Advertise on podcast: Подкаст make sense (Есть смысл)

«Сейчас кардинально всё поменялось. Нужны своего рода индивидуальные предприниматели, бизнесмены, которые не просто могут придумать и написать промт, но и дотащить это до продакшена, до получения результата» «Один из критериев успеха — это когда человек даже в корпорации относится к бюджету как к своему. Прошёл спринт, стоимость — 3,5 миллиона рублей. Сколько эффектов мы получили? Если нет ответа — мы сожгли эти деньги» «Мы брали людей из стартапов, но люди за полтора–два года меняются и становятся корпоратами. Роль лидов — бодрить людей. Ни в коем случае нельзя ругать, надо бодрить и выстраивать процессы, которые подталкивают» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость:  Андрей Бийчук, директор центра продуктов телеком технологий, МТС Выпуск записан в студии МТС Тг-канал: https://t.me/mtsprodact Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт конференции: https://vk.cc/cX11Mc Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 02:50 — Роль продакт-менеджера в корпорации 05:02 — «Продакты были всегда — просто называлось по-другому» 07:08 — Куда сдвинулся рынок и почему начинающих специалистов стало меньше? 10:12 — Новое требование к найму: умение доводить до результата 14:54 — Плюсы и риски найма продактов из стартапов 17:18 — Профиль продакта в МТС: бюджетный цикл и защита финансирования 20:52 — С какого грейда начинается ответственность за деньги? 21:43 — Прямые и косвенные эффекты продуктов: LTV и конверсия 27:04 — Стратегия против тактики: какие критерии успеха? 32:40 — Должен ли продакт знать стоимость спринта? 38:12 — Запуск новой инициативы в корпорации за 3 дня 44:52 — Реально ли в корпорации относиться к продукту как к своему?  49:17 — Продукт «Защитник» МТС: от антиспама к «антивирусу для сим-карт» 56:46 — Агент безопасности в звонке: почему это было непросто?  58:27 — Гонка вооружений и адаптация схем: мошенники против антифрода 01:00:48 — Россия в мировом контексте телефонного мошенничества В подкасте упоминаются: — «Кто? Решите вашу проблему номер один» Джефф Смарт и Рэнди Стрит (https://vk.cc/cX0A25) — «Непревзойденный В-747» Саттер Д. (https://vk.cc/cX10gl)  Словарик терминов: — LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента, совокупная прибыль, которую клиент приносит компании за весь период взаимодействия.— Спринт (от англ. sprint в контексте Agile/Scrum) — ограниченный по времени рабочий цикл (обычно 1–4 недели), в течение которого команда выполняет определённый набор задач. — Антифрод (от англ. anti‑fraud) — система защиты от мошенничества, комплекс мер и технологий для выявления и предотвращения мошеннических операций. — Корпораты (разг., от «корпоративные сотрудники») — штатные сотрудники крупной компании, работающие в рамках устоявшихся корпоративных процессов.

«Самый страшный понедельник команды — когда накануне руководитель сходил на какое-нибудь обучение.» «Нельзя изменить майндсет, насадив это сверху, потому что кто-то пришёл из бигбоссов и сказал: "Ребята, завтра думаем по-новому". Если ты создашь определённые инструменты, процессы и точки контроля, думать по-новому люди не начнут сразу просто потому, что кто-то это захотел.» «Найди тех, у кого тоже болит, потому что люди более склонны решать проблемы, которые есть у них самих. Если ты не можешь найти таких людей — возможно, тебе кажется, что это болит, и изменения вообще не нужны.» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Мария Осипова, директор по продуктам, Авито Доставка Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт конференции: https://vk.cc/cWGjPF Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим: 00:00 — Введение 02:17 — Единственная константа — это изменения 03:30 — Почему люди не могут привыкнуть к постоянным изменениям? 03:59 — Изменение как продукт: ценность, целевая аудитория, жизненный цикл 06:01 — Сегментация ЦА изменений: внедряющие, выгодоприобретатели, спонсоры 08:53 — Ценностное предложение изменений: почему этот этап часто пропускают? 10:12 — Как собрать группу первых сторонников? 12:36 — Четыре типа изменений: процессные, организационные, стратегические, культурные 13:46 — Культурные изменения: почему нельзя насадить майндсет сверху 15:31 — Когда нужно откатить изменения и честно признать провал гипотезы 17:37 — Опросы сотрудников в Авито как индикатор для изменений 19:01 — Период неустойчивости: с чётким планом яму проходишь быстрее 20:00 — Сроки изменений: от пары дней до года 23:27 — Метрики успеха: проваливается около 10% изменений 25:43 — Стейкхолдер-менеджмент: матрица влияния и заинтересованности 28:03 — Составляющие матрицы: степень влияния, заинтересованность, стратегия взаимодействия 30:55 — Доверие через прозрачность: эволюция отношений со стейкхолдерами 33:55 — Работа со «злым» стейкхолдером: понять мотивы и предложить быстрый тест 37:56 — Подсказка: нужно учитывать праздники и периоды продуктивности 40:14 — ИИ и изменения: технологии дают средний вариант, а люди реагируют по-разному 42:36 — Четыре совета: как правильно внедрять изменения? В подкасте упоминается:  — Дейл Карнеги «Как завоевывать друзей и оказывать влияние на людей» (https://vk.cc/cWGiLn) Словарик терминов:  — Майндсет (от англ. mindset — образ мышления) — устоявшаяся система взглядов, установок и моделей мышления, определяющая подход человека или группы к решению задач и восприятию изменений. — Стейкхолдер (от англ. stakeholder — заинтересованная сторона) — лицо или группа, имеющая интерес или влияние в проекте, процессе или изменении. 

🌐 Бесплатный курс «Сигнал. Как сделать ИИ полезным в ежедневной работе.» → https://vk.cc/cWmkdH «Личный опыт становится тем, что позволяет получать более качественный результат от модели. У модели этого опыта нет. У нее есть общий, генерализованный опыт и представление о том, что такое хорошо.» «Запреты — это очень сильный инструмент для работы с моделями. Они очень хорошо фреймят и ChatGPT, и Claude код. Важно не перегибать, потому что можно отбить всю креативность.» «Нам нужно знать, как выглядит хорошо. Если мы не знаем, то нам нужно спросить о том, как это хорошо выглядит, либо поискать, либо посоветоваться с кем-то из людей, может быть, с кем-то из более умных моделей или провести дип-ресерч.» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт конференции: https://vk.cc/cWmki0 Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 01:22 — Cценарии применения ИИ: отказ, слепое доверие, магические промпты 04:34 — Живой пример, как пять строчек меняют всё 07:34 — Причины генерации бесполезных ответов 10:09 — Опыт как суперсила при работе с моделью 11:40 — Инструмент «контракт»: описание результата до старта генерации 12:55 — Пять элементов контракта с моделью 15:20 — Модель врет и не проверяет себя: пример с исследованием конкурентов 16:34 — Поддакивание моделей и эксперимент с шестью циклами 19:02 — ИИ только генерирует, но не верифицирует 21:46 — Якорение модели на случайных данных из контекста 23:01 — Почему проверка должна быть внешней и перекрестной? 24:30 — «Рваная» граница компетенций модели 28:31 — Ловушки доверия: от скепсиса до полной автоматизации 29:43 — Ответственность всегда остается за человеком 30:41 — Анонс бесплатного курса «Сигнал» от ProductSense В подкасте упоминается: — Исследование «Менеджмент продуктов 2025»: https://productsense.io/research25/ Словарь терминов:  — Якорение — фиксация модели на ранее упомянутых цифрах или решениях — «Рваная граница» — невидимая и непредсказуемая граница между тем, что модель делает хорошо, и тем, где ошибается

«Самая главная человеческая функция в работе с ИИ — это принятие риска на себя. Агенту все равно, он сделает и так. Агент не может нести ответственность» «Огромнейшая иллюзия, что можно за две недели написать скиллы. Если бы можно было за две недели написать, все бы уже написали» «Я думаю, через пару лет люди наиграются и такие: блин, наш бизнес не в том, чтобы себе вайбкодить маркетинговую платформу. И все вернутся в условный SaaS, просто это будет уже SaaS другого поколения» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Денис Пушкин, СРО Plurio AI Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт конференции: https://vk.cc/cW6qeM Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 03:22 — Будут ли нужны продакт-менеджеры в эпоху ИИ? 05:04 — Что умеет маркетинговый ИИ-агент от Plurio 07:09 — Составляющие агента: скиллы, описание бизнес-процессов и правила 09:47 — Что такое агент с продуктовой точки зрения 10:48 — Работа с ошибками агентов: прозрачность размышлений и ретроспективный анализ 13:57 — Принятие рисков — главная человеческая функция при работе с ИИ 15:23 — Масштабирование ошибок и иллюзия контроля 19:16 — Скорость обучения агентов: почему нельзя написать скиллы за 2 недели? 22:40 — Почему SaaS не умрет и отказ от самодеятельности 24:24 — Пример хорошего скилла: анализ рекламных материалов и кросс-платформенные рекомендации 32:03 — Конкуренция при одинаковых скиллах: почему контекст решает? 35:08 — Как агенты меняют портрет навыков продакт-менеджера 43:13 — Зачем всё ещё нужны аналитики?  47:01 — Бизнес-ценность агентов и почему корпорациям не нужна массовая оптимизация 51:01 — Ретроспективная проверка кода вместо предиктивной 53:06 — ИИ-маркетинг-инженер — профессия, которой пока не существует 57:15 — Главный барьер при внедрении агентов — недоверие Словарь терминов:  — Скилл — алгоритм, последовательность действий, которую агент выполняет для получения результата  — SaaS (software as a service) — программное обеспечение как услуга  — Предиктивный — связанный с прогнозированием будущего поведения кого-, чего-либо

«Надо искать асимметрии, искать то, где можно найти нечестное конкурентное преимущество и сделать резкий рост либо качества, либо сделать снижение стоимости, либо и того, и другого» «Подход с тем, что мы сыпем деньги на проблемы и пытаемся решить проблемы, засыпая их внешними деньгами, не провоцирует строить экономические модели вообще» «По факту школы — это во многом девелоперский бизнес. Вся экономика школы определяется выбором локации» Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Дмитрий Абрамов, Founder & CEO DUMA School, доступные школы нового поколения в Африке Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт: https://vk.cc/cVSBcO О чем говорим: 00:00 — Введение 01:58 — Африка — новое окно возможностей для кратного роста 05:01 — Образование как продукт в развивающихся странах 08:03 — Как Кения сделала начальное образование обязательным и что пошло не так 10:02 — Расслоение рынка: частные и церковные школы 12:30 — Школы международного образца и британское наследие 14:34 — Магическое мышление и ограниченная картина мира 16:54 — Что важно родителям: безопасность, питание, а только потом качество 20:21 — Контекст Африки: разношерстность и историческое наследие 26:57 — Трущобы Найроби: два миллиона человек на площади двух микрорайонов 30:23 — Проблема донорских денег: нерациональное финансирование и отсутствие экономических моделей 37:28 — Решение о запуске: сначала мечта, а потом рационализация 42:03 — Исследования, которые не сработали, и эффективность офлайн маркетинга 46:06 — Экономика школы, инвестиционные расходы и операционный контроль 54:53 — Офлайн-маркетинг: листовки, обход домов и робособака из Китая 01:01:36 — Product-market fit: опережающие метрики и осознание неопределенности 01:05:53 — Чему учить, если не знаешь, каким будет мир через 11 лет Словарь терминов: Product-market fit — состояние, при котором продукт максимально удовлетворяет потребности конкретного сегмента рынка и востребован потребителями настолько, что возникает устойчивый органический спрос

«Часто разработчикам непонятно, что им платят не за то, чтобы они написали 100 строчек кода, им платят за то, чтобы они либо заработали сколько-то денег бизнесу, либо сэкономили сколько-то денег бизнеса. И вот это непонимание часто приводит к агрессии, к отрицанию новых подходов.» «Если вы делаете работу вместе с AI, вы все еще отвечаете за результат этой работы. Не AI отвечает за результат, а вы отвечаете за результат.» Ведущие: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Максим Романовский, Head of AI & Product Engineering Телеграм-канал Максима: https://t.me/max_about_ai Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт: https://peoplesense.ru/ О чём говорим 00:00 — Введение 02:05 — Что не так с классической программной инженерией 04:57 — Инкапсуляция ролей: может ли разработчик думать о продукте 06:27 — Универсальные специалисты против генералистов: куда движется рынок 08:17 — Планирование как узкое горлышко между кодом и продуктом 09:53 — Программирование с ИИ и сложность корпоративных систем 10:43 — Определение роли продуктового инженера 12:01 — Пользовательские интервью и итеративный процесс разработки 15:06 — Внутренняя и внешняя разработка: кто такой инженер внедрения? 17:02 — Метрики для инженеров: DAU, MAU, целевые действия 18:25 — Стоимость разработчика и менеджера продукта 20:01 — Что проще прокачать: гибкие навыки или технические? 21:06 — Программирование с ИИ и высвобождение времени для продуктовых задач 24:00 — Расхождение технических и продуктовых ролей в будущем 25:22 — Контур работы с ИИ-агентами: инфраструктура и ограничения 31:17 — Как менеджеру продукта вкатиться в продуктовую инженерию 34:55 — Программирование с ИИ в реальных продуктах 39:17 — Инженерия роста: новая роль на стыке маркетинга и разработки 43:13 — ROI ИИ-инструментов: 9 из 10 задач пока не окупаются 46:24 — Зачем оцифровывать мысли и хранить их в тексте? 49:49 — Лаконичность в эпоху ИИ: пишите агентам подробно, от агентов требуйте коротко 53:05 — Ответственность продуктового инженера на примере матрёшки Словарь терминов: DAU (англ. daily active users) — дневная активная аудитория, число активных пользователей за день. MAU (англ. monthly active users) — месячная активная аудитория, число активных пользователей за месяц. ROI (англ. return on investment) — окупаемость, отношение полученной пользы к затратам (деньги, время, ресурсы). Head of AI & Product Engineering — руководитель направления ИИ и продуктовой инженерии.

«Главная проблема, с которой вы столкнетесь при любом запуске внутри компании — это человеческий ресурс». «Проблема большинства людей, которые занимаются бизнесом, партнеркой — они не думают про цели своего контрагента. Вообще никто не задумывается про это». «Внутри компании ты адвокат партнера. Потому что если ты не отстаиваешь его интересы, то партнерство пойдет на упадок…». Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Никита Фроликов, руководитель управления партнерских каналов продаж в X5 Digital Telegram-канал Никиты: https://t.me/Manager_Nikita_Frolikov Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт: https://peoplesense.ru/ Конференции ProductSense, 10–11 сентября 2026 года, Москва.  Сайт: https://productsense.io  Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 02:25 — Как запустить новый бизнес внутри корпорации? 05:29 — Опыт Яндекс Маркета: продажа уцененных товаров 06:47 — Как определить «синергичность» новой идеи основному бизнесу 09:37 — Главная проблема любого запуска — человеческий ресурс 11:19 — MVP с минимальным ресурсом без выделенной команды 16:34 — Цикл жизни запуска: от идеи до P&L 20:17 — Три слайда для защиты идеи перед руководством 23:00 — Внутренний нетворкинг: кофе, паддл и доверие 27:14 — Не бойся писать первым! 31:22 — Профессиональный и личный коннект: почему важно разделять 34:15 — Построение партнерства: баланс интересов и роль адвоката партнера 37:36 — Переговоры о ценах: как искать модель взаимной выгоды 43:42 — Подготовка к переговорам: подбор слов и работа через мотивацию 47:48 — Когда лучше перенести встречу? 49:31 — Теория игр и «дилемма заключенного» в переговорах 54:41 — Пожелания от Никиты В подкасте упоминается: — Джим Кэмп «Сначала скажите нет . Секреты профессиональных переговорщиков»(https://vk.cc/cVllMk) Словарь терминов:  MVP (англ. minimum viable product) — минимально жизнеспособная версия продукта, чтобы проверить гипотезу с минимальными затратами.  P&L (англ. profit and loss) — отчёт о прибылях и убытках, финансовая модель доходов и расходов.

«Ваша суперсила заключается в том, что вы знаете, как выглядит хороший результат. Конкретно в своей области». «97% используют в работе искусственный интеллект, но при этом 77% из этих же опрошенных не видят влияния на бизнес» «Можно делегировать задачи, но не делегировать ответственность». Ведущий Юра Агеев, основатель ProductSense Конференция ProductSense, 10–11 сентября 2026 года, Москва Сайт: https://productsense.io  Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт: https://peoplesense.ru/ Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим 00:00 — Введение 01:33 — FOMO и мотивация разобраться в ИИ 03:53 — Две суперсилы: опыт и Ai-fluency 07:06 — 97% используют ИИ, но 77% не видят влияния на бизнес 07:48 — Рейтинг подходов: привлекательность vs полезность 08:52 — Вайб-кодинг для руководителей и продакт-менеджеров 10:03 — Разовые вопросы без контекста, с памятью и без неё 11:05 — Промпт-инжиниринг и работа с контекстом 11:56 — Виртуальный совет директоров 13:34 — «Контракт» с LLM о формате и критериях результата 14:31 — Интеграции через MCP и сопутствующие риски 16:10 — Голосовой ввод и постобработка через LLM 18:10 — Персональная операционная система руководителя 20:59 — Не всё привлекательное действительно полезно 23:37 — Четыре уровня зрелости: от чата до оркестровки 28:46 — Делегирование агентам: матрица риска и проверяемости 31:37 — Ошибки агентов: критерии валидации и цена промахов 32:29 — С чего начать: вопросы для поиска задач и первый пилотный процесс 35:04 — Практический план: первый контракт и создание навыка для агента Словарь терминов:  FOMO (англ. fear of missing out) — «страх упустить что-то важное». AI-флюенси (англ. AI fluency) — умение работать с ИИ итеративно: задавать контекст, уточнять, проверять, добиваться нужного результата. LLM (англ. large language model) — большая языковая модель. MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт взаимодействия LLM с внешними инструментами и источниками данных. Полезные ссылки:   — Handy ( https://github.com/cjpais/Handy )  — Meetly ( https://meetly.me/ )

🔍 Исследование «Менеджмент продуктов 2025»: https://vk.cc/cUOfrf «Информации стало очень много. Переизбыток информации. 53% говорят: слишком много, сложно выбирать». «97% используют ИИ в работе либо точечно, либо на постоянной основе, но 77% не видят влияния на бизнес». «Вас не заменит искусственный интеллект, но есть вероятность, что вас заменит тот, кто пользуется им эффективнее». Ведущие:  Юра Агеев, основатель ProductSense, Оля Стратанович, программный директор ProductSense, Head of product в Одноклассниках 🔍 Исследование «Менеджмент продуктов 2025»: https://vk.cc/cUOfrf 🔍 Исследование «Менеджмент продуктов 2024»: https://productsense.io/research24 О чём говорим: 00:00 — Введение 03:49 — Зарплаты и грейды: что видно по CPO и корпорациям? 05:24 — Наём и карьерные «перепрыгивания», дефицит сильных кандидатов 08:59 — Состав аудитории: почему «проседают» мидлы и что стало с джунами? 12:50 — Специализации: рост B2B и роль отраслевого опыта 16:26 — Офис, гибрид и важность личных встреч 18:02 — Причины выбора работы и влияние сильного руководителя 20:18 — Как оценивают продактов сейчас и как будут оценивать в будущем? 22:19 — Что развивают и планируют развивать: ИИ-навыки, аналитика, мета-навыки 27:19 — Форматы развития и проблемы выбора контента 29:36 — Как продакты относятся к применению ИИ в рабочих задачах? 32:36 — Бизнес-эффект от применения ИИ 34:35 — ИИ в найме: от скоринга вакансий до транскриптов собеседований 37:51 — Будущее профессии: куда сместится роль менеджера продукта? 41:10 — Появление и развитие роли ИИ-продакта 44:46 — Насколько актуальны традиционные инструменты? 46:08 — Что ещё внутри исследования: рейтинг работодателей, уроки года и подборки ресурсов Обсудить подробнее развитие в профессии, использование ИИ и тенденции рынка приглашаем на наших конференциях: Конференция PeopleSense пройдёт 4–5 июня 2026 года в Москве.  Сайт конференции: https://peoplesense.ru Конференция ProductSense пройдёт 10–11 сентября 2026 года в Москве.  Сайт конференции: https://productsense.io Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

«Проблема в том, что постоянно приходится передавать контекст от одного человека к другому. Возникает бас-фактор». «Самое ценное — это управление контекстом. Если ты его завязываешь на свою инфраструктуру, на свои сервисы, на свои продукты, он как раз уже персонализируется по твоим клиентам, давая возможность работать с тем контекстом, к которому клиент уже привык». «Хочешь — пиши сам код, ну кто тебе мешает. Но будь готов, что, скорее всего, бизнес перейдёт на новую парадигму, потому что для него это быстрее». Ведущий:  Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Александр Бондаренко, руководитель продуктовой разработки, Garage Eight Конференции ProductSense, 10–11 сентября 2026 года, Москва.  Сайт: https://productsense.io (https://productsense.io/)  Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт: https://peoplesense.ru/ Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим 00:00 — Введение 01:58 — Личный сетап агентов, эксперименты и первые сценарии 03:34 — Почему тема агентов это про оргмодель, а не про игрушки 06:05 — Откуда взялся agile: ответ на рост сложности продуктов 09:10 — Идея мини-команд для быстрого тестирования гипотез с агентами 11:10 — Риски одиночки: туннельность, критика, bus-фактор 12:05 — Платформенная команда: стандарты, golden path и quality gates 14:05 — Зависимость централизации от культуры компании 16:12 — Продакт-инженер: продукт и инженерия в одном цикле 17:32 — Схлопывание ролей: инженеры учат продукт, продукты учат технику 19:33 — Практика пайплайнов в работе с агентами: сначала документация, потом код 26:03 — Контекст как главная ценность и способ удержания клиентов 29:01 — Один в поле не воин: почему запуск и масштаб важнее кода? 30:28 — Можно ли доверять агентам? 33:54 — Конкуренция заставит ускоряться: когда агенты станут нормой? 35:55 — Практика внедрения агентов: выделенные пилоты и команды добровольцев 37:35 — Главные риски: стоимость токенов и деградация навыков 42:09 — Как будут трансформироваться процессы и agile-роли? 50:57 — Как правильно строить эксперимент: задачи, команды, обучение и метрики

«Для того, чтобы сделать хорошо, нужно, чтобы те, кто это делает, умели делать хорошо, и чтобы у них были ресурсы, чтобы сделать хорошо. А чего-то из этого может не быть». «Компетентность дизайнера проявляется в том, насколько ты способен из тех ресурсов, которые есть, выжать максимум. Не можешь сделать поиск как в Гугле, окей. Но что ты можешь сделать, чтобы человек находил то, что хочет, с большей вероятностью». «А/Б — тест это не заклинание. Нужно понять, что конкретно мерим, какое значение считаем успехом, и что будем делать дальше, если получили именно такие цифры». Ведущий:  Юра Агеев, основатель ProductSense Гость:  Илья Бирман, продуктовый и информационный дизайнер, арт-директор дизайн-бюро Артёма Горбунова, бюро Горбунова Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим: 00:00 — Введение 01:25 — Илья о себе, дизайн как часть личности 02:23 — За что Илья любит дизайн интерфейсов 03:10 — Как понять, что интерфейс плохой, если опыт субъективен 04:39 — Когда пользователю плохо, важно ли это бизнесу? 05:40 — Почему дизайнеры спорят с продактами? 06:59 — Сроки и ограничения как часть задачи дизайна 09:12 — Интерфейс — это не только кнопки, а работа со сценариями 15:24 — Навигация как интерфейс офлайна: продукт всегда шире экрана 17:31 — Почему вокруг так много плохих интерфейсов 18:51 — Пример Apple: влияние компетентности руководителя на дизайн 21:17 — Компетентность дизайнера: выжать максимум из ресурсов 22:27 — Может ли интерфейс быть конкурентным преимуществом продукта? 25:00 — Привычки и мода: когда улучшения опасны? 29:03 — Как внедрять новый интерфейс и не ломать привычки 30:00 — Компромисс удобства и бизнес-метрик, пример с рекламой 31:46 — Проектировать интерфейс — значит думать сценариями 35:00 — Почему идея А/Б-теста часто не работает? 42:52 — Принцип без обучения и цена непонятных интерфейсов 48:19 — Зачем «недизайнерам» базовая грамотность в дизайне 52:19 — Генеративный ИИ: важно понимать, что просить и что считать хорошим

«В моей работе отношения между людьми и компаниями — это всегда обмен. Бизнес и клиенты, бизнес и сотрудники, бизнес и партнеры всегда чем-то обмениваются, и важен баланс вкладов». «Ценность — это символические объекты. Опыт связывается со знаком бренда, и потом этот знак поднимает в сознании переживания. Поэтому один и тот же символический смысл может пометить очень разные продукты». «Если ты решаешь какую-то проблему, ищи тех людей, у которых эта проблема с большей вероятностью есть, а не пытайся шарашить широко в надежде, что кто-нибудь откликнется. Это менее эффективно». Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Михаил Руденко, основатель, ОКБ Понедельник Канал CX: Стратегическая логика https://t.me/cxlogic Конференция ProductSense пройдет 10-11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 02:47 — Обмен между людьми как полезная константа 03:35 — Обмен с клиентами, сотрудниками и партнерами 05:38 — ДКЦП как модель описания обмена и ценностного предложения 07:02 — Ответственность обеих сторон в обмене и соразмерность вкладов 09:31 — Почему компания может выглядеть нуждающейся и как это ломает обмен? 11:24 — Почему понятие ценности стало расплывчатым? 13:07 — Почему символический смысл иногда важнее логики? 16:13 — Понты как механизм символической дистанции 18:28 — Связь символической надстройки и физического продукта с ценностью 21:17 — Что не так с Jobs To Be Done? 24:07 — Мотивационный конфликт как связка ДКЦП и Jobs To Be Done 26:06 — Основа ценностного предложения: совпадение видения создателя и клиента 29:08 — Как строить ценностное предложение с помощью ДКЦП 34:00 — ДКЦП как общий язык для discovery и delivery 37:17 — Что такое артефакт и почему продукт не всегда равен артефакту 44:46 — Предсказательная сила ДКЦП и правила, собранные из провалов 45:36 — Сегментация, доступ к аудитории, и почему без доступа обмен не случится 46:33 — Как цена связана с ущербом от мотивационного конфликта в B2B 50:18 — Семиотические исследования в маркетинге 53:28 — Почему в B2C ценообразование более субъективно?

«Модель должна быть под вашу задачу. Она должна показывать всё необходимое, то, в чём вам нужно разобраться, и не показывать ничего остального. Главное из неё выкинуть всё лишнее и оставить всё нужное». «Проверить, что ваша модель недостаточно хороша, нельзя, кроме как улучшить её в каком-то направлении. Если она дала другой результат, значит, нужно улучшать. Обычно ты улучшаешь модель в десяти направлениях, в девяти это ни к чему не приводит, а в десятом видно, что ты раньше что-то потерял». «Мы же сами по себе тоже системы моделирования и оптимизации. Делать отдельный технический продукт для задачи, которая работает один раз, у которой не очень большие деньги, и где человек хорошо справляется, скорее всего, не нужно». Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Алексей Тарасов, эксперт по решению наукоемких бизнес-задач, Тарасов Math Конференция ProductSense пройдёт 10-11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим: 00:00 — Введение 01:31 — Юнит-экономика как простая модель для продакта 03:06 — Почему часто не хватает данных и статистики? 03:34 — Главная польза юнит-экономики: найти ключевую точку влияния 04:13 — Карты и границы применимости моделей 06:00 — Что включать в модель, а что выбрасывать 07:38 — Парадокс Симпсона: как агрегация может обманывать 10:01 — Cколько cценариев имеет смысл считать и когда остановиться? 11:13 — Когда компании платят за модели: заводы, планирование, оптимизация 12:35 — Внедрение моделей: оцифровка процессов и обучение людей 14:06 — Авиация: почему планирование рейсов превращается в сложную задачу 16:27 — Какие данные нужны модели в операционном планировании 18:00 — Модель как подсказка: что автоматизировать, а что оставить человеку 20:50 — Простое объяснение дискретной и непрерывной оптимизации 22:22 — Где математика в А/Б-тестах и экспериментах? 24:11 — Почему нельзя сводить всё к максимизации денег без стратегии 27:13 — Ограничения вычислимости: почему некоторые задачи не считаются 28:26 — LLM и синтетические респонденты: где может помочь имитационное моделирование 33:23 — Инсайты в данных: метод главных компонент и машинное обучение 37:40 — Revenue management и динамическое ценообразование 39:17 — Граница применимости: когда стоимость оцифровки выше пользы 45:06 — Риски, редкие события и крах по Талебу 50:22 — Теория игр для продактов 55:33 — Must-have для продакта: парадоксы и математическая культура

«Вкус — это некоторое „что-то“... некоторое знание, которое как бы внутри тебя, и оно очень персонально к тебе. Его не существует глобально, оно только твоё, и поэтому на рынке возникают дисконнекты». «Я думаю, что не нужно бросаться на каждый новый инструмент. Нужно выработать свой какой-то подход и отношение к LLM в целом, выбрать конечное количество инструментов и не дёргаться». «Те самые knowledge worker, которые в основном до этого использовали когнитивные функции для выполнения работы и зарабатывания денег, находятся под прямым ударом и опасностью. Так же, как те, кто копали лопатой, а не экскаватором в свое время». Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense. Гость: Байрам Аннаков, founder & CEO, onsa.ai Конференция ProductSense пройдёт 10-11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим: 00:00 — Введение 02:00 — Путь Байрама в AI: от ML к сегодняшним LLM 03:41 — Главный прорыв в мире LLM 07:40 — Какие задачи продакта AI уже может забрать на себя? 08:33 — Как LLM ускоряют поиск инсайтов в данных и отзывах 15:50 — Почему AI-прототипы лучше текстовых документов 20:12 — Главные страхи и риски новой эпохи 20:12 — Страх атрофии когнитивных навыков 22:50 — AI FOMO и как с этим работать 24:18 — Революция профессий: автоматизация рутины и экспертизы 31:30 — Компетенции будущего: что останется у человека? 35:50 — Почему «прожить» опыт важнее, чем получить информацию 41:20 — Проблема LLM: почему они не учатся на своих ошибках 47:30 — Человек и AI: как будет выглядеть совместная работа? 50:00 — Будущее интерфейсов для работы с AI 53:00 — Пределы когнитивных способностей человека 59:09 — Три революции труда: какая будет следующей?

«Сейчас работа с AI — это все еще эпоха шаманства, эпоха мистического мышления. И только какая-то небольшая доля инженеров знает, что это можно и нужно мерить, это можно и нужно стабилизировать». «Хороший тестер — это на самом деле плохой разработчик. И хороший разработчик — это плохой тестер. Просто потому, что у тестера деструктивный майндсет: он должен разрушить. А у разработчика — конструктивный». «Ребята, вы бы попробовали простейший пайплайн на базе трех LLM-промптов стабилизировать на проде, чтобы оно работало стабильно и приносило деньги. Вот когда вы хотя бы такое сделаете, приходите к нам со своими историями о захвате мира». Ведущий: Юра Агеев, основатель ProductSense Гость: Ринат Абдуллин, Technical Advisor | Head of AI Lab Конференция ProductSense пройдёт 10-11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чем говорим: 00:00 — Введение 01:53 — Почему хайп вокруг AI искажает реальность 04:02 — Главные проблемы внедрения: страхи и мифы в головах людей 05:07 — Диссонанс рынка: почему компании вкладывают триллионы, если LLM нестабильны? 06:36 — Кейс «извлечение данных из документов» и его результаты 14:04 — Как повысить точность LLM до 99%? 20:26 — Ошибка №1: начинать с чат-бота вместо решения корневой проблемы 22:30 — Ошибка №2: пытаться обучить свою модель вместо качественного промпт-инжиниринга 24:30 — Почему чат-боты сложны для внедрения и тестирования 30:58 — Что такое «агент» и когда его нужно внедрять в рабочие процессы 34:20 — Лучшие архитектуры AI-агентов и их сходство с человеческими процессами 38:06 — Проблемы no-code-инструмента N8N 40:30 — Зачем нужны AI-платформы и как они помогают масштабировать внедрение 45:50 — Почему нельзя просто «скормить» LLM все документы компании и ожидать магии 47:50 — Три главных триггера галлюцинаций у LLM 54:02 — Важность человека: почему LLM — это не автономный работник 58:11 — AI сегодня: аналогия с электричеством, полетами и связью В подкасте упоминается:   — Кейсы продуктов с LLM под капотом от Рината Абдуллина (https://t.me/llm_under_hood/3)Конференция ProductSense пройдёт 10-11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io