25296
Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic, YO: @mirvla (c-f 𓇶 Meteoagent.com). SATOR AREPO TE8ET OPERA ROTAS Каналы для продактов: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky
20 000 бонусов на тестирование сервисов Cloud․ru ☁️
От подбора нужного сервиса, выделения гранта или тестового периода до помощи в миграции в облако.
До 31 декабря для юридических лиц облачный провайдер Cloud.ru предлагает специальное предложение — 20,000 бонусов на использование своих сервисов.
С какими задачами помогут:
▶️Инфраструктура в облаке: вычислительные мощности для размещения, тестирования и прототипирования проектов.
▶️Хранилище данных: универсальное масштабируемое хранилище для создания резервных копий данных, размещения сайтов и приложений с высокой скоростью доступа и надежности.
▶️Облако для 1С: высокопроизводительное и защищенное облако для бесперебойной работы всех систем 1С.
▶️Бессерверные вычисления: контейнерные приложения в облаке без необходимости управлять собственной инфраструктурой.
▶️Разработка под Data Science: приложения на основе машинного обучения.
▶️Сайт в облаке: развертывание сайта в облаке, чтобы справиться с любой нагрузкой и трафиком.
Если вы дизайните с ИИ, ей не хватает вкуса и она отвечает "I know this looks terrible, but I have no idea why", держите подборку вкусных дизайн-скиллов для агентов:
– http://tasteskill.dev
– http://impeccable.style
– http://layers.jamiemill.com
– http://app.superdesign.dev
– http://github.com/gnurio/refactoring-ui-plugin
Free, open-source 💅
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.
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
Марк Цукерберг написал письмо уволенным вчера 8,000 сотрудникам:
Всем привет!
Я хочу выразить огромную благодарность всем, кто покидает нас сегодня, за тот колоссальный труд, который вы вложили в служение нашему сообществу.
Всегда тяжело прощаться с людьми, которые внесли свой вклад в реализацию нашей миссии и в создание этой компании. Я в полной мере осознаю всю тяжесть этого момента и трачу много времени на то, чтобы гарантировать, что мы справимся с этой ситуацией наилучшим образом.
Я никогда не видел нашу индустрию столь динамичной, как сейчас. Я с оптимизмом смотрю на всё, что мы создаём, чтобы дать миллиардам людей возможность самовыражаться и поддерживать связь с теми, кто им дорог.
Я также с оптимизмом отношусь к перспективе предоставления каждому пользователю доступа к «персональному суперинтеллекту». Мы всегда стремились передавать власть в руки людей. Мы убеждены: именно так достигается прогресс в этом мире. Эти ценности отличают нас от других, и именно благодаря им компания Meta добилась успеха.
Однако успех не дается просто так. ИИ — это самая значимая технология нашего времени. Компании, которые станут лидерами в этой области, определят облик следующего поколения.
Мы трансформируем нашу компанию, чтобы она всегда оставалась лучшим местом, где талантливые люди могут оказывать максимальное влияние на мир. Сотрудники говорят нам, что ценят возможность брать на себя больше ответственности и воплощать свое видение в жизнь, сталкиваясь при этом с меньшим количеством бюрократии и управленческих барьеров.
В то же время мы хотим обеспечить каждому сотруднику максимально возможную стабильность. Нам не всегда будет удаваться идеально выдерживать этот баланс, но для меня это вопрос первостепенной важности; поэтому мы продолжим вносить коррективы и будем усердно работать над тем, чтобы поступать по отношению к людям справедливо на каждом этапе этого пути.
В связи с этим я хочу внести полную ясность: мы не ожидаем проведения других масштабных сокращений штата в масштабах всей компании в этом году.
Я также хочу признать, что в наших коммуникациях нам не всегда удавалось достичь той ясности, к которой мы стремимся; это именно та область, которую мы намерены в обязательном порядке улучшить.
Я твердо верю в то, что мы все вместе создаём. Мы — одна из немногих компаний, обладающих всеми возможностями для того, чтобы определять будущее. У Meta есть и таланты, и инфраструктура, и приложения с широким охватом аудитории, и эффективная бизнес-модель. Впереди у нас еще много работы, но результат, к которому мы идем, будет поистине выдающимся.
И ещё раз: я благодарен тем, кто покидает нас сегодня. И я благодарен всем сотрудникам компании за ту исторически значимую работу, которую мы продолжим выполнять вместе.
Мы вступаем уже вступили в системную фазу ИИ
На этой фазе результаты определяются тем, насколько эффективно ИИ интегрирован в:
а) контекст;
б) инструменты;
в) временные состояния;
г) циклы(!) обратной связи.
И этот небольшой набор примитивов усиливает сдвиг продуктов в сторону Систем.
– Использование инструментов позволяет ИИ предпринимать любые действия с любыми данными, что переводит ИИ из вспомогательного в замкнутый цикл, в котором единицей ценности является завершённый рабочий процесс (JTBD).
Динамический(!!!) контекст — это новый слой данных
Это значит, что один и тот же контекст может использоваться в разное время, в разных моделях, в разных инструментах и для разных действий, в том числе, одновременно. И владение набором данных имеет меньшее значение, чем понимание текущих и возможных связей между данными
И чем ближе Система к «Истине» (ground truth) конкретной предметной области, тем проще согласовать её поведение с создаваемой ею ценностью
Как там в Сан-Франциско (c)
Атмосфера в Сан-Франциско сейчас кажется лихорадочной. Разрыв в уровне благосостояния здесь сейчас самый огромный из всех, что я когда-либо видел.
За последние 5 лет группа примерно из 10 тысяч человек — сотрудников компаний Anthropic, OpenAI, xAI, Nvidia, Meta (и других, чья судьба пока неясна), а также основателей стартапов, накопила капитал, достаточный для выхода на пенсию, значительно превышающий $20M (это примерная оценка).
Всем, кто находится за пределами этой группы, кажется, что они могут всю жизнь работать на хорошо оплачиваемой (но приносящей менее $500K в год) должности, и так и не достичь этого уровня благосостояния.
Что еще хуже, сейчас в самом разгаре волна массовых сокращений.
– Марк к завтра (среда, 20 мая) увольняет ещё 10% сотрудников
Многие инженеры-программисты ощущают, что их профессиональные навыки, как дело всей их жизни, больше никому не нужны, потому что благодаря ИИ их работа изменилась буквально в одночасье.
В результате:
1. Карьерная лестница теперь кажется «не тем зданием», по которому стоит карабкаться
Все пытаются перестроиться под новые карьерные «траектории»: стоит ли самому стать основателем стартапа? Не поздно ли сейчас устроиться в Anthropic или OpenAI? Стоит ли переходить в сферу ИИ? Акции какой компании в следующий раз вырастут в цене в 10 раз? Люди требуют роста зарплат и всё чаще меняют места работы.
2. Царит глубокое чувство неудовлетворенности самой работой (и её будущим)
Зачем вообще работать за «копейки»? Будет ли моя должность существовать хотя бы через несколько лет? Многие чувствуют себя беспомощными. Повсюду, особенно среди молодежи, слышны разговоры о формировании «постоянного низшего класса» — людей, обреченных на вечное отставание.
Трудно сосредоточиться на качественном выполнении своих обязанностей, когда в голове крутится мысль: «Эх, если бы я устроился в Anthropic пару лет назад, я бы уже мог выйти на пенсию!»
3. Менеджеры среднего и высшего звена чувствуют себя парализованными
У многих из них есть семьи, и им кажется, что у них уже нет ни энергии, ни нужных связей, чтобы просто взять и «основать свою компанию». Особых навыков работы с ИИ у них тоже, как правило, нет. Они видят очевидные тревожные знаки: во многих компаниях происходит «вымывание» среднего управленческого звена.
4. Богатые люди тоже не особо счастливы
Те, кто уже «добился успеха», тоже испытывают глубокое чувство утраты цели и смысла. Некоторые из них всего за несколько лет, без какого-либо плавного перехода, прошли путь от дохода менее 150 тысяч долларов до капитала свыше 50 миллионов.
Это переворачивает все жизненные планы с ног на голову. А для некоторых, как известно, «сравнение с другими — главный похититель радости». Для некоторых это побег в Нью-Йорк, чтобы «жить полной жизнью». Другие же создают компании «просто так», часто просто ради статуса, потому что никогда не представляли, что к 30 годам будут обеспечены.
Я понимаю, что многие читающие это насмехаются над «шампанскими проблемами» Кремниевой долины. Общество искажено в этом технологическом пузыре. То, что часто считается благополучным в любой другой части мира, здесь — это полная ерунда.
В отличие от многих других мест, в районе залива Сан-Франциско стаж работы, интеллект и трудолюбие всегда были лишь косвенно связаны с результатами.
По иронии судьбы, частым побочным эффектом этих мучений является запуск тех самых продуктов, которые обогащают всех, в надежде, что и вы сможете проложить себе путь к экономическому просветлению с помощью вайбкода.
– Что до "остальной" Америки – атмосфера вокруг отрасли ИИ немного напряженная, большинство людей триггерит ИИ от корпораций (особенно в сочетании с роботами), отторгая потребление ИИ-контента, а всех, кто работает в ИИ-отрасли с небольшой долей холода и подозрения называют AI guys (tech bro и crypto guy из прjшлого теперь звучат даже как-то тепло и дружелюбно).
Сначала нам нужно признать: средний PM — глубоко посредственный. И все мы сделали наше лучшее худшим (c) Tom Verrilli, Whatnot
Ключевые элементы философии продуктовой команды и стратегии Whatnot:
– Любой может строить, но не любой принимает решения, которые работают. Если PM не может принять решение на месте, не дожидаясь пяти уровней согласования — ему не место в этой команде.
– Никакого «разделения на слои», PM не стоит над командой, а работает внутри неё как равный. Если ты не участвуешь в создании кода, общении с клиентами, поддержке и решении реальных проблем — твоя ценность стремится к нулю.
Продукт рождается из тьмы непонятного. PM должен быть в гуще этой тьмы
Главный враг — «подготовительная активность», которая маскирует движение под прогресс
Практические советы по вайбкодингу глазами и словами продакта, часть 3 (часть 2 и 1)
1) Мысли UX/UI, переводя слова на код
От того, насколько правильно сформулировано и построено предложение в твоём промпте, будет зависеть то, насколько правильно будет спроектирована архитектура твоего продукта кодом
Авито приглашает послушать, как ИИ троллил техногигантов 🔥
Поговорят на такие темы, которые обычно не обсуждают на публике, а именно как ошибается ИИ во время обучения и как это может неожиданно повлиять на продукт:
🔴 Как переобучение модели для борьбы с нежелательным контентом неожиданно затронуло неправильные категории.
🔴 Как эволюционировала функция размытия на изображениях.
🔴 Что случилось, когда при запуске новой модели «исчез» ценный список контактов.
🔴 Как ИИ начал спокойно рассказывать пользователю о грамматике мата.
🔴 Почему противодействие недобросовестным пользователям — это работа с неопределённостью, серыми зонами и очень дорогими ошибками.
Если вы DS- или ML-продакт, приходите на встречу, чтобы послушать яркие истории от специалистов из Авито и Яндекса, а после пообщаться и отдохнуть.
🗓 15 мая, 18:30, Москва, офис Авито на Лесной, 7
👉 Предварительно нужно зарегистрироваться
Трансляции и записи не будет, не упустите возможность услышать непубличные истории вживую.
Stripe выкатили в паблик свой кошелёк для ИИ-агентов Link
Теперь каждому ИИ-агенту можно создавать одноразовые карты, а на каждую покупку в интерфейсе ИИ будет прилетать запрос с кнопками Approve/Decline. Транзакции в аккаунте ведутся по каждому ИИ-агенту.
– Ещё одна маленькая недостающая деталь и я, наконец-то, полюблю финтех 🍃
Вайб-кодинг мозгами и руками продакт-менеджера, новая порция наблюдений и советов, Часть 2 (часть 1):
– Кто-бы мог подумать, но изначально правильно выбранный стэк технологий – залог стабильного ИИ/кода, времени, нервов и токенов.
Нет, я знал это ещё с древних времен, но не думал, что в 2026 ИИ столкнется с той же самой проблемой и vanilla.js (хаха) окажется всё той же самой ванилой по сравнению с тем же React. Теперь я понял всю глубину этого мэма разрабов. Ну не знал я про ванилу, не смейтесь! ))
Поэтому писать проект с нуля на React/другом фреймоворке вместо рефакторинга ИИндийского ванилакода – отличная идея! Ошибок меньше, а если и есть, то находятся и фиксятся в разы быстрее за счёт рамок фреймворка.
– Особенно помогает просить написать ИИ новое тех. задание с учётом всех ранее найденных механик багов, но не используя какой-то один язык программирования, а оставаясь на уровне юзкейсов и общей архитектуры и связей. Далее, это тз можно применять к разных фрейморкам и языкам не переживая, что ИИ затащит в новое какую-то специфичную реализацию из старого языка.
– Разделяй всё. Не только на уровне модулей, но и на уровне написания кода в разрезе механик UX/UI (хотя, возможно, это об одном и том же).
Условный тулбар с переключением разделов, уведомлениями и настройками это 3 разных направления кодинга, несмотря на то, что они в 1 визуальном блоке.
Ты можешь попросить сверстать, ок, но если просишь ИИ скодить бэк и синкать фронт под это сразу, то она тупит из-за обилия зависимостей и связей и начинает костылять и глючить, поэтому иди по шагам по каждой механике/разделу/фиче, тестируй и фикси всё поэтапно и поштучно, а не проси всё сверстать и скодить за один промпт, иначе потом закопаешь себя и ИИ в фиксах всего и сразу. Да и в один промпт-прогон всё равно не влезет.
– Аналогично это и про приоритизацию последовательности кодинга для ИИ.
Образно для понимания: неправильно сначала делать условные уведомления, а потом пилить сущности под них. Это не-ло-гич-но и непоследовательно. Сначала детальная проработка и кодинг верхнеуровневых объектов, сущностей, зависимостей/связей, и только потом окружение и обвесы под и вокруг них.
– Объединяй всё, что нужно/можно. Образно, если у тебя форма комментов и форма создания записи и их use flow един (почему нет?), то тебе нужен единый и один редактор-скрипт-вызов (хз как правильно сказать, яжнеразраб) текста внутри них. 2+ разных функции и вот у ИИ уже 2+ потенциальных места для багов/рассинхрона/конфликтов и провалов памяти.
– Вырезай всё, что неважно. Безжалостно и без мыслей "нууу, ИИ всё равно же, что кодить, пусть пишет". Ей-то всё равно и она напишет, вопрос лишь в качестве ИИ-кода и багов, влияющих на корфичи и количестве тех. долга по ним.
– Даже если ты попросил о чём-то ИИ, то эта дрянь всё равно рано или поздно забывает и начнёт торопится, выдавая тебе свои мысли и советы о том, как бы она всё это уже сделала и реализовала, забивая и размывая себе память и прожигая токены вариантами и догадками. У меня она, походу, чухнула мою профессию, и уже начала гипотезы выдвигать вместо уточнений. Серьёзно, так и пишет: "Гипотеза №1 в том, что это может быть...".
Тормози её! И допом к переспрашиванию её понимания баги/фикса/задачи, проси её написать по ней.... полноценный use case/story.
Так ты увидишь насколько правильно машина видит и понимает весь use flow процесса/продукта, твою задачу, что ограничит и сузит её гадания и, заодно, ты и сам в голове прокрутишь всё это ещё раз.
– Тоже самое про тебя – не ленись читать аннотации и размышления ИИ о том, что она там пилит для тебя. Всё довольно понятно и у тебя у самого в голове структурируется продукт, его сущности и механики. Не всё же на дизайн-системы медитировать.
– Кстати, с дизайн-системами под вайб-кодинг новый приятный трип в виде организации в Figma компонентов, variables, стэйтов и всего прочего, чтобы скормить это потом Claude Code. Новая форма релаксации мозгов. Каеф. Но они там уже Clade Design катнули под дизайн-системы, придётся скоро переучиваться, похоже.
– И, да – я перешёл на эту дрянь.
Есть идеи продуктов, которых еще нет на рынке?
Т-Банк ищет ML-продактов, которые работают с LLM/AI и управляют продуктом от гипотезы до продакшена.
Вы сможете:
— превращать бизнес-проблему в измеримую ML-задачу;
— запускать эксперименты с моделями;
— работать в связке с дата-сайентистами, ML-инженерами и разработчиками.
В Т-Банке ценят автономность и предлагают прозрачную систему развития. Работать можно в офисе разных городов России.
Успейте откликнуться!
Закрой глаза
Чувствуй как ты дышишь
Всё между дыханием
Воздух и пространство
Слов не существует
Мы знаем Всё
Мурашки – точки мыслей
Линии крови течений
Свет изнутри наружу
Вокруг. "Наоборот"
Всегда – не Время
"ты" – Это, Это – Ты
Будь Водой
«Установки по умолчанию» как незримая архитектура нашего мышления, образа действий и продуктов (с)
«Установки по умолчанию» устраняют трение, экономят энергию и позволяют нам двигаться быстро, не переосмысливая каждый шаг. Без них мы бы застряли из-за когнитивной перегрузки.
С ними же мы редко останавливаемся, чтобы спросить себя:
– А имеют ли они всё еще смысл?
И именно в этом заключается риск.
В 2009 году компания BlackBerry была самой быстрорастущей компанией в мире. Ее видение мира было целостным и последовательным. И когда на рынок вышел iPhone, в BlackBerry не поддались панике....
И этот сценарий повторяется гораздо чаще, чем мы готовы признать. Kodak создала первую цифровую камеру и плёнку. Сеть Blockbuster отказалась от сотрудничества с Netflix, поскольку ритуал пятничных вечеров и поход в видеопрокат казался им незыблемым.
Это были лидеры, действовавшие, опираясь на логику, глубокое понимание потребностей клиентов и дисциплинированное исполнение с «хорошим менеджментом» и моделями поведения, закрепляющими существующие «настройки по умолчанию».
Но когда меняются базовые допущения и парадигмы, эти действия лишь ускоряют упадок. Полезная когда-то «настройка по умолчанию», применяемая уже после истечения срока её актуальности, превращается в обузу.
Сейчас мы переживаем очередной этап перезагрузки
Последние пятнадцать лет доминирующей «настройкой по умолчанию» был SaaS. ПО, поставляемое через облако, продаваемое из расчёта на одно рабочее место и монетизируемое по модели подписки.
Теперь же этот фундамент подвергается испытанию со стороны ИИ. Когда агент может оказывать поддержку клиентам, обрабатывать счета, составлять контракты и управлять рабочими процессами от начала до конца, единица измерения ценности меняется.
Вы больше не платите за доступ к ПО. Вы платите за результаты, а ценообразование за рабочее место начинает выглядеть несоответствующим.
Выбор между разработкой ПО и покупкой ПО тоже меняется, когда это ПО можно создавать за недели, а не за кварталы.
Компании, которые справляются с подобными ситуациями, не ждут подтверждений, а подвергают сомнению собственные предположения на раннем этапе, пока у них еще есть время и возможность действовать:
– Netflix делал это, трижды переходя от DVD к стримингу и оригинальному контенту, каждый раз разрушая свою собственную модель до того, как это мог сделать кто-то другой.
– Microsoft, после того как упустила крупные сдвиги в интернете и мобильных технологиях, перезапустила всю систему, сделав ставку на облако и ИИ.
– В Zappos мы прошли через более мелкие версии этого процесса. На ранних этапах навигация определяла пользовательский опыт; затем на первый план вышел поиск; и, наконец, мобильные устройства вынудили полностью переработать дизайн.
Каждый переход был болезненным. Системы ломались. Команды сопротивлялись. Конверсия первоначально падала, и требовались большие усилия и время, чтобы восстановить ее.
Мы понимали, что в этих решениях есть асимметрия. Изменение настроек по умолчанию может быть чрезвычайно болезненным, но эта боль временна. Ибо каждый раз, после некоторого времени на адаптацию и после каждого перехода старая модель всегда выходила на новый уровень по силе, масштабам и перспективам.
Сохранение настроек по умолчанию комфортно, но сохранение неправильных настроек по умолчанию фатально
Если вы дизайните с ИИ, ей не хватает вкуса и она отвечает "I know this looks terrible, but I have no idea why", держите подборку вкусных дизайн-скиллов для агентов:
– http://tasteskill.dev
– http://impeccable.style
– http://layers.jamiemill.com
– http://app.superdesign.dev
– http://github.com/gnurio/refactoring-ui-plugin
Free, open-source 💅
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 МВП.
Аналогичным образом были сломаны и все процессы, стоящие далее за дорожной картой: аналитика на старых данных, планирование задач на день/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 недели (без ограничений) 🫱✨✨
Паттерны.
Каждый из нас – это паттерн.
Всё есть Паттерн.
И Кое-Что ещё.
Экономика ИИ работает в долг, поэтому эпоха дешёвого ИИ уже 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 🫠
В новом выпуске AviTalk Виталий Черемисинов, сооснователь EXPF Sigma рассказывает про то, как запустить стартап, выйти на внешний рынок и объединиться с Авито, одной из крупнейших IT-компаний в стране, превратив свою экспертизу в одну из сильнейших команд и продуктов на рынке.
А также про важность экспериментов и тестов для бизнеса, скорость проверки гипотез, стартапы, бизнес и прочее интересное и важное.
Всем, кто держит руку на пульсе рынка аналитики и IT-продуктов рекомендуется к просмотру.
Издание SF Standard опубликовало интервью с анонимным сотрудником Меты перед завтрашними сокращениями 8,000 человек.
Внутри компании прямо сейчас:
– Тревога от неизвестности, кто следующий на очереди, просто невыносимы.
– Внутренние рейтинги ранжируют сотрудников по количеству потраченных токенов ИИ и по количеству минут, проведенных в чат-боте. Сотрудники открыто признаются, что задают боту бессмысленные вопросы, чтобы улучшить свои показатели, потому что попадание в конец рейтинга является фактором риска и сигналом к увольнению. В тоже время, HR сообщают, что использование ИИ не будет учитываться при увольнениях.
– Заметки ИИ автоматически включены на каждом видеосовещании. Сотрудники отключают их вручную, чтобы откровенно говорить о том, кто может быть следующим в очереди.
– Как узнать об увольнении: электронное письмо в 7 утра на ваш личный почтовый ящик. К тому времени, как вы его прочитаете, ваши рабочие учетные записи уже будут удалены.
Один инженер Meta даже написал скрипт, который анализирует внутренние профили, чтобы определить, чей статус изменился на «деактивирован». Этот сотрудник использует его личную электронную таблицу для отслеживания уволенных коллег.
– ИИ предложил командам, успешно создавшим собственную замену ИИ, получить компенсацию за 5 лет работы, а затем быть уволенными в качестве награды за самозамену. Это предложение получило много одобрительных голосов.
Совсем другая история — что делают с теми, кто еще работает. За ними следят. Их ранжируют по использованию ИИ. Их просят обучить своих преемников. Им говорят смириться.
Слова сотрудника: «Даже если мы еще не потеряли работу из-за ИИ, нас уже превращают в товар».
Обращение Цукерберга ко всем сотрудникам, перефразированное:
ИИ развивается быстро, никто не знает, что нас ждет, руководство делает все возможное
Получи грант до 75% на ИТ-магистратуру в области продуктового менеджмента от Центрального университета
В программе обучения: продуктовый дизайн, управление разработкой продукта, метрики, стратегический менеджмент, лидерство и другие дисциплины, необходимые для успешной работы в роли продакт-менеджера.
Программа включает в себя решение реальных задач от Сбера, Ozon, Avito, Х5 Tech, Lamoda, Т-Банка и других крупных ИТ-компаний. Преподаватели — эксперты отрасли, которые соединяют системный подход к знаниям и реальные бизнес-практики.
Занятия по вечерам и в выходные. Грант в магистратуре фиксируется при зачислении и остается неизменным на весь срок обучения.
Как получить грант?
1) Зарегистрируйся на сайте (вшить ссылку) и заполни заявку в личном кабинете.
2) Реши онлайн-контест.
3) Пройди собеседование с командой программы.
👉 Подай заявку до 7 июня и получи шанс на обучение в одной из лучших ИТ-магистратур страны.
Gamestop покупает eBay – главная новость этого года столетия тысячелетия на рынке
В пятницу вышло увлекательное интервью CEO GameStop Райна Коэна, в котором он рассказывает о том, как компания с капитализацией $10 млрд может поглотить компанию в пять раз больше её, о синергии онлайна с офлайном и пользовательским опытом, ценности обратной связи, эффективной работе бизнеса и команды, и, конечно же, об особенностях корпоративного управления в США.
Trump: “You better go out and buy stock now. This will be like a rocket ship that goes straight up.”
endofdaysprophet: By stocks before the Sun burns out!!! HAHAHA
Апрельский дайджест продактов уже готов к прочтению на майских. Подарок улиц (?).
– Subscription Value Loop
– Лонгитюдное исследование
– RACI, DACI, PIG
– DIBB
– Правило левой руки продакта
– Сегменты — Истина
– Вайб-кодинг продакт-менеджером
– Пишет ИИ, расхлёбывает продакт
– Анализ организации команды
– Анализ окупаемости команды
– Как изменится работа команд
– Как менеджеры показывают власть
– Внедрить нельзя отсеять
– Залипание на слове «уникальный»
– Почему мы делаем разные выводы
– Когда стал директором продуктОВ
– Start Leveling Up Your Team
– Неравнодушие как навык
– Экономия на крупном
– Как слышать других
– Высокоамплитудная несговорчивость
– Как понять, кто бесит на работе
– Компромисс и сотрудничество
– Новая структура компании
– Дизайн есть продолжение мира
– 20 промтов для UX/UI дизайнера
– Дизайн Госуслуг за/на 100 млн
– Durable Patterns in AI Product Design
– 3 слоя интерфейса будущего ИИ
– Гайд по GEO, AIO, AEO
– Seeing like a spreadsheet
– Стресс ≠(=) выгорание
– ИИ-слоп → шок → блок
– Даркнет мозга
– Работать с мозгом, а не против
– «Установки по умолчанию»
– AI вредит способности учиться
– Как быстро спрашиваешь ИИ
– Два пути, Семь Врат
– Reading is magic
– Just Art It
– Выходной — когда нет планов
🗣️ OCCULT by Macroblank
Вы либо становитесь острее с помощью ИИ, либо тупеете. И большинство людей тупеют.
Люди на планете всё быстрее разделяются на две категории:
1) Первая использует ИИ, чтобы делать ту же самую работу легче, и тратит сэкономленное время на "комфорт".
Но их результат работы остаётся тем же, а их личные способности разрушаются. И их положение ухудшается с каждым месяцем. И с каждым месяцем они всё сильнее убеждают себя чувствовать свою продуктивность, значимость и незаменямость, но, по факту, становясь всё более и более... заменяемыми ИИ.
Вопросы, от которых неудобно:
– Как быстро ты спрашиваешь ИИ перед тем, как сначала всё обдумать самому?
– Сколько времени ты тратишь на то, чтобы подумать над тем, КАКОЙ вопрос всё же задать ИИ?
– Сколько времени ты потратил на то, чтобы правильно и вдумчиво сформулировать КАК задать вопрос для ИИ?
И после этого всего ты так и не нашел ответ на свой вопрос без ИИ?
Если вы выбираете таск-менеджер для команды и хотите считать разработку по метрикам поставки, то посмотрите в сторону Яндекс Трекера.
Из удобного в функционале есть мониторинг пропускной способности производительности команды (через измерение числа закрытых story points за спринт) и отслеживание эффективности потока (Throughput) команды, благодаря которому можно наглядно видеть, сколько закрывалось задач каждую неделю и сколько времени тратится на полезную работу.
Для измерения пропускной способности можно использовать виджет "График событий".
Как это работает:
1 – В качестве ключевого параметра задаётся дата завершения, в источнике задач задаются нужные типы задач: Задачи, Исследования и Ошибки (эпики не нужны) и выбирать статус "Закрыт" (для исключения задач в статусе "Отмена").
2 - При необходимости в "Источнике задач" можно отфильтровать задачи по каждому продукту/направлению. Группировку лучше делать по размеру спринта, например неделя или две.
3 - Чтобы строить такой график нужно заполнять "Дату завершения" во всех закрытых задачах, для чего в рабочем процессе во всех переходах в статус "Закрыт" нужно настроить заполнение даты завершения (и можно сразу настроить проставление резолюции).
Все эти и другие метрики можно легко найти, настроить и мониторить с помощью дашбордов в Яндекс Трекер.
Специальных знаний для настройки не требуется, а ответы можно найти в документации и в их группе поддержки в Telegram.
3 слоя интерфейса будущего ИИ
Layer 1. Отслеживание намерения пользователя
Сообщения, голос, местоположение, оповещения, календарь, привычки, биометрия и прочий контекст помимо базового ввода данных, благодаря которому Система понимает (и сразу на дальнейшее будущее предугадывает), что вы пытаетесь сделать, прежде чем вы явно начнёте что-либо делать или существенно измените паттерны своего привычного намерения поведения и Система "почувствует" это.
Layer 2. Область намерений активности ИИ
Вся фактическая работа Системы происходит через ИИ-агентов, управляющих ПО, API, файлами, почтой, календарями, процессами, транзакциями, биометрией и прочим контекстом и другими микро-сервисами, а большая часть использования пользователем компьютера превращается в наблюдение за монотонной работой машин.
Layer 3. Временные состояния UI/UX
Нам по-прежнему нужно проверять, сравнивать, редактировать, выбирать, утверждать, отклонять и получать результат сделанного нами ранее выбора ИИ.
Именно здесь сохраняется привычный графический интерфейс для пользователя, но работающий уже в виде неких одноразовых, специфичных для конкретной задачи поверхностей и суб-слоёв, создаваемых в каждый конкретный момент времени пользовательской задачи-ситуации.
Мы лишь придумываем проблемы,
Чтобы потом успешно их решать.
Весь рынок мир определён иным.
Пользователь – твой продукт.
Команда – продакт, а не ты.
Твой ум мешает росту.
Чувствуй, наблюдая.
Наблюдая, чувствуй.
Строй так мосты.
Влияй
Интересная новость: Авито Тех начали предлагать свою платформу для экспериментов Trisigma в формате VPC.
В рамках VPC-модели платформа разворачивается в изолированной инфраструктуре, что позволяет проводить эксперименты без передачи данных на сторону, а управление архитектурой и доступами полностью остается внутри компании. К тому же, новый формат поможет соблюдать жёсткие регламенты безопасности и легче проходить проверки.
В дальнейшем Авито Тех планирует выпустить полноценную версию для установки на собственные сервера клиента, что позволит закрыть потребности банков и госсектора, где требования к локализации данных максимально строгие.
Trisigma — платформа для автоматизации A/B-тестирования и комплексной аналитики продуктовых гипотез, разработанная командой Авито Тех.
Все проблемы в продукте растут из пространства неопределённости в принятии решений.
Попав в один из четырёх классических управленческих типов ошибок, проблема разрастается и постепенно оказывается во всем пространстве.
– Неясная цель. «Какую проблему-ситуацию мы решаем?»
– Неясные ограничения. «Есть ли у неё нас ограничения на ____?»
– Неясные компромиссы. «Что важнее, ____ или ____?»
– Неясный владелец. «Кто принимает финальное решение?»
Иными словами: 1) Зачем? (цель) 2) В каких условиях? (ограничения) 3) Что важнее при конфликте? (компромиссы) 4) Кто? (владелец).
После того, как вы определили, с чем была заминка, выполните рекурсию и если идея/фича/продукт/система отвечает на все четыре вопроса, то решение можно принимать. Если нет, то любое решение будет временным, а проблема 100% вернётся, но уже в другом обличье.