Меня зовут Дмитрий Волков, я Head of Product Design. За последние 16 лет я участвовал в развитии десятков цифровых продуктов. И недавно я провёл эксперимент: может ли нейросеть взять на себя роли продакта, аналитика и дизайнера?
Зачем я это сделал?
ИИ уже помогает писать тексты, код и генерировать интерфейсы. Но способен ли он пройти весь путь от гипотезы до передачи фичи в разработку — так, как это делает команда? Я решил проверить сам.
Что я загрузил в нейросеть?
Я дал ИИ тот же материал, который обычно анализирует продуктовая команда:
- Инструкции пользователя (PDF);
- Описание тарифов;
- UX-исследования конкурентов;
- Публичные страницы продукта.
ИИ должен был изучить продукт и предложить варианты развития.
Что получилось?
- Гипотезы адекватны, часть совпала с текущим бэклогом.
- Опросы удобны для интервью.
- Lean Canvas заполнен без нарушений структуры.
- Фича описана с требованиями для разработки, дизайна и тестирования.
Где нейросеть не справилась?
1. Зависимость от качества входа — без точной информации результат хуже.
2. Отсутствие знаний о текущем состоянии продукта — ИИ не знает, что уже реализовано.
3. Нет стратегического мышления — нельзя заменить эмпатию, аналитику и критику.
Выводы
- Нейросеть не заменит команду.
- Но она ускоряет процесс и снижает порог запуска.
- Лучший результат — при совместной работе эксперта и ИИ.
Хотите подробнее? Подписывайтесь, делитесь опытом, задавайте вопросы — расскажу больше о том, как использовать ИИ в продуктовой команде.
#нейросети #дизайн #продукт #ux #gpt #chatgpt #productmanagement #custdev #искусственныйинтеллект #дмитрийволков