Ровно год назад топовыми моделями были GPT-5 и Claude Sonnet 4. Даже с ними при создании AI-продуктов приходилось придумывать дополнительные фреймворки, ограничения и промежуточную логику.

Нейронки регулярно чудили. Помню, как при генерации контента для одной страницы модель просто переключилась на другой язык. Первую версию Снэпбилда я собрал на Make, Softr и Sonnet 4, без сложной инфраструктуры и большого объема кастомной разработки. При этом все держалось на жестких правилах: Jobs to Be Done, Value Proposition Canvas, FletchPMM. Чтобы модель меньше ошибалась, мы ограничивали ее конкретными HTML-шаблонами.

Сейчас подход сильно изменился. Во многих задачах сильной модели уже достаточно дать описание продукта, ссылку на сайт и исследование аудитории. Дальше она сама разбирает контекст, предлагает структуру, пишет контент и собирает готовый результат.

Вместе с этим мы перестроили и процесс разработки. → Однодневные спринты. В нашей AI-first разработке двухнедельный цикл перестал иметь смысл: за это время накапливается слишком много изменений для одного демо. Это не значит, что двухнедельные спринты больше нигде не работают — просто для нашей текущей скорости итераций они стали слишком длинными.

→ Сеньоры задают правила и ограничения, мидлы работают по ним вместе с AI. Сеньор определяет архитектуру, ограничения и стандарты. Мидл использует эти правила вместе с AI и end-to-end отвечает за результат: продукт, разработку, QA и доставку ценности клиенту.

→ Максимально быстрый фидбэк. С AI очень легко быстро построить много ненужного. Поэтому главное преимущество теперь не скорость производства, а скорость обучения команды: чем раньше клиент увидит результат, тем быстрее станет понятно, куда двигаться дальше.

ИИ ускорил не только написание кода. Он изменил ритм всей продуктовой разработки и уже сложно представить старую реальность с 2х-недельными спринтами.

#AIFirst #AIProducts #ProductDevelopment #ProductManagement #SoftwareDevelopment #SaaS #ProductMarketFit