Раньше для MVP нужен был продакт, дизайнер, фронтендер, бэкендер и немного удачи. Сегодня достаточно одного человека и пары правильных AI-инструментов.
Меня зовут Сергей Спиренков. Я — евангелист в KODE (мы делаем мобильные продукты) и CEO собственных проектов. Последние месяцы я буквально живу внутри новой парадигмы — собираю продукты в одиночку, без строчки кода руками, используя только AI и немного здравого смысла. Хочу поделиться, как меняется профессия product owner, что ждёт разработчиков, и как выглядит новый тип специалиста — product engineer.
Мир меняется быстрее, чем документация успевает обновиться
Каждую неделю появляется новый инструмент, новая модель, новая платформа. LLM, кастомные агенты, Discord-боты, AI-серверы с собственными пайплайнами — всё это уже не эксперимент, а реальность. Вокруг — хайп. Но если открыть Hype Cycle от Gartner, видно, что мы как раз на пике. И скоро начнётся плато трезвости — время, когда останутся только те, кто реально встроил AI в ежедневные процессы, а не просто добавил его в презентацию. Сейчас в моде не говорить про AI, а уметь им пользоваться.
Реальные кейсы: AI, который уже работает
В пользовательском опыте таких кейсов всё ещё немного. Один из немногих удачных — Авито: AI там помогает пользователям писать описания и даже подбирает фото. Не ради «вау-эффекта», а чтобы реально сэкономить время. Это не магия, а здравый смысл: если AI упрощает рутину, он полезен. Но в других индустриях, например в EdTech, пока тишина. Нет агентов, которые могли бы сопровождать пользователя, помогать достигать целей, действовать как менторы. Индустрия всё ещё боится доверить нейросетям критически важные функции.
Я видел проект, где нейросеть обучили на 300 инструкциях к ЧПУ-станкам — и она проектирует детали сама. Это не демо, а рабочий прототип, который реально может заменить инженеров-конструкторов. Но такие кейсы редки. И именно потому — ценны.
Проблема не в технологиях, а в бизнесе
Технологии уже есть. Но бизнес пока не умеет формулировать задачи для AI и часто просто боится потерять контроль. Настоящая трансформация начнётся, когда компании перестанут спрашивать «а что AI может?» и начнут спрашивать «а что мы теперь можем с ним сделать?».
Новая ценность — скорость
Пользователь ценит не только продукт, но и скорость, с которой он появляется. Если раньше на MVP уходили месяцы — сбор команды, дизайн, согласования, тесты, релиз, — то теперь цикл можно сократить до дней. Чем быстрее идея превращается в прототип, тем выше шанс, что она вообще доживёт до рынка. Product owner с классическим подходом уже не справляется. Ему нужны дизайнеры, фронтендеры, бэкендеры, аналитики — а чтобы проверить одну гипотезу, это избыточно. Именно здесь AI снимает барьер: теперь MVP может собрать один человек.
Product owner уходит. Product engineer приходит
Через 5–10 лет классического product owner может просто не остаться. Его место займёт product engineer — человек, который не ставит задачи, а делает продукт сам, используя AI-инструменты как команду. Он сможет собрать интерфейс, связать его с базой, задеплоить проект и обкатать гипотезу — без фронтендеров, бэкендеров и дизайнеров.
Роль разработчиков при этом не исчезнет, но изменится. Они будут поддерживать AI-системы, писать шаблоны, обучать модели и разбирать код, который генерирует AI. Кодинг как ритуал уйдёт, а архитектурное мышление останется. Product engineer — это продакт, у которого вместо команды — стек AI-инструментов.
Мой стек product engineer
Когда я впервые решил попробовать «одиночную» разработку с AI, всё началось с эксперимента: построить несколько лендингов и написать смарт-контракт для Solana — без знания Rust и API. Спустя пару недель я понял, что это уже не игрушка. Вот чем я пользуюсь сейчас.
V0 от Vercel — визуальный редактор, который умеет собирать интерфейсы. Приятный на вид результат, быстрая работа с анимацией, удобен для лендингов и прототипов. Минус: нет серверной части. Но для MVP — идеален. Заменяет дизайнера и фронтендера на старте.
Cursor IDE — мой основной инструмент. Полноценная AI-IDE, которая понимает контекст и подсказывает код. Помогает писать «по-взрослому», даже если ты впервые видишь язык. Так я собрал смарт-контракт на Rust, не зная Rust. IDE объясняла всё по пути. Cursor — как опытный тимлид, который не злится на глупые вопросы.
Vercel — хостинг с CI/CD по клику. Проекты деплоятся из GitHub, всё автоматом. Реактивно, стабильно, красиво.
Supabase и Neon — облачные базы данных. Supabase дружелюбнее, Neon мощнее. Обе позволяют собрать CRUD-интерфейс без бэкендера. Рабочий минимум для любой идеи.
Сейчас я собираю пет-проект — платформу в духе PolyMarket, где можно ставить на реальные события: «станет ли Трамп президентом», «выйдет ли новый iPhone без зарядки» и так далее. Есть админка, есть API, есть агент, который сам генерирует события. Всё — без команды. До этого делал генератор барбификации: нейросеть обучили, обернули в API, прикрутили фронт — тоже в одиночку. И чем больше я пробую, тем чётче понимаю: новая разработка MVP уже началась.
Три вывода
1. Product owner уходит, product engineer приходит. Через несколько лет MVP будут собирать одиночки с AI, без команд и спринтов.
2. Разработчики не исчезнут, но переосмыслятся. Сильные инженеры останутся — особенно те, кто видит архитектуру и умеет мыслить системно. Остальные рискуют остаться на обочине.
3. Войти в IT станет сложнее. AI заберёт простые задачи. Стажёрам придётся идти глубже в технику и специализацию, а не просто «учить React».
AI не заменит людей. Но он уже меняет то, какими людьми нужно быть, чтобы оставаться в игре.