Strategic move: стратегия, продукт и AI


Kanal geosi va tili: Rossiya, Ruscha


Юлия Билинкис
Канал о том, как строить цифровые продукты системно.
Основатель https://strategicmove.education
Прокачать команду и по всем вопросам @real_julia_bilinkis

Зарегистрирован в РКН
Bog‘liq kanallar  |  O‘xshash kanallar

Kanal geosi va tili
Rossiya, Ruscha
Statistika
Postlar filtri


Как компании сами уничтожают дифференциацию

Все:
- ходят на одни конференции
- нанимают людей из одних компаний
- читают одни исследования
- смотрят на одних конкурентов
- копируют одни лучшие практики
Возникает конвергенция.

То есть чем лучше компания становится в понимании правил категории, тем выше риск, что она становится похожей на всех остальных.

Поэтому ищите решения за пределами своей рыночной категории! Что делает другой банк? - плохо, потому что все все знают. Кто в другой индустрии хорошо решил проблему доверия? - уже лучше.

Как другой банк делает онбоордин? - плохо. Кто вообще лучше всего научился уменьшать беспокойство перед сложным новым опытом? - уже лучше. И переносится не внешняя форма решения, а механизм!

Главный источник инновации часто находится не в вашей отрасли. Например, вы продаете сложный инвестиционный продукт. Кто лучше всего умеет объяснять сложное решение человеку, который ничего не понимает и при этом боится ошибиться? Например, хорошие медицинские сервисы не просто дают человеку больше информации. Они структурируют решение: что известно, что неизвестно, какие есть варианты, какие последствия у каждого, что произойдёт дальше.
Переносимый механизм здесь: сложность снижается не увеличением информации, а созданием понятной структуры решения. И тогда финансовый продукт можно перестроить не вокруг «ещё одного FAQ».

Смотреть на конкурентов полезно, чтобы понять стандарт категории. Смотреть за пределы категории - чтобы найти новый механизм создания ценности.

Приходите онлайн-офлайн! Будем копать глубже: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/


Есть свойства продукта, отсутствие которых уничтожает выбор, но наличие которых не создаёт дифференциации

Например: чистота номера в гостинице чрезвычайно важна.
Грязный номер вылетает из consideration set. Но после некоторого порога ещё более чистый номер почти не получает дополнительного преимущества.

Герберта Саймон в своей теории пишет: человек часто не максимизирует абсолютно все параметры, а ищет вариант, который прошёл определённый порог!

И здесь появляется принципиально важная вещь для продуктовой стратегии: какая-нибудь фича может быть жизненно важна для продукта, но давать почти нулевую дополнительную ценность после определённого уровня.

Например: скорость банковского приложения с 10 секунд до 2 секунд может радикально влиять на выбор. С 2 секунд до 1,6 - почти нет.
И поэтому вопрос стратегии: где нам достаточно "good enough", а где следующее улучшение действительно меняет выбор?

Это уже почти чистая теория предельной ценности. Приходите! Будем копать глубже: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/


#заметки_на_полях
Недавно на встрече наблюдала такую картину. Руководитель приходит на встречу, описывает решение и дальше говорит: «вот мое решение, что думаете? Критиковать можно…»

Ну все позадавали вопросы и согласились с идеей…Внешне это выглядит как согласованность. Но коллективная оценка теряет смысл, если в ней фактически присутствует только одно мнение.

Сравните, если бы он сначала попросил высказать мнение по вопросу, а потом предложил решение, то есть говорил последним….


Поэтому конкурент определяется не категорией продукта, а задачей

«Кто наши конкуренты?» - НЕПРАВИЛЬНО
«Что ещё человек может нанять для выполнения этой задачи?» - ПРАВИЛЬНО

И тут появляются:
- прямой конкурент
- соседняя категория
- воркэраунд
- сделать самому
- попросить знакомого
- комбинировать несколько решений
- отложить
- вообще ничего не делать...часто один из самых сильных конкурентов!

Пока мы определяем рынок через категорию, мы заранее ограничиваем понимание конкурентности.
Ценность невозможно понять, не поняв множество альтернатив!

Приходите! Будем копать глубже: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/


Фреймворки теряют ценность именно потому, что их стало слишком легко создавать! Когда любой может за вечер сделать: название -> схема -> 2×2 -> несколько принципов -> красивый пост, сам факт наличия модели больше не создаёт дифференциацию. Тогда автору приходится дифференцироваться уже не через качество модели, а через силу заявления: "забудьте всё, что вы знали, я научу вас доставать звезды с неба..."

Так вот когда вы видите очередной фреймворк: рекомендую вам смотреть не только на то, что он объясняет, но и на то, что он вынужден проигнорировать, чтобы выглядеть убедительно! И тут парадокс: когда там всякие сложности научные убираются, идея вдруг становится красиво продаваемой, но стратегически слабой, НО люди с "магическим мышлением" этого не замечают!
А качество модели определяется не только тем, что она объясняет, но и тем, насколько честно она описывает границы собственного объяснения.

С другой стороны есть фреймворки дико сложные, где сам автор начинает путаться. Сложность тоже может быть способом скрыть слабое мышление! Эксперт может окружить простую проблему таким количеством нюансов, терминов и оговорок, что никто извне уже не способен его оспаривать.
Это зеркальная проблема. Есть два способа интеллектуального мошенничества: ложная простота и ложная сложность!

Ну и последняя мысль: современная логика личного бренда говорит эксперту: найди одну сильную идею -> присвой её себе -> стань с ней ассоциирован. Ну и поэтому зачем там упоминать каких-нибудь нобелевских лауреатов, все же просто: я придумал! ЯЯЯЯЯЯ И поэтому если: идея = репутация = доход = статус,
то признать, что идея работает не всегда, становится уже не просто интеллектуальным актом, а угрозой. Поэтому человек начинает защищать не модель свою, а себя и свое эго. Из-за этого позиции становятся жёстче именно тогда, когда должны становиться более открытыми....Чем больше человек монетизировал идею, тем труднее ему обновить мнение об этой идее.

То же самое происходит с McKinsey, бизнес-школами и тд. Организации тоже создают интеллектуальную собственность. Тогда фреймворк перестаёт быть просто инструментом.
Он становится активом и появляется экономический стимул продолжать объяснять мир именно через него. Консалтинг продаёт не только решение проблемы, иногда он вынужден производить проблемы, для которых подходит его решение))

Короче в конечном счете это все становится популизмом. Популистская структура выглядит примерно так:
есть очевидная истина -> обычные люди её понимают -> элиты всё усложнили -> я верну вам здравый смысл. 99% компаний делают это неправильно! Я расскажу правду, которую индустрия не хочет признавать! Вот одна вещь, которую лучшие компании поняли, а остальные нет!!! То есть появляется разделение:
мы, которые поняли vs они, которые либо глупы, либо заинтересованы скрывать правду. Вы спросите, ну ок, а почему это все существует, все глупые что ли?

Нет, это существует, потому что на это есть спрос. Руководители тоже покупают определённость. «Никто еще не был уволен за использование экселя (вместо экселя подставьте фреймворк)». Все участники получают выгоду, поэтому система воспроизводится. Ну и этот спрос дико подпитывается убедительным маркетингом "Вот как всё устроено"! Вопросы? Нет, вопросов не надо!

Так что да, я отказалась от фреймворков. Все мои занятия построены так: какая комбинация способов мышления помогает лучше понять именно эту ситуацию? Фреймворк становится не религией, а линзой, то есть способом посмотреть на мир, который полезен при определённых условиях.

Короче стоимость производства псевдо-интеллектуального продукта становится практически нулевой....вы с эти ничего не сделаете. Единственное, что можно сделать: развивать свое суждение, то есть способность понять, когда фреймворк применим, а когда нет! Когда каждый может создать свою методологию, преимущество получает не тот, у кого есть методология. А тот, кто умеет признать, когда его методология не работает.

944 0 11 4 22

Ценность начинается не с продукта, а с прогресса в жизни клиента

Не надо спрашивать: почему клиент нанимает бухгалтера?

Надо спрашивать: что изменилось в жизни человека, что заставило его начать искать решение?

Он может формально искать бухгалтера, но реальная задача быть:
- вернуть ощущение контроля
- перестать бояться налоговой ошибки
- выглядеть убедительно перед инвестором
- снять с себя ответственность
- получить подтверждение, что компания нормально управляется.
То есть ценность лежит не непосредственно в услуге.

Она лежит в переходе из одного состояния в другое состояние (например, беспокоиться об отчетности в налоговую - не беспокоиться и т.д.): что произошло -> что человек пытается сделать -> что стоит на кону -> почему это лично для него важно -> какое эмоциональное изменение он хочет -> что он реально делает

Это теория ценности как изменение состояния человека.
Продукт сам по себе никакой ценности не содержит! ШОК?
Есть: состояние A - > тут что-то происходит (продукт) -> состояние Б (ценность!)
Ценность возникает в желательности B относительно A и относительно других доступных способов туда попасть.

Приходите! Будем копать глубже: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/


Пока вы дебажите прод, AI уже ставит эксперименты и покупает через свой кошелёк.

Во втором выпуске «ПРОДАКТовой корзины» — технологии, которые уже перестают быть просто инструментом и начинают менять правила игры.

Комик Сева Ловкачёв вместе с экспертами MAGNIT OMNI и гостями шоу обсуждают актуальные новости технологий и решают: что пойдет в прод, а что в мусорку.

Без духоты, с классными экспертами и интеллектуальным юмором.
Смотреть тут:
• YouTube
• VK Видео


Конкурентное преимущество начинается не с продукта, а с различия в картине мира

Если спросить десять компаний, почему их выбирают, почти все ответят примерно одинаково: «люди», «качество», «сервис», «отношения», «инновации». Проблема не в том, что эти ответы неверны. Проблема в том, что они не объясняют выбор!

Можно подобрать прекрасные слова, но если бизнес устроен так же, как у конкурентов, то конкурентное преимущество размывается. Поэтому конкурентное преимущество должно существовать ДО позиционирования - в том, как компания видит клиента, рынок и механизм создания ценности.

Кто-то в компании должен первым увидеть что-то, чего другие не видят:
- недостаточно реализованную потребность;
- недооценённый актив;
- механизм из другой категории, который можно перенести;
- необычную комбинацию компетенций;
или самое интересное — ложное допущение, которое вся отрасль считает само собой разумеющимся.

То есть стратегия начинается с фразы: «Мы думаем, что рынок неправильно понимает X». А уже потом возникает: «Поэтому мы будем делать Y иначе».

Компания должна иметь не просто план, а теорию о том, где возникнет ценность. Причём теория отличается от просто анализа рынка. Анализ рынка или трендов говорит нам, что сейчас происходит.

Теория ценности говорит: мы считаем, что происходит потому, что , и поэтому если мы сделаем , возникнет ценность.

Любой конкурент может купить отчет, провести исследование, скачать одинаковые данные и попросить ИИ всё это проанализировать. Поэтому данные сами по себе всё меньше являются источником преимущества. Преимущество возникает в интерпретации причинности. Высший пилотаж: хорошая стратегия должна содержать убеждения, которые не являются очевидным выводом из тех же данных для любого рационального конкурента. Ну или проще говоря: если все смотрят на одни и те же данные одинаковым способом, стратегия исчезает.....Приходите! Будем копать глубже: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/


Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas
Telegram'da ko‘rish
17 октября в субботу приглашаю всех на офлайн встречу или онлайн-трансляцию (можете участвовать как офлайн в Москве, так и онлайн).

В мире, где AI за минуты может сделать исследование, CJM, список гипотез и MVP, преимущество всё меньше заключается в способности быстро получить ответ.

Преимущество - в способности задать вопрос, который изменит саму постановку задачи.

Подробности и билеты:
https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/


В последнее время я всё чаще замечаю одну конструкцию в разговорах и в рекламе)

«Мир изменился - значит, старые правила больше не работают». AI изменил разработку - значит, продакт должен стать Product Engineer. Появились маркетплейсы - значит, бренд больше не имеет значения. Появился AI - значит, образование должно полностью перестроиться. Экономика стала цифровой - значит, классические модели стратегии устарели.

Звучит убедительно. Но между первой и второй частью почти всегда пропущено самое важное: почему? Если вы не отвечаете на почему (ну или отвечаете "потому что все так делают"), то у вас нет стратегического аргумента. У вас есть только мнение, замаскированное под решение. Из того, что что-то изменилось, совершенно не следует, что перестал работать механизм, который существовал раньше.

Чтобы утверждать, что старые законы перестали работать, нужно показать: какой именно механизм сломался. Мы наблюдаем: AI резко снизил стоимость написания кода. А потом почему-то мгновенно делаем вывод: значит, продакт теперь должен больше кодить. Но логическая цепочка здесь вообще не очевидна. Возможно, вывод должен быть противоположным. Если производство кода становится дешевле и доступнее, то кодинг становится менее дефицитным ресурсом. А значит, относительно дороже могут стать другие способности: понять, что вообще стоит строить; увидеть причинную связь между поведением клиента и бизнес-результатом; выбрать рынок; сформулировать ставку; понять, где создаётся экономическая ценность.

Есть очень простой тест для любой новой бизнес-идеи. Если вам говорят: «Сейчас новая эпоха…» «Рынок полностью изменился…» «Старые подходы больше не работают…» «Теперь компании должны…» задайте один вопрос: «А какой механизм связывает первое утверждение со вторым?»

И если вы не понимаете почему именно это должно работать в вашем бизнесе, начинается паника:
А вдруг мы отстаём?
А вдруг уже поздно?
А вдруг нам тоже срочно нужно это делать?

Не потому, что люди глупые. А потому, что при отсутствии причинной модели невозможно отличить сигнал от шума. Без этого любое движение рынка выглядит как приказ:
«Срочно делайте то же самое».


Выходит новая модель LLM, каналы сразу заполняют посты про сравнение моделей:
какая модель умнее?
У кого бенчмарк выше.
Кто лучше пишет код и тд.

Но, возможно, главный вопрсо сейчас совсем другой:
AI превращается в дешёвый ресурс (См график)

Корпоративный рынок AI находится не на frontier. Большинству компаний не нужна самая умная модель в мире. Им нужна модель, которая достаточно хорошо решает конкретную задачу за приемлемые деньги. И это принципиально меняет экономику рынка.

Представьте: модель A решает задачу с качеством 98% и стоит $10.
Модель B - с качеством 94% и стоит $2. Если для бизнеса достаточно 92%, дополнительные четыре процентных пункта практически не создают ценности.

Способности моделей растут чрезвычайно быстро. Но требования большинства бизнес-процессов растут гораздо медленнее. Условно, вчера для обработки клиентского обращения вам требовалась frontier-модель. Через год ту же задачу решает модель в пять раз дешевле.
Задача не изменилась. значит, сама модель становится всё менее дефицитным ресурсом. Но ценность прирастает от знания контекста.

AI value = model capability*context quality*workflow quality

И по мере того как первый множитель становится commodity, значение второго и третьего только растёт.

Поэтому настоящая единица экономики AI - вообще не токен, а cost per successfully completed task. Не сколько стоил миллион токенов, а сколько стоило обработать обращение, закрыть тикет, найти ошибку, принять решение, провести сделку.

Узкое горлышко смещается к контексту и полной стоимости workflow, а не цене модели как таковой.


Andreessen Horowitz запускает свою академию и большинство обсуждает это как очередную попытку построить «университет будущего».
Мне кажется, это намного интереснее.

Потому что главный вопрос здесь не в том, каким станет университет, что вообще останется дефицитным в образовании, когда знания перестают быть дефицитом?

В общем ответ у них следующий: AI в образовании не обязательно должен делать существующие задания легче. Возможно, его функция ровно обратная: он должен позволить ставить задачи, которые раньше студенту вообще нельзя было поставить. То есть критерий сложности должен двигаться вместе с frontier возможностей инструмента.

Вторая мысль про образовательный дизайн:
хорошая образовательная система не передаёт навыки. Она создаёт ситуацию, в которой без этих навыков невозможно двигаться дальше + среду (близость к сильным людям, проектам).

Вообще все, что я думаю про образование, я рассказала в серии роликов:

https://youtu.be/LJw1euJf0ZE?si=l0rzOEC_08NgSzGs

C чем я согласна с Andreessen Horowitz - усложнение заданий через обязательное включение этапа суждения.


Многие компании уже запускают ИИ-проекты, но далеко не все доводят их до результата. Для этого нужен руководитель, который понимает и бизнес, и разработку

Взять на себя такую роль может менеджер проектов, IT-специалист, аналитик или исследователь. Нужно только разобраться, как устроены ИИ-проекты изнутри. Этому учат на курсе «Руководитель проектов в области ИИ» от МФТИ и Нетологии.

Что внутри:
🎓 106 акад. часов от МФТИ: жизненный цикл ИИ-систем, машинное обучение, методики снижения рисков;
⚙️ 36 акад. часов практики от Нетологии: командный MVP-проект и прототипы на LLM в Langflow без кода;
👥 вебинары с экспертами, ответы на сложные вопросы и полностью дистанционное обучение, чтобы было легче совмещать с работой.

В итоге у вас будет документ от МФТИ и Нетологии и проект, который можно показать руководству.
💳 Есть рассрочка, оплата за счёт работодателя и налоговый вычет. А до 30 сентября действует скидка 10 000 рублей по промокоду AIMFTI.

Записаться на курс

Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5yYJ8eE


Чем дольше я преподаю продуктовую стратегию, тем меньше мне хочется давать студентам ещё один фреймворк.

JTBD. CJM. Unit economics. North Star. Value Proposition Canvas. Five Forces. Каждый из них по отдельности полезен. Проблема начинается тогда, когда продакт знает двадцать фреймворков, но не понимает, какая теория объясняет происходящее. Потому что продуктовая стратегия на самом деле находится на пересечении нескольких больших областей знания.

Industrial organization объясняет, откуда вообще возникает конкурентное преимущество и почему одна компания может зарабатывать там, где другая не может.

Transaction cost economics и organization theory - почему под определённую стратегию приходится менять границы фирмы, структуру, стимулы и права принятия решений.

Behavioral economics и choice theory - почему человек выбирает одну альтернативу вместо другой и почему объективно хороший продукт вдруг начинает восприниматься как плохой.

Innovation theory - как технологии меняют пространство конкуренции и почему новый игрок иногда выигрывает не потому, что сделал старый продукт лучше, а потому что поменял саму ось выбора.

Finance и venture logic - как принимать решения, когда большая часть стратегии построена на предположениях, а результат невозможно доказать заранее.

Product discovery - как всё это перестать обсуждать на уровне красивых историй и начать эмпирически проверять.

И вот когда эти куски соединяются, возникает совсем другое представление о работе продакта. Мне кажется, следующий уровень продуктового образования именно здесь: в том, чтобы показать ему архитектуру знания, внутри которой эти инструменты наконец занимают своё место.

По сути, это попытка собрать единую теорию продуктовой стратегии: рынок → выбор → ценность → конкуренция → бизнес-модель → организация → неопределённость → эксперимент. И именно с одной из самых фундаментальных частей этой системы - с того, как человек вообще делает выбор - я хочу начать отдельно.

17 октября я проведу очную «Анатомию выбора». Мы будем разбирать не очередной шаблон JTBD или CJM, а научные основания выбора: экономику, поведенческие теории, точку сравнения ценности, альтернативы, ожидания, издержки переключения и то, как технологии способны менять саму функцию выбора. Потому что прежде чем исследовать клиента, полезно понять, что именно мы пытаемся исследовать.

Билеты тут:
https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/

Возможна онлайн-трансляция!!!


Сейчас консультирую пару стартапов, которые делают AI продукты (ну на достаточно сырой еще стадии)… вот что подумалось… обычная теория JTBD нам говорит, на какую работу нанимают продукт?…ну и так далее, вы уже наверно это все знаете…

Но вообще JTBD - это просто растиражированный хайп, в основе всего этого лежит теория потребительской ценности (кстати, если вы хотите узнать глубже про научный подход к управлению продуктом - приходите сюда)… так вот помимо того, чтобы понять JTBD, было бы здорово разработать стратегию переключения. Например, вы делаете AI агента, который помогает выбирать и покупать товары. Ваша задача - не просто завайбкодить его, а создать достаточную разницу в ценности, чтобы оправдать стоимость переключения, связанную с изменением поведения.

Вот вам картинка на подумать))


Я заметила какое-то поголовное увлечение у топ-менеджеров российских компаний одной фразой:
«Продай мне свою идею».

На встречах, на стратегических сессиях, даже на интервью на YouTube, на обсуждении новых продуктов:.
- Ну хорошо, а теперь продай мне эту идею. Нуууу, что-то ты пока плохо её продаёшь…

И меня эта фраза в последнее время ужасно раздражает.
Потому что за вроде бы безобидным требованием «уметь презентовать» очень часто скрывается совершенно другая управленческая конструкция:
ты должен убедить меня, а я могу просто сидеть и ждать, пока меня убедят.

А если я не убедился?
Значит, ты плохо продал.
Очень удобная рамка.

Но…компания - это всё-таки не телемагазин и не шоу талантов. Если мы обсуждаем продукт, новую бизнес-модель или стратегическую ставку, интеллектуальная работа должна происходить с обеих сторон.

Доходит до сюра. Вчера слушала интервью с фаундером стартапа. Он рассказывает, как появилась компания, какую проблему они увидели, почему начали делать продукт. И в какой-то момент ведущая говорит:
«Ну это всё хорошо, но ты мне продай свою идею. Пока ты её как-то плохо продаёшь».

И я поймала себя на мысли:
а почему он вообще должен тебе её продавать? Он пришёл рассказать историю. Гораздо интереснее было бы спросить:
- Что ты увидел такого, чего остальные не увидели?
- Почему ты решил, что здесь существует бизнес?
- Какие факты заставили тебя поставить на эту гипотезу?
А «продай мне свою идею» - какая-то удивительно ленивая управленческая рамка. Люди быстро понимают правила игры: нужно меньше говорить про неопределённость, меньше показывать слабые места...

Когда я с ребятами на обучении рассказываю про продуктовую стратегию, я всегда делаю рефрейм: не продай, а защити! А «защити» предполагает совсем другое: покажи, на каких основаниях ты сделал этот выбор и выдерживает ли твоя логика проверку. И дальше начинается не продажа, а интеллектуальная проверка конструкции. Человек отвечает не для того, чтобы вызвать у меня желание купить, а чтобы показать ход своего рассуждения.

Более того, мне кажется, именно слово «защити» гораздо лучше воспитывает сильных продуктовых руководителей. Потому что оно учит не очаровывать начальника, а строить аргументацию.


85% строк кода в Яндексе уже генерируют нейросети. Но это далеко не самая интересная цифра из доклада про AI-продуктивность разработки с deep tech night.

Самое интересное - это то, что происходит с профессией разработчика, когда писать код становится дёшево. Обычно разговор про AI строится так: раньше программист писал код сам, теперь ему помогает Copilot или агент, а значит, он пишет тот же код, только быстрее. Но в компании, судя по докладу, трансформация уже ушла гораздо дальше. В начале 2025 года компания экспериментировала с отдельными AI-инструментами. Потом выяснилось, что инструмента недостаточно: AI сам по себе не создаёт ценность, если человек не умеет им пользоваться. В итоге они начали массово обучать сотрудников, подключать внутреннюю инфраструктуру, MCP-серверы, скиллы. А к лету 2026 года произошло принципиальное изменение: не пользоваться AI стало аномалией.

91% инженеров используют агентов еженедельно, 80% ежедневно. 85% строк кода за последние 28 дней сгенерированы нейросетями. 60% разработчиков фактически перестали писать код руками. НО тут возникает парадокс, потому что несмотря на то, что доля рабочего времени, которую инженер тратит непосредственно на код, не выросла, а упала: с 33% до 26%, но при этом артефактов производится больше.

То есть главный эффект AI не в том, что человек быстрее печатает код. AI начинает выталкивать человека на следующий уровень абстракции. Если раньше работа инженера выглядела примерно так: задача, потом архитектура, потом код, затем тестирование и эксплуатация, то теперь всё чаще:задача, потом декомпозиция, потом постановка задач агентам, затем контроль и проверка результата, а дальше следующая итерация. И тут появляется интересная метафора из доклада: код становится новым ассемблером. Когда-то программистам приходилось работать почти напрямую с машинным уровнем. Потом появились языки высокого уровня. Теперь ещё одним уровнем абстракции выше становится естественный язык + агенты.

Посмотреть в код всё ещё нужно. Иногда его нужно оптимизировать. Но постоянно производить его собственными руками будет всё меньшая доля людей. Отсюда и совершенно другой портрет сильного инженера. Раньше ценились прежде всего: глубокое знание конкретного стека, качество кода, знание протоколов, техническая специализация. Теперь на первый план выходят декомпозиция сложной задачи, умение поставить задачу агенту, создание контекста, проверка результата, архитектурное мышление, коммуникация, способность разбираться в новой области и ответственность за конечный продукт. То есть набор навыков, который раньше отличал хорошего руководителя инженерной команды.

Получается довольно неожиданная вещь: AI постепенно превращает каждого индивидуального контрибьютора в лида. Один человек начинает функционально управлять маленькой «командой» агентов.

В общем когда технология резко удешевляет одну операцию, ограничением системы становится следующая операция. Код стал дешевле, дефицитом становятся архитектура, постановка задачи, проверка, продуктовые решения и коммуникация. И это хороший вопрос уже не только для разработчиков. Если AI радикально удешевит основную операцию вашей профессии - какая способность станет новым узким местом?


#product_bits
Как выбирают кроссовки?

Когда начинаешь реально выбирать, довольно быстро выясняется, что «женские кроссовки» - это почти бессмысленная категория. Кроссовки фактически начинает позиционироваться вокруг job to be done: для бега, для йоги, для фитнеса и т.д., то есть через контекст: бегаю каждый день, только начинаю бегать, нужна максимальная амортизация, хочу лёгкую обувь для темпа, много хожу и тд

Вот вам пример ловушки. В какой-то момент Nike отказалась от привычных категорий вроде Running, Basketball, Football перестроила бизнес вокруг Men, Women, Kids.

Логика выглядела вполне рационально. Зачем держать отдельные команды для разных видов спорта, если можно объединить ресурсы, собрать больше данных через DTC и лучше понимать мужчин, женщин и детей? Только с точки зрения JTBD здесь есть фундаментальная проблема.

Men / Women / Kids - это характеристика человека.
Running / Basketball - гораздо ближе к контексту, в котором человек пытается что-то сделать. Вот здесь появляется принципиально другая логика продукта. Она частично убрала из организации специализацию вокруг контекста клиента.

Индустрия спортивной одежды и обуви перешла к мерчандайзингу по работам клиента: товар всё чаще организуют не вокруг того, кто ты, а вокруг того, что ты собираешься с ним делать.

Посмотрите, как сейчас устроены каталоги. Nike быстро поняла ошибку. У Nike внутри беговой категории уже есть Road Running / Road Racing / Track / Trail Running, а следующим слоем - тип амортизации: Maximum / Responsive / Supportive.

Эта именно та логика, по которой сам потребитель всё чаще выбирает спортивный продукт. То есть рынок фактически вернулся к простой мысли: категория должна отражать не человека. Она должна отражать задачу человека.


Ну что, кто хочет встретиться оффлайн?

Постепенно я буду выводить серии Вечернего разговора в оффлайн--плоскость. И начну я с законченной серии Анатомия выбора.
Почему? Ну во-первых, тема острая. Чем дольше я работаю с продуктовыми командами, руководителями и предпринимателями, тем сильнее вижу одну и ту же проблему.

Людей очень хорошо научили пользоваться инструментами. Но гораздо хуже - понимать, почему эти инструменты вообще должны работать.

Мы живём в мире фреймворков. И почти под любую проблему сегодня можно найти очередной шаблон. Но шаблон не объясняет реальность. Кто вообще вам сказал, что там модель мира, которая была в него заложена верна? Что не произошла дикая редукция смыслов? Да, модели нам помогают упростить, НО людей учат: возьмите модель, заполните клетки, проведите интервью, соберите таблицу, сформулируйте гипотезы. И в какой-то момент возникает очень опасная иллюзия: если я правильно заполнил фреймворк, значит, я понял проблему. Нет.

Можно прекрасно нарисовать CJM и не понять, почему человек не покупает. Можно провести двадцать CustDev и не понять, почему клиент говорит одно, а делает другое. Можно найти Jobs to be Done и всё равно ошибиться в том, с кем вы на самом деле конкурируете. Можно снизить цену и удивиться, почему спрос не вырос. Можно сделать продукт объективно лучше и обнаружить, что люди всё равно не покупают. Потому что между наблюдаемым поведением и продуктовым решением есть ещё один слой. Причина.

Именно поэтому я всё больше убеждена, что руководителям продукта и предпринимателям нужна не ещё одна методология. Им нужна научная база для мышления. Экономика. Теория принятия решений. Поведенческая экономика. Теория фирмы. Транзакционные издержки. Не для того, что бы превратить руководителя в академического экономиста. А потому что все эти дисциплины отвечают на гораздо более фундаментальный вопрос: какие силы вообще создают наблюдаемое нами поведение?

Это база принятия управленческого решения. Потому что руководитель постоянно вмешивается в сложную систему. Именно поэтому я решила сделать «Анатомию выбора».

17 октября с 10-18 в Москве проведу однодневный офлайн-практикум для руководителей продукта и предпринимателей. Главный смысл «Анатомии выбора»: не научить заполнять ещё один шаблон, а научить видеть систему причин за поведением клиента и рынка.

Ссылка тут: https://anatomy-of-choice.strategicmove.education/

Количество мест ограничено!


Если вы делаете аналог zoom, Dropbox, calendly, Otter, Fireflies и вообще AI meeting notes, Grammarly, SurveyMonkey, Typeform, простые формы, Loom, Trello, то см. пост выше 👆

AI-эпоха - это эпоха, когда фича-компании внезапно обнаруживают, что они были фича-компаниями.

20 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.