Marily Nika: PM, использующие ИИ, вытеснят тех, кто этого не делает

Мэрили Ника — руководитель ИИ-продуктов в Google и основательница AI Product Academy, которая обучила более 30 000 продакт-менеджеров. Этот эпизод был записан для подкаста Ленни Рачицки «How I AI» и опубликован 1 декабря 2025 года. Он посвящён одному конкретному вопросу: как выглядит современный PM-инструментарий, когда ИИ доступен на каждом этапе продуктовой работы?

О чём видео

Ника в реальном времени проходит через полный цикл разработки продукта, используя в качестве демонстрационного кейса концепцию умного холодильника. Начиная с нуля — без брифа и существующих исследований — она завершает путь от анализа рынка до отполированной презентации для стейкхолдеров менее чем за 20 минут. Видео структурировано вокруг пяти инструментов, каждый из которых применяется к конкретному этапу рабочего процесса.

Ключевые выводы

Reddit как источник исследований через Perplexity. Ника использует фильтр «обсуждения и мнения» в Perplexity для поиска дискуссий о концепции умного холодильника на Reddit, а затем передаёт результат ИИ-агенту, который симулирует дебаты «за» и «против». Она считает этот подход более информативным, чем традиционные опросы, поскольку обсуждения на Reddit отражают настоящие болевые точки, а не отредактированные ответы. Техника применима к любой потребительской категории с активным сообществом на Reddit.
Кастомные GPT для черновиков PRD. Результаты исследования попадают в кастомный GPT, настроенный под её стиль письма, который создаёт структурированный первый черновик PRD. Результат требует правки, но отправная точка — документ с правильными разделами и структурой, а не чистый лист. Она подчёркивает, что ценность GPT — в скорости создания первого черновика, а не в качестве финального результата.
v0 для интерактивных прототипов. PRD передаётся в v0.dev, который генерирует кликабельный прототип из документа. По наблюдению Ники, стейкхолдеры реагируют на интерактивные прототипы иначе, чем на письменные спецификации: они тестируют допущения, находят пробелы и обращают внимание на крайние случаи, которые проигнорировали бы при чтении документа. Сессия, которая раньше требовала дизайнера и нескольких итераций, теперь занимает половину дня.
Flow и Sora для нарративных продуктовых видео. Для создания материалов коммуникации со стейкхолдерами она генерирует короткие демонстрационные видео продукта с помощью Google Labs Flow и Sora. Они сжимают концепцию продукта в двухминутную визуальную историю, которая передаёт замысел быстрее, чем слайды для аудитории, которая не станет читать PRD.
NotebookLM как структурированный оценщик. В конце рабочего процесса она загружает все материалы в NotebookLM и использует его как интерактивного судью — задаёт вопросы, чтобы оценить концепцию продукта на фоне рыночных альтернатив и выявить слабейшие допущения. Это работает как предварительный анализ провала, занимающий минуты, а не воркшоп.

Стоит смотреть, если

Вы — PM, работающий без выделенного дизайнера или команды исследователей, поскольку описанный рабочий процесс снижает зависимость от специалистов на этапах открытия и прототипирования. Также актуально, если вы используете один универсальный ИИ-ассистент для всего и хотите увидеть, как последовательное применение специализированных инструментов меняет качество и скорость результата на каждом этапе.