Итак, сегодня день ИИ и мы читаем исследование от Technomanagers с рецептом как стать успешным AI-продакт менеджером. Собрала самое важное и тут же ссылки что почитать, чтобы прокачаться. Обязательно поделись этим постом с тем, кто хочет стать AI-продактом😎

Поздно ночью, листаешь телефон. Видишь новости о новой волне техно-увольнений. Если ты продакт-менеджер в 2026, то наверняка боишься. Думаешь, останется ли вообще твоя работа через два года, не заменит ли ИИ всё, что ты делаешь. Стресс зашкаливает. Старый подход к продакт-менеджменту умирает С этого начинается манифест TechnoManagers и тут сложно не согласиться, мы все это чувствуем и это вызывает серьезную тревогу

Использование ИИ не равно создание ИИ-продукта Ну тут очевидно, что если мы умеем использовать ChatGPT для подготовки роудмапов, даже если делаем скромные попытки вайб-кодить это не значит, что ты AI PM. Надо уметь строить оценки моделей, как точные и вероятностные, а не просто промптить. Что делаем: ✅читаем как делать Evals-оценки, автоматизированные проверки ИИ-фич на точность, релевантность, надёжность ✅разбираемся в чем разница между детерминированными и вероятностными оценками ✅читаем про конвейеры данных ML и когда использовать LLM ✅смотрим как измерять надёжность системы и какие ИИ-метрики надо мониторить ✅учим какие метрики надо знать ✅учимся как формировать ценообразование ИИ-продуктов

Перейди за пределы хайпа простого RAG - овладей сложными стратегиями разбиения данных и retrieval Для продактов это значит, что нужно не только знать что такое RAG коллекция, но и понимать как резать данные умно: по семантике, иерархии, метаданным. Плюс обязательно знать и уметь замерять метрики: contextual precision/recall, faithfulness (нет ли галлюцинаций).

Управляй экономикой токенов и бюджетами GPU для сохранения прибыльности Это все про наш бюджет, надо понимать бенчмарки и цены моделей, я смотрю тут Еще надо знать как и зачем мониторить метрику по токенам на юзера и токенэкономику. Еще почитай про техники сжатия (quantization, distillation, caching), это помогает жрать меньше ресурсов

Контролируй объём и сложность промпта, чтобы избежать его раздутой структуры и сохранить консистентность генерации модели Так, ну тут нам надо стать немножко промт-инженерами, читаем базу здесь. Можно еще вот тут глянуть гайд по промтингу

Управляй отказами ИИ через умные UX-защитные механизмы (guardrails) Так, это такие фичи, которые помогают когда ИИ словил галлюцинацию, чтобы она не долетала до юзера. Читаем о human-in-the-loop AI и про галлюцинации и как с ними бороться

Важный раздел в этом доке - The Roadmap to Success. Прочите его, в пост все не влезает

Ciao💚

@alice_product #ИИ #AI