AI-асистенти у продакт-менеджменті: як вони допомагають приймати рішення швидше

У продактів з’явився новий ритуал: замість затяжного ресерчу — короткий «пінг» до ШI-асистента. П’ять секунд, і ти вже маєш перші інсайти, чорновий roadmap або альтернативний погляд на гіпотезу.

Так, ШI не робить роботу за продакта. Але він радикально міняє темп: те, на що раніше йшли години, зараз займає хвилини. Разом з Олегом Мельничуком, продакт-менеджером компанії Artellence, High Bar Journal розбирався, як ШI змінює щоденну рутину продакт-менеджерів і де ця швидкість справді дає бізнес-ефект.

Хто такий AI-асистент і чому про нього говорять у 2025 році

AI асистент — це цифровий помічник, який аналізує дані, пропонує рішення, формує інсайти та знімає з продакта значну частину рутини. 

У 2025 році такі інструменти, як: ChatGPT, Claude, Notion AI, Perplexity та інші стали частиною щоденного робочого процесу — від аналітики й ресерчу до формування оновлень для команди.

Чому саме зараз? Бо швидкість ітерацій виходить на перший план. І тут те, що називають AI assistant, стає ключовим партнером: він прискорює пошук рішень, зменшує кількість вручну виконаної роботи та дозволяє PM фокусуватися на стратегії замість нескінченного опрацювання даних. 

Як AI-асистенти змінюють продакт-менеджмент

Раніше продакт-менеджер витрачав години на збір фідбеку користувачів, аналіз конкурентів, формування roadmap і підготовку презентацій для стейкхолдерів. Тепер ці задачі можна делегувати AI-асистенту. Основні зміни:

• Збір зворотного зв'язку: AI опрацьовує тисячі відгуків, знаходить повторювані проблеми й одразу формує стислий звіт із рекомендаціями — без ручного перегляду коментарів у сервісах підтримки.

  
  

• Аналіз ринку: потрібно зрозуміти, що роблять конкуренти? AI асистент за хвилини проаналізує їхні оновлення, ціни, відгуки та виділить основні тренди. 

  
  

• Формування roadmap: ШI допомагає визначити, що має потрапити в roadmap у першу чергу, а що можна перенести на пізніші ітерації.

  
  

• Пріоритизація задач: коли в переліку сотні завдань, ШI оцінює вплив, складність і ризики, пропонуючи найобґрунтованіший порядок виконання.

  
  

• Підготовка презентацій: потрібні матеріали для інвесторів чи команди? ШI генерує структуру, тексти й базові візуальні елементи на основі поданих даних.

  
  

Олег Мельничук, продакт-менеджер Artellence, пояснює, що ШI-асистенти радше не змінюють саму методологію продакт-менеджменту, а прискорюють усе, що відбувається між етапами.

«Насправді AI assistant не ламає підхід до валідації гіпотез. Ми так само спілкуємося з користувачами, формуємо припущення, перевіряємо їх. Але тепер на це йде набагато менше часу: ШІ допомагає отримати додаткову точку зору та проміжний результат буквально за хвилини», — каже Олег.

За його словами, ключова зміна — це швидкість ітерацій. Замість того щоб щоразу збирати команду на міні-брейншторм, продакт може швидко «прогнати» ідею через AI асистента, отримати первинну оцінку й рухатись далі. Це особливо корисно на ранніх етапах формування гіпотез, коли потрібен швидкий і недорогий фідбек.

Ще одна помітна тенденція — швидке прототипування за допомогою AI. Олег Мельничук зазначає, що інструменти на кшталт Claude Code чи Cursor дозволяють продакт-менеджерам створювати невеликі фічі або демо-версії продукту, щоб швидко показати концепт стейкхолдерам чи протестувати базові ідеї без повного залучення девелоперів. 

«У моєму випадку це здебільшого про те, щоб продемонструвати бачення або концепцію, а не одразу запускати MVP на реальних користувачів», — додає він.

Основні функції AI assistant у роботі продакт-менеджера

Аналітика даних і прийняття рішень

Дані з аналітики, баз користувачів чи A/B-тестів уручну можуть займати дні. AI assistant обробляє все за години: знаходить закономірності, пропонує гіпотези й можливі рішення. Головний ефект — швидкість: замість тривалого аналізу ти отримуєш інсайти майже миттєво й можеш одразу діяти.

Планування та пріоритизація

У плануванні AI асистент допомагає перетворити хаотичні ідеї на структурований план. Він оцінює задачі за RICE, пропонує послідовність реалізації та допомагає визначити MVP. Коли в тебе десятки або сотні фіч, ШI швидко показує, що варто робити першим і чому.

За словами Олега Мельничука, ШI тут не стільки змінює саму методологію формування roadmap, скільки підсилює процес, який уже існує в команді.

«Я бачу тренд на те, що компанії інтегрують ШI у той процес, який у них уже побудований», — пояснює він.

Олег наводить приклад великого ентерпрайзу: на заході GDG DevFest Kyiv компанія SoftServe продемонструвала систему агентів, яку інтегрують у всі етапи розробки — від бізнес-аналізу, PRD і моделювання даних до генерації коду, тестування та деплойменту. За його словами, це не про створення нової методології, а про прискорення вже існуючих практик.

У стартапів підхід інший. У невеликих командах ШI використовується для миттєвої перевірки ідей: «Замість того, щоб робити PRD, потім іти до дизайнера, вони просто створюють фічу через V0 або Cursor, дивляться, як вона працює, і вже потім подають цей код розробникам для продакшену». Це спосіб швидко побачити концепт у дії, без довгих підготовчих етапів.

«ШI радикалізує той тип процесів, який у вас уже є. Якщо команда структурована — ШI посилює процеси. Якщо культура більш стартапна — AI ще більше прискорює цей підхід. Я не бачу, щоб він кардинально змінював процеси — просто робить їх швидшими».

Комунікація та створення звітів

Підготовка звітів і оновлень — одна з найбільш виснажливих задач продакта. ChatGPT або Claude можуть сформувати чернетки weekly updates, квартальних оглядів, release notes чи пітчдеки для інвесторів. Фінальне редагування залишаєш собі, але більшу частину роботи асистент уже виконав.

У роботі зі стейкхолдерами можливості AI все ж обмежені, зазначає Олег Мельничук. Бо асистент може допомогти лише на підготовчому рівні — швидко класифікувати побажання від різних команд, розкласти інформацію за матрицею RACI чи структурувати вхідні дані. Але це радше про зняття рутини, а не про вирішення конфліктів чи узгодження пріоритетів.

«Робота зі стейкхолдерами — це передусім вербальна комунікація. AI тут мало допоможе. Якщо ви почнете надсилати стейкхолдерам повністю згенеровані звіти, навряд чи це дасть хороший результат», — підкреслює фахівець.

Найпопулярніші AI-асистенти для продакт-менеджерів

Notion AI: інтегрований у Notion, що дуже зручно, якщо вся твоя документація вже там. Чудово генерує тексти, структурує інформацію, допомагає з мітингами та планами. Ідеальний для документації та командної роботи.

ChatGPT: універсальний солдат. Підходить для генерації ідей, аналізу даних, написання текстів, створення промптів для інших систем. Платна версія з GPT-4 значно потужніша за базову.

Perplexity: фокус на дослідженні й пошуку інформації. Якщо тобі потрібно швидко знайти дані про ринок, конкурентів чи галузеві тренди — це твій вибір. На відміну від ChatGPT, він дає посилання на джерела.

Claude: один з найсильніших AI асистентів для роботи з текстами й документами. Може опрацьовувати великі обсяги інформації, чудово аналізує контекст. Підходить для складних аналітичних задач.

ClickUp AI: вбудований у ClickUp, допомагає автоматизувати таск-менеджмент. Генерує описи задач, пріоритизує, навіть може розбити великий проєкт на підзадачі.

Motion: AI-планувальник, який автоматично будує твій розклад на основі пріоритетів і дедлайнів. Особливо корисний, коли у тебе 20 мітингів на тиждень і безліч задач.

Вибір залежить від потреб: якщо працюєш з даними — ChatGPT або Claude, якщо потрібна інтеграція з документами — Notion AI, якщо шукаєш інформацію — Perplexity. Як зазначає Олег Мельничук, різниця між популярними асистентами часто менша, ніж здається.

«Насправді варто обирати той інструмент, який тобі зручніший, який краще тебе «розуміє». Для продуктових задач ChatGPT, Claude і Notion AI на 80% схожі — це про роботу з інформацією, і всі вони справляються добре. Однак, Notion AI не має доступу до інтернету «з коробки». Тому для універсальних задач ChatGPT, Claude чи нові моделі на кшталт Gemini можуть бути зручнішими. Але якщо ви користуєтесь Perplexity для пошуку і Notion AI — бо вся робота в Notion — це цілком логічне поєднання».

Як інтегрувати AI assistant у робочі процеси

Найкраще починати з малого: обрати 2-3 задачі, що «з’їдають» найбільше часу, протестувати кілька інструментів, створити власні шаблони промптів і завжди перевіряти перші результати. Поступово ШI можна розширювати на конкурентний аналіз, генерацію гіпотез чи планування спринтів — важливо, щоб це був еволюційний процес, а не «революція за один день».

За словами Олега Мельничука, на старті продакти часто наштовхуються на схожі факапи — і всі вони виникають не через інструменти, а через очікування від них.

Найтиповіша помилка — спроба зробити все одним асистентом. «Ми беремо ChatGPT і намагаємося і розпізнавати звук з інтерв’ю, і генерувати PRD, і робити аналітику, і робити креативи. Але ж на ринку є інструменти, які заточені під конкретну задачу». Експерт радить не зводити все до одного «універсального ножа», а працювати 3-4 спеціалізованими рішеннями: наприклад, Perplexity — для досліджень, Notion AI — для документації, ChatGPT — для ідей.

Водночас багато продактів кидаються на будь-яку нову модну тулзу, не розібравшись у базових можливостях тих же універсальних AI-моделей. «Я для себе вибираю інструменти, які можуть робити не одну дрібну задачу, а покривають трохи ширший спектр і при цьому добре кастомізуються», — пояснює Олег.

Улюблені приклади: Claude з Claude Code, що підходить і для технічних задач, і для роботи з вимогами, або NotebookLM, який дозволяє шукати по масивних текстах, транскрибувати інтерв’ю та витягувати інсайти. Логіка проста: спеціалізація — ок, але не варто будувати процес на «одноразових» хайп-тулзах.

І третє, що Олег бачить особливо часто, — страх пробувати. Люди бояться інтегрувати ШI, якщо щось не вийшло з першого разу. «Не вийшло — значить, треба декомпозувати задачу, дати чіткішу, меншу підзадачу і спробувати ще раз». Асистенти не стають «точними» самі по собі — потрібна практика, і абсолютно нормально, що перші спроби далекі від ідеалу.

Коли ж базові помилки пройдені, виникає логічне питання: як зрозуміти, що AI справді покращив роботу команди? Олег радить дивитися максимально прагматично — на час і гроші.

«Універсальних метрик немає. Але є речі, які майже завжди показують ефект. Наприклад, зміна time to delivery — наскільки швидше команда випускає фічі (хоча швидкість не повинна знижувати якість). Або тривалість конкретних задач: якщо аналіз фідбеку замість 3-4 годин займає 30 хвилин — це очевидний результат, який не треба додатково доводити.

Я б міряв часом і грошима. А далі кожна команда має адаптувати метрики під свій процес. Головне — дивитися не на абстрактні KPI, а на реальний ефект для вашої роботи», — підсумовує фахівець.

Переваги використання AI у продакт-менеджменті

Використання штучного інтелекту у продакт-менеджменті дає одну з найсильніших переваг — швидкість. Модель бере на себе рутину: готує матеріали, структурує великі обсяги інформації, підсумовує дослідження. У продакта звільняється час на те, що справді рухає продукт уперед — стратегію, якісні гіпотези, глибоку роботу з командою. І цікаво, що точність рішень теж підвищується, бо ШI дивиться на дані без емоцій і когнітивних викривлень, які мимоволі впливають на людину.

Це дозволяє одному продакт-менеджеру вести більше напрямів, не жертвуючи якістю. Особливо це відчутно на динамічних ринках, де швидкість реакції часто стає конкурентною перевагою.

Але є одна цінність, про яку говорять набагато рідше — ШI як ментор. Олег Мельничук підкреслює: важливо не просто звикнути до AI, а навчитися з ним працювати свідомо. «Це не про те, щоб вміти щось згенерувати, — каже він. — Це про навичку правильно поставити задачу, провалідувати результат і витягти знання з того, що ШI тобі дав». Інструменти на кшталт ChatGPT чи Gemini вже мають learning mode, який пояснює концепції крок за кроком — фактично, це інтерактивний тьютор.

Для джуніорів це величезний буст. Олег наводить типовий приклад: молодий продакт уперше стикається із задачею розрахувати юніт-економіку і навіть не розуміє, з чого почати. Замість того щоб годинами гуглити, він може пройти весь шлях разом з асистентом. Модель пояснить базові терміни, допоможе сформувати структуру, підкаже формули для Excel і навіть розшифрує логіку розрахунків.

При цьому, як наголошує експерт, ШI не замінює продакта у складних аналітичних завданнях:

«Він не порахує економіку за тебе, особливо якщо ти джуніор і ще не розумієш контексту. Але він може навчити тебе зробити це правильно. І саме в цьому — найбільша сила асистента: не заміщення, а прискорення професійного росту».

Обмеження AI-асистентів і чому людський фактор залишається ключовим

Попри швидкий прогрес, AI assistant у продакт-менеджменті залишається саме асистентом. Його сильні сторони — швидкість, кількість і здатність працювати з великими масивами даних. Але саме ці переваги часто стають і джерелом обмежень. Як зауважує Олег Мельничук: «Штучний інтелект може бути дуже переконливим, навіть коли він неправий».

Це явище називають галюцинаціями — коли модель подає інформацію так, ніби вона точна й перевірена, хоча це не так. Саме тому будь-який факт, аналітика чи рекомендація, яка може вплинути на продукт, потребує подвійної перевірки.

Окремий пласт — етичні питання. ШI не розуміє контексту вашої компанії, не відчуває команду, не знає історію рішень, які вже були прийняті. І якщо він запропонує стратегію, яка провалиться, відповідальність все одно лежить на продакті. Людський фактор тут не просто важливий — він визначальний.

Ще одна пастка — надмірна автоматизація. Коли AI починає робити «все за вас», є ризик втратити навички критичного мислення. Олег підкреслює: «Це радше радник, який знає багато, але не працює у вас фултайм. Для кожної нової задачі йому все одно потрібно давати додаткову інформацію».

Такі асистенти можна зробити достатньо «кмітливими» — у вигляді GPT-бота, проєкту в Claude чи навіть n8n-воркфлоу. Але вони не мислять як продуктова команда, і не можуть повноцінно зрозуміти специфіку продукту без регулярного оновлення контексту.

Щобільше, створення ШI, який би працював автономно і давав релевантні рекомендації без додаткових пояснень, — це вже окрема R&D-задача.

«Так, це можливо, але тільки як окремий продукт. Приклади типу українських моделей LAPA чи MamayLM показують, скільки зусиль потрібно, щоб навчити модель утримувати локальний контекст. У звичайному продукті це вирішується через fine-tuning або хорошу RAG-стратегію, але точно не силами одного продакта», — додає фахівець.

Окремо Олег акцентує на найбільшому ризику — управлінському. «Головна загроза — надто велика довіра до штучного інтелекту. Людина має залишатися в циклі. На дуже довгий час». Саме продакт приймає фінальні рішення, перевіряє результати й відповідає за наслідки. Тому є завдання, які він категорично не радить передавати моделі.

«ШI може накидати варіанти, розширювати рамку, але стратегія — це завжди рішення команди та конкретної людини».По-друге, робота з людьми. Інтерв’ю, емпатія, емоції, живі розмови — це не те, що варто делегувати моделі. ШI справді допоможе зі структуризацією, транскрипцією чи нотатками, але не замінить живий контакт. «Без цього легко перетворити продукт із характером на сухий усереднений інструмент для всіх і ні для кого», — пояснює Олег.

Підхід до інтеграції ШI добре лягає у концепт з Co-Intelligence Ітана Моліка, згадує експерт. Є два типи взаємодії:

• «Кентаври» — коли людина та ШI розділяють роботу й чітко знають межі.

• «Кіборги» — коли ШI інтегрований у кожен маленький процес.

«Кентаври» і «кіборги» за Ітаном Моліком. Джерело: MIT Management Sloan School

«У продакт-менеджменті працюють обидві моделі. Хтось точково інтегрує ШI, залишаючи ключові рішення за собою. Хтось віддає моделі цілі блоки задач. Обидва підходи нормальні — головне, щоб людину не виключали з циклу», — резюмує Олег.

Еволюція ролі продакт-менеджера

Говорячи про майбутнє професії, Олег Мельничук наголошує: AI не забирає роль продакта — він її змінює. У західних компаніях уже формується тренд на так званих продакт-інженерів — продактів, які можуть самостійно створити перший робочий прототип, згенерувати код і перевірити логіку ще до того, як задача потрапить до розробників.

«Тепер продакт може зробити першу версію сам — через Claude Code, Cursor, Lovable чи Replit. Це суттєво прискорює роботу», — пояснює Олег. І тут ключове не в тому, щоб стати програмістом, а в розумінні процесів. Базові знання коду — цикли, умови, логіка — достатні, щоб правильно спрямовувати агента, перевіряти його результати та бачити помилки.

Ще один важливий аспект — context engineering. Чим більш автономними стають ШI-агенти, тим важливіше дати їм правильний контекст. Продакт має вміти збирати дані, структурувати їх і подавати моделі в потрібному обсязі. Фактично це нова форма управління ШI, яка визначає, що і як буде згенеровано.

І, звісно, класичні soft skills. Штучний інтелект прискорює генерацію ідей, коду та документів, і продакт стає тим, хто тримає фокус команди, синхронізує людей і координує процес. «Команди будуть генерувати більше, і продакт має направляти цю генерацію, узгоджувати всіх між собою», — підкреслює фахівець.

У світі, де частину роботи виконують моделі, саме емоційний інтелект, комунікація та здатність поєднувати команду стають основою ролі продакт-менеджера.

Часті запитання (FAQ)

Хто такий AI-асистент і чим він відрізняється від чат-бота?

AI assistant працює на базі великих мовних моделей: він розуміє контекст, аналізує дані й допомагає вирішувати складні задачі. Звичайний чат-бот діє за наперед заданими сценаріями й майже не виходить за їхні межі.

Який AI assistant найкраще підходить продакт-менеджеру?

Залежить від задач: для універсальної роботи — ChatGPT або Claude, для документації — Notion AI, для швидкого пошуку й досліджень — Perplexity, для керування задачами — ClickUp AI. Найкраще протестувати кілька й залишити ті, що найкраще лягають у твої робочі процеси.

Чи може AI повністю замінити продакт-менеджера?

Ні. AI знімає рутину й пришвидшує аналіз, але стратегія, фінальні рішення, робота з людьми та контекстом залишаються на продакті. Це підсилювач, а не заміна.

Як навчитися ефективно працювати з AI-асистентом?

Почни з простих задач, пробуй різні формулювання запитів і перевіряй результат. З часом додаси складніші сценарії. Допомагають також спільноти продактів, де діляться практикою використання AI.