Как развитие AI повлияло на создание продуктов?

Недавно Reuters опубликовал исследование о том, как Meta* перестраивала продуктовую разработку вокруг AI. Журналисты изучили внутренние документы компании и выяснили, что объем изменений в коде за год вырос на 220%, а количество новых и улучшенных функций, которые дошли до пользователей, только на 36%.

Одновременно число серьезных технических и security-инцидентов выросло на 40%, а времени на устранение последствий потребовалось на 70% больше. Простыми словами, кода стало больше, а ценность для пользователя растет совсем не теми же темпами.

AI действительно ускоряет прототипирование, разработку и тестирование. За несколько часов можно сделать то, на что раньше уходили недели. Но он не решает главные продуктовые вопросы:

▪️ для какого клиента мы создаем продукт;

▪️ какую проблему стоит решать;

▪️ почему пользователь выберет именно это решение;

▪️ какое поведение подтвердит ценность;

▪️ при каких результатах гипотезу нужно закрыть.

Если ответов нет, AI помогает быстрее двигаться в неверном направлении. Команда выпускает больше изменений, затем тратит время на исправления, поддержку и разбор функций, которые не повлияли на продуктовый результат.

Поэтому скорость разработки сама по себе мало что говорит о качестве продуктовой работы. Количество задач, строк кода и релизов показывает активность команды. Результат виден в другом: изменилось ли поведение пользователей, выросла ли ценность продукта и улучшилась ли экономика.

Перед тем как ускорять разработку, стоит проверить всю цепочку:

исследование клиента ➡️ выбор проблемы ➡️ гипотеза ценности ➡️ решение ➡️ метрика результата ➡️ контроль рисков.

Если один из элементов выпадает, ускорение только быстрее масштабирует ошибку.

На курсе «Продакт-менеджмент: от системы к росту» участники начинают с диагностики текущей ситуации по своему продукту, изучают нишу и клиентов с помощью ИИ-ассистента Kreos, к которому получают доступ на все время курса, формулируют ценность и проверяют спрос. Затем собирают решение, считают экономику, готовят выход на рынок и выстраивают движение к Product Market Fit.

Можно выбрать подходящий формат обучения. «До MVP» подойдет тем, кому нужно найти направление, проверить гипотезу и собрать первый продукт. Полный курс охватывает весь путь от выбора ниши до выхода на рынок и роста. В «Лаборатории» команды работают со своим продуктом вместе с трекером и сразу применяют методологию в текущих задачах.

👉 Посмотреть программу и выбрать формат

🔻 Если хотите, чтобы вся команда умела проверять гипотезы до разработки, находить X10-преимущество и использовать AI без потери продуктового смысла, соберем корпоративную программу под ваши задачи.

Мы уже работаем с командами Т-Банка, Сбера, Яндекса, Ростелекома, ВкусВилла, Газпрома, Спортмастера, Сколково и других компаний.

👉 Привести свою команду на обучение

• Деятельность Meta Platforms Inc. запрещена на территории РФ.