У коллег случился сбой - в первой версии записи подкаста с 26 минуты и до конца идет загадочная тишина (ну а может это прогрев аудитории такой), поправили - вот теперь полная запись)

red_mad_robot: генеративный ИИ для бизнеса, мониторинг нейроактивности сотрудников и тренды IT-рынка | Подкаст «Бизнес а-ля рус»

Как исследования внутри компании помогают дизраптить рынок цифровой разработки в России? Что такое «плато применимости» искусственного интеллекта? Что означает коммодизация технологии генеративного ИИ для предпринимателей и почему нам всем придется пройти через «долину разочарований»? Зачем red_mad_robot мониторят нейроактивность членов своей команды?

В гостях подкаста CPO red_mad_robot Максим Скорченко. Обсудили с ним не только то, как работает одна из флагманских российских компаний-разработчиков цифровых продуктов, но и то, как современному бизнесу подружиться с генеративным искусственным интеллектом и как с его помощью работать эффективнее.

Villagio Estate — девелопер загородной недвижимости класса Deluxe: https://clck.ru/3Asjzt
https://t.me/+JL38mdTSq-k5OGJi

2:51 — чем занимаются red_mad_robot
8:11 — как компания ищет клиентов
10:37 — как компания применяет ИИ с 2019 гоа
13:08 — что такое лаборатория NDT
15:27 — этичность применения ИИ, технологий распознавания лиц и голоса
29:00 — что такое плато продуктивности ИИ
34:17 — как применять генеративный ИИ и большую языковую модель для бизнеса
47:00 — про кадровый голод и команду
50:53 — как работают venture builders
56:00 — тренды российского IT-рынка

Команда:
Ведущий — Камиль Исрафилов;
Редактор — Анна Бутченко-Сорокина;
Продюсер — Виктория Витославская;
Звукорежиссёр — Андрей Деркач;
Проджект-менеджер — Екатерина Манько.

Подпишись на подкаст в удобном плеере, чтобы не пропустить новые выпуски.

——
подкаст создан студией Red Barn (медиакомпания Double Day).
-> связаться с нами - hay@redbarn.ru

#бизнесалярус

Реклама
ООО "ВИЛЛАДЖИО РИЭЛТИ"
ИНН 7702430783
LjN8Kazdu

Пока погода позволяет - есть возможность побыть ближе к природе, даже когда в календаре в течение рабочего дня вообще нет свободных окон.

Может и нахуй все это блогерство...)

Lego serious play.

За 2 минуты нужно было собрать образ себя как профессионала для своих коллег.

Вот такой вот я. да)

Удивительно, но эта технология с кубиками Лего и правда позволяет за час перейти с малознакомыми и серьезными дядями и тетями в режим теплой и неформальной коммуникации.

Ну а для меня как продакта это отличный пример того, как можно думать о развитии и дистрибуции своего продукта.

Кстати придумал эту технологию основатель и СЕО Лего на пару с профессором швейцарской бизнес школы. Да, иногда основатель и СЕО и является главным продактом))

Гипотеза - это обоснованное предположение.

Вчера общался с товарищем с одного из прошлых рабочих мест.

Просто обменивались мнениями о возможностях успеха ИИ-продуктов в эпоху бума LLM-ок. Так как оба немножко в этом варимся, но в разных сегментах рынка.

И уже под конец разговора я понял, что он, в отличии от меня, на этом поле выступает как хоть и начинающий, но уже самостоятельный и независимый предприниматель.

И знаете, начал ретроспективно пересматривать веса наших аргументов.
Для кого как, а для меня всегда были весомее слова того, кто ставит свои деньги на кон.

Иными словами, чего тебе будут стоить твои убеждения?

Очень легко перестать взвешивать свои предположения когда ты не рискуешь деньгами. Ещё легче, когда прикрываешь свои фантазии таким заумным словом, как гипотеза.

Вот правда, и недели не проходит как кто-нибудь не прикроет отсутствие подтверждений для своего убеждения словами:

- "ну, это всего лишь гипотеза".

Ууу! Бесит.

Гипотеза — это обоснованное предположение. Не просто предположение. А обоснованное.

То есть, чтобы предположение стало гипотезой, у него должно появиться какое-то обоснование, reason to believe.

Для продакта это означает, что на вход в бэклог нужен фильтр.
Да, все что в бэклоге всего лишь гипотезы, требующие подтверждения.
Но и чтобы попасть в бэклог нужны обоснования.

Особенно это касается идей самого продакта, особенно тех, в которые он просто верит.
Ну знаете, чуйка и вот это вот всё.
Если и правда так веришь, то иди и ставь на это свои деньги. А если нет, то иди и ищи обоснование)

Еще пару лет назад я боялся, что вот еще Х-лет и мне будет за 40 и я стану никому не нужен на рынке труда.
Год назад просматривая визионерский отчет Сбера, я наоборот порадовался тому, что ближе к серебрянному поколению, которое будет давлеть в экономике 2030 года в РФ, чем к зумерам.
А посмотрев этот тед - я вообще перестал париться, если в США это уже происходит, значит у нас будет через 10 лет.
Черт подери, Сбер был прав. Ну и да, утритесь зумеры, и привет вам от одного скуфа-продакта))

Класическим в ИТ является не Data driven подход, а Дата driven.
Закомитились где-то на какую дату релиза, и потом хоть сдохни, но релиз нужно выпустить в этот день.
Нас всех драйвит эта дата, такая вот пэйшен...

Говорите правильно

Кто живет в Питере - помните плакаты в метро «говорите как петербуржцы»?)

Мы ходим по кругу (так не правильно)
Мы двигаемся итерациями (воот!)

Тирания меньшинства, или почему отзывы — зло

Собираешься в отпуск, выбираешь отель. Или там, новый ресторанчик для ужина. Куда лезешь в первую очередь? Правильно, в отзывы. И вот тут-то и начинается самое интересное... 😳

С одной стороны, куча восторженных визгов: «Лучшее место на Земле!». С другой — тонны хейта: «Ужас, кошмар, никогда больше!». А кто вообще эти люди, строчащие простыни текста? Нормальному человеку, которому «в целом ок», как правило, просто лень. У него жизнь, дела, некогда буквами на экране разбрасываться.

В итоге наш выбор определяет не адекватное мнение большинства, а крики самых громких с обоих полюсов. Какие-то не самые благополучные ребята (у кого вечно куча времени или кому просто дико припекло) решают за нас, хороший ли это сервис или товар. Не факт, что их опыт вообще релевантен твоему. Но их голос звучит громче.

Ну ладно, с отелем ты как-нибудь разберешься. А что делать нам, продактам? 🤔

А мы попадаем в ту же самую ловушку. Становимся заложниками этих же 1-2% пользователей. Тех, кто не поленился дойти до формы обратной связи, написать в саппорт или оставить гневный коммент в сторе. Их фидбэк, безусловно, важен, но есть нюанс.

Зачастую эти пользователи — не ядро твоей аудитории. Это либо «профессиональные жалобщики», либо люди со специфическим сценарием, который у 99% других юзеров никогда не воспроизведется.

И вот ты уже сидишь на дейли и обсуждаешь с командой, как поправить «вопиющую» проблему, о которой написал один человек. А в это время молчаливое большинство, которое и приносит тебе деньги, страдает от реально неудобного процесса, но им лень писать. Они просто молча уйдут к конкуренту, когда терпение кончится. 🚽

И чё?

Для себя, как для пользователя, — учись фильтровать. Помни, что отзывы — это не объективная реальность, а лишь самые громкие и часто самые полярные мнения.

А для себя, как для продакта, — не путай громкость с важностью.
Не бросайся пилить фичи по первому гневном комменту. Смотри на данные, копай глубже, иди и разговаривай со своим «молчаливым большинством». Именно оно, а не крикливое меньшинство, платит тебе зарплату.

Иначе рискуешь построить идеальный продукт для вечно недовольных, которые всё равно никогда не будут полностью удовлетворены. А твой настоящий, лояльный пользователь просто испарится. 😎

#продуктовый_майндсет #отзывы #кастдев #принятие_решений

Когда AI-пандемия?

Помните, как раньше было? Чтобы купить какую-то шмотку нужно было полдня шататься по торговым центрам. А чтобы пообщаться с коллегой из другого офиса — междугородний звонок, который стоил как крыло самолета. 😳

Интернет и IT в целом проделали гениальную штуку — они схлопнули для нас пространство. Мир стал плоским и доступным. Дотянуться до любого товара или человека теперь можно в пару кликов. Мы к этому настолько привыкли, что уже и не представляем, как было иначе.

А теперь происходит фокус похлеще. AI, и в частности LLM-ки, начали схлопывать для нас время. 👨‍💻

То, на что раньше у продакта уходили недели (проанализировать рынок, собрать данные по конкурентам, накидать структуру стратегии), теперь делается за час с помощью правильно сформулированных запросов к AI-ассистенту. Поиск и агрегация информации сжались до нескольких минут.

Мозг от этого реально рвется. Отдельно взятый специалист в моменте оказывается в точке сингулярности — он одной левой шатает пространственно-временной континуум, выдавая результат с нечеловеческой скоростью.

И в чем проблема? 🤔

А в том, что пока это удел ранних последователей — нас с вами, гиков, продактов, всех тех, кто по долгу службы и зову сердца лезет во все новое. Раннее большинство пока смотрит на это со стороны, как на забавный аттракцион.

Пандемия за пару месяцев насильно пересадила весь мир на удаленку и в онлайн-митинги. То, что до этого было опцией для избранных, стало гигиеническим минимумом для выживания бизнеса.

И вот главный вопрос: какой "черный лебедь" должен прилететь, чтобы то же самое произошло с AI?

Что должно случиться, чтобы даже самый кондовый бизнес, где главная инновация за последние 10 лет — это переход с Excel 2003 на Google Таблицы, понял, что без AI-ассистентов он просто не выживет? Новый глобальный кризис, где придется резать косты и заменять людей?

Пока непонятно. Но одно ясно — те, кто сейчас не запрыгивает в этот уходящий поезд, рискуют остаться на перроне и махать платочком вслед будущему, которое наступило, пока они заполняли очередной отчет вручную. 😉

#AI #будущее #технологии #сингулярность #продуктовый_менеджмент

Продуктовая игла для студентов.

Заметили, как техногиганты вроде Google и OpenAI, и стартапы типа Cursor, вливают в студентов бесплатный доступ к своим AI-сервисам? Раздают годовые подписки направо и налево.

Это не просто щедрость. Это грамотный посев на будущее. Классическая продуктовая стратегия «первая доза бесплатно».

Студент, который год пишет курсачи с помощью AI-ассистента, сдает с ним экзамены и дипломы, врастает в этот инструмент намертво. Он без него будет как мы на совещании без ноута — вроде и можешь, но уже некомфортно, медленно и как-то неуверенно.

И когда он придет на свою первую работу, какой инструмент он попросит? Правильно, тот, в котором он бог. Он не будет ресерчить, сравнивать фичи и искать, что там на 5% эффективнее. Зачем? Этот работает, задачу решает, всё привычно. Вендор-лок на уровне мышечной памяти.

Но меня тут парит даже не гениальность этого маркетинга. А то, что мы на выходе получим два типа джунов:

«Киборги»: Ребята, которые с универа мыслят категорией «как мне эту задачу скормить AI». Их базовая скорость и эффективность в рутинных задачах будет на порядок выше. Они не тратят время на то, что можно сгенерить.

«Классики»: Все остальные, кто учился по старинке. Которым этот «дождь технологических щедрот» на голову не пролился. Они будут проигрывать в скорости. Просто потому, что у них нет встроенного в мозг AI-копайлота.

И это уже не просто цифровой разрыв. Это разрыв в производительности на старте карьеры. Одни приходят с экзоскелетом, а другие — с голыми руками. Угадайте, кого наймут охотнее? И кто побежит в карьерную гору быстрее и выше?)

От промпт-инжениринга к... промпт-инженирингу 🌀

Помните, как в конце 2023-го все будто с ума посходили? hh.ru ломился от вакансий «промпт-инженера» от всяких РБК-500. Искали людей с опытом, которого ни у кого по определению быть не могло. Какой-то дикий запад, где каждый второй — шериф с волшебной инструкцией для LLM-ки. 🤠

Потом пыль улеглась, и все «серьезные» дяди и тети двинулись в сложные обвязки. Флагманом 2024-го стал RAG. Я и сам еще весной на ProductCamp рассказывал, как его правильно готовить, чтобы нейронка не галлюцинировала и отвечала по делу, опираясь на фактуру. Казалось, вот он, зрелый подход.

А что сейчас? А сейчас я смотрю, как новые модели LLM с аппетитом съедают все эти «сложные» технологии, которые мы с таким усердием прикручивали сбоку.

Помните пляски с бубном вокруг цепочек рассуждений в промптах а-ля "размышляй последовательно, шаг за шагом"? Теперь в моделях есть встроенный ризонинг, и эти костыли уже не нужны.
Кажется, та же участь постигла и RAG. Новые модели уже из коробки ищут по базе знаний так, что год назад для такого результата пришлось бы собирать целую команду разработки. 🚽

С одной стороны — кайф! 🏖 То, что раньше требовало недель прототипирования и танцев с бубнами, теперь можно накликать мышкой в интерфейсе какого-нибудь GPTs или Gems и сразу проверить в бою. Скорость просто бешеная.

А с другой — вообще непонятно, за что хвататься и куда бежать. Что еще завтра сожрут эти демоновы трансформеры и не подавятся?

\#GenAI \#LLM \#промптинжениринг \#продуктовыйменеджмент \#технологии

AI делает тестовое, AI его и проверяет. А человек где? 👨‍💻

Ищем мы себе в red_mad_robot продакта на GenAI-направление. И я, как водится, придумал тестовое. Но с нюансом.

Кандидату нужно за 2-4 часа сделать полное продуктовое discovery для любой своей идеи — от анализа рынка и болей до кликабельного прототипа. И главный прикол — делать это нужно исключительно с помощью LLM-ок. ChatGPT, Gemini, Claude, что угодно. На выходе — ссылка на прототип и лог общения с нейронкой, своего рода ноутбук с промптами.

Оцениваю я по сути две вещи:

Умение «вайб-кодить» — быстро добегать до результата, используя AI как инструмент.

Продуктовую логику, которая у человека в голове — тот самый фреймворк, который он применяет.

Но самое сочное не в этом. Я тут подумал, а чего это я буду тратить свой драгоценный час на разбор тестового? 🧐 И написал своего AI-агента, который по моей же методологии скоринга все делает за меня.

Закидываю ему работу кандидата, а на выходе получаю вердикт: «звать/не звать», оценку в попугаях по каждому пункту и даже готовую обратную связь для кандидата. И на положительный, и на отрицательный исход.

И вот сижу я и думаю, не сюр ли это? 🚽
Кандидат сам ничего не делает, за него пашет LLM. Я сам ничего не проверяю, за меня вкалывает мой AI-агент. Вкалывают роботы, а не человек. Кажется, в этой схеме для людей места не осталось.

А вот и нет!

На самом деле, это и есть то самое будущее, которое уже наступило. Просто не для всех.
Раньше кандидат корпел бы над таким тестовым неделю. Теперь — 4 часа.
Я бы раньше на разбор потратил час. Теперь — 2 минуты уходит у нейронки и еще 5 у меня, чтобы отревьюить ее выводы и, если что, подискутировать.

Да, большая часть рутины ушла машинам. Но ядро экспертизы, самое главное, осталось у человека.

Кандидат не просто тыкает в кнопки — он направляет нейронку, задает правильные вопросы, вычленяет суть, строит пайплайн действий. Его задача — быть стратегом.

А моя задача — с помощью своего опыта и агента проверить, не поехала ли у кандидата методология, не потерялся ли за всей этой AI-мишурой бизнесовый смысл и продуктовая логика. Моя задача — быть экспертом, который валидирует результат.

Так что да, роботы вкалывают. А человек — думает.
Вот он, новый дивный мир. Здрасьте. 😎

#AI #hiring #productmanagement #GenAI #будущее

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