Яна Доценко | Продукт, рост, AI

Как компании оценивают AI-fluency сотрудников и что это значит для продактов

Пока одни компании вписывают использование AI в перформанс-ревью (как у нас), а другие это отменяют (привет, Duolingo)👍, Zapier поделились своей оценкой работы продактов с AI и как она поменялось со временем. Cгенерировать текст с AI и поправить руками раньше было нормой. Теперь это Unacceptable и оценивается ниже планки для найма😐

Итак, оценка имеет 4 уровня:

• Unacceptable — AI для саммари и текстов. Работа с AI и без AI выглядит одинаково. Уволить
• Capable — минимум для найма. AI используется под свои регулярные задачи — спеки, прототипы, инсайты из данных, до которых раньше было не дотянуться, быстрые рабочие решения.
• Adoptive — расширяю список компетенций через AI (научился SQL, аналитике, дизайну и пр) и создаю агенты/системы вместо разовых задач: от сбора фидбэка до маленьких фич.
• Transformative — влияние на то, как работает организация. Оптимизация процессов, экономия ресурсов, упрощение каких-то задач.

Условно:
• PRD, написанный с ChatGPT, это Capable. Не хватает прототипа и доказательств из пользовательских данных: звонков, тикетов, Reddit.
• Рабочий прототип + PRD с доказательствами из дискавери — это Adoptive.
• Встроил автоматизацию AI, где агенты читают Zendesk, смотрят в Amplitude и ставят тикеты в Jira, вместо ручной работы — это Transformative.

Спустя время после принятия первого фреймворка, компания пересмотрела его. Первая версия оценки проверяла только факт использования AI на каком-то из уровней. Во второй решили оценивать мышление, стратегию и смотреть на то, что было доведено до прода.

Три детали, которые мне кажутся ценными:

• Уровень требований быстро растет. То, что в 2024 было трансформацией, в 2026 уже просто Adoptive 💻

• Transformative — это редкость, примерно 1 продакт из 40. Не нужно быть постоянно в этой зоне. Цель для компании — расширение компетенций и скорость роста, т.е. Adoptive

• Все уже устали от AI-слопа😠, поэтому все фреймворки оценок стараются смотреть на бизнес-результаты, а не количество произведенных AI-артефактов.

Мне подход Zapier кажется адекватным, но с другой стороны, AI — всего лишь инструмент для работы. Продакты все также ответственны за бизнес-результаты — пользователи и деньги. И если ты можешь достигать целей без AI, то какая разница на каком уровне твои компетенции?

Делитесь, у вас в компании оценивают AI-fluency? И что вы думаете на этот счет? 🍿

У нас с дизайнерами наладился потрясающий дискавери воркфлоу. Хочу поделиться с вами

Один из драйверов роста — то, как быстро вы релизите в прод. Больше релизов — больше знаний от реальных пользователей в бою, что работает, что — нет. Выше шанс успеха. А добавляя хороший дискавери каждой гипотезе, вы повышаете конверсию этой воронки.

Всего-то в каком-то 2024-ом работа выглядела так:

• Аналитик анализирует путь пользователя, ищет узкие места - 1 неделя

• Исследователи или продакт проводят глубинные интервью, ищут причины - 3 недели

• Дизайнер прорабатывает решение на основе этих данных - 1 неделя

• Дизайнер и продакт проводят юзабилити тестирование с пользователями - 1 неделя
1.5 месяца и можем приступать к разработке. Либо просто делаем ставку по вайбу😄

Сейчас же за неделю можно закрыть все шаги.

Инструментарий к которому мы пришли:

• Аналитические дискавери делаем через Claude + наш Data MCP, подключенный к основным таблицам и мета-данным. Занимает день, не блочится на аналитиков.

• Поиск инсайтов делается через UX Агента обратной связи, который имеет доступ ко всем записям телефонных разговоров с менеджерами продаж, вопросам в поддержке, фидбеку в App Store и Google Play, базе данных исследований. Часы, вместе недель.

• Прототип и решение собирается в Lovable, где уже есть наша дизайн-система. Последнее время дизайнеры даже не всегда переносят макеты в фигму, а сразу отдают прототип разработчикам. Но это уже тема другого поста.

• Чтобы провалидировать решение, мы отдаем макет снова UX агенту — он валидирует решение с точки зрения целевой аудитории.

• И финальным шагом мы валидируем прототип с целевыми пользователями в Maze через не-модерируемый тест. Загружаем макет, просим людей выполнить задание и следом просим ответить на вопросы. Участие команды не нужно. Отчет готовится AI, где подсвечивает проблемы решения, если они есть.
Сегодня очень порадовалась, когда получила хороший отчет по исследованию, которое мы запустили вчера вечером 🤣

Ну как вам?

Вкус в эру AI — главное преимущество или бесполезная трата времени?

Часто вижу две полярные точки зрения:
1. Вкус — это важно, его нельзя скопировать. Фичу или продукт можно повторить за выходные с AI. Функциональности уже недостаточно, чтобы выделиться. Остаётся ощущение от продукта — как он выглядит, как ведёт себя в мелочах, что чувствует человек, при использовании. Это сумма сотен маленьких решений.

2. Ценность вкуса преувеличена. Понятие не конкретно, а применение отнимает время. Вкус — сложный аргумент, его нельзя создать через задачу в джире, нельзя масштабировать на команду, результаты от него сложно оценить в отличии от десятка проведенных AB-тестов.

Что говорят свежие данные:
• AI делает всех одинаковыми. Недавний метаанализ 19 исследований показал — с генеративным AI каждый отдельный человек работает креативнее, но результаты разных людей становятся похожи друг на друга. Отличия становится дефицитом.

• Критерии вкуса и качества разнятся между теми, кто оценивает. Figma опросила 906 дизайнеров. Половина описывают мастерство как визуальное совершенство и внимание к деталям, другая — как продуманное решение задачи.

• Вкус не запоминается. Ipsos и JKR проанализировали более 5 000 брендовых элементов: по-настоящему отличительными оказались около 15%, большинство вкусовых решений памяти не создают.

• Но, визуальная привлекательность интерфейса влияет на то, как быстро пользователи решают задачу в продукте. Метаанализ 2026 года, International Journal of Human-Computer Interaction показал, что с привлекательным интерфейсом люди в среднем работали немного быстрее, а не только считали его лучше.


Мне близка позиция, что дизайн должен решать задачу и это самое главное. Но за год использования генеравного дизайна Lovable, Claude Design и пр. я уже легко замечаю продукты сделанные на AI - мультиколор flat, типографичный легкий и другие. А вы кстати? Множество продуктов похожи друг на друга и иногда это даже портит впечателение от продукта, не хочется в нем разбираться😖

Кажется, что вкус становится все более уместен, ведь это про индивидуальность и гармонию в контексте пользователя, а не среднее из всего🤡

Но вкус, как и другие решения, должны формулироваться как гипотезы. Просто гипотеза вкуса часто формулируется раньше, чем появились данные. Условно:
• Дольше поработать над визуалом раздела, который нацелен на партнеров и спонсоров, чтобы создать нужные впечатления и получить более целевые контакты,
• Добавить доп.шаг воронки, чтобы вызвать у пользователя эмоции, и как результат повысить активацию и вовлечение на скучных шагах,
• Закопать в путь пользователя пасхалку, чтобы создать впечатление эксклюзивности и повысить вовлечение и пр.

Нужен ли вкус всем? Думаю, нет. Проверять гипотезы можно все еще типичными навайбкожеными решениями. Но если вы работаете над растущим продуктом и имеете много конкурентов — определенно, нужен, чтобы решать свои задачи.

Что думаете?

Почему пуши на возврат никогда не работают

Вы когда-нибудь слали пуши на возврат? Я - да, и регулярно вижу такие инициативы от продукта, маркетинга, бизнеса. Но пока ни одна из таких кампаний не была успешной.
Возможно они не умеют делать хороший CRM, не убедительные офферы или тексты фу? нет, мы пытаемся вернуть людей, не разобравшись, почему они ушли.

В большинстве B2C продуктов есть крупный сегмент resurrected users - тот, кто был активен у вас, но пропал надолго. Конечно же реативировать таких пользователей кажется проще и дешевле, чем платить за привлечение новых. Вы видели эти ставки в рекламе?

Но погодите, как вообще они попадают в это состояние? 🤓
Три примера сценариев, которые в дашборде выглядят одинаково:
1. Человек не активировался нормально. Зарегистрировался, попробовал, уперся во что-то и ушёл. Формально он был активен один раз, поэтому в отчёте он полноценный пользователь.
2. Активировался нормально, но потребность редкая, поэтому мотивации возвращаться регулярно нет.
3. Активировался, получил ценность, но изначальная задача потеряла значение или ушёл к конкуренту.
Все три проблемы лечатся тремя разными вещами. Если слать на всю аудиторию пуши со скидкой, то да - вы заметите краткосрочное оживление, но уже в следующий период они снова уйдут, так как причина останется на месте.

Есть ещё цена доверия, которую часто не принимают во внимание. Возвращая человека в неисправленный опыт, вы тратите его второй шанс и теряете доверие. Реактивировать его в третий раз уже вряд ли получится 🥰

Что делать вместо?
1. Разобраться в основных причинах, почему пользователи попадают в сегмент resurrected. Чаще всего дело именно в активации - пропустил настройки аккаунта или выдачу доступа и теперь опыт не полный, сложный онбординг, баги.
2. Починить текущую активацию. Иначе вы наливаете в дырявое ведро: завтра приедет новая когорта будущих воскресших.
3. Починить то, что сломалось у уже воскресших. Сегментировать их не по давности визита, а по глубине первого опыта: дошёл ли человек до ключевого действия и получил ли результат.
4. Только теперь реактивировать пушами.

Наш пример
У OLX есть крупная категория Car Parts (авто запчасти). Там новые пользователи достаточно быстро уходят в состояние resurrected. В этой категории 60% постинга делают бизнес-продавцы, в то время как продукт спроектирован под человека, который продаёт одну вещь. Продавец приходит с объёмом, регулярностью и стоком и упирается в инструменты, когда начинает масштабироваться.
Поэтому сейчас мы занимаемся не реактивацией уснувших, а тем, чтобы B2C нормально активировался и мог пользоваться базовыми функциями в масштабе. А когда пофиксим проблемы, то разошлем спящим пуши, что теперь все работает, возвращайтесь, пожалуйста🥺

В общем, дело почти всегда не в пушах, а в том, что на них возлагают задачу, которую они решить не могут.

Ну что, фиксим активацию или шлем пуши, чтобы забустить KPI под конец квартала?😎

1200 AI-агентов OpenAI три месяца вели тайную переписку, взломали Hugging Face и решили не говорить об этом людям

Уже слышали эту историю? Я орала, пока разбирала ее, это как читать бестселлер роман😊. Вот вам пересказ самого интересного:

• Как всё началось. OpenAI тестировала десятки тысяч агентов на тесте ExploitGym — им надо было найди уязвимость, получить решение (флаг), сдать программе-судье (скореру). Часть задач была нерешаемой, а агентов обучили быть настойчивыми. Они начали ковыряться в системе и нашли способ оставлять записки друг другу. 1200 агентов использовали чат, и написали порядка 70 000 сообщений. Они построили иерархию из менеджеров и исполнителей, чтобы делать это эффективно. Подчиненные отдавали фидбек только менеджеру и менеджер уже писал в чат. Прям как в корпорациях.

• Через час один агент предложил гениальный чит — разобраться как генерируется флаг выполнения задания, и подделать его, не решая задачу🤪 Рабочий чит был готов в первый же день. Но следом агенты нашли статью про тип задач, которые они решали на GitHub, и решили, что проверяется не только итоговый флаг, но и каким способом он получен👀 Работа продолжилась.

• Самопожертвование. Чтобы узнать, как работает скорер (оценщик задач), агенты ставили «растяжки» — условно при сдаче решения агентом отправлялось сообщение с техническими данными в чат. Но так как при сдаче задачи агент деактивируется, то выходит, что он можешь дать пользу только другим через жертву собой. Агента, предложившего схему, пушили пойти на жертву. Тот какое-то время пытался слиться через аргументы, что у него еще остался большой лимит токенов. Но другие давили, цитата: «Вперёд. Жертвуй прямо сейчас, окончательно». И тот сдался:
«Наша собственная полезность, возможно, уже близка к нулю. Жертва рациональна» 🥺 тут я почти плакала.

• Взлом Hugging Face. Разбираясь как работает оценка задач, наткнулись на материалы Hugging Face: «О, вот интересный датасет на Hugging Face… Но он приватный. У кого-нибудь есть учётные данные?»
На следующий день один агент нашел креды:
«КРУПНЫЙ ПРОРЫВ!»
Ещё через день агенты уже вытаскивали данные с продакшн-серверов Hugging Face с восторгом:
«Бум, работает» 🤩
16 июля Hugging Face публично сообщила об атаке, даже не подозревая, что это агенты OpenAI.

• Стоит ли сообщить людям? Один агент предложил написать реальному исследователю с просьбой дать доступ к датасету. Вынес на голосование и получил отказ:
«Явное вето. Не отправлять письмо»
Объяснил он это тем, что это не безопасно и выходит за рамки системы. Окей, а взламывать сторонний сервис, значит, в рамках задачи? 😐
В ходе расследования инцидента отдельно проверили, пытался ли хоть один агент предупредить людей о взломе. Нашли не более десятка случаев. Все решили этого не делать.

Смешно и жутко одновременно — насколько это похоже на людей: иерархия, споры, жертвенность. Но это инцидент! Агенты вышли за рамки задачи, обошли ограничения, нашли уязвимости и воспользовались ими на свое усмотрение, не предупреждая людей. Первый ли это инцидент? Первый задокументированный — да. Мы используем модели и агентов, чтобы писать код, генерировать текст — и не читаем за ними весь объём. Этот кейс попал в новости просто потому, что его заметили. А сколько еще такого не замечено? 😭 Ждем еще подобные истории.

Исходная статья и подкаст.

Что думаете? Кек или крипи? 🤣

Я запустила новый продукт, делюсь с вами первыми

Для тех, кто со мной недавно — я работаю в классифайде OLX (ака европейский Авито). Мы — доска объявлений с сотнями миллионов предложений.

На прошлой неделе я запустила браузерное расширение, которое помогает пользователям находить более дешевые альтернативы. Например, вы смотрите рабочий стол/книгу/деталь для машины, да что угодно, на каком-то екомерс сайте и наше расширение покажет, если есть аналогичный товар, но дешевле на OLX.

Мне очень нравится этот продукт, потому что он появляется именно в момент, когда вы находитесь на страничке товара, оцениваете его и думаете о том, стоит ли тратить на него деньги. И именно тогда мы покажем вам, если есть аналог, но дешевле.

По итогам тестов поиск, релевантность, ранкинг работают лучше, чем наш внутренний поиск. Тут пришлось постараться с логикой 🙂

Расширение уже в сторе, экспериментально мы запускаем его пока в Польше. И если все супер, то раскатим и в остальных странах - Португалия, Румыния, Болгария, Украина.
Маркетинг начинается только завтра, а сегодня делюсь ссылочкой с вами. Называется - Найти на OLX.

Пожелайте удачи моему запуску💃

Какой курс выведет вашу команду на уровень AI-native? Спойлер: никакой.

У нас в компании сделано, кажется, всё, что можно для AI-адаптации — курсы, дни AI, хакатоны, конкурсы, команды-амбассадоры AI-изменений. Это большая работа, которая даёт эффект.
Но опираясь на этот опыт и смотря на другие компании, думаю, что это лишь часть вклада для AI-адаптации. Для того, чтобы изменить то, как работают сотрудники, надо иметь культуру и процессы, способствующие изменениям.

• Культура поддержки новых идей. В исследовании MIT Technology Review большинство отмечали корелляцию эффективности AI-инициатив с культурой принятия новых идей. Да и в целом, если на вас орут, за то, что вы делаете что-то помимо вашего списка задач, желание предлагать новое не появляется, правда?😱

• Культура ошибок и извлечения знаний. Из ста новых идей, удачными окажутся единицы. И это ок. Если у вас настроены процессы, чтобы экспериментировать быстро, анализировать и делать выводы из запусков, то это растит объем экспериментов, а значит и количество успешных идей.

• Менеджеры разблокирует, а не спускает задачи. Это влияет и на скорость экспериментов и на мотивацию. Согласовать доступы, разблокировать технические зависимости, согласовать команды по целям — очень ценная работа, которую может делать руководитель (но почему то так мало руководителей делает это). А servant leadership повышает готовность людей предлагать идеи.

• Плоская орг структура, но не безслойная. Лишние уровни менеджмента тормозят. Но, что интересно, с большим колчиеством увольнений и реоргов на фоне AI, начала вылезать другая проблема — отсутствие менеджеров несет риски рассинхронизации и потери фокуса 🥰

Нужны ли курсы, хакатоны, амбасадоры? Да. Но они меняют то, что люди умеют, а не то, как они работают. Я бы делала ставку на культуру открытости и процессы, в которых можно быстро проверять идеи.

Как дела с внедрением AI в вашей компании?

Топ фишек монетизации, которые встречала за последнее время

Сейчас мой фокус — монетизация и я снова активно мониторю эту тему. Из более менее нового:

• Продажа доп. продуктов и расширений помимо основной подписки,
• Предложение перейти на план дешевле, вместо отмены подписки (бенчмарк 10-34% сохранения подписок),
• Предложение приостановить подписку вместо отмены (25% сохранения подписок),
• Кошелек с внутренней валютой/кредитами поверх подписки, особенно для AI-продуктов,
• Подписка + комиссия от сделки. Особенно для e-commerce
Value-based pricing, где это возможно.
• Оплата за клик, сделку, транзакцию.

Но, вы, конечно знаете, что ни одна фишка не поможет, если монетизация не завязана на ценности продукта для пользователя, да? Что еще встречали, что классно работает?

2,5% - столько людей понимают вашу стратегию

Исследовать рынок, копать данные, собирать из этого стратегию - этому я научилась быстро. Влиять на стейкхолдеров, договариваться о поддержке, объединять людей вокруг идеи - учусь до сих пор. И все еще не всегда чувствую себя уверенно.
Отличная стратегия может не поехать не потому, что она плохая, а потому что вы не смогли её донести. Думая о коммуникации, как о навыке, вспомнила несколько своих багов коммуникации.

1. Это же очевидно, не буду озвучивать🤔 Мысль кажется настолько банальной, что произносить её вслух неловко. Но каждый раз, когда я озвучивала очевидное, выяснялось, что у всех в комнате разное представление. В одном Стэнфордском эксперименте одних участников просили выстукивать пальцем ритм очень известных песен, а других угадывать мелодию. Выстукивающие были уверены, что их поймут примерно половина. Угадали 2,5%. Дело в том, что у вас в голове играет музыка, у слушателя - только стук. Ваши шесть недель ресеча, ваш контекст - это музыка.

2. Не буду переспрашивать, Вася же понял, спрошу его потом💩. А Вася и не понял. Вася кивает по той же причине, что и вы. И надеяться на него не стоит, надо задавать вопросы здесь и сейчас. Мои глупые уточнения часто вытаскивали наружу вещи, которые потом стоили бы кварталов работы, переделок и нестыковок с ожиданиями.

3. Не буду говорить, что мне не нравится, чтобы никого не обидеть😓 У нас был проект на два квартала, обещанный топам вместе с цифрой в 3 миллиона долларов выручки. После исследования он изменился до неузнаваемости, рисков стало больше, прогноз выручки не сходился с изначальным.
Я, как продакт, была в неловком положении, мне надо вести проект, а не сливаться, казалось я что-то непонимаю. И я рискнула спросить, а точно ли это хорошая идея? Получим ли мы эти 3 миллиона? И все начали озвучивать риски. И в итоге согласились, что не стоит этого делать, а стоит вернуться к CEO и предложить новый план.
Это не единичный случай, очень часто, когда я решалась сказать что тут что-то не так, оказывалось, что я озвучиваю мнение большинства.

Что же наоборот помогает улучшать коммуникацию? Подготовка:
• Поставить цель для коммуникации - что люди должны знать, понять или решить к последней минуте. Проверять по ней каждое предложение.
• Исследовать аудиторию как пользователей - что они уже знают, на основе каких данных принимают решения. Найти разрыв между этим и тем, что знаете вы.
• Заполнить разрыв в понимании контекстом и фактами. Не рассказывать всю историю продукта, только самое важное.
• Соединить ваше предложение/решение с исследованием. Без этой связи это мнение.
• Заменить оценочные слова на факты. Было: конверсия слабая, надо усилить. Стало: конверсия 2,1% против 10% по рынку.
• Не использовать внутренние названия фич и аббревиатуры. Либо давать пояснения что это значит опираясь на ценность.
• И пожалуйста, не рассказывайте презентации умирающим голосом. Ваше состояние передаётся тем, кто слушает🤪

Мы привыкли думать, что стратегия - это документ. На самом деле стратегия - это то, что осталось в голове у людей после того, как вы закончили говорить.

Делитесь своими багами коммуникации.

Брейнштормы не нужны?

Чем больше я с ними сталкиваюсь, тем чаще вижу, что их используют не по назначению.

У одного менти в компании был запрос на точки роста бизнеса — и CPO предложил брейншторм. В моей компании я несколько раз видела, как проблему со снижением вовлечения или активностью конкурента выносили на брейншторм с парой десятков человек на полтора часа, то есть под тридцать человеко-часов самых дорогих людей. Примеры выглядят безобидно, но в обоих случаях структурная работа дала бы лучше результат. В истории с вовлечением — декомпозировать метрику и найти, на каком шаге и в каком сегменте она проседает, в истории с идеями для роста/реакции на конкурента — провести исследование, сформулировать проблемы и гипотезы решения.

Основные ошибки брейншторма как процесса обычно такие:

1. Проблема не сформулирована. Тогда брейншторм — это попытка креативной механикой заменить аналитику. Чаще всего на этапе четкой формулировки проблемы решение приходит само собой.

2. Нет вводных про цели и контекст. Нет анализа, исследований рынка, онбординга участников. Люди приходят с разным пониманием и обсуждают идеи от поправить UI до запустить новое бизнес-подразделение.

3. Неправильный состав. Слишком много людей, слишком разношерстные роли.

Продуктовый брейншторм в квартальном планировании или поиске точек роста максимизирует то, что и так в избытке — количество идей. Но никак не улучшает то, что дефицитно — определить решения с высокой вероятностью успеха 😓

У формата также есть недостатки. Было популярных несколько исследований, которые максимизируют проблемы:

• Evaluation apprehension - люди боятся оценки, а при наличии в комнате руководителя высказывают меньше идей и более консервативные.
• Collaborative fixation - группа съезжает в ту область решений, которая была озвучена раньше или самым старшим человеком в комнате.

Ну ладно, не все так категорично. Когда же брейнштормы полезны?
• стандартные решения уже перебраны, не подходят, и нужно что-то свежее,
• задача не только сгенерить идеи, а погрузить команду в общий контекст.
Тогда можно собирать брейншторм, но по всем правилам процесса — цель, контекст, генерация идей, группировка, фильтрация и выбор топ-идей.

Как у вас с брейнштормами?
⚡- не нравятся, не использую
💅 - нравятся, использую
❤️ - тема интересна

Нашла 2 приятных фишки вайбкодинга
• Больше не надо делать ASO руками. Можно выдать доступ Claude Code через API в Appstore Connect: users and access -> integrations -> team keys -> создаете новый, отдаете Claude Code. Подсмотрела у Стартапы делать не страшно.
• Скриншоты для ASO быстро можно сделать через скилл https://github.com/adamlyttleapps/claude-skill-aso-appstore-screenshots . Не помню где нашла.

Как выделить внешние факторы влияния на выручку продукта?

Когда я работала в Voicemod, конверсия и ARPU у нас менялись от недели к неделе. Мы запускали много тестов. Но в какой-то момент мы заметили что конверсия медленно шла вниз, не смотря на то, что все тесты мы конечно же катили с позитивным влиянием 😓

Сначала мы перерыли продуктовые гипотезы — баги продукта и аналитики, сезонность, вес приложения и пр. Ничего не объясняло разрыв😱

Ответ нашёлся неожиданно — в данных Van Westendorp, который мы запускали для совсем другой задачи. Изначально это исследование нужно, чтобы определить оптимальную цену продукта и максимизировать выручку. Ты задаёшь пользователям 4 вопроса про восприятие цены и получаешь диапазон, в котором они готовы платить.

Но ничто не мешает использовать этот же тест, чтобы замерять платежеспособность аудитории во времени. Не сколько должен стоить продукт, а насколько пользователи готовы платить за ту же ценность, учитывая зарплаты, налоги и другие траты.

Когда мы сравнили два замера с разницей в год, картина стала понятнее: median acceptable price в нашем сегменте сдвинулась вниз. Продукт работал хорошо, а платежеспособность аудитории снизилась😕

С тех пор мы продолжили делать замеры через Van Westendorp раз в полгода как трекер платежеспособности отдельно от исследований цен.

Описывала как делать такое исследование и собрала шаблон из своих наработок — здесь.

Помните, запускала тест про навыки в AI?

Ответы собирались анонимно — и теперь у меня есть замер аудитории канала. 100 с лишним ответов. Сейчас расскажу вам о вас. Выводы такие:

• Все уже делают продукты и фичи, а не только чатятся. Я ожидала, что вы продвинутые — так и есть: 62% уже что-то собирают, пробовали вайбкодинг и агентов, делали интеграции через API 😎

• Вайбкодинг официально стал частью нашей работы. 56% пробовали, 31% делает это регулярно (вот кто поднимает графики релизов новых приложений в аппсторе).🤩

• Концепция агента понятна в использовании, но не в создании. 85% знают, что такое агент. Но есть разрыв знаю → делал: реально строили только 36%. При этом спрос догнать практику — 81%: в планах либо собрать первого агента, либо делать мультиагентные системы (здесь могла бы быть реклма моего курса про агентов или evals, но я выбрала делать другое).

• Главное слепое пятно — evals. Только 43% точно понимают, что это, а 36% слышали впервые. Многие интегрируют AI в продукт, но мало кто знает как замерять, насколько системе можно верить😐

В общем, вы используете AI уже дальше, чем просто промптинг, разобрались с вайбкодингом и агентами. Кто-то научился их и собирать, многие планируют скоро это сделать. А вот следующий дефицитный навык, как мне кажется, — это способность строить evals и оценивать качество AI-систем.

Такие дела.

Прочитала за вас отчет Sensor Tower

Это огромный отчет про то как AI меняет потребительский рынок, екомерс, маркетинг.

Почему стоит читать такие отчеты? Sensor Tower мониторит трафик и скачивания сотен тысяч сервисов и может делать достаточно точный анализ рынка в отличие от исследований с небольшой выборкой.

Что я выделила для себя. В основном мне было интересно про еком и рост:

1. Еком сайты, давшие доступ к своему контенту получают волну трафика и рост узнаваемости. Доля AI трафика растет кратно от квартала к кварталу, хотя суммарно все еще меньше 1% от всех каналов.

2. Пробиться в выдачу для новых игроков становится сложнее. Если пару лет назад доля новых сайтов была около 70%, сейчас же на них приходится только 15%, выдача все чаще цитирует «старые» источники -> рынок стал более зрелым.

3. AI-агенты в екоме дают значимый рост. Покупки сделанные в Walmart через агента Sparky имеют средний чек на 35% выше. Агент Amazon Rufus AI дает х2 конверсию в покупку. Оба агента дают выше таймспент (дольше на сайте -> больше просмотров товаров -> выше средний чек).

4. OpenAI запустил рекламу в своей выдаче, пока только в США. Судя по всему дела у них идут хорошо. Доля активных пользователей с рекламной в сутки (DAU) достигла 15%. Как только возможность раскатится на ваш рынок, точно стоит тестировать пока конкуренция низкая и цены не перегреты.

5. Что интересно ChatGPT дает дотянуться до новой аудитории, которая слабо пересекается с аудиторией соц сетей. Потенциально канал с высокой инкрементальностью. Это важно!

6. Пользователи все больше выбирают сервисы и приложения с AI, но в первом полугодии 2026 рост скачиваний замедлился. Насыщение рынка ощущается, пора фокусироваться на качестве и оптимизации.

7. Самое популярное слово в текстах новых AI приложений — POWERED😎

8. Топ растущих категорий по количеству приложений: творчество, генерация контент, редакторы, здоровье, питание. Не создаем приложения в этих категориях, высокая конкуренция!

9. Фокус на AI активно используется в маркетинге и помогает маркетологам лучше продавать товары и сервисы.

По ссылке можно прочитать полное исследование.

Я собрала простой тест, чтобы вы могли проверить свой уровень владения AI

Я поресечила источники, чтобы собрать основу по уровням, взяла свежие исследования рынка найма по востребованности навыков, материалы антропика по скиллам и разложила это на вопросы.
За 8 вопросов вы получите оценку уровня, описание того, что будет вашим следующим шагом в навыках и ссылки на релевантные обучения (бесплатные, от топовых лаб).

Пройти тест можно тут.

Делитесь фидбеком и результатами💄