Раньше продуктовые команды с самозабвением считали время вывода продукта на рынок — Time-to-Market. Но сегодня, когда ИИ сократил этот показатель — порой до одного дня, было бы глупо измерять им эффективность нашей работы. Чем его заменить и на что это повлияет, рассказал для РБК Pro Иван Пластун, директор по трансформации департамента инфраструктурных решений и сервисов КРОК.
В бешеном темпе продуктовой разработки метрики стали нашим священным компасом. Мы годами произносили мантры о Time-to-Market, NPS, CAC и LTV — и прочие звучные аббревиатуры, которые превратились в универсальное измерение правильности принятых нами решений. Но что теперь, когда навигационные инструменты начинают вести нас не туда?
Золотая эпоха продуктовых метрик: взлет и неизбежность перемен
Настоящая золотая эпоха продуктовых метрик пришлась на период с 1990-х по 2010-е годы, когда глобализация и технологические прорывы в разы ускорили жизненные циклы продуктов. В те времена каждая вакансия IT-продакт-менеджера требовала от соискателя умение замерять индекс потребительской лояльности (NPS), коэффициент удержания (retention rate), стоимость привлечения одного нового клиента (CAC), пожизненную ценность клиента (LTV) и десяток других привычно звучных терминов, ставших впоследствии символами профессионализма.
Эти метрики родились из необходимости. Если до 1990-х годов продукты жили десятилетиями, то новая реальность потребовала измерять не только наличие ресурсов, но и скорость их использования. Время выхода на рынок (Time-to-Market) стало священным Граалем, определявшим, кто первым захватит рынок и получит конкурентное преимущество.
Но сегодня наш привычный компас дает сбой. И причина этого лежит не в поломке самих метрик, а в том, что ландшафт под нашими ногами стремительно меняет искусственный интеллект (ИИ). То, что вчера требовало месяцев работы целой команды разработчиков, сегодня может прототипировать буквально за часы один человек.
Согласно отчёту Carta «Founder Ownership Report 2025» более трети (38%) стартапов в 2024 году были основаны соло-предпринимателями — людьми, которые с помощью ИИ могут делать то, что раньше требовало отдельных команд. Когда один человек способен за выходные создать работающий минимально жизнеспособный продукт (MVP) с помощью GPT-5, Cursor и no-code платформ, традиционные метрики начинают звучать как измерение скорости доставки почты дилижансом в эпоху реактивных самолетов.
Time-to-Market становится анахронизмом: Добро пожаловать в эру Time-to-Advantage
Внедрение ИИ превратило Time-to-Market в своеобразную таблицу умножения — необходимый, но недостаточный минимум в новой реальности. Согласно одному из отчётов Mckinsey, уже сейчас ИИ позволяет ускорить разработку продуктов на 20-40%, а первые соло-предприниматели демонстрируют результаты, которые еще недавно были доступны только корпорациям с многомиллионными бюджетами.
Представьте: предприниматель использует ChatGPT для генерации бизнес-логики, Cursor для написания кода, Canva для создания дизайна, и всего за неделю у него готов работающий продукт. В этой реальности измерение времени до вывода на рынок теряет свою критическую важность.
Пора задуматься о Time-to-Advantage — времени создания устойчивого конкурентного преимущества, которое не может быть легко скопировано или автоматизировано ИИ. Это фундаментально другая метрика, требующая фокуса не на скорости сборки решения, а на скорости создания уникального преимущества.
Такой подход интересен вопросом, который могут задать себе команды лидеров бизнеса: какую корневую ценность мы генерируем? За счёт чего мы создаем пресловутый «порог входа для конкурентов»? И что вы делаете для того, чтобы это преимущество оставалось устойчивым?
Подробнее читайте на РБК Pro.