1 подписчик

Как ИИ трансформировал мою роль Product Lead

2 дня назад2 дня назад

1 мин

На практическом уровне: 1. Переход к ИИ-native — вся работа переехала в один интерфейс (Claude), где ИИ стал центральным слоем управления 2. Коннекторы (MCP/CLI/REST API) — основа моей системы 3. Мои знания о компании, клиентах, ICP, контексте — теперь это claude.md / user.md 4. Мои «коллеги» сегодня — Soul1.md , Soul2.md и наши отношения с ними теперь это heartbeat1.md , heartbeat2.md моих агентов 5. Мой уровень владения Hard Skill определяется качеством составленного SKILL.md 6. Рост продуктивности не снижает нагрузку — если я делал работу в 10 раз быстрее, то система требует в 10 раз больше результата 7. Сдвиг ценности от исполнения к принятию решений — ключевыми стали вкус, приоритизация, judgment и оркестрация, а не выполнение задач 8. Learning loop через GitHub — все эксперименты и инсайты сохраняются в репозитории как единый source of truth для команды и ИИ 9. Коллективная память теперь в GitHub, а не в Confluence. Гит превратился в базу знаний, где фиксируются результаты тесто

На практическом уровне:

1. Переход к ИИ-native — вся работа переехала в один интерфейс (Claude), где ИИ стал центральным слоем управления

2. Коннекторы (MCP/CLI/REST API) — основа моей системы

3. Мои знания о компании, клиентах, ICP, контексте — теперь это claude.md / user.md

4. Мои «коллеги» сегодня — Soul1.md , Soul2.md и наши отношения с ними теперь это heartbeat1.md , heartbeat2.md моих агентов

5. Мой уровень владения Hard Skill определяется качеством составленного SKILL.md

6. Рост продуктивности не снижает нагрузку — если я делал работу в 10 раз быстрее, то система требует в 10 раз больше результата

7. Сдвиг ценности от исполнения к принятию решений — ключевыми стали вкус, приоритизация, judgment и оркестрация, а не выполнение задач

8. Learning loop через GitHub — все эксперименты и инсайты сохраняются в репозитории как единый source of truth для команды и ИИ

9. Коллективная память теперь в GitHub, а не в Confluence. Гит превратился в базу знаний, где фиксируются результаты тестов и решения

На ментальном уровне:

1. Главная проблема — скорость изменений: даже профессионалы вроде меня, не успевают адаптироваться, постоянное ощущение «отставания» (писал тут)

2. Возникает иллюзия, что «все уже разобрались»: люди демонстрируют уверенность, скрывая неопределённость, что мешает открытому обмену знаниями

3. Происходит обесценивание накопленных навыков: области вроде маркетинга, продукта и продаж теряют «ремесленную» ценность, так как ИИ снижает порог входа

4. ИИ уравнивает грейд — менее опытные специалисты могут быстро создавать «достаточно хорошие» результаты, что размывает разницу в опыте

5. Меняется структура карьер и иерархий — традиционные признаки seniority ослабевают, опыт остаётся важен, но уже не даёт линейного преимущества

6. Новые навыки сложнее формализовать — decision-making и вкус нельзя легко масштабировать через курсы и playbooks

7. Прошлый сетап из инструментов перестал работать (CLI убрал переключение между инструментами, ускорил цикл тестирования и принятия решений)