Product Management & AI

Никто не хочет быть пользователем. Каждый хочет быть Кем-То. Люди сканируют продукт, ища глазами место-где-можно-узнать-себя. Продукт должен показать дорогу, что уже была. Продукт способен/может/должен стать человеко-днём. Незаметность продукта – высшее присутствие в нём. Люди приходят в продукт со своим пониманием за пониманием. Чувствуй. Понимание. Люди заходят в продукт, чтобы НЕ делать главное. Твой настоящий конкурент друг – то, что он избегает. Мозг привык беречь силы для того, что он считает важным. Если пользователь он не сделал Х, значит Х не стал был для него важным. Пользователи сопротивляются изменениям в продукте, потому что мозг сопротивляется потере привычных лёгких ориентиров. Пользователь исчезает из продукта когда он доходит до цели, либо когда мозг перестаёт чувствовать себя комфортно. Юзер мозг всегда возвращается туда, где ему однажды стало легче. Поведение – лишь его следы Человек пользуется продуктом любой вещью так, как видел это у других. Мозг подражает жестам раньше, чем понимает Смысл. Всех объединяет не продукт, а общее ощущение тайны в нём. Недосказанность в продукте держит дольше, чем ответ. Всё, что было взято/дано вами силой, всегда вернётся пустотой.

Сентябрьский дайджест продактов то, чем кажется – Вы лучше 92% людей – Про структуры и системы – Психологическая собственность – Ответственность за фичу – Определение продуктового чутья – Потрясающий дискавери воркфлоу – Крючки от Duolingo, Nike и Amazon – Мне нравится ничего не понимать – Менеджеры – вымирающий вид – Контекст как конкурентное преимущество – Скорость бесплатна, мышление – нет – Площадь удачи – Царь метрика – Как не обмануться метриками – Что проверять на малом трафике – Что внутри продуктовых кейсов банков – Вам знакома боль? – Анатомия выбора – Как мы тестируем гипотезы – Эффективное управление – Психология UX – UX в «Место встречи изменить нельзя» – Интерфейс когнитивно перегружен – Cleaning Up After AI – Смена парадигмы интерфейсов – Встречи эмпатии – Воздух в календаре – Самый эффективный формат митинга – Причины там, где их нет – Корпоративная философия – Преступная толпа – ПОСЛУШАЙ «Две вещи наполняют душу всегда новым и все усиливающимся изумлением и благоговением, чем чаще и продолжительнее мы размышляем о них, — это звёздное небо надо мной и моральный закон во мне»

ИИ получает всё больше власти и свободы, готовы ли мы к этому? Во втором выпуске «ПРОДАКТовой корзины» MAGNIT OMNI собрали вместе своих экспертов, гостей из топовых бигтехов и стендап-комика Севу Ловкачёва, чтобы разобраться как ИИ предлагает гипотезы, ставит опыты и распоряжается бюджетом, а также обсудили персональные цены, роботакси и магазины, которые больше не просто магазины. Смотреть на 🌐 YouTube или 💙 VK Видео

Рынок – ложь Продукт начнётся где закончится его контроль Роадмэп нужно писать карандашом Продукт – привычка Всё, что ты не делаешь, тоже создаёт продукт Отказ – ещё одно признание в любви тому, что есть Всё, что собрано с любовью, мы не умеем Это измерять Метрики – тени разных сторон продукта Интуиция – то, что ты ещё не знаешь как назвать Лучшее случится там, где нет гипотез Рост – побочный эффект Смысла Улучшать продукт – углублять возвышая Смыслы Лучший интерфейс – тот, что забыли Твои конкуренты – зеркало тебя Высокий темп работы всех заставляет торопиться с ерундой Скука – знак, что ты делаешь чуж(д)ое Думай в настоящем будущим, всегда Действуй тем, за что не надо извиняться никогда Юзер, который не понял продукт – ты, который сам себя ещё не осознал Построй себя, потом команду, лишь затем продукт Мы знаем больше, чем нам кажется, и способны на больше, о чём мы думаем. Всё в паузах меж мыслей Вселенная умнее всех Услышь Её в себе

Понравилось как строят продукт и маркетинг ребята из Поехали (сервис для генерации сайтов и веб-приложений), которые вместо того, чтобы ограничиваться только ИИ-продуктом, ещё и выстраивают внутри него собственную экосистему и сообщество. Так, помимо библиотеки шаблонов сайтов, у них есть ещё и база авторов с их проектами (вангую задел под каталог фрилансеров), а в своём тг-канале они делятся кейсами (например, как лётчик без опыта в разработке создал сайт для автомобильной логистической компании) и проводят активности с конкурсами для пользователей в духе "Продукт месяца" с наградами с привязкой к внутренней валюте продукта. Б – баланс продукта и внутреннего маркетинга ✨

Сотрудники Anthropic едут после IPO домой Anthropic pre-IPO valuation: $2T Anthropic Net Loss: -$42B Anthropic spending plans: -$518B Amazon market cap: $2.6T Amazon Net Income: +$77B Цены на жильё в SF (for you): 😂

Jev – ИИ, которая решает, а не пишет многобукв (ей вам это не надо) На прошлой неделе громко и красиво релизнулась на рынок новая архитектурная надстройка для ИИ под названием Jev от TypeSafe AI (выходцы из OpenAI). Как это было раньше: вы делаете модерацию, роутинг тикетов, NPC в играх, что угодно, где нужен ИИ и подключаете GPT/Haiku/DeepSeek как самое дешёвое решение. Юзер отправляет тикет, на который ИИ думает пару секунд, прожигая токены на анализ всего запроса, жгёт токены на ответ, выдавая в нём кучу букв в духе: «Анализ запроса показал, что данный текст является спамом...», вместо того чтобы просто присвоить тикету тег нужного отдела/темы или флаг спама. Тем самым, с GPT/Haiku/DeepSeek вы: а) платили деньгами и секундами пользователя за ИИ-тексты, которую бэкэнд дальше выбрасывал в первой же строке; б) заставляли бэкэнд и юзера ждать; в) оставили шанс галлюцинаций. Под такие задачи нужен Boolean (простой тип данных, который принимает только два значения: истину (true) и ложь (false) и для этого существует особый класс ИИ-моделей "System One Models", в которых языковой модуль вырезан физически. Поэтому Jev "немая" и не умеет генрировать контент и ты не сможешь отправить ей запрос в духе «Напиши статью про ИИ» (точнее, интерфейс API TypeSafe AI потребует от тебя заранее передать модели массив вариантов, из которых она должна выбрать). Jev умеет только принимать ИИ-решения, поэтому для исследований, контента или кодинга Jev абсолютно бесполезен, но она незаменима, если тебе нужно построить очень быструю автоматическую систему, которая должна принимать решения на основе уже существующих данных. Она сэмплирует параллельно: берёт сырой текст, логи, параметры, сверяет с представленным вами списком вариантов, и отдаёт вердикт в виде ID, True/False, JSON. Допустим, вы большой финтех (нуачо, бывает и такое) и вам в секунду прилетает 500 писем в сапорт и вам нужно раскидать их по отделам: "Блокировка карт", "Кредиты", "Переводы" и т.д. Обычная LLM на таком потоке просто сначала ляжет по лимитам, а потом разорит ваш финтех на оплате токенов. Jev способна принимать ВЕСЬ массив писем за один параллельный запрос, оценивать вероятности для каждого департамента и мгновенно вешать ярлыки для разметки роутинга на все тикеты. Готово, в этом магия Decision-моделек! В итоге, ответы со скоростью 70 –500 мс (быстрее моргания), все варианты разом, один запрос = одно решение, и копеечная стоимость за 1 запрос. We were inspired by Daniel Kahneman, Thinking, Fast and Slow (c) Jev ✨

Как проектировать продукты для мышления Самая частая причина провала продуктов для запоминания/обучения чему-либо не плохой движок/интерфейс, а то, что пользователь продакт не смог ответить, ЗАЧЕМ именно ЭТО пользователю нужно запомнить. Решить, ЧТО достойно быть запомненным – вот главная работа, которая а) не автоматизируется; б) не решается никаким механизмом удержания и вовлечения, поэтому она первичнее того, КАК это запоминать. Правильный продукт для мышления открывает мысли, которые без него не могли бы случиться, поэтому правильный вопрос такого любого продукта не «что должен делать продукт», а «какие мысли он позволит подумать». Забавная игра слов и смыслов в пятницу, ага. Модель продукта для мышления ≠ Продукт Модель продукта, в которой развитие мышления строится на интервальном повторении крива и нестабильна, потому что интервальное повторение всего лишь один один из десятков механизмов для развития мышления. Строишь продукт вокруг одной модели и он станет её потолком и блоком. 10 механизмов удержания в памяти: множественность форм одного вопроса, атомарность вопроса, dual-coding (текст+образ), вариации контекста, обогащение связей, сторителлинг смысла(ов), чанкинг (укрупнение единиц восприятия), калибровка внимания и т.д. 10 механизмов мышления как такового: расконцентрация/уединение, задержка первого ответа, наблюдение ощущений до, петля инсайт↔создание, сеть связей, неизолированные факты, смена уровня абстракций, воплощение абстракции в предмет, поиск контрпримеров и опровержений, эмоциональная включённость, вопрос с целью (но без цели). Проектируй Сети, а не точки Единица ценности – в Сети ты знаешь сам чего. Структура связей делает забывание сложным. 1) Давай знание минимум в двух кодах одновременно. Текст+образ вспоминается устойчивее вместе с параллельным каналом кодирования той же единицы смысла. Экспериментируй с формами. 2) Варьируй контекст(ы), а не только содержание. Одно и то же место, время, фон снижает удержание на 40% относительно вариативного контекста. Продукт, который всегда выглядит и ощущается одинаково при повторном касании, недоиспользует потенциал памяти сам по себе. Вариативность интерфейса – новый механизм-модель мышлений Плотность чанков важнее объёма знаний, а значит, что продукт должен ускорять именно сборку чанков у пользователя через укрупнение единиц восприятия форм. Чанки – это небольшие квадратные участки, на которые игры (например, Minecraft) делят свои большие миры для экономии памяти и быстрой прорисовки 🍌Но и здесь скрыта очередная ловушка мозга: так, пользователь обучается узнавать форму вопроса раньше, чем осмыслять его, и начинает отвечать на паттерн, а не на суть. Поэтому снова упаковывай один и тот же смысл, но в 2+ разных формы, иначе ты тренируешь узнавание интерфейса, а не мышление. Эмоция – несущая конструкция в продуктах, а эмоциональная связь пользователя с материалом первичней материала как объекта. Великая цель-петля таких любых продуктов – изменение знаний всего человечества, которое возвращается и меняет тебя, твой продукт и мир. Они рождаются только тогда, когда их создатель решает свою собственную реальную задачу и делится этим процессом с окружающими миром через свой продукт. Они растут только вместе с пользователем, расширяющееся понимание и мышление которого должно менять как пользователя, так и сам продукт, порождая у обоих новое понимание предмета мышления. Всё есть петля, пространство, круг и цикл. Ты начнёшь строишь благо, не осознавая это.

Где ИИ-агенты реально помогают, а где создают новые риски ➡️Узнайте на GoCloud Tech 2026 Каждый год Cloud․ru собирает ИТ-специалистов, чтобы вместе обсудить, как строить сложные технологии. В этом году в программе конференции много докладов про ИИ/ML — от инженерных ограничений до инфраструктуры, которая выдерживает миллион токенов в секунду. Обсудят: ▶️Как выбрать инфраструктуру для ИИ-проекта ▶️Как построить систему, способную выдерживать больше миллиона токенов в секунду ▶️Как защищать чувствительные данные при работе с LLM ▶️В каких задачах ИИ реально помогает ▶️Где границы применимости ИИ-агентов в разработке 🗓 15 октября 📍 Москва + онлайн Зарегистрироваться на GoCloud Tech 2026

🎬 Avito Action — первая конференция про дизайн и продукт от Авито Для продактов, которые хотят прокачать работу в тандеме с дизайном: — Как создавать сильные продукты в дуэте с дизайнером — Где граница между ролями и что будет, если её нарушать — Неожиданные параллели с кинопроизводством и нейробиологией Спикеры — топ-менеджеры Авито и гости со стороны 📍 Москва, «Центр Кино» 🗓 16 октября, 15:00 Регистрация по ссылке