💵Людям платят люди

Это простая истина, которую легко забыть.

Деньги — это просто инструмент, который люди передают друг другу в обмен на ценность.

И когда какой-нибудь "эффективный" менеджер выкатывает фичу, потому что его A/B-тесты показали супер-прибыль, он про эту истину может забыть.

Одно дело, если фича действительно приносит ценность пользователю или решает его задачу (ну и попутно обогащает бигбосса етессна). И совсем другое — когда фича вынуждает пользователя донатить, потому что у него теперь нет иного выбора.

Или еще хуже, когда "эффективный" менеджер действует по схеме: сначала добавляет проблему, а потом предлагает купить ее решение. 😏

В таких случаях прибыль получается только за счет обстоятельств, которые вынуждают пользователя заплатить сверх запланированного (ну или за счет выученной беспомощности пользователя/стокгольмского синдрома).

Было бы круто, если бы "эффективный" менеджер подтверждал ценность фичи, например, NPS-ом пользователей. Да, тут сразу может всплыть отмазка про баннерную слепоту, но это можно обойти, если есть цель узнать мнение пользователя.

Думаю, в таком случае даже ежемесячная (на разумную сумму) подписка будет человечнее.

Главное, не забывать: людям платят люди. Когда вместо обещанного решения проблем создаются невыносимые условия и всё идет вразрез с интересами пользователя, посты в соцсетях об "аскезе" на использование приложения — вполне ожидаемый результат.😐

🤔Можно ли с помощью ИИ решать сложные и критичные задачи?

Автор статьи поделился опытом, как с помощью ИИ он описал модель процесса, преобразовал её в модель состояний и написал код

📎Читать статью

⭐️KPI для бизнес-аналитиков: как оценивать работу аналитика, а не подменять его роль

Автор статьи рассуждает на тему, какие KPI корректные для роли аналитика, а какие — нет.

🔗 Читать статью

🤨Как думаете, KPI для бизнес-аналитика — реальный и необходимый инструмент для оценки эффективности или только способ усилить его  тревожность и навести суеты?

Можно проголосовать реакциями:
👍 KPI необходим для оценки работы аналитика
👾 KPI для роли БА не нужен

🤪Интеграции нового уровня n8n и AI-агенты для автоматизации бизнес-процессов компании

В статье автор показывает:

— как с помощью AI-агентов можно управлять потоками данных, автоматизировать поддержку и даже проверять подлинность документов – все без кода;

— реальные кейсы с примерами использования n8n для интеграции с чат-ботами, корпоративными хранилищами и MCP-серверами;

— какие практические приемы, лайфхаки и рекомендации по проектированию, безопасности и оптимизации рабочих процессов с подходом AI-first.

🔗 Читать статью

🤖Команды ИИ-агентов: как они меняют бизнес-процессы и где их применять

Обзорная статья с описанием того, что такое AI-агенты и AI-команды, как они работают, где будут полезны бизнесу, какие имеют преимущества, риски и ограничения

🔗Читать статью

🥰 Разработка и создание бизнес-процессов: пошаговое руководство с примерами, которые можно применить на практике

В статье рассказывается:
✳️как поэтапно построить процесс: от определения цели до проверки модели;
✳️как правильно распределять роли и ответственность, устанавливать KPI и интегрировать процессы между собой;
✳️какие инструменты помогают быстро визуализировать и оптимизировать схему;
✳️на реальных примерах показывается, как системное моделирование помогает компаниям ускорять операции, сокращать издержки и повышать прозрачность управления.

Эта статья предназначена для владельцев и руководителей компаний, консультантов и бизнес-аналитиков, которые хотят навести порядок в управлении и повысить эффективность.

🔗 Читать статью

🤔Как работают ИИ-агенты и кому они на самом деле нужны

В статье рассказывается, чем ИИ-агенты отличаются от привычных чат-ботов, каким проектам они приносят реальную выгоду и как оценить, готова ли компания к первому пилоту.

🔗 Читать статью

Перевод материалов 5-дневного интенсива по AI-агентам от Google:

✳️Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 1
✳️Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 2
✳️Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 3
✳️Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 4
✳️Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 5

📎Оригинал: 
— Introduction to Agents
— Agent Tools & Interoperability with MCP
— Context Engineering: Sessions, Memory
— Agent Quality
— Prototype to Production