Product Tribe: Разрыв между риторикой AI-продуктов и тем, что команды делают на самом деле

В выпуске 245 рассылки Product Tribe Якуб Сирочки проанализировал пробел, который AI-дискурс в продукте в основном игнорирует: разницу между декларируемым использованием ИИ и реальным применением в решениях, определяющих качество продукта.

Данные

Согласно Figma AI Report 2025, только 31% дизайнеров и продуктовых команд используют ИИ для основной работы по дизайну и продукту. Оставшиеся 69% применяют его для периферийных задач — генерации placeholder-контента, написания текстов, выполнения административных функций, — тогда как ключевые продуктовые решения, исследование пользователей и стратегическое позиционирование в основном остаются вне сферы применения ИИ.

Аргумент

Интерпретация Сирочки не сводится к тому, что внедрение идёт медленно или команды сопротивляются. Аргумент более конкретный: команды, пропускающие стадии исследования и discovery ради прыжка сразу к AI-генерации, производят обобщённые, подверженные ошибкам результаты, лишённые стратегического фундамента. Выигрыш в скорости реален, но потеря в качестве тоже реальна и обычно проявляется позже — когда сгенерированный результат не выдерживает пользовательского тестирования или проверки заинтересованными сторонами.

Статья также указывает на то, что дают цифры до внедрения ИИ. Если команда тратила 60–70% времени в инструменте дизайна до появления ИИ, это отражало проблему процесса, а не потолок производительности в дизайне. ИИ способен ускорить тот же дефектный процесс, не устранив базовую проблему. Узким местом обычно была не скорость отрисовки экранов, а то, насколько чётко проблема была понята до начала отрисовки.

Что это означает для продакт-менеджеров

Практический вывод касается последовательности. AI-генерация работает лучше всего после того, как discovery сформировало чёткие требования, ограничения и определённую пользовательскую проблему. Применять её раньше — для создания персонажей, синтеза исследований, формулировки проблемных утверждений — значит рисковать создать видимость строгости без её содержания.

Цифра 31% также напоминает: статистика внедрения ИИ в продуктовой работе обычно измеряет доступ, а не глубину использования. Оценивая, действительно ли команда работает с AI-усилением или лишь создаёт его видимость, нужно спрашивать не «использует ли команда ИИ», а «затрагивает ли ИИ решения, которые реально определяют качество продукта». Для большинства команд в 2026 году честный ответ пока остаётся отрицательным.