Про использование ИИ в работе продакта

Последнее время мы активно развиваем платформу Сфера в сторону ИИ.

Сфера - для тех, кто не знает, - это платформа для автоматизации процессов разработки и эксплуатации ПО. Поэтому основной фокус применения ИИ у нас закономерно лежит на SDLC: разработке, тестировании, DevOps, сопровождении, работе с требованиями, знаниями и инженерными процессами.

Параллельно ИИ начинает менять и наш собственный процесс разработки. Сейчас уже сложно представить современную инженерную работу без ИИ-инструментов: как встроенных в платформу, так и внешних по отношению к ней.

Но есть важный перекос.

Когда говорят про ИИ в разработке ПО, чаще всего смотрят на роль разработчика: генерация кода, code review, тесты, анализ дефектов, документация, агенты в IDE и так далее. Иногда говорят про тестировщиков, реже - про аналитиков. А вот про менеджеров в разработке - продуктовых и проектных - говорят заметно меньше.

Хотя, на мой взгляд, именно в работе продакта ИИ уже сейчас может давать очень сильный эффект даже на стандартных инструментах, доступных почти всем. Не потому что ИИ «заменяет продакта», а потому что резко ускоряет путь от сырой мысли к рабочему управленческому артефакту: гипотезе, письму, презентации, расчету, структуре исследования, переговорной позиции, описанию пилота или плану действий.

За последнее время у меня накопилось довольно много личных наблюдений и практических кейсов использования ИИ в продуктовой работе. Хочу сделать серию постов на эту тему - не в формате абстрактной теории, а через реальные управленческие примеры.

Предварительный список тем такой:

1. ИИ как второй контур мышления продакта. Структурирование проблем, поиск противоречий, проверка логики и подготовка решений. 2. ИИ для управленческих писем и эскалаций. Как превращать сырой черновик в понятную коммуникацию для руководства, команды или заказчика. 3. ИИ для презентаций и комитетов. Как собирать логику выступления, структуру слайдов и ключевые сообщения. 4. ИИ для продуктовой стратегии. Рынок, сегменты, конкуренты, гипотезы, ограничения и варианты движения продукта. 5. ИИ для переговорной позиции. Интересы сторон, предмет торга, жесткий, компромиссный и минимально приемлемый варианты позиции. 6. ИИ для пилотов и продуктовых экспериментов. Цель, scope, KPI, критерии успеха и управленческое решение по итогам пилота. 7. ИИ для сложных разговоров. Подготовка к разговору с сотрудником, стейкхолдером или партнером: без ярлыков, но с четкой управленческой позицией. 8. ИИ как редактор и оппонент. Как улучшать тексты, проверять логику, находить слабые места и не превращать материал в безликий «нейротекст». 9. ИИ для discovery и детализации требований B2B-заказчика. Интервью, боли, требования, кастомизация и риск ухода в заказную разработку. 10. ИИ для roadmap и приоритизации. Как сравнивать инициативы и защищать приоритеты. 11. ИИ для presale и работы с клиентами. Подготовка к встречам, follow-up, value proposition и аргументация для разных ролей у клиента. 12. ИИ для анализа обратной связи и поддержки. Как кластеризовать обращения, отделять баги от хотелок и находить системные проблемы продукта.

После этого поста запущу отдельный опрос и попрошу выбрать, какую тему разобрать первой.

Буду признателен, если в комментариях добавите свои кейсы: где вы уже используете ИИ в продуктовой, управленческой или аналитической работе. Или подскажете темы, которые тоже стоит разобрать.

Соберу обратную связь и на ее основе начну серию.

Читать про продукты в b2b

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки