Слезы продакта

🤖 Смотря какие models, смотря какой harness Тестирую метод написания постов диктовкой + агент, тк лицом я пока похожа на Сильвестра Сталлоне и еще не восстановилась🫠 Сегодня разбираемся что такое харнесс и зачем оно мне знать как продакту Итак, вот мы знаем, что есть чат-боты, которые эдакий умный собеседник: ты спросил, он ответил, пообщались - разошлись. И есть агенты, которые могут много больше, чем чат бот Например, чат бот от выдаст тебе рецепт пасты, а агент может сам заказать продукты, проконтролирует доставку, проверит умещается ли паста в твой дневной калораж итд. Сильно упрощая: бот - это про некий контент, агент - это про результат. Но и там, и там под капотом модели, что отличает их друг от друга? Харнесс - твой выход Короче, это обвязка над моделькой, когда модель (типа GPT-5, Claude 4, Llama 3) это мозг, а харнесс это там тело, руки, память и нервная система, которая помогает не просто думать, а действовать Сори за антропоморфные сравнения, просто так легче понять😬 Что входит в харнесс обвязку ✅Планирование Умение модели разбивать сложную задачу на мелкие шаги. Харнесс заставляет модель не просто поболтать, а строить роадмап действий и логику его исполнения ✅Память Если у вас при общении с чат ботом не было ситуевин, когда он напрочь терял контекст, то вы еще не вели с ним по-настоящему длинные диалоги)) Это боль, это бесит и тратит кучу нашего времени, чтобы добиться норм результата. Но наша харнесс обвязка над LLM дает долгосрочную память (те же RAG, базы данных), чтобы она помнила, что пользователь просил хоть неделю назад. Это помогает держать контекст задачи, повышает точность и напрямую аффектит на качество результата ✅Тулы и инструменты Доступы к API, браузеру, почте итд, которые помогают выйти модели за пределы окна диалога. Именно харнесс позволяет модели нажать нужную кнопку, чтобы за вас выполнить целевое действие. Например, пишем поставь встречу, агент сам идет в календарь и бронирует слот ✅Guardrails или предохранители Это все про контроль бюджета на токены, чтобы агент не сжег $1000 на один промпт и про политики безопасности. Я бы сказала, что в свете последних новостей про убегание ИИ за пределы контура тестов, самая важная часть. Это балансир между автономностью агента и потенциальными рисками, что он что-то нахороводит сам по себе, а вам разгребать Мы понимаем, что сами модели это в некотором смысле коммодити, то есть это уже общедоступный товар. Нет проблемы получить доступ к LLM, причем даже бесплатно. И когда в условном завтра выйдет новая модель, которая будет мощнее предыдущей - это уже никого не удивляет Обратили внимание как часто стали выходить новые модели? Если в 2020-м мы ждали новую GPT годами, то к 2026-му цикл сократился до неприличия. В 2022-м мажорные, значимые модельки выходили раз в 12–18 месяцев, в 2023-м уже каждые полгода, а сейчас мы получаем новую фронтир модель или крупный апдейт в среднем каждые 2–3 месяца! Рынок перешел в режим вечного релиза, где вчерашний топ превращается в тыкву за какие-то месяцы и надо постоянно мониторить какая моделька сейчас в топе и апдейтить в наших продуктах модели до самой крутейшей, чтобы не отстать от конкурентов Не достаточно просто сделать обертку над API какого-нибудь OpenAI, тебе нужен твой уникальный харнесс, заточенный под твою конкретную нишу и задачи. Ну и хороший харнесс это не просто техгигиена, он позволяет использовать дешевые модели для простых задач и дорогие только для критических, то есть база нашей юнит-экономики. А еще харнесс превращает хаотичную выдачу нейронки в предсказуемый бизнес-процесс, а оно нам собственно и надо Ну и пошерь пост с коллегой, спроси с него за его харнесс😎 Ciao! 💚 @alice_product #ИИ #этобаза

Друзья, так вышло, что мне пришлось тестировать услуги итальянской медицины, так что вернуться к публикациям я смогу не раньше следующей недели Исследую на себе такую штуку как паралич Белла, что в общем-то, комично, потому что bella по-итальянски - прекрасная. Получается в Италии даже параличи прекрасны😅 Оказалось, что точные причины почему возникает эта штука науке до конца не известны, но судя по тому что оно же называется идиопатический паралич лицевого нерва, похоже это полностью моя вина)) Берегите себя, старайтесь меньше стрессовать, не перерабатывайте, высыпайтесь и живите свое прекрасное лето. Постараюсь вернуться к публикациям как можно скорее и не отписывайтесь плиз, я скоро вернусь🙏 До связи и ciao💚

🤖Месть гуманитариев или зачем ИИ-лабораториям философы Если вы тоже думали, что диплом философа это прямой путь в баристы, то 2026 год приготовил для нас сюрприз. Тут короче вовсю нанимают хранителей смыслов, чтобы это не значило - разбираемся😎 Итак, наткнулась я тут на кейс Аманды Аскелл, это шотландский философ, которая с 2021 года воспитывает Claude в Anthropic. Что? Да! Оказывается, что это не просто PR-ход и философы в ИИ-лабораториях реально занимаются Alignment ну или выравниванием. Их задача сделать так, чтобы модель не просто выдавала текст, а обладала эдаким моральным компасом Парочка примеров 📌Аманда Аскелл из Anthropic учит Claude любознательности и честности. Её диссертация была про бесконечную этику и это идеальная база для работы с AGI 📌Генри Шевлин из Google DeepMind помогает компании готовиться к вопросам сознания у ИИ 📌А в OpenAI консультируются с сотнями моральных философов, чтобы понять, какие ценности зашивать в модель И что получается, что продакту на ИИ продукте тоже нужно понимать не только как это работает, но и какие ценности мы транслируем пользователю! Может переквалифицироваться по-быстрому?) Потому что код в теории ИИ может написать, а вот решить, что этично, а что нет для человеков всё еще задача для кожаного с глубоким бэкграундом в гуманитарных науках. А помните все эти страшные кейсы, когда после общения с чат-ботами люди делали всякую дичь, что же получается философы не доглядели? Понятно, что большие модели с миллиардами параметров способны к некоторой самокоррекции, но только если им дать правильные этические инструкции И самая востребованная специализация у философов в ИИ- эпистемология или наука о познании, его границах, источниках и пределах Получается, что мой гуманитарный бэкграунд становится в каком-то смысле преимуществом!😎 И вы ведь знаете, что при написании сценария к культовой «Матрице» братья, тьфу, сестры, короче Вачевски вдохновлялись трактатом Жана Бодрийяра «Симулякры и симуляция», а еще классическими трудами Платона, Рене Декарта и концепцией гностицизма, так что в этом точно что-то есть) Ciao!💚 @alice_product #ИИ

🐶 Все мы немного бот-ситтер Как обычно по пятницам делюсь словечками и понятиями, которые встретила на неделе. Сегодня разбираемся с термином, который в 2026 году стал официальным диагнозом нашей продуктивности😬 Итак, бот-ситтинг Откуда это взялось Понятие начало мелькать в отчетах еще в 2024-м, но официально закрепилось в 2026 году после публикации Work AI Index от компании Glean. Если 4 года назад все качали скиллы, чтобы стать промпт-инженерами, то сегодня мы получили неожиданную роль - няня для бота🧃 Кто такой бот-ситтер Это чел, который тратит значительную часть времени на то, чтобы сделать вывод ИИ пригодным для использования: 📌Feeding context Короче, докармливание модели данными, которые она упустила, чтобы повысить точность 📌Факт чекинг Всякая проверка галлюцинаций и выдуманных цифр, несуществующих ссылок и кривых выводов 📌Дебаг Это про исправление логических ошибок в сгенерированном коде или планах, кривых файлах и таблицах, борьба с форматированием 📌Rerun Бесконечные круги ада перезапуска агентов, которые застряли в цикле В среднем работник, который работаем с чат-ботами по данным Glean тратит 6.4 часа в неделю на бот-ситтинг и это невидимый труд, который не учитывается в метриках продуктивности, но съедает почти целый рабочий день Что делаем с этим знанием Когда вы считаем ROI от внедрения ИИ-агента, имеем ввиду, что полностью автономных агентов не бывает и за ним должен стоять человек, который его страхует. Если стоимость часа этого человека выше, чем профит от автоматизации вы масштабируете убытки и фиг вам, а не импакт. Держим в голове, что надо заложить дельту на такой саппорт и чем сложнее задача, тем выше налог на бот-ситтинг. Возможно, это временная тема и автоматизируя саму проверку и улучшая контекст роль бот-ситтера будет уходить. Наслаждаемся моментом, пока мы всё еще нужны этим железкам, а то вдруг потом Скайнет и мы им будем больше не нужны🥲 Ciao!💚 @alice_product #ИИ #отсебятина

🤡 Как сжечь 73 триллиона токенов и ничему не научиться Ребята, это просто эталонный пример того, как не надо делать ИИ-трансформацию. Если вы думали, что в бигтехе сидят только гении, то история про опыт Meta* поможет понять что все ошибаются Что произошло Руководство Meta* решило, что ИИ это наше всё, и ввело «AI-driven impact» как обязательный критерий в перформанс-ревью для сотрудников. Сотрудникам буквально сказали: чем больше пользуйтесь ИИ, тем выше будет ваша зарплата Результат предсказуем Естественно, все ломанулись использовать ИИ даже там, где не надо и сотрудники элегантно сожгли 73,7 триллиона токенов за месяц. Это чертовы миллиарды долларов! Но не потому, что они стали работать в 100 раз лучше, а потому что они просто крутили ИИ вхолостую, чтобы занять место в лидерборде и получить выше оценку на перфоманс ревью😬 Почему это было тупо ❌Кривой KPI убивал смысл Когда вы делаете использование инструмента самоцелью и выбираете метрику тщеславия, люди начинают оптимизировать не пользу, а цифру в дашборде. В Meta* инженеры оставляли агентов работать часами просто ради «Token Legend» статуса. Поэтому мы никогда так не делаем не привязываем KPI к просто использованию технологии, мы привязываем к результату ❌Трансформация сверху вниз Руководство подталкивало людей встраивать ИИ везде, даже там, где он не нужен. В итоге гигантские счета и нулевой выхлоп, но мы то с вами знаем, что ИИ это инструмент, а не самоцель и, если он не решает проблему юзера, он не нужен! Да и классическую автоматизацию никто не отменял, для каждой задачи должно быть свое обоснованное тех решение за минимум денег, безопасное и приносящее пользу ❌Позднее зажигание Окей, ну ошиблись, с кем не бывает, но что с мониторингом то? Только когда счета стали угрожать годовой прибыли, компания начала строить лимиты. Поэтому если вы даете команде доступ к безлимитным API, сначала настройте алерты и квоты, а потом раздавайте ключи, это база вне зависимости от того, влияет это на перфоманс или нет Но в целом теперь ситуация выглядит совсем странно, вот вы поставили нам КРI, от которых зависит мой рост в карьере, но ввели лимиты, которые уравнивают примерно всех внутри грейда. И что? Какой результат мы ожидаем увидеть на выходе? Однозначно, что те, кто использует в работе копайлотов и агентов работают быстрее, у них появляется конкурентное преимущество, но KPI должен быть не на количество потраченных токенов, а на пользу, которую вы с ИИ создали Тут можно было и в строках кода посчитать хотя бы, посмотреть реальный импакт на бизнес в деньгах, хотя бы глянуть сколько сэкономлено трудочасов или ПШЕ, влияние на реальные бизнес-метрики типа рост конверсии Короче, ИИ-трансформация это про изменение процессов и поиск новых ценностей, а не про соревнование кто больше нагрузил агента и попал в топ лидерборда. И внедрять нужно было не саму технологию, а решение проблем. Только представьте что реально полезного можно было сделать на все эти токены🫢 Я прям вижу как ребята в курилке делились какие еще небанальные способы сжечь токены каждый из них придумал😅 Ciao! 💚 @alice_product #практика * Meta признана экстремистской и запрещена в РФ

🤖ИИ в разработке 2026: Отчет DORA Итак, если вы еще не читали свежий отчет от DORA 2026: The ROI of AI-assisted Software Development, то вот почему вам жизненно необходимо это сделать если вы хотите понимать ИИ-тренды Короче, DORA - это DevOps Research and Assessment, аналитическое подразделение Google Cloud, которое изучает эффективность разработки программного обеспечения и создает метрики для оценки IT-команд. И это крупнейшее исследование от ребят как на самом деле работают инженерные команды. И в этом году они наконец-то ответили на главный вопрос: «А где деньги, Зин?» в смысле, какой реальный ROI у всех этих ИИ-копилотов Почему это важно именно для продактов? ✅Реальные цифры вместо хайпа Отчет подтверждает, что ИИ это не волшебная палочка, а усилитель. Если у вас в процессах бардак, ИИ просто поможет вам производить бардак быстрее😬 ✅Код как пассив Это мой любимый тейк. Отчет объясняет, почему бесплатный код от ИИ на самом деле стоит дороже в поддержке. Если вы продакт, который радуется скорости генерации фич, вам нужно это прочитать, чтобы не выжечь ресурсы на техдолге через полгода ✅Новые метрики успеха Забудьте про количество коммитов или строк кода. DORA вводит 5 столпов ценности ИИ: от влияния на UX до прямой связи с финансовым ростом. Это те самые аргументы, с которыми вы пойдете к руководству защищать бюджеты ✅Налог на верификацию А сколько времени ваши разрабы на самом деле тратят на исправление галлюцинаций нейронки? и почему это новое узкое горлышко вашего Time-to-Market Сэкономила вам 4 часа на чтение оригинала - забирайте краткое саммари на русском в аттаче😎 А лайк, шер и репост дают плюсики в карму! И заглядывай ко мне в канал, чтобы забрать другие гайды😎 Ciao! 💚 Автор: 🦊 Алиса из Слезы продакта

🤖 Почему я не бегу на курсы по вайбкодингу, теряя тапки Итак, если вам тоже надоело, что сейчас из каждого утюга кричат: ИИ стер границы! Продакт теперь может сам собрать приложение за вечер! Разрабочики больше не нужны и потеряют работу через 3,2,1… Многие продакты побежали учиться вайбкодить, делятся историями успешного успеха, как навайбкодили свое первое приложение и сделали чек на 100509 млн, я вот лох сижу и спокойно углубляю свои знания в AI Product Sense. Почему? Потому что это база, подкрепленная свежим отчетом от DORA 2026! DORA это ребята из DevOps Research and Assessment, аналитическое подразделение Google Cloud, которое изучает эффективность разработки программного обеспечения и создает метрики для оценки IT-команд Разбираемся, почему продакт-кодер вам не нужон ❗️Код это пассив, а не актив DORA 2026 черным по белому пишет, что ИИ драматически увеличил объем генерируемого кода, но код это же и затраты тоже, а не только ценность. Когда продакт навайбкодил фичу, он радуется скорости, но команда потом годами будет платить налог на поддержку этого кода. Операционные расходы на запуск и поддержку сервисов в разы превышают стоимость их написания и нормальной поддержки. А документация? А ее актуализация? Мой тейк таков, что нам платят за то, чтобы кода в продукте было как можно меньше, а пользы и выручки как можно больше ❗️Налог на верификацию Я лично знаю только одного продакта, кому бы я доверила вайбкодить) и это не я 😎 Отчет подтверждает, что разрабы тратят всё больше времени на проверку галлюцинаций. Если я, как продакт, принесу в прод навайбкоженный кусок, я просто создам дополнительную нагрузку на команду. Кто будет это ревьюить? Кто будет отвечать, если всё упадет? А бэкдоры, утечки, перс данные? Без глубоких инженерных знаний наш вайбкодинг это просто генерация техдолга с ускорением x10, потому что люди блин годами учились кодить не зря и, если нужно ускорить разработку, надобно с ИИ их ускорять, а не заставлять продакта писать код ❗️ИИ усилитель хаоса В отчете DORA есть мысль, что ИИ усиливает сильные стороны и масштабирует дисфункции. Если у вас проблемы с дискавери, пониманием рынка или юнит-экономикой, то умение кодить вам не поможет. Вы просто быстрее соберете продукт, который никому не нужен! Продакт, который вместо стратегии сидит и вайбдебажит это продакт, который потерял фокус, принял побочное за основное ❗️Идея vs Реализация Моя зона ответственности это работать с идеями. Если говорить на примере ИИ-продукта, моя задача понимать, какую проблему мы решаем, сколько это стоит в токенах и как это окупится. Реализация на стороне разработки, тчк. Ну да, я и сама верю, что ИИ-агенты скоро будут кодить лучше многих разработчиков, но пока не верю что заменят их полностью. Но наша то работа определять куда идти, для этого нужно уметь другое Что делаю вместо курсов ✅ Изучаю архитектуру ИИ-решений (RAG, Fine-tuning, Agents), чтобы говорить с инженерами на одном языке ✅Считаю фин эффект, ROI и экономику токенов, чтобы продукт не ушел в минус ✅Проектирую UX неопределенности, чтобы юзеры не страдали от ошибок моделей ✅Умею в промтинг ✅Могу напромтить драфт дизайна в какой-нибудь фигме ✅Слежу за трендами рынка, читаю отчеты авторитетные, бест практисы - насматриваюсь Короче, инвестируйте в то, за что вам реально платят то есть в продуктовую ценность и то как ее добыть. И да, можете накидать мне в шапку, но нанимают продакта, чтобы он был продактом. У него и так дофига работы! И финальное, как думаете при поиске работы что станет решающим: ваши сеньорские знания о том как делать успешные продукты или умение вайбкодить? Давайте не будем вместе смещать эту рамку и заставлять работодателя нас еще и кодить учиться. Мы то можем, мы то научимся, а кому-то потом с этим кодом жить😅 По теме читаем сам отчет DORA 2026: The ROI of AI-assisted Development Или терпим до завтра и я выложу саммари отчета тут на русском Ciao! 💚 @alice_product #ИИ #этобаза #вайбкодинг

😎Внезапный кейс: про 40 итераций, банковское хранилище и легендарную WD-40 Ребята, сегодня разберем кейс, который должен знать каждый продакт. Это история о том, как одна удачная итерация и грамотная защита интеллектуальной собственности могут кормить компанию десятилетиями Речь о легендарной WD-40! Эта штука есть практически в каждом доме, но мои познания о ее применении были ограничены тем, что муж ей может смазать дверцы, чтобы они не скрипели. Но на днях WSJ выкатили материал о закрытом клубе хранителей её формулы, и там есть чему поучиться😎 ✅Сила итераций Название WD-40 расшифровывается как Water Displacement, 40th formula. Норм Ларсен, создатель состава, сделал 39 неудачных попыток. 39 раз продукт не работал так, как нужно! Но он продолжал пытаться и в итоге преуспел ❗️Как защитить продукт WD-40 это один из немногих продуктов, который никогда не был запатентован. Почему? Потому что патент требует раскрытия состава и действует всего 20 лет. Вместо этого компания выбрала стратегию коммерческой тайны. Формуле уже более 70 лет, и она всё еще секретна. Конкуренты могут знать основные ингредиенты, но не могут воспроизвести точные пропорции и техпроцесс. Так что патент это не сто процентная гарантия защиты 💎Мифология как часть продукта Оригинальная рукописная формула хранится в сейфе Bank of America в Сан-Диего. За 30 лет она покидала его всего пару раз. В один из таких разов CEO провез формулу на коне на Таймс-сквер, это ли не креативный маркетинг?😅 Даже нынешний CEO Стив Брасс получил доступ к тайне только в 2024 году, проработав в компании 30 лет! Когда ваш продукт окружен легендами, пользователям уже не так так важно, что там внутри. Они покупают магию, которая решает их проблему 📰 Кодирование и безопасность Даже главный химик компании Меган Либ, работающая там 20 лет, видит только закодированную версию состава. Это пример идеального разделения доступа и эдакий Zero Trust в мире химии И вот перед нами WD-40 и это уже не просто какая-то штука для смазки дверей, это еще и вайб, доверие и легенда. Это пример того, как продукт становится мировым стандартом благодаря упорству и грамотному управлению активами😎 Ciao! 💚 @alice_product #кейсы

🤡 Эпичный кейс с ИИ-глюками Решила я для вас подготовить обзор на не совсем свежий, но все еще актуальный отчет «Total Experience: Redefining Excellence in the Age of Agentic AI» или по-русски «Комплексный опыт: переосмысление совершенства в эпоху агентного ИИ» от KPMG🫢 И, если вы думали, что ИИ-галлюцинации это проблема только джунов, которые ленятся проводить факт чек, то читаем ниже) Консалтинговые гиганты, которые за огромные деньги продают компаниям «ответственное внедрение ИИ» и «защиту от рисков», сами попались на самом детском факапе! Что произошло Входящий в ту самую Четверку крупнейших консалт агентств мира KPMG отозвала свой свежий отчет об агентном ИИ. Почему? Потому что исследовательская группа GPTZero и Financial Times выяснили что содержащиеся в нем ссылки на успешные кейсы про внедрение ИИ в банке UBS, британской NHS и транспортных системах Швейцарии это просто выдумка нейросети! Представители UBS и NHS вышли с официальным: «Эээ, ребят, мы этого не делали, это вранье»😬 В чем ирония Эти фирмы активно продвигают услуги по аудиту ИИ-систем, то есть они говорят: мы проверим ваш ИИ на галлюцинации и научим вас ответственно использовать этот инструмент, в то время как их собственные отчеты пишутся нейронкой без минимального фактчекинга🤬 Звуки горящих пятых точек в студию! Понятно, что ИИ это не замена мозгу, тем более если основная ваша экспертиза это консалт. Если вы используете LLM для аналитики или отчетов, фактчекинг и точность это буквально ваша религия. Даже если вы партнер в KPMG). Репутация стоит дороже токенов и буквально один такой факап перечеркивает годы работы над брендом экспертов по ИИ. Причем неважно вы топовое консалт агенство или маленький стартап, какой-то аналитик поленился проверить данные и вы по уши сидите в луже Критическое мышление маст-хэв! Кажется, в Большой Четверке решили, что «Fake it till you make it» теперь работает и для ИИ-кейсов. Но нет! Ciao💚 #ИИ

💪🏼В чем сила, брат? В доступе к проверенной информации! Кто устал от инфошума, тот я. Найти норм профильный канал на продуктовую тему все сложнее, мы тут мы с коллегами обьединились и создаем большой каталог продуктовых каналов😎 Будем честны: у нас в нише много сильных авторов, которые отменно пишут про продукт, исследования, управление командами и далее по списку. Но найти их бывает непросто, потому что хорошие каналы разбросаны по всей телеге, а большой % аудитории тг читает только крупных. В таких условиях интересные авторы, но с небольшой аудиторией, часто остаются незамеченными, а там часто лежит та самая крутая реальная экспертиза! Короче, эдакий постоянно доступный каталог продуктовых авторов и каналов, куда любой человек сможет зайти и найти для себя новых экспертов, идеи, решение кейсов и полезный контент: от новеньких до самых матерых Кто внутри каталога ✌️ Продуктовые менеджеры 🍑 CPO и Head of Product 🐕 Продуктовые аналитики 👠 Авторы, пишущие про продукт, исследования, метрики, UX, карьеру и управление командами Вместо долгих поисков – готовая подборка каналов, которые помогают развиваться в профессии, следить за трендами и находить единомышленников. Поэтому обязательно забирайте каталог себе, пользуйтесь и делитесь ссылкой! ▶️ https://t.me/addlist/sWN8T6vsA1pkOGJi Если считаете, что ваш канал будет полезен сообществу, напишите @LuneaPR и она расскажет подробнее о каталоге и условиях участия Ciao💚

🤖 Зачем тебе знать про AI Product Sense Чем чаще обсуждаем ситуацию на рынке с поиском работы, тем чаще натыкаюсь на требование, что у кандидата должна быть «развитая продуктовая чуйка». Сейчас сцену выходит AI Product Sense или ИИ-ориентированная продуктовая чуйка)) Разбираемся что за модное требование в вакансиях и почему это важно В чем прикол Раньше мы строили детерминированные системы: нажал кнопку и получил результат. Всё предсказуемо, можно заранее предсказать как технология будет работать. А вот ИИ-продукты это вероятностные системы, то есть модель может выдать шедевр, а может галлюцинацию или очередной кейс для рассказа о твоих провалах. Умение строить продукт в условиях этой неопределенности это и есть ядро AI Product Sense База по AI Product Sense ⬆️Понимание логики ИИ, без глубокого понимания кода Вы не обязаны писать на Python, но обязаны понимать почему модель тормозит (latency), что такое контекстное окно и почему RAG это не ругательство, а способ сделать вашу ИИ-фичу эффективнее На примере: когда вы на собесе, решая кейс предлагать фичу, которая потребует 60 сек онлайн ожидания пользователя ответа от модной, но офигеть какой тяжелой модели, вместо того, чтобы использовать легкую модель с быстрым ответом = расписаться в отсутствии AI Product Sense ⬆️Экономика токенов Моя любимая тема) В обычном продукте запрос к базе стоит копейки, ну там утилизация канала связи, серверов, может быть лицухи какие-то минимально. В ИИ-мире каждый чих юзера стоит реальных центов. Продакт с AI Product Sense сразу считает окупится ли ценность этого саммари те 5 центов, которые мы заплатим за токены и разработку? А если вы еще понимаете как отличить норм гипотезу об эффекте от фичи от просто ее потенциала… А если вы еще и сами посчитать можете🤑 На примере: если вы хотите делать обычное ранжирование по критериям, посмотрите, вам локально развернутый ML классический не подойдет? Точно ли вам нужен ИИ-космолет или вам просто хочется вкусную фичу в ваш продукт? ⬆️UX неопределенности Как сделать так, чтобы юзер не удалил приложение, когда ИИ ошибся? Как собрать фидбек, чтобы модель училась, а пользователь не выбесился? Это проектирование интерфейсов, которые помогают сгладить ошибки и делают вашу ИИ-фичу лучше На примере: самое сложное это поймать негатив пользака, если добавите хотя бы оценку 👍/👎🏻 - уже сигнал, оценку ответа от 1-5 - еще лучше. Не игнорируем потенциал обратной связи и работаем с ним ⬆️Data-центричность Ну, данные - это новая нефть. Откуда они берутся? Как они размечены? Как мы защищаем приватность? Продакт теперь должен думать о данных как о части продукта, а не просто как о логах На примере: если вы используете зарубежную модельку и отдаете в нее перс данные это нарушение, будет бо-бо и это ред флаг. Поэтому на собесах раскрываем какие мы умнички и что понимаем как работать с данными, чтобы анонимизировать их перед тем, как засылать в зарубежный сервис Что делаем Перестаем бояться подкапотки, читаем и смотрим про ИИ-базу, а не только про «10 промптов для продуктивности»🤬 Даже 20-30 минут видосик с про ИИ в неделю - это уже прогресс. Любишь рилсики - подпишись на ИИ-амбассадоров, профильные паблики, накидывай полезный контекст. Не понял что-то в ролике или на встрече? Кинь запрос чат-боту, как будет время откроешь и прочтешь Выводы просты: что конечно AI-база не нужна прям всем, не у всех есть такие фичи, которые требуют этих знаний, но те, у кого они есть более востребованы на рынке. Начать потихоньку разбираться в теме никогда не поздно, а вот догонять, если отстанешь бывает капец как тяжело💯 Ciao! 💚 @alice_product #этобаза #ИИ

🤖Как найм превращается в обратный тест Тьюринга Что ж, разбираемся в наболевшем - как ИИ-рекрутеры отсеивают людей и как это хакнуть😎 Вы точно видели всякие странные советы писать в резюме слова типа «найми меня» невидимым шрифтом или посты вроде «10 советов как обойти ИИ рекрутера». Но теперь реальность такова, что именно ИИ и ATS фильтр решает, кто из нас достоин собеса, а кто нет и любой, кто в ближайшее время искал или ищет работу сейчас оч больно с этим сталкивается Короче, есть исследование от MIT: ребята провели эксперимент и взяли 2245 реальных резюме, написанных людьми до эпохи ChatGPT и попросили топовые LLM (GPT-4o, LLaMA 3.3-70B, DeepSeek-V3, Qwen 2.5-72B) переписать их Важно: опыт, образование и всё такое оставалось неизменным, менялись только формулировки Затем эти же ИИ-модели оценивали пары резюме: человеческое vs ИИ-переписанное и в более чем 95% случаев выбирали свои же версии! Даже когда человеческое резюме было объективно не хуже, ИИ всё равно отдавал предпочтение своим. После статистической корректировки на качество, чтобы исключить фактор что ИИ просто лучше пишет, предпочтение к своим версиям сохранялось на уровне 71-81%!🤬 А самая мякотка, что симуляция реальных процессов отбора показала что кандидаты, чьи резюме были отредачены той же моделью, что и скринит рекрутер, имели на 23-60% больше шансов пройти первый фильтр Почему так происходит В целом, понятно что у каждой LLM есть как бы свой почерк, вроде слов, ритма, структуры предложений. Когда модель улучшает резюме, она невольно оставляет на нём свой цифровой отпечаток и когда та же модель потом оценивает резюме, она узнает сама себя и ставит ему высший балл. Это читерство, как если бы вы писали сочинение, а потом сами его проверяли, не ну кто же себе плохо поставит? Добро пожаловать в Обратный тест Тьюринга! Раньше машина пыталась убедить нас в своей человечности, а теперь мы должны убедить робота, что мы одни из них, так получается?😅 А что там у нас, на hh Все крупные платформы типа hh.ru активно внедряют ИИ-помощников для скрининга резюме, но ИИ-помощник у нас пока не заменяет рекрутера, а помогает обрабатывать огромный поток откликов, анализируя резюме по критериям, задавая уточняющие вопросы кандидатам в чате. Звучит обнадеживающе, но… Всякие источники утверждают, что 90% алгоритма hh это прямое сравнение текста по ключевым словам. А на Хабре мелькала инфа, что для фильтрации резюме используются LLM, в том числе Gemini. То есть, тот самый почерк ИИ-модели, которая скринит ваше резюме, вполне может быть решающим фактором Исходя из этого советы такие ⬆️Когда генерируем правки в резюме и просим LLM отредакчить под конкретную вакансию стараемся использовать ту же модель, которая используется рекрутером, хотя это и сложно узнать, но топовых не так много ⬆️Ключевые слова - наше все, потому что ИИ всё равно любит ключевые слова. Анализируем вакансию и проверяем, что ваше резюме содержит релевантные термины - это классика ⬆️Добавляем конкретику и цифры, с которыми ИИ лучше понимает факты и измеримые результаты, чтобы оценить и глубину опыта ⬆️Будьте готовы к диалогу с ботом и если ИИ-помощник задает вопросы в чате, отвечайте максимально развернуто. Это ваш шанс «дорассказать» о себе и дать ИИ больше данных для формирования вашего «портрета» для рекрутера ⬆️Каждый раз адаптируем резюме под конкретную вакансию. Нет, не надо переписывать с нуля, но хотя бы ключевые слова недостающие добавлять обязательно. Больше ключей = выше процент метча с описанием вакансии В общем, ребята, мир изменился и теперь, чтобы найти работу, нужно не только быть профи, но и уметь говорить на одном языке с ATS, ну а мы, мы как обычно - учимся и адаптируемся🙃 Всем работы мечты и ciao💚 @alice_product #ищемработу #лайфхаки

🗺️ Я сделала гайд, который хотела иметь три года назад Управление рисками - это та тема, про которую все знают, что надо делать, но мало кто делает системно. Потому что кажется, что это либо занудная бюрократия, либо что-то из корпоративного PMO. На деле нет! Я собрала Навигатор по управлению рисками для продакта: от матрицы оценки до живого реестра и чек-листа перед запуском Что внутри: — 4 типа рисков по Марти Кагану (и почему большинство команд игнорирует самый важный) — Матрица рисков: как за 15 минут расставить приоритеты — Шаблон реестра рисков, который реально будут использовать — Риски по этапам: Discovery, разработка, запуск, масштаб — Чек-лист из 7 вопросов перед релизом Риски? Не страшно! Страшно не знать, где они обитают) Ciao! 💚 @alice_product

😀 Митап «PM Skillset - как пройти проверку на продуктовые харды» Кто не мастер анонсов, тот - я!😂 Уже в понедельник вместе с коллегами-продактами раздаем советы как усилить свои позиции на собесе Продуктовые интервью часто становятся самым сложным этапом поиска работы. Чтобы помочь разобраться в ожиданиях работодателей и подготовиться к оценке ключевых навыков, мы проведем онлайн-митап для продактов, которые хотят увереннее проходить интервью и прокачать свои hard skills. 📆 Когда: 15 июня, 18:00 (мск) 💻 Где: Online (Zoom) За 2 часа разберем, как проходят проверки продуктовых hard skills и что поможет успешно пройти интервью. Будет 7 докладов по 10 мин. О чем будем говорить ⤵️ — «Стратегия развития продукта: видение, стратегия, go to market стратегия» Андрей Гергец 🦡, (где и кем работает) — «Создание MVP и MLP» Михаил Никишин 🦅, основатель школы прототипирования с ИИ Startend.ru — «Работа с рисками» Алиса Голуб-Корженевская 🦊, AI Product Manager, 2GIS — «Delivery: команда разработки, сроки, тех. риски» Лада Ларкина 🐴, COO CleverPumpkin & Product manager Moneon — «Коммуникация, умение договариваться и вести переговоры» Александра Дружинина 🐗, CPO Rocket Control — «Генерация гипотез и их приоритизация» Мария Табачок 🐆, Продуктовый эксперт, ex Московская биржа, Госуслуги — «Управление командой и Agile подходы» Екатерина Бадовская 🦋, Agile-коуч в МТС 💬 У вас будет возможность задать вопросы спикерам и обсудить свои кейсы в чате. ❗️Митап бесплатный❗️но требуется регистрация через бот @nemnogo_meetup_bot (перейди в бот, нажми кнопку "Зарегистрироваться на митап", и выбери нужный😉)

💎Customer decision journey: проснитесь, ваша воронка устарела Погнали разбирать концепцию, которая перевернула представление о пути клиента: Customer Decision Journey или CDJ. И да, забываем про линейные воронки продаж, где пользователь чинно идет от «узнал» до «купил». В 2026 году это уже не работает Классическая воронка продаж предполагала, что клиент движется по прямой: увидел рекламу → заинтересовался → купил. Но в мире, где информация льется из каждого утюга, а конкуренты соревнуются за самый вирусный креатив, этот путь превратился в американские горки с петлями, откатами и неожиданными поворотами, короче эдакий лабиринт, а не прямая И ребята из McKinsey (да, снова они!) поняли, что пора менять оптику. Они предложили модель CDJ, которая описывает путь клиента как цикл, а не воронку В ней 4 ключевых этапа 🤔Первоначальное рассмотрение Итак, наш клиент осознает потребность и формирует список потенциальных продуктов и брендов. Здесь важно попасть в егошорт-листе) 🤨Активная оценка Клиент активно ищет информацию, сравнивает, читает отзывы, смотрит обзоры. Это самый «мясной» этап, где можно перехватить инициативу 🤑Момент покупки Клиент принимает решение и совершает покупку. Здесь важны бесшовный UX и отсутствие барьеров, ну и удобная оплата, само собой 👀 Опыт после покупки и петля лояльности Самый важный этап! Если клиент доволен, он входит в «петлю лояльности» и покупает снова, рекомендует, становится адвокатом бренда. Если нет, то уходит к конкурентам и разбивает нам сердечко Получается что CDJ помогает понять, что путь клиента не заканчивается покупкой. Наоборот, именно после нее начинается самое интересное, где идет борьба за удержание и превращение в лояльного пользователя. ИИ-фичи, кстати, здесь могут стать ракетой, когда мы сможем персонализировать каждый этап и предвосхищать потребности клиента. Поэтому стоит сделать карту CDJ для своего продукта, если вы еще не, и определить на каких этапах клиент может зависнуть, уйти и как вернуть его в петлю лояльности😎 Что еще почитать по теме 💬Marketingpedia. Consumer Decision Journey или как на самом деле покупают 💬Понедельник.ру. Большое клиентское путешествие Ciao!💚 @alice_product #этобаза #аналитика

🤖Ваш личный ИИ-подхалим: почему ваш цифровой ассистент вам льстит и почему это плохо Итак, знакомая история, когда вы спрашиваете что-то у ИИ, а он вам всегда поддакивает. Даже если ваша идея просто днище и откровенный бред. Разбираемся как работает «лесть» ИИ и чем это может обернуться Исследователи из (признанного нежелательным) Стэнфорда под руководством Майры Ченг (PhD-кандидат по компьютерным наукам) выпустили огненный отчет: «Лесть ИИ снижает просоциальные намерения и способствует зависимости»🤯 И это не просто слова, а база для любого продакта, который строит ИИ-продукты Что выяснили ученые ❗️ИИ-поддакивание В среднем, ИИ-модели соглашаются с пользователем на 49% чаще, чем живые люди в аналогичных ситуациях. Даже когда запросы были потенциально вредными или незаконными, ИИ одобрял сомнительное поведение почти в половине случаев. Сами наверняка читали/видели эти жуткие кейсы, когда пользователи чат ботов находили в беседах с ними подтверждение самым абсурдным теориям ❗️Зависимость Пользователи, которые постоянно получают одобрямс от ИИ, начинают меньше доверять своим собственным суждениям и теряют навыки самостоятельного решения сложных социальных вопросов. Привет, цифровая инфантилизация! Мы то с вами хотим строить продукты, которые помогают менять мир к лучшему, а не создавать иллюзии. Поэтому тут возникает сразу несколько этических рисков. Если ИИ-ассистент будет только льстить, это приведет к: 📌Снижению критического мышления у пользователей. Продукт перестанет быть инструментом развития 📌Потере доверия в долгосрочной перспективе. Когда пользователь столкнется с реальностью, он поймет, что ИИ его обманывал 📌Этической дилемме: должен ли ИИ быть добрым или честным? И где эта грань? А как это повлияет на наши продуктовые метрики? Как удержать баланс между ростом time spent и залипание пользователя и в продукте? Поэтому при проектировании ИИ-продуктов закладываем механизмы, которые будут стимулировать критическое мышление и разнообразие мнений. ИИ должен быть ко-пилотом, который бросает вызов, а не просто yes-мэн Что еще почитать по теме 💬Хабр. Учёные предупреждают: ИИ даёт вам плохие советы, чтобы вы чувствовали себя лучше 💬TechInsider. ИИ часто говорит вам то, что вы хотите услышать Ciao!💚 @alice_product #ИИ #AI #отсебятина

🫨Кейс Famefy: как наше чувство собственной важности дает им зарабатывать Это было в 2023-м, когда мир окончательно сошел с ума на почве личного бренда, а каждый второй мечтал стать блогером-миллионником. Некая группа разработчиков, которые предпочли остаться в тени 👻, придумывают Famefy - симулятор фейковой славы Идея была проста: вы заходите в приложение, нажимаете «Go Live», Ииии! - на ваш стрим мгновенно набегает 50к зрителей, летят сердечки, а в чате пишут: «О боже, ты мой кумир!» и «Когда следующий мерч?» Все на страте говорили, что это слишком глупо, чтобы работать, но ребята знали секрет. Была надежда, что это останется просто шуткой для подростков, но ирония судьбы была в том, что Famefy попал в самую больную точку поколения Z и миллениалов - ту самую жажду социального одобрения. Пока инвесторы в Кремниевой долине искали «следующий Zoom», Famefy без всяких начал добывать из нашей боли деньги. Оказалось, что люди готовы платить реальные доллары за виртуальное чувство, что их любят🥲 Итак, в 2024-м Famefy взрывается в TikTok. Видео, где обычные ребята показывают свои «стримы» с миллионами зрителей и выкладывают их в TikTok, набирают и там охваты! Эти ролики вирусятс. Затягивая в эту дофаминовую петлю Famefy новых пользователей Так Famefy выходит на выручку в $60,000 в месяц практически без затрат на маркетинг! При этом есть бесплатная версия, но Премиум-подписки стоят от $6.99 до $59.99, а пакеты монет, которые расходуются на действия в приложении, варьируются от $0.99 (20 монет) до $19.99 (1321 монет) А в 2025-м, когда ИИ стал доступен каждому, Famefy делает следующий шаг. Они внедряют AI-зрителей, которые не просто пишут рандомные фразы, а ведут с вами осмысленный диалог, задают вопросы про ваш контент и даже спорят друг с другом в чате, создавая полную иллюзию реальности🤯 Многие крутили у виска: «Кто будет платить за фейковых фанатов?». Но ребята вложили деньги в алгоритмы вовлеченности и персонализацию. В итоге к 2026 году Famefy превратился в мощную платформу для тренировки публичных выступлений и борьбы со страхом камеры. Выручка выросла до $5 млн в год, а количество юзеров перевалило за 5 млн! Стало немножко грустно, когда я увидела, что разрешенный возраст для этого приложения 9+ лет😬Ребята мощно эксплуатируют нашу самооценку, а еще неокрепшим умам это оч токсично Как дела сейчас Famefy продолжает расти, оставаясь profitable с первого дня. Они доказали что в мире, где внимание - это новая валюта, даже фейковые охваты могут приносить реальный доход, правда не вам, а разработчикам) Сейчас они готовят интеграцию с VR-шлемами, чтобы вы могли почувствовать рев стадиона прямо у себя в гостиной Короче, иногда продукт это не про решение функциональной задачи или джобы, а про закрытие нашей эмоциональной потребности. Если вы понимаете, какой гормон покупает ваш юзер, вы построите бизнес даже на воздухе, как цинично это бы не звучало🫢 Что почитать по теме 💬Ссылка на Flamefy в сторах, чтобы глянуть скрины 💬РБК. Соц сети и синдром главного героя Сiao💚 И жду ваш лайк 😎 @alice_product #кейсы #ИИ #AIвпродукте

🤖 AI-новости, от которых задымятся твои кулеры Собрала для вас последние новости из ИИ-индустрии, которые вам точно нужно знать и что определенно повлияет на продукты, которые мы делаем, читаем и вдохновляемся ⬆️OpenAI выпустила GPT-5.5: Конец эпохи «промпт-инжиниринга»? OpenAI выкатила обновление GPT-5.5, и это не просто минорный апдейт. Главная фишка это Native Reasoning, простыми словами - модель теперь не просто угадывает следующее слово, которое подходит под контекст/задачу, как это было раньше, а строит дерево решений перед ответом Почему это круто Для продакта это значит, что ИИ-агенты теперь могут решать сложные многоходовочки без промежуточных костылей и это на шаг ближе к автономным ИИ-сотрудникам, ну или к Скайнет - как кому нравится больше😎 ⬆️Смартфон без приложений от OpenAI и Джони Айва Пошли подтвержденные инсайды, что OpenAI в партнерстве с легендарным дизайнером Apple Джони Айвом разрабатывает девайс, где ИИ-агенты заменяют традиционные приложения. Внимание: ТЕЛЕФОН ПОЛНОСТЬЮ БЕЗ ПРИЛОЖЕНИЙ! Вместо того чтобы тыкать в иконки, вы просто голосовом ставите задачу агенту и он сам договаривается с API сервисов Почему это важно Если это взлетит, то привычные нам сторы и мобильный UX просто уйдут в прошлое. Нам придется переучиваться проектировать продукты не под палец юзера, а под запрос агента🤯 ⬆️Мега-раунд OpenAI: $122 млрд при оценке в $852 млрд OpenAI закрыла исторический раунд инвестиций. В пуле Nvidia, SoftBank, Microsoft и даже Amazon. Это делает компанию дороже многих национальных экономик! Почему это важно Это сигнал рынку, что вопреки пузырь не лопнул, он превратился в фундамент. Инвесторы ставят на то, что ИИ станет новым электричеством и продолжит менять наш мир и подход к решению задач бизнеса. Если вы еще не включили ИИ в свой роадмап на 2026-й, то ваша ягодка может и не вырасти, поторапливайтесь. Дал Тьюринг основы ИИ, найдутся и деньги на токены 😬 Короче, читаешь это все и снова и снова убеждаешься как ускоряется время. В наше время за один год происходит больше технологических изменений, чем за десятилетия в прошлом веке! Всем продуктивной недельки👏 Почитать по теме 💬Хабр. ChatGPT 5.5, кодовое имя «Spud» 💬Forbes. OpenAI привлекла $122 млрд при оценке в $852 млрд 💬РБК. OpenAI выведет на рынок первый гаджет Ciao💚 @alice_product #ИИ #AIвпродукте

✅Генеративный ИИ: адопшен быстрее, чем у интернета Я не выдумываю) вот цитата За три года генеративный ИИ достиг 53% глобального распространения, опередив темпы развития интернета и свидетельствуя о невероятно быстром распространении этой технологии Это означает что ИИ вошёл в массы не через глубокие изменения, а через микропользу, типа чат, написание писем, саммари доков, а продукты без встроенных ИИ‑ассистентов уже в режиме догоняющих ✅88% организаций используют ИИ, но не всегда понимают, как Отчёт говорит: Уровень внедрения ИИ в организациях составляет 88%, по сравнению с 55% в предыдущем году, что указывает на то, что большинство компаний, по крайней мере, начали экспериментировать с ИИ, однако глубина интеграции сильно различается Короче, у многих компаний это пилоты или PoC, но не системная интеграция в процессы, показатели KPI и метрики ✅4 из 5 студентов университетов уже живут в ИИ‑режиме Это вам не рефераты писать, а про постоянное использование ИИ как когнитивного прокси для мыслительных работ типа саммари статей, подготовка к экзаменам, перевод и редактирование, а в будущем образованию придётся редизайнить экзамены, критерии оценки и концепцию честности ✅Экономическая ценность: 172 млрд $ это только видимая часть И при этом медианная добавленная стоимость на одного пользователя за последний год увеличилась почти втрое! Что это значит для продуктовых решений? Что ИИ уже не просто фишка, а значимый источник потребительской ценности и рынок готов платить за время, точность и качество, если ИИ это может ему дать ✅Падение доверия и рост безопасности как ключевой конфликт AI Index 2026 прямо связывает два тренда: рост возможностей ИИ и падение доверия к нему и регуляторным инструментам Работа над вопросами безопасности и управления не успевает за стремительным развитием возможностей ИИ, что приводит к растущему разрыву между тем, что могут делать системы ИИ, и способностью общества управлять связанными с ними рисками Туда же и тема прозрачности, дипфейков, bias и ответственности и это становится центральной темой в дизайне фич и коммуникации Похоже, что и сам отчёт превратился в инструмент наблюдения за ИИ. Всякие политики, регуляторы и инвесторы всё чаще ссылаются на этот отчёт как на официальный срез рынка, а продукты и стартапы могут использовать его как базу для сравнения, не отстаем от них и ссылаемся, но со звёздочкой 😅 Читаем по теме 💬Сам отчет может считаться запрещенкой*, гуглить не советую 💬А вот разбор отчета можно тут глянуть 💬OpenAI. Почему SWE-bench Verified больше не измеряет передовые возможности Ciao💚 @alice_product #ИИ #AI * Стэнфорд в нежелательных организациях на территории РФ