product management.

Как AI забрал у меня 7 самых скучных задач Product Manager

продолжить чтение

Карточки из музыкальной студии 1975 года против продуктовых тупиков

Я взял метод Брайана Ино, придуманный для музыкальной студии, и собрал из него небольшой AI-эксперимент для продуктовых тупиков. Не чтобы находить ответы за команду, а чтобы иногда сбивать её с привычного маршрута.Есть задачи, которые вроде бы не выглядят тупиком.Например, нужно решить, нужен ли в онбординге ещё один экран. Макет готов, аргументы у всех есть — а решение почему-то переезжает с недели на неделю. В чате появляются знакомые реплики: «Давайте ещё посмотрим аналитику», «Надо спросить пользователей», «Вернёмся, когда будет больше контекста».

продолжить чтение

Как мы не обожглись на быстрых ML-экспериментах: опыт с 10% аудитории, холиварами с аналитиками и «лампой для лишая»

продолжить чтение

Дорожная карта продукта без перегруза: причины, принципы, инструменты

Иллюстрация к статье "Дорожная карта продукта без перегруза: причины, принципы, инструменты"

продолжить чтение

Идейный тупик: почему сотни инсайтов застревают навечно в бэклоге — и как это исправить системно

Возникает парадокс: идей и активностей много, а качественных решений нет

продолжить чтение

Self-Evolving Knowledge: Как взрастить senior агента

Привет! Я не AI-инженер, у меня нет ML образования. Я проджект-менеджер со старым бекграундом в качестве веб-разработчика и с опытом более 10 лет в управлении командами разработки ПО. И с приходом полноценных AI-агентов я стал по выходным заниматься экспериментами на своих пет-проектах. 

продолжить чтение

Топ‑5 книг для продакта, TPM и CPO в 2026 году — инструменты для работы на всех уровнях

Фото автора

продолжить чтение

Мета-работа, память агентов и Product Graph: почему AI не спасёт продукт без структуры знаний

За годы работы в разнообразных командах я много раз видел одну и ту же ситуацию.

продолжить чтение

Сколько стоит внедрить AI?Отвечаем с LCOAI

продолжить чтение

Мысли об одной продуктовой ошибке подавляющего большинства GenAI компаний

Мало кто имеет возможность обучить конкурентноспособную LLM с нуля. Тем не менее спрос на использование больших языковых моделей - огромный. Такая ситуация на рынке дает возможность организациям продавать доступ к LLM’кам и продуктам вокруг них на выгодных условиях. Чтобы извлечь максимум пользы, организации берут деньги с пользователей по двум разным моделям монетизации:Подписочная

продолжить чтение