Sachin Rekhi: как я использую ИИ в работе продакт-менеджера

Сачин Рекхи провёл более десяти лет в роли продакт-менеджера в LinkedIn, а затем основал Notejoy — платформу заметок для командной работы. В мае 2026 года он опубликовал подробное руководство в своём Substack, где последовательно разбирает десять ключевых PM-deliverables и для каждого из них отвечает на вопрос: насколько ИИ реально меняет эту работу?

Фреймворк охватывает четыре измерения: vision, стратегия, дизайн и исполнение. По каждому из них Рекхи оценивает, действительно ли ИИ ускоряет процесс, создаёт ли он результат, требующий серьёзной правки, или же почти не меняет ситуацию. Понимание этих различий влияет на то, как команда расставляет приоритеты при внедрении ИИ-инструментов.

Прототипирование и исследования: где выигрыш наиболее очевиден

Рекхи называет прототипирование областью, которую ИИ изменил сильнее всего. Инструменты Cursor и v0 позволяют превратить текстовое описание в интерактивный кликабельный прототип за одну сессию — работу, которая раньше требовала времени дизайнера и нескольких раундов согласований. Для исследования пользователей ИИ хорошо справляется с синтезом обратной связи из опросов, обращений в поддержку и интервью в тематические паттерны: не идеально, но достаточно точно, чтобы заменить большую часть ручной работы. Анализ данных даёт схожий результат: разговорные запросы теперь позволяют генерировать SQL-запросы и визуализации без участия аналитика. Коммуникация со стейкхолдерами — заметки с встреч, статус-апдейты, резюме для руководства, слайды — тоже хорошо поддаётся ИИ-ассистированию.

Стратегия и видение: где решает человек

Рекхи столь же честен в отношении того, где ИИ производит убедительный, но поверхностный результат. Наиболее наглядный пример — формирование product vision. Создание амбициозного направления требует того, что он называет «вкусом» — интернализованного ощущения того, как выглядит хорошая работа, сформированного годами работы над реальными продуктами. Сгенерированные ИИ vision-заявления, как правило, остаются правдоподобными обобщениями, а не острым, неочевидным позиционированием, которое по-настоящему задаёт направление команде. Аналогичная проблема со стратегией: одноразовые ИИ-стратегии лишены контрарианской точки зрения, которая делает направление защищаемым на фоне рыночных альтернатив. Приоритизация роадмапа — третья область, где ИИ умеет считать и категоризировать, но не способен взвесить нюансированные компромиссы, отражающие суть продукта.

ИИ как партнёр по мышлению, а не источник решений

Наиболее полезная концепция в материале — идея о том, что ИИ усиливает уже имеющуюся экспертизу, а не заменяет её. Рекхи описывает, как задаёт Claude и ChatGPT конкретные ограничения и контекст — например, при проработке задачи ценообразования — и использует результаты как сырой материал для реакции, а не как готовые ответы. Разграничение между использованием ИИ для исследования вариантов и для принятия решений сохраняет стратегическое качество работы в руках человека.

Для кого этот материал

Опытные PM, которые выстраивают ИИ-практики и хотят понять, с чего начать, найдут фреймворк непосредственно применимым. Тимлидам, которые решают, какие рабочие процессы передать ИИ, а какие защитить от него, материал также будет полезен.