Fireside PM: пять старших продакт-лидеров о будущем PM в эпоху AI

В декабре 2025 года Том Лёнг собрал пятерых старших продакт-лидеров для разговора о том, как AI меняет продакт-менеджмент изнутри. В панели участвовали: Рами Абу-Зара из команд Kindle и Prime Video в Amazon, Тодд Бопре из группы главной страницы и рекомендаций YouTube, Джо Коркери (CEO и сооснователь Jaide Health), Лорен Нэгел (VP of Product в Mezmo) и Дэвид Нидеггер (Chief Product Officer в Oviva). Дискуссия выявила противоречия, которые редко встречаются в публичных материалах: где AI действительно меняет работу, а где — нет.

Панель сошлась на том, что человеческое суждение в обозримой перспективе не поддаётся замене. Один из участников сформулировал точно: «AI не может чувствовать боль ваших пользователей». Жизненный опыт, эмоциональное понимание проблем пользователей и способность делать убеждённые ставки на неопределённую информацию остаются сугубо человеческими. AI меняет слой исполнения — прототипирование, документация, обработка запросов и синтез больших массивов информации ускоряются. Однако быстрое исполнение без хорошего суждения лишь быстрее производит неправильные вещи, а не лучшие продукты.

На техническом уровне панель выделила два новых навыка, необходимых продакт-менеджерам, создающим AI-функции, вне зависимости от бэкграунда. Первый — контекстная инженерия: понимание того, как структурировать входные данные для модели, чтобы получать надёжные результаты, и знание того, как управление контекстным окном влияет на поведение продукта во время выполнения. Второй — оценка: создание тестовых наборов, определение метрик успеха для вероятностных результатов и мониторинг деградации качества. Ни один из этих навыков не требует написания кода, однако оба предполагают более прямое взаимодействие с реальным поведением моделей, чем большинство PM имеют сегодня.

Участники также высказали обеспокоенность «обёрточными» приложениями — продуктами, построенными как тонкий слой поверх foundation-моделей без проприетарных данных и глубоко встроенных рабочих процессов. Несколько спикеров выразили скептицизм относительно устойчивости конкурентных позиций таких продуктов. Наиболее защищены те продукты, которые накапливают проприетарные данные взаимодействия со временем и интегрируют AI в рабочие процессы, которые действительно сложно воспроизвести с другим поставщиком.

Материал наиболее полезен для старших индивидуальных контрибьюторов и менеджеров, которые хотят получить взвешенное, практическое обсуждение траектории развития профессии — от людей, которые реально строят AI-продукты, а не предсказывают снаружи.