AI-native компаний становится все больше, а продуктовых позиций в них — куда меньше, чем в традиционном бигтехе. Значит ли это, что продакты больше не нужны? Нет, это значит, что к ним предъявляются другие ожидания.
Из этого адаптированного перевода Питера Янга вы узнаете, каким эксперт видит ближайшее будущее продакт-менеджмента.
1. Хороших PM-позиций будет меньше
Фаундеры и лидеры из AI-native компаний вроде OpenAI, Anthropic, Cursor и Replit сходятся в одном: маленькая, но сильная команда — лучше, чем традиционная большая.
Вот пара цитат:
💬 «Нужна относительно небольшая команда, где почти каждый — действительно хорош». — Дарио Амодей, CEO Anthropic
💬 «Мы ограничили команду 30 продактами, потому что хотим стать образцом того, как строить компанию, которая опирается на AI». — Нейт Гонсалес, Head of Business Products в OpenAI
💡 Что это значит для нас:
- Продуктовых ролей в AI-native компаниях будет меньше
- Позиции PM в FAANG тоже перестанут быть надежными в долгосрочной перспективе
2. Старый способ масштабирования команд умер
В годы ZIRP (Zero Interest-Rate Policy — периоды, когда центральные банки, в основном США и Японии, устанавливали ключевую процентную ставку на нулевом или близком к нему уровне для стимулирования экономики. — прим. GoPractice) типичная продуктовая команда состояла из инженеров, продактов, дизайнеров, дата-сайентистов, маркетологов, контент-специалистов и так далее.
Но AI-native компании не нуждаются в продактах, которые не готовы выходить за рамки своих должностных инструкций и говорят что-то вроде:
🙈 «Упаковкой пускай занимаются маркетологи».
🙊 «Кастдевы пусть проводят исследователи».
🙉 «Мне некогда догфудить продукт, я очень занят стратегической работой».
Вместо этого им нужны T-shaped builders — люди с глубокой экспертизой в одной области и достаточно хорошим пониманием других смежных сфер.
Эту мысль отлично сформулировал глава дизайна Cursor Рио Лу:
«Вы больше не нанимаете людей на определенные роли. Вы нанимаете тех, кто обладает широким кругозором и глубокими знаниями, вкусом, системным мышлением и способностью к быстрому обучению. 5 человек, которые могут работать с кодом/дизайном/продуктом, превосходят 20 специалистов, передающих задачи друг другу.
Новые узкие места теперь завязаны сугубо на человеческий фактор: вкус, видение, суждение, понимание контекста. AI может предложить варианты, но не может сказать, какой из них правильный. Вот где сейчас важна специализация — в умении принимать решения, а не в исполнении.
Небольшие команды, гибкие границы, все работают с одними и теми же инструментами. Роли по-прежнему важны, но теперь они пересекаются в рамках различных задач, а не изолированы друг от друга. Инструменты берут на себя выполнение задач, а вы — отвечаете за видение».
💬 Product Advisor высказал очень точную мысль: «Продакт-менеджмент не умер, но компаниям больше не обязательно нанимать продактов для выполнения этой работы».
Благодаря AI-инструментам у дизайнеров и инженеров теперь гораздо больше ресурсов, чтобы закрывать PM-задачи — например, сделать саммари инсайтов от пользователей или составить драфт продуктовой стратегии. Поэтому компании и откладывают привлечение новых продактов.
💡 В эпоху AI продакт-менеджер, который не может участвовать в разработке, и разработчик, который не может сформулировать продуктовые требования, будут одинаково уязвимы.
3. Умение создавать продукты станет базовым ожиданием от PM
Чем опытнее я становлюсь как PM, тем меньше у меня толерантности к типичной PM-показухе вроде:
- Тратить больше времени на документацию по разработке продукта, чем на саму разработку
- Зацикливаться на внутренних документах вместо того, чтобы догфудить конечный продукт
- Выносить важные продуктовые вопросы на общие обсуждения в поисках компромиссов, которые всех устроят, но при этом сделают продукт слабее
AI сократил время от появления идеи до создания прототипа до нескольких часов.
💡 Компании и команды, которые могут создать первую версию утром и получить обратную связь от пользователей к обеду, выиграют у тех, кто продолжает тратить дни на разработку по заранее составленному плану.
Это не только мое мнение.
💬 «Быстро — важнее, чем правильно». — Клэр Во, Chief Product Officer в Color и ex-CPO в Optimizely
💬 «Реализация важнее стратегии». — Ами Вора, ex-CPO в Faire and ex-Head of Product в WhatsApp
***
Получите знания и навыки для продуктовой работы с AI у нас:
→ «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» научит вас строить продукты и оптимизировать процессы на основе технологий машинного обучения.
→ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» научит применять генеративный AI для создания продуктов и автоматизации процессов через решение практического бизнес-кейса.
→ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» научит создавать прототипы продуктов и фич для быстрой проверки своих идей, используя возможности генеративного AI. Навыки программирования не потребуются.
💡 Продолжайте совершенствовать и применять навыки в работе после завершения обучения.
***
4. Курсы и сертификаты по AI — это еще не все
Научиться создавать продукты и прототипы своими руками — важно.
Логично, что первый импульс в такой ситуации — купить и изучить AI-курс, чтобы научиться создавать прототипы.
Это хорошо! Но важно продолжать собирать прототипы и продукты даже после того, как вы закончили курс, а не наслаждаться полученным сертификатом.
Если вы остановились после обучения и вернулись к прежним занятиям — это значит, что вы просто потратили деньги и ничему не научились.
Я пообщался с сотней AI продакт-менеджеров в LinkedIn, чтобы узнать, как они освоили эту профессию. Вот в чем секрет:
1. Переходишь в свой профиль на LinkedIn.
2. Нажимаешь «Редактировать».
3. Добавляешь «AI PM»Не благодарите.
Нанимающие менеджеры ждут не ваших сертификатов, а подтверждений того, что вы действительно умеете.
💬 «Один из самых интересных вопросов на интервью — что вы создаете в свободное время. Люди, которым нравится строить, выражают себя через прототипы, а не через документы». — Джош Вудворд, VP Gemini
Это не я придумал! Вот что пишет Antropic на странице вакансий:
💬 «Мы ценим прямые подтверждения ваших способностей. Если вы проводили интересные независимые исследования, писали содержательные статьи для блога или внесли вклад в разработку open-source ПО, укажите это в начале своего резюме!»
💡 Единственное, что имеет значение для AI-native команд, — это то, что вы реально сделали, и какие конкретные идеи у вас есть по улучшению их продукта.
5. Чем выше вы поднимаетесь по карьерной лестнице, тем меньше времени на создание продуктов
Возможно, вы хотите сказать мне что-то вроде «Слушай, после нескольких встреч подряд и укладывания детей спать я не чувствую ничего, кроме усталости. Когда мне заниматься этими твоими прототипами?».
Это можно понять. Но вот в чем ирония.
Люди идут в продакты, чтобы «создавать реальные продукты», «влиять на решения» и «закапываться в глубину». Но в реальности у продактов не так уж и много времени на создание продуктов по сравнению, например, с инженерами или дизайнерами.
Чем выше вы поднимаетесь по продуктовой карьерной лестнице, тем больше вашего времени съедают ревью, встречи со стейкхолдерами и прочие корпоративные ритуалы. И если не обращать на это никакого внимания, то можно запросто растерять навыки создания продукта.
Решение — сознательно защищать свое время. Это можно делать через:
- Аудит регулярных встреч. Спросите себя: «Эта встреча все еще нужна?»
- Группировка встреч. Кластеризуйте их так, чтобы оставлять утро для глубокой и осмысленной продуктовой работы.
- Асинхронность по умолчанию. Учитесь обсуждать проблемы в отдельных Slack-тредах или другими доступными способами.
Это не всегда будет работать так, как вы ожидаете. Иногда это может даже давать обратный эффект. Но это хороший компромисс для того, чтобы иметь больше времени на догфудинг и работу с прототипами.
Я знаю людей, которые работали на позициях CPO и продуктовых лидеров в non-AI компаниях, но решили уйти на позиции индивидуальных контрибьюторов в AI-компании, чтобы снова иметь возможность своими руками создавать продукты.
Но это не дауншифтинг. Впервые в истории отдельные продакты, использующие AI-инструменты, имеют больше рычагов влияния на продукт и бизнес, чем традиционные people-менеджеры.
💬 Никхил Сингхал отлично это сформулировал: «Переход с позиции директора на IC-роль кажется шагом назад. Но в нынешних реалиях это часто будет единственным способом переучиться и остаться востребованным на рынке. Это можно считать стратегической перестановкой: один шаг назад сейчас, чтобы потом сделать два шага вперед».
💡 Не позволяйте одержимости карьерным ростом увести вас от создания продукта, если именно это вам действительно нравится.
6. Честно оценивайте свои жизненные и рабочие ограничения
Правда, которая никому не понравится: большинство AI-native стартапов работают в высоком темпе, несовместимом с родительством.
У Никхила Сингхала есть полезный фреймворк про разные уровни интенсивности работы:
- 996 (с 9 утра до 9 вечера, 6 дней в неделю). AI-стартапы, где вы буквально «женаты на работе». Границ нет, работа — приоритет номер ноль, все остальное — потом. Работа в таких стартапах несовместима с воспитанием маленьких детей, уходом за близкими или проблемами со здоровьем.
- Онлайн по вечерам. Норма для большинства PM-ролей в FAANG и растущих компаниях. Вы в Slack в 21:00, но можно установить какие-то границы. Интенсивность приходит волнами — например, в периоды запусков или во время инцидентов.
- Без вечеров и выходных. Все отключаются в 18:00, по выходным никто ничего от вас не ждет. Обычная цена — более медленный рост и менее передовой продукт, зато больше времени на создание чего-то своего.
💬 «Вчера вечером я покинул офис @xai после примерно 36 часов работы без сна. Несмотря на то, что я был убит, я также был полон энергии. Невероятно благодарен за то, что являюсь частью этой команды. Счастливого Дня благодарения!»
💡 Важно честно понимать свои ограничения.
7. Объединять людей в команде важно как никогда
Учиться быстро создавать продукты и прототипы с помощью AI — важно. Но это не значит, что человеческий фактор в работе продакта стал менее важным. Наоборот!
💡 Человеческий фактор в работе продакт-менеджеров станет еще важнее.
Сплотить людей сложно — и это остается важной работой даже в маленьких командах.
AI может написать план запуска, но не может прийти на встречу и разрешить конфликт. Он может написать саммари фидбека пользователей, но не может решить, откладывать релиз или нет, когда что-то пошло не по плану.
Успешные продакт-менеджеры будут одинаково сильны:
- В том, с какой скоростью они могут создавать прототипы, опираясь на AI
- В том, как с помощью этих прототипов они смогут донести до команды будущее продукта, и объединить всех вокруг этой идеи
💡 Способность создавать продукты с помощью AI — это не выход из взаимодействия с людьми в автономное пространство. Напротив, это способ наладить взаимодействие с другими людьми. Прототипы дают гораздо лучшее представление о вашем продукте, чем любая презентация или документация.
8. Самые успешные продакт-менеджеры будут уметь решать проблемы «на лету»
Продакты, которые преуспеют в новом мире, будут решать проблемы быстро и самостоятельно (но, конечно, с помощью AI).
Им не будет надо ждать, пока кто-то придет и научит, либо запрашивать консультацию у более компетентного специалиста и ставить ее в календарь на следующую неделю.
Они будут решать возникшую проблему «на лету» — здесь и сейчас.
Для продактов из бигтеха этот сдвиг особенно сложен — большинство из них учились работать в четко определенных ролях и процессах.
Но пришло время просыпаться.
💡 В AI-native командах промедление опасно. Скорость итераций важнее идеального планирования, а доказательство работы важнее титулов и сертификатов. Умение просто разобраться в проблеме — вот что действительно имеет значение.
Что все это значит для карьеры продакт-менеджеров
🔴 Плохая новость: классных продуктовых позиций, скорее всего, станет меньше.
🟢 Хорошая новость: те продуктовые позиции, что останутся, будут интереснее — более динамичные, с большим влиянием и ближе к созданию продукта.
В завершение — три конкретных шага:
- Научитесь создавать продукты и прототипы самостоятельно. Сделайте расширение для Chrome в Cursor, разработайте сайт на Replit, придумайте AI-приложение с Claude Code.
- Ускорьте циклы обратной связи. Скажите команде, что вы больше не намерены тратить недели на долгую разработку по заранее составленной документации. Максимально сократите время от идеи до реализации и фидбека.
- Будьте честны насчет своих ограничений. Работа 996 в AI-native компании требует реальных жертв. Ищите компании, где можно интенсивно спринтить короткими отрезками, но при этом иметь время на семью.
***
Получите знания и навыки для продуктовой работы с AI у нас:
→ «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» научит вас строить продукты и оптимизировать процессы на основе технологий машинного обучения.
→ «Генеративный AI для продакт-менеджеров» научит применять генеративный AI для создания продуктов и автоматизации процессов через решение практического бизнес-кейса.
→ «AI-прототипирование: от идеи до продукта за 1 день» научит создавать прототипы продуктов и фич для быстрой проверки своих идей, используя возможности генеративного AI. Навыки программирования не потребуются.
💡 Продолжайте совершенствовать и применять навыки в работе после завершения обучения.
