Aakash Gupta: Семь AI-компетенций для продакт-менеджеров — доклад в Berkeley ProductCon

О чём видео

Аакаш Гупта — автор и консультант, специализирующийся на AI для продакт-менеджеров — выступил с этим докладом на Berkeley’s ProductCon. Выступление организует навыки работы PM с AI в семь областей: промптинг, AI-копилоты, AI-агенты, прототипирование, AI-ассистированный discovery, создание AI-фич и AI-аналитика. Запись длится около часа, каждая область разобрана последовательно с рекомендациями по инструментам — это фреймворк, который команды могут использовать, чтобы определить, какие компетенции развиты, а какие нет.

Для кого

Для продакт-менеджеров, которые уже экспериментировали с AI-инструментами, но не систематизировали свой подход так, чтобы его можно было воспроизвести или объяснить коллегам. Также полезно для тимлидов и руководителей продуктовых команд, которым нужен общий словарь и базовые стандарты навыков. В докладе упоминается, что такие компании, как Zapier и Shopify, начали оценивать работу PM в том числе по владению AI — так что тема актуальна и для карьерного роста.

Ключевые идеи

Навыки промптинга у разных специалистов различаются куда сильнее, чем принято считать. Гупта использует аналогию с Excel: разрыв между тем, кто едва умеет вводить данные, и тем, кто строит сложные модели, огромен — хотя обоих можно назвать «пользователями Excel». RTF-фреймворк (Role, Task, Format) предлагается как рабочий базовый уровень. Только 5% PM ведут библиотеку промптов, что со временем только увеличивает разрыв между теми, кто итерирует свои промпты, и теми, кто начинает заново каждый раз.
Системные промпты помогают устранить угождательство (sycophancy) в AI-обратной связи. Техника, которую Гупта называет «Absolute Mode», — инструкция модели в начале диалога пропустить позитивное подкрепление и давать прямые, критические ответы — даёт более полезный результат при работе с PRD, feature briefs и стратегическими документами. Без такой инструкции AI-модели склонны подтверждать написанное, а не указывать на слабые места.
Инструменты диктовки примерно вдвое ускоряют работу с моделью. Набор текста — узкое место при работе с заметками из discovery, транскриптами звонков или черновыми стратегическими мыслями. Инструменты вроде Wispr Flow и Speechify конвертируют речь в текст достаточно быстро, чтобы изменить практическую экономику использования AI для аналитики и написания в течение рабочего дня.
Фреймворк из семи компетенций делает внедрение AI измеримым, а не расплывчатым. Вместо вопроса «использует ли команда AI вообще», структура Гупты позволяет определить, какие конкретные области — агенты, прототипирование, аналитика — недостаточно развиты. Это полезно как для личной самооценки, так и для формулировки чётких ожиданий при найме и в разговорах об эффективности.

Стоит смотреть, если…

Вы используете AI в работе PM, но результаты нестабильны и их сложно объяснить коллегам — или если вы выстраиваете стандарты AI-навыков для продуктовой организации и хотите фреймворк с достаточной конкретикой, чтобы действовать.