ProductDo: практика продакта

IT и производство курятины Это продолжение моих старых постов про Корею. 1. Корейская война закончилась в 1953 году. На тот момент все города были разрушены, на улицах Сеула стояли только деревянные хибары и паслись куры. В 1958 году появляется GoldStar (будущая LG). В 1959 году — первая корейская радиола. В 1960 году корейцы начинают собирать транзисторные радиоприёмники. В 1974 году Samsung вплотную входит в полупроводниковый бизнес. Какой из этого вывод? При должном упорстве и желании за 21 год можно дойти от выращивания риса и разведения кур до рынка полупроводников. 2. Немногие знают, но Hyundai и Samsung — это ещё и одни из крупнейших судостроительных компаний мира. Бурдж-Халифу в Дубае, кстати, тоже построила Samsung. Диверсификация — наше всё. 3. В отличие от технологий, интерфейсы в Азии делать так и не научились. Разобраться без подсказок в UI большинства сервисов и приложений, да даже в навигации по станциям метро, — задача не из лёгких. Например, изменение дизайна автомобилей Hyundai к лучшему в последние годы — результат найма западных дизайнеров. Причина? Она мне неизвестна. Но подозреваю, что дело как-то связано со слабым творческим началом, низкой толерантностью к ошибкам, иерархичностью и прочими вещами, слабо помогающими творчеству. 4. Собственно, о чём нам говорят пункты выше? Единственно верного способа добиться экономического успеха нет. Если твоя сильная сторона — технологии, эта доминанта вполне может продавить рынок, а на остальные аспекты пользователи закроют глаза. 5. Когда в прошлом году у Samsung дела пошли не очень, был выпущен указ о введении шестидневной рабочей недели. Что будет, если вместо пяти дней в неделю начать делать продукты с прежним отсутствием творческого начала, стрессом и теми же недостатками в UX и UI на один день в неделю больше? Правильно — ничего. 6. Но оказывается, если ты являешься лидером на высокотехнологичном рынке полупроводников, то выход всё-таки есть. К тебе в Сеул может прилететь Дженсен Хуанг, попить пива рядом с моей любимой точкой корейского BBQ и заключить контракты на $100+ млрд. Эти контракты повысят стоимость акций Samsung до ~$1,5 трлн ко 2 июня. 7. Моё любимое барбекю, кстати, после этого закрылось. А акции Kkanbu Chicken и компаний, связанных с производством курятины, выросли на 20–30%. Это явление назвали Jensanity (Jensen Huang + Insanity). 8. Чуть позже Дженсен вернулся в то же кафе и заключил сделку с SK на $500 млрд. За это время корейский фондовый рынок за полгода вырос более чем вдвое. Я не смог поучаствовать в этом AI-ралли, потому что так и не разобрался, как мне легально торговать на бирже в Корее. 9. Что тут сказать — не умею я ловить волны хайпа. Пока я переживал об упущенной выгоде, перегретый корейский рынок обвалился на 40%. Тысячи людей потеряли деньги, вложенные на хаях. Но не я. Я в этот момент был занят поиском нового семейного места для корейского барбекю. 10. Мы живём в мире, где производство курятины удивительным образом переплетается с развитием AI и полупроводников. И, как мы видим, для этого не требуется иметь идеальные продукты и отточенный UI. Как ни странно, в мире высоких технологий всё-таки доминируют именно технологии. А для UI и UX вполне можно нанять западных специалистов, пока не появятся свои. Автор: Константин Грабарь, Senior Product Manager Coupang (Seoul, South Korea), автор симуляторов A/B тестирование для продакта, SQL для продакта и др

Я (Владимир) в этом году занимаюсь в Букинге мегаинтересным продуктом: мы пилим новый тип поиска и возможность поизучать разные страны/локации (discovery), перед тем, как бронировать отель, перелет и все остальное. Продукт - супер новый, и, как обычно бывает в таких случаях, все начинается со стратегии. Как связать буквы в предложения, а предложения в слайды так, чтобы у всех (от программиста до VP) сложилась понятная картинка ближайшего будущего и тебе поверили, что ты понимаешь, как к этому будущему прийти? Это и называется Продуктовая Стратегия. Написание стратегии требует напряжения мозга и всех ваших знаний в предметной области: тут нужно и с данными посидеть, и ресерчи посмотреть, и с дизайном договориться, и понимать, что технически возможно, а что займет годы. Ну и про бизнес не забыть. Ну и вообще придумать что-то, чего еще не существует в индустрии, то есть по сути изобрести новую реальность. Финальный продукт этой деятельности (я называю его "пятислайдер") потом используется годами (постепенно, эволюционируя) и становится самой популярной презентацией, которая у вас есть. Забавно, что когда бы я не зашел в свою стратегию, там всегда кто-то да висит - то технарь, то новый аналитик, то маркетолог, то архитектор, ведь для них это - официальный (и утвержденный) план действий. Ну и, конечно, пали те, кто попытался левой пяткой сделать стратегию с помощью ИИшки - ведь стратегия требует придумывать новое, а не пережевывать старое. В культурах попрямее, они сразу получают фидбек, что так нельзя. В культурах с менее прямой коммуникацией им больше ничего серьезного не дают. Я считал и считаю, что ничего важнее стратегии в продуктовой работе не было и нет. Джун становится кором, когда начинает строить стратегические планы и воплощать их. А синьором — когда делает это достаточное количество раз и/или в неочевидных 0-to-1 областях. Если вы хотите научиться строить стратегии, последние места на поток + симулятор от трех Head of Product можно забрать тут. Если интересно, я могу еще рассказать о трех стратегических проблемах, которые я наблюдаю у джунов (да - палец вверх👍, нет - очки😎). Владимир Калмыков, Lead PM, Tech platform solutions Booking. com, автор симуляторов: Claude Code для продакта, Продуктовая стратегия, Технические навыки для продакта и др.

Делимся записью вебинара Спикер: Игорь Седачёв, Head of marketplace product Smartcat, ex Semrush, ex Авито Живой поток интенсива Продуктовая стратегия стартует 14 сентября. Интенсив для тебя, если: - Команда не понимает что и зачем мы делаем. Разработчики и дизайнеры задают неудобные вопросы о смысле задач, но у тебя нет ответов. - Ты ищешь новую работу. В процессе отбора в большие технологические компании нужно будет решать стратегические кейсы, а у тебя недостаточно опыта. - Руководитель поставил задачу сделать стратегию. Тебе предстоит делать стратегию первый раз. Или не первый, но всё равно непонятно как. - Ты хочешь получить повышение. Рост в компании зависит от влияния на бизнес, а ты не знаешь, как его продемонстрировать. Скидку на курс для участников вебинара ищи на YouTube. Полную запись вчерашнего вебинара можно найти тут.

Вчера стартовал очередной поток курса ML + LLM для продакта. Мы начали с классического машинного обучения. Свои модели тренировать – это вам не эвалы в AI-студии гонять! На первом вебинаре обсуждали в частности, почему управление ML командой отличается от работы с обычными командами разработки. Вебинар доступен с записи (мааааленький пример из 1.5-часового воркшопа в видео выше). Группа сильная, тема максимально актуальная, препод просто зверь! Если вы любите запрыгивать в последний вагон отъезжающего поезда, то сейчас тот самый момент, присоединяйтесь.

Уже сегодня👆 9 сентября в 19:00 GMT+3 проведём вебинар о том, как AI меняет сам процесс создания продуктовой стратегии — от анализа рынка и поиска возможностей до формулировки стратегических ставок. ➡➡➡Запишись Бот напомнит о вебинаре, поможет добавить событие в календарь и пришлёт запись. Присоединяйся!

Иван, продакт-менеджер в небольшой компании, вышел из отпуска в начале сентября, сел разбирать переписки и сразу увидел приглашение от CPO на обсуждение продуктовой стратегии следующего года. По опыту прошлого года, две недели выглядели очень сжатым сроком даже для первого черновика, но теперь у компании появился корпоративный доступ к Claude и метрика по использованию токенов (чем больше – тем лучше). Иван дочитал пост линкед-ин инфлюенсера о том, что тот автоматизировал всю свою работу и агенты теперь пишут стратегии за него, и решил попробовать так же. Поставил себе часовой слот в календарь за день до обсуждения. По словам инфлюенсера, агент прекрасно справится с задачей за 20 минут, но Иван решил перезаложиться. Ивана нам пришлось выдумать, чтобы вам было интереснее читать этот пост, но вопросы «сможет ли Claude написать стратегию за меня» и «зачем практиковаться, если AI справляется сам» действительно актуальны. Давайте разложим процесс создания стратегии на базовые составляющие и подумаем, как AI влияет на каждый из них. Если совсем упростить, то создание стратегии состоит из четырёх шагов: 1. Собрать данные об окружающем мире, компании и продукте (интервью, исследования, метрики, результаты тестов и вот это всё). 2. Придумать и аргументировать собственно стратегию: что мы строим, чего мы не строим, почему именно это, как идём к результату. 3. Обсудить принятые решения с уважаемыми людьми стейкхолдерами, получить миллион новых вводных, всё переписать много раз. 4. Сформулировать финальную версию в виде понятного документа с несколькими версиями: покороче, подлиннее, про бизнес, про тех, про этих, в одном слайде, в танце и песне. Шаг 1. Начинается с вопроса, какие именно знания нам нужны и что из этого реально получить в нашей ситуации. Уже на этом этапе великие продакты начинают отличаться от менее великих: чем больше опыта и знаний у менеджера, тем лучше он сформулирует задачу и получит более качественный результат. Зная правильный вопрос, а ещё лучше имея под рукой описанную методологию, можно использовать AI для контроля качества – проверить, не забыли ли мы что-то. Польза есть, но минимальная, живого продакта пока заменить не получится. Продолжение первого шага – непосредственно сбор данных. Тут AI бодро шагает по планете и даёт реальную ценность, с одним НО: чтобы сбор данных на базе AI работал как надо, его придётся как надо внедрить – подключить к источникам данных, задать правила, проверки качества и т. д. За день до прогона стратегии такое не сделать. Шаг 2. Здесь AI-агенты пока особо не помогут. Их можно использовать как спарринг-партнёров в поиске решений и аргументов, но без базы стратегического мышления они вам не помогут. Тут великие продакты с AI убегают далеко вперёд от менее великих с тем же AI – разница даже более заметна, чем при постановке задачи на поиск данных. Шаг 3. Агент за продакта его не сделает, и именно перед походом к стейкхолдерам хочется потренироваться в безопасной среде: тут на кону не только стратегия, но и профессиональный имидж, повышение или увольнение. Шаг 4. Целиком на ваше усмотрение – я уже вижу волну «мы этот документ сами писали, без всякого AI, вон даже опечатки есть». Но можно и агентами. Так вот, шаги 1 и 4 – это ремесло, которое AI постепенно забирает себе, и хорошо, если заберёт. А шаги 2 и 3 – ровно там, где опыт и практика продакта пока незаменимы, и именно туда стоит вкладывать время. Дальнейшая судьба выдуманного Ивана пока неизвестна, возможно что его Claude настолько хорош, что он управился за 20 минут, может быть CPO раскатал его первом прогоне и пришлось собирать всё заново. Тема на самом деле гораздо шире четырёх абзацев в телеграм-канале, и нам кажется, её стоит обсудить вживую, с вопросами и конкретными кейсами. Поэтому 9 сентября в 19:00 GMT+3 проведём вебинар о том, как AI меняет сам процесс создания продуктовой стратегии — от анализа рынка и поиска возможностей до формулировки стратегических ставок. ➡️➡️➡️Запишись Бот напомнит о вебинаре, поможет добавить событие в календарь и пришлёт запись.

AI по понятиям Ребята, мы с очередной полезностью. Как и обещали, мы продолжаем наполнять нашу библиотеку статей полезными материалами - бесплатно, без регистрации и смс. Во время очередного потока-симулятора "Claude Code для продакта" мы заметили, что студенты довольно часто путаются в основных понятиях: модель, tools, MCP, harness, AI-агент. А ведь на самом деле все они друг с другом очень логично связаны и вместе создают ту самую AI-магию. В общем, все термины разобрали по порядку, примеры привели, результатом довольны. Такую статью и на пляже в отпуске не стыдно читать, и в метро, и даже на работе можно монитор от коллег не отворачивать. А вот на первом свидании цитировать статью не советуем, а то свидание имеет шанс превратится в дебаты про будущее AI. ➡️➡️➡️Читать статью PS-напоминание 8 сентября мы запускаем большой AI/ML-поток для продактов. В этот раз решили объединить сразу два наших курса: «Профессия ML-продакт» и «LLM и эвалы для продакта». Внутри 16+ практических кейсов в двух симуляторах и 6 живых воркшопов, где будем разбирать решения и отвечать на вопросы. Осталось меньше недели, записывайся сейчас.

Когда мы проектировали симулятор по стратегии, основной сложностью было придумать формат, который с одной стороны поможет систематизировать знания, а с другой станет тренажером реальных задач, а не просто набором умных мыслей о том, как правильно жить писать стратегию. Отзывы говорят о том, что у нас получилось выполнить оба условия. Участники на себе почувствовали что происходит когда нужно собрать историю из разрозненных вводных за ограниченное время:  На одном из вебинаров нам накидали хаотичные вводные, и за 20 минут нужно было собрать часть стратегии, отбросив лишнее (мы, конечно, провалились :)). В этом и главный бенефит – оказаться в максимально реалистичных запутанных продуктовых условиях и сразу получить разбор: что можно было вытянуть и как. Помимо иллюстрации тезиса о том, что в ситуации реальных задач все мы падаем до уровня своей подготовки, разбирались с тем, как изменить существующий подход к работе, чтобы стратегия перестала быть формальным документом и стала приносить пользу каждый день:  Главный инсайт: стратегию стоит готовить и проговаривать со стейкхолдерами даже в задачах, которые не кажутся чисто продуктовыми - уже применяю в работе. Топик про стратегические возможности - one love. Живые вебинары были дополнением к симулятору, с которым можно работать в своем темпе и сфокусироваться на структурировании знаний и размеренной работе с заданиями:  Мне понравилось, что материал выстроен последовательно: от понимания, зачем вообще нужна стратегия, до формулировки пользовательской проблемы, оценки возможности, описания решения для конкретного сегмента и построения роадмапа. За счет этого курс помогает увидеть стратегию как цельную систему, а не как набор разрозненных слайдов. Сильной стороной оказался формат симулятора: он хорошо вовлекает, заставляет думать самостоятельно и принимать решения, а не просто пассивно проходить материал. Также я бы рекомендовал выбирать опцию с воркшопами, потому что именно там появляется дополнительная практическая ценность: за ограниченное время нужно решить кейс, затем презентовать свой подход и получить обратную связь. Такой формат намного лучше тренирует реальное продуктовое мышление, учит структурировать мысли и защищать свои решения. После курса стало проще смотреть на стратегию через связку «сегмент → проблема → ценность → бизнес-эффект → план реализации». Проблема “падения до уровня подготовки” в стрессовой ситуации особенно ярко заметна при переходе на другой язык. Собрать и защитить документ на втором языке гораздо сложнее. Поэтому мы сделали английскую версию симулятора – если уже работаете в англоязычной среде или только собираетесь проходить собеседования, эта версия для вас.  Ближайшая очная когорта (вебинары на русском, симулятор на русском или английском по вашему выбору) начинается в 14 сентября, имеет смысл записаться на неё уже сейчас, чтобы успеть пройти симулятор. Этот и другие курсы до 1 сентября можно забрать со скидкой -15% с нашей традиционной акцией “Back to school”. Успевай до завтра!

Друзья, делимся записью вебинара Личный AI-сетап: ➡️Запись⬅️ Кто был онлайн подтвердят: было максимально практично и полезно 💪🏻. Спасибо Альбине еще раз💚

Два курса за один поток: ML-продакт + LLM и эвалы 8 сентября мы запускаем большой AI/ML-поток для продактов. В этот раз решили объединить сразу два наших курса: «Профессия ML-продакт» и «LLM и эвалы для продакта». Почему вместе? Потому что современный AI-продакт — это уже не только LLM. Рекомендации, ранжирование, прогнозирование, классификация и оптимизация по-прежнему во многом работают на классическом ML. А поверх этого появился огромный новый пласт LLM-продуктов со своими подходами к разработке и, особенно, оценке качества. Поэтому за две недели разберём обе стороны. В «Профессии ML-продакт»: — как устроен жизненный цикл ML-проекта; — где брать данные и что с ними может пойти не так; — как работать с фичами и метриками моделей; — как запускать ML в прод и следить за деградацией; — как понимать, когда модель стоит продолжать улучшать, а когда пора остановиться. В «LLM и эвалы»: — как превращать LLM из чатика в компонент продукта; — как писать и улучшать промпты на реальных продуктовых задачах; — как выбирать модели по качеству, скорости и стоимости; — как строить пайплайны и роутинг; — как собирать датасеты и строить эвалы; — как использовать LLM-as-a-judge; — как оценивать безопасность LLM-фич. И главное — это не два набора лекций. Внутри 16+ практических кейсов в двух симуляторах и 4 живых воркшопа, где будем разбирать решения и отвечать на вопросы. Стартуем 8 сентября, занимаемся две недели. Воркшопы — 8, 10, 15 и 17 сентября с 19:00 до 21:00 МСК. Подробнее про курсы: Профессия ML-продакт⁠ LLM и эвалы для продакта⁠ Если хочется не просто «разобраться в AI», а научиться работать с AI/ML-продуктами как продакт — это самый полный поток, который мы пока делали. Этот и другие курсы до 1 сентября можно забрать со скидкой -15% с нашей традиционной акцией “Back to school”.