Самый дорогой квартал — тот, который не нужно было строить

Узнать это заранее стоит неделю. Узнать постфактум — стоит квартал, людей и доверие борда.

Марина — CPO в B2B SaaS на шестьдесят человек. В четверг у неё ревью роадмапа на следующий квартал.

Наверху списка — большая интеграция. Её просят три крупных клиента, её хочет отдел продаж, про неё уже сказано на борде. Оценка — квартал работы четырёх инженеров. Марина открывает документ, чтобы найти, на чём это решение стоит, и находит переписку в Slack, письмо от одного клиента и слайд, который сама же и сделала два месяца назад.

Доказательств нет. Есть согласие. Это не одно и то же — но в четверг в одиннадцать утра разница между ними не видна никому в комнате.

Через квартал интеграцию выкатят. Ей воспользуются два клиента из трёх. Метрика не сдвинется. И никто в компании не сможет назвать момент, в который это решение можно было отменить.

Самое неприятное здесь не то, что решение было плохим. А то, что оно вообще не было решением.

Если что-то из этого про вас:

  • Роадмап собран из просьб клиентов и самого уверенного голоса в комнате
  • Команда каждый квартал что-то выкатывает, а метрика стоит
  • На стратегическом слайде написано «нам нужен AI», и никто не может сказать, где он окупается
  • Дискавери — это вечерняя работа одного человека между спринтами

Дело не в том, что вы плохо решаете

Все команды, с которыми я работал, умеют спорить. Ни одна не умела проигрывать спор.

Чтобы аргумент проиграл, в комнате должно быть что-то, чему верят больше, чем самому уверенному голосу. У большинства продуктовых команд такого нет. Поэтому решает не тот, кто прав, а тот, кто говорит последним — и это не про характер людей, это про отсутствие механизма.

Дискавери и есть этот механизм. Не отчёт, не интервью, не воркшоп. Способ, которым в вашей компании гипотеза может умереть, не задев ничьего самолюбия.

Роадмап — это не список того, что вы построите. Это список того, что вы решили не проверять.

Я ставлю в продуктовых командах B2B SaaS механизм, который убивает плохие ставки до того, как под них встанет команда, — и AI-агентов, которые крутят его каждый день.

Я не отдаю исследовательский отчёт. Я оставляю функцию, которая продолжает их производить после меня.

Три хода, всегда в этом порядке

Порядок здесь не оформление. Если ранжировать раньше, чем всё выписано, ранжируешь то, что первым пришло в голову.

  1. Достать допущения наружу

    Любая инициатива стоит на списке допущений — просто он не написан. Пишем: что должно быть правдой, чтобы эта ставка окупилась. Обычно выходит семь-двенадцать пунктов, и половину из них команда видит впервые.

  2. Отранжировать по смертельности

    Не по вероятности — по цене ошибки: какое допущение, если оно ложное, убивает инициативу целиком. Как правило, это допущение про сегмент и его задачу, а не про технологию. Технология почти никогда не бывает самым дорогим риском.

  3. Купить самое дешёвое доказательство против самого смертельного

    Не «провести исследование», а купить конкретное знание за минимальные деньги. Иногда это восемь интервью. Иногда — лендинг и €200 трафика. Иногда — сорок минут с отделом продаж, после которых вопрос закрыт.

Исход честный и бинарный: ставка умирает дёшево — или уходит в разработку с названными рисками. Третьего варианта, «ну давайте попробуем и посмотрим», этот механизм не производит.

И ровно то же самое — с AI

«Нам нужен AI» — это допущение, а не стратегия. Ход тот же: где именно AI окупается в вашем продукте и в ваших операциях, сколько стоит один агент на пользователя в месяц и что строить не надо.

Дальше — первые агенты в проде: поддержка, конкурентная разведка, исследования, онбординг. С логами, оценками качества, порогами уверенности и моделью себестоимости с первого дня, а не после инцидента. Это и есть разница между демо и системой, на которую команда готова опереться.

Начну с того, что не сработало

Это единственный кейс на странице, который невозможно рассказать, не имея механизма. Поэтому он стоит первым, а не в конце мелким шрифтом.

Остановлен через месяц

Проактивный агент с персоной-компаньоном

RedTrack · выпущен, измерен, остановлен

Агент следил за рекламными кампаниями пользователя и слал персонализированные алерты, сверху — персона-компаньон. Поведенческого прецедента в категории не было, поэтому механики я взял со смежного рынка с той же работой: дневные трейдеры фондовой и валютной биржи, которые точно так же сидят над живым числом и действуют по сигналу.

За месяц агент не набрал статистически значимого числа пользователей — вердикта не получилось, и работа остановлена.

Дорогая ошибка была раньше запуска и была моей: первой метрикой успеха стояло количество взаимодействий с агентом. Это мера того, развлекает ли агент, а не полезен ли он, — и она продолжала бы выглядеть здоровой ровно до того момента, когда выяснилось бы, что из-за агента никто ничего не поменял.

Я заменил её на две: количество реальных изменений, которые агент побудил пользователя сделать в продукте, и время от алерта до этого изменения. Эти два числа я теперь ставлю до того, как агент куда-либо выкатывается.

Месяц купил этот урок. Узнать то же самое после полноценного запуска стоит квартал — и к тому моменту метрика уже в презентации для борда, откуда её забирать гораздо больнее.

И два, которые работают

В проде

Агент в Customer Success

RedTrack · саппорт 8 человек · 140 тикетов в сутки

Поддержка руками отвечала на одни и те же вопросы и эскалировала всё, что требовало заглянуть в данные. Я поставил перед очередью агента, который отвечает сам, а когда эскалирует — отдаёт человеку уже проведённое расследование.

−1,5 FTE в первый месяц, −2,6 во второй · первая реакция 50 мин → 1 мин · расследование 2 часа–2 суток → меньше минуты

В проде

Дискавери, а затем её автоматизация

RedTrack · дискавери поставлено как функция компании

Сначала функция: стандарт запроса перед каждой гипотезой, живой бэклог, риск-меморандумы до крупных ставок. Затем поток из 12 агентов, который проходит кабинетную половину глубокого исследования от начала до конца.

Кабинетное исследование 40–60 ч → 4 ч · 85% гипотез убито до разработки · интервью с клиентами остались людям, два трека из них автоматизированы частично

40–60 ч → 4 ч
кабинетное исследование
один поток, 12 агентов
1,5 → 2,6 FTE
высвобождено за два месяца
саппорт 8 человек
50 мин → 1 мин
первая реакция
140 тикетов в сутки
85%
гипотез убито
до того, как начали строить

До этого

  • AI-приложение в wellness
    MVP силами агентства · дедлайн 60 дней · продуктовый лид
    успели в срок · онбординг 33% → 75% · CAC −16% · органика 7,9% → 23,7% · 40+ интервью до первого требования
  • Web3-платежи
    Seed · пивот на падающем рынке · CPO
    $2,3 млн оборота за 6 месяцев · 7 600 транзакций в сети · $70K грантов на взлётную полосу без размытия долей
  • Необанк
    Под NDA · 16 человек кросс-функционально · продуктовый лид
    операционные расходы −$20K / месяц · нагрузка на поддержку −20% · D30-retention 34%

Выступления

  • Product Summit, Сопот
    Автоматизация продуктового дискавери AI-агентами. Доклад на польском.
    Июнь 2026
  • E-commerce Expo, Берлин
    Полевое дискавери клиентов для MarTech.
    Февраль 2026
  • Внутреннее обучение, Варшава
    Автоматизация продуктовых процессов кодом и агентами с человеком в контуре.
    Май 2026

Рекомендации

От основателей и руководителей, у которых я работал. Практика новая, поэтому это рекомендации, а не отзывы клиентов. Первые клиентские появятся здесь, как только будут.

«То, как он теперь формулирует задачи, — это уровень стратегии.»
Влад Жовтенко
CEO, RedTrack.io
«Это человек, который превращает сложные и рискованные стартап-гипотезы в работающий бизнес.»
Дмитрий Худый
CEO, Zorka.Agency
«Когда в Roketo урезали бюджеты, Влад добрал гранты, сохранил команду и провёл пивот в роли CPO. Абсолютно надёжный продуктовый лидер.»
Тарас Довгаль
Co-Founder, NoVPS · ранее Roketo

Та же Марина, то же ревью роадмапа, та же интеграция наверху списка.

Только теперь перед оценкой в инженеро-месяцах у инициативы есть страница на одну сторону: семь допущений, отранжированных по цене ошибки, и напротив первого — результат восьми интервью, проведённых на прошлой неделе. Из них следует, что интеграцию просят три клиента одного типа и все три уже закрывают эту задачу руками за двадцать минут в неделю.

Обсуждение занимает одиннадцать минут. Интеграция уходит вниз списка. Обиженных нет: её убила не Марина и не отдел продаж — её убили восемь интервью.

Квартал работы четырёх инженеров уходит на следующий пункт списка. Вот это и есть результат.

Это единственная работа, где лучший исход для клиента — тот, за который он заплатил, чтобы ничего не произошло. Вы платите за то, чтобы квартал не случился.

Полтора процента ставки

Квартал четырёх инженеров — это порядка €60 000 прямых затрат и один квартал, который уже не вернуть. Неделя проверки стоит €900.

Полтора процента ставки на то, чтобы узнать, стоит ли её делать.

Одна неделя

Discovery Reality Check

€900

Правильный вход, когда роадмап полон, команда выкатывает, а на вопрос «на чём стоят три верхние ставки» никто в комнате не может показать доказательство.

  • Три разговора по 60 минут — основатель или CPO, один продакт, один человек из продаж или поддержки
  • Я читаю то, что уже есть: роадмап, решения за последние три квартала, заметки с интервью, аналитику воронки
  • Часовой разбор с вами в конце недели
  • Карта: какие продуктовые решения приняты на доказательствах, а какие на мнениях
  • Отранжированный список рискованных допущений под вашей главной текущей ставкой
  • Самый дешёвый эксперимент, который опровергнет самое смертельное из них
  • Письменная рекомендация: идём, разворачиваемся или убиваем
Сначала поговорить

100% возврат, если после разбора вы не согласитесь, что стало яснее.

Две недели

AI Payback Map

Где AI окупается в вашем продукте и операциях, каких трёх агентов строить первыми, сколько каждый стоит на пользователя в месяц и — отдельным пунктом — что строить не надо. Приоритизированный список работ с юнит-экономикой, а не модель зрелости.

€2 500

Один день в неделю · минимум три месяца

Fractional Discovery & AI Product Lead

Я веду функцию дискавери и AI-направление: что строится, что убивается, как меряется качество и как команда учится работать так же. Максимум два клиента одновременно.

от €5 000 / месяц

Что спрашивают на первом звонке

Вы открыты и к работе в найме. Что будет с нами, если вы туда уйдёте?

Вы всё равно узнаете это за пять минут, поэтому скажу первым: я ушёл из RedTrack в сентябре 2026-го, веду эту практику из Варшавы и при этом открыт к правильной позиции в найме. Оба утверждения верны одновременно.

Для продуктов с фиксированным объёмом это не меняет ничего: неделя Reality Check и две недели AI Payback Map покупаются и заканчиваются внутри месяца.

Для ретейнера вопрос настоящий, и ответ зашит в то, как устроено предложение. Минимум три месяца. Письменная передача всего установленного — стандарта, бэклога, потока, агентов — это результат работы, а не одолжение в конце. И начатую работу я довожу до конца: посреди квартала никого не бросают.

Вся посылка в том, что механизм продолжает работать после моего ухода. Если он останавливается в тот день, когда я перестаю приходить, значит я сделал работу плохо, — и это одинаково верно, ушёл я в найм или просто закончились три месяца.

Сколько вашей недели мы реально получаем?

Один день в неделю, зафиксированный в договоре, — согласованный будний блок. Максимум два клиента одновременно. Лимит существует ровно затем, чтобы оба получали настоящий день, а не остатки от одного.

Если вам нужен человек на пять дней в неделю — вам нужен наём, а не я. Я это скажу на первом же звонке.

Вы будете работать с нашими конкурентами?

Нет. Два клиента одновременно, в непересекающихся нишах, и второму я отказываю, если есть пересечение.

Собственно, поэтому вход — неделя, а не квартал: вы дёшево выясняете, работает ли это вообще.

Это агентство?

Нет, это я. Когда проекту нужен дизайнер, дата-инженер или исследователь, я привожу людей, с которыми уже работал, — и говорю об этом до, а не после.

Кому это подходит?

Продуктовым командам B2B SaaS, 20–150 человек, Series A/B, с продуктом, который уже продаётся, и хотя бы одним продактом. Типичный триггер — ставка размером в квартал без доказательств под ней либо «нам нужен AI» без понимания, где он окупается.

Не подходит: стартапам до продукта и идеям без выручки, аутсорс-студиям и тем, кому нужен исследовательский отчёт для инвесторской презентации. Это другая работа.

Чем это отличается от исследовательского агентства?

Агентство отдаёт отчёт и уходит. Я ставлю функцию, которая производит эти отчёты после меня, — стандарт, бэклог, поток решений и агентов, которые всё это крутят.

Если через три месяца после моего ухода у вас остался только PDF, я сделал работу плохо.

Мы пробовали AI-пилоты. Они не прижились.

Обычно потому, что пилот мерили вопросом «отвечает ли оно», а не «сколько это стоит, где ломается и кто заметит, что оно ошиблось».

Я закладываю логи, оценки качества, пороги уверенности и модель себестоимости на пользователя с первого дня. Это и есть разница между демо и системой, на которую команда готова опереться.

На какой методологии вы работаете?

Advanced Jobs To Be Done и Next Move Theory — канон Замесина, не общая версия по Кристенсену. На сегодня 300+ клиентских интервью.

На практике это значит: сегментируем по Core Jobs и критериям успеха, ранжируем рискованные допущения до стройки и относимся к каждой фиче как к гипотезе ценности с самым дешёвым возможным тестом.

А если механизм не приживётся после вашего ухода?

Такое бывает, и честный ответ — гарантировать это я не могу. Механизм держится на том, что кто-то внутри компании хочет, чтобы решения принимались так; если этот человек уходит или теряет полномочия, всё возвращается к самому уверенному голосу за полгода.

Поэтому я с первого дня работаю не один, а с конкретным вашим продактом, и половина моей работы — научить его вести это без меня. Но если внутри нет никого, кому это нужно, я скажу об этом на входе и не возьму проект.

Часовые пояса и языки?

Варшава, CET. Работаю в CET ± 3. Английский и русский; на польском читал доклад на конференции.

Влад Деркач

Влад Деркач

Продуктовое дискавери и AI · Варшава

Продуктовое дискавери и AI в продуктовых операциях — это то, чем я занимаюсь за деньги каждый день. До сентября 2026-го — как Product Discovery Lead и AI Champion в RedTrack, MarTech-платформе атрибуции: там я превратил дискавери из этапа в функцию компании и вывел 25+ AI-агентов в ежедневный прод. Сейчас веду эту практику сам.

До этого — CPO в Roketo на падающем рынке 2022-го, продуктовый лид AI-приложения в wellness, выпущенного за два месяца, и одиннадцать компаний в четырёх индустриях.

А до продукта я учился на юриста. Оттуда и привычка не верить утверждению, под которым не лежит доказательство, — вся эта страница, в общем, об одном этом.

Работаю с двумя клиентами одновременно, руками, внутри команды.

Всё начинается с одной вашей ставки и двадцати пяти минут.

Универсального ответа тут нет. Если окажется, что я вам не нужен, я скажу это на звонке — так дешевле нам обоим.

Разобрать вашу главную ставку
  • Claude
  • MCP
  • n8n
  • Notion
  • Mixpanel
  • Amplitude
  • RevenueCat
  • AppsFlyer
  • Metabase
  • Figma