Продуктовый коучинг и искусственный интеллект

Исторически лучшим способом освоения продуктовой модели считался продуктовый коучинг. Ответственность за обеспечение такого коучинга возлагалась на руководителя. Именно через практическое наставничество формировались многие сильные продуктовые лидеры.

В наиболее устойчивых инновационных компаниях коучинг выступает ключевым принципом лидерства. Без формирования доверия со стороны стейкхолдеров трансформация невозможна. Эффективный коучинг способствует развитию профессиональной зрелости продуктовых специалистов и укреплению их авторитета.

Однако в реальности значительная часть компаний не располагает руководителями, способными выполнять роль продуктовых коучей. Причины заключаются либо в отсутствии личного опыта работы в продуктовой модели, либо в нехватке времени, усугублённой увеличением числа прямых подчинённых.

В результате наблюдается парадокс: потребность в продуктовом коучинге растёт, тогда как доступность квалифицированного наставничества остаётся ограниченной. Внешние коучи и обучение могут частично компенсировать этот дефицит, однако они не заменяют системной ежедневной работы с руководителем, который понимает стратегический контекст компании. Отрасли требуется масштабируемое, доступное и экономически оправданное решение для миллионов продуктовых специалистов и десятков тысяч продуктовых лидеров.

В течение последнего года проводились эксперименты по использованию генеративного ИИ для решения проблемы масштабирования продуктового коучинга - сначала через настраиваемые GPT, затем через фундаментальные модели.

За последние месяцы качество моделей существенно выросло. Параллельно развивались подходы к передаче стратегического и организационного контекста. Инженерия промптов трансформировалась в инженерный подход к контексту. Вывод состоит в следующем: фундаментальные модели могут использоваться в качестве персонального продуктового коуча.

При наличии сильного руководителя, способного выполнять роль коуча, приоритет должен сохраняться за человеческим наставничеством. Однако при отсутствии такой возможности модели, настроенные с учётом стратегического контекста компании и выбранной операционной модели, способны обеспечивать коучинг на уровне, сопоставимом с большинством менеджеров.

Вопрос о том, равны ли модели лучшим человеческим коучам, вторичен. Ключевой вопрос заключается в способности ИИ-коуча помочь большинству продуктовых специалистов развить продуктовое мышление и повысить уровень вклада. Для индивидуальных продуктовых специалистов ответ положительный. Для продуктовых лидеров в крупных организациях оптимальным является сочетание ИИ-коучинга и сильного человеческого лидерского коучинга.

Современные фундаментальные модели (Claude, Gemini, GPT) демонстрируют уровень ответов от разумного до достаточно высокого качества. Частота серьёзных ошибок снизилась, хотя полностью не устранена.

При использовании модели в качестве коуча требуется чёткое указание операционной модели продукта - в частности, различение продуктовой модели и проектной модели. В продуктовом сообществе существует множество конкурирующих подходов, что может приводить к противоречивым рекомендациям без уточнения контекста.

Фундаментальные модели не являются детерминированными системами. Ответы могут варьироваться во времени. Пользователь обязан подвергать рекомендации критическому анализу, искать противоречия и уточнять аргументацию. Одним из базовых направлений работы с моделью-коучем является развитие продуктового чутья.

Доступ к фундаментальным моделям означает возможность круглосуточного получения консультационной поддержки вне зависимости от географии. Любой продуктовый специалист, обладающий автономией и доступом к интернету, получает возможность работать с инструментом, агрегирующим знания ведущих практиков отрасли.

После настройки модели с учётом контекста компании возможно системно прорабатывать следующие области:

• стратегию компании и продуктовую стратегию;
• конкурентную среду и рыночную динамику;
• доменную специфику;
• продажи и маркетинг;
• финансовую модель (затраты и монетизация);
• юридические и комплаенс-ограничения;
• ключевые метрики;
• типы пользователей и клиентов;
• технологическую платформу;
• вклад команды в общую стратегию;
• взаимодействие с другими командами.

Эти знания являются минимальной базой для формирования сильного продуктового мышления.

Распространение ИИ-коучинга следует классической кривой принятия технологий. Часть компаний активно внедряет генеративный ИИ и стимулирует сотрудников использовать инструменты. Другие занимают осторожную позицию, ограничивая доступ до прояснения рисков, связанных с безопасностью и конфиденциальностью.

Подобная осторожность особенно характерна для регулируемых отраслей и организаций, работающих с чувствительными данными. Тем не менее, специалисты и компании, осваивающие ИИ-инструменты, получают преимущества в скорости обучения и глубине анализа. Модели остаются инструментом, а не заменой профессионального суждения. Их использование требует критического мышления, проверки гипотез и активной интеллектуальной позиции.

Развитие фундаментальных моделей не отменяет ценность продуктовой модели, а, напротив, усиливает требования к её качественной реализации. Если ранее дефицит продуктового коучинга ограничивал масштабирование сильных продуктовых практик, то сегодня доступность ИИ-инструментов снимает часть этого ограничения. Однако это создаёт новую зону ответственности - организационную.
ИИ может ускорить обучение, повысить плотность обратной связи и помочь структурировать мышление. Но он не формирует среду. Среда остаётся задачей лидерства.

Качество продуктового коучинга - человеческого или ИИ - определяется глубиной контекста. Без ясной продуктовой стратегии, без сформулированного видения, без прозрачной топологии команд и согласованных целей любой коучинг будет фрагментарным. Фундаментальные модели способны работать с контекстом, но они не создают его автоматически. Стратегическая неопределённость, организационные конфликты, политические ограничения - всё это должно быть осмыслено и сформулировано внутри компании.

Таким образом, роль продуктового лидера не упрощается. Она становится более требовательной. Именно лидер формирует стратегический каркас, в рамках которого ИИ может усиливать команды.

Использование модели как коуча ускоряет развитие навыков: структурирование гипотез, анализ аргументов, подготовка к обсуждениям со стейкхолдерами, проверка логики решений. Однако продуктовая зрелость определяется не набором техник, а способностью принимать решения в условиях неопределённости. Это включает:

• способность работать с риском;
• умение балансировать ценность, жизнеспособность и реализуемость;
• понимание системных последствий решений;
• развитие профессионального суждения.

ИИ может выступать катализатором этого развития, но окончательное суждение остаётся за человеком.

Масштабируемость ИИ-коучинга меняет динамику развития внутри компаний:

1. Снижается зависимость от ограниченного числа сильных менеджеров.
2. Ускоряется онбординг новых продуктовых специалистов.
3. Повышается требование к качеству стратегического контекста.
4. Усиливается необходимость в ясной операционной модели продукта.

Компании, сохраняющие проектную модель управления, могут использовать ИИ для оптимизации документации и процессов. Компании, ориентированные на продуктовую модель, получают инструмент ускоренного развития компетенций. Различие между этими подходами становится ещё более заметным.

ИИ не заменяет человеческое наставничество в вопросах власти, влияния, организационной динамики и сложных межличностных ситуаций. На уровне продуктового лидерства остаются задачи:

• формирование доверия;
• управление конфликтами;
• работа с сопротивлением;
• изменение культуры.

Эти аспекты по-прежнему требуют человеческого участия. Оптимальной становится гибридная модель: ИИ усиливает развитие ремесла и аналитического мышления, человеческий коуч - стратегическое и лидерское измерение.

Продуктовый коучинг перестаёт быть исключительно ограниченным ресурсом. Он становится доступной инфраструктурой развития. Однако доступность инструмента не гарантирует зрелости.

Компании, способные объединить:

• ясную продуктовую стратегию;
• прозрачную операционную модель;
• развитие продуктового лидерства;
• осознанное использование ИИ;

получают преимущество в скорости обучения и качестве решений.

ИИ в продуктовом коучинге - это не замена профессионализма, а ускоритель его формирования.

Источник: Silicon Valley Product Group (SVPG), статья Product Coaching and AI | Автор: Marty Cagan
Оригинал: https://www.svpg.com/product-coaching-and-ai/
Текст опубликован в переводе. Все идеи и формулировки принадлежат автору оригинала.