Еще один интересный вопрос из числа неверно отвеченных моим двойником:
Я бы рассуждал примерно так:
1) Сначала бы я попытался понять цель/результат работы creator-а: вероятнее всего это зарабатывать деньги прямой (продажа товаров или услуг, подписка) монетизацией или “окольной” (реклама третьих продуктов). Очевидно и в том, и в другом случае важным компонентом является размер аудитории, регулярно потребляющей контент.
2) Руководствуясь завещаниями Энди Гроува, мы помним, что метрики фокусируют наше внимание, и избыточное внимание может пойти во вред, поэтому следует pair-ить метрику контр-метрикой. Обычно такие метрики измеряют качество в противовес количеству. В данном случае мы можем в погоне за размером аудитории потерять в их качестве, поэтому метрикой-парой я бы взял какую-то метрику, что позволяла бы мне оценивать качество моих подписчиков, i.e. количество просмотров единицы контента / размер аудитории. Важно: под просмотром я бы считал такой просмотр, который “видит” то, что я продаю, то есть если рекламу я показываю на 15й минуте видео, то я бы брал в расчет именно такие просмотры.
3) Ну и, очевидно, третьей метрикой надо выбрать конверсию в целевое действие, например количество заказанных товаров или подписок / количество просмотров. Для некоторых типов рекламы это тоже релевантно, но для других достаточно просмотра (см. предыдущую метрику).
А вы как считаете?
Байрам, привет! Расскажи, как бы ты рассуждал, если нужно было ответить на вопрос о 3 главных метриках Youtube Analytics for creators
Я бы рассуждал примерно так:
1) Сначала бы я попытался понять цель/результат работы creator-а: вероятнее всего это зарабатывать деньги прямой (продажа товаров или услуг, подписка) монетизацией или “окольной” (реклама третьих продуктов). Очевидно и в том, и в другом случае важным компонентом является размер аудитории, регулярно потребляющей контент.
2) Руководствуясь завещаниями Энди Гроува, мы помним, что метрики фокусируют наше внимание, и избыточное внимание может пойти во вред, поэтому следует pair-ить метрику контр-метрикой. Обычно такие метрики измеряют качество в противовес количеству. В данном случае мы можем в погоне за размером аудитории потерять в их качестве, поэтому метрикой-парой я бы взял какую-то метрику, что позволяла бы мне оценивать качество моих подписчиков, i.e. количество просмотров единицы контента / размер аудитории. Важно: под просмотром я бы считал такой просмотр, который “видит” то, что я продаю, то есть если рекламу я показываю на 15й минуте видео, то я бы брал в расчет именно такие просмотры.
3) Ну и, очевидно, третьей метрикой надо выбрать конверсию в целевое действие, например количество заказанных товаров или подписок / количество просмотров. Для некоторых типов рекламы это тоже релевантно, но для других достаточно просмотра (см. предыдущую метрику).
А вы как считаете?
❤4👍3🔥1😁1🎉1
В апреле 2023го я показывал вам как сделать бота, натренированного на ваших данных. Некоторые из вас писали, что это стало классным толчком для того, чтобы сделать своих ботов; знаю, что в одном из ВУЗов это даже помогло создать целый курс. Также я заметил большой интерес к постам про использование chatgpt в работе продакта и про это спрашивают цифрового двойника.
Поэтому следующий стрим проведу про Generative AI, но с немного более широким взглядом. А именно посмотрим на эту область с 3х точек зрения: экономиста, фаундера/продакт-менеджера, и инженера. И, конечно, расскажу как и какими инструментами я пользуюсь
О чём?
Generative AI
1) Взгляд экономиста:
- "дешёвые" предсказания или что-то большее? влияние на будущее профессий
- централизация vs децентрализация; сработает ли правило 3х?
- экономика AI агентов: хайп или будущее? Как она могла бы выглядеть? Насколько большой могла бы стать такая экономика?
2) Взгляд фаундера/продакт-менеджера:
- как понять, какие задачи может решить Generative AI для заданной профессии или организации?
- дилемма инноватора не работает?
- основные этапы Generative AI проектов
- как тестировать такие продукты?
- какие метрики использовать для оценки вовлеченности?
- мои мысли про интерфейсы
3) Взгляд инженера:
- в чем ключевое отличие Generative AI от других типов машинного обучения?
- программисты больше не нужны?
- детерминированность vs неопределенность
4) Какими инструментами я пользуюсь или разработал для своего удобства
- генерация идей
- сбор и фильтрация информации
- подготовка и пост-обработка встреч
- исследования
- подготовка продуктовых артефактов: видение и стратегия, пользовательские сценарии, требования и т.п.
Когда?
24 марта, в воскресенье в 17.00мск. Если вы не сможете очно присутствовать, то получите запись встречи и все материалы (презентация, исходники, промпты) для изучения в комфортном темпе и в удобное время.
Бронируем билеты здесь: $25 (2250руб), каждый день цена растет на $5.
До скорой встречи!
Поэтому следующий стрим проведу про Generative AI, но с немного более широким взглядом. А именно посмотрим на эту область с 3х точек зрения: экономиста, фаундера/продакт-менеджера, и инженера. И, конечно, расскажу как и какими инструментами я пользуюсь
О чём?
Generative AI
1) Взгляд экономиста:
- "дешёвые" предсказания или что-то большее? влияние на будущее профессий
- централизация vs децентрализация; сработает ли правило 3х?
- экономика AI агентов: хайп или будущее? Как она могла бы выглядеть? Насколько большой могла бы стать такая экономика?
2) Взгляд фаундера/продакт-менеджера:
- как понять, какие задачи может решить Generative AI для заданной профессии или организации?
- дилемма инноватора не работает?
- основные этапы Generative AI проектов
- как тестировать такие продукты?
- какие метрики использовать для оценки вовлеченности?
- мои мысли про интерфейсы
3) Взгляд инженера:
- в чем ключевое отличие Generative AI от других типов машинного обучения?
- программисты больше не нужны?
- детерминированность vs неопределенность
4) Какими инструментами я пользуюсь или разработал для своего удобства
- генерация идей
- сбор и фильтрация информации
- подготовка и пост-обработка встреч
- исследования
- подготовка продуктовых артефактов: видение и стратегия, пользовательские сценарии, требования и т.п.
Когда?
24 марта, в воскресенье в 17.00мск. Если вы не сможете очно присутствовать, то получите запись встречи и все материалы (презентация, исходники, промпты) для изучения в комфортном темпе и в удобное время.
Бронируем билеты здесь: $25 (2250руб), каждый день цена растет на $5.
До скорой встречи!
Telegram
EDU
Ноутбуки, которые можно запускать на Google Colab:
1) OpenAI кейс: https://colab.research.google.com/drive/17LYc_egWZXzyVSLrLQ4WpF25YIOp9xRW?usp=share_link
2) Локальная Alpaca кейс: https://colab.research.google.com/drive/1W-RzrAcCryNORotQITFr2esHulj2-cl…
1) OpenAI кейс: https://colab.research.google.com/drive/17LYc_egWZXzyVSLrLQ4WpF25YIOp9xRW?usp=share_link
2) Локальная Alpaca кейс: https://colab.research.google.com/drive/1W-RzrAcCryNORotQITFr2esHulj2-cl…
❤11👍4🔥1
Я как-то рассказывал про асимметрию в бизнес-модели, как один из способов защиты от конкуренции. На днях майндшерили с молодым, но уже успешным разработчиком из крупнейшей компании мира, о его желании делать свой бизнес. И я посоветовал ему выступление Graham Weaver с выпускной лекции Стенфордской школы бизнеса про ту же идею, но в жизни, которое мне очень зашло, а некоторые шаги я естественным образом делаю в своей жизни
4 простых шага, чтобы жить асимметрично:
1) Do hard thing - делай то, что тяжело, что не так доступно всем. Это и про наработку экспертизы, и про дефицит предложения.
2) Do your (hard) thing - делай то, что тебе нравится, что тебя драйвит, так как стартапы это тяжело и без внутренней энергии далеко не уедешь.
3) Do it for decades - это и про 10000 часов, и про то, что чужой успех со стороны кажется мгновенным, но почти всегда за ним годы или десятилетия «отработки одного удара». Помните у Брюс Ли «я не боюсь того, кто изучает 10000 различных ударов. Я боюсь того, кто изучает один удар 10000 раз»
4) Write your own story, then make it happen - про целеполагание от финального результата, про туннельное видение, про то, почему некоторые говорят про «вселенную, посылающую сигналы».
Принципы простые, но достаточно powerful, и мне достаточно близкие. Надеюсь, и вам пригодятся
4 простых шага, чтобы жить асимметрично:
1) Do hard thing - делай то, что тяжело, что не так доступно всем. Это и про наработку экспертизы, и про дефицит предложения.
2) Do your (hard) thing - делай то, что тебе нравится, что тебя драйвит, так как стартапы это тяжело и без внутренней энергии далеко не уедешь.
3) Do it for decades - это и про 10000 часов, и про то, что чужой успех со стороны кажется мгновенным, но почти всегда за ним годы или десятилетия «отработки одного удара». Помните у Брюс Ли «я не боюсь того, кто изучает 10000 различных ударов. Я боюсь того, кто изучает один удар 10000 раз»
4) Write your own story, then make it happen - про целеполагание от финального результата, про туннельное видение, про то, почему некоторые говорят про «вселенную, посылающую сигналы».
Принципы простые, но достаточно powerful, и мне достаточно близкие. Надеюсь, и вам пригодятся
Telegram
EDU
Что-то я вчера перемудрил с постом, м? 🙂 давайте сегодня поговорим
Об асимметрии
Практически для любого стартапа встает вопрос: как конкурировать с лидерами отрасли? Как делать бизнес в отрасли, в которой уже есть лидер, у которого куча ресурсов, сильные…
Об асимметрии
Практически для любого стартапа встает вопрос: как конкурировать с лидерами отрасли? Как делать бизнес в отрасли, в которой уже есть лидер, у которого куча ресурсов, сильные…
❤38🔥15👍4
Реально ли (Generative) AI бустит производительность? Иногда нужно привести кейсы, чтобы убедить руководство или клиента, поэтому делюсь 5 моими любимыми исследованиями, вдруг пригодятся для продуктовой презентации или убеждения руководства/акционеров:
1) Кейс от BCG - 25% прирост в скорости и 40% прирост в качестве работы консультантов
2) Кейс от GitHub - 30% рост производительности разработчиков (но если быть точным, то это 30% саджестов принимаются разработчиками)
3) Кейс от Harvard - использование тьютор-бота для помощи студентам курса "Introduction to Computer Science" в Гарварде, по сути задача была дать каждому личного ментора; 78% студентов регулярно пользовались им с 88% удовлетворенностью. Это особенно воодушевляет меня на все, что мы делаем в рамках mindshare
4) Кейс от MIT - 40% буст в задачах, связанных с написанием текста, не требующих точных фактов или контекста; примечательно, что наблюдался буст в удовлетворенности, потому что меньше времени тратилось на рутинные задачи, и более высокий буст в производительности у менее образованных респондентов
5) Кейс от Klarna - 2/3 саппорт задач обработал бот, в 5 раз быстрее ответы, 35+ языков, $40М прирост в прибыли благодаря этому
Я, конечно, верю в "Humans with AI will replace humans without AI". А 24го марта поговорим, как эти исследования встраиваются в общую картинку, задачи каких профессий можно и нужно заменять Generative AI, и какие отсюда следуют выводы.
1) Кейс от BCG - 25% прирост в скорости и 40% прирост в качестве работы консультантов
2) Кейс от GitHub - 30% рост производительности разработчиков (но если быть точным, то это 30% саджестов принимаются разработчиками)
3) Кейс от Harvard - использование тьютор-бота для помощи студентам курса "Introduction to Computer Science" в Гарварде, по сути задача была дать каждому личного ментора; 78% студентов регулярно пользовались им с 88% удовлетворенностью. Это особенно воодушевляет меня на все, что мы делаем в рамках mindshare
4) Кейс от MIT - 40% буст в задачах, связанных с написанием текста, не требующих точных фактов или контекста; примечательно, что наблюдался буст в удовлетворенности, потому что меньше времени тратилось на рутинные задачи, и более высокий буст в производительности у менее образованных респондентов
5) Кейс от Klarna - 2/3 саппорт задач обработал бот, в 5 раз быстрее ответы, 35+ языков, $40М прирост в прибыли благодаря этому
Я, конечно, верю в "Humans with AI will replace humans without AI". А 24го марта поговорим, как эти исследования встраиваются в общую картинку, задачи каких профессий можно и нужно заменять Generative AI, и какие отсюда следуют выводы.
🔥17👍7❤2
В стриме про анализ отрасли мы обсуждали, как использовать 5 сил Портера для анализа индустрии, но по этому фреймворку не было постов, исправляюсь.
Основная идея: конкуренцию в бизнесе можно представить как конкуренцию за прибыль. В упрощенном виде: Прибыль = Цена - Затраты
В каждой индустрии есть 5 сил, которые влияют на эти 2 компонента прибыли:
1) Сила поставщика - если поставщиков мало или он один, то он может повышать цену своих продуктов или услуг, тем самым повышая наши затраты и снижая прибыль
2) Сила покупателя - обратная сторона: если покупателей мало или они высокоорганизованны (обьединены в ассоциацию, например), то они могут давить на нашу цену
3) Субституты - если у нашего продукта есть более дешевые заменители, то мы ограничены в том, какую цену мы можем запрашивать, поскольку есть риск переключения покупателей на товары-субституты
4) Конкуренты внутри отрасли - если у нас много конкурентов, то это будет давить на цену, или повышать наши косты в попытке "заматчить" предложение конкурентов
5) Новые конкуренты - если в отрасль легко войти (низкие барьеры входа), то это повышает потенциальное количество конкурентов, а значит ограничивает нас в повышении цен, потому что как только прибыльность будет слишком высокой, на рынке могут появиться новые игроки.
(продолжение в посте ниже)
Основная идея: конкуренцию в бизнесе можно представить как конкуренцию за прибыль. В упрощенном виде: Прибыль = Цена - Затраты
В каждой индустрии есть 5 сил, которые влияют на эти 2 компонента прибыли:
1) Сила поставщика - если поставщиков мало или он один, то он может повышать цену своих продуктов или услуг, тем самым повышая наши затраты и снижая прибыль
2) Сила покупателя - обратная сторона: если покупателей мало или они высокоорганизованны (обьединены в ассоциацию, например), то они могут давить на нашу цену
3) Субституты - если у нашего продукта есть более дешевые заменители, то мы ограничены в том, какую цену мы можем запрашивать, поскольку есть риск переключения покупателей на товары-субституты
4) Конкуренты внутри отрасли - если у нас много конкурентов, то это будет давить на цену, или повышать наши косты в попытке "заматчить" предложение конкурентов
5) Новые конкуренты - если в отрасль легко войти (низкие барьеры входа), то это повышает потенциальное количество конкурентов, а значит ограничивает нас в повышении цен, потому что как только прибыльность будет слишком высокой, на рынке могут появиться новые игроки.
(продолжение в посте ниже)
❤12
Можно использовать этот фреймворк следующим образом:
1) В своей конкурентной стратегии заложить конкретные мероприятия и действия по тому, чтобы ограничивать негативное влияние некоторых из сил. К примеру, делая глубокую интеграцию нашего продукта в бизнес-процессы клиентов, мы повышаем их издержки переключения, а значит защищаемся от конкуренции внутри, субститутов или новых конкурентов
2) Часто disruption в отрасли происходит из входа в нее новых игроков (Apple и смартфоны), поэтому если у вас высокая прибыльность, вы должны мониторить сигналы о намерениях той или иной компании войти в вашу отрасль. Посмотрите на Google и угрозы со стороны Perplexity и You.com
3) Один из новых фреймов, что я получил в Стэнфорде: что можно целенаправленно работать с государственными или муниципальными органами, чтобы выстраивать барьеры входа и формировать структуру отрасли по Портеру. На стриме про Стенфорд я рассказывал про силу автодилерского лобби в США.
1) В своей конкурентной стратегии заложить конкретные мероприятия и действия по тому, чтобы ограничивать негативное влияние некоторых из сил. К примеру, делая глубокую интеграцию нашего продукта в бизнес-процессы клиентов, мы повышаем их издержки переключения, а значит защищаемся от конкуренции внутри, субститутов или новых конкурентов
2) Часто disruption в отрасли происходит из входа в нее новых игроков (Apple и смартфоны), поэтому если у вас высокая прибыльность, вы должны мониторить сигналы о намерениях той или иной компании войти в вашу отрасль. Посмотрите на Google и угрозы со стороны Perplexity и You.com
3) Один из новых фреймов, что я получил в Стэнфорде: что можно целенаправленно работать с государственными или муниципальными органами, чтобы выстраивать барьеры входа и формировать структуру отрасли по Портеру. На стриме про Стенфорд я рассказывал про силу автодилерского лобби в США.
❤1
Мы в MindShare ищем senior backend разработчика. Наша миссия - сделать цифрового двойника каждому эксперту.
Ключевые скиллы:
- You are an experienced engineer who worked on other projects before
- You know TypeScript, Node.js 18+
- You understand and can build documented (with Swagger, OpenAPI) Restful APIs, write Clean code, conform to SOLID principles
- You worked with ORMs on top of PostgreSQL, MySQL
- worked with Docker, and have experience working with GCP/AWS
Отправлять резюме или вопросы можно к @MilkaPanki
Буду очень благодарен за форвард друзьям, которым может быть релевантно - спасибо!
Ключевые скиллы:
- You are an experienced engineer who worked on other projects before
- You know TypeScript, Node.js 18+
- You understand and can build documented (with Swagger, OpenAPI) Restful APIs, write Clean code, conform to SOLID principles
- You worked with ORMs on top of PostgreSQL, MySQL
- worked with Docker, and have experience working with GCP/AWS
Отправлять резюме или вопросы можно к @MilkaPanki
Буду очень благодарен за форвард друзьям, которым может быть релевантно - спасибо!
🔥6❤2
Одна из лучших книг о том, как тестировать свои бизнес-идеи минимальными усилиями, очень похожая по духу претотайпингу - "Testing Business Ideas" Остервальдера и Бланда. В ней приведено 43 эксперимента, отсортированных по стоимости, времени и предсказательной силе. Еще что мне нравится в ней: связка с business model canvas Остервальдера, связка с 3мя задачами продуктовой инновации, и алгоритмы применения экспериментов для разных бизнесов (b2b hardware/software, b2c hardware/software и тп)
Приведу некоторые них:
1) Day in the Life - де-факто это детальное описание одного дня из жизни вашего целевого клиента, очень напоминает мысли из эмпатического проектирования. Относительно дешевый эксперимент, особенно если ЦА это вы сами :) Я уже приводил примеры применения в вышеупомянутом посте.
2) Email Campaign - некоторые бизнес-идеи можно протестировать в виде email рассылки —> мало кто знает, что так появился Product Hunt. Интересно, что один из читателей этого канала и клиентов MindShare - Назым - именно так тестирует сейчас свою идею AI инвест-аналитика, слушающего интервью и подкасты, и дающего инсайты про публичные компании.
3) Buy a Feature - раздаете "фейковый" бюджет потенциальным клиентам и просите купить те фичи, которые им нужны. Рекомендую хотя бы задавать подобный вопрос в конце ваших customer интервью
4) Wizard of Oz - де-факто это Mechanical Turk из претотайпинга; интересно, что как раз на днях с предпринимателем обсуждали интеграцию его продукта с третьей системой и решили, что "ручная интеграция" может оказаться достаточной для старта.
5) Extreme Progamming Spike - де факто это захакатонить первую версию идеи. Так мы поступили с mindshare, кстати :)
Удачи в тестировании!
P.S. Если захотите покрутить, как применить эти эксперименты или претотайпинг техники к вашей бизнес-идее - welcome на консультацию
Приведу некоторые них:
1) Day in the Life - де-факто это детальное описание одного дня из жизни вашего целевого клиента, очень напоминает мысли из эмпатического проектирования. Относительно дешевый эксперимент, особенно если ЦА это вы сами :) Я уже приводил примеры применения в вышеупомянутом посте.
2) Email Campaign - некоторые бизнес-идеи можно протестировать в виде email рассылки —> мало кто знает, что так появился Product Hunt. Интересно, что один из читателей этого канала и клиентов MindShare - Назым - именно так тестирует сейчас свою идею AI инвест-аналитика, слушающего интервью и подкасты, и дающего инсайты про публичные компании.
3) Buy a Feature - раздаете "фейковый" бюджет потенциальным клиентам и просите купить те фичи, которые им нужны. Рекомендую хотя бы задавать подобный вопрос в конце ваших customer интервью
4) Wizard of Oz - де-факто это Mechanical Turk из претотайпинга; интересно, что как раз на днях с предпринимателем обсуждали интеграцию его продукта с третьей системой и решили, что "ручная интеграция" может оказаться достаточной для старта.
5) Extreme Progamming Spike - де факто это захакатонить первую версию идеи. Так мы поступили с mindshare, кстати :)
Удачи в тестировании!
P.S. Если захотите покрутить, как применить эти эксперименты или претотайпинг техники к вашей бизнес-идее - welcome на консультацию
👍16🔥6❤1
Понравилось короткое, но thought-provoking выступление Пита Флинта из NfX про то, как стартап мог бы обыграть инкумбентов в AI гонке.
Де-факто Пит выделил 5 путей:
1) Эксплуатировать конфликт бизнес-моделей - идея очень похожа на контрпозиционирование из 7 powers фреймворка, о котором писал ранее. Вчера как раз размышляли с товарищем про то, достаточно ли сможет зарабатывать на подписке условный Perplexity, чтобы обыграть Google. Ведь Google уже давно пытается давать сразу ответы на вопросы, но бизнес-модель завязана на клики. При этом достаточно ли у рядового пользователя ежедневных запросов к gpt, чтобы оправдать подписку так, чтобы по деньгам выйти хотя бы на 10% гугла. Кажется, что одного контрпозиционирования недостаточно.
2) Таргетироваться на рынки, где скорость дает бОльшее преимущество - стартапы это про скорость, поэтому его мысль, что в первую очередь успех их ждет на рынках legal, construction, health/bio, manufacturing, govtech. Мысль базовая ясна, но я, признаться, до конца не прочувствовал почему именно эти индустрии. Буду дальше думать :)
3) Делать что-то в 100x лучше инкумбентов - опять же базовая мысль ясна, был пример про EvenUp, помогающий быстрее и больше взимать по кейсам компенсации за ущерб здоровью (injuries).
4) Фокус на отраслях, где много неструктурированных данных, потому что AI сделал такие данные полезными. На эту тему понравилась вот эта картинка об обьемах данных людей. Мы в MindShare тоже фокусируемся на tacit/proprietary knowledge, который не формализован онлайн и на нем не обучались LLM.
5) Фокус на user experience - тут очевидно имхо, хотя может и не так убедительно.
В общем, я бы рекомендовал посмотреть, чтобы помочь в ответе на вопросы VC в стиле "почему это не сделает Google" :)
P.S. Детальнее об этом и другом поговорим на стриме в следующее воскресенье
P.P.S. Теперь в боте есть referral программа - получите по $5 на mindshare себе и другу за первую бронь, нажмите на кнопочку "share" в правом верхнем углу
Де-факто Пит выделил 5 путей:
1) Эксплуатировать конфликт бизнес-моделей - идея очень похожа на контрпозиционирование из 7 powers фреймворка, о котором писал ранее. Вчера как раз размышляли с товарищем про то, достаточно ли сможет зарабатывать на подписке условный Perplexity, чтобы обыграть Google. Ведь Google уже давно пытается давать сразу ответы на вопросы, но бизнес-модель завязана на клики. При этом достаточно ли у рядового пользователя ежедневных запросов к gpt, чтобы оправдать подписку так, чтобы по деньгам выйти хотя бы на 10% гугла. Кажется, что одного контрпозиционирования недостаточно.
2) Таргетироваться на рынки, где скорость дает бОльшее преимущество - стартапы это про скорость, поэтому его мысль, что в первую очередь успех их ждет на рынках legal, construction, health/bio, manufacturing, govtech. Мысль базовая ясна, но я, признаться, до конца не прочувствовал почему именно эти индустрии. Буду дальше думать :)
3) Делать что-то в 100x лучше инкумбентов - опять же базовая мысль ясна, был пример про EvenUp, помогающий быстрее и больше взимать по кейсам компенсации за ущерб здоровью (injuries).
4) Фокус на отраслях, где много неструктурированных данных, потому что AI сделал такие данные полезными. На эту тему понравилась вот эта картинка об обьемах данных людей. Мы в MindShare тоже фокусируемся на tacit/proprietary knowledge, который не формализован онлайн и на нем не обучались LLM.
5) Фокус на user experience - тут очевидно имхо, хотя может и не так убедительно.
В общем, я бы рекомендовал посмотреть, чтобы помочь в ответе на вопросы VC в стиле "почему это не сделает Google" :)
P.S. Детальнее об этом и другом поговорим на стриме в следующее воскресенье
P.P.S. Теперь в боте есть referral программа - получите по $5 на mindshare себе и другу за первую бронь, нажмите на кнопочку "share" в правом верхнем углу
👍10❤3👏3🔥1
Стив Джобс посоветовал Ларри Пейджу, когда тот стал CEO Гугла,
На стриме с Толей на неделе был вопрос про уроки, которые помогли нам хорошо вырасти как управленцам. Один из моих - про недооценку важности обратной связи. В моем случае излишняя эмпатичность приводила к тому, что я не давал критическую обратную связь вовремя, оберегая чувства коллег, и это приводило или к мучениям обеих сторон, или к громким выплескам, которые никому ничего хорошего не принесли. Мне до сих пор стыдно за несколько таких кейсов.
На эту тему мне хороший человек пару лет назад посоветовала книгу "Radical Candor" Kim Scott. И вот у Kim есть такая матрица:
1я ось - насколько прямо ты даешь фидбек
2я ось - насколько ты паришься про чувства другого
И вот в моем случае проблема была - "не даю прямо и очень парюсь" (хотя, не исключаю, что некоторые мои бывшие коллеги поспорят с этим утверждением). Ну так вот, такой квадрант Kim называет "разрушительной эмпатией". Это поведение не помогает ни вашим коллегам, ни вам самим, а только откладывает гром.
Важно, что автор говорит не про черту характера, а про то, что всем нам в разных ситуациях присуще вести себя каждым из этих квадрантов. Попробуйте прикинуть, нет ли и у вас перекосов. А что с этим делать - лучше прочитать в самой книге
P.S. Кстати, Kim работала в Apple - в подкасте у Lenny она прокомментировала утверждение, что Джобс часто поступал по квадрату "obnoxious aggression"
не пытаться быть слишком хорошим на этой позиции.
На стриме с Толей на неделе был вопрос про уроки, которые помогли нам хорошо вырасти как управленцам. Один из моих - про недооценку важности обратной связи. В моем случае излишняя эмпатичность приводила к тому, что я не давал критическую обратную связь вовремя, оберегая чувства коллег, и это приводило или к мучениям обеих сторон, или к громким выплескам, которые никому ничего хорошего не принесли. Мне до сих пор стыдно за несколько таких кейсов.
На эту тему мне хороший человек пару лет назад посоветовала книгу "Radical Candor" Kim Scott. И вот у Kim есть такая матрица:
1я ось - насколько прямо ты даешь фидбек
2я ось - насколько ты паришься про чувства другого
И вот в моем случае проблема была - "не даю прямо и очень парюсь" (хотя, не исключаю, что некоторые мои бывшие коллеги поспорят с этим утверждением). Ну так вот, такой квадрант Kim называет "разрушительной эмпатией". Это поведение не помогает ни вашим коллегам, ни вам самим, а только откладывает гром.
Важно, что автор говорит не про черту характера, а про то, что всем нам в разных ситуациях присуще вести себя каждым из этих квадрантов. Попробуйте прикинуть, нет ли и у вас перекосов. А что с этим делать - лучше прочитать в самой книге
P.S. Кстати, Kim работала в Apple - в подкасте у Lenny она прокомментировала утверждение, что Джобс часто поступал по квадрату "obnoxious aggression"
❤33👍8😁4🎉4🔥1
На выходных хакатонил на ethglobal в Лондоне и запилил цифрового двойника сейлза: https://ethglobal.com/showcase/salesagent-wnwye
Что он умеет:
1) помогает подготовиться ко встрече, опираясь на инфу в инете и linkedin
2) оценивает результаты встречи по транскрипту звонка
3) выплачивает бонус, если сейлз хорошо провел встречу
Может вы помните, я говорил о применении Generative AI для sales задач в апреле 2023.
Получилось на удивление хорошо и быстро, хотя я участвовал в хакатоне в одиночку в этот раз.
Пара инсайтов:
1) Программирование приобретает совершенно другую парадигму: с новыми возможностями и проблемами (!)
2) Такие дипдайвы сильно расширяют design space продукта, дают глубже понять проблему, возможности и задавать новые вопросы
3) когда жюри после демо тебе говорят «i can see how I’d use it in my own work”, ты понимаешь, что что-то тут есть
Обсудим инсайты эти и не только на Generative AI стриме в воскресенье.
Дальше - будет больше возможностей у твина, в том числе доступ к данным о продуктах компании, плейбуку продаж, кейсам. Хочется помогать фаундерам и head of sales с управлением и контролем b2b сейлзов
P.S. Если вы готовы внести предоплату $499 за год и добавиться в wait list на продакшн версию продукта, то буду рад детальнее пообщаться в личке, пишите.
Что он умеет:
1) помогает подготовиться ко встрече, опираясь на инфу в инете и linkedin
2) оценивает результаты встречи по транскрипту звонка
3) выплачивает бонус, если сейлз хорошо провел встречу
Может вы помните, я говорил о применении Generative AI для sales задач в апреле 2023.
Получилось на удивление хорошо и быстро, хотя я участвовал в хакатоне в одиночку в этот раз.
Пара инсайтов:
1) Программирование приобретает совершенно другую парадигму: с новыми возможностями и проблемами (!)
2) Такие дипдайвы сильно расширяют design space продукта, дают глубже понять проблему, возможности и задавать новые вопросы
3) когда жюри после демо тебе говорят «i can see how I’d use it in my own work”, ты понимаешь, что что-то тут есть
Обсудим инсайты эти и не только на Generative AI стриме в воскресенье.
Дальше - будет больше возможностей у твина, в том числе доступ к данным о продуктах компании, плейбуку продаж, кейсам. Хочется помогать фаундерам и head of sales с управлением и контролем b2b сейлзов
P.S. Если вы готовы внести предоплату $499 за год и добавиться в wait list на продакшн версию продукта, то буду рад детальнее пообщаться в личке, пишите.
Ethglobal
SalesAgent | ETHGlobal
Your AI-powered sales assistant. Seamlessly preps for calls, analyzes transcripts for improvements, and syncs with your CRM
🔥21❤6👍3
Go Practice запустили новый курс для тех, кто хочет свитчнуться с функциональной роли на продакт-менеджера. По-моему опыту, это самый логичный путь: у нас были свитчи из разработки и дизайна, как минимум. Как обычно в Go Practice - хороший микс теории и практики, 3 кейса и дипломный проект, проход симулятора с ментором и подготовка к трудоустройству. В общем, рекомендую
Ну и ваш покорный слуга тоже немного приложил руку к этому курсу: вот задание от меня для начинающего продакта
Удачи!
Ну и ваш покорный слуга тоже немного приложил руку к этому курсу: вот задание от меня для начинающего продакта
Выбрать 10 пользователей нашего продукта;
• Составить вопросы для изучения того, какую задачу они решают с помощью нашего продукта;
• Провести интервью с ними;
• На основе интервью составить выводы о том, зачем нужен наш продукт;
• В идеале сопроводить отчет аудио- или видеовставками из интервью, которые подтверждают сделанные выводы.Удачи!
Telegram
GoPractice!
Большое событие! Мы запускаем новый продукт от GoPractice — «Профессия: продакт-менеджер».
💡 Зачем нужна еще одна такая программа, когда уже есть много других?
Эта программа создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт…
💡 Зачем нужна еще одна такая программа, когда уже есть много других?
Эта программа создана специально для «свитчеров» — специалистов, которые переходят в продукт…
❤13
Смотрел тут новое интервью Marty Cagan в гостях у Lenny, мои заметки:
1) Очень понравилась мысль, что без посещения 30 кастомеров даже речи не должно идти о приступлении к работе продактом
2) Прикольные рассуждения про то, какие навыки более всего под риском GenAI; как раз в свете этого Марти подчеркивает важность ухода от feature team lead/product owner, потому что, условно, беклог менеджить будет ai —> в воскресенье поговорим побольше об этом
3) Упоминается новая книга Transformed от SVPG —> как я понял, это больше для организаций, которые хотят трансформировать работу (feature team —> product team)
4) Очень зашло противопоставление outcome vs output в контексте product manager vs feature team leader/product owner
5) Понравилось, что продакт ответственнен за ценность и бизнес-жизнеспособность, это пересекается с 3мя задачами продуктовой инновации, в то время как продакт дизайнер за usability, а тимлид/lead engineer - за feasibility
6) Мне нравится, что Marty часто позиционирует продакта как человека СОЗДАЮЩЕГО (creator) и распространяющего знание vs product owner/project manager, которые больше про delivery
7) Принципы для продуктовых команд:
- инновации важнее предсказуемости
- обучение важнее ошибок, i.e. недостаточно делать ошибки, надо научиться на них
- принципы важнее процесса
- быстрое экспериментирование
- и др.
По мотивам подкаста придумал полезное упражнение для самоанализа:
1) Записывайте (если еще нет), на что вы тратите свое время по 4м категориям: Customer, Data, Business, Industry и все остальное (например, причёсываете бэклог в Jira)
2) Смотрите регулярно распределение времени по этим категориям
3) Несколько кроссчеков по результатам
- если у вас на other уходит более 30%, то есть смысл задуматься насколько вы продакт; если более 50 - это красный флаг; может делегировать?
- если у вас <10% на какую-то из 4х категорий из customer, data, market, business, то надо честно себе ответить на вопрос: я действительно так хорошо знаю эту категорию, что мне пока не нужно на нее тратить время, или я не делаю по иным причинам (боюсь, не умею, считаю неважным)?
А что я писал про то, какие знания и навыки важны для продакт менеджера? Спросите у моего цифрового двойника
1) Очень понравилась мысль, что без посещения 30 кастомеров даже речи не должно идти о приступлении к работе продактом
2) Прикольные рассуждения про то, какие навыки более всего под риском GenAI; как раз в свете этого Марти подчеркивает важность ухода от feature team lead/product owner, потому что, условно, беклог менеджить будет ai —> в воскресенье поговорим побольше об этом
3) Упоминается новая книга Transformed от SVPG —> как я понял, это больше для организаций, которые хотят трансформировать работу (feature team —> product team)
4) Очень зашло противопоставление outcome vs output в контексте product manager vs feature team leader/product owner
5) Понравилось, что продакт ответственнен за ценность и бизнес-жизнеспособность, это пересекается с 3мя задачами продуктовой инновации, в то время как продакт дизайнер за usability, а тимлид/lead engineer - за feasibility
6) Мне нравится, что Marty часто позиционирует продакта как человека СОЗДАЮЩЕГО (creator) и распространяющего знание vs product owner/project manager, которые больше про delivery
7) Принципы для продуктовых команд:
- инновации важнее предсказуемости
- обучение важнее ошибок, i.e. недостаточно делать ошибки, надо научиться на них
- принципы важнее процесса
- быстрое экспериментирование
- и др.
По мотивам подкаста придумал полезное упражнение для самоанализа:
1) Записывайте (если еще нет), на что вы тратите свое время по 4м категориям: Customer, Data, Business, Industry и все остальное (например, причёсываете бэклог в Jira)
2) Смотрите регулярно распределение времени по этим категориям
3) Несколько кроссчеков по результатам
- если у вас на other уходит более 30%, то есть смысл задуматься насколько вы продакт; если более 50 - это красный флаг; может делегировать?
- если у вас <10% на какую-то из 4х категорий из customer, data, market, business, то надо честно себе ответить на вопрос: я действительно так хорошо знаю эту категорию, что мне пока не нужно на нее тратить время, или я не делаю по иным причинам (боюсь, не умею, считаю неважным)?
А что я писал про то, какие знания и навыки важны для продакт менеджера? Спросите у моего цифрового двойника
🔥28👍8❤3
Есть один аспект мышления, который вновь и вновь демонстрирует мне разницу между опытным продактом и начинающим - в каком порядке атакуются риски
Опытный продакт думает в терминах неопределенности и старается как можно скорее её сократить, начинающий - сначала делает то, что умеет/знает, а потом - что не знает. Простейший пример: вы делаете бота, который помогает людям осознаннее проживать свою жизнь. Бот использует OpenAI, интегрируется с google календарем и почтой, работает через интерфейс Телеги
С чего начинает проект опытный продакт? Как выглядит первая итерация продукта? Да-да, он тестирует флоу из промптов через sandbox open ai. Что делает начинающий? Он делает бота в Телеге, подключение календаря и почты. Потом начинает прикручивать промпты и сталкивается с кучей проблем, когда в это же время опытный продакт уже все промпты обкатал и начинает обвязывать их Телегой и другими интеграциями.
Поэтому простой совет - атакуйте сначала неопределенность, а не определенность! Не делайте то, что вы наверняка знаете будет работать, делайте в первую очередь то, что вам неизвестно и непонятно.
Удачи!
P.S. Для меня хакатоны - отличный способ тренировать такое мышление
Опытный продакт думает в терминах неопределенности и старается как можно скорее её сократить, начинающий - сначала делает то, что умеет/знает, а потом - что не знает. Простейший пример: вы делаете бота, который помогает людям осознаннее проживать свою жизнь. Бот использует OpenAI, интегрируется с google календарем и почтой, работает через интерфейс Телеги
С чего начинает проект опытный продакт? Как выглядит первая итерация продукта? Да-да, он тестирует флоу из промптов через sandbox open ai. Что делает начинающий? Он делает бота в Телеге, подключение календаря и почты. Потом начинает прикручивать промпты и сталкивается с кучей проблем, когда в это же время опытный продакт уже все промпты обкатал и начинает обвязывать их Телегой и другими интеграциями.
Поэтому простой совет - атакуйте сначала неопределенность, а не определенность! Не делайте то, что вы наверняка знаете будет работать, делайте в первую очередь то, что вам неизвестно и непонятно.
Удачи!
P.S. Для меня хакатоны - отличный способ тренировать такое мышление
👍62❤28🔥25
Зачем мне всё это?
Каждый фаундер хоть раз (в неделю 🙈) задается вопросом: а нафига мне все это? Ты смотришь на свой пустеющий банковский счет, на негативные отзывы кастомеров, на конфликты в команде и так хочется все бросить и уйти в найм. Что же держит нас? Почему мы не бросаем?
Помните у Хоровитца
В эту тему ключевая мысль из книги Виктора Франкла из "Man's Search for Meaning" о людях, выживших в концлагерях:
Надо просто ответить себе на вопрос: зачем тебе это все? Почему ты делаешь то, что делаешь? Что стоит за этими страданиями и неизбежными взлетами и падениями? Для кого или чего ты это все терпишь? И тогда, гарантирую, начинаете замечать не только негатив, но и позитив, фокусироваться на том, что помогает возвращаться к смыслу и значению того, что вы делаете, и преодолевать эти временные барьеры.
Пара конкретных советов:
1) Миша Табунов советует делать регулярный "зал славы" продукта про победы и успехи
2) В эти dark моменты бессилия и упадничества поговорите с клиентами, которые любят ваш продукт; с командой, которая делает это вместе с вами; сделайте braindump эссе про цель и смысл вашего "предприятия"
3) Если вы уже отслеживаете время, то добавьте в него оценку своих эмоций и энергии. В аттаче - моя кардиограмма за первый год жизни в стартапе, сделанная в далеком 2012м.
4) Сделайте zoom out и поговорите с людьми, которые уже проходили эти этапы, попросите их точку зрения
Удачи!
Каждый фаундер хоть раз (в неделю 🙈) задается вопросом: а нафига мне все это? Ты смотришь на свой пустеющий банковский счет, на негативные отзывы кастомеров, на конфликты в команде и так хочется все бросить и уйти в найм. Что же держит нас? Почему мы не бросаем?
Помните у Хоровитца
Whenever I meet a successful CEO, I ask them how they did it. Mediocre CEOs point to their brilliant strategic moves or their intuitive business sense or a variety of other self-congratulatory explanations. The great CEOs tend to be remarkably consistent in their answers. They all say "I didn't quit"
В эту тему ключевая мысль из книги Виктора Франкла из "Man's Search for Meaning" о людях, выживших в концлагерях:
“Life is never made unbearable by circumstances, but only by lack of meaning and purpose.”
Надо просто ответить себе на вопрос: зачем тебе это все? Почему ты делаешь то, что делаешь? Что стоит за этими страданиями и неизбежными взлетами и падениями? Для кого или чего ты это все терпишь? И тогда, гарантирую, начинаете замечать не только негатив, но и позитив, фокусироваться на том, что помогает возвращаться к смыслу и значению того, что вы делаете, и преодолевать эти временные барьеры.
Пара конкретных советов:
1) Миша Табунов советует делать регулярный "зал славы" продукта про победы и успехи
2) В эти dark моменты бессилия и упадничества поговорите с клиентами, которые любят ваш продукт; с командой, которая делает это вместе с вами; сделайте braindump эссе про цель и смысл вашего "предприятия"
3) Если вы уже отслеживаете время, то добавьте в него оценку своих эмоций и энергии. В аттаче - моя кардиограмма за первый год жизни в стартапе, сделанная в далеком 2012м.
4) Сделайте zoom out и поговорите с людьми, которые уже проходили эти этапы, попросите их точку зрения
Удачи!
❤48👍10🔥5
Про growthhacking
Как вы относитесь к следующим гроусхакам?
1) Рассылка Ben's Bites (обратите внимание на спецсимволы)
2) годовой коммитмент при подписке на месяц от proxycurl - как сказал мой товарищ: тут явно юрист отработал в продуктовой команде
Или я становлюсь старым, или что-то еще, но я считаю такие уловки мелкими и разрушающими восприятие продукта. Но они работают, я уверен, и приносят результат.
А вы как относитесь к ним?
Это как когда-то был такой аппчик Path, который спамил все твои контакты из адресной книги, или букингком, впихивавший в название аппа дополнительные слова чисто для ASO.
Как вы относитесь к следующим гроусхакам?
1) Рассылка Ben's Bites (обратите внимание на спецсимволы)
2) годовой коммитмент при подписке на месяц от proxycurl - как сказал мой товарищ: тут явно юрист отработал в продуктовой команде
Или я становлюсь старым, или что-то еще, но я считаю такие уловки мелкими и разрушающими восприятие продукта. Но они работают, я уверен, и приносят результат.
А вы как относитесь к ним?
Это как когда-то был такой аппчик Path, который спамил все твои контакты из адресной книги, или букингком, впихивавший в название аппа дополнительные слова чисто для ASO.
💩12👎3👍1
20240223_SilkRoad_FlightFrom0ToExit.pdf
35.2 MB
Недавно выступал в акселераторе Silk Road в Пало Альто и делился своим полётом в App in the Air. Ниже привожу уроки + прикладываю презентацию (к сожалению, запись недоступна). Большинство наверное будет из разряда капитан очевидность или я уже писал в канале, но все же приведу вновь, вдруг пригодится.
1) Запуск продукта - это лишь старт; не завышайте свои и команды ожидания, так как падать будет больно, поэтому MVP и претотайпинг; в App in the Air от старта до запуска = 9 месяцев, MindShare - 3 недели
2) Retention - пожалуй, ключевая метрика на старте. Лучше не просто активность в продукте, а повторные покупки; вообще follow the money
3) Первые клиенты - это задача CEO, а не head of sales
4) Эмпатия и наблюдение за пользователями - ключ к пониманию их потребностей
5) Если честно, то не только клиенты, а всё в стартапе - это твоя задача как CEO. Даже бегать в костюме панды
6) Твой майндсет - экономичность; не трать лишнего; не скейль, пока не уверен
7) Есть полезные процессы, поэтому правило: затраты на процесс не должны превышать выгоду от соблюдения оных
8) Стартовая команда играет огромное значение; ее цели, желания и потребности должны совпадать с условиями стартапа; при мисматче - жди конфликтов и болезненных расставаний
9) Индустрия решает, изучай индустрию и ее структуру, понимай как создается и распределяется ценность, кто гейткиперы
10) Системное мышление - очень важный навык, чтобы делать постоянный zoom in, zoom out и не терять цель продукта и компании за ежедневными задачами, вызовами и проблемами
1) Запуск продукта - это лишь старт; не завышайте свои и команды ожидания, так как падать будет больно, поэтому MVP и претотайпинг; в App in the Air от старта до запуска = 9 месяцев, MindShare - 3 недели
2) Retention - пожалуй, ключевая метрика на старте. Лучше не просто активность в продукте, а повторные покупки; вообще follow the money
3) Первые клиенты - это задача CEO, а не head of sales
4) Эмпатия и наблюдение за пользователями - ключ к пониманию их потребностей
5) Если честно, то не только клиенты, а всё в стартапе - это твоя задача как CEO. Даже бегать в костюме панды
6) Твой майндсет - экономичность; не трать лишнего; не скейль, пока не уверен
7) Есть полезные процессы, поэтому правило: затраты на процесс не должны превышать выгоду от соблюдения оных
8) Стартовая команда играет огромное значение; ее цели, желания и потребности должны совпадать с условиями стартапа; при мисматче - жди конфликтов и болезненных расставаний
9) Индустрия решает, изучай индустрию и ее структуру, понимай как создается и распределяется ценность, кто гейткиперы
10) Системное мышление - очень важный навык, чтобы делать постоянный zoom in, zoom out и не терять цель продукта и компании за ежедневными задачами, вызовами и проблемами
❤37🔥16👍6👏1
В понедельник 1 апреля (хорошая дата, м?) будет стрим про аналитику от Ришата, VP of Analytics в Osome, и меня. Поговорим о том как строить системы аналитики, про метрики и про отличия хорошего аналитика от плохого. У Ришата большой опыт в этом деле, но мне особенно зашел его недавний пост про ошибки, отрывок из него:
Приходите узнать 2 точки зрения на эти вопросы и задать свои.
Я много думал обо всей этой истории и понял, что моя ошибка была в том, что вместо того, чтобы заниматься данными и хранилищем, я делал все остальное: вел проекты, отвечал за ретеншн, придумывал и создавал автоматизации процессов.
Я знал про хорошие хранилища данных, команды дата инженеров, но с этим раньше не работал и мне было страшно. А когда «приспичило», сделал все сам по-простому, вместо того, чтобы довериться людям, которые в этом разбираются. Весной 2020 я нанял много аналитиков в команду и вообще не думал о дата инженерах. А когда они в итоге появились (не по моей инициативе), мы спорили и ругались, вместо того, чтобы вместе решать проблемы. И это все моя большая ошибка
Приходите узнать 2 точки зрения на эти вопросы и задать свои.
Forwarded from Ришат онлифанс
Делаем митап про аналитику
В далеком 2019 я узнал про App in the air. Не потому, что много летал, а потому, что Максим из их команды сделал retentioneering — либу для анализа пользовательского пути. Мы тогда думали, как его прикрутить в СберМаркете, чтобы лучше измерять поведение пользователей.
И вот пять лет спустя я познакомился с Байрамом, основателем App in the air. Он теперь серийный предприниматель и оказалось, что я пользуюсь несколькими его продуктами :) Обсуждали аналитику и то, как подходить к анализу данных приложений: от мелких пет проектов до больших компаний.
Байрам предложил провести стрим на эту тему.
Приходите послушать про:
1. как строить системы аналитики и какие проблемы при построении случаются:
⁃ модно-стильно зарубежом
⁃ модно-стильно на опенсорсе с учетом санкций и ограничений
2. чем хороший аналитик отличается от плохого
⁃ раскрою свои прошлые рассуждения на эту тему
⁃ когда нанимать первого аналитика?
⁃ когда нанимать первого дата инженера?
3. как определить метрики для своего продукта
4. как их мониторить и анализировать, как делать по ним выводы
Стрим будет проходить 1 апреля, в понедельник с 16.00 по 18.00 по Москве.
Билеты можно забронировать здесь(да-да, он платный) : $20, каждый день цена растет на $5 :)
В далеком 2019 я узнал про App in the air. Не потому, что много летал, а потому, что Максим из их команды сделал retentioneering — либу для анализа пользовательского пути. Мы тогда думали, как его прикрутить в СберМаркете, чтобы лучше измерять поведение пользователей.
И вот пять лет спустя я познакомился с Байрамом, основателем App in the air. Он теперь серийный предприниматель и оказалось, что я пользуюсь несколькими его продуктами :) Обсуждали аналитику и то, как подходить к анализу данных приложений: от мелких пет проектов до больших компаний.
Байрам предложил провести стрим на эту тему.
Приходите послушать про:
1. как строить системы аналитики и какие проблемы при построении случаются:
⁃ модно-стильно зарубежом
⁃ модно-стильно на опенсорсе с учетом санкций и ограничений
2. чем хороший аналитик отличается от плохого
⁃ раскрою свои прошлые рассуждения на эту тему
⁃ когда нанимать первого аналитика?
⁃ когда нанимать первого дата инженера?
3. как определить метрики для своего продукта
4. как их мониторить и анализировать, как делать по ним выводы
Стрим будет проходить 1 апреля, в понедельник с 16.00 по 18.00 по Москве.
Билеты можно забронировать здесь
👍3❤1
В продолжение стрима про Generative AI и темы агентов, о которой я рассказывал: свежее интервью с Андреем Карпатым на мероприятии Sequoia.
Основные поинты:
1) LLM OS и AGI - я рассказывал про эту концепцию на семинаре, Андрей еще раз рассказал про свое видение и про то, что много специализированных агентов будут решать наши задачи
2) Как конкурировать с OpenAI - OpenAI делает платформу (LLM OS) с несколькими дефолтовыми приложениями, а разработчики разраатывают уже более специализированные приложения. как iPhone
3) Много vs мало моделей - с ОС олигополия: Windows & Mac OS + много вариантов Linux, возможно именно так будет и с LLM. Опять правило 3х? 😉 Интересно, как он выделяет open source, open weight и proprietary модели
4) Важность масштаба (scale) - точно скейл это первое, но еще есть и другие вещи: подготовка и качество данных, алгоритмы, компетенции в инфраструктуре, так как это очень новое направление. Но без скейла никуда, если хочешь именно трейнить, а не файнтюнить.
5) Особенности работы с Маском vs OpenAI - вкратце, с Маском по дефолту легко уволить, сложно нанять; в других компаниях - наоборот; доля времени, что Маск проводит в разговорах с инженерами и что код для него это источник правды, а не мнения/слова менеджеров; и как он устраняет барьеры на пути к результату; там в конце ему задали вопрос, мол, надо ли такой стиль в своих компаниях применять - tldr зависит от фаундера и от этапа компании
6) Экосистема - про то, насколько для Андрея важно, чтобы была живая экосистема разных компаний, решающих задачи отрасли; а не очень централизованная индустрия с конечным количеством больших компаний, контролирующих AI
7) Совет AI фаундеру - думать про экосистему, как ее сделать более здоровой и что вы можете сделать для этого, чтобы не только бигтех пожинал плоды
в общем, посмотрите - рекомендую!
P.S. Поскольку эта тема для меня очень актуальна сейчас, то сделал отдельный канал по теме
Основные поинты:
1) LLM OS и AGI - я рассказывал про эту концепцию на семинаре, Андрей еще раз рассказал про свое видение и про то, что много специализированных агентов будут решать наши задачи
2) Как конкурировать с OpenAI - OpenAI делает платформу (LLM OS) с несколькими дефолтовыми приложениями, а разработчики разраатывают уже более специализированные приложения. как iPhone
3) Много vs мало моделей - с ОС олигополия: Windows & Mac OS + много вариантов Linux, возможно именно так будет и с LLM. Опять правило 3х? 😉 Интересно, как он выделяет open source, open weight и proprietary модели
4) Важность масштаба (scale) - точно скейл это первое, но еще есть и другие вещи: подготовка и качество данных, алгоритмы, компетенции в инфраструктуре, так как это очень новое направление. Но без скейла никуда, если хочешь именно трейнить, а не файнтюнить.
5) Особенности работы с Маском vs OpenAI - вкратце, с Маском по дефолту легко уволить, сложно нанять; в других компаниях - наоборот; доля времени, что Маск проводит в разговорах с инженерами и что код для него это источник правды, а не мнения/слова менеджеров; и как он устраняет барьеры на пути к результату; там в конце ему задали вопрос, мол, надо ли такой стиль в своих компаниях применять - tldr зависит от фаундера и от этапа компании
6) Экосистема - про то, насколько для Андрея важно, чтобы была живая экосистема разных компаний, решающих задачи отрасли; а не очень централизованная индустрия с конечным количеством больших компаний, контролирующих AI
7) Совет AI фаундеру - думать про экосистему, как ее сделать более здоровой и что вы можете сделать для этого, чтобы не только бигтех пожинал плоды
в общем, посмотрите - рекомендую!
P.S. Поскольку эта тема для меня очень актуальна сейчас, то сделал отдельный канал по теме
👍13👌2🔥1🤡1