Anthropic, компанія за Claude, Claude Code та Cowork, не лише створює одні з найпомітніших AI‑продуктів, а й експериментує з тим, як має виглядати продуктова організація в епоху моделей, що оновлюються кожні кілька місяців. Кат Ву, Head of Product для Claude Code та Cowork, опинилася в центрі цієї трансформації: її команда працює на межі між дослідженнями, платформою для розробників, ентерпрайз‑клієнтами й швидкісним зростанням продукту.
Щоб зрозуміти, чому Anthropic встигає адаптуватися до нових можливостей моделей і потреб ринку швидше за більшість конкурентів, варто подивитися не лише на їхні моделі, а й на те, як саме влаштована продуктова функція: від дослідницьких PM до growth‑команди, від API‑платформи до глибоко технічних продактів і дизайнерів, які самі пишуть код.
Мозаїка замість моноліту: як влаштована продуктова команда Anthropic
На відміну від класичних софтверних компаній, де продуктова організація часто ділиться за продуктами або сегментами клієнтів, Anthropic будує більш багатовимірну структуру. У компанії працює приблизно від 30 до 40 продакт‑менеджерів, але вони розподілені не лише за продуктами, а й за типами проблем, які потрібно розв’язувати.
Ключові блоки цієї організації виглядають так. Є команда дослідницьких PM, яка працює безпосередньо з моделями; є команда платформи для розробників Claude, що відповідає за API та такі можливості, як керовані агенти; є продуктова команда Claude Code та Cowork, яка створює прикладні інструменти поверх моделей; є окрема ентерпрайз‑команда, що фокусується на безпеці, контролі витрат і керуванні доступами; нарешті, є growth‑команда, яка працює горизонтально по всіх цих напрямках.
Це не просто органограма, а відображення того, як Anthropic бачить життєвий цикл свого AI‑стеку: від сирих можливостей моделей до конкретних сценаріїв використання в коді, офісній роботі, корпоративних середовищах і сторонніх застосунках. Кожен блок закриває свою ділянку цього ланцюжка, але водночас змушений працювати в тісній зв’язці з іншими.
У центрі цієї системи — Claude Code та Cowork, за які відповідає Кат Ву. Поруч із нею — техлід і продукт‑візіонер Борис Черні, який задає тримісячний‑піврічний горизонт розвитку. Візія, яку формує технічний лідер, і шлях до неї, за який відповідає продакт, накладаються на складну, але чітко структуровану PM‑організацію, що дозволяє одночасно розвивати моделі, платформу, прикладні продукти й бізнес‑метрики.
Дослідницькі PM: «сполучна тканина» між моделлю та продуктом
Окремий шар у цій системі — дослідницькі продакт‑менеджери. Їхня роль особливо нетипова для класичних технологічних компаній, але стає критичною в AI‑нативному середовищі. Команда, яку очолює Dianne, працює безпосередньо на перетині фундаментальних досліджень і прикладних продуктів.
Їхнє завдання — збирати й агрегувати зворотний зв’язок клієнтів щодо моделей: що працює добре, де моделі помиляються, які сценарії використання залишаються незадоволеними, які обмеження заважають розробникам і кінцевим користувачам. Цей фідбек не просто передається в дослідницьку команду; дослідницькі PM фактично «супроводжують» запуск моделей, перетворюючи сирі можливості на продуктні релізи.
У традиційній схемі R&D часто живе окремим життям від продукту: дослідники публікують результати, а продакти й інженери згодом намагаються знайти їм застосування. В Anthropic дослідницькі PM виконують роль сполучної тканини, яка не дозволяє цим двом світам розійтися. Вони допомагають вирішити ключове питання епохи AI: не «що вміє модель в абстракції», а «як саме ці можливості мають проявитися в конкретних функціях Claude, Claude Code, Cowork чи API».
Це особливо важливо в умовах, коли моделі оновлюються швидко, а можливості, які ще вчора здавалися «AGI‑пілом», сьогодні стають доступними в продакшені. Без ролі, яка системно збирає сигнали з ринку й повертає їх у дослідження, компанія ризикує або недовикористати потенціал моделей, або, навпаки, створювати можливості, які не знаходять свого користувача.
Платформа для розробників: Claude як фундамент, а не лише застосунок
Другий ключовий блок — команда платформи для розробників Claude. Якщо Claude Code і Cowork — це прикладні продукти, які бачить кінцевий користувач, то платформа для розробників — це фундамент, на якому можуть будуватися тисячі зовнішніх застосунків.
Ця команда відповідає за підтримку Claude API: стабільність, зрозумілий інтерфейс, документацію, версіонування, а також за запуск нових можливостей на кшталт керованих агентів. Важливий нюанс: їхній фокус — не створення кінцевих користувацьких додатків, а саме інструментів для зовнішніх розробників.
Такий поділ дозволяє уникнути типової пастки, коли одна й та сама команда намагається одночасно догодити і ентерпрайз‑клієнтам, і індивідуальним користувачам, і розробникам, які хочуть будувати власні продукти поверх моделі. Для платформи розробників пріоритетом стають передбачуваність API, гнучкість конфігурацій, можливість безболісно інтегрувати Claude в існуючі стеки, а не, скажімо, UX кінцевого інтерфейсу.
Це також дає Anthropic можливість чітко розвести продуктову відповідальність: якщо Claude Code чи Cowork змінюють поведінку, це не повинно ламати сценарії використання API. Платформа для розробників стає стабільним контрактом із зовнішнім світом, тоді як прикладні продукти можуть експериментувати з UX, флоу й новими функціями значно агресивніше.
Ентерпрайз як окремий продукт: безпека, контроль витрат і RBAC
Третій вимір — ентерпрайз‑продукти. Anthropic явно відокремлює цю площину від споживчих і девелоперських інструментів. Для великих організацій ключовими стають не лише можливості моделі, а й те, наскільки легко й безпечно її можна впровадити в існуючу інфраструктуру.
Ентерпрайз‑PM‑команда фокусується на трьох великих напрямах. По‑перше, це контроль витрат: великі компанії хочуть розуміти, як саме витрачаються токени, які підрозділи генерують найбільше навантаження, як прогнозувати бюджети й уникати неприємних сюрпризів у рахунках. По‑друге, це RBAC — рольова модель доступу, яка дозволяє чітко визначати, хто й до чого має доступ, які дії дозволені, а які ні. По‑третє, це ширший спектр засобів безпеки: логування, аудит, політики зберігання даних, інтеграція з існуючими системами ідентифікації та авторизації.
Ці вимоги суттєво відрізняються від того, що потрібно індивідуальному розробнику чи невеликому стартапу, який просто хоче «погратися» з Claude через API. Тому Anthropic трактує ентерпрайз як окрему продуктову поверхню, зі своїм набором фіч, своїм циклом продажів і своїми критеріями успіху. Це дозволяє не розмивати пріоритети: те, що добре для швидкого експерименту в стартапі, може бути неприйнятним для великого банку чи фармкомпанії, і навпаки.
Growth по всій ширині: коли команда зростання не має «свого» продукту
Ще одна нетипова деталь — те, як Anthropic організовує зростання. Замість того, щоб прив’язати growth‑команду до одного продукту, компанія розміщує її горизонтально поверх Claude Code, Cowork і Claude API.
Ця команда не «володіє» окремою лінійкою продуктів. Її завдання — оптимізувати три класичні етапи воронки: залучення, активацію та утримання користувачів у всіх ключових точках екосистеми Claude. Вони можуть працювати над тим, як нові користувачі вперше знайомляться з Claude Code, як розробники проходять перший успішний запит до API, як ентерпрайз‑клієнти переходять від пілота до масштабного розгортання.
Такий підхід дозволяє уникнути ситуації, коли кожен продуктовий «силос» оптимізує лише свої локальні метрики, не думаючи про загальну картину. Growth‑команда бачить повний шлях користувача через різні продукти й може виявляти вузькі місця, які не очевидні зсередини окремих команд. Наприклад, якщо розробники активно користуються Claude Code, але не переходять до використання API, це сигнал не лише для платформи, а й для growth‑команди, яка може запропонувати зміни в онбордингу, документації чи тарифах.
У світі, де AI‑продукти часто перетинаються й доповнюють одне одного, така горизонтальна функція стає способом координувати зростання всієї екосистеми, а не лише окремих її частин.
Claude Code як AI‑нативна команда: продакти й дизайнери, які пишуть код
Найрадикальніші зміни відбуваються там, де AI безпосередньо торкається щоденної роботи інженерів, продактів і дизайнерів. Команда Claude Code — яскравий приклад того, як у AI‑нативному середовищі розмиваються традиційні межі між ролями.
Більшість продакт‑менеджерів у команді Claude Code — це колишні інженери або люди, які й зараз активно пишуть код у самому Claude Code. Вони не просто формулюють вимоги й пріоритети, а беруть участь у реалізації, створюють прототипи, змінюють логіку продукту власноруч. Це суттєво відрізняється від класичної моделі, де продакт описує фічу в PRD, а інженери реалізують її за кілька спринтів.
У середовищі, де «код стає дешевшим», як люблять повторювати в Anthropic, зростає цінність не стільки написання коду, скільки вибору того, який саме код варто писати. Але це не означає, що продакт може залишатися далеким від технічної реалізації. Навпаки, глибоке розуміння коду й можливість швидко змінювати продукт власноруч стають конкурентною перевагою.
Ще один нетиповий елемент — дизайнери з досвідом фронтенд‑розробки. Вони не лише малюють макети, а й самі імплементують UI‑зміни. Це ще більше стискає цикл «ідея — реалізація — зворотний зв’язок». Якщо дизайнер бачить, що певна взаємодія з Claude Code збиває користувачів з пантелику, він може не чекати наступного спринту чи пріоритизації в беклозі, а просто внести зміни в інтерфейс.
У сумі це створює команду, де класичні ролі — продакт, інженер, дизайнер — стають менш жорстко розмежованими. Замість довгих ланцюжків узгоджень і передачі артефактів між функціями, Anthropic будує середовище, де люди з різними фокусами можуть самостійно доводити ідеї до продакшену.
Як процеси підлаштовуються під таку структуру
Подібна організація не працювала б без відповідних процесів. Anthropic свідомо прибирає бар’єри до релізів і стискає часові горизонти. Багато продуктових фіч, які раніше вимагали шести місяців, тепер запускаються за місяць, тиждень або навіть день.
Щоб це було можливим, компанія поєднує кілька підходів. По‑перше, більшість фіч Claude Code виходять у форматі чітко позначеного «research preview». Користувачі одразу бачать, що це рання версія, яка може змінитися або зникнути. Це знижує зобов’язання й дозволяє команді експериментувати, не чекаючи ідеальної стабільності.
По‑друге, існує «вічна launch‑кімната», де інженери публікують фічі, які вважають готовими після внутрішнього «догфудингу». Далі в гру вступають кросфункціональні партнери: команда документації, маркетинг, деврел. Завдяки наперед узгодженим очікуванням і процесам вони можуть підготувати анонси й документацію буквально наступного дня. Продакт у цій схемі не мікроменеджить кожен реліз, а створює рамки, в яких команда може самостійно рухатися швидко.
По‑третє, Anthropic зберігає класичні інструменти там, де вони все ще потрібні. Для особливо неоднозначних фіч або довгострокових інфраструктурних проєктів, що тривають місяцями, команда продовжує писати PRD. Паралельно вся команда регулярно проходить через щотижневі розбори метрик, щоб кожен розумів ключові цілі, тренди й драйвери бізнесу. Додатково існує письмовий список командних принципів: хто є ключовими користувачами, чому саме вони, які компроміси команда готова приймати.
Ці принципи й метрики виконують ту ж функцію, що й чітка структура PM‑організації: вони дозволяють людям на місцях приймати рішення без постійного погодження з продактами чи керівництвом, але в межах спільного розуміння цілей.
Висновок: продуктова організація як конкурентна перевага в AI‑гонці
Anthropic часто сприймають насамперед як компанію моделей — Claude, Claude Code, Cowork. Але за швидкістю їхніх релізів і здатністю адаптуватися до нових можливостей AI стоїть не лише інженерна майстерність, а й уважно спроєктована продуктова організація.
Дослідницькі PM зшивають фундаментальні моделі з реальними потребами користувачів. Команда платформи для розробників робить Claude надійним фундаментом для екосистеми сторонніх застосунків. Ентерпрайз‑продакти будують окрему продуктову площину з фокусом на безпеку, контроль витрат і керування доступами. Growth‑команда працює горизонтально, оптимізуючи шлях користувача через усю екосистему. А Claude Code демонструє, як у AI‑нативному середовищі продакти й дизайнери можуть стати настільки ж технічними, як і інженери, стискаючи цикл від ідеї до релізу до лічених днів.
У світі, де «код дешевшає», а моделі стають дедалі потужнішими, конкурентна перевага зміщується від самих моделей до того, як організація вміє їх упакувати в продукти, які швидко еволюціонують разом із користувачами. Структура PM‑команди Anthropic — це спроба відповісти саме на це завдання.