the-illusion-of-thinking.pdf
13.2 MB
В чем на практике отличия между обычными LLM и «думающими»?
Наверняка вы сталкивались с таким сценарием: за пару минут набросать письмо-напоминание партнеру — обычная LLM выдаёт черновик в одно касание.
А следом — другая задача: разработать бизнес-план нового проекта или, например, подготовить план реструктуризации подразделения. Тут возникает дилемма: использовать «обычную» модель в ChatGPT или выбрать «думающую» версию с цепочками рассуждений?
Свежие выводы исследования The Illusion of Thinking от Apple дают ориентиры:
1. Низкая сложность
Простая переработка информации: письмо, краткое резюме, Excel-формула. Стандартная LLM отвечает быстрее и точнее; reasoning-модель лишь потратит лишние токены на рассуждение.
2. Средняя сложность
Если в задаче 5-7 логических шагов — например, сформулировать план проверки гипотез для запуска нового продукта (сегменты, ценностные предложения, каналы тестирования). Здесь «думающие» модели полезны: дополнительные thinking-токены повышают шанс найти верную ветку рассуждений, пусть и медленнее.
3. Высокая сложность — задачи с длинной логикой
Когда нужно принять много решений одно за другим, а каждое зависит от предыдущего: например, спланировать пошаговый запуск нового бизнеса в нескольких регионах. В таких задачах модели часто теряют точность: reasoning-модель может остановиться раньше времени или запутаться в шагах.
Какую модель в итоге выбирать?
— Если решение можно удержать целиком в голове, не раскладывая на подзадачи — стандартная LLM.
— Нужна короткая логическая цепочка (например, подготовить план выхода на новый сегмент) — использовать reasoning-модель.
— Предстоит длинная многоходовка (например, запустить корпоративный акселератор и встроить пилотные решения в бизнес-юниты) — лучше дробить задачу, добавлять промежуточные проверки и, в идеале, алгоритмизировать процесс работы.
В самом начале — оригинал статьи, кому будет интересно.
Наверняка вы сталкивались с таким сценарием: за пару минут набросать письмо-напоминание партнеру — обычная LLM выдаёт черновик в одно касание.
А следом — другая задача: разработать бизнес-план нового проекта или, например, подготовить план реструктуризации подразделения. Тут возникает дилемма: использовать «обычную» модель в ChatGPT или выбрать «думающую» версию с цепочками рассуждений?
Свежие выводы исследования The Illusion of Thinking от Apple дают ориентиры:
1. Низкая сложность
Простая переработка информации: письмо, краткое резюме, Excel-формула. Стандартная LLM отвечает быстрее и точнее; reasoning-модель лишь потратит лишние токены на рассуждение.
2. Средняя сложность
Если в задаче 5-7 логических шагов — например, сформулировать план проверки гипотез для запуска нового продукта (сегменты, ценностные предложения, каналы тестирования). Здесь «думающие» модели полезны: дополнительные thinking-токены повышают шанс найти верную ветку рассуждений, пусть и медленнее.
3. Высокая сложность — задачи с длинной логикой
Когда нужно принять много решений одно за другим, а каждое зависит от предыдущего: например, спланировать пошаговый запуск нового бизнеса в нескольких регионах. В таких задачах модели часто теряют точность: reasoning-модель может остановиться раньше времени или запутаться в шагах.
Какую модель в итоге выбирать?
— Если решение можно удержать целиком в голове, не раскладывая на подзадачи — стандартная LLM.
— Нужна короткая логическая цепочка (например, подготовить план выхода на новый сегмент) — использовать reasoning-модель.
— Предстоит длинная многоходовка (например, запустить корпоративный акселератор и встроить пилотные решения в бизнес-юниты) — лучше дробить задачу, добавлять промежуточные проверки и, в идеале, алгоритмизировать процесс работы.
В самом начале — оригинал статьи, кому будет интересно.
👍3
Заметки с South Hub. ч1
Рассказ Андрея Рыбинцева из Авито — как компания внедряет ROI-positive ИИ инициативы. И как программное управление помогает внедрять эти изменения на масштабе всей организации (11 тыс чел) эффективно.
Рассказ Андрея Рыбинцева из Авито — как компания внедряет ROI-positive ИИ инициативы. И как программное управление помогает внедрять эти изменения на масштабе всей организации (11 тыс чел) эффективно.
👍1
Forwarded from Alexander Zinchenko
Саммари доклада Андрея Рыбинцева «GenAI: от золотой лихорадки к системной работе»
В своем докладе Андрей Рыбинцев рассматривает путь развития генеративного ИИ в бизнесе: от массового ажиотажа и инвестиционной «лихорадки» к выстраиванию системного, управляемого подхода.
- Основной тезис: Сейчас очевидно: компании, которые не интегрируют генеративный искусственный интеллект (GenAI) в свои процессы, рискуют быстро проиграть конкурентную борьбу. Но слепое следование моде без системного подхода не приведет к значимым результатам.
- Дилемма выбора:
- Разрабатывать свою технологию — дорого, требует инфраструктуры, времени, инвестиций, но обеспечивает полный контроль и конкурентные преимущества.
- Использовать продукты сторонних вендоров — быстрее и дешевле на старте, но есть ограничения по кастомизации, риски передачи данных внешним компаниям, особенно в условиях ограниченного доступа к зарубежным решениям.
- Переходный момент: Open-source модели кардинально поменяли правила игры: теперь кастомизация и внедрение GenAI стали доступны даже для не самых крупных компаний.
- Организационные подходы:
Андрей подробно разбирает, как компании пробуют выстроить работу с GenAI:
- Формирование отдельных команд, отвечающих за внедрение новых технологий.
- Перекладывание инициативы на отдельные бизнес-вертикали – приводит к разрозненности и дублированию усилий.
- Лучшей практикой стало внедрение программного управления (program management):
- Выделяется центральная команда-оркестратор.
- В каждой функциональной команде назначается свой ответственный по GenAI.
- Создается единая площадка для взаимодействия и обмена опытом.
- Такая схема минимально меняет оргструктуру, дает гибкость и создает условия для тиражирования наработок.
- Экономика GenAI:
Главный вопрос — не надо ли тратить ресурсы зря? Важно оценивать экономический эффект и разумно экспериментировать, внедряя GenAI там, где это действительно приносит выгоду.
- Практические применения:
- Генерация описаний, заголовков, помощники для коммуникаций с клиентами.
- Повышение эффективности бизнес-процессов (например, автоматизации ответов, помощь в подборе товаров и услуг).
- Непрерывные эксперименты: быстрая оценка гипотез, запуск небольших пилотов, анализ окупаемости.
- Культура работы и выводы:
- Внедрение GenAI требует культуры постоянных экспериментов и принятия ошибок как части процесса.
- Централизация знаний и их распространение по командам критически важны.
- Системный, а не хаотичный подход — единственный путь к максимизации отдачи от инвестиций в ИИ.
Основные рекомендации Андрея Рыбинцева:
- Двигайтесь от массовых «хайповых» инвестиций к системной работе с понятной оценкой экономического эффекта.
- Внедряйте программный подход в управлении GenAI.
- Концентрируйтесь на продуктовых инициативах, которые приносят измеримую пользу пользователям.
- Культивируйте эксперименты и совместное обучение внутри компании.
Итог:
Путь внедрения GenAI — не очередной бизнес-тренд, а серьезный вызов для стратегии, организации и корпоративной культуры. Только системный подход обеспечит компании долгосрочное конкурентное преимущество на волне ИИ-революции.
В своем докладе Андрей Рыбинцев рассматривает путь развития генеративного ИИ в бизнесе: от массового ажиотажа и инвестиционной «лихорадки» к выстраиванию системного, управляемого подхода.
- Основной тезис: Сейчас очевидно: компании, которые не интегрируют генеративный искусственный интеллект (GenAI) в свои процессы, рискуют быстро проиграть конкурентную борьбу. Но слепое следование моде без системного подхода не приведет к значимым результатам.
- Дилемма выбора:
- Разрабатывать свою технологию — дорого, требует инфраструктуры, времени, инвестиций, но обеспечивает полный контроль и конкурентные преимущества.
- Использовать продукты сторонних вендоров — быстрее и дешевле на старте, но есть ограничения по кастомизации, риски передачи данных внешним компаниям, особенно в условиях ограниченного доступа к зарубежным решениям.
- Переходный момент: Open-source модели кардинально поменяли правила игры: теперь кастомизация и внедрение GenAI стали доступны даже для не самых крупных компаний.
- Организационные подходы:
Андрей подробно разбирает, как компании пробуют выстроить работу с GenAI:
- Формирование отдельных команд, отвечающих за внедрение новых технологий.
- Перекладывание инициативы на отдельные бизнес-вертикали – приводит к разрозненности и дублированию усилий.
- Лучшей практикой стало внедрение программного управления (program management):
- Выделяется центральная команда-оркестратор.
- В каждой функциональной команде назначается свой ответственный по GenAI.
- Создается единая площадка для взаимодействия и обмена опытом.
- Такая схема минимально меняет оргструктуру, дает гибкость и создает условия для тиражирования наработок.
- Экономика GenAI:
Главный вопрос — не надо ли тратить ресурсы зря? Важно оценивать экономический эффект и разумно экспериментировать, внедряя GenAI там, где это действительно приносит выгоду.
- Практические применения:
- Генерация описаний, заголовков, помощники для коммуникаций с клиентами.
- Повышение эффективности бизнес-процессов (например, автоматизации ответов, помощь в подборе товаров и услуг).
- Непрерывные эксперименты: быстрая оценка гипотез, запуск небольших пилотов, анализ окупаемости.
- Культура работы и выводы:
- Внедрение GenAI требует культуры постоянных экспериментов и принятия ошибок как части процесса.
- Централизация знаний и их распространение по командам критически важны.
- Системный, а не хаотичный подход — единственный путь к максимизации отдачи от инвестиций в ИИ.
Основные рекомендации Андрея Рыбинцева:
- Двигайтесь от массовых «хайповых» инвестиций к системной работе с понятной оценкой экономического эффекта.
- Внедряйте программный подход в управлении GenAI.
- Концентрируйтесь на продуктовых инициативах, которые приносят измеримую пользу пользователям.
- Культивируйте эксперименты и совместное обучение внутри компании.
Итог:
Путь внедрения GenAI — не очередной бизнес-тренд, а серьезный вызов для стратегии, организации и корпоративной культуры. Только системный подход обеспечит компании долгосрочное конкурентное преимущество на волне ИИ-революции.
👍5❤2
Саммари всех докладов от наших бигтехов и не только о состоянии дел и развитии ИИ в ближайшем будущем
Forwarded from Alexander Zinchenko
Прогнал вчерашние доклады через llm, и вот какие тренды видит железный ум
Вот краткое саммари трендов сообщества, основанное на серии докладов и дискуссий:
🧠 ИИ: от экспериментов к системной работе
* Переход от «пилотов» к продакшн-решениям: компании создают платформы, встраивают ИИ в рабочие процессы и интерфейсы, а не просто делают MVP.
* Agentic AI и мультиагентные системы становятся практикой: ИИ-ассистенты уже умеют планировать, управлять задачами и делегировать другим агентам.
* Корпоративный RAG + модельный стек: интеграция ИИ с внутренними знаниями — критичный элемент. Формируются архитектуры с бенчмаркингом моделей и возможностью быстрого переключения.
🏗 Low-code и democratised dev
* Low/no-code перестал быть игрушкой: он используется в серьёзных проектах, особенно в связке с AI и автоматизациями.
* Рост внутренней разработческой культуры: команды создают и делятся AI-инструментами друг с другом. По сути, это внутренние «app store’ы».
👥 Культура и трансформация
* Трансформация = изменения людей, а не только кода: доклады подчёркивают, что сопротивление, инерция и страх важнее, чем технологии.
* Команды усиливаются, а не заменяются AI — фокус на «empowered employee», а не увольнения.
* Измерение эффекта и доверие: рост бизнеса идёт там, где есть доверие — к людям, данным, инструментам.
📦 HR и процессы
* Хороший найм — это проект: менеджер — владелец найма, и весь процесс должен идти как agile-итерация, а не бюрократия.
* Лучше нанять «звезду» и дать ему свободу, чем формально закрыть вакансию.
⚠️ Ключевые вызовы AI-индустрии:
* Фрагментация и зоопарк решений - AI-инициативы размазаны по командам — нет единой платформы, всё пилится с нуля.
* Слабый UX и недоверие к агентам - Пользователи не понимают, что делает агент, боятся ошибок и не хотят использовать.
* Сопротивление и инерция в команде - Технологии есть, но люди не хотят меняться — нужна работа с доверием и культурой.
Вот краткое саммари трендов сообщества, основанное на серии докладов и дискуссий:
🧠 ИИ: от экспериментов к системной работе
* Переход от «пилотов» к продакшн-решениям: компании создают платформы, встраивают ИИ в рабочие процессы и интерфейсы, а не просто делают MVP.
* Agentic AI и мультиагентные системы становятся практикой: ИИ-ассистенты уже умеют планировать, управлять задачами и делегировать другим агентам.
* Корпоративный RAG + модельный стек: интеграция ИИ с внутренними знаниями — критичный элемент. Формируются архитектуры с бенчмаркингом моделей и возможностью быстрого переключения.
🏗 Low-code и democratised dev
* Low/no-code перестал быть игрушкой: он используется в серьёзных проектах, особенно в связке с AI и автоматизациями.
* Рост внутренней разработческой культуры: команды создают и делятся AI-инструментами друг с другом. По сути, это внутренние «app store’ы».
👥 Культура и трансформация
* Трансформация = изменения людей, а не только кода: доклады подчёркивают, что сопротивление, инерция и страх важнее, чем технологии.
* Команды усиливаются, а не заменяются AI — фокус на «empowered employee», а не увольнения.
* Измерение эффекта и доверие: рост бизнеса идёт там, где есть доверие — к людям, данным, инструментам.
📦 HR и процессы
* Хороший найм — это проект: менеджер — владелец найма, и весь процесс должен идти как agile-итерация, а не бюрократия.
* Лучше нанять «звезду» и дать ему свободу, чем формально закрыть вакансию.
⚠️ Ключевые вызовы AI-индустрии:
* Фрагментация и зоопарк решений - AI-инициативы размазаны по командам — нет единой платформы, всё пилится с нуля.
* Слабый UX и недоверие к агентам - Пользователи не понимают, что делает агент, боятся ошибок и не хотят использовать.
* Сопротивление и инерция в команде - Технологии есть, но люди не хотят меняться — нужна работа с доверием и культурой.
👍2
Почему стратегия в компании часто превращается в красивую презентацию, а не в рабочий инструмент?
И как это исправить еще до старта.
Часто бывает так: стратегию утвердили, провели стратсессию, все красиво оформлено. А через квартал - новые инициативы, смена фокуса, стратегия уходит "в стол". Следующий раз про нее вспоминают... на следующем стратегическом цикле.
В этом посте - 6 вопросов, на которые топ-команде важно ответить ещё до начала работы над стратегией. Без этой синхронизации стратегический документ рискует остаться просто презентацией.
Вопросы взяты из личной практики. Наверняка этот список можно расширить - поэтому ваши дополнения в комментариях больше чем приветствуются.
1. Зачем нужна стратегия?
Чтобы задать вектор развития бизнеса, снизить хаос при планировании задач, сфокусировать ресурсы на значимых направлениях и повысить предсказуемость роста бизнеса.
2. На какие вопросы стратегия отвечает?
— Кто наш клиент и каковы его боли и потребности?
— На каком рынке мы играем?
— Кто наши конкуренты?
— В чем наше уникальное преимущество? Где зоны роста?
— Какие сценарии развития бизнеса выделяем?
— Каков целевой вижн?
— Какие ключевые ставки помогут нам достичь целей и от чего отказываемся?
— Какие ресурсы нам потребуются и каковы конкретные шаги для достижения целей?
— Какие риски выделяем и как будем их митигировать?
3. В чем отличия “стратегии” от “плана”?
“Стратегия” - это долгосрочные цели (3+ лет), стратегические выборы (trade offs) и приоритеты в условиях ограниченных ресурсов. А “план” - действия на 3-12 месяцев, вытекающие из стратегии.
4. Насколько детально необходимо прорабатывать стратегию?
Нужен разумный баланс. Недостаточная проработка = хаос. Чрезмерная = перегрузка и торможение.
5. Как часто необходимо актуализировать стратегию?
В среднем раз в 1-2 года. Но зависит от турбулентности рынка и стадии зрелости компании.
6. Можно ли развивать бизнес без стратегии?
Да, но тогда конкуренты примут стратегические решения за вас. И вы будете реагировать на их действия, а не управлять своим ростом.
В будущих постах поделюсь примерами из практики, как строится стратегия и что мешает ее реализации на земле.
И как это исправить еще до старта.
Часто бывает так: стратегию утвердили, провели стратсессию, все красиво оформлено. А через квартал - новые инициативы, смена фокуса, стратегия уходит "в стол". Следующий раз про нее вспоминают... на следующем стратегическом цикле.
В этом посте - 6 вопросов, на которые топ-команде важно ответить ещё до начала работы над стратегией. Без этой синхронизации стратегический документ рискует остаться просто презентацией.
Вопросы взяты из личной практики. Наверняка этот список можно расширить - поэтому ваши дополнения в комментариях больше чем приветствуются.
1. Зачем нужна стратегия?
Чтобы задать вектор развития бизнеса, снизить хаос при планировании задач, сфокусировать ресурсы на значимых направлениях и повысить предсказуемость роста бизнеса.
2. На какие вопросы стратегия отвечает?
— Кто наш клиент и каковы его боли и потребности?
— На каком рынке мы играем?
— Кто наши конкуренты?
— В чем наше уникальное преимущество? Где зоны роста?
— Какие сценарии развития бизнеса выделяем?
— Каков целевой вижн?
— Какие ключевые ставки помогут нам достичь целей и от чего отказываемся?
— Какие ресурсы нам потребуются и каковы конкретные шаги для достижения целей?
— Какие риски выделяем и как будем их митигировать?
3. В чем отличия “стратегии” от “плана”?
“Стратегия” - это долгосрочные цели (3+ лет), стратегические выборы (trade offs) и приоритеты в условиях ограниченных ресурсов. А “план” - действия на 3-12 месяцев, вытекающие из стратегии.
4. Насколько детально необходимо прорабатывать стратегию?
Нужен разумный баланс. Недостаточная проработка = хаос. Чрезмерная = перегрузка и торможение.
5. Как часто необходимо актуализировать стратегию?
В среднем раз в 1-2 года. Но зависит от турбулентности рынка и стадии зрелости компании.
6. Можно ли развивать бизнес без стратегии?
Да, но тогда конкуренты примут стратегические решения за вас. И вы будете реагировать на их действия, а не управлять своим ростом.
В будущих постах поделюсь примерами из практики, как строится стратегия и что мешает ее реализации на земле.
👍10💯2🔥1
Как оценить зрелость продуктового управления?
Сейчас работаю над кейсом относительно крупной компании (1000+ человек). Сформулирована цель - к 2027 году перевести ключевые продукты на цифровую модель:
— с понятными метриками, целями и владельцами;
— управляемыми продуктовыми командами;
— с измеримым вкладом в стратегические показатели: new revenue, EBITDA, ROE.
Но текущая ситуация далека от целевой:
— 80%+ инициатив - доработки текущих продуктов без создания новой ценности (не генерируют новую выручку);
— >50% квартальных планов продуктовых команд не реализуются - низкая предсказуемость для бизнеса;
— эффект инициатив на стратегию не измеряется, связь «стратегия - инициатива» отсутствует - непонятно, сколько инкрементальной выручки заработали;
В результате - долгий time-to-market и низкий ROI от инициатив.
Как поставить диагноз и понять, что именно мешает?
Я использую матрицу зрелости продуктового управления для диагностики текущего состояния. Она включает 10 параметров - от лидерства и аналитики до процессов, культуры и GTM - и четыре уровня зрелости: от начального до продвинутого. Схема - на изображении.
Диагностика включает интервью и анкетирование сотрудников на всех уровнях: топ-менеджмент, продуктовые лиды, проектные роли, исполнители. Каждый параметр оценивается по шкале от 0 до 3. С помощью ИИ-инструментов анализируем массивы транскриптов, находим закономерности, выявляем слабые места и зоны роста.
На выходе получаем карту зрелости, причины текущих проблем и чёткий план приоритетных шагов для запуска системной продуктовой трансформации.
В следующих постах расскажу подробнее про подход и инструменты, которые в рамках него использую.
Сейчас работаю над кейсом относительно крупной компании (1000+ человек). Сформулирована цель - к 2027 году перевести ключевые продукты на цифровую модель:
— с понятными метриками, целями и владельцами;
— управляемыми продуктовыми командами;
— с измеримым вкладом в стратегические показатели: new revenue, EBITDA, ROE.
Но текущая ситуация далека от целевой:
— 80%+ инициатив - доработки текущих продуктов без создания новой ценности (не генерируют новую выручку);
— >50% квартальных планов продуктовых команд не реализуются - низкая предсказуемость для бизнеса;
— эффект инициатив на стратегию не измеряется, связь «стратегия - инициатива» отсутствует - непонятно, сколько инкрементальной выручки заработали;
В результате - долгий time-to-market и низкий ROI от инициатив.
Как поставить диагноз и понять, что именно мешает?
Я использую матрицу зрелости продуктового управления для диагностики текущего состояния. Она включает 10 параметров - от лидерства и аналитики до процессов, культуры и GTM - и четыре уровня зрелости: от начального до продвинутого. Схема - на изображении.
Диагностика включает интервью и анкетирование сотрудников на всех уровнях: топ-менеджмент, продуктовые лиды, проектные роли, исполнители. Каждый параметр оценивается по шкале от 0 до 3. С помощью ИИ-инструментов анализируем массивы транскриптов, находим закономерности, выявляем слабые места и зоны роста.
На выходе получаем карту зрелости, причины текущих проблем и чёткий план приоритетных шагов для запуска системной продуктовой трансформации.
В следующих постах расскажу подробнее про подход и инструменты, которые в рамках него использую.
🔥5👍3
Любопытный кейс ипользования ИИ в сложных проектах (aka "pre-mortem"):
1. Загружаем в модель детальное описание проекта, который планируем стартовать;
2. Cообщаем модели, что проект УЖЕ провалился и просим ее обратным счетом порассуждать, в чем могли быть основные причины провала;
3. На выходе получаем список рисков, которые стоит учесть при реализации🥂
1. Загружаем в модель детальное описание проекта, который планируем стартовать;
2. Cообщаем модели, что проект УЖЕ провалился и просим ее обратным счетом порассуждать, в чем могли быть основные причины провала;
3. На выходе получаем список рисков, которые стоит учесть при реализации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤2👍1
Эволюция SaaS: главное теперь не UX, а доверие между пользователем и системой
Ранее я писал про фазы эволюции SaaS в агентные системы и про постепенное превращение вертикальных SaaS из рабочих инструментов в инфраструктуру и источник данных для автоматизации бизнес-процессов.
Сегодня делюсь интересным инсайтом от Greg Isenberg, серийного предпринимателя и инвестора, про рост важности доверия пользователей к системе в новой парадигме.
Как сейчас. Традиционный пользовательский опыт (UX) SaaS-продуктов устроен вокруг экранов и разовых задач: ввёл команду - получил результат. Каждый раз всё с нуля. Контекст вы заполняете руками: формы, фильтры, чекбоксы. Качество решения задачи измеряется скоростью и количеством кликов. Доверие к системе статично: если интерфейс выглядит понятно и заявленная задача выполняется, значит "можно верить".
В какую сторону идет развитие. Agent-based системы работают как личный помощник. Агент помнит прошлые цели задачи, стиль работы, продолжает диалог с места, где остановились в прошлый раз, и со временем берёт больше на себя. Он не просит один и тот же контекст, а накапливает его и уточняет.
В такой модели доверие пользователя к системе - динамическая величина. Greg пишет:
Будут меняться и метрики успеха. Вместо "меньше кликов" - удержание, удовлетворённость решениями, доля задач без вмешательства, скорость достижения целей. Будут расти и издержки переключения: будет теряться не функционал, а "партнёр" с накопленным контекстом.
Как итог, конкуренция между продуктами будет смещаться от "удобного" UX к скорости накопления контекста и качеству конечных решений. Хотя мы еще на раннем этапе развития агентов, уже сегодня имеет смысл задумываться об этом тренде при проектировании будущих продуктов.
Ранее я писал про фазы эволюции SaaS в агентные системы и про постепенное превращение вертикальных SaaS из рабочих инструментов в инфраструктуру и источник данных для автоматизации бизнес-процессов.
Сегодня делюсь интересным инсайтом от Greg Isenberg, серийного предпринимателя и инвестора, про рост важности доверия пользователей к системе в новой парадигме.
Как сейчас. Традиционный пользовательский опыт (UX) SaaS-продуктов устроен вокруг экранов и разовых задач: ввёл команду - получил результат. Каждый раз всё с нуля. Контекст вы заполняете руками: формы, фильтры, чекбоксы. Качество решения задачи измеряется скоростью и количеством кликов. Доверие к системе статично: если интерфейс выглядит понятно и заявленная задача выполняется, значит "можно верить".
В какую сторону идет развитие. Agent-based системы работают как личный помощник. Агент помнит прошлые цели задачи, стиль работы, продолжает диалог с места, где остановились в прошлый раз, и со временем берёт больше на себя. Он не просит один и тот же контекст, а накапливает его и уточняет.
В такой модели доверие пользователя к системе - динамическая величина. Greg пишет:
The most interesting aspect of agentic experience is how trust develops differently than with traditional software. With tools, trust is binary - either the software works or it doesn’t. With agents, trust is a gradient that builds over time through successful collaboration.
Будут меняться и метрики успеха. Вместо "меньше кликов" - удержание, удовлетворённость решениями, доля задач без вмешательства, скорость достижения целей. Будут расти и издержки переключения: будет теряться не функционал, а "партнёр" с накопленным контекстом.
Как итог, конкуренция между продуктами будет смещаться от "удобного" UX к скорости накопления контекста и качеству конечных решений. Хотя мы еще на раннем этапе развития агентов, уже сегодня имеет смысл задумываться об этом тренде при проектировании будущих продуктов.
👍3🔥2
Очень рекомендую бизнес-симуляцию от @Anna_Bamburova и команды Executive Decisions. Отличные бизнес-кейсы из реальной жизни для решения в формате максимально приближенном к боевому - в формате совета директоров.
Помогают оценить в бою свои сильные и слабые стороны в роли участника СД и перенять опыт коллег по команде. Плюс забрать с собой рабочий фреймворк для работы.
Помогают оценить в бою свои сильные и слабые стороны в роли участника СД и перенять опыт коллег по команде. Плюс забрать с собой рабочий фреймворк для работы.
👍1🔥1
Forwarded from Академия корпоративных решений
Если вы ещё думали — думать осталось недолго:
30 августа цена участия вырастет с 12 500 ₽ до 17 000 ₽
А теперь напомним, почему стоит успеть:
Вы работаете с живым кейсом, берёте на себя ведение совещания, пробуете управлять процессом, мнениями и решениями — так, как это происходит в реальной жизни.
– как выстраивать обсуждение, чтобы оно двигалось к цели,
– как справляться с неопределённостью, конфликтами, разными интересами,
– как звучать убедительно и собирать команду на решение,
– как держать фокус на стратегии, даже когда «горит».
онлайн | только по 7 человек 2 группы
Если вы работаете с командой, ведёте совещания, внедряете изменения или просто хотите, чтобы решения действительно принимались — это формат для вас.
Регистрация по ссылке
Не пропустите
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Консультативный совет: рычаг роста, который в России недооценён
При запуске новых продуктов стартапы и крупные компании упираются в слепые зоны, распыление ресурсов и медленный go-to-market. Один из способ ускориться - спросить практический совет у эксперта рынка, который "там уже был". Когда я руководил монетизацией Циан, мы регулярно работали с advisory board - он помог нам значимо продвинуться в монетизации ликвидности площадки.
Любопытно, что этот инструмент в России крайне недооценен. Как писал недавно Дмитрий Калаев (ФРИИ), в Кремниевой долине advisory board есть почти у всех компаний, а в России - только у 1%. Склонен верить этой цифре, учитывая рыночную насмотренность Дмитрия.
Какие проблемы advisory board помогает починить в продуктовых компаниях? Некоторые примеры:
— Команда варится “в своем соку” - слабый челлендж гипотез роста и юнит-экономики продуктов;
— Дефицит компетенций "здесь-и-сейчас" (рынок, данные, монетизация) - все делается по-старинке;
— Разрыв между "стратегией → KPI → бюджетом → рисками": в презентациях все "описано", а механики исполнения нет → цели не достигаются.
В таких ситуациях консультативный совет может быть одним из рабочих инструментов - дает независимый взгляд, помогает быстрее проверять гипотезы, получить доступ к нужным компетенциям / партнерам / клиентам. При правильной настройке он повышает рабочие стандарты и дисциплину команды. В результате компания бежит быстрее и растит стоимость бизнеса.
Как понять, готова ли компания к консультативному совету?
1. ЛПР осознают, что не "всесильны" и понимают ценность внешней экспертизы по отдельным вопросам
2. Есть конкретные задачи для решения: какую проблему решаем и какие цели ставим?
3. Есть базовая прозрачность метрик: финансовые, продуктовые и т.д.
4. Урегулированы потенциальные конфликты интересов, тк совет, скорее всего будет предлагать решения out of the box.
5. Определены форматы компенсации (кэш/опционы) и критерии оценки эффективности работы консультативного совета.
6. Настроены адженда и ритм встреч и SLA по материалам
7. У команды заложено время на реализацию принятых на совете решений / поддержку его работы.
В отдельном посте разберу: как собирать консультативный совет, кого звать, как оформлять компенсацию и какую повестку держать, чтобы это приносило бизнес-эффект, а не отчётность.
При запуске новых продуктов стартапы и крупные компании упираются в слепые зоны, распыление ресурсов и медленный go-to-market. Один из способ ускориться - спросить практический совет у эксперта рынка, который "там уже был". Когда я руководил монетизацией Циан, мы регулярно работали с advisory board - он помог нам значимо продвинуться в монетизации ликвидности площадки.
Любопытно, что этот инструмент в России крайне недооценен. Как писал недавно Дмитрий Калаев (ФРИИ), в Кремниевой долине advisory board есть почти у всех компаний, а в России - только у 1%. Склонен верить этой цифре, учитывая рыночную насмотренность Дмитрия.
Какие проблемы advisory board помогает починить в продуктовых компаниях? Некоторые примеры:
— Команда варится “в своем соку” - слабый челлендж гипотез роста и юнит-экономики продуктов;
— Дефицит компетенций "здесь-и-сейчас" (рынок, данные, монетизация) - все делается по-старинке;
— Разрыв между "стратегией → KPI → бюджетом → рисками": в презентациях все "описано", а механики исполнения нет → цели не достигаются.
В таких ситуациях консультативный совет может быть одним из рабочих инструментов - дает независимый взгляд, помогает быстрее проверять гипотезы, получить доступ к нужным компетенциям / партнерам / клиентам. При правильной настройке он повышает рабочие стандарты и дисциплину команды. В результате компания бежит быстрее и растит стоимость бизнеса.
Как понять, готова ли компания к консультативному совету?
1. ЛПР осознают, что не "всесильны" и понимают ценность внешней экспертизы по отдельным вопросам
2. Есть конкретные задачи для решения: какую проблему решаем и какие цели ставим?
3. Есть базовая прозрачность метрик: финансовые, продуктовые и т.д.
4. Урегулированы потенциальные конфликты интересов, тк совет, скорее всего будет предлагать решения out of the box.
5. Определены форматы компенсации (кэш/опционы) и критерии оценки эффективности работы консультативного совета.
6. Настроены адженда и ритм встреч и SLA по материалам
7. У команды заложено время на реализацию принятых на совете решений / поддержку его работы.
В отдельном посте разберу: как собирать консультативный совет, кого звать, как оформлять компенсацию и какую повестку держать, чтобы это приносило бизнес-эффект, а не отчётность.
👍5🔥2❤1
Как российские компании управляют продуктами в 2025 — исследование ФРИИ
Центр корпоративных инноваций и продуктового управления ФРИИ делает исследование о том, как сегодня устроены продуктовые функции в компаниях:
— Роли, команды и оргмодели
— Discovery/Delivery-процессы
— Принятие решений и бюджетирование
— Метрики (P&L, Time-to-Market, NPS/CSI)
— Применение данных и ИИ в продуктовой работе
Если вы CPO, лид направления или продакт-менеджер — приглашаю пройти опрос: https://corporate.iidf.ru/events/product-research
Зачем это рынку: на основе ответов команда ФРИИ обновит бенчмарки и программы развития — чтобы точнее закрывать реальные запросы российских компаний и усиливать практики продуктового управления.
Ваши лайки и шэры — приветствуются!
Центр корпоративных инноваций и продуктового управления ФРИИ делает исследование о том, как сегодня устроены продуктовые функции в компаниях:
— Роли, команды и оргмодели
— Discovery/Delivery-процессы
— Принятие решений и бюджетирование
— Метрики (P&L, Time-to-Market, NPS/CSI)
— Применение данных и ИИ в продуктовой работе
Если вы CPO, лид направления или продакт-менеджер — приглашаю пройти опрос: https://corporate.iidf.ru/events/product-research
Зачем это рынку: на основе ответов команда ФРИИ обновит бенчмарки и программы развития — чтобы точнее закрывать реальные запросы российских компаний и усиливать практики продуктового управления.
Ваши лайки и шэры — приветствуются!
corporate.iidf.ru
Первое масштабное исследование продуктового управления в России и СНГ
Как устроены продуктовые команды в 2025 году: структура, процессы, зарплаты, карьерные треки
👍4👌1
Продолжаю развивать второй карьерный трек, как советник и независимый директор в СД.
Запустил сайт для продвижения профессионального бренда и своих услуг https://sokovnin.me.
Главная уже доступна. На подходе - страницы для основных сегментов ЦА: собственники, топ-менеджмент, бизнес- и продуктовые команды.
Как вам? Буду благодарен за фидбек! 🤗
Запустил сайт для продвижения профессионального бренда и своих услуг https://sokovnin.me.
Главная уже доступна. На подходе - страницы для основных сегментов ЦА: собственники, топ-менеджмент, бизнес- и продуктовые команды.
Как вам? Буду благодарен за фидбек! 🤗
Виктор Соковнин
Виктор Соковнин — стратегия, ИИ для бизнеса, монетизация
Ex-Авито, ex-Циан. P&L 7+ млрд руб., 30+ продуктов. Помогаю tech-компаниям расти и зарабатывать.
👍10🔥8
Про опыт первой регаты
На прошлой неделе участвовал в регате Ассоциации независимых директоров в Турции. 5 дней, 10 гонок, 8 команд. Мы взяли серебро🥈.
Спасибо всей нашей команде, а особенно - капитану Сергею Матвееву и шкиперу Виктору Захарову.
Для меня это был первый опыт, и он в некотором смысле оказался очень похож на бизнес:
1. Команда - это единый организм. Нос и корма связаны: если кто-то ошибается, проигрывает вся яхта;
2. Фокусировка. Каждый отвечает за свой участок и должен работать без отвлечений. Иначе есть риск сорвать важный маневр;
3. Детали решают. Один раз мы упустили брас - канат намотался на винт, яхта замедлилась, и мы лишились 3-го места;
4. Работа шкипера - это немного магия. Как поймать правильные потоки ветра и как правильно простроить маршрут. Наш шкипер, чемпион мира, начал гоняться в 5 лет - и только к 40 годам до конца понял всю архитектуру гонок;
5. Ошибки без обвинений. Главное - уроки и спокойствие. Атмосфера доверия делает команду сильнее, а ее работу - слаженнее;
6. Не пытаться выиграть во что бы то ни стало, а получать удовольствие - без лишнего напряжения и давящей ответственности мозг работает более спокойно и выдает более правильные решения;
7. Испытания сближают. Сложные ситуации превращают команду в сплоченный экипаж - не только в море, но и на суше;
8. Побеждает стабильность. Редко кто выигрывает все гонки. Первое место по итогу регаты берет тот, кто в сумме работает ровнее и допускает меньше ошибок.
По итогу - точно буду еще гоняться. Как минимум, чтобы получить золото на регате АНД 😎
На прошлой неделе участвовал в регате Ассоциации независимых директоров в Турции. 5 дней, 10 гонок, 8 команд. Мы взяли серебро🥈.
Спасибо всей нашей команде, а особенно - капитану Сергею Матвееву и шкиперу Виктору Захарову.
Для меня это был первый опыт, и он в некотором смысле оказался очень похож на бизнес:
1. Команда - это единый организм. Нос и корма связаны: если кто-то ошибается, проигрывает вся яхта;
2. Фокусировка. Каждый отвечает за свой участок и должен работать без отвлечений. Иначе есть риск сорвать важный маневр;
3. Детали решают. Один раз мы упустили брас - канат намотался на винт, яхта замедлилась, и мы лишились 3-го места;
4. Работа шкипера - это немного магия. Как поймать правильные потоки ветра и как правильно простроить маршрут. Наш шкипер, чемпион мира, начал гоняться в 5 лет - и только к 40 годам до конца понял всю архитектуру гонок;
5. Ошибки без обвинений. Главное - уроки и спокойствие. Атмосфера доверия делает команду сильнее, а ее работу - слаженнее;
6. Не пытаться выиграть во что бы то ни стало, а получать удовольствие - без лишнего напряжения и давящей ответственности мозг работает более спокойно и выдает более правильные решения;
7. Испытания сближают. Сложные ситуации превращают команду в сплоченный экипаж - не только в море, но и на суше;
8. Побеждает стабильность. Редко кто выигрывает все гонки. Первое место по итогу регаты берет тот, кто в сумме работает ровнее и допускает меньше ошибок.
По итогу - точно буду еще гоняться. Как минимум, чтобы получить золото на регате АНД 😎
🔥12❤6🤝1
Про переход от "водопада" к agile культуре управления
Недавно столкнулся с кейсом компании, которая работает по классической "водопадной" модели: долгие циклы проектирования и разработки, десятки параллельных инициатив (до 50), размытая ответственность, слабая дисциплина исполнения и низкая вовлечённость сотрудников. Как следствие - постоянные переделки, перегрузка людей и производительность значительно ниже возможного уровня.
Запрос от собственника - превратить организацию в "инновационную", работающую по лучшим практикам уровня IT-индустрии с целью повысить time-to-market проектов и маржинальность бизнеса.
Несмотря на то, что у каждой индустрии есть свои особенности, верхнеуровнево алгоритм перехода организации от «водопадного» к интеративно-инкрементному (aka Agile) состоит из ряда последовательных шагов:
Шаг 1 - диагностика и карта потерь. Нужно замерить, где именно "утекают ресурсы": "сырые" входные ТЗ, постоянные переделки, рассинхронизация между подразделениями, перегрузка людей многозадачностью. Без этой базы любое реформы будут косметическими.
Шаг 2 - запуск пилот. На одном направлении запускаются современные практики управления: единый список задач, визуальная доска, ограничение многозадачности, короткие итерации с обязательными демонстрациями результата. Такой эксперимент даёт быстрые и измеримые эффекты - меньше переделок, предсказуемые сроки, выше прозрачность.
Шаг 3 - масштабирование. После подтверждения результатов новая операционная модель переносится на всю организацию: назначаются владельцы ценности, появляются роли, отвечающие за стримы и ритм работы, внедряется единая цифровая среда для совместной работы. Менеджмент получает живые метрики: скорость выполнения, долю переделок, соблюдение сроков и уровень вовлечённости сотрудников.
Шаг 4 - культура и развитие. Новая операционная модель закрепляется через мотивацию и обучение. Люди начинают работать не "от задачи к задаче", а от ценности к результату. Формируется современная культура: открытая коммуникация, готовность к изменениям, стремление к эффективности.
В итоге сокращаются издержки на переделки, ускоряется вывод проектов на рынок и растёт предсказуемость выполнения контрактов. Маржинальность растет за счёт более эффективного использования ресурсов и прозрачного управления портфелем. А вовлечённость сотрудников и современная культура становятся дополнительным конкурентным преимуществом на рынке труда.
Такой переход не требует революции, но требует качественной работы топ-команды на каждом из этапов. Он строится на серии быстрых побед, которые создают доверие и меняют культуру изнутри. Опыт IT в некотором смысле универсален: любая компания, работающая в "традиционной" культуре управления, может встроить современные практики и выйти на новый уровень скорости, качества и вовлечённости. Главное, чтобы собственник и СЕО были главными евангелистами этого перехода.
Недавно столкнулся с кейсом компании, которая работает по классической "водопадной" модели: долгие циклы проектирования и разработки, десятки параллельных инициатив (до 50), размытая ответственность, слабая дисциплина исполнения и низкая вовлечённость сотрудников. Как следствие - постоянные переделки, перегрузка людей и производительность значительно ниже возможного уровня.
Запрос от собственника - превратить организацию в "инновационную", работающую по лучшим практикам уровня IT-индустрии с целью повысить time-to-market проектов и маржинальность бизнеса.
Несмотря на то, что у каждой индустрии есть свои особенности, верхнеуровнево алгоритм перехода организации от «водопадного» к интеративно-инкрементному (aka Agile) состоит из ряда последовательных шагов:
Шаг 1 - диагностика и карта потерь. Нужно замерить, где именно "утекают ресурсы": "сырые" входные ТЗ, постоянные переделки, рассинхронизация между подразделениями, перегрузка людей многозадачностью. Без этой базы любое реформы будут косметическими.
Шаг 2 - запуск пилот. На одном направлении запускаются современные практики управления: единый список задач, визуальная доска, ограничение многозадачности, короткие итерации с обязательными демонстрациями результата. Такой эксперимент даёт быстрые и измеримые эффекты - меньше переделок, предсказуемые сроки, выше прозрачность.
Шаг 3 - масштабирование. После подтверждения результатов новая операционная модель переносится на всю организацию: назначаются владельцы ценности, появляются роли, отвечающие за стримы и ритм работы, внедряется единая цифровая среда для совместной работы. Менеджмент получает живые метрики: скорость выполнения, долю переделок, соблюдение сроков и уровень вовлечённости сотрудников.
Шаг 4 - культура и развитие. Новая операционная модель закрепляется через мотивацию и обучение. Люди начинают работать не "от задачи к задаче", а от ценности к результату. Формируется современная культура: открытая коммуникация, готовность к изменениям, стремление к эффективности.
В итоге сокращаются издержки на переделки, ускоряется вывод проектов на рынок и растёт предсказуемость выполнения контрактов. Маржинальность растет за счёт более эффективного использования ресурсов и прозрачного управления портфелем. А вовлечённость сотрудников и современная культура становятся дополнительным конкурентным преимуществом на рынке труда.
Такой переход не требует революции, но требует качественной работы топ-команды на каждом из этапов. Он строится на серии быстрых побед, которые создают доверие и меняют культуру изнутри. Опыт IT в некотором смысле универсален: любая компания, работающая в "традиционной" культуре управления, может встроить современные практики и выйти на новый уровень скорости, качества и вовлечённости. Главное, чтобы собственник и СЕО были главными евангелистами этого перехода.
👍5🔥1