This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На чем строилась моя личность 🤲
🎬 Социальная сеть; 2010г
🎬 Социальная сеть; 2010г
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from iGaming chat
🎙 Сатир в iGaming Chat! Поговорим о том, как медийность помогает брендам расти
Как построить узнаваемость вокруг себя или компании? Что делают те, чье имя работает как актив? Как соцсети, платформы и публичность становятся каналами продаж?
В эфире:
⚫ Илья Сатир— комик, актер, пародист. Его образы взорвали соцсети, а подход к медийке — это синтез точности, иронии и сильного личного бренда.
⚫ Сергей, CBDO G Gate — эксперт, который строит маркетинг через людей, смыслы и стратегии роста.
⚫ Саша Уснул — ведущий спецпроектов iGaming Chat, медиа-практик и модератор эфира.
Разберем, куда сдвигается внимание аудитории в 2025 году, как выстроить путь от нуля до узнаваемости и сколько это на самом деле стоит.
30 мая | 18:00 GMT +3
@iGaming_chat
Как построить узнаваемость вокруг себя или компании? Что делают те, чье имя работает как актив? Как соцсети, платформы и публичность становятся каналами продаж?
В эфире:
Разберем, куда сдвигается внимание аудитории в 2025 году, как выстроить путь от нуля до узнаваемости и сколько это на самом деле стоит.
30 мая | 18:00 GMT +3
@iGaming_chat
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉2❤1🤝1
10 лет опыта не всегда означают 10 лет развития.
Можно за год достичь среднего уровня, а следующие 9 лет топтаться на одном месте. На словах это 10 лет опыта и 10 тысяч часов в нише, но по факту процессы, навыки так и остались на месте.
Это просто одинаковый однолетний опыт полученный 10 раз по кругу.
Чтобы не попасть в эту ловушку нужно регулярно встречаться с более масштабными людьми, учиться у них и не думать «что вы меня тут учите, я уже все видел и все знаю за столько лет».
Можно за год достичь среднего уровня, а следующие 9 лет топтаться на одном месте. На словах это 10 лет опыта и 10 тысяч часов в нише, но по факту процессы, навыки так и остались на месте.
Это просто одинаковый однолетний опыт полученный 10 раз по кругу.
Чтобы не попасть в эту ловушку нужно регулярно встречаться с более масштабными людьми, учиться у них и не думать «что вы меня тут учите, я уже все видел и все знаю за столько лет».
❤1😍1🤝1
Forwarded from 🦄 Startup News
Сегодня наткнулся на утекшую внутреннюю записку Shopify про AI. Прочитал — и сижу, перевариваю.
Главная мысль, которая зацепила: «Сначала найми AI, потом уже человека.»
Это не просто красивая фраза — у них это уже правило. AI-агенты больше не инструменты, а полноценные коллеги. Условный ChatGPT теперь в команде наравне с дизайнером, разработчиком или продакт-менеджером.
И тут меня прям удивило: в Shopify AI — это уже базовая компетенция. Не умеешь работать с нейросетями — вряд ли вообще попадёшь в компанию. Думаю, это не только про Shopify — скоро это станет нормой на рынке. Промптинг — это новый Excel или даже новая грамотность.
Дальше — больше: они начали измерять, как сотрудники используют ИИ. Да-да, в performance review теперь добавили графу про AI. И это, на самом деле, суперлогично. Если ты работаешь быстрее и умнее благодаря нейросетям — почему бы это не учитывать?
Интересная бизнес-ниша, кстати — делать продукт, который помогает компаниям отслеживать и прокачивать AI-навыки сотрудников.
В общем, у них сейчас такой подход: любой прототип — сначала с ИИ. Не руками всё пилить, а начинать с генерации. И это не про “ленивый способ” — это просто другой темп. Даже внутри компании за 100 миллиардов они хотят ускориться в 10 раз. Это уже не про стартапы, это про трансформацию корпораций.
И ещё момент: AI включают в планирование команд. В прямом смысле. Когда обсуждают, кто нужен в проект — считают не только людей, но и “ботов”. Как бы странно это ни звучало — это логичный шаг. Org chart уже не только из людей.
И вот финалочка: AI — теперь не плагин, а фундамент. Он рядом с бэкендом, фронтом и дизайном. Это больше не “опция”, которую можно включить по желанию. Это слой, на котором строится продукт.
Вся эта записка от Тоби (CEO Shopify) звучит как вызов: делайте больше, быстрее, с меньшими затратами. Не потому что надо выживать — а потому что теперь можно. Просто инструменты стали другими.
Сижу и думаю — это пока только Shopify, но через год-два это станет стандартом. И вот тогда начнётся самое интересное…
P. s. Скоро на all-hands тебя представят команде так:
«Это Никита. Он человек. Мы решили пока оставить одного — для разнообразия.»
@startupnews
Главная мысль, которая зацепила: «Сначала найми AI, потом уже человека.»
Это не просто красивая фраза — у них это уже правило. AI-агенты больше не инструменты, а полноценные коллеги. Условный ChatGPT теперь в команде наравне с дизайнером, разработчиком или продакт-менеджером.
И тут меня прям удивило: в Shopify AI — это уже базовая компетенция. Не умеешь работать с нейросетями — вряд ли вообще попадёшь в компанию. Думаю, это не только про Shopify — скоро это станет нормой на рынке. Промптинг — это новый Excel или даже новая грамотность.
Дальше — больше: они начали измерять, как сотрудники используют ИИ. Да-да, в performance review теперь добавили графу про AI. И это, на самом деле, суперлогично. Если ты работаешь быстрее и умнее благодаря нейросетям — почему бы это не учитывать?
Интересная бизнес-ниша, кстати — делать продукт, который помогает компаниям отслеживать и прокачивать AI-навыки сотрудников.
В общем, у них сейчас такой подход: любой прототип — сначала с ИИ. Не руками всё пилить, а начинать с генерации. И это не про “ленивый способ” — это просто другой темп. Даже внутри компании за 100 миллиардов они хотят ускориться в 10 раз. Это уже не про стартапы, это про трансформацию корпораций.
И ещё момент: AI включают в планирование команд. В прямом смысле. Когда обсуждают, кто нужен в проект — считают не только людей, но и “ботов”. Как бы странно это ни звучало — это логичный шаг. Org chart уже не только из людей.
И вот финалочка: AI — теперь не плагин, а фундамент. Он рядом с бэкендом, фронтом и дизайном. Это больше не “опция”, которую можно включить по желанию. Это слой, на котором строится продукт.
Вся эта записка от Тоби (CEO Shopify) звучит как вызов: делайте больше, быстрее, с меньшими затратами. Не потому что надо выживать — а потому что теперь можно. Просто инструменты стали другими.
Сижу и думаю — это пока только Shopify, но через год-два это станет стандартом. И вот тогда начнётся самое интересное…
P. s. Скоро на all-hands тебя представят команде так:
«Это Никита. Он человек. Мы решили пока оставить одного — для разнообразия.»
@startupnews
🤔2❤1😍1
Марк Цукерберг пытался переманить инженера из стартапа Thinking Machines Эндрю Таллоха суммой в $1,5 млрд.
Специалист отказался, как и его коллеги, которых также приглашали в компанию.
Пример действий через «кто», а не «как». Цукерберг сейчас тратит гигантские ресурсы на привлечение нужных людей в свою компанию.
С первого взгляда полтора ярда за сотрудника звучит как безумие. Для сравнения, в 2006 году Google купил YouTube за 1.65 млрд.
Но если это позволит быть номером 1 в гонке ИИ - окупится с лихвой. На кону триллионы $.
Winner takes all. И Цукерберг это знает.
Специалист отказался, как и его коллеги, которых также приглашали в компанию.
Пример действий через «кто», а не «как». Цукерберг сейчас тратит гигантские ресурсы на привлечение нужных людей в свою компанию.
С первого взгляда полтора ярда за сотрудника звучит как безумие. Для сравнения, в 2006 году Google купил YouTube за 1.65 млрд.
Но если это позволит быть номером 1 в гонке ИИ - окупится с лихвой. На кону триллионы $.
Winner takes all. И Цукерберг это знает.
❤3🎉2😍1
О, нет! Нейронка заберет нашу работу или история как люди благодаря нейросетям уже успешно ломают рынок
Уже в которой раз слышу от компаний/ соискателей об этом проблеме, что мне стало даже не лень сделать пост про это.
## Как одна галочка в ATS убивает воронку
Крупные компании всё активнее завинчивают фильтры в ATS и на рекрутинговых платформах: десятки параметров, автопарсинг, «умные» ленты, автодозвоны и автоотказы. В теории это должно экономить время HR, на практике — малейшая ошибка в настройке превращает систему в конвейер по выбрасыванию кандидатов. Достаточно одного неверного условия, чтобы отказ автоматически улетел не тем, кто «не подходит», а как раз тем, кого хотели позвать на собеседование.
## Не нейросеть, а человеческая халатность
Проблема не в идее фильтрации и даже не в самой ATS — проблема в том, как её настраивают люди. Исследования показывают, что до 75–95% резюме может отсеиваться до человеческого взгляда, причём до 43% квалифицированных кандидатов теряются из‑за ошибок парсинга и некорректных фильтров настроенных сотрудниками компании. Любой сбой превращается в массовую рассылку автоотказов тем, кто компании как раз нужен.
## Что с этим делать рынку
Парадокс в том, что те же исследования показывают: 88% работодателей знают, что ATS им режет сильных кандидатов, но системы продолжают работать как есть. Не нейронка забирает работу у рекрутеров; нейронка становится фильтром, через который рынок отлично видно тем, кто умеет думать и настраивать, и совершенно не видно тем, кто верит, что за них всё решит «умная система».
Так что главный антагонист тут не искусственный интеллект, а человеческая вера в магическую силу внедрения нейросетей везде, которым поручили принимать решения о судьбах людей вместо здравого смысла.😀
Уже в которой раз слышу от компаний/ соискателей об этом проблеме, что мне стало даже не лень сделать пост про это.
## Как одна галочка в ATS убивает воронку
Крупные компании всё активнее завинчивают фильтры в ATS и на рекрутинговых платформах: десятки параметров, автопарсинг, «умные» ленты, автодозвоны и автоотказы. В теории это должно экономить время HR, на практике — малейшая ошибка в настройке превращает систему в конвейер по выбрасыванию кандидатов. Достаточно одного неверного условия, чтобы отказ автоматически улетел не тем, кто «не подходит», а как раз тем, кого хотели позвать на собеседование.
## Не нейросеть, а человеческая халатность
Проблема не в идее фильтрации и даже не в самой ATS — проблема в том, как её настраивают люди. Исследования показывают, что до 75–95% резюме может отсеиваться до человеческого взгляда, причём до 43% квалифицированных кандидатов теряются из‑за ошибок парсинга и некорректных фильтров настроенных сотрудниками компании. Любой сбой превращается в массовую рассылку автоотказов тем, кто компании как раз нужен.
## Что с этим делать рынку
Парадокс в том, что те же исследования показывают: 88% работодателей знают, что ATS им режет сильных кандидатов, но системы продолжают работать как есть. Не нейронка забирает работу у рекрутеров; нейронка становится фильтром, через который рынок отлично видно тем, кто умеет думать и настраивать, и совершенно не видно тем, кто верит, что за них всё решит «умная система».
Так что главный антагонист тут не искусственный интеллект, а человеческая вера в магическую силу внедрения нейросетей везде, которым поручили принимать решения о судьбах людей вместо здравого смысла.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😍3❤🔥2🤨2