Yandex for Products

▶️ Как устроена экономика AI в бизнесе В новом выпуске подкаста make sense ведущий Юра Агеев пообща

2026-09-17T11:26:01+00:00

▶️ Как устроена экономика AI в бизнесе

В новом выпуске подкаста make sense ведущий Юра Агеев пообщался с Оксаной Гапоновой, заместителем генерального директора Яндекс 360. Поговорили об искусственном интеллекте, ответственности людей за решения AI и будущем SaaS-сервисов.

🎙 «Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять AI, а перестраивать весь процесс целиком».

Некоторые темы выпуска:

🟣 Может ли вайбкодинг убить SaaS-сервисы
🟣 В чём реальная экономия для бизнеса от использования AI
🟣 Как считается экономика внедрения и эффект от дорогих инструментов
🟣 Что делать с утечками данных через открытые модели и галлюцинациями AI
🟣 В чём заключается план внедрения AI в Яндекс 360

🔸 Смотрите выпуск на ютубе и в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

▶️ Как заинтересовать инженеров в продуктовом подходе Привет, это Саша Трушкина. Я руководитель мен

2026-09-15T12:18:01+00:00

▶️ Как заинтересовать инженеров в продуктовом подходе

Привет, это Саша Трушкина. Я руководитель менеджмента DevTools. Хочу рассказать, как внедрять продуктовый подход в команды инженеров, чтобы разработка создавала измеримую ценность для пользователя и бизнеса. Причём сделать это по возможности быстро и без лишних затрат. Поделюсь инсайтами из личного опыта на примере конкретных болей и их решений.

🟣 Главная мысль заключается в том, что внедрение всегда держится на двух опорах: у команд есть потребность менять что-то в своих процессах, а руководитель готов поддержать их в этом. Если недостаёт любой из опор — вся конструкция упадёт.

🕵️‍♂️ Советы с решением точечных болей ищите в карточках

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🦾 Feature parity: простой инструмент для сравнения себя с конкурентами С вами снова Женя Круглов, р

2026-09-11T12:33:24+00:00

🦾 Feature parity: простой инструмент для сравнения себя с конкурентами

С вами снова Женя Круглов, руководитель сервисов «Яндекс Документы» и «Яндекс Доски». Сегодня я хочу рассказать, как мы сравниваем функциональность наших продуктов с другими продуктами на рынке.

Для этого мы используем feature parity:

➰ С технической точки зрения это обычная таблица. Строки соответствуют отдельным фичам, сгруппированным по блокам. А в столбцах мы указываем конкурентов и отмечаем, поддерживают ли они данную фичу

➰ В чём отличие от Battle Card. В индустрии часто используется анализ конкурентов с помощью Battle Card, это также удобный инструмент, но он больше подходит для высокоуровневого сравнения. То есть для того, чтобы артикулировать преимущества вашего продукта в маркетинговых или сейлс-материалах. Таблица feature parity предполагает, что фиксируется каждая отдельная фича продукта. В случае редакторов документов речь идёт о сотнях фич и сценариев, которые мы фиксируем. То есть это инструмент для внутренней работы команды, который детально показывает ваш паритет с конкурентами. Особенно этот подход полезен в случае больших B2B-продуктов.

➰ Это гибкий инструмент со свободным форматом. Его можно кастомизировать под себя. Например, если вы понимаете, что в вашей сфере некоторые фичи значительно важнее других, добавьте им веса. Добавьте приоритизацию по RICE, это сделает результаты ещё точнее. Также от ваших целей будет зависеть, каких конкурентов отслеживать и насколько детализированно прописывать функциональность.

➰ На основе заполненной таблицы можно считать процент фич, которые поддерживает ваш продукт. В том числе делать прогнозы на будущее: если какую-то функциональность вы зарелизите в следующем квартале, feature parity для него можно посчитать заранее.

➰ Процесс можно автоматизировать. Раньше такую таблицу мы вели исключительно руками. Но сейчас всю новую информацию о конкурентах собирает AI-агент. Каждый месяц он формирует дайджест на основе пресс-релизов конкурентов. Он может также обновлять таблицу.

В итоге, если регулярно вести подобную табличку (не забывать уточнять свои данные и собирать информацию о конкурентах), в любой момент можно будет ответить на вопросы:

🟣 Где вы сейчас?
🟣 Чего сервису не хватает?
🟣 Над чем работают конкуренты?
🟣 Насколько ваш продукт обгоняет их или отстаёт от них?
🟣 На что стоит обратить особое внимание?

🔸 Это заключительный пост моей авторской недели в канале. Мне хотелось рассказать вам о сервисе, над которым я работаю, и поделиться нашей атмосферой стартапа. Надеюсь, это было полезно и увлекательно. А ещё я завёл собственный канал, где буду делиться своим опытом и мыслями по productivity-индустрии. Подписывайтесь и до новых встреч!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

👨‍💻 Возможно, вам стоит завести свой R&D С вами Женя Круглов, руководитель сервисов «Яндекс Док

2026-09-10T13:10:04+00:00

👨‍💻 Возможно, вам стоит завести свой R&D

С вами Женя Круглов, руководитель сервисов «Яндекс Документы» и «Яндекс Доски». Я считаю, что для некоторых продуктов core-технология является определяющей. Например, сервисы видео-конференц-связи не могут быть лидерами рынка без качественного соединения во время звонка. Даже если у них будет много крутых фич, без этой базы они просто не будут конкурентны на рынке.

Мы с командой занимаемся большим продуктом, который включает в себя Документы, Таблицы, Презентации, а с недавнего времени ещё и Доски. Все эти сервисы опираются на базовую технологию. Для нас это движок рендера и алгоритмы совместного редактирования. Эти технологии определяют скорость работы редакторов, способность открывать и обрабатывать объёмные документы, а также работу большого количества пользователей в совместном онлайн-режиме без потери данных.

В нашем домене в опенсорсе нет решений нужного качества. Все лучшие решения на рынке являются проприетарными. Отмечу, что когда речь идёт о собственных разработках, нужно быть готовыми к тому, что некоторые Proofs of Concept (PoC) могут не быть успешными, и это нормально. Необходимо тестировать смелые гипотезы, ошибаться быстрее и находить уникальные решения.

▶️ Как с этим работать:

🟣 Первый вариант — это выделенная R&D-команда со своим workflow. Они изучают теоретические работы учёных, реализуют ряд PoC, а потом отдают технологию на внедрение продуктовым командам. Огромной плюс такого подхода — накопление in-house уникальной экспертизы команды. Позитивным побочным эффектом является промоушен вашей технической команды на рынке, лучшие умы всегда хотят работать на фронтире технологий и создавать инновации.

У команды R&D всегда есть бэклог с новыми инициативами, в основном запросы приходят от продуктовой команды, которая формирует запросы на желаемые свойства продукта. Например: обеспечить возможность открывать ещё больший размер таблиц, реализовать универсальную архитектуру, которая позволит быстрее запускать фичи в продуктах, улучшить офлайн-работу продукта и так далее. Например, благодаря R&D-команде мы одними из первых в индустрии адаптировали Conflict-free Replicated Data Type (CRDT) для совместной работы в документах.

🟣 Второй вариант — сотрудничество с технологическими вузами. Здесь возможны разные формы взаимодействия. Можно договориться об исследовании вашей предметной области и поиске нового алгоритма или подхода для улучшения core-технологии. Плюс данного подхода в том, что учёные находятся вне цикла вашей разработки, могут шире посмотреть на проблему и представить неожиданное решение. В нашей компании есть удачные примеры такого сотрудничества.

🔸 Инвестирование в R&D может обеспечить вашему продукту уникальные свойства, которые будут выделять вас среди конкурентов. Хочу акцентировать, что эта команда необязательно должна быть большой. У нас R&D занимаются буквально 7–8 человек. Но вот к выбору специалистов нужно подойти максимально серьёзно.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

2026-09-08T13:01:54+00:00

2026-09-07T13:53:31+00:00

2026-09-07T13:53:23+00:00

The video is too large.

🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night Уже 5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная о

2026-09-04T12:32:47+00:00

🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night

Уже 5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к архитектуре и инфраструктуре.

Это событие для ML-разработчиков, бэкендеров, фронтендеров, тимлидов, аналитиков, продактов и всех, кто работает в IT-индустрии, внедряет AI в процессы, проектирует сложные системы и ищет новые решения.

🔥 Вас ждут темы от инфраструктуры и железа для нейросетей до AI-агентов и внедрения AI в разработку и два формата:

🟣 Hard — доклады о сложных и масштабных задачах для тех, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне сферы.

🟣 Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.

Среди спикеров — Мо Гавдат, десять лет руководивший бизнес-развитием в Google X, Алексей Гусаков, CTO Поисковых сервисов и ИИ, Сергей Мельник, руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов, и другие эксперты из Яндекса и других IT-компаний.

🎈 Чтобы подключиться к онлайн-трансляции, нужна предварительная регистрация. Она также даст возможность задать вопросы экспертам в прямом эфире и первыми посмотреть запись после события.

🔸 Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night.

До встречи!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎀 Что выбирают продакты? На Product : Fest мы предлагали гостям вопросы с двумя вариантами ответа.

2026-09-01T14:29:11+00:00

🎀 Что выбирают продакты?

На Product : Fest мы предлагали гостям вопросы с двумя вариантами ответа. Мнения разделились даже по таким фундаментальным вопросам, как метрики versus интуиция.

🤔 Что уж говорить о рутинных продуктовых дилеммах вроде тёмной темы!

📺 Записи выступлений с фестиваля уже можно посмотреть на ютубе и в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

🔥 Новости программы deep tech night На конференции deep tech night вас ждут два формата: • Hard —

2026-08-26T12:16:21+00:00

🔥 Новости программы deep tech night

На конференции deep tech night вас ждут два формата:

• Hard — технические доклады о сложных и масштабных задачах. Формат подойдёт тем, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне темы.

• Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Этот формат для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.

🕵️‍♂️ В карточках рассказываем о новых спикерах и их темах. Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night, которая пройдёт 5 сентября. Присоединиться к конференции онлайн можно по предварительной регистрации.

🔸 Зарегистрироваться

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

2026-08-25T13:20:39+00:00

This message has unsupported attachment. Open Telegram to view it.

🤖 Внедрение AI в бизнес: сегодня и завтра Привет, это Кирилл Гурбанов, основатель sfer.ai. На Prod

2026-08-25T13:20:29+00:00

🤖 Внедрение AI в бизнес: сегодня и завтра

Привет, это Кирилл Гурбанов, основатель sfer.ai. На Product : Fest я провёл воркшоп по AI-автоматизации работы менеджера. Вместе с участниками мы обсудили, на какой стадии находится рынок AI-инструментов для бизнеса, какие успешные кейсы внедрения уже существуют и в каких сферах они работают лучше всего.

🕵️‍♂️ А в карточках я рассказал, как создать рабочую среду «человека будущего» с помощью AI-агента.

Вот основные инсайты из воркшопа:

🆚 AI-рынок ещё в начале пути

Не более 10% компаний масштабировали AI хотя бы в одной функции. Главным барьером пока выступает непрозрачность эффекта: почти 28% компаний просто не понимают, окупятся ли их вложения.

🆚 Эпоха бездумных бюджетов заканчивается

Microsoft отключил Claude Code 100 000 инженерам, Uber сжёг годовой AI-бюджет за 4 месяца. Главный вопрос в 2026 году не в том, купить ли подписку, а в том, какой бюджет на токены заложить на квартал и кто будет за него отвечать.

➰ Но мы уже можем определить 6 областей внедрения с реальным эффектом:

🟣 Legal
🟣 IT-разработка
🟣 Клиентская поддержка
🟣 Супервизия продаж
🟣 Рутина бэк-офиса
🟣 Контент

AI в этих областях не заменяет команду, а убирает из её жизни рутину и повышает прозрачность процессов.

🆚 С чего стоит начинать внедрение

Это работа, которую можно описать правилами. Например, обработка заявок, классификация, отчёты. AI уже успешно автоматизирует такие процессы. Идеальная первая AI-задача должна набирать как минимум 3 из 4 следующих критериев:

🟣 Judgment Light задачи: низкий уровень требовательности к экспертизе и суждениям конкретного человека

🟣 Рутинность, повторяемость и предсказуемость

🟣 Масштаб (большое количество людей в функции)

🟣 Высокая бизнес-ценность работы специалистов, которые делают эту работу вручную

А вот всё, что связано со стратегией, переговорами, вкусом и интуицией, пока остаётся за человеком.

🆚 Основной вывод: наступает эра дистрибуции

Технология и продукт, особенно в IT, перестают быть конкурентным преимуществом. На первое место выходят маркетинг и продажи, потому что конкуренция за аудиторию в условиях, когда создавать софт стало легче, кратно вырастет.

🔸 Подписывайтесь на мой основной канал и на отдельный, который я целиком посвятил AI.

📺 Доклады с Product : Fest можно посмотреть в плейлистах: на ютубе или в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

2026-08-20T15:23:06+00:00

🔥 Делимся первыми спикерами на deep tech night В карточках рассказываем, кто и на какие темы будет

2026-08-12T12:10:02+00:00

🔥 Делимся первыми спикерами на deep tech night

В карточках рассказываем, кто и на какие темы будет выступать на конференции 5 сентября. А чтобы получить доступ к эфиру, задать вопросы экспертам в прямом эфире и первыми посмотреть запись после события, зарегистрируйтесь на сайте.

🔸 Подробности о докладах и форма регистрации

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

📕 Я перепоручил ведение базы знаний AI-агенту — расскажу как Привет, это Толя Панов, CTO Яндекс Ка

2026-08-04T13:03:06+00:00

📕 Я перепоручил ведение базы знаний AI-агенту — расскажу как

Привет, это Толя Панов, CTO Яндекс Карт. Мы уже встречались в этом канале, я делал пост про организацию заметок. Сегодня продолжим тему.

Я довольно давно веду базу знаний в Obsidian и, как любой уважающий себя «хомяк», накопил запас необработанных материалов. Это репосты и ссылки из любимых каналов в телеграме, ссылки в to-do-листе и рекомендации книг, которые некогда разобрать.

🔸 Основная идея проста: перепоручить ведение базы знаний AI-агенту. Чтобы суммаризацией, систематизацией и построением связей занималась машина. В результате получится та самая LLM Wiki с источниками.

➰ Как выглядит структура базы знаний?

🟣 Папка inbox со всеми исходными материалами. Телеграм-бот копирует сюда посты, web clipper — тексты статей, а PDF с white papers я кладу руками

🟣 Папка AI workspace для самой Wiki. Только в ней агенту разрешено делать изменения. Такое ограничение даёт спокойствие, что остальная часть базы будет не тронута массовыми правками и галлюцинациями

Потом я создал три новых навыка AI-агента. И выложил их на GitHub:

🟣 compile — обрабатывает заметки из inbox по моим правилам ведения базы и обновляет AI Wiki

🟣 vault-health-check — быстрая проверка. Чинит сломанные ссылки, заметки без ссылок, устаревшие заметки, незакоммиченные изменения. Полезно запускать после ручных правок

🟣 deep-audit — глубокий аудит заметок: структура, связи, валидность утверждений и ссылок на источники

➰ Как с этим работать?

Я прошу агента искать ответы в первую очередь в базе. И при необходимости собирать ответ в новую заметку. Например, спрашиваю: «Какие есть лучшие практики использования AI при разработке ПО?» Получаю суммаризацию статей и собранные вместе мысли из evergreen notes. Такой конспект можно быстро прочитать и провалиться глубже по ссылкам. Если информации в базе не хватило, прошу собрать дополнительные материалы и ссылки из моих источников. Сохраняю, компилирую, уточняю. И так по кругу 🙂

➰ Что получилось в результате?

🟣 Я обработал весь накопившийся за годы текстовый бэклог, свыше 250 источников

🟣 Разобрался в темах, до которых не доходили руки: geospatial AI, тренды по AI в разработке, паттерны агентных систем

🟣 База стала не просто архивом ссылок, а рабочим инструментом. Теперь не нужно вспоминать, где именно видел нужную мысль. Достаточно задать вопрос агенту и провалиться в источники

В итоге мне зашло. Я наконец-то разгрёб старые запасы ссылок, оставленных на потом, и создал процесс, в котором база знаний не просто копится, а сама помогает думать. Промпты, формат заметок и audit-сценарии я ещё дорабатываю. Но направление выглядит очень перспективным.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night 5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлай

2026-07-31T13:03:50+00:00

🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night

5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к архитектуре и инфраструктуре.

Это событие для бэкендеров, фронтендеров, тимлидов, аналитиков, продактов и всех, кто работает в IT-индустрии, внедряет AI в процессы, проектирует сложные системы и ищет новые решения.

▶️ В программе доклады экспертов из Яндекса и международных IT-компаний:

🟣 Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer, Google X
🟣 Алексей Гусаков, CTO Поисковых сервисов и ИИ
🟣 Сергей Мельник, руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов

И другие спикеры (некоторые из них пока что секретные — расскажем о них в ближайшее время 🤫).

🔸 Зарегистрироваться

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

🚲 Чем живёт руководитель курьерских проектов Знакомьтесь, это Лена Щеплова из Яндекс Еды. В новом в

2026-07-30T11:33:00+00:00

🚲 Чем живёт руководитель курьерских проектов

Знакомьтесь, это Лена Щеплова из Яндекс Еды. В новом выпуске 1×1 мы пришли к ней в офис и задали несколько вопросов о работе и жизни.

Смотрите интервью на ютубе или в VK Видео, чтобы узнать:

🟣 Чем занимается руководитель курьерских проектов в Еде

🟣 Как успевать не только работать, но и преподавать в университете, путешествовать и вести канал с мемами

🟣 Зачем самому выходить в город с жёлтой сумкой за плечами

🟣 Почему, если что-то не получается, нужно пробовать снова

🟣 Как кайфовать от работы каждый день

▶️ Если вам показалось, что вы уже знакомы с Леной, то вам не показалось. В нашем канале она писала серию постов с полезными материалами для продактов. Вот и отличный повод их перечитать:

🟣 Путешествие по Customer Journey Map
🟣 Зачем продакты выходят в поля
🟣 Как в Еде выкатывают новые фичи
🟣 5 традиций, которые помогают строить эффективные процессы

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

🔆 Как мы пофестивалили на Product : Fest Время подвести итоги главного события Яндекса для продакто

2026-07-29T13:04:48+00:00

🔆 Как мы пофестивалили на Product : Fest

Время подвести итоги главного события Яндекса для продактов. Спасибо, что были с нами. Благодаря вам фестиваль получился настоящим, а нетворкинг — полезным, как никогда.

За день мы многое успели. Обсудили AI, научились строить карьерные планы в непредсказуемом мире, нашли новых знакомых, поиграли в настолки, квизы, кикер, пинг-понг... и насладились прекрасным летним днём на открытом воздухе.

Уже готовы подвести итоги в цифрах:

🟣 Мы собрали 716 гостей

🟣 Провели 9 докладов, 3 воркшопа и 1 дискуссию

🟣 Организовали 76 экспертных консультаций в «Баре 1:1»

🟣 Разобрали на прожарке 14 кейсов

🟣 95 человек приняли участие в нетворкинге на «Быстром мэтче»

🟣 Контент для фестиваля создали 37 экспертов

✨ Гости по полной прочувствовали атмосферу летнего феста: красились блёстками, рейвили под диджей-сет Никиты Кожуханова, СРО SuperApp Яндекс Go, и съели 700 мороженок из Лавки!

📷 Ищите себя на фотографиях.

🔸 Оставляйте отзывы в форме обратной связи.

🧠 Если хочется вспомнить что-то из докладов, презентации собрали тут. А запись трансляции доступна на ютубе и в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🛎 А мы вот-вот начнём Product : Fest Гостей ждёт два зала с контентом для продактов. Послушать докл

2026-07-25T08:32:02+00:00

🛎 А мы вот-вот начнём Product : Fest

Гостей ждёт два зала с контентом для продактов. Послушать доклады и воркшопы можно и из дома. Для этого подключайтесь к трансляции на ютубе или в VK Видео.

⏰ Начало в 12:00.

🔸 Подробности о программе ищите на сайте

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

📌 Аудит мёртвых ритуалов: как я освобождаю команду от бесполезных встреч Привет! На связи Егор Луки

2026-07-23T13:03:23+00:00

📌 Аудит мёртвых ритуалов: как я освобождаю команду от бесполезных встреч

Привет! На связи Егор Лукинов, руководитель продукта Engagement Platofrm. Хочу поделиться простым приёмом, который помогает мне находить неэффективные процессы и не тратить на них время команды.

💻 По данным опроса Atlassian, 78% участников отметили: им приходится посещать так много встреч, что трудно успевать работать. При этом встречи не достигают своей цели в 72% случаев.

В начале 2023 года в компании Shopify из календарей удалили все повторяющиеся встречи с тремя и более участниками. Добавить их обратно можно было только после двухнедельной паузы. При этом руководители просили возвращать лишь действительно важные встречи.

Я не иду на такие радикальные меры, как Shopify, но раз в квартал провожу аудит процессов по трём критериям.

🆚 Три признака мёртвого ритуала

➰ На встрече не принимают решений, а только обсуждают статусы из таск-трекера.

➰ Уже через пять минут после начала участники открывают ноутбуки и переключаются на свои задачи.

➰ Если ритуал отменить на две недели, этого никто не заметит.

📖 Пол Грэм в эссе Maker's Schedule, Manager's Schedule писал, что сотрудники воспринимают ритуалы по-разному. Даже одна встреча в середине дня может выбить разработчика из привычного ритма на несколько часов. А для менеджеров это не так критично: встречи — естественная часть их рабочего дня.

🆚 Как я провожу аудит процессов

Раз в квартал мы собираемся с командой на полчаса и проходимся по всем регулярным процессам. По каждому задаём вопрос: «Что изменится, если это убрать?» Если чёткого ответа нет — ритуал умер, его пора пересмотреть.

Дальше выбираем из трёх вариантов: убрать процесс, сократить вдвое или перенести обсуждение в чат.

👨‍💻 Ответственного за аудит меняю каждый квартал. Это помогает избежать ситуации, когда каждый защищает только свои процессы по принципу «Мою встречу не трогай».

Да, всё это кажется очевидным, но именно такие вещи чаще всего никто и не делает. Пока мы внедряем OKR, настраиваем аналитику и оптимизируем воронки, в календаре продолжают копиться встречи, от которых команда уже ничего не ждёт, а убрать их никто не решается.

🐚 А как вы проводите аудит процессов? Какие ритуалы казались важными, но после их отмены для команды ничего не изменилось?

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🛎 Ждём вас уже в эту субботу на Product : Fest Главный фестиваль Яндекса для продактов пройдёт 25 и

2026-07-21T13:05:00+00:00

🛎 Ждём вас уже в эту субботу на Product : Fest

Главный фестиваль Яндекса для продактов пройдёт 25 июля. И у вас ещё есть возможность на него зарегистрироваться. В программе: летнее настроение, новые знакомства и темы, которые у всех на слуху.

🟣 Будет два зала с контентом: докладами и практикой. Здесь наши эксперты расскажут, как адаптироваться к безумным скоростям индустрии, успевать принимать решения и стать быстрее. Как использовать AI самим и заряжать технооптимизмом свои команды, но при этом не терять чувство авторства. И как сохранить свежий взгляд и любопытство, не становясь заложником собственной экспертизы.

🟣Также запланировано множество фестивальных активностей. Рейв, бар, открытый двор. А ещё блёстки, танцы, спортивные и интеллектуальные игры. В общем, отличная среда, чтобы расслабиться и найти единомышленников.

🔸 Узнать подробности о программе и вайбе ивента можно на сайте. Там же регистрируйтесь для участия, мы будем вас ждать!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

📕 Кто ещё выступит на Product : Fest в этом году Продолжаем делиться программой летнего фестиваля д

2026-07-16T14:00:07+00:00

📕 Кто ещё выступит на Product : Fest в этом году

Продолжаем делиться программой летнего фестиваля для продактов. Мы уже представили первую часть спикеров в одном из прошлых постов. А сейчас покажем остальных!

Начнём с докладов:

🟣 Иван Стельмах, СРО Центрального университета, профессор РЭШ. Расскажет, как развиваться продакту, если рынок меняется быстрее, чем появляются понятные карьерные траектории

🟣 Илья Грубер, руководитель продукта кластера Logistics Авито. Расскажет, как внедрить AI в discovery- и delivery-процессы, чтобы команды не сопротивлялись и сами драйвили изменения

🟣 Дмитрий Тимко, CPO Алисы и Умных устройств Яндекса. На примере запусков в Алисе, Поиске, Браузере, Погоде и других сервисах покажет, как AI меняет роль продакта и продуктовую работу внутри компании

🟣 Никита Лаптев, CPO Drinkit. Защитит право на прикол и на реальных кейсах разберёт, как сильные фичи рождаются не из метрик, а из вкуса, смелости и желания сделать что-то своё

🟣 Никита Толстой, управляющий директор сегментного трайба «Дети и молодёжь» в Сбере. Проведёт дискуссию о работе с AI. Обсудим, как сохранять собственный стиль и выстраивать процесс правильно, чтобы высокие темпы работы не сжигали внутренние ресурсы

Кроме докладов, гостей ждёт ещё несколько активностей:

🟣 Кирилл Гурбанов, основатель sfеr.аi. Пошагово разберёт, как выглядит «день человека будущего» и какую роль в нём занимает AI. Участникам понадобится ноутбук и подписка на Claude

🟣 Сергей Кукуруз, технический руководитель стратегических проектов Yandex AI Studio. Покажет, как создать мультиагентную систему для формулирования и проверки продуктовых гипотез. Участникам понадобится ноутбук и аккаунт на GitHub

🟣 Михаил Прокофьев, СРО Супераппа и роста сервисов Т-Города. Научит делать питчи, которые работают на продуктовую команду, бизнес, стейкхолдеров и тех, кто принимает финальное решение

📆 Product : Fest пройдёт 25 июля. Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🧬 Почему не все продуктовые решения стоит принимать через A/B-тесты Никита Каунов, менеджер продукт

2026-07-10T14:45:20+00:00

🧬 Почему не все продуктовые решения стоит принимать через A/B-тесты

Никита Каунов, менеджер продукта Карта Пэй, отвечает за развитие карты Пэй в сервисах Яндекса. Он помогает делать так, чтобы пользователи получали максимальную выгоду при оплате картой Пэй, а сервисы — дополнительный рост за счёт экосистемных решений. Сегодняшний пост — от имени Никиты.

Привет! В продуктовой разработке легко попасть в ловушку, когда первым возникает вопрос «Как мы это протестируем?», хотя сначала стоит ответить на другой: «Какой информации у нас нет?».

A/B-тесты стали привычным инструментом и иногда воспринимаются как универсальный способ принятий решений. Но это не так. A/B-тест помогает оптимизировать существующую систему, но далеко не всегда выручает при работе с неопределённостью.

🕵️‍♂️ Задача продакта — не искать окончательное доказательство гипотезы, а выбрать следующий шаг, который уменьшит неопределённость о ней. В карточках рассказал об этом подробнее.

➰ Подборка инструментов вдохновлена подходами Ron Kohavi — Trustworthy Online Controlled Experiments, Amazon — One-Way / Two-Way Door Decisions, DMDU — Decision Making Under Deep Uncertainty и Saras Sarasvathy — Effectuation.

🐚 Какие методы, кроме A/B-тестов, используете вы?

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎈 Где завайбить на Product : Fest 25 июля устраиваем движ на главном событии Яндекса для продактов.

2026-07-08T10:33:39+00:00

🎈 Где завайбить на Product : Fest

25 июля устраиваем движ на главном событии Яндекса для продактов. Мы уже рассказывали о спикерах и их докладах. Но это ещё не всё! В планах настоящий летний фестиваль, где можно будет поговорить про скорость развития продуктов (которая уже выходит на вторую космическую), технологии и AI (который помогает выжить в этом многозадачном мире), а главное, про людей, которые превращают свои идеи в большие запуски.

🔸 Зарегистрироваться на Product : Fest

Активности, которые мы приготовили для нашей тусовки:

🕵️‍♂️ Секретный «Бар 1:1»

Уникальная возможность записаться к топовому эксперту на консультацию 1:1 в секретном баре. За полчаса можно успеть поболтать, разобрать ваш продуктовый, карьерный или управленческий запрос и получить конкретные рекомендации.

🍳 Прожарка «Что у вас запустилось»

Четыре модератора (среди которых CEO и CPO) честно разберут реальные запуски и покажут, что в них ещё можно докрутить. Кейсы для обсуждения предлагают сами гости.

🏎️ Знакомство «Быстрый мэтч»

Командная игра, во время которой можно узнать других гостей фестиваля поближе, обсудить актуальные среди продактов темы и повзаимодействовать с арт-объектами.

▶️ Перед активностями можно будет взбодриться на кофе-рейве. А в перерывах:

🟣 Проверить продуктовую интуицию в квизе по реальным кейсам Яндекс Путешествий, Недвижимости и Аренды

🟣 Сыграть в настолки и квиз с экспертами Поисковых сервисов и ИИ Яндекса

🟣 Сразиться в пинг-понг и кикер, если захочется чего-то более подвижного

🟣 Перекусить — обед мы обеспечим

🔸 Ждём вас на Product : Fest. Регистрируйтесь по ссылке.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

🎈 О чём будет Product : Fest в этом году Летний фестиваль Яндекса для продактов возвращается 25 июл

2026-07-01T13:01:39+00:00

🎈 О чём будет Product : Fest в этом году

Летний фестиваль Яндекса для продактов возвращается 25 июля. Приглашаем встретиться с единомышленниками ради честного разговора о том, что волнует всех в профессии.

🔸 Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут

Мы подготовим пространство для общения, летние активности и два зала с контентом. Встречайте спикеров и их темы:

🟣 Марина Перескокова, СРО роботизированной доставки Яндекса. Расскажет, почему работа над Physical AI предполагает постоянную пересборку команды, стратегии и подходов

🟣 Александр Капустин, СЕО Unirest IT (Rostics IT). Покажет, что происходит, когда продакт из IT приходит в бизнес, который продаёт бургеры

🟣 Никита Кожуханов, СРО SuperApp Яндекс Go. По косточкам разберёт, как такси становится точкой входа и каналом дистрибуции для других сервисов

🟣 Анна Ковалева, коуч ICF и Hogan, предпринимательница. Расскажет, как не стать заложником собственной экспертизы, сохранить свежий взгляд на привычные задачи и превратить любопытство в источник лидерства

🟣 Кирилл Гурбанов, основатель sfеr.аi. Пошагово покажет, как выглядит «день человека будущего» и какую роль в нём занимает AI

И это ещё не всё! Больше о программе и активностях расскажем в следующих постах.

🔸 Подробности и регистрация на Product : Fest

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

Чем отличается работа продакта в B2B и C2C Привет, это Даша Денисова, менеджер продукта в Доставке.

2026-06-29T13:45:16+00:00

Чем отличается работа продакта в B2B и C2C

Привет, это Даша Денисова, менеджер продукта в Доставке. Последние полтора года я работала с очень разными аудиториями: сначала почти год в B2B-продукте, а последние девять месяцев — в C2C.

Кажется, что продакт везде делает одно и то же: ищет боли, формулирует гипотезы, запускает эксперименты, смотрит на метрики. Но на практике B2B и C2C требуют разных подходов.

🆚 B2B

➰ Обратная связь приходит почти моментально. Клиенты и менеджеры сами приносят боли, контекст и даже варианты решений. С одной стороны, это ускоряет поиск инсайтов. С другой — есть риск превратиться в фабрику доработок под отдельные сценарии.

➰ Главная сложность — отделить боль от кастомизации. Один из важных уроков для меня: в B2B нельзя воспринимать фидбэк буквально. Если есть запрос: «Нам нужна вот такая настройка», это ещё не означает, что продукту действительно нужно такое решение. За подобными просьбами может скрываться более глубокая потребность, и задача продакта — найти её.

Чтобы разобраться, я обычно задаю себе несколько вопросов:

🟣 Какую проблему на самом деле хочет решить клиент?

🟣 Это боль одного клиента или целого сегмента?

🟣 Можно ли закрыть эту потребность решением, которое будет полезно многим пользователям?

🟣 Не усложним ли мы продукт ради одного сценария?

➰ Не всегда получается опереться на красивые A/B-тесты. Пользователей меньше, чем в C2C, статистической мощности не хватает, а результат может зависеть от конкретного клиента, его процессов или даже сезона. Именно поэтому для поиска решения важно учитывать пилоты, качественный фидбэк, экспертную оценку и экономический потенциал.

🆚 C2C

➰ Пользователей много, но они молчат. После перехода в C2C мне казалось, что теперь работать будет проще: можно оперативно запускать тесты, а эксперименты быстро набирают статистическую значимость.

Но реальность оказалась другой. В C2C пользователи редко дают развёрнутую обратную связь: если им что-то неудобно, они просто уходят, выбирают другой сценарий или бросают флоу на середине.

➰ Важно заметить проблему до того, как она приведёт к заметной просадке. Если в B2B можно быстро связаться с клиентом и уточнить, что произошло, то в C2C приходится быть детективом: изучать воронки, логи, сегменты аудитории, ретеншен, обращения в поддержку, отзывы и косвенные сигналы. Именно поэтому без постоянного мониторинга метрик не обойтись, особенно после запусков:

🟣 где пользователь вошёл в сценарий;
🟣 на каком шаге перестал двигаться дальше;
🟣 сколько времени потратил;
🟣 где возникла ошибка;
🟣 что сделал после неуспешной попытки;
🟣 как изменились ключевые конверсии после запуска.

И в B2B, и в C2C пользователи обычно дают фидбэк в рамках собственного опыта и не всегда могут придумать новый сценарий за нас, поэтому продакту не стоит ограничиваться только исправлением багов и улучшением текущих механик. Чтобы найти точки роста, нужно смотреть шире: проводить исследования, изучать рынок, конкурентов и смежные продукты.

🕵️‍♂️ А в карточках рассказываю, что поменялось в моём подходе и какие привычки пришлось перестроить при переходе из B2B в C2C.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

💞 Мы ждали целый год, чтобы снова позвать вас на главный фестиваль Яндекса для продактов! Если вы

2026-06-17T13:45:19+00:00

💞 Мы ждали целый год, чтобы снова позвать вас на главный фестиваль Яндекса для продактов!

Если вы думаете о будущем продуктов, AI и технологиях — вам на Product : Fest! Встречаемся 25 июля в Москве.

▶️ В этот раз обсудим космическую скорость, которая стала новой нормой

Сверим подходы и поймём, как создавать крутые продукты, когда MVP собираются за считаные дни, решения принимаются динамичнее, а изменения происходят раньше, чем мы успеваем к ним привыкнуть.

Будут реальные кейсы, хардовые доклады, нетворкинг, метрики и честные разговоры о том, что не взлетело. И конечно, куда же без AI — обязательно погрузимся в эту тему 😋 А ещё вас ждёт атмосфера летнего фестиваля, активности на свежем воздухе, музыка и угощения.

🎙 На сцену выйдут эксперты, которые постоянно превращают идеи в запуски:

🟣 Валера Стромов, CEO Алисы и Умных устройств;
🟣 Марина Перескокова, СРО роботизированной доставки Яндекса;
🟣 Никита Кожуханов, CPO SuperApp GO;
🟣 Иван Стельмах, СРО Центрального университета, профессор РЭШ;
🟣 Александр Капустин, СЕО Unirest IT (Rostics IT);
🟣 Анна Ковалева, Коуч ICF, Hogan, предпринимательница;
🟣 Кирилл Гурбанов, основатель sfer.аi.

🔸 Это только часть программы — скоро продолжим знакомить вас с другими спикерами и активностями. Регистрация уже открыта, ждём вас!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

💞 Про любовь: как люди и компании строят отношения в современном мире Приглашаем на What’s next mee

2026-06-10T09:10:04+00:00

💞 Про любовь: как люди и компании строят отношения в современном мире

Приглашаем на What’s next meetup — онлайн-встречу для специалистов по HR-бренду, маркетингу и PR, а также для руководителей больших команд. Это пространство для живого общения и возможность посмотреть на культуру компаний и коммуникации с профсообществами через международные тренды, искусство и философию.

📆 На встрече 16 июня будем говорить про любовь. Эту тему редко затрагивают в профессиональных дискуссиях. Тем интереснее будет узнать, как любовь влияет на проекты, мотивацию и лояльность команды.

Вместе с экспертами из разных сфер попробуем разобраться, почему одни рабочие отношения оказываются мимолётными, а другие длятся годами и выдерживают масштабные перемены.

🐚 Обсудим, как измерить любовь сотрудников к компании, что такое полиамория в контексте корпоративной карьеры и в чём настоящий секрет лидерства в больших системах. А все подробности о докладах ищите в карточках выше.

🔸 Регистрируйтесь, чтобы поговорить с нами о любви! Мы пришлём вам ссылку на трансляцию.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

Решить боль исполнителей ❗ Квест принят Всем привет, на связи Лиза Фёдорова и Аня Кожевина. Мы руко

2026-06-04T11:32:31+00:00

Решить боль исполнителей ❗ Квест принят

Всем привет, на связи Лиза Фёдорова и Аня Кожевина. Мы руководим курьерским и операционным продуктом в Яндекс Доставке. Наш основной «клиент» — это курьеры. Каждый день они помогают тысячам пользователей: доставляют еду и посылки.

При этом к курьерам есть важные требования: укладываться в рассчитанное время и принимать заказы. Если исполнители не принимают или отменяют их, они теряют приоритет. Когда этот внутренний показатель падает слишком сильно, аккаунт курьера может быть временно заблокирован.

На дашбордах всё выглядит красиво: высокая доля принятых и выполненных заказов, счастливые заказчики. Но система работает не идеально — курьер может потерять приоритет из-за несправедливости. Например, если заведение закрыто, заказа нет или сломался автомобиль. Мы обратили внимание на эту проблему и начали искать возможности для её решения.

🆚 Справедливость требует компромисса

Мы хотели найти баланс между доверием к курьеру, метриками бизнеса и качеством сервиса. Начали с глубокого погружения: всей командой ходили в поля, собирали жалобы и комментарии из поддержки и размечали проблемы с помощью LLM, а ещё прочли и вручную разобрали десятки реальных кейсов. Так получилась динамичная бизнес-логика.

Основной задачей было выделить кейсы, в которых исполнитель не мог повлиять на преждевременную отмену. Таких ситуаций вышло несколько: например, заказ уже доставляет кто-то другой, потому что клиент отдал его собственному курьеру, или заказ негабаритный и не помещается в термокороб, или заведение вообще закрыто. Но это может быть и любой другой форс-мажор.

Для решения мы натренировали LLM на всех релевантных кейсах, собрали бота и в формате MVP добавили его в приложение Яндекс Про. Это работает так: если курьер сталкивается с несправедливостью, он может отправить модели конкретный кейс. В зависимости от ситуации мы запрашиваем фотографии, дополнительные описания и другую информацию, которая поможет разобраться в проблеме. Модель внимательно всё разбирает, проверяет данные о заказе и точке получения (например, часы работы, указано ли требование термосумки и так далее), а также внутренние метрики и параметры курьера. Затем мы принимаем решение, возвращать ли баллы приоритета.

🆚 В конце декабря мы запустили бота в тест

Уже при первом запуске мы получили положительный отклик и в курьерских чатах, и в метриках. Качество вывоза осталось неизменным: исполнители не стали чаще прерывать заказы. При этом доля жалоб на конкретные причины отмен существенно снизилась, а впечатления от работы поддержки улучшились.

🆚 Это только начало создания более справедливого опыта для исполнителей. Сейчас мы:

🟣 Внедрили дополнительную VLM, которая помогает лучше считывать фотодоказательства от курьеров

🟣 Тестируем формат, при котором сбор вводных от курьера находится во флоу отмены в продукте, чтобы не списывать приоритет сразу

🟣 Продолжаем работу над механиками, которые помогут модели убедиться, что курьер не виноват в отмене

За хорошими метриками бизнеса часто стоит нерешённая боль, которая не красит показатели, но влияет на восприятие сервиса. Поэтому важно регулярно оглядываться по сторонам и прислушиваться к отзывам пользователей. Так мы сможем создавать не только успешные, но и любимые пользователями и исполнителями продукты.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🤔 Почему вам нужно измерять не Time to Market Меня зовут Дима Алдунин, я заместитель руководителя п

2026-05-26T13:32:25+00:00

🤔 Почему вам нужно измерять не Time to Market

Меня зовут Дима Алдунин, я заместитель руководителя проектного офиса Райдтеха. В этом посте расскажу про метрику, которая показывает изнанку разработки честнее, чем привычный всем Time to Market.

Метрика TTM пришла к нам из времён, когда главным риском было опоздать к рыночному окну. Стартапы её подхватили: в условиях полной неопределённости и отсутствия DevOps-практик каждый релиз в продакшен был для них событием.

🆚 Но большие IT-компании сейчас работают иначе

Здесь выстроен тщательный отбор при найме и отлажены CI/CD-пайплайны, поэтому мы почти никогда не сомневаемся в качестве работы определённого этапа — разработки, тестирования, выкатки и так далее.

➰ Наши проблемы чаще всего существуют на стыке функций: при передаче из продуктовой проработки в техническую, из разработки в тестирование, между релизом в прод и запуском эксперимента.

И в таких условиях Time to Market перестаёт быть полезным. Эта метрика показывает проблему, но не объясняет, что именно и насколько нужно улучшить. Поэтому нам больше подходит Flow Efficiency.

🆚 Что такое Flow Efficiency

Давайте представим обычный путь тикета в продуктовой разработке: требования → код → тестирование → запуск эксперимента.

В реальности значительную часть «жизни» тикет проводит не в работе, а в ожидании. Например, продакт передал тикет разработчикам, они проверили его по Definition of Ready, но сразу взять в работу не смогли: до конца спринта ещё 2 дня. Когда разработка была завершена, тикет нужно было протестировать. Но у QA накопилась очередь, и тестировщик подключился только через 3 дня. В итоге задача провела 5 дней в ожидании. Допустим, всё Cycle Time составило 14 дней. Тогда активная работа заняла оставшиеся 9 дней.

➰ Flow Efficiency считается так: Flow Efficiency = время активной работы / всё Cycle Time. В нашем примере: 9 / 14 ≈ 0,64, то есть 64%. Это значит, что чуть больше половины времени задача действительно двигалась вперёд, а остальное время ждала следующего участника процесса. И это мы ещё не брались посчитать, сколько ждали смежников с уточнениями и сколько заняли правки, когда аналитик обнаружил, что ему не хватает логов для проведения эксперимента. Ну вы знаете.

🆚 У Flow Efficiency нет универсального «хорошего» значения

Казалось бы, целиться нужно в стопроцентную эффективность и отсутствие простоев. На практике это возможно только для задач, которые «нужны были вчера» и к которым команда подключается, бросая всё (в канбане это тактично называют «класс обслуживания expedite»). Но если FE стабильно упирается в потолок, скорее всего, люди простаивают — в команде всегда скучает кто-то, готовый мгновенно подхватить задачу.

Так что нужно искать нормальное для конкретной команды значение FE и реагировать на значимые отклонения. Например, случившееся отклонение в тренде может быть хорошей темой на ретроспективе. Только не забывайте, что FE может шуметь и лучше мерить её скользящим средним.

🆚 Диагностическая ценность

Если проводить аналогии:

🟣 Time to Market — это термометр. Он выдаёт абсолютное значение и не говорит, хорошее оно или плохое

🟣 Flow Efficiency — это рентген. Он показывает, как и что у вас срастается

Кроме того, FE как относительная метрика гораздо менее чувствительна к
разнице размера задач.

🔸 А на какие метрики смотрите вы, когда хотите понять, всё ли хорошо с процессами? Делитесь в комментариях!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🤔 Как найти оптимальную цену для своего продукта Привет, это снова Иван Меркурьев, старший менеджер

2026-05-21T12:32:01+00:00

🤔 Как найти оптимальную цену для своего продукта

Привет, это снова Иван Меркурьев, старший менеджер продукта в ПромоСтраницах. Сегодня я хочу поговорить о цене. Именно она определяет, кому доступен ваш продукт, как пользователи воспринимают его ценность и какую экономику в итоге получает бизнес.

🎀 Поэтому хороший продакт должен уметь грамотно конвертировать создаваемую продуктом ценность в business value. И не брать сумму с потолка просто на основе интуиции или веры.

🕵️‍♂️ В карточках я рассказал про два инструмента, которые помогут оценить воспринимаемую ценность продукта. Я думаю, что их должен уметь использовать каждый продакт. А подробнее про оба метода можно прочитать в моём личном телеграм-канале:

🟣 Лестница цен (Price Ladder)
🟣 Метод ван Вестендорпа (Price Sensitivity Meter)

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

Адаптируем инфраструктуру такси под авиацию 🚁 С вами Ваня Елаев, разработчик бэкенда сценариев поез

2026-05-19T10:14:58+00:00

Адаптируем инфраструктуру такси под авиацию 🚁

С вами Ваня Елаев, разработчик бэкенда сценариев поездки в Яндекс Go, и Фаузат Галимарданов, руководитель команды заказа в Яндекс Про. Мы хотим рассказать историю, которая началась почти как анекдот.

▶️ Заходит как-то продакт к команде Яндекс Армении и говорит: «Ребят, теперь мы делаем вертолётные заказы».

✨ И мы справились с этим всего за несколько месяцев. Всё потому, что не стали создавать новую систему с нуля, а адаптировали под неё инфраструктуру такси. Преодолеть фундаментальные различия между автомобилями и авиацией удалось, потому что мы смогли найти универсальные абстракции в готовых модулях. В итоге с минимальными затратами получился масштабируемый продукт без техдолга.

🕵️‍♂️ В карточках мы на конкретных примерах показали, как гибкость архитектуры Go помогла нам переиспользовать её основные фичи для нового продукта.

🔸 Подробности можно прочитать в блоге Городских сервисов Яндекса.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

✨ Коллеги, когда будем вас поздравлять с профессиональным праздником? Допустим, сегодня! 📆 Именно

2026-05-13T10:04:22+00:00

✨ Коллеги, когда будем вас поздравлять с профессиональным праздником?

Допустим, сегодня!

📆 Именно 13 мая в 1931 году (без малого сто лет назад!) в Procter & Gamble впервые описали роль Brand Man — прообраза современного продакт-менеджера.

🆚 Эти сотрудники лично изучали клиентов, инструктировали дилеров и координировали разработку и продажу продуктов.

🆚 С тех пор профессия, как и рынок, во многом изменилась. От продуктового маркетинга перешли к управлению цифровыми продуктами. От личных встреч с потребителями, офлайн-опросов, бумажных картотек — к A/B-тестам, гигабайтам данных, быстрым проверкам гипотез с AI.

(Интересно, созвонов стало больше или меньше?)

В общем, считаем, что это достойный повод порадовать себя чем-нибудь приятным 🎀

🕵️‍♂️ Собрали для вас самые актуальные подарочные купоны. Забирайте сколько хотите и делитесь в комментариях, какие ещё нужны!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎈 Как тестировать фичи и валидировать гипотезы Привет, это Игорь Чумаков, CPO Доставки. Я хочу расс

2026-05-06T12:15:23+00:00

🎈 Как тестировать фичи и валидировать гипотезы

Привет, это Игорь Чумаков, CPO Доставки. Я хочу рассказать, как догфудинг помогает нам улучшать Яндекс Про. Это приложение, через которое работают наши курьеры, водители такси и сборщики. А чтобы обкатывать релизы и находить инсайты, им пользуемся и мы сами.

🆚 В чём суть

При работе с Яндекс Про могут не сработать классические методы генерации и проверки гипотез. Ведь дождь, пробки и 10 литров воды в сумке нельзя прочувствовать, пока смотришь на метрики и A/B-тесты в уютном офисе.

🆚 Как мы организовали догфудинг

У нас есть программа «Go в поля», которая позволяет членам команды продукта попробовать себя в роли пользователей Яндекс Про. Так нам проще увидеть реальные процессы, найти в них проблемы и превратить свои наблюдения в новые фичи. И мы не попадаем в ловушку сухих данных, которых всегда недостаточно для обоснованных гипотез.

🆚 Процесс валидации идей тоже включает полевой этап

Вот как мы это делаем:

1️⃣ Собираем данные. Проводим интервью с курьерами и анализируем процессы, которые уже существуют. Используем программу «Go в поля» как источник идей

2️⃣ Создаём прототип. Собираем концепт того, как решим проблемы, проводим UX-исследование с исполнителями

3️⃣ Проверяем на себе. Раскатываем функциональность на команду и снова идём в поля её проверять

4️⃣ Тестируем на избранной аудитории. У нас есть готовая группа лояльных курьеров, которая выступает бета-тестерами

▶️ Под конец я поделюсь главной рекомендацией: пользуйтесь своим продуктом, и тогда он станет действительно удобным для пользователей.

🕵️‍♂️ В карточках выше я рассказал про один из наших кейсов, в котором без выхода в поле ничего бы не получилось.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎀 Приглашаем на Customer Service Day 2026 19 мая в Москве пройдёт конференция о внедрении AI в клие

2026-05-04T09:04:38+00:00

🎀 Приглашаем на Customer Service Day 2026

19 мая в Москве пройдёт конференция о внедрении AI в клиентский сервис от Yandex Crowd — команды, которая создаёт гибридные решения, объединяя силу людей и технологий.

Спикеры из Yandex Crowd, Сбера, Т-Банка, Яндекс Плюса, AliExpress, Контура и Cloud.ru разберут реальные продуктовые кейсы и честно расскажут, сколько итераций, пересборок и падений метрик стоит за каждым успехом.

В докладах ищите ответы на вопросы:

🟣 Сколько ботов нужно бизнесу и почему один универсальный не работает

🟣 Как быть, если AI отвечает уверенно, но неправильно

🟣 Какие подходы к копилотам не работают и как сделать LLM-подсказки операторам эффективными

🟣 Почему ожидаемый эффект от внедрения AI не совпадает с реальным и что с этим делать

🟣 Можно ли сделать бота по-настоящему дружелюбным и как это измерить

Кроме докладов, в программе — панельная дискуссия с экспертами. Обсудим, как строить инфраструктуру для AI-агентов в клиентском сервисе, когда все процессы в компании исторически выстроены под операторов.

🔸 Подробности и регистрация тут

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

▶️ Fake Door Test за 48 часов Привет, с вами снова Александр Свешников, менеджер технических проект

2026-04-29T12:03:00+00:00

▶️ Fake Door Test за 48 часов

Привет, с вами снова Александр Свешников, менеджер технических проектов в IDP. Это продолжение моего предыдущего поста.

В прошлом году AI радикально снизил стоимость и время проведения Fake Door Test. Теперь продакт-менеджер может в одиночку за пару часов сделать то, на что раньше уходили недели работы дизайнеров, копирайтеров и разработчиков.

🆚 Как именно AI трансформирует процесс валидации

🟣 Лендинг можно создать за считаные часы. С помощью инструментов для генерации кода вроде Lovable, Bоlt.nеw или v0 можно описать идею продукта на естественном языке и получить функциональную посадочную страницу с формой сбора email-адресов, интеграцией с аналитикой и даже подключением к платёжному шлюзу.

🟣 Несколько гипотез можно тестировать параллельно. Раньше команды проверяли одну-две формулировки ценностного предложения. Сегодня с помощью AI за полчаса можно сгенерировать пять разных вариантов позиционирования для одной и той же идеи, каждый из которых обращается к отдельному болевому сегменту аудитории. Их все можно запустить одновременно с минимальным рекламным бюджетом.

🟣 Анализировать качественные данные стало проще. Когда пользователи оставляют комментарии в форме обратной связи после клика на Fake Door, AI мгновенно кластеризует ответы, выделяет повторяющиеся паттерны и формулирует инсайты. Это превращает разрозненные текстовые ответы в структурированные данные для принятия решений.

🟣 Тестировать гипотезы можно на синтетике. Современные LLM способны выступать в роли симуляторов пользовательских персон. Перед запуском реального теста продакт-менеджер может прогнать гипотезу через несколько AI-агентов, каждый из которых имитирует поведение конкретного сегмента аудитории. Это не заменяет реальные данные, но помогает выявить очевидные слабые места в позиционировании до того, как реальные пользователи увидят тест.

➰ Важно понимать, что AI не устраняет необходимость в правильной методологии — он лишь снижает стоимость ошибки. Теперь можно позволить себе проверить больше гипотез за меньшие деньги. Но если изначально тест сконструирован неверно (слишком общее позиционирование, неправильная аудитория, ложные метрики успеха), AI только быстрее приведёт вас к неправильным выводам.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎈 Как проверить ценность продукта до первой строчки кода Всем привет, это Александр Свешников, мене

2026-04-27T10:08:01+00:00

🎈 Как проверить ценность продукта до первой строчки кода

Всем привет, это Александр Свешников, менеджер технических проектов в IDP. Сегодня я хочу рассказать про Fake Door Test. Это способ проверить, нужен ли ваш продукт пользователям, ещё до начала разработки.

🆚 Как работает Fake Door Test

Продуктовая команда встраивает в UI реалистичный интерфейсный элемент для функции или продукта, которых ещё не существует. При нажатии на него пользователь попадает на страницу, где написано, что функция находится в разработке, но он может оставить email и одним из первых получить доступ к фиче.

Fake Door Test отличается от опросов и интервью тем, что измеряет намерение через поведение, а не через слова. Когда человек нажимает на кнопку — это реальный сигнал спроса.

🆚 Несколько примеров из индустрии

🟣 Dropbox

В 2008 году Дрю Хьюстон работал над технологией бесшовной синхронизации файлов между устройствами. Чтобы создать рабочий прототип, требовалось много месяцев сложной инженерной работы. Вместо этого он записал четырёхминутное видео, в котором показывал, как будет выглядеть и работать Dropbox. Да, Fake Door Test можно делать и так.

Видео было опубликовано на Hacker News и Digg с простым описанием идеи. За одну
ночь список ожидания бета-версии вырос до 75 тысяч пользователей.

🟣 Spotify

Компания активно использует Fake Door Test для проверки спроса на локальные платёжные методы в разных странах. Такой подход позволяет Spotify принимать решения о подключении провайдеров, основываясь на реальном поведении пользователей.

Истории успешного применения Fake Door Test особенно убедительны на фоне катастроф, которые случаются, когда компании пропускают этап проверки спроса. Вот пара продуктов, которые оказались никому не нужны:

➰ Сервис коротких видео Quibi — 1,75 млрд $ убытков и 3 года разработки

➰ Соковыжималка Juicero — 120 млн $ убытков и 4 года разработки

🆚 Как не попасть в ловушку ложной уверенности

Fake Door Test требует строгой методологии. Например, Future Foundry описывал реальный кейс B2B SaaS-компании, которая потратила 400 тыс. £ на разработку продукта после «успешного» теста.

Они создали лендинг «Революционная AI-аналитика — скоро», продвигали его в LinkedIn и на отраслевых форумах и собрали 2847 подписок за шесть недель. После полутора лет разработки реальный уровень принятия продукта оказался катастрофическим. Только 3% из списка ожидания зарегистрировались на пробный период, а 89% из них отменили подписку в течение 30 дней.

Выяснилось, что люди подписались, потому что «AI-аналитика» звучала интересно, а не потому, что у них была конкретная проблема, которую нужно было решать. Когда та же команда переработала тест и создала специфичный лендинг «Предсказывайте, какие проекты сорвут сроки, за 2 недели до дедлайна» с квалификационными вопросами — они получили всего 312 подписок. Но 67% из них конвертировались в платных пользователей.

🆚 Как не обмануть пользователей

Fake Door Test несёт в себе определённые риски: пользователи, которые не увидели функции за новой кнопкой, могут потерять доверие к продукту. Важно выстроить тест так, чтобы люди правильно его оценили и почувствовали, что компания вовлекает их в процесс разработки.

🆚 Ключевые принципы этичного тестирования:

🟣 Немедленная прозрачность после клика и честное объяснение ситуации

🟣 Управление ожиданиями через формулировки. «Интересует эта функция?» вместо «Воспользуйтесь сейчас»

🟣 Реальная ценность взамен. Это может быть ранний доступ, скидка при запуске или возможность повлиять на приоритеты разработки

🔸 В следующем посте я расскажу, как Fake Door Test изменился с появлением AI, и дам перечень инструментов, которые помогут в разы ускорить тестирование.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🧠 Коллективный брейншторм: примерьте роль CPO Погоды Знаете, сегодня я побуду меркантильным 🙂 В это

2026-04-24T11:40:31+00:00

🧠 Коллективный брейншторм: примерьте роль CPO Погоды

Знаете, сегодня я побуду меркантильным 🙂 В этом посте я хочу собрать идеи у одного из самых больших продуктовых сообществ в телеге.

Эпиграф сегодняшнего поста: «Самый большой враг Яндекс Погоды — это хорошая погода».

🆚 В чём проблема

Погода как продукт сильно зависит от погодных условий на улице и сезона. Обычно нас открывают, когда что-то происходит: надвигается ливень, резко холодает, повышается давление, начинаются магнитные бури. Но как только погода становится стабильной, потребность в продукте резко падает.

В итоге:

🟣 Средний пользователь заходит к нам примерно раз в неделю
🟣 Время сессии исчисляется десятками секунд

🆚 Что мы делаем в стабильную погоду

🟣 Пробуем геймификацию (зонты, механики возврата)
🟣 Посылаем пуши не только про изменения погоды
🟣 Показываем УФ-индекс (потому что даже хорошая погода может быть опасной)

Но есть ощущение, что потенциал у продукта намного больше.

🆚 Задачка

Представьте, что вы — CPO Погоды. Ваша цель — сделать так, чтобы продукт был полезным каждый день, и увеличить частоту заходов пользователей.

🆚 Теперь ваш ход

Давайте разгонять:

1️⃣ Проблема стабильной погоды

Допустим, всю неделю +25 и солнце.

➰ Зачем пользователю открывать приложение?
➰ Как сформировать привычку без очевидной проблемы?

2️⃣ Сезонные киллер-фичи

➰ Весна — это прогноз пыльцы
➰ Лето — это карта осадков

Что придумать для осени и зимы? «Депрессию» и «Жесть как холодно» не предлагать (уже занято). Пишите в комментариях любые идеи: новые сценарии и неожиданные use-cases. Не стесняйтесь выходить за рамки обычного прогноза.

💡 Особенно интересно:

🟣 Как создать ежедневную ценность для пользователя
🟣 Какие JTBD у Погоды ещё не закрыты
🟣 Как сделать продукт «липким»

🐚 Пишите в комментариях все свои смешные, смелые и странные задумки. Лучшие я разберу лично, а за самые крутые подгоню мерч Погоды или поделюсь инсайдами про будущие запуски. Поехали?

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🤖 От интерфейсов к ответам: всё меняется, когда приходят они AI Привет, это Саша Ганьшин, CEO Яндек

2026-04-23T09:34:24+00:00

🤖 От интерфейсов к ответам: всё меняется, когда приходят ~~они~~ AI

Привет, это Саша Ганьшин, CEO Яндекс Погоды. Все последние годы мы строили продукты вокруг интерфейсов: списков, кнопок, графиков. Пользователь приходил к нам, чтобы самостоятельно во всём разобраться и принять решение.

С появлением AI парадигма сломалась: пользователь больше не хочет разбираться, он хочет понять, что ему делать. То есть перекладывает ответственность на бездушного ассистента.

Как CEO сервиса, который ежедневно даёт советы миллионам человек, я вижу, что мы стоим на пороге самого большого сдвига в индустрии. Мы переходим от interface-first (где пользователь ищет данные) к agent-first (где продукт даёт контекстный ответ).

🆚 Что это значит на практике?

Когда мы запускали «Погоду AI», реальные вопросы пользователей показали, что речь идёт уже не про «просто узнать, идёт ли снег». Теперь люди формулируют запросы не к информации на сайте, а к своей жизни:

🟣 «Буду в AirPods — уши не продует?»
🟣 «Джинсы с колготками — норм или перебор?»
🟣 «Может, пришло время для шубы?»
🟣 «Во что поиграть на улице, чтобы не замёрзнуть?»

В этот момент стало ясно, что мы строим не привычный «экран с температурой и иконкой погоды». Мы делаем интерфейс, в котором человек проектирует свой день. Погода здесь — это просто контекст. Похожую концепцию я защищал два года назад, когда готовил пятилетнюю стратегию. У меня была идея развивать персонализацию, а Погода могла бы стать эдаким персональным AI-компаньоном, который адаптирует ваш стиль жизни под температуру и осадки. Я рад, что это была вовсе не пустая фантазия, а правильное направление мысли.

🆚 Главный сдвиг

Раньше пользователь делал работу сам по следующей цепочке: смотрел прогноз → интерпретировал цифры → принимал решение. Теперь он просто спрашивает совет, а продукт начинает отвечать.

🆚 Почему это новый вызов

🟣 Ответ = Ответственность
Пока ты показываешь данные — пользователь решает сам. Как только продукт говорит «Надень куртку», мы забираем ответственность на себя. Ошибка в прогнозе — это просто статистика. А вот плохой совет может стать личной обидой, которую запомнят надолго.

🟣 Контекст — это новый король
Один и тот же прогноз для бегуна, мамы с коляской и водителя превращается в три разных ответа. Агент без контекста бесполезен, он превращается в «умную Википедию», которая не решает проблему.

🟣 UX = Доверие
В мире агентов метрики меняются. Нам важны не клики, а готовность следовать совету. Если пользователь переспросил у мамы или посмотрел в окно — значит, агент не справился.

🟣 Нужно больше золота данных
Уже сейчас нужно думать об MCP-сервере (Model Context Protocol) в вашем продукте. В Погоде, к примеру, мы его завели одними из первых. Советую и вам не медлить, это позволит адаптироваться к изменениям в наступающей эре агентов.

🆚 Взгляд в будущее

Сейчас мы в точке перехода. Я думаю, через пять лет приложения погоды в нынешнем виде исчезнут или сильно потеряют долю рынка. Продукт станет невидимым интеллектуальным слоем. Вам не нужно будет открывать приложение: календарь сам перенесёт встречу из-за дождя, навигатор скорректирует маршрут с учётом погоды, машина заранее прогреет салон, а рекомендации подскажут, что надеть и чем заняться.

Мы уходим от интерфейсов потребления информации к интерфейсам делегирования решений. Это самая сложная, но и самая захватывающая задача для продакта в эпоху AI.

И это, кажется, самый большой сдвиг в продукте за последние годы. Потому что теперь задача продакта — не просто показать данные, а аккуратно встроиться в жизнь пользователя и взять на себя часть решений. Это сложнее, но и кратно ценнее.

🔸 Вопрос: в каких продуктах вы уже готовы делегировать решение агенту (например, выбор еды, одежды или бронирование путешествий)? А где пока хотите оставить жёсткий контроль себе?

🐚 Интересно обсудить

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

📖 10 + 1 аксиома выживания ML-продукта для массового пользователя Привет, с вами снова Саша Ганьшин

2026-04-21T12:03:21+00:00

📖 10 + 1 аксиома выживания ML-продукта для массового пользователя

Привет, с вами снова Саша Ганьшин, CEO Яндекс Погоды. Когда за спиной больше 50 моделей и миллионы пользователей (которые проверяют твой прогноз каждый раз, когда выходят из дома), начинаешь смотреть на ML шире. Вот мои грабли, размышления и выводы, которые пригодятся любому продакту в техпроектах.

0️⃣ Можно обойтись без ML

В 9 из 10 случаев вам не нужен ML. Не нужно использовать AI просто потому, что это модно, иначе в итоге будет долго, дорого и плохо. Ответьте себе на вопрос: «Могу ли я решить проблему пользователя без ML?» И если сможете, подумайте, что даст вам эта технология. Будет ли её применение проще или дешевле, чем классические алгоритмы или работа с людьми?

1️⃣ Модель ≠ продукт

Высокая точность в ноутбуке дата-сайентиста не приводит к счастью пользователя. В продукте не нужна классная модель в вакууме, если она не решает конкретную боль человека, который открыл ваш сайт или приложение. Наша задача — превратить математику в продуктовое решение и не давать информацию под капотом, если пользователь явно не стремится её узнать.

2️⃣ Мусор на входе — мусор на выходе

В Погоде данные всегда шумные: датчики ломаются, спутники ошибаются. Ваши ML-разработчики тратят 80% времени не на тюнинг и обучение моделей, а на очистку и проверку данных. Не ожидайте от них чудес и решения по малой выборке.

3️⃣ Объяснять необъяснимое

Как показать прогноз, если модель предсказывает «дождь с вероятностью 30%»? Если покажешь зонт, а осадков не будет, пользователь расстроится. Если не покажешь и он промокнет — будет тебя ненавидеть. Продукт должен уметь объяснять информацию на понятном языке, а не вываливать её целиком и перекладывать решение на пользователя.

4️⃣ Обратная связь

Наши пользователи подсказывают нам, где идёт дождь. Это мощнейший поток данных, который корректирует модели в реальном времени. Если ваш ML-продукт не умеет собирать обратную связь в моменте, вы теряете половину точности.

5️⃣ Инференс стоит денег

Гонять 50 тяжёлых моделей дорого, особенно на GPU. Продакт в ML должен считать не только воронки, но и стоимость инференса. Иногда «глупая», но быстрая модель приносит больше пользы, чем «умная» и бесконечно дорогая и долгая. Считайте скорость в реальных, а не лабораторных условиях.

6️⃣ Резкие изменения ломают доверие

Люди ненавидят, когда прогноз резко меняется без объяснений. Особенно это наглядно видно в пушах Live Activites. Думайте, как сглаживать изменение выхода модели, и ищите баланс между точностью и частотой обновлений.

7️⃣ Сложные случаи — это основа продукта

Обычная погода проста для всех. Настоящая проверка продукта — это перепад температуры, сильный ветер, ледяные дожди и аномальная жара. Именно в экстремальных условиях пользователю нужнее всего ваша помощь, и именно там модели ошибаются чаще всего. С простыми случаями вы научитесь справляться быстро, поэтому сразу думайте о сложных — именно там живёт лояльность.

8️⃣ Эксперты в отрасли + ML = 💞

В Погоде мы не просто скармливаем цифры нейронке, а сочетаем фундаментальные законы физики с гибкостью ML. Если в вашей индустрии есть накопленные знания (физика, экономика, логистика, медицина), то ни в коем случае не игнорируйте их. Стройте гибриды, используйте опыт людей и попробуйте его оцифровать и масштабировать.

9️⃣ Метрики точности — это прокси-метрики

Ваша цель — не точность модели 99%, а доверие пользователя и его полезное действие. Если пользователи уходят — значит, вы измеряете и оптимизируете что-то не то.

1️⃣0️⃣ ML — это не магия и не вечный двигатель

Крайне сложно запустить ML-фичу и забыть о ней. Модели деградируют, мир меняется, данные протухают. Автоматизируйте рутину, постройте конвейер переобучения, настройте мониторинги и следите в оба.

🔸 Вопрос к коллегам: какая из этих проблем — ваша самая большая боль сейчас? Работа с данными, объяснимость моделей или, вообще, дороговизна всего этого праздника технологий?

🐚 Пишите в комментариях, обсудим!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🌦️ От кандидатской по физике до AI-продукта на 80 миллионов пользователей Всем привет, с вами Саша

2026-04-20T12:43:58+00:00

🌦️ От кандидатской по физике до AI-продукта на 80 миллионов пользователей

Всем привет, с вами Саша Ганьшин, CEO Яндекс Погоды. Ближайшую неделю я дежурю в этом канале!

Так уж вышло, что в прогнозах погоды априори нельзя быть абсолютно точным, — и поэтому каждый день я ошибаюсь. При этом результаты моей работы может проверить и покритиковать буквально каждый. Но есть и плюсы: я превращаю научное знание в продукт для миллионов пользователей. И это безумно интересно.

🆚 Я работаю на стыке трёх миров

🟣 Науки: потому что атмосфера, а тем более погода в ней, — одна из самых сложных физических систем, которую человечество издревле пытается прогнозировать

🟣 Машинного обучения: потому что без ML сегодня сложно сделать точный локальный прогноз

🟣 Продукта: потому что пользователю нужна не технология и не выход модели, а понятный ответ на вопрос или решение его боли

Перевод с языка научных моделей на язык пользовательских решений — самая интересная часть моей работы.

🆚 Как я вообще оказался в этой точке

Мой путь — это планомерное движение от чистой науки к бизнесу. Сначала были МИФИ, кандидатская, научное сообщество и публикации. Я изучал перенос примесей в атмосфере и влияние парниковых газов на глобальное изменение климата. Строил то, что сейчас бы назвали модным словом climate-tech-стартап.

Я всегда верил, что наука двигает прогресс. Но понял, что её нужно использовать в реальной жизни, чтобы решать проблемы людей. Исследования не должны существовать в вакууме.

В Яндексе я прошёл путь от исследователя, которого позвали строить собственную технологию прогноза, до CEO Погоды. И постепенно менял фокус с ML-задач на продуктовые решения и стратегии роста бизнеса.

🆚 Ещё пара фактов, чтобы познакомиться поближе

🧭 Я привык жить в режиме неопределённости. Погода в этом смысле — хороший учитель: она быстро объясняет, что мир хаотичен, всё быстро меняется и переобувается, и с этим нужно уметь работать.

🏠 Люблю проверять продукт на себе — от утренних пробежек перед дождём до прогноза начала опыления моих нелюбимых сорных трав. Это помогает не терять связь с реальным пользовательским опытом. Я всегда пользуюсь своим продуктом при поездках по всему миру и проверяю слепые зоны.

🥤 И да, иногда лучшие продуктовые идеи приходят не на встречах, а в ходе неформального общения. Поэтому периодически я выступаю в роли бармена.

В постах на этой неделе разберём:

🟣 10 принципов, без которых ML-продукты не выживают в проде
🟣 Главный сдвиг, который происходит прямо сейчас: переход от интерфейсов к AI-агентам
🟣 О чём прямо сейчас думает CPO Погоды: попробуйте себя в моей роли

Буду рад вашим вопросам! Начнём? 🚀

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

2026-04-20T12:43:50+00:00

The video is too large.

🎈 Пять идей: AI, который поможет в проде и в быту В конце прошлого года мы провели традиционную вст

2026-04-03T10:03:04+00:00

🎈 Пять идей: AI, который поможет в проде и в быту

В конце прошлого года мы провели традиционную встречу Yandex Product New Year Party. Подводили итоги 2025-го, обменивались инсайтами, вспоминали яркие запуски и то, что реализовать пока не получилось.

На одной из дискуссий обсуждали AI в жизни и на работе. Модерировал беседу Левон Гекчян, руководитель главной страницы Яндекса. Участвовали:

🟣 Мария Орлова, руководитель подразделения поиска в Алисе
🟣 Леонид Шашков, CPO Sber PropTech
🟣 Лаша Харчилава, СРО FinTech / Ecom / HR Тесһ Альфа-Банка
🟣 Антон Проценко, руководитель группы развития продуктового портфеля Яндекс 360

🕵️‍♂️ В карточки мы вынесли цитаты с идеями участников и гостей.

🔸 Посмотреть запись целиком и найти больше инсайтов можно на ютубе и в VK Видео.

💞 Например, нам очень понравилась история Марии Орловой:

На Хеллоуин я сделала для детей квест на даче. Это было такое веб-решение, в котором у каждого ребёнка был локатор, как в самолётах: когда есть точка на компасе и видно, насколько далеко находится объект.

Детям нужно было находить монстров на реальной местности и решать всякие головоломки. Когда они оказывались в нужной точке, у них появлялось видео и подсказка, куда идти дальше.

AI помог написать код, сделать дизайн и реализовать хеллоуинскую страшилку. Разрабатывать такое руками одному пришлось бы гораздо дольше. И вряд ли всё получилось бы так качественно и в срок.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🙂 Эволюция Алисы Привет, это Марьяна Гланштейн, СРО Алисы и Умных устройств, и Евгений Прошков, мен

2026-04-01T13:00:01+00:00

🙂 Эволюция Алисы

Привет, это Марьяна Гланштейн, СРО Алисы и Умных устройств, и Евгений Прошков, менеджер продукта Алисы AI. Хотим рассказать, как наш голосовой помощник превратился из колонки в полноценный чат-ассистент, который сегодня конкурирует с крупнейшими мировыми AI-продуктами.

Прошлый год стал для нас временем больших вызовов. Поэтому мы сфокусировались на четырёх основных вещах:

1️⃣ Скорость

Мы перешли на гибридную архитектуру, где чат Алисы работает как веб-интерфейс внутри нативных приложений. Это позволило создать единый базовый слой, который функционирует на всех платформах.

Что сделали:

🟣 Провели A/B-тесты и доказали, что веб-интерфейс не уступает нативу в восприятии пользователей

🟣 Инвестировали в производительность, скорость, плавность, анимации и отзывчивость

🟣 Создали набор UI-паттернов для всех поверхностей, на которых пользователи могут взаимодействовать с ассистентом

2️⃣ Эмоциональность

Чат с AI — это утилитарный инструмент. Спросил, получил ответ, ушёл. Длинные ответы нейросети утомляют, а интерфейс без эмоций быстро наскучивает. И получается полезный, но унылый продукт, из которого уходят пользователи. Поэтому мы решили добавить эмоциональность через микроанимации, не перегружая интерфейс и пользователя.

Что сделали:

🟣 Выделили ключевые точки эмоций: экран ожидания ответа, переходы между режимами и завершение задачи. А также добавили микроанимации в эти моменты — каждая в отдельности почти незаметна, но вместе они создают приятный опыт

🟣 Закрепили эмоциональный слой в дизайн-системе и ревью, чтобы это стало полноценной частью процесса при внедрении новых сценариев, а не разовой акцией

3️⃣ Ограничение продукта

80% модели — это технологии, которые постоянно меняются. Ядро обновляется очень быстро, из-за этого сложно вовремя перестраивать весь UI. Поэтому мы разделили продукт на два слоя.

🟣 Стабильный слой. Навигация, структура чатов, настройки

🟣 Динамический слой. Контент внутри чата, который меняется вместе с моделью

А также использовали унифицированные компоненты, которые умеют работать с разными форматами ответов (текст, списки, код, картинки), и заложили в дизайн паттерны под будущие возможности.

4️⃣ Агенты

Нужно было сделать сложные сценарии предсказуемыми и прозрачными, потому что агенты — это не просто ответ нейросети, а цепочка действий, которые ассистент выполняет за пользователя. Такие сценарии иногда длятся несколько часов, поэтому человек может потерять контекст беседы. И при этом важно дать пользователю уйти из чата и легко вернуться в любой момент.

Что сделали:

🟣 Договорились, что чат — это дом для пользователя. Все результаты приходят в него и не теряются

🟣 Сделали асинхронность явной. Пользователь видит, что ассистент работает в фоне

🟣 Научились сообщать время выполнения задач. Пользователь понимает, когда ему нужно вернуться

🟣 Проектировали UI агентов как расширяемый слой. Встроили новые сценарии в уже знакомые паттерны

А ещё за последние годы мы вынесли пять подходов, которые можно применить у себя:

1️⃣ Слушайте инженеров, а не свой внутренний голос. В мире AI старая экспертиза не работает, потому что технологии меняются слишком быстро

2️⃣ Не смотрите на конкурентов. Ваша задача — не копировать, а делать удобный продукт

3️⃣ Учите людей пользоваться AI. Они до сих пор не понимают, как встроить его в свою жизнь. И необходимо помогать преодолевать этот порог

4️⃣ Думайте об экономии времени. Победит тот, кто сможет забирать рутинные задачи пользователей и снижать когнитивную нагрузку

5️⃣ Делайте продукты для себя. Мы больше не автоматизируем старые процессы, а создаём то, чего ещё не существует. Поэтому забудьте, что вы нерепрезентативны. Кто, как не мы, может придумать, как мир будет выглядеть через 10 лет?

🔸 Смотрите наш доклад с Yandex Product New Year Party целиком на ютубе и в VK Видео. В нём мы показали живые примеры микроанимаций и эмоционального дизайна, а также обсудили будущее AI-ассистентов.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

✉️ Подписывайтесь на email-рассылку от Yandex for Products Мы открываем резервную подписку для прод

2026-03-27T12:00:20+00:00

✉️ Подписывайтесь на email-рассылку от Yandex for Products

Мы открываем резервную подписку для продакт-менеджеров! В ежемесячной рассылке собираем короткие подборки статей с Хабра, подкасты и видео, новости индустрии, полезные инструменты, а также ключевые мероприятия и технологические анонсы Яндекса.

🔸 Подписаться на рассылку можно здесь. В форме выберите дайджест Yandex for Products.

После подписки вам придёт отбивка от Yandex for Developers — не пугайтесь, вы всё нажали правильно! Мы настраиваем форму, и скоро будут кастомные сообщения.

🎊 Ещё у нас есть отдельные рассылки про мероприятия и карьеру в Яндексе. Выбирайте, что вам интересно, и подписывайтесь по ссылке 💞

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

🛎 Запускаем грантовую программу для тех, кто планирует внедрить AI в свой продукт Компании смогут п

2026-03-26T09:20:03+00:00

🛎 Запускаем грантовую программу для тех, кто планирует внедрить AI в свой продукт

Компании смогут получить до 1 млн рублей на разработку своих AI-приложений и агентов в Yandex AI Studio. Партнёрам команда Yandex Cloud поможет с дистрибуцией, стратегией запуска и технической поддержкой.

Программа подойдёт стартапам и командам, которые активно внедряют или хотят встроить модели в сервисы. Главное условие — вы разрабатываете цифровые продукты для внешнего рынка.

Грант можно потратить на сервисы из Yandex AI Studio: на платформе есть более 30 генеративных моделей и инструменты для AI-разработки.

🔸 Заполняйте форму и проходите интервью

🔸 Подробности программы и Q&A

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎈 Начинаем с финиша: сначала продуктовая цель, потом план действий На связи Егор Лукинов, руководит

2026-03-24T09:23:01+00:00

🎈 Начинаем с финиша: сначала продуктовая цель, потом план действий

На связи Егор Лукинов, руководитель продукта «Оркестратор». Хочу познакомить вас с инструментом, который кардинально меняет подход к постановке задач и помогает команде увидеть общую цель. Он называется «Реверсивный брифинг».

🆚 В чём суть

Начните не с задачи, а с её результата. Представьте итог так ярко и детально, будто он уже существует: как выглядит, кто и как его использует, что с ним можно делать.

🆚 Как выглядит процесс реверсивного брифинга

Сначала команда должна сформулировать идеальный результат. Важно не ограничивать обсуждение, даже если идеи кажутся фантастическими.

Это работает, потому что мозг видит чёткую цель и автоматически выстраивает путь к ней. Таким образом появляется осмысленность действий, а задачу легче декомпозировать: сразу видны её ключевые и сложные элементы.

🆚 Классический пример из практики

Автопроизводитель терял до 10% стёкол при доставке, хотя всегда поставлял их в картонных коробках с транспортной этикеткой. Идеальный результат сформулировали так: «Содержимое само говорит, что оно хрупкое». Решение: стёкла начали возить без коробок. Итог: всего 1% боя.

🆚 Хорошее описание результата — это живой сценарий

Подумайте, какую ключевую задачу система должна выполнять сама, без стороннего вмешательства. Например, не «сделать виджет», а «пользователь сам видит, что retention упал на 5%, и получает подсказку, какие сегменты просели». У вас должен быть образ результата, который сразу показывает ценность и способ достижения цели.

🆚 Где использовать реверсивный брифинг

Идеально:

🟣 Задачи с измеримым или визуализируемым результатом

🟣 Проекты, где есть несколько способов решения и нужен креатив

Рискованно:

🟣 Задачи, которые сильно зависят от внешних условий

🟣 Исследовательские проекты с изначально неизвестным результатом

А ещё реверсивный брифинг подходит и для больших проектов, и для ежедневных задач. Просто меняется уровень грануляции:

🟣 Для большого проекта нужна детализированная картина желаемого результата

🟣 Для небольшой задачи — несколько конкретных предложений

🆚 Что делать, если результат размыт

Реверсивный брифинг задаёт направление, а не чёткий маршрут, поэтому нужно сфокусироваться на желаемом эффекте. А так как решения остаются открытыми, можно тестировать абсолютно разные варианты.

🐚 А вы начинаете задачи с действий или с образа результата? Делитесь примерами в комментариях!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🦾 Три инструмента, которые можно подсмотреть у маркетологов Привет, это Иван Меркурьев, старший мен

2026-03-18T11:32:12+00:00

🦾 Три инструмента, которые можно подсмотреть у маркетологов

Привет, это Иван Меркурьев, старший менеджер продукта в ПромоСтраницах. В этом посте расскажу про три рабочих инструмента. Они находятся на стыке продукта и маркетинга. С ними будет проще формулировать ценность ваших проектов и доносить её до пользователей.

➰ Подробнее о каждом инструменте (и как прийти к нужному результату) я рассказываю в своём канале — переходите по ссылкам в названиях.

⬇️ Погнали

🟣 Customer Value Proposition

Это ответ на вопрос «Зачем вообще продукт существует?». Вначале вы проходитесь по всему фреймворку, после чего CVP можно уложить в 2–3 предложения. Вот шаблон для этого:

Мы помогаем (клиент / целевой сегмент) добиться (результат), потому что в продукте есть (подход / решение), которое снимает (боль) и даёт (выгода).

Вставьте в скобочки то, что подходит вам, и пользуйтесь 😎

🟣 Unique Selling Proposition

Ёмкая фраза, которая отражает, чем ваш продукт отличается от конкурентов. Она выражается в конкретной выгоде для пользователя.

У USP всегда должна быть доказательная база. А у пользователя — возможность попробовать продукт на практике и убедиться в вашей искренности.

Есть несколько готовых формул. Продукт можно связать с выгодой, решением проблемы пользователя, экспертностью, конкурентным преимуществом или барьером, который вы преодолеваете.

▶️ Вот несколько примеров:

Продукт + Выгода

Canva: «Дать возможность каждому в мире создавать любой дизайн и публиковать его где угодно».

Продукт + Чем вы лучше конкурентов

Perplexity AI: «Ответы, а не ссылки».

Продукт + Барьеры

Duolingo: «Выучите язык за 5 минут в день. Бесплатно, весело и эффективно».

🟣 Single-Minded Proposition

Главное сообщение о продукте, которое должно остаться в голове пользователя. Если слоган — это форма, то SMP — смысл. Он отвечает за то, о чём будет говорить бренд, и фокусируется на одной сильной идее.

SMP — это внутренний инструмент. Компании не выделяют его публично. Но мы можем проанализировать разные слоганы и сформулировать SMP сами:

👟 Nike

Слоган: Just Do It
SMP: вдохновлять людей действовать и преодолевать себя

💸 Apple

Слоган: Think Different
SMP: технологии для людей, которые мыслят нестандартно

🦉 Duolingo

Слоган: Language Learning Made Fun
SMP: изучать язык можно легко и весело

🆚 Как связать инструменты вместе

Они не конкурируют, но работают на разных уровнях и дополняют друг друга:

🟣 CVP — это фундамент. Если мы продуктово не проработали ценность, не сформулировали и не подтвердили её, дальше идти в разработку нет смысла.

🟣 Когда мы поняли, что и для кого мы делаем, можно переходить к USP. Выделяем то, что отличает наш продукт от конкурентов

🟣 Финал — SMP. Формулируем ключевой смысл, который должен запомнить пользователь

🎀 Эти подходы помогут вам задать себе правильные вопросы и проработать ценностную базу вашего продукта.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎙 Решили как-то продакты совместить митап и стендап... Что из этого вышло, вы сможете узнать уже 1

2026-03-13T13:21:01+00:00

🎙 Решили как-то продакты совместить митап и стендап...

Что из этого вышло, вы сможете узнать уже 1 апреля! Приглашаем на Product Meetup от Яндекс Вертикалей. В них входят Авто.ру, Путешествия, Аренда и Недвижимость.

Предлагаем вместе с коллегами обсудить, как вайбкодинг ускоряет нашу работу. Потом разобраться, что значит быть менеджером в продуктовой команде. А в конце вечера просто посмеяться — на тематической версии шоу «Что было дальше».

🎀 Приходите за новыми знакомствами и опытом. С нас — кейсы, стендап, DJ и коктейли.

🔸 Подробности и регистрация тут

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🤔 А я живу две жизни: можно ли быть продактом-гуманитарием в технической команде Привет, это Марина

2026-03-11T09:34:01+00:00

🤔 А я живу две жизни: можно ли быть продактом-гуманитарием в технической команде

Привет, это Марина Перескокова, директор по продукту рободоставки. Недавно в Yandex for Teamleads была неделя моего авторского контента: мы с тимлидами выясняли, как (не) развивать сотрудников, правильно мотивировать команду и извлекать опыт из ошибок. А это мой первый пост в Yandex for Products, давайте знакомиться!

🆚 Немного про мой опыт

Я отучилась в Бауманке на кафедре информационных систем телекоммуникации, потому что очень хотела программировать. Свой карьерный путь начала как первый в Яндексе стажёр-фронтендер: за 8 лет работы в Картах успела вырасти до старшего разработчика, а потом стать руководителем службы. За всё это время я получила достаточно управленческого опыта, чтобы написать книгу «Мама, я тимлид» — пособие для начинающих руководителей.

Последний год в сервисе я работала продакт-менеджером картографической подложки. Сейчас я перешла в команду автономного транспорта, где мы делаем роботов-курьеров и беспилотные автомобили.

Сегодня я хочу поднять вечную холиварную тему: нужно ли продактам техническое образование.

🆚 Продакт-менеджер в IT — это точка, в которой пересекаются два мира

С одной стороны у нас бизнес: это место неопределённости, идей, смыслов, ценностей и других непредсказуемых вещей. Здесь люди ищут ответ на вопрос «Что мы делаем?».

А с другой стороны у нас инженеры и разработчики, которые формулируют ответ на вопрос «Как мы это делаем?». Это место чётких ТЗ, конкретных технологий и воспроизводимых решений.

Лично я однажды поняла, что моё место находится на пересечении этих миров: я хороша как раз там, где надо направить поток недокументированной и ещё не сформулированной информации в технологическую колею.

🆚 Что насчёт продактов-гуманитариев

У меня есть примеры как минимум двух людей, которые стали очень крутыми продактами в IT без технического образования. Поэтому такой карьерный трек, конечно, возможен.

С другой стороны, мне кажется, что всех хороших менеджеров отличает системное мышление: они должны быстро ориентироваться в большом количестве информации, быстро складывать хаос в понятную картину мира и приоритизировать задачи. Склонные к такому люди часто идут в точные науки и развиваются как технические специалисты. А уже потом накладывают на эту базу управленческие навыки.

🆚 Как работать, когда подчинённые умнее тебя (в технической части)

У тех CPO и продактов, которых я знаю, отношения с разработчиками выстраивались на взаимном уважении и ощущении полезности. Как только техническая команда начинает видеть смысл в участии менеджера в процессе, все вопросы снимаются.

Чтобы разработчики ценили продакта, он должен помнить про свою главную задачу: отвечать на вопрос «Зачем мы делаем то, что делаем?». Если менеджер толковый, то он чётко формулирует задачи и цели и команда не волнуется, что занимается ненужной работой.

🆚 Какие навыки качать продакту, если нет сильного технического бэкграунда

Я советую развивать два направления:

🟣 Умение работать с данными
🟣 Способность быстро и точно формулировать суть задачи. Это полезный навык: так вы научитесь отделять важное от неважного и сможете рассказывать об этом другим

🆚 Как продакту валидировать технические решения

Важно, чтобы в команде был человек, который сможет прокладывать смысловой мостик между продуктовой и технической частью: понимать бизнес-задачу и тут же перебирать в уме варианты решений.

Классно, когда продакт достаточно подкован с технической стороны, чтобы стать таким мостиком. Но им может быть и кто-то из разработки, кому интересно погружаться в продукт. Обычно без такого сотрудника суперклассных решений не бывает, так что подумайте, кто в вашей команде может выполнять такую роль.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎈 Как расти в красном океане банковских приложений Меня зовут Екатерина Котова, я руковожу финансов

2026-03-05T08:50:04+00:00

🎈 Как расти в красном океане банковских приложений

Меня зовут Екатерина Котова, я руковожу финансовым сервисом в Яндекс Пэй. Хочу рассказать, как мы ищем свой путь на перегретом рынке, где, на первый взгляд, уже всё придумано.

Пост будет полезен всем, кто развивается в условиях высокой конкуренции, ищет точки роста через ценность для клиентов и хочет формировать их лояльность качеством своего продукта.

Наш путь начался 4 года назад, тогда все крупные онлайн-ретейлеры решили строить свой финтех. Мы тоже вошли в эту гонку, но не стали сразу создавать очередной банк. Вместо этого мы выпустили два точечных платёжных решения внутри сервисов Яндекса:

🟣 Сплит на Маркете. Позволяет разделить сумму любой покупки без анкет и лишних проверок

🟣 Дебетовая виртуальная карта Пэй. Даёт кешбэк на оплату во всех сервисах Яндекса и моментально открывается в них напрямую

Мы быстро набрали клиентскую базу, но поняли: чтобы расти, нужно становиться самостоятельным продуктом и выходить за пределы экосистемы.

🆚 Как мы строим универсальное платёжное приложение

В этом году мы сфокусировались на нескольких ключевых направлениях:

➰ Онлайн + офлайн

В онлайне наши платёжные методы уже есть далеко за пределами наших сервисов. Но чтобы вывести Яндекс Пэй в офлайн, мы решили рискнуть. Теперь пользователи могут платить через наше приложение счетами других банков, но всё равно получать кешбэк Яндекса.

➰ Уникальные сценарии

Мы настроили Сплит так, чтобы разделить сумму покупки можно было не только онлайн в сервисах Яндекса, но и везде через приложение Яндекс Пэй при оплате через QR или NFC.

Ещё одна фича — карта, которая сама пополняется, если на ней нет средств. В чём суть: недостающая сумма переводится в момент оплаты с накопительного счёта или из другого банка. И для этого не нужно совершать никаких дополнительных действий, платёж проходит автоматически.

🔸 В полном докладе я больше рассказала про борьбу за лояльность пользователей, что у нас получилось, а что нет. А в конце выступления прошла большая QA-сессия с острыми вопросами из зала: от монетизации и работы с рисками до планов по B2B.

📺 Смотрите на ютубе или в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

📦 Кейс. Как освободить юристов от рутины. И почему это не только про лигал Это Анна Кожевина, руков

2026-03-02T09:46:01+00:00

📦 Кейс. Как освободить юристов от рутины. И почему это не только про лигал

Это Анна Кожевина, руководитель операционного продукта в Яндекс Доставке. Я продолжаю рассказывать о том, как мы улучшили лигал-флоу с помощью AI и автоматизации. Начало кейса ищите в прошлом посте.

🆚 Когда основные контуры решения готовы, стоит задуматься о рисках

AI подвержен галлюцинациям, а юриспруденция — дело точное. Наш опыт создания нейробагхантера показал, что при большой базе знаний нужно готовиться к ошибкам в ответах. Пока в лигал-помощнике мы не видим таких проблем, но сразу заложили возможность разделения модели на агента-оркестратора и команду узких экспертных агентов. Это решение поможет легко масштабироваться.

К тому же нам важна безопасность чувствительных данных. Реквесты содержат личную информацию, поэтому в архитектуре мы учли требования ИБ:

🟣 Процесс может запустить только юрист
🟣 Все действия логируются
🟣 Для работы с персональными данными мы используем платформенные сервисы
🟣 После завершения задачи данные полностью удаляются из тикетов и подзадач

🆚 Что будет дальше: эффекты и масштабирование

Наша ключевая метрика — время работы юриста. Мы знаем объём официальных реквестов и время ручной обработки. Для обычных запросов это около 20 минут, и значительную часть этого времени занимает именно проход по админкам. А если для выгрузки большого количества заказов нужно поставить задачу аналитикам — это может занять от получаса до нескольких дней.

Автоматизация сокращает этап сбора данных. С AI он длится меньше минуты.

В итоге мы посчитали, что освободили всей команде десятки рабочих дней в году, и это не считая ускорения обработки простых вопросов. Ребята могут потратить это время на более творческие задачи.

Все решения мы сразу проектировали с заделом на масштабирование в другие юридические команды. При наличии подробных баз знаний и хорошей документации по API админок можно достаточно быстро запустить процессы для всех соседей.

🆚 Главная продуктовая мысль этого кейса

Иногда самый сильный и полезный продуктовый проект находится за пределами вашей формальной зоны ответственности. Он может жить в соседней команде, казаться «не совсем вашим» или даже просто выглядеть как операционная боль, живущая вне любого продукта.

Поэтому важно не только рассказывать о своих результатах, но и слушать, как живут другие команды. Возможно, они даже не догадываются, что ваш опыт можно переиспользовать.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

📦 Кейс. Как мы в продукте Доставки помогли своим юристам сэкономить десятки рабочих дней в году Ино

2026-02-27T09:45:02+00:00

📦 Кейс. Как мы в продукте Доставки помогли своим юристам сэкономить десятки рабочих дней в году

Иногда проекты, которые приносят больше всего пользы, начинаются не с дорожной карты или OKR, а с простого разговора. На связи Анна Кожевина, руководитель операционного продукта в Яндекс Доставке, и сегодня я расскажу как раз о таком кейсе.

🆚 Проекты начинаются с исходного запроса

В этот раз мы получили его не по классическому флоу. Однажды я просто болтала с подругой (и по совместительству руководителем нашей лигал-функции). И разговор о работе зашёл дальше обычного: она пожаловалась на огромное количество рутины, которая ворует часы у серьёзных профи. И не оставляет им достаточно времени на творческие и сложные задачи.

Я занимаюсь операционным продуктом и автоматизацией поддержки в Доставке. В тот момент мы с разработчиками как раз доделывали проект с нейробагхантером — это AI-ассистент технической экспертной команды. И я поняла, что наш опыт может помочь юристам.

🆚 Для начала мы решили разобраться в лигал-процессе

Мы исследовали типичный поток задач в юридической очереди и выделили два частотных сценария:

🟣 Простые вопросы

Ответы на них обычно уже есть в документации о работе сервиса и наших подходах к лигал-задачам. Но юристу всё равно нужно взять тикет в работу, внимательно прочитать, вспомнить или найти нужный фрагмент в базе знаний. Задача часто довольно простая, но требует времени и погружения.

🟣 Официальные реквесты

Их очень много — это сотни запросов, большая часть которых не требует экспертизы. Юрист идёт в админку, по заданным параметрам ищет заказы, в каждом вручную проверяет даты, время, соответствие условиям, копирует данные в таблицу и руками собирает итоговый ответ.

🆚 Решаем, где нужен AI, а где — нет

У нас было две продуктовые задачи, которые требовали разной функциональности. Но мы смогли реализовать обе с помощью Processium — это наша внутренняя система для управления бизнес-процессами. Пайплайны в ней можно собирать практически в формате конструктора из кубиков. Главная задача — правильно спроектировать процесс и настроить оркестрацию всех процедур.

🆚 К чему мы пришли

🟣 Для простых вопросов — встроенный AI-ассистент

Запрос формулируется текстом, а LLM ищет релевантный фрагмент в базе знаний и аккуратно его пересказывает. Конечно, в таком чувствительном направлении AI работает строго как второй пилот, а не полностью автоматизирует ответы.

Как это работает: мы встроили агента на базе продукта Нейроэксперт прямо в тикеты. Сразу после создания задачи он предлагает рекомендуемый ответ. Предусмотрели и постоянное дообучение. Все комментарии размечаются прямо в тикете, к плохим ответам модели прикрепляем правильный ответ, она дообучается и больше не ошибается в таком же вопросе. Если рекомендации недостаточно, юрист может продолжить диалог с агентом прямо в интерфейсе — весь контекст сохраняется.

🟣 Для официальных реквестов — классическая автоматизация с AI-входом

От идеи «умного» агента мы отказались сознательно. LLM используется только на входе: юрист формулирует запрос на естественном языке. Например, «Команда выгрузки: search_taxi_orders. Нужны заказы с 21.12.2025 по 26.12.2025. Номер авто: ХХХХХХХ». Далее этот текст переводится в машиночитаемую задачу.

После мы запускаем классическую автоматизацию с чередой походов в API для поиска заказов и сбора параметров. Робот приносит страницу с таблицей, в которой перечислены нужные параметры. А после закрытия юридического тикета удаляет её.

▶️ Продолжение работы над этим продуктовым кейсом и выводы будут в следующем посте!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

▶️ От идеи до приоритета На связи Александр Токмаков, Head of Product в Яндекс Путешествиях. Хочу п

2026-02-20T09:34:02+00:00

▶️ От идеи до приоритета

На связи Александр Токмаков, Head of Product в Яндекс Путешествиях. Хочу поделиться нашей болью (уверен, она знакома многим) — роадмап, который не сходится.

Мы столкнулись с этим в прошлом году: пытались угодить всем стейкхолдерам и собрали десятки задач от маркетинга, CEO, CTO и даже совета директоров. В итоге получился огромный план с учётом всех интересов. И… он не работал. Из 9 запланированных на квартал проектов мы еле-еле делали 5. Поэтому сроки разъезжались, а доверие наших партнёров таяло.

🆚 В чём была проблема

Не только в отпусках, внезапных багах и сложных внутренних процессах. В какой-то момент мы осознали, что нужных результатов нам мешают достигать когнитивные искажения:

🟣 Считаем, что срочное = важное

🟣 Думаем, что объём важнее точности

🟣 Делаем более простые вещи и избегаем рисков

🆚 Что мы изменили на практике

➰ Ввели «ракеты». Это 2–3 ключевых проекта, на которые тратится 80% фокуса команды

➰ Добавили размеры задач. Оцениваем их как XL, L, M и S. Самые маленькие задачи позволяют нам вводить микроулучшения и совершенствовать пользовательский опыт

➰ Изменили воронку идей. Мы перестали спорить на входе, а начали системно собирать предложения, агрегировать и оценивать их

➰ Научились работать со срочностью. На ежедневных встречах тратим 3–5 минут, чтобы офтопом обсудить горящие задачи и их приоритет

➰ Создали бизнес-ритм с точками контроля. Ввели квартальное планирование, ежемесячные прогресс-встречи и собрания, где разбираем результаты запусков

📺 В своём выступлении на Yandex Product New Year Party я развенчал три установки, которые мешают работе PM, и наглядно показал, как изменилось наше планирование. А ещё поделился идеями о том, как можно ввести подобные улучшения в вашей команде уже завтра.

🔸 Смотрите мой доклад на ютубе и в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

💎 Как сотрудники становятся ГЕРОЯМИ Об этом мы говорили на What’s Next meetup — встрече для HR-ком

2026-02-18T12:50:04+00:00

💎 Как сотрудники становятся ГЕРОЯМИ

Об этом мы говорили на What’s Next meetup — встрече для HR-комьюнити, DevRel-специалистов, продакт-менеджеров и руководителей в IT. На митапе мы исследовали, как сотрудники вырастают в героев и как их истории меняют компании.

➰ Один из докладов на митапе прочитали эксперты из Ипсос Комкон: Марина Пилкина и Анна Баранова. Они презентовали исследование того, как работают с образами героев компании в России, Европе, США и Азии. И рассказали:

🟣 Кто такие герои
🟣 Как их истории работают в бренд-коммуникациях
🟣 Какие герои нужны компаниям на разных этапах развития

🔸 А ещё из выступления вы узнаете, при чём тут архетипы по Карлу Юнгу. Посмотреть доклад целиком можно на ютубе и в VK Видео.

🎊 Другие записи с митапа о героях в компаниях ищите здесь: ютуб и VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts
The video is too large.

2026-01-28T10:49:02+00:00