AI Product Engineer - как объединяются роли продакта и инженера

Лекция MOST IT Hub, 26 апреля 2025 г. В этом мастер-классе я показываю, как современные LLM-инструменты меняют каждую стадию продуктовой воронки — от идеи «в одно предложение» до полностью работающего прототипа. Курс Байрама про то, как создавать портфель цифровыхпродуктов при помощи AI:
Презентация тут:
Ключевые темы: 1) Почему прототипы важнее «пич-деков» — и как LLM уменьшает time-to-insight с двух дней до 6 минут. 2). Новая роль продакта: UX-исследование через симуляцию User Board и генерация персон прямо в ChatGPT. 3) Новая роль инженера: low-/no-code-сборка MVP (пример с платформой Lovable) и автогенерация unit-тестов. 4) Пять уровней автономии продуктовой организации — куда мы движемся после «Copilot-этапа». 5) Этические и регуляторные рамки: почему «human-in-the-loop» останется обязательным. Практические выводы 1) Каждую неделю автоматизируйте хотя бы одну рутинную задачу ИИ-инструментом. 2) Записывайте и транскрибируйте все созвоны: это будущее «training-dataset» для вашего цифрового двойника. 3) Начинайте с микросегмента (пример: канадцы, зимующие в США) и проверяйте спрос через LLM-прототипы до написания кода. ⏱️ Главы (таймкоды) 00:00 Введение: зачем продакту кодить 04:30 Роли продакта vs. инженера в эпоху LLM 25:00 Market research за 6 минут — демо Deep Research 33:00 Симуляция User Board с мульти-агентами 45:00 Сборка MVP в Lovable «zero-shot» 58:00 Уровни автономии продуктовой команды 1:17:00 Итоги, Q&A и вызов слушателям (таймкоды ориентировочные)