Alexcouncil

GoPro: конец эпохи

В сентябре этого года GoPro согласилась продаться Starman Optical за $285 млн (Reuters) при том, что в 2014-м компания стоила почти $12 млрд. Не смог пройти мимо этой новости, потому что всегда был фанатом этого продукта.

Помню, как друзья показывали маленькую квадратную камеру (hero 1), которая могла якобы снимать в движении и тряске всякие приколы. Не верил, потом увидел, что может и словил вау эффект.

Сложно было поверить, что такой мощный продукт/бренд потеряет рынок. Хотел разобраться поглубже почему так.

Циферки

Как менялись доли рынка портативных камер (2024 → 2025 → 2026):

DJI: ~44% → 62% → 73%
Insta360: ~20% → 20% → 20%
GoPro: ~27% → 11% → 3%

При этом ещё в 2022-м у GoPro было около 80% рынка экшн-камер.

Еще интересно, что в 2025-м рынок весь вырос на 83%, а продажи GoPro всё равно падали.

Почему так вышло

Проспала смену сценария. Камеры стали покупать для влогов и соцсетей, а не только для экстрима. Быстрее всего растут подвесные камеры вроде DJI Pocket, а у GoPro такой нет.

Обновлялись медленнее конкурентов. Перегрев, слабая ночная съёмка, небольшие сенсоры: DJI и Insta360 решали эти проблемы быстрее.

Проиграла в цене и масштабе. У DJI своё производство и розница по всему миру. GoPro тем временем распылялась на дроны неуспешно (спойлером), а потом отступила на рынок Америки.

Вывод

Можно годами улучшать свой продукт и не заметить, что пользователи покупают его уже для другой задачи.

Из похожих историй примерно то же самое было с Kodak, Nokia. Может вы в комментах вспомните кейсы посвежее, у меня одно старье всплывает.

#продуктовыеистории

Статус «Готово» врёт

«Закрыть задачу» может означать совершенно разные вещи: закончил, передал дальше, перестал делать, отложил до завтра.

Часто ловлю тему, когда кто-то кому-то говорит «Готово», но в реальности это не то, чего ожидают.

Примеры

Разработчик говорит «Готово», когда написал свой кусок кода и отдал в тесты, но весь функционал ещё не вылез на прод.

«Готово», когда фича уже на проде, но в A/B-эксперименте собирает данные.

«Готово», когда раскатано на всех, но через пару-тройку месяцев не сняты повторные цифры, о которых договаривались.

И ведь не обязательно кто-то врёт. Хотя и такое бывает. Просто один говорит про код, второй про запуск, третий про результат. А слово у всех одно.

Дальше недопонимание, набросы, потеря энергии.

Почему так

Потому что мы варимся в разных контекстах и взгляд на «Готово» у каждого свой.

Что делать на уровне задач

Договориться о критериях готовности. На стол/бумагу/джиру/конфлюенс:

- Что именно должно быть готово?
- Кто принимает результат?
- Что происходит после этого и кто подхватывает дальше?

В разработке часть этой договорённости закрывает Definition of Done (DoD): общие критерии качества готового результата. Но кто принимает результат и что происходит дальше, тоже нужно проговорить.

Что делать на уровне команд

Проговаривать смысл слова «Готово». Объяснять, что вы как продакт вкладываете в это понятие. И выяснять, что под ним понимает команда. Калибруетесь несколько итераций и потом понимаете друг друга с полуслова.

P. S. А какой статус по задачам в вашей работе врёт чаще всего? Напишите в комментариях.

#инструментыпродакта

Когда спросили про мелкую цифру на слайде

#смешноибольно

Думаю совсем скоро тема упакуется в цельный предмет и мы будем разворачивать полноценные инструкции по применению.

#рекомендуетсяизучить

Ходил на Data&AI Talks

Позвали на конференцию поговорить про ИИ-шку и бизнес.

Вокруг темы ооочень много хайпа, ну как крипта в свое время или agile, которыми лечили все что можно. Кто-то даже говорил, что вода рядом заряжалась и давала к силе +5. Ну да ладно.

Если серьезно, то вопрос болезненный, потому что кричат вокруг про Эй Ай все, но куда приложить непонятно и где заветные Х-ы тоже только знают по слухам. Поэтому хотелось ковырнуть немного и поговорить.

Дальше будут вопросы и мои тезисы, которые я озвучивал

1. Какие ключевые вызовы стоят перед бизнесом сегодня? Как изменился подход к разработке и выводу продуктов на рынок?
 
- основной вызов – это скорость vs качество
- все сломя голову говорят, что ИИ спасет от всего: ускорит, улучшит, задрайвит и т.д., но на деле не все так просто
- чтобы получить обещанные Х-ы роста от ИИ у тебя должна быть готова под это вся компания: инфраструктура, понятийный аппарат людей, инструменты, процессы
- это большая трансформация, требующая больших инвестиций, к которым мало кто готов
- поэтому идем итерационно: берем процесс/задачу, добавляем ИИ, пробуем, замеряем успех, масштабируем
- очень важно следить за качеством
- берем разработку продуктов
- ИИ круто помогает ускорять discovery: ресерч рынка, формулировка гипотез и моделирование сейчас проходят в разы быстрее, но вопрос в качестве этих ответов
- если тот же продакт вместо критического взгляда просто сходу возьмет в работу то, что ему даст машина, то это может привести к печальным последствиям и трате лишних ресурсов
- такая же ситуация и в разработке, когда машина напишет код за разработчика, он упрется в тестирование и его вернут на доработку из-за потенциальных ошибок, далее поправят и снова вернут
- сколько дополнительных денег мы готовы потратить на перепроверку результата?
 
2. Как трансформировалось взаимодействие между бизнесом и ИТ-подразделениями?
 
- с приходом ИИ между бизнесом и ИТ появился дополнительный «мостик» в понимании потребностей друг друга
- сейчас потенциальный бизнес заказчик может «переводить» предложения ИТ на обычный человеческий язык
- ровно и наоборот бизнес может доформулировать свои запросы с учетом ИТ специфики, общаясь с разработкой
- но, что важно в этих коммуникациях – это доменные области знаний и доверие к экспертизе друг друга
- если бизнесу ИИ говорит, что для решения задачи нужно написать всего лишь пару строк когда, то это должны свалидировать архитектура и разработка, потому что специфика системы может быть «чуточку сложнее»
- и реализовав, решение в 2 строчки на бою, оно может быть просто не масштабируемо на большой базе в принципе
 
3. Что дальше? Какая роль будет у ИТ? Будет ли это только поддержка инфры под ИИ и работоспособности агентов или в целом ничего не изменится?
 
- я думаю, что в будущем ИТ научится еще лучше слышать бизнес благодаря ИИ
- плюс, автоматизировать рутинные операции внутри процесса производства продуктов
- вместе с этим усилится роль ИТ архитекторов/менеджеров, которые будут проектировать подобные системы
- рынку нужно будет разворачивать «ИИ заводы» внутри компаний «под ключ», а значит кто-то должен будет это делать
- пример из прошлого Agile практики с трансформациями
- также важными останутся ключевые точки контроля в производственном процессе, где на людях с высокой экспертизой останется проверка ключевых решений, которые будет собирать машина перед релизом
- поэтому сеньор специалисты будут востребованы, но вопрос в каком кол-ве пока открыт…

Еще из интересного

Другие спикеры говорили про стандарты и измерения. Сейчас рынок пытается описать процессы и методологии применения AI. Договориться о стандартах и "линейке".

Путь похож на масштабирование Agile практик:

- подходы и практики обросли описательной частью
- появились принципы внедрения, инструкции, эксперты
- тема начала приживаться в компаниях
- и вот сегодня никого уже не удивить "гибкими" методологиями