5 правил Anthropic для бизнеса, где всё меняется за 2 месяца

Продакт не исчез. Продактом теперь работаете вы: владелец, руководитель, человек, который решает, что строить. Технология меняется каждые два месяца, а решать, куда её приложить, по-прежнему приходится людям.

На сцене саммита Ленни в Сан-Франциско 10 сентября 2026 года были Майк Кригер, директор по продукту Anthropic и сооснователь Instagram, и Эми Вора, продуктовый лидер Anthropic, а вёл разговор Дэн Шиппер.

Год назад продактов хоронили. Сейчас, по словам Дэна, настроение обратное: продактом должен стать каждый. Эми объясняет, почему роль никуда не делась. Задача продукта это мост между реальными проблемами людей и технологией. Мост остался. Изменилась скорость. Раньше технология менялась раз в пять или десять лет, теперь каждые два месяца. Люди с их проблемами так быстро не меняются. Поэтому Эми держится за проблему и каждый раз заново смотрит на инструмент.

Выкидывать приходится не чужие идеи, а собственную экспертизу. Эми годами училась представлять пользователя: где его палец на экране, в какой ситуации он достал телефон. Этот козырь обесценился. Раньше спор о том, где ставить кнопку, стоил месяцев. Теперь дешевле собрать три версии и показать людям. Спорить по теории дольше и дороже, чем проверить.

Что делать: когда команда в следующий раз спорит о кнопке или экране, остановите спор и соберите три варианта.

У Майка в этом году была своя проверка. Он ушёл строить руками, и на проекте всё шло хорошо, пока не вмешалась руководитель продуктовой команды. Она сказала прямо: на проект нужен продакт. Майк ответил: Claude справится. Через неделю он написал ей: ты была права на все сто.

Что делал этот человек: готовил службу поддержки к вопросам клиентов, подключал команду безопасности, держал людей в графике. Anthropic продаёт всем, от одиночек до корпораций, и кто-то должен провести все эти группы через каждое изменение. Дэн спросил в лоб: почему не поручили это Claude? Майк ответил честно: Claude пока не созыватель, он не собирает людей вместе.

Эми добавляет: строить стало дёшево, значит выбор, что строить, стал дороже. А информации по-прежнему мало. Два качества, к которым она возвращается: суждение в тумане и упорство, чтобы задуманное точно случилось. Руководителям она советует не рисовать точный план на годы. Это иллюзия контроля, которая закрывает новое. Вместо этого оформить хаос так, чтобы в него было безопасно входить, и признавать вслух, что трудно всем. Майк уточняет: хаос допустим, но у каждой ставки есть один лид, который решает, удвоить её или закрыть. Пробовать могут все. Ответственный один.

Что делать: выпишите все эксперименты, которые сейчас идут в компании, и напротив каждого поставьте одно имя.

!Смартфон с лентой приложения, на нижней панели подсвечена главная вкладка

Эми выросла в школе простоты и предсказуемости, но сейчас честно говорит: никто не знает, как продукты должны выглядеть. Поэтому команде разрешено пробовать много раз, даже если продукты пересекаются и дублируют друг друга. Проигрыш один: заранее решить по теории, как всё должно быть, и зажать продукт ограничениями до встречи с рынком.

Дэн спрашивает: как при этом не запутать людей и не демотивировать третью команду, которая делает то же самое? Майк отвечает про отбор. Команде без интереса к направлению ставку не давать, продукт выйдет плохим, он это проверял не раз. Второе: общая основа. Полгода назад чат Anthropic и их рабочий инструмент хранили память и файлы по-разному. Любой новый эксперимент выходил оторванным. Поэтому отдельная команда сделала общую память для всех продуктов. Как понять, что ставка сработала? Признаки прежние: пользуются, любят, возвращаются, рассказывают другим. Если хотите научиться ставить такие эксперименты с ИИ в своём бизнесе, есть бесплатная Академия Solaris AI.

Дальше ставки нужно собирать обратно в один продукт. Майк вспоминает Instagram: главная лента давала 80 процентов использования, вкладка рекомендаций около 10. Рекомендации можно дотянуть до 15, но всё решает главный экран, куда человек попадает первым. Половина работы продакта, по словам Майка, это говорить нет ещё одной вкладке и ещё одной кнопке сбоку.

Что делать: откройте то, что клиент видит первым, и уберите оттуда всё, что не работает на главное действие.

!Два планшета: в одном ИИ-панель прикручена сбоку, в другом действия ИИ встроены в сам сервис

Всё, что в вашем продукте может сделать человек, должен уметь и агент. Мало кто так делает. По признанию Майка, даже продукты Anthropic пока не все дотягивают до этого. Майк тестирует чужие продукты именно так: просит агента сделать то, что мог бы человек, и сразу видит, ИИ прикручен сбоку или встроен.

Переписывать всё не нужно. Начинать можно с боковой панели. Потом дать одну гибкую страницу на тех же основах. Следующий шаг, о котором Майк думает больше всего: интерфейс, который агент сам перестраивает под задачу. В Anthropic идёт проект из четырёх независимых потоков работ, и панель управления им построил Claude. Майк называет это главным сдвигом за год: значительную часть внутреннего софта Anthropic строит и поддерживает Claude. Появляются новые вопросы. Кто вправе менять данные, только люди или Claude в фоне? Как отследить, откуда что взялось?

Вывод для предпринимателя простой. Не ждите волшебного ИИ-модуля. Откройте агенту те же двери, что открыты клиенту.

Что делать: попросите агента пройти в вашем продукте одну задачу клиента от начала до конца и запишите, где он упёрся.

!График успешности задач по версиям модели с резким скачком на новой версии

Первый продукт для управления компьютером Anthropic собрала в 2024 году, и он был откровенно плох. Расчёт был хотя бы на обучение: пусть агент покажет, как сделать сложную операцию в Фотошопе. Агент двадцать минут тыкался по экрану, закрывал окна и в конце говорил: готово. Человек ничему не научился.

Проект не выбросили. Его поставили на паузу и прогоняли через каждую новую модель на автоматической проверке. Это один и тот же набор задач для каждой модели и подсчёт, сколько она решила. На версии 3.7 график вдруг подскочил. Посмотрели записи, и модель справлялась чаще, чем ошибалась.

Дэн называет обратное слепотой к возможностям. Попробовал раз, не вышло, и решил, что ИИ не сможет никогда. Он регулярно слышит, что модель чего-то не умеет, спрашивает, какую версию брали, и в ответ звучит прошлогодняя. Так что идею, которую ИИ сегодня не тянет, не выкидывать и не ждать. Держать тест и повторять его каждые два или три месяца.

Что делать: соберите набор своих задач, на которых ИИ уже провалился, и прогоняйте его через каждую новую модель.

Майк говорит о разрыве между тем, что могут модели, и тем, как их используют, и винит в этом себя. Закрыть разрыв значит дать человеку, который просто ведёт бизнес, ту же силу, что у продвинутого программиста. Пока разрыв есть, выигрывает тот, кто сам держит в руках продуктовые решения: что строить, кому отвечать, что убрать с главного экрана и когда вернуться к отложенной идее.

Строить стало дёшево, и это главная перемена. Дорогим стало суждение. Никто не принесёт вам готовый план на годы, и это нормально: Эми советует не рисовать точный план на годы: это иллюзия контроля. Зато у вас есть пять правил и собственное знание проблем клиентов, которое меняется куда медленнее моделей. Мы в Solaris AI проверяем это на себе: этот выпуск собрал наш ИИ-агент для YouTube, а человек проверил результат на выходе.

Сегодня сделайте одно: возьмите задачу, которую ИИ в вашем бизнесе уже однажды завалил, и прогоните её через текущую модель. Запишите результат и поставьте в календарь повтор через два месяца.