В мире искусственного интеллекта появляются новые профессии, которые кажутся магией: кто-то пишет волшебные фразы — промпты, — и ИИ тут же создаёт тексты, изображения, код или даже видео. Другие же управляют целыми продуктами на основе ИИ, координируют команды, ставят цели и следят за тем, чтобы технология приносила реальную пользу бизнесу. И возникает вопрос: кто умнее — AI Product Manager или Prompt Engineer? Кто стоит выше в иерархии? Кому лучше учиться, если вы хотите попасть в будущее? Этот вопрос звучит как философская загадка, но на самом деле — это путаница в понимании ролей. Потому что ум не измеряется в единицах «промптов в день» или «количество запущенных моделей». Ум — это способность видеть систему, решать проблемы и создавать ценность. И в этой статье мы разберёмся, чем на самом деле занимаются эти две профессии, как они работают вместе и почему сравнивать их — как сравнивать пилота самолёта с инженером, который настраивает двигатели. Один управляет полётом, другой — делает двигатель работать. И оба нужны.

Если вы владелец бизнеса, маркетолог или просто человек, который хочет войти в сферу ИИ — вы наверняка слышали эти термины. Но что на самом деле делает AI Product Manager? Почему его роль не сводится к тому, чтобы «написать хороший промпт»? А почему Prompt Engineer — это не просто «человек, который умеет задавать вопросы ИИ»? В этой статье мы разложим обе профессии по полочкам: от задач и навыков до реальных кейсов, карьерных путей и того, как выбрать путь, который подходит именно вам. Мы не будем утверждать, что одна профессия «умнее» — потому что это неправильно. Мы покажем, чем они отличаются, как дополняют друг друга и почему ваше решение — не вопрос «кто умнее», а вопрос «что вам ближе».

Что делает AI Product Manager: больше, чем просто «управление ИИ»

AI Product Manager — это не просто менеджер, который «договаривается с разработчиками». Это стратег, аналитик, психолог и лидер в одном лице. Его задача — превратить сложную технологию искусственного интеллекта в продукт, который люди хотят использовать, бизнесу приносит доход, а клиенты — ценность. И это не про то, как написать идеальный промпт. Это про то, чтобы понять: зачем нужен этот ИИ? Кто им будет пользоваться? Почему он лучше, чем старые решения? Как его масштабировать? И как не сломать репутацию компании, если модель начнёт выдавать странные или вредные ответы?

Представьте, что вы работаете в компании, которая разрабатывает ИИ-ассистента для врачей. Задача — помочь медикам быстрее ставить диагнозы. Но если вы просто «внедрите» ИИ, как новую функцию в CRM — он может выдать опасный ошибочный диагноз. И тогда компания получит не прибыль, а судебные иски. AI Product Manager должен понимать: какие данные используются? Какова точность модели на разных группах пациентов? Какие этические риски есть? Кто будет нести ответственность, если ИИ ошибётся? Как обучать врачей работать с ИИ, а не слепо доверять ему? Как измерить успех — по времени на диагностику, по снижению количества ошибок или по удовлетворённости врачей?

Вот как выглядит типичный день AI Product Manager:

  • Проводит интервью с конечными пользователями — врачами, юристами, клиентами колл-центра — чтобы понять их реальные боли.
  • Анализирует данные: как часто ИИ ошибается? В каких случаях он работает лучше, чем человек?
  • Согласовывает с командой разработчиков, что можно реализовать в следующем спринте — и что нужно отложить из-за рисков.
  • Разрабатывает метрики успеха: не «мы запустили ИИ», а «на 37% сократилось время на обработку заявок» или «удовлетворённость клиентов выросла на 22%».
  • Обучает команды: как правильно использовать ИИ, какие границы не нарушать, как интерпретировать результаты.
  • Пишет коммуникации для клиентов: как объяснить, что ИИ — это инструмент, а не замена человеку.

Это не работа «с технической стороны». Это работа на стыке бизнеса, пользователей и технологий. AI Product Manager должен понимать, как работает рынок, какие тренды есть в отрасли, что говорит конкурент. Он должен уметь говорить с технической командой на их языке — и с руководством на языке прибыли, ROI и KPI. Он не пишет код. Он не настраивает модели. Но он определяет, зачем нужна модель и кто будет её использовать.

Важно: AI Product Manager не «управляет ИИ». Он управляет влиянием ИИ на бизнес. Его успех — не в том, что модель «умная», а в том, что она решает реальную проблему людей. И это гораздо сложнее, чем написать красивый промпт.

Навыки AI Product Manager: что нужно знать

Чтобы стать AI Product Manager, не обязательно быть программистом. Но вы должны понимать технологии достаточно глубоко, чтобы задавать правильные вопросы. Вот ключевые навыки:

  • Понимание основ ИИ: что такое нейросети, как работают LLM (large language models), зачем нужны токенизация и эмбеддинги, как проходит обучение модели. Не нужно писать код — но вы должны понимать, почему модель даёт не тот ответ и что значит «переобучение».
  • Анализ данных: умение читать метрики, понимать A/B-тесты, интерпретировать результаты. Если ИИ улучшил конверсию на 5% — это хорошо? А если только среди молодых пользователей?
  • Пользовательский центр: умение проводить интервью, создавать персонажи, понимать мотивацию. ИИ не работает без людей — и вы должны знать, кто эти люди.
  • Стратегическое мышление: умение видеть картину в целом. Как ИИ повлияет на бизнес-процессы через 6 месяцев? Где будут точки трения?
  • Управление рисками: этические, юридические, репутационные. Если ИИ будет генерировать фейковые отзывы — кто ответит? Как это предотвратить?
  • Коммуникация: умение объяснять сложное простыми словами. Руководителю не нужно знать, как работает трансформер — ему важно понять: «Это сэкономит нам 20 часов в неделю».

Пример: компания, занимающаяся онлайн-образованием, хочет внедрить ИИ для генерации заданий по математике. AI Product Manager не просто говорит: «Сделайте бота, который пишет задачи». Он выясняет: какие темы чаще всего вызывают трудности у учеников? Какие типы задач лучше всего помогают закрепить материал? Какой уровень сложности подходит для разных возрастных групп? Сколько времени учителя тратят на подготовку заданий сейчас? Какие ошибки допускают ученики при выполнении таких задач? И только после этого — передаёт эти данные команде разработчиков. Без этого ИИ просто будет генерировать бессмысленные примеры, которые не помогут ученикам. А продукт провалится.

Что делает Prompt Engineer: искусство формулирования вопросов

Prompt Engineer — это человек, который умеет «разговаривать» с ИИ так, чтобы он выдавал точные, полезные и качественные ответы. Он не создаёт модели — он настраивает их поведение через текст. Его инструмент — слова. И его задача — превратить нечёткую, расплывчатую идею в чёткий запрос, который заставит ИИ работать как часы.

Представьте, что вы просите ИИ: «Напиши статью про SEO». Что получится? Обычно — поверхностный текст с общими фразами: «SEO важен для продвижения», «нужно использовать ключевые слова», «важны бэклинки». Ничего нового. Но Prompt Engineer напишет: «Напиши подробную статью для владельцев малого бизнеса в России, которые хотят продвигать сайт через SEO без бюджета на рекламу. Учти, что у них нет команды маркетологов. Структура: введение, 5 основных ошибок, которые они совершают (с примерами), 3 бесплатных инструмента для анализа трафика, и заключение с пошаговым планом действий на 30 дней. Тон — дружелюбный, как у гуру из блога». И вот теперь вы получаете не «статью про SEO», а инструмент, который можно сразу использовать в маркетинге.

Prompt Engineer — это не «человек, который умеет задавать вопросы». Это специалист по управлению поведением ИИ. Он знает, как влияет на результат:

  • Количество слов в запросе
  • Порядок фраз
  • Использование ключевых слов-триггеров: «шаг за шагом», «представь, что ты эксперт в…», «раздели на пункты»
  • Формат ответа: список, таблица, эссе, тезисы
  • Контекст: предыдущие сообщения в диалоге
  • Ограничения: «не используй сложные термины», «пиши как для 14-летнего»
  • Фрейминг: «представь, что ты опытный маркетолог с 10-летним стажем»

Это как дирижёр оркестра. Он не играет на инструментах — но он знает, как заставить скрипку звучать нежно, а трубы — мощно. Prompt Engineer не пишет код ИИ, но он знает, как «включить» нужный режим у модели. Он понимает, что ИИ — это не «умный помощник», а статистическая машина, которая предсказывает следующее слово. И чтобы получить нужный результат — нужно управлять её предсказаниями через точную формулировку.

Реальные кейсы Prompt Engineering в бизнесе

Вот как работает Prompt Engineer на практике:

  1. Маркетинг: В компании с 50 продуктами нужно генерировать описания для каталога. Prompt Engineer создаёт шаблоны: «Напиши краткое описание продукта (до 80 слов) для сайта. Укажи ключевые преимущества, целевую аудиторию и уникальное торговое предложение. Не используй клише вроде «лучшее решение». Тон — деловой, но с лёгким акцентом на результат».
  2. Поддержка клиентов: ИИ-чат-бот отвечает на вопросы. Но часто даёт слишком общие ответы. Prompt Engineer переписывает шаблоны: «Если клиент жалуется на задержку доставки — извинись, предложи компенсацию в виде купона на 15% и уточни сроки. Не предлагай звонок, если клиент не спрашивает».
  3. Анализ отзывов: У компании 10 тысяч отзывов. Prompt Engineer пишет запрос: «Проанализируй отзывы клиентов за последний месяц. Выдели 5 основных тем жалоб, 3 главные причины недовольства и 2 позитивных тренда. Для каждой темы приведи 2 цитаты из отзывов».
  4. Контент-маркетинг: Нужно генерировать 20 статей в месяц. Prompt Engineer создаёт систему: «Создай заголовок по формуле [число] + [плюс/минус] + [цель аудитории]. Напиши вступление с вопросом, который вызывает эмоцию. Выведи 4 пункта — каждый с примером из жизни. Заключение — призыв к действию».

Prompt Engineer работает с инструментами: ChatGPT, Claude, Gemini, Llama. Он тестирует разные формулировки, сравнивает результаты, создаёт библиотеку промптов. Он — гиперспециалист, чья ценность в скорости и точности. Он не управляет продуктом — он делает его «умнее» на уровне входных данных.

Важно: Prompt Engineer — это не «замена копирайтеру» или «супер-маркетолог». Это специалист по взаимодействию с ИИ. Его навыки — в точности, экспериментировании и системном мышлении. Он не решает бизнес-задачи — он делает ИИ лучше в их решении.

AI Product Manager vs Prompt Engineer: таблица сравнения

Чтобы понять разницу, сравним их по ключевым параметрам:

Критерий AI Product Manager Prompt Engineer
Основная цель Создать продукт, который решает реальную проблему пользователей и приносит бизнесу прибыль Заставить ИИ выдавать максимально точные, качественные и релевантные ответы на конкретные запросы
Фокус Пользователь, рынок, бизнес-цели, стратегия Технические характеристики ИИ, формулировка запросов, точность вывода
Инструменты Jira, Notion, Google Analytics, A/B-тесты, пользовательские интервью ChatGPT, Claude, Playground, Prompts Library, PromptChaining
Метрики успеха Удержание пользователей, время на платформе, рост выручки, снижение затрат Точность ответа, релевантность, скорость получения результатов, уменьшение количества правок
Уровень влияния На весь продукт, команду, бизнес-процессы На качество одного выхода ИИ (отзыв, статья, ответ в чате)
Ответственность Результат продукта: если ИИ даёт вредные ответы — он несёт ответственность Качество одного промпта: если ответ плох — он переписывает запрос
Тип мышления Системное, стратегическое, бизнес-ориентированное Аналитическое, экспериментальное, детализированное
Кто его нанимает? Технологические компании, SaaS-стартапы, корпорации с цифровыми продуктами Маркетинговые агентства, отделы коммуникаций, компании с высокой нагрузкой на контент
Карьера вперёд Head of Product, CPO, CEO Lead Prompt Engineer, AI Specialist, Head of Generative AI
Требуемый опыт Продуктовый менеджмент, управление командами, анализ данных Навыки работы с ИИ, копирайтинг, понимание языка и контекста

Представьте, что вы — маркетолог. Вам нужно 50 статей на тему «Как продвигать бизнес в соцсетях». Prompt Engineer создаёт шаблон, который генерирует статьи за 2 часа. AI Product Manager — решает: стоит ли делать 50 статей? Может, лучше сделать один качественный курс с видео и воронкой? Какие метрики мы будем отслеживать? Кто будет публиковать? Будет ли это работать в нашем сегменте рынка?

Один делает работу быстрее. Другой — делает работу правильнее.

Как выбрать: AI Product Manager или Prompt Engineer?

Многие думают: «Если я научусь писать промпты, я стану Prompt Engineer — и это проще». Или: «AI Product Manager — это просто менеджер, который говорит “сделайте ИИ”». Это опасное заблуждение. Обе профессии требуют глубоких знаний, но разного рода. И выбор зависит не от того, кто «умнее», а от вашего типа мышления.

Выбирайте AI Product Manager, если:

  • Вы любите понимать людей — их мотивации, боли, поведение
  • Вам интересно, как бизнес работает: финансы, маркетинг, продажи
  • Вы не боитесь отвечать за результат — даже если он провалится
  • Вам нравится координировать команды, управлять сроками и принимать стратегические решения
  • Вы видите картину в целом: от идеи до внедрения
  • Вы хотите расти в карьере: от PM → Head of Product → CPO

Выбирайте Prompt Engineer, если:

  • Вы любите работать с текстом — формулировать, редактировать, улучшать
  • Вам интересно, как работает ИИ на техническом уровне — даже если вы не пишете код
  • Вы умеете экспериментировать: пробуете 10 вариантов запроса, чтобы найти лучший
  • Вам нравится точность: один символ может изменить результат
  • Вы хотите быстро создавать контент, автоматизировать рутину
  • Вы видите ценность в деталях — а не в системах

Ситуация: вы маркетолог. У вас есть задача — генерировать посты в Instagram для бренда косметики. Вы пробуете разные промпты: «напиши пост с эмоциональным заголовком», «добавь хештеги», «сделай текст дружелюбным». Через неделю вы видите, что ваши посты становятся в 3 раза популярнее. Вы начинаете систематизировать промпты, создавать библиотеку. Это — путь Prompt Engineer.

Но если вы решаете: «А почему мы вообще делаем посты в Instagram? Может, лучше запустить email-рассылку с персонализированными советами? Или создать чат-бота для консультаций?» — тогда вы мыслите как AI Product Manager.

Обе профессии востребованы. Но они требуют разных подходов. Prompt Engineer — это про мастерство в деталях. AI Product Manager — про видение на высоте.

Можно ли перейти с одной роли на другую?

Да. И это — один из самых сильных карьерных трендов в 2025–2027 годах.

Если вы — Prompt Engineer и хотите расти выше: вы начинаете замечать, какие промпты работают лучше всего для бизнеса. Вы видите паттерны: «Промпты с примерами дают в 2 раза больше конверсий». Вы начинаете анализировать: «А почему? Какие пользователи их используют? Как это влияет на ROI?». И вы переходите в AI Product Manager — потому что понимаете, как технологии влияют на бизнес.

Если вы — AI Product Manager и хотите углубиться в технологии: вы начинаете сами пробовать промпты. Вы не просто даёте задачу «сделайте чат-бота» — вы начинаете редактировать шаблоны. Вы замечаете, что ИИ лучше отвечает в формате «шаг за шагом». Вы начинаете писать свои промпты. И вы понимаете: «О, я могу не просто говорить “сделайте”, а управлять результатом». Это — путь в обратную сторону.

Совет: Если вы уже работаете в маркетинге, контенте или управлении продуктом — начните с Prompt Engineering. Это даст вам новый инструмент, который увеличит вашу эффективность в 5–10 раз. И через полгода вы уже будете не просто менеджером — вы будете менеджером, который умеет управлять ИИ. Это огромное конкурентное преимущество.

Как начать карьеру в AI: пошаговый план

Вы не программист. Вы не математик. Но вы хотите работать в ИИ — и вам не обязательно быть гением кода. Вот как начать:

  1. Освойте базы ИИ. Пройдите бесплатный курс (например, от Google или DeepLearning.AI) — «Introduction to Generative AI». Поймите: что такое LLM, как работает генерация текста, что такое токены и контекстное окно. Не нужно учить математику — просто понять принцип.
  2. Начните писать промпты. Выберите задачу: напишите пост для Instagram, составьте письмо клиенту, сгенерируйте идеи для бренда. Пишите 10 вариантов. Сравнивайте результаты. Записывайте, что работает лучше.
  3. Создайте портфолио. Соберите 5–7 кейсов: «Как я улучшил ответы ИИ для компании X». Например: «Письма до 25% более персонализированные», «Конверсия в чате выросла на 40%».
  4. Попробуйте применить в своей работе. Если вы маркетолог — используйте ИИ для генерации описаний, заголовков, анализа отзывов. Если вы владелец бизнеса — автоматизируйте ответы на частые вопросы клиентов. Покажите результат.
  5. Выберите путь. Если вам нравится работать с данными, пользователями, стратегией — переходите в AI Product Manager. Если вам нравится работать с текстами, форматами, точностью — становитесь Prompt Engineer.
  6. Развивайтесь дальше. AI Product Manager: изучите аналитику, управление продуктом, UX. Prompt Engineer: углубитесь в NLP (обработка естественного языка), научитесь использовать API, работать с LLM-моделями через код (даже базовый Python).

Важно: Не думайте, что вы «отстаёте». В 2024 году большинство людей в ИИ-индустрии — не программисты. Они маркетологи, дизайнеры, менеджеры. И именно они — будущее. Потому что технологии не работают сами. Они работают через людей, которые умеют их использовать.

Как ИИ меняет маркетинг и бизнес: что нужно знать владельцам

Если вы владелец бизнеса — вам важно не «кто умнее», а «что принесёт больше денег?»

Prompt Engineer — ваш новый маркетолог. Он может генерировать 100 постов за день, писать email-рассылки, анализировать отзывы, создавать описания продуктов. Он — ваш ассистент с интеллектом. И его можно нанять за 15–30 тысяч рублей в месяц — вместо 2–3 штатных копирайтеров.

AI Product Manager — ваш новый стратег. Он видит, где ИИ может сэкономить 50% времени на поддержке клиентов. Где он поможет увеличить конверсию в корзину. Как избежать кризиса репутации, если ИИ напишет оскорбительный ответ. Он не просто «внедряет ИИ» — он переосмысливает бизнес-процессы.

Многие компании ошибаются: они нанимают Prompt Engineer и думают, что этого достаточно. Но если у них нет стратегии — ИИ просто создаёт больше контента, который никто не использует. А потом они говорят: «ИИ не работает».

А другие нанимают AI Product Manager — и начинают с вопроса: «Что мы хотим получить?» И это меняет всё.

Вот кейс: компания по доставке еды внедрила ИИ-чат-бот. Prompt Engineer настроил ответы — и они стали в 3 раза лучше. Но клиенты всё равно уходили. Почему? Потому что бот не мог решить проблему «я заказал пиццу, а её привезли холодной». Чат-бот говорил: «Сожалеем, обратитесь в службу поддержки». А там — 30-минутная очередь. AI Product Manager пришёл, проанализировал данные — и понял: проблема не в ответе. Проблема в логистике. Он предложил: «Сделать автоматическое срабатывание компенсации при доставке холодной пиццы — без обращения в поддержку». Результат: удержание клиентов выросло на 68%.

Вывод для владельцев бизнеса: Prompt Engineer — это ваш «ускоритель». AI Product Manager — это ваш «компас». Вам нужен и тот, и другой. Но если вы начинаете с одного — начните с AI Product Manager. Потому что без стратегии ИИ — это просто дорогой калькулятор.

FAQ

Что лучше учить для карьеры в ИИ: AI Product Manager или Prompt Engineering?

Оба направления перспективны, но выбор зависит от ваших сильных сторон. Если вы любите работать с людьми, понимать бизнес-процессы и управлять командами — выбирайте AI Product Manager. Если вам нравится работать с текстом, экспериментировать с формулировками и видеть результат в деталях — начните с Prompt Engineering. Обе роли востребованы, и ни одна из них не «выше» другой — они дополняют друг друга.

Можно ли стать Prompt Engineer без опыта в продуктах?

Да. Prompt Engineering — это навык, который можно освоить без предыдущего опыта в управлении продуктами. Достаточно уметь писать тексты, понимать контекст и системно тестировать запросы. Многие Prompt Engineers начинают с копирайтинга, маркетинга или даже лингвистики — и быстро становятся экспертом. Главное — практика: чем больше промптов вы напишете, тем лучше будут результаты.

Что нужно учить, чтобы стать AI Product Manager после Prompt Engineering?

Если вы уже умеете писать промпты — у вас есть огромное преимущество. Вам нужно развить навыки управления продуктом: изучите методологии (Agile, Scrum), научитесь анализировать метрики (конверсии, удержание), познакомьтесь с CRM и аналитикой. Практикуйтесь в управлении проектами: попробуйте запустить небольшой ИИ-продукт — даже внутри вашей компании. Запишите, как вы формулировали задачу, какие результаты получили, что улучшили. Это будет ваше портфолио.

Кто лучше понимает бизнес: AI Product Manager или Prompt Engineer?

AI Product Manager. Его задача — понимать бизнес-цели, рынок, пользователей и метрики прибыли. Prompt Engineer понимает, как ИИ работает — но не обязательно зачем. Он может сделать идеальный ответ на вопрос «как улучшить продажи?» — но не знает, какие каналы работают лучше всего. AI Product Manager — видит картину целиком.

Стоит ли переходить в ИИ, если я не программист?

Да. Подавляющее большинство ролей в ИИ-индустрии — не требуют программирования. Маркетологи, менеджеры, копирайтеры, аналитики — все они становятся ключевыми специалистами в эпоху ИИ. Технологии меняют не только то, как мы работаем — но и кто работает. Умение использовать ИИ становится базовым навыком — как умение работать в Excel 10 лет назад.

Какой путь в ИИ выгоднее: AI Product Manager или Prompt Engineer?

С точки зрения зарплаты — обе роли хорошо оплачиваются, особенно в крупных компаниях. Но AI Product Manager имеет больший потенциал роста: он может стать Head of Product, а потом и CEO. Prompt Engineer — специалист с узкой экспертизой, но высоким спросом. Выбор зависит от ваших целей: хотите ли вы управлять командами и продуктами — или стать экспертом в технологии.

Почему некоторые компании считают Prompt Engineer «не такой важный»?

Потому что они не понимают его ценность. Если вы думаете, что «любой может написать промпт» — значит, вы не пробовали делать это профессионально. На самом деле, плохой промпт — это как неправильно настроенный рекламный кабинет: вы платите за клики, но ничего не продаёте. Хороший Prompt Engineer — это человек, который может сэкономить компании 20 часов в неделю. И его роль — не «помощник», а стратегический актив.

Заключение: ум — это не про промпты, а про видение

Кто умнее? AI Product Manager или Prompt Engineer? Ответ — ни тот, ни другой. Ум — это не про то, как вы формулируете запрос. Ум — это про то, зачем вы его формулируете. Про то, как ваша работа влияет на других людей. На бизнес. На рынок.

Prompt Engineer — мастер инструмента. Он делает ИИ точнее, быстрее, умнее. Но если он не знает, для чего нужен этот инструмент — его работа становится красивой, но бессмысленной.

AI Product Manager — художник, который видит картину. Он не рисует каждую линию — но он знает, где должна быть тень, где цвет — яркий, а где — нейтральный. Он не создаёт ИИ — он создаёт будущее, в котором ИИ работает на людей.

Выбирайте не ту профессию, которая «выглядит круче». Выбирайте ту, где вы сможете делать то, что вам нравится. Где вы будете чувствовать себя в своей коже. Потому что настоящий ум — не в том, чтобы писать идеальные промпты. А в том, чтобы понимать: зачем мы это делаем.

Интеллект ИИ — это инструмент. А ваш ум — это то, что решает, как им пользоваться.