У 2026 році розмови про штучний інтелект у продуктовому менеджменті вже давно вийшли за межі модних слайдів. Один із тих, хто бачить цю трансформацію зсередини, — Нікхіл Сінгал, колишній продуктовий керівник Meta, Google та Credit Karma, засновник спільноти The Skip для CPO та голів продукту. Спираючись на десятиліття роботи з масштабними споживчими продуктами та щоденний контакт із сотнями продуктових лідерів, він описує найближчі два роки як момент, коли зміниться не лише ринок праці, а й сама природа продуктової роботи.
У центрі цієї зміни — радикальне здешевлення розробки за рахунок AI та агентів, вибух у кількості змін у продуктах і нове розуміння того, що таке «судження» продакт-лідера. Паралельно з цим Сінгал робить провокаційний прогноз: через приблизно два роки «поганого софту» фактично не залишиться, а механічні частини створення продукту стануть пережитком минулого.
AI як «облітератор» рутини: що саме стане зайвим
За останні роки продакт-менеджмент у великих компаніях часто перетворювався на професію «перекладача» між командами. Значна частина дня йшла на те, щоб зібрати інформацію від інженерів, переформулювати її для керівництва, узгодити з суміжними функціями, підготувати ще одну версію для ще одного рівня менеджменту. Цей режим «переміщення інформації» створював відчуття відповідальності без реальних повноважень і був джерелом хронічного стресу.
Сінгал вважає, що саме ця механічна, «канцелярська» частина продуктової роботи буде в найближчі два роки майже повністю обнулена завдяки AI та агентам. Йдеться не лише про автогенерацію PRD чи автоматичні звіти. Мова про те, що:
AI-агенти зможуть самостійно збирати дані з аналітики, сапорту, досліджень, логів та CRM, агрегувати їх, будувати гіпотези й пропонувати варіанти змін у продукті.
Інструменти на кшталт сучасних код-асистентів уже сьогодні здатні не просто дописувати функції, а й рефакторити модулі, писати тести, пропонувати альтернативні архітектурні рішення. У поєднанні з агентами, які «розуміють» бізнес-контекст, це означає, що значна частина того, що раніше вимагало довгих ланцюжків узгоджень, буде виконуватися напівавтоматично.
Сінгал прогнозує, що в межах приблизно двох років у більшості компаній механічні етапи створення продукту — від підготовки документації до рутинних змін у коді — будуть або повністю автоматизовані, або настільки здешевлені, що перестануть бути вузьким місцем. Це не означає зникнення продакт-менеджерів чи інженерів, але означає, що їхня робота перестане бути про «процес заради процесу».
У такому світі ключовим активом стає не вміння «проштовхнути» ініціативу через бюрократію, а здатність працювати разом із софтом так, щоб сам софт робив зайву роботу замість людей.
Вибух змін: коли AI робить кожен експеримент дешевим
Як тільки AI та агенти беруть на себе механіку, різко змінюється економіка будь-якої зміни в продукті. Те, що раніше вимагало тижнів координації, написання специфікацій, ручного тестування та релізних процедур, перетворюється на серію швидких ітерацій, які можна запускати паралельно.
Сінгал прогнозує, що кількість запропонованих змін у продуктах зросте в 10–100 разів. Причина проста: коли вартість експерименту падає майже до нуля, стає раціональним пробувати набагато більше.
AI-агенти можуть:
генерувати варіанти UX для однієї й тієї ж задачі, адаптовані під різні сегменти користувачів;
пропонувати зміни в онбордингу, ціноутворенні, нотифікаціях, базуючись на патернах поведінки, які людина просто не встигає побачити;
автоматично запускати A/B-тести, відслідковувати метрики, знімати результати й формувати рекомендації.
У такій реальності продуктові команди опиняються не в дефіциті ідей, а в їхньому надлишку. Якщо сьогодні типовий продакт бореться за те, щоб хоч щось дійшло до розробки, то за два роки головною проблемою стане протилежне: як не потонути в потоці потенційно «розумних» змін, які AI здатен згенерувати й реалізувати.
Це радикально змінює роль продакт-лідера. Коли кожна зміна дорога, головне завдання — знайти хоч щось, що спрацює. Коли ж зміни дешеві й майже безмежні, головне — не зруйнувати цілісність продукту й не перетворити його на хаотичний конструктор із випадкових експериментів.
«Судження» як нова суперсила продакт-лідера
У цьому контексті Сінгал пропонує дуже конкретне визначення того, що стане ядром професії: судження. Не в абстрактному сенсі «інтуїція», а як системна здатність приймати рішення про те, що варто робити, а що — ні.
Під «judgment» він має на увазі кілька взаємопов’язаних речей.
По-перше, це вміння відрізнити хорошу зміну від поганої. Коли AI пропонує десятки варіантів покращень, продакт має оцінити не лише локальний uplift у метриках, а й довгострокові наслідки: чи не шкодить це бренду, чи не підриває довіру, чи не створює борг у складності, який потім буде неможливо обслуговувати.
По-друге, це рішення про те, що взагалі варто будувати. AI може допомогти згенерувати варіанти, але не може самостійно визначити, які проблеми користувачів є справді критичними, як вони вписуються в стратегію компанії, які компроміси прийнятні з точки зору бізнесу, регуляції, етики.
По-третє, це підтримання цілісної, стійкої продуктової системи. Коли зміни стають частими й дешевими, з’являється спокуса нескінченно «накручувати» функціональність. Судження продакт-лідера — це здатність сказати «ні» навіть тоді, коли AI показує, що ще один експеримент може дати короткостроковий приріст, але в довгостроковій перспективі розмиє фокус продукту.
У такому світі майбутній продакт-лідер — це не координатор мітингів і не автор безкінечних документів. Його базова відповідальність, за Сінгалом, — використовувати софт і AI так, щоб вони «обнуляли» іншу роботу, і при цьому зберігати здоровий глузд, цілісність і стійкість продукту.
Це зміщує акцент із процесних навичок на мислення системами, розуміння користувача, етичні рамки й стратегічне бачення. І водночас вимагає від лідерів готовності працювати в середовищі, де кількість рішень, які потрібно приймати, зростає в рази.
«Через два роки не залишиться поганого софту»: сміливий, але прагматичний прогноз
Одна з найрадикальніших тез Сінгала — прогноз, що приблизно через два роки «поганого софту» фактично не залишиться. Йдеться не про те, що всі продукти стануть геніальними, а про те, що технічно слабкі, застарілі або незручні додатки буде надзвичайно легко виправити.
Сьогодні значна частина світової інфраструктури працює на легасі-системах, написаних десятки років тому. Сінгал нагадує, що багато таких систем створені на COBOL і досі крутяться на мейнфреймах. Частина інженерів, які їх писали, уже не працюють у компаніях, а багато хто — буквально не дожив до сьогодні. Це створює парадокс: критично важливі системи, які ніхто до кінця не розуміє, але які неможливо просто вимкнути.
AI-інструменти змінюють цю картину. Уже зараз моделі здатні читати старий код, пояснювати його логіку, пропонувати рефакторинг, генерувати тести й навіть переписувати фрагменти на сучасні мови. У поєднанні з агентами, які можуть працювати над кодовою базою тривалий час, це відкриває можливість системно «оздоровлювати» легасі, не покладаючись на вузьке коло експертів.
Якщо перенести цю логіку на масовий софт — від внутрішніх тулів до споживчих застосунків — стає зрозуміло, чому Сінгал говорить про «кінець поганого софту». Коли:
знайти й виправити критичні баги можна за години, а не тижні;
переписати незручний інтерфейс, спираючись на реальні патерни поведінки користувачів, — справа днів;
оптимізувати продуктивність, безпеку, доступність — завдання, яке AI може виконувати постійно у фоновому режимі,
— стає дедалі важче виправдовувати існування відверто слабких продуктів.
Це не означає, що всі додатки стануть однаково хорошими. Конкуренція зміститься з базової якості на глибину розуміння користувача, унікальність пропозиції, здатність будувати довіру. Але планка «мінімально прийнятного рівня» різко підніметься, і підтримувати її допомагатимуть саме AI-інструменти.
Цікаво, що цей прогноз напряму пов’язаний із темою легасі. Те, що сьогодні виглядає як «вічна проблема» — старі системи на COBOL, яких усі бояться торкатися, — у світі розумних інструментів стає чергою задач, які можна методично розв’язувати. І це ще один приклад того, як AI не просто додає нові можливості, а змінює саму структуру технічного боргу.
«Вогонь у животі»: чому наступні два роки стануть тестом на темп
Якщо механіка продукту автоматизується, а якість софту загалом зростає, головним обмеженням стає не технологія, а здатність людей адаптуватися до темпу змін. Сінгал прямо говорить: наступні два роки вимагатимуть від продакт-менеджерів суттєвого прискорення й «fire in the belly» — внутрішнього вогню, який змушує вчитися, експериментувати й перебудовуватися.
Цей заклик звучить особливо гостро на тлі того, що він описує як «усміхнену втому» індустрії. З одного боку, багато продуктових людей сьогодні справді отримують більше задоволення від роботи, ніж кілька років тому: вони знову будують, а не лише узгоджують. Компенсації для сильних «білдерів» на історичних максимумах, пропозицій роботи більше, ніж за останні три роки, а горизонти кар’єри розширюються до рівня засновників і CEO.
З іншого боку, майже всі відчувають постійну напругу. Нічого не є стабільним: практики, які вважалися стандартом ще пів року тому, сьогодні виглядають застарілими. Інструменти оновлюються настільки швидко, що навіть ті, хто «на коні», бояться відстати. Для продактів у середині кар’єри це накладається на життєві обставини — сім’я, діти, старіючі батьки, перші серйозні проблеми зі здоров’ям — і створює відчуття, що ресурсу просто не вистачає.
У такій ситуації порада «підвищити темп» звучить жорстко, але Сінгал не пом’якшує формулювань. На його думку, саме здатність знайти внутрішній резерв — час, енергію, мотивацію — стане ключовим фактором виживання й успіху. Не тому, що хтось «злий» хоче змусити людей працювати більше, а тому, що сама структура роботи змінюється настільки швидко, що інерційна поведінка перетворюється на пряму загрозу кар’єрі.
Це ще один аспект того, як AI змінює продакт-менеджмент: тепер недостатньо один раз навчитися «правильному процесу» й відточувати його роками. Потрібно постійно переосмислювати, що саме ви робите вручну, а що має робити софт; де ви додаєте унікальну цінність як людина, а де просто повторюєте те, що AI зробить краще й швидше.
Новий контракт для продакт-лідерів
Якщо звести разом усі ці лінії — автоматизацію механіки, вибух змін, кінець «поганого софту» й вимогу до темпу, — вимальовується новий неформальний контракт для продакт-лідерів.
По-перше, вони мають прийняти, що їхня робота більше не про контроль процесу, а про формування рамок, у яких AI та агенти можуть безпечно й ефективно діяти. Це означає розуміти інструменти достатньо глибоко, щоб делегувати їм максимум рутини, і водночас тримати в полі зору системну картину продукту.
По-друге, вони мають розвивати судження як основну компетенцію: вміти сказати «так» і «ні» в умовах надлишку можливостей, а не дефіциту. Це вимагає чесності із собою щодо власних упереджень, готовності працювати з даними, але не бути їхнім заручником, і здатності мислити довгостроково навіть тоді, коли AI показує привабливі короткострокові виграші.
По-третє, вони мають бути готові до того, що якість софту навколо них зростатиме незалежно від їхніх дій. Якщо раніше слабкий конкурент міг «триматися на плаву» роками завдяки інерції, то в світі, де AI робить виправлення дешевими, відверто погані продукти будуть або швидко поліпшені, або витіснені. Це підвищує вимоги до диференціації й змушує продактів думати не лише про функції, а й про цінності, довіру, досвід у широкому сенсі.
І нарешті, вони мають знайти в собі той самий «вогонь у животі», про який говорить Сінгал. Не як романтизований образ «хасл-культури», а як внутрішнє рішення не бути пасивним спостерігачем у момент, коли індустрія переживає, за його словами, справжній ренесанс.
Висновок: коли AI знімає обмеження, людина стає вузьким місцем
AI та агенти обіцяють зробити те, що ще кілька років тому здавалося неможливим: обнулити значну частину механічної роботи в продуктовому циклі, радикально здешевити експерименти, системно оздоровити легасі й підняти базову планку якості софту. У такому світі головним обмеженням стає не технологія, а людське судження, темп і готовність змінюватися.
Для продакт-менеджерів це водночас загроза й можливість. Ті, хто сприймає себе як «переміщувачів інформації», ризикують стати зайвими в екосистемі, де цю функцію краще виконують машини. Ті ж, хто бачить себе як «білдерів» і готовий використовувати AI для обнулення рутини, отримують шанс працювати в індустрії, де «поганий софт» справді стає анахронізмом, а головною валютою стає людське судження.
Наступні два роки, за оцінкою Сінгала, стануть стрес-тестом на цю здатність. І від того, як продакт-лідери пройдуть його, залежатиме не лише їхня особиста кар’єра, а й те, якими будуть продукти, якими ми всі користуватимемося щодня.