Что я узнал из 26 проверенных на практике учеными лайфхаков промптинга (часть 9, здесь предыдущие 8)
24. Когда вы хотите начать или продолжить текст, используя конкретные слова, фразы или предложения, используйте следующий промпт: «Я предоставляю тебе начало [текста песни/истории/абзаца/эссе...]: [Вставьте текст/слова/предложение]. Закончи его, опираясь на предоставленные слова. Следи, чтобы повествование было последовательным и логичным»
Когда я прочитал этот лайфхак — я завис. «Чтобы начать с конкретных слов — попроси начать с конкретных слов», какая-то дичь! Слишком очевидно. Я начал искать конкретные «фишки» в этом промпте. И нашел целых три:
1️⃣ «Закончи его, опираясь на предоставленные слова» — типа не добавляй ничего лишнего, опирайся только на них? Ну допустим. Продвинутая Гемини, кстати, согласна со мной и считает, что «это указание сохранить фокус на заданной теме и не уходить в дебри». Ладно, ок.
2️⃣ (!) «Следи, чтобы повествование было последовательным и логичным» (в оригинале «Keep the flow consistent»). Это похоже на лайфхак 11 «пиши в естественной человеческой манере», где мы непрямым способом пытаемся повысить качество ответа, предъявляя дополнительные (и неочевидные, точнее, насколько очевидные, что их предъявление выглядит неочевидным, типа «дай правильный ответ») требования.
3️⃣ (!) Фактически, это предоставление «слов-стартеров», принцип 20. Кстати, совершенно блестящий, давший мне заметное улучшение ответа (по крайне мере, когда я работаю с перечнями). Так что получается, этот принцип — тоже комбо их двух описанных ранее. Смотрите, как я и говорил, к концу списка все больше повторов и пересечений (!).
Ну что, проверим?
Я не сразу нашел подходящий пример, чтобы проверить этот совет, однако потом догадался взять совсем простой промпт «Напиши историю о пяти главных принципах командной работы» (будем считать этот ПРОМПТ «контрольным»). Вот вам РЕЗУЛЬТАТ работы нейросети. Ну а после — я максимально «накачал» его советами из этого принципа. И вот что у меня получилось:
ПРОМПТ с использованием лайфхака
«Я предоставляю тебе начало истории о пяти главных принципах командной работы: «В офисе царила напряжённая атмосфера, несколько раз в день, как ядовитые молнии, вспыхивали конфликты ...». Закончи её, опираясь на предоставленные слова. Следи, чтобы повествование было последовательным и логичным»
Что же получилось в результате?
Вот РЕЗУЛЬТАТ работы нейросети. Увы, с точки зрения качества контента (а также логичности и последовательности) никакого прироста качества не получилось. Те же супертривиальные идеи. И такая же качественная логичность и последовательность. Стало даже короче и, кажется, еще тривиальнее. Словно бы акценты в промпте отвлекли нейросеть, дублируя и без того высокие стандарты логичности и последовательности — и ответ стал короче, и, кажется, еще менее интересным (хотя и первый интересным не был).
А что с точки зрения стиля, ведь это промпт скорее про стиль?
Тоже никаких прорывов. Да, яркое начало (моё!) сделало первый абзац чуть ярче (и нейросеть адекватно закончила его). А дальше — тривиальная, малореалистичная и неинтересная история.
Итого
На основе моих экспериментов, этот лайфхак не дает заметных улучшений ни в качестве контента, ни в улучшении стиля. Такой же «пластик».
Смелая гипотеза
Мне иногда кажется (актуально по состоянию на лето-2024), что разработчики нейросетей уже учли многие базовые лайфхаки и часть из них потеряла свою актуальность. Скажу честно, для меня в реальных задачах осталось гораздо меньше актуальных лайфхаков, чем было, скажем, в феврале-марте 2024. Что думаете?
Недавно нашёл интересное частное подтверждение, что кажущиеся классными лайфхаки не работают (подробнее в моем комменте к эксперименту). Вот он же у меня, если там не откроется.
Что думаете?
Друзья! А может быть, я слишком пристрастен? Что думаете вы? В каких ситуациях, например, он может быть полезен?
PS: Осталось 2 из 26!
Ставьте реакции, я готовлю финишные 2 (ура!)
в каталог промптов и кейсов (их уже 30+)
на главный канал Олега Замышляева (саморазвитие, стратсессии)
24. Когда вы хотите начать или продолжить текст, используя конкретные слова, фразы или предложения, используйте следующий промпт: «Я предоставляю тебе начало [текста песни/истории/абзаца/эссе...]: [Вставьте текст/слова/предложение]. Закончи его, опираясь на предоставленные слова. Следи, чтобы повествование было последовательным и логичным»
Когда я прочитал этот лайфхак — я завис. «Чтобы начать с конкретных слов — попроси начать с конкретных слов», какая-то дичь! Слишком очевидно. Я начал искать конкретные «фишки» в этом промпте. И нашел целых три:
Ну что, проверим?
Я не сразу нашел подходящий пример, чтобы проверить этот совет, однако потом догадался взять совсем простой промпт «Напиши историю о пяти главных принципах командной работы» (будем считать этот ПРОМПТ «контрольным»). Вот вам РЕЗУЛЬТАТ работы нейросети. Ну а после — я максимально «накачал» его советами из этого принципа. И вот что у меня получилось:
ПРОМПТ с использованием лайфхака
«Я предоставляю тебе начало истории о пяти главных принципах командной работы: «В офисе царила напряжённая атмосфера, несколько раз в день, как ядовитые молнии, вспыхивали конфликты ...». Закончи её, опираясь на предоставленные слова. Следи, чтобы повествование было последовательным и логичным»
Что же получилось в результате?
Вот РЕЗУЛЬТАТ работы нейросети. Увы, с точки зрения качества контента (а также логичности и последовательности) никакого прироста качества не получилось. Те же супертривиальные идеи. И такая же качественная логичность и последовательность. Стало даже короче и, кажется, еще тривиальнее. Словно бы акценты в промпте отвлекли нейросеть, дублируя и без того высокие стандарты логичности и последовательности — и ответ стал короче, и, кажется, еще менее интересным (хотя и первый интересным не был).
А что с точки зрения стиля, ведь это промпт скорее про стиль?
Тоже никаких прорывов. Да, яркое начало (моё!) сделало первый абзац чуть ярче (и нейросеть адекватно закончила его). А дальше — тривиальная, малореалистичная и неинтересная история.
Итого
На основе моих экспериментов, этот лайфхак не дает заметных улучшений ни в качестве контента, ни в улучшении стиля. Такой же «пластик».
Смелая гипотеза
Мне иногда кажется (актуально по состоянию на лето-2024), что разработчики нейросетей уже учли многие базовые лайфхаки и часть из них потеряла свою актуальность. Скажу честно, для меня в реальных задачах осталось гораздо меньше актуальных лайфхаков, чем было, скажем, в феврале-марте 2024. Что думаете?
Недавно нашёл интересное частное подтверждение, что кажущиеся классными лайфхаки не работают (подробнее в моем комменте к эксперименту). Вот он же у меня, если там не откроется.
Что думаете?
Друзья! А может быть, я слишком пристрастен? Что думаете вы? В каких ситуациях, например, он может быть полезен?
PS: Осталось 2 из 26!
Ставьте реакции, я готовлю финишные 2 (ура!)
в каталог промптов и кейсов (их уже 30+)
на главный канал Олега Замышляева (саморазвитие, стратсессии)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Лето, развитие и новые каналы
Пишу этот пост из отпуска. Не знаю, как у вас, но мне в отпуске время от времени хочется почитать что-то полезное или сделать что-то нужное. Одно из таких небольших действий, которое хорошо работает для меня — почистить подписки и папки. Несколько минут — и полезное чтиво на несколько месяцев обеспечено. Знаете, испытываю почти удовольствие, когда отказываюсь от ненужного (например, каналов, где подводок к продажам больше, чем полезного контента) и добавляю полезное и новое, что еще не читал.
Поскольку летом свободного времени больше — вот вам папка про HR.
❤️ HR (сохраните сейчас и получайте классный контент, здесь аж 28 каналов!)
А что читаете вы? Делитесь в комментариях. Можно писать и рекламировать свои каналы. Даже небольшие:) Да-да, и совсем маленькие тоже можно.
PS: Ну и по традиции — лучшие тексты моих каналов
1. Какая из возможностей ChatGPT-4 больше всего вдохновляет Сэма Альтмана?
2. Обладает ли новый Claude сознанием?
3. 10 главных фишек нового Gemini
4. Новые возможности ChatGPT-4o
5. Как стать успешным? Как развиваться, если нет времени?
6. Страсть к продукту или богатство
7. 4 времени на рынке корпобучения
8. Прорывные бизнес-идеи: миф или реальность?
9. 4 фазы развития корпоративной культуры
PPS: И еще раз повторю — две свежие папки для вас. Гляньте, наверняка понравится!
❤️ HR
И да — жду просто интересные и ваши каналы в комментариях!
Пишу этот пост из отпуска. Не знаю, как у вас, но мне в отпуске время от времени хочется почитать что-то полезное или сделать что-то нужное. Одно из таких небольших действий, которое хорошо работает для меня — почистить подписки и папки. Несколько минут — и полезное чтиво на несколько месяцев обеспечено. Знаете, испытываю почти удовольствие, когда отказываюсь от ненужного (например, каналов, где подводок к продажам больше, чем полезного контента) и добавляю полезное и новое, что еще не читал.
Поскольку летом свободного времени больше — вот вам папка про HR.
А что читаете вы? Делитесь в комментариях. Можно писать и рекламировать свои каналы. Даже небольшие:) Да-да, и совсем маленькие тоже можно.
PS: Ну и по традиции — лучшие тексты моих каналов
1. Какая из возможностей ChatGPT-4 больше всего вдохновляет Сэма Альтмана?
2. Обладает ли новый Claude сознанием?
3. 10 главных фишек нового Gemini
4. Новые возможности ChatGPT-4o
5. Как стать успешным? Как развиваться, если нет времени?
6. Страсть к продукту или богатство
7. 4 времени на рынке корпобучения
8. Прорывные бизнес-идеи: миф или реальность?
9. 4 фазы развития корпоративной культуры
PPS: И еще раз повторю — две свежие папки для вас. Гляньте, наверняка понравится!
И да — жду просто интересные и ваши каналы в комментариях!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пять свежих инсайтов о практике применения ИИ (с конфы Александра Горного)
Привет, друзья! Поделюсь тем, что меня зацепило в выступлениях практиков. Делюсь цитатой (жирным), а потом рассказываю, какой отклик это вызвало во мне.
1️⃣ «Самый частый вопрос, который я слышу от владельцев салонов красоты — это «А что мне теперь делать с кожаным, который раньше выполнял эту работу?»»
Работа с входящими, квалификация лида, бронирование следующего шага воронки уже с живым человеком в вашей СРМ — полностью выполняется нейросетью. Передо мной конкретный пример человека, работа которого высвободила от текущей занятости несколько десятков администраторов и «лидорубов» — тех, кто общался с клиентом на ранних фазах воронки.
2️⃣ «Мы используем ботов на нейросетях, используя разные нейросети и промпты/сценарии разной сложности, чтобы оптимизировать цену контакта на разных стадиях воронки. При этом на «продвинутых» (поздних) фазах продажи не чураемся совмещать работу нейросетей и человека (который «утверждает» коммерческое предложение, созданное нейросетью)»
Кажется очень разумным. Признаться, до этого выступления мне казалось, что «трушное использование ИИ» — это когда без людей. Но ведь если вдуматься, то добавление разумной доли участия человека может быть экономически эффективным даже учитывая постоянное совершенствование нейросетей. Хм, теперь я буду меньше стесняться признаваться, что в некоторых проектах Лаборатории промптинга для клиентов предусмотрено задействование экспертов:)
3️⃣ «Мы поставили амбициозную цель: делать лендинг «за два дня вместо месяца» за счет гибридного процесса «человек + ИИ». Добились. Сейчас работаем над целью «за два часа вместо двух дней».
Шикарно. Еще один пример плавного замещения людей нейросетями. Вот алгоритм:
Стандартизация и автоматизация процесса (без нейросетей) —>
—> Передача простой работы ИИ, встраивание нейросетей на простых участках проблемы процесс —>
—> Тестирование возможностей ИИ на более сложных участках —>
—> Дальнейшая экспансия до уровня,где оставшиеся части работы будет выгоднее делать с помощью людей —>
—> Ожидание развития возможностей нейросетей… —> Дальнейшее вытеснение людей
4️⃣ «Качественные промпты через некоторое время становится лениво писать, поэтому эту работу я тоже поручаю нейросетям»
Я уже писал о том, что пик интереса к продвинутому промптингу у массовой аудитории, как мне кажется, уже пройден. Это означает, что …
* Люди будут еще жестче разделены на тех, кто способны писать продвинутые промпты и делать автоматизацию вокруг них…
* И тех, кто будут пользоваться всё более продвинутыми преднастроенными версиями, тратя все меньше своих сил (и все хуже понимая, как это устроено «под капотом»)
… и первых будет гораздо меньше, и они будут больше зарабатывать.
Эх…
Хотя и радостно. Получается, что мы в Лаборатории, решая уникальные бизнес-задачи (уникальные — в смысле, не повторяющиеся, а возникающие впервые), оказывается в «голубом океане» между массовым пользователем нейросетей и глубоко понимающими промптинг и автоматизацию профи (которые будут стремиться решать повторяющиеся задачи, на которых можно зарабатывать на объеме). Ну ладно, хотя бы вырисовывается понятная ниша, в которой есть перспектива.
5️⃣ «Если вы думаете, что живых руководителей для живых людей не получится заменить нейросетями — вы заблуждаетесь! Смотрите — вот эти виды работы (анализ звонков, анализ переписки, анализ отчетов, подготовка сводного отчета и рекомендаций) уже делаются нейросетью, а это уже до 60% времени работы руководителя!»
Это впечатляет. Потому что на первый взгляд кажется, что управление людьми еще долго будет оставаться вотчиной человека. Увы, нет.
Сейчас нейросеть может сама ставить задачи и давать корректирующую обратную связь (но только текстом, голосом она все еще «палится» — интонация на русском все ещё пластиковая).
Но еще больше потрясает другое — нейросеть уже сейчас может не только анализировать кучу данных, но и писать прекрасные сценарии планерки для менеджера.
А какие впечатлившие вас примеры вы видели в последнее время? Делитесь в комментариях!
Привет, друзья! Поделюсь тем, что меня зацепило в выступлениях практиков. Делюсь цитатой (жирным), а потом рассказываю, какой отклик это вызвало во мне.
Работа с входящими, квалификация лида, бронирование следующего шага воронки уже с живым человеком в вашей СРМ — полностью выполняется нейросетью. Передо мной конкретный пример человека, работа которого высвободила от текущей занятости несколько десятков администраторов и «лидорубов» — тех, кто общался с клиентом на ранних фазах воронки.
Кажется очень разумным. Признаться, до этого выступления мне казалось, что «трушное использование ИИ» — это когда без людей. Но ведь если вдуматься, то добавление разумной доли участия человека может быть экономически эффективным даже учитывая постоянное совершенствование нейросетей. Хм, теперь я буду меньше стесняться признаваться, что в некоторых проектах Лаборатории промптинга для клиентов предусмотрено задействование экспертов:)
Шикарно. Еще один пример плавного замещения людей нейросетями. Вот алгоритм:
Стандартизация и автоматизация процесса (без нейросетей) —>
—> Передача простой работы ИИ, встраивание нейросетей на простых участках проблемы процесс —>
—> Тестирование возможностей ИИ на более сложных участках —>
—> Дальнейшая экспансия до уровня,
—> Ожидание развития возможностей нейросетей… —> Дальнейшее вытеснение людей
Я уже писал о том, что пик интереса к продвинутому промптингу у массовой аудитории, как мне кажется, уже пройден. Это означает, что …
* Люди будут еще жестче разделены на тех, кто способны писать продвинутые промпты и делать автоматизацию вокруг них…
* И тех, кто будут пользоваться всё более продвинутыми преднастроенными версиями, тратя все меньше своих сил (и все хуже понимая, как это устроено «под капотом»)
… и первых будет гораздо меньше, и они будут больше зарабатывать.
Эх…
Хотя и радостно. Получается, что мы в Лаборатории, решая уникальные бизнес-задачи (уникальные — в смысле, не повторяющиеся, а возникающие впервые), оказывается в «голубом океане» между массовым пользователем нейросетей и глубоко понимающими промптинг и автоматизацию профи (которые будут стремиться решать повторяющиеся задачи, на которых можно зарабатывать на объеме). Ну ладно, хотя бы вырисовывается понятная ниша, в которой есть перспектива.
Это впечатляет. Потому что на первый взгляд кажется, что управление людьми еще долго будет оставаться вотчиной человека. Увы, нет.
Сейчас нейросеть может сама ставить задачи и давать корректирующую обратную связь (но только текстом, голосом она все еще «палится» — интонация на русском все ещё пластиковая).
Но еще больше потрясает другое — нейросеть уже сейчас может не только анализировать кучу данных, но и писать прекрасные сценарии планерки для менеджера.
А какие впечатлившие вас примеры вы видели в последнее время? Делитесь в комментариях!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что дает применение ИИ в принятии бизнес-решений и на стратегических сессиях, и как это посчитать?
Сегодня задали интересный вопрос — как посчитать отдачу от применения ИИ на стратегической сессии или в принятии управленческих решений. На этот вопрос у меня есть честный ответ. Однако сначала несколько слов про контекст, в котором я получил эти метрики (и они стабильно воспроизводятся).
Как устроен наш процесс работы с нейросетями на стратегической сессии (и при принятии решений)
Мы используем ИИ для усиления, а не замены творческого потенциала группы. Сначала участники генерируют идеи самостоятельно, погружаясь в контекст задачи. Затем мы "подключаем" нейросеть, которая, опираясь на уже сделанные наработки группы, бережно предлагает дополнительные нестандартные решения.
Основные принципы:
* Предложения ИИ не превышают 30% от общего количества идей
* Каждая идея проходит модерацию на адекватность и соответствие формату
* У каждой выбранной идеи ИИ появляется живой амбассадор из числа участников группы, который ее представляет и аргументирует
Здесь подробно описаны наши 7 этапов работы с нейросетями на стратсессиях.
После изучения процесса обычно возникает вопрос: «И как измерить, насколько хороши идеи ИИ?»
Метрики качества идей нейросети
Вот несколько имеющихся у меня метрик, которые косвенно могут дать представление о качестве идей нейросети, поскольку позволяют сравнить их с качеством идей от настоящих руководителей:
1️⃣ На 15-20 идей участников на стратсессии нейросеть способна дать 2-3 адекватных (которые люди выберут из 6-12 предложенных), которые участники группы выберут для включения в итоговый список
2️⃣ В большинстве случаев эти идеи займут место во второй трети списка после ранжирования (то есть, окажутся сопоставимыми по качеству). В 5-15% случаев одна из них войдет в топ-3 (то есть, качество окажется выше среднего)
3️⃣ Дальше отследить их судьбу «она принесла Х рублей» не удается, тк по нашему процессу у нее все равно будет «владелец-человек», а сами понимаете, идея — это максимум несколько процентов от общего результата. Если не меньше.
А как измерить будущую пользу от этих идей? Можно ли рассчитать экономический эффект?
Я могу опираться на заметные и признаваемые заказчиками выгоды применения ИИ в принятии решений группой:
1️⃣ Применение ИИ на сессиях даёт группе уверенность в том, что удалось собрать исчерпывающий перечень. Это может показаться трудно материализуемым (ну как посчитать эффект от этого?!), однако это легко заметить и ощутить. И это явно повышает мотивацию группы на дальнейшее внедрение («мы точно изучили все возможные варианты, а, значит, выбирали из полного перечня — и выбрали лучшие варианты»).
2️⃣ Второе — ИИ легко оперирует любыми концепциями и помогает значительно расширить спектр решений, которые можно рассмотреть. Развивая при этом команду.
3️⃣ И третье — ИИ помогает «занедорого» прототипировать последствия решений или изменений в бизнес-процессах, причем делает это непредвзято. Это повышает вероятность, что принятое решение принесет нужные результаты. Это очевидно экономит ресурсы на проверку гипотезы. Но я не готов назвать точную цифру.
PS: Огромное спасибо Алексею и Ирине, вы очень помогли в размышлениях.
в каталог промптов и кейсов (их уже 30+)
на главный канал Олега Замышляева (саморазвитие, стратсессии)
7 шагов эффективного применения ИИ на стратсессиях
Сегодня задали интересный вопрос — как посчитать отдачу от применения ИИ на стратегической сессии или в принятии управленческих решений. На этот вопрос у меня есть честный ответ. Однако сначала несколько слов про контекст, в котором я получил эти метрики (и они стабильно воспроизводятся).
Как устроен наш процесс работы с нейросетями на стратегической сессии (и при принятии решений)
Мы используем ИИ для усиления, а не замены творческого потенциала группы. Сначала участники генерируют идеи самостоятельно, погружаясь в контекст задачи. Затем мы "подключаем" нейросеть, которая, опираясь на уже сделанные наработки группы, бережно предлагает дополнительные нестандартные решения.
Основные принципы:
* Предложения ИИ не превышают 30% от общего количества идей
* Каждая идея проходит модерацию на адекватность и соответствие формату
* У каждой выбранной идеи ИИ появляется живой амбассадор из числа участников группы, который ее представляет и аргументирует
Здесь подробно описаны наши 7 этапов работы с нейросетями на стратсессиях.
После изучения процесса обычно возникает вопрос: «И как измерить, насколько хороши идеи ИИ?»
Метрики качества идей нейросети
Вот несколько имеющихся у меня метрик, которые косвенно могут дать представление о качестве идей нейросети, поскольку позволяют сравнить их с качеством идей от настоящих руководителей:
А как измерить будущую пользу от этих идей? Можно ли рассчитать экономический эффект?
Я могу опираться на заметные и признаваемые заказчиками выгоды применения ИИ в принятии решений группой:
PS: Огромное спасибо Алексею и Ирине, вы очень помогли в размышлениях.
в каталог промптов и кейсов (их уже 30+)
на главный канал Олега Замышляева (саморазвитие, стратсессии)
7 шагов эффективного применения ИИ на стратсессиях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На что способна «убийца Nvidia» — нейросеть DeepSeek (и правда ли она так хороша)
Вчера вечером на волне новостей о взлетевшей «чудо-нейросети», обвалившей акции ИИ-компаний и лишившей Nvidia (-17%!) первого места в мировом рейтинге капитализации, не смог отказать себе в удовольствии протестировать ее.
Естественно, взял один из своих самых навороченных промптов на сложный поиск решений (по ссылке кейс, промпт и какие результаты он давал в прошлом).
Ну что же, поехали! Так ли она хороша на практике? Пройдем по шагам.
1. Удобство.
Предельный уровень комфорта испытал я, работая с ней. Приложение в аппсторе, автоматическая регистрация, и, главное, работает без каких-либо дополнительных усилий. Скачал — нажал — работает, понимаете? ;)
2. Скорость.
Выше всяких похвал (но пишут, что иногда тормозит из-за перегрузки). Я не сталкивался.
3. Интерфейс.
Очень-очень похож на ChatGPT. На мой взгляд, иногда до степени смешения. Однако удобно, минималистично, приятно. Берет почти любые файлы, но «разговаривать» пока не умеет.
4. Объем контекста.
На вход («по ее словам») дает 128К токенов (это 200-250 страниц). По сравнению с Гемини с ее контекстным окном в 2000К это не кажется восхитительным… но у меня 90% даже сложных проектов в этот объем вполне укладывается. Длина выдаваемого ответа — 4К токенов (6-8 страниц текста), что тоже отлично. Проверил. Похоже на правду.
То есть, для большинства задач по поиску решений — очень хорошо.
5. Качество ответа.
DeepSeek: приемлемо+ (4/5), на мой взгляд, на уровне GPT-4. При этом о1 (вот ее ответ) выигрывает по полноте, форматированию ответа и ощущению «исчерпывающих рассуждений» по теме (моя оценка — 5/5). Вот, посмотрите результаты моего тестирования. А вот оценки от профессионала.
6. Удержание контекста.
С третьего похожего по сложности промпта (первый и основной приведен в комментариях, вторым прошу покритиковать себя и убрать дублирование, а третьим — сделать итоговую идеальную модель) DeepSeek начала слегка путаться (обещала 10 пунктов, написала 9). При этом o1 и Gemini прекрасно удержали контекст даже на 4-5 промпте в цепочке.
Итого:
DeepSeek выигрывает по удобству (запуск без дополнительных сервисов и усилий), быстрая, умеет работать в фоне, тк приложение (интернет-версии, если закрыть браузер, приостанавливают выполнение заданий). Для простых и средних задач «на ходу» с телефона — идеальна. Не подходит для сложных задач и длинных промптинг-стратегий. Не хватает голосового режима.
Вполне тянет на модель первого выбора для несложных повседневных задач за счет (1) скорости запуска, (2) приятного и простого интерфейса и (3!) возможности работать в фоновом режиме при (4) хорошем контекстном окне и (5) адекватном качестве ответов.
PS: Бонус — для сравнения ответ ГигаЧат (через Тг-интерфейс). Оценка — 3,5-4/5. Качество идей, даже в сравнении с ChatGPT-o1, порадовало. Вижу заметный прогресс. Отдельно порадовало, что получилось отправить длинный запрос. Впрочем, смотрите и сравнивайте сами.
============
Каталог промптов и кейсов применения нейросетей в бизнесе и HR при принятии решений (30+ кейсов)
Вчера вечером на волне новостей о взлетевшей «чудо-нейросети», обвалившей акции ИИ-компаний и лишившей Nvidia (-17%!) первого места в мировом рейтинге капитализации, не смог отказать себе в удовольствии протестировать ее.
Естественно, взял один из своих самых навороченных промптов на сложный поиск решений (по ссылке кейс, промпт и какие результаты он давал в прошлом).
Ну что же, поехали! Так ли она хороша на практике? Пройдем по шагам.
1. Удобство.
Предельный уровень комфорта испытал я, работая с ней. Приложение в аппсторе, автоматическая регистрация, и, главное, работает без каких-либо дополнительных усилий. Скачал — нажал — работает, понимаете? ;)
2. Скорость.
Выше всяких похвал (но пишут, что иногда тормозит из-за перегрузки). Я не сталкивался.
3. Интерфейс.
Очень-очень похож на ChatGPT. На мой взгляд, иногда до степени смешения. Однако удобно, минималистично, приятно. Берет почти любые файлы, но «разговаривать» пока не умеет.
4. Объем контекста.
На вход («по ее словам») дает 128К токенов (это 200-250 страниц). По сравнению с Гемини с ее контекстным окном в 2000К это не кажется восхитительным… но у меня 90% даже сложных проектов в этот объем вполне укладывается. Длина выдаваемого ответа — 4К токенов (6-8 страниц текста), что тоже отлично. Проверил. Похоже на правду.
То есть, для большинства задач по поиску решений — очень хорошо.
5. Качество ответа.
DeepSeek: приемлемо+ (4/5), на мой взгляд, на уровне GPT-4. При этом о1 (вот ее ответ) выигрывает по полноте, форматированию ответа и ощущению «исчерпывающих рассуждений» по теме (моя оценка — 5/5). Вот, посмотрите результаты моего тестирования. А вот оценки от профессионала.
6. Удержание контекста.
С третьего похожего по сложности промпта (первый и основной приведен в комментариях, вторым прошу покритиковать себя и убрать дублирование, а третьим — сделать итоговую идеальную модель) DeepSeek начала слегка путаться (обещала 10 пунктов, написала 9). При этом o1 и Gemini прекрасно удержали контекст даже на 4-5 промпте в цепочке.
Итого:
DeepSeek выигрывает по удобству (запуск без дополнительных сервисов и усилий), быстрая, умеет работать в фоне, тк приложение (интернет-версии, если закрыть браузер, приостанавливают выполнение заданий). Для простых и средних задач «на ходу» с телефона — идеальна. Не подходит для сложных задач и длинных промптинг-стратегий. Не хватает голосового режима.
Вполне тянет на модель первого выбора для несложных повседневных задач за счет (1) скорости запуска, (2) приятного и простого интерфейса и (3!) возможности работать в фоновом режиме при (4) хорошем контекстном окне и (5) адекватном качестве ответов.
PS: Бонус — для сравнения ответ ГигаЧат (через Тг-интерфейс). Оценка — 3,5-4/5. Качество идей, даже в сравнении с ChatGPT-o1, порадовало. Вижу заметный прогресс. Отдельно порадовало, что получилось отправить длинный запрос. Впрочем, смотрите и сравнивайте сами.
============
Каталог промптов и кейсов применения нейросетей в бизнесе и HR при принятии решений (30+ кейсов)
Хорош ли на самом деле Grok от Илона Маска: экспресс-тестирование
Заголовки пестрят новостями про Грок. Некоторые пишут о его сногсшибательном превосходстве. Решил проверить. Вот не поверите — отложил все дела и стал проверять. Так на меня повлияли ожидания и его PR.
Использовал доступ через Арену. Вот что узнал:
Качество ответа
Результаты по моему любимому тестовому промпту (формирование перечня идей в ответ на сложный вопрос) — средние. Вот, посмотрите сами. Я бы оценил на уровне 4 из 5 возможных. Сильно ниже ожиданий (которые, признаюсь, были подогреты хвалебными публикациями).
Объем контекста «на вход»
Неизвестен. Но промпт на целую страницу А4 взял.
Объем контекста «на выход»
Так себе. Дважды не смог довести до конца список из 12 ответов (1,5 стр А4). С другими промптами на перечни решений/идей ситуация та же самая. Ответ обрывается примерно на 10 идее. Но я тестировал на Арене, возможно, в родном интерфейсе это будет чудо. Однако он очень цепко держит контекст даже на Арене и может продолжить свой ответ (но с каждым следующим ответом дополнение становится все короче и короче).
Удержание контекста в цепочке промптов
Очень, очень хорошее (даже на Арене). Вцепляется как бультерьер и даже на 6-7-м промпте в цепочке «помнит», что отвечал в начале (и даже какой номер имела каждая идея).
Скорость ответа
На Арене — от ниже среднего до приемлемой.
Стилистика ответа и фишки
Обратил на себя внимание какой-то «вкрадчивый» стиль введения и заключения. Не могу точно подобрать слова — но обратите внимание:) Какой-то он «обволакивающий». Или мне показалось? Понимаете, он как будто бы и запрос резюмировал, и первые фразы продающей презентации подготовил. Никогда с таким не сталкивался.
«Для разработки нетривиальных тем курса лидерского обучения, которые будут максимально релевантны и полезны для нашей целевой аудитории — опытных менеджеров с высоким потенциалом, — важно сначала глубоко понять их типичные боли. Эти боли должны отражать реальные вызовы, с которыми сталкиваются такие лидеры, учитывая их опыт, амбиции и контекст быстро меняющейся бизнес-среды. Ниже приведены 12 типичных болей, их острота, а также негативные последствия как для самого менеджера, так и для компании»
Вот такие дела.
По содержательным аспектам — пока, увы, не нашел ничего, что оправдало бы переключение на него.
А вы уже пробовали? Получили сногсшибательные результаты? Пишите!
А если сравнить с другими (это саммари прошлого поста)
DeepSeek: (4/5), на мой взгляд, на уровне GPT-4.
А вот о1 (вот ее ответ) выигрывает по полноте, форматированию и ощущению «исчерпывающих рассуждений».
Ответ ГигаЧат (через Тг-интерфейс). 3,5-4/5. Качество идей, даже в сравнении с ChatGPT-o1, порадовало.
Мой главный вывод
На этой стадии развития технологии, по моему скромному мнению, прорывы маловероятны. Однако некоторые улучшения в отдельных областях (логика, код, решение прикладных задач) вполне возможны. Поэтому для себя, после шума по поводу сначала ДипСика, а потом Грока, я решил, что пора выдохнуть и спокойно использовать то, что и так нравится. Ради интереса раз в месяц тестируя что-то новое:) Всё равно принципиальных улучшений для задач поиска решений задач бизнеса и HR с «новой вау-нейросетью» вряд ли удастся получить.
============
Каталог промптов и кейсов применения нейросетей в бизнесе и HR при принятии решений (30+ кейсов)
Заголовки пестрят новостями про Грок. Некоторые пишут о его сногсшибательном превосходстве. Решил проверить. Вот не поверите — отложил все дела и стал проверять. Так на меня повлияли ожидания и его PR.
Использовал доступ через Арену. Вот что узнал:
Качество ответа
Результаты по моему любимому тестовому промпту (формирование перечня идей в ответ на сложный вопрос) — средние. Вот, посмотрите сами. Я бы оценил на уровне 4 из 5 возможных. Сильно ниже ожиданий (которые, признаюсь, были подогреты хвалебными публикациями).
Объем контекста «на вход»
Неизвестен. Но промпт на целую страницу А4 взял.
Объем контекста «на выход»
Так себе. Дважды не смог довести до конца список из 12 ответов (1,5 стр А4). С другими промптами на перечни решений/идей ситуация та же самая. Ответ обрывается примерно на 10 идее. Но я тестировал на Арене, возможно, в родном интерфейсе это будет чудо. Однако он очень цепко держит контекст даже на Арене и может продолжить свой ответ (но с каждым следующим ответом дополнение становится все короче и короче).
Удержание контекста в цепочке промптов
Очень, очень хорошее (даже на Арене). Вцепляется как бультерьер и даже на 6-7-м промпте в цепочке «помнит», что отвечал в начале (и даже какой номер имела каждая идея).
Скорость ответа
На Арене — от ниже среднего до приемлемой.
Стилистика ответа и фишки
Обратил на себя внимание какой-то «вкрадчивый» стиль введения и заключения. Не могу точно подобрать слова — но обратите внимание:) Какой-то он «обволакивающий». Или мне показалось? Понимаете, он как будто бы и запрос резюмировал, и первые фразы продающей презентации подготовил. Никогда с таким не сталкивался.
«Для разработки нетривиальных тем курса лидерского обучения, которые будут максимально релевантны и полезны для нашей целевой аудитории — опытных менеджеров с высоким потенциалом, — важно сначала глубоко понять их типичные боли. Эти боли должны отражать реальные вызовы, с которыми сталкиваются такие лидеры, учитывая их опыт, амбиции и контекст быстро меняющейся бизнес-среды. Ниже приведены 12 типичных болей, их острота, а также негативные последствия как для самого менеджера, так и для компании»
Вот такие дела.
По содержательным аспектам — пока, увы, не нашел ничего, что оправдало бы переключение на него.
А вы уже пробовали? Получили сногсшибательные результаты? Пишите!
А если сравнить с другими (это саммари прошлого поста)
DeepSeek: (4/5), на мой взгляд, на уровне GPT-4.
А вот о1 (вот ее ответ) выигрывает по полноте, форматированию и ощущению «исчерпывающих рассуждений».
Ответ ГигаЧат (через Тг-интерфейс). 3,5-4/5. Качество идей, даже в сравнении с ChatGPT-o1, порадовало.
Мой главный вывод
На этой стадии развития технологии, по моему скромному мнению, прорывы маловероятны. Однако некоторые улучшения в отдельных областях (логика, код, решение прикладных задач) вполне возможны. Поэтому для себя, после шума по поводу сначала ДипСика, а потом Грока, я решил, что пора выдохнуть и спокойно использовать то, что и так нравится. Ради интереса раз в месяц тестируя что-то новое:) Всё равно принципиальных улучшений для задач поиска решений задач бизнеса и HR с «новой вау-нейросетью» вряд ли удастся получить.
============
Каталог промптов и кейсов применения нейросетей в бизнесе и HR при принятии решений (30+ кейсов)
Бесплатный аналог вместо $200 в месяц или как написать диссертацию за 3 минуты
«А вот нейросеть, которая бесплатно напишет за вас диссертацию!» — примерно так представил малоизвестную нейросеть Storm от Стэнфорда один из спикеров закрытой корпоративной конфы по ИИ. Моё сердце тут же забилось быстрее и я решил попробовать написать свою «диссертацию»:)
Сразу скажу — диссертация не вышла… но отличное саммари дюжины релевантных исследований собрать получилось. И выглядит это вполне исчерпывающе.
У меня есть специальная тестовая тема для таких нейросетей — практические советы для повышения качества сна. Я изучаю и проверяю «на себе» разные техники и имею некоторый кругозор в этой теме. На ней и проверял.
КАК ЭТО БЫЛО:
Заходим на https://storm.genie.stanford.edu
Формулируем промпт… ой, а что, можно только на английском? Хм…
Ладно, не вопрос — за полминуты в другой нейросети формулируем запрос
Ой, а можно только 20 слов? Гм…
Эээээ, ну ок, переформулировали запрос (вот итоговый промпт). Ха, получается почти телеграмма (помните такой жанр, где за каждое отдельное слово приходилось платить?), текст без предлогов.
Начали!
Ой, что это — нейросеть спрашивает, ЗАЧЕМ ты собираешься задать ей такой вопрос… Штааа?
Ну ок, пишем, что для своих нужд, а еще хочу улучшить мир путем публикации идей в своем блоге…
Вот теперь действительно начали!
Засекаем три минуты — и вот готов результат.
Забрасываю текст в другую нейросеть, чтобы перевести — и вуаля! (Вот переведенный ответ)
ИТОГО:
По полноте (количество идей) вполне соответствует ответу, который дал ChatGPT в режиме «глубоких рассуждений» (и который при своем появлении стоил $200 в месяц).
При этом в целом Storm все же заметно уступает ChatGPT в режиме «глубоких размышлений». Вторая (1) дает больше деталей, при этом (2) на твоем родном языке. Но главное преимущество ChatGPT в режиме глубоких размышлений, на мой взгляд, — это то, что (3) она, если надо, сначала уточнит необходимые детали и только после этого запустит «глубокие размышления».
Кроме этого, значительные недостатки Storm — (4) ограничение в 20 слов на промпт и (5) отсутствие возможности строить цепочку промптов (по крайней мере, я ее не нашел).
Из плюсов Storm: (1) свободный доступ, (2) бесплатность, (3?) Стэнфорд в имени, а еще (4) заявленная спикером достоверность ответов (! — не проверял детально, но похоже, что Storm учитывает исследования только из заранее определенных источников с достоверными материалами). Эти плюсы отчасти компенсируют недостатки.
Вот такие дела. Пробуйте и пишите, что получилось!
Ну и напоследок — повод для радости. Вы же уже слышали, что с недавнего времени ChatGPT позволяет сформулировать… аж 25 запросов на глубокие размышления в месяц на «обычном» тарифе, который в 10 раз дешевле Pro за $200.
Мир двигается вперед. Никогда ещё доступ к научным знаниям не был так быстр и удобен. А что будете исследовать вы? Пишите в комментариях!
=======
Каталог промптов и кейсов применения нейросетей в бизнесе и HR при принятии решений (30+ кейсов)
«А вот нейросеть, которая бесплатно напишет за вас диссертацию!» — примерно так представил малоизвестную нейросеть Storm от Стэнфорда один из спикеров закрытой корпоративной конфы по ИИ. Моё сердце тут же забилось быстрее и я решил попробовать написать свою «диссертацию»:)
Сразу скажу — диссертация не вышла… но отличное саммари дюжины релевантных исследований собрать получилось. И выглядит это вполне исчерпывающе.
У меня есть специальная тестовая тема для таких нейросетей — практические советы для повышения качества сна. Я изучаю и проверяю «на себе» разные техники и имею некоторый кругозор в этой теме. На ней и проверял.
КАК ЭТО БЫЛО:
Заходим на https://storm.genie.stanford.edu
Формулируем промпт… ой, а что, можно только на английском? Хм…
Ладно, не вопрос — за полминуты в другой нейросети формулируем запрос
Ой, а можно только 20 слов? Гм…
Эээээ, ну ок, переформулировали запрос (вот итоговый промпт). Ха, получается почти телеграмма (помните такой жанр, где за каждое отдельное слово приходилось платить?), текст без предлогов.
Начали!
Ой, что это — нейросеть спрашивает, ЗАЧЕМ ты собираешься задать ей такой вопрос… Штааа?
Ну ок, пишем, что для своих нужд, а еще хочу улучшить мир путем публикации идей в своем блоге…
Вот теперь действительно начали!
Засекаем три минуты — и вот готов результат.
Забрасываю текст в другую нейросеть, чтобы перевести — и вуаля! (Вот переведенный ответ)
ИТОГО:
По полноте (количество идей) вполне соответствует ответу, который дал ChatGPT в режиме «глубоких рассуждений» (и который при своем появлении стоил $200 в месяц).
При этом в целом Storm все же заметно уступает ChatGPT в режиме «глубоких размышлений». Вторая (1) дает больше деталей, при этом (2) на твоем родном языке. Но главное преимущество ChatGPT в режиме глубоких размышлений, на мой взгляд, — это то, что (3) она, если надо, сначала уточнит необходимые детали и только после этого запустит «глубокие размышления».
Кроме этого, значительные недостатки Storm — (4) ограничение в 20 слов на промпт и (5) отсутствие возможности строить цепочку промптов (по крайней мере, я ее не нашел).
Из плюсов Storm: (1) свободный доступ, (2) бесплатность, (3?) Стэнфорд в имени, а еще (4) заявленная спикером достоверность ответов (! — не проверял детально, но похоже, что Storm учитывает исследования только из заранее определенных источников с достоверными материалами). Эти плюсы отчасти компенсируют недостатки.
Вот такие дела. Пробуйте и пишите, что получилось!
Ну и напоследок — повод для радости. Вы же уже слышали, что с недавнего времени ChatGPT позволяет сформулировать… аж 25 запросов на глубокие размышления в месяц на «обычном» тарифе, который в 10 раз дешевле Pro за $200.
Мир двигается вперед. Никогда ещё доступ к научным знаниям не был так быстр и удобен. А что будете исследовать вы? Пишите в комментариях!
=======
Каталог промптов и кейсов применения нейросетей в бизнесе и HR при принятии решений (30+ кейсов)
ИИ развивается удручающе вдохновляюще быстро — как изменилась моя жизнь в 2025
Быстро развивающийся ИИ разрушил мои привычные стратегии развития — и создал новые. Расскажу о двух своих новых стратегиях в посте, а потом анонсирую вебинар, на котором представлю еще несколько кейсах.
Плюсы и минусы быстрого развития нейросетей
Кто бы еще два года назад мог подумать, что нейросети будут развиваться так быстро, что способы работы с ними (и ситуации использования) будут меняться каждые несколько месяцев!
С одной стороны, это удручает… например, мои знания в промпт-инжиниринге устаревают каждые несколько месяцев. Помните, я тестировал подборку из 24 лайфхаков? Так вот, большая часть устарела еще до того, как я закончил проект! Здесь невозможно «освоить что-то» и долго «быть на коне». Ваш конь уже через месяц превратится… в морского конька, или другого зверя. Почти мгновенное устаревание навыков — это грустно.
С другой стороны — это вдохновляет! Теперь ты можешь не переживать, что что-то упустил год назад — нет, можно сразу брать и учиться использовать самое новое! И да — делать это все проще и проще… если не бояться!
Как изменились мои стратегии развития в 2025?
Сильно. Обновились больше половины моих способов развития. Забавно, что ещё несколько месяцев назад нужных возможностей у нейросетей не было (либо они работали плохо). Расскажу о двух стратегиях освоения новой темы.
1. «Персональная книга» для запуска работы с новой темой (либо со старой, если надо увидеть её по-новому)
Ситуация: тебе надо разобраться с новой темой.
Как было раньше?
1. Гуглишь обзоры и пытаешься выбрать адекватный. Чаще всего видишь, что большинство написано для продажи своего продукта и необъективна.
2. Ищешь подборку книг — и тратишь кучу времени, чтобы в них разобраться.
3. Просишь нейросеть сделать обзор и надеешься, что там будет не слишком много галлюцинаций (особенно важно, если тема редкая) — и мучаешься со способами проверки
4. Идёшь к эксперту (к знакомому, или к платному)
Как сейчас?
1. Заходишь в ChatGPT (лучше 4.5), запускаешь «глубокое исследование». Через 5 минут получаешь объемную «персональную книгу». Вполне исчерпывающую и глубокую (А). Со ссылками на источники (Б). Достоверную — галлюцинаций ещё ни разу не встретил (В). Стиль текста — на уровне адекватной бизнес-книги (Г). И в каждой главе — именно то, что тебе нужно (на нужном уровне сложности, с нужным количеством деталей, с живыми примерами и тп) (Д).
2. Читаешь, потом задаёшь уточняющие вопросы. Если надо — копаешь глубже.
3. Профит! Сэкономлены часы или десятки часов.
2. Постраничный перевод книги с тьютором
Ситуация: тебе надо исследовать новую тему глубже. И ты нашел хорошую книгу на английском.
Как раньше?
1. Покупаешь книгу, читаешь (сам или с переводчиком)
2. Гуглишь непонятные термины и концепции, на которые ссылается автор
3. Пока читаешь, часть идей теряется (либо появляется куча не всегда удобных заметок)
Как сейчас?
1. Покупаешь книгу, целиком загружаешь в Гемини 2.0 или в ЧатГПТ о1…4.5
2. Просишь переводить по одной главе, тут же просишь прояснять термины. Спрашиваешь, есть ли альтернативные подходы, чем подтверждены идеи, кроме мнения автора и тп.
3. Если ты вспомнил что-то по теме, спрашиваешь, как это связано с идеями книги (!!!).
4. Завершив, записываешь, что тебе показалось важным и делишься этими инсайтами с нейросетью (подробно описав твою задачу). Просишь дополнить тебя тем, что ты мог упустить (вау-штука, попробуйте!).
5. В конце просишь саммари твоих инсайтов.
6. Если хочешь совсем заморочиться — попроси протестировать тебя или подготовить кейсы, которые можно решить на материале книги.
Олег, у тебя есть еще что-то интересное про ИИ?
Да, но в этот пост больше не влезет. Думаю написать про Suno 4.0 и про Гемини с картинками. Это для личного применения. А если интересно про ИИ в бизнесе — то 21 марта выступаю на вебинаре Alpina Digital и Mozlab, где вместе с Жемалом Хамидуном расскажем и покажем, как мы это делаем.
Будет время, подключайтесь. Естественно, бесплатно. 21.03, 11:00-12:15. Регистрация здесь.
Быстро развивающийся ИИ разрушил мои привычные стратегии развития — и создал новые. Расскажу о двух своих новых стратегиях в посте, а потом анонсирую вебинар, на котором представлю еще несколько кейсах.
Плюсы и минусы быстрого развития нейросетей
Кто бы еще два года назад мог подумать, что нейросети будут развиваться так быстро, что способы работы с ними (и ситуации использования) будут меняться каждые несколько месяцев!
С одной стороны, это удручает… например, мои знания в промпт-инжиниринге устаревают каждые несколько месяцев. Помните, я тестировал подборку из 24 лайфхаков? Так вот, большая часть устарела еще до того, как я закончил проект! Здесь невозможно «освоить что-то» и долго «быть на коне». Ваш конь уже через месяц превратится… в морского конька, или другого зверя. Почти мгновенное устаревание навыков — это грустно.
С другой стороны — это вдохновляет! Теперь ты можешь не переживать, что что-то упустил год назад — нет, можно сразу брать и учиться использовать самое новое! И да — делать это все проще и проще… если не бояться!
Как изменились мои стратегии развития в 2025?
Сильно. Обновились больше половины моих способов развития. Забавно, что ещё несколько месяцев назад нужных возможностей у нейросетей не было (либо они работали плохо). Расскажу о двух стратегиях освоения новой темы.
1. «Персональная книга» для запуска работы с новой темой (либо со старой, если надо увидеть её по-новому)
Ситуация: тебе надо разобраться с новой темой.
Как было раньше?
1. Гуглишь обзоры и пытаешься выбрать адекватный. Чаще всего видишь, что большинство написано для продажи своего продукта и необъективна.
2. Ищешь подборку книг — и тратишь кучу времени, чтобы в них разобраться.
3. Просишь нейросеть сделать обзор и надеешься, что там будет не слишком много галлюцинаций (особенно важно, если тема редкая) — и мучаешься со способами проверки
4. Идёшь к эксперту (к знакомому, или к платному)
Как сейчас?
1. Заходишь в ChatGPT (лучше 4.5), запускаешь «глубокое исследование». Через 5 минут получаешь объемную «персональную книгу». Вполне исчерпывающую и глубокую (А). Со ссылками на источники (Б). Достоверную — галлюцинаций ещё ни разу не встретил (В). Стиль текста — на уровне адекватной бизнес-книги (Г). И в каждой главе — именно то, что тебе нужно (на нужном уровне сложности, с нужным количеством деталей, с живыми примерами и тп) (Д).
2. Читаешь, потом задаёшь уточняющие вопросы. Если надо — копаешь глубже.
3. Профит! Сэкономлены часы или десятки часов.
2. Постраничный перевод книги с тьютором
Ситуация: тебе надо исследовать новую тему глубже. И ты нашел хорошую книгу на английском.
Как раньше?
1. Покупаешь книгу, читаешь (сам или с переводчиком)
2. Гуглишь непонятные термины и концепции, на которые ссылается автор
3. Пока читаешь, часть идей теряется (либо появляется куча не всегда удобных заметок)
Как сейчас?
1. Покупаешь книгу, целиком загружаешь в Гемини 2.0 или в ЧатГПТ о1…4.5
2. Просишь переводить по одной главе, тут же просишь прояснять термины. Спрашиваешь, есть ли альтернативные подходы, чем подтверждены идеи, кроме мнения автора и тп.
3. Если ты вспомнил что-то по теме, спрашиваешь, как это связано с идеями книги (!!!).
4. Завершив, записываешь, что тебе показалось важным и делишься этими инсайтами с нейросетью (подробно описав твою задачу). Просишь дополнить тебя тем, что ты мог упустить (вау-штука, попробуйте!).
5. В конце просишь саммари твоих инсайтов.
6. Если хочешь совсем заморочиться — попроси протестировать тебя или подготовить кейсы, которые можно решить на материале книги.
Олег, у тебя есть еще что-то интересное про ИИ?
Да, но в этот пост больше не влезет. Думаю написать про Suno 4.0 и про Гемини с картинками. Это для личного применения. А если интересно про ИИ в бизнесе — то 21 марта выступаю на вебинаре Alpina Digital и Mozlab, где вместе с Жемалом Хамидуном расскажем и покажем, как мы это делаем.
Будет время, подключайтесь. Естественно, бесплатно. 21.03, 11:00-12:15. Регистрация здесь.
Нейросети захватывают наше внимание жестче соцсетей… ждем пленения?
А вы уже заметили, что «старшие» версии ChatGPT, начиная со своего 2-3 ответа в цепочке, начинают ненавязчиво предлагать вам следующий шаг? И это затягивает вас в диалог и размышления.
Оооооо, я вижу, что это и чарующе, и страшно одновременно.
Чарующе — потому что нейросеть помогает мне задуматься о тех важных аспектах, о которых я еще не думал. Потому что это очень приятно (пару лет назад я так кайфовал от стиля общения Клода). Словно кто-то умнее меня заботливо подталкивает меня сделать еще один шаг… подумать еще немного над моей задачей… Найти лучшее решение (кстати, лучшее — с чьей точки зрения?).
Страшно — потому что я ощущаю, как мое время и внимание уходят на дополнительные размышления, которых я не планировал. И я понимаю, что не только я — автор этого выбора (а если верить Сапольски — то и вообще не я). Я фактически оказываюсь в плену процесса, которым мягко управляет… нейросеть.
Мой прекрасный/страшный сон
Недавно я запустил программу «Руководитель/фасилитатор как архитектор выбора». На ней я рассказываю, как вы управляете вниманием и частично — решениями группы. Управляете — хотите вы этого или нет. Управляете — как лично, так и посредством форм/ИТ-решений/процессов.
Программа получилась классная. Видимо, именно поэтому мне позвонил Сэм Альтман и позвал меня к себе… дизайнером пользовательского опыта нейросети для продвинутых пользователей. Пакет был отличным, кабинет вообще прекрасным. Я согласился.
И вот мое первое рабочее утро. Я чувствую себя почти всемогущим, обладая всеми знаниями мира и имея возможность влиять на десятки миллионов пользователей. Одной кнопкой (изменением ответов нейросети) я с огромной вероятностью могу сделать их размышления лучше. А еще — подтолкнуть («nudge») их потратить на размышления дополнительное время и внимание… помешав им сделать что-то другое в это время и на этой мотивации.
Огромная власть. Но и огромная ответственность. И я представляю себе, как бы меня взбудоражила возможность одной кнопкой стимулировать всех продвинутых пользователей думать больше и качественнее… Ох, аж страшно!
А потом я задумался — что было бы лучше всего сделать с точки зрения архитектуры выбора? И понял, что я бы предпочел их все же об этом… спросить. и я решил написать об этом шефу — Альтману. Было страшновато. Я нажал «send»… успел испугаться собственной смелости… и проснулся!
Я уснул за рабочим столом, общаясь с нейросетью. На часах было начало третьего. Приснится же!
Что я теперь делаю (и что может сделать каждый)?
Я бы все-таки сделал эту функцию более явной. Спросил бы разрешения у пользователя. Но это из роли «архитектора выбора».
А из роли пользователя у меня (и у вас) остаются такие альтернативы:
1. Не использовать нейросети и думать самостоятельно, по-старинке. Ну так себе…
2. Выбирать подходящую нейросеть, отдавая себе отчет: «если я возьму ChatGPT 4.5, то он будет меня подталкивать — и я должен быть к этому готов! Либо я могу взять Gemini 2.5, и она просто будет давать мне более полные ответы (ну, так работает на данный момент).
3. Настроить нужный вам режим работы (но это морока и потом неудобно менять), либо сказать об этом в промпте.
4. Подходить осознанно и просто не обращать внимание на подсказки следующего шага. Но это миф — воздержание (или мини-анализ: «использовать или нет») обойдётся вам в несколько единиц запаса силы воли, и вы все равно сорветесь рано или поздно.
Что я выбрал?
Пока пользуюсь осознанным выбором нейросети (Гемини снова на коне!), либо пишу в промпте про предпочитаемый формат/отсутствие подсказок. А иногда позволяю себе «оторваться» и ныряю в бесконечные улучшения мыслей с ChatGPT 4.5.
Чего я хочу?
Я хочу, чтобы во всех нейросетях была очевидная настройка «активно помогать в размышлениях» или «кратко отвечать по сути». В целом, эта настройка уже есть… но сейчас это сложновато. Хочется очевидный переключатель.
А вы уже заметили, что «старшие» версии ChatGPT, начиная со своего 2-3 ответа в цепочке, начинают ненавязчиво предлагать вам следующий шаг? И это затягивает вас в диалог и размышления.
Оооооо, я вижу, что это и чарующе, и страшно одновременно.
Чарующе — потому что нейросеть помогает мне задуматься о тех важных аспектах, о которых я еще не думал. Потому что это очень приятно (пару лет назад я так кайфовал от стиля общения Клода). Словно кто-то умнее меня заботливо подталкивает меня сделать еще один шаг… подумать еще немного над моей задачей… Найти лучшее решение (кстати, лучшее — с чьей точки зрения?).
Страшно — потому что я ощущаю, как мое время и внимание уходят на дополнительные размышления, которых я не планировал. И я понимаю, что не только я — автор этого выбора (а если верить Сапольски — то и вообще не я). Я фактически оказываюсь в плену процесса, которым мягко управляет… нейросеть.
Мой прекрасный/страшный сон
Недавно я запустил программу «Руководитель/фасилитатор как архитектор выбора». На ней я рассказываю, как вы управляете вниманием и частично — решениями группы. Управляете — хотите вы этого или нет. Управляете — как лично, так и посредством форм/ИТ-решений/процессов.
Программа получилась классная. Видимо, именно поэтому мне позвонил Сэм Альтман и позвал меня к себе… дизайнером пользовательского опыта нейросети для продвинутых пользователей. Пакет был отличным, кабинет вообще прекрасным. Я согласился.
И вот мое первое рабочее утро. Я чувствую себя почти всемогущим, обладая всеми знаниями мира и имея возможность влиять на десятки миллионов пользователей. Одной кнопкой (изменением ответов нейросети) я с огромной вероятностью могу сделать их размышления лучше. А еще — подтолкнуть («nudge») их потратить на размышления дополнительное время и внимание… помешав им сделать что-то другое в это время и на этой мотивации.
Огромная власть. Но и огромная ответственность. И я представляю себе, как бы меня взбудоражила возможность одной кнопкой стимулировать всех продвинутых пользователей думать больше и качественнее… Ох, аж страшно!
А потом я задумался — что было бы лучше всего сделать с точки зрения архитектуры выбора? И понял, что я бы предпочел их все же об этом… спросить. и я решил написать об этом шефу — Альтману. Было страшновато. Я нажал «send»… успел испугаться собственной смелости… и проснулся!
Я уснул за рабочим столом, общаясь с нейросетью. На часах было начало третьего. Приснится же!
Что я теперь делаю (и что может сделать каждый)?
Я бы все-таки сделал эту функцию более явной. Спросил бы разрешения у пользователя. Но это из роли «архитектора выбора».
А из роли пользователя у меня (и у вас) остаются такие альтернативы:
1. Не использовать нейросети и думать самостоятельно, по-старинке. Ну так себе…
2. Выбирать подходящую нейросеть, отдавая себе отчет: «если я возьму ChatGPT 4.5, то он будет меня подталкивать — и я должен быть к этому готов! Либо я могу взять Gemini 2.5, и она просто будет давать мне более полные ответы (ну, так работает на данный момент).
3. Настроить нужный вам режим работы (но это морока и потом неудобно менять), либо сказать об этом в промпте.
4. Подходить осознанно и просто не обращать внимание на подсказки следующего шага. Но это миф — воздержание (или мини-анализ: «использовать или нет») обойдётся вам в несколько единиц запаса силы воли, и вы все равно сорветесь рано или поздно.
Что я выбрал?
Пока пользуюсь осознанным выбором нейросети (Гемини снова на коне!), либо пишу в промпте про предпочитаемый формат/отсутствие подсказок. А иногда позволяю себе «оторваться» и ныряю в бесконечные улучшения мыслей с ChatGPT 4.5.
Чего я хочу?
Я хочу, чтобы во всех нейросетях была очевидная настройка «активно помогать в размышлениях» или «кратко отвечать по сути». В целом, эта настройка уже есть… но сейчас это сложновато. Хочется очевидный переключатель.
А пока предлагаю всем осознать новый элемент реальности: некоторые нейросети будут затягивать вас в размышления, улучшая их качество (на свое усмотрение), но отнимая время и внимание.
Так что всем добра, а еще — качественных мыслей и приятного процесса размышлений. С нейросетью или без. Как хотите. Вы сам себе архитектор выбора!
Так что всем добра, а еще — качественных мыслей и приятного процесса размышлений. С нейросетью или без. Как хотите. Вы сам себе архитектор выбора!
Непредсказуемая стиралка и почему дизайнерам учебных материалов и схем пора бояться
Солнышко сегодня. Дай, думаю, пробегусь по парку. Хвать спортивную одежду — а она в очереди на стирку. Ну да, я завтра собирался. Надо постирать — тем более, новая непользованная стиралка — с сушкой! Полтора часа — и спортивная форма чистая, сухая и пахнет приятно!
Как бы не так.
Непредсказуемый UX стиралки
Открываю лючок для порошка — и сразу в ступор! Непонятно, куда сыпать порошок. В старой было влево, в большую емкость. А в этой на нем написана цифра «II». А цифра «I»— на правом. Ну что за противоречия?
Инструкция? Не наш путь! Привет, о1, вот тебе фотка, растолкуй все! А, понятно, спасибо! Все же в левый, отлично.
И тут мне захотелось большего
Так, а ты можешь нарисовать визуальную простую инструкцию, чтобы я больше не путался? Можешь? Отлично, рисуй!
Я писал выше, что с нетерпением жду, когда ИИ научится вменяемо инфографику делать. Потому что у меня для него миллион задач в этой сфере. Только чтобы не тупил и верстать не надо было потом. Все — голосом!
Знаете, как волновался, когда нейросеть с грацией стриптизерши постепенно «обнажала» картинку, мееееедленно (минуту!) «спуская» ширму и показывая все новые потаенные детали своего творения? А я в эти секунды ощущал себя единственным человеком в мире (первым, понимаете!), который это видит!
Ну и как?
Как-как! Потрясающе! Еще полгодика — и будет вообще огонь. Но и сейчас прогресс поражает.
Сами смотрите (в комментариях).
Выводы
1. Вот только что на наших глазах модель стала действительно омнимодальной. В том плане, что способна совместить (1) мысли, (2) самостоятельно созданную осмысленную графику и (3) аккуратно наложенный текст.
2. Это прилично выглядит сразу — с первого промпта (наконец-то). Всего-то написал «нарисуй иллюстрацию для нашего диалога».
3. Огрехи есть, но это, условно говоря, 5-10% от всей работы. И она способна сама увидеть все огрехи («Изучи свою картинку, найди ошибки и предложи улучшения») — замечает 100% огрехов!
4. Со второго раза успешно исправляет примерно половину от найденных огрехов. Остальную половину — не очень успешно:) И это (пока) проблемка.
5. Такие проекты требуют много ресурсов на проверку и обратную связь (и ошибки не так предсказуемы, например, как у живого исполнителя). Хотя если ты делаешь их с самого начала — то довольно легко видишь, что она сделала не так. Проверять удобнее после проверки картинки самой нейросетью, уже по её комментариям.
6. Картинка приличная — а я вообще не думал над промптом, а просто попросил «нарисуй иллюстрацию для диалога». Что же будет, если подумать!
Вот так. Теперь живите с этим.
Потираю руки и в возбуждении жду новых версий. Уже почти-почти!
PS: А у вас что интересного со смысловой графикой? Делитесь примерами! И сложностями/неудачами тоже делитесь!
Солнышко сегодня. Дай, думаю, пробегусь по парку. Хвать спортивную одежду — а она в очереди на стирку. Ну да, я завтра собирался. Надо постирать — тем более, новая непользованная стиралка — с сушкой! Полтора часа — и спортивная форма чистая, сухая и пахнет приятно!
Как бы не так.
Непредсказуемый UX стиралки
Открываю лючок для порошка — и сразу в ступор! Непонятно, куда сыпать порошок. В старой было влево, в большую емкость. А в этой на нем написана цифра «II». А цифра «I»— на правом. Ну что за противоречия?
Инструкция? Не наш путь! Привет, о1, вот тебе фотка, растолкуй все! А, понятно, спасибо! Все же в левый, отлично.
И тут мне захотелось большего
Так, а ты можешь нарисовать визуальную простую инструкцию, чтобы я больше не путался? Можешь? Отлично, рисуй!
Я писал выше, что с нетерпением жду, когда ИИ научится вменяемо инфографику делать. Потому что у меня для него миллион задач в этой сфере. Только чтобы не тупил и верстать не надо было потом. Все — голосом!
Знаете, как волновался, когда нейросеть с грацией стриптизерши постепенно «обнажала» картинку, мееееедленно (минуту!) «спуская» ширму и показывая все новые потаенные детали своего творения? А я в эти секунды ощущал себя единственным человеком в мире (первым, понимаете!), который это видит!
Ну и как?
Как-как! Потрясающе! Еще полгодика — и будет вообще огонь. Но и сейчас прогресс поражает.
Сами смотрите (в комментариях).
Выводы
1. Вот только что на наших глазах модель стала действительно омнимодальной. В том плане, что способна совместить (1) мысли, (2) самостоятельно созданную осмысленную графику и (3) аккуратно наложенный текст.
2. Это прилично выглядит сразу — с первого промпта (наконец-то). Всего-то написал «нарисуй иллюстрацию для нашего диалога».
3. Огрехи есть, но это, условно говоря, 5-10% от всей работы. И она способна сама увидеть все огрехи («Изучи свою картинку, найди ошибки и предложи улучшения») — замечает 100% огрехов!
4. Со второго раза успешно исправляет примерно половину от найденных огрехов. Остальную половину — не очень успешно:) И это (пока) проблемка.
5. Такие проекты требуют много ресурсов на проверку и обратную связь (и ошибки не так предсказуемы, например, как у живого исполнителя). Хотя если ты делаешь их с самого начала — то довольно легко видишь, что она сделала не так. Проверять удобнее после проверки картинки самой нейросетью, уже по её комментариям.
6. Картинка приличная — а я вообще не думал над промптом, а просто попросил «нарисуй иллюстрацию для диалога». Что же будет, если подумать!
Вот так. Теперь живите с этим.
Потираю руки и в возбуждении жду новых версий. Уже почти-почти!
PS: А у вас что интересного со смысловой графикой? Делитесь примерами! И сложностями/неудачами тоже делитесь!
Приглашаю на вебинар «Архитектура выбора: Как стимулировать себя и других принимать эффективные решения?»
Темы про ИИ:
- К чему нас «подталкивают» нейросети и почему это не всегда хорошо
- (NEW!)Как ИИ помогает создать идеальные условия для принятия решений на стратсессиях
7 апреля (пнд), 18:00-19:00 Мск
Онлайн (Zoom)
Помимо ИИ, разберём:
- Почему вы — «архитектор выбора», даже если не задумывались об этом?
- Как даже незаметное влияние меняет решения — и как этим управлять?
- 10 практических лайфхаков, которые изменят ваш подход к управлению группой на сессии
Подключайтесь, если хотите научиться создавать оптимальную среду для принятия решений, без манипуляций и продавливания.
Будет полезно: руководителям, HR, фасилитаторам, да и просто всем, кто хочет лучше понимать себя и других.
На базе концепции «Архитектура выбора» их книги «Nudge: Final Edition» (не переведена на русский!).
Регистрация здесь. Бесплатно.
Приходите!
Темы про ИИ:
- К чему нас «подталкивают» нейросети и почему это не всегда хорошо
- (NEW!)Как ИИ помогает создать идеальные условия для принятия решений на стратсессиях
7 апреля (пнд), 18:00-19:00 Мск
Онлайн (Zoom)
Помимо ИИ, разберём:
- Почему вы — «архитектор выбора», даже если не задумывались об этом?
- Как даже незаметное влияние меняет решения — и как этим управлять?
- 10 практических лайфхаков, которые изменят ваш подход к управлению группой на сессии
Подключайтесь, если хотите научиться создавать оптимальную среду для принятия решений, без манипуляций и продавливания.
Будет полезно: руководителям, HR, фасилитаторам, да и просто всем, кто хочет лучше понимать себя и других.
На базе концепции «Архитектура выбора» их книги «Nudge: Final Edition» (не переведена на русский!).
Регистрация здесь. Бесплатно.
Приходите!
Помогите мне получить ответ от Тоби (CEO Shopify)!
Сегодня был потрясен мощным внутренним документом про принципы «Корпоративной культуры ИИ» от CEO Shopify. Завтра публикую для вас большой пост про этот кейс. Свежайший и глубокий.
Помогите исполнить мою мечту — получить ответ от самого Тоби. Лайкните мой коммент, пожалуйста:)
https://x.com/oleg_z_/status/1909686421268365423?s=61
PS: Это мой первый коммент в X. Если вы знаете, каков механизм, чтобы автор увидел коммент — помогите понять:). Очень хочется получить ответ.
Сегодня был потрясен мощным внутренним документом про принципы «Корпоративной культуры ИИ» от CEO Shopify. Завтра публикую для вас большой пост про этот кейс. Свежайший и глубокий.
Помогите исполнить мою мечту — получить ответ от самого Тоби. Лайкните мой коммент, пожалуйста:)
https://x.com/oleg_z_/status/1909686421268365423?s=61
PS: Это мой первый коммент в X. Если вы знаете, каков механизм, чтобы автор увидел коммент — помогите понять:). Очень хочется получить ответ.
Утечка из Shopify: CEO объявил ИИ-культуру новой нормой. Шесть главных принципов
Все мы читали книги о могучей культуре таких великих компаний, как Эппл, Нетфликс или Амазон. Уверен — при первом знакомстве с этими кейсами многие были впечатлены тем, как смелые решения и сильная корпоративная культура «переворачивала» индустрии.
Дела давно минувших дней…
Но давайте честно — все эти книги были написаны уже потом. После великих свершений.
Лично меня печалило, что эти кейсы былизатерты до дыр давно открыты и исследованы. Исследуя трансформации, я мечтал заметить начало Великой Трансформации Корпоративной Культуры раньше других. Описать, структурировать, привлечь внимание — чтобы кейс стал ориентиром на самом старте реализации. Ещё не покрывшись пылью, понимаете?
Самое свежее — для вас!
Вчера вечером у меня задрожали руки и сел голос. Я прочитал внутренний документ CEO Shopify: принципы новой ИИ-культуры. Вангую, что в будущем он войдет в учебники по трансформации. Запомните этот твит;)
Такого сочетания четких принципов и конкретных инструментов внедрения ИИ в культуру компании я еще не встречал.
Шесть принципов новой культуры Shopify — культуры победившего ИИ
CEO Shopify (9К+ сотрудников, мировой лидер B2B е-коммерции) сформулировал 6 принципов, новой культуры. Приведу не прямой перевод а мою версию адаптации этих принципов к нашим реалиям (вот оригинал):
————
«Культура ИИ»
Мы всегда ставили себе амбициозные задачи и постоянно развивались. Для нас изменения и обучение – не слова, а основа работы. ИИ открывает новую эру, давая шанс ускорить реализацию нашей миссии и изменить будущее отрасли. Вот 6 принципов, которые помогут нам оставаться лидерами и создавать максимальную ценность для клиентов:
1. Свободное владение ИИ – теперь норма профессионализма🤩
Уверенное, повседневное использование ИИ в работе – базовое требование для эффективной работы каждого в нашей компании. Это универсальный инструмент для любой сферы, его роль будет только расти. Отказ от освоения ИИ ведет к стагнации и отставанию. Кто не развивается, тот проигрывает.
2. В прототипировании и реализации новых идей, мы в первую очередь исследуем возможности ИИ
ИИ — ключевой инструмент на начальных этапах любого проекта, особенно при прототипировании, который кардинально ускоряет проверку гипотез. Теперь мы создаем рабочие версии идей за минимальное время для быстрого развития.
3. Мы развиваем мастерство работы с ИИ через практику и взаимную поддержку
Эффективное использование ИИ требует настойчивости и практики, особенно в формулировании точных промптов и подготовки контекста
Мы не опускаем руки после первой неудачной попытки🤩
Мы поддерживаем друг друга в этом развитии
Вопросы об использовании ИИ входят в процессы оценки эффективности и аттестации🤩 🤩
4. Мы осваиваем ИИ самостоятельно, но активно делимся с другими как успехами, так и неудачами
Каждый несёт персональную ответственность за освоение ИИ, используя предоставляемые компанией инструменты
Мы понимаем ценность коллективного опыта и открыто делимся друг с другом достижениями и выводами из неудач, промптами и новыми подходами через внутренние платформы и регулярные обсуждения. Мы учимся и адаптируемся всей командой🤩
5. Прежде чем запрашивать дополнительные ресурсы, мы обосновываем, почему ИИ не позволяет решить задачу🤩 🤩
Мы внедряем подход "сначала ИИ" при планировании ресурсов: когда нам требуются дополнительные ресурсы (сотрудники, бюджет), мы обязаны сначала глубоко проанализировать и представить аргументы, почему ИИ-инструменты недостаточны для достижения цели🤩
Мы всегда задаемся вопросом: "А как можно использовать ИИ?", чтобы находить инновационные и эффективные решения
6. Эти принципы действуют для всех – без исключений
Все эти пункты обязательны для всех, включая высшее руководство🤩
Мы принимаем ИИ-вызов вместе и эффективно используем открывающиеся возможности
————
Ну как вам? Пишите в комментариях! Мои любимые отметил🤩 .
Что дальше?
На очереди — конкретные инструменты по этому кейсу! Не отключайтесь:)
И вот вам наш алгоритм управления культурой (скачать).
Все мы читали книги о могучей культуре таких великих компаний, как Эппл, Нетфликс или Амазон. Уверен — при первом знакомстве с этими кейсами многие были впечатлены тем, как смелые решения и сильная корпоративная культура «переворачивала» индустрии.
Дела давно минувших дней…
Но давайте честно — все эти книги были написаны уже потом. После великих свершений.
Лично меня печалило, что эти кейсы были
Самое свежее — для вас!
Вчера вечером у меня задрожали руки и сел голос. Я прочитал внутренний документ CEO Shopify: принципы новой ИИ-культуры. Вангую, что в будущем он войдет в учебники по трансформации. Запомните этот твит;)
Такого сочетания четких принципов и конкретных инструментов внедрения ИИ в культуру компании я еще не встречал.
Шесть принципов новой культуры Shopify — культуры победившего ИИ
CEO Shopify (9К+ сотрудников, мировой лидер B2B е-коммерции) сформулировал 6 принципов, новой культуры. Приведу не прямой перевод а мою версию адаптации этих принципов к нашим реалиям (вот оригинал):
————
«Культура ИИ»
Мы всегда ставили себе амбициозные задачи и постоянно развивались. Для нас изменения и обучение – не слова, а основа работы. ИИ открывает новую эру, давая шанс ускорить реализацию нашей миссии и изменить будущее отрасли. Вот 6 принципов, которые помогут нам оставаться лидерами и создавать максимальную ценность для клиентов:
1. Свободное владение ИИ – теперь норма профессионализма
Уверенное, повседневное использование ИИ в работе – базовое требование для эффективной работы каждого в нашей компании. Это универсальный инструмент для любой сферы, его роль будет только расти. Отказ от освоения ИИ ведет к стагнации и отставанию. Кто не развивается, тот проигрывает.
2. В прототипировании и реализации новых идей, мы в первую очередь исследуем возможности ИИ
ИИ — ключевой инструмент на начальных этапах любого проекта, особенно при прототипировании, который кардинально ускоряет проверку гипотез. Теперь мы создаем рабочие версии идей за минимальное время для быстрого развития.
3. Мы развиваем мастерство работы с ИИ через практику и взаимную поддержку
Эффективное использование ИИ требует настойчивости и практики, особенно в формулировании точных промптов и подготовки контекста
Мы не опускаем руки после первой неудачной попытки
Мы поддерживаем друг друга в этом развитии
Вопросы об использовании ИИ входят в процессы оценки эффективности и аттестации
4. Мы осваиваем ИИ самостоятельно, но активно делимся с другими как успехами, так и неудачами
Каждый несёт персональную ответственность за освоение ИИ, используя предоставляемые компанией инструменты
Мы понимаем ценность коллективного опыта и открыто делимся друг с другом достижениями и выводами из неудач, промптами и новыми подходами через внутренние платформы и регулярные обсуждения. Мы учимся и адаптируемся всей командой
5. Прежде чем запрашивать дополнительные ресурсы, мы обосновываем, почему ИИ не позволяет решить задачу
Мы внедряем подход "сначала ИИ" при планировании ресурсов: когда нам требуются дополнительные ресурсы (сотрудники, бюджет), мы обязаны сначала глубоко проанализировать и представить аргументы, почему ИИ-инструменты недостаточны для достижения цели
Мы всегда задаемся вопросом: "А как можно использовать ИИ?", чтобы находить инновационные и эффективные решения
6. Эти принципы действуют для всех – без исключений
Все эти пункты обязательны для всех, включая высшее руководство
Мы принимаем ИИ-вызов вместе и эффективно используем открывающиеся возможности
————
Ну как вам? Пишите в комментариях! Мои любимые отметил
Что дальше?
На очереди — конкретные инструменты по этому кейсу! Не отключайтесь:)
И вот вам наш алгоритм управления культурой (скачать).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вебинар «Как сделать ИИ частью процессов и культуры компании» сегодня в 18:00
Сегодня, 14.04 в 18:00, впервые расскажу о практическом применении моей методологии внедрения изменений для внедрения ИИ в компании (бесплатная регистрация). И речь пойдёт не об отдельных областях применения нейросетей (таких кейсов уже достаточно на наших конференциях), а именно о развертывании ИИ-культуры на всю организацию.
Мы поговорим, как создать достаточную мотивацию к применению ИИ подавляющим большинством сотрудников во всех сферах деятельности компании. Мы последовательно пойдем по разделам моей новой книги «Настольная книга перемен» и посмотрим, даст ли она достаточно инструментов для внедрения изменений.
Какой пример мы будем рассматривать и что будет «внутри»?
Я пока не сталкивался с подобными кейсами крупных отечественных компаний (разрабочики нейросетей не в счет, всё же, для них это основная деятельность), поэтому для анализа мы возьмем нашумевший кейс Shopify (у них 9000 сотрудников). На основании их внутреннего документа мы рассмотрим три основных практических шага для внедрения ИИ:
1. Как рассказать об изменениях, чтобы их захотелось реализовать (7 компонентов сообщения из моей книги)?
2. Что сделать, чтобы изменения стабильной частью повседневной реальности (7 способов поддержки изменений оттуда же)?
3. Как сформулировать такие ценности/принципы, которые поддержат внедрение ИИ?
Кроме этого, мы начнем с Матрицы Перемен, которая описывает 4 типичных ситуации с внедрением проекта изменений (кто уже читал книгу или был на моих программах, не волнуйтесь, это будет быстро!) и глубже посмотрим на разные стратегии внедрения: «Нажим» и «Вовлечение».
Почему это важно именно сейчас?
Запросы типа «хочется пробудить аппетит к использованию ИИ в работе» или «попробовать применить нейросети к нашим задачам» постепенно заменяются на «хотим, чтобы потенциал ИИ был использован во всех ключевых бизнес-процессах». И на него надо будет как-то отвечать рано или поздно всем. И HR-ам, и руководителям разных подразделений, и ИТ-департаменту.
Удивительным образом в этом вебинаре пересекутся тематики двух моих каналов: Future Learning (стратсессии и внедрение изменений), и этого — практическое применение нейросетей в бизнесе и HR. Так что сами понимаете, мотивация сделать вебинар максимально полезным, у меня максимальная.
Дата, время и регистрация
Приходите! Сегодня, 14 апреля, в 18:00. Бесплатная регистрация здесь.
PS: Если вы знаете подобные кейсы на нашем рынке, пишите в комментариях! Уверен, всем будет очень интересно и полезно.
Сегодня, 14.04 в 18:00, впервые расскажу о практическом применении моей методологии внедрения изменений для внедрения ИИ в компании (бесплатная регистрация). И речь пойдёт не об отдельных областях применения нейросетей (таких кейсов уже достаточно на наших конференциях), а именно о развертывании ИИ-культуры на всю организацию.
Мы поговорим, как создать достаточную мотивацию к применению ИИ подавляющим большинством сотрудников во всех сферах деятельности компании. Мы последовательно пойдем по разделам моей новой книги «Настольная книга перемен» и посмотрим, даст ли она достаточно инструментов для внедрения изменений.
Какой пример мы будем рассматривать и что будет «внутри»?
Я пока не сталкивался с подобными кейсами крупных отечественных компаний (разрабочики нейросетей не в счет, всё же, для них это основная деятельность), поэтому для анализа мы возьмем нашумевший кейс Shopify (у них 9000 сотрудников). На основании их внутреннего документа мы рассмотрим три основных практических шага для внедрения ИИ:
1. Как рассказать об изменениях, чтобы их захотелось реализовать (7 компонентов сообщения из моей книги)?
2. Что сделать, чтобы изменения стабильной частью повседневной реальности (7 способов поддержки изменений оттуда же)?
3. Как сформулировать такие ценности/принципы, которые поддержат внедрение ИИ?
Кроме этого, мы начнем с Матрицы Перемен, которая описывает 4 типичных ситуации с внедрением проекта изменений (кто уже читал книгу или был на моих программах, не волнуйтесь, это будет быстро!) и глубже посмотрим на разные стратегии внедрения: «Нажим» и «Вовлечение».
Почему это важно именно сейчас?
Запросы типа «хочется пробудить аппетит к использованию ИИ в работе» или «попробовать применить нейросети к нашим задачам» постепенно заменяются на «хотим, чтобы потенциал ИИ был использован во всех ключевых бизнес-процессах». И на него надо будет как-то отвечать рано или поздно всем. И HR-ам, и руководителям разных подразделений, и ИТ-департаменту.
Удивительным образом в этом вебинаре пересекутся тематики двух моих каналов: Future Learning (стратсессии и внедрение изменений), и этого — практическое применение нейросетей в бизнесе и HR. Так что сами понимаете, мотивация сделать вебинар максимально полезным, у меня максимальная.
Дата, время и регистрация
Приходите! Сегодня, 14 апреля, в 18:00. Бесплатная регистрация здесь.
PS: Если вы знаете подобные кейсы на нашем рынке, пишите в комментариях! Уверен, всем будет очень интересно и полезно.
Похоже, нас ждет смена парадигмы в плане работы с подрядчиками: ждем пришествия ИИ в сложные проекты
За последние годы я отказался от части работ, которые раньше делали другие люди. Расшифровка текстов, редактирование текстов на английском, предварительный сбор информации и многое другое ушло ИИ. Люди «потеряли» эту работу (а ведь делали, и немало).
А еще — за последний год я стал чаще советоваться с ИИ как с психологом и даже с тренером (и да — непредвзятость нейросети предельно радует).
Получается, что ИИ «захватывает» позиции уже и в этой части моего «портфеля вложений», вытесняя оттуда людей. Кстати, оказалось, что я не один — в прошлом году сфера «терапия и компаньон» была уже на втором месте среди 100 других ситуация использования (в этом году на первом, но это пока под пейволом). И можно сколько угодно говорить о том, что «ИИ-истерия поддерживается отдельными компаниями и это всё ещё несерьезно», но я на реальных примерах вижу, как бюджет моего времени, внимания и денег уходит к ИИ. Что может быть реальнее!
Но вот что оставалось и остается полностью «моей», либо «делегированной человеку» сферой — так это управление сложными проектами (признавайтесь, у вас так же?). Но это, мне кажется, ненадолго.
Ведь что не может ИИ (пока)?
Сам сделать сложный проект полностью
Но что он может (уже сейчас)?
Подготовить план, как сделать сложный проект (проверка со стороны человека или человека + другой ИИ будет полезна, но в целом план будет адекватен)
Поставить задачи себе и сделать сам приличную часть шагов (помните функцию «задачи по расписанию»?)
Поставить задачу людям, если он сам сделать это не может («позвонить тому-то», «договориться о том-то», «купить что-то» и тп — вплоть до задачи «верифицировать результаты ИИ»)
Проверить результаты человека или другого ИИ
И что же осталось?
Всего лишь «оркестровать» планирование и выполнение (это уже может сделать ИИ) и поверить… или начать пробовать.
Я полагаю…
… нас ждет кардинальное изменение рынка фрилансеров, которые делают сложные проекты
Потому что рынок простых проектов уже заметно изменился, и нет ни одной причины, чтобы парадигма работы со сложными проектами не изменилась. Кроме, разве что, инерции.
Что думаете?
Пишите в комментариях, как вы используете ИИ (проверим исследование?!). А если есть примеры выполнения сложных проектов (состоящих из задач разного типа и требующих координации) — то пишите обязательно!
За последние годы я отказался от части работ, которые раньше делали другие люди. Расшифровка текстов, редактирование текстов на английском, предварительный сбор информации и многое другое ушло ИИ. Люди «потеряли» эту работу (а ведь делали, и немало).
А еще — за последний год я стал чаще советоваться с ИИ как с психологом и даже с тренером (и да — непредвзятость нейросети предельно радует).
Получается, что ИИ «захватывает» позиции уже и в этой части моего «портфеля вложений», вытесняя оттуда людей. Кстати, оказалось, что я не один — в прошлом году сфера «терапия и компаньон» была уже на втором месте среди 100 других ситуация использования (в этом году на первом, но это пока под пейволом). И можно сколько угодно говорить о том, что «ИИ-истерия поддерживается отдельными компаниями и это всё ещё несерьезно», но я на реальных примерах вижу, как бюджет моего времени, внимания и денег уходит к ИИ. Что может быть реальнее!
Но вот что оставалось и остается полностью «моей», либо «делегированной человеку» сферой — так это управление сложными проектами (признавайтесь, у вас так же?). Но это, мне кажется, ненадолго.
Ведь что не может ИИ (пока)?
Сам сделать сложный проект полностью
Но что он может (уже сейчас)?
Подготовить план, как сделать сложный проект (проверка со стороны человека или человека + другой ИИ будет полезна, но в целом план будет адекватен)
Поставить задачи себе и сделать сам приличную часть шагов (помните функцию «задачи по расписанию»?)
Поставить задачу людям, если он сам сделать это не может («позвонить тому-то», «договориться о том-то», «купить что-то» и тп — вплоть до задачи «верифицировать результаты ИИ»)
Проверить результаты человека или другого ИИ
И что же осталось?
Всего лишь «оркестровать» планирование и выполнение (это уже может сделать ИИ) и поверить… или начать пробовать.
Я полагаю…
… нас ждет кардинальное изменение рынка фрилансеров, которые делают сложные проекты
Потому что рынок простых проектов уже заметно изменился, и нет ни одной причины, чтобы парадигма работы со сложными проектами не изменилась. Кроме, разве что, инерции.
Что думаете?
Пишите в комментариях, как вы используете ИИ (проверим исследование?!). А если есть примеры выполнения сложных проектов (состоящих из задач разного типа и требующих координации) — то пишите обязательно!
Главный секрет эффективности ИИ в 2025: как получить бизнес-партнера вместо генератора предвзятостей?
Неделю назад Сэм Альтман высказал две очень важные для меня идеи. Они подтвердили, что мы в Лаборатории Промптинга Мозлаб не зря тратим долгие часы на формулирование идеального контекста, чтобы получить точные ответы для наших клиентов.
Альтман отвечал на вопросы (полное видео). Из 13 вопросов меня зацепили два: про использование ИИ молодежью, и про «идеальный ИИ будущего». Подробная расшифровка в комментах, а сейчас — главное.
Как молодежь использует ИИ? (вопрос 3/13)
«У них есть сложные способы его настройки, чтобы подключать к куче файлов, и у них … запомнены довольно сложные промпты. … Они, по сути, не принимают жизненных решений, не спросив у ChatGPT. При этом, у ChatGPT есть полный контекст по каждому человеку, … о чем они говорили (с нейросетью), и эта функция памяти стала настоящим изменением.
Люди постарше используют ChatGPT как замену Google, а люди 20-30 лет как … жизненного советчика.»
Это интересно и очень похоже на правду, только я бы заменил жестковатые ярлыки «молодежь» и «люди постарше» на «продвинутых» и «обычных» пользователей.
И что здесь не так?
Я считаю, что сегодняшний ИИ не тянет на роль «качественного жизненного советчика» (по крайней мере, в рамках его «базовых настроек»). Да «память» ИИ, о которой говорит Альтман, дает прирост качества ответов, но одновременно создает иллюзию точности. А это опасно — ведь контекст в памяти задаёт предвзятые рамки для ответов!
Это происходит по двум причинам:
1. Неполнота информации: в «памяти ИИ» только прошлые диалоги (причем суммированные!) + отдельные документы
2. Контекстное окно критически мало для информации, нужной для действительно серьезных решений
Что делать?
Ухищряться, чтобы «собрать и отдать» ровно столько полезных данных, чтобы они (1) уместились в контекстном окне и были бы обработаны, при этом (2) были бы достаточно полны. Это серьезное противоречие, учитывая сравнительно небольшое контекстное окно.
Возьмем кейс организационной диагностики:
1. Запрос и общее представление об организации надо писать вручную (или рассказывать, но потом все равно перевести в текст — так «поместится» больше сути)
2. Документы надо тщательно отбирать и к каждому писать аннотацию, какое значение он имеет для общей картины (а иногда — вычищать название компании и прочее лишнее)
3. Опросники — создавать на основании первичных гипотез, организовывать заполнение и обработку
4. Интервью и фокус-группы — готовить, проводить, а потом готовить информацию для обработки (тоже переводить в текст)
Это сложно, но итог — гораздо менее предвзятая картина.
Что потом?
Когда данные собраны и загружены, можно начинать эксперименты. Возможность копирования чата и редактирования данных и промптов в любой точке цепочки (как в Гемини!), дает возможность на основе единожды собранной информации проверить десятки гипотез, промптов и концепций орг развития.
Сложно? Пока да. Либо приходится мириться с предвзятостью. Но, думаю, этот вопрос будет решен через некоторое время. А почему — читайте следующий ответ!
«Как выглядит «идеальный ИИ» в будущем?» (вопрос 5/13)
«Идеальное состояние — это очень маленькая модель для рассуждений с триллионом токенов контекста, в которую вы помещаете всю свою жизнь. Эта штука рассуждает на основе всего вашего контекста и делает это эффективно. И каждый разговор, который у вас когда-либо был в жизни, каждое электронное письмо …, всё, на что вы когда-либо смотрели, находится там, плюс подключено ко всем вашим данным из других источников. … и ваша компания делает то же самое для всех данных вашей компании. Мы не можем достичь этого сегодня, но я думаю о чем-либо другом как о компромиссе с этим платоническим идеалом»
Вот тогда и заживем… если не разучимся думать к тому времени.
Подробнее о принятии серьезных решений с помощью ИИ в бизнесе — на вебинаре в пнд 26.05 в 18:00. Регистрация.
PS: Заказать выступление о применении ИИ или стратсессию с ИИ для вашей компании: @olgagudimenko
Неделю назад Сэм Альтман высказал две очень важные для меня идеи. Они подтвердили, что мы в Лаборатории Промптинга Мозлаб не зря тратим долгие часы на формулирование идеального контекста, чтобы получить точные ответы для наших клиентов.
Альтман отвечал на вопросы (полное видео). Из 13 вопросов меня зацепили два: про использование ИИ молодежью, и про «идеальный ИИ будущего». Подробная расшифровка в комментах, а сейчас — главное.
Как молодежь использует ИИ? (вопрос 3/13)
«У них есть сложные способы его настройки, чтобы подключать к куче файлов, и у них … запомнены довольно сложные промпты. … Они, по сути, не принимают жизненных решений, не спросив у ChatGPT. При этом, у ChatGPT есть полный контекст по каждому человеку, … о чем они говорили (с нейросетью), и эта функция памяти стала настоящим изменением.
Люди постарше используют ChatGPT как замену Google, а люди 20-30 лет как … жизненного советчика.»
Это интересно и очень похоже на правду, только я бы заменил жестковатые ярлыки «молодежь» и «люди постарше» на «продвинутых» и «обычных» пользователей.
И что здесь не так?
Я считаю, что сегодняшний ИИ не тянет на роль «качественного жизненного советчика» (по крайней мере, в рамках его «базовых настроек»). Да «память» ИИ, о которой говорит Альтман, дает прирост качества ответов, но одновременно создает иллюзию точности. А это опасно — ведь контекст в памяти задаёт предвзятые рамки для ответов!
Это происходит по двум причинам:
1. Неполнота информации: в «памяти ИИ» только прошлые диалоги (причем суммированные!) + отдельные документы
2. Контекстное окно критически мало для информации, нужной для действительно серьезных решений
Что делать?
Ухищряться, чтобы «собрать и отдать» ровно столько полезных данных, чтобы они (1) уместились в контекстном окне и были бы обработаны, при этом (2) были бы достаточно полны. Это серьезное противоречие, учитывая сравнительно небольшое контекстное окно.
Возьмем кейс организационной диагностики:
1. Запрос и общее представление об организации надо писать вручную (или рассказывать, но потом все равно перевести в текст — так «поместится» больше сути)
2. Документы надо тщательно отбирать и к каждому писать аннотацию, какое значение он имеет для общей картины (а иногда — вычищать название компании и прочее лишнее)
3. Опросники — создавать на основании первичных гипотез, организовывать заполнение и обработку
4. Интервью и фокус-группы — готовить, проводить, а потом готовить информацию для обработки (тоже переводить в текст)
Это сложно, но итог — гораздо менее предвзятая картина.
Что потом?
Когда данные собраны и загружены, можно начинать эксперименты. Возможность копирования чата и редактирования данных и промптов в любой точке цепочки (как в Гемини!), дает возможность на основе единожды собранной информации проверить десятки гипотез, промптов и концепций орг развития.
Сложно? Пока да. Либо приходится мириться с предвзятостью. Но, думаю, этот вопрос будет решен через некоторое время. А почему — читайте следующий ответ!
«Как выглядит «идеальный ИИ» в будущем?» (вопрос 5/13)
«Идеальное состояние — это очень маленькая модель для рассуждений с триллионом токенов контекста, в которую вы помещаете всю свою жизнь. Эта штука рассуждает на основе всего вашего контекста и делает это эффективно. И каждый разговор, который у вас когда-либо был в жизни, каждое электронное письмо …, всё, на что вы когда-либо смотрели, находится там, плюс подключено ко всем вашим данным из других источников. … и ваша компания делает то же самое для всех данных вашей компании. Мы не можем достичь этого сегодня, но я думаю о чем-либо другом как о компромиссе с этим платоническим идеалом»
Вот тогда и заживем… если не разучимся думать к тому времени.
Подробнее о принятии серьезных решений с помощью ИИ в бизнесе — на вебинаре в пнд 26.05 в 18:00. Регистрация.
PS: Заказать выступление о применении ИИ или стратсессию с ИИ для вашей компании: @olgagudimenko
Тренды_корпоративного_обучения_2025_2026.wav
22.1 MB
Самый страшный конкурент живых тренеров и преподавателей: как им пользоваться?
Привет, друзья! Сегодня покажу пример применения одного оооочень перспективного ИИ-ассистента. И если вы интересуетесь развитием других или саморазвитием — возможно, вы вдохновитесь и вздрогнете одновременно.
Начну с истории
На этой неделе дважды выступал на больших HR-митапах, которые делали на своей территории очень прогрессивные компании (это важно!): огромный маркетплейс и сотовый оператор. В сумме на них было 150 человек, и это дало мне возможность получить исчерпывающий рейтинг, того, что больше всего вдохновляет и пугает в ИИ в 2025. И честно скажу: когда я показывал результаты этой нейросети — в аудитории царила смесь вдохновления и ужаса.
И да, если смотреть на список наиболее близких и легких возможностей заменить живых тренеров и преподавателей — то, на мой взгляд, это будет именно она. Или он:)
Сегодня расскажу про «убийцу живых тренеров» — Notebook LM от Google!
Как он работает?
Предельно просто:
Зашли на сайт —>
—> Сбросили любой контент (правда, любой, хоть вашу презу с последней конфы или просто название темы «С чего начать, если я хочу больше зарабатывать в компании») —>
—> Нажали кнопку —>
—> Подкаст по нужной вам теме на 6-8 минут готов! Можно слушать прямо там, можно скачать (!).
Почему я в восторге?
Потому что впечатляет. И это создает мотивацию слушать. Смотрите, там два спикера. С очень хорошей интонацией, оптимальным несовершенством речи («эээ», «ммм», «как бы» и тп). С идеальным темпом. С живыми эмоциями!
Плюс отличная структура даже с минимумом исходников.
А пример?
Пример — в приложенном файле.
В этом конкретном, на мой взгляд, есть огрех: «мужчина» в начале говорит слишком долго (аж 33 сек) один… это нетипично, кайф именно в их диалоге. Поэтому послушайте минуты две, чтобы получить полное представление, с 34й примерно секунды к «мужчине» подключается «женщина» и начинается просто огонь!
Промпт и исходники — в комментах.
Лайфхаки промптинга Notebook LM
Те же, что и в других нейросетях: четкое описание целевой аудитории и задачи, стиль изложения, уровень глубины и тп.
Но можно и без этого — он (или она?) неплохо делает «по умолчанию».
Области применения
Асинхронная поддержка длинного курса
Основной способ в курсах, где формат — микрообучение
Саморазвитие (ребят, я правда, бывает, засыпаю под эти подкасты!)
Попробуйте! Поделитесь! Порадуйте остальных!
Присылайте ваши результаты в комментариях — буду слушать на ночь;)
PS:
На своем основном канале рассказываю как «промптить себя»: как поставить себе такую задачу при подготовке презентации, чтобы повысить шансы на успех.
А для любителей живого общения — приглашаю на свой очный тренинг «8 путей к успеху в презентации» в следующую субботу 7.06 в Москве. Будете говорить гораздо лучше, чем эти робоведущие;)
Привет, друзья! Сегодня покажу пример применения одного оооочень перспективного ИИ-ассистента. И если вы интересуетесь развитием других или саморазвитием — возможно, вы вдохновитесь и вздрогнете одновременно.
Начну с истории
На этой неделе дважды выступал на больших HR-митапах, которые делали на своей территории очень прогрессивные компании (это важно!): огромный маркетплейс и сотовый оператор. В сумме на них было 150 человек, и это дало мне возможность получить исчерпывающий рейтинг, того, что больше всего вдохновляет и пугает в ИИ в 2025. И честно скажу: когда я показывал результаты этой нейросети — в аудитории царила смесь вдохновления и ужаса.
И да, если смотреть на список наиболее близких и легких возможностей заменить живых тренеров и преподавателей — то, на мой взгляд, это будет именно она. Или он:)
Сегодня расскажу про «убийцу живых тренеров» — Notebook LM от Google!
Как он работает?
Предельно просто:
Зашли на сайт —>
—> Сбросили любой контент (правда, любой, хоть вашу презу с последней конфы или просто название темы «С чего начать, если я хочу больше зарабатывать в компании») —>
—> Нажали кнопку —>
—> Подкаст по нужной вам теме на 6-8 минут готов! Можно слушать прямо там, можно скачать (!).
Почему я в восторге?
Потому что впечатляет. И это создает мотивацию слушать. Смотрите, там два спикера. С очень хорошей интонацией, оптимальным несовершенством речи («эээ», «ммм», «как бы» и тп). С идеальным темпом. С живыми эмоциями!
Плюс отличная структура даже с минимумом исходников.
А пример?
Пример — в приложенном файле.
В этом конкретном, на мой взгляд, есть огрех: «мужчина» в начале говорит слишком долго (аж 33 сек) один… это нетипично, кайф именно в их диалоге. Поэтому послушайте минуты две, чтобы получить полное представление, с 34й примерно секунды к «мужчине» подключается «женщина» и начинается просто огонь!
Промпт и исходники — в комментах.
Лайфхаки промптинга Notebook LM
Те же, что и в других нейросетях: четкое описание целевой аудитории и задачи, стиль изложения, уровень глубины и тп.
Но можно и без этого — он (или она?) неплохо делает «по умолчанию».
Области применения
Асинхронная поддержка длинного курса
Основной способ в курсах, где формат — микрообучение
Саморазвитие (ребят, я правда, бывает, засыпаю под эти подкасты!)
Попробуйте! Поделитесь! Порадуйте остальных!
Присылайте ваши результаты в комментариях — буду слушать на ночь;)
PS:
На своем основном канале рассказываю как «промптить себя»: как поставить себе такую задачу при подготовке презентации, чтобы повысить шансы на успех.
А для любителей живого общения — приглашаю на свой очный тренинг «8 путей к успеху в презентации» в следующую субботу 7.06 в Москве. Будете говорить гораздо лучше, чем эти робоведущие;)
Вебинар «Как удвоить прибыль? Почему гибридный интеллект решит этот вопрос гораздо лучше, чем ИИ или люди, и как это организовать?»
Сегодня (понедельник, 7.06) в 18:00
О чем поговорим?
1. Ограничения нейросетей в поиске решений бизнес-задач
2. Ограничения людей в поиске решений
3. Преодоление нерелевантности ответов нейросетей
4. Преодоление предвзятости людей
5. Три самых ценных типа решений, которые может дать ИИ
6. Как создать максимальную мотивацию решать задачи вместе (гибридный интеллект)
7. Как сделать так, что решения были внедрены, а результат — получен
👉🏻Ссылка на регистрацию
Подключайтесь, будет интересно!
Сегодня (понедельник, 7.06) в 18:00
О чем поговорим?
1. Ограничения нейросетей в поиске решений бизнес-задач
2. Ограничения людей в поиске решений
3. Преодоление нерелевантности ответов нейросетей
4. Преодоление предвзятости людей
5. Три самых ценных типа решений, которые может дать ИИ
6. Как создать максимальную мотивацию решать задачи вместе (гибридный интеллект)
7. Как сделать так, что решения были внедрены, а результат — получен
👉🏻Ссылка на регистрацию
Подключайтесь, будет интересно!
Как найти самые полезные решения бизнес-задачи для вашей команды: 4 лучших фокуса промптинга 2025 года
Я уже писал на основном канале, какие виды решений от ИИ руководители ценят больше всего, а сегодня расскажу о том, как их от ИИ получить.
Сначала объясню, почему этот метод позволяет получить наиболее полезные решения. Рассмотрим поиск решения бизнес-задачи (например, «Как повысить прибыль») группой сотрудников. Если организовать мозговой штурм, сначала участники сессии сгенерируют достаточно много различных решений, но потом будут «ходить по кругу» вокруг уже найденных. Примерно то же самое будет делать и ИИ.
Что делать (с группой людей и ИИ), когда «прямой» способ поиска решений перестал работать?
Давать специальные фокусы для размышления: «как можно больше решений, которые мы еще не пробовали», «как можно больше совершенно нереалистичных решений» и тп. И да — это поможет продвинуть обсуждение и группой людей, и нейросетью. Это метод (и для людей, и для ИИ) известен давно.
Более продвинутый подход — модели типа «7S Маккинзи» или «4P (5P) маркетинга». Они помогают тщательно сфокусироваться на разных направлениях поиска, а потом еще и дают ощущение исчерпывающей полноты списка решений.
Однако есть три типа свежих решений, за который руководители больше всего благодарны (по нашему опыту проведения сессий с использованием ИИ). Я назвал эту модель «OMS» (Original, Missed, Suppressed):
Original — нетривиальные, свежие, неожиданные, неочевидные
Missed — забытые, упущенные, «overlooked»
Suppressed — скрываемые, неудобные, табуированные
Итак, вот методичка по промптингу для поиска наиболее полезных решений бизнес-задач в 2025 году:
1. Собери максимум контента про ситуацию и отдай его группе или ИИ вместе с четко сформулированной задачей
2. Ищи решения в 4 направлениях («обычный» поиск + OMS)
3. Отбери лучшие в каждом направлении, проранжируй
4. Запускай следующую серию поиска (например, используя специальные роли для ИИ или живых людей в подгруппах)
А вот ПРОМПТ (он длинный, поэтому в комментарии). Я использовал все 4 направления поиска в одном промпте. Можно также это делать последовательно, добавляя по одной категории в каждый новый поиск.
Вот ОТВЕТ НЕЙРОСЕТИ (в комментариях, четыре комментария по категориям)
Моя ОЦЕНКА — очень хорошо. Мы, как минимум, удвоили количество рабочих решений после добавления трех категорий модели OMS. Что очень хорошо.
Что дальше?
А какие лайфхаки и модели для поиска решений бизнес-задач используете вы? Делитесь в комментариях.
PS: Выступаю и провожу обучение по теме «Стратегии решения бизнес-задач с помощью ИИ». Пишите @elintis.
Я уже писал на основном канале, какие виды решений от ИИ руководители ценят больше всего, а сегодня расскажу о том, как их от ИИ получить.
Сначала объясню, почему этот метод позволяет получить наиболее полезные решения. Рассмотрим поиск решения бизнес-задачи (например, «Как повысить прибыль») группой сотрудников. Если организовать мозговой штурм, сначала участники сессии сгенерируют достаточно много различных решений, но потом будут «ходить по кругу» вокруг уже найденных. Примерно то же самое будет делать и ИИ.
Что делать (с группой людей и ИИ), когда «прямой» способ поиска решений перестал работать?
Давать специальные фокусы для размышления: «как можно больше решений, которые мы еще не пробовали», «как можно больше совершенно нереалистичных решений» и тп. И да — это поможет продвинуть обсуждение и группой людей, и нейросетью. Это метод (и для людей, и для ИИ) известен давно.
Более продвинутый подход — модели типа «7S Маккинзи» или «4P (5P) маркетинга». Они помогают тщательно сфокусироваться на разных направлениях поиска, а потом еще и дают ощущение исчерпывающей полноты списка решений.
Однако есть три типа свежих решений, за который руководители больше всего благодарны (по нашему опыту проведения сессий с использованием ИИ). Я назвал эту модель «OMS» (Original, Missed, Suppressed):
Original — нетривиальные, свежие, неожиданные, неочевидные
Missed — забытые, упущенные, «overlooked»
Suppressed — скрываемые, неудобные, табуированные
Итак, вот методичка по промптингу для поиска наиболее полезных решений бизнес-задач в 2025 году:
1. Собери максимум контента про ситуацию и отдай его группе или ИИ вместе с четко сформулированной задачей
2. Ищи решения в 4 направлениях («обычный» поиск + OMS)
3. Отбери лучшие в каждом направлении, проранжируй
4. Запускай следующую серию поиска (например, используя специальные роли для ИИ или живых людей в подгруппах)
А вот ПРОМПТ (он длинный, поэтому в комментарии). Я использовал все 4 направления поиска в одном промпте. Можно также это делать последовательно, добавляя по одной категории в каждый новый поиск.
Вот ОТВЕТ НЕЙРОСЕТИ (в комментариях, четыре комментария по категориям)
Моя ОЦЕНКА — очень хорошо. Мы, как минимум, удвоили количество рабочих решений после добавления трех категорий модели OMS. Что очень хорошо.
Что дальше?
А какие лайфхаки и модели для поиска решений бизнес-задач используете вы? Делитесь в комментариях.
PS: Выступаю и провожу обучение по теме «Стратегии решения бизнес-задач с помощью ИИ». Пишите @elintis.