Product Management & AI 🕘 история названий (1)

Как понять, что ИИ встроен в работу эффективно HRD Яндекса Даша Золотухина собрала AI adoption guide на основе кейсов внутри компании и других бигтехов (например, Microsoft). Сейчас Яндекс вместе с AI-амбассадорами формирует для профессий свою «гигиену adoption»: базовый набор рабочих сценариев, которые реально могут усилить команды с учетом определенного пула навыков для конкретных специальностей.  Главный принцип: вместо общего «вам нужно больше пользоваться ИИ» у человека должен появиться понятный ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ именно в моей профессии?» В гайде Даша рассказывает, с чего (точнее, с кого) начать адаптацию. Например, в командах появляются AI чемпионы, которые помогают с конкретными задачами, и это ускоряет adoption примерно вдвое. Вместо длинных курсов запустили ИИ спринты, где 60% времени работают руками над своей реальной задачей. Отдельно про метрики: считают не просто число запросов, а качество и скорость: важно оценивать не только активность, но и реальный результат.   Еще внутри рассказали про метрики в самой компании. Для разработчиков у компании есть конкретная цель 75/75/75, о которой я уже писал ранее: к концу 2026 года не менее 75% инженеров регулярно используют ИИ, ИИ участвует в 75% изменений кода и генерирует 75% кода в таких изменениях. По последним данным, первый показатель уже достиг 82%.  При этом переносить такую метрику на аналитиков, маркетологов и юристов пока не имеет смысла из-за отсутствия доли AI-кода, которую можно посчитать. Поэтому для non-dev профессий сейчас используют такую лестницу целей: 1) Usage (у всех настроенные агенты и подписка, weekly usage 100%) 2) Глубокий adoption (настроенная среда / агенты, скиллы под конкретные задачи, регулярные процессы) 3) Измеримый результат (оцифрованные артефакты работы, ИИ даёт эффект на скорость / качество / стоимость) 4) Решение бизнес-задач (переосмысление способа работы, заметный эффект на P&L) Регулярно ИИ в компании используют около 47% сотрудников неразработческих профессий, ежедневно — 21%. Следующий этап — понять, какие сценарии и навыки нужны людям таких профессий и связать с измеримым эффектом от ИИ в конкретной работе.

7 уроков из книги “The Minimalist Entrepreneur” от создателя сервиса Gumroad Сахила Лавиньи (Sahil Lavingia). 1. Не гонитесь за званием единорога. Вам и вашему продукту/компании не обязательно быть единорогом с капитализацией более $ 1 млрд, чтобы оказывать…

Знать точное текущее состояние продукта и знать точное направление его движения – это взаимоисключающие акты проявления наблюдения и намерения Продукт-Система работает на слое точности, о существовании которого до определённого момента никто обычно не задумывается. Чем плотнее зафиксирован скоуп, тем более узким становится видение и развитие. И наоборот. Решение – фиксировать Ничто. – В тоже время, природа ограничений в продукте помогает выходить за его пределы в области неопределённости и оттуда создавать Иной продукт. Гипотезы и решения, выведенные благодаря бессознательному и Простейшей-Логике, часто предугадывают и задают предстоящее поведение и результат точнее, чем гора количественных данных, исследований и пользовтельских интервью. Геометрия безмолвных мыслей – источник бесконечных Знаний – Так, идея, попавшая в резонанс, усиливается, множится и обогащается энергией благодаря совпадению частоты, в которой каждый носитель-проводник усиливает и обогащает исходный сигнал. Порог реакции пользователей пробивается качеством одного правильного решения, а не большим количеством слабых – Каждое отклонённое решение продолжает существовать в пространстве и времени, накапливая свой потенциал, и может быть переиспользовано, достаточно перевернуть всю Систему в нужный момент и посмотреть на неё под другим углом. Так ищут и находят то, что-было-есть-что-снова-будет – Инструмент, установленный для измерения Системы, становится частью Системы в момент своей установки. Система, которую измеряют, застревает в состоянии измерения и не может перейти в следующее. Аналитика, которая измеряет не сам объект интереса, а его косвенный, но регулярный отклик, способна дать более надёжную картину, чем прямое наблюдение, которое разрушает то, что оно же пытается зафиксировать. – Команда и продукт, растущие числом людей без такого же роста в исправлении ошибок, масштабирует ошибки быстрее команды и продукта. Цель масштабирования квантов в том, чтобы ошибки не росли пропорционально с вами. ...Линии функций сходятся в точку

Cloud.ru подготовили бесплатный гайд «ИИ на практике: от чата до агента» для тех, кто хочет перейти от простых запросов в чат к созданию собственного ИИ-агента. Гайд подойдет менеджерам, маркетологам, аналитикам, предпринимателям, HR и всем, кто хочет понять ИИ без погружения в код: ▶️ИИ, LLM, RAG, MCP простыми словами ▶️как правильно писать промпты ▶️как собрать простого ИИ-агента без кода ▶️как передать ИИ рутину ▶️Бонус: инструкция по созданию ИИ-агента 📌 Гайд можно скачать бесплатно здесь

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…

Канье Уэст делится секретом управления продуктами

Практический марафон по вкату в ИИ-агенты от @ai_grably: набор 2го потока Учим отдавать операционку ИИ-агенту на практических задачах, проводим за ручку через всё сложное и показываем, как надо и как не надо Из чего состоит марафон: 70% практики с корректировкой после первых шагов; 20% экспертной обратной связи каждый день в чате и на 3х живых разборах 5% теории + 5% в насмотренности от решений сокурсников Бонус: родмап с версией агентной системы 3 недели, 3 раунда, 3 созвона-разбора каждую неделю, задания на 15-20 минут в будние, группа 30 человек, вылет с марафона при невыполнении для общей мотивации. Старт завтра! 👉 Узнать подойдет ли марафон Марафон построен Колей Шейко, СТО grably.tech, экспертом в области внедрения ИИ в процессы, продукты и корп. обучения сотрудников.

Разбавляя сладкую ИИ-вату: ребята из Гарварда опубликовали статью «Агенты хаоса», где в рамках эксперимента целенаправленно искали (и конечно же нашли) уязвимости в работе автономных ИИ агентов. TLDR: – ИИ-агенты могут подчиняться невладельцам, которые…

Дизайн продуктов наконец-то переходит от создания артефактов (рисования кнопочек по 6 недель) к созданию: 1) Дизайн-Систем; 2) систем дизайн-процессов. Всё потому, что с ИИ: – Процессы пре-дизайна стали проще. Потому что контекст для дизайна продукта…

Как применять вайбкодинг и как не делать ИИ ради ИИ расскажут на бесплатном вебинаре 3 сентября В программе занятия: – как компании внедряют ИИ, и почему это выходит ошибками, раздутыми бюджетами и потерей спецов; – как выбирать первые задачи под ИИ и по каким признакам понять, что такая задача окупится; – принципы применения ИИ на примере одного рабочиего процесса, собранного 3 разными способами: как есть + сторонние сервисы, ИИ-агенты, вайбкодинг. 👉 Регистрирация в боте, он же пришлёт напоминание и ссылку на встречу