Экономика ИИ работает в долг, эпоха дешёвого ИИ заканчивается на наших глазах 👀

На этой неделе Microsoft аннулировала свои лицензии Claude Code после того, как Anthropic перешли на тарификацию по количеству токенов, сделав эти расходы для Microsoft непомерными (бедный Билл).

Тех дир Uber разослал внутреннее письмо, предупреждая, что компания всего за четыре месяца сожгла весь свой годовой бюджет на ИИ.

Цены на ПО с ИИ под капотом в США выросли на 20–40%, а тот же GitHub (принадлежащий Microsoft) отказывается от фиксированных тарифных планов в пользу оплаты по факту pay per usage во всех своих продуктах.

Тарификация на основе токенов вынуждает каждого столкнуться с реальной стоимостью эксплуатации ИИ в масштабах своего продукта, команды и рынка, и случайным образом вдруг оказалось, что эта сумма намного выше фиксированных тарифов.

Два сценария развития событий:

1) Либо компании сократят использование ИИ, чтобы уложиться в свои ИИ-бюджеты;

2) либо сами ИИ-лаборатории снизят цены на ИИ и возьмут убытки на себя (что ухудшит их юнит-экономику когда это наименее желательно).

Рыночек и экономика беспощадны, поэтому оба пути ведут к одному результату: циферки перестают перестали сходиться, и кому-то придётся списывать активы и фиксировать убытки. Кому? Правильный ответ: Всем

– За счёт спасибо AbstractDL 🫠

Всё самое интересное, что сейчас происходит в продакт-менеджменте и ИИ сначала появляется на английском. Потом это переводят, адаптируют, упрощают и в итоге ты получаешь третью копию мысли, которая уже успела устареть.

Но чтение лишь первая ступень. Всё начинает раскрываться когда ты развиваешь разговорный английский: пишешь кому-то в личку, спокойно проходишь все этапы собеседования в компанию в другой стране, сидишь на международном звоноке или в Slack и т.п.

Ребята из AgileFluent запустили курс по английскому специально для продактов, проджектов и аналитиков со специализированной лексикой и кейсами из реальной работы.

AgileFluent уже 5 лет учат digital-специалистов проходить интервью и работать на английском: тысячи кейсов, опытные преподаватели со специализацией в английском для Tech, свои материалы и уникальные форматы обучения. Никакого «общего английского» — только под айтишные задачи и с персональными планом обучения.

Если нужен английский для работы, то AgileFluent – лучшее решение.

Первый урок бесплатно + 12% скидка по промокоду PM_and_AI до конца 30 мая.

👉 Записаться на пробный урок

Паттерны.
Каждый из нас – как паттерн.
Всё есть Паттерн.
И Кое-Что ещё.

Авито открыла набор на Avito Analyst Bootcamp — годовую программу стажировки для начинающих аналитиков

Во время стажировки участники смогут развить навыки в продуктовой аналитике и BI-разработке, работать с большими данными и решать прикладные задачи вместе с командами Авито. Будут доступны дополнительные курсы, обучающие материалы и обмен опытом в комьюнити стажеров для системной прокачки знаний в смежных областях.

У стажёров с лучшими результатами будет возможность продолжить работу в Авито.

Подать заявку могут кандидаты, которые:

– владеют базовыми знаниями SQL и Python;
– учатся на 2–4 курсе бакалавриата, 1–2 курсе магистратуры, 3–5 курсе специалитета или уже получили диплом по технической, математической или IT-специальности.

Присоединиться к буткемпу можно как очно, так и дистанционно из любого города и региона страны.

👉 Сбор заявок до 4 июня

Запуск буткемпа стал очередным этапом в развитии образовательных и карьерных программ Авито для молодых IT-специалистов и команд, которые помогают развивать продукты платформы, улучшать пользовательский опыт и принимать решения на основе данных.

Дорожная карта более чем на месяц всегда была ошибочным артефактом в управлении продуктом и ИИ это доказал

А суть и изначальная концепция дорожной карты как путеводителя по пространству рынка с развитием корпоративных норм, правил и культур, была заменена на пошаговую инструкцию по ремонту и эксплуатации самоката/автомобиля/самолёта или на чём там передвигаются по рынку на картинке с MVP.

Аналогичным образом были сломаны и все процессы, стоящие далее за дорожной картой: аналитика на старых данных, планирование задач на день/квартал/неделю задним числом, такая же разработка и бесконечно замкнутые внутри себя этапы проверок и согласований. Незаметно, так эти процессы и стали самой дорожной картой.

И всё это рушится прямо сейчас и все волны тысячных сокращений в айти прямое подтверждение этому – Система не любит оптимизировать Хаос и ей легче очистить и перезагрузить себя, начав всё новое с нуля. Чтобы восстановить всё вновь.

Тоже самое с рынком аутсорсинга разработки/маркетинга/аккаунтинга, причем как снаружи, так и внутри.

Всё то, что раньше покупали потому что "почему бы не получить откат быстрее/проще будет на аутсорсе", теперь:

а) можно нужно делать ещё быстрее/дешевле внутри себя с ИИ-аутсорсом; б) можно нужно делать быстрее/дешевле даже на аутосорсе с ИИ.

Что самое забавное – и заказчики и исполнители (и все, кто там ещё между ними), все стороны уже прекрасно понимают, что с ИИ растягивание этих процессов и обоснование раздутых сроков, команд и бюджетов становится всё сложнее чем каких-то 3 года назад без ИИ.

TLDR: ИИ обнажил очередную правду – дорожная карта была превращена в скучный график самоконтроля, составленным из расчёта на искусственные ограничения, которых... больше не существует из-за искусственного ИИ.

Удачной всем недели (и без ограничений) 🫱✨✨

Галлюцинации ИИ – это твои галлюцинации: испытываем их вместе с ИИ (вайбкодинг ч.4)

Подбираемся с ИИ уже к сотне фич, багов, целому параду планет различных стимуляторов, транков и всего такого всех цветов и заметил, что:

если в первых версиях ИИ часто выдавала бред из-за недообученных моделей, то нынешние версии начинают глючить и впадать в бесконечные рассуждения по одной причине – ТЫ делаешь что-то не так, а не ИИ.

Понять, что ИИ попала в петлю просто – она начинает рассуждать 3+ минут вне зависимости от переформулирований и не сдвигается в рассуждениях ни на шаг, лишь проливая воду на экран и память. Тонны объяснений и перебираний вариантов, все эти "Wait, but" и... ничего.

В то время как при правильно сконструируемой (и поддерживаемой!!!) архитектуре и механиках, ИИ находит решение с первого промпта, сразу находит исполняемые функции и файлы и пишет работающий с первого пуша код за те самые 1-3 минуты.

КАК ДЕЛАТЬ КОД:

– проси системный подход;
– проси фрактальное подобие;
– проси общие утилитарные модули.

– Проси сначала проверить и описать архитектуру решения по таким условиям и только после твоего апрува писать код.

– Проси комментить все допущения, которые ИИ будет делать а) во время обсуждений; б) в комментах коде. Так ты увидишь, что она додумала за тебя и сможешь исправить это как: а) до релиза; б) так и после.

– Ведите в CLAUDE .MD словарь терминов и оперируй по нему в промптах и новых сессиях. "Термин / определение + сущности" через которые вы с ИИ должны оба понимать о чём говорите. Иначе через 10 итераций у тебя "вдруг" окажется две сущности типа UserManager с разной логикой.

– Лучший способ проверить, что ИИ понимает механики и зависимости фич и кода это попросить объяснить их через "что в системе сломается, если это убрать".

Если ты видишь дальше/больше ИИ, объясни ей это и попроси обновить: а) доку в CLAUDE .MD; б) комменты в коде. Проси, чтобы писала, что код принимает, возвращает, какие сайд-эффекты. Всё это спасёт тебя и её от галлюцинаций при следующих сессиях, когда контекст предыдущих сбросится.

ЧТО НЕ ДЕЛАТЬ:

1) Думать, что ИИ всё поймёт. Она поймёт, только но по своему, по своему напишет код и не сообщит тебе об этом. А ты потом будешь тупить и пытаться отловить несуществующую багу.

И вы не найдёте её, потому что ИИ будет глючить и пропускать это место, считая его нормой работающего кода/механики, и для неё это будет "не бага, а фича". Так легендарный мэм сыграет для тебя в обратку новой краской.

– Не давать ИИ полный 360° контекст вокруг изменения или апдейта фичи. Какие механики затрагиваются фичей; какие ещё (всегда есть место для ЕЩЁ); где ещё эта фича вылезает; с какими сущностями она ещё связана и в каком контексте (снова где ещё).

– Проси ИИ выстроить приоритет задач самой, в противном случае рискуешь словить то, что один код будет создавать костыль и ломать другой, причём это будет незаметно сразу.

– Не проси фиксить баги, не объяснив их симптомы и ожидаемое ТОБОЙ поведение. У меня было много раз, когда ИИ чинила только то, что я ей описывал, и ломала то, что не упоминал.

А ещё она чинила несуществующие баги, потому что я плохо сформулировал баг-репорт и не дал весь контекст. Пришлось перепроверять и тестить половину кода и назвать это красивым словом рефакторинг.

– Не давай ИИ рефакторить и добавлять фичу в одном промпте, это два абсолютно разных намерения с разными подоходами мышления и реализации! Смешаешь и ИИ добавит багу и отрефакторит уже работающую фичу как в предыдущем случае.

– Не копите. Технический. Долг. Молча. Если что-то допускаете как "ну ок, оставим пока вот так" – закомментите это в коде и claude md.

– И не продолжай сессию после третьего долгого ответа подряд. Это сигнал, что ИИ не улавливает суть, не видит багу в фиче (считая это нормой), контекстное окно замусорено, ИИ потеряла нить, попала в петлю, вы делаете что-то не так, вы оба начали галлюцинировать...

...Relax. Breath...
Новое окно. И новый взгляд.
Вайбкодинг он про то, чтоб ТЫ не потерял все нити.
Но, если что – режь всё, пиши фичу с нуля с начала.

Причина, по которой любая традиционная мудрость, от даосизма до современной нейронауки, определяет толерантность к неопределённости как фундаментальный навык, заключается в том, что неопределённость составляет саму Суть Бытия.

И это именно тот зазор между причиной~и~следствием, где таятся все возможные варианты развития событий

Когда Будда говорил о непостоянстве как об источнике страдания; когда квантовая физика открыла бесконечную вероятностную природу реальности; когда предприниматели обнаруживают, что рынки по своей сути непредсказуемы, то все они указывают на одну и ту же истину:

Контроль — это иллюзия, а попытка обрести полную определённость в бесконечной Вселенной, где царит неопределённость, порождает именно то страдание, которого мы пытаемся избежать

Религиозное сознание называет это верой; предпринимательское – смелостью; а нейробиологическое – регуляцией миндалевидного тела со стороны префронтальной коры головного мозга.

Но все они описывают одну и ту же способность действовать эффективно, признавая при этом, что вы не знаете и не можете контролировать то, что произойдёт дальше.

И любой прорыв в истории человечества совершался благодаря тому, что кто-то делал шаг вперёд, не зная предстоящего исхода, в то время как все остальные выжидали определённости, которая так и не наступала.

Суть здесь не в том, чтобы победить страх, а в том, чтобы осознать простые вещи:

неопределённость – это базовое состояние Вселенной-Реальности, и именно сопротивление ей (а вовсе не сама неопределённость) порождает паралич воли

Развитие этой способности требует понимания того, что невозможно обрести комфорт в условиях неопределённости, просто обдумав и спланировав ситуацию.

К этому состоянию нужно прочувствовать Путь.

Практика проста. Замечай моменты, когда ты пытаешься избежать мелкой неопределённости: навязчиво проверяя телефон, чрезмерно готовясь к незначительным беседам, ища подтверждения своей правоты и безопасности снова, снова и снова.

Вместо этого сделай паузу, чтобы ощутить телесный и подсознательный дискомфорт, не пытаясь при этом немедленно его устранить.

Дыши. Пропускай. Чувствуй.

Далее, начни действия: вступи в разговор, не планируя заранее, что именно ты скажешь; начни проект, ещё не чувствуя его полной готовности; выбери другой маршрут, не сверившись с картой.

Каждый раз, когда ты, несмотря на чувство неопределённости, успешно действуешь с таким Намерением, ты накапливаете эмпирические доказательства, опровергающие "пессимистические" прогнозы своего обманутого мозгом сознания.

Именно это древние стоики называли "добровольным дискомфортом". Именно этот принцип лежит в основе экспозиционной терапии.

И именно это предприниматели называют умением «чувствовать себя комфортно в дискомфортных условиях» — намеренное, многократное переживание тревоги в ситуациях, когда на самом деле ничего страшного не происходит, но это постепенно приучает вашу нервную систему воспринимать неопределённость не как опасность.

Трансформация же происходит за счёт накопления такого опыта.

После сотен повторений сценария «я чувствовал неопределённость, но продолжил действовать, выжил и даже преуспел» твой мозг переклассифицирует неопределённость, переводя её из разряда угрозы в категорию... нормального рабочего состояния.

Comfortable with Uncertainty: 108 Teachings on Cultivating Fearlessness and Compassion by PEMA CHÖDRÖN

Марк вчера запустил премиум подписки для Instagram, Facebook и WhatsApp

$4/месяц для каждой аппы за стату, суперреакции, долгие сторис и всё такое, но интересно в этом всём причины и время, когда Марк решил это раскатить.

А видятся они в простом:

1) Бесплатная версия социалок с рекламой работала, пока предельные вычислительные затраты на инфру и код социалки ≈ 0. Код и код, крутится себе на серверах в Калифорнии, реклама, рожь, VR-Вселенная без ног, кайеф.

2) Пришла эпоха ИИ, и социалки теперь не просто код, а ИИ-монолиты, в которых каждая функция ИИ это колоссальная нагрузка на новую(!) ИИ-инфру, имеющая собственную стоимость в $ за каждый ИИ-запрос (новый термин – AI ROI).

Теперь представьте на масштабах всех трёх социалок Марка. Поэтому одна лишь реклама теперь не может окупать ТАКОЕ (бедный Марк).

– 2023 год: Эпоха массовых бесплатных продуктов подходит к своему логическому завершению с введением подписки на синюю галочку в Твиттере.

Хочешь получать профит от Х в виде приоритета в реплаях и рекомендациях в ленте (то есть, быть на виду)? Значит твой продукт это ты сам, ты перепродаешь себя, а значит... это B2B, поэтому ты должен плотитьнологи.

– 2026 год: Теперь и Инста с Фб официально конвертнулись в сознании юзеров из B2C в B2B продукт. Вместе с юзерами.

А экономика ИИ пытается перестать работать в долг

Причина тех долгов в продукте – продакт

А в эпоху ИИ не должно быть никакого тех. долга вообще.

ИИ должен устранить весь технический долг: а) который был накоплен ранее; б) любой последующий планируемый тех долг ещё до того, как представить свой готовый код.

В отличие от людей, ИИ может продолжать работать над чем-то пока это не будет сделано, а не предлагать идти на уступки и компромиссы из-за человеческих ограничений и времени.

И если ИИ говорит вам, что "оставляет что-то на потом", это первый шаг к галлюцинациям и сигнал, что ты:

1) неверно определил проблему пользователя → 2) придумал несуществующий userflow → 3) спроектировал кривой UX/UI, механику решения и фичу = поэтому ИИ тупит с логикой и архитектурой кода и предлагает взять тех. долг.

Причина тех долгов в продукте – продакт

Claude Code выкатили Dynamic Workflows

Новая фича позволяет запускать динамические рабочие процессы с участием сотен параллельных субагентов.

Некоторые задачи слишком велики для одного прохода одним ИИ-агентом, особенно в сложных легаси-кодбейсах: поиск багов по всему сервису, рефакторинг, миграции, затрагивающие сотни файлов, или план, который нужно проверить с каждого угла перед тем, как принять решение.

Dynamic Workflow — это JavaScript-скрипт, который оркестрирует субагентов в масштабе. Claude пишет этот скрипт под конкретную задачу, а рантайм выполняет его в фоне. План переходит в код, а не в контекстное окно Claude, все промежуточные результаты живут в переменных скрипта, и в контексте оказывается только финальный ответ. Тем самым ваша сессия с ИИ остаётся отзывчивой и неперегруженной контекстом, пока все агенты работают над большой задачей.

Попросите Claude Code создать воркфлоу напрямую через промпт, например, "Create a workflow...", либо включите новую настройку в ultracode) и и Claude динамически сформирует план оркестрации, которого будет неукоснительно придерживаться, что позволит ИИ и вам быть абсолютно уверенными в том, что каждый этап выполняется в правильной последовательности даже при участии сотен ИИ-агентов.

– Одна фича из коробки и 80% рынка оркестрации ИИ-агентов схлопнулось. Claude – As Above, So Below

I think the reason so many people don't understand how big AI is going to be is that they don't understand that

everything is an algorithm

Specifically, they don't realize that companies are just a collection of algorithms

– Think about that very carefully 👆

🔥 Мы ждали этого от ИИ-агентов: теперь экраны авторизации проходятся без проблем

Практически каждый менеджер и разработчик регулярно сталкивается с рутиной в задачах: нужно прокликать интерфейс после релиза, собрать исследование по конкурентам из закрытых соцсетей или вытащить данные из сервисов без API. Обещания, что ИИ-агенты скоро всё сделают за нас, звучат из каждого утюга, но на практике большинство ботов ломаются о первый же экран авторизации.

Наталья Савенкова, AI Product Manager в Яндекс Go, на своём опыте проверила, способны ли современные браузерные агенты помочь с такими задачами. Она столкнула лбами свежий Kimi WebBridge, привычный Playwright и BrowserMCP. Никаких синтетических бенчмарков — только реальные условия и суровая продуктовая рутина.

В статье четыре распространённых сценария:

🔸 Анализ закрытых платформ.
🔸 Визуальный аудит B2B-продуктов.
🔸 Автономные smoke-тесты.
🔸 Сборка автоматического рабочего процесса.

Прочитать полный обзор можно в блоге Городских сервисов Яндекса