Путь от идеи до первой рабочей версии раньше занимал месяцы: исследование, макеты, разработка, тестирование. Теперь ИИ-агенты за несколько часов помогают разобрать данные, собрать прототип, написать код и подготовить эксперимент. Разработка стала быстрее, но главный вопрос остался: что действительно стоит делать?
Спикер покажет, как меняется работа продуктовой команды, когда рабочее решение можно собрать за день, а не за квартал. Исследование и разработка больше не обязательно идут друг за другом: команда может быстро собрать прототип, показать его пользователям, проверить гипотезу и переделать решение — без длинной цепочки согласований и передачи задач между ролями.
Но в продукты с высокой ценой ошибки этот подход нельзя переносить буквально. В финансовом сервисе не получится выкатить сырую версию и просто посмотреть, что произойдет: ошибка может стоить пользователю денег и доверия. Поэтому скорость появляется не за счет риска, а за счет системы оценки качества — когда команда заранее определяет, что считать хорошим результатом, проверяет решение на реальных сценариях и ловит ошибки до запуска. Тогда измерение не замедляет работу, а позволяет двигаться быстрее.
Разберем:
- какие инструменты помогают исследовать проблему, собирать прототипы, анализировать данные и готовить эксперименты;
- как меняется стык исследования и разработки, когда рабочая версия появляется раньше подробного описания;
- как оценивать качество вероятностного продукта и почему это становится частью работы менеджера продукта;
- как меняются роли менеджера продукта, разработчика и дизайнера;
- почему умение оценивать качество результата становится важнее умения просто быстро его получить.
После доклада участники:
- смогут выбрать первые задачи, в которых ИИ принесет заметную пользу;
- соберут собственный рабочий набор инструментов с нуля;
- поймут, какой участок продуктового процесса стоит менять первым;
- разберутся, когда лучше написать подробное описание, а когда сразу сделать прототип.
Доклад будет полезен:
- менеджерам и руководителям продуктов, которые хотят быстрее проверять гипотезы;
- командам из сфер с высокой ценой ошибки: финансы, здоровье, безопасность;
- всем, кто уже пробовал ИИ-инструменты, но пока не увидел от них заметного эффекта на уровне продукта.
