Вы запускаете ИИ-проект. У вас есть идея, бюджет и энтузиазм. Но кто должен управлять этим процессом? Кто будет не просто запускать чат-бота, а строить целый продукт, который приносит реальную пользу клиентам и рост бизнесу? AI Product Manager или Prompt Engineer — кому доверить ИИ?

Многие владельцы бизнеса и маркетологи, впервые сталкиваясь с искусственным интеллектом, думают: «Просто найму кого-нибудь, кто умеет писать промпты — и всё заработает». Но это заблуждение. ИИ — не волшебная кнопка, которую можно нажать и получить мгновенный результат. Это сложный инструмент, требующий системного подхода. И если вы доверите его только специалисту по промптам, ваш проект может рухнуть в первый же месяц. А если вы наймёте настоящего AI Product Manager — вы получите не просто инструмент, а устойчивый бизнес-актив.

В этой статье мы разберём, чем на самом деле занимаются эти две роли, как они взаимодействуют с бизнесом и почему для запуска ИИ-продукта вам нужен именно AI Product Manager. Вы узнаете, как не ошибиться с выбором специалиста, какие задачи решает каждый из них и как правильно структурировать команду, чтобы ИИ работал на вас, а не против вас.

Что такое AI Product Manager: больше, чем просто менеджер

AI Product Manager — это не просто человек, который ведёт бэклог и назначает дедлайны. Это стратег, который видит ИИ как продукт, а не как инструмент. Он понимает, что искусственный интеллект — это не просто алгоритм, а сложная экосистема: данные, пользователи, бизнес-цели, этика, инфраструктура и постоянное обучение. Его задача — не «запустить ИИ», а создать продукт, который решает реальные проблемы клиентов и приносит прибыль компании.

Представьте, что вы запускаете онлайн-магазин одежды. Вы хотите использовать ИИ для персонализации рекомендаций. AI Product Manager не просто скажет: «Надо сделать чат-бот, который советует платья». Он задаст вам вопросы:

  • Какие метрики мы будем измерять? Рост среднего чека? Увеличение конверсии? Снижение возвратов?
  • Какие данные у нас есть? История покупок, поведение на сайте, отзывы, геолокация?
  • Как мы будем собирать обратную связь от клиентов? Будет ли у них возможность исправлять ошибки ИИ?
  • Какие этические риски есть? Например, может ли ИИ навязывать дорогие товары только определённым группам пользователей?
  • Как мы будем обучать модель? Как часто обновлять данные? Кто будет отвечать за качество данных?

Эти вопросы — не «вопросы на засыпку». Это основа любого успешного ИИ-продукта. AI Product Manager работает на стыке бизнеса, технологий и поведения пользователей. Он переводит стратегические цели компании (например, «увеличить LTV на 20%») в конкретные технические задачи: «Настроить рекомендательную систему на основе поведенческих данных за 6 месяцев».

Он не пишет промпты. Он создаёт систему, в которой промпты — всего лишь один из инструментов. Как менеджер по разработке мобильного приложения не пишет код, а управляет жизненным циклом продукта — так и AI Product Manager управляет жизненным циклом ИИ-продукта. Он определяет, что делать с ошибками модели, как тестировать гипотезы, как интегрировать ИИ в существующие процессы (например, поддержку клиентов или маркетинг), и как измерять результат.

Ключевое отличие: AI Product Manager думает о масштабе, устойчивости и бизнес-влиянии. Он не интересуется, как лучше сформулировать запрос «Как выбрать куртку на зиму?» — он интересуется, как сделать так, чтобы 90% пользователей получали релевантные рекомендации каждый день, без постоянного вмешательства.

Какие задачи решает AI Product Manager

Вот конкретные обязанности, которые ложатся на плечи AI Product Manager:

  1. Определение продукт-маркет-фит: Проверяет, решает ли ИИ реальную боль клиента. Например: «Пользователи жалуются, что не могут найти нужную одежду за 5 минут — может ли ИИ сократить это время?»
  2. Постановка целей и KPI: «Увеличить конверсию в покупку с 2,1% до 3,5% за счёт персонализированных рекомендаций».
  3. Управление данными: Согласовывает источники данных, чистку, метаданные и этические ограничения. Без качественных данных ИИ работает как слепой.
  4. Создание ТЗ для разработки: Формулирует технические требования, не превращая их в «сделайте ИИ умным».
  5. Координация команд: Работает с инженерами, аналитиками, дизайнерами, маркетологами и юристами.
  6. Тестирование и A/B-тесты: Проверяет, работает ли ИИ лучше старого метода. Допустим: «Пользователи, получившие рекомендации от ИИ, на 30% чаще оставляют отзывы».
  7. Мониторинг и улучшение: Следит за деградацией модели, смещением данных и снижением точности.
  8. Обучение команды: Объясняет, как работает ИИ, чтобы маркетологи и поддержка могли использовать его правильно.

AI Product Manager — это человек, который говорит: «Мы не запускаем ИИ. Мы строим систему, которая учится, адаптируется и растёт вместе с бизнесом».

Что такое Prompt Engineer: специалист по управлению диалогом

Prompt Engineer — это волшебник, который знает, как «разговаривать» с ИИ. Его задача — формулировать точные, структурированные и эффективные запросы (промпты), чтобы получить от ИИ нужный ответ. Он работает на уровне текста, логики и тонкостей языка.

Представьте, что вы работаете с ИИ-ассистентом для поддержки клиентов. Вы хотите, чтобы он корректно отвечал на вопрос: «Почему мой заказ не пришёл?»

Неправильный промпт: «Ответь клиенту, что заказ задерживается».

Правильный промпт: «Ответь клиенту в дружелюбном, но профессиональном тоне. Признай его разочарование. Объясни, что заказ находится в пути и ожидается через 2–3 дня. Уточни, что мы отправили ему трек-номер и предложи скидку 10% на следующую покупку как компенсацию. Не используй сложные термины».

Prompt Engineer — это человек, который понимает: ИИ не «думает», он предсказывает следующее слово. Поэтому его нужно вести, как опытный тренер ведёт спортсмена. Он знает, что:

  • Длинные промпты с контекстом дают более точные ответы
  • Форматирование (переносы, маркеры, заголовки) улучшает структуру ответа
  • Отрицательные примеры («Не говори…») снижают вероятность ошибок
  • Системные промпты (system prompts) задают поведение модели на постоянной основе
  • Повторяющиеся ошибки требуют переработки промпта, а не повторного запроса

Prompt Engineer — мастер тонкой настройки. Он может заставить ИИ писать рекламные тексты в стиле «Apple», создавать SEO-описания продуктов, генерировать email-рассылки или даже писать посты в соцсети. Он — эксперт в коммуникации с ИИ.

Чем занимается Prompt Engineer на практике

Вот типичные задачи, которые решает Prompt Engineer в бизнесе:

  1. Настройка чат-ботов: Обеспечивает, чтобы ИИ не давал ошибочных ответов по возвратам, доставке или ценам.
  2. Генерация контента: Создание постов, заголовков, описаний товаров, мета-тегов — всё с учётом бренда и целевой аудитории.
  3. Оптимизация ответов: Убирает «воду», делает текст лаконичным, улучшает читаемость.
  4. Тестирование разных промптов: Проверяет, какой вариант даёт более высокую конверсию или меньше ошибок.
  5. Документирование шаблонов: Создаёт «шаблоны промптов» для разных сценариев (например: «Прием заказа», «Ответ на жалобу», «Создание инструкции»).
  6. Интеграция с CRM и базами знаний: Подключает промпты к внутренним данным, чтобы ИИ отвечал на основе актуальной информации.

Prompt Engineer — это как редактор, который знает, как заставить писателя написать идеальный текст. Он не создаёт книгу — он помогает автору её правильно написать.

Когда Prompt Engineer — идеальный выбор

Но важно понимать: не в каждом случае вам нужен AI Product Manager. Есть ситуации, где Prompt Engineer — это именно то, что нужно:

  • Вы запускаете одноразовую задачу: например, генерация 50 описаний товаров для новой линейки.
  • Ваш бизнес небольшой, и вы используете ИИ только для автоматизации рутинных задач: ответы на email, генерация шаблонов рассылок.
  • У вас уже есть продукт, и вы просто хотите улучшить качество текстов, которые генерирует ИИ.
  • Вы тестируете ИИ в экспериментальном режиме — и не готовы вкладываться в сложную инфраструктуру.

В этих случаях Prompt Engineer — это быстрое, дешёвое и эффективное решение. Он может за неделю настроить шаблоны, которые сэкономят вам 20 часов в месяц. Но если вы думаете о масштабировании — он не справится.

AI Product Manager vs Prompt Engineer: сравнение в реальной работе

Часто компании ошибаются, потому что путают эти две роли. Они думают: «Если Prompt Engineer умеет писать промпты, он точно сможет управлять ИИ-проектом». Это как считать, что дизайнер, который умеет делать логотипы, может управлять запуском нового бренда.

Вот таблица, которая наглядно показывает разницу:

Критерий AI Product Manager Prompt Engineer
Цель Создать устойчивый, масштабируемый ИИ-продукт Получить качественный ответ от ИИ на конкретный запрос
Фокус Бизнес-результат, пользовательский опыт, долгосрочная ценность Точность формулировки запроса, структура ответа, релевантность текста
Инструменты CRM, аналитика, A/B-тестирование, системы мониторинга Интерфейсы ИИ (ChatGPT, Claude), шаблоны промптов, редакторы текстов
Сроки работы Месяцы и годы — строит систему Часы и дни — решает конкретную задачу
Влияние на бизнес Масштабируемый рост, улучшение KPI, снижение затрат Экономия времени на рутине, улучшение качества текстов
Риск при ошибке Система даёт некорректные рекомендации, теряются клиенты Один пост написан плохо — можно исправить
Работа с данными Управляет потоками данных, чистит, структурирует, контролирует качество Использует готовые данные — не управляет ими
Коммуникация с командой Работает с разработчиками, аналитиками, маркетологами, юристами Работает с копирайтерами, маркетологами, операционными менеджерами
Измерение успеха KPI: рост конверсии, снижение churn rate, увеличение LTV Качество текста: количество правок, скорость генерации, удовлетворённость клиента

Пример из реальной жизни. Компания по доставке еды решила внедрить ИИ для автоматизации ответов на звонки клиентов. Они наняли Prompt Engineer, который настроил шаблоны для ответов: «Ваш заказ отправлен», «Сколько стоит доставка?» и т.д. Всё работало — до тех пор, пока не началась «горячая» неделя с 30% ростом заказов. ИИ начал давать противоречивые ответы: одному клиенту говорил, что доставка за 30 минут, другому — через час. Почему? Потому что Prompt Engineer не учёл динамику загрузки курьеров, не связался с логистической системой и не настроил контроль качества. Компания потеряла клиентов, а потом наняла AI Product Manager — и через месяц система начала прогнозировать загрузку курьеров, корректировать время доставки и даже предлагать альтернативные пункты выдачи. Разница? Порядок.

AI Product Manager думает о системе. Prompt Engineer — об одном ответе.

Почему компании ошибаются, нанимая Prompt Engineer вместо AI Product Manager

Ошибки, связанные с неправильным выбором роли — дорогостоящие. Вот самые частые:

  • «Мы запустили ИИ — и ничего не изменилось». Потому что никто не связал его с CRM, аналитикой и процессами поддержки. Промпт работал в отрыве.
  • «ИИ начал выдавать странные ответы». Но никто не мониторил качество. Нет системы обратной связи, нет метрик — и ИИ учится на ошибках.
  • «Мы тратим 10 часов в неделю на правку ответов ИИ». Потому что нет системных шаблонов, нет обучения модели — только ручная правка промптов.
  • «ИИ начал давать неправильные рекомендации по продуктам». Потому что модель обучалась на устаревших данных — и никто не следил за деградацией.
  • «Мы хотим масштабироваться, но ИИ не работает на новых рынках». Потому что нет анализа поведения пользователей в других регионах — только промпты на русском языке.

Когда компания нанимает Prompt Engineer для стратегического проекта, она делает то же самое, что человек, который покупает кувшинку и ждёт, что она превратится в лодку. У него есть красивый инструмент — но нет понимания, как он работает в системе.

Кому доверить ИИ: практическое руководство для владельцев бизнеса

Вы — владелец компании. У вас есть идея: использовать ИИ для автоматизации маркетинга, поддержки клиентов или персонализации предложений. Вы не хотите терять деньги и время. Как выбрать правильного человека?

Вот пошаговый алгоритм:

  1. Определите масштаб вашего проекта. Это разовое действие (например, генерация 100 постов) или долгосрочная система (например, автоматизированная поддержка клиентов 24/7)? Если масштаб — выше «разовая задача» — вам нужен AI Product Manager.
  2. Сформулируйте бизнес-цель. Не «мы хотим ИИ», а: «Мы хотим сократить время ответа клиентам на 70%» или «Мы хотим увеличить конверсию в покупку на 25% за счёт персонализации». Если цель неясна — вы не сможете оценить ни Prompt Engineer, ни AI Product Manager.
  3. Проверьте, есть ли у вас данные. Умеете ли вы собирать и структурировать информацию о клиентах? Есть ли у вас CRM, история взаимодействий, отзывы? Если нет — вам сначала нужно аналитика и инженер данных. Или вы не готовы к полноценной ИИ-системе.
  4. Оцените, как часто будет меняться ИИ. Если вы планируете обновлять его раз в месяц — хватит Prompt Engineer. Если вы хотите, чтобы он учился сам — нужен AI Product Manager.
  5. Посмотрите на команду. Есть ли у вас техническая поддержка? Аналитики? Маркетологи, которые умеют работать с данными? Если команда маленькая — начните с Prompt Engineer. Но включайте в процесс хотя бы одного человека, который будет следить за результатами.
  6. Пригласите на собеседование двух кандидатов. Задайте им один и тот же вопрос: «Как вы будете внедрять ИИ для автоматизации ответов на вопросы клиентов?» AI Product Manager начнёт с анализа данных, KPI и процесса. Prompt Engineer — с примеров промптов.

Если вы только начинаете — не бойтесь начать с Prompt Engineer. Это отличный первый шаг. Но задайте себе вопрос: «Что будет через полгода?» Если вы планируете масштабироваться — начинайте с AI Product Manager. Потому что потом перестраивать систему будет в 5 раз дороже, чем правильно построить с самого начала.

Кейс: как один бизнес изменил подход к ИИ

Компания по продаже уходовых средств для кожи запустила ИИ-чат в WhatsApp. Первым делом они наняли Prompt Engineer — и получили отличные ответы на вопросы: «Чем лучше увлажнять кожу?», «Сколько стоит доставка?».

Но через месяц начался рост запросов. Клиенты стали писать: «Я сожалею, что купила это средство», «У меня аллергия на ингредиенты», «Почему в упаковке нет инструкции?». Чат-бот начал выдавать шаблонные ответы. Клиенты жаловались, уходили. Конверсия упала на 18%.

Тогда компания наняла AI Product Manager. Он:

  • Подключил чат к системе CRM — чтобы видеть историю покупок
  • Настроил автоматическое выявление жалоб по ключевым словам («аллергия», «не подошло»)
  • Создал систему обратной связи: клиент получал опрос после ответа
  • Научил ИИ распознавать эмоции и переключаться на поддержку
  • Связал его с отделом качества: если клиент жалуется на ингредиент — автоматически отправлялся запрос в службу контроля

Через 2 месяца: уровень удовлетворённости вырос на 41%, число жалоб снизилось на 67%. И всё это — благодаря системному подходу, а не умелому промпту.

Как выбрать между AI Product Manager и Prompt Engineer: 5 вопросов для решения

Вот пять ключевых вопросов, которые помогут вам принять решение:

1. Что вы хотите получить через 6 месяцев?

Если ответ: «Автоматизированную систему, которая работает сама» — вам нужен AI Product Manager. Если: «Чтобы мне не писать тексты самому» — Prompt Engineer.

2. Есть ли у вас данные для обучения ИИ?

Если вы не можете сказать, какие данные у вас есть — вам сначала нужен аналитик или AI Product Manager. Prompt Engineer не может работать без данных.

3. Будете ли вы масштабироваться?

Планируете ли вы запускать ИИ в других странах, на новых продуктах, для другой аудитории? Тогда AI Product Manager — единственный выбор. Prompt Engineer не справится с масштабом.

4. Есть ли у вас техническая инфраструктура?

Если вы используете только ChatGPT в браузере — Prompt Engineer. Если у вас есть API, база данных, логи, A/B-тесты — нужен AI Product Manager.

5. Сколько вы готовы тратить на ошибки?

Prompt Engineer дешевле. Но если ИИ начнёт выдавать неправильные ответы клиентам — вы потеряете репутацию. AI Product Manager дороже, но он предотвращает катастрофы.

Если вы ответили «да» на 3 и более вопроса — выбирайте AI Product Manager. Если вы ответили «нет» на 3 и более — начните с Prompt Engineer.

Что делать, если вы не можете нанять AI Product Manager?

Понимаем: хороший AI Product Manager — редкость. Он стоит дорого. И не все компании могут себе это позволить.

Вот что можно сделать:

  • Нанять Prompt Engineer + назначить ответственного за ИИ. Пусть это будет маркетолог или операционный менеджер. Он не должен писать промпты — но он должен следить за результатами: «Сколько клиентов жалуются?», «Растёт ли конверсия?».
  • Создать чек-лист для ИИ. Например: «Проверяю, что ответ не содержит грубых ошибок», «Сравниваю с предыдущими ответами на тот же вопрос», «Если клиент жалуется — пересылаю в поддержку».
  • Использовать платформы с готовыми шаблонами. Есть сервисы, которые уже настроили промпты для маркетинга, поддержки и CRM — они работают «из коробки».
  • Обучить свою команду. Даже базовые знания о том, как формулировать запросы, увеличивают эффективность ИИ в 3–5 раз.

Не думайте, что вы должны нанять «идеального» специалиста. Думайте: «Как я могу сделать ИИ полезным, даже если у меня нет ресурсов?»

Заключение: ИИ не выбирает сам — вы выбираете за него

Искусственный интеллект — не волшебная палочка. Он — инструмент, как молоток или Excel. И если вы дадите его человеку, который не понимает, как им пользоваться — он сломается. Или принесёт больше вреда, чем пользы.

AI Product Manager — это человек, который видит ИИ как систему. Он не боится сложности. Он знает: чтобы ИИ работал, нужна инфраструктура, данные, метрики и постоянная работа. Он строит мост между бизнесом и технологией.

Prompt Engineer — это мастер, который знает, как заставить ИИ писать красивые тексты. Он не строит мост — он красит перила.

Выбор между ними — не вопрос «кто лучше». Это вопрос: «Чего вы хотите от ИИ?»

  • Хотите экономию времени? — Prompt Engineer.
  • Хотите рост бизнеса? — AI Product Manager.
  • Хотите систему, которая работает даже после вашего отпуска? — AI Product Manager.
  • Хотите быстро попробовать? — Prompt Engineer.

Не бойтесь начать с простого. Но если вы видите, что ИИ начинает «жить своей жизнью» — не ждите катастрофы. Позвольте себе поднять планку. AI Product Manager — это не роскошь, а необходимость для любого бизнеса, который хочет расти в эпоху ИИ.

Выберите правильно. И ваш ИИ станет не просто инструментом — а стратегическим активом.

FAQ

Что делать, если я не знаю, какой специалист мне нужен?

Начните с простого: определите, решает ли ИИ вашу основную проблему. Если вы хотите просто сократить время на написание постов — хватит Prompt Engineer. Если вы хотите, чтобы ИИ улучшал продажи, снижал отток клиентов или автоматизировал процессы — вам нужен AI Product Manager. Задайте себе вопрос: «Что будет, если ИИ перестанет работать через месяц?» Если ответ — «ничего страшного», то Prompt Engineer. Если «мы потеряем 20% клиентов» — тогда AI Product Manager.

Можно ли обойтись без специалиста и писать промпты самому?

Можно — но только на начальном этапе. Если вы пишете 1–2 текста в неделю — это реально. Но если ИИ стал частью вашего бизнес-процесса, а вы тратите 3 часа в день на правку ответов — это не эффективно. В этом случае вы теряете больше времени, чем экономите. Лучше нанять специалиста — и сосредоточиться на росте бизнеса.

Сколько стоит нанять AI Product Manager?

В России и СНГ средняя зарплата AI Product Manager — от 150 000 до 300 000 рублей в месяц. Но это инвестиция. Система, созданная им, может сэкономить вам 500 000 рублей в месяц за счёт автоматизации, снижения ошибок и роста конверсии. ROI — положительный уже через 3–4 месяца.

Как понять, что Prompt Engineer делает хорошо?

Хороший Prompt Engineer: даёт вам тексты, которые почти не требуют правок. Он понимает ваш бренд и стиль. Его промпты воспроизводимы — вы можете дать их другому человеку, и результат будет тем же. Он не просто копирует — он систематизирует.

Какие ошибки делают владельцы бизнеса при внедрении ИИ?

Частые ошибки: думать, что ИИ «сам всё сделает», не проверять качество ответов, не собирать обратную связь, не измерять результаты, использовать ИИ только для генерации текстов, а не для решения бизнес-задач. Главная ошибка — не понимать разницу между инструментом и системой.

Нужен ли AI Product Manager для малого бизнеса?

Если у вас 5–10 клиентов в месяц — нет. Но если вы планируете расти, запускать онлайн-магазин, автоматизировать поддержку или персонализировать маркетинг — тогда да. Даже небольшой бизнес может выиграть от системного подхода к ИИ. Главное — начать с понимания: не «как писать промпты», а «как ИИ улучшит мой бизнес».