Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды

ИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды

По описанию гипотезы или фичи собирает черновик задач с условиями готовности. Продакт-менеджер проверяет и заводит их в трекер, а не пишет с нуля.

Что это даёт бизнесу

Продакт-менеджер тратит часы, чтобы превратить идею в задачи, понятные разработчику: не просто «сделайте фильтр», а конкретные условия, при которых задача считается сделанной. Это документная, но не творческая работа — и именно такую McKinsey и GitHub замеряли в своих исследованиях по ИИ в разработке.

  • По расчётам McKinsey, на задачах, близких к документированию — а формулировка задач для разработки к ним ближе всего, — генеративный ИИ экономит 35–50% времени.
  • Выигрыш падает на сложных и непривычных задачах: McKinsey фиксирует экономию времени меньше 10%, когда задача незнакома команде — там письменный черновик не заменяет обсуждение.
  • Финальный список всегда утверждает продакт-менеджер: помощник ускоряет формулировку, а не решает, что делать в первую очередь.
  • Задачи сразу приходят с условиями готовности — команде не нужно уточнять «а что значит сделано», прежде чем начинать работу.

Источники: McKinsey.

Какую проблему решает

Идея есть, а команда её понимает по-разному. Продакт-менеджер описывает фичу общими словами, каждый разработчик додумывает детали сам — и получает свою версию того, что нужно было сделать.

На то, чтобы разложить одну гипотезу на понятные задачи с условиями готовности, у опытного продакт-менеджера уходит от получаса до нескольких часов — и это на каждую фичу, а не один раз.

Как это работает

1Описываете задачу словамикак её видит бизнес или клиент2Помощник уточняет деталичего не хватает для точной формулировки3Раскладывает на историис условиями, когда задача сделана4Расставляет черновой приоритетчто блокирует остальные задачи5PM утверждает списоки заводит задачи в трекер
Путь от идеи до задач в трекере

Второй шаг экономит больше всего времени в будущем: уточняющие вопросы задаются один раз в начале, а не по одному в комментариях к задаче в разгар спринта.

Кому подходит

Продуктовым командам от одного продакт-менеджера и нескольких разработчиков, где задачи сейчас формулируются свободным текстом или устно на созвоне.

Что нужно от вас

Примеры ваших прошлых хорошо сформулированных задач — под них подстраивается стиль. Доступ к трекеру задач. Продакт-менеджер, который утверждает финальный список перед тем, как он уходит в работу.

Чего он делать не будет

Не придумывает продуктовую стратегию и не решает, что важнее для бизнеса, — это решение всегда за продакт-менеджером. Не заменяет разговор с реальными пользователями: он раскладывает уже принятую идею, а не проверяет, нужна ли она. И хуже работает на исследовательских задачах без понятного результата — там пока помогает только человек.

С чего начать

Разберём бесплатно за 40 минут: возьмём одну вашу текущую гипотезу и покажем черновик готовых задач. Запуск — от 250 000 ₽ и от двух недель, дальше сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?