Пока одни боятся, что их заменит нейронка, другие называют себя AI Product Manager, просто научившись составлять промпты в ChatGPT. Пора уже разобрать и приземлить эту историю. Кто же такой AI Product Разберу три мифа, которые мешают и бизнесу, и карьере.

Миф 1. «Надо просто шарить в моделях и ML» Если бы этого было достаточно, лучшие AI-продукты делали бы дата-саентисты. Но продукт это не архитектура трансформера и не веса модели. Это решение боли пользователя. Data Scientist строит отличный двигатель, а PM решает, куда и зачем поедет машина. Понимать, что под капотом, важно. Считать, что этого достаточно - фатально. Последние 2 года мы могли наблюдать, как на очередных конференциях технические спецы анализировали запуки AI продуктов и это обычно сопровождалось громким кликбейтом: "80% AI продуктов не проходят стадию пилота или оказываются убыточными.

Миф 2. «Давайте прикрутим LLM, а там посмотрим» Это не product management, а использование дорогой игрушки с непредсказуемым эффектом. Самый сложный навык в AI-продуктах не внедрить нейронку, а вовремя сказать: «Здесь AI не нужен. Тут хватит обычного скрипта или нормального интерфейса». Экономия ресурсов компании на AI-хайпе один из ключевых признаков зрелого AI PM.

Миф 3. «Это обычный PM, просто стек другой» Ну... почти. Но есть нюанс. В обычном финтехе ты нажал «отправить» деньги ушли. В AI ты нажал «сгенерировать» и началось казино. Нулевой детерминизм. Модели деградируют, а данные тухнут. А accuracy в вакууме никак не конвертируется в выручку. AI-продукт живет в мире вероятностей, и этим хаосом нужно управлять. Моя формула простая: AI Product Manager - это не «человек-прослойка» между бизнесом и ML. Это тот, кто берет на себя ответственность за результат там, где внутри вероятностная магия. Кто не просто генерирует гипотезу и валидирует ее исследованием, но также проводит несколько стадий технической валидации. Но важно понимать, что он отвечает не за то, что выдала модель, а за то, какую ценность это принесло всей системе: пользователю, бизнесу, процессам.