Автор колонки (пост синхронно опубликован в каналах Fresh Product Manager и Koloskov: growth, product, analytics) утверждает: чем больше AI забирает механическую часть продуктовой работы — документы, SQLi-запросы, презентации, — тем ценнее становятся навыки, которые никогда не сводились к этим инструментам.

Автор выделяет пять вещей, которые остаются за человеком даже при активном использовании AI в продукт-менеджменте: выбор проблемы, работа с неопределённостью, понимание людей, приоритизация через ограничения и создание согласованности между командами.

• Выбор проблемы: AI может предложить сотню гипотез, посчитать экономику и собрать прототип, но не может ответить, какую из двадцати проблем бизнеса решать именно сейчас, так как не находится внутри бизнеса.
• Работа с неопределённостью: самые дорогие продуктовые решения (новый рынок, сегмент, продукт, канал роста) принимаются при недостатке данных — нет ни готового ответа в базе знаний, ни датасета для обучения модели, только сигналы и риски.
• Понимание людей: продуктовая работа происходит не между человеком и интерфейсом, а между людьми — почему клиент говорит одно, а делает другое; почему CEO настаивает на невыгодной функции; почему команда сопротивляется изменениям.
• Приоритизация через ограничения: реальный вопрос продакта не «что мы можем сделать», а «что мы не будем делать» — из-за нехватки команды, бюджета и времени на все идеи, инициативы и эксперименты.
• Создание согласованности: AI способен написать отличный PRDi, но не может добиться, чтобы CEO, маркетинг, аналитика и разработка одинаково понимали, зачем существует продукт и куда он движется — а отсутствие такой согласованности автор называет причиной огромного числа провалов.