AI-агенты становятся всё популярнее среди продуктовых команд, но многие проекты застревают на этапе прототипа. Почему так происходит? Чаще всего дело в том, что команды продолжают работать по старым шаблонам. В этой статье я расскажу о пяти ключевых навыках, которые, по моему опыту, продакт-менеджерам стоит развивать, чтобы запускать масштабируемых и понятных AI-агентов, готовых к работе в реальном мире.

Узкие места в проектах, нехватка ресурсов и тонны рутины, которые съедают ваше время. Знакомо? Данные от 500 профессионалов со всего мира в новом отчете PMI показывают: лучший момент для применения GenAI — прямо сейчас. Узнайте, как пионеры внедрения уже получают реальные результаты, пока остальные лишь «изучают возможности».

Почему ваши сотрудники тайно используют личный ChatGPT, корпоративный сервис пылится на полке, а ROI равен нулю? По данным исследования MIT NANDA, лишь 5% организаций получают реальную прибыль от своих AI-проектов. В этом обзоре разбираемся в причинах и том, как лидерам рынка удается их преодолеть.

Хотите, чтобы ИИ генерировал не «сырой текст», а готовые стратегии и аналитику? Секрет в правильных промптах. В статье 4 готовых промпта для продуктивной работы с нейросетями.

Во второй части разбираем, как преодолеть барьеры доверия и безопасности ИИ, использовать его потенциал в разных сферах экономики и сделать ИИ настоящим инструментом успеха и развития сотрудников.

В этой статье поговорим на непростую отчасти тему — это архитектура для не-технарей. Почему этот вопрос вообще возникает? Пока каждый живет в своем мире со своей терминологией — проблем нет. Разработчики общаются с разработчиками, бизнес — с бизнесом. Но как только нам приходится взаимодействовать друг с другом, появляются трудности перевода. И особенно остро эта проблема возникает, когда от вашей презентации архитектурного решения зависит, примут его или нет, одобрят ли бюджет и наймут ли новых людей.

ИИ не заменяет, а усиливает Скрам-мастера, беря на себя рутину. Это освобождает время для коучинга, стратегии и развития команды. В статье обсудим возможности и ограничения ИИ в Scrum и расскажем, какие навыки нужно развивать Скрам-мастеру, чтобы оставаться полезным для команды

Почти все компании инвестируют в ИИ, но лишь 1% считают, что достигли зрелости. По данным исследования McKinsey, главный барьер к масштабированию — не сотрудники (они как раз готовы), а лидеры, которые действуют недостаточно решительно.

Жесткие сроки и гибкий Agile – вечный конфликт? Не обязательно. В статье расскажу, как превратить вашу Scrum-команду в предсказуемую силу.

Многие компании уверены, что уже внедрили искусственный интеллект, но на деле их корпоративная культура остаётся прежней. Разрыв между громкими заявлениями и реальностью огромен. Как перейти от мелких улучшений к настоящей AI-трансформации? В этой статье разбираем фреймворк CODER, который помогает компаниям не просто экономить время, а создавать принципиально новые возможности для бизнеса.