Иван, продакт-менеджер в небольшой компании, вышел из отпуска в начале сентября, сел разбирать переписки и сразу увидел приглашение от CPO на обсуждение продуктовой стратегии следующего года.
По опыту прошлого года, две недели выглядели очень сжатым сроком даже для первого черновика, но теперь у компании появился корпоративный доступ к Claude и метрика по использованию токенов (чем больше – тем лучше). Иван дочитал пост линкед-ин инфлюенсера о том, что тот автоматизировал всю свою работу и агенты теперь пишут стратегии за него, и решил попробовать так же. Поставил себе часовой слот в календарь за день до обсуждения. По словам инфлюенсера, агент прекрасно справится с задачей за 20 минут, но Иван решил перезаложиться.
Ивана нам пришлось выдумать, чтобы вам было интереснее читать этот пост, но вопросы «сможет ли Claude написать стратегию за меня» и «зачем практиковаться, если AI справляется сам» действительно актуальны. Давайте разложим процесс создания стратегии на базовые составляющие и подумаем, как AI влияет на каждый из них.
Если совсем упростить, то создание стратегии состоит из четырёх шагов:
1. Собрать данные об окружающем мире, компании и продукте (интервью, исследования, метрики, результаты тестов и вот это всё).
2. Придумать и аргументировать собственно стратегию: что мы строим, чего мы не строим, почему именно это, как идём к результату.
3. Обсудить принятые решения с уважаемыми людьми стейкхолдерами, получить миллион новых вводных, всё переписать много раз.
4. Сформулировать финальную версию в виде понятного документа с несколькими версиями: покороче, подлиннее, про бизнес, про тех, про этих, в одном слайде, в танце и песне.
Шаг 1. Начинается с вопроса, какие именно знания нам нужны и что из этого реально получить в нашей ситуации. Уже на этом этапе великие продакты начинают отличаться от менее великих: чем больше опыта и знаний у менеджера, тем лучше он сформулирует задачу и получит более качественный результат. Зная правильный вопрос, а ещё лучше имея под рукой описанную методологию, можно использовать AI для контроля качества – проверить, не забыли ли мы что-то. Польза есть, но минимальная, живого продакта пока заменить не получится.
Продолжение первого шага – непосредственно сбор данных. Тут AI бодро шагает по планете и даёт реальную ценность, с одним НО: чтобы сбор данных на базе AI работал как надо, его придётся как надо внедрить – подключить к источникам данных, задать правила, проверки качества и т. д. За день до прогона стратегии такое не сделать.
Шаг 2. Здесь AI-агенты пока особо не помогут. Их можно использовать как спарринг-партнёров в поиске решений и аргументов, но без базы стратегического мышления они вам не помогут. Тут великие продакты с AI убегают далеко вперёд от менее великих с тем же AI – разница даже более заметна, чем при постановке задачи на поиск данных.
Шаг 3. Агент за продакта его не сделает, и именно перед походом к стейкхолдерам хочется потренироваться в безопасной среде: тут на кону не только стратегия, но и профессиональный имидж, повышение или увольнение.
Шаг 4. Целиком на ваше усмотрение – я уже вижу волну «мы этот документ сами писали, без всякого AI, вон даже опечатки есть». Но можно и агентами.
Так вот, шаги 1 и 4 – это ремесло, которое AI постепенно забирает себе, и хорошо, если заберёт. А шаги 2 и 3 – ровно там, где опыт и практика продакта пока незаменимы, и именно туда стоит вкладывать время.
Дальнейшая судьба выдуманного Ивана пока неизвестна, возможно что его Claude настолько хорош, что он управился за 20 минут, может быть CPO раскатал его первом прогоне и пришлось собирать всё заново.
Тема на самом деле гораздо шире четырёх абзацев в телеграм-канале, и нам кажется, её стоит обсудить вживую, с вопросами и конкретными кейсами.
Поэтому 9 сентября в 19:00 GMT+3 проведём вебинар о том, как AI меняет сам процесс создания продуктовой стратегии — от анализа рынка и поиска возможностей до формулировки стратегических ставок.
➡️➡️➡️Запишись
Бот напомнит о вебинаре, поможет добавить событие в календарь и пришлёт запись.
По опыту прошлого года, две недели выглядели очень сжатым сроком даже для первого черновика, но теперь у компании появился корпоративный доступ к Claude и метрика по использованию токенов (чем больше – тем лучше). Иван дочитал пост линкед-ин инфлюенсера о том, что тот автоматизировал всю свою работу и агенты теперь пишут стратегии за него, и решил попробовать так же. Поставил себе часовой слот в календарь за день до обсуждения. По словам инфлюенсера, агент прекрасно справится с задачей за 20 минут, но Иван решил перезаложиться.
Ивана нам пришлось выдумать, чтобы вам было интереснее читать этот пост, но вопросы «сможет ли Claude написать стратегию за меня» и «зачем практиковаться, если AI справляется сам» действительно актуальны. Давайте разложим процесс создания стратегии на базовые составляющие и подумаем, как AI влияет на каждый из них.
Если совсем упростить, то создание стратегии состоит из четырёх шагов:
1. Собрать данные об окружающем мире, компании и продукте (интервью, исследования, метрики, результаты тестов и вот это всё).
2. Придумать и аргументировать собственно стратегию: что мы строим, чего мы не строим, почему именно это, как идём к результату.
3. Обсудить принятые решения с уважаемыми людьми стейкхолдерами, получить миллион новых вводных, всё переписать много раз.
4. Сформулировать финальную версию в виде понятного документа с несколькими версиями: покороче, подлиннее, про бизнес, про тех, про этих, в одном слайде, в танце и песне.
Шаг 1. Начинается с вопроса, какие именно знания нам нужны и что из этого реально получить в нашей ситуации. Уже на этом этапе великие продакты начинают отличаться от менее великих: чем больше опыта и знаний у менеджера, тем лучше он сформулирует задачу и получит более качественный результат. Зная правильный вопрос, а ещё лучше имея под рукой описанную методологию, можно использовать AI для контроля качества – проверить, не забыли ли мы что-то. Польза есть, но минимальная, живого продакта пока заменить не получится.
Продолжение первого шага – непосредственно сбор данных. Тут AI бодро шагает по планете и даёт реальную ценность, с одним НО: чтобы сбор данных на базе AI работал как надо, его придётся как надо внедрить – подключить к источникам данных, задать правила, проверки качества и т. д. За день до прогона стратегии такое не сделать.
Шаг 2. Здесь AI-агенты пока особо не помогут. Их можно использовать как спарринг-партнёров в поиске решений и аргументов, но без базы стратегического мышления они вам не помогут. Тут великие продакты с AI убегают далеко вперёд от менее великих с тем же AI – разница даже более заметна, чем при постановке задачи на поиск данных.
Шаг 3. Агент за продакта его не сделает, и именно перед походом к стейкхолдерам хочется потренироваться в безопасной среде: тут на кону не только стратегия, но и профессиональный имидж, повышение или увольнение.
Шаг 4. Целиком на ваше усмотрение – я уже вижу волну «мы этот документ сами писали, без всякого AI, вон даже опечатки есть». Но можно и агентами.
Так вот, шаги 1 и 4 – это ремесло, которое AI постепенно забирает себе, и хорошо, если заберёт. А шаги 2 и 3 – ровно там, где опыт и практика продакта пока незаменимы, и именно туда стоит вкладывать время.
Дальнейшая судьба выдуманного Ивана пока неизвестна, возможно что его Claude настолько хорош, что он управился за 20 минут, может быть CPO раскатал его первом прогоне и пришлось собирать всё заново.
Тема на самом деле гораздо шире четырёх абзацев в телеграм-канале, и нам кажется, её стоит обсудить вживую, с вопросами и конкретными кейсами.
Поэтому 9 сентября в 19:00 GMT+3 проведём вебинар о том, как AI меняет сам процесс создания продуктовой стратегии — от анализа рынка и поиска возможностей до формулировки стратегических ставок.
➡️➡️➡️Запишись
Бот напомнит о вебинаре, поможет добавить событие в календарь и пришлёт запись.