Я Product Manager и уже много лет занимаюсь управлением развития цифровых продуктов. За последние два года AI стал частью моей ежедневной работы. В этой статье я поделюсь своим опытов взаимодействия с AI и расскажу о задачах, которые перестала делать вручную, и о том, где искусственный интеллект действительно экономит мое время, а где пока, на мой взгляд, все еще не может заменить человека.

Несколько лет назад мой рабочий день выглядел вполне типично для Product Manager: исследования рынка, анализ конкурентов, интервью с пользователями, подготовка требований к продукту, приоритизация бэклога, подготовка релизов, аналитика после запуска, анализ обратной связи пользователей и прочее. При этом большую часть моего рабочего времени занимало не принятие решений, а подготовка информации для них.

С появлением современных AI-инструментов изменилось не то, что делает Product Manager, а как он это делает.

Я не стала работать меньше. Но перестала тратить часы на задачи, которые AI способен выполнить для меня за минуты.

Вот мои семь задач, для реализации которых я прибегаю к помощи AI.

1. Анализ конкурентов

Раньше было так: Выбрать конкурентов -> Найти их сайты -> Проанализировать информацию и документацию -> Посмотреть отзывы -> Сравнить тарифы -> Свести всю полученную информацию в таблицу. Все эти действия занимали минимум 3–5 часов моего рабочего времени.

Сейчас: Передаю AI ссылки на продукты, ставлю задачу и за несколько минут получаю сравнительную таблицу по конкурентам, вижу их сильные и слабые стороны, получаю вывод об отсутствующих у конкурентов фичах и идеи позиционирования для нашего продукта. Проверяю выводы и дополняю их, но самое главное — не начинаю анализ с нуля.

2. Интервью с пользователями

Уже на этапе подготовки к интервью я прибегаю к помощи AI: исходя из цели и задачи, прошу сформулировать вопросы для интервью, логику его построения.

После интервью как правило начинается самая скучная часть: Расшифровать разговор -> Выделить боли -> Сгруппировать инсайты -> Найти повторяющиеся проблемы. Раньше на все это, в зависимости от количества проведенных интервью, уходило от 8 часов рабочего времени.

Сейчас: прошу AI сделать транскрипцию каждого интервью -> выделить ключевые цитаты -> объединить проблемы по темам -> предложить гипотезы.

Конечно я все равно перечитываю интервью и проверяю результаты, но экономлю несколько часов на каждом цикле исследований.

3. Подготовка требований к продукту или новой фиче

Раньше документ создавался мной с чистого листа. Теперь я формулирую цель, ограничения, пользовательские сценарии и передаю их AI. AI помогает собрать первую полноценную версию документа.

Важно не передавать его в работу команде без проверки. Хороший PRD (Product Requirements Document) рождается в голове Product Manager, а не в модели.

4. User Stories и Acceptance Criteria

После готовности описания фичи AI вполне способен предложить:

• User Stories;

• Edge Cases;

• Acceptance Criteria;

• Test Cases.

Практически всегда нужно дорабатывать детали, но первый черновик появляется за минуты.

5. Анализ отзывов пользователей

Когда отзывов тысячи, сделать качественный анализ становится сложнее и трудозатратнее. Человек начинает видеть только отдельные сообщения и проблемы. AI же наоборот очень хорошо работает с большими объемами текста. Он отлично помогает находить повторяющиеся проблемы, группировать жалобы, определять наиболее частые пожелания, отслеживать изменение настроений пользователей после релиза.

6. Release Notes

Одна из самых моих нелюбимых задач, которую я с радостью отдаю в руки AI.

После завершения спринта AI способен собрать изменения -> разделить их по категориям -> написать понятные Release Notes -> адаптировать текст для App Store, Google Play, Telegram и сайта.

Раньше это занимало минимум час моего рабочего времени. Сейчас — несколько минут на загрузку данных в AI плюс финальная редактура полученного от AI результата.

7. Подготовка гипотез

Раньше мозговой штурм начинался с пустой доски. Теперь AI помогает значительно быстрее пройти первый этап.

Например, можно попросить:

Предложи 10 гипотез роста подписки нашего продукта. Раздели их по стоимости реализации, ожидаемому эффекту и уровню риска.

Получается хороший материал для обсуждения с командой.

Что AI пока не умеет

AI отличный помощник, когда нужна генерация вариантов, быстрый поиск нужной информации, анализ большого объема данных. Но он почти никогда не знает пользователей, стратегию компании, реальные ограничения бизнеса лучше самого Product Manager.

Поэтому он не заменит вас там, где требуется принятие решений. Он лишь поможет ускорить вас в задачах, где нужна механическая работа.

За последнее время я поняла для себя следующее — Product Manager становится ценнее не тогда, когда умеет писать лучшие промпты, а когда освобождает время от рутинных задач и использует его на то, что AI пока делать не умеет: понимать людей, принимать стратегические решения, выбирать направление развития продукта, брать ответственность за результат.