодинг сервис привлёк $330 млн при оценке в $6,6 млрд (еще в июле инвесторы оценивали его в $1,8 млрд). В июне ARR достиг $75 млн, а в декабре составил уже $200 млн, а количество платных пользователей сейчас — 320 тысяч. А еще вчера вышло интервью у Ленни с Еленой Верной, их Growth Leader. Собрала в пост ключевые инсайты про рост их AI-компании, которыми она поделилась: 🌟 Конкуренция через вау-опыт Конкурентное преимущество строится не на функциональности, а на том классном опыте, который получает пользователь. Зайти на рынок с похожим продуктом стало легче, а вот выделиться — сложнее. Поэтому все взаимодействия с продуктом, его дизайн и отклик должны превосходить ожидания клиентов. Кроме того, продукт сильнее всего формирует бренд, так как каждое взаимодействие транслирует ценности и вызывает эмоции. Например, команда Lovable ориентируется на внутренний критерий, «lovable ли этот опыт», когда запускает фичи. 🌟 Маркетинг и дистрибуция сильно меняются Традиционные каналы все еще работают, но основной рычаг роста — органика. Комбинация SEO, платного привлечения и контента стала работать хуже, так как контент теперь генерируется через AI, пользователи стали искать через AI-поисковики, а CAC кратно вырос. На первый план выходят виральность, сарафанное радио, креаторы, инфлюэнсеры, коммьюнити, активность CEO и команды на всех площадках — о продукте должны говорить везде, и все должны его пробовать. Одним из основных маркетинговых костов становится привлечение бесплатных пользователей, фримиум и раздача доступов. Вау-опыт запусĸает петлю роста: впечатленные юзеры аĸтивно делятся с оĸружающими, и это сегодня самый сильный ĸанал дистрибуции. 🌟 Активация — задача core-продукта В AI-продуктах все основные поверхности и интерфейс — диалог с агентом. Он заменяет классический UI, и весь путь пользователя проходит через чат. Поэтому активация — это теперь не онбординг в дополнение к продукту, а часть основного опыта. Ключевой фокус на качестве модели и на том, как пользователь взаимодействует с агентом в первые сессии. 🌟 Product-market fit нестабилен Достижение PMF — это теперь не преодоление некого рубежа, после которого можно масштабироваться, а непрерывный процесс, который Елена сравнивает с бегом на дорожке: чтобы просто оставаться на месте, нужно постоянно бежать. Есть две основные предпосылки: во-первых, непрерывное развитие AI-технологии и постоянное появление новых возможностей, а во-вторых, следующее за этим изменение ожиданий пользователей, которые хотят всего и сразу. Скорее всего, со зрелостью технологии темп замедлится, но пока соответствовать рынку становится всё сложнее. 🌟 Сĸорость — условие выживания Скорость релизов всегда была преимуществом, но теперь она определяет жизнеспособность компании. Так как рынок очень динамичен и требования постоянно меняются, проверять гипотезы и выпускать новый функционал важно быстро. В Lovable крупные запуски происходят раз в несколько месяцев, а небольшие изменения релизятся каждый день, а иногда и каждый час. 🌟 Роли в командах размываются Такая скорость возможна только в AI-native компаниях, где ИИ напрямую встроен во все процессы. От сотрудников требуются ownership, агентность, умение работать с неопределенностью и выходить за рамки своей формальной роли. Вместо ĸросс-фунĸциональных ĸоманд с ĸучей зависимостей есть один универсальный специалист, способный полностью автономно сделать что-то с нуля и запустить. Классические маркетинговые процессы также не успевают за скоростью релизов: они рассчитаны на длительную подготовку кампаний, лендингов и маркетинговых материалов. Поэтому маркетинг фокусируется на крупных фичах, а поддержка мелких запусков перераспределяется на продуктовую команду. С Еленой советую посмотреть еще эти два видео на Product School: — The New AI-Native Growth Playbook; — Why Growth Playbooks Are Crumbling—and What’s Next. И ставьте 🎄 все, кто горит в этом декабре ярче гирлянды!

Планирование в компании Уже запланировались на 2026? Важно понимать и осознавать свою роль в выполнении целей компании, иначе возникает фрустрация, ощущение своей непричастности и обесценивание результатов, поэтому сегодня про стратегическое планирование. Мне нравится, как процесс объясняет W-фреймворк: его авторы, Ленни Рачицкий и Нелс Гилбрет, собрали и структурировали свой многолетний опыт из Eventbrite и Airbnb. Согласно фреймворку, в планирование вовлечены две группы сотрудников в компании: Руководство (лидеры-управленцы, определяющие стратегию) и Команды (те, кто непосредственно реализует изменения). Фреймворк состоит из 4 шагов, причем каждый шаг – «переход хода»: 1️⃣ Контекст — ход руководства Качественное планирование начинается сверху-вниз: руководство делится с командами всем имеющимся контекстом о том, что будет успехом для компании и как планируется его достичь, какие есть возможности и риски. Контекст обычно представлен в виде стратегического документа: он включает миссию и видение компании, основные цели и стратегию их достижения, стратегические направления, на которых планируется сфокусироваться, а также ключевые инициативы в рамках этих направлений. 🌟NB: эта версия стратегии подлежит изменению и дополнению. Руководство делится тем, что, по их мнению, стратегически важно для компании, но ожидается, что команды дополнят контекст и поделятся своими точками зрения. 2️⃣ Планы — ход команд В планирование вступают команды. Получив контекст от руководства, они начинают прорабатывать план реализации по ключевым инициативам на ближайший год. Команда во главе с оунером обдумывает, как решить обозначенные проблемы, разрабатывает гипотезы и идеи их проверки. В итоге команда составляет реалистичный план того, как будет строиться работа над ключевой инициативой, планирует ресурсы, обсуждает риски, блокеры и зависимости с другими командами, оценивает влияние инициативы на цели компании, а затем представляет план руководству. 🌟NB: здесь цель продакта не «согласиться и сделать», а предложить лучший и выполнимый вариант достижения целей. Могут возникнуть разногласия, но не стоит подгонять план под ожидания, например, коммититься на больше инициатив, чем позволяют ресурсы. 3️⃣ Интеграция — ход руководства Изучив планы всех команд и оценки по влиянию на цели компании и необходимым ресурсам, руководство принимает решения о том, что приоритизировать и финансировать, куда перераспределять ресурсы, и объединяет все в единый стратегический план на всю компанию. На этом этапе принимаются сложные решения об инвестициях, в том числе в новые продукты и направления, об увеличении или сокращении финансирования. Этот единый общий план руководство транслирует на все команды. 🌟NB: со стороны продукта нужно четко аргументировать ценность инициатив, причем на языке стратегии — говорите не о конкретных задачах, а об их влиянии на стратегические цели. 4️⃣ Договоренности — ход команд Команды делятся своим фидбеком на общий план, и руководство учитывает все полученные вопросы и комментарии в финальных правках к стратегии. Лидерам важно донести до команд, почему были приняты решения, какие были варианты, выслушать негатив и внести изменения. После завершения обсуждения, команды должны быть готовы коммититься на общие цели и планы компании и приступать к реализации. 🌟NB: продакту нужно донести до команды как общий стратегический план компании, так и вклад команды в него. Также важно обозначить, почему были внесены изменения в изначальные планы, чтобы не создать впечатления, что «кто-то сверху так решил». Такое планирование позволяет продакту: 🔴двигаться в соответствии с понятными целями и в четком фокусе; 🔴иметь навигатор принятия решений и приоритизации и аргументы для отказа от посягательств на роадмап; 🔴мотивировать команду (и себя) и вовлекать в реализацию планов, показывая, как они интегрированы в стратегию компании. Делитесь, как планирование организовано в вашей компании?