Навыки AI-продактов: анализ ста вакансий крупных компаний и реальные требования рынка

AI-лаборатории вроде OpenAI и Anthropic автор сознательно не включал: задача — посмотреть, как AI встраивается в продуктовую работу вне frontier labs. Для аудитории, выбирающей курсы по продуктовой разработке, материал задаёт конкретный ориентир: какие навыки реально требуют работодатели, а какие остались в маркетинговых буклетах учебных программ.

Что изменилось в требованиях

Expedia в описании Principal PM ждёт умения собирать рабочие прототипы через model API и простой код. Citi упоминает AI evaluation frameworks. Spotify прямо пишет о переходе от проектирования экранов к оркестрации агентов. Это не отдельные экзотические позиции — паттерн повторяется в выборке из ста с лишним компаний из retail, travel, media, finance, healthcare.

Самые частые сценарии найма — agentic workflows и персонализация. Вместе они закрывают почти половину корпуса. Генерация текста и чат-интерфейсы, доминирующие в публичной дискуссии о GenAI, в вакансиях встречаются заметно реже. Автор фиксирует: компании не создают фундаментальные модели, они встраивают их в конкретные процессы — fulfillment, закупки, ранжирование офферов, claims automation, clinical decision intelligence, ML enablement, inventory intelligence.

Куда встраивают AI

Распределение по индустриям из выборки:

• Ритейл и travel — поиск жилья, relevance, homepage discovery, merchant intelligence, автоматизация переговоров с поставщиками.
• Media и платформы — персональные AI-агенты, рекомендации, voice experience, agentic surfaces, conversational experience, агентная платформа персонализации.
• Финансы и платежи — маркетинг, платёжные агенты, agentic commerce, AI center of excellence.
• Healthcare — claims automation, clinical decision intelligence, AI-решения для клиник.
• Корпоративные функции — внутренний HR-ассистент, decision-science продукты, AI-платформа.

Что это значит для выбора курса

Автор — Михаил Карпов, основатель ProductCamp, экс-CPO Skyeng и экс-VP Multimedia VK — классифицировал вакансии по основному AI-сценарию и зафиксировал повторяющиеся требования к навыкам. Получилась рабочая карта компетенций, которой нет ни в одном стандартном учебном плане по продакт-менеджменту.

Рациональный фильтр для слушателя: если программа с пометкой «AI для продактов» не содержит модулей по evals, agentic workflows и работе с model API — это красный флаг. Рынок уже сместился от PRD как центрального артефакта к evals и оркестрации агентов. Курсы, построенные на старой модели, теряют рентабельность: навыки не конвертируются в оффер. Факт из выборки: из ста с лишним вакансий почти половина требует работы с агентами или персонализацией — это новая норма, а не нишевая специализация.