В индустрии IT креатив до сих пор часто воспринимают как нечто интуитивное – удачный брейншторм, озарение на встрече или «чувство продукта». Но в реальной продуктовой разработке сильные идеи почти никогда не возникают случайно. Они появляются там, где выстроен процесс: есть данные, понятные ограничения, зафиксированные цели и дисциплина работы с гипотезами. О том, как генерировать сильные идеи для IT-продуктов, порталу Biz360.ru рассказала продакт-менеджер Ирина Ивченкова.
Ирина Ивченкова – продакт-менеджер с 4+ годами опыта в data- и tech-продуктах (ML-модерация, Big Data-платформы, Fintech, Web3). Работала с Ozon, Lamoda и другими известными компаниями и продуктами, запускала новые источники выручки, улучшала ключевые бизнес-метрики, выстраивала продуктовую стратегию, масштабировала процессы. Спикер конференций «Матемаркетинг» и Aha, автор статей на Habr, создатель комьюнити по A/B-тестированию, автор подкаста на YouTube.
В среде data- и tech-продуктов – от ML-модерации и Big Data-платформ до Fintech и Web3 – креатив нельзя отделить от системы. Если креатив не встроен в управление, он превращается в поток разрозненных инициатив, которые сложно масштабировать и ещё сложнее защищать перед бизнесом.
Одна из самых распространённых ошибок в IT-командах – начинать придумывать решения до того, как собрана вся картина. Кажется, что проблема понятна, но чаще всего это иллюзия, основанная на фрагментарных данных.
В продуктовой практике работа начинается с расширения контекста. Поднимается аналитика, анализируются поведенческие паттерны, изучаются обращения в поддержку, сопоставляются бизнес-ожидания и технические ограничения. Важно увидеть не только цифры, но и противоречия между ними. Например, бизнес требует ускорить вывод фич, в то время как разработка перегружена техническим долгом, а пользователи жалуются на нестабильность.
Без этой системной картины креатив сводится к точечным улучшениям, которые не решают корневую проблему.
Формулировка «нам нужен новый фильтр» уже содержит ответ. Но инженерный подход требует сначала описать саму проблему – в терминах метрик и пользовательского поведения. Возможно, дело не в фильтре, а в нерелевантной выдаче, скорости индексации или перегруженном интерфейсе.
Разведение проблемы, целевого результата и набора возможных решений помогает избежать типичной ловушки – «влюблённости» в первую красивую гипотезу. В IT это особенно критично: любая идея быстро превращается в часы разработки и бюджет.
Хорошо сформулированная цель становится фильтром. Если команда понимает, какую метрику она меняет и в каком горизонте, обсуждения становятся предметными. Любая новая гипотеза проходит простой тест: приближает ли она к нужному показателю и укладывается ли в архитектурные ограничения.
Состояние, когда «ничего не придумывается», чаще связано не с отсутствием креативности, а с нехваткой входных данных. В IT это особенно заметно: без достаточного объёма информации мозгу просто не из чего строить новые комбинации.
Расширение контекста – самый практичный способ запустить процесс. Анализируются не только прямые конкуренты, но и продукты из других индустрий с похожей логикой пользовательского поведения. Паттерны выбора, ранжирования, персонализации или работы с большим количеством данных повторяются в разных доменах. Решение может лежать в совершенно другой отрасли, но применяться к текущей задаче.
Метод аналогий в технологической среде работает особенно хорошо: алгоритмические и UX-подходы часто масштабируются за пределы одного рынка.
В IT-среде идеи редко рождаются в одиночку. Разработчики думают о масштабируемости и стабильности, аналитики – о корректности данных, маркетинг – о юнит-экономике, бизнес – о стратегическом эффекте. На пересечении этих взглядов появляются решения, которые одновременно жизнеспособны и экономически оправданы.
Иногда самый ценный вопрос задаёт человек вне домена. Простое «почему система устроена именно так?» способно вскрыть базовое допущение, которое давно никто не пересматривал. Такие разговоры снижают риск двигаться в сторону, продиктованную привычкой, а не реальной задачей.
В продуктовой работе идеи циркулируют постоянно. Если их не фиксировать, команда начинает повторяться, возвращаться к уже обсуждённым гипотезам или терять удачные находки.
Фиксация даже слабых идей освобождает когнитивный ресурс. Гипотеза перестаёт «крутиться» в голове и превращается в управляемую сущность – её можно приоритизировать, протестировать или осознанно отклонить. Креатив в этом смысле – не только генерация, но и управление вниманием.
Системный креатив невозможен без инфраструктуры. Корпоративные базы знаний вроде Notion или Confluence позволяют собрать контекст в одном месте: от глоссария до ссылок на аналитические дашборды и списка активных гипотез. Это снижает фрагментацию и помогает команде мыслить в едином поле.
Визуализация также играет ключевую роль. Инструменты вроде Miro помогают моделировать пользовательские сценарии, data-flow и архитектурные взаимосвязи. Даже простая схема способна показать избыточные шаги, логические провалы или точки потери данных. Когда сложная система становится видимой, работать с ней значительно проще.
В IT выигрывает не самая яркая идея, а самая обоснованная. Та, за которой стоит собранный контекст, корректно сформулированная проблема, измеримая цель и проверка через данные и кросс-функциональную экспертизу.
Креатив в технологическом бизнесе – это не вспышка. Это управляемая технология превращения неопределённости в стратегию. И именно системность делает идеи масштабируемыми, воспроизводимыми и устойчивыми к критике.
Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
