97% - это не опечатка. ИИ стал кислородом для продуктовиков
Забудьте про пилотные проекты и осторожные эксперименты. К концу 2025 года искусственный интеллект въелся в ежедневную практику управления продуктами так же глубоко, как Jira и недельные планирования. Новое исследование Product Leadership Institute, охватившее 1220 менеджеров продуктов (PM) из Европы, США и Азии, рисует картину, которая ещё два года назад казалась фантастикой: 97% респондентов заявили, что используют ИИ-инструменты в работе еженедельно. Это не про "попробовал разок". Это про рутину.
Методология: Онлайн-опрос проводился в ноябре-декабре 2025 года. 64% респондентов — Senior PM и выше, 36% — миддлы. 58% работают в B2B-секторе, 42% — в B2C. Опрошены компании от стартапов до корпораций с выручкой $1B+.
Цифра 97% шокирует. Но она абсолютно логична, если посмотреть, как изменился инструментарий. Если в 2023-м главным страхом PM был "меня заменит ChatGPT", то сегодня этот самый ChatGPT (а точнее, его наследники вроде GPT-4.5 Turbo и o1-Preview) — такой же рабочий инструмент, как калькулятор или стикеры на Miro. Страх сменился на зависимость. Здоровую, впрочем.
Что в их арсенале? От ChatGPT до нишевых агентов
Спросите любого продуктолога — и он вывалит на вас список из десятка нейросетей, каждая для своей задачи. Универсальных солдатов больше нет.
| Инструмент (актуально на конец 2025) | Доля пользователей среди PM | Основное применение |
|---|---|---|
| ChatGPT / GPT-4.5 Turbo | 89% | Быстрые ответы, брейншторм, черновики писем и документов |
| Claude 3.5 Sonnet / Opus | 76% | Анализ длинных ТЗ, пользовательских историй, написание PRD |
| Gemini Advanced (на базе Gemini 2.0) | 61% | Поиск и сводка рыночных данных, конкурентный анализ |
| Causal (аналитика + прогнозирование) | 44% | Построение финансовых моделей, прогноз LTV, оценка юнит-экономики |
| Productboard AI, Aha! Ideas | 38% | Кластеризация обратной связи, приоритизация фич на основе данных |
Обратите внимание на последнюю строчку. Специализированные AI-агенты внутри самих продуктовых инструментов — это главный тренд 2025-го. PM больше не копирует отзывы из Intercom вручную. Он закидывает их в Productboard, а нейросеть сама группирует запросы, находит дубликаты и предлагает, какие гипотезы стоит проверить первыми. Скучно? Зато невероятно эффективно.
Не генерация гипотез, а их валидация: как ИИ перекраивает workflow
Вот где начинается самое интересное. Раньше ИИ помогал придумывать. Сейчас его главная ценность — проверять.
- Анализ рыночных данных: "Найди все стартапы в нише edtech для корпораций, которые получили раунд A в 2025-м, и выведи их ключевые метрики". Gemini Advanced справляется за минуты. Раньше на это уходил день работы джуна-аналитика.
- Предсказание поведения пользователей: Современные ML-модели, вшитые в Amplitude или Mixpanel, позволяют не просто смотреть на вчерашние конверсии, а запускать симуляции: "что будет, если мы увеличим цену на 15%, но добавим две новых фичи?"
- Валидация гипотез до разработки: Загружаете описание фичи в Claude 3.5 Opus и просите: "Найди логические дыры, противоречия с текущим UX и возможные edge-кейсы". Модель, обученная на миллионах строк кода и дизайнерских гайдов, находит такие косяки, которые пропустила бы вся команда.
Именно этот сдвиг — от творческого партнёра к критическому валидатору — делает ИИ незаменимым. Как сказал один из респондентов, CPO из fintech: "Раньше я боялся, что ИИ придумает плохую идею. Теперь я боюсь сделать шаг, не прогнав идею через ИИ".
Зарплаты выросли, но не для всех: разрыв между 'айтишниками' и 'гуманитариями'
Здесь исследование вскрыло болезненный раскол. Да, средняя зарплата Senior Product Manager в США к концу 2025 года достигла $178 000 (рост 12% за год). Но внутри этой цифры — две вселенные.
| Профиль PM | Средний оклад (2025, США) | Изменение за год | Ключевой навык (по версии нанимателей) |
|---|---|---|---|
| С техническим бэкграундом (ex-dev, ex-data scientist) | $195 000 - $220 000 | +18% | Умение писать промпты для анализа кода, работа с API ИИ-сервисов |
| С нетехническим бэкграундом (ex-marketing, ex-consulting) | $145 000 - $165 000 | +5% | Умение ставить задачи ИИ для анализа рынка, генерации контента |
Разница в $50 000 — это цена за способность "разговаривать" с ИИ на одном языке. PM, которые могут не просто попросить ChatGPT написать user story, а заставить его через API проанализировать логи ошибок или сгенерировать SQL-запрос для проверки гипотезы, стоят на вес золота. Их не заменят — они стали дирижёрами оркестра из нейросетей.
Это создаёт парадокс. С одной стороны, ИИ демократизировал доступ к аналитике. С другой — он же усилил неравенство. PM-гуманитарий, который не хочет копаться в "технических штуках", рискует очень быстро оказаться на обочине. Это не про увольнение (пока что), а про стагнацию зарплаты и карьеры.
Кстати, о увольнениях. Страхи, о которых много говорили в 2024-м, не материализовались в продуктовом менеджменте. Ни один респондент не указал, что его команду сократили из-за внедрения ИИ. Напротив, 41% отметили, что их команда выросла, потому что смогла брать больше продуктов под управление. История массовых сокращений, как в колл-центрах или бухгалтерии, здесь не повторилась. PM оказались не жертвами, а бенефициарами автоматизации.
B2B против B2C: кто быстрее внедряет и кто больше зарабатывает
Любопытная деталь: скорость и глубина внедрения ИИ сильно зависит от рынка.
- B2B (SaaS, Enterprise): 89% PM используют ИИ для анализа данных продаж и предсказания оттока (churn). Длинные циклы сделок и сложные интеграции породили спрос на ИИ-инструменты для прогнозирования LTV и автоматизации работы с техническими требованиями клиентов.
- B2C (E-commerce, Mobile apps): Здесь фокус на A/B-тестировании и персонализации. 92% PM в B2C заявили, что используют ИИ для генерации вариантов интерфейсов, текстов для пуш-уведомлений и предсказания реакции на новые фичи.
Зарплаты в B2B-SaaS по-прежнему в среднем на 10-15% выше. Но B2C-продуктовики чаще получают бонусы, привязанные к метрикам роста, которые они теперь могут двигать с помощью ИИ-оптимизаций. И да, в B2C больше тех самых "гуманитариев", которые сейчас активно прокачивают навыки работы с аналитическими платформами. Иначе — тупик.
А что через год? Прогноз от авторов исследования
Авторы исследования, с которыми мы связались, дали два неочевидных прогноза на 2026 год.
Во-первых, нас ждёт бум "вертикальных" ИИ-ассистентов для PM. Не просто Claude для документов, а, например, специализированный агент для проведения customer development интервью, который анализирует тон голоса и мимику (с согласия пользователя, конечно) и сразу выдаёт инсайты. Или агент, который мониторит запуски конкурентов и автоматически обновляет стратегическую карту продукта.
Во-вторых, и это главное — роль PM окончательно сместится от "управления бэклогом" к "управлению системой ИИ-агентов". Продуктовик будущего — это архитектор, который настраивает взаимодействие между нейросетью, анализирующей данные, нейросетью, генерирующей гипотезы, и нейросетью, тестирующей их на симуляциях. Человек остаётся в петле принятия решений, но весь подготовительный труд — за машинами.
Что делать сейчас, если вы в продуктовой разработке? Не гнаться за модными курсами про "генеративное ИИ". Учить не промпт-инжиниринг, а системное мышление. Понимать, как данные превращаются в решения. И — это важно — прокачивать именно те навыки, где ИИ пока слаб: работу с глубокими организационными противоречиями, политику, эмпатию к команде. Потому что даже самый продвинутый ИИ-агент не утешит разработчика, у которого выгорание. И не убедит скептически настроенного CFO выделить бюджет на рискованную фичу.
Кстати, о работе с людьми. Если ИИ забрал себе аналитику, то будущее за теми, кто умеет управлять командами в новых условиях. Курсы вроде "Менеджер по работе с персоналом + ИИ" сейчас набирают бешеную популярность. Потому что следующий шаг — не замена людей, а их симбиоз с машинами. И тому, кто сможет этот симбиоз настроить, компании будут платить больше, чем любому senior-продуктовику-одиночке.
Цифра 97% через год станет 100%. Вопрос в том, в какой роли вы окажетесь внутри этого процента. Дирижёром или зрителем?
