Product-менеджмент в эпоху экспоненты: почему старый playbook не работает

Скорость прогресса AI-моделей меняет правила игры. То, что казалось невозможным полгода назад, сегодня делается в один проход — и это ломает привычный подход к планированию продуктов.

В Anthropic тестируют каждую новую модель на задаче «добавить таблицу в Excalidraw». Сначала модели стабильно проваливались. С Opus 4 начали иногда справляться. С Opus 4.6 — уже делают это надёжно в один шаг, даже на живых демо перед тысячами разработчиков.

Классический product-менеджмент строится на том, что технологические ограничения в начале проекта примерно те же, что и в конце. PM собирает требования, делает ставки на месяцы вперёд и исполняет план. Экспоненциальный рост моделей эту логику ломает: ограничения могут исчезнуть в середине спринта. Ты строишь на земле, которая поднимается под ногами.

Новый ритм — быстрые эксперименты, частые релизы и удвоение ставок на то, что реально работает. Для инди-хакеров и небольших команд это уже не теория, а повседневность.

Источник: Product management on the AI exponential (Claude)