AI ускорил создание продуктов. Как не ускорить создание ненужных?
Подробнее о докладе
Другие доклады и треки
Спикеры
- Последние 6 лет в Яндексе - Запустил и руководит Yandex Crowd Solutions - помогаем крупнейшим компаниям обучать ИИ модели и реализовывать комплексные проекты с большими данными - Ранее вывел на рынок и отвечал за линейку продуктов Яндекса для разработки и совместной работы (Яндекс Трекер, Вики, Формы, Managed GitLab). До этого развивал B2B-продукты в medtech и работал в консалтинге.
Что получите
Что получит участник: фреймворк проверки бизнес гипотезы, который можно сразу внедрить в команде: kill/go/iterate. Участник получит критерии, чтобы останавливать слабые идеи до разработки, а не после.
Кому полезно
Тимлиды, руководители разработки, продакты и руководители небольших продуктовых команд, которые работают в условиях большого количества идей и ограниченного ресурса разработки. Особенно полезно командам, которые начали значительно быстрее делать прототипы с помощью AI, но всё ещё должны выбирать, чему отдавать инженерное время.
О чём доклад
AI резко сократил путь от идеи до работающего прототипа, но ему все еще не получается делегировать задачу выбору одной идеи которую нужно проверять.
На кейсах запуска B2B-продуктов и новых направлений в Яндексе покажу подход, при котором команда старается получить доказательства до полноценной разработки.
Разберём четыре фильтра:
- есть ли реальная проблема, а не просто интересная идея;
- есть ли сильный сигнал со стороны клиента или пользователя;
- какой самый дешёвый эксперимент способен опровергнуть гипотезу;
- как заранее определить условия kill / iterate / scale;
- денежный и рыночные критерии.
Покажу, когда вместо MVP нужен разговор с клиентом, когда — ручной процесс, когда — прототип, а когда действительно пора писать production-код.
Участники получат одностраничный шаблон проверки гипотезы, который можно использовать со своей командой.