Про що мовчить CEO

Payments Product Manager в Edlight (холдинг Boosta) Яке ж приємне відчуття відкривати вакансію. І це тільки початок. Біленькі AI products, SaaS В команду, в котрій безпечно можна запитати WTF? Шо в перекладі "Я перепрошую, а нахіба ми це робимо?", "Де профіт?" Деталі за посиланням. DOU Boosta

Як користуватися AI, якщо не можна покласти свої секретики? Проблема конфіденційності у Moderna та інших компаній. Звичайна ChatGPT тренується на всіх ваших вхідних даних. Якщо ви ввели дані про дослідження, модель може навчитися з цього. Конкуренти також користуються ChatGPT. Небезпека: ваша інформація допомагає їм. Шо зробили? Moderna побудувала свою версію Вони розробили з OpenAI "mChat" приватну версію ChatGPT: Доступна тільки для співробітників Moderna Запущена виключно на AWS Контроль + безпека + довіра OpenAI такі, джоба понятна, бізнес потребує окремої системи від того, що використовують споживачі, ща порєшаєм. Результат? GPT Enterprise. Moderna була однією з компаній, що допомогла її винайти як користувач. Коли GPT Enterprise дозрів, вони просто покинули mChat і переійшли на GPT Enterprise — тому що тепер це стало стандартним рішенням, яке OpenAI постійно покращує. Але із-за кутка прийшов він - Adoption Ви можете мати найдосконаліший інструмент у світі. Але якщо люди не навчаться його використовувати, то все до дупки. Що робила Moderna: ✅ Town hall — розповідали про AI всій компанії ✅ Функціональні town hall — кожен відділ дізнавався, як це його стосується ✅ Демо від колег. І ось ключовий момент: "Співробітники значно більше слухають своїх колег, ніж менеджменту." І тому на дослідницькому town hall, співробітники виходили на сцену, підключали свій власний ноутбук і показують своїм колегам, як вони пишуть промпти. Це змінює все. Тому що колеги вірять колегам. Не маркетингу. Не менеджменту. Льорнінг. Не впроваджуєш AI. Впроваджуєш змінену культуру. І це робиться не топ-дауном. Це робиться peer-to-peer. А шо я? Запустили другий сезон мітів "ШІ вже не бісить (роль)" Ділимося досвідом. Як у вашій компанії вчаться люди один від одного?

Шось я не чув такого ниття, як зараз при AI, коли Apple протягом 15 років знищувала цілі індустрії і компанії. Зникали професії, роботу втрачали сотні тисяч людей. 1. МОБІЛЬНІ ТЕЛЕФОНИ 2008-2013 Nokia (+ Siemens): 25,000-35,000 скорочень 2008-2013 Motorola: 13,000-16,000 2011-2012 BlackBerry/RIM: 7,000-8,000 Total: 45,000-59,000 2. ДЗЕРКАЛЬНІ/ЦИФРОВІ ФОТОКАМЕРИ 2010: 109 млн карманних камер продано 2018: Лише 9 млн — 92% ПАДІННЯ за 8 років 3. MP3-ПЛЕЄРИ 2008 Пік ринку: $21.6 млрд Робочих місць у індустрії: 100,000-150,000 2023: Ринок впав на 80-90% від піку 2008: 55 млн iPod продано (Apple's пік) 2014: 14.4 млн — 74% ПАДІННЯ за 6 років 2022: Apple припинила iPod (мертв) Сама себе канібалізувала 4. АВТОМОБІЛЬНІ НАВІГАТОРИ (GPS) 2008-2010: $15-20 млрд на рік 2025: $3.4 млрд 5. А ще знищені або кардинально зменшились продажи: Традиційні будильники Фонарики Портативні камери-рекордери Паперові блокноти/органайзери Кредитні картки (частково) Портативні ігрові консолі Портативні перекладачі Рації Музична індустрія (CD/фізичні диски → стрімінг підписку) ГЛОБАЛЬНА ПРИКИДКА СКОРОЧЕНЬ: 250,000-400,000 ЛЮДЕЙ (2007-2015) І ще купа зниклих професій: Symbian розробники MP3 інженери GPS картографи Розробники фото-редакторів Дизайнери камер та оптики GPS-навігатори розробники І багато інших спеціалізованих професій Це був найбільший Industrial Disruption за останні 100 років. Невже AI має більший вплив?

Більшість компаній будує AI Adoption задом "крапка" наперед. Починають з впровадження інструментів, а не зі зміни майндсету та культури. За словами Стефана Банселя, CEO Moderna ось що має значення. (А вони, на хвилиночку, найбільш AI-інтегрованих біотехнологічних компаній на світі.) Бюджет Не всі моделі створені однаково. Дешеві моделі не вирішать складні проблеми. Дорогі марнують гроші на простих завданнях. Потрібно зіставити можливості з витратами, перш ніж торкатись будь-якого API. (В нас тут якось дали доступ до Claude всім, а потім обмежили, бо токени танули як морозиво в 40-градусну жару.) Архітектура даних Тут розваліюється 90% компаній. Справа не в кількості даних. Справа в тому, що ти розумієш свої дані: де структуровані дані, де неструктуровані? Хто повинен мати доступ? Що є комерційною таємницею? Як кажуть мої ліди Data Science і Data Analytics шіт ін шіт аут. І ніяка аішка не порішає. Управління змінами AI ініціатива провалиться, якщо лідери не розумітимуть аішку. Чому? Тому що зміна робочих процесів навколо AI, то не IT проєкт. Це організаційний редизайн. Потрібні лідери типу AI Champ-и , які можуть розламувати силоси, надихати команди, знижувати тривожність, і вести людей крізь невизначеність. Лідери, які насправді осилили AI. Вони ставляться до цього як до створення стартапу всередині своєї організації. Що найбільше гальмує AI adoption у вашій компанії?

73-81% роздрібних криптоінвесторів у мінусі. та ще 9 інсайтів з кріпто конфи яку організовував OKX 🔴73-81% роздрібних криптоінвесторів у мінусі.(знайшов дослідження BIS але воно за 2022 рік) 🔴74-89% трейдерів втрачають гроші 🔴84% тредйерів втрачають у перший рік 🔴58% у перший рік втрачають майже весь капітал 🔴20 торгів в місяць ближче до рулентки, 5 років 500 торгів ближче до шахів. 🔴Потрібно прийняти, що крипта це жити в хаосі і непередбачуваниості. (Нагадує підприємницітво) 🔴Важко відтворити успішні кейси. (Ось тут різниця між бізнесом, якщо модель працює її можна масштабувати, в крипті ні ) 🔴Pre Mortal підхід. Починати стратегію з тези, що ти вже втратив/програв. Які будіть дії 🔴Сьогодні трейдинг треба починати вчитись з нуля. 🔴Для переважної більшості крипта це додатковий заробіток, а не основна робота.

Як я одну задачу робив 5 років. На посаді CPO я розумів одну річ, що колись прийде чорний лебідь і бізнес може піти по звезді. Були різні сигнали та обмеження, які ускладнювали розвиток продукту. Задався питанням як диференціювати ризики? Тож я запустив Boosta Startup Factory, цілью якою був запустити нові продукти, щоб: Зменшити ризик залежності від одного продукту. Навчитись з нуля запускати нові проєкти. Можна було шерити поточну потужну експертизу і напрацювання на нові бізнеси. Розвивати команду з новими проєктами. Вийшло запустити повноцінно 3 продукти, з яких один був ROMI позитивним, але пейбек інвестицій виглядав не скоро. І ось почалась повномасштабка, подумав ось він лебідь. То лебідь, але не той, як потім зʼясується. Бізнес вистояв дуже стійко, бо клієнти були з Tier 1. І ось прилетів ще один лебідь з місця, з якого ми взагалі не чекали. 30 листопада 2022 релізнули GPT. За 5 днів отримав 1M юзерів. Тут ми розуміли, що це точно повпливає на наші продажі, але не розуміли наскільки сильно. Тому ще рік я вів Startup Factory, а потім зрозумів, що потрібен фокус. І призупинив його розвиток. Зробив фокус і акцент тільки на основному бізнесі. Кінець 2023, 2024 та 2025 це були найважчі роки. Скорочення, звільнення, AI hype, обстріли, блекаути. В Q3 2025 року з моїми хедами, ми зрозуміли, що поточна стратегія нас нікуди не призведе. Попри те, що стратегія вже була затверджена і озвучена команді. Ми вирішили запускати нові продукти. І так обрали 5 напрямів і в кінці звузилися до двох. Зробили MVP, перші продажі. Друге MVP, перші продажі. Інвестиції Фокус І наразі дві кросфункціональні команди за 4 місяці показали неймовірні результати, і ці два продукти будуть нестися далі. Ось вам і 5-ий річний дофамін. Відсилка до попереднього поста. Як ви готуєтеся до чорних лебедів?

Чим вища посада, тим далі дофамін Це я зрозумів тільки з досвідом і ніде про це не прочитав. Product Manager (дні-тижні) A/B тест → результат за тиждень. Виграв - красавчик. Програв - льорнінг. Прототип → обісрали, тобто дали фідбек через годинку. Релиз на прод → метрики за дні Chief Product Officer (квартали) Квартальні-річні цілі Формування команди Зміни в оргструктурі Роадмеп CEO (роки) Культура → і в мене немає дашборда, щоб трекать метрику YoY. Портфель продуктів, куди рухати бізнес → тут не можна зробити AB-тест і вибрати кращий шлях. Керування ризиками → підготувався, а воно не вистрілило. Якби і добре, але ніхто і не помітив, що ти готовий. AI Adoption → хайп чи мастхев, чим міряти? Тож що я роблю. Шукаю дофамін поза роботою: зробив 360 на вейкборді, 180 на сноуборді, смеш в паделі, прочитана книжка, лайки в LinkedIn-посту і т. п. Який у вас дофамін поза роботою?

Зевершив ще один курс по AI від Harvard Kennedy School Generative AI: How to Use It and Why It Matters В минулий четвер поділився інсайтами зі своєю командою Edlight. Поговорили про: What is Gen AI 6 tips for effective prompting RAG How much electricity do data centers consume? Anticipating the Effect on Jobs Evidence of the Effect on Jobs

8 інсайтів які я виніс після міта "ШІ вже не бісить дизайнера" Спікер Maksym Liashko наш Lead Product Design В рамках AI-driven program впровадили ініціативу шерінгу експертизой по використанню AI. З якими інсайтами вийшов після зустрічі: 1. Задачу спочатку конвертувати в промпт, а потім вже промпт використовувати для inspiration фази. 2. Для етапу UI & UX design inspiration використовує різні Gen AI одночасно, щоб отримати різні варіанти або побачити патерни. Goodbye Mobbin 3. Драфтові тексти тишком-нишком лягли на дизайнерів. Тепер не юзають Lorem Ipsum, а Gen AI може накидати драфтовий обʼєм тексту. Тож на проді ми вже не побачим “потім вставити сексі текст” 4. Connector Claude to Figma на рівні трейні-джуна. Тож тут залишається Human in the loop. Та стратегічне питання: GenAI трейні VS Human трейні 5. Впевненість у правильності UI & UX виростає, що призводить до збільшення ймовірності, що фіча або AB test залетить. 6. Чим більше повторювано-схожих задач на дизайнера, тим більша ефективність від Gen AI. Думаю, ця теза працює в будь-якій професії. 7. З Sketch-ом швидше за Photoshop в 2 рази. з Figma швидше за Sketch в 2 рази GenAI+Figma швидше ніж Figma - підрахунки in progress. 8. Нарешті зʼявилася перша можливість швидко сформувати design system в Claude Design, в 1 клік згодувуючи фігма-файл зі всіма стилями, шрифтами, кольорами, задаючи Gen AI більше контексту. Щоб дизайн не створювався відірвано від поточного продукта, тобто був консистентним. Рубрика "Про що мовчить AI" Дизайнери, Gen AI пришвидшив чи зробив результат якіснішим?

Не можу зрозуміти, хто виграє в цій гонці? Маємо компанії "Alfa" і "Beta" по 400 співробітників. Уявімо компанія "Beta" скоротила 50% людей, тому що подвоїли ефективність за допомогою AI, це значить, що: Компанії "Аlfa" 400 і "Beta" 200 людей генерує однакову сталу величину в місяць результатів 10 000 строк кода 1 000 креативів 100 гіпотез $10 M revenue 1 тім білдінг Тепер компанія "Alfa" також подвоїла ефективність, але не скоротила людей. Чи це значить, що тепер генерує 20 000 строк кода 2 000 креативів 200 гіпотез $20 M Revenue 2 тім білдінга Яка компанія виграє?

7 важких і ефективних двоклікових рішень, які зменшили мій екранний час на телефоні 1. Видалив додаток Tik Tok 2. Видалив додаток Facebook 3. Видалив додаток Instagram 4. Відключив notification для Linkindin (на черзі на видалення) 5. Видалив всі канали новин в Телеграмі. 6. Видалив додаток Poker (тут в кожного свій пожирач часу) 7. youtube треба видалити, але там багато мого навчального та професійного контенту. Інколи заліпаю в shorts і це бісить. Не видаляв акаунти і заходжу з десктопа, коли кидають лінку на щось. Ніякі танці з бубнами не спрацювали, окрім видалення. Новини. Тепер періодично прошу GPT зробити вижимку останніх подій. Звільнений час замінив на книгу. 4,5 години екранного часу — це ще все одно дофіга. Скільки у вас годин? Діліться лайфхаками зменшення.

Заходжу на сайт Builder.ai, якого ще бачив на вебсаміті, а він банкрут. Це був AI-unicorn з меседжем “створи додаток як замовити піцу”. 2023 оцінка близько $1 млрд+ після інвестицій Інвестори: Microsoft Qatar Investment Authority Загалом підняли ~$450M+ Типу норм стартапчик Чим барижили? AI, який сам збирає продукт швидко і дешево. А що під капотом? люди + аутсорс + трохи AI. Де пішли по наклонній? AI був більше маркетингом, ніж продуктом економіка не сходилась revenue малювали масштабували продажі швидше, ніж value Фіналочка мінус бізнес. Великий фейл ери AI-hype. 👉 AI не замінює бізнес-модель 👉 AI тільки підсилює те, що вже працює І якщо нічого не працює — він просто пришвидшує падіння. Хто ще знає такі кейси?

Ніхто не згадає: бонуси KPI дедлайни статус цифри зайнятість Памʼятають: підтримку повагу людяність час слово відчуття Доречі, діти не памʼятають подарунки на день народження, але памʼятають відчуття і емоції, як вони його провели.

Я перестав думати, що GenAI думає. Бо він автозаповнює. І це змінило моє ставлення до промптів та до результатів. Gen AI генерує текст по одному токену за раз на основі ймовірності. Токен = невеликий фрагмент тексту (слово, частина слова або символ) Тому я використовую різні фреймворки, підходи та експерименти до промптінгу. Колись ми вчилися робити запити в Google, щоб не видавав діч. Скіл був у тому, щоб написати ключові слова найлаконічніше. І не завжди виходило з першого разу. Тепер "так само тіко наче" з GenAI Треба давати максимально багато контексту, щоб отримати бажаний результат. В наступних постах розпишу про підходи промптінгу з Гарварду. Рубрика "Про що мовчить AI"

Як я кинув курити сигарети, сигаріли, кальян, Мотивація. Мені не хотілось сказати своєму сину, що помираю бо курив. А чо курив? Бо мені подобалось. Але ж є багато інших приємних речей, які не підвищують ймовірність смерті. Я пробував зменшити кількість, тільки на свята, курив дорогі Al capone, щоб це робити рідше. Відкаладав гроші за не куплені сигарети, щоб потім щось купити. Нічого не допомагало. Підійшов до дружини, кажу давай поспоримо. Якщо я впущу в легені, будь-який дим, тоді лише я маю право мити посуд до кінця життя і бльше ніхто. Спрацювало, з тих пір не курю. Хоч на роботі в мене завжди працює мотивація ДО, тут спрацювало ВІД.

Які висновки можемо зробити з результатів опитника? AI-скорочення зараз більше інформаційний шум, ніж масове явище. Будь-яка автоматизація до появи AI могла призвести приблизно до таких самих результатів. Що варто врахувати. Не зрозуміло, а скільки вакансій не відкрито через AI adoption? Рубрика "Про що мовчить AI"

Просте правило work life balance, шоб не ригать. Working day працюй Day off відпочивай Sick leave хворій Coffee break пий каву Lunch з колегами - не обговорюй роботу. Через 30 хв буде для цього мітинг. От не треба змішувати. Ми ж від змішування алкоголю ригаємо? Тут так само Гарної пʼятниці

Занадто багато людей недооцінюють силу доброти. Чому? Бо існує ідея, що бути добрим значить бути слабким. Справжній лідер проявляється не тоді, коли все добре, а в кризі, під тиском, у складні моменти. Коли дедлайни горять. Коли щось пішло не так. Коли команда помиляється. Якщо в цей момент керівник: не зривається не шукає винних не тисне страхом залишається людяним то це факіншит сильне лідерство. Доброта не заважає бути ефективним лідером.

Раніше на співбесіді оцінював кандидата за трьома параметрами. Формула працювала 15 років. Хард скіли. Чи вміє робити роботу. Софт скіли. Чи вміє працювати з людьми. Англійська. Чи відкритий до міжнародних можливостей. Але в п'ятницю я готував доповідь для своєї команди про AI, і поняв, що формула змінилась. В атачі слайд) Тепер є 4-й скіл: AI Mindset. Не вміння користуватися ChatGPT. Не знання промптів. А розуміння, де AI підсилює тебе, де замінює, і як будувати свою роботу з урахуванням цього всього, що несеться. Як колись англійська розділила ринок на два табори. Спік інгліш? На тобі міжнародні проєкти. Не дуєш? Ходи з меншою зарплатою. Таке саме тіки наче тепер з "AI Mindset" Вмієш? Конкуруєш за кращі позиції і зарплати. AI не для тебе? Твоя конкурентоспроможність падає з кожним місяцем. Гарна новина. Це скіл, який можна розвинути. Видихаємо. Погана. Як і з англійською, AI неможливо буде вивчити досконало ніколи. БО так само, як і мова, буде жити і трансформуватися. Потрібно вчитися постійно. Запускаю рубрику "Про що мовчить AI" Скільки часу зараз приділяєш вивченню AI?

Логотип компанії сильно переоцінений. Можна працювати в Google і вигоріти. А можна в ноунейм-компанії — і бути щасливим. Але ще крутіше: • працювати з хорошим керівником • без понтів і корпоративного снобізму • мати класних клієнтів • вчитись новим навичкам • нормально заробляти • мати час для сімʼї • закінчувати роботу в адекватний час • не працювати на вихідних • мати екологічну атмосферу Я там не працював, але і не ідеалізувую big tech. Давайте почнемо ідеалізувати хороші місця для роботи незалежно від логотипа. Напишіть компанію від якою треба приймати офер не глядя