Продуктовая конференция Sbergile

В докладе разберём, почему классическая оргструктура становится не опорой, а ограничением для ИИ. Роли, иерархии и процессы заточены под людей — у ИИ-агентов этих рамок нет. За полгода, 25 000+ задач, 8 моделей и до 256 агентов без назначенных ролей и координатора результаты оказались неожиданными. Также обсудим три ключевых ингредиента автономной системы: миссию, протокол взаимодействия и сильную модель. Покажем, как система ведёт себя при шоках, масштабировании и росте сложности задач.

В докладе представлен путь трансформации голосового ассистента «Салют» в масштабируемую платформу единого ИИ-Помощника для экосистемы, объединяющей 50+ миллионов пользователей. Рассматривается архитектура решения, где ключевую роль играют синергия бизнес-продактов, технической платформы и GigaChat как интеллектуального ядра. На примере эволюции финансового ассистента в СБОЛ показано, как переход от жёстких сценариев к гибкому ИИ позволяет создавать проактивные, комплексные сервисы. Особое внимание уделено урокам масштабирования, важности продуктового подхода и необходимости синхронизации всех участников процесса для успешного внедрения ИИ-Помощников.

Разработка систем противодействия мошенничеству находится на острие современных технологий. Мы расскажем о том, какие сценарии учитываем при разработке наших продуктов и SDK, а также о влиянии современных трендов (искусственный интеллект, жизненный цикл безопасной разработки, агентизированная инфраструктура) на решения, которые приходится принимать менеджеру продукта и команде разработки.

В докладе обсудим, как Physical AI становится следующим этапом развития ИИ после больших языковых моделей, открывая новые горизонты для робототехники и смежных отраслей. Разберём, почему дефицит реальных физических данных остаётся главным ограничением для LLM и как этот разрыв преодолевается через наращивание данных и ИИ-приоритизацию бэклога. Отдельно поговорим о роли CPO в построении Physical AI — от продуктовой стратегии и работы с большими данными до применения LLM-агентов для парсинга компетенций и ускорения разработки. Рассмотрим, как из этих подходов рождаются новые датасеты, гипотезы и продукты, а также какие практические результаты это даёт.

Закупили топовые ИИ-мощности на компанию, а реальная вовлеченность застряла на уровне погрешности? Это классический психологический коллапс: для бизнеса нейросети — это рост маржинальности, а для сотрудника — угроза. В докладе представлена практическая модель адаптации команд к ИИ. Мы уйдем от веры в то, что «технология сама всё исправит», и разберем инструменты социальной инженерии: как легализация ошибок ИИ, геймификация и конструирование собственных агентов возвращают людям субъектность. Покажем, как совместная настройка логики превращает «черный ящик» в понятный инструмент, а скрытых саботажников — в амбассадоров продукта.

Почему при одинаковых хардах одни продакты растут, а другие нет — и при чём тут AI? Разберём софт-скиллы через реальные ситуации: от отказов на собеседованиях до конфликтов в команде и первых шагов в руководстве. Покажу, как это проявляется в поведении и что конкретно менять, чтобы быстрее расти и выстраивать сильные команды

За последний год агенты вроде Claude Code сильно изменили работу разработчиков: вместо написания кода все больше времени уходит на управление интеллектуальными системами, которые этот код создают и поддерживают. Это, вероятно, только первый шаг более глубоких изменений, которые вскоре еще сильнее перестроят ИТ-индустрию. В этой модели ИИ вскоре станет центральным носителем всех знаний о продукте и единой точкой доступа ко всем ключевым артефактам — коду, инфраструктуре и данным. Он будет управлять развитием системы, принимать решения и координировать изменения, опираясь на полную картину продукта. Роль человека при этом смещается: люди будут давать контекст, объяснять внешнюю среду и помогать собирать недостающую информацию. Сам ИИ будет находить пробелы в знаниях и задавать людям уточняющие задачи, направляя их работу в реальном мире. В результате складывается новая модель, где управление продуктом сосредоточено в ИИ, а люди становятся его «глазами и ушами».

Дизрапт — это логика, алгоритм и особый тип мышления. За 30 минут вы узнаете, как находить разрывы на рынках, добавлять новые координаты в продукты и собирать команду, способную менять правила игры. А также какие этапы нужно проходить и что нужно добавить в текущий процесс.

Практическая сессия для продактов, которым важно видеть не только прямой эффект события или тренда, но и его вторичные последствия. Участники познакомятся с методом, попробуют его в командной работе и получат инструмент для более зрелого стратегического мышления.

Участники воркшопа на практике освоят workflow продуктовой разработки с AI: сформулируют, протестируют и доработают промпты для своего AI-помощника. Результатом станут готовые к применению решения, которые можно будет забрать с собой, и понимание того, как эффективно выстраивать взаимодействие с AI, чтобы ускорить продуктовую работу.

Практическая сессия для продактов, которые хотят быстрее прорабатывать гипотезы — не дожидаясь разработки. Команды получают реальные пользовательские задачи и собирают MVP в GigaStudio прямо во время воркшопа. В финале разберёте результаты и заберёте подход, который можно сразу применять в работе.

Сегодня продуктовые команды живут в парадоксе: технологий становится больше, возможностей — тоже, но ясности в том, что именно нужно пользователю, становится меньше. AI, данные, гипотезы, KPI — всё это инструменты. Но клиент не покупает технологии, не переживает за ваши метрики и точно не занимается благотворительностью в ваш бизнес. У клиента есть проблема. И продукт существует только потому, что его «нанимают» для её решения. Этот воркшоп посвящён тому, как вернуть пользователя в центр продуктовой стратегии и научиться принимать решения, опираясь на ценность, а не на модные технологии.

Самое главное топливо бизнеса — это идеи. Для того, чтобы регулярно придумывать много качественных идеи, необходимо креативное мышление. Даже самый мощный ИИ-агент не сделает то, чего мы сами не придумали. Создание идей, которые захватывают мир — до сих пор задача человека. Для этого нужна гибкость, насмотренность и инструменты структурированного извлечения идей и окружающей среды. Мы поговорим про системную креативность и сделаем практику по реверс-инжинирингу с ИИ. Мы подготовили для вас специальный фреймворк, а также универсальный промпт, который вы попробуете применить во время практики, а потом сможете адаптировать и использовать в своей работе.

На этом воркшопе вы освоите комплексный подход к конфликтам: научитесь эффективно и быстро работать с эмоциональными оппонентами, чтобы перейти к рациональному обсуждению; узнаете, как давать обратную связь при нарушении ваших границ и выстраивать новые правила взаимодействия, предотвращая нежелательные повторения, а также овладеете инструментами работы с давлением в конфликте.