Почему роадмапы мертвы, а фичи завозят за один день. Как Anthropic сломала IT-менеджмент

Представьте компанию с оценкой в миллиарды долларов, где глобальные фичи начинаются не с квартального планирования, а с того, что разработчик просто решил покодить после обеда. Звучит как хаос, но именно так Anthropic (создатели Claude) сейчас обгоняет весь рынок по скорости запуска продуктов.

В недавнем интервью Head of Product Claude раскрыл внутреннюю кухню компании. Классическая схема разработки рассыпается прямо на глазах.

В Anthropic отменили жесткие планы работы. Долгие циклы согласований на 6–12 месяцев вперед ушли в прошлое. Их заменила стратегия, которую внутри называют Side Quest Maxxing.

Любой сотрудник может взять послеобеденное время и начать пилить самую безумную идею без спроса и бюрократии. На следующий день команда тестирует прототип. Если это удобно и работает, фича уходит в продакшен. Скорость релиза сократилась с месяцев до 1 дня.

Девиз компании сейчас «Хватит болтовни и встреч — покажи мне рабочий продукт».

AI радикально удешевил написание кода. Теперь «узкое горлышко» разработки сместилось, главная проблема больше не в том, как написать, а в том, что именно стоит писать.

Роли продакт-менеджера и инженера сливаются воедино. Самая эффективная боевая единица сегодня это соло-инженер с сильным продуктовым видением (product taste). Один такой специалист, вооруженный ИИ, легко обходит команду из 10 человек, пока те сидят на бесконечных синк-коллах и alignment-встречах.

Важный инсайт для бизнеса, если нейросеть делает за вас 95% работы, но последние 5% требуют постоянного ручного контроля - это не автоматизация. Это просто новая операционная нагрузка.

Автоматизацию нужно дожимать до 100%. Только тогда у вас реально высвобождается время на стратегию. Клиент не покупает продукт, который работает «почти» хорошо.

Capabilities (возможности моделей) совершают прыжок каждые 3–6 месяцев. В Anthropic уверены, нужно строить продукты, которые сегодня кажутся слишком тяжелыми или работают на грани фола.

Если вы будете ждать идеальной модели, чтобы начать разработку, вы проиграете. К моменту релиза конкуренты, которые рискнули раньше, уже соберут аудиторию и данные.

В AI-продуктах нельзя написать классические acceptance criteria (критерии приемки), как в обычном SaaS. Продакт-менеджер теперь должен уметь формализовать метрики оценки (evals):

Без evals вы не управляете качеством продукта, вы просто молитесь, чтобы нейросеть выдала нормальный результат.

Claude успешен не только из-за высокой точности. То, как модель общается, как она спорит или признает ошибки это полноценная часть пользовательского опыта. Неспроста 79% корпоративных клиентов OpenAI также заносят деньги и Anthropic. Разные задачи требуют разных «характеров» ИИ.

Как ни странно, больше всего от этого выигрывают продакт-менеджеры. Раньше у них в бэклоге пылились сотни идей, но разработка двигалась годами. Теперь стоимость попытки упала до нуля.

Собрал прототип через Claude Code, протестировал, выбросил или запустил. Опаснее не ошибиться, а слишком долго согласовывать. Разрыв между теми, кто внедряет AI каждый день, и скептиками уже составляет полгода-год, и этот гэп продолжает расти.

Полное интервью с Head of Product Claude на YouTube

Как вы считаете, применим ли такой подход к разработке в российских реалиях, или без жесткого роадмапа всё скатится в хаос? Делитесь в комментариях.

Не отставайте от технологий! Подписывайтесь на Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних трендов и лайфхаков.