Узнайте, как ИИ превращает разбросанные заметки в чёткие problem statements, инсайты пользователей, приоритизированные фичи и готовые спецификации, дорожные карты и прототипы.
Большая часть продуктовой работы не начинается с аккуратного брифа. Она начинается с «беспорядочных идей»: страница в Notion с недописанными предложениями, Slack‑потоки, где смешано три разных проблемы, заметки с встреч с задачами без ответственных, скриншоты функций конкурентов, голосовые заметки по дороге домой и беклог «быстрых побед», который уже никто нормально не объясняет.
Проблема не в самом беспорядке. Задержка возникает, когда беспорядок становится планом.
Если идеи остаются неструктурированными, команды тратят время на повторное принятие тех же решений: что вы строите, для кого это, как выглядит успех и что вы не делаете. Это ведёт к медленным циклам, расплывчатым тикетам, рассогласованности заинтересованных сторон и избежимым переработкам.
Небольшая доля структуры меняет скорость работы:
ИИ хорошо превращает сырые входные данные в то, с чем можно работать: суммирует длинные потоки, извлекает ключевые моменты, группирует похожие идеи, черново формулирует problem statements и предлагает первые user stories.
ИИ не заменит продуктового суждения. Он не знает вашу стратегию, ограничения или что на самом деле ценят ваши клиенты, если вы не дадите контекст — и вам всё равно нужно валидировать результаты с реальными пользователями и данными.
Никаких магических промптов. Только повторяемые шаги, чтобы перейти от разбросанных входных данных к понятным проблемам, вариантам, приоритетам и готовым к релизу планам — используя ИИ, чтобы сократить рутинную работу, пока команда сосредотачивается на решениях.
Большая часть продуктовых неудач связана не с плохими идеями — а с тем, что доказательства разбросаны. Прежде чем просить ИИ суммировать или приоритизировать, вам нужен чистый, полный поток входных данных.
Вытащите сырой материал из встреч, тикетов поддержки, звонков продаж, внутренних доков, писем и чатов. Если команда уже использует Zendesk, Intercom, HubSpot, Notion или Google Docs, начните с экспорта или копирования релевантных фрагментов в одно рабочее пространство (один документ, базу или доску‑входящую).
Используйте то, что подходит для момента:
ИИ полезен даже здесь: он может транскрибировать звонки, почистить пунктуацию и стандартизировать форматирование — не переписывая смысл.
Когда вы добавляете элемент, прикрепляйте лёгкие метки:
Храните оригиналы (дословные цитаты, скриншоты, ссылки на тикеты) рядом с вашими заметками. Удаляйте очевидные дубликаты, но не переусердствуйте с редактированием. Цель — одно надёжное рабочее пространство, к которому ваш ИИ-инструмент сможет обратиться позже, не теряя происхождения данных.
После того как вы захватили сырые входные данные (заметки, Slack, транскрипты звонков, опросы), следующий риск — «бесконечное перечитывание». ИИ помогает сжать объём, не потеряв важного, а затем сгруппировать сигнал в несколько понятных корзин, с которыми команда может работать.
Начните с запроса к ИИ: подготовить одностраничный бриф по каждому источнику: контекст, ключевые выводы и цитаты, которые стоит сохранить.
Полезный паттерн: «Суммируй это в: цели, боли, желаемые результаты, ограничения и дословные цитаты (макс 8). Сохрани неизвестные.» Эта последняя строка не позволит ИИ притвориться, что всё ясно.
Далее объедините несколько брифов и попросите ИИ:
Здесь разрозненная обратная связь становится картой, а не кучей бумаги.
Попросите ИИ переписать темы в формулировки‑проблемы, отдельно от решений:
Чистый список проблем упрощает следующие шаги — пользовательские пути, варианты решения и приоритизацию.
Команды застревают, когда одно и то же слово означает разное («аккаунт», «рабочее пространство», «seat», «проект»). Попросите ИИ предложить глоссарий из ваших заметок: термины, определения простыми словами и примеры.
Держите глоссарий в рабочем документе и ссылкой в будущих артефактах (PRD, дорожные карты), чтобы решения оставались последовательными.
После того как вы сгруппировали заметки по темам, следующий шаг — сформулировать проблему так, чтобы люди могли договориться. ИИ помогает переписать расплывчатые идеи в языке «пользователь + результат», например вместо «сделать дашборд» — «пользователи не видят прогресс без экспорта данных».
Попросите ИИ набросать несколько вариантов, затем выберите самый ясный:
Для [кто], [какая задача] сложна из‑за [текущее трение], что приводит к [влиянию].
Пример: Для тимлидов отслеживать недельную загрузку сложно, потому что данные разбросаны по трём инструментам, что ведёт к пропущенным передачам и переработкам.
Попросите ИИ предложить метрики, затем выберите те, которые реально отслеживать:
Problem statement терпит поражение, когда скрытые убеждения проскальзывают. Попросите ИИ перечислить вероятные предположения (например, у пользователей есть доступ к данным), риски (например, неполные интеграции) и неизвестные, которые нужно валидировать при discovery.
В конце добавьте короткий список «не в рамках», чтобы команда не съехала (например, «не перерабатываем весь админ‑интерфейс», «без новой модели биллинга», «нет мобильного приложения на этом этапе»). Это делает проблему более чёткой — и плавно готовит следующие шаги.
Если идеи кажутся разбросанными, часто причина в том, что смешаны «кто», «что он пытается сделать» и «где именно возникает боль». ИИ помогает быстро разделить эти нити — не придумывая идеального пользователя.
Начните с того, что есть: тикеты поддержки, заметки продаж, интервью, отзывы в приложении и внутренняя обратная связь. Попросите ИИ набросать 2–4 «лёгкие персоны», отражающие паттерны в данных (цели, ограничения, словарь), а не стереотипы.
Полезный промпт: «На основе этих 25 заметок опиши топ‑3 типа пользователей. Для каждого: основная цель, главное ограничение и что заставляет их искать решение.»
Персоны описывают «кто», а JTBD — «почему». Попросите ИИ предложить JTBD‑формулировки, затем отредактируйте их, чтобы они звучали как слова реального человека.
Пример формата:
Когда [ситуация], я хочу [задачу], чтобы [результат].
Попросите ИИ сделать несколько версий для каждой персоны и выделить различия в ожидаемых результатах (скорость, уверенность, стоимость, соответствие правилам, усилия).
Сделайте одностраничный путь, фокусируясь на поведении, а не на экранах:
Затем попросите ИИ определить точки трения (путаница, задержки, передачи, риски) и моменты ценности (облегчение, уверенность, скорость, видимость). Это даёт приземлённую картину того, где продукт действительно может помочь — и где ему не стоит пытаться всё решить.
Когда problem statement ясен, самый быстрый способ избежать «привязки к решению» — умышленно сгенерировать несколько направлений прежде чем выбирать. ИИ полезен тем, что быстро исследует альтернативы — но суждение остаётся за людьми.
Подайте ИИ задачу: предложить 3–6 принципиально разных подходов (не просто вариации одной фичи). Например: изменения self‑serve UX, автоматизация, изменения процесса, обучение/онбординг, интеграции или облегчённый MVP.
Заставьте контраст, спрашивая: «Что бы мы сделали, если бы мы не могли построить X?» или «Дайте вариант, который избегает новой инфраструктуры.» Это даёт реальные компромиссы для оценки.
Попросите ИИ перечислить ограничения, которые вы могли пропустить:
Используйте это как чеклист для будущих требований — прежде чем вы сами загоните себя в угол проектными решениями.
Для каждого варианта попросите ИИ сделать короткий рассказ:
Эти мини‑истории легко делиться в Slack или документе и помогают нетехническим сторонам дать конкретную обратную связь.
Попросите ИИ замапить вероятные зависимости: data pipelines, события аналитики, сторонние интеграции, security review, юридическое согласование, изменения биллинга или требования магазинов приложений. Рассматривайте вывод как гипотезы для подтверждения — но он поможет начать нужные разговоры до срыва сроков.
Когда темы и problem statements ясны, следующий шаг — превратить их в работу, которую команда может построить и протестировать. Цель не идеальный документ — а общее понимание, что значит «готово».
Начните с переписывания каждой идеи как фичи (что продукт должен делать), затем разбейте фичу на мелкие поставки (что может выйти в спринт). Полезный паттерн: Фича → возможности → тонкие срезы.
Если вы используете AI‑инструменты для планирования продукта, вставьте туда сгруппированные заметки и попросите первичную разбивку. Затем отредактируйте с учётом языка и ограничений вашей команды.
Попросите ИИ конвертировать каждую поставку в единый формат user story, например:
Хороший промпт: «Напиши 5 user stories для этой фичи, держи их маленькими (1–3 дня каждая) и избегай технических деталей реализации.»
ИИ особенно полезен для предложений по критериям приёмки и пропущенным крайним случаям. Попросите:
Создайте лёгкий чеклист, который вся команда примет, например: требования просмотрены, событие аналитики названо, обработаны состояния ошибок, копирайтинг утверждён, QA пройден и заметки к релизу готовы. Держите его коротким — если пользоваться им больно, его не будут использовать.
Когда у вас есть чистый набор problem statements и вариантов решения, задача — сделать компромиссы видимыми, чтобы решения казались справедливыми, а не политическими. Простой набор критериев удерживает разговор в реальности.
Начните с четырёх сигналов, с которыми большинство команд соглашается:
Опишите каждый критерий одним предложением, чтобы «влияние = доход» не значило разного для Sales и Product.
Вставьте список идей, заметки из discovery и ваши определения. Попросите ИИ создать первую версию таблицы оценок, на которую вы сможете реагировать:
| Item | Impact (1–5) | Effort (1–5) | Confidence (1–5) | Risk (1–5) | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Passwordless login | 4 | 3 | 3 | 2 | Reduces churn in onboarding |
| Admin audit export | 3 | 2 | 2 | 4 | Compliance benefit, higher risk |
Относитесь к этому как к черновику, а не к ключу ответов. Победа в скорости: вы редактируете стартовую точку, а не создаёте структуру с нуля.
Спросите: «Что сломается, если мы этого не сделаем в следующем цикле?» Запишите причину одной строкой. Это предотвращает раздувание списка «must have» позже.
Комбинируйте высокое влияние + низкое усилие для быстрых побед и высокое влияние + высокое усилие для долгосрочных ставок. Затем подтвердите последовательность: быстрые победы не должны отвлекать от общей цели.
Дорожная карта — это не список желаний, а общее соглашение о том, что вы делаете дальше, почему это важно и чего вы пока не делаете. ИИ помогает превратить приоритеты в понятный, тестируемый план, который легко объяснить.
Начните с элементов, которые вы уже приоритизировали, и попросите ИИ предложить 2–4 вехи, отражающие результаты, а не просто фичи. Например: «Снизить отток в онбординге» или «Дать командам возможность сотрудничать» звучит надёжнее, чем «Выпустить переработанный онбординг».
Затем проверьте каждую веху двумя вопросами:
Для каждой вехи сгенерируйте короткое определение релиза:
Эта граница «включено/исключено» — один из самых быстрых способов снизить тревогу заинтересованных сторон, потому что она предотвращает скрытый раздув объёма.
Попросите ИИ превратить дорожную карту в одностраничный текст с:
Держите текст читаемым — если кто‑то не сможет пересказать его за 30 секунд, значит он слишком сложный.
Доверие растёт, когда люди знают, как планы меняются. Добавьте небольшую секцию «политика изменений»: что вызывает обновление дорожной карты (новые исследования, провал метрик, технические риски, требования соответствия) и как решения будут коммуницироваться. Если вы делитесь обновлениями в предсказуемом месте (например, /roadmap), дорожная карта остаётся надёжной, даже когда она эволюционирует.
Прототипы — это место, где расплывчатые идеи получают честную обратную связь. ИИ не «подарит» правильный дизайн, но он убирает много рутинной работы, чтобы вы могли тестировать раньше — особенно если итераций несколько.
Попросите ИИ перевести тему или problem statement в экран‑за‑экраном поток. Дайте тип пользователя, задачу, ограничения (платформа, доступность, юридические требования, модель ценообразования). Вам не нужен пиксель‑перфект — достаточно логичной последовательности, которую дизайнер или PM быстро набросают.
Пример промпта: «Создай 6‑экранный поток для первых пользователей, чтобы выполнить X на мобильном. Включи точки входа, основные действия и состояния выхода.»
Микрокопирайт часто пропускают — и его больно править поздно. Используйте ИИ для:
Укажите тон продукта («спокойный и по делу», «дружелюбный, но краткий») и слова, которых стоит избегать.
ИИ может сгенерировать лёгкий план тестирования:
Перед тем, как проектировать дополнительные экраны, попросите ИИ чеклист прототипа: что должно быть валидировано первым (ценность, понимание, навигация, доверие), какие сигналы считать успехом и что заставит вас остановиться или сменить направление. Это фокусирует прототип и ускоряет обучение.
Когда вы подтвердили поток, следующая узкая горловина — превращение «утверждённых экранов» в реально работающий продукт. Здесь может помочь платформа vibe‑coding, например Koder.ai: вы описываете фичу в чате (проблема, user stories, критерии приёмки) и генерируете рабочую веб‑, бэкенд‑ или мобильную сборку быстрее, чем при традиционной передаче задач.
В практике команды используют это для:
Ключевая идея та же, что и в этом гайде: уменьшать рутинную работу и время цикла, оставляя человеческие решения (объём, компромиссы, планка качества) за командой.
К этому моменту у вас, вероятно, есть темы, problem statements, пользовательские пути, варианты, ограничения и приоритизированный план. Последний шаг — сделать так, чтобы другие люди могли это потреблять без очередной встречи.
ИИ полезен тем, что превращает сырые заметки в последовательные документы с понятными разделами, здравыми шаблонами и очевидными плейсхолдерами.
Попросите ИИ собрать PRD из входных данных, используя структуру, знакомую вашей команде:
Оставляйте плейсхолдеры вроде «TBD: владелец метрики» или «Добавить заметки compliance», чтобы рецензенты понимали, что нужно дописать.
Попросите ИИ создать два набора FAQ из PRD: один для Support/Sales («Что изменилось?», «Для кого это?», «Как это отлаживать?») и один для внутренних команд («Почему сейчас?», «Что не включено?», «Чего не обещать клиентам?»).
Используйте ИИ для простого чеклиста: трекинг/события, заметки к релизу, обновления документации, анонсы, тренинги, план отката и пост‑релизный обзор.
Когда делитесь, используйте относительные пути вроде /pricing или /blog/how-we-build-roadmaps, чтобы документы оставались переносимыми между окружениями.
ИИ ускоряет продуктовые размышления, но он может и увести в сторону. Лучшие команды рассматривают вывод ИИ как первый черновик — полезный, но не финальный.
Большинство проблем начинается с входных данных:
Перед копированием в PRD или дорожную карту сделайте быструю проверку качества:
Если что‑то кажется «слишком аккуратным», попросите модель показать источники: «Какие строки в моих заметках подтверждают это требование?»
Если вы не знаете, как инструмент хранит данные, не вставляйте чувствительную информацию: имена клиентов, тикеты, контракты, финансовые данные или неанонсированную стратегию. Редактируйте данные или заменяйте их плейсхолдерами (например, «Клиент A», «Тариф X»).
По возможности используйте утверждённые рабочие пространства или корпоративные решения ИИ. Если важна локализация данных и география размещения — отдавайте предпочтение платформам, которые поддерживают размещение рабочих нагрузок в нужных регионах, особенно когда вы генерируете или хостите реальный код приложения.
Используйте ИИ для генерации вариантов и выделения компромиссов. Переходите к людям для финальной приоритизации, принятия рисков, этических решений и обязательств — особенно всего, что влияет на клиентов, бюджеты или сроки.
Вам не нужен «большой процесс», чтобы получить последовательные результаты. Лёгкий еженедельный цикл поддерживает поток идей и заставляет принимать решения рано.
Захват → кластер → решение → черновик → тест
При промптинге ИИ вкладывайте:
Держите команду небольшой: PM владеет решениями и документацией, дизайнер формирует потоки и тесты, инженер помечает реализуемость и крайние случаи. Добавляйте поддержку/продажи еженедельно (15 минут), чтобы приоритеты оставались привязанными к реальным болям клиентов.
Отслеживайте меньше повторяющихся совещаний, сокращение времени от идеи до решения и меньше багов из‑за «нехватки деталей». Если специ яснее, инженеры реже задают уточняющие вопросы — и пользователи сталкиваются с меньшим количеством неожиданных изменений.
Если вы экспериментируете с инструментами вроде Koder.ai на фазе сборки, можно также смотреть сигналы доставки: как быстро валидированный прототип превращается в развернутое приложение, как часто используются снимки/откат при итерациях и могут ли заинтересованные стороны смотреть рабочий продукт раньше в цикле.
В качестве бонуса: если команда публикует выводы о своём процессе (что сработало, что нет), некоторые платформы — включая Koder.ai — предлагают кредиты за создание контента или рефералы. Это не цель процесса, но может удешевить эксперименты, пока вы улучшаете свою систему продукта.
Беспорядочные вводные становятся проблемой, когда их начинают воспринимать как план. Без структуры команды постоянно переобсуждают базовые вопросы (для кого это, что считается успехом, что включено/исключено), в результате получаются расплывчатые тикеты, несогласованность и переработки.
Небольшая структура превращает «кучу заметок» в:
Начните с централизации исходного материала в одном рабочем пространстве (один документ, база или доска-входящая) без чрезмерного редактирования.
Минимальный чеклист захвата:
Храните оригиналы рядом (скриншоты, ссылки на тикеты), чтобы сводки ИИ оставались отслеживаемыми.
Попросите структурированное резюме и заставьте модель сохранять неопределённость.
Пример шаблона инструкции:
Последний пункт предотвращает появление «уверенных выдумок» от ИИ, которые становятся принятыми фактами.
Объедините несколько исходных брифов, затем попросите ИИ:
Практический вывод — короткая таблица тем: название темы, описание, подтверждающие данные и открытые вопросы. Это рабочая карта вместо постоянного перечитывания всего.
Перед обсуждением решений перепишите каждую тему в форму, ориентированную на проблему.
Шаблон:
Затем добавьте:
Используйте реальные входные данные (тикеты, звонки, интервью) для создания 2–4 лёгких персонажей, затем выразите мотивацию через JTBD.
Формат JTBD:
Наконец, составьте простое путешествие (до/во время/после) и отметьте:
Сначала сгенерируйте несколько принципиально разных подходов, чтобы избежать «зацикливания» на одном решении.
Попросите ИИ 3–6 вариантов, охватывающих разные рычаги, например:
Заставьте модель показать компромиссы: «Что бы мы сделали, если бы не могли построить X?» или «Дайте вариант, который не требует новой инфраструктуры».
Начните с паттерна Фича → возможности → тонкие срезы, чтобы работа шла итерациями.
Попросите ИИ сгенерировать:
Держите истории ориентированными на результат и избегайте технической привязки, если это не нужно для оценки реализуемости.
Определите критерии, которые все поймут одинаково (например: Влияние, Усилие, Уверенность, Риск) с одним предложением описания для каждого.
Используйте ИИ, чтобы составить начальную таблицу оценок из бэклога и заметок по discovery, но рассматривайте её как черновик. Затем:
Используйте ИИ для первых черновиков, но применяйте короткий контроль качества и проверку конфиденциальности перед публикацией или фиксацией.
Проверки качества:
Основы приватности:
