Менеджер по продукту Anthropic рассказывает, как инструменты ИИ меняют циклы разработки продуктов
Joerg Hiller 22:46, 19 марта 2026
Руководитель продукта Claude Code рассказывает, как экспоненциально улучшающиеся модели ИИ заставляют команды разработчиков отказываться от традиционных планов в пользу быстрого экспериментирования.
Кэт Ву, руководитель продукта Claude Code в Anthropic, представила подробный обзор того, как быстро улучшающиеся модели ИИ в корне ломают традиционные подходы к управлению продуктами. Ключевой вывод? То, что технологически возможно в начале проекта, больше не предсказывает, что будет возможно в конце.
Цифры это подтверждают. Согласно исследованию METR, на которое ссылается Ву, Opus 4.6 теперь может выполнять задачи по разработке программного обеспечения, которые заняли бы у человека почти 12 часов — примерно в 41 раз более способен, чем Sonnet 3.5 (новый) был всего 16 месяцев назад, когда он справлялся с 21-минутными задачами.
Старый план действий мертв
Менеджеры по продуктам традиционно собирали требования заранее, фиксировали план развития, а затем выполняли его в течение месяцев. Это больше не работает, когда ограничения модели, вокруг которых вы проектировали, могут исчезнуть в середине проекта.
«Вы строите на земле, которая поднимается под вами», — пишет Ву. Ее команда отреагировала, полностью отказавшись от долгосрочных планов в пользу того, что она называет «побочными квестами» — короткими, самостоятельными экспериментами, где любой член команды (инженеры, дизайнеры, менеджеры по продуктам) может создать прототип идеи за один день.
Несколько популярных функций Anthropic появились именно так: Claude Code на десктопном приложении, инструмент AskUserQuestion и списки дел — все началось как неформальные эксперименты, а не запланированные элементы плана.
Три инструмента, один рабочий процесс
Ежедневный рабочий процесс Ву теперь охватывает три различных продукта ИИ. Claude.ai обрабатывает стратегическое мышление и быстрые ответы. Claude Code создает прототипы и оценки. Cowork управляет всем остальным — электронной почтой, списками дел, презентациями, исследованиями в Slack, бронированием поездок.
Внешние менеджеры по продуктам находят похожие паттерны. Бихан Цзян, директор по продукту в Decagon, сказала Ву, что то, что раньше занимало недели разработки, чтобы показать клиентам, теперь происходит за «пару часов». Кай Синь Тай из Datadog описал переход как движение «от определения уверенности заранее к ускорению открытий».
Практические изменения для команд по продуктам
Ву описала четыре конкретных изменения, которые приняла ее команда:
Сначала прототип, потом документация. После написания спецификации отправьте ее в Claude Code и посмотрите, что вернется. «Даже грубый прототип меняет разговор», — отмечает она. Когда член команды поделился спецификацией плагинов, сгенерированный ИИ прототип вернулся почти готовым к производству.
Пересматривайте функции с каждым релизом модели. Claude Code с Chrome появился потому, что пользователи вручную копировали инструкции между инструментами. Хак работал достаточно хорошо, чтобы стать встроенной функцией.
Сначала оптимизируйте возможности, затем затраты. Используйте больше токенов, чем вы думаете, что вам нужно, во время создания прототипа. «Вы всегда можете снизить затраты позже, когда более дешевые модели догонят».
Сохраняйте реализацию простой. Сложные обходные пути для ограничений модели становятся ненужным багажом, когда появляется следующая модель. Anthropic сократили 20% своих системных подсказок только с Opus 4.6.
Что это означает для команд по продуктам ИИ
Более широкий отраслевой контекст здесь имеет значение. Управление продуктами ИИ стало отдельной дисциплиной, требующей как традиционных навыков менеджера по продуктам, так и глубокого технического понимания возможностей модели. С такими регуляциями, как GDPR, и появляющимися системами управления ИИ, добавляющими уровни соответствия, роль стала более сложной, даже когда инструменты стали более мощными.
Основное сообщение Ву для коллег-менеджеров по продуктам: отслеживайте две вещи одновременно — как ИИ меняет ваш рабочий процесс и как он меняет то, что возможно в вашем продукте. Команды, которые делают это хорошо, не будут застигнуты врасплох, когда возможности резко возрастут.
Для команд корпоративного программного обеспечения, наблюдающих за затратами и сроками разработки ИИ, последствия значительны. Если циклы создания прототипов сжимаются с недель до часов, конкурентные преимущества, построенные на скорости выполнения, могут исчезнуть быстрее, чем ожидалось.
Источник изображения: Shutterstock- anthropic
- разработка ИИ
- управление продуктами
- claude
- корпоративный ИИ
