🤔 Почему думать за пользователя опасно

Сейчас у нас в стартап треке AI Talent Hub проходит пре-акселератор. Мы встречаемся раз в неделю, слушаем полезную инфу и получаем задания на неделю – подготовить питч, провести CustDev, сформировать ценностные предложения своего продукта

Нам рекомендовали прочитать 2 книжки. Сейчас я много времени провожу в самолетах, поэтому у меня есть куча возможностей для чтения

Вот какие книги советовали:

1) "Спроси маму: Как общаться с клиентами и подтвердить правоту своей бизнес-идеи, если все кругом врут?", Фитцпатрик Роб

2) "От нуля к единице. Как создать стартап, который изменит будущее", Питер Тиль, Блейк Мастерс

Я довольно быстро прочитал первую книгу. Там подробно и на примерах рассказывают, как получать честную и полезную обратную связь о своей идее. Суть в том, что люди склонны говорить то, что собеседник хочет услышать, чтобы не огорчить его

С помощью конкретных шагов можно возвращать разговор в нужное русло, задавать правильные вопросы и с максимальной пользой использовать полученную информацию

Еще там рассказывают, почему важно как можно чаще общаться со своими клиентами и почему нельзя додумывать за него

Звучит, что даже крупные знакомые мне продукты грешат этим и сами пытаются придумать проблемы, которые пользователь хочет решить с помощью их продукта, хотя эта информация не только может оказаться бесполезной, но и может сильно навредить

С другой стороны, в больших продуктах аналитик обычно не общается с пользователями

Но ведь продакт и есть пользователь аналитики. Если ты не понимаешь, какую задачу решаешь для продакта, аналитика может быть бесполезной

В Яндексе один из самых популярных вопросов – «какую задачу ты решаешь?»

Это очень крутая часть продуктовой культуры. Сначала ты приходишь в компанию и бесишься от частоты этого вопроса, а потом сам не приступаешь к задаче, пока досконально не разберешься в проблематике 🤬

А как часто вы задаете подобные вопросы?

@tagir_analyzes

Считаем денежки 💸

Устала от того, что деньги постоянно куда-то деваются. Причем я не транжира, каждую трату стараюсь делать осознанно, но блин каждый раз не вписываюсь в план. Решила обратиться за помощью к ИИ и сделала промпт «финансовый консультант» 😘

Работает так: выкачиваете выписку с тратами из банка, копируете промпт и все вместе закидываете в чат. ИИ все разбирет, найдет «слепые зоны» и даст план экономии без жёстких ограничений. Плюс добавит пару неожиданных инсайтов на основе ваших привычек.

Лучше кидать в Excel, но CSV, PDF и скриншоты тоже подойдут. Обычно в таких отчетах нет чувствительных данных, так что с безопасностью все ок.

Промпт большой, положила сюда.

Рекомендациями довольна, все детально и с примерами. По моим ощущениям Gemini 2.5 Pro справился лучше GPT-5 — больше паттернов считал и советы получились глубже. Буду их применять 🤩

@creativethecreator

Росконгресс - состояние AI-агентов для бизнеса в мире
#ai #иб_для_ml

Я неожиданно встретил и прочитал крайне содержательный отчет Росконгресса по состоянию рынка AI-агентов в мире на август 2025 года. Он изобилует цифрами и графиками, свидетельствующими о взрывном росте популярности этой технологии в бизнесе, содержит разбор основных паттернов создания, сценариев использования и рисков применения. Более того, есть даже разбор одного вектора кибератаки.

Ключевые выводы отчета
✅ Успешные внедрения AI‑агентов связаны с решением узких задач с четкими границами автономности и обязательным человеческим контролем важных решений
✅ Агентные системы создают дополнительные векторы кибератак, включая отравление памяти и захват агентов через манипулирование контекстом
✅ Статистические данные не подтверждают массового замещения рабочих мест — лишь 14% работников в США непосредственно столкнулись с сокращениями из‑за автоматизации

Главное по кибербезопасности
➡️23% компаний (из 1036 опрошенных IBM) сказали что новые атаки на агентов - главный мешающий фактор для масштабирования технологии
➡️новым критическим классом атак является отравление памяти
➡️80% опрошенных организаций сообщают что у них уже были инциденты, в которых их AI-агенты передавали нарушителям конфиденциальные данные

О чем вообще пишут в отчете
➡️Концепция агентного ИИ
➡️Сценарии использования AI-агентов - клиентский сервис, персональные ассистенты, создание контента, HR, транспорт, здравоохранение
➡️Вопросы масштабирования AI-агентов - надежность, кибератаки, регуляторика, чрезмерная автономность
➡️Венчурные инвестиции в ИИ - структура фондов в США, количество и объем сделок
➡️Перспективы внедрения агентного ИИ - снижение операционных расходов, экономия в секторе клиентского облуживания
➡️Прогнозы рынка агентного ИИ - экспоненциальный рост вплоть до 2034, при этом падение рынка SaaS
➡️Технические ограничения AI-агентов - накопление ошибок в многошаговых рассуждениях, высокая накапливающаяся стоимость длинных диалогов, сложности с выполнением сложных непрерывных задач
➡️Риски агентного ИИ - дают ссылку на OWASP и AgentDojo, дается пример "атаки через AI-браузер", утечки конфиденциальных данных в том или ином виде, каскадные эффекты распространения ошибок в многоагентных системах. Перечислены принципы безопасности AI-агентов от OWASP:
▪️авторизация агентов в нижестоящих системах
▪️ограничение функциональности "расширений" до минимума
▪️множество агентов с раздельными ролями вместо универсальных агентов
▪️непрерывный мониторинг аномалий поведения и механизмы отключения агентов при срабатывании защиты
➡️AI-агенты на рынке труда - более половины бизнес-лидеров признали, что увольнять людей при появлении ИИ было ошибкой, при этом статистика показывает падение количества вакансий по всем направлениям в США до 50%
➡️Сценарии будущего рынка AI-агентов
▪️пессимистичный (инциденты повлекут жесткое регулирование и это задушит рынок)
▪️базовый (агенты как узкоспециализированные инструменты для повышения эффективности, ничего сверхъестественного, рост рынка замедлится)
▪️оптимистичный (агенты достигнут надежности свыше 99% и становятся стандартным компонентом любого корпоративного ПО, рынок растет)