ИИ в продуктовой команде: не про замену людей, а про возвращение времени

Автор: Екатерина Петракова – директор по продукту Kokoc Group

Продуктовая разработка – это всегда работа на высокой скорости часто в условиях неизвестности: аналитика, проверка гипотез, коммуникации, десятки параллельных процессов. Чем крупнее команда и шире экосистема, тем больше уходит времени на синхронизацию и рутину, а не на сами продуктовые решения.

Искусственный интеллект помогает изменить этот баланс. Несмотря на то, что он развивается очень стремительно и показывает поразительные результаты, он все ещё не заменяет продактов, аналитиков или дизайнеров. Он при правильном применении снимает с них большую часть операционной нагрузки без потери качества результата. ИИ ускоряет анализ данных, готовит первичные инсайты, формулирует черновики гипотез и автоматизирует коммуникацию, благодаря чему команда быстрее проходит путь от идеи до решения и может сосредоточиться на том, что действительно важно: на смысле и ценности продукта.

Для тысяч компаний внедрение ИИ стало естественным шагом: он помогает не «заменить людей», а вернуть им время на стратегию, эксперименты и развитие продукта.

Где ИИ действительно помогает

Аналитика и гипотезы

Если раньше аналитика по воронке или когортам занимала несколько дней, сегодня ИИ может сформировать первичный слой инсайтов за считанные часы. Мы используем LLM, чтобы собирать закономерности по поведению пользователей, автоматически находить узкие места и даже формулировать первые гипотезы: почему клиенты не завершают заказ, на каком шаге теряется интерес, какие сегменты реагируют на кросс-сейл.

ИИ не подменяет аналитику, но помогает команде быстрее перейти к смысловому уровню: не «что случилось», а «почему и что с этим делать».

Отдельное направление – использование ИИ для проведения JTBD-интервью в тестовом формате. Задав правильно сформулированный промпт с контекстом аудитории, можно провести симуляцию пользовательских интервью по принципу Jobs To Be Done: получать типовые ответы, паттерны боли и триггеры, которые затем проверяются на реальных людях.

Это не замена исследователя и не подмена качественных интервью, но мощный инструмент ускорения. Хорошо поставленный запрос экономит часы работы и десятки тысяч рублей бюджета, ведь все знают, насколько ресурсоёмкими бывают качественные исследования. При этом качество ответов напрямую зависит от качества промпта, поэтому роль исследователя по-прежнему ключевая: именно он формулирует корректный запрос, избегает когнитивных искажений и правильно интерпретирует результаты.

Такой подход позволяет быстрее перейти от идеи к проверенной гипотезе и сфокусироваться на валидации данных, а не на сборе первичного материала.

Работа с контентом и локализацией

Когда продукты запускают на международных рынках, привычные процессы перевода и адаптации затягиваются на недели. LLM-модели позволяют за день получить рабочий драфт интерфейса или клиентских текстов с нужным стилем и тоном. После этого остаётся только финальная валидация с носителями языка. Экономия по времени в разы, а команда фокусируется на смысловой и культурной точности, а не на рутине.

Внутренние процессы и коммуникации

ИИ уже стал частью нашей операционной ткани. Он автоматически подготавливает фоллоу-апы по встречам, структурирует договорённости и формирует action plan. Это снижает нагрузку на менеджеров и минимизирует риск потери контекста при переходе задач между продуктами или дивизионами.

Также отдельно тестируются сценарии анализа командных чатов: модель помогает определить изменения в тоне коммуникации и подсказывает, где назревает эмоциональное напряжение. Не чтобы «контролировать», а чтобы вовремя поддержать команду.

Кросс-дивизионные зависимости

В больших организациях сложно держать в голове все связи между продуктами. Можно использовать ИИ, чтобы автоматически выявлять пересечения в roadmap’ах и зависимостях по данным. Это особенно полезно при интеграции внутренних продуктов: например, когда один сервис затрагивает и CRM, и платформу, и операционные процессы. Модель помогает «сшить» общую карту влияния и сократить время на ручное согласование.

Что важно помнить

ИИ – это не волшебная кнопка. Он не создаёт принципиально новые смыслы и не принимает решений за людей. Модель может выдать вероятный ответ, но не гарантирует, что он точен или бизнес-ценен. Любая гипотеза требует человеческой проверки и контекстного понимания.

Кроме того, универсальные модели часто ошибаются в узких предметных областях, например, при работе с юридическими или финансовыми данными. Чтобы они стали по-настоящему полезны, их нужно дообучать на собственных кейсах, что требует инфраструктуры, политики безопасности и зрелого подхода к данным.

Что меняется в культуре

Когда часть рутинных задач уходит в автоматизацию, у команды появляется пространство для настоящей продуктовой работы: осмысления, экспериментов, стратегических решений. ИИ не вытесняет продактов, а делает их сильнее: освобождает время, возвращает внимание к клиенту и позволяет концентрироваться на том, ради чего мы вообще делаем продукты – на ценности, а не на тасках.

Для меня ИИ – это не про замену человека, а про возвращение времени. А время – главный дефицит в любой продуктовой команде.