📊 Обзор отчёта Similarweb «Global AI Tracker 13» (апрель 2025)
В апреле 2025 года компания Similarweb представила 13-й выпуск отчёта Global AI Tracker, освещающего динамику трафика и интереса к различным категориям генеративного ИИ за 12 недель, завершившихся 25 апреля 2025 года. Отчёт предоставляет ценные инсайты для стратегов и инвесторов, отслеживая победителей и проигравших в сфере ИИ.
⸻
🔝 Основные выводы:
1. 📈 Лидеры роста: DevOps и инструменты автодополнения кода
Категория DevOps и автодополнения кода продемонстрировала впечатляющий рост трафика на 103% за 12 недель. Инструменты, такие как Cursor и Replit, сыграли ключевую роль в этом росте, что свидетельствует о значительном влиянии ИИ на разработку программного обеспечения.
2. 🚀 DeepSeek: стремительный рост новичка
Китайская платформа DeepSeek показала феноменальный рост трафика на 17 694% в течение 12 недель, достигнув пика в феврале 2025 года. Хотя к концу апреля рост замедлился до 532%, DeepSeek продолжает занимать второе место среди генеративных ИИ-инструментов, уступая только ChatGPT.
3. 📉 Снижение трафика на фриланс-платформах
Трафик на цифровых фриланс-платформах, таких как Fiverr и Upwork, снизился на 20% за отчётный период. Это указывает на растущее предпочтение компаний использовать ИИ-инструменты для задач, ранее выполнявшихся фрилансерами, особенно в области создания контента и дизайна.
4. 🧠 Рост в области аналитики данных
Категория аналитики данных показала значительный рост трафика на 177% за 12 недель, что подчеркивает растущий интерес к ИИ-инструментам, способным обрабатывать и анализировать большие объёмы данных.
5. 🎨 Смешанные результаты в генерации изображений
Инструменты генерации изображений, такие как Midjourney и Leonardo, показали умеренный рост трафика (например, Midjourney — 7%), в то время как другие, такие как Getimg, продемонстрировали значительные скачки, достигнув роста в 1 532% в апреле.
📊 Изменение трафика по категориям ИИ-инструментов (12 недель до 25 апреля 2025 года)
DevOps и автодополнение кода +103%
Аналитика данных +177%
Генерация изображений +11%
Генерация музыки +12%
Генерация видео -2%
Генерация голоса +8%
Генерация текста и контента -12%
EdTech ИИ +1%
Поддержка клиентов и опыт -11%
Юридические ИИ-инструменты -70%
Отчёт Similarweb подчёркивает значительные изменения в ландшафте ИИ, с ярко выраженными победителями и проигравшими. Разработчики и компании, инвестирующие в ИИ-инструменты, особенно в области DevOps и аналитики данных, получают значительные преимущества. В то же время традиционные платформы, такие как фриланс-сервисы и некоторые EdTech-решения, сталкиваются с вызовами из-за растущей конкуренции со стороны ИИ.
⸻
🔗 Полный отчёт Similarweb «Global AI Tracker 13» (PDF)
#ИИ #ГенеративныйИИ #DevOps #АналитикаДанных #Фриланс #EdTech #DeepSeek #Similarweb
В апреле 2025 года компания Similarweb представила 13-й выпуск отчёта Global AI Tracker, освещающего динамику трафика и интереса к различным категориям генеративного ИИ за 12 недель, завершившихся 25 апреля 2025 года. Отчёт предоставляет ценные инсайты для стратегов и инвесторов, отслеживая победителей и проигравших в сфере ИИ.
⸻
🔝 Основные выводы:
1. 📈 Лидеры роста: DevOps и инструменты автодополнения кода
Категория DevOps и автодополнения кода продемонстрировала впечатляющий рост трафика на 103% за 12 недель. Инструменты, такие как Cursor и Replit, сыграли ключевую роль в этом росте, что свидетельствует о значительном влиянии ИИ на разработку программного обеспечения.
2. 🚀 DeepSeek: стремительный рост новичка
Китайская платформа DeepSeek показала феноменальный рост трафика на 17 694% в течение 12 недель, достигнув пика в феврале 2025 года. Хотя к концу апреля рост замедлился до 532%, DeepSeek продолжает занимать второе место среди генеративных ИИ-инструментов, уступая только ChatGPT.
3. 📉 Снижение трафика на фриланс-платформах
Трафик на цифровых фриланс-платформах, таких как Fiverr и Upwork, снизился на 20% за отчётный период. Это указывает на растущее предпочтение компаний использовать ИИ-инструменты для задач, ранее выполнявшихся фрилансерами, особенно в области создания контента и дизайна.
4. 🧠 Рост в области аналитики данных
Категория аналитики данных показала значительный рост трафика на 177% за 12 недель, что подчеркивает растущий интерес к ИИ-инструментам, способным обрабатывать и анализировать большие объёмы данных.
5. 🎨 Смешанные результаты в генерации изображений
Инструменты генерации изображений, такие как Midjourney и Leonardo, показали умеренный рост трафика (например, Midjourney — 7%), в то время как другие, такие как Getimg, продемонстрировали значительные скачки, достигнув роста в 1 532% в апреле.
📊 Изменение трафика по категориям ИИ-инструментов (12 недель до 25 апреля 2025 года)
DevOps и автодополнение кода +103%
Аналитика данных +177%
Генерация изображений +11%
Генерация музыки +12%
Генерация видео -2%
Генерация голоса +8%
Генерация текста и контента -12%
EdTech ИИ +1%
Поддержка клиентов и опыт -11%
Юридические ИИ-инструменты -70%
Отчёт Similarweb подчёркивает значительные изменения в ландшафте ИИ, с ярко выраженными победителями и проигравшими. Разработчики и компании, инвестирующие в ИИ-инструменты, особенно в области DevOps и аналитики данных, получают значительные преимущества. В то же время традиционные платформы, такие как фриланс-сервисы и некоторые EdTech-решения, сталкиваются с вызовами из-за растущей конкуренции со стороны ИИ.
⸻
🔗 Полный отчёт Similarweb «Global AI Tracker 13» (PDF)
#ИИ #ГенеративныйИИ #DevOps #АналитикаДанных #Фриланс #EdTech #DeepSeek #Similarweb
📚 Как читать книги с помощью ChatGPT и реально что-то запомнить
Прочитал книгу и через пару недель не можешь вспомнить, о чём она? Ты не один. Большинство бизнес-книг читаются легко, но забываются ещё легче.
👀 На Хабре вышла статья о том, как использовать ChatGPT, чтобы не просто читать, а по-настоящему усваивать знания.
Вот основные идеи:
🧠 Пассивное чтение — путь к забвению
Чтение — всего 10% эффективности по пирамиде Дейла. А вот обсуждение, объяснение и практика дают до 90%.
🤖 ChatGPT = твой собеседник по книге
Задавай ему вопросы, проси пересказать главы, тренируйся объяснять прочитанное. Это превращает чтение в активный процесс.
🚫 Не бойся “воды” в книгах
Примеры и повторения работают на тебя. Они помогают лучше запомнить, даже если кажется, что автор тянет резину.
⚙️ Как это делать на практике
• После каждой главы пиши краткий пересказ
• Объясни её ChatGPT так, будто рассказываешь другу
• Попроси ИИ задать тебе уточняющие вопросы
• Составь карту идей или чеклист
🔗 Статья целиком: habr.com/ru/articles/908354
Прочитал книгу и через пару недель не можешь вспомнить, о чём она? Ты не один. Большинство бизнес-книг читаются легко, но забываются ещё легче.
👀 На Хабре вышла статья о том, как использовать ChatGPT, чтобы не просто читать, а по-настоящему усваивать знания.
Вот основные идеи:
🧠 Пассивное чтение — путь к забвению
Чтение — всего 10% эффективности по пирамиде Дейла. А вот обсуждение, объяснение и практика дают до 90%.
🤖 ChatGPT = твой собеседник по книге
Задавай ему вопросы, проси пересказать главы, тренируйся объяснять прочитанное. Это превращает чтение в активный процесс.
🚫 Не бойся “воды” в книгах
Примеры и повторения работают на тебя. Они помогают лучше запомнить, даже если кажется, что автор тянет резину.
⚙️ Как это делать на практике
• После каждой главы пиши краткий пересказ
• Объясни её ChatGPT так, будто рассказываешь другу
• Попроси ИИ задать тебе уточняющие вопросы
• Составь карту идей или чеклист
🔗 Статья целиком: habr.com/ru/articles/908354
Хабр
Как читать книги с помощью ChatGPT и реально что-то запомнить
Все мы умные и образованные ребята и читаем бизнес-книги. Они обещают прокачать мозг, карму и банковский счёт. Но проходит неделя, и уже мало кто может пересказать хоть одну мысль. Ну, кроме «надо...
👍2
🎯 Как мотивировать профессионалов?
Профессионалы — это не новички и не карьеристы, стремящиеся доказать свою значимость. Это зрелые специалисты, уже достигшие определённого уровня компетентности и признания. Однако именно среди них часто наблюдаются выгорание, потеря смысла в работе и отсутствие вовлечённости.
🤔 Почему традиционные теории мотивации не работают?
Классические модели, такие как иерархия потребностей Маслоу или теория ожидания Врума, часто не учитывают внутренние кризисы профессионалов. Они не отвечают на вопрос, почему даже при достижении высокого уровня возникает внутренний кризис и что делать дальше.
🧠 Идентичность как ключ к мотивации
Карл Юнг считал, что основным двигателем развития взрослого человека является поиск и формирование идентичности — внутреннего образа себя, согласованного с бессознательными стремлениями. Проблема возникает тогда, когда человек “застревает” в роли, которая больше не соответствует его внутреннему состоянию.
🔄 Парадоксальные изменения по Арнольду Бейссеру
Арнольд Бейссер утверждал: «Изменение происходит, когда человек становится тем, кем он является, а не пытается стать тем, кем он не является». Принятие себя в текущем состоянии снимает внутреннюю борьбу и делает изменение возможным естественным образом.
📌 Вывод
Чтобы мотивировать профессионалов, важно не только предлагать внешние стимулы, но и помогать им в поиске внутреннего смысла и идентичности. Это требует глубокого понимания себя и принятия всех аспектов своей личности.
Читать целиком: https://habr.com/ru/articles/908356/
Профессионалы — это не новички и не карьеристы, стремящиеся доказать свою значимость. Это зрелые специалисты, уже достигшие определённого уровня компетентности и признания. Однако именно среди них часто наблюдаются выгорание, потеря смысла в работе и отсутствие вовлечённости.
🤔 Почему традиционные теории мотивации не работают?
Классические модели, такие как иерархия потребностей Маслоу или теория ожидания Врума, часто не учитывают внутренние кризисы профессионалов. Они не отвечают на вопрос, почему даже при достижении высокого уровня возникает внутренний кризис и что делать дальше.
🧠 Идентичность как ключ к мотивации
Карл Юнг считал, что основным двигателем развития взрослого человека является поиск и формирование идентичности — внутреннего образа себя, согласованного с бессознательными стремлениями. Проблема возникает тогда, когда человек “застревает” в роли, которая больше не соответствует его внутреннему состоянию.
🔄 Парадоксальные изменения по Арнольду Бейссеру
Арнольд Бейссер утверждал: «Изменение происходит, когда человек становится тем, кем он является, а не пытается стать тем, кем он не является». Принятие себя в текущем состоянии снимает внутреннюю борьбу и делает изменение возможным естественным образом.
📌 Вывод
Чтобы мотивировать профессионалов, важно не только предлагать внешние стимулы, но и помогать им в поиске внутреннего смысла и идентичности. Это требует глубокого понимания себя и принятия всех аспектов своей личности.
Читать целиком: https://habr.com/ru/articles/908356/
Хабр
Как мотивировать профессионалов
Мотивация профессионалов — одна из сложных и деликатных тем в корпоративном управлении. Это не новички, не линейные сотрудники и не «голодные» карьеристы, стремящиеся доказать свою значимость....
Forwarded from Пока вы спали, нейронка думала
Почему трафик к AI-инструментам для разработки вырос на 75%?
→ Хабр
Свежий анализ веб-трафика ИИ-платформ от SimilarWeb показывает, как быстро меняется ландшафт.
Отчет ↓↓↓
⭕️ Обзор отчета:
— Анализ трафика платформ ИИ за 12 недель до мая 2025;
— Охват кодинг‑тулов, генераторов контента и дизайна;
— Показано влияние ИИ на фриланс, поиск, образование;
— Помогает лидерам бизнеса понять ожидания пользователей.
◾️ Ключевые тренды:
— ИИ‑кодинг вырос на 75 % (Lovable +17 600 %);
— OpenAI скупает кодинг‑платформы (Cursor, Windsurf);
— ИИ‑писатели теряют пользователей (Jasper −19 %, Rytr −23 %);
— Запись текстов мигрирует к чат‑ботам (ChatGPT, Gemini).
◾️ Волатильность рынка:
— Хайп быстро проходит (Grok +1 М %, затем −5200 %);
— DeepSeek показал схожий цикл (+17 701 %, затем −41 %);
— Генерторы изображений нестабильны (-6 % всего, но есть рост);
— Рынок насыщен, конкуренция высокая.
🔹 Влияние на бизнес:
— ИИ замещает фриланс (Fiverr −17 %, Upwork −19 %);
— Поисковики теряют визиты (Yahoo −12 %, Bing −14 %);
— EdTech в свободном падении (Chegg −62 %, CourseHero −68 %);
— Пора снижать зависимость от таких платформ.
→ Все статьи
→ Хабр
Свежий анализ веб-трафика ИИ-платформ от SimilarWeb показывает, как быстро меняется ландшафт.
Отчет ↓↓↓
⭕️ Обзор отчета:
— Анализ трафика платформ ИИ за 12 недель до мая 2025;
— Охват кодинг‑тулов, генераторов контента и дизайна;
— Показано влияние ИИ на фриланс, поиск, образование;
— Помогает лидерам бизнеса понять ожидания пользователей.
◾️ Ключевые тренды:
— ИИ‑кодинг вырос на 75 % (Lovable +17 600 %);
— OpenAI скупает кодинг‑платформы (Cursor, Windsurf);
— ИИ‑писатели теряют пользователей (Jasper −19 %, Rytr −23 %);
— Запись текстов мигрирует к чат‑ботам (ChatGPT, Gemini).
◾️ Волатильность рынка:
— Хайп быстро проходит (Grok +1 М %, затем −5200 %);
— DeepSeek показал схожий цикл (+17 701 %, затем −41 %);
— Генерторы изображений нестабильны (-6 % всего, но есть рост);
— Рынок насыщен, конкуренция высокая.
🔹 Влияние на бизнес:
— ИИ замещает фриланс (Fiverr −17 %, Upwork −19 %);
— Поисковики теряют визиты (Yahoo −12 %, Bing −14 %);
— EdTech в свободном падении (Chegg −62 %, CourseHero −68 %);
— Пора снижать зависимость от таких платформ.
→ Все статьи
Forwarded from Пока вы спали, нейронка думала
Global AI Tracker 14.pdf
3.9 MB
📚 NotebookLM: Осваивай сложные темы в 10 раз быстрее
NotebookLM — это AI-инструмент от Google, предназначенный для ускоренного и глубокого изучения сложных тем. В отличие от других LLM, он работает исключительно с вашими загруженными материалами, обрабатывая до 25 миллионов слов одновременно, что позволяет избежать "галлюцинаций" и обеспечивает высокую точность.
🔍 Основные преимущества:
Широкий контекст: способен одновременно обрабатывать объем информации, эквивалентный 50 000 страниц текста.
Точность: анализирует только предоставленные вами источники, исключая ошибки, присущие другим AI-моделям.
Многофункциональность: создает интеллект-карты, структурированные заметки и даже персонализированные подкасты на основе ваших материалов.
Интерактивность: позволяет задавать вопросы к вашим данным, обеспечивая гибкое и глубокое взаимодействие.
🎯 Применение:
Образование: быстрое освоение новых тем и подготовка к экзаменам.
Работа: анализ и структурирование больших объемов информации для исследований и проектов.
Личное развитие: создание персонализированных обучающих материалов и подкастов.
📖 Подробнее: NotebookLM: Как освоить сложные темы в 10 раз быстрее
NotebookLM — это AI-инструмент от Google, предназначенный для ускоренного и глубокого изучения сложных тем. В отличие от других LLM, он работает исключительно с вашими загруженными материалами, обрабатывая до 25 миллионов слов одновременно, что позволяет избежать "галлюцинаций" и обеспечивает высокую точность.
🔍 Основные преимущества:
Широкий контекст: способен одновременно обрабатывать объем информации, эквивалентный 50 000 страниц текста.
Точность: анализирует только предоставленные вами источники, исключая ошибки, присущие другим AI-моделям.
Многофункциональность: создает интеллект-карты, структурированные заметки и даже персонализированные подкасты на основе ваших материалов.
Интерактивность: позволяет задавать вопросы к вашим данным, обеспечивая гибкое и глубокое взаимодействие.
🎯 Применение:
Образование: быстрое освоение новых тем и подготовка к экзаменам.
Работа: анализ и структурирование больших объемов информации для исследований и проектов.
Личное развитие: создание персонализированных обучающих материалов и подкастов.
📖 Подробнее: NotebookLM: Как освоить сложные темы в 10 раз быстрее
Хабр
NotebookLM: Как освоить сложные темы в 10 раз быстрее
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые...
Forwarded from БлоGнот
Открылась конференция Microsoft Buid и пошли новости с главной презентации.
Microsoft выпустил исходный код Windows Subsystem for Linux (WSL) в открытый доступ на GitHub. В открытый доступ выложены командные утилиты (wsl.exe и wslg.exe), фоновые службы (wslservice.exe) и демоны на стороне Linux. Единственные компоненты, не ставшие открытыми — Lxcore.sys, драйвер ядра для WSL 1, а также P9rdr.sys и p9np.dll, используемые для перенаправления файловой системы "\\wsl.localhost".
Кроме этого, в Windows добавлена поддержка Model Context Protocol, а в Edge появится экспериментальный API, через который веб-приложения смогут получить доступ к моделям, встроенным в браузер, как, например, phi4-mini.
GitHub выложил в открытый доступ Copilot for VS Code и анонсировал запуск агента, который будет работать в Copilot — очевидный шаг, конечно, у кого теперь только нет агентов.
https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-open-sources-windows-subsystem-for-linux-at-build-2025/
Microsoft выпустил исходный код Windows Subsystem for Linux (WSL) в открытый доступ на GitHub. В открытый доступ выложены командные утилиты (wsl.exe и wslg.exe), фоновые службы (wslservice.exe) и демоны на стороне Linux. Единственные компоненты, не ставшие открытыми — Lxcore.sys, драйвер ядра для WSL 1, а также P9rdr.sys и p9np.dll, используемые для перенаправления файловой системы "\\wsl.localhost".
Кроме этого, в Windows добавлена поддержка Model Context Protocol, а в Edge появится экспериментальный API, через который веб-приложения смогут получить доступ к моделям, встроенным в браузер, как, например, phi4-mini.
GitHub выложил в открытый доступ Copilot for VS Code и анонсировал запуск агента, который будет работать в Copilot — очевидный шаг, конечно, у кого теперь только нет агентов.
https://www.bleepingcomputer.com/news/microsoft/microsoft-open-sources-windows-subsystem-for-linux-at-build-2025/
BleepingComputer
Microsoft open-sources Windows Subsystem for Linux at Build 2025
Microsoft has open-sourced the Windows Subsystem for Linux (WSL), making its source code available on GitHub, except for a few components that are part of Windows.
Forwarded from БлоGнот
Google без особого объявления запустил своего AI-агента для программистов Jules в глобальную бета-версию. Продукт, анонсированный вместе с Gemini 2.0 в декабре, работает на Gemini 2.5 Pro и предлагает стартовый тариф — 5 бесплатных задач в день. Правда, сейчас можно только записаться в waitlist.
Практически точно так же, как OpenAI Codex, Jules создает виртуальную машину в Google Cloud, клонирует целевой репозиторий и разрабатывает многоэтапный план перед внесением изменений. Агент может обновлять зависимости, рефакторить код, добавлять документацию, писать тесты или решать открытые задачи. Все изменения оформляются как стандартные pull request'ы в GitHub для дальнейшей проверки человеком. При этом агенту можно назначать задачи прямо из GitHub, отмечая их соответствующим тегом.
В общем, посмотрим — увидим.
https://www.testingcatalog.com/google-launches-coding-agent-jules-in-beta-with-free-daily-tasks/
Практически точно так же, как OpenAI Codex, Jules создает виртуальную машину в Google Cloud, клонирует целевой репозиторий и разрабатывает многоэтапный план перед внесением изменений. Агент может обновлять зависимости, рефакторить код, добавлять документацию, писать тесты или решать открытые задачи. Все изменения оформляются как стандартные pull request'ы в GitHub для дальнейшей проверки человеком. При этом агенту можно назначать задачи прямо из GitHub, отмечая их соответствующим тегом.
В общем, посмотрим — увидим.
https://www.testingcatalog.com/google-launches-coding-agent-jules-in-beta-with-free-daily-tasks/
TestingCatalog
Google launches coding agent Jules in beta with free daily tasks
Discover Google's new AI coding agent, Jules, now in global beta! Automate pull requests, refactor code, and more. Try it today!
Forwarded from БлоGнот
Самый первый анонс от Anthropic — Claude 4 Opus и Claude 4 Sonnet.
Объявили, что прямо сейчас станет доступно. Смотрим стрим дальше.
https://www.youtube.com/watch?v=EvtPBaaykdo
Объявили, что прямо сейчас станет доступно. Смотрим стрим дальше.
https://www.youtube.com/watch?v=EvtPBaaykdo
YouTube
Code with Claude Opening Keynote
Content begins at 26:28. Hear directly from Anthropic executives and product leaders at Code with Claude.
Forwarded from Machinelearning
🚀 Mistral AI представила Devstral — новый open-source LLM для автономных кодинг-агентов
Mistral AI представил Devstral — свою первую модель, специально разработанную для решения реальных задач в области кодинга.
Созданная в сотрудничестве с All Hands AI, Devstral демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарке SWE-Bench Verified, превзойдя все существующие open-source модели с результатом 46,8%.
💡Лицензирвоание: Apache 2.0 — свободное коммерческое использование.
https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2505
@ai_machinelearning_big_data
#Devstral #MistralAI #Кодинг #ИИ #OpenSource
Mistral AI представил Devstral — свою первую модель, специально разработанную для решения реальных задач в области кодинга.
Созданная в сотрудничестве с All Hands AI, Devstral демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарке SWE-Bench Verified, превзойдя все существующие open-source модели с результатом 46,8%.
💡Лицензирвоание: Apache 2.0 — свободное коммерческое использование.
https://huggingface.co/mistralai/Devstral-Small-2505
@ai_machinelearning_big_data
#Devstral #MistralAI #Кодинг #ИИ #OpenSource
Forwarded from Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд (Egor Tolstoy)
Как AI влияет на работу в команде
Держите результаты рисерча по 700+ сотрудникам большой компании, в котором исследовалось влияние AI на работу команды. Результативность работы участников оценивалась в процессе воркшопа, на котором нужно было генерировать идеи новых продуктов, стратегий и других задач, с которыми они сталкивались в обычной жизни. Важный момент – речь идет не про разработчиков.
👉Как и ожидалось, команды, не использовавшие AI, показали результаты существенно лучше, чем индивидуальные участники тоже без AI.
👉При этом индивидуальные участники, использовавшие AI, почти сравнялись с результатами с этими командами.
👉А вот если посмотреть на разницу между командами, использовавшими AI, и индивидуальными участниками с AI, она уже не статзначима.
👉Если посмотреть на 10% самых лучших идей, то подавляющее большинство было создано именно командами.
👉А еще использование AI повлияло на рост положительных эмоций и уменьшение негативных.
Держите результаты рисерча по 700+ сотрудникам большой компании, в котором исследовалось влияние AI на работу команды. Результативность работы участников оценивалась в процессе воркшопа, на котором нужно было генерировать идеи новых продуктов, стратегий и других задач, с которыми они сталкивались в обычной жизни. Важный момент – речь идет не про разработчиков.
👉Как и ожидалось, команды, не использовавшие AI, показали результаты существенно лучше, чем индивидуальные участники тоже без AI.
👉При этом индивидуальные участники, использовавшие AI, почти сравнялись с результатами с этими командами.
👉А вот если посмотреть на разницу между командами, использовавшими AI, и индивидуальными участниками с AI, она уже не статзначима.
👉Если посмотреть на 10% самых лучших идей, то подавляющее большинство было создано именно командами.
👉А еще использование AI повлияло на рост положительных эмоций и уменьшение негативных.
Forwarded from addmeto (Grigory Bakunov)
Mistral запускает API для агентов, которые могут выполнять код, создавать изображения, получать доступ к документам, искать информацию в Интернете и "передавать" ее другим агентам. По сути это чуть опоздавший клон решения от OpenAI. Но не надо обесценивать тот факт, что всё что сделано у Мистрали, — работает точно из Европы и GDPR-ready.
https://simonwillison.net/2025/May/27/mistral-agents-api/
https://simonwillison.net/2025/May/27/mistral-agents-api/
Simon Willison’s Weblog
Build AI agents with the Mistral Agents API
Big upgrade to Mistral's API this morning: they've announced a new "Agents API". Mistral have been using the term "agents" for a while now. Here's how they describe them: AI …
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Веб-поиск теперь доступен всем пользователям Claude даже на бесплатном тарифе.
https://www.anthropic.com/news/web-search
@vistehno
https://www.anthropic.com/news/web-search
@vistehno
Forwarded from Product Developer (Nikita Khromushkin)
5 Уровней автономности сотрудника
В прошлых постах я рассказывал, почему менеджеру не стоит забирать задачи сотрудников. Теперь рассмотрим этот вопрос с другой стороны:
Как сотруднику понять, с какими задачами идти к тимлиду, а какие решать самостоятельно?
Всё в той же статье HBR про «обезьяний менеджмент» выделяют 5 уровней автономности сотрудника.
Чем выше ваш уровень автономности, тем больше вам доверяют, тем интереснее задачи вы получаете и тем быстрее растёте карьерно.
1️⃣ Ждать указаний
— Вы не делаете ничего, пока менеджер не скажет конкретно, что и как делать.
— Инициатива и ответственность полностью на менеджере.
2️⃣ Спрашивать, как поступить
— У вас есть варианты решения, но вы ждёте, пока менеджер выберет один из них.
— Финальная ответственность на менеджере.
3️⃣ Консультироваться, затем действовать
— Вы самостоятельно придумываете решение, обсуждаете с менеджером и действуете, убедившись, что он не против.
— Ответственность уже ваша, менеджер только консультирует.
4️⃣ Действовать и сообщать о результате
— Вы самостоятельно принимаете решение, действуете, а менеджеру просто сообщаете, что именно сделали.
— Ответственность и инициатива полностью ваша, менеджер лишь информирован.
5️⃣ Действовать полностью автономно
— Вы полностью самостоятельны и берёте ответственность за задачи без обязательного уведомления менеджера.
— Обычно это область, где у вас максимальная экспертиза и полное доверие руководителя.
Пример:
Новая фича требует переделки архитектуры.
🔴 Уровень 1:
«Без тебя никак, скажи, что нам делать?»
🟠 Уровень 2:
«Есть два варианта, скажи, какой выбрать?»
⚪ Уровень 3:
«Подготовил пару решений, склоняюсь к первому. Хочу убедиться, что не упустил чего-то важного.»
🔵 Уровень 4:
«Мы обсудили и решили переделать архитектуру так-то и так-то. Работа уже идёт.»
🟢 Уровень 5:
«Переделали архитектуру, всё работает. Захочешь посмотреть — приходи.»
🛠️ Как применить модель на практике?
1. Обсудите с тимлидом текущий уровень автономности и комфортный для вас и команды следующий шаг.
2. Постепенно поднимайтесь: от «спрашивать, как поступить» до «действовать и сообщать» и далее.
3. Чем выше ваша автономность, тем больше свободы действий, интереснее задачи и заметнее вклад в общий результат.
Сотрудники с высоким уровнем автономности чаще получают продвижение, становятся ключевыми экспертами и делают карьеру быстрее.
📌 Важно помнить, что уровни автономности не фиксированы навсегда и зависят от конкретной задачи и вашего опыта в ней.
Поделитесь в комментариях, на каком уровне чаще всего вы работаете сейчас?
В прошлых постах я рассказывал, почему менеджеру не стоит забирать задачи сотрудников. Теперь рассмотрим этот вопрос с другой стороны:
Как сотруднику понять, с какими задачами идти к тимлиду, а какие решать самостоятельно?
Всё в той же статье HBR про «обезьяний менеджмент» выделяют 5 уровней автономности сотрудника.
Чем выше ваш уровень автономности, тем больше вам доверяют, тем интереснее задачи вы получаете и тем быстрее растёте карьерно.
1️⃣ Ждать указаний
— Вы не делаете ничего, пока менеджер не скажет конкретно, что и как делать.
— Инициатива и ответственность полностью на менеджере.
2️⃣ Спрашивать, как поступить
— У вас есть варианты решения, но вы ждёте, пока менеджер выберет один из них.
— Финальная ответственность на менеджере.
3️⃣ Консультироваться, затем действовать
— Вы самостоятельно придумываете решение, обсуждаете с менеджером и действуете, убедившись, что он не против.
— Ответственность уже ваша, менеджер только консультирует.
4️⃣ Действовать и сообщать о результате
— Вы самостоятельно принимаете решение, действуете, а менеджеру просто сообщаете, что именно сделали.
— Ответственность и инициатива полностью ваша, менеджер лишь информирован.
5️⃣ Действовать полностью автономно
— Вы полностью самостоятельны и берёте ответственность за задачи без обязательного уведомления менеджера.
— Обычно это область, где у вас максимальная экспертиза и полное доверие руководителя.
Пример:
Новая фича требует переделки архитектуры.
🔴 Уровень 1:
«Без тебя никак, скажи, что нам делать?»
🟠 Уровень 2:
«Есть два варианта, скажи, какой выбрать?»
⚪ Уровень 3:
«Подготовил пару решений, склоняюсь к первому. Хочу убедиться, что не упустил чего-то важного.»
🔵 Уровень 4:
«Мы обсудили и решили переделать архитектуру так-то и так-то. Работа уже идёт.»
🟢 Уровень 5:
«Переделали архитектуру, всё работает. Захочешь посмотреть — приходи.»
🛠️ Как применить модель на практике?
1. Обсудите с тимлидом текущий уровень автономности и комфортный для вас и команды следующий шаг.
2. Постепенно поднимайтесь: от «спрашивать, как поступить» до «действовать и сообщать» и далее.
3. Чем выше ваша автономность, тем больше свободы действий, интереснее задачи и заметнее вклад в общий результат.
Сотрудники с высоким уровнем автономности чаще получают продвижение, становятся ключевыми экспертами и делают карьеру быстрее.
📌 Важно помнить, что уровни автономности не фиксированы навсегда и зависят от конкретной задачи и вашего опыта в ней.
Поделитесь в комментариях, на каком уровне чаще всего вы работаете сейчас?
Telegram
Product Developer
🐒 Обезьяний менеджмент
Ситуация: тимлид приходит на работу в отличном настроении, готовый спокойно разобраться с важными задачами.
Но тут к нему подходит разработчик и говорит:
— Есть одна проблема, нужна твоя помощь.
Тимлид отвечает:
— Ок, посмотрю позже.…
Ситуация: тимлид приходит на работу в отличном настроении, готовый спокойно разобраться с важными задачами.
Но тут к нему подходит разработчик и говорит:
— Есть одна проблема, нужна твоя помощь.
Тимлид отвечает:
— Ок, посмотрю позже.…
Forwarded from ProdSTa
«AI постепенно ускоряет процессы и начинает менять принципы работы продуктовых-команд, создавая новую реальность с другими ролями, инструментами и метриками успеха» - так пишет зарубежная пресса 😀
Что уже меняется:
1. От документов к прототипам
Больше не нужны бесконечные PRD-документы — AI позволяет за часы создавать рабочие прототипы, превращая абстрактные идеи в конкретные решения.
2. Новая монетизация
Плата переходит от подписок к результатам: за сгенерированные решения, автоматизированные задачи или достигнутые KPI.
3.Границы между ролями начинают стираться
PM начинают писать код, инженеры — заниматься продуктом, а маркетологи — верстать лендинги. Границы между специализациями исчезают.
4. Каналы роста рушатся
SEO и email-маркетинг теряют эффективность — на смену приходит продвижение через AI-ассистентов, которые становятся главными "покупателями".
5. Стек инструментов
Фрагментированные инструменты (аналитика, фидбек) объединяются в единые AI-нативные платформы, чтобы избежать накопления ошибок.
🚀 Что делать?
Пересматривайте свои подходы уже сейчас: тестируйте AI-прототипирование, экспериментируйте с новой монетизацией и готовьте команду к ролевой трансформации.
Полный разбор с примерами — в оригинальной статье.
P.S. Какие из этих изменений уже затронули ваш продукт? Делитесь в комментариях! 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд (Egor Tolstoy)
Баланс между отсутствием и микроменеджментом
Работа менеджера – направлять команду на решение правильных проблем и делать так, чтобы со временем она начинала работать все лучше. Вовлеченность менеджера в команду балансирует между двумя крайностями:
👉Отсутствующий менеджер. Есть руководители, которые считают, что лучшее, что они могут сделать – нанять крутых людей и полностью исчезнуть из их жизни. Иногда это делают из самых лучших побуждений, боясь стать микроменеджером. Но такое поведение деструктивно – не зная ничего про свою команду вы не сможете помогать им с решением проблем, принимать верные карьерные решения, помогать топ-перформерам становиться сильнее.
👉Микроменеджер. У такого типа руководителей, наоборот, вовлеченность максимальная, и на каждую проблему есть свое сильное мнение, которое они проталкивают команде. Вместо большой картины они смотрят на мелкие детали.
Чтобы понять, где на этой шкале находитесь вы, и не скатываетесь ли в один из антипаттернов – смотрите на таблицу поведений, приложенную к посту.
Работа менеджера – направлять команду на решение правильных проблем и делать так, чтобы со временем она начинала работать все лучше. Вовлеченность менеджера в команду балансирует между двумя крайностями:
👉Отсутствующий менеджер. Есть руководители, которые считают, что лучшее, что они могут сделать – нанять крутых людей и полностью исчезнуть из их жизни. Иногда это делают из самых лучших побуждений, боясь стать микроменеджером. Но такое поведение деструктивно – не зная ничего про свою команду вы не сможете помогать им с решением проблем, принимать верные карьерные решения, помогать топ-перформерам становиться сильнее.
👉Микроменеджер. У такого типа руководителей, наоборот, вовлеченность максимальная, и на каждую проблему есть свое сильное мнение, которое они проталкивают команде. Вместо большой картины они смотрят на мелкие детали.
Чтобы понять, где на этой шкале находитесь вы, и не скатываетесь ли в один из антипаттернов – смотрите на таблицу поведений, приложенную к посту.