📌 Основные причины провалов AI-проектов
Исследование RAND опросило 65 опытных специалистов по машинному обучению (ML) из индустрии и академии, чтобы выявить, почему более 80% AI-проектов терпят неудачу. Основные причины провалов:
🔹 Ошибки на уровне лидерства:
• Непонимание задачи: проекты решают не ту бизнес-проблему, для которой были инициированы.
• Переоценка возможностей AI: ожидания не соответствуют реальности, особенно в сложных, неавтоматизируемых задачах.
• Недооценка времени и ресурсов: лидеры ожидают быструю отдачу, не понимая сложности подготовки данных и обучения моделей.
🔹 Проблемы с данными:
• Недостаточное качество и объем данных.
• Несбалансированные датасеты.
• Отсутствие понимания домена: инженеры не знают специфики бизнеса, а эксперты отрасли — данные.
🔹 Фокус на модные технологии:
• Использование «самых новых фреймворков» ради резюме, а не ради пользы бизнесу.
🔹 Недоинвестированная инфраструктура:
• Отсутствие стабильных пайплайнов, мониторинга, MLOps.
• Прототипы не доходят до продакшна из-за технической неподготовленности среды.
🔹 Применение AI к нерешаемым задачам:
• Не каждая задача по плечу AI, особенно требующая субъективных решений.
✅ Рекомендации для успешных AI-проектов
1. Обеспечить понимание цели проекта между бизнесом и инженерами.
2. Выбирать «долгоживущие» задачи, требующие минимум год на реализацию.
3. Фокусироваться на бизнес-проблеме, а не на технологии.
4. Инвестировать в инфраструктуру данных и развертывания.
5. Понимать ограничения AI и выбирать задачи, которым AI по силам.
🧪 Академические особенности
В университетах основные барьеры — престиж активности, мотивация к публикациям, ограниченные и несбалансированные данные. Это создает искажения в выборе тем — в приоритете публикуемые и модные темы, а не те, что решают реальные задачи.
Рекомендации:
• Расширение партнерств с государством для доступа к открытым качественным данным.
• Поддержка практикоориентированных докторских программ.
📊 Вывод: провалы AI-проектов чаще связаны не с алгоритмами, а с организацией процессов, коммуникацией и мотивацией людей.
#AI #менеджмент #провалы #инфраструктура #данные #лидерство
🔗 Читать полный отчет RAND (англ.)
Исследование RAND опросило 65 опытных специалистов по машинному обучению (ML) из индустрии и академии, чтобы выявить, почему более 80% AI-проектов терпят неудачу. Основные причины провалов:
🔹 Ошибки на уровне лидерства:
• Непонимание задачи: проекты решают не ту бизнес-проблему, для которой были инициированы.
• Переоценка возможностей AI: ожидания не соответствуют реальности, особенно в сложных, неавтоматизируемых задачах.
• Недооценка времени и ресурсов: лидеры ожидают быструю отдачу, не понимая сложности подготовки данных и обучения моделей.
🔹 Проблемы с данными:
• Недостаточное качество и объем данных.
• Несбалансированные датасеты.
• Отсутствие понимания домена: инженеры не знают специфики бизнеса, а эксперты отрасли — данные.
🔹 Фокус на модные технологии:
• Использование «самых новых фреймворков» ради резюме, а не ради пользы бизнесу.
🔹 Недоинвестированная инфраструктура:
• Отсутствие стабильных пайплайнов, мониторинга, MLOps.
• Прототипы не доходят до продакшна из-за технической неподготовленности среды.
🔹 Применение AI к нерешаемым задачам:
• Не каждая задача по плечу AI, особенно требующая субъективных решений.
✅ Рекомендации для успешных AI-проектов
1. Обеспечить понимание цели проекта между бизнесом и инженерами.
2. Выбирать «долгоживущие» задачи, требующие минимум год на реализацию.
3. Фокусироваться на бизнес-проблеме, а не на технологии.
4. Инвестировать в инфраструктуру данных и развертывания.
5. Понимать ограничения AI и выбирать задачи, которым AI по силам.
🧪 Академические особенности
В университетах основные барьеры — престиж активности, мотивация к публикациям, ограниченные и несбалансированные данные. Это создает искажения в выборе тем — в приоритете публикуемые и модные темы, а не те, что решают реальные задачи.
Рекомендации:
• Расширение партнерств с государством для доступа к открытым качественным данным.
• Поддержка практикоориентированных докторских программ.
📊 Вывод: провалы AI-проектов чаще связаны не с алгоритмами, а с организацией процессов, коммуникацией и мотивацией людей.
#AI #менеджмент #провалы #инфраструктура #данные #лидерство
🔗 Читать полный отчет RAND (англ.)
www.rand.org
Why AI Projects Fail and How They Can Succeed
By some estimates, more than 80 percent of AI projects fail. That's twice the rate of failure of information technology projects that do not involve AI. Interviews with data scientists and engineers in industry and academia highlight five leading root causes…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Selenium и Playwright больше не нужны?
Пару месяцев назад я писал, что AI может заменить автоматизаторов. И вот, OpenAI запускают фичу "Оператор", которая подтверждает этот тренд.
Что это?
ChatGPT теперь может управлять браузером: заходить на сайты, искать информацию, заполнять формы и даже бронировать номера в отелях.
Что меняется?
Вместо написания автотестов на Selenium или Playwright вы просто говорите ChatGPT:
- "Пройди по всем ссылкам и проверь, что они работают."
- "Заполни форму и убедись, что данные отправляются."
И он сделает это за вас. Никакого кода, только описание задачи на человеческом языке.
Что получаем?
✅ Не нужно знать программирование.
✅ Идеально для небольших задач.
✅ Быстро и просто.
Но!
Для сложных сценариев Selenium и Playwright пока вне конкуренции.
Что дальше?
AI продолжает эволюционировать, и, возможно, скоро мы увидим, как ручные тестировщики смогут запускать тесты без участия автоматизаторов. Как в том посте: "Давтоматизировались" становится реальностью. 😅
Что думаете? Будете пробовать "Оператор" для тестов? 🤔
Пару месяцев назад я писал, что AI может заменить автоматизаторов. И вот, OpenAI запускают фичу "Оператор", которая подтверждает этот тренд.
Что это?
ChatGPT теперь может управлять браузером: заходить на сайты, искать информацию, заполнять формы и даже бронировать номера в отелях.
Что меняется?
Вместо написания автотестов на Selenium или Playwright вы просто говорите ChatGPT:
- "Пройди по всем ссылкам и проверь, что они работают."
- "Заполни форму и убедись, что данные отправляются."
И он сделает это за вас. Никакого кода, только описание задачи на человеческом языке.
Что получаем?
✅ Не нужно знать программирование.
✅ Идеально для небольших задач.
✅ Быстро и просто.
Но!
Для сложных сценариев Selenium и Playwright пока вне конкуренции.
Что дальше?
AI продолжает эволюционировать, и, возможно, скоро мы увидим, как ручные тестировщики смогут запускать тесты без участия автоматизаторов. Как в том посте: "Давтоматизировались" становится реальностью. 😅
Что думаете? Будете пробовать "Оператор" для тестов? 🤔
1743583993264.pdf
2.9 MB
Как устроен мир ИТ — глазами ВШЭ
ИТ — не просто про код. Это экосистема, где на одной площадке живут разработка, аналитика, дизайн, кибербезопасность, архитектура систем и проектное управление. Презентация ВШЭ показывает, как сегодня устроена отрасль, кто в ней нужен и как туда попасть.
Что важно:
— ИТ продолжает расти — спрос на специалистов превышает предложение.
— Важны не только хард-скиллы, но и умение общаться, работать в команде, вести проекты.
— Карьерных траекторий много: от backend-разработчика до тимлида или продукт-менеджера.
— Постоянное обучение — must have: курсы, стажировки, хакатоны, open source.
— Тренды — ИИ, автоматизация, защита данных.
— Главный вызов — всё быстро меняется. Нужно быть гибким и не бояться учиться.
Простой вывод: ИТ — это про движение. Если ты хочешь расти и влиять — тебе сюда.
#айти #вшэ #карьера #технологии #образование #будущее
[Источник: Презентация ВШЭ «Деятельность в ИТ-отрасли»]
ИТ — не просто про код. Это экосистема, где на одной площадке живут разработка, аналитика, дизайн, кибербезопасность, архитектура систем и проектное управление. Презентация ВШЭ показывает, как сегодня устроена отрасль, кто в ней нужен и как туда попасть.
Что важно:
— ИТ продолжает расти — спрос на специалистов превышает предложение.
— Важны не только хард-скиллы, но и умение общаться, работать в команде, вести проекты.
— Карьерных траекторий много: от backend-разработчика до тимлида или продукт-менеджера.
— Постоянное обучение — must have: курсы, стажировки, хакатоны, open source.
— Тренды — ИИ, автоматизация, защита данных.
— Главный вызов — всё быстро меняется. Нужно быть гибким и не бояться учиться.
Простой вывод: ИТ — это про движение. Если ты хочешь расти и влиять — тебе сюда.
#айти #вшэ #карьера #технологии #образование #будущее
[Источник: Презентация ВШЭ «Деятельность в ИТ-отрасли»]
👍1
📢 Новость в мире ИИ: Компания Anthropic запускает новую подписку на чат-бота Claude с тарифом Max стоимостью $100 и $200 в месяц. В этом предложении пользователи смогут отправлять до 20 раз больше запросов по сравнению с текущим тарифом Pro за $18.
💡 За $200 в месяц подписчики получат приоритетный доступ, более развёрнутые ответы и эксклюзивные обновления моделей. Примечательно, что Anthropic ограничивает количество запросов, в отличие от OpenAI, которая предлагает безлимитный доступ за такие же деньги.
📈 Недавно Anthropic привлекла $3,5 млрд инвестиций, что подтвердило её лидерство на рынке ИИ с оценкой в $61,5 млрд. Подробности можно найти здесь и здесь.
💡 За $200 в месяц подписчики получат приоритетный доступ, более развёрнутые ответы и эксклюзивные обновления моделей. Примечательно, что Anthropic ограничивает количество запросов, в отличие от OpenAI, которая предлагает безлимитный доступ за такие же деньги.
📈 Недавно Anthropic привлекла $3,5 млрд инвестиций, что подтвердило её лидерство на рынке ИИ с оценкой в $61,5 млрд. Подробности можно найти здесь и здесь.
👍1
Forwarded from addmeto (Grigory Bakunov)
Canva AI — это свежезапущенный официально сервис в Canva, где можно и картинки рисовать, и дизайн делать, и даже мини-приложения клепать. Честно говоря, это чуть ли не единственный сервис, который максимально органично вписан в бизнес-стратегию компании. И даже то, что работает он не великолепно, а просто "нормально" — вполне легко будет воспринято пользователями канвы.
https://shrtdb.com/6c16f855-183c-46e1-87cd-9805c712caad
https://shrtdb.com/6c16f855-183c-46e1-87cd-9805c712caad
👍3
OpenAI представила CriticGPT: ИИ для ревью кода
OpenAI разработала модель CriticGPT — ассистента для поиска багов в коде, написанном человеком или другим ИИ. Модель обучена выявлять ошибки, комментировать участки кода и объяснять потенциальные проблемы в стиле профессионального code review.
Зачем это нужно:
Чат-боты типа ChatGPT часто допускают неточности в генерации кода, а ревью — важный этап разработки. Новая модель помогает закрыть этот пробел, делая проверку ИИ-кода более надежной.
Как работает CriticGPT:
Основан на GPT-4, дообучен на 6K+ сессиях ревью с участием разработчиков.
Специализируется на нахождении багов в Python-коде, с последующим объяснением ошибок.
Показывает лучшие результаты в связке с людьми: ревью с помощью CriticGPT на 60% качественнее, чем без него.
Важно:
OpenAI подчёркивает, что CriticGPT — не замена человеку, а ассистент: он умеет обнаруживать тонкие баги, но всё ещё может ошибаться и «придумывать» проблемы.
Контекст:
Это часть более широкой инициативы OpenAI по созданию автономных агентов, способных писать и проверять код без участия человека — как часть исследований по AI safety.
---
#ИИ #OpenAI #CriticGPT #кодревью #нейросети #разработка
Ссылка на оригинал: habr.com/ru/articles/899952
OpenAI разработала модель CriticGPT — ассистента для поиска багов в коде, написанном человеком или другим ИИ. Модель обучена выявлять ошибки, комментировать участки кода и объяснять потенциальные проблемы в стиле профессионального code review.
Зачем это нужно:
Чат-боты типа ChatGPT часто допускают неточности в генерации кода, а ревью — важный этап разработки. Новая модель помогает закрыть этот пробел, делая проверку ИИ-кода более надежной.
Как работает CriticGPT:
Основан на GPT-4, дообучен на 6K+ сессиях ревью с участием разработчиков.
Специализируется на нахождении багов в Python-коде, с последующим объяснением ошибок.
Показывает лучшие результаты в связке с людьми: ревью с помощью CriticGPT на 60% качественнее, чем без него.
Важно:
OpenAI подчёркивает, что CriticGPT — не замена человеку, а ассистент: он умеет обнаруживать тонкие баги, но всё ещё может ошибаться и «придумывать» проблемы.
Контекст:
Это часть более широкой инициативы OpenAI по созданию автономных агентов, способных писать и проверять код без участия человека — как часть исследований по AI safety.
---
#ИИ #OpenAI #CriticGPT #кодревью #нейросети #разработка
Ссылка на оригинал: habr.com/ru/articles/899952
Хабр
Я работал в продуктовой команде 7 лет, а потом пришла нейросеть
Эту историю для моего блога рассказал Леонид Шашков и Илья Головко, CPO в крупном финтехе. Еще пару лет назад моя работа продакт-менеджера выглядела как бесконечное жонглирование задачами:...
👍1
12 правил «vibe coding»
⚙️ Что используют на практике
• ChatGPT и аналоги — в помощь маркетологам при создании писем, лендингов и контент-стратегий.
• Midjourney / DALL·E — для генерации визуалов: баннеров, иллюстраций, идей для дизайна.
• Descript / ElevenLabs — для создания и редактирования видео и аудио, например, роликов под соцсети или обучающие материалы.
• Notion AI / Grammarly — помогают авторам с редактурой, структурированием и стилистикой.
📌 Как это помогает
• Ускоряют производство креатива.
• Повышают точность и релевантность контента.
• Снижают рутину, освобождая время на стратегические задачи.
❗️Важно
ИИ — это не «магическая кнопка», а инструмент в руках профессионала. Без четкого запроса, понимания задач и контроля качества пользы не будет.
💬 Вывод: команды, которые уже начали активно внедрять AI-инструменты, видят реальный рост эффективности и сокращение времени на выполнение типовых задач.
#ИИ #маркетинг #ChatGPT #генеративныйИИ #продуктивность
🔗 Читать статью на Хабре
⚙️ Что используют на практике
• ChatGPT и аналоги — в помощь маркетологам при создании писем, лендингов и контент-стратегий.
• Midjourney / DALL·E — для генерации визуалов: баннеров, иллюстраций, идей для дизайна.
• Descript / ElevenLabs — для создания и редактирования видео и аудио, например, роликов под соцсети или обучающие материалы.
• Notion AI / Grammarly — помогают авторам с редактурой, структурированием и стилистикой.
📌 Как это помогает
• Ускоряют производство креатива.
• Повышают точность и релевантность контента.
• Снижают рутину, освобождая время на стратегические задачи.
❗️Важно
ИИ — это не «магическая кнопка», а инструмент в руках профессионала. Без четкого запроса, понимания задач и контроля качества пользы не будет.
💬 Вывод: команды, которые уже начали активно внедрять AI-инструменты, видят реальный рост эффективности и сокращение времени на выполнение типовых задач.
#ИИ #маркетинг #ChatGPT #генеративныйИИ #продуктивность
🔗 Читать статью на Хабре
Хабр
12 правил «vibe coding»
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:...
👍1
🎯 Два расписания: почему встречи разрушают фокус
#продуктивность #менеджмент #фокус #PaulGraham #AIвменеджменте
Пол Грэм, легендарный инвестор и сооснователь Y Combinator, в своём эссе “Maker’s Schedule, Manager’s Schedule” описывает фундаментальный конфликт между двумя типами рабочих расписаний — расписанием создателя и расписанием менеджера.
Эта идея особенно актуальна для проджект-менеджеров, тимлидов и всех, кто работает на стыке стратегии и креатива, управления и производства.
🔧 Расписание создателя (Maker’s Schedule)
Создатели — это программисты, дизайнеры, писатели, аналитики, разработчики. Их работа требует глубокого фокуса и длинных, непрерывных отрезков времени.
Они мыслят в блоках по 4–5 часов, а лучше — целый день. Любая встреча, особенно посередине дня, ломает этот фокус. Даже 30-минутный звонок в 13:00 может превратить день в «тряпку», потому что к нему сложно подступиться с глубокими задачами ни до, ни после.
📊 Расписание менеджера (Manager’s Schedule)
Менеджеры мыслят иначе. Их день — это сетка встреч, 30–60 минутных слотов, переговоров, синков и ревью. Менеджер может легко переключаться между контекстами, потому что его работа — именно в этом переключении.
Для него день может быть полезен, даже если он целиком расписан по часам.
⚠️ Конфликт возникает, когда менеджер и создатель работают в одной системе времени.
Если руководитель по привычке назначает встречу в 14:30, он может не осознавать, что тем самым уничтожает у разработчика или дизайнера половину дня продуктивной работы.
💡 Что с этим делать?
Пол Грэм предлагает простой, но мощный сдвиг:
🗓 Для создателей важно группировать встречи и оставлять длинные слоты фокусного времени.
Вот несколько тактик:
• 📍 Все встречи — до 12:00. После — «тихий режим» для фокусной работы.
• 📆 Встречи в один-два дня в неделю. Остальные — свободны от звонков.
• ⏰ Минимум встреч дольше 30 минут. Каждая требует осознанности и подготовки.
• 🤝 Если вы менеджер, сопереживайте: не врывайтесь в день разработчика со словами «на пару минут», если можно это решить в месенджере.
🧠 Важное наблюдение для тимлидов и проджектов
Если вы работаете на пересечении этих двух ролей — вы и менеджер, и создатель.
Вы пишете стратегии, решаете конфликты, проводите встречи, но также проектируете процессы, улучшаете систему, делаете аналитику. Это требует от вас гибридного расписания.
🎯 На практике это может выглядеть так:
• Утро — встречи, коммуникации, реактивная работа;
• После обеда — блок на deep work;
• Один день в неделю — полностью без встреч;
• В Slack — режим «не беспокоить» в часы фокусной работы.
📎 Итог
👉 Главное, что предлагает Грэм: осознанность в планировании.
Не все время одинаково. Не все задачи равны. Уважение к расписанию друг друга — это уважение к результату.
Если вы выстраиваете команду, думайте как архитектор расписаний: где фокус, а где координация, где одиночество, а где диалог.
И тогда даже одна перенесённая встреча может подарить кому-то день глубокой, по-настоящему ценной работы.
⸻
🧵 Полный текст эссе: paulgraham.com/makersschedule.html
#продуктивность #менеджмент #фокус #PaulGraham #AIвменеджменте
Пол Грэм, легендарный инвестор и сооснователь Y Combinator, в своём эссе “Maker’s Schedule, Manager’s Schedule” описывает фундаментальный конфликт между двумя типами рабочих расписаний — расписанием создателя и расписанием менеджера.
Эта идея особенно актуальна для проджект-менеджеров, тимлидов и всех, кто работает на стыке стратегии и креатива, управления и производства.
🔧 Расписание создателя (Maker’s Schedule)
Создатели — это программисты, дизайнеры, писатели, аналитики, разработчики. Их работа требует глубокого фокуса и длинных, непрерывных отрезков времени.
Они мыслят в блоках по 4–5 часов, а лучше — целый день. Любая встреча, особенно посередине дня, ломает этот фокус. Даже 30-минутный звонок в 13:00 может превратить день в «тряпку», потому что к нему сложно подступиться с глубокими задачами ни до, ни после.
📊 Расписание менеджера (Manager’s Schedule)
Менеджеры мыслят иначе. Их день — это сетка встреч, 30–60 минутных слотов, переговоров, синков и ревью. Менеджер может легко переключаться между контекстами, потому что его работа — именно в этом переключении.
Для него день может быть полезен, даже если он целиком расписан по часам.
⚠️ Конфликт возникает, когда менеджер и создатель работают в одной системе времени.
Если руководитель по привычке назначает встречу в 14:30, он может не осознавать, что тем самым уничтожает у разработчика или дизайнера половину дня продуктивной работы.
💡 Что с этим делать?
Пол Грэм предлагает простой, но мощный сдвиг:
🗓 Для создателей важно группировать встречи и оставлять длинные слоты фокусного времени.
Вот несколько тактик:
• 📍 Все встречи — до 12:00. После — «тихий режим» для фокусной работы.
• 📆 Встречи в один-два дня в неделю. Остальные — свободны от звонков.
• ⏰ Минимум встреч дольше 30 минут. Каждая требует осознанности и подготовки.
• 🤝 Если вы менеджер, сопереживайте: не врывайтесь в день разработчика со словами «на пару минут», если можно это решить в месенджере.
🧠 Важное наблюдение для тимлидов и проджектов
Если вы работаете на пересечении этих двух ролей — вы и менеджер, и создатель.
Вы пишете стратегии, решаете конфликты, проводите встречи, но также проектируете процессы, улучшаете систему, делаете аналитику. Это требует от вас гибридного расписания.
🎯 На практике это может выглядеть так:
• Утро — встречи, коммуникации, реактивная работа;
• После обеда — блок на deep work;
• Один день в неделю — полностью без встреч;
• В Slack — режим «не беспокоить» в часы фокусной работы.
📎 Итог
👉 Главное, что предлагает Грэм: осознанность в планировании.
Не все время одинаково. Не все задачи равны. Уважение к расписанию друг друга — это уважение к результату.
Если вы выстраиваете команду, думайте как архитектор расписаний: где фокус, а где координация, где одиночество, а где диалог.
И тогда даже одна перенесённая встреча может подарить кому-то день глубокой, по-настоящему ценной работы.
⸻
🧵 Полный текст эссе: paulgraham.com/makersschedule.html
Forwarded from АйТиБорода
Ну, теперь заживем: JetBrains наконец релизнули свой агентный кодописатель Junie: https://blog.jetbrains.com/blog/2025/04/16/jetbrains-ides-go-ai/
Если кто-то ещё не в курсе, это агентный чат, который умеет писать код под ключ и вызывать инструменты на уровне Cursor и местами даже лучше. Я делал целый двухчасовой обзор для клуба, если что.
Инструмент распространяется под единой подпиской JetBrains AI Pro (наконец-то она будет стоить своих денег), и доступен в IntelliJ IDEA Ultimate, PyCharm Professional, WebStorm и GoLand. PhpStorm, RustRover и RubyMine обещают добавить в скором времени.
Также, в подписку добавили free-уровень, дающий доступ к неограниченным локальным одностроковым кодкомплишенам (было и раньше) и возможность подключать локальные модели в чат AI Assistant (через LMStudio и Ollama). Использование Junie и AI Assistant в этой подписке credit-based.
И ещё из приятностей: теперь вместе со стандартными подписками All Products Pack и dotUltimate вам в плечи дадут дополнительно подписку JetBrains AI Pro.
Если кто-то ещё не в курсе, это агентный чат, который умеет писать код под ключ и вызывать инструменты на уровне Cursor и местами даже лучше. Я делал целый двухчасовой обзор для клуба, если что.
Инструмент распространяется под единой подпиской JetBrains AI Pro (наконец-то она будет стоить своих денег), и доступен в IntelliJ IDEA Ultimate, PyCharm Professional, WebStorm и GoLand. PhpStorm, RustRover и RubyMine обещают добавить в скором времени.
Также, в подписку добавили free-уровень, дающий доступ к неограниченным локальным одностроковым кодкомплишенам (было и раньше) и возможность подключать локальные модели в чат AI Assistant (через LMStudio и Ollama). Использование Junie и AI Assistant в этой подписке credit-based.
И ещё из приятностей: теперь вместе со стандартными подписками All Products Pack и dotUltimate вам в плечи дадут дополнительно подписку JetBrains AI Pro.
The JetBrains Blog
JetBrains IDEs Go AI: Coding Agent, Smarter Assistance, Free Tier | The JetBrains Blog
All JetBrains AI tools – including our improved AI Assistant and new coding agent Junie – are now available within our IDEs under a single subscription and come with a free tier.
Forwarded from ChatGPT | Midjourney | Нейросети [SCAM]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📌 Семь ролей менеджера в эпоху ИИ: как управлять трансформацией 🤖
🧠 Основные роли менеджера в эпоху ИИ:
1. Визионер
2. Образователь
3. Интегратор
4. Этический надзиратель
5. Коммуникатор
6. Аналитик
7. Адаптер
#AI #менеджмент #искусственныйинтеллект #лидерство #бизнестрансформация
🧠 Основные роли менеджера в эпоху ИИ:
1. Визионер
2. Образователь
3. Интегратор
4. Этический надзиратель
5. Коммуникатор
6. Аналитик
7. Адаптер
#AI #менеджмент #искусственныйинтеллект #лидерство #бизнестрансформация
👍1
Как ИИ меняет проектный менеджмент и рынок удалённой работы в 2025 году
Искусственный интеллект (ИИ) всё активнее внедряется в управление проектами, полностью трансформируя привычные процессы. Если ещё недавно ИИ оставался инструментом исключительно для IT-гигантов, то сегодня он становится неотъемлемой частью работы менеджеров проектов по всему миру.
Ключевые тренды:
автоматизация рутинных задач,
повышение точности планирования,
прогнозирование рисков,
оптимизация распределения ресурсов,
рост количества высокооплачиваемых удалённых вакансий, связанных с ИИ.
Что такое ИИ в управлении проектами?
ИИ в проектном менеджменте — это использование алгоритмов для:
обработки больших объёмов данных,
выявления рисков и узких мест,
автоматизации задач вроде трекинга прогресса или составления отчётности,
поддержки принятия решений на основе данных.
Такие инструменты позволяют менеджерам проектов сосредоточиться на стратегических задачах, а не на операционной рутине.
Почему ИИ критичен для менеджеров проектов сегодня?
Современная бизнес-среда требует всё большей скорости и точности. ИИ помогает:
минимизировать человеческий фактор в анализе данных,
автоматизировать повторяющиеся действия,
быстро перераспределять ресурсы в ответ на изменения,
прогнозировать и предотвращать риски до того, как они влияют на проект.
Результат — проекты становятся быстрее, дешевле и качественнее.
Как ИИ меняет ключевые аспекты управления проектами
1. Планирование проектов
ИИ анализирует исторические данные, выявляет закономерности и помогает строить более точные прогнозы:
сроки выполнения задач,
возможные задержки,
оптимальная нагрузка на команду.
2. Управление рисками
ИИ анализирует изменения в режиме реального времени и предсказывает возможные проблемы, помогая менеджерам оперативно предпринимать профилактические меры.
3. Автоматизация задач
От сбора статусов до обновления документов — ИИ берёт на себя множество рутинных действий, позволяя командам сосредоточиться на креативных и стратегических задачах.
Преимущества использования ИИ для проектных менеджеров
Более качественные решения: ИИ помогает быстрее обрабатывать данные и принимать взвешенные решения.
Эффективное распределение ресурсов: Автоматический анализ загрузки команды позволяет оптимизировать занятость и избежать простоев.
Повышение продуктивности: Сокращение времени на административные задачи высвобождает ресурсы для управления сложными аспектами проекта.
Улучшение коммуникации: Современные ИИ-инструменты способствуют прозрачности и лучшей синхронизации внутри команды.
Инструменты ИИ для управления проектами
На рынке уже доступны разнообразные решения:
платформы для автоматизации задач,
системы прогнозирования рисков,
интеллектуальные планировщики ресурсов.
Их интеграция в ежедневную работу становится стандартом для эффективного проектного управления.
Вывод:
ИИ — это не угроза для проектных менеджеров, а мощный союзник. Те, кто научится эффективно использовать новые технологии, займут лидирующие позиции в управлении проектами будущего. А с ростом числа удалённых позиций, навыки работы с ИИ открывают возможности для высокооплачиваемой карьеры даже без традиционного диплома.
#Менеджмент #ИИ #ProjectManagement #AI #УдалённаяРабота #БудущееРаботы
https://projectmanagement.ie/blog/the-impact-of-ai-in-project-management-and-remote-jobs/?utm_source=chatgpt.com
Искусственный интеллект (ИИ) всё активнее внедряется в управление проектами, полностью трансформируя привычные процессы. Если ещё недавно ИИ оставался инструментом исключительно для IT-гигантов, то сегодня он становится неотъемлемой частью работы менеджеров проектов по всему миру.
Ключевые тренды:
автоматизация рутинных задач,
повышение точности планирования,
прогнозирование рисков,
оптимизация распределения ресурсов,
рост количества высокооплачиваемых удалённых вакансий, связанных с ИИ.
Что такое ИИ в управлении проектами?
ИИ в проектном менеджменте — это использование алгоритмов для:
обработки больших объёмов данных,
выявления рисков и узких мест,
автоматизации задач вроде трекинга прогресса или составления отчётности,
поддержки принятия решений на основе данных.
Такие инструменты позволяют менеджерам проектов сосредоточиться на стратегических задачах, а не на операционной рутине.
Почему ИИ критичен для менеджеров проектов сегодня?
Современная бизнес-среда требует всё большей скорости и точности. ИИ помогает:
минимизировать человеческий фактор в анализе данных,
автоматизировать повторяющиеся действия,
быстро перераспределять ресурсы в ответ на изменения,
прогнозировать и предотвращать риски до того, как они влияют на проект.
Результат — проекты становятся быстрее, дешевле и качественнее.
Как ИИ меняет ключевые аспекты управления проектами
1. Планирование проектов
ИИ анализирует исторические данные, выявляет закономерности и помогает строить более точные прогнозы:
сроки выполнения задач,
возможные задержки,
оптимальная нагрузка на команду.
2. Управление рисками
ИИ анализирует изменения в режиме реального времени и предсказывает возможные проблемы, помогая менеджерам оперативно предпринимать профилактические меры.
3. Автоматизация задач
От сбора статусов до обновления документов — ИИ берёт на себя множество рутинных действий, позволяя командам сосредоточиться на креативных и стратегических задачах.
Преимущества использования ИИ для проектных менеджеров
Более качественные решения: ИИ помогает быстрее обрабатывать данные и принимать взвешенные решения.
Эффективное распределение ресурсов: Автоматический анализ загрузки команды позволяет оптимизировать занятость и избежать простоев.
Повышение продуктивности: Сокращение времени на административные задачи высвобождает ресурсы для управления сложными аспектами проекта.
Улучшение коммуникации: Современные ИИ-инструменты способствуют прозрачности и лучшей синхронизации внутри команды.
Инструменты ИИ для управления проектами
На рынке уже доступны разнообразные решения:
платформы для автоматизации задач,
системы прогнозирования рисков,
интеллектуальные планировщики ресурсов.
Их интеграция в ежедневную работу становится стандартом для эффективного проектного управления.
Вывод:
ИИ — это не угроза для проектных менеджеров, а мощный союзник. Те, кто научится эффективно использовать новые технологии, займут лидирующие позиции в управлении проектами будущего. А с ростом числа удалённых позиций, навыки работы с ИИ открывают возможности для высокооплачиваемой карьеры даже без традиционного диплома.
#Менеджмент #ИИ #ProjectManagement #AI #УдалённаяРабота #БудущееРаботы
https://projectmanagement.ie/blog/the-impact-of-ai-in-project-management-and-remote-jobs/?utm_source=chatgpt.com
🧠 8 стратегий использования ИИ в управлении
Forbes опубликовал статью, в которой рассматриваются восемь ключевых стратегий интеграции искусственного интеллекта в управленческие процессы. Эти стратегии включают:
• Использование ИИ для поддержки стратегического мышления
• Персонализированное развитие лидерских качеств с помощью ИИ
• Принятие более обоснованных бизнес-решений благодаря анализу данных
• Автоматизация рутинных задач для повышения эффективности
Подробнее читайте в статье: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2025/04/18/leveraging-ai-in-management-eight-key-strategies/
Forbes опубликовал статью, в которой рассматриваются восемь ключевых стратегий интеграции искусственного интеллекта в управленческие процессы. Эти стратегии включают:
• Использование ИИ для поддержки стратегического мышления
• Персонализированное развитие лидерских качеств с помощью ИИ
• Принятие более обоснованных бизнес-решений благодаря анализу данных
• Автоматизация рутинных задач для повышения эффективности
Подробнее читайте в статье: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2025/04/18/leveraging-ai-in-management-eight-key-strategies/
Forwarded from Эволюция Кода / Анонсы
📰 ТОП-4 новости из 48го дайджеста новостей ИИ в программировании
🔸 OpenAI представила reasoning-модели o3 и o4-mini: o3 — теперь самая мощная модель OpenAI, обходит даже pro-режим o1. Обе модели поддерживают 200k токенов контекста и могут "думать" изображениями, открывая новые задачи.
🔸 Google показала Gemma 3 QAT: оптимизированные модели Gemma 3 теперь занимают в 3–4 раза меньше памяти при сохранении качества. Доступны даже на обычных потребительских устройствах благодаря Quantization-Aware Training.
🔸 OpenAI выложила Codex в open source: CLI-инструмент для программирования в духе aider и claude code, но проще в установке и использовании. Работает локально, легко встраивается в dev-процессы.
🔸 Grok добавил Canvas с поддержкой Python и Bash: полноценное IDE-пространство прямо в браузере. Можно запускать код в разных языках, есть Google Drive-интеграция. Новый удобный инструмент для быстрой работы с ИИ.
👉 Полный дайджест (текст и аудио)
#aidigest
🔸 OpenAI представила reasoning-модели o3 и o4-mini: o3 — теперь самая мощная модель OpenAI, обходит даже pro-режим o1. Обе модели поддерживают 200k токенов контекста и могут "думать" изображениями, открывая новые задачи.
🔸 Google показала Gemma 3 QAT: оптимизированные модели Gemma 3 теперь занимают в 3–4 раза меньше памяти при сохранении качества. Доступны даже на обычных потребительских устройствах благодаря Quantization-Aware Training.
🔸 OpenAI выложила Codex в open source: CLI-инструмент для программирования в духе aider и claude code, но проще в установке и использовании. Работает локально, легко встраивается в dev-процессы.
🔸 Grok добавил Canvas с поддержкой Python и Bash: полноценное IDE-пространство прямо в браузере. Можно запускать код в разных языках, есть Google Drive-интеграция. Новый удобный инструмент для быстрой работы с ИИ.
👉 Полный дайджест (текст и аудио)
#aidigest
Openai
Introducing OpenAI o3 and o4-mini
Our smartest and most capable models to date with full tool access
Forwarded from TYPICAL
8 статей про управление командой
Собрали статьи из базы знаний TYPICAL, которые помогут наладить работу с людьми, делегировать без стресса и поддерживать команду даже в кризис.
01 Как делегировать сотрудникам задачи, чтобы не переделывать за них. Внутри советы, как передавать не только задачи, но и ответственность, чтобы команда работала самостоятельно.
02 Как общаться с командой. Статья о том, что именно и в какое время говорить сотрудникам, чтобы быстрее идти к общим целям.
03 Кейс-интервью: как понять, что кандидат действительно справится с рабочими задачами. Объясняем, как готовиться к такому интервью, чтобы подобрать сильного кандидата. Всё на примерах и с цитатами опытных CPO.
04 Как руководителю просить обратную связь у сотрудников и что делать, если она плохая. В статье — зачем это делать, как подготовить сотрудника, чтобы он действительно сказал правду, и какие вопросы помогут выявить скрытые проблемы в работе команды и свои точки роста.
05 Как перестать бояться и начать давать полезную обратную связь. Разобрали причины страха и дали конкретные схемы, что говорить сотрудникам.
06 Как оценить эффективность команды? Статья для тех, кто хочет оценивать работу людей объективно по критериями, а не на основе чувств и интуиции.
07 Уволить нельзя оставить: как поступать с токсичными сотрудниками. Рассказываем, как распознать токсичного сотрудника и можно ли его исправить. А также проговорили основные причины, почему в команде может появиться такой человек.
08 Что делать, если сотрудники перегружены, а новых тяжело найти. Скорее всего в компании есть ошибки в оргструктуре и процессах. В статье на примере разбираем, как их найти.
Собрали статьи из базы знаний TYPICAL, которые помогут наладить работу с людьми, делегировать без стресса и поддерживать команду даже в кризис.
01 Как делегировать сотрудникам задачи, чтобы не переделывать за них. Внутри советы, как передавать не только задачи, но и ответственность, чтобы команда работала самостоятельно.
02 Как общаться с командой. Статья о том, что именно и в какое время говорить сотрудникам, чтобы быстрее идти к общим целям.
03 Кейс-интервью: как понять, что кандидат действительно справится с рабочими задачами. Объясняем, как готовиться к такому интервью, чтобы подобрать сильного кандидата. Всё на примерах и с цитатами опытных CPO.
04 Как руководителю просить обратную связь у сотрудников и что делать, если она плохая. В статье — зачем это делать, как подготовить сотрудника, чтобы он действительно сказал правду, и какие вопросы помогут выявить скрытые проблемы в работе команды и свои точки роста.
05 Как перестать бояться и начать давать полезную обратную связь. Разобрали причины страха и дали конкретные схемы, что говорить сотрудникам.
06 Как оценить эффективность команды? Статья для тех, кто хочет оценивать работу людей объективно по критериями, а не на основе чувств и интуиции.
07 Уволить нельзя оставить: как поступать с токсичными сотрудниками. Рассказываем, как распознать токсичного сотрудника и можно ли его исправить. А также проговорили основные причины, почему в команде может появиться такой человек.
08 Что делать, если сотрудники перегружены, а новых тяжело найти. Скорее всего в компании есть ошибки в оргструктуре и процессах. В статье на примере разбираем, как их найти.
www.typical.company
Как научиться делегировать работу подчиненным правильно, делегирование задач и обязанностей
Научитесь делегировать работу, задачи и обязанности своим подчиненным правильно. Подробнее в блоге TYPICAl.
Forwarded from Эволюция Кода / Анонсы
📰 ТОП-6 новости из 49го дайджеста новостей ИИ в программировании
🔸 Qwen 3 от Alibaba — новая эра опенсорс моделей. Семейство моделей от 0.5B до 235B, включая мощную 30B MoE (смесь экспертов), превосходит Qwen 2.5 Coder по скорости и качеству кода. Открыто, гибко и работает даже на CPU.
🔸 Поддержка MCP и локальных моделей в Docker. Установка через CLI и Desktop, репозиторий моделей "ai", плагин MCP-toolkit, а также ИИ-помощник Gordon. Всё для удобной локальной разработки с ИИ.
🔸 Microsoft Phi-4 Reasoning — продвинутые компактные модели. Новинки на 14B и 3.6B параметров с 32k токенов контекста. Обучены на свежих данных до апреля 2025, хорошо рассуждают и пригодны для edge-устройств.
🔸 Trae IDE — инструмент ИИ-разработчика становится мощнее. Новый UI, билдер агентов, веб-поиск, MCP, маркетплейс серверов, OpenRouter. Лимиты всё ещё есть, но потенциал огромен.
🔸 CodeAlive получил API и MCP-сервер. Легко интегрируется в IDE. Позволяет использовать RAG-подход к коду прямо в ваших инструментах.
🔸 Windsurf расширил возможности бесплатного плана. Теперь доступны 25 промпт-кредитов в месяц, один деплой в день, безлимит на код-комплишны и запросы к агентам — отличная площадка для прототипов.
👉 Читать и слушать полный дайджест на 32 новости (у нас такие каждую неделю, кстати!)
#aidigest
🔸 Qwen 3 от Alibaba — новая эра опенсорс моделей. Семейство моделей от 0.5B до 235B, включая мощную 30B MoE (смесь экспертов), превосходит Qwen 2.5 Coder по скорости и качеству кода. Открыто, гибко и работает даже на CPU.
🔸 Поддержка MCP и локальных моделей в Docker. Установка через CLI и Desktop, репозиторий моделей "ai", плагин MCP-toolkit, а также ИИ-помощник Gordon. Всё для удобной локальной разработки с ИИ.
🔸 Microsoft Phi-4 Reasoning — продвинутые компактные модели. Новинки на 14B и 3.6B параметров с 32k токенов контекста. Обучены на свежих данных до апреля 2025, хорошо рассуждают и пригодны для edge-устройств.
🔸 Trae IDE — инструмент ИИ-разработчика становится мощнее. Новый UI, билдер агентов, веб-поиск, MCP, маркетплейс серверов, OpenRouter. Лимиты всё ещё есть, но потенциал огромен.
🔸 CodeAlive получил API и MCP-сервер. Легко интегрируется в IDE. Позволяет использовать RAG-подход к коду прямо в ваших инструментах.
🔸 Windsurf расширил возможности бесплатного плана. Теперь доступны 25 промпт-кредитов в месяц, один деплой в день, безлимит на код-комплишны и запросы к агентам — отличная площадка для прототипов.
👉 Читать и слушать полный дайджест на 32 новости (у нас такие каждую неделю, кстати!)
#aidigest
📊 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