ИИ-агент может написать или заменить ваш продукт: как проверить, что вкладывать в следу...
ИИ-агент может написать или заменить ваш продукт: как проверить, что вкладывать в следующий бюджет Автор колонки на Хабре (sgordey, продолжение цикла заметок для продуктовых менеджеров) ставит вопрос: во что ИТ-вендору вкладывать следующий бюджет, если универсальный ИИ-агент — программа, которая сама выполняет многошаговую работу — уже способен делать основную работу. Его тезис: многолетняя экспертиза сама по себе не даёт права на новые деньги. Автор разводит две угрозы. Первая: агент может написать ваш продукт — тогда дешевеет воспроизводство того, что вы продаёте. Вторая, серьёзнее: агент может заменить продукт целиком — клиент получает нужный результат без вашей коробки. Утверждение «наш продукт за вечер не написать» автор считает верным, но бесполезным: клиенту не нужно повторять двадцать лет разработки, достаточно закрыть собственную задачу по принципу «попросил — получил — выкинул». Для проверки автор предлагает «решето АйКына» — пять фильтров, которые применяют к конкретной покупке, а не к продукту в целом. Нулевое: работа вообще остаётся, или вы автоматизируете ритуалы офиса, которые исчезнут. Первое: может ли агент выполнить работу без вашего продукта — для честной проверки ему дают задачу, данные и все инструменты, а не «пустой чат», и учитывают ошибки, переделки и стоимость эксплуатации. Второе: что агент всё ещё вынужден получать снаружи — данные, доступ к инфраструктуре, право на действие, договор, по которому кто-то реально отвечает и будит инженера ночью. Агент обязательств не несёт, поэтому «у нас SLA» — лишь начало разговора. Третье решето: нужно ли покупать «многолетний опыт» именно у вас. Текущий код отдают агентам на разбор: что там — движки и накопленные знания о сбоях или пласты, которые лишь объясняли человеку, куда нажать. Проверка — «проба на вычитание»: одна задача универсальному агенту, потом то же с вашими знаниями; если изменился только объём контекста, ценности нет. Четвёртое: кто теперь выбирает вас и за что платит — продукт может остаться полезным, но уйти в чужой пакет и исчезнуть из отдельной строки бюджета; подписка «за человека» устаревает, IDC прогнозирует, что к 2028 году 70% вендоров перестроят цены вокруг потребления и результата. Пятое: срок годности ответа «универсальная модель этого не умеет» — чужой релиз не обязан уважать ваш трёхлетний бюджет. По словам автора, после просеивания могут остаться разные бизнесы: инструмент для чужих агентов, поставщик данных или инфраструктуры, собственный агент, сервис с ответственностью за результат — а иногда ничего, во что стоило бы вкладывать новые деньги. Ответ «ничего» он предлагает разрешать заранее, иначе решето превращается в обоснование уже согласованного бюджета. История успешных продаж прежнего продукта, по его мнению, аргумент продолжать продажи, но не заявка на новую разработку. Автор ссылается на близкую по задаче модель Forrester (AI Disruption Model, август): 17 категорий, около двух сотен рынков, четыре корзины — disrupted, neutral, contested, accelerated; отличие в том, что Forrester анализирует рынки, а автор — конкретную покупку. Практический вывод: когда исполнение дешевеет, дорожает понимание задачи. Растить стоит «хозяев» — людей из поддержки, внедрения, эксплуатации, которые уже сами пишут скрипты и знают критерии приёмки; теперь они могут довести идею до работающего прототипа сами. Но это ещё не доказательство рынка, подчёркивает автор, — лишь человек, с которым гипотезу стоит проверять, дав доступ, данные и небольшой бюджет. И карьера такого человека не должна зависеть от сохранения бюджета его команды, иначе решето протечёт. Источник: https://habr.com/ru/articles/1083166/