← к ленте

Почему AI-агенты пока не делают продакт-менеджеров эффективнее

P@productdoпродакт / фаундер
1 нед

Анализ главных барьеров для внедрения AI-агентов в работу продакт-менеджера: отсутствие интеграций и неструктурированный контекст.

AI пока не заменяет менеджеров, потому что рабочие процессы слишком хаотичны.

  • Корпоративные данные разбросаны по разным сервисам и мессенджерам.
  • Важная информация часто передается устно и не фиксируется в системах.
  • AI-агентам не хватает целостной картины проекта для принятия решений.
Почему AI агенты не делают продакта эффективнее Если вы всерьез пытаетесь делегировать *значимую* (значимую – это такую, без которой не обойтись, а не какую-то фигню, которую вы до этого не делали, и без этого никто не страдал) часть своей продуктовой работы агенту, то вас будут ограничивать две вещи: - интеграция агента с рабочими системами (то есть, наличие MCP и прав доступа) - информационный контекст. Про интеграции мы с вами уже немного поговорили – это ад, особенно для корпоративных систем, где безопасники несут вахту. Но это ад предсказуемый, который мы в горизонте пары лет скорее всего победим. Давайте сегодня поговорим про то, почему у агента не хватает контекста, чтобы решать ваши рабочие задачи. Для того, чтобы сделать почти любое осмысленное действие по проекту, агенту нужен будет полный и актуальный статус. Что уже случилось до текущего момента, и какие дальнейшие шаги ожидаются. Но актуального статуса проектов нигде не существует в готовом виде! - Где-то на диске лежит PRD, но он потерял актуальность в тот момент, когда над проектом пошла активная работа - В Jira есть задачи даже со ссылками на коммиты, но это лишь часть истории - Есть расшифровки встреч (но не всех), оттуда попробуй извлеки точно о чем стороны договорились - Есть чатики в корпоративном мессендежре: личные сообщения, канал команды, чатик проекта (тут я передаю пламенный привет любителям создавать новый чатик с рандомным набором участников на каждый чих. В аду для вас уготован отдельный котел, который будет называться "Алексей Иванов, Иван Пертров, Елена Головач... и др.") - И если до этого пункта у вас еще теплилась надежда, что все это можно как-то структурировать и организовать, то в этот момент мимо вашего стола проходит разработчик и говорит "Кстати, по задаче, про которую ты спрашивал – она заблокинована, мне нужно прокинуть название use case из upstream сервиса", и окончательно убивает надежду. Этот самый полный контекст проекта поразительным образом существует у вас в голове, потому что ваш мозг, получая каждый новый сигнал, обновляет текущий статус. Но как только я сажусь делегировать задачу AI ассистенту, я осознаю, как много информации либо вообще не отражено в цифровом мире, либо погребены в такой помойке human слопа, что и за сто тысяч токенов не извлечешь. И это, на мой взгляд, наибольший барьер внедрения AI в рабочие процессы продакта на данный момент. Это то, почему продакт, приручивший Claude, пока не может значительно выигрывать у своего коллеги-луддита с блокнотиком и карандашом. Расскажите в комментах ощущаете ли вы тоже эту проблему и как с ней боретесь? На мой взгляд решение может выглядеть как second brain система. В следующем посте я порассуждаю о том, как она могла бы выглядеть и что уже удалось построить.

Кратко (AI)

Автор рассуждает о причинах низкой эффективности AI-агентов в задачах продакт-менеджмента. Основными препятствиями называются сложности с интеграцией в корпоративные системы и отсутствие единого актуального контекста проекта, который часто разбросан по разным инструментам или существует только в голове менеджера.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖