На днях я сама прошла ровно по этой схеме, когда собирала MVP Enterprise-продукта для стратегического менеджмента на базе GigaChat и Искры. Продуктовое видение шло от боли рынка, которую я знаю изнутри: как в кризис ИИ может за 5 секунд переформатировать задачи топа под психотип исполнителей и убрать деструктивные паттерны лидеров. На стадии «Пикачу» гипотеза подтвердилась быстро- MVP на low-code платформе был собран за неделю. Но прототип действительно не равен промышленному решению. Чтобы превратить его в надежный инструмент, пришлось спроектировать комплаенс-обвязку по 152-ФЗ и ТК РФ (блокировку незаконных формулировок увольнений до отправки руководителю) и прогнать систему через независимый мини-эвал из 7 секций. Только замерив деградацию длинного диалога в 8 ходов и полностью ликвидировав split-behavior движка, можно говорить о выходе на уровень «Райчу». Ценность продакта новой волны действительно смещается в сторону проектирования таких систем оценки. У меня это получилось интуитивно до ознакомления с тенденциями. Благодарю вас за конспект🙌

Согласна, что видение не автоматизируется — а вот подготовку к нему можно ускорить. Я перед B2B-заходом собираю досье на компанию и лпр: кто решает, что у них происходит, чем зацепить — за минуты вместо часов ручного гугления. Само видение всё равно строит человек, но фактурой можно не тратить на это половину дня.

Согласен — продуктовое видение точно не автоматизируется, тут ИИ и не участник. Зато рутину, где решает скорость, он забирает подчистую: в Bitrix24 квалификацию лидов ИИ-агент довёл до ответа за 30-40 секунд вместо 2-3 часов, и продукту освободилось время именно на стратегию, а не на разгребание заявок. Получается, чем меньше операционки у команды, тем больше пространства для того самого видения..