Побывал на ProductSense. Мне понравилось, и сейчас объясню почему.

Побывал на ProductSense. Мне понравилось, и сейчас объясню почему. Недавно я был у тех же организаторов на PeopleSense . ProductSense прям здоровый, народу дофига. Большая хорошая площадка, и по расположению, и по залам. Треки для меня оказались интересными. Мастер-классы в этот раз не очень попали в меня. Все-таки я в большей степени технарь, хоть и постоянно соприкасаюсь с продуктом. Я ехал за другим. Хотел понять, чем сейчас живут продукты, что у них меняется и как нам с ними дружить. Считаю, что разработке и продукту нужно заглядывать друг в друга и переопыляться. Я вижу, что мы в айтишке потихоньку превращаемся в генералистов. Не все и не во всех областях, специализация никуда не девается, но менеджеру мыслить широко важно и нужно. Это мое убеждение, в других постах объясню, почему. Что вынес с конференции: ▪️ AI был в каждом докладе, хотя бы упоминанием. ▪️ Доклады уже не про «надо внедрять AI». Почти все прикладные: мы попробовали вот здесь, набили вот такие шишки, это работает, а это нет. ▪️ Все презентации собраны с помощью AI, руками их уже никто не делает. Это уже норма и база. Интересный эффект: сильного спикера, который разбирается в теме и умеет строить доклад, это усиливает, подача и визуализация становятся круче. А плохо проработанная концепция превращается в презентацию, которая зашумляет мысль докладчика. ▪️ Спикеры очень разные, и за два дня можно послушать бизнес-задачи из совершенно разных областей. ▪️ «Human in the loop». Ответственность остается на человеке, и об этом говорят в каждом втором докладе. ▪️ Иллюзий больше нет. Люди наигрались в пилоты, набили ошибок, понимают, как делать не надо, и делятся этим. ▪️ Про данные тоже без иллюзий. Поручать AI собирать датасет не надо. Нужно, чтобы человек посидел и собрал руками хороший датасет, и уже с ним работал AI. Про это чуть ли не каждый третий доклад. ▪️ Никто не верит, что AI прямо сейчас заменит человека и поменяет жизнь бизнеса внутри компании. Наоборот, все понимают, что AI добавляет каждому члену команды большую когнитивную нагрузку. А как будет расти отдача конкретного продукта и как эту отдачу считать, пока не очень понятно. ▪️ Зато все понимают, что AI ускоряет валидацию гипотез. Стоит ли гипотезу вообще развивать, можно проверить, супер быстро навайбкодив прототип. Дальше продукт может прийти с этим прототипом к дизайнеру и разработчику, показать, что он хочет, и вместе понять, надо ли это развивать и сколько это будет стоить. ▪️ Унес с собой термин Feasible. Это про реализуемость: насколько идею вообще возможно сделать вашей командой, на вашем стеке и в разумный срок. Концепцию я, разумеется, знал и применял, а вот термин услышал впервые. Еще утащил с собой два подхода к работе с гипотезами, делюсь: 🌟 AI-native продуктовая команда . Мне откликнулось, что AI-native это не набор инструментов и подписок, а операционная модель работы команды: как она собирает сигналы от пользователей, как синтезирует исследования и кто у нее критикует выводы. 🌟 Стресс-тест продуктовых гипотез . Главная мысль: не используйте LLM, чтобы генерить еще больше идей, используйте его, чтобы проверять на прочность уже существующие. Решение все равно принимает человек, а плохие идеи умирают рано. Есть еще парочка мыслей, которые оформлю отдельными постами. А в целом видно, что работа с AI уходит из хайпа в практику, в реальные инструменты, которые ускоряют и автоматизируют процессы не только в разработке, но и в смежных блоках. #конференция #productsense #ai | @ulyanov_life