УПРАВЛЕНИЕ ПРОДУКТОМ 2026

• Изменение культуры потребления и ускорение пользовательских сценариев. Что действительно важно пользователям сегодня?
• Эпоха «выразительного цифрового материала»: глассморфизм, нейроморфизм 2.0, кинетическая типографика. Какие из сегодняшних трендов станут нормой, а какие сдуются к концу 2026?
• AI на подъеме: насколько необходимо внедрять ИИ в интерфейс продукта?

• Как анализировать и выбирать паттерны?
• Разбор ключевых паттернов 2025-2026
• Кейсы замены паттернов
• Антипаттерны и будущее

• Что такое человекоориентированный интерфейс? 
• Как делать фичи, не просто полезные пользователям, но и вовлекающие их
• А зачем такие фичи бизнесу и как избежать фич ради фич? 
• Примеры человекоориентированного дизайна: в интерфейсах и в жизни

•  Ловушка вкусовщины. Почему субъективные оценки «красиво/некрасиво» тормозят продукт и обесценивают работу дизайнера
•  Дизайн на языке бизнеса. Как связать визуальные решения с конкретными метриками
•  Быстрый старт. С чего начать замеры «на коленке»
•  Продажа гипотез. Как аргументировать свои решения стейкхолдерам через потенциальную прибыль и минимизацию рисков, а не через эстетику
•  Новый статус. Как работа с цифрами превращает дизайнера из «исполнителя» в стратегического партнера бизнеса

• Почему «очевидная» идея не продаёт сама себя. Когнитивные искажения команды: мы переоцениваем понятность и ценность собственных решений
• Исследования как инвестиция, а не бюрократия
• Главный экран — арена с высокой конкуренцией
• Дизайн-концепт как инструмент переговоров
• Клиентский опыт как главный аргумент

Как грамотно обосновывать и защищать дизайн-решения

• Дизайн-нарциссизм: когда интерфейс становится предметом искусства в ущерб пользовательскому опыту
• Как слои, размытия и отсутствие четких границ заставляют мозг дольше распознавать элементы и иерархию
• За гранью скевоморфизма: оправдана ли новая волна сложных визуальных эффектов в цифровых продуктах? Следуем ли мы тренду, чтобы показать свою «продвинутость», или чтобы решить реальную пользовательскую задачу?
• Что дальше? Будет ли возврат к минимализму и супер-контрастным интерфейсам как ответ на перегруженность?

• Проблематика повсеместного развития даркпаттернов
• Почему даркпаттерны реально работают. Системы мышления по Канеману и когнитивныхе искажения
• Последствия использования. Цифры из исследований и методичка Центробанка
• Почему приоритизация юзабилити-подхода — оберег от даркпаттернов

• Почему бренд и интеллектуальная собственность — это часть продуктовой архитектуры, а не юридическая формальность?
• Где бизнес теряет деньги и продукт при масштабировании: риски с учетом изменений в законодательстве 2026 года
• Как встроить управление брендом и товарным знаком в продуктовую стратегию и рост бизнеса?
• Какие цифровые инструменты позволяют управлять интеллектуальной собственностью как продуктом?

• Выделение «неприкосновенного ядра»: какие 20% функционала дают 80% пользы?
• Не «удобный сервис для комфортной жизни», а «инструмент для экономии»
• От единоразовой покупки к микротранзакциям или подписке
• P2P или бартерные модели: доступ к продукту в обмен на полезные действия

• Главные ошибки 6-месячных MVP
• Претотайпинг = тест идеи через имитацию с минимальными затратами. Реальные кейсы из личной практики в ITECH
• Как и когда перейти от претотипа к MVP
• От антикейса к кейсу: опыт платформы онлайн-ветеринарии Vetsy

• Общая метрика для разных продуктов
• Как телеком усиливает финтех (и наоборот)
• Как обосновать POC через данные экосистемы
• Экономика партнёрств внутри экосистемы
• Где теряется эффект в связке телеком + финтех
• Практический эффект (на кейсах)

• Создание сильного УТП
• Омниканальный подход
• Работа с клиентами после сделки

• Автоматизация не исключает, а перемещает ответственность, концепция human in the loop
• Теперь можно сделать быстрый прототип фичи или части продукта за 1 день и проверить его на реальных пользователях
• Какие задачи все же необходимо оставить на людях?

• Почему >70% компаний не выходят за пределы AI-пилотов и как не оказаться среди них
• Фреймворк «стратегия сверху вниз» — как определить, нужен ли AI вашему продукту, до того как потратить бюджет
• Два мира AI: классический ML и LLM. В чём отличия и почему они требуют принципиально разных процессов, метрик и команд
• Почему привычные процессы разработки ломаются, когда в продукте появляется AI, и что строить вместо них
• Кейс построения AI-платформы — от стратегического анализа до 12+ ML-моделей и мультиагентной LLM-системы в проде 

• Точка кипения - почему потребовалось "спасение"?
• Расследование - что скрывалось за проблемой?
• Операция "Спасти менеджера" - как это работает?
• Результаты "спасательной операции"
• Вывод: исследование - это не подготовка к разработке, это и есть разработка

• Найм и портрет кандидата: кого и как искать?
• Мотивация и «благо»: чем удерживать и вдохновлять?
• KPI и «мерило успеха»: чем мерить?
• Soft skills и hard skills: что в приоритете?

Результат продакта — это не только про метрики. Это про путь, которым ты их достиг

• Как продакт-менеджеру оценить результат своей работы? 
• Как делать иксы, не теряя голову?
• Что дает рост продакту?
• Что делать, чтобы кайфовать от работы?