Подкаст make sense (Есть смысл)

«Частая управленческая ошибка — что мы быстро получаем импульс, чтобы исправить людей, а при этом фокусировка должна быть на том, чтобы исправить систему. В рабочей специфике поведение сотрудника — это продукт среды, где он находился, той культуры, а культура — это производная процессов.»

«Я не верю в то, что есть большие и маленькие позиции. Я верю в то, что есть какой-то лаг или гэп между желанием и возможностями. Иногда мы недостаточно сильно хотим, иногда мы не осознаём, насколько мы много можем.»

Ведущий:
Степан Поздняков, продюсер ProductSense 

Гость:
Владимир Гаврилов, лидер продуктовой трансформации, iFuture

Подкаст выходит при поддержке Академии ProductSense. 
Оформить подписку можно на сайте академии: https://academy.productsense.io/

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
02:56 — Почему в командах нет общего языка
04:40 — Персональный контекст у продакта, разработчика и руководителя
09:08 — Если команда не тянет, что надо чинить?
11:44 — Кейс команды, где за 10 лет каждый понял назначение сервиса по-своему
15:25 — Руководитель тоже продукт среды
16:46 — Процессный долг и отделы, которые враждуют годами
18:27 — Как быть, когда руководителю и команде важно разное?
20:17 — Ретро для галочки и три уровня зрелости команды
23:46 — Эффект наблюдателя и самоорганизация без анархии
26:13 — С какого уровня вообще можно влиять на изменения в компании?
27:40 — Принцип домино и мощь малых усилий
28:55 — Руководитель, который пережил семь президентов
32:37 — Почему у команды власти больше, чем у руководителя
34:40 — Лидер мирного и военного времени по Бену Хоровицу
38:18 — Аристотель, практическая мудрость и откуда берётся чуйка
41:06 — Что такое продуктовая чуйка?
41:54 — Верблюд, лев и ребёнок у Ницше как ступени взросления
46:11 — Продакт владеет видением, а не людьми
48:30 — Право предложить, оспорить и окончательно решить
51:29 — Как право вето в Larian помогло сделать Baldur's Gate 3
54:08 — Почему не стоит принимать первое «нет»
55:56 — Работает ли чуйка в командных процессах?
58:06 — Зачем основателю быть пользователем своего продукта
1:01:01 — Чего ИИ не заберёт у руководителя и команды
1:03:02 — Что прокачать, когда только пришёл в управление
1:04:22 — Закон Старджона и критический взгляд на любой совет
1:06:02 — Одиночество руководителя и здоровый нигилизм
1:09:03 — Почему новому руководителю не стоит идти работать руками

«В какой-то момент можно принять решение не привлекать больше, а вовлекать лучше, сделать свою аудиторию более активной внутри продукта. В "красном океане" гораздо эффективнее работать со своей аудиторией и вовлекать ее в прдуктовые сценарии»

«Раньше устаревание знаний было 20–30 лет, сегодня — один год максимум, если не быстрее. Поэтому продукты начнут появляться и устаревать быстрее, и нужно искать новые направления, если хочешь, чтобы бизнес имел возможность куда-то расти.»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Гость: 
Руслан Арзуманов, руководитель продуктового направления Почта Mail, VK

Записи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
02:08 — Почта Mail в 28 лет: от рекорда Гиннесса до экосистемы VK
03:09 — Чем почта отличается от мессенджеров
04:44 — Сколько времени пользователь должен проводить в почте?
06:43 — Подходы к сегментации 50 млн пользователей
09:42 — Для чего на самом деле используют почту?
11:05 — Почта как инструмент малого бизнеса
14:06 — Как из скоринга сегментов родились три продуктовые ставки
17:31 — Когда продукт можно считать зрелым
19:02 — Что делать со зрелым продуктом, когда пользователь уже в нем давно
20:01 — За что пользователи почты готовы платить
22:17 — Как перестоить и деверсифицировать выручку 
24:01 — От единого тарифа к подпискам для семей, фотографов и работы
27:17 — Какие пользователи самые активные?
30:17 — Почта как цифровой архив: письма и файлы за почти 30 лет
32:46 — Как выделить важное во входящих: виджеты билетов, броней и напоминаний
36:50 — Будут ли агенты за нас читать письма?
39:32 — Риск MCP-зации: почта как транспорт для ИИ-агентов и чужих сервисов
41:39 — Какие продуктовые ставки сработали, а какие нет
45:12 — Можно ли за выходные написать свою почту без рекламы?
46:59 — Как управлять портфелем ставок, когда у продукта десятки миллионов пользователей

Словарик:
— MAU и DAU — число уникальных активных пользователей за месяц и за день
— Retention — удержание: какая доля пользователей возвращается в продукт
— MCP — открытый стандарт, через который ИИ-модели и агенты подключаются к внешним сервисам и данным

«У аудитории уже есть устойчивые ожидания от видеопродукта, они знакомы с разными платформами и сравнивают свой опыт. Поэтому важно постоянно учитывать эти ожидания и проверять, насколько сервис им соответствует.»

«Эксперимент — это инструмент оценки и валидации того, что мы сделали. Не бывает такого, что мы начинаем с экспериментов и думаем: давайте поэкспериментируем сейчас, а потом решим. Это неправильный подход.»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Гость: 
Вадим Дорохов, руководитель направления «Опыт зрителя» VK Видео

Записи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
03:22 — Почему видео выделили в отдельный продукт
06:43 — Почему платформа не выбирает между длинными видео и клипами
10:25 — Как принимать решение, когда одна метрика съедает другую
14:42 — Есть ли конфликт целей, когда зрители уходят из одного продукта в другой 
16:42 — Отличают ли зрители VK Видео от раздела видео  во ВКонтакте?
18:37 — Детский контент как пример смены восприятия продукта
20:16 — Привычки зрителей и связь между ожиданиями и продуктом
21:54 — Продуктовая работа по этапам пути зрителя
23:22 — Плеер вместо гифки на витрине поднял общее время просмотра
25:00 — Единый выбор следующего видео в соцсети и в приложении
26:16 — Почему после ролика к новости не нужно рекомендовать следующее видео
29:12 — Ошибка в аналитике, которая спрятала настоящий результат теста
30:43 — Как понять интересы нового зрителя
32:59 — «Своя» лента из 70% интересов, 20% смежного и 10% нового
34:52 — Один телевизор на семью и раздельные рекомендации для детей и взрослых
36:48 — Четыре этапа продуктовой работы: проблема, макеты, демо и итоги теста
40:50 — Эксперимент проверяет решение, а не заменяет стратегию
42:25 — Решения на развилках, где данных ещё нет
46:51 — Почему на собеседованиях системность важнее знания метрик
50:36 — Пространство решений и умение сказать, что мы не делаем

«Содержательность — это когда текст несёт какой-то смысл. Для меня это значит, что, прочитав этот текст, можно ответить на вопрос: а зачем этот текст вообще существует? Чем его существование поможет тому, кто его читает?»

«Это проблема LLM: имея возможность искать в интернете, вытаскивать из весов нужные токены, они могут цитировать заблуждение. Когда ты занимаешься чем-то 8, 9, 10 лет, ты знаешь, что это заблуждение. Но оно настолько широко распространённое, что выглядит как правда.»

Ведущий:
Степан Поздняков, продюсер ProductSense

Гость: 
Юра Агеев, основатель ProductSense

Записи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
01:25 — Даже подводку в два предложения LLM не может написать человеческим языком
04:46 — Как распознать слоп: стилистический и смысловой
06:19 — Почему нейрослоп неизбежен?
10:14 — Через призму каких характеристик мы смотрим на текст? 
12:31 — Чем экспертность отличается от содержательности
14:02 — Почему модели тиражируют распространённые заблуждения
15:45 — Рубленые фразы и почерк двух моделей в одном тексте
18:05 — Команда «Пиши как Пушкин» решает 80% задачи стиля
19:57 — Стилизация ответов модели под себя
22:28 — В какой момент нужны редполитика и скиллы?
24:19 — Пайплайны проверок разными моделями
26:42 — Экспертность через гипотезы и попытки их опровергнуть
28:52 — Почему смысл важнее экспертности
31:46 — Инженерный подход: декомпозиция текста на шаги для Claude
33:35 — Почему LLM хорошо пишут код и причем тут код-ревью
36:04 — Как применить инженерный подход к смыслу текста
38:21 — Проверка смысла второй моделью в режиме «душнилы»
41:04 — Процесс целиком: экспертность, смысл, стиль

Словарик:
— LLM (Large Language Model) — большая языковая модель: ChatGPT, Claude и другие
— Нейрослоп — шаблонный текст нейросети, который выглядит убедительно, но почти не несёт смысла
— Пайплайн — последовательность заданных этапов обработки и проверки, через которую проходит текст или задача

«Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.»

«По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать в реальности, просто их измерить. Мы вводим эти понятия только для того, чтобы объяснить реальность.»

«Исследование — это действительно образ мышления. Если взять смежную сферу UX-дизайна: знание определённых тёмных паттернов, законов, правил композиции — оно не делает тебя дизайнером.»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Гость: 
Константин Ефимов, соавтор книги "Качественные исследования в бизнесе”, управляющий партнер в X-Patterns.pro

Телеграм-канал PostPostResearch: https://t.me/postpostresearch 

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io

Epic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
02:38 — Как евангелисты кастдева ворвались в мир исследователей
04:10 — Три волны исследовательских сообществ
07:22 — Иллюзия быстрого успеха: что на самом деле продавали книги про кастдев
12:44 — Глубинное интервью против 15-минутного кастдева
13:56 — Исследование как образ мышления, а не протокол
16:59 — Подход Cynefin: три домена сложности задач
17:57 — Кластеризация в личных проектах как задача третьего домена
20:38 — «Метод параноика»: протоколы, седина, мозги
21:57 — Как демократизация стёрла третий, самый сложный уровень исследований
24:33 — Кейс телекома про «проклятие трубы»
28:02 — Desk Research и Deep Research до разговоров с людьми
30:14 — Почему ИИ додумывает то, чего нет в обучающих данных
34:39 — Водка на мумиё: то, что не расскажет модель
36:19 — Нет-тест и подхалимность моделей на синтетическом респонденте
39:00 — Почему джобов и персон не существует
42:45 — Как выбор языка меняет глубину ответа
47:07 — Жадность вне фреймворка JTBD: почему драйверы и барьеры проще
48:12 — Как ИИ ускорил протокольные задачи
51:33 — Почему анализ ИИ всё равно нужно перепроверять от и до
53:00 — Советы продактам: как развивать исследовательское мышление

Словарик терминов:
— JTBD (Jobs to be Done) — методология «работ», которые пользователь нанимает продукт выполнить
— Cynefin — подход для классификации задач по уровню сложности
— MVP — минимально жизнеспособный продукт
— Deep Research — режим ИИ для автономного глубокого поиска и анализа информации
— Desk Research — кабинетное исследование по открытым источникам