Современный AI-продукт-менеджер — это уже не просто стратег, а в первую очередь практик

Раньше достаточно было понимать искусственный интеллект на концептуальном уровне, чтобы эффективно управлять продуктом. Сегодня же, чтобы быть по-настоящему ценным в этой области, необходимо не просто знать, а владеть инструментами и уметь строить решения самостоятельно.

Какие навыки действительно стали ключевыми?

Во-первых, это мастерство в prompt engineering — не просто пробовать разные запросы, а уметь извлекать максимум из моделей вроде ChatGPT, Gemini, Claude, понимая, какой из них лучше подходит для конкретной задачи.

Во-вторых, уверенное владение AI-автоматизацией с помощью платформ вроде n8n. Это позволяет быстро создавать прототипы MVP и оптимизировать внутренние процессы прямо без участия разработчиков.

И, наконец, базовые, но глубокие знания AI-стека — понимание работы MCP, токенов, агентов, RAG-пайплайнов и векторных баз данных типа Pinecone или Weaviate. Эти знания значительно повышают качество решений и коммуникацию с техническими командами.

Сейчас AI-продукт-менеджер — это гибрид: часть менеджер, часть инженер, часть исследователь. И именно сочетание практических технических навыков с продуктовыми компетенциями будет определять успех в 2025 году.

Как вы считаете, какие скиллы станут обязательными для AI PM в ближайшие пару лет?