Как внедрить ИИ в вашу продуктовую стратегию?

Многие команды неправильно подходят к созданию грамотной стратегии при помощи ИИ. Вы видите это каждый день. Как построить действительно эффективную AI product strategy? Не важно, являетесь ли вы IT-компанией, современной software-компанией, или компанией старой школы, проходящей через продуктовую трансформацию.

Давайте по-честному.

Большинство AI product strategy с самого начала обречены на провал.
Они попадают в одну из четырёх основных ловушек:

— «Посыпем сверху немного AI» — подходы, которые добавляют минимальную ценность, но максимальную сложность
— Технологически-ориентированные фантазии без ясной пользовательской проблемы
— Копипаст подходов конкурентов без стратегического отличия
— Фабрики, которые показывают эффектные демо вместо решения реальных задач (фичи ради фичи)

Потому что продакт-менеджеры и компании пытаются втиснуть свои старые стратегии в новую AI-реальность.
AI — это не просто новый инструмент в вашем наборе. Он полностью меняет то, что возможно, и как пользователи взаимодействуют с продуктом.

Результат в том, что построение AI product strategy — это отдельное искусство.

Прежде чем мы продолжим, давайте честно ответим — почему большинство AI product strategy никуда не годятся:

Команды по продукту начинают с вопроса «Как нам добавить AI?» вместо «Какую пользовательскую проблему мы реально решаем?» Результат — кладбище фич, заполненное заброшенными AI-экспериментами, которых пользователи никогда не просили и в которых не нуждались.

Так что сначала спросите себя: а где мне действительно нужна AI-стратегия?

Понимание прошлого, настоящего и будущего AI product strategy — это не академический вопрос. Это фундамент для создания стратегии, которая превратит AI в конкурентное преимущество.

Прошлое: ANI (Artificial Narrow Intelligence — узконаправленный искусственный интеллект)

Продакт-менеджеры уже строили успешные AI-стратегии и AI-продукты последние 20 лет!
Алгоритмы веб-поиска, персонализированные рекомендации на стриминговых платформах и умные колонки

Всё это примеры узконаправленного AI, который стал всё более сложным в пределах своей узкой области.
Это специализированные инструменты, блестящие в своей нише, но бесполезные вне её. Шахматный AI не может управлять машиной, а система распознавания речи не составит вам плейлист.

С точки зрения стратегии, узконаправленный AI научил нас: успех даёт фокус на чёткую пользовательскую проблему, а не на хайповую технологию.

И бизнес-результаты это подтверждают:
Amazon приписывает 35% своей выручки своей рекомендательной системе
Netflix, по оценкам, экономит $1 миллиард в год благодаря алгоритмам рекомендаций, уменьшающим отток
Поисковые алгоритмы Google обрабатывают более 8,5 миллиардов запросов ежедневно — каждый из них это специализированная AI-задача

И разве не забавно, что так много людей забывают этот урок?

Почему мы сейчас вообще пишем об этом? Конечно, из-за недавнего прогресса генеративного AI.
Продвинутые команды не лепят генеративный AI как фишку — они полностью переосмысляют под него свои стратегии.

Вот несколько сфер:

• Создание контента — Easygen ускоряет написание постов в LinkedIn
• Генерация кода — GitHub Copilot увеличивает продуктивность разработчиков
• Прототипирование дизайна — Runway упрощает креативные рабочие процессы
• Генеративный AI меняет стратегический фреймворк: от персонализации к усилению возможностей пользователя.

Ваша product strategy должна выявлять узкие места в создании контента на пользовательском пути и использовать генеративные возможности для создания ценности.

Будущее — это AGI, системы, сопоставимые с человеческим интеллектом в разных областях.
Мы пока не там, но стратегиям нужно уже сейчас учитывать этот путь. Вот какой прогресс мы ожидаем:

AI первого уровня может вести естественный диалог и выполнять простые задачи. Однако такие системы часто делают фактические ошибки, с трудом справляются с логикой и не умеют эффективно планировать многозадачные действия. Вспомните GPT-2.

Второй уровень — это то, где мы сейчас: AI-системы, способные решать задачи с уровнем сложности, сопоставимым с PhD (Doctor of Philosophy — доктор философии, научная степень). Эти системы действительно понимают и могут рассуждать над сложными задачами.

С точки зрения product strategy, это золотая середина: они готовы к высокоценным кейсам — продвинутой аналитике, поддержке принятия решений или персонализированному опыту — при условии, что у вас есть надёжные данные и контроль.

На третьем уровне агенты смогут выполнять задачи самостоятельно на протяжении длительного времени. Мы ожидаем, что они смогут:

• Провести исследование, спланировать и запустить маркетинговую кампанию
• Разработать софт от спецификации до деплоя
• Провести научное исследование, сформировать гипотезы и спроектировать эксперименты для их проверки
• Но мы пока не там! (Позже вы увидите, какие это влечёт последствия.)

AI четвёртого уровня не просто выполняет задачи — он самостоятельно улучшает и обновляет процессы.

Пятый уровень — это финальный босс.
На этом этапе AI сможет управлять целыми организациями.

Что важно вынести стратегам:
Оперируйте настоящим: используйте AI 2 уровня, чтобы решать сложные задачи с насыщенными данными — аналитика, персонализация, поддержка решений

Готовьтесь к будущему, проектируйте под агентов 3 уровня — собирайте собственные данные и тестируйте взаимодействие человека и AI

{айп вокруг AGI реален, но выиграет та стратегия, которая создаёт ценность уже сейчас, а не гонится за мечтой

Итак, как же создать эффективную стратегию для AI 2 уровня, которая при этом будет готова к AI 3 уровня?

Неправильный подход: «Как нам добавить AI в наш продукт?»
Правильный подход: «Какие пользовательские проблемы мы можем решить лучше с помощью AI?»

AI — это средство, а не цель.

Рынку всё равно, насколько изящна ваша реализация — его волнует результат. Каждая AI-инициатива должна начинаться с чёткого описания пользовательской проблемы и обоснования «почему сейчас».
Вы сами это знаете, потому что почти каждое SaaS-приложение (SaaS — Software as a Service, программное обеспечение как услуга) навязывало нам AI — и мы просто это игнорировали.

Вот почему, в Shopify, команда свернула кучу AI-проектов, которые инженеры любили всем сердцем, но которые не решали никаких проблем продавцов.

Успешные AI-проекты всегда сначала формулируют чёткий тезис о пользовательской ценности, а уже потом выбирают технологию.

Большинство продакт-менеджеров и стратегов зацикливаются на выборе модели.

Но зацикливаться надо на data strategy (data — данные). Foundation models (foundation — базовая) становятся товарами массового потребления.

Ваше уникальное понимание домена и способ работы с собственными данными — вот где настоящее преимущество.

Задайте себе вопросы:

— Какие уникальные данные у нас есть, которых нет у других?
— Какую доменно-специфичную информацию мы можем использовать?
— Как мы можем построить «добродетельный цикл данных» (virtuous data loop), где использование продукта делает AI умнее?

Netflix выигрывает не потому, что у него алгоритмы рекомендаций лучше, чем у Amazon — а потому, что у него лучше данные о просмотрах и вовлечённости.

AI-стратегия должна чётко описывать, как вы создаёте такие же преимущества через данные.

Самые успешные AI-продукты — не полностью автономны. Они работают в коллаборации.
Они делают человека сильнее, а не заменяют его.

Что это означает для вашей стратегии:
— Проектируйте пути отката на случай сбоя AI
— Создавайте доверие через прозрачность
— Встраивайте обратную связь, чтобы система училась

Возьмём Cursor — один из самых быстрорастущих стартапов, уже с $100 млн ARR (ARR — Annual Recurring Revenue, годовой повторяющийся доход).

Он не заменяет разработчиков — он делает их продуктивнее.

Ваша стратегия должна чётко описывать, как AI и человек работают вместе, а не обещать волшебную автоматизацию.
Аакаш убедился в этом на собственном опыте, когда запускал AI-писателя писем в Apollo: письма не сработали. Только когда команда представила AI-помощника по написанию писем, фича действительно взлетела.