ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский

🛠 Инструменты • Meta представила Muse Code и Muse Spark 1.2 — Помощник для программирования. • NVIDIA выпустила голосовую AI-модель — NemotronLabs VoiceChat 11B. • Google DeepMind добавляет перевод жестового языка — Модель SL2T переводит ASL в английский текст в реальном времени на Pixel 11. • OpenAI представила ультрабыстрый API-тариф для GPT-5.6 Sol — Скорость 750 токенов в секунду, в 14 раз быстрее стандартного. • Google запускает Gemini 3.7 Flash со скидкой 50% — Скидка 50% на API. • Вышла Qwen3.8-2.4T-A95B — Улучшенные кодинг и агентное исполнение, поддержка SGLang и vLLM. • MAI-Image-2.6 на втором месте Arena — Модель Microsoft достигла второго места в text-to-image.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Meta запускает Muse Glimmer — открытую агентную модель — 30B, Apache 2.0, локально на GPU, 100+ языков. • DeepSeek-V4-Flash — финальная версия — Финальная версия модели, лучше планирует. • SpaceXAI выпускает Grok 4.6 — Модель превосходит Kimi K3, сравнивается с GPT-5.6 Sol, API от $2 за млн токенов. • DeepSeek выпускает V4 Pro — Модель с улучшенными агентскими возможностями. 📈 Рост и Оптимизация • Модель Anthropic продвинулась в гипотезе Римана — Anthropic протестировала 650 идей с 60 субагентами, результаты подтверждены. • Gemini стал самым быстрорастущим продуктом Google, достигнув 1 млрд пользователей — Gemini достиг 1 млрд пользователей быстрее любого продукта Google. • ИИ находит сперматозоиды там, где врачи не могли — Система Columbia помогает выявлять скрытые сперматозоиды у мужчин с азооспермией. • Lovable достиг оценки $13 млрд — Lovable достиг оценки $13 млрд, run rate $600 млн к концу месяца. • AI-агент Citadel выполняет два месяца PhD-исследований за часы — AI-система Citadel выполнила два месяца PhD-исследований за часы. • Kalshi запускает рынок на $100 млн для хеджирования AI-вычислений к 2030 году — Kalshi запускает рынок деривативов на AI-вычисления к 2030 году. • ИИ-написанные отзывы стали более экстремальными — Сравнение 117 816 отзывов: рост объёма на 9%, усиление негатива. 🤖 Промпты и Практика • Курс Google: создание приложений с помощью vibe coding — Бесплатный курс по созданию кастомных приложений с нуля. • Топ-1000 промптов — Коллекция промптов для AI. • 50 туториалов — Обучающие материалы по AI. • 3 AI-промпта для Google Ads — Промпты для анализа конкурентов, лендингов и аудиторий. • 24 MCP-воркфлоу для GTM в Claude — MCP превращают Claude в командный центр, автоматизируя кампании и SEO. • Безопасные MCP-серверы для PostgreSQL — Способы доступа к PostgreSQL через MCP с ограничением операций. • Практическое руководство по Grok 4.6 — Главное преимущество в скорости и надёжности, лучший промптинг — короткие инструкции.

Как корпорации на самом деле используют ChatGPT – большое исследование OpenAI Большое хорошее исследование OpenAI вместе с Columbia и Wharton. Про реальное использование ИИ-шек в компания. Связали внутренние данные ChatGPT Enterprise с должностями сотрудников, автоматической классификацией задач и финансами публичных компаний из Compustat. Это первый настолько детальный взгляд на реальное использование, а не презентации красивые и блоги: 1 764 организации, 17,4 млн сообщений, плюс подвыборка из 973 компаний с 8,7 млн классифицированных сообщений по 60 категориям задач. Затраты: – Закупка токенов у Enterprise-клиентов выросла в 7 раз с июня 2025 по март 2026 – Внутри когорты компаний, подключившихся до июня 2025, рост в 4 раза – то есть примерно половина всего роста происходит внутри уже существующих клиентов, а не за счёт новых – В начале 2026 ускорение случилось одновременно во всех когортах – похоже, дело в самом продукте и рынке, а не в естественном созревании клиентов. Ну я согласен, в начале января модели вообще нереально прокачались. Кто внедряет: – Адоптеры радикально крупнее: медианная выручка $2,3 млрд против $210 млн, персонал 2 934 против 424 человек, R&D $113 млн против $10 млн – Компании из топ-25% по выручке внедряют на 6,9 п.п. чаще, из топ-5% – на 9,8 п.п. Внутри своей отрасли эффект ещё сильнее: до 11,3 п.п. – Выручка на сотрудника – значимый предиктор внедрения, то есть там где инновации и вклад людей именно двигает выручку. А вот капиталоёмкость (PP&E на сотрудника) работает в минус: заводы с большими основными фондами внедряют реже – Кто годами вкладывался в процессы, инновации и софт, тот и внедряет AI первым. Классическая история про general purpose technology: сама по себе технология мало что даёт без доп.перестройки – Крупные внедряют чаще, но использование на сотрудника у них ниже. Купить на всех проще, чем заставить всех пользоваться. Согласен на 100%. Все эти "мы купили Клод на 200 сотрудников, мы AI-first" - это полная чушь ) Кто пользуется внутри компаний – Использование размазано по всем функциям: инженеры – 11% недельной активной аудитории в средней компании, топы и партнёры – 9%, финансы и маркетинг – по 5% – По интенсивности картина другая: больше всех сообщений пишут аналитики и маркетинг, меньше всех – руководители и финансисты – Джуны и стажёры отправляют на 8–9 сообщений в неделю больше среднего пользователя своей же компании. Чем выше должность, тем меньше сообщений. Ну тут 2 момента: во-первых, джуны пытаются переложить свое незнание на ИИ (и это так себе тренд), а во-вторых, быстрее адаптируют технологии (и я это тоже замечают, когда синьоры до сих пор иногда фыркают или пытаются читать строки каждого коммита ИИ) Что делают: – 56% активных пользователей за неделю хотя бы раз делают документацию и техтексты, 50% – техническую/цифровую работу, 41% – переписку, 39% – обзоры тем – По объёму сообщений концентрация выше: документация 18,3%, техработа 12,7%, переписка 11,9%. При этом 27,3% сообщений – длинный хвост из десятков мелких категорий, не влезающих в топ-12 – Отраслевая специфика есть, но на удивление скромная: финансисты чаще делают налогово-финансовые задачи, ритейл и медиа – продажи и маркетинг. Но ядро (тексты, техработа, коммуникация) одинаковое везде, и по объёму сообщений отрасли почти не отличаются – У руководителей свой профиль: относительно больше обзоров тем, юридических и финансовых вопросов – меньше «производственных» задач Короче, мы в самом начале. Все пока барахтаются. Доступ к одной и той же модели не даёт одинакового результата – ценность возникает там, где компания перестраивает процессы, обучает людей и находит свои use cases. Это ровно та работа, которую покупка лицензий не заменяет. Но при этом если лидеры с накопленными процессами и экспертизой внедряют раньше и глубже, AI может не сократить, а увеличить разрыв в производительности между лидерами и остальными – при формально равном доступе к технологии. Короче, всякие гиганты не дремлют, мелким надо бежать в 2 раза быстрее... https://cdn.openai.com/pdf/how-organizations-use-chatgpt.pdf

Браузер для AI-агентов от Cloudflare Добавил в Hermes новый CLI браузер. Результат обхода RU страниц с защитами на скрине. Ключевые выводы 1. Kitesurf IP = Cloudflare Workers (US) — российские сайты видят американский IP 2. Ozon полностью блокирует cloud-браузер (редирект-цикл / "нет соединения") 3. Яндекс грузится, но при поиске показывает CAPTCHA (подозрительный IP) 4. Трекеры блокируются — metrika, yandcache возвращают HTTP 451 Все инструменты работают на реальной странице: snapshot, screenshot, evaluate, network, console, fill, click, emulate, heap Про Playwright и Selenium можно забыть.

🛠 Инструменты • ToonBee — создание мультфильмов с помощью ИИ — Сервис для генерации мультфильмов с использованием ИИ. • Command Code — ИИ-агент для кода в терминале — ИИ-агент, который учится вашим предпочтениям при работе с кодом. • Seedream 5 Pro — генерация изображений — Генерация изображений, готовых к использованию, по промптам. • NameThatUI — словарь UI — Опишите словами интерфейс, получите название и промпт для кодера. • Secured AI — приватный ИИ-ассистент — Защищает конфиденциальные данные при использовании ИИ. • Cloudflare запускает Kitesurf — браузер для AI-агентов — Браузер, созданный для AI-агентов. • Devin — автономный AI-инженер — Автономный AI-инженер от Cognition, выполняющий задачи от начала до конца.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Meta выпускает Muse Glimmer — открытую 30B модель — Meta представила Muse Glimmer, открытую 30B модель для ИИ-агентов. • OpenAI приобретает NextSlide — OpenAI купила NextSlide для генерации презентаций из подсказок и документов. • SpaceXAI выпускает ведущую модель изображений — xAI выпустила Imagine Image 2.0 для генерации изображений. 📈 Рост и Оптимизация • Google Cloud: выручка $24.8 млрд — Рост 82% г/г, TPU продажи прогноз $120 млрд к 2027. • Stanford: 37,000 AI-агентов разрабатывают лекарства — Один дизайн лекарства подтверждён Merck. • Stack Overflow теряет 99% вопросов — 1,442 вопроса в июле против пика 2014 года. • Финансовые компании применяют ИИ в 27 задачах — Банки внедряют ИИ в бэк-офисе, 85% увеличат расходы, клиентские приложения ограничены. • DeepMind WeatherNext против урагана Мелисса — Модель за 5 дней предсказала ураган Category 5 с 80% уверенностью, станет open-source. • Claude улучшил оценку гипотезы Римана — Нижняя граница нулей дзета-функции выросла с 41.6% до 67.2%, результат подтверждён математиками. • Венчурный инвестор: ИИ-подписки за $120 продуктивнее стажёра — Стек ИИ-инструментов для повышения продуктивности, который заменяет стажёра. 🤖 Промпты и Практика • Как записать первый навык в Claude — Anthropic запустила Record a skill: покажите действие, Claude создаст навык. • Запись навыка: инструкция и скрипт — Автоматизация переупаковки контента для соцсетей через навык Claude. • 5 бесплатных курсов по современному ИИ и LLM — Подборка бесплатных материалов для изучения ИИ и больших языковых моделей. • Revision Prompting улучшает промышленные LLM-процессы — Метод позволяет обновлять выходные данные при изменении входа. • Top 1,000 Prompts — 1000 лучших промптов для улучшения навыков. • 1000 готовых AI-промптов — Сборник из 1000 промптов для разных задач. • Руководство по ChatGPT Ads — Пошаговая инструкция для запуска рекламы в ChatGPT с фокусом на тесты.

СРО жалеет о существовании профессии продакт-менеджера У Лении вышел подкаст, где СРО Том Веррилли (ex-Twitch, ex-Twitter) о том, как ИИ обнажает масштабы «продуктового театра» Тезисы: - управление продуктом — это навык, который приобретается на практике, а не просто должность, и иногда командам лучше, когда инженеры и дизайнеры принимают решения самостоятельно - системное мышление становится всё более востребованным - главная польза ИИ для продакт-менеджеров сейчас заключается в Data Science, а не в прототипировании - лучшие менеджеры по продукту сосредотачиваются на технических деталях, понимании клиентов и принятии решений - Роль смещается от «политики» и «совещаний по согласованию» к отдельным специалистам, которые выполняют реальную работу и углубляются в детали продукта - Для роста следует думать о том, как система работает в масштабе, представить все возможные проблемы, а затем исправить их до того, как они произойдут - При найме сотрудников ищите людей, которые могут защитить свои идеи, используя данные, а не тех, кто просто умеет говорить и заводить друзей - Любимая ошибка Верилли за карьеру — доверять средним показателям. Фичу с 3 процентами использования легко списать как бесполезную. Но для этих трёх процентов она может быть единственным сценарием использования продукта. Отключил фичу — обрушил чей-то бизнес.

ИИ вытесняет оплату по часам ИИ — это оплачиваемый час a16z

Про погоню за саморазвитием Самые худшие недели у меня начинаются сразу после того, как я что-то улучшаю. Годами я не мог увидеть закономерность. Потом я заметил, что каждый спад был связан с какой-то новой или утраченной привычкой  Если каждый сезон пересаживать дерево в более плодородную почву, оно никогда не вырастет. Его энергия уходит на образование новых корней, а не на рост в высоту. Дерево здорово. Почва хороша. Но именно пересадка ему и вредит. И каждая продажа прекращает тот накопительный эффект, который был начат с выбранной акции. Сами по себе акции могут быть неплохими. Но постоянные сделки в любом случае убивают счет. За годы я выработал множество привычек Одна смена контекста — и утро снова становятся трудными. Новый распорядок требует полного внимания, как и всё новое, прежде чем прижиться. Каждая замена отправляет всю систему обратно через фазу обучения, и процесс стабилизации начинается заново. Издержки на стабилизацию стоят того: отказ от экспериментов сопряжен со своим риском. Постоянные изменения — это ловушка, потому что ничто не остается на месте достаточно долго, чтобы накапливаться . Теперь я вношу изменения в первые 5 дней каждого месяца. Я добавляю новую привычку, отбрасываю одну или перерабатываю рутину, а затем блокирую все это до конца месяца. Мои ежедневные эксперименты продолжаются, двадцать один в день, но они выполняются внутри заблокированной системы, а не создаются заново. Ибо система, которая никогда не стабилизируется, никогда не окупится .

🛠 Инструменты • DeepSeek-V4-Flash — DeepSeek запускает дешёвую модель: ~28 центов за вывод против $25 у Opus 4.8. • Gemini Spark — Браузерный агент Google для многошаговых задач с платежами в Chrome. • Qwen3.8-Max — Модель с 2.4 трлн параметров, 1M контекстом, 87.3% на SWE-bench. • Gemini Robotics 2 — Google DeepMind: управление гуманоидными роботами с полным контролем тела. • Seedance 2.5 — ByteDance: видео со звуком до 30 сек, сохранение персонажей. • OpenAI представила GPT-Live для непрерывного голосового общения — Full-duplex архитектура с субсекундной задержкой и протоколом WARP. • Black Forest Labs запускает FLUX 3 Video — Новая модель генерирует 20-секундные клипы в 1080p с аудио и звуковыми эффектами.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Четыре ведущих исследователя Google AI основали стартап — Джефф Дин и др. основали Discovery Loop для самосовершенствующегося ИИ. • Google передала Anthropic $35 млрд в TPU через внебалансовую сделку — Сделка позволяет Anthropic получить доступ к TPU без отражения на балансе Google. • SpaceX и Nvidia объединяются для отправки центров обработки данных в космос — Спутник Starmind AI1 передаёт ИИ-вычисления на Землю на чипах Nvidia. 📈 Рост и Оптимизация • ChatGPT: 1 млрд пользователей в неделю — 900 млн в декабре 2025. • Shopify: ИИ-поиск увеличивает продажи — Количество визитов и заказов через ИИ утроилось год к году. • Как Cloudflare использует AI для соблюдения инженерных стандартов — Cloudflare Codex применяет инженерные стандарты при код-ревью и анализе инцидентов. • Мы задали Google AI Overviews 1000 юридических вопросов — Google AI Overviews рекомендует провайдеров в 59% ответов, 6,4 скрытых поиска на запрос. • Данные карт показывают, у кого американцы продолжают покупать — Amazon, Costco, McDonald's лидируют по повторным покупкам; лояльность McDonald's выросла на 13%. • Как PF Chang's движется со скоростью культуры — Быстрый контент с фрилансерами принёс 200M просмотров и $11M EMV. • Простые исправления проблем индексации — Блокировка параметрических URL улучшила SEO: Google удалил 111k из 120k URL. 🤖 Промпты и Практика • Создание профессионального чёрно-белого портрета с помощью AI — Используйте Gemini с промптом в стиле Marco Grob для TIME, загрузив фото и запустив промпт. • Топ-1000 промптов — Улучшите свои навыки работы с промптами. • 50 туториалов — Научитесь использовать ИИ на работе. • 5000 часов разработки ИИ за 17 минут — Видео-лекция о разработке ИИ. • Джефф Дин: правило 1% в разработке ИИ — Лекция о правиле 1% в разработке ИИ. • Следующие 50 лет: человечество, ИИ, власть — лекция Юваля Ноя Харари — Лекция о будущем человечества и ИИ. • Формула идеального AI-запроса — Формула: Роль + Ситуация + Предпочтения + Ограничения. Пример: "Хочу купить компьютер на 3-5 лет, бюджет до $500".

↓ Solo-фаундеры с высоким уровнем дохода демонстрируют быстрый рост. Ещё один источник по росту солопренерства в США — Stripe 🔗 статья Мы обнаружили, что в нашем индексе значительно увеличилось число индивидуальных предпринимателей, зарабатывающих более 100 000 долларов, но еще больше возросло число тех, кто зарабатывает на более высоких пороговых уровнях дохода, с явным ускорением с 2023 года. В 2025 году более чем в два раза больше индивидуальных предпринимателей заработали более 1 миллиона долларов, чем в 2023 году, и почти в три раза больше тех, кто преодолел отметку в 5 миллионов и 10 миллионов долларов. Доля компаний (не только ИП), достигших совокупного дохода в 1 млн. долларов в течение года после запуска в Stripe, была примерно на 30% выше для группы 2025 года, чем для группы 2023 года, и примерно в 3 раза выше для группы 2025 года, чем для группы 2019 года. Теперь ИИ агент может помочь вам найти лучшие инструменты для вашего бизнеса и выполнить интеграцию с минимальной поддержкой. Мы видим этот эффект как в данных Бюро переписи населения, так и в наших данных о регистрации, полученных с помощью того, что мы называем регистрацией с использованием ИИ.

Миллионом сейчас никого не удивишь 😁 Поделился своим опытом про «новое SEO» — AEO https://www.rambler.ru/pro/professii/56863720-prodvizhenie-v-neyrosetyah-pravda-o-novoy-professii-i-dohodah-v-ney/

Рост роли «AI Product Builder» Традиционные PM-роли сокращаются (до 30% в целом и до 70% в SaaS), вместо них растёт гибридная роль Product Builder — человек, который сочетает product thinking, техническую грамотность, дизайн и быстро прототипирует/шиппит с помощью AI. Количество таких специалистов резко выросло. Организации перестраивают весь product lifecycle вокруг AI. В статье Forbes (от 30 июля 2026): «The Rise of the AI Product Builder: The Future of Product Management» репортят что традиционные product managers будут исчезать к 2030 году. По данным 2026 CPO Impact Report от Products That Count: - ставки PM сократились на 30% в целом и на 70% в SaaS. - При этом появилась и быстро растёт новая роль — Product Builder. Драйверы Старое ограничение (стоимость и скорость исполнения) исчезло. Новое узкое место — человеческое суждение: что строить, когда строить и как создавать реальную ценность. ИИ может генерировать требования, прототипы, код, тесты и документацию. Но он не может решить: - решает ли инициатива значимую проблему клиента - соответствует ли она стратегии бизнеса - является ли лучшим использованием ресурсов === Большинство компаний просто ускоряют старые процессы с помощью ИИ → получают лишь инкрементальный эффект. Топы перестраивают весь product lifecycle под возможности ИИ. PM был в основном координатором Product Builder фокусируется на создании outcomes, используя ИИ Большинство организаций всё ещё построены вокруг функций (product / design / engineering с разными руководителями, метриками и процессами). Эти границы становятся всё менее оправданными. Главный вопрос: что происходит, когда важнее становятся capabilities (способности), а не functions (функции)? Что Builder PM не означает Это не «один человек делает три работы (product + UX + engineering) за одну зарплату». Это не промоушен, а часто просто cost-cutting под красивой обёрткой. Хорошие инженеры любят инженерию и не хотят становиться PM. Дизайнеры не всегда готовы писать бизнес-кейсы. Ролевая компрессия имеет пределы. Настоящий Builder PM — это product-менеджер, который умеет использовать ИИ, чтобы стать в разы эффективнее, не отказываясь от того, что делает его ценным. Это не единорог, а 10x PM. Речь о leverage (рычаге), а не о расширении обязанностей. Правильный reframing Вопрос не «как мне теперь заменить инженеров с помощью AI-кодинга?». Вопрос: как использовать ИИ, чтобы стать 3x / 5x / 10x product-менеджером? ИИ удешевил не только building, но и learning. Побеждает тот, кто быстрее учится (рынок, потребности..) Discovery нельзя пропускать Парадокс: в agent-heavy workflow нужно больше живого синхронизирования с инженерами и дизайнерами, а не меньше. Хорошие Builder PM: - регулярно проводят customer interviews (не только на старте) - строят постоянные каналы обратной связи - сознательно защищают время на discovery даже при росте скорости Главный рычаг — feedback loops Большинство команд просто «используют AI-инструменты». Лучшие строят системы, которые сами улучшаются. Пример: fintech-команда добавила в конец каждого ИИ-ответа вопрос «Это было правильно?». Ответ пользователя сразу шёл в обучение модели. ИИ становился умнее прямо в потоке работы пользователей. == 💡Задача лидера — не просто решать, куда вставить ИИ в продукт, а спроектировать всю систему product management, где ИИ создаёт рычаг, где риски, и где feedback loops делают систему умнее со временем. Именно так получается 10x.

😮 Пока ИТ-спецы старой эпохи не могут найти работы, рекрутеры не могут закрыть ИИ вакансии, опытных специалистов очень мало

🛠 Инструменты • Anthropic выпустила более дешёвую и производительную модель — Новая модель превосходит Fable 5 по ключевым бенчмаркам при меньших ограничениях. • Microsoft подтверждает запуск Copilot Super App в этом году — Объединит чат, кодинг и AI-агентов в едином приложении. • DeepSeek V4 Flash нацелился на рынок кода со скидкой 99% — Модель с агрессивным ценообразованием, скидка 99%. • Qwen 3.8-Max: новый стандарт для кодинга и совместной работы — Модель с 2,4 трлн параметров, открытые веса на след. неделе. • Pangram — AI-детектор с точностью 99.99% — Стартап выявляет гибридные тексты с точностью 99.99%. • Cloudflare Computer — Виртуальная файловая система с SQLite для агентов. • MiniMax H3 — первая открытая модель, возглавившая рейтинг AI-видео — Первая открытая модель, возглавившая рейтинг AI-видео.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Google DeepMind запускает интеллектуальный слой для робототехники — Gemini Robotics ER 2 reasoning и действует одновременно. • Alibaba запускает Qwen3.8-Max — крупнейшую модель — Модель 2,4 трлн параметров, конкурирует с Fable 5, открытые веса на след. неделе. 📈 Рост и Оптимизация • Google AI Overviews охватывают 43% поисков — Доля выросла с 15% за год, пользователи реже переходят на сайты. • OpenAI достигает миллиарда активных пользователей — Компания превысила 1 млрд пользователей и 2 млн бизнесов после снижения цен. • Обвал цен на токены и почему расходы на ИИ всё ещё растут — Цены упали на 95% за 3 года, расходы на LLM удвоились до $8,4 млрд. • NYT: глобальная мощность ИИ-чипов удваивается каждые девять месяцев — Рост дата-центров. • Пользователь Reddit использовал Claude для снижения медицинского счёта с $1200 до $180 — Claude помог оспорить счёт с $1200 до $180. • Магазин аккумуляторов, который победил Tesla — BYD перепроектировал производство, снизил затраты и выиграл ценовую войну. • GPT-5.6 Sol использует вдвое больше токенов на сессию, чем GPT-5.5; стоимость выше в ~2.25 раза — Использует вдвое больше токенов, стоимость выше в 2.25 раза. 🤖 Промпты и Практика • Попробовал тот же промпт ChatGPT, который использовал Сэм Альтман для создания сайта — Помог освоить vibe coding. • Простой совет по исследованию ключевых слов — Извлекайте вопросы клиентов из интервью с помощью ИИ. • Топ-1000 промптов — Подборка промптов. • 50 туториалов — Подборка туториалов. • Используйте ChatGPT для подбора цветов и причёсок — Загрузите фото и получите инфографику с подходящими цветами. • Уморительно неправильно — промпт-идея — Создавайте "абсолютно серьёзные" изображения в неправильном контексте. • Промпт для логотипа — Превращает логотип в голографическую наклейку.