НОВОСТИ В УЗБЕКИСТАНЕ
Дмитрий Силаев, начальник отдела продуктовых исследований Click, отмечает: к 2026 году продуктовые исследования окончательно закрепятся как один из ключевых инструментов принятия бизнес-решений, становясь быстрее, технологичнее и теснее интегрированными в продуктовые и бизнес-процессы — на фоне растущей роли AI.
В Click попросили AI собрать один слайд с ключевыми идеями статьи — на случай, если читать целиком не захочется.
На основе практики продуктовых команд Click и наблюдений за рынком можно выделить несколько ключевых трендов, которые будут определять развитие продуктовых исследований в ближайшие годы.
От изолированных экспертов — к синергетическим исследовательским командам
К 2026 году большинство технологических компаний уже собрали сильные профессиональные команды: дизайнеры, исследователи, продукт-менеджеры и аналитики глубоко владеют своими дисциплинами. Следующий этап развития — сближение этих ролей и усиление кроссфункционального взаимодействия.
Границы между функциями будут постепенно стираться. Исследователи начнут осваивать prompt-инжиниринг и базовые навыки работы с AI-инструментами, дизайнеры — использовать AI для анализа пользовательских сценариев, а продукт-менеджеры — работать с исследованиями не как с артефактами, а как с живым процессом.
Вместо отдельных экспертов компании будут формировать «синергетические продуктовые команды», где ценность разрабатывается не пониманием продукта, от кого этого ждут, а на основе командной работы экспертов по UX/CX, Data, Design и разработчиков.
Новый вызов: валидация «правдоподобного AI»
Одним из главных трендов станет рост роли человеческой экспертизы — парадоксально, но именно на фоне активного внедрения AI. Искусственный интеллект уже сегодня способен быстро обрабатывать большие массивы данных, создавать гипотезы, формировать «персоны» и генерировать выводы, которые выглядят убедительно.
Именно здесь возникает ключевой вызов: как отличить правдоподобный результат от достоверного.
AI всё чаще предлагает ответы, которые «похожи на правду», но не всегда опираются на реальный пользовательский опыт. В 2026 году исследовательские команды столкнутся с необходимостью выстраивать методологии оценки качества AI-результатов и чётко отделять автоматизированные инсайты от подтверждённых исследований.
Фильтрация информации, критическое мышление и методологическая строгость станут обязательными навыками, а возможно и главными навыками команд, чем владение новыми инструментами.
Автоматизированные персоны и симуляции: быстро — не значит точно
AI-агенты и симуляторы пользователей станут стандартным инструментом для быстрой проверки гипотез на ранних этапах. Они дают возможность оперативно получать первичную экспертную оценку интерфейсных решений, сценариев и пользовательских потоков.
Однако такие подходы не заменят тестирование на реальных пользователях. Процесс корректного описания пользовательского опыта, контекста и мотивации остаётся сложным и трудоёмким. Более того, чем активнее команды будут использовать AI на этапе экспертной (AI) оценки и проектирования, тем острее встанет необходимость непрерывной валидации решений на живой клиентской базе.
В 2026 году скорость экспериментов вырастет за счёт необходимости проверять гипотезы более точечно.
Изменение самого понятия «быстрого исследования»
Одно из ключевых смещений произойдёт в трактовке термина quick research. Возрастёт риск подмены понятий, когда наличие AI-вывода будет восприниматься как полноценное исследование, а сгенерированные инсайты — как проверенные решения.
В ответ на это продуктовые команды будут всё чётче разделять:
-
автоматизированную генерацию гипотез;
-
исследовательскую проверку;
-
бизнес-валидацию через данные и метрики.
Быстро — больше не значит поверхностно, но и не значит автоматически корректно.
Исследования как связующее звено между дизайном, данными и продуктом
К 2026 году AI будет встроен в инструменты проектирования и исследований таким образом, что между результатами ресерча, дизайн-средой и продуктовыми метриками появится единое пространство.
Логичным продолжением станет:
-
связка исследований с поведенственными данными;
-
автоматическое отслеживание влияния решений на метрики;
-
переход от ретроспективного анализа к прогнозированию.
Как только AI получит прямой доступ к данным, начнётся активный тренд на предиктивные модели — и исследователям предстоит научиться работать с прогнозами так же аккуратно, как сегодня они работают с инсайтами.
Границы персонализации и роль бизнеса
Усиление AI и доступность данных приведут к росту ожиданий от персонализации. Однако уже в 2026 году компании начнут чётче ощущать технические, этические и продуктовые границы персонализации.
Здесь продуктовые исследования будут всё теснее пересекаться с бизнес-контекстом. Ключевыми факторами успеха остаются культура, скорость итераций, разнообразие команд и умение удерживать внимание пользователя в условиях высокой конкуренции цифровых платформ.
Исследования перестанут быть изолированной функцией — они станут частью управленческого контура.
Постепенно снизится ценность:
-
ручного транскрибирования и кодирования интервью;
-
«коридорных» (на коллегах друзьях и до кого дотянулись) тестов как основного метода проверки гипотез;
-
объёмных отчётов, которые не встроены в рабочий процесс (их всё чаще будут читать через автоматические summary).
Продуктовые исследования в 2026 году — в одном предложении
Это непрерывный процесс валидации решений в условиях «правдоподобного AI», где скорость автоматизации уравновешивается человеческой экспертизой.
В Click верят, что будущее продуктовых исследований — в умении встроить и применять AI без снижения качества решений. Ключевым становится работа с допустимым уровнем неопределённости, где данные и автоматизация усиливают, а не подменяют реальный пользовательский опыт. Именно этот подход станет конкурентным преимуществом продуктовых команд в 2026 году.
Как Click говорит о сложных технологиях простым языком — можно посмотреть в анимационном мультфильме про мир Click и AI-ассистента Cleo:
На правах рекламы.
