Как проверять ответы AI при исследованиях.

Вроде и удобно. Запустил deep research, получил необходимые цифры по рынку и не только.

Но вот на то, чтобы удостовериться в достоверности этих цифр уходит времени сильно больше.

И можно сократить это время если вшить несколько проверок в сами промпты:
1 Рассуждать в виде цепочки
2 Выделять факты и проверять их через поиск
3 Давать общую оценку достоверности и повышать ее от промпта к промпту
4 Задавать вопросы в ходе ответа, и искать на них подтверждения
5 Проверять достоверность по-разному в зависимости от вывода: текст, ссылки, код
6 Спрашивать одно и то же но разными словами

Еще хочется добавить, что делаю уже на автомате, и не зря:

1 Обязательно переходить по каждой ссылке указанной в источниках.
Очень часто возникают ситуации что ссылки выдуманные, или что в изначальном источнике в целом нет таких фактов. (вбивать в поиск по странице цифры)

2 Делать кросс проверку в разных моделях.
Натренированы они по-разному и дополнительная кросс-проверка точно не помешают.

Ссылка на шпаргалку в PDF формате здесь

Если знаете какие-то еще методы, буду рад если поделитесь в комментариях.

#podbiratel #productmanagement

Большинство провалов продукта закладываются до первой строки кода. И дело вообще не в разработке.


На старте проекта команда обычно обсуждает фичи, сроки и архитектуру.

Но не проговаривает пять системных вопросов, без которых проект через полгода начинает разваливаться.

Вопросы эти глубинные, и помогают как и команду сфокусировать в одном направлении, так и понять что из себя представляет сам продукт.

Вот что надо проговорить с командой до первого спринта:

1 Кому реально больно без продукта - 5 групп людей по имени, а не просто пользователь

2 Команда точно строит одно и то же - все понимают фичу одинаково

3 Что входит в продукт, а что нет - где проходит граница ответственности

4 В какой фазе живёт продукт - поиск PMF, рост, зрелость или спад

5 Мы сейчас реализовываем или ещё ищем - определить режим работы команды

Если на любой из пяти ответ - не знаю или об этом не говорили, значит внутри продукта находится непроверенное предположение, которое может все уничтожить.

Оно вылезет через полгода в самый неподходящий момент.
И чем дальше зашёл проект, тем больший ущерб это нанесет.

Шпаргалка на картинке.
PDF версия

@podbiratel

#productmanagement #продакт #productmanager #podbiratel

Последние несколько месяцев я много работаю с метриками и вот что понял.

Свалиться в одну из ловушек метрик невероятно легко.

И только за счет постоянных аудитов, вопросов и системного подхода, можно хоть как то этого избежать.

Решил проресерчить, чего стоит избегать в первую очередь:

1 Закон Гудхарта
Когда показатель становится целью - он перестаёт быть хорошим показателем, потому что люди начинают оптимизировать цифру, а не реальность за ней.

2 Эффект Кобры
Когда попытка решить проблему через стимул или запрет делает её хуже, потому что люди приспосабливаются к правилу, а не к его цели.

А называется он так, из-за истории в колониальной Индии: британское правительство ввело награду за каждую убитую кобру, чтобы сократить их популяцию. И их начали разводить ради награды. Когда программу отменили, фермеры выпустили ненужных змей на волю и кобр стало больше, чем до введения награды.

3 Корреляция и причина
Два показателя могут расти вместе не потому, что один влияет на другой, а потому что оба тянет какой-то третий скрытый фактор.

4 Процесс и результат
Хороший результат не доказывает хорошего решения, и плохой результат не доказывает плохого. Можно сделать всё правильно и проиграть из-за невезения, и наоборот, принять глупое решение и выиграть случайно.

Сделал шпаргалку с основными моментами.

PDF версия

#productmanagement #podbiratel #criticalthinking

Как принимать решения как профессиональный игрок в покер.

Если вы видели хотя бы одно видео с покерного турнира, то могли заметить, что после каждой новой карты на столе происходит пересчет шансов игроков на победу.

Уверен, что такой же принцип можно применять и при создании продуктов и в целом при принятии решений.

Каждый новый факт или новость не говорит о том что-то случится или нет.

Только меняет вероятность.

“Насколько вероятно что мы выпустим релиз вовремя?”
Стартовая точка с учетом рисков: 70%
Заболел один из членов команды: 60%
Во время тестирования не обнаружено критических багов: 67%
Получили согласование от технической поддержки: 73%
и т.д.

И более того, свою способность прогнозировать можно даже оцифровать.

Для этого нужно пройти несколько шагов:
1 Записывать решения в дневник
2 Прописывать им стартовую вероятность.
3 Менять вероятность наступления событий в зависимости от новой информации
4 Посмотреть сбылось ли событие так как предсказывали
5 Посчитать отклонения
6 Повторить 10+ раз.

После появится возможность оцифровать точность принятия решений.

Более подробно о вероятностном мышлении я собрал шпаргалку.

Скачать бесплатнов PDF формате можно здесь

@podbiratel
#podbiratel #productmanagement

40 читлистов про мышление и умение задавать вопросы.

Все самое лучшее в одной большой подборке со всеми ссылками.

40 читлистов по темам:
- способы поиска решений,
- умение задавать вопросы
- критическое мышление
- ментальные модели
- стратегическое мышление
- когнитивные ловушки

Доступ на скачивание:
https://podbiratel.gumroad.com/l/thinking-cheatlist

#podbiratel #productmanagement #criticalthinking

Когда переставать собирать варианты решений и уже пора определиться

Продакт постоянно принимает решения. И AI это не заменит.

Потому что именно человек ответственный за финальный результат.

И вот поймать тот момент, когда ты уже собрал несколько вариантов решений, провел несколько собеседований, перебрал возможные опции и надо принять решение - бывает очень сложно.

Может еще посмотрим?

И так до бесконечности.

Вот чтобы избегать таких ситуаций есть понятный и математически обоснованный алгоритм.

Концептуально он звучит так:

Перед поиском надо определить количество вариантов сколько будем смотреть.

Выбрать, после того как отсмотришь 37% от этого количества.

Заранее определить отдельный критерий, после которого понимаешь что точно “да”.

А если какой то выбор надо делать часто, то 10% стоит резервировать за случайным новым.

Подробнее в шпаргалке.

PDF формат

#podbiratel #productmanagement #criticalthinking

40 навыков продакта, которые AI не воспроизводит - Карта навыков


Каждый AI-инструмент в моей работе уже заменил и изменил какую-то часть ежедневных дел.

Но у моделей есть явный потолок.
И вот это преимущество человека точно стоит использовать.

40 навыков, которые останутся востребованными:

1. Чтение людей
Видеть выгорание до ухода.
Читать политику между отделами.
Слышать мотив за словами стейкхолдера.
Расшифровать “я подумаю”.
Отличить энтузиазм от вежливости.
Услышать несказанное в интервью.
Читать тишину в комнате.
Считывать культурный контекст.
Видеть саботаж в сухих сообщениях.

2. Решения с людьми
Сказать нет и сохранить отношения.
Сменить решение публично без потери лица.
Уволить по-человечески.
Принять критику и не сломаться.
Решить о найме за час разговора.
Не спасать того, кому полезно облажаться.
Сказать нет хорошей идее ради фокуса.
Помирить враждующих лидеров.
Построить доверие в скептичной команде.

3. Создание контекста
Поставить проблему так, чтобы её хотели решать.
Назвать проблему первым.
Найти общий язык для продакта, инженеров и дизайнеров.
Объяснить зачем без жаргона.
Перевести запрос в продуктовое русло.
Свернуть компромисс в один выбор.
Удержать неопределённость под давлением.
Сменить тон комнаты за несколько минут.
Создать легенду продукта.

4. Вкус и ставки
Доверять интуиции, когда данные лгут.
Видеть, что метрики растут, а продукт умирает.
Ставить против данных и большинства.
Решать, чего НЕ делать в продукте.
Держать видение продукта.
Чувствовать, что фича не та.
Отличать рынок не готов от мы ошиблись.
Разучиваться: отказ от мёртвых фреймворков.

5. Владение процессами
Брать финальную ответственность.
Чувствовать грань роста и этики.
Протаскивать решения через бюрократию.
Сверять идеальные решения с неидеальной реальностью.
Снимать блокеры через старые связи.


PDF карта навыков с описанием.


@podbiratel
#podbiratel #productmanagement

10 материалов о том, как делать стартап, что я собрал у YC, a16z, Anthropic

Собрал самое лучшее от реальных практиков.

Каждое уже стало настоящей классикой для мира стартапов.

Anthropic (Claude) - как делать AI startup
Intercom - про онбординг
YC - большой плейбук от Сэма Альтмана
Paul Graham - несколько эссе от знаменитого инвестора
a16z - несколько статей про большие идеи в 2026
Bessemer venture capital - про AI стартапы и масштабирование
Index ventures - полный цикл стартапа и операционки
Linear - интерактивный плейбук по стартапам
Lenny Rachitsky - несколько статей про построение компании
Google - все аспекты построения стартапа и поиска идеи

Доступно для скачивания бесплатно


@podbiratel #podbiratel #productmanagement

75 слайдов «Проблема» из питч-деков, которые сработали - что отделяет сильный от слабого

Я разобрал 75 problem слайдов из питч-деков, которые подняли деньги.

4 признака сильного слайда Проблема:

1 Конкретный герой с именем и контекстом
«Sara, marketing manager в B2B SaaS, каждое утро 45 минут собирает отчёт для руководства вручную».

2 Размер боли в деньгах или времени
$2.4 trillion lost per year или 4 hours per week per employee.

3 Что они делают уже сегодня
Самый часто пропускаемый блок. Явно пишем: сегодня они используют Excel + 3 SaaS + ручной труд.

4 Почему текущие решения не работают
И цена, и сложность обучения, и время и все что релевантно ситуации.

Но лучше один раз увидеть:
https://podbiratel.gumroad.com/l/problem-slide

#podbiratel #productmanagement

Startup bullshit bingo. Собирал стартап-материалы и решил посмотреть, какие ошибки повторяются чаще всего.

О чем говорит практически каждый успешный инвестор.
О чем говорят инвест фонды.
И оказалось, на верхнем уровне они одни и те же.

Практически в одних и тех же фразах, которыми пытаешься оправдать свой провал, незнание или отсутствие подготовки.

Забавно, но вспомнил что точно слышал практически каждую из них, причем не только в стартапах но и при защите новых инициатив в корпорациях.
Их повторяют за стартаперами во время питчей, хотя не задумываются об их сути.

Не допустить эти ошибки можно только если проведешь дополнительную работу:
Сделаешь конкурентный анализ.
Посчитаешь юнит-экономику.
Проведешь 30 интервью с пользователями.

Собрал 9 самых частых ошибок одну шпаргалку.

Еще раньше делился топовыми startup playbooks, кто пропустил, вот ссылка


@podbiratel
#productmanagement #podbiratel

14 эмоциональных стадий фаундера от идеи до Series A


У фаундеров путь от идеи до Series A проходит по похожим эмоциональным точкам, независимо от того, какой именно продукт.

Сначала эйфория идеи. Кажется, что нащупал что-то большое и быстрое.

Потом первая встреча с реальностью. Пользователи приходят медленнее, чем хотелось, метрики не радуют, вера в идею проседает.

Потом яма отчаяния. Сил вложено много, результат не виден. Из неё вытаскивают первые слабые сигналы: кто-то заплатил, кто-то стал пользоваться без напоминания.

Дальше внешние удары. Конкурент поднял раунд, команда дрогнула, рынок повернулся.

И в этот момент начинается ручной режим. Личные сделки, личный онбординг, переговоры до ночи. На этом появляется первый намёк на PMF.

И так несколько кругов до Series A.

Ловлю на себе такие качели постоянно, и как же важно осознавать, что это такой путь развития и все с этим сталкиваются.

Собрал 14 типичных стадий в одну картинку, с амплитудой и временем по оси месяцев.

@podbiratel

#podbiratel #productmanagement

Я проанализировал 456 провальных стартапов и вот какие закономерности нашел.

Взял все их постмортемы, новости в сми о закрытии, разборы провалов..
Хотелось сначала выяснить какие самые частые причины.

И естественно на первом месте оказалась неподходящая бизнес модель.

Но вот второе меня действительно удивило.

Обычно говорят что на первых этапах бояться конкурентов смысла нет, потому что вы и так все маленькие. Если рынок изначально подходящий, то вы не будете страдать от конкурентов на первом этапе.

Но вот что интересно. Дело даже не в конкурентах. Если ваш продукт легко может скопировать крупная корпорация, и от этого всего рухнет, то скорее всего так и произойдет.

Не просто так каждый крупный релиз от OpenAI или Anthropic сопровождается комментариями в духе: “Ну вот снова закроется куча стартапов из одной фичи”.

Третья причина в виде “Закончились деньги” это то что я сам к сожалению неоднократно наблюдал. Когда ты раздуваешь штат, берешь крутой офис, и существуешь в таком режиме пока разрабатываешь продукт, еще даже до первой продажи. Естественно, у тебя закончатся деньги, какие тут могут быть варианты.

Каждый новый человек и статья расходов на первых этапах должна быть очень хорошо обдумана.
Ну а все другие причины можно увидеть на инфографике.

Вот она же в PDF формате.


@podbiratel
#productmanagement #podbiratel #startups

8 вопросов для разбора A/B-теста

Когда раньше постоянно приходилось работать с А/Б тестами и заметил, что споры вокруг тестов почти всегда идут по одному сценарию.

Кто-то увидел +3% и уже решили раскатывать.
Кто-то остановил тест на третий день, а нужная выборка еще не набралась.
Кто-то ориентируется на средние значения, а в сегментах эффект обратный.

Чтобы не разбираться с нуля на новом тесте, удобно держать в голове список вопросов, которые надо задать до того как принять на основе него решение.

Но главное чего надо избегать это подглядывание.
Срок и размер выборки фиксируются до старта, и дальше эксперимент уже не трогаем.
Если изо дня в день смотреть и останавливать на росте, эффект гарантированно найдётся, даже если его нет.

Собрал чеклист в одну картинку, с примерами и пояснениями к пунктам.

PDF версия (бесплатно)

@podbiratel
#podbiratel #productmanagement

14 ниш стартапов и их типичные причины провала

Собирал разборы провалов и разрезал их по нишам.

Хотел понять, везде ли стартапы умирают по одинаковым причинам или у разных рынков разная анатомия провалов.

Общий рейтинг причин может обмануть, потому что усредняет всё подряд.

А вот внутри ниш картина сильно разная.

У PropTech и доставки половина провалов на экономике: субсидируемые модели не складываются в плюс.

В AI/ML главный убийца конкуренты, фичу копирует гигант или базовая модель обесценивает нишевый продукт.

EdTech и здоровье ловят “не то время”: пост-ковидный спрос схлынул, рынок и регулятор не созрели.

Финтех и медиа гибнут на мошенничестве и из-за действий регулятора.

SaaS и тревел чаще ломаются на внутренних причинах: распыление, операционный хаос, смена фокуса.

Если выбирать нишу, неплохо заранее знать, на чём она обычно ломается.

Это помогает зоны, в которые надо вкладывать дополнительные ресурсы.

Собрал картину по 14 нишам в одну карту, с долями и комментариями к лидерам провалов.

В PDF формате вот здесь.

@podbiratel #podbiratel #productmanagement

6 типичных сценариев краха стартапов

Прошелся по данным о крахе стартапов за период с 2000 по 2025 год и решил найти как обычно развиваются события до краха стартапов.

Самый частый сюжет: подняли крупный раунд, ушли в захват рынка в убыток, юнит-экономика не сошлась, следующий раунд сорвался, кэш кончился. Так закрываются больше трети.

Дальше идёт сюжет с конкурентом: создали категорию, дали ей разогнаться, гигант скопировал фичу, клиенты ушли к нему.

Потом удары извне: регулятор поменял правила, платформа закрыла канал, бизнес остался без дохода.

Далее обман и развал изнутри: красивая история инвесторам, рисованные метрики, аудит вскрывает всю схему, приходится закрываться, хорошо если не посадят.

Окно спроса: поймали пик, масштабировались под него, спрос рухнул.

И конечно же продукт без спроса: годы и миллионы в разработку, повторных покупок нет, деньги кончились.

Однажды, внутри компании, я делал презентацию на основании книги Стива Бланка (создателя концепции custdev). И сделал в конце предсказание как будут развиваться события, если все продолжится как есть.

В итоге попадание получилось практически полное. К сожалению.

Так что точно стоит узнать как обычно развиваются события до краха, чтобы если уж и фейлиться, то хотя бы по-особенному.

Собрал все шесть сценариев в одну картинку, с долями, типичным путём и подсказкой, как избежать.

@podbiratel
#podbiratel #productmanagement

Лучшие продуктовые идеи не придумывают за столом - их замечают.


Они уже лежат вокруг: в том, что люди молча терпят, обставляют костылями или вообще обходят стороной и скидывают на других. Вопрос только наводит взгляд на проблему.

Вот с чего я начинаю, когда ищу, что делать:

📌 Что уже терпят?
Привычную боль перестают замечать, она становится фоном. И по факту все что кроется под “у нас так принято” это самый большой рынок.

📌 Где костыли?
Если под задачу собрали самоделку из трёх инструментов значит спрос уже доказан, осталось закрыть его нормально.

📌 На что жалуются у других?
Плохие отзывы на конкурента - это готовая карта недовольства, собранная бесплатно.

Полный список из 6 вопросов - на картинке.
PDF версия читлиста

Это первая часть серии про идеи, о том как их искать и особенно, как использовать этот навык при прохождении собеседования.

Уже пишу большой материал, который позволит решать такие тестовые задания.

@podbiratel
#productmanagement #podbiratel

6 ограничений, которые превращают пустой лист в идею
Предложите гипотезу для улучшения продукта.
И ступор. Сходу идей нет.

А в каком направлении можно предлагать?
В любом! Ограничений нет.

И от этого еще хуже.

Парадокс в том, что сильные идеи рождаются не от свободы, а от жесткой рамки.

Она отрезает все очевидное и приносит неожиданное.

Вот ограничения, которые стоит задать специально:

1 Бюджет ноль.
Все что нужно уже есть, надо только грамотно этим воспользоваться.
Денег нет совсем значит ищешь рычаги (продукт, рефералы, партнерства), вместо того чтобы нагонять платного трафика и искать решение в этом.

2 Запуск завтра.
Дедлайн отделяет фичи, которые были на всякий случай от той одной, что несёт ценность.

3 Одно действие.
Пользователю доступна только одна кнопка и по ней сразу видно, в чем смысл продукта.

Ещё 3 ограничения в читлисте на картинке.

И вот что любопытно, когда продактам дают тестовое задание, там этих рамок чаще всего нет.

Через это в том числе проверяется способность работать с текущими ресурсами, сроками и ограничениями для поиска самых оптимальных решений.

PDF-версия читлиста (бесплатно)

#productmanagement #podbiratel

8 вопросов, которые убивают слабую идею до того, как ты потратишь на нее время

Хорошая идея и нужная идея это разные вещи.
Перепутать их стоит кучу времени и денег.

Один из вариантов проверки до того как что-то строить, прогнать затею через несколько неудобных вопросов.

Их задача найти слабое место, пока оно ещё ничего не стоит.

📌 Кто будет в ярости, если этого не сделать?
Нет конкретной группы - нет боли - нет продукта. «Всем станет удобнее» = значит не нужно никому.

📌 Кто за это заплатит?
Интерес это не спрос. Пока никто не достал деньги, есть только вежливость от респондентов, но не подтверждение рынка.

📌 Как поймём, что ошиблись?
Назови заранее цифру или срок, на котором закрываешь идею. Без этой черты придется тащить проект еще долго.

Остальные 5 вопросов в шпаргалке.
PDF версия

Ровно эти вопросы тебе задают на тестовом и интервью когда, просят назвать улучшение для продукта.

Только заваливают там не на идее, а на структуре. Скоро разберу каркас, который подойдет для этой ситуации, с точки зрения интервьюера.

@podbiratel
#productmanagement #podbiratel

Что спрашивают в тестовых продактов статистика по реальным заданиям

Тестовые кажутся лотереей, каждый раз будто экзамен, к которому невозможно подготовиться.

Я разобрал 150+ реальных заданий и кейсов чтобы выяснить что встречается чаще всего.

Получилось 9 типов вопросов со стабильными частотами.
Три самых частых:

📌 Метрики - 50%.
Какими метриками мерить успех и как собрать их в систему. Самый частый тип и самый недооценённый в подготовке.

📌 Гипотезы и запуск - 45%.
Придумай фичу / гипотезу / инициативу. Самый объёмный по работе: тут и сегменты, и обоснование, и метрики разом.

📌 Приоритизация 28%.
Бэклог дают, а вот критерии для приоритетов нет. Проверяют, умеете ли вы их определять.

Остальные шесть типов, частоты и как обычно их решают в читлисте.
PDF версия

Закономерность, которая меня удивила: чем чаще тип, тем хуже к нему готовятся.

Все учат фреймворки приоритизации (28%), или как спроектировать фичу (18%), но очень редко структуру ответа на придумай фичу (45%).

Поэтому именно в эту тему углублюсь в следующих материалах.

#productmanagement #podbiratel

Анализ рынка это первое, на чем заваливают тестовое на продакта.

И вот что обычно бесит, когда садишься его делать:
- открываешь пустой документ и не знаешь, с чего начать
- не ясно, где искать данные о рынке и компании
- в итоге предлагаешь фичи наугад и даже на следующий этап не попадаешь

Почти в каждом тестовом просят показать анализ рынка. А структуру, как его делать, никто не даёт. Поэтому тут и буксуют.

За годы по обе стороны интервью я выработал свой подход и упаковал его в интерактивный плейбук.

Внутри всё, чтобы успешно справиться с анализом рынка для тестового:
1 Готовые шаги анализа рынка по порядку.
2 Что именно нужно сформулировать на каждом шаге.
3 Где это искать.
4 Шаблоны и готовые примеры.
5 Промпт, который сам соберет нужный для тестового HTML-артефакт.
6 Игра на закрепление: по находкам о компании угадать, куда она вкладывает ресурсы.

Важно понимать: анализ рынка это только часть решения. Но именно он даёт контекст для всех следующих шагов.

И все это доступно по ссылке:
https://podbiratel.com/pm/interview/take-home
Лучше открывать с десктопа.

Пользуйтесь и делитесь:)


#productmanagement #podbiratel