Найкращі ШІ-інструменти для продактів

Теоретично продакт-менеджер має здобути значний зиск від штучного інтелекту. Ця професія передбачає великий обсяг досліджень, формулювання гіпотез, тестування, експерименти — завдання, які великим мовним моделям, що треновані на терабайтах людського досвіду, мали б вдаватися найкраще.

Чи так це насправді та як саме отримати користь від ШІ, ми дізналися в продакт-менеджерів і дотичних спеціалістів з українських IT-компаній. Нижче — добірка ШІ-інструментів та прикладів, як їх використовують у продакт-менеджменті.

ChatGPT

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від $20 на місяць

Почнемо з найвідомішого — ChatGPT, який згадали всі без винятку учасники нашого опитування. Загалом серед розробників ChatGPT — безумовний лідер з усіх ШІ-інструментів як в Україні, так і за кордоном. В Україні його використовують 91% розробників, які користуються ШІ. За кордоном — 82%.

Використання ШІ-інструментів в Україні та світі

Як на практиці?

Наші продакт-менеджери звертаються до ChatGPT з найрізноманітнішими запитами, але переважають текстові: генерація маркетингових текстів, брейнстормінг ідей, тестування гіпотез, структурування думок та навіть перевірка граматики.

Сергій Книш Customer Success Manager Promodo

«За останні два місяці, готуючи оновлену презентацію Retention-стратегії для клієнта, я неодноразово звертався до ChatGPT. ШІ допоміг структурувати KPIs, аргументи щодо бюджету, написати текст one-pager для директора з маркетингу».

Також відзначають генерацію зображень DALL-E. Завдяки інструменту можна створити досить влучні референси для дизайнерів без необхідності описувати завдання текстово та додатково роз’яснювати голосом.

ШІ здатен допомогти й у формуванні об’єктивного рішення. Так, Марина Деундяк поділилася запитом, який може «очистити» судження від упереджень.

Він великий, тому ми сховали його під стрілочку. Натисніть, щоб розгорнути

Визначені критерії для порівняння:

1. Тимчасові ресурси та витрати на запуск
   • Запуск до кінця 2025 року (Європа й Північна Америка):
     • Може бути швидшим варіантом через фокус на двох регіонах.
     • Імовірність скорочення витрат на локалізацію та маркетинг.
     • Необхідність адаптації до різних вимог у двох регіонах, що може потребувати додаткових ресурсів.
   • Запуск у 2026 році (весь світ):
     • Потрібно більше часу на підготовку, розробку та тестування для глобального ринку.
     • Імовірні більші витрати на локалізацію та маркетинг для різних регіонів.
2. Ризики впровадження
   • Запуск до кінця 2025 року (Європа й Північна Америка):
     • Можливий нижчий ризик через обмежену кількість ринків, що дозволяє краще управляти очікуваннями та швидше отримувати зворотний зв’язок.
     • Локалізація може бути складнішою через розбіжності в стандартах і вимогах.
   • Запуск у 2026 році (весь світ):
     • Більший ризик через необхідність адаптації до різних культурних і регуляторних вимог.
     • Складніше оцінити попит у нових регіонах до запуску, що підвищує невизначеність.
3. Конкуренція та ринкова позиція
   • Запуск до кінця 2025 року (Європа й Північна Америка):
     • Імовірність зайняти сильнішу позицію на локальних ринках, де конкуренція може бути меншою.
     • Можливість уникнути конкуренції з глобальними рішеннями, які з’являтимуться в майбутньому.
   • Запуск у 2026 році (весь світ):
     • Висока ймовірність зіткнення з більшою кількістю конкурентів на глобальному рівні.
     • Можливість потрапити на ринок після того, як конкуренти вже зарекомендують себе.
4. Адаптація користувачів та ринок
   • Запуск до кінця 2025 року (Європа й Північна Америка):
     • Адаптація користувачів до нового продукту може бути більш плавною через обмежену географію.
     • Якщо користувачі задоволені поточним сервісом, є ризик відсутності великої аудиторії в нового продукту.
   • Запуск у 2026 році (весь світ):
     • Залучення користувачів може бути складнішим, оскільки потрібен час для інтернаціоналізації продукту та розбудови мережі.
     • Проте глобальний запуск може забезпечити значно більший потенціал для масштабування в майбутньому.
5. Вартість залучення нових клієнтів (CAC)
   • Запуск до кінця 2025 року (Європа й Північна Америка):
     • Менші витрати на маркетинг та рекламу, оскільки фокус на конкретних регіонах дає змогу знизити витрати на залучення клієнтів.
   • Запуск у 2026 році (весь світ):
     • Вищі витрати на маркетинг і локалізацію для різних ринків.

Визначення важливості критеріїв:

1. Тимчасові ресурси та витрати на запуск — 20 %.
2. Ризики впровадження — 20 %.
3. Конкуренція та ринкова позиція — 15 %.
4. Адаптація користувачів та ринок — 25 %.
5. Вартість залучення нових клієнтів — 20 %.

Підсумкові оцінки:

• Запуск до кінця 2025 року (Європа й Північна Америка): 7,1 / 10.
• Запуск у 2026 році (весь світ): 6,3 / 10.

Водночас універсальність має зворотний бік: щойно мова заходить про дуже спеціалізовані завдання, ефективність ChatGPT знижується, запити потрібно формулювати максимально деталізовано і в багатьох ітераціях. Саме тут до гри вступають інші інструменти — хай деякі з них і працюють на тій же мовній моделі GPT.

Gemini

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від ₴909 на місяць

Сьогодні могли призабути факт, що фундамент для всіх сучасних мовних моделей придумали саме в Google, коли у 2017 році презентували Transformer. Однак публічний бум ШІ в корпорації «проспали», запустивши свій Bard лише як відповідь ChatGPT. Тільки за рік з’явиться Gemini, яка й стане основним брендом «ШІ від Google»: вона замінить і Bard, й інші відомі загалу розробки.

Очевидним бонусом Gemini є його глибока інтеграція в екосистему Google — передусім у смартфони на Android і Google Workspace. Якщо ви або ваша компанія занурені в цю екосистему, це — найлегша точка входу в роботу з ШІ.

Також доступний гугл-застосунок NotebookLM, що базується на моделі Gemini 2.0, однак спеціалізується на роботі з вашими джерелами. Він аналізує винятково те, що йому дав користувач, і не звертається до інтернету. Таким чином сервіс не домішує, скажімо, до написання вашого продуктового кейсу зайвий контекст з онлайну.

Як на практиці?

Gemini використовують як заміну ChatGPT у повсякденних базових завданнях ті, в кого робота зав’язана на екосистему Google. Цю модель полюбляють за прямий доступ до пошукової системи, що означає швидший і точніший пошук в онлайн-джерелах

В’ячеслав Салоїд CEO Happ

«Для технічних завдань — кодування — Gemini й Deep Search через інтеграцію з Google працюють краще».

Проте це не єдина його перевага. Відзначають також вищу швидкість роботи, та головне, що Gemini пропонує значно більшу контекстну пам’ять — до 2 мільйонів токенів для версії 1.5, тоді як ChatGPT навіть у платних версіях на момент публікації цього матеріалу не може запропонувати понад 128 тисяч токенів. Це означає, що Gemini суттєво довше пам’ятатиме контекст ваших розмов та зможе одночасно обробляти документи, таблиці, книжки абощо куди більшого обсягу.

Володимир Мерленко AI Product Designer Cieden

«Його можна використовувати на різних стадіях проєкту для роботи з великими масивами даних. Наприклад, згодувати йому дуже-дуже багато документації або досліджень та отримати висновки».

Втім, зауважують, що Gemini не вистачає «людяності» та креативності, тому його воліють використовувати більше для аналітичних і технічних завдань.

«Gemini також уміє працювати з таблицями, що дуже класно, бо підганяє їх під потрібний шаблон. Було б ще краще, якби він умів працювати з форматуванням — зараз виходить негарно, і доводиться робити це вручну», — додає Салоїд.

Claude

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від $17

Серія великих мовних моделей від компанії Anthropic, заснованої колишніми співробітниками OpenAI. Anthropic поставила за мету створити більш безпечних та керованих агентів, розробляючи так звані конституційні ШІ, які дотримуються певних принципів та цінностей. Це робить Claude менш схильним до «галюцинацій» та більш передбачуваним у своїх відповідях.

Він відомий своєю здатністю обробляти значні обсяги інформації за один раз (велике контекстне вікно), завдяки чому може ефективно працювати з об’ємними звітами, проєктною документацією або дослідженнями. Для продакт-менеджерів це має бути цінний помічник у роботі з вимогами, аналізі ринку та підготовці презентацій на основі великих даних.

Як на практиці?

Головною перевагою Claude продакт-менеджери називають його аналітичні здібності. Він допоможе розробити різноманітні плани та стратегії, структурувати інформацію.

Зокрема, Станіслав Катков, Product Owner у N-iX, перераховує такі завдання:

Станіслав Катков Product Owner N-iX

«У нас ентерпрайз-продукт, і це означає дуже багато документації — ШІ може генерувати її майже без проблем. А ще він запросто створює dummy-датасети. Як продакт, я часто роблю звіти й прототипи, для чого потрібні дані. Раніше ми вносили ці дані вручну, тепер же ШІ може створити цілі таблиці за лічені хвилини».

Єгор Домачук Middle Product Manager appflame

«Цьому інструменту можна „згодувати“ частину вашої бази даних — і він побудує більш-менш реалістичний прогноз, з яким цікаво працювати».

Продакт-дизайнер Володимир Мерленко користується Claude Projects для створення структурованої бази знань за проєктами.

Replit

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від $20

Replit заснований задовго до «буму ШІ» — ще 2016 року — як інтегроване середовище розробки, що дозволяє програмувати просто в браузері. Платформа швидко стала популярною, особливо серед студентів, яких приваблювала простота використання.

У 2024 році компанія презентувала Replit Agent, за допомогою якого можна створювати застосунки, використовуючи запити природною мовою. Агент від Replit базується переважно на Claude, але також долучає GPT.

Нетехнічні спеціалісти зазвичай цінують Replit за можливість створювати робочі прототипи з невеликим розумінням процесів програмування.

Як на практиці?

Двоє з опитаних продакт-менеджерів використовують Replit для створення якісних прототипів. Він допомагає впоратися з цим швидко і без залучення розробників, що особливо важливо для стартапів та невеликих команд.

Ростислав Салата Product Manager Jooble

«У контексті Replit, якщо завдання стосуються fake doors або MVP, послуговуюся бібліотекою 21st.dev. Там є безліч готових вебкомпонентів, у рамках яких я можу забрати промпт і використати в Replit — це значно спрощує роботу з ним і заощаджує час»

Продакт-менеджерка Марина Деундяк навела приклад прототипу сервісу для моніторингу стану автомобільних сервісів, який вона створила за допомогою Replit.

Cursor

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від $20

Це теж середовище розробки. Однак воно, на відміну від Replit, розгортається локально на вашому комп’ютері, а також було розроблене з самого початку за принципом AI-native. Тож Cursor спрямований на трохи інші завдання.

Якщо Replit фокусується на можливості створити продукт з нуля навіть для людей з мінімальними технічними навичками, то Cursor позиціює себе як помічник для досвідчених кодерів у роботі над складними проєктами.

Він побудований на базі Microsoft Visual Studio Code та пропонує більше контролю розробнику над процесом створення, а також значну кількість інструментів для рефакторингу, налагодження та пояснення коду.

Як на практиці?

Оскільки Cursor усе ж вимагає навичок програмування, це не найпопулярніший інструмент серед опитаних. Утім, його також використовують для створення прототипів продакти з відповідним бекграундом.

«У Cursor можна швидко накидати клікабельний html-прототип і на прикладі показати, як це має працювати», — каже Віталій Владов, Product Delivery Manager у Maklai.

Lovable

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від $25

Напевно, найбільш дружній інструмент для продактів, що не мають технічних навичок. Дозволяє створити й запустити вебзастосунок абсолютно з нуля до стану робочого продукту, що доступний кінцевому користувачеві.

Генерація коду відбувається повністю автоматично, і навіть бекенд є готовий. За відгуками, на Lovable можна створити не лише прототип, але й повноцінний MVP, який не соромно показувати людям. Крім того, важливою перевагою інструмента є фокус на розвитку власної спільноти — широко практикуються «рецепти», якими діляться користувачі для створення типових застосунків.

Як на практиці?

Цей сервіс використовували багато опитаних нами спеціалістів, які, утім, виділяють його найбільший недолік — тарифікацію.

У єдиному публічному платному тарифі сервіс пропонує 250 кредитів на місяць, а 1 кредит дозволяє відправити 1 запит, що недостатньо для активного прототипування навіть у невеликій команді. Надалі можна придбати лише ентерпрайз-тариф, що, навпаки, надмірно.

Саме через це двоє з опитаних продактів відмовилися від Lovable на користь Replit та Cursor.

Copilot 365

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: іде в комплекті з офісним пакетом Microsoft 365; від $9,99 на місяць

Наші герої згадували Copilot саме в контексті версії 365, а не як системний асистент з чатом, вбудований у Windows.

Copilot 365 — це ШІ-помічник в офісному пакеті від Microsoft, що базується на GPT. Варто зазначити: саме Microsoft є найбільшим інвестором в OpenAI, що дає корпорації право на глибоку інтеграцію GPT у свої продукти. Це і є однією з ключових переваг Copilot 365.

Та на відміну від ChatGPT, що працює за тією ж моделлю, Copilot 365 фокусується саме на вашій роботі в межах екосистеми Microsoft. Зокрема, працює з вашою поштою, документами, таблицями в Excel чи презентаціями як помічник. Однак навряд чи він добре впорається з генерацією нових текстів.

Як на практиці?

Продакт-менеджери користуються Copilot 365 або якщо він входить до корпоративного пакету інструментів, що базується на Office 365, або як допоміжний чи альтернативний інструмент на додаток до ChatGPT та інших ШІ-агентів.

Perplexity

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: безкоштовно; платні тарифи — від $20

Ще один агент на базі GPT. Творці Perplexity наголошують, що їхній продукт призначений для розумного, точного й надійного пошуку. Вони налаштували GPT таким чином, щоб той намагався видавати лише перевірені джерела та якомога менше «галюцинував».

Perplexity не дуже добре впорається з генерацією чогось нового, зате на результати його пошуку можна покладатися спокійніше, ніж від ChatGPT.

Як на практиці?

Найпопулярніший інструмент для перевірки результатів ChatGPT чи Gemini, а також досліджень складних тем, які він здатний пояснювати доступно й достовірно людині з будь-яким бекграундом.

«Хотілося б через Perplexity отримувати актуальні новини та інформацію, але через велику кількість сміття і некорисного контенту це поки що не працює», — додає В’ячеслав Салоїд.

Сортування та пошук актуальних новин звучить як природний напрям розвитку для цього агента, однак наразі його якість і справді не дуже висока.

Figma AI

Платформи: Windows, macOS, iOS, Android, Web

Доступ: включений у функціональність платформи; складна тарифна сітка, але повноцінний доступ — від $16

Це не окремий продукт, а набір інструментів у межах Figma — напевно, найпопулярнішого вебзастосунка для продакт-менеджерів та дизайнерів наших часів.

Ставши фактично індустріальним стандартом ще в часи пандемії COVID-19, платформа взялася інтегрувати ШІ-інструменти лише у 2024 році. Компанія переважно користується моделями GPT та Titan (Amazon), подеколи залучає Claude.

Почали з генерації чернеток дизайну, створення інтерактивних прототипів, генерації коду з макетів, а також різних маленьких функцій для полегшення роботи — наприклад, прибрати тло з картинки чи спробувати покращити її якість.

Як на практиці?

Figma користуються практично всі наші опитані, а ШІ-можливості органічно вплетені до функціональності платформи. Якість та швидкість прототипування суттєво прискорилися з додаванням цих інструментів, кажуть спеціалісти.

«Дуже зручні тули як для прототипування на ранніх етапах роботи над продуктом чи новою функціональністю, так і можливість перетворити ваш дизайн на повноцінний робочий продукт», — каже Володимир Мерленко, AI Product Designer у Cieden.

Почесна згадка

З’являється все більше вузькоспеціалізованих сервісів «під одну задачу», а також вбудованих функцій у великі та відомі робочі платформи, на які також варто звернути увагу.

• Gamma — інструмент, що генерує презентації за текстовим запитом. Редагувати все одно потрібно, але це однозначно швидше, ніж створювати з нуля. «На вхід даю текстову структуру того, що хочу візуалізувати, — і за кілька хвилин отримую зручний, адаптований під різні девайси формат презентації», — каже Ростислав Салата.

• Jasper.ai — допоможе генерувати маркетингові тексти та матеріали.
• Copy.ai — схожий сервіс, який допомагає з маркетинговими матеріалами та стратегіями.
• Trello AI — набір функцій у відомому таск-менеджері; може підтягувати завдання з інших джерел (пошти, календаря), генерувати звіти, прогнозувати терміни тощо.
• Notion AI — також помічні функції для користувачів цього робочого середовища, які базуються на GPT, Claude та власних розробках компанії.
• PMI Infinity AI Assistant — спеціальний ШІ-асистент для тих, хто працює за методологією PMI та PMBOK; інструмент першочергово шукає інформацію у своїй масштабній базі знань, а лише потім звертається до сторонніх мовних моделей.
• Midjourney — деякі продакт-менеджери згадували його використання в контексті генерації референсів.
• Clockwise — тайм-менеджер та розумний календар, що дозволяє організовувати ваш час за допомогою власного пропрієтарного алгоритму та сторонніх LLM (розробники згадують GPT).
• Atlassian Intelligence — саме він працює в Trello, але також є в усьому наборі продуктів Atlassian (JIRA, Confluence).
• v0 — генератор UI/UX-коду за текстовими запитами, теж корисний для прототипування.
• Google AI Studio — середовище розробки від Google на базі Gemini.
• Grammarly — «перший український єдиноріг» досі залишається дуже популярним інструментом для написання якісних англомовних текстів, попри зростання багатьох конкурентів.

Що не довіряють ШІ

Усі спікери зійшлися на тому, що не довірили б штучному інтелекту завдання, пов’язані з управлінням командою: інтерв’ю, звільнення, фідбеки, зустрічі 1:1, командні дзвінки тощо. Максимум — структурування матеріалів для зустрічей, але не безпосередній контакт з людьми.

«ШІ може допомогти з підготовкою, але реальна розмова потребує гнучкої реакції на настрій і контекст співрозмовника», — каже Ростислав Салата.

Тієї самої думки наші герої дотримуються і щодо переговорів з клієнтами та партнерами — усі опитані погодилися, що тут у ШІ не вийде замінити людей.

Дарина-Марія Білик з Sombra підкреслює, що ШІ може підтримати формулювання, але вибір підходу та відповідальність лежить на ній. А Віталій Владов не готовий віддавати ШІ навіть нотатки з зустрічей:

Віталій Владов Product Delivery Manager Maklai

«Принципово не делегуємо наразі написання meeting notes на важливих мітах, особливо із С-левелом. Зокрема, через брак довіри, що ця інформація буде в безпеці».

Також одностайною думка є стосовно стратегічних рішень: фінальний контроль має залишатися за людиною.

А от щодо більш прикладних завдань погляди починають різнитися. Хтось довіряє ШІ навіть проєкти цілком. Максимально деталізований промпт, прискіпливий відбір та допрацювання результатів — і модель може створити що завгодно (за винятком дуже персоналізованих запитів).

Проте кількість помилок розчаровує деяких спеціалістів, адже замість пришвидшення роботи доводиться все перевіряти та переробляти.

Марина Деундяк Senior Product Lead Stellantis

«Якось ChatGPT згенерував діаграму з багатьма граматичними помилками (як-от „pollution“ замість „population“). На їх виправлення пішов додатковий день. Це підкреслює важливість людського контролю над результатами, навіть якщо ШІ виконує основну роботу»

А дехто не делегує ШІ навіть генерування ідей. Основним аргументом є принцип роботи великих мовних моделей: вони аналізують те, що вже колись було створено, і просто не здатні створити щось повністю оригінальне. Аналітика, формування гіпотез також потребують «відчуття аудиторії», а значить, не підвладні машині. Крім того, проводячи підрахунки, ШІ може банально помилитися у формулі чи переплутали періоди.

«ШІ може пришвидшити процес, якщо ви розумієте суть і мету завдання, але аж ніяк не виконувати роботу й ухвалювати рішення замість вас», — Ростислав Салата.

Найчастіше спеціалісти відповідали, що делегують ШІ формування ідей, перевірку власних на слабкі місця або навіть створення прототипів. Однак не дозволяють формувати з робочих варіантів фінальну ідею та робити будь-які кінцеві продукти.

Дякуємо експертам, які допомагали із підготовкою матеріалу. Серед них:

• Дарина-Марія Білик, Project Coordinator у Sombra;
• Марина Деундяк, Senior Product Lead у Stellantis;
• Єгор Домачук, Middle Product Manager в appflame;
• Віталій Владов, Product Delivery Manager у Maklai;
• Сергій Книш, Customer Success Manager у Promodo;
• Станіслав Катков, Product Owner у N-iX;
• Володимир Мерленко, AI Product Designer у Cieden;
• Ростислав Салата, Product Manager у Jooble;
• В’ячеслав Салоїд, CEO Happ.