# Кевин Вейл раскрыл секреты масштабирования ChatGPT, Instagram и Uber

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=8TpakBfsmcQ
Канал: Lenny's Podcast
Опубликовано: 22.06.2025

---

Как создавать продукты, которыми пользуются миллиарды людей, и почему в эпоху искусственного интеллекта классический продуктовый дизайн уступает место эргономике рабочих процессов? Ведущий подкаста Ленни Рачитски обсудил это с легендарным архитектором продуктов Кевином Вейлом, успевшим поруководить разработкой в OpenAI, Instagram, Uber и Facebook. В ходе беседы эксперт раскрыл уникальные методики найма, неочевидные причины провала технологических стартапов и объяснил, почему лучший продакт-менеджер обязан обладать мышлением гроссмейстера.

## 🧠 Перспективы AGI и коэволюция человека с технологиями
[[JUMP:7:27]]

Период работы Кевина Вейла в компании OpenAI совпал с волной глобальных опасений вокруг искусственного интеллекта. Общество пугала перспектива того, что технологии уничтожат рабочие места или полностью вытеснят людей. По мнению Кевина Вейла, концепция общего искусственного интеллекта (AGI) является необходимым, но далеко не достаточным условием для решения ключевых мировых проблем. Гость полагает, что само по себе появление AGI автоматически ничего не исправит — создателям продуктов по-прежнему придётся прикладывать колоссальные усилия и заниматься рутинной работой, чтобы направить эту технологическую энергию в русло реальной человеческой пользы.

Вейл проводит параллель с развитием баз данных. В своё время возможность быстро сохранять и запрашивать колоссальные объёмы информации казалась революционной, однако истинная ценность возникла лишь тогда, когда предприниматели построили поверх баз данных современные интерфейсы и полезные сервисы. Точно так же человечество со временем адаптируется и к супергениальным мыслящим машинам. Вейл оптимистично заявляет, что технологии не уничтожат привычный мир, поскольку люди всегда эволюционируют вместе с ними. Всего за 18 месяцев с момента релиза ChatGPT отношение общества сместилось от панического страха к повсеместному знакомству с инструментом и стремлению к его профессиональному освоению.

## 🎓 Трансформация образования под влиянием AI
[[JUMP:11:36]]

По мнению Кевина Вейла, сфера образования столкнётся с самыми масштабными изменениями под воздействием искусственного интеллекта. Будучи глубоко вовлечённым в дела школы своих детей после ухода из OpenAI, гость наблюдал за тем, как его девятилетний сын тестировал новейшие языковые модели ещё до их официального релиза. Ребёнок, никогда ранее не слышавший термина «промт», интуитивно перестроил своё мышление для эффективного взаимодействия с машиной. Вейл убеждён, что хотя его сыну в будущем вряд ли потребуется писать код вручную благодаря автоматизации программирования, текущие уроки Python бесценны, так как они развивают системное и структурное мышление.

В качестве примера креативного взаимодействия с ИИ гость приводит кастомный инструмент на базе GPT, который его сын спроектировал самостоятельно. Программа генерировала осмысленные предложения на заданную тему (например, про космос или океан), содержащие абсолютно все буквы английского алфавита. Написать подобную функцию традиционным кодом в Python крайне сложно, однако формулирование правильного текстового запроса решило задачу мгновенно.

Вейл считает, что главным дифференциатором человеческого успеха станет умение задавать правильные вопросы. Гость проводит историческую аналогию:

* Изобретение калькулятора не заставило людей прекратить заниматься математикой, а лишь перевело их на более высокий уровень абстракции.
* Появление поисковой системы Google сделало бессмысленным механическое заучивание фактов.

Сегодня в академической среде разворачивается своеобразная гонка вооружений. Профессора активно используют ChatGPT для составления учебных планов, студенты с его помощью пишут эссе, а затем занижают оценки преподавателям, если замечают, что лекционный материал сгенерирован нейросетью. По мнению Вейла, эта ситуация наглядно демонстрирует, что вся устоявшаяся система образования требует коренной перестройки.

## 🗣️ Сила языка в продуктовом лидерстве
[[JUMP:16:55]]

Ещё во время учёбы в колледже Кевин Вейл прослушал курс лекций Герберта Кларка «Язык и мышление». Главный тезис профессора заключался в том, что используемый язык напрямую формирует образ мыслей человека. Вейл, выросший в китайскоязычной среде, подтверждает, что начал мыслить иначе после освоения английского. В качестве научного подтверждения он приводит лингвистические исследования: русскоязычные люди, в чьём языке есть чёткое разделение на «синий» и «голубой», физически быстрее и точнее различают эти оттенки по сравнению с англоязычными пользователями, у которых оба цвета обозначаются общим словом *blue*.

Этот принцип гость перенёс в свою управленческую практику. При подготовке презентаций он готов тратить часы на полировку слайдов, даже если вся презентация состоит всего из 20 слов. Вейл считает, что небрежность в формулировании продуктового видения или технических требований (PRD) имеет разрушительный кумулятивный эффект на последующих этапах разработки, приводя к неверной интерпретации задач командой. Прорыв в сфере искусственного интеллекта произошёл именно благодаря большим языковым моделям (LLM), что, с точки зрения гостя, выглядит поэтично и логично, ведь в языке инкапсулирован весь спектр человеческих знаний. Вейл соглашается с тезисом сооснователя OpenAI Ильи Суцкевера: для того чтобы нейросеть могла идеально предсказать следующее слово в предложении, она обязана сначала построить глубокое понимание устройства всей вселенной.

## 📉 Ловушка «цифрового продукта»: уроки Uber и Facebook
[[JUMP:21:05]]

Один из самых парадоксальных уроков, которые Кевин Вейл извлёк за свою карьеру, звучит следующим образом: иногда сам цифровой продукт вообще не имеет значения. Под продуктом в данном контексте понимаются пиксели на экране смартфона или элементы интерфейса мобильного приложения. Опыт работы в Uber показал, что реальным продуктом для конечного потребителя являлись исключительно цена поездки и расчетное время прибытия машины (ETA). Исправление локального бага в приложении меркнет по сравнению с факторами стоимости и скорости подачи транспорта, которые критически важны для пользователя.

Вейл указывает на то, что большинство самых дорогих технологических компаний современности не совершали фундаментальных научных открытий в момент своего зарождения. Успех таких гигантов строился на упорном труде и грамотной эксплуатации уже существующих технологий:

* **Facebook** на раннем этапе представлял собой обычную базу данных человеческих связей, ценность которой росла благодаря непрерывной итеративной полировке простых функций вроде новостной ленты (News Feed) и тегов на фотографиях.
* **Uber** не изобретал технологию GPS и не выпускал автомобили — компания просто соединила владельцев смартфонов с водителями, закрыв базовую человеческую потребность в перемещении. При этом Вейл называет операционную структуру Uber Eats и Uber Rides одним из величайших бизнес-хаков в истории Кремниевой долины.
* **Instagram** взлетел не благодаря защищённым патентам, а за счёт безупречного продуктового вкуса и непоколебимой уверенности сооснователей Кевина Систрома и Майка Кригера в том, какая именно визуальная атмосфера нужна пользователям.

По мнению гостя, на разных этапах развития бизнеса фокус внимания смещается, но в конечном итоге технологическое преимущество быстро нивелируется, если продукт неудобен с эргономической точки зрения.

## 🚀 Стратегия выживания для AI-стартапов
[[JUMP:27:22]]

В условиях, когда базовые модели искусственного интеллекта развиваются стремительными темпами, стартапам необязательно гнаться за собственными научными прорывами. Как утверждает Кевин Вейл, молодая компания может защитить свой бизнес от поглощения технологическими гигантами, если создаст уникальный пользовательский опыт, раскрывающий потенциал ИИ. Для обеспечения долгосрочной жизнеспособности (moat) стартапам необходимо сфокусироваться на двух стратегических направлениях:

1.  Поиск и интеграция проприетарных данных с последующим запуском замкнутого маховика данных (data flywheel).
2.  Создание безупречной эргономики рабочих процессов, которые органично встраиваются в повседневную жизнь клиентов.

В качестве успешного примера маховика данных гость упоминает компанию Windsurf. Разработчики Windsurf изначально строили свой продукт на базе готовой модели Claude 3.5, однако в процессе использования они собирали уникальный массив данных о том, какие именно куски кода пользователи принимают, а какие отвергают. Накопив эту проприетарную информацию, компания смогла обучить и выпустить на рынок собственную специализированную модель.

Вейл убеждён, что преимущество корпораций в дистрибуции (как у Microsoft Teams или Google Meet) можно преодолеть исключительно за счёт высочайшего уровня продуктового ремесла (craft). Стартапы Cursor, Windsurf, Lovable и Bolt доказали это на практике. Другим ярким примером гость считает приложение Granola: несмотря на доминирование Zoom, этот скромный инструмент предлагает настолько отшлифованный и восхитительный интерфейс для создания заметок, что пользователи добровольно устанавливают его и рекомендуют друзьям. Вейл констатирует, что если 18 месяцев назад ключевым вопросом индустрии было «у кого лучшая модель?», то в ближайшем будущем победителем станет тот, кто создаст лучший рабочий процесс.

## 🤝 Роль продакт-менеджеров в AI-компаниях
[[JUMP:33:51]]

Специфика создания ИИ-продуктов накладывает особый отпечаток на структуру команд в таких организациях, как Anthropic или OpenAI. Кевин Вейл отмечает наличие тесного симбиоза между продуктовыми командами и исследователями, занимающимися этапом постобучения моделей (post-training). Вейл положительно оценивает переход известного топ-менеджера Фиджи (Fidji) в команду OpenAI, считая, что её приход усилит синергию между наукой и дизайном интерфейсов.

Директор по продукту компании Anthropic Майк в ходе внутренней аналитики пришёл к выводу, что традиционное распределение обязанностей не работает в сфере ИИ. Продакт-менеджеры, прикреплённые к командам исследователей и помогающие улучшать саму модель, приносят кратно больше пользы и рыночных побед, нежели PM, сфокусированные исключительно на внешнем интерфейсе (UX). Кевин Вейл подтверждает, что OpenAI независимо пришла к абсолютно аналогичной схеме управления. Именно благодаря прямой интеграции менеджеров в процесс постобучения ChatGPT демонстрирует столь стремительный качественный прогресс.

## ♟️ Масштабирование от 1 до 100: системное мышление
[[JUMP:36:41]]

За свою карьеру Кевин Вейл руководил масштабированием множества культовых сервисов: под его началом пользовательская база Instagram выросла в четыре раза всего за два года, а объём передаваемых сообщений в Facebook Messenger взлетел с нуля до 4,7 миллиарда в сутки за два с половиной года. Гость разграничивает фазу поиска соответствия продукта рынку (от 0 до 1) и этап гиперроста (от 1 до 100). На этапе масштабирования менеджер обязан просчитывать шахматные ходы далеко вперёд и проектировать устойчивые системы, позволяющие двигаться быстрее без потери качества. При этом Вейл предупреждает, что в моменты взрывного роста команда неизбежно испытывает колоссальные перегрузки, сравнимые с перегрузками пилота ракеты на взлёте.

В качестве примеров долговечного системного мышления гость выделяет:

* **Новостная лента Facebook:** современная архитектура обмена контентом принципиально не менялась последние 12 лет благодаря тому, что команда изначально детально проработала весь цикл взаимодействия (публикация -> появление в ленте -> лайк -> уведомление -> повтор).
* **Продуктовый селектор Uber:** команда полностью переписала хаотичный код клиентского приложения, создав универсальную абстракцию для выбора типов поездок по всему миру.
* **Инфраструктура Venues в Uber:** для масштабирования в странах вроде Индии, где зачастую отсутствуют дорожные знаки, была создана специальная команда по оптимизации точек посадки и высадки (pickups/drop-offs). Они внедрили логику координации внутри крупных объектов (аэропорты, стадионы), что предопределило глобальный успех компании.

Для сбалансированного распределения ресурсов Вейл рекомендует использовать портфельный подход. Если зрелые корпорации могут применять классическую формулу Google «70/20/10», то молодым стартапам на промежуточных этапах разумно делить ресурсы в пропорции 50 на 50, постепенно наращивая системные инвестиции.

## 📈 Сила команд роста (Growth Teams)
[[JUMP:43:38]]

На переходе из фазы «1» в фазу «10» критически важно настроить тотальный сбор метрик. По словам Кевина Вейла, руководить продуктом без аналитических инструментов — это всё равно что пилотировать самолёт с закрытыми глазами. Первым шагом Вейла на руководящих постах в Instagram, Uber, Airtable и OpenAI всегда становилось формирование выделенной команды роста (Growth Team).

Главная ценность такой команды заключается в глубоком аудите внутренних процессов. Когда Вейл пришел в Instagram и спросил Кевина Систрома о точном количестве активных пользователей, сооснователь честно признался, что они не знают точных цифр. Привлечение таких топ-специалистов по росту, как Джордж Ли (Instagram), Эндрю Чен (Uber) и Лорен (Airtable, ныне в Notion), позволило вскрыть пласты нелогированных данных и выстроить строгую культуру экспериментов.

Вейл объясняет, почему создание команды роста намного эффективнее простого расширения штата аналитиков или дата-сайентистов. Инсайты аналитической группы часто игнорируются остальной командой, тогда как лидеры роста напрямую привязаны к бизнес-метрикам. Они выступают мостом между чистой наукой о данных и продуктовой разработкой, полностью меняя ДНК компании.

## 🎭 Пять архетипов продакт-менеджеров
[[JUMP:50:34]]

В процессе работы в Uber Кевин Вейл совместно с коллегами разработал уникальную классификацию, разделяющую продакт-менеджеров на пять фундаментальных архетипов. По мнению гостя, идеальная продуктовая команда должна напоминать «Отряд Мстителей», где каждый участник обладает выраженной суперсилой, создающей здоровое внутреннее напряжение между дизайном и цифрами:

1.  **Consumer PM (Потребительский PM):** Наполовину дизайнер, наполовину менеджер. Одержим эстетикой, деталями и ремеслом. Его выводит из себя интерфейс, смещённый даже на три пикселя.
2.  **Growth PM (PM по росту):** Наполовину дата-сайентист. Мыслит исключительно цифрами, крайне скептичен, требует проведения А/Б-тестов для проверки любой гипотезы.
3.  **Business/GMP PM (Бизнес-PM):** Обладает мышлением выпускника MBA. Фокусируется на бизнес-модели, маржинальности, удержании стоимости и архитектуре стимулов (пример — менеджеры маркетплейса в Uber).
4.  **Platform PM (Платформенный PM):** Заточен под создание внутренних инструментов, infrastructure и систем, которые позволяют остальной компании масштабироваться и двигаться быстрее.
5.  **Research PM (Исследовательский / AI PM):** Наполовину исследователь, наполовину инженер. Обладает глубоким пониманием алгоритмов, принципов обучения моделей и тонким продуктовым чутьём.

Согласно концепции Вейла, каждый специалист сочетает в себе доминантный (первичный) и поддерживающий (вторичный) архетипы. Сам гость определяет себя как Consumer PM с сильным уклоном в Growth. Понимание этих типажей критически важно для венчурных инвесторов при оценке соответствия основателя целевому рынку (founder-market fit). Если направить тонкого ценителя интерфейсов (Consumer PM) в жестко регулируемую сухую индустрию, он быстро перегорит и завалит проект, в то время как стартапу уровня Twilio жизненно необходим выраженный Platform PM.

## 🎯 Секреты найма суперзвёзд и развитие автономии
[[JUMP:58:39]]

Нынешний руководитель продуктового направления ChatGPT Ник Тёрли отмечает, что Кевин Вейл лично нанял ключевой костяк сегодняшней команды OpenAI, включая директора по инженерии, ведущего продуктового инженера, глав направлений дизайна и маркетинга. Во время работы в ИИ-гиганте Вейл тратил на рекрутинг и выстраивание идеальной конфигурации команды едва ли не больше времени, чем на обсуждение самого продукта. В числе знаковых находок он выделяет Яна Силбера (дизайн), Томаса Димпсона, Джоуи Флинна, Райана, Джоанн Джен и Коли (маркетинг).

В своей управленческой практике Вейл опирается на два фундаментальных правила найма. Первое правило зафиксировано в его личном внутреннем манифесте под названием «PXD API» (руководстве по эффективному сотрудничеству с руководителем):

> «Если через 6 месяцев я всё ещё буду говорить вам, что делать, значит, я нанял не того человека».

Этот подход выполняет три важные функции:

* Служит персональным напоминанием для Вейла держать планку найма на предельно высоком уровне и не идти на компромиссы.
* Заранее транслирует кандидатам ожидания относительно степени их будущей автономности.
* Смещает фокус регулярных встреч один на один с обсуждения сухих OKR на мета-калибровку совместной работы и достижение полной самостоятельности сотрудника.

Вторым критическим критерием отбора является наличие развитого мышления роста (growth mindset). Вейл всегда оставляет за собой право финального собеседования в своей структуре, полностью делегируя проверку профессиональных навыков коллегам. На этом этапе его интересует исключительно способность человека развиваться. Гость раскрыл свой коронный вопрос для проверки этого качества:

> «Вспомните одну из ваших крупнейших ошибок — чем болезненнее, тем лучше. Опишите ситуацию и расскажите, как именно вы теперь думаете и работаете по-другому в результате этого опыта?»

По словам Вейла, этот вопрос моментально выявляет уровень рефлексии кандидата и отсекает тех, кто начинает фальшивить или уходить в глухую психологическую защиту.

## 🔄 Искусство управления вверх и рождение роли Model Designer
[[JUMP:1:15:48]]

Эффективное взаимодействие с руководством (managing up) — ещё один ключевой навык успешного лидера. Вейл перенял полезную мудрость у директора по коммуникациям Uber Джилл: «Повторение не портит молитву». Из этого принципа родилась лаконичная операционная инструкция, помогающая сотрудникам синхронизироваться со своим руководителем: «Скажи, что собираешься сделать дело; скажи, что делаешь дело; скажи, что сделал дело». Вейл считает эту практику важнейшим инструментом для интровертов, позволяющим им наглядно демонстрировать свои результаты, не страдая при этом «комплексом героя» и не теряясь на фоне более громких коллег.

Управленческая философия Вейла также подразумевает гибкое подстраивание ролей под уникальные таланты сотрудников вместо попыток загнать людей в жесткие должностные рамки. Ярким примером стала история Джоанн Джен в OpenAI. Вейл обнаружил, что девушка обладает редчайшим сочетанием глубочайших технических знаний и феноменального продуктового вкуса. Вместо стандартных задач он предложил Джоанн самой составить описание роли своей мечты. В результате этого эксперимента в OpenAI была официально учреждена принципиально новая должность — **Model Designer (Дизайнер моделей)**. Именно эта позиция отвечает за формирование уникального характера, манеры общения и «вайба» ответов ChatGPT, что сделало продукт столь популярным во всём мире.

## 🚗 Кейс Uber Reserve и основы дизайн-мышления
[[JUMP:1:26:30]]

По мнению Кевина Вейла, высококлассный специалист обязан фанатично прорабатывать мельчайшие детали продуктового ремесла, но одновременно обладать мудростью, позволяющей вовремя понять, какие именно детали в данный момент не имеют значения. Иллюстрацией этого подхода служит создание сервиса Uber Reserve.

Проблема пассажиров, заказывающих машину на ранний утренний рейс в аэропорт (например, в 6:00), заключалась не в дизайне кнопок приложения, а в мучительном отсутствии гарантий. Люди просыпались каждые два часа от страха, что свободных машин в округе не окажется. Команда Uber сфокусировалась на базовой ценности — обеспечении душевного спокойствия (peace of mind). Разработчики внедрили алгоритм обратного отсчёта времени, автоматические предупреждения о рисках опоздания и систему долгосрочных водительских стимулов. Сегодня Uber Reserve генерирует около $5 миллиардов выручки в год, являясь одним из самых высокомаржинальных направлений компании.

Важнейшим элементом создания выдающихся продуктов гость считает тотальное погружение в опыт пользователя (dogfooding). Действующий директор по продукту Uber Сачин совершил от 700 до 800 реальных поездок в качестве водителя, чтобы прочувствовать интерфейс на скорости 60 миль в час. Сам Вейл перед вступлением в должность в Uber взял двухнедельный отпуск, взял в лизинг белый Volkswagen, наклеил фирменный стикер и ежедневно таксовал, собирая полевые инсайты.

Вейл опирается на классическую методологию дизайн-мышления d.school Стэнфордского университета и агентства IDEO, включающую пять этапами: Эмпатия (Empathize), Определение проблемы (Define), Идеация (Ideate), Прототипирование (Prototype) и Тестирование (Test). При этом гость предостерегает современных разработчиков от чрезмерного делегирования задач искусственному интеллекту:

> «Если вы проводите интервью с пользователями, а затем просите ChatGPT сделать вам краткую выжимку (summary) — вы полностью упускаете суть. Невозможно сопереживать выжимке. Вы обязаны лично находиться в комнате, убрав телефоны, и впитывать каждое слово и интонацию живого человека».

## 🛹 Поучительный провал: история приложения Bolt
[[JUMP:1:42:04]]

Даже идеальный состав команды и безупречный продуктовый вкус не страхуют от рыночных неудач. В период работы в Instagram Кевин Вейл вместе с дизайнерской группой попытался запустить экспериментальное камера-центричное приложение Bolt. Идея заключалась в том, чтобы максимально снизить психологическое давление на пользователя при обмене кадрами. Приложение было невероятно быстрым, технически оптимизированным и эстетически совершенным, однако после тестового запуска в Новой Зеландии и Австралии проект полностью провалился.

Анализируя этот кейс, Вейл подчёркивает, что ключевым индикатором жизнеспособности любого продукта является когортное удержание (cohort retention), а вовсе не валовое количество регистраций или объём трафика. График удержания пользователей Bolt стремительно падал, не выходя на плато. Тем не менее команда не впала в депрессию. Часть уникальных технологических наработок Bolt впоследствии была успешно интегрирована в основной функционал Instagram. Цитируя известного американского исполнителя Шона Картера (Jay-Z), Вейл напоминает: «Это не потеря, это урок».

## ⚡ Молниеносный раунд и переход в венчурные инвестиции
[[JUMP:1:46:24]]

В финальной части беседы Кевин Вейл ответил на серию коротких вопросов, поделившись личными рекомендациями и взглядами на текущую деятельность:

* **Топ-3 книги для прочтения:** *Sapiens* Юваля Ноя Харари (помогает понять эволюционную природу человека для проектирования интерфейсов); *The Design of Everyday Things* Дона Нормана (базовый учебник по эргономике физического мира); *The Silk Roads* Питера Франкопана (демонстрирует альтернативный, непредвзятый взгляд на мировую историю через призму Шелкового пути).
* **Любимый сериал:** *The Wire* («Прослушка») от HBO за непревзойдённый уровень драматургии и проработки персонажей.
* **Главное продуктовое открытие:** AI-инструмент Granola, который гость ежедневно использует в одиночном режиме для структурирования мыслей и инвестиционных тезисов во время поездок.
* **Жизненный девиз:** Китайская пословица, переданная отцом: «Если пересадить дерево, оно умрёт. Если переместить человека, он расцветёт». Ленни Рачитски добавил свой вариант: «Всегда выбирай приключения».

В настоящее время Кевин Вейл перешёл из статуса операционного директора в венчурный бизнес, став генеральным партнёром фонда Felicus. Он фокусируется на стартапах ранних стадий (Seed, Seed+ и Series A). Гость выделил три ключевых маркера, при наличии которых фаундерам стоит обратиться к нему за поддержкой: наличие проприетарного маховика данных, глубокое понимание эргономики вертикального рабочего процесса и чёткое осознание того, какие именно детали продукта критичны для бизнеса в данный момент.