Ранее деятельность включала множество рутинных задач: анализ рынка, исследование потребностей пользователей, постановка задач команде и координация разработки. С внедрением ИИ-инструментов он смог автоматизировать значительную часть этих процессов, сосредоточившись на стратегических аспектах.
Исследования пользователей, анализ конкурентов, создание документации, постановка задач и презентации — всё это уходило в нескончаемый цикл. Большая часть времени утекала на рутину, которая требовала механических действий, но не давала возможности для креативного подхода. Однако всё изменилось с появлением искусственного интеллекта.
Анализ рынка и исследование потребностей
Проблема: Ранее анализ трендов занимал недели. Сотрудники собирали информацию из разных источников, а результаты появлялись только спустя долгое время. Теперь с помощью инструментов, таких как Perplexity, DeepSeek, ChatGPT и Claude, этот процесс ускорился в разы. Каждая модель предлагает уникальный взгляд: ChatGPT ориентируется на потребности пользователей, Claude — на бизнес-стратегии, а Grok предоставляет инсайдерский взгляд.
Инструменты:
- Perplexity с DeepResearch — для анализа с использованием внешних источников.
- A-vibe (от Авито), Нейроэксперт, DeepSeek с DeepThink — для синтеза данных.
- ChatGPT с Search — для быстрого сканирования информации.
- Claude — для структурирования полученных данных.
Важно: Нейросети могут "придумывать" цифры, поэтому важно перепроверять количественные данные.
Формирование требований к продукту
Используя результаты анализа рынка, нейросети помогают структурировать требования к продукту. ChatGPT фокусируется на пользовательских сценариях, Claude предлагает системный подход с метриками, а Grok учитывает реальные ограничения использования.
К примеру, для сбора гипотез лучше создавать "цифровых двойников" пользователей. Например, для B2G-продукта моделировать интервью с мэрами городов на основе текстовых двойников через ChatGPT или GigaChat. Из пяти таких "разговоров" можно выявить ключевые потребности для сервиса.
Однако для глубокого понимания нужны живые люди.
Прототипирование и визуализация
Инструменты, такие как Gamma и Tome, помогают в создании презентаций и визуализации идей. Для генерации изображений используются Midjourney и DALL·E, а для создания видео — Runway, Кандинский и Pika.
Разработка кода и тестирование
Нейросети генерируют базовый код для прототипов. Пример промпта:
"Создай код для приложения на основе требований и дизайна. Определи архитектуру, создай структуру проекта и разработай ключевые функции."
Инструменты:
- GitHub Copilot и его аналоги для помощи в написании кода.
- GigaCode для банковских проектов с повышенными требованиями безопасности.
Нейросети отлично подходят для прототипирования, но полноценный продукт без участия людей пока не создать.
Анализ обратной связи и отзывов
Нейросети анализируют отзывы пользователей, разбивают на категории проблемы и плюсы, а также могут дать предложения по улучшению.
То, что раньше занимало день, теперь решается за 15 минут, но есть нюансы ...
С внедрением ИИ работа продакт-менеджера стала более стратегической. Можно сосредоточился только на трансформации продуктов под GenAI-стратегию и автоматизации рутинных процессов. Рутина ушла на второй план, а на первый вышли задачи по стратегии, доведению её до команд и выводу продукта на рынок.
Несмотря на широкие возможности ИИ, нейросети не заменяют человека полностью. Они служат инструментом для ускорения процессов, но окончательные решения и стратегическое мышление остаются за человеком.
Внедрение ИИ не всегда проходит гладко, присутствуют и неоотъемлемые проблемы:
- Сопротивление команды.
- Отсутствие data-driven культуры.
- Неточность в работе ИИ.
- Вопросы кибербезопасности.
Как вы думаете какие нейронки лучше, можно ли применить больше российских нейросетей для продуктового анализа?