О дешёвых прототипах, роли суждения и почему LLM ускоряют и плохой процесс

«Прототип может ускориться в 10 раз, а весь путь продукта — только на 10%. Эта цифра не обесценивает ускорение, а помогает понять, где именно оно произошло.»«LLM способны ускорить не только хороший, но и плохой продуктовый процесс: плохая команда быстрее превратит своё предположение в красивый прототип и убедит себя, что проблема доказана.»Ведущие:Юра Агеев, основатель ProductSenseКонференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.ioПодписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcastО чём говорим:00:00 — Введение00:26 — О чём выпуск: соло про удешевление первой версии01:26 — Раньше первая версия была дорогой: цепочка передач контекста03:26 — Бум LLM в менеджменте продукта и вопрос «где кейсы?»04:27 — Кейс Selectel: кликабельный прототип за 20–25 минут05:01 — Три концепции редизайна за час; стоимость производства влияет на выбор06:56 — Кейс EXANTE: требования и HTML-прототип до подключения дизайнера07:53 — Продакт сам доходит до кода и открывает Merge Request08:46 — Сокращение цикла фичи с 1,5–2 месяцев до 3–4 недель — и осторожность к цифре09:59 — Самая важная цифра появляется не там, где ускорение максимально10:11 — Кейс Content AI: прототип в 5–10 раз быстрее, конвейер — на 10%11:19 — «Производительность» — что скрывается за словом12:26 — Нагрузка перемещается дальше по процессу12:53 — Пример: 3 прототипа превращаются в 30, а пропускная способность прежняя13:26 — Парадокс: каждый быстрее, а полный цикл не сокращается15:11 — Главный сдвиг: дефицит переезжает из производства в выбор16:01 — Побочный эффект: убедительный прототип принимают за доказательство17:30 — LLM ускоряет и хороший, и плохой продуктовый процесс18:00 — Чем дешевле генерация, тем важнее профессиональное суждение18:30 — Кейс Just.ai: мониторинг упоминаний, где эффект легко посчитать19:51 — Ближе к Discovery и стратегии измерять эффект всё сложнее20:52 — Как меняется ценность продактов, дизайнеров, разработчиков, тестировщиков22:48 — Организационный риск: больше работы у тех, кто отвечает за качество24:42 — Три объяснения разрыва между «в 10 раз» и «на 10%»26:34 — Лучший результат — вовремя не выпустить фичу27:37 — Кейсы дают механизм, но не распространённость30:16 — Ежегодное исследование и его прошлогодний вывод30:45 — Тема и три трека ProductSense 2026Кейсы по теме:Selectel — «Как создавать интерактивные прототипы интерфейсов с помощью ИИ»https://clck.ru/3UoZADEXANTE — «Как продакт-оунер использует ИИ на всём пути от идеи до релиза»https://clck.ru/3UoZAEContent AI — «Как ИИ меняет разработку: прототипы быстрее в 5–10 раз, весь конвейер — примерно на 10%»https://clck.ru/3UoZAFJust AI — «Как мы автоматизировали мониторинг упоминаний продукта с помощью ИИ-агента»https://clck.ru/3UoZAH