Анна Булдакова и Эндрю Ын для меня — авторитеты в разных областях: продакт-менеджменте и машинном обучении. Я заметил, что их взгляды на влияние ИИ на профессию продакт-менеджера заметно расходятся — и это интересно, потому что за ними стоят разные мировоззрения.
Эндрю Ын — ИИ-оптимист с сильным инженерным бэкграундом и один из главных популяризаторов ИИ.
Анна Булдакова — сильный продакт-эксперт: она признаёт роль ИИ, но оценивает его влияние гораздо осторожнее.
Я решил разобраться, кто прав. Ниже — тезисно их позиции; за деталями лучше идти в оригиналы по ссылкам.
Профессия умирает? позиция Анны Булдаковой
В посте «Входить в продакт сейчас — плохая идея»
https://t.me/proproduct/1548
Анна Булдакова тезисно пишет следующее:
рынок переполнен начинающими PM;
junior-вакансии требуют опыта, несоразмерного уровню;
классическая роль продакта размывается: delivery-навыки становятся базовыми для разработчиков, дизайнеров и маркетологов;
спрос смещается в сторону продакт-лидов, стратегов и людей с влиянием, а не координаторов задач.
В свою очередь позиция Эндрю Ына
Эндрю Ын в тексте «The Future of AI Product Managers»
https://gopractice.ru/skills/ai-product-managers-future/
выстраивает такую логику:
ИИ радикально удешевляет разработку;
барьер «как сделать» стремительно падает;
продуктов становится больше, а решения — сложнее;
главным дефицитом становится понимание, что именно строить и зачем.
Противоречие?
Сначала не показалось, позиции Булдаковой и Эндрю Ына противоречат друг другу, но на самом деле, они дополняют друг друга. Чтобы связать эти перспективы, важно понять ключевой сдвиг, который уже произошёл.
Ключевой сдвиг: ИИ стал новым типом сотрудника
ИИ сегодня — это не инструмент. По сути, это новый тип сотрудника со специфическими свойствами:
он очень быстро выполняет задачи;
почти бесплатно масштабируется;
плохо понимает контекст, цели и последствия;
делает ровно то, что ему сказали — и часто не то, что имели в виду.
Почему продуктовые навыки становятся критичными
Если присмотреться, ключевые навыки эффективной работы с ИИ почти полностью совпадают с продуктовыми.
1) Ясное мышление и формулирование
ИИ не понимает намерений — он понимает текст.
Размытая мысль превращается в плохой результат.
2) Корректная постановка задачи
ИИ быстро «решает», но часто — не ту проблему.
3) Критерии успеха
Без заранее заданного «что такое хорошо» невозможно получить нужный результат.
4) Удержание целостной картины
ИИ работает с фрагментами.
Связь между целями, метриками, решениями и бизнес-эффектом остаётся задачей человека.
По сути, продуктовое мышление становится базовым навыком для большинства ролей в эпоху ИИ.
Как эти позиции складываются в единую картину
Расхождение позиций Булдаковой и Эндрю Ына перестаёт быть конфликтом, если рассматривать это как разные этапы развития рынка.
Фаза 1. Вытеснение снизу (то, о чём говорит Булдакова)
В краткосрочной перспективе рынок действительно переживает болезненную перестройку для продактов джунов.
ИИ резко снижает стоимость исполнения, и продуктовые задачи по работе с ИИ начинают эффективно выполнять доменные эксперты: разработчики, дизайнеры, маркетологи, аналитики.
У них есть три ключевых преимущества:
глубокое понимание своей области;
способность корректно формулировать задачи в знакомом контексте;
ясные критерии того, что считается успешной реализацией.
На этом уровне классический junior-продакт теряет конкурентоспособность.
Он не глубже в домене, не быстрее в исполнении и не сильнее в ответственности. Поэтому именно вход в профессию становится сложнее — и здесь пессимизм Булдаковой полностью оправдан.
Фаза 2. Разрыв целостности
Однако по мере того, как продуктовые функции «расползаются» по доменным ролям, начинает проявляться новая проблема.
Каждый оптимизирует свой участок, но:
цели конфликтуют
решения принимаются локально, а последствия проявляются глобально
ИИ отлично усиливает исполнение, но не удерживает целостную картину.
Он не отвечает за направление, компромиссы и долгосрочные эффекты.
Фаза 3. Рост спроса на end-to-end продактов (о чем говорит и Булдакова и Эндрю Ын)
На следующем этапе возникает острый дефицит людей, способных:
формировать продуктовые цели;
связывать пользовательскую ценность, бизнес-метрики и технические решения;
принимать решения с учётом всей системы, а не отдельного домена;
нести ответственность за результат целиком.
ИИ удешевил путь от идеи к реализации.
Именно поэтому главный вопрос смещается с «как сделать» на «что делать и зачем».
Это и есть зона максимальной ценности сильных продактов в эпоху ИИ.
Bardakan
Когда вы уже поймете, что подобные статьи, целиком сгенеренные в ии, палятся на раз-два?
N3VERZzz Автор
я переписываю через гпт, правлю орфографию и пунктуацию, но это все мои мысли, которые я долго вынашивал. Мб просочились какие-то определенные формулировки специфичные для ИИ, которые тебе режут глаз. Мне конечно, не хочется чтобы у читателя было отстранение от текста потому что он "нагенерин". Можешь сказать, что именно тебя триггерит?
ilia_bonn
У людей очевидно развилась какая-то алергия на контент, сгенерированный ИИ. Даже если он полезен. Думаю, люди настолько сверхэмоционально воспринимают возможности генерировать мусор, что даже полезные тексты минусуют. Вообще всё, к чему прикасалось ИИ. Что не совсем рационально, на мой взгляд. Но интересно было бы это понять глубже, в любом случае.
beasty4ever
Я контент сгенерированный ИИ воспринимаю как мусор ибо в нём нет никакой ценности, так как для его создания не требуется практически никаких усилий и опыта.
ilia_bonn
Звучит прямо как у Наутилуса в песне: "Здесь мерилом работы считают усталость".
Я воспринимаю ценность информации исходя из того, узнаю ли я что-то новое или вдохновляющее для себя, или нет. Потому что люди, имеющие опыт и приложив какие-то усилия вполне могут написать что-то, что мне непонятно, или меня не интересует, или просто некачественно с точки зрения авторского таланта - много воды, сплошная ирония или слишком ценично.
Тогда их труд вполне может иметь для меня абсолютно нулевую ценность. В отличии от интересной и оригинальной статьи, которую сгенерировала ИИ вследствии качественного промта от человека. Что обычно бывает только, если человек до этого вынашивал и обдумывал много каких-то идей из личного опыта, и потом несколько раз просил ИИ доформулировать его мысль, пока текст не стал передавать именно то, что автор думал про себя, но мог не очень хорошо сам сформулировать. Или был слишком ленив, чтобы сам написать, и иначе просто оставил бы при себе, ничего не опубликовав, если бы не возможность отшлифовать свои мысли при помощи нейронки. Идеи здесь всё равно - человеческие, а от ИИ только форма.
beasty4ever
Попытаюсь более подробно развернуть свою мысль.
Как было раньше: автор гуглил информацию перерабатывал её добавляя от себя что-то новое (манеру подачи, контент, описание экспериментов и.т.д), при этом это было ценно из за затрачиваемых усилий - информацию по данной теме было мало или практически не было.
Как сейчас: ИИ превратил интернет в большую базу данных с удобным языком доступа и выдачи информации в виде чата (считай анология sql), способным собирать информацию по крупицам из разных источников за место автора. Авторы же вместо того что бы публиковать запрос на основе которого была сгенерирована информация вытащенная из этой глобальной базы данных(в этом какая то польза), публикуют саму информацию, котрая потеряла ценность по 2 причинам.
У каждого теперь есть такой же доступ к глобальной базе данных (можно написав промт вытащить ту же самую информацию).
Эта информация не содержит ничего нового, отсутсвует даже взгляд автора, просто информация из базы пережеванная ИИ и ещё возможно с глюками.
Простите за аналогию но это как будто бы вместо статьи публикуют кусок толкового словаря, вроде бы сама информация в словаре ценная, но из-за её доступности она стала не нужна, нет смысла её читать и держать в голове, достаточно при необходимости просто посмотреть значение нужного мне слова (читай набрать промт).