Вот мы уже двумя ногами встали на новый круг. Умники обещают, что легким он не получится. Ну и пусть - главное, что это будет новый опыт. Хочу поделиться с Вами щепоткой своего виртуального пороха, чтобы он пригодился в трудную минуту. Искрим! И пусть у каждого задуманное случится!

Мне крайне сложно работать с ИИ

И кажется даже, что бессмысленно...

Нет, картинки он делает нормально - четыре-пять промптов в нескольких агентах и появляется вариант, который можно отобрать для сопровождения постов в соц.сетях.

Но вот нужных знаний ИИ не дает :(

Начнем с понимания целостности. Вот из чего состоит велосипед? Руль, колеса, педали, седло? Так ведь? И это можно дорабатывать - улучшать колеса, повышать комфорт седла, балансировать размеры и форму руля... вот только эта штуковина не поедет. Руль, педали, колеса - это похоже на велосипед, и можно даже себе визуально представить, как это все на раме соединяется в единую конструкцию, но всё равно не поедет... я, к примеру, забыл упомянуть цепь, которая соединяет педали с колесом. Это уже не целостная система. Но даже представим, что цепь - это так банально и большинство людей себе ее додумает (кстати, чтобы додумать - всяко надо бы об этом знать!) Но в изначальном перечне упущены и тормоза...

Когда нет целостности в понимании системы - нет и основания, чтобы ее воплотить в реальность так, чтобы работала. Хорошо работала, а не как-нибудь.

К чему я клоню - АБСОЛЮТНО все, кто сейчас на публику рассказывают про Менеджмент, Маркетинг, Бизнес - НЕ ДАЮТ целостной модели, чтобы понять как эти штуки работают. Из какого количества элементов система состоит и как эти элементы между собой связаны, как влияют друг на друга и как зависят. "Эксперты" рассказывают про отдельные части "слона" лишь намекая, что где-то есть этот мифический слон в собранном состоянии... одним куском :)

Это не знания, а наброс на вентилятор и слушателям только и остается, что брать подаваемые кусочки и пробовать их присобачить к своей ситуации, каждый раз с нуля собирая своих уникальных "бизнес франкенштейнов", авось что и приживется - заработает.

Это не вчера началось и это то, на чем учатся ИИ. Ну и что эти электронные болванчики дельного могут дать, если они НЕ обучены целостным моделям ни в менеджменте, ни в маркетинге, ни в бизнесе?

Как говорил Генрих Альтшуллер - "сложное решение придумать проще всего", а вот как на половинке листа ручкой за 2 минуты набросать целостное и не противоречивое понимание системы знания по менеджменту? Не смотря на то, что подробную книгу по менеджменту я уже написал - до сих пор все еще работаю над тем, чтобы представить исчерпывающую и лаконичную модель всей дисциплины. Кстати, по маркетингу, мне кажется это сделать удалось, но надо доделать менеджмент. Сейчас я на стадии проверки своей концепции популярными учебниками других авторов. Как закончу сверку - обязательно поделюсь.

Сейчас время подведения итогов и прогнозов на предстоящий год. Они заливаются в меня бесконечными потоками - Очень Интересно!!!

Вот очередное интервью на канале MIT Sloan Management Review с лауреатом нобелевки по экономике Дароном Аджемоглу (Daron Acemoglu), который на основании текущих исследований в MIT утверждает, что в ближайшее десятилетие ИИ автоматизирует лишь 5% работ и это только 1% мирового ВВП... что подкреплено очень интересными рассуждениями.

Позволю себе дать свой вариант обоснования на основе того, что выдал Дарон:

Есть законы и есть мораль с этикой. Казалось бы - запихнуть всё в законы и управляй на здоровье, но нет... человечество оставляет себе пространство для маневра, когда делаешь очевидно плохо, но у закона к тебе претензий нет (как минимум это подспорье для прогресса). Такая же ситуация и со знаниями - не все знания, которые есть у людей можно формализовать и отторгнуть от носителя, и это говорит о том, что ИИ учится лишь по урезанной картине мира! Да, уровень имитации результатов высок и может превышать человеческий, но Знания в фундаменте - урезанные... не полные.

Очень интересная позиция! Помогает расширить свой взгляд на реальность.

И еще одно мое осознание текущей реальности - большая часть хайпа вокруг ИИ поддерживается за счет веры в скорый приход AGI (универсальный искусственный интеллект), который будет превосходить людей и не глючить. Веры, Карл! Которая подкрепляется красивыми картинками и связанными текстами текущего ИИ, мол - раз он так быстро и так впечатляюще вышел на сцену за каких то несколько лет, значит и AGI точно придет очень скоро! Логика подтверждена эмоциональными фактами, которые не являются закономерностями и в каждом своем выводе - сплошные дыры!

А без AGI современные генеративки по-прежнему глючны и НЕ окупаются для большинства бизнес применений.

Сегодня услышал еще одну успокоилку про ИИ от Эрика Шмидта (бывший Гугловый ген.дир), мол - нормально всё будет! Люди не останутся без работы, потому что им надо... ухаживать за другими людьми! Та-дам! Как изящно! Мол ИИ там автоматически будет увеличивать закрома миллиардеров, а остальные будут друг другу сервис оказывать. Ручками и человеческим обаянием!

И так хочется ему поверить, вот бы только на экономическую модель этого глянуть... Как добавочная стоимость будет формироваться? Откуда и куда денежные потоки будут идти? Вот я перевел бабушку через дорогу и мне денюжка в кошелек упала? Откуда? И сколько (относительно минимально прожиточного уровня)? Сколько нужно в день бабушек через дорогу переводить, чтобы за еду заплатить?

Ехидничаю. Но эти мечтатели - напрочь оторваны от реальности и слушать их - превращаться в Бандерлогов :(

Люди планеты земля! Мы вам даем великий Искусственный Интеллект, который может делать всё!

И чтобы это получилось всего то и надо, что правильно формулировать запросы.

Вот она! Главная заковырка!

Правильная постановка вопроса содержит в себе больше половины ответа, но люди так и не научились правильно формулировать технические задания (ТЗ) для того, что они хотели бы получить.

Может быть переименовав "ТЗ" в "промпт" модные айтишники научат простых челавекаф четко формулировать требования?

Но нет ... Без шансов.

Так и останемся в ожидании когда же ИИ уже (так и не) научится догадываться о том, что мы хотим и как это должно получиться.

Телегу закроют.

Пора готовить себе запасной аэродром.

Начинаю тестировать свой канал в Максе, добро пожаловать - https://max.ru/id772617272925_biz

Будет профессионально про менеджмент и про цифровые технологии.

Сначала рекламой поливали всё, что доступно.

Затем пришел интернет и стало удобно измерять эффективность.

Мне кажется, что пора уже сделать и следующий шаг в развитии - заняться регулярным развитием отношений с целевой аудиторией.

Ведь если человек не кликнул на оффер - это не говорит о том, что он не целевой, а вот из воронки он вываливается - это потеря коммуникационного бюджета? Т.е. судя по цифрам, мы на каждой кампании теряем 90% бюджета и радуемся CTR в 10%... Жуть!

Потенциальных покупателей всегда значительно больше чем тех, кто в моменте отреагировал на конкретное рекламное сообщение. Надо менять парадигму работы с ними. Пора от бездушного диджитала переходить к выстраиванию человеческих отношений.

Можно тратиться на эксперименты и искать то, что сработает, чтобы затем повторить, повторить, повторить... Это то, чему сейчас учат стартаперов и начинающих бизнесменов. С точки зрения системы - мелкие - это расходный материал, пусть себе прогорают, авось кто и выплывет.

Но мне симпатичен другой вариант - когда знаешь, что инструмент сработает и не надо тратиться на попытки с ошибками.

"Знание некоторых принципов избавляет от необходимости знания многих фактов" - я фанат этого афоризма. Говорят, что это Гельвеций.

Автора указал, поэтому можно переработать так, как мне еще больше нравится:

"Понимание базовых принципов помогает сэкономить на множестве неудачных попыток"

Это то, на основе чего построен Амаби и этим он сильно отличается от множества доступных заменителей, которые гонятся за модой и перенимают друг у друга симпатичные приемы, вместо того, чтобы учиться у настоящих авторитетов менеджмента.

Весной 2025 году Forrester Consulting провели онлайн исследование по теме результатов применения ИИ агентов в бизнесе. Участие приняли 611 представителей топ менеджмента.

Получилось, что в среднем, руководитель, принимающий решения использует 8 инструментов с которыми ИИ-шечке надо как-то взаимодействовать, чтобы был толк.

49% сотрудников не смогли встроить GPT-шки в свои рабочие процессы.
45% жаловались на качество получаемых от GPT-шки результатов.

Позабавил вывод - потребителям надо поменять подход, чтобы повысить результативность применения ИИ-шек. Представляете? Это пользователи виноваты в том, что не могут с пользой применять ИИ :)

Сегодня первый раз в жизни сделал презентацию в формате Инстаграм-Карусели :) https://t.me/amabi_ru/7

Высокая адаптивность организации это противоположность стабильному качеству.

Пока рынок не найден, пока продукт доводится под требования заказчиков - нужна высокая адаптивность с ручным управлением. Тогда быстро принимаются решения и быстро меняются процессы.

Но это очень затратно! Руководитель выкладывается на максимум.

Когда же рынок найден, понятно почему люди покупают и сколько они готовы покупать - можно приступать к масштабированию бизнеса. Вот только если руководитель так и будет держать в руках каждый процесс - у него просто не хватит сил. Рост затрат перегонит доходы и управленец сам же превратится в узкое горлышко. С этим можно справиться, если создать стандарты деятельности и внедрить их так, чтобы вместо дергания начальника по каждому вопросу сотрудники руководствовались принятыми правилами.

Получается два разных подхода и это то, что мешает малому бизнесу расти, когда руководители не могут отпустить предыдущий подход к управлению и перестроиться на новый, не могут так настроить рабочие процессы, чтобы они работали самостоятельно.

Но и это еще не всё - не получится организацию довести стандартами до полной автономности. В мире случаются и кризисы, и рыночные тренды могут смениться, приходят новые сотрудники - много всего... и это говорит о том, что адаптивность организации полностью терять нельзя. Выживание сменяется ориентацией на развитие, когда гибкость сотрудников поддерживается в тонусе, но приоритет отдается правилам и стандартам.

На этой стадии важно соблюсти баланс и отработать инструментарий быстрого и основательного обновления всех правил со стандартами.

В своем цифровом сервисе мне удалось реализовать все три подхода.

Во-первых, в Амаби можно на лету писать планы работ - это направляет усилия рабочей группы, чтобы эффективно использовать ресурсы и укладываться в целевые сроки.

Во-вторых, эти планы можно сохранить в виде регламентов для повторного исполнения - приходит новый заказ, а у сотрудника уже перед глазами всё что надо с ним сделать, включая инструкции, подсказки и выделено то, что важно не забыть.

В-третьих, получив новый полезный опыт его можно встраивать в существующие регламенты для повторения, а учитывая то, что регламенты в Амаби не "пылятся на полке" и являются частью ежедневных рабочих процессов - все коррекции и нововведения сразу же оказываются перед глазами исполнителей.

"Съесть слона по частям" - грамотный подход. Это вообще про менеджмент, про планирование.

Разбить большую задачу на много маленьких частей - это помогает справиться со сложностью проекта и снижает тревожность от того, что не получится "съесть такого большого слона".

Не так уж и страшно браться за маленький кусочек. Выглядит посильно.

Вот только есть нюанс...

Работаем над первым этапом проекта, делаем его день, два.

Поднажали - уже результат близко!

Еще поднажали.

Ура! Сделали!

Надо бы отдохнуть, но это не результат - впереди еще целый почти не съеденный слон. Как уж тут "заслуженно" отдыхать!?

Продолжаем работать над собой.

Есть такой модный инструмент в управлении - RACI матрица, которая должна помочь чётко сформулировать роль каждого причастного к работе от чего все лучше станут работать. Назвали тебя Консультантом, вот ты и понимаешь, что надо делать плюс не мешаешь другим людям.

Дословно копирую определения из Википедии, потому что именно в нем заложена большая проблема, а лучшего определения, которое бы снимало эту проблему я не находил...

Матрица RACI или матрица ответственности — инструмент для управления отношениями в команде

R — Responsible (исполняет)
A — Accountable (несёт ответственность)
C — Consult before doing (консультирует до исполнения)
I — Inform after doing (оповещается после исполнения)

Роли C и I в матрице RACI - прекрасны, поэтому оставим их за бортом вопроса.

Возьмем классику - есть Заказчик, Ответственный и Исполнитель.

👉 Заказчик (может быть внутренний) - принимает результат по требованиям.

👉 Ответственный - обязуется обеспечить соответствие целостного результата всем требованиям.

👉 Исполнители - делают руками.

И эта привычная логика ломается об матрицу, которая должна бы помогать!

Буквы R и A из матрицы - не ложатся на привычную схему... Если нет Заказчика - (может быть даже внутреннего) - работа бессмысленна...

Если заказчик это А-из-матрицы и исполнителей много, то кто отвечает за целостный результат? Заказчик? Но это же нерабочая схема! Заказчик не должен бегать по производству и пинать сотрудников, пытаясь собрать разрозненные действия в единое целое.

Если же А-из-матрицы это Ответственный за целостный результат, тогда в схеме нет Заказчика, который принимает результат по требованиям и работа становится бессмысленной...

В случае, когда А-из-матрицы это и Заказчик и Ответственный в одном лице - тут конфликт интересов.

Если R-из-матрицы это Исполнитель, который делает руками, и он тут называется Ответственным, то в случае нескольких исполнителей на проекте возникает соблазн спихивать эту ответственность друг на друга, что не конструктивно и без роли "главного" - матрица не помогает прочертить границы в этой ответственности.

Вот такая путаница, когда три принципиально разных роли пытаются поделить две буквы. Получается, что матрица вместо пользы, только больше запутывает ситуацию.

Уже не первый раз сталкиваюсь, когда свойство "выживает 1 из 10" приписывают не стартапам, а малому бизнесу.

Вот и Школьников сегодня повторяет этот пассаж: "...с точки зрения производства общественного продукта большая часть малого бизнеса непродуктивна, основная стратегическая задача круговорота кафе, магазинчиков, пунктов выдачи и т.д. – позволить вырасти нескольким процентам настоящих предпринимателей, что сделают шаг дальше. К сожалению, кто не смог перерасти и застрял в песочнице вынужден работать ниже рентабельности, практически на износ, вытягивая лишь за счёт переработок."

Первый раз я такое же услышал от Токовинина, мол малый бизнес - это долина смерти и его надо проскочить как можно быстрее.

Понимая это - крайне лицемерно звучат все вот эти призывы: "Открой свой бизнес! У Цукерберга получилось и у тебя получится!"

Но вывод у меня будет другой! Надо делать бизнес! Малый бизнес! Только делать это - осознанно, с толком.

Сначала убедиться в наличии спроса. Затем оценить перспективы с угрозами.

Про образование и презентации

Модное слово "кейсы"...

1. Прекрасно подходит для примера, когда надо что-то объяснить

2. Хорошо подходит для убеждения Бандерлогов и это не хорошо. Дело в том, что кейс - это факт, а факт может быть случайностью или исключением из правила, поэтому приводя конкретный пример в качестве доказательства ничего не доказывает и это не отличимо от манипуляции!

3. Просто отвратительно использовать кейсы в качестве основы для обучения. Кейсы - это случайные листики на дереве. За время обучения мы можем изучить десятки случайных листиков из тысяч, но это не даст нам фундаментального понимания ни самого дерева, ни его корневой системы. Это не про знания, а просто набор методов, причем полнота отражаемых ситуаций лежит полностью на совести методолога курса и может быть дико однобокой.

Если главное в вашем маркетинге, это "настроить таргетинг", "налить трафика", "запустить ботов" и "увеличить подписчиков", то, как говорил Сунь Цзы - это "суета перед поражением".

Маркетинг - это НЕ лидогенерация. Это обеспечение завтрашних продаж. А лидген - это даже не продажи... а цифровая имитация деятельности.