Anthropic: Многие внутренние продукты никогда не были выпущены

Автор: Цифровая открытость

Недавно Anthropic публично представила свой проспект S-1 в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC). В проспекте говорится, что корпоративные клиенты интегрируют Claude в ключевые бизнес-процессы, что приводит к более высокой удерживаемости и монетизации по сравнению с потребительским ИИ. Сосредоточение на корпоративном рынке и инкубация Claude Code являются двумя продуктами практики команды исследований и лабораторий Anthropic. На днях руководитель продуктов команды исследований и лабораторий Anthropic Дианна На Пенн была гостем подкаста The Skip, где команда отвечает за основные модели продуктов от Claude 2 до Claude 5.5 и участвует в инкубации и расширении таких продуктов, как Claude Code, MCP, Skills, Claude Design и других. В этом разговоре обсуждались такие темы, как месячное планирование и долгосрочные гипотезы исследовательских компаний, процесс перехода Claude Code от базового исследования к продукту, компромиссы между приоритетами исследований и отзывами пользователей, культура продуктовых менеджеров внутри Anthropic, а также роль инженеров по развертыванию на переднем крае (PDE).

Дианна На Пенн заявила, что Anthropic не будет тратить три месяца на составление годового плана, который станет недействительным через две недели, а будет планировать по месяцам, основываясь на высокоуровневых гипотезах о тенденциях в отрасли на ближайшие 6-12 месяцев; продуктовая команда также не попадает в краткосрочный цикл "кто-то выпустил новую функцию, и завтра мы должны сделать то же самое".

Что касается инкубации продуктов, Claude Code не появился внезапно в какой-то день, а стал результатом долгосрочных проб и ошибок со стороны API-клиентов, внутренних и внешних сотрудников. Взаимодействие через командную строку в сочетании с возможностью выполнения модели большего количества циклов агента действительно вызвало химическую реакцию. Команда активно обсуждала, следует ли предоставлять API для дообучения, основное соображение заключалось в том, что итерация модели происходит слишком быстро, и когда компании пытаются самостоятельно дообучить и развернуть модель, они часто отстают на два-три поколения.

Кроме того, компромиссы между приоритетами исследований и отзывами пользователей в основном зависят от постоянного обсуждения с руководителем исследований. Ценность продуктового менеджера заключается в том, чтобы четко объяснить, как проблема влияет на пользователей, а не в том, чтобы указывать исследовательской команде, какие параметры обучения использовать; команда также использует коллективные отпуска и парное сотрудничество по одной и той же бизнес-линии, чтобы справиться с интенсивным темпом работы.

01 Стратегический ритм, ориентированный на исследования: месячное планирование и гипотезы на 6-12 месяцев

В условиях быстро меняющейся отрасли одной из важных вещей, помогающих продуктовой команде, является то, что исследовательская организация Anthropic также обладает стратегическим мышлением на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Дианна На Пенн рассказала, что миссия исследований компании и цель "Северная звезда" ориентированы на долгосрочную перспективу, создавая полезное притяжение, которое предотвращает попадание команды в краткосрочный цикл реагирования "сегодня выпущены функции X, Y, Z, а завтра мы должны сделать то же самое".

Что касается методов планирования, команда больше ориентируется на месяцы, сосредотачиваясь на целях, которые необходимо достичь в текущем месяце, но это основано на высокоуровневом суждении о тенденциях в отрасли на ближайшие шесть-девять месяцев. Дианна На Пенн сказала, что команда не будет тратить три месяца на составление годового плана, который станет недействительным через две недели. Ранее они пробовали полный процесс OKR, требуя, чтобы все согласовывали одни и те же OKR, но по мере того как гипотезы о объемах использования и уровне принятия оказались сильно заниженными, эти OKR быстро были забыты.

Идеальный способ работы заключается в том, чтобы сначала определить ключевые гипотезы на три-шеесть месяцев, а затем разбить их на месяцы, сохраняя при этом гибкость в ответах на рынок и продвигаясь к долгосрочным целям через месячное планирование. Например, в области биологических наук Дарио и другие часто говорят о том, что ИИ будет играть огромную роль в помощи биологическим учреждениям в борьбе с болезнями. Это не краткосрочный проект, но его необходимо превратить в конкретные действия, такие как какие модели необходимо обучать или тестировать инвестиции в продукты каждый месяц, как обеспечить доступ ученых и исследователей к этим моделям, одновременно учитывая реакцию на динамику раннего рынка.

02 Инкубация продуктов: драйв от базового исследования и что не делать

Рождение Claude Code является примером понимания подхода Anthropic к разработке продуктов. Дианна На Пенн считает, что разработка продуктов больше ориентирована на драйв от базового исследования, поскольку эта технология и ее экосистема имеют бесчисленное количество возможностей для обобщения. Долгое время до появления Claude Code API-клиенты использовали модель для автоматического дополнения кода; написание кода не стало чем-то, что внезапно приобрело свойства агента, а прошло через различные этапы проб и ошибок со стороны внутренних и внешних сотрудников. Взаимодействие через командную строку, в сочетании с возможностью выполнения модели большего количества циклов агента, действительно вызвало химическую реакцию через сочетание опыта продукта с возможностями модели.

Оценка приоритетов во многом зависит от того, на какую ключевую тему команда настаивает, а также от того, может ли она быстро проверить, является ли текущий стек технологий жизнеспособным с точки зрения опыта или результатов, и чувствуют ли пользователи достаточный уровень удивления. Текущая стратегия больше сосредоточена на B2B и корпоративном рынке, поскольку потребности на стороне бизнеса более стабильны по сравнению с быстро меняющимся потребительским рынком.

Не делать что-то также важно. Команда активно обсуждала, следует ли предоставлять API для дообучения, и в результате сформировалась идея продукта: итерация основной модели происходит слишком быстро, и когда команды компаний пытаются понять, как самостоятельно дообучить, оптимизировать и развернуть модель, они могут отставать на два-три поколения, в конечном итоге им придется начинать с нуля. Дианна На Пенн задает вопрос, является ли это разумной инвестицией для компании, пользователей и клиентов. Постоянный вопрос "что изменится через три или шесть месяцев" помогает команде прояснить, какие продукты стоит выводить на рынок; многие внутренние разработанные прототипы в конечном итоге не были выпущены, потому что первоочередной целью было стимулирование идей или проверка технологий.

03 Приоритеты исследований и отзывы пользователей: как продуктовые менеджеры работают с исследовательскими командами

Исследователи смотрят не только на текущих пользователей. Дианна На Пенн подчеркивает, что исследователи в передовых лабораториях ИИ думают не только о краткосрочных текущих пользователях, но часто смотрят на еще не появившиеся группы пользователей и вторичные эффекты технологий, особенно в таких областях, как безопасность моделей и их согласование. Когда команда внутри достигает консенсуса, что она обслуживает не только текущую пользовательскую базу, но и будущее экосистемы пользователей, многие проблемы решаются.

Например, если продуктовая команда задает вопрос "почему Claude не может лучше выводить JSON или Schema формат", это может означать, что исследователю нужно остановить работу над разработкой управления компьютером или оптимизацией способности к выводу. Это не похоже на традиционную дорожную карту PM, где улучшение существующего опыта происходит поэтапно, а требует взвешивания между долгосрочными технологическими ставками и текущими инвестициями в обучение. При оценке проблемы также необходимо учитывать, будет ли с естественной эволюцией интеллекта модели она автоматически понижаться и перестанет быть P0 уровнем. Дианна На Пенн признает, что это разочаровывающий ответ для PM, привыкших планировать идеальные пути.

Например, в случае с функцией памяти, два года назад команда часто получала широкие отзывы о том, что "Claude не очень хорошо использует функцию памяти", и сейчас они все еще слышат это, но сложность технологий, стоящих за этим, уже не сопоставима. Если плохая работа памяти напрямую приводит к потере пользователей, команда не останется бездействовать; возможно, можно будет найти альтернативный путь с точки зрения продукта, например, разумно ограничив сценарии использования, чтобы пользователи все еще могли получить приемлемый опыт, пока они ждут следующего поколения возможностей модели. В итоге можно выделить три момента: необходимо учитывать пользователей на разных этапах жизненного цикла; необходимо признать, что разработка, полная неопределенности, иногда действительно может быть разочаровывающей по сравнению с продуктами, основанными на зрелых технологиях; и, что наиболее важно, необходимо создать когнитивную модель, четко определить конечные цели и контролируемые средства, а не слепо полагаться на изменение базовых исследований как единственное и оптимальное решение.

Принятие решений в основном основывается на обсуждениях. Во время обучения каждой новой версии Claude команда регулярно проводила встречи с руководителями исследований, отслеживая прогресс обучения, обсуждая, что нужно скорректировать и что вызывает уверенность. Ценность продуктового менеджера заключается в том, чтобы объяснить, почему проблема является P0: она имеет огромное влияние на пользователей, и если ее не решить, нельзя будет достичь ожидаемых результатов; наоборот, если жалобы слышны только от небольшой группы пользователей или если частота использования соответствующей функции сама по себе снижается, это может быть оценено как P2, и тогда следует разрабатывать альтернативные пути. Дианна На Пенн подчеркивает, что PM не имеет права требовать от исследовательской команды изменить параметры обучения, так же как инженерная команда не примет требования писать код построчно по указанию. PM должен объяснить, какое воздействие проблема окажет на пользователей, и затем совместно искать решение; если такие методы, как подсказки, не могут помочь, в конечном итоге придется перейти к корректировке обучения модели.

04 Культура внутренних талантов и система обучения

При найме разнообразие фона является общей чертой команды. Многие карьерные пути продуктовых менеджеров не являются линейными в одной компании, а скорее представляют собой кросс-дисциплинарные исследования, что придает им сильную адаптивность, поскольку технологии быстро меняются, и прежние предположения постоянно подвергаются сомнению. Существует категория людей, которые быстро осваивают новое или ранее работали в стартапах в качестве первых продуктовых менеджеров. Дианна На Пенн считает, что такой опыт очень конкурентоспособен, поскольку первый продуктовый менеджер часто должен совмещать обязанности по обеспечению успеха клиентов, ИТ-операциям и даже бизнес-развитию, и такая многозадачность развивает необходимую гибкость, соответствующую потребностям команды. Команда также нанимала бывших исследователей и сотрудников, которые долго работали в одной компании и стремились разрушить свои предвзятые представления о продуктах и рабочих процессах.

После приема на работу требования также высоки. Вступление в команду не означает, что в первый день можно легко вернуться к прежней работе. Дианна На Пенн четко указала в программе адаптации новых сотрудников, что первые два месяца должны быть самыми мучительными в карьере; если вы чувствуете дискомфорт, это означает, что вы на правильном пути, потому что темп очень быстрый, и нужно находить баланс между краткосрочными целями и быстро меняющимися среднесрочными и долгосрочными планами, а также разрабатывать продуктовые планы, стратегические дорожные карты и достигать результатов для своей бизнес-линии.

Команда намеренно назначает очень сложные задачи для первоначальной адаптации. Те, кто может быстро адаптироваться, быстро входят в режим быстрого роста, в то время как те, кто жалуется, что "это слишком сложно" и не могут справиться по различным причинам, часто сталкиваются с трудностями, и в течение одного-двух месяцев они уже могут понять свои возможности; в конечном итоге это проверка на наличие мышления роста.

Когда Дианну На Пенн спрашивают, где обычно застревают те, кто испытывает трудности, она отмечает, что особенно это касается продуктовых менеджеров из крупных компаний, которые привыкли к строгой иерархии: вице-президент отдает указания, и цепочка исполнения слепо выполняет их, редко кто останавливается, чтобы задать вопрос, является ли это указание все еще правильным выбором. Это совершенно отличается от академической среды, которая наиболее близка к их модели разработки, где даже аспиранты первого года могут позволить себе ставить под сомнение своих научных руководителей.

В Anthropic сотрудники должны разрушить свои предвзятые представления о иерархии и смело выражать свое мнение главному научному сотруднику Джареду, например, после прочтения его статьи о какой-то технологии, указать на игнорирование нескольких предпосылок и предложить корректировки, которые будут более ценными для пользователей. Это требует участия в обсуждениях на ранних стадиях, а не предположения, что руководители уже все продумали; выражение мнения должно основываться на любопытстве и взаимном доверии, а не на самонадеянном обвинении других в ошибках без предоставления детальных аргументов. Команда ищет людей, которые могут углубиться в обсуждение, предложить новые перспективы, итеративно развивать и внедрять идеи на основе существующих. Первые идеи, которые выдвигаются, могут быть теми, которые рассматривались два-три года назад, но были отложены, но если кто-то готов упорно работать, чтобы исследовать, корректно ставить под сомнение устоявшиеся предположения и предлагать уникальные идеи, это часто приводит к большому успеху.

Корни этой атмосферы, по мнению Дианны На Пенн, связаны с частыми итерациями моделей, но в конечном итоге исходят из корпоративной культуры: компания начинала с исследовательской лаборатории, многие соучредители глубоко ценят принципы первой необходимости, и именно благодаря тому, что они не были ограничены прошлыми предположениями, смело ставили под сомнение гипотезы и проверяли их на практике, были достигнуты сегодняшние прорывы в технологиях. Внутреннее общение крайне прозрачно, большинство каналов полностью открыты, и когда вы обсуждаете детали продукта в группе, кто-то, кого вы не заметили, может вежливо вмешаться и спросить, рассматривали ли вы другой вариант. Команда ценит взаимное подтверждение и сотрудничество, направленное на постоянное расширение идей.

О продуктивных менеджерах по продукту можно сказать, что у них есть почти фанатичная привязанность к технологии: они начинают с глубокого тестирования функций своего продукта на этапе прототипа или многократно тестируют последние модели и открыто делятся своими оценками, доказывая, как оптимизировать продукт и модель, действием, а не словами. В отличие от тех, кто прячется в углу и пишет документы с требованиями, активное продвижение моделей и продуктов — это признак выдающегося менеджера по продукту.

Многие начинающие менеджеры по продукту жалуются на плохую экономическую ситуацию и нехватку хороших вакансий, но наблюдения Дианны На Пенн совершенно противоположны: менеджеры по продукту с меньшим опытом в команде демонстрируют высокую эффективность работы и безграничный потенциал, потому что им не нужно пытаться избавиться от ограничений существующей организационной структуры, здесь не нужно долго ждать, пока кто-то даст указания, или ждать, пока начальник подпишет документ с требованиями, чтобы продвинуться на следующий шаг. Люди с высокой мотивацией и инициативой думают: "Это мой модуль, я должен гарантировать его реализацию", активно общаются с клиентами и взаимодействуют с исследователями, независимо от того, является ли другой стороной руководитель исследования.

В отличие от менеджеров по продукту с опытом работы в крупных компаниях, этим людям не нужно проходить множество этапов согласования с командами, что делает их работу более эффективной. Однако это не означает, что более опытные менеджеры по продукту не обладают этими качествами; в команде есть как бывшие старшие менеджеры, которые создавали свои компании, так и те, кто справлялся с трудными проектами и добивался успеха в конкурентной борьбе.

По мнению Дианны На Пенн, суть заключается в том, удалось ли сделать что-то, что требует преодоления огромной организационной инерции и сопротивления; такая настойчивость и целеустремленность часто более разрушительны, чем любые другие качества, что означает, что они всегда будут сохранять любопытство и искать ответы, реализуя самодвижение при столкновении с неизвестными проблемами, а не ожидая пассивно.

В обучении команда исходит из определения управления продуктом. Дианна На Пенн утверждает, что нужно вернуться к первоначальному состоянию новой технологии, а не механически определять должностные обязанности; основной принцип по-прежнему сосредоточен на пользователе, то есть на том, как создать ценность для пользователя с эффектом сложного процента, от чего происходят все остальные действия. Возможно, через год написание оценок моделей больше не будет лучшей формой определения результатов для пользователей, возможно, каждому придется напрямую писать код для прототипов, но цель останется неизменной.

Процесс приема на работу крайне напряженный: новые сотрудники должны завершить исследование пользователей, написать оценку модели и разработать дорожную карту продукта в течение первых двух-трех недель, и многие спрашивают, можно ли продлить срок на две недели, но это именно для того, чтобы выжать из них исполнительность, заставляя их войти в состояние реальной работы, соответствующее ритму компании, что, как показало время, очень эффективно. В то же время новички сразу же попадают на самые приоритетные ключевые бизнес-направления, команда предпочитает оставаться небольшой, позволяя каждому одновременно заниматься двумя-тремя направлениями, что вынуждает к межотраслевому общению, обмену идеями и быстрому обучению, а также создает сильное чувство срочности в доставке.

Команда также проводит тренировочный лагерь раз в год, основной целью которого является делиться опытом создания продуктов, способных справляться с экспоненциальным ростом, то есть по мере повышения базовых возможностей модели ценность продукта также будет экспоненциально расти. Содержание включает в себя, как оптимизировать Claude, писать качественные подсказки и проводить оценку моделей; запись курсов становится обязательной для каждого нового сотрудника. Эта инициатива началась в 2024 году, когда в команде было всего четыре-пять человек, и повседневная работа уже начинала больше походить на работу исследовательского PM, например, чтение данных обратной связи от пользователей, написание оценок; поскольку это было полезно для функциональности продукта, они хотели, чтобы больше людей овладели этим, поэтому записали шаги, ключевые показатели и менее значимые части, изначально только для PM вне исследовательской команды, но теперь это открыто для всех сотрудников Anthropic.

Тренировочный лагерь также стал возможностью для создания открытой платформы вопросов и ответов. Дианна На Пенн подчеркивает, что PM не обязательно просто ждать итераций модели; они могут получить желаемые результаты, изменяя подсказки. Живые демонстрации снизили барьер входа и разрушили техническую загадочность; даже команда продаж, принявшая участие, удивилась: "Вот что такое оценка, вот что такое подсказка, я тоже могу это сделать". Эти методы вполне могут быть воспроизведены и масштабированы, любая компания может это сделать.

Что касается наставничества, новые сотрудники получают индивидуальное обучение от опытных сотрудников команды и используют внутренние инструменты, такие как Claude Tag, для помощи в процессе приема на работу. Новичкам часто советуют просмотреть записи групповых чатов за последние два месяца, потому что присоединение к компании похоже на то, как будто вы присоединились к горячей беседе, которая уже идет; наиболее эффективный подход — сначала подготовиться, а затем выразить свое понимание бизнес-контекста и запросить мнения, активно интегрируясь, а не ожидая, что компания сама предоставит знания.

05 Инженеры по развертыванию на передовой: выбор между глубиной и широтой

Что касается того, должны ли менеджеры по продукту углубляться на передовую и внедряться в клиентские сценарии, Anthropic предоставляет инженеров по развертыванию на передовой и специализированную команду по развертыванию, чтобы помочь корпоративным клиентам масштабно внедрять решения на платформе или в приложениях. Дианна На Пенн согласна с тем, что навыки глубокого погружения на передовую необходимы, но реальная проблема заключается в том, что, углубляясь на одном конце, неизбежно приходится идти на компромисс на другом. Это часто вызывает внутреннее противоречие: они хотят следить за каждой итерацией исследовательской модели и одновременно слушать отзывы каждого клиента, но в текущих объемах уже невозможно присутствовать на каждом телефонном совещании с клиентом.

Ключевой вопрос заключается в том, как эффективно передавать глубокие инсайты с передовой вверх и возвращать их к ответственному продукту. Команда напрямую собирает отзывы от клиентов API и клиентов, пробующих новые возможности модели, но ресурсы и производительность не позволяют полностью сосредоточиться на развертывании на передовой, поэтому они тесно сотрудничают с командами на передовой, используя их инсайты как дополнительную проверку. Текущая модель больше ориентирована на совместное использование панорамного бизнес-контекста, а не на то, чтобы каждый PM был одновременно погружен в клиентскую передовую и согласован с ведущими исследовательскими командами, что крайне сложно достичь высокой степени профессионализма на обоих концах.

Эффективный опыт заключается в том, что команда позже выбрала группу людей из внутренних приложений и команды развертывания на передовой, чтобы перевести их на должности PM, и они продемонстрировали выдающиеся результаты: у них есть глубокое понимание бизнеса, они понимают принципы Harness, архитектуру приложений на стороне пользователя и мотивацию использования, и могут легко передавать голос передовой команде разработки. Дианна На Пенн вспоминает, что в 2023 году, когда Claude.ai только что был запущен и был единственным продуктом в бета-тестировании, системные подсказки долгое время писались ею самой, а затем были переданы новому PM; это на самом деле и есть повседневная работа инженера по развертыванию на передовой. Глубокая техническая абстракция часто бывает пустой, и чтобы воплотить это в жизнь, самым надежным способом может быть работа инженером по развертыванию на передовой, внимательно слушая клиентов; это может быть одним из ответов на переосмысление карьерного пути PM.