Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Zapros klientov impuls issledovaniy kak elevenlabs reshaet chto sozdavat dalshe
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · Все права защищены.

Запрос клиентов, импульс исследований: как ElevenLabs решает, что создавать дальше

Источник: MiroBlog•27 сентября 2026 г. в 22:21

Запрос клиентов, импульс исследований: как ElevenLabs решает, что создавать дальше

Как ElevenLabs решает, что создавать? На конференции Canvas 26 руководитель отдела роста Люк Харрис поделился стратегией двух сигналов, которая обеспечивает один из самых быстрых взлетов в сфере ИИ.

Компания ElevenLabs прошла путь от API и небольшого текстового поля до одной из самых быстрорастущих AI-компаний в мире. На конференции Canvas 26 в Лондоне руководитель отдела роста Люк Харрис поделился своей методикой: два сигнала для выбора того, что создавать, небольшие команды, которые полностью отвечают за свои продукты, и запуски, которые фокусируют всю компанию на одном моменте.

Четыре с половиной года назад первым продуктом ElevenLabs были «API и маленькое текстовое поле». Вы вставляли текст, выбирали один из 11 голосов, и система озвучивала ваши слова с эмоциональным реализмом, которого не удавалось достичь ни одной другой голосовой модели — она даже могла смеяться. С тех пор это текстовое поле превратилось в платформу для агентов, творческую платформу и API-бизнес с такими партнерами, как Disney, Adobe, Accenture и Harvey, выручкой в 500 миллионов долларов и оценкой в 11 миллиардов долларов.

На конференции Canvas 26 в Лондоне руководитель отдела роста Люк Харрис рассказал, как ElevenLabs решает, что создавать дальше. Части этой методики покажутся знакомыми любой продуктовой команде. Но, по его собственному признанию, один из аспектов является спорным.

Наблюдайте как за пользователями, так и за моделями

При принятии решения о том, что создавать дальше, ElevenLabs ориентируется на два сигнала. Первый — привычный: запрос клиентов. «Вы должны по-настоящему общаться со своими клиентами», — говорит Люк. — «Вы занимаетесь своего рода антропологией: проводите глубокие интервью, выявляете задачи, которые нужно выполнить, и создаете невероятные доски в Miro, отображающие этот процесс». Они внимательно следят за тем, что делают пользователи, а не только за тем, что они говорят: «Люди брали целые аудиокниги, вставляли их в это маленькое поле по одному абзацу, скачивали, склеивали и затем загружали на разные площадки с аудиокнигами». Никто не просил создавать продукт для аудиокниг, но пользователи уже использовали платформу именно так.

Второй сигнал — это импульс исследований, который исходит из двух источников одновременно: у ElevenLabs есть собственные исследователи, выпускающие лучшие модели AI-аудио, и Люк так же внимательно следит за рынком в целом. Вопрос, который он задает при каждом новом релизе: «Какие ключевые возможности открылись сейчас, которые были невозможны еще несколько месяцев назад?» Видео — его любимый пример: качество генерации видео перешло порог «сверхреалистичности» только в конце прошлого года, и как только это произошло, продукты, которые раньше были недоступны, быстро стали осуществимыми — например, создание полноценной видеорекламы с помощью AI, объединяющей видео, голоса и музыку.

Чтобы понять, что выпускать, ElevenLabs сопоставляет эти два сигнала: вот что клиенты уже делают с продуктом, а вот что стало возможным благодаря новейшей модели — где они пересекаются?

Возьмем Eleven Flash, первую модель компании с низкой задержкой голоса. Команда внимательно следила за тем, как клиенты используют API, и один паттерн выделялся: такие компании, как Duolingo, создавали образовательный контент с помощью их голосов. «Ты думаешь: окей, это крутое использование», — говорит Люк, — «но что было бы еще лучше? Что, если бы у вас был интерактивный репетитор, с которым можно просто разговаривать, и он работал бы постоянно?» Это привело к созданию ElevenAgents, их платформы для создания голосовых и чат-агентов в реальном времени, которые обеспечивают работу всего: от репетиторов до службы поддержки. Это упражнение ElevenLabs повторяет с каждым новым релизом модели.

Итак, у ElevenLabs есть повторяемый способ взвесить два сигнала и решить, что создавать дальше. Но кто именно сопоставляет их и принимает окончательное решение?

«Как ни странно, у нас пока нет продакт-менеджеров»

Люк спросил аудиторию: сколько среди вас продакт-менеджеров? Поднялось много рук. «Так вот, как ни странно, у нас пока нет продакт-менеджеров».

Сама работа продакт-менеджера никуда не делась. «У нас есть люди, выполняющие функции продакт-менеджеров», — сказал Люк, добавив: «И людям по-прежнему нужно выполнять эту работу». Его тезис заключается в том, куда движется эта работа:

«По мере того как AI становится лучше и позволяет нам делать больше, работа продакт-менеджера будет примерно делиться на две части. Либо она станет гибридом инженерии, либо гибридом роста».

«По мере того как AI становится лучше и позволяет нам делать больше, работа продакт-менеджера будет примерно делиться на две части. Либо она станет гибридом инженерии, либо гибридом роста».

В ElevenLabs это разделение выглядит так: руководители инженерных направлений полностью отвечают за продукт — «это их команда, это то, что они выпускают, это то, что они контролируют», — в то время как руководители направлений роста отвечают за привлечение и продуктовый маркетинг, и часто они являются бывшими продакт-менеджерами. Они сотрудничают в рамках долгосрочной дорожной карты, при этом один из них явно является общим руководителем.

Все это работает внутри намеренно небольших структур: каждый продукт в ElevenLabs — это независимая команда из трех-одиннадцати человек с правом собственности, автономией и четким лидером. Компания продолжает следовать этому правилу, даже выросши с 5 до 600 человек за четыре года.

Если это звучит как будущее фулстек-разработчика, которое Томер Коэн описал на Canvas 26 в Сан-Франциско — где роли размываются, поскольку AI берет на себя исполнение между ними, — то так оно и есть. Прочитайте о его концепции фулстек-разработчика.

Если это звучит как будущее фулстек-разработчика, которое Томер Коэн описал на Canvas 26 в Сан-Франциско — где роли размываются, поскольку AI берет на себя исполнение между ними, — то так оно и есть. Прочитайте о его концепции фулстек-разработчика.

Решение о том, что создавать, — это лишь половина дела, но «запуски действительно являются сердцебиением ElevenLabs», — сказал Люк; «это один из тех уникальных моментов, который позволяет всей вашей компании работать вместе, чтобы сосредоточиться на этом моменте» — в продукте, инженерии, маркетинге, продажах и даже юридическом отделе. Запуск дает компании ощущение срочности, раннее понимание рынка — «вы получаете первый приток выручки, который помогает подтвердить то, что вы выпустили» — и, прежде всего, общий ответ на один вопрос:

«Вы можете создать ясность внутри команды. Над чем именно вы работаете?»

«Вы можете создать ясность внутри команды. Над чем именно вы работаете?»

ElevenLabs делит запуски на три уровня: от заметок в журнале изменений до масштабных событий, и Люк говорит: «Я часто спорю с командой: как мы можем превратить этот запуск из второго уровня в первый? Как мы можем сделать это достойным внимания прессы?» Тот же подход применяется к кейсам и объявлениям о финансировании, и Люк открыто делится шаблоном в своем блоге. Однако его совет не в том, чтобы копировать его: «Менее важно следовать деталям, чем понять, какая методика важна именно для вас».

Два сигнала, одна дорожная карта

Если отбросить детали, система Люка — это дисциплина, которой может следовать любая продуктовая команда: держите дорожную карту основанной на том, чего действительно хотят клиенты, оценивайте каждую новую возможность с точки зрения того, что она делает возможным, и решайте вместе — в одном месте — что выпускать дальше.

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «Корпоративные системы»

Все →
Уверенное планирование к пиковому сезону
Blue Yonder

Уверенное планирование к пиковому сезону

Синхронизированные высокотехнологичные цепочки поставок как драйвер роста ИИ
Blue Yonder

Синхронизированные высокотехнологичные цепочки поставок как драйвер роста ИИ

Достоверный анализ данных опроса сотрудников с помощью ИИ начинается с предварительного составления правил
BambooHR

Достоверный анализ данных опроса сотрудников с помощью ИИ начинается с предварительного составления правил

Четкие ожидания от ИИ формируют доверие, необходимое для процесса найма в эпоху ИИ
BambooHR

Четкие ожидания от ИИ формируют доверие, необходимое для процесса найма в эпоху ИИ

Как написать электронное письмо с приглашением на встречу, на которое ответят
Zoom

Как написать электронное письмо с приглашением на встречу, на которое ответят

Как написать эффективное письмо-напоминание, которое дает результаты
Zoom

Как написать эффективное письмо-напоминание, которое дает результаты

Ещё от Miro

Почему ИИ ускоряет работу, но не улучшает ее? Наше исследование с участием более 9500 работников объясняет разрыв в трансформации ИИ
Miro

Почему ИИ ускоряет работу, но не улучшает ее? Наше исследование с участием более 9500 работников объясняет разрыв в трансформации ИИ

Согласование, принятие решений и работа на лучший результат
Miro

Согласование, принятие решений и работа на лучший результат

Создание создателя: масштабирование разработки ИИ-навыков, когда каждый — разработчик
Miro

Создание создателя: масштабирование разработки ИИ-навыков, когда каждый — разработчик

🚀 Новые шаблоны в Miroverse: сентябрь 2026 г.
Miro

🚀 Новые шаблоны в Miroverse: сентябрь 2026 г.

7 пробелов в вашей политике управления, которые нужно устранить
Miro

7 пробелов в вашей политике управления, которые нужно устранить

Когда каждый может работать быстро, что именно вы продаете?
Miro

Когда каждый может работать быстро, что именно вы продаете?