+EV карьерный трек для продакта в эпоху ИИ-агентов

Специализироваться или расти вширь? Вопрос актуальный не только для продактов. Aгенты (LLM + context + инструменты) будут внедряться во всех вертикалях, подминая по себя определенные task-based процессы. Насколько успешно и повсеместно, время покажет, но решение надо принимать уже сейчас.

Я бы не выбирал ни одну из крайностей. Не поверхностного дженералиста. Не узкого специалиста, а делал ставку на эксперт-дженералиста (термин Martin Fowler и его соавторов). Почему?

Специализация - продукт индустриальной революции. Продакт-менеджмент, когда-то считавшийся квинтэссенцией дженерализма, превратился в каталог с фильтрами:

• Индустрия (AdTech, Fintech, PropTech, Social и т.д.)
• Тип компании (B2B vs. B2C...)
• Размер компании (стартап, scale-up, бигтех...)
• Тип продукта (SaaS, CRM, marketplace, классифайд, IoT, hardware...)
• Технология (AI, data, mobile, web...)
• Функция (technical, acquisition/retention, monetization...)

95% текущих вакансий на PM требуют ту или иную специализацию. Но выигрышна ли эта конфигурация в agent-driven организациях?

На коротком горизонте (2-3 года) аргумент в пользу специализации очевиден: LLM и агенты настолько хороши, насколько хороши контекст и управление ими со стороны человека. Особенно там, где контекст плотный, регулирование жесткое, а цена ошибки высокая.

Поэтому поверхностные дженералисты обречены: ИИ может нагенерить массу пустых артефактов, оторванных от реальности. Продакт, который может сгенерировать десять правдоподобных роадмапов, полезен только если понимает, какой из них переживет столкновение с реальностью.

Но у узкой экспертизы тоже есть потолок. Как только workflow становится понятным, его части упаковываются в софт, playbook'и и агентов. По мере удешевления вычислительных мощностей все больше fine-tuning сценариев становятся экономически оправданными. Дальше математика простая -> чем уже домен -> тем больше размеченных данных -> тем ближе качество модели к 90% уровня человеческого специалиста при 2% его стоимости -> агент X забирает работу у человека.

Настоящая дифференциация и нередуцируемый (по крайней мере на текущих моделях) человеческий навык в работе продакта сводятся к тому, что Шрея Доши называет product sense: способности принимать правильные продуктовые решения на макро- и микро уровнях в условиях неопределенности.

И этот движок суждения лучше всего формируется у тех, кто проходил end-to-end execution в разных контекстах - у эксперт-дженералиста. У человека, у которого достаточно глубины, чтобы ловить правдоподоные галлюционации ИИ, достаточно широты, чтобы транслировать процессы между доменами, и достаточно мышления от first principles, чтобы меньше опираться на локальные playbook'и.

Как таким стать в текущих реалиях рынка вопрос хороший. Полагаю, vibe coding в помощь.