Хейт на бумеров — наше всё, но резюме подкрутить придется

Я стараюсь не отставать от жизни, поэтому слежу за тем, как мыслят зумеры, какие у них тренды и вот это вот все. Правда, кажется, зумеры и сами уже не торт — альфы скоро совершеннолетие праздновать начнут и свои правила в инфоповестке установят. 😬

Так вот, часто натыкаюсь на YouTube на ролики от зумеров о том, как же им, бедолагам, сложно в этом мире живется, особенно в процессе найма.

Справедливости ради, миллениалы сидят в той же корпоративной жопе, просто в среднем чуть повыше. Так что, ребята, не надо нас ненавидеть — давайте лучше вместе хейтить бумеров (это очень увлекательно, я этим уже четверть века занимаюсь, поверьте мне). 😂

Но знаете, что меня по-настояшему поражает? Эта искренняя обида и негодование зумеров на то, что в процессе найма нужно, оказывается, постоянно подстраиваться под чужие правила и убеждения:

Обойти ATS робота? Вы что, и правда не понимаете, что если вакансия важна для вас, то нужно подтюнить ваше резюме по ключевикам из этой самой вакансии? А вы точно продакт? 🤔

Пройти скоринг предвзятого эйчара? Представьте себе, он и правда не так глубоко знает вашу предметную область, но при этом старается говорить с вами на вашем языке. А вы?

Попасть в ожидания руководителя на собесе? Стесняюсь спросить, а как вы с этим человеком вообще дальше собираетесь работать, если уже на старте не можете найти общий язык?

Вписаться в корп. культуру? И так далее, и так далее... Могу продолжать вечно.

Удивляет не то, что все это нужно пройти, а то, что зумеры смотрят на это как на персональные кары небесные, которых раньше не было.

Я начинал карьеру больше 15 лет назад, и все эти "прелести" уже были. Да, со временем всего накрученного становится больше, но и людей на рынке тоже, а вакансии, знаете ли, на деревьях не растут. Так что придется адаптироваться. Ну или делать свой стартап, но это уже совсем другая история. 😎

#карьера #найм #поколения #рыноктруда #зумеры

Когда качать AI-экспертизу? Ответ — вчера!

Тут в комментах прилетел годный вопрос: «Как новичку потом нарастить экспертизу, чтобы дорасти до твоего уровня?» (речь шла про моего AI-агента для проверки тестовых).

Я там что-то на ходу ответил, но мысль и правда заслуживает отдельного поста.

Главная проблема в вопросе — слово «потом». С нейронками никакого «потом» уже нет. Время ускорилось так, что пока ты планируешь начать, кто-то уже сделал, протестировал и запустил три проекта. 🚀

Полгода назад, когда мы в red_mad_robot искали первого продакта на AI-проекты, я без зазрения совести перенимал фишки у самых толковых кандидатов — смотрел, как они юзают нейронки в работе. И это, блин, лучший стимул! Я понял, что пора и самому в это инвестировать время.

Но как? Сидеть вечерами и проходить курсы? В топку.

Я просто завел привычку. Теперь каждый раз, когда передо мной встает любая рабочая задача, мой первый вопрос: «А как это сделать через LLM?». Я начинаю гуглить, спрашивать саму нейронку, искать способы автоматизировать или ускорить процесс.

По сути, я не трачу дополнительное время на «изучение» — я встроил обучение в свой рабочий флоу.

В худшем случае — я трачу на 15-20 минут больше на решение текущей задачи.

В лучшем случае — я нахожу новый способ, который решает ее на порядок быстрее или качественнее.

И знаете что? Магия случилась. Уже через пару месяцев такого подхода я перестал видеть у кандидатов что-то кардинально новое для себя. Просто потому, что сам уехал на этой ракете далеко вперед. После этого я уже сам начал проводить еженедельные воркшопы для своих команд продактов, дизайнеров и аналитиков.

Например, обычный дип-рисеч (deep research) для нас теперь — крайне ограниченный инструмент. В нем ты просто пишешь запрос и получаешь итоговый результат, отдав весь процесс на откуп LLM. На такое в серьезном бизнесе не обопрешься.

Нашим стандартом стала разработанная мной механика контролируемого многоэтапного дип-рисеча. В ней исследователь управляет всем процессом: валидирует источники, проверяет выжимку информации на каждом шаге и решает, куда копать дальше. Это уже не просто магия, а управляемый и надежный инструмент. Который ускоряет и углубляет продуктовое исследование, такой экзаскелет для дискавери-исследователя.

Так что забудьте про «потом». Начинайте прямо сейчас. Ваш следующий рабочий таск — это и есть ваш первый урок. 😎

#AI #нейросети #карьера #саморазвитие #продуктменеджмент

Veo3 от гугла, конечно, знатно встряхнул рынок видео-контента. Ракета хайпа взлетела так быстро, что мы и моргнуть не успели. 🚀

И вот уже вся лента завалена дипфейками. В Штатах вирусятся фейковые интервью со звездами, а у нас, почему-то, все ринулись клепать бабушек с носорогами и сюрреалистичные опросы на улицах. Любопытный культурный феномен, кстати.

Но, как и с любым хайпом, наступает похмелье. Кажется, все уже наелись этими роликами. 🥱 Виральность ИИ-бабушек стремительно приближается к уровню «креветочного Иисуса» — пользователи Одноклассников ваш выход.

И тут у любого продакта в голове возникает главный вопрос: а дальше-то что? 🤔

Окей, технология есть, поигрались, удивились. А юзкейс-то где? Какой продукт делать? Где деньги, Лебовски?!

Видел на днях, как Бэдкомедиан органично вплел генеративку в свои скетчи. И это прям топчик — технология не ради технологии, а как инструмент, который усиливает существующий креатив, делает его свежее и круче. 🔥

Но сколько у нас таких вот бэдкомединов? А массовый кейс какой? Маркетологи будут клепать очередной неотличимый от другого ролик про «динамично развивающуюся компанию»? Или нас ждет цунами ИИ-генерированного мусора в соцсетях, от которого все будут просто шарахаться?

Похоже, мы стремительно пролетаем пик завышенных ожиданий и несемся в долину разочарований. И вот именно здесь, в этой самой долине, и начинается настоящая работа продакта.

Технология — это просто инструмент. Молоток. Им можно и дом построить, и по пальцу себе заехать. Сейчас у нас в руках оказался очень крутой и непонятный молоток. Осталось только найти, какой гвоздь им забивать, чтобы это решало чью-то проблему и приносило деньги.

#GenAI #AI #видео #продуктовый_подход #хайп

Знаете, что не дает мне спать по ночам? Мысль о том, что я, как продакт, пилю очередной мегакомбайн. Такой, знаете, швейцарский нож, в который с каждым релизом мы с командой любовно добавляем еще по одному лезвию. А то и два! Всем же нравится делать новые фичи, правда? Руководство довольно, KPI выполняются, пользователи… а что пользователи? 🤨

И вот тут начинается самое интересное. Когда мы сами выступаем в роли юзеров, чего мы хотим от продукта? Правильно, одну-единственную кнопку «сделать мне зашибись». А в нашем комбайне уже сотня этих кнопок, и каждая со своими нюансами. Такая вот, сука, дихотомия.

Можно ли вообще без кнопок? Чтобы пользователь открыл прилу, а она ему — хоба! — и сразу в самое сердечко, решила все его проблемы, о которых он даже не подозревал. Звучит как фантастика, но ведь у кого-то получается!

Возьмем тот же TikTok. Открываешь приложение — и всё, ты в кроличьей норе. Никаких тебе сложных меню и настроек, просто бесконечный поток контента, который каким-то магическим образом тебе заходит. Как они это делают? Два кита, на которых держится этот дзен:

Релевантность контентной выдачи: Чем точнее алгоритм угадывает твои желания, тем меньше тебе нужно что-то делать самому. В идеале — вообще ничего.

Релевантность поиска: Если уж ты решил проявить инициативу, то поиск должен понимать тебя с полуслова.

И вот я лежу ночью и думаю: а как этот опыт переложить на наши суровые B2B-сервисы и productivity-тулзы? Можно ли научить условный Jira или Figma предугадывать твои следующие шаги и подсовывать нужный инструмент еще до того, как ты сам понял, что он тебе нужен?

Может, хваленые LLM и генеративный ИИ — это и есть та самая серебряная пуля? Та самая гиперперсонализация, о которой все говорят, но мало кто видел. Чтобы система не просто ждала твоих команд, а проактивно предлагала решения, анализируя твой контекст.

В общем, пока одни продакты спят и видят во сне рост метрик, я ворочаюсь и думаю, как избавить мир от лишних кнопок. А что не дает покоя вам, коллеги? Поделитесь в комментариях, интересно же! 👇

#продуктовый_дизайн #пользовательский_опыт #UX #LLM #AI

Почему BlackRock круче Apple?

Все мы, продакты и предприниматели, как мантру повторяем: «Найди боль пользователя, дай ему решение и будет тебе счастье». На всех курсах и конференциях нам вбивают в голову — пойми, чего хотят люди, сделай продукт, который закрывает их потребности. И это, блин, работает! Вложил рубль, получил десять. Если повезло и попал в струю — сто. Красавчик! 💸

Но вот сижу я, и одна мысль не дает покоя. Самые богатые ребята на планете — это не те, кто делает самые крутые продукты. Это инвестфонды типа BlackRock. Эти парни за 15 лет на стартовом капитале сделали х100 000. Сто тысяч, Карл! Apple с их айфонами и рядом не валялся.

Так в чем же их секрет, м? 🤔

А все просто. Продакты и бизнесмены пытаются угадать хотелки людей. А инвесторы-тяжеловесы смотрят на их действия.

Чувствуете разницу? Это как в жизни: хотеть не значит жениться. Все мы хотим ходить в спортзал, правильно питаться и читать умные книжки. А по факту? Залипаем в сериалы с пачкой чипсов. Так вот, хороший продакт продаст тебе абонемент в фитнес-клуб. А гениальный инвестор вложится в акции производителя чипсов. Он ставит не на то, что ты говоришь, а на то, что ты сделаешь. 🚽

«Окей, Макс, — скажешь ты, — а как же Джобс? Форд? Эти визионеры, которые меняли мир?»

А вот тут самое интересное. Они тоже не шли на поводу у хотелок! Никто не просил у Форда автомобиль, всем нужна была «лошадь побыстрее». Никто не мечтал о сенсорном телефоне, когда был удобный кнопочный BlackBerry.

Эти ребята действовали как самые прошаренные инвесторы. Они не спрашивали «что вам нужно?». Они предугадывали: «А что вы, черт возьми, будете делать, если я дам вам вот эту штуковину?». Они не обслуживали потребности, а формировали новые паттерны поведения. Создавали будущее, а не улучшали настоящее.

Так что вот вам три уровня игры:

1. Хороший продакт: Слушает, что люди хотят.

2. Гениальный инвестор: Смотрит, что люди делают.

3. Визионер: Предсказывает, что люди будут делать.

Перестаньте слушать слова. Начните наблюдать за действиями. И будет вам не х10, а х100 000. Такие дела. 😎

#продуктовый_майндсет #инвестиции #визионерство #стратегия

Что теперь продавать, когда всё стало бесплатным?

Раньше как было — самое крутое и дорогое, это знать, как (ноу-хау) что-то сделать. Сэр Бэкон не зря втирал, что «Knowledge is power». Владеешь инфой — владеешь миром, ну или хотя бы кофейней на районе. 🧐

А потом в CERN умники по заказу вояк придумали интернет. Чик-пык — и вот уже любой индус на YouTube готов тебе за пять минут на пальцах объяснить, как собрать адронный коллайдер в гараже. Информация? Превратилась в комодити.

Или вот тренды. Помните, как раньше за сворованный у другого блогера тейк или формат могли и кансельнуть? А потом пришел TikTok, шмяк-хряк — и повтор кадр в кадр стал не зашкваром, а новой нормальностью, базой для запуска хайпа. Оригинальность? Тоже комодити. 🚽

Айтишники со своим кодом носились как с писаной торбой. «Интеллектуальная собственность», все дела. А потом Столлман издал манифест GNU, и волну опенсорса было уже не остановить. А теперь LLM-ки и вовсе похоронили сакральность кода, генерируя его по запросу «сделай мне красиво». Исполнение? Комодити.

Даже творцы на заказ, которые рисовали всякое (и не только портреты туристов у метро), остались не у дел. Midjourney сожрал все их референсы и теперь клепает шедевры в один промпт. Знали бы вы, как у них по этому поводу горит! 🔥

И вот он, главный вопрос: а что же теперь, чёрт побери, осталось ценного в этом нашем мире, который катится в сингулярность? Если идеи, информация, визуал и код стали бесплатными и доступными в два клика, то где новое ядро ценности? За что пользователь будет платить? 🤔

А ценность, котаны, никуда не делась. Она просто переехала.

Она больше не в отдельных кирпичах (инфе, коде, картинках), а в том, кто и как быстро из этих кирпичей строит особняк. Ценность теперь в сборке. В кураторстве. Во вкусе. В скорости принятия решений. В умении понять, какую именно из сотен проблем пользователя надо решать прямо сейчас вот этими вот, ставшими бесплатными, инструментами.

Комодизировались инструменты. А вот умение ими пользоваться, глубокое понимание ЗАЧЕМ ты это делаешь и видение конечного результата — вот это новый дефицит. Вот за это теперь и платят. Такие дела. 😎

#будущее #ценность #AI #продуктовый_подход #комодитизация

Как продать заботу?

Знаете, у меня никогда не было любимого ополаскивателя для рта. Покупал какой-то рандом, что под руку попадется в магазине, и не парился. А потом наткнулся на один... и теперь весь мой стафф для зубов — только этой марки. 🦷

В чем прикол? У него консистенция такая, как жирные сливки. Когда полощешь, он так приятно и плотно обволакивает зубы, и это ощущение защиты держится потом с час. Прям чувствуешь — за-бо-та. Зубки в безопасности, ага. 😋

Недавно полез на Яндекс.Маркет за новой банкой и из любопытства (люблю я это дело) заглянул в отзывы. И что я вижу? Каждый второй пишет про то же самое!

«Так приятно обволакивает, прям чувствуешь, что работает»

«Он реально работает, в отличие от других»

«Да, дорогой, но того стоит»

Зацените связку: физическое ощущение («обволакивает») → вера в эффективность («чувствуешь, что работает») → оправдание премиум-цены. Все остальные на этом фоне — «водичка какая-то бесполезная». 🚽

И вот тут меня как продакта осенило.

Как часто мы, исследуя голос пользователя, пытаемся вытащить — а как именно он воспринимает тот эффект, который ждет от продукта?

Не просто «чтобы зубы были чистые». А как он поймет, что они чистые? Какое ощущение для него равно «защита»? Какой вкус для него — «свежесть на весь день»?

Мы закапываемся в JTBD, пишем юзер-стори, но часто упускаем эту чувственную, иррациональную хрень. А ведь именно она превращает разовую покупку в настоящую лояльность. Именно за это «ощущение заботы» люди готовы платить больше и прощать мелкие косяки.

Короче, когда в следующий раз будете кастдевить, не забудьте спросить не только «что», но и «а как ты это почувствуешь?». Иногда самая главная фича лежит не в функциональности, а в текстуре. Смекаете? 😉

#пользовательский_опыт #продуктовый_подход #customer_development #voice_of_customer

Эвристика доступности и преждевременная смерть поисковиков

Есть такое когнитивное искажение — эвристика доступности. Если по-простому: что нам легче вспомнить, то мы и считаем более вероятным. Классический пример — авиакатастрофы. Каждая из них громко освещается в новостях, из-за чего нам легко их вспомнить, и мы начинаем бояться летать. Хотя по статистике самолет — самый безопасный вид транспорта.

Теперь к сути.

Впечатляющие цифры по ChatGPT, который собрал более 180 миллионов активных пользователей и генерирует \~1.5 миллиарда визитов в месяц, создают похожее искажение. Мы, как активные пользователи и ранние последователи AI-тулзов, живем в информационном пузыре, где постоянно видим новости про успехи нейросетей.

Из-за этого в нашей тусовочке давно гуляет тезис — «LLM убивают поисковики». Все, мол, завязывайте с SEO и давайте быстрее осваивать оптимизацию сайтов под LLM.

А теперь давайте посмотрим на свежую стату от Semrush и вернемся в реальность - https://sparktoro.com/blog/new-research-google-search-grew-20-in-2024-receives-373x-more-searches-than-chatgpt/

Да, ChatGPT с разгромным счетом обгоняет все остальные AI-тулзы. И да, Gemini от Google, появившись буквально последним, уже на втором месте, что круто и мне лично нравится.

Но вот незадача. Трафик ChatGPT втрое меньше, чем даже у Yahoo!

YAHOO, КАРЛ!

Ну че, пацаны, как там у вас с оптимизацией под ЛЛМ ваших сайтов, уже уволили всех сеошников? 😉

#когнитивные_искажения #эвристика #AI #SEO #маркетинг

Твой продукт — ларек у метро. А где твое метро?

Все мы знаем, почему ларьки с шаурмой и чехлами для телефонов кучкуются у выходов из метро. Все просто — трафик. Где толпа, там и продажи. Это аксиома, понятная даже первокласснику.

Но вот что интереснее: лучшие кофе-поинты в городе стоят не у метро, а втиснуты в лобби офисных центров или рядом с университетами. Они не гонятся за *всем* трафиком. Они идут за *своим*.

Есть хрестоматийная история про китайскую сеть кофеен Luckin Coffee. Пока Starbucks строил свои «третьи места» (уютные кофейни, где можно посидеть), Luckin пошли другим путем. Они разворачивали тысячи крошечных точек-киосков в офисных зданиях и на кампусах университетов. Их стратегия была проста: будь там, где твой клиент (студент или офисный работник) уже находится, и дай ему возможность заказать кофе через приложение за 30 секунд и забрать его по пути на пару или совещание. Они не пытались затащить весь город к себе в кофейню. Они принесли кофейню к своему клиенту. И в итоге обогнали Starbucks по количеству точек в Китае.

В физическом мире размышлять такими категориями просто. Но вот беда, собрать данные о трафике где-то кроме очевидных точек (метро, ТЦ) — адски сложно. Сколько людей и какого сорта шарится по этой конкретной улице? Хрен его знает.

В диджитале, казалось бы, наоборот. Таргетироваться можно до тошноты точно. Хочешь показывать рекламу только бабушкам, которые ищут рассаду? Да пожалуйста. Но вот где разместить свой «ларек»? Как встроиться в поток, а не просто вешать рядом рекламный плакат «наш супер-SaaS в 100 метрах отсюда, кликай!»?

И вот тут я вижу главную проблему. Продакт обычно думает, как обустроить ларек. Какие фичи завезти, как кнопочки покрасить, какой тариф поинтереснее придумать. В лучшем случае — где повесить тот самый плакат.

Но он не думает, как поставить сам ларек на пути у целевого трафика.

Мы по привычке говорим: «давайте приведем пользователя в нашу прилу / SaaS, и уже *там* сделаем ему хорошо». А что, если сделать наоборот? Принести свой продукт туда, где пользователь УЖЕ решает свою проблему?

Эта стратегия называется «встроенная дистрибуция» (embedded distribution), и почему-то многие считают ее уделом маленьких и слабых стартапов. Мол, сами не можем привлечь, так давайте присосемся к кому-то большому.

Какое же это заблуждение. 🚽

Это не про слабость. Это про ум и эффективность. Зачем заставлять пользователя делать лишний шаг, если можно решить его «джобу» прямо там, где он сидит?
* Stripe стал гигантом не потому, что у него был самый красивый личный кабинет, а потому что он встроил свою оплату в миллионы сайтов парой строчек кода.
* Google стал поисковиком по умолчанию, встраивая свою поисковую строку во все браузеры.
* Figma взлетела, потому что позволяла делиться макетом по ссылке, которую можно было открыть где угодно, без установки софта.

Перестань полировать свой ларек в глухом лесу. Подумай, где уже тусуется твой клиент, какие у него цифровые «станции метро» и «офисные центры». И как принести свой продукт прямо ему под нос. Иногда это важнее, чем запилить еще одну гениальную фичу. 😎

#дистрибуция #продуктовая_стратегия #маркетинг #cjm #luckincoffee

Почему я терпеть не могу тестовые задания... и при этом даю их кандидатам?

Соискатели не любят тестовые по банальным причинам - ты тратишь дофига времени, а в большинстве случаев получаешь в ответ игнор, в лучшем случае что-то односложное в качестве обратной связи.

Нередко слышу истории как какндидаты засылают одно и тоже тестовое в одну и ту же компанию с таймаутом в пару месяцев и получив вначале отказ, в следующий раз получают приглашение, такие дела.

Но как бы проблемы негров шерифа беспокоят чуть менее чем никак, да?

Давайте честно, с моей стороны баррикад — это тоже тот еще геморрой. Мало того, что надо придумать адекватное тестовое (и критерии оценки к нему, чтоб не просто «нравится / не нравится»). Так потом же надо реально сесть, вдумчиво его проверить, написать развернутый фидбэк, принять решение... А работать кто любит? Правильно, никто. Вот и получается, что у большинства руководителей просто «лапки» (потому в ответ на свое тестовое соискатели и получают звенящую тишину). 🐾

Так какого ж черта я сам их даю?

А от безысходности. Ситуация такова, какова она есть, и никакова более. Сейчас мне в команду нужен продакт, который будет плотно работать с LLM. И мне критически важно понять, как человек с ними взаимодействует, как мыслит в этой парадигме. Это не проверить на словах, тут надо смотреть «в бою».

И тут мой внутренний продакт не выдержал и запилил решение проблемы. Помните, я рассказывал, что сварганил себе AI-агента для проверки домашки? Так вот, он теперь помогает и с тестовыми. Каждый кандидат, вне зависимости от результата, получает от него структурированную обратную связь: что круто, что можно было сделать лучше и какие есть зоны для роста.

И знаете что? Каждый, кто дошел до этого этапа, даже получив отказ, сказал спасибо за фидбэк. За то, что он вообще есть. И за то, что он длиннее, чем твит. Такие дела. 😎

Мораль? Даже самый бесячий процесс можно и нужно чинить, если подойти к нему как к продукту. А давать качественную ОС — это не сложно, если у тебя есть правильные инструменты, а не просто лапки.

#тестовое_задание #найм #управление_командой #AI #обратная_связь

Я давно и прочно сижу на ИИ-сервисах гугла, мне удобно и по кайфу.
Но клод все тож очень нахваливают (и справелдливо), плюс у них десктопная версия подъехала с МСР-коннекторами из коробки (там конечно слезы, но лучше чем ничего).
И вот решил потестить и поюзать.
Пытался понять разницу между проектами в клоде и гемсами в гемини, собрал вот такой артефакт.
Возможно вам тоже будет полезно.
Если все это сложно и непонятно - значит вам точно нужно срочно садиться и начинать плотно юзать любую из ллм-ок, скоро сделаю об этом отдельный пост.
Презентация со сравнением - https://claude.ai/public/artifacts/9af2657a-4f9b-4b3b-9cf2-019b04bfa516

ИИ-допинг для твоей карьеры. Или почему Петя скоро будет стоить вдвое дороже тебя.

Заметил забавную штуку. Еще пару лет назад все спорили, заменит ли ИИ программистов и продактов. А сегодня споры поутихли. Знаешь почему? Потому что ИИ никого не заменил. Он просто стал допингом, который одни уже колют себе в вену, а другие все еще читают инструкцию и боятся побочки.

Сегодня умение впрягать нейронки в свою работу — это твой личный джетпак. Пока коллеги потеют, вручную собирая данные для отчета, ты уже анализируешь пятую версию стратегии, сгенерированную на основе этих данных. Пока они гуглят «шаблон для CJM», ты скармливаешь LLMке десяток интервью с пользователями и получаешь готовую карту пути со всеми болями и барьерами. Это, блин, нечестное преимущество. Но оно временное.

Потому что завтра это превратится в аналог Excel. Ты же не просишь прибавку за умение пользоваться сводными таблицами? Это гигиенический минимум. Не умеешь — профнепригоден. Так вот, скоро на рынке останется два типа спецов:

- Те, кто «в моменте». Они уже сейчас делают ИИ частью своей работы, сливая на него всю рутину и высвобождая мозг для самого главного — принятия решений.

- Те, кто «потом разберется». Эти ребята скоро с удивлением обнаружат, что их коллега Петя закрывает задачи со скоростью света, пока они «вдумчиво погружаются в контекст». И когда СЕО спросит, почему Петя стоит вдвое дороже, ответ будет очевиден.
Так что выбора «учить или не учить» у тебя нет. Есть выбор: либо ты становишься Петей сейчас, либо через год тебя ссаными тряпками с рынка погонят. Harsh, but true. 😉

Гонка вооружений: на какой стул сесть?

ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity… Каждую неделю выходит что-то новое, еще более умное и навороченное. Пытаться угнаться за всеми — гиблое дело. Это как спорить, что лучше — iOS или Android. Да какая нахрен разница, если ты просто звонишь и сидишь в телеге?

Технологии плюс-минус сравнялись. Кто-то первым выкатывает фичу, через месяц она есть у всех. Поэтому мой тебе совет: выбери один сервис и углубляйся в него.

Если есть 20 баксов, VPN и зарубежная карта: бери любой из большой четверки.

Мой личный выбор — подписка Google AI. За эти деньги я получаю не просто чат, а целую экосистему: Gemini Advanced, интеграцию в доки, почту и главное — NotebookLM. Мне, блин, так удобнее.

Если всего этого нет: твой безальтернативный вариант — DeepSeek. Он бесплатный, работает из РФ и на голову выше большинства аналогов.

Перестань тратить время на сравнения. Выбери то, что тебе по душе, и начни уже работать.

Четыре всадника твоей новой рутины

Окей, с инструментом определились. Теперь главное — как его использовать, чтобы это не превратилось в игрушку. Вот 4 сценария, которые должны стать твоей второй натурой.

📦 Базы знаний (Твой личный RAG-стажер)

Помнишь это чувство, когда у тебя 100500 вкладок, десяток PDF-ок и каша в голове перед важной встречей? Забудь.

Есть NotebookLM от Google. Это не чат. Это твой личный аналитический центр. Закидываешь туда все отчеты, статьи, расшифровки кастдевов и начинаешь допрашивать эту базу как пленного партизана:
- «Суммируй ключевые боли клиентов»
- «Найди риски в этих документах»
- «Составь 5 гипотез на основе этих данных»

Это мастхэв, даже если твой основной чат — другой.

🚀 Базовый чат (Искусство ставить ТЗ)

Забудь про «промпт-инжиниринг» как шаманство. Все проще. LLM — это твой гениальный, но абсолютно несведущий джун. Ему надо четко ставить ТЗ. Формула золотая и простая (используй STAR-подобные фреймворки):

Роль: «Представь, что ты CPO с 14-летним опытом в e-commerce...» — это задает стиль, лексикон и фокус.

Контекст: «Я готовлю питч для инвесторов. Вот данные по рынку, вот наш продукт, вот конкуренты...» — это кровь и плоть запроса. Без этого джун будет гадать на кофейной гуще.

Ожидаемый результат:
❌Не «сделай слайд»
✅ а «Напиши текст для слайда "Рыночные возможности". Используй структуру из трех абзацев: 1) текущий объем рынка, 2) прогноз роста на 3 года, 3) незанятая ниша. Тон — деловой, уверенный. Включи цифры из предоставленного контекста».
💡 Дашь ему пару примеров (few-shot) — он сделает еще лучше.

🎯 Диприсёрч (ИИ пишет ТЗ для ИИ)

Иногда нужно копнуть глубоко. И тут многие сыпятся, не зная, как составить сложный запрос.
Лови хак для хака. Используй базовый чат, чтобы он помог тебе составить исчерпывающий промпт для глубокого анализа.
Ставишь ему задачу так:

«Помоги мне составить промпт для глубокого исследования рынка. Моя роль: продакт-менеджер. Контекст: я анализирую рынок EdTech в СНГ. Цель: выявить ключевые бизнес-модели, каналы привлечения, главных игроков и причины их успеха. Подготовь структурированный промпт, который покроет все эти аспекты для детального анализа».

Получаешь на выходе мощный, структурированный запрос, который уже несешь в свою основную LLM с доступом к сети. Результат будет на порядок глубже.

🤖 Простенькие агенты (Твои карманные эксперты)

GPTs в ChatGPT или Gems в Gemini (у меня у самого их уже с десяток на разные задачи) — это не создание Скайнета. Это твои узкоспециализированные помощники.

Главное понять две вещи:

📋Инструкции: Это должностная инструкция твоего агента. «Ты — "Анализатор вакансий". При виде текста вакансии на позицию Product Manager, извлекай только hard skills, soft skills и предлагаемую вилку ЗП. Остальное игнорируй. Выдавай в виде таблицы».

📚Знания: Это его личная база данных. Закидываешь туда шаблоны, удачные примеры, внутренние гайды твоей компании.
Например, для «Анализатора вакансий» можно загрузить матрицу компетенций вашей компании, чтобы он сразу мэтчил кандидата с вашими грейдами.

Вот и вся магия. Инструменты на столе, методы — проще пареной репы. Осталось только взять и начать делать. Хватит читать, иди встраивай это в свою работу. 👨‍💻

#ИИ #карьера #продуктология #LLM #лайфхак

Когда и мем делать не нужно)

Сколько вижу подобных парных игр от китайцев с этими паралоновыми штуками - каждый раз поражаюсь из креативностью и тяге к совместному деятельному досугу!