Два прогноза, одна профессия
В октябре 2025 года случилось редкое: два эксперта мирового уровня публично разошлись во мнениях о судьбе целой профессии. Эндрю Ын, профессор Стэнфорда и сооснователь Coursera, заявил в интервью TechCrunch: «Через 3-5 лет роль продакт-менеджера в её нынешнем виде исчезнет. ИИ возьмёт на себя анализ данных, A/B-тесты и приоритизацию бэклога».
Через неделю Анна Булдакова, экс-продакт Yandex и автор Telegram-канала о продуктах, ответила эссе: «Ын ошибается. ИИ убьёт не продакт-менеджеров, а плохих продакт-менеджеров. Настоящее продуктовое зрение — дефицит, который только возрастёт».
Контекст: спор происходит на фоне массовых увольнений в банковском секторе, где 200 000 вакансий планируют закрыть за два года. Многие из этих позиций — аналитические, те самые, что ИИ учится делать лучше людей.
Аргументы Ына: PM как промежуточное звено
Ын строит прогноз на простой логике. Современный PM тратит 60-70% времени на рутину: сбор метрик, написание PRD, координацию команд, подготовку отчётов. Всё это — структурированные задачи с чёткими входными и выходными данными. Идеальная пища для ИИ.
| Что делает PM сейчас | Что сможет делать ИИ к 2028 |
|---|---|
| Анализ юзер-сториз и фидбека | Автоматическая кластеризация запросов, выявление паттернов |
| Приоритизация фич по RICE/WSJF | Оптимизация бэклога на основе прогноза ROI |
| Написание ТЗ и пользовательских сценариев | Генерация детальных спецификаций по промпту |
| Координация релизов и коммуникация | Автоматические статус-отчёты, алерты о рисках |
«Вы представляете, — говорит Ын, — команду из трёх человек: AI-Accelerated Engineer, AI Governance Engineer и CEO. Первый пишет код с помощью Copilot X, второй следит за этикой и безопасностью ИИ-решений, третий ставит бизнес-задачу. Где здесь место для классического PM? Его нет».
Контраргументы Булдаковой: дефицит смысла
Булдакова не спорит с технической частью. Да, ИИ заберёт рутину. Но именно это и обнажит главную проблему индустрии: катастрофическую нехватку людей, которые умеют думать о продукте, а не о процессах.
«Сегодня 80% PM на рынке — это координаторы, — пишет она. — Они гоняют таски между отделами, составляют красивые презентации, но не отвечают на главный вопрос: зачем мы делаем этот продукт? ИИ съест их первым. А вот тех 20%, кто умеет находить инсайты в хаосе, строить долгосрочную стратегию и говорить с бизнесом на языке P&L — таких станут ценить на вес золота».
Булдакова приводит пример: представьте, что ИИ проанализировал 10 000 отзывов о вашем приложении и предложил 50 улучшений. Кто решит, какие 3 из них действительно изменят метрики, а какие — просто шум? Тот, у кого есть продуктовое чутьё. Не алгоритм.
Кейс из реальности: как Mercor готовит ИИ, который заменит аналитиков
Пока эксперты спорят, стартапы уже строят будущее. Mercor нанимает бывших банкиров, чтобы те обучали ИИ финансовому моделированию. Звучит как сюжет из чёрного зеркала? Это уже реальность.
Бывшие аналитики за $200 в час обучают ИИ, который заменит их коллег. Тот же принцип работает для PM-задач. Стартапы в портфеле Nvidia (да, $4.6 трлн инвестиций куда-то уходят) создают инструменты, которые делают за PM его ежедневную работу.
# Упрощённый пример: как ИИ может приоритизировать фичи
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Данные: исторические фичи, их сложность, прогнозируемый эффект
features_data = pd.read_csv('historical_features.csv')
# Модель учится предсказывать реальный impact на основе метаданных
model = RandomForestRegressor()
model.fit(features_data[['complexity', 'user_coverage', 'strategic_fit']],
features_data['actual_impact'])
# Новые фичи для оценки
new_features = pd.DataFrame([
{'complexity': 7, 'user_coverage': 0.3, 'strategic_fit': 9},
{'complexity': 3, 'user_coverage': 0.8, 'strategic_fit': 6}
])
predicted_impact = model.predict(new_features)
# Результат: [8.2, 5.1] - первая фича вероятно даст больший эффектКод выше — примитивная иллюстрация. Реальные системы учитывают сотни параметров. Вопрос: если ИИ выдаст такой расчёт, что останется делать PM? Соглашаться? Оспаривать? На основе чего?
Кто выживет: карта компетенций нового PM
И Ын, и Булдакова сходятся в одном: набор навыков PM радикально изменится. Вот что будет цениться через 3 года:
- Работа с неопределённостью. ИИ хорош там, где есть данные. Но настоящие прорывные продукты рождаются там, где данных нет. Умение принимать решения в условиях «тумана» — ключевой навык.
- Психология и эмпатия. Понимание, почему пользователь на самом деле кликает на кнопку, а не просто A/B-тест двух её цветов. Это про человеческое, а не машинное.
- Стратегическое мышление. Не «какую фичу запустить в следующем спринте», а «какой рынок мы захватим через 5 лет и почему наш продукт там будет нужен».
- Владение ИИ-инструментами. Не на уровне инженера, а на уровне продюсера. Умение ставить задачу ИИ, проверять его выводы и интегрировать их в продукт.
Парадокс: чтобы остаться в профессии, PM должен научиться использовать инструменты, которые потенциально могут его заменить. Ирония в том, что это единственный путь.
Что делать сейчас, если вы PM?
Паниковать? Бесполезно. Игнорировать? Самоубийственно. Вот практические шаги, которые стоит обдумать уже сегодня.
1Автоматизируйте свою рутину первым
Не ждите, пока компания купит дорогой ИИ-инструмент. Начните с ChatGPT Advanced Data Analysis для первичной аналитики. Используйте Notion AI для черновиков PRD. Станьте самым продвинутым пользователем ИИ в команде. Тот, кто контролирует автоматизацию, контролирует процесс.
2Учитесь говорить на языке бизнеса
Забудьте про story points и velocity. Говорите про unit economics, LTV, CAC и contribution margin. Если вы не понимаете, как ваша фича влияет на прибыль компании, вы — расходы. А расходы оптимизируют в первую очередь. Особенно в период давления на прибыль.
3Ищите «белые пятна» данных
ИИ слеп там, где нет цифрового следа. Пойдите поговорите с 10 пользователями лично. Проведите этнографическое исследование. Найдите инсайт, которого нет в аналитике. Это то, что нельзя автоматизировать. Пока что.
Чей прогноз сбудется?
Скорее всего, оба, но для разных сегментов. Ын прав для корпоративного IT, где процессы стандартизированы, а инновации incremental. Там PM действительно превратятся в надсмотрщиков за ИИ-ассистентами, а потом исчезнут.
Булдакова права для рынка B2C, стартапов и любых областей, где нужно создавать спрос, а не оптимизировать существующие процессы. Там ценность человека, который может соединить технологию, психологию и бизнес, только вырастет.
Главный урок спора не в том, кто победит. А в том, что профессия раскалывается на две. Одна ветвь — операционные менеджеры, которые будут управлять ИИ-агентами. Другая — стратегические продуктовые лидеры, которые будут определять, куда идти. Кем вы будете через три года — зависит только от того, какую ветвь выберете сегодня.
И да, готовьтесь к тому, что ваше следующее собеседование будет проводить не HR, а ИИ. Но это уже совсем другая история.
