# Кристиан Марек из Productboard: «Каждый менеджер продукта сегодня — это AI PM» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=fcjU83vd7o4 Канал: Eye on AI Опубликовано: 18.12.2024 --- В современном мире разработки ПО роль менеджмента продукта (Product Management) претерпевает фундаментальную трансформацию. На смену разрозненным таблицам и презентациям приходят специализированные платформы, которые становятся «центром управления полетами» для компаний любого масштаба — от стартапов до гигантов уровня Salesforce и Zoom. О том, как искусственный интеллект меняет повседневную рутину продакт-менеджеров и помогает компаниям быстрее выводить продукты на рынок, рассказал Кристиан Марек, вице-президент по продукту компании Productboard. ## 🚀 Что такое Product Management и зачем ему своя платформа [[JUMP:04:10]] Профессия менеджера продукта (PM), хотя и кажется устоявшейся, всё ещё находится в стадии активной эволюции. По определению Кристиана Марека, PM — это функция внутри организации, которая владеет видением, стратегией и реализацией конкретного продукта или его части [07:25]. В отличие от проектного менеджера, который сфокусирован на соблюдении сроков и вех, продакт-менеджер работает на стыке интересов клиентов, инженеров, дизайнеров и бизнес-стратегии [08:19]. История создания Productboard началась с личной «боли» основателя, который во время перелета пытался управлять дорожными картами (roadmaps) продукта, переключаясь между электронными таблицами и презентациями [08:59]. Марек подтверждает, что в крупных компаниях, таких как DocuSign, процесс подготовки отчетности для руководства часто превращается в сизифов труд: презентация дорожной карты может устареть уже через две недели после создания, так как реальная разработка всегда динамична [09:37]. Сегодня Productboard позиционирует себя как аналог Salesforce, но для управления продуктом. Платформой пользуются более 6000 клиентов, включая такие бренды, как Toyota и Zoom [04:37]. Она позволяет: * Агрегировать отзывы клиентов из различных источников. * Формировать прозрачные дорожные карты, доступные всей команде. * Согласовывать текущую разработку со стратегическими целями компании (OKR). ## 🤖 Искусственный интеллект как ускоритель продуктового цикла [[JUMP:10:02]] Интеграция ИИ в Productboard — это не просто дань моде, а способ ускорить процесс Discovery (исследования) и Delivery (поставки продукта). Главным нововведением компании стал продукт **Productboard Pulse**, который использует генеративный ИИ для анализа огромных массивов клиентских данных [11:09]. По словам Марека, ИИ в платформе работает на нескольких уровнях: 1. **Агрегация и поиск трендов.** Система автоматически выявляет повторяющиеся жалобы или пожелания клиентов относительно функционала, ценообразования или процесса продаж [11:22]. 2. **Интерфейс чата.** Менеджер может задать прямой вопрос: «Что конкретные клиенты говорят о функции X?», и получить выжимку вместо того, чтобы вручную перебирать сотни тикетов [11:35]. 3. **Автоматизация написания спецификаций.** ИИ помогает формулировать болевые точки пользователей и предлагать требования к функционалу, опираясь на базу знаний конкретной организации [12:01]. Марек подчеркивает, что преимущество их подхода заключается в наличии структурированной базы данных о иерархии продуктов клиента, что делает ответы языковых моделей (LLM) максимально контекстными и точными [12:27]. Это сокращает цикл генерации идей и проверки гипотез с недель до нескольких дней [00:37]. ## 📊 Стратегическое планирование и бизнес-метрики [[JUMP:22:51]] Кристиан Марек описывает работу в Productboard как «очень мета-процесс»: команда использует собственную платформу для создания самой платформы [23:05]. Особенно важно это в сезон годового планирования, когда необходимо соотнести фидбек от тысяч пользователей с ограниченными ресурсами разработки. В системе реализован механизм связи между конкретными фичами (функциями) и бизнес-результатами: * **Привязка к выручке (Revenue Impact).** Продакт-менеджер может видеть, какой объем потенциального дохода связан с конкретным запросом на функцию, благодаря интеграции с CRM-системами [29:51]. * **Мониторинг удовлетворенности.** В платформу можно загружать данные опросов NPS и CSAT, чтобы отслеживать, как запуск конкретных возможностей влияет на лояльность [30:17]. * **Управление ожиданиями стейкхолдеров.** Руководители высшего звена (C-level), включая гендиректоров и CPO, заходят в систему, чтобы оценить прогресс по OKR (объективам и ключевым результатам) в режиме реального времени, не дожидаясь рассылки отчетов [31:22]. ## 🌐 Продукт вне IT: от рекламы до производства [[JUMP:32:54]] Хотя основным рынком для Productboard остаются цифровые сервисы и B2B SAS, Кристиан Марек отмечает интересные примеры использования платформы в других индустриях. В рекламных агентствах кампании часто рассматриваются как «продукты», где есть свои дедлайны, цели и необходимость глубокого понимания нужд клиента [33:23]. Также инструмент находит применение в производстве физических товаров, особенно там, где нужно быстро реагировать на запросы рынка. Марек приводит в пример китайские компании, которые анализируют метрики вовлеченности в TikTok, чтобы мгновенно адаптировать производственные линии под текущий спрос [34:54]. Для стартапов платформа полезна тем, что позволяет сразу заложить правильную «продуктовую мышцу» и избежать дорогостоящих ошибок, фокусируясь только на том, что действительно нужно рынку [26:10]. ## 🔮 Будущее профессии: «Каждый PM — это AI PM» [[JUMP:39:05]] Размышляя о будущем, Марек соглашается с тезисом эксперта Мари Лены (Mari Lena), что в ближайшие годы специализация «AI Product Manager» исчезнет, так как каждый менеджер продукта будет обязан уметь работать с искусственным интеллектом [42:12]. Основные тренды развития индустрии по мнению гостя: * **Массовость.** Роль PM становится стандартом для любой организации, имеющей дело с «цифрой», от традиционных банков до потребительских брендов [40:51]. * **Усложнение навыков.** Сегодня недостаточно разбираться в мобильных или веб-стандартах; необходимо понимать логику ИИ-продуктов и уметь использовать ИИ-инструменты для автоматизации своей работы [41:40]. * **Технологическая гибкость.** Productboard не привязывается к одной модели ИИ, а использует API разных провайдеров, постоянно сравнивая их результаты (бенчмаркинг), чтобы предоставлять клиентам наиболее качественные ответы [38:25]. В завершение Кристиан Марек посоветовал лидерам компаний не просто внедрять ИИ ради технологий, а искать решения, которые имеют глубокую вертикальную экспертизу и качественную модель данных для решения специфических задач бизнеса [47:38].