Пишут, что «Джеймс Уэбб», обнаружил в атмосфере экзопланеты химические вещества, которые на Земле обычно связаны с деятельностью живых организмов: диметилсульфид и диметилдисульфид, которые преимущественно вырабатываются морским фитопланктоном и другими микробами💆♂️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Reuters
Scientists find strongest evidence yet of life on an alien planet
In a potential landmark discovery, scientists using the James Webb Space Telescope have obtained what they call the strongest signs yet of possible life beyond our solar system, detecting in an alien planet's atmosphere the chemical fingerprints of gases…
❤20🔥10
Оказывается, если брать годовую подписку на блог Лени, получаешь еще годовую подписку на следующие продукты:
- Bolt
- Cursor (похоже распродан)
- Lovable
- Replit
- v0
- Granola
- Notion
- Linear
- Superhuman
- Perplexity
Общая стоимость всех продуктов превышает 15k🤯 💳
Как ему удалось собрать такой бандл, мое почтение, конечно.
Напомню, что у Лени все еще лучший блог и подкаст для продактов.
UPD: разобрали 😭
- Bolt
- Cursor (похоже распродан)
- Lovable
- Replit
- v0
- Granola
- Notion
- Linear
- Superhuman
- Perplexity
Общая стоимость всех продуктов превышает 15k
Как ему удалось собрать такой бандл, мое почтение, конечно.
Напомню, что у Лени все еще лучший блог и подкаст для продактов.
UPD: разобрали 😭
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Lennysnewsletter
A new perk for annual subscribers: A free year of some of the world's most beloved products (while supplies last)
And new products will continue to be added to this deal over time
👍20
❌ Сделать простой классификатор на входе для распознования благодарности — нет.
✅ Рассказывать в твиттере о миллионах на ответы на благодарность — да.
https://x.com/sama/status/1912646035979239430?s=46
✅ Рассказывать в твиттере о миллионах на ответы на благодарность — да.
https://x.com/sama/status/1912646035979239430?s=46
X (formerly Twitter)
Sam Altman (@sama) on X
@tomieinlove tens of millions of dollars well spent--you never know
😁28👍14
Хороший пример того, до чего доводит гештальт терапия
https://t.me/strategic_move/1184
https://t.me/strategic_move/1184
Telegram
Strategic move: стратегия, продукт и AI
#product_bits
В общем я переключилась с психологов на ChatGPT, и мне понравилось. Отмечу, что этот пост не совет, скорее мой опыт!
Мой мозг ненавидит неопределённость. Ему нужны смыслы, объяснения, в целом у меня запрос к психологу был в том, чтобы «закрыть»…
В общем я переключилась с психологов на ChatGPT, и мне понравилось. Отмечу, что этот пост не совет, скорее мой опыт!
Мой мозг ненавидит неопределённость. Ему нужны смыслы, объяснения, в целом у меня запрос к психологу был в том, чтобы «закрыть»…
🤔7👍5😁2
Записки C3PO
Хороший пример того, до чего доводит гештальт терапия https://t.me/strategic_move/1184
Дополнение к предыдущему посту и плавный переход к достаточно важной проблеме:
- Проблемы "проработок" и бесконечного хождения по кругу — это типичная проблема гештальт-терапии, которой почти полностью нет в КПТ.
- В комментах правильно заметили, что одна из причин, почему LLM плохо справляются в роли терапевта, — это их жесткий confirmation bias.
На самом деле, Confirmation Bias моделей и их легкая адаптивность к почти любой дичи, которую вы им говорите, — одна из самых больших и ключевых проблем, на мой взгляд, которая мешает LLM генерировать больше пользы и внедряться в бизнес. Причин много: начиная от датасетов, методов обучения и заканчивая тем, что часто это тупой абьюз какого-нибудь RL.
Модельки OpenAI, кстати, судя по всему, учат для того, чтобы не поддаваться "провокациям" пользователя и стоять на своем. Видимо, что очевидно для передовых исследователей, они тоже считают это крупной проблемой. Но такие методы обучения, похоже, имеют достаточно болезненные сайд-эффекты: когда модель ошиблась, она начинает упорно стоять на своем и не отходить от неверного пути, который изначально выбрала. Когда я впервые потрогал O1 Pro, это была одна из самых раздражающих в ней вещей.
- Проблемы "проработок" и бесконечного хождения по кругу — это типичная проблема гештальт-терапии, которой почти полностью нет в КПТ.
- В комментах правильно заметили, что одна из причин, почему LLM плохо справляются в роли терапевта, — это их жесткий confirmation bias.
На самом деле, Confirmation Bias моделей и их легкая адаптивность к почти любой дичи, которую вы им говорите, — одна из самых больших и ключевых проблем, на мой взгляд, которая мешает LLM генерировать больше пользы и внедряться в бизнес. Причин много: начиная от датасетов, методов обучения и заканчивая тем, что часто это тупой абьюз какого-нибудь RL.
Модельки OpenAI, кстати, судя по всему, учат для того, чтобы не поддаваться "провокациям" пользователя и стоять на своем. Видимо, что очевидно для передовых исследователей, они тоже считают это крупной проблемой. Но такие методы обучения, похоже, имеют достаточно болезненные сайд-эффекты: когда модель ошиблась, она начинает упорно стоять на своем и не отходить от неверного пути, который изначально выбрала. Когда я впервые потрогал O1 Pro, это была одна из самых раздражающих в ней вещей.
❤20👍7
Записки C3PO
У меня есть одна любимая задача для проверки LLM в скиле написания документов, так как это почти самая частая моя задача. Даю недоделанный док со стратегией "одного маркетплейса", к которому прилагается шаблон этого документа и артефакты с юзер/маркет ресерчем…
Нашел кейс, где новые модельки Open AI o3/o4 расцветают. Это кейсы, где нужен стохастический tool calling для решения задач. Тобишь агенты.
Пример, мне нужно построить сложную модель в эксельке с учетом всяких диффузий по Бассу и прочего. У меня есть базовая, есть цифры, которые нужно найти в интернете, есть методология, которую надо улучшить. Даешь задание o3 в интерфейсе Chat GPT, он улучшает твою методологию, ищет нужные цифры в интернете, пишет код, запускает, строит таблички, делает графики. Кажется, еще один пласт моей работы будет до предела автоматизирован.
Пример, мне нужно построить сложную модель в эксельке с учетом всяких диффузий по Бассу и прочего. У меня есть базовая, есть цифры, которые нужно найти в интернете, есть методология, которую надо улучшить. Даешь задание o3 в интерфейсе Chat GPT, он улучшает твою методологию, ищет нужные цифры в интернете, пишет код, запускает, строит таблички, делает графики. Кажется, еще один пласт моей работы будет до предела автоматизирован.
👍31
Киты плывут на вписку с ЛСД
Нет на свете ничего хуже скептичного дурака с пабмедом наперевес
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁6😎3
Немного управленческих best practices с утра
https://x.com/firstadopter/status/1915510006654321098?s=46
https://x.com/firstadopter/status/1915510006654321098?s=46
X (formerly Twitter)
tae kim (@firstadopter) on X
Incredible.
"I’ve been surprised to learn that, in recent years, the most important KPI for many managers at Intel has been the size of their teams. Going forward, this will not be the case." - Lip-Bu Tan
"I’ve been surprised to learn that, in recent years, the most important KPI for many managers at Intel has been the size of their teams. Going forward, this will not be the case." - Lip-Bu Tan
😁11❤2
Ещё одна причина, по которой я люблю Perplexity и Anthropic, - их визуальный стиль и язык. Кайфово пользоваться продуктом, который приносит не только пользу, но и эстетическое наслаждение, и не выглядит так, будто его сделали студенты за одну ночь во время хакатона.
👍38❤7💯7
Я много ругал Deep Research от Perplexity, но осознал сегодня, что стал пользоваться им чаще, чем от Open AI. А все почему?
Во-первых, они его сильно улучшили.
Во-вторых, если отприоритизировать все мои потребности по частоте возникновения, то получится так:
1. Самый частый кейс с частотой несколько раз в час и больше - получить ответ на вопрос, который меня волнует, здесь и сейчас. Тут решает точность ответа и скорость.
2. Второй по популярности с частотой где-то раз в 2-3 часа - получить развернутый и более глубокий ответ, но окно ожидания может быть увеличено до 5-10 минут. Дольше ждать слишком долго.
3. Ну и последний кейс частотой 1-3 раза в день - требуется глубокое и развернутое исследование и отчет по нему, чтобы с одной максимум 2-х попыток получить исчерпывающий ответ на волнующую меня тему. Лимиты по времени тут уже до нескольких часов увеличиваются изи.
Первый кейс отлично закрывает классический Search Mode в Perplexity Pro. Третья ниша это тот самый Deep Research от Open AI, но второй кейс он решает плохо, ибо время ожидания не вписывается в критерии. И тут как раз после последних обновлений Research Mode от Perplexity решает: он дает достаточно развернутый и качественный ответ, но дает его весьма быстро, вписываясь во временные ограничения. Они его даже переименовали из DeepResearch в просто Research.
Недавний Lightweight режим Deep Research в ChatGPT занимает нишу между Perplexity Research и классическим Deep Research, но ближе к последнему.
В результате все можно отразить в виде триады value/price/speed. Для каждого кейса свои критерии и вот получается, что Research Mode в Perplexity отлично вписался в свою нишу.
Во-первых, они его сильно улучшили.
Во-вторых, если отприоритизировать все мои потребности по частоте возникновения, то получится так:
1. Самый частый кейс с частотой несколько раз в час и больше - получить ответ на вопрос, который меня волнует, здесь и сейчас. Тут решает точность ответа и скорость.
2. Второй по популярности с частотой где-то раз в 2-3 часа - получить развернутый и более глубокий ответ, но окно ожидания может быть увеличено до 5-10 минут. Дольше ждать слишком долго.
3. Ну и последний кейс частотой 1-3 раза в день - требуется глубокое и развернутое исследование и отчет по нему, чтобы с одной максимум 2-х попыток получить исчерпывающий ответ на волнующую меня тему. Лимиты по времени тут уже до нескольких часов увеличиваются изи.
Первый кейс отлично закрывает классический Search Mode в Perplexity Pro. Третья ниша это тот самый Deep Research от Open AI, но второй кейс он решает плохо, ибо время ожидания не вписывается в критерии. И тут как раз после последних обновлений Research Mode от Perplexity решает: он дает достаточно развернутый и качественный ответ, но дает его весьма быстро, вписываясь во временные ограничения. Они его даже переименовали из DeepResearch в просто Research.
Недавний Lightweight режим Deep Research в ChatGPT занимает нишу между Perplexity Research и классическим Deep Research, но ближе к последнему.
В результате все можно отразить в виде триады value/price/speed. Для каждого кейса свои критерии и вот получается, что Research Mode в Perplexity отлично вписался в свою нишу.
❤16👍9🔥6
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
X (formerly Twitter)
Marc Andreessen 🇺🇸 (@pmarca) on X
“Socialism.”
❤5💔3🤔1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁14❤10💯1
Forwarded from Время Валеры
Недавно на одной встрече, очень большой начальник заметил: с учётом того, что мы теперь много нанимаем по всему миру и в разных часовых зонах, умение писать становится критически важным.
Спорить с этим сложно, и переоценить важность тоже. К сожалению, многие люди катастрофически не умеют формулировать свои мысли — отсюда все эти «давай быстро созвонимся», «пересечёмся раз на раз» или голосовые сообщения. Не всегда, но очень часто это происходит не потому, что встреча действительно нужна, а потому что человек просто не в состоянии организовать свой словесный салат во что-то внятное. В итоге он выливает свои мысленные помои на собеседника в надежде, что тот переработает это во что-то осмысленное — вместо того чтобы самому потратить время и внимание.
Черчилль как-то написал: «Прости, времени было мало, поэтому письмо длинное». И почти все это понимают на подсознательном уровне — отсюда все мемы и приколы про голосовые сообщения. Сложно переоценить важность хорошей культуры письма: она не только экономит кучу времени и сил, позволяет работать асинхронно, но со временем ещё и учит человека мыслить собранно и чётко.
Возможно, не стоит доходить до пределов ребят из провинции Лакония с их «если», но пример с них брать точно стоит. В здоровом письме — здоровый дух. А лучшая встреча - это короткая встреча
Спорить с этим сложно, и переоценить важность тоже. К сожалению, многие люди катастрофически не умеют формулировать свои мысли — отсюда все эти «давай быстро созвонимся», «пересечёмся раз на раз» или голосовые сообщения. Не всегда, но очень часто это происходит не потому, что встреча действительно нужна, а потому что человек просто не в состоянии организовать свой словесный салат во что-то внятное. В итоге он выливает свои мысленные помои на собеседника в надежде, что тот переработает это во что-то осмысленное — вместо того чтобы самому потратить время и внимание.
Черчилль как-то написал: «Прости, времени было мало, поэтому письмо длинное». И почти все это понимают на подсознательном уровне — отсюда все мемы и приколы про голосовые сообщения. Сложно переоценить важность хорошей культуры письма: она не только экономит кучу времени и сил, позволяет работать асинхронно, но со временем ещё и учит человека мыслить собранно и чётко.
Возможно, не стоит доходить до пределов ребят из провинции Лакония с их «если», но пример с них брать точно стоит. В здоровом письме — здоровый дух. А лучшая встреча - это короткая встреча
❤34👍12💯10👏1
Время Валеры
Недавно на одной встрече, очень большой начальник заметил: с учётом того, что мы теперь много нанимаем по всему миру и в разных часовых зонах, умение писать становится критически важным. Спорить с этим сложно, и переоценить важность тоже. К сожалению, многие…
В комментариях к посту Валеры и его репосту в Сиолошной многие отстаивают мысль, что голосовое обсуждение проще и быстрее текстовой коммуникации. Парадоксально, но этот аргумент лишь подтверждает исходный тезис. Когда человеку легче пробиться через плотный календарь и организовать встречу, чем четко сформулировать мысль на письме, это красноречиво свидетельствует о его затруднениях с письменной коммуникацией.
При этом догматизмом страдать тоже не нужно. Текст не является панацеей и есть ситуации, когда устное или визуальное общение действительно предпочтительнее, но таких ситуаций диспропорционально меньше.
Письменная коммуникация имеет свои ограничения, главное из которых — субъективность восприятия. Каждый читатель привносит собственную эмоциональную окраску в прочитанное. Поэтому встречи, где критически важен эмоциональный контакт — первые знакомства, развернутая обратная связь, разрешение конфликтов или 1-1 с подчиненными — трудно перевести в текстовый формат. Однако способность грамотно и экологично изложить фидбек на письме зачастую отражает умение деликатно донести его и при личном общении.
Качественно составленный 6-pager всегда превосходит презентацию, где выступающий полагается лишь на жестикуляцию на фоне слайдов с несколькими картинками. Но принятие решений в письменном формате осложняется асинхронностью коммуникации. Для обсуждения стратегических ставок и принятия важных решений о запусках предпочтительнее живое общение, поскольку оно способствует достижению консенсуса и вовлеченности всех участников.
Стоит ли, однако, тратить драгоценное время на встречу, организованную человеком, который присылает приглашение с лаконичным названием "Синк", без описания, адженды, целей и ожидаемых результатов, но при этом приглашает 25 сотрудников, суммарная почасовая ставка которых сопоставима с его месячным окладом?
В конечном счете, письмо, голос, визуал и другие средства — это инструменты коммуникации в нашем арсенале. Мастерство заключается не в слепой приверженности одному из них, а в умении выбрать наиболее подходящий инструмент для конкретной ситуации. Способность гибко переключаться между различными форматами коммуникации в зависимости от контекста и целей — вот что действительно отличает настоящего профессионала.
При этом догматизмом страдать тоже не нужно. Текст не является панацеей и есть ситуации, когда устное или визуальное общение действительно предпочтительнее, но таких ситуаций диспропорционально меньше.
Письменная коммуникация имеет свои ограничения, главное из которых — субъективность восприятия. Каждый читатель привносит собственную эмоциональную окраску в прочитанное. Поэтому встречи, где критически важен эмоциональный контакт — первые знакомства, развернутая обратная связь, разрешение конфликтов или 1-1 с подчиненными — трудно перевести в текстовый формат. Однако способность грамотно и экологично изложить фидбек на письме зачастую отражает умение деликатно донести его и при личном общении.
Качественно составленный 6-pager всегда превосходит презентацию, где выступающий полагается лишь на жестикуляцию на фоне слайдов с несколькими картинками. Но принятие решений в письменном формате осложняется асинхронностью коммуникации. Для обсуждения стратегических ставок и принятия важных решений о запусках предпочтительнее живое общение, поскольку оно способствует достижению консенсуса и вовлеченности всех участников.
Стоит ли, однако, тратить драгоценное время на встречу, организованную человеком, который присылает приглашение с лаконичным названием "Синк", без описания, адженды, целей и ожидаемых результатов, но при этом приглашает 25 сотрудников, суммарная почасовая ставка которых сопоставима с его месячным окладом?
В конечном счете, письмо, голос, визуал и другие средства — это инструменты коммуникации в нашем арсенале. Мастерство заключается не в слепой приверженности одному из них, а в умении выбрать наиболее подходящий инструмент для конкретной ситуации. Способность гибко переключаться между различными форматами коммуникации в зависимости от контекста и целей — вот что действительно отличает настоящего профессионала.
💯54👍7🔥6❤4
Похоже, в моем AI арсенале поселится еще одна апка - Granola.
Это апка для ведения заметок, которая умеет транскрибировать диалоги и превращать их в красивые и хорошо структурированные заметки. Звучит стандартно, да?
Ключевые отличия от обычных подобных сервисов:
- Апка (Mac или iOS) умеет слушать системный in/out звук, поэтому не привязана к интеграциям всяких ботов в Zoom и прочее, а, по сути, может работать всегда и везде. Очень удобно положить на оффлайн митинге телефон, который фоном все просто запишет и превратит это в клевую заметку.
- Можно делать заметки по ходу митинга и они будут учитываться при финализации с помощью AI. Я часто на митингах закидываю какие то тезисы и прочие мысли, чтобы не потерялись, а теперь они еще привязаны к обсуждению и AI сможет это понять и расширить это.
- Если на работе юзаете Google календарь (я нет), по идее, апка может привязывать заметки к митингу вычленять участников, их контакты и добавлять контекст к заметке
- С каждой заметкой можно "початиться" и попросить что-то сделать: Q&A, Action Items, Follow Up Email после митинга и тд.
Модель - фримиум с ограничением на количество митингов. С подпиской их нет.
По идее, несложно написать свой подобный враппер, но кому не лень?
Это апка для ведения заметок, которая умеет транскрибировать диалоги и превращать их в красивые и хорошо структурированные заметки. Звучит стандартно, да?
Ключевые отличия от обычных подобных сервисов:
- Апка (Mac или iOS) умеет слушать системный in/out звук, поэтому не привязана к интеграциям всяких ботов в Zoom и прочее, а, по сути, может работать всегда и везде. Очень удобно положить на оффлайн митинге телефон, который фоном все просто запишет и превратит это в клевую заметку.
- Можно делать заметки по ходу митинга и они будут учитываться при финализации с помощью AI. Я часто на митингах закидываю какие то тезисы и прочие мысли, чтобы не потерялись, а теперь они еще привязаны к обсуждению и AI сможет это понять и расширить это.
- Если на работе юзаете Google календарь (я нет), по идее, апка может привязывать заметки к митингу вычленять участников, их контакты и добавлять контекст к заметке
- С каждой заметкой можно "початиться" и попросить что-то сделать: Q&A, Action Items, Follow Up Email после митинга и тд.
Модель - фримиум с ограничением на количество митингов. С подпиской их нет.
По идее, несложно написать свой подобный враппер, но кому не лень?
Granola
Granola — The AI notepad for people in back-to-back meetings
Granola takes your raw meeting notes and makes them awesome. No awkward meeting bots - just beautiful notes for you and your team, every single time.
1👍29❤2🔥1
Записки C3PO
Срезонировал пост Карпатого про evaluation-кризис LLM'ок. TLDR: - Cтарые метрики устарели, а новые ненадёжны. - Модели переобучаются под существующие бенчмарки, снижая их объективность. - В настоящее время невозможно точно определить реальное качество современных…
Заменил Superwhisper на Wispr Flow.
Wispr Flow лучше понимает контекст и чётко выполняет голосовые команды при работе с текстом.
К примеру, команду: «Напиши письмо на английском, в котором ты спрашиваешь Лебовски где мои деньги», он сразу поймет, в отличие от Superwhisper, который это делает по настроению. То есть не просто транляция речи в текст.
Еще жирный плюс Wispr Flow это оч маленькое всплывающее окно (скорее иконка) при распозновании речи, которое появляется внизу экрана над доком, а не огромная штука на переднем фоне.
Wispr Flow лучше понимает контекст и чётко выполняет голосовые команды при работе с текстом.
К примеру, команду: «Напиши письмо на английском, в котором ты спрашиваешь Лебовски где мои деньги», он сразу поймет, в отличие от Superwhisper, который это делает по настроению. То есть не просто транляция речи в текст.
Еще жирный плюс Wispr Flow это оч маленькое всплывающее окно (скорее иконка) при распозновании речи, которое появляется внизу экрана над доком, а не огромная штука на переднем фоне.
🔥21👍5
Пример того, как по-разному работают модели Anthropic и их конкуренты: если Клоду сказать, выделив текст в документе, в котором он указал какую-то цифру, что для цифры нужен источник этих данных, он признает необходимость источника и изменит утверждение на более общее, не требующее подтверждения ссылками. А если моделям OpenAI или DeepSeek дать аналогичное указание, то они придумывают несуществующие источники, статьи и исследования для подтверждения информации. Но, справедливости ради, модели OpenAI с большей вероятностью назовут существующий источник.
👍31❤5
Forwarded from CX: Стратегическая логика (Михаил Руденко)
– Этот фреймворк не работет!
– А как ты понял?
– Ну я попробовал, у меня не получилось.
Забавная зарисовка из жизни. Но вообще-то ведь именно так и происходит. Почти нигде в современных компаниях методологии не применяются так, как их задумывали авторы. Почему?
Можно, конечно, искать проблемы в самих методологиях. И они там действительно есть. Я знаю крайне мало фреймворков, которые бы обладали внутренними механизмами их проверки на корректность. Особенно, если это условно "гуманитарные" фреймворки.
Ты можешь заполнить бизнес-модель Остервальдера любой чушью, и она никак тебя не огородит от этой чуши. Та же история с JTBD, та же с CJM. Все они построены по единой схеме: там есть "вместилище", но нет критериев проверки правильности содержания этого "вместилища". Это всегда остается ответственностью заполняющего. И это огромная проблема.
Но эта проблема не самая главная. В конце концов, если вы командой заполняете какой-то фреймворк с размытыми рамками, кто вам мешает договориться о них для себя?
И вот тут мы приходим к ключевой, как мне кажется, беде. Почти никто в современных компаниях не любит думать о правильности того, что он делает вообще. В целом. Не любит рефлексировать о методах, о логике своих действий. Все предпочитают как можно скорее "показать результат". И нет никакого стремления этот результат самопроверить и самоулучшить. Я помню, как будучи еще преподом в ВШЭ наблюдал, как люди приносили на защиты (!) дипломные презентации, содержащие грамматические ошибки, недописанные предложения и даже черновые слайды! Взрослые люди, сотрудники корпораций. Они просто поленились финально вычитать свою же презентацию.
Мало задавать себе вопрос "а не х.ню ли я делаю?" Это модный, но бесполезный речекряк. Если ты не можешь по честноку и без дураков проанализировать свою работу, тебе всегда будет казаться, что нет, не х.ню – вот же, доска миро вся в стикерах, табличка полностью заполнена, что еще нужно? А если в итоге ничего не получилось – ну так это эксперимент, мы живём в быстроменяющемся мире и всё такое.
Такое некритичное отношение к себе и своему труду видится мне частным следствием общей культуры "этичной обратной связи", когда ни в коем случае нельзя говорить человеку, что он сделал что-то плохо, нужно обязательно показывать как лучше и в конце похвалить по голове, потому что сам-то он, конечно, молодец, просто вот тут надо исправить. А поскольку внутренних механизмов проверки нет (см. абзац выше), то проще принять работу – и так сойдет. Впрочем, даже если критерии и есть, "проверяющий" зачастую сам настолько не погружен в вопрос, что ему всё равно бы ничего не помогло.
Вот и выходит, что фреймворки не работают в основном потому что пользователи даже не попробовали представить себе его правильную работу. Ибо работать с фреймворком – это значит мыслить им, а не заполнять им стикеры. А вопрос "правильно ли я мыслю" обычно очень и очень не нравится людям.
Ибо там почти всегда бездна и страшное.
– А как ты понял?
– Ну я попробовал, у меня не получилось.
Забавная зарисовка из жизни. Но вообще-то ведь именно так и происходит. Почти нигде в современных компаниях методологии не применяются так, как их задумывали авторы. Почему?
Можно, конечно, искать проблемы в самих методологиях. И они там действительно есть. Я знаю крайне мало фреймворков, которые бы обладали внутренними механизмами их проверки на корректность. Особенно, если это условно "гуманитарные" фреймворки.
Ты можешь заполнить бизнес-модель Остервальдера любой чушью, и она никак тебя не огородит от этой чуши. Та же история с JTBD, та же с CJM. Все они построены по единой схеме: там есть "вместилище", но нет критериев проверки правильности содержания этого "вместилища". Это всегда остается ответственностью заполняющего. И это огромная проблема.
Но эта проблема не самая главная. В конце концов, если вы командой заполняете какой-то фреймворк с размытыми рамками, кто вам мешает договориться о них для себя?
И вот тут мы приходим к ключевой, как мне кажется, беде. Почти никто в современных компаниях не любит думать о правильности того, что он делает вообще. В целом. Не любит рефлексировать о методах, о логике своих действий. Все предпочитают как можно скорее "показать результат". И нет никакого стремления этот результат самопроверить и самоулучшить. Я помню, как будучи еще преподом в ВШЭ наблюдал, как люди приносили на защиты (!) дипломные презентации, содержащие грамматические ошибки, недописанные предложения и даже черновые слайды! Взрослые люди, сотрудники корпораций. Они просто поленились финально вычитать свою же презентацию.
Мало задавать себе вопрос "а не х.ню ли я делаю?" Это модный, но бесполезный речекряк. Если ты не можешь по честноку и без дураков проанализировать свою работу, тебе всегда будет казаться, что нет, не х.ню – вот же, доска миро вся в стикерах, табличка полностью заполнена, что еще нужно? А если в итоге ничего не получилось – ну так это эксперимент, мы живём в быстроменяющемся мире и всё такое.
Такое некритичное отношение к себе и своему труду видится мне частным следствием общей культуры "этичной обратной связи", когда ни в коем случае нельзя говорить человеку, что он сделал что-то плохо, нужно обязательно показывать как лучше и в конце похвалить по голове, потому что сам-то он, конечно, молодец, просто вот тут надо исправить. А поскольку внутренних механизмов проверки нет (см. абзац выше), то проще принять работу – и так сойдет. Впрочем, даже если критерии и есть, "проверяющий" зачастую сам настолько не погружен в вопрос, что ему всё равно бы ничего не помогло.
Вот и выходит, что фреймворки не работают в основном потому что пользователи даже не попробовали представить себе его правильную работу. Ибо работать с фреймворком – это значит мыслить им, а не заполнять им стикеры. А вопрос "правильно ли я мыслю" обычно очень и очень не нравится людям.
Ибо там почти всегда бездна и страшное.
🔥22❤13😁2💯2
CX: Стратегическая логика
– Этот фреймворк не работет! – А как ты понял? – Ну я попробовал, у меня не получилось. Забавная зарисовка из жизни. Но вообще-то ведь именно так и происходит. Почти нигде в современных компаниях методологии не применяются так, как их задумывали авторы. Почему?…
Очередной пост Миши Руденко прям по живому. Потому что корявая имплементация фреймворков в индустрии это одна из главных моих болей. Столько людей вокруг с ПТСР от аджайла, скрама или OKR, который вызван по факту абсолютно непрофессиональным исполнением.
Я бы еще добавил, что одна из главных причин этого то, что каждый думает, что он самый умный и начинает менять на старте готовую методологию, даже не попробовав запустить, как есть. А потом бегают и рассказывают, какие хреновые и неработающие системы.
Один мой знакомый как-то сказал: «никто не спорит, что если в ракете поменять какую-то цифру в формуле или букву в коде, то она не взлетит или взорвется в воздухе, а когда дело доходит до каких нибудь фреймворков на работе, то каждый резко начинает считать, что он самый умный и может поменять все и оно будет работать»
Я бы еще добавил, что одна из главных причин этого то, что каждый думает, что он самый умный и начинает менять на старте готовую методологию, даже не попробовав запустить, как есть. А потом бегают и рассказывают, какие хреновые и неработающие системы.
Один мой знакомый как-то сказал: «никто не спорит, что если в ракете поменять какую-то цифру в формуле или букву в коде, то она не взлетит или взорвется в воздухе, а когда дело доходит до каких нибудь фреймворков на работе, то каждый резко начинает считать, что он самый умный и может поменять все и оно будет работать»
💯23👍4❤2👏1