Как искусственный интеллект меняет роль продакт-менеджера: обзор новых возможностей AI

Вольный перевод статьи How AI Changes Product Management: Same Role, New Possibilities, опубликованной на сайте reforge.com

«Телескоп — это изобретение, а луны Юпитера — открытие. Так и генеративный ИИ — не готовое решение, а инструмент для поиска новых возможностей». — Джефф Безос (Jeff Bezos)

В работе продакт-менеджера главное — разобраться в проблемах клиентов, определить приоритеты и помочь команде создать решения. Искусственный интеллект не отменяет эти задачи, но полностью меняет подход к каждой из них.

Таль Равив (Tal Raviv), продакт-менеджер с опытом в Wix, Patreon и Riverside, написал в LinkedIn: «Разница между теми, кто не использует AI, и теми, кто внедряет его эффективно — не в секретных знаниях, а в привычке применять несколько ключевых приёмов». Технология действительно сложна, почти как ракетостроение, но внедрить ее на практике куда проще.

Вот как мы предлагаем на это взглянуть: 

1. ИИ расширяет и поле проблем, и поле решений.
2. Проблемы, которые раньше казались неразрешимыми, теперь стоит учитывать. 
3. Решения, которые были невозможны, становятся реальными. 

Это значит, что ваш подход к поиску, выбору и внедрению решений должен меняться. И последствия могут быть масштабными: если AI-функции находят отклик у пользователей, этот отклик бывает мощным.

Например, компания Cursor увеличила свой годовой доход с $1 млн до $100 млн всего за год и стала самой быстрорастущей SaaS-компанией в истории. Хотя это скорее исключение, за последний год мы наблюдаем волну стремительного роста AI-SaaS-компаний. Lovable вышла с нуля на $10 млн за 60 дней, а Bolt — на $40 млн за пять месяцев. Новички быстро набирают обороты, но и крупные игроки, добавляя AI-функции, получают тот же эффект: Figma, Canva и Descript показывают впечатляющий рост благодаря возможностям ИИ (по данным Economic Lab компании Ramp).

Ставки на AI оказываются неравными: вы либо получаете огромный результат, либо не видите эффекта вовсе. И многое здесь зависит именно от вас, как от продакт-менеджера.

Как технологии, включая искусственный интеллект, меняют нашу жизнь и продуктовый менеджмент

Давайте вспомним, в чем именно силен искусственный интеллект. Это поможет понять, как AI меняет роль продуктового менеджера.

Эволюция вычислительной техники делится на четыре ярких этапа. Каждый из них кардинально менял способы взаимодействия с технологиями и открывал новые возможности для бизнеса.

• Эра вычислений (1940-е) началась с изобретения транзистора. Вы вводите данные, система применяет заранее заданные правила и выдаёт результат. Эта простая идея масштабировалась невероятно быстро: современные компьютеры обрабатывают триллионы правил для триллионов входных данных каждую секунду.
• Эра сетей (1980–90-е) объединила персональные компьютеры через Интернет. Благодаря этому появились компании вроде Google и Amazon, которые легко обошли прежних лидеров рынка, таких как Microsoft и Intel. Связь между людьми и устройствами стала главным конкурентным преимуществом.
• Эра вездесущности (2000-е) подарила каждому постоянно подключенное устройство с функцией геолокации. Мобильные гаджеты открыли дорогу компаниям вроде Uber и Netflix. Теперь доступ к технологиям стал по-настоящему повсеместным.  
• Эра обучения (сегодня) — это переход от «вычислений» к «обучению». AI больше не опирается на заранее прописанные инструкции, а учится на примерах и данных. Например, Tesla не может заранее прописать все правила для беспилотного автомобиля, но AI способен анализировать ситуации и создавать свои решения.

Вычислительные задачи — это те, для которых можно четко задать правила. Обучающие задачи — это то, что сложно описать кодом, но AI может освоить через анализ примеров.

«Почти не останется таких задач для продуктовых команд, которые нельзя было бы внедрить — если у нас есть время и данные. Мы действительно можем решать запросы клиентов без ограничений». — Рави Мехта, (Ravi Mehta) — бывший руководитель по продукту в Tinder, Tripadvisor и Xbox.

С учётом этого контекста давайте разберём, как меняются три ключевые задачи продуктовых менеджеров: 

• выяснять, с чем сталкиваются клиенты, 
• выбирать, какие проблемы решать в первую очередь, 
• и помогать находить эффективные решения.

Изменение №1: Разобраться в проблемах клиентов стало и легче, и сложнее

AI не просто ускоряет решение привычных задач — он открывает новые возможности, о которых раньше и не мечтали. Теперь круг проблем, с которыми можно работать, заметно расширился.

В то же время искусственный интеллект даёт продуктовым менеджерам доступ к огромному количеству данных о клиентах — из звонков, обращений в поддержку, чатов и переписок. Это круто: можно узнать гораздо больше. Но вместе с этим появляется другая проблема — информации так много, что её сложно обработать и отделить главное от второстепенного.

Ваши клиенты не всегда знают, что возможно

Часто пользователи даже не просят о решении, если считают его нереальным. Одна из ваших задач — замечать такие «безнадежные» на первый взгляд вопросы и проверять, способен ли AI их закрыть.

Например, AI-инструменты Canva позволяют любому создавать профессиональные видео и графику всего по паре строк текста. Раньше для этого требовались навыки и время, теперь порог практически исчез. Пользователи всегда хотели делать дизайн быстрее и проще, но сколько из них прямо об этом говорили до появления этих функций? Canva увидела распространенную боль и сделала решение доступным для всех.

Ожидания клиентов меняются молниеносно

Сегодня клиенты ждут удобства не только от B2B-продуктов, а от любого приложения, которым пользуются каждый день. Терпеть неудобный интерфейс никто не готов, особенно когда вокруг столько отличных пользовательских решений. Взять хотя бы ChatGPT: он сделал работу с AI понятной и легкой, поэтому теперь все ждут такого же простого опыта и от других продуктов.

Кроме того, ожидания клиентов не растут плавно — они резко подскакивают каждый раз, когда появляются новые технологии. Следите за изменениями ожиданий не только среди прямых конкурентов, но и во всех категориях софта. Например, если человек попробовал ИИ-ассистента для написания текстов в одном сервисе, он начнёт ждать таких же функций и в других местах, где работает с текстом.

Как превратить исследования клиентов в быстрые инсайты

Многие компании до сих пор изучают своих пользователей так, будто на дворе 2015 год. Команда вручную собирает обратную связь раз в месяц или квартал из разных источников. Кто-то просматривает обращения в поддержку и ищет общие темы. Другой человек делает то же самое с записями звонков отдела продаж. Каждый находит что-то важное, но это требует огромных усилий.

Такой подход создаёт четыре серьёзные проблемы:

1. Редкие обновления: если собирать данные раз в месяц или квартал, вы всегда отстаёте от реальности. 
2. Разрозненные выводы: каждый источник рассказывает свою историю, и приходится вручную собирать общую картину. 
3. Потеря деталей: при ручном анализе часто исчезают яркие цитаты и нюансы, остаются только обобщения. 
4. Фокус только на крупном: люди замечают в основном самые частые проблемы, а мелкие, но важные сигналы теряются. 

В итоге продуктовые команды получают запоздалые и «стерильные» отчёты, с которыми сложно работать. Инструменты на базе ИИ кардинально меняют ситуацию:

Анализ в реальном времени: ИИ подключается к источникам обратной связи, сразу находит новые темы и проблемы. 

Единая аналитика: вся информация собирается в одном месте, формируя цельную картину вместо набора отдельных отчётов. 

Сохранение нюансов: можно быстро перейти от общей тенденции к конкретным цитатам и деталям.

Полное покрытие: ИИ замечает не только крупные тренды, но и мелкие, тонкие сигналы, которые человек легко упустит. 

Ясный бизнес-эффект: ИИ связывает качественные инсайты с цифрами, мгновенно показывая, как это влияет на бизнес. 

ИИ отлично справляется со сбором и анализом разрозненных данных. Доверьте ему рутину — это сэкономит время и даст вам больше возможностей создавать ценность для пользователей.

Изменение №2: Как AI меняет приоритизацию проблем клиентов, когда варианты решений почти безграничны

Большинство популярных подходов к приоритизации включают четыре аспекта:

• Реализуемость
• Эффект  
• Риски
• Стоимость  

Искусственный интеллект добавляет новые критерии к каждому из этих пунктов, кардинально меняя подход к выбору следующих функций для реализации.

Возможности реализации выросли в разы

То, что раньше казалось слишком сложным или даже невозможным, теперь вполне реально. Инструменты вроде Cursor или Claude Code помогают создавать сложный код за считанные дни, а не месяцы. Это меняет правила игры: теперь можно поставить в приоритет функции, которые раньше были недостижимы.

Вопрос «Можем ли мы это сделать?» постепенно уходит на второй план. Теперь важнее спросить: «А стоит ли это делать?» Значит, ваша система приоритезации и продуктовая стратегия должны охватывать гораздо больше вариантов решений.

Ваш продукт может стать по-настоящему персональным

AI позволяет делать персонализацию в масштабах, о которых раньше только мечтали. Например, AI-DJ в Spotify уже подбирает музыку под вкус каждого пользователя, и персонализация становится не просто приятным бонусом, а ключевой задачей.

В Duolingo AI оценивает сложность уроков для каждого человека на лету. Если пользователю тяжело — задания становятся проще, если легко — сложнее. Исследования показывают: часть пользователей бросала обучение, если оно становилось слишком трудным. Теперь продуктовые менеджеры Duolingo могут решить эту проблему так, как раньше было невозможно. Пользователь даже не заметит, что ему помогает AI, — он просто почувствует, что учиться стало комфортнее.

Появляются новые категории рисков

С появлением искусственного интеллекта возникли риски, которых раньше не было в классической разработке ПО. Модель может «галлюцинировать», выдавать предвзятые ответы или распространять дезинформацию. Что делать, если AI ошибается? Как бороться с предвзятостью в его выводах? Какие последствия ждут вас с точки зрения регулирования, если вы внедряете AI-функции? На эти вопросы стоит отвечать заранее — и строить новые критерии оценки рисков внутри вашей системы приоритизации и продуктовой стратегии.

Важно разобраться, где пользователи действительно ждут AI-решений, а где — нет. Генерация изображений в Canva или интерактивные курсы Duolingo — яркие примеры удачного внедрения. Но каждый сталкивался с навязанными AI-функциями, которые только мешают. Опрос ZDNET/Aberdeen показал: многие устали от искусственного интеллекта «для галочки».

Самой непопулярной оказалась функция «AI-ассистент для управления задачами»: 64% респондентов признались, что не будут ей пользоваться, отключат при первой возможности или вообще уйдут из продукта.

Добавлять случайные AI-функции, которые никому не нужны, — опасно. Это подрывает доверие клиентов. Тем более, если конкуренты используют AI, чтобы действительно создавать ценность, а не просто добавлять модные технологии.

Сложность затрат возрастает

Искусственный интеллект может как снижать, так и увеличивать ваши затраты — всё зависит от выбранной модели, объема и сложности использования. Например, бесплатная функция LinkedIn по генерации описаний вакансий удобна для пользователей. Но если не следить за расходами, компания рискует получить огромные счета из-за большого числа запросов. Иногда достаточно немного изменить промпты или выбрать другую модель — и сэкономить миллионы рублей в год.

В классической разработке затраты обычно предсказуемы. Но с AI всё иначе: расходы могут расти скачкообразно вместе с увеличением трафика. То, что кажется дешёвым на старте, при масштабировании внезапно оказывается слишком дорогим.

Как объединение продуктов меняет расстановку сил на рынке

Джим Барксдейл (Jim Barksdale) однажды заметил: «В бизнесе есть только два способа зарабатывать — объединять или разделять». Сейчас мы живём в эру объединения, и возможности искусственного интеллекта открывают компаниям доступ к новым функциям и рынкам.

Теперь компании, которые раньше не пересекались, начинают конкурировать за одних и тех же клиентов. Это полностью меняет взгляд на конкурентные риски и влияет на выбор приоритетов. Всё больше корпоративных клиентов выбирают решения, которые совмещают несколько функций, чтобы упростить работу и сократить число подрядчиков.

Пора обновить приоритизацию: какие вопросы стоит задать прямо сейчас

Ваша система приоритизации и продуктовая стратегия должны учитывать новые вызовы:

• Какие задачи мы можем решить уже сегодня, хотя раньше это казалось невозможным?
• Как AI меняет значимость и последствия известных проблем? 
• Какие новые риски для клиентов и бизнеса несут AI-решения? 
• Как соотносятся расходы на внедрение AI и традиционные затраты на разработку? 
• Добавляет ли новая функция ценности, если объединить её с другими, или стоит остаться в своей нише?  

Пересмотрите свою дорожную карту уже в этом месяце, учитывая эти новые критерии. Обновите модель приоритизации: добавьте факторы, связанные с AI, в оценку реализуемости, ценности, рисков и затрат.

Изменение №3: Какие идеи действительно заслуживают реализации?

Сегодня технические ограничения стали гораздо мягче, и перед вами открываются новые горизонты решений. То, что раньше казалось слишком сложным или дорогим, теперь можно воплотить всего одним запросом к API.

Теперь ключевой вопрос звучит иначе: «Что действительно стоит разрабатывать?» Именно здесь влияние искусственного интеллекта на роль продукт-менеджера ощущается особенно сильно. К этим переменам сложнее всего привыкнуть.

Дефицит разработчиков больше не тормозит проекты

С появлением AI, который умеет писать код, время разработчиков перестало быть самым узким местом. Решать, что создавать, всегда было важно, но теперь страх зря потратить ресурсы команды уходит на второй план. Это освобождает пространство для поиска новых идей и позволяет смелее пробовать то, что раньше казалось невозможным.

Многие пользовательские задачи раньше считались технически неразрешимыми — поэтому вы даже не брались за них. Другие идеи отпадали из-за слишком высокой стоимости. Были и такие запросы, которые выглядели настолько громоздкими и затратными, что вы сразу отказывались их реализовать.

ИИ-ассистенты уже устарели

Когда компании внедряли первые AI-функции, они часто ограничивались простыми инструментами, которые лишь немного повышали продуктивность. В итоге появилось множество AI-ассистентов с неясной пользой — чем-то напоминающих Clippy из Microsoft Office 97. Сейчас, когда становится понятно, как AI может менять продукты, компании начинают смотреть на новые идеи через призму реальной ценности для клиентов: что действительно стоит запускать?

• Ramp автоматизирует разбор расходов и следит за соблюдением корпоративных правил с помощью искусственного интеллекта. То, что раньше требовало долгой ручной работы, теперь происходит почти без участия человека. Пользовательский опыт меняется радикально: вы перестаёте тратить время на рутину и просто получаете результат. Теперь не нужно задумываться о категориях расходов — AI всё сделает сам.
  
• Grammarly превратился из простого корректора в помощника, который переписывает предложения под ваш замысел, стиль и аудиторию. Ещё пять лет назад это казалось невозможным: не существовало способа прописать правила для всех нюансов языка. Теперь AI помогает выразить мысли точнее и увереннее.
  
• Shopify внедрил AI для создания описаний товаров, SEO-текстов и персонализированных email-кампаний. Всё, что нужно — фото продукта и краткая информация. Такой подход полностью меняет процесс публикации и продвижения товаров. Продавцам больше не приходится нанимать дорогих копирайтеров или тратить часы на рутинные задачи.

Во всех этих примерах продукт не требует использовать AI напрямую. Он просто даёт новую пользу, используя открывшиеся возможности.

Все конкурируют со всеми: как меняться быстрее рынка

Сегодня новые функции появляются так быстро, что ваши конкуренты могут возникнуть буквально за ночь. Например, сфера записи звонков и создания заметок недавно стала настоящим полем битвы.

Fathom, Grain, Otter и другие сервисы уже несколько лет помогают пользователям делать заметки. Параллельно появились решения вроде Gong, которые добавляют аналитику к отдельным видам звонков, например, продажам. После этого почти каждая CRM-система внедрила функции записи и заметок. Granola предложила свой неожиданный вариант. Затем появились похожие инструменты у ChatGPT и Notion.

Сегодня технологии стали доступнее, но для многих компаний запись звонков — не просто функция, а настоящая необходимость. Почему? Такие данные пополняют «память» инструментов и помогают создать защиту от конкурентов. Это один из немногих способов сохранить преимущество.

Сейчас на рынке царит борьба: компании самых разных профилей стараются встроиться в ваши онлайн-встречи. То же происходит и в других сферах. Сервис для управления проектами запускает генератор контента на базе искусственного интеллекта и начинает соперничать с контент-платформами. CRM-система внедряет AI-аналитику для финансов и выходит на территорию BI-решений. E-commerce платформа запускает AI-поддержку клиентов, конкурируя с сервисами поддержки.

Для B2B-клиентов всё чаще важнее получить объединённые инструменты. Для отделов закупок это особенно актуально — особенно в крупных компаниях, где внедряют AI и строго следят за безопасностью данных.

Всё это заставляет задуматься:

• Стоит ли нам добавлять AI-функции, чтобы выйти на смежные рынки? 
• Продолжать работать в узком сегменте или создавать комплексные решения?  
• Как конкурировать, если на наш рынок заходят игроки из других отраслей?

Ответ зависит от вашей текущей позиции. Компании с прочными связями с клиентами могут выиграть, предлагая ИИ как часть комплексного решения. Новым игрокам лучше сфокусироваться на одной задаче и сделать её максимально хорошо с помощью AI.

Пересмотрите свою продуктовую дорожную карту

Проверьте свою продуктовую стратегию уже на этой неделе. Найдите функции, которые год назад казались невозможными, а сейчас их можно внедрить. Сделайте акцент на создании новой ценности для клиентов, а не только на автоматизации и экономии времени.

Изучайте не только готовые продукты на базе искусственного интеллекта, но и сами технологии. Ищите необычные способы применения AI, которые могут принести клиентам реальную пользу. Внедрите регулярный процесс: отслеживайте, какие новые возможности появляются благодаря развитию AI.

Проведите обновленный анализ конкурентов. Определите, кто может выйти на ваш рынок, а какие новые направления доступны вам.

Как не потерять связь с рынком: учитесь на примерах лидеров

Продуктовые менеджеры стоят на передовой AI-экономики. Именно они двигают продукты вперед, работают с командами по выводу решений на рынок и разбираются в изменяющейся конкурентной среде. Если не успевать за переменами, можно не только потерять карьерные перспективы, но и поставить под удар всю компанию.

Когда в июне 2022 года GitHub Copilot стал доступен всем, за три года им начали пользоваться 15 миллионов человек — так рассказал его CEO Томас Домке (Thomas Dohmke). Казалось, продукт идеально попал в ожидания рынка.

Но вскоре появился Cursor — и стал самой быстрорастущей SaaS-компанией в истории. Мгновенно казавшееся незыблемым преимущество Copilot оказалось под угрозой. Cursor сделал ставку на рост за счет самого продукта и легко встраивался в привычные инструменты разработчиков. Пользователи подключались к нему с поразительной скоростью.

Мы все стали свидетелями того, как теория подрывных инноваций Клейтона Кристенсена воплощается прямо на наших глазах.

В июне 2025 года глава Economic Lab компании Ramp Ара Харазян опубликовал в X: «В прошлом месяце, по данным Ramp, Cursor впервые обошёл GitHub Copilot по объёму корпоративных расходов. Оба продукта продолжают быстро наращивать число пользователей и траты — на рынке места хватает для всех. Но этот факт ясно показывает: быть первым не значит удерживать лидерство».

Никто не защищён от перемен

Не каждой компании угрожает мгновенный крах product market fit (соответствие продукта рынку), но искусственный интеллект делает даже самые устойчивые позиции уязвимыми. Раньше изменения шли медленно: было время заметить их и подготовиться. Сейчас технологии и ожидания клиентов меняются так быстро, что многие бизнесы теряют почву под ногами.

Для команд, которые внедряют новые ИИ-функции, риски еще выше. Как отмечает Рави Мехта: 
«Чем раньше ваша аудитория находится на кривой внедрения, тем быстрее может исчезнуть product market fit. Такие пользователи любят экспериментировать, легко меняют привычки и не держатся за старые решения, если появляется что-то заметно лучше».

Вот несколько важных вопросов, которые помогут понять, насколько ваш продукт устойчив к изменениям:

• Ожидают ли ваши клиенты по-настоящему выдающихся результатов, или им достаточно стандартного качества?
• Насколько сильно ваш продукт или услуга зависят от человеческого опыта? Можно ли заменить его современными инструментами распознавания паттернов?  
• Для клиентов важны люди за продуктом — терапевты, тренеры, менеджеры — или для них главное результат?  
• На каком этапе освоения новых технологий находятся ваши клиенты? Готовы ли они к переменам?  

Обратите внимание на признаки, что соответствие продукта рынку начинает терять силу:

• Клиенты всё чаще просят о более автоматизированных решениях  
• Люди выбирают функции с поддержкой искусственного интеллекта  
• Растет конкуренция со стороны компаний, изначально построенных на AI 
• Пользователи жалуются на утомительную ручную работу  

Внедряйте искусственный интеллект так, чтобы он усиливал ваши ключевые преимущества, а не подменял их. Сфокусируйтесь на том, чтобы с помощью AI давать клиентам лучший результат, а не просто избавляться от рутинных задач.

Сравните ключевые функции вашего продукта с простым вопросом: «Что будет, если пользователи больше не захотят делать это сами?» Найдите задачи, которые стали проще решать за последний год благодаря новым технологиям. В первую очередь развивайте те возможности, которые действительно приносят клиенту новую ценность, а не только делают процессы чуть быстрее.

На нашем курсе «Сертифицированный Product Owner 2.0: Владелец Продукта в эпоху ИИ» мы разбираем, как превратить ИИ в мощную суперсилу продакт-менеджера. Вы научитесь применять ИИ-инструменты для автоматизации рутинных задач и усиления стратегии — включая формирование Vision и Roadmap — и эффективной работы с метриками и гипотезами.

AI: Ваш мощный инструмент, а не конечная цель

Долгое время было неясно, как изменится роль продакт-менеджера. К 2025 году ситуация прояснилась. Работать стало одновременно проще и сложнее. Это вдохновляет, но иногда и пугает. Искусственный интеллект уже меняет вашу работу — или вот-вот изменит.

Но важно помнить: AI — это всего лишь телескоп, а не звезда. С его помощью вы наблюдаете за клиентами и собираете важные данные. Но сам по себе AI — не цель. Это инструмент, который помогает глубже понять пользователей, принимать обоснованные решения и делать продукт по-настоящему полезным для людей. Ваша продуктовая стратегия должна учитывать это, а роль продакт-менеджера — эффективно использовать возможности искусственного интеллекта для создания уникальной ценности.