Глобальные тренды. Природа и экономика. Часть 2

Природа
Что с ней будет, кажется, предсказать невозможно. Нам, городским жителям, кажется, что люди оказывают на окружающую среду огромное влияние. Но стоит случиться землетрясению, цунами, извержению вулкана, и сразу становится понятно, что мы себя сильно переоцениваем. Поэтому тут давайте просто наблюдать и реагировать по ситуации.

Экономика
Социальные и политические изменения — прямое следствие изменений в экономике, так что тут особенно интересно.

Думаю, что здесь два главных для нас тренда: дальнейшая цифровизация всего на свете и уже практически свершившийся переход от однополярного (США-центричного) к многополярному миру.

Цифровизация и планирование
- крупные корпорации и страны наращивают вычислительные мощности;
- накапливают большие данные обо всём на свете, чтобы анализировать, сопоставлять и строить многофакторные прогнозы и обучать свои LLM;
- развиваются методы обработки и анализа данных;
- увеличивается точность прогнозов (например, спроса, скорости сбыта и т. д.), контроль качества и эффективности производства и т. д.

Крупные компании продумывают стратегии на годы вперёд, планируют ближайший год, квартал, неделю. Компании-монополисты по объему производства и по количеству сотрудников уже больше некоторых государств. И похоже на то, что это планирование потихоньку ведёт нас к плановой экономике. Не такой, как была в СССР — совсем нового уровня точности и с другим идейным смыслом.

Многополярная экономика, многополярный мир и фрагментированный интернет как отражение ситуации
Я уже лет 5-6 назад слышала прогнозы, что из-за кризиса в экономике США будет снижаться значимость доллара как мировой резервной валюты. Но тогда это казалось ещё не таким очевидным, как сейчас.

Процесс сильно подстегнуло многократное нарушение США экономических договорённостей с другими странами и санкционная война. Право сильного работало, когда сильный действительно крепко стоял на ногах. Теперь уже громкие заявления США не оказывают такого воздействия.

Другие крупные экономики вроде Индии, Китая, Бразилии, Турции решили застраховаться от вмешательства США в свои дела, и переходят на расчёты в национальных валютах без привязки к курсу доллара, налаживают товарообмен друг с другом и больше не так ориентируются на сбыт в США и Европу. Особенно с учётом того, что в западных странах снижается покупательная способность населения, и эти рынки становятся менее привлекательными.

Чтобы подстраховаться от попыток манипулирования собственным населением как средства конкурентной борьбы, и чтобы защититься от прямых хакерских угроз цифровизированной инфраструктуре, крупные экономики мира стали выстраивать более плотные границы в интернете. В целом, крупные компании давно по возможности изолировали свой интранет от конкурентов, воров и мошенников. Логично, что страны тоже к этому идут.

Продолжение — чуть попозже:)

#будущее_дизайна_продукта

Глобальные тренды. Наука и технологии. Часть 3

1. Беспроводная связь следующего поколения

Мобильная связь 4G (она же LTE) передаёт 100 Мбит / с, 5G — 1−2 Гбит / с. 4G позволила смотреть потоковое видео, 5G позволит работать, например, с объёмным пространством в реальном времени. Например, транслировать аватары людей, взаимодействовать с действительно умным пространством вокруг нас и т. д.

Но самое прикольное, что не дожидаясь повсеместного внедрения 5G, Huawei, например, прорабатывает концепцию 6G. Какой она будет? Они на эту тему даже отдельную книжечку выпустили. Если коротко, вот ключевые идеи:
— пропускная способность — 1 Тбит / с;
— 6G заточен под ИИ и «интернет чувств» (тактильные ощущения, запахи, голограммы). Или, может, под нейроинтерфейс?

Это не только фантазии на тему: в 2025 году в Китае уже испытали связь 280 Гбит / с. А целевая картина ориентировочно будет внедряться к 2028—2030 году.

Однако, есть у нас и противоположный тренд. Последние 3 года показали, что отличная связь не только полезна, но и смертоносна. Так что стоит быть готовыми к тому, что будут развиваться не только технологии улучшения связи, но и её подавления. И кодирования. Как, впрочем, происходит с момента её появления.

2. Сочетание централизованных и децентрализованных вычислений

Чтобы и дальше экспериментировать с данными и нейросетями, надо как-то дать людям доступ к достаточно большим мощностям, не слишком увеличивая объём и стоимость устройств. Особенно мобильных. И тут есть вариант — распределять вычисления между сервером и конечным устройством пользователя.

3. Интернет вещей

Вроде, не новый тренд, но текущие умные устройства пока не такие уж и умные. И идее интернет вещей — это своего рода нервная система квартиры, дома, завода, города или планеты:
— «Органы чувств» — датчики, фиксирующие состояние. Например, в квартире это могут быть датчики дыма, температуры воздуха, температуры воды, протечек, движения, камеры наблюдения.
— «Центральная нервная система» для обработки данных и принятия решения — облачные вычислительные центры.
— «Органы, обеспечивающие ответную реакцию организма». В примере с квартирой — рубильники, вентили, умные лампочки и т. д.

Окружение превращается в робота, который реагирует на изменения согласно определенным алгоритмам. Это может быть по-настоящему интересно.

4. Блокчейн

Блокчейн — цифровая учетная книга для подтверждения информации. Тренд не новый, конечно, — уже несколько лет назад всем оскомину набил. Однако он никуда не ушёл, он с нами, «в этой комнате»:

— хайп вокруг NFT развеялся, а криптовалюты остались и даже стали новой нормой;

— люди поняли, что сами по себе криптовалюты никакой ценности не представляют, если не обеспечены чем-то более-менее реальным: нецифровыми активами, военной мощью или хотя бы харизмой фаундера;

— до крипты потихоньку добиралась неповоротливая законодательная машина. Появились государственные цифровые валюты (юани, рубли и т. д.) Зачем? Чтобы отслеживать все цепочки транзакций каждой денежной единицы. По идее, это должно затруднять уклонение от налогов и мошенничество. Но на практике до этого ещё далеко.

Что ещё интересного нас ожидает с блокчейном под капотом? Думаю, что на блокчейн будут переезжать:

— цифровые договоры на реальные физические объекты (например, квартиры) или услуги;

— медицинские карты и другие чувствительные документы;

— проверка подлинности (препаратов в фармацевтике, продуктов в пищевой промышленности, авторского права для цифровых произведений и т. д.)

Продолжение следует

#будущее_дизайна_продукта

Небольшое отступление от нашей беседы. Хочу порекомендовать всем канал Юли о стратегии развития продуктов и управлении командами. Юля — исключительно толковая. Мне очень знакомы проблемы, о которых она рассказывает, и близки решения, которые предлагает.

Когда “сделайте продукт” перестаёт работать

Я обожаю руководителей, которые не просто говорят, а пытаются нащупать смысл того, что значит «продуктовый подход» в их компании.

Это часто выглядит так: в какой-то момент ты ловишь себя на том, что сказал команде «Сделайте продукт», и вдруг понимаешь - а ведь ты сам не до конца объяснил, что именно ты от них хочешь получить.

Я всё чаще думаю, что качество продукта - это отражение качества разговоров в команде. Можно построить любую структуру, прописать KPI, завести OKR-ы, но если разговоры внутри команды поверхностные, если в них нет любопытства, честности и смысла - продукт будет таким же.

Когда руководитель говорит: «Сделайте продукт», команда слышит: «Сделайте что-нибудь».

Но это не про действия, это про разговор, который должен случиться: что мы считаем рынком и продуктом, как поймём, что сделали шаг вперёд, и где проходит граница “достаточно хорошо”. Зрелые команды говорят иначе. У них есть ритм и намерение.

1. Сделай так, чтобы разговоры были осознанными.
Не просто «что мы делаем», а «почему, зачем, как поймём, что получилось».

2. Дай язык и артефакты.
Покажи, как выглядит “хорошо проверенная гипотеза” - быстро, дёшево, с конкретным выводом, что нового мы знаем о рынке/клиенте/себе
Покажите, как вы принимаете решения: Что выбрали / Что не делаем / Какие trade-offs / Показатель, по которому решим, были ли правы, почему гипотезы/инициативы закрываем

3. Критерий успеха.
Как поймём, что сделали не зря - любой измеримый маркер, который отличает результат от просто активности.

Продолжаем про глобальные тренды в науке и технике, которые повлияют на нашу работу. Часть 4

5. Искусственный интеллект (куда же без него)

Теперь уже совсем очевидно, что это не просто волна хайпа, а основа следующего большого технологического цикла.

У каждой LLM две основных функции: распознание смысла и генерация контента.

Распознание смысла
Нейросети можно «натаскать» анализировать любые типы цифровых данных: тексты, изображения, видео, данные с каких-либо датчиков (звук, запах, вкус, температура, рентгеновское излучение, магнитное поле и т. д.)

Сейчас уже много моделей умеют проводить «простой» анализ одного типа данных. Например, считывать смысл или определять эмоции автора текста. На практике это используется, например, для анализа отношения общества к компании, персоне или событию по сообщениям в социальных сетях (как это делают, например, «Ашманов и партнёры»).

Определение эмоций по голосу используется в работе многих коллцентров. Не хочу давать вредные советы, но если в коллцентре вам отвечает робот, и вы не можете добиться от него нужного результата, попробуйте устроить истерику:) Скорее всего, алгоритм перенаправит вас на оператора.

А ещё уже сейчас есть продукты, которые анализируют микроэмоции в мимике и жестах. Это может использоваться как детектор лжи или как способ анализировать реакцию потребителей, например, на фильм, игру или интерефейс продукта.

Следующий шаг — комплексный анализ сингалов разного происхождения: текста, интонаций в голосе, мимики, жестов, позы с учётом культурного и ситуационного контекста.

Генерация контента
Простая генерация ответов на вопросы, изображений, видео, музыки, речи — уже повседневность.

Если говорить про то, где используются более сложные генерации, то это, например:
— модели среды и объектов в игровых движках (Unreal Engine 5 + Metahuman, Unity + Ziva Dynamics)
— реалистичное поведение частиц и анимация сложных объектов в реальном времени (например, для имитации объёмного освещения, отражений, воды, волос и шерсти, тканей в играх)
— моделирование движения и управления поведением объектов и группами объектов: NPC в играх, беспилотные автомобили, роботы на производстве или рой дронов.


Я помню, как пару лет назад концепт-художники на Artstation устроили бунт в панике перед ИИ. Кажется, сейчас паника утихла, и все поняли, что ИИ — не может заменить творческого человека. ИИ стал ещё одним рабочим инструментом, ускоряющим работу.

А ещё те, кто создают свои собственные модели, становятся владельцами платформ и будут задавать правила игры для всех, кто хочет их использовать в своей работе. Сейчас, с появлением браузеров Atlas (от Open Ai с ChatGPT под капотом) и Comet (с Perplexity), это уже реальность, а не прогноз на будущее.

Если хотите следить за новостями о нейросеточках, очень рекомендую вот этих ребят:

1. Антон Вдовиченко — я училась у Антона в Британке, дважды работала в его компании, и сейчас у нас бывают совместные проекты и курсы. Антон — предприниматель, гик, разработчик и музыкант. Ведёт свой канал с новостями на тему нейросетей: @aiwizards

2. Костя Кичинский — технологический евангелист, работал с Microsoft, Платформой НТИ и многими другими компаниями и организациями. Костя пишет о любых перспективных технологиях, но в последнее время, конечно, больше о нейросетях — @quantumquintum

3. Быстрые новости без серьёзного анализа, для тех, кто хочет быть на острие — @neuraldvig


Дальше поговорим о роботах, медицине и кибернетике:)

#будущее_дизайна_продукта

Всем привет! Ребята из соседней команды в Альфе изучают опыт пользователей в области благотворительности. Если не трудно, расскажите, пройдите, пожалуйста, опрос на тему благотворительности. Это очень поможет сделать всё правильно и для людей.

Прекрасным воскресным вечером вернёмся к научным и технологическим трендам, которые повлияют на будущее нашей профессии. Часть 5

6. Робототехника

Продолжает развиваться компьютерное зрение и анализ информации с разных других типов датчиков (звука, температуры, ускорения и т. д.). Значит, роботы смогут воспринимать мир так, как недоступно человеку. А за счёт развития ИИ, будут лучше его понимать: речь, мимику, жесты, эмоции, — и сопоставлять всё это с контекстом.

Продолжается поиск лёгких, гибких и прочных материалов, устойчивых к неблагоприятным факторам внешней среды, которые позволят экспериментировать с формой, размерами, типом движения роботов и средой их «обитания». Можно будет имитировать живых существ или создавать что-то принципиально новое: в том числе гигантских или микроскопических роботов.

Более эффективные источники энергии помогут дольше сохранять автономность. Можно будет отправлять роботов в места, недоступные человеку (морские глубины, другие планеты). Это делают уже сейчас, но с развитием технологий, роботам будут открыты ещё более труднодоступные места, а действовать там роботы будут ещё эффективнее.

ИИ в сочетании с сетевыми технологиями позволит роботам «читать мысли» друг друга и работать в команде. Тут становится немного тревожно на тему Скайнета, ну да ладно.

А чтобы усилить вашу тревожность, посмотрите видео, которое на днях выпустила китайская компания по производству роботов Ubtech Robotics. Они подготовили партию антропоморфных роботов, которые будут работать на китайских автомобильных заводах. Будущее уже наступило, и это выглядит воодушевляюще и одновременно страшновато.

#будущее_дизайна_продукта

Китайская компания Ubtech выпустила первую в мире массовую партию человекоподобных роботов для производства. Эти гуманоиды не требуют пауз на зарядку и сами меняют аккумуляторы.

Уже свыше сотни роботов отправлены на заводы BYD, Geely, FAW Volkswagen, Dongfeng и Foxconn, где они будут собирать автомобили и электронику.

Будущее наступило.

Ребята из моей позапрошлой команды (соцсеть Пульс в Т-Банке) ищут дизайнера. Вдруг кому-то тут актуально:)

Коллеги в Т-банке ищут старшего продуктового дизайнера с фокусом на UI, посмотрите мб кому-то релевантно:

Всем привет.

Меня зовут Марина, лид дизайн-команды сошиала в Т-Банке.

Я с хорошими новостями, наша команда снова расширяется.
А это значит, что у нас появилось новое вакантное место для суперзаряженного синьорного чувака с сильным визуалом.

Если это про тебя, пиши скорее в личку @hobuse

А познакомиться ближе с вакансией и командой можно по ссылке

👉 Вакансия

Тренды в науке и технике, которые изменят профессию продуктового дизайнера. Часть 6

7. 3D-печать

Звучит не очень свежо? Волна хайпа действительно прошла, а вот перспективы остались.

Сейчас 3D-печать используется для прототипирования сложных форм. Если получится сделать технологию дешевой, это изменит производство средств производства, одежду, промышленный дизайн, архитектуру и внешний вид городов.

При чём тут дизайн цифровых продуктов? По-моему, 3D-печать — один из способов создавать настоящий фиджитал, а это уже наша полянка.


8. Иммерсивные технологии

В каком-то смысле, это 3D-печать наоборот:) Виртуальная, дополненная реальность и их разновидности ещё изменят способ создания и восприятия контента, хоть и не так, как рассказывал Марк Цукерберг.

Сейчас иммерсивные технологии используются в нишевых игрушках или, наоборот, в сложных прикладных задачах. Например, в Центре нейрохирургического моделирования и виртуальной реальности Стэнфордского университета VR используется для детального планирования сложных операций на головном мозге (например, для удаления опухолей). Симуляция создаётся по данным компьютерной и магнитно-резонансной томографии.

Виртуальные прототипы хороши там, где цена ошибки превышает стоимость создания сложной трёхмерной графики.

Мне интересно, как будет развиваться технология. По-моему, для полного погружения и веры в виртуальную реальность нужны дополнительные сенсорные симуляции, помимо картинки и звука:
- тактильное воздействие;
- температура;
- запах;
- вкус;
- чувство положения в пространстве;
- проприорецепция;
- боль.

Над тактильным воздействием уже работают. Есть, например, прототип «электронной кожи». Но тут проблема: чтобы передать реалистичные прикосновения к одной руке требуется пропускная способность сети в 1 Гбит / с.

Над «передачей» запаха тоже уже задумались и даже придумали варианты. Есть генераторы запахов для VR-игр. Для этого используют пять картриджей с разоличными запахами (например, океана, дерева или почвы), которые выборочно выпускаются в необходимый момент, соответствующий тому, что происходит в симуляции. Однако это дорого, а запахам нужно время, чтобы выветриться, так что эффект от использования картриджей получается пока не очень реалистичным. Но это только начало.

Ещё одна проблема современного VR — это убедительность перемещения в пространстве: виртуальная среда может быть какой угодно, но пользователь при этом находится, скорее всего, в довольно ограниченном и заставленном вещами пространстве квартиры или офиса. Что с этим делать?

Есть несколько компаний, которые разрабатывают «многонаправленные беговые дорожки», чтобы пользователь мог ходить и бегать в виртуальной реальности, оставаясь на месте. Например, Virtuix Omni или KAT Walk.

Другой способ обойти эту проблему — адаптировать виртуальную среду под параметры реального помещения, но в этом случае будет практически нереально поместить нескольких людей в одно цифровое простанство.

Можно, конечно, забить на попытки воспроизвести реальность за счёт поверхностных симуляций и сразу забраться человеку в мозг. Там точно всё будет казаться очень реальный, но об этом мы поговорим в следующий раз:)

#будущее_дизайна_продукта

Если вы хотите прокачаться в теме управления продуктом, то очень рекомендую вам GoPractice. У ребят есть классные платные курсы, но чтобы начать погружение, можно просто читать статьи в их блоге. Они исключительно толковые.
Вот, например, свежая подробная статья про модель Кано для сравнительного анализа идей функций: какие вредны продукту, какие не нужны, какие маст хэв, а какие, возможно, помогут прорваться в топчик.

А ещё у GoPractice есть канал в тележке — @gopractice Рекомендую его всем своим дизайнерам, чтобы потихоньку разбираться в сути работы продактов.

Продолжим про тренды в науке и технике, на которые стоит обратить внимание продуктовым дизайнерам, чтобы остаться востребованными крутыми специалистами лет через 25. Часть 7

9. Медицина

Я работаю в IT, поэтому пристальнее всего слежу за трендами в этой области. Но когда-то, в 2002—2008 училась на медицинского биолога, специализировалась на психофизиологии, а потом несколько лет работала медицинским журналистом. И сейчас слежу за научными новостями в этой области одним глазком.

За последние 40 лет в большой медицинской и биологической науке произошли титанические сдвиги, которые только начинают запаковываться в доступные людям технологии и продукты.

Во-первых, появление МРТ позволило картировать высшую нервную деятельность. По сравнению с ней ЭЭГ, которое фиксирует изменение потенциала на поверхности кожи головы, — это гадание по кругам на воде. Современные аппараты МРТ позволяют картировать активность мозга с точностью до пары миллиметров. Этого, конечно, мало, чтобы разобраться в работе мозга с точностью до нейрона. К тому же аппараты МРТ не позволяют изучать высшую нервную деятельность человека или животных в естественной среде обитания — только в очень специфических лабораторных условиях: только в замкнутом шумном пространстве и мощном магнитном поле. Но дело движется.

Во-вторых, секвенирование (расшифровка последовательности нуклеотидов) ДНК, генетическое картирование (определение того, что в ДНК является геном, а что нет, за что отвечает каждый ген, и как вариации одного гена влияют на фенотип), развитие микробиологии и оптики помогают не только понять наш генетический код, но и отредактировать его по своему замыслу. Первые успехи в этой области, среди прочего, открыли дорогу для настоящих евгенических экспериментов и тут же стали предметом этических диспутов. Как бы то ни было, взрослого человека полностью «отредактировать» нельзя, потому что для этого нужно было бы исправить ДНК в триллионах клеток. А вот подкорректировать ДНК будущего ребёнка при ЭКО на этапе, когда он представляет собой одну единственную клеточку, уже можно и кое-где в полулегальном порядке это делают для эксперимента.

Кроме того, успехи генетики, цитологии и гистологии позволили сделать серьёзный шаг в трансплантологии. Например, уже сейчас можно выращивать из стволовых клеток «в пробирке» ткани и органы, «идентичные натуальным», а точнее собственным тканям и органам человека. Например, кожу для пострадавших от ожогов, печень для людей с циррозом, сердечную мышцу для людей, перенесших инфаркт. Аутотрансплантация (собственных тканей и органов) в разы безопаснее аллотрансплантации (от другого человека), даже при высокой генетической совместимости донора и рецепиента.

Вместе с развитием робототехники, всё это выведет на новый уровень имплантацию и протезирование. Собственно говоря, киберпанк — это уже не будущее, это настоящее. Neuralink Илона Маска — это только начало.

Так что в следующий раз порассуждаем о будущем нейроинтерфейсов.

#будущее_дизайна_продукта

Всем привет! Ищем к нам в команду продуктового дизайнера-миддла работать над b2b-интерфейсами для селлеров. Вот тут Ваня рассказывает подробности:

Вот ещё один пост из канала Юли Билинкис для продактов, под которым готова подписаться.

У нас в шаблоне задачи на дизайн тоже есть пункт «По каким метрикам будем отслеживать достижение целей бизнеса?» Но предсказать, как в действительности изменятся эти метрики, нельзя, даже если у нас есть знание о том, какие значения метрик у успешных конкурентов. Слишком уж много факторов влияет на циферки в каждом продукте.

И тем не менее, заполнение этого поля заставляет подумать ещё раз: если команда не может ответить, как будем оценивать, получилось ли достичь успеха, возможно, мы просто имитируем полезную деятельность.

Метрики в гипотезах - показатели, которые потеряли смысл

Зачем в гипотезах вообще прописывается “сдвиг метрики”? Всего три причины и только одна из них настоящая.

1. Настоящая причина: чтобы заранее понять, как выглядит изменение поведения.

Сдвиг метрики нужен НЕ для прогноза.
И НЕ для KPI.
И НЕ для отчётности.
Его реальная функция:
заставить команду сформулировать, что именно изменится в поведении, если их объяснение мира верное.

2. Фейковая причина: чтобы сделать красивый прогноз и защитить бюджет на изменение
Это полная фикция.
Никто не знает заранее,
сколько процентов даст фича.
Это невозможно предсказать точно.

Но бизнесу часто хочется:
“оценить ROI заранее”
“оправдать инвестиции”
“доказать, что стоит делать”
Поэтому команды вынуждены придумывать цифры.

3. Бюрократическая причина:
Потому что в шаблоне есть такое поле
Это самая распространённая.
В джирах, таблицах, фреймворках есть ячейка:
“Expected metric shift (%)”

Команда такая:
«Блин… опять надо что-то вписать.»
И вписывает:
+5%
+10%
+1%
whatever

Короче, никто в мире не может предсказать точный процент. Команда должна прогнозировать направление и диапазон эффекта, а не магическую цифру.

Правильная причинность:
1. Мы знаем какой барьер в опыте есть
2. Мы знаем почему он влияет на поведение
3. Мы ожидаем какое поведение изменится
4. Мы знаем какой метрикой это поведение отражается
5. Мы проводим эксперимент
Смотрим, изменилось поведение или нет.
6. Мы делаем вывод
Причина была реальной -> эффект есть.
Причина была неправильной -> эффекта нет.
Если мы реально поняли причину: метрика из этой зоны должна вырасти в разумных пределах. Потому что:
если барьер действительно существовал, и если решение его действительно убрало, то поведение изменится.
Это и есть причинная логика.

Короче, требование «поставьте точный сдвиг метрики заранее» - управленческая иллюзия, унаследованная от KPI-логики.