you can, guy
описание
Зацепивший меня, @mr_omti, контент про бизнес, стартапы и саморазвитие
367
подписчиков
Охват к подписчикам
88,0%
ERR
Реакции к просмотрам
2,10%
217 на 26 постов
Пересылки к просмотрам
0,92%
95
Постов в день
0,0
всего 26
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 12 маяproper gen z marketing5,69%
- 26 апр.У музыкантов есть беспощадный ритуал: car test. Ты записал трек в студии. На дорогих мониторах все идеально: бас упругий, вокал парит, микс кажется почти законченным. А потом ты садишься в машину, включаешь тот же трек на обычных колонках, и начинается правда. Бас, который в студии был жирным и сочным, превращается в кашу. Вокал проваливается назад. То, что пять минут назад звучало как релиз, внезапно звучит как демка. Этой практике уже десятки лет. В 80-х у A&M Records на парковке стоял специально оборудованный Chevrolet Bel Air 1957 года, чтобы продюсеры проверяли миксы в “реальной жизни”. Queens of the Stone Age намеренно задрали середину на Songs for the Deaf, чтобы альбом звучал так, будто он и должен играть из автомобильных колонок. Джек Уайт сводил The Raconteurs через систему своей Tesla. А в 2026-м Cadillac уже официально партнерится с AKG и предлагает автомобили как профессиональную среду для прослушивания и сведения. То, что когда-то было привычкой, стало частью индустрии. Но меня зацепил не сам факт. Логично же: люди слушают музыку в машинах, значит, там ее и надо проверять. Интереснее другое. Для музыкантов car test давно перестал быть просто тестом качества. Это часть творческого процесса. В машине они не просто отвечают на вопрос “нормально ли звучит?”. Они принимают решения: что убрать, что переделать, что уже работает. Машина становится не тестовой средой, а творческим фильтром. И в этом вся суть. Можно сидеть в студии за тысячи долларов, в идеально обработанной комнате, с идеальной акустикой. Но 90% людей никогда не услышат твой трек в таких условиях. Они услышат его в машине, в дешевых наушниках, через динамик телефона. И если твоя работа живет только в идеальной среде, значит, в реальности она не живет. Это, конечно, не только про музыку. Я видел свой car test у инженеров Яндекс Еды. Они сами выходили на доставку. Не менеджеры, не тестировщики, а инженеры, которые пишут код. Брали заказ, ехали по адресам и вживую видели, как ведет себя продукт: где приложение тормозит, где интерфейс мешает, где курьер теряется в навигации. Ни один баг-репорт не даст того, что дает час на велосипеде с термосумкой за спиной. Пожалуй, лучший способ понять свой продукт — оказаться в той среде, где он на самом деле живет. А какие примеры такого car test вы видели в своей сфере? Когда создатели сами становились пользователями, и это меняло вообще все?5,25%
- 26 сент. 2024 г.past is in your head, future is in your hands. #понравилось3,62%
- 1 маяHot take: шум вокруг AI растет быстрее, чем бизнес-метрики. Я уже несколько месяцев хожу по знакомым и прошу одну простую вещь: покажите мне не демо, не восторг и не очередное "мы теперь быстрее кодим", а реальный рост бизнес-метрик от AI. Выручка. Конверсия. Cost to serve. Маржа. Повторные покупки. Пока в ответ в основном тишина. Иногда осторожно показывают Amazon. Иногда Klarna. Иногда просто говорят, что разработчикам стало легче. И это, кажется, важная правда про весь рынок. Эффект у AI есть. Но чаще всего он не там, где о нем громче всего рассказывают. Он не в категории "AI построил нам новый бизнес". Он в категории "AI снял узкий bottleneck". Например, в чатах поддержки, сокращении времени решения обращений с десятков минут до менее чем 2 минут и т.д. и т.п.. Это уже похоже не на магию, а на скучную, нормальную операционную оптимизацию. И именно в этом, похоже, сегодня лежит основной реальный эффект AI. Еще take: сильнее всего выиграли junior и менее сильные сотрудники. То есть AI очень неплохо поднимает нижнюю планку, помогает с рутиной и ускоряет типовые решения. Это важно. Но это все еще task-level gain, а не гарантированный company-level win. А вот когда мы поднимаемся на уровень экономики компании, картинка резко становится скромнее. Согласно исследованию, сотрудники с AI экономили около двух часов в неделю на email и меньше работали по вечерам. Звучит хорошо. Но заметного сдвига в количестве и составе задач у компаний исследователи не нашли. Еще сильнее отрезвляет paper от февраля 2026 года: около 70% фирм уже используют AI, но более 80% компаний не видят заметного эффекта ни на занятость, ни на продуктивность за последние три года. Прогноз на следующие три года тоже довольно скромный: в среднем +1.4% к productivity и +0.8% к output. Для технологии, которую продают как новую промышленную революцию, это, мягко говоря, не взрыв. Есть и еще один неприятный для хайпа факт. Через два года после запуска ChatGPT не видно заметного эффекта на зарплаты и отработанные часы свыше 2%. Работа меняется. Задачи перераспределяются. Но обещанного апокалипсиса и обещанного экономического прорыва в агрегате пока не видно. И это очень хорошо совпадает с тем, что видно в реальных командах. Разработчики действительно выигрывают на мелких задачах. Фронт больше не стопорится о простой endpoint на бэке. Бэк может быстро собрать внутренний виджет для бэкофиса. Там, где UI не критичен, скорость выросла. Но это локальная эффективность. Не бизнес-модель. Не спрос. Не distribution. Не product-market fit. Поэтому vibe coding, конечно, тема. Но тест гипотезы, это не "мы за вечер собрали фичу". Тест гипотезы, это "мы уперлись этой фичей в реальную аудиторию и получили изменение в поведении". Кто-то пришел. Кто-то понял ценность. Кто-то нажал. Кто-то заплатил. Кто-то вернулся. И вот эта часть почти всегда дороже и сложнее, чем сама сборка интерфейса или API. Часто главный кост эксперимента, это вовсе не разработка, а доступ к аудитории, трафик, продажи, поддержка, время команды и цена ошибки. Отсюда вывод, который многим не нравится. Продакту не надо превращаться в разработчика и ночами кодить MVP. Продакту надо разбираться с метриками, считать экономику и формулировать гипотезы так, чтобы их вообще можно было проверить. Фаундеру не надо в очередной раз героически собирать продукт самому. Ему надо добывать деньги, канал дистрибуции и ресурс на серию экспериментов. AI может удешевить сборку. Но он не отменяет ни рынок, ни валидацию, ни капитал. Еще take: продавать AI в enterprise пока, похоже, проще, чем стабильно извлекать из него большой эффект внутри обычного бизнеса. У YC в requests for startups теперь есть даже отдельная категория про это :) Напишу про это еще! Моя текущая позиция такая: AI встанет в одну линейку с Excel. Это очень важный инструмент. Иногда инфраструктурный. Иногда обязательный. Но это не самостоятельная стратегия и точно не замена бизнес-мышлению. Выиграют не те, кто "внедрил AI". Выиграют те, кто точно понимает, в каком месте воронки, процесса или P&L даже 5-15% улучшения действительно складываются в деньги.3,40%
- 5 маяОрганизация — не имеет ни таланта, ни инфраструктуры данных, ни желания перестраивать процессы. Все в этой цепочке действуют рационально в рамках своих стимулов. Результат — рынок, где продавать AI радикально проще, чем получать от него эффект. YC, кстати, это уже поняли. В их последних requests for startups фокус сместился: им интересны компании, которые не продают инструмент, а продают результат. Не "вот вам AI-платформа, разбирайтесь", а "мы просто делаем работу за вас". Потому что рынок по сути признал: большинство enterprise не в состоянии провести трансформацию сами. Общий spend на услуги в разы больше, чем spend на софт. А услуги уже аутсорсят. Значит, заменить их на AI-native продукт структурно проще, чем заставить enterprise правильно "внедрить AI". Мой вывод тот же, что и раньше. AI — это инструмент. Очень мощный. Иногда инфраструктурный. Но когда между покупкой и результатом стоит цепочка из misaligned incentives, карьерных мотивов, размытой ответственности и невозможности измерить outcome — не удивляйтесь, что продавать его сильно легче, чем извлекать из него реальную ценность. Выиграют, как всегда, не те, кто "купил AI". А те, кто точно знает, зачем.3,32%
- 26 апр.People don’t know shit. YOU know. So love it while you’re doing it. Success can only be extra. #понравилось3,30%
- 19 июл. 2024 г.you can do anything, but you can’t do everything #понравилось3,21%
- 9 маяЯ уверен — если передо мной появится сам господь бог, я спрошу у него что-то вроде: «В чем смысл жизни?», а он ответит: «Выращивай рис». А потом мы будем неловко молчать. Есть такая концепция, я называю ее «спираль развития» — находясь на разном уровне спирали, ты не можешь увидеть картину целиком и понять, что действительно важно. Когда начинающие предприниматели присылают мне вопросы, типа: «Как зарегистрировать ИП» или «Какого цвета логотип лучше выбрать?», я думаю: «Что за фигню вы спрашиваете?». На этом этапе важна бизнес-модель, наличие конкурентов и скорость проверки гипотез. Хотя наверняка это тоже фигня — пойму через пару лет. Главная польза этой концепции — вопросы, ответы и поведение людей может быть одинаковым на разных уровнях спирали. Когда я начинал, передо мной стоял важный вопрос — как искать людей в команду. Ответ нашелся — покупаешь вакансию на Хэдхантере, люди приходят. Прошло много лет, и вопрос возник снова — как искать людей в команду. Теперь меня волнует не Хэдхантер, а то, как выбрать подходящих людей из сотен кандидатов. Отсюда парадоксальный вывод — если кто-то, кого я уважаю, говорит банальную вещь, это повод задуматься. Скорей всего тот ответ, который у меня есть, настолько примитивный и поверхностный, что стоит пересмотреть его. Просто мы на разных уровнях спирали. Я стараюсь понять, на чем фокусируются и о чем беспокоятся предприниматели, добившиеся больших успехов. Так я стараюсь «перепрыгнуть» на другие уровни. И так победим. #управленческое2,48%
- 5 маяОбещал написать про enterprise. Пишу. Take: продавать AI в enterprise сейчас проще, чем извлекать из него стабильный эффект внутри обычного бизнеса. И это не баг рынка. Это его фича. Потому что механика enterprise-продаж структурно заточена под покупку, а не под результат. Начнем с простого. В enterprise вы продаете не компании. Вы продаете человеку. Конкретному VP, директору, head of digital transformation. У этого человека есть карьера, амбиции, годовые цели и KPI, в которых где-то написано "AI strategy". И вот этот человек принимает решение не как владелец бизнеса, который утром посчитает P&L. Он принимает решение как наемный менеджер, которому нужно показать прогресс. Это классический principal-agent problem: тот, кто покупает, не несет полную стоимость провала. А вот карьерный upside от того, что он "запустил AI-инициативу", он забирает почти целиком. Раньше в enterprise работало правило "nobody ever got fired for buying IBM". Безопасный выбор = крупный вендор. Сейчас правило перевернулось. Теперь карьерный риск — это не купить AI. IT-лидеры прямо говорят: боимся отстать. Еще говорят, что на них давят клиенты. В итоге "купить AI" стало новым CYA (cover your ass). Не купить — вот что опасно для карьеры. Дальше: buying committee. В enterprise решение принимают 6-13 человек. Казалось бы, это должно тормозить. Но с AI происходит обратное. Никто в комитете не хочет быть тем, кто заблокировал инновацию. Политическая цена "нет" выше, чем цена "да". Плюс — размытая ответственность. Если AI-проект не взлетел, это "решение комитета". Никто лично не виноват. А теперь самое интересное. Демо. Демо в enterprise — это не тест продукта. Это спектакль. Чистые данные, подготовленный сценарий, идеальные условия. Человек, который смотрит демо — это C-level или VP. Он видит потенциал. Он воображает будущее. А человек, который потом будет это использовать — это ops-менеджер с грязными данными, legacy-системами и 47 edge cases, которые никто не задокументировал. Между демо и реальностью — пропасть. Но покупку одобряют по демо, а не по реальности. И вот тут мы подходим к ключевой асимметрии. MIT NANDA в 2025 году изучил 300 enterprise AI-проектов. 95% не показали измеримого ROI. $30-40 миллиардов вложений — и почти ничего на выходе. Frustration растет. Почему? Потому что task-level gain не конвертируется в org-level outcome. Активные пользователи AI проверяют его output так же тщательно, как проверяли бы работу человека. То есть вместо обещанного облегчения появляется новый quality-control loop. Есть и парадокс посильнее. Люди успешно используют AI дома, на личных аккаунтах, через ChatGPT и Claude, решая рабочие задачи без одобрения IT. А те же самые люди внутри корпоративной системы называют AI ненадежным. Индивидуально — работает. Организационно — нет. Потому что организация не перестраивает процессы. Она просто ставит AI поверх старых. А вендору, который продал, это в общем-то все равно. Его квартальный target и трехлетняя трансформация клиента живут в разных вселенных. Вендор оптимизирован на close, а не на outcome. Консалтинг тоже: к моменту, когда проект доходит до продакшена, технология уже сдвинулась. То, что проектировали в первый месяц — legacy к шестому. И вот что важно: невозможность измерить ROI от AI — это фича для продавца, а не баг. Если нельзя доказать ценность — нельзя и опровергнуть. Покупка живет в зоне неопределенности годами. Один управляющий партнер прямо сказал: "Ценность проявляется в сэкономленном времени, в ускоренных решениях, в закрытых дырах до того, как они стали проблемами. Попробуйте запихнуть это в spreadsheet." И он прав. Но именно поэтому покупка остается защищенной от жесткой проверки. Цепочка получается такая. Покупатель — менеджер, чья карьера выигрывает от AI-инициативы независимо от результата. Комитет — одобряет, потому что никто не хочет блокировать. Бюджет — выделен и должен быть потрачен. Демо — оптимизировано под идеальные условия. Вендор — оптимизирован на продажу, а не на внедрение. Система измерения — не может ни доказать, ни опровергнуть ценность 2-4 года.2,27%
- 14 маяthings that aren't doing the thing Preparing to do the thing isn't doing the thing. Scheduling time to do the thing isn't doing the thing. Making a to-do list for the thing isn't doing the thing. Telling people you're going to do the thing isn't doing the thing. Messaging friends who may or may not be doing the thing isn't doing the thing. Writing a banger tweet about how you're going to do the thing isn't doing the thing. Hating on yourself for not doing the thing isn't doing the thing. Hating on other people who have done the thing isn't doing the thing. Hating on the obstacles in the way of doing the thing isn't doing the thing. Fantasizing about all of the adoration you'll receive once you do the thing isn't doing the thing. Reading about how to do the thing isn't doing the thing. Reading about how other people did the thing isn't doing the thing. Reading this essay isn't doing the thing. The only thing that is doing the thing is doing the thing. https://strangestloop.io/essays/things-that-arent-doing-the-thing2,26%
- 11 маяa reminder to build something you want2,14%
- 7 маяО фаундерах А теперь на ту же тему — про инвестиции — но уже из личного опыта. Чем больше я занимаюсь инвестициями, тем боле прихожу к простой идее: почти ничего, кроме фаундера, не имеет значения. Идея, рынок, команда и технология — глубоко вторичны. Самые плохие инвестиции — это инвестиции в "классную идею" на "модном рынке". При этом, лучшие фаундеры работают почти исключительно над самыми интересными идеями на самых быстрорастущих рынках. — сильные фаундеры очень opionated, у них есть сильное независимое мнение, они могут очень агрументированно объяснить свою логику и они активно не соглашаются с тем, что считают невереным — у сильных фаундеров есть глубокая обсессия, в их жизни было много ситуаций, когда они выбирали какое-то экзотическое направление и не сдавались пока не стали номер 1 в нем — сильных фаундеров все запоминяют, они часто могут получить негативные референсы, но это сильно лучше чем нейтральные — такие фаундеры смелы, они не бояться сжечь мосты, уйти с последнего курса университета чтобы начать компанию, переехать в новую страну в 50 лет, закрыть или начать проект по внешне неочевидным причинам — они не ведутся на мнение толпы, у них есть свое и они готовы его защищать, но при этом меняют его как только видят логичные аргументы. они не идентифицируют мнение со своим эго. — их ментальная модель очень ясная и четкая, за ней легко следить, они не ссылаются на искусную философию и глубокую теорию чтобы ответить на простой вопрос — такие фаундеры никогда не примут твою идею с первого раза: если ты за час звонка высказал идею относительно их бизнеса, то их ответ будет "я про это думал, вот 5 причин которые я проверил почему это не работает" — наконец, энергия. умные люди, которые действуют медленно, нерешительно, долго раздумывают никогда не победят на реальном рынке. неординарный и очевидный всем высокий интеллект + энергия, чувствующаяся даже через монитор даже на звонке в 11 вечера — это обязательные качества, без них все остальное можно даже не рассматривать.1,99%