ADKAR + self-service BI: Кормить и учить готовить
Третьего дня на стратсесии тренер подсветил модель чендж менеджмента ADKAR - и заставил пару часов на нее медитировать.
В итоге все немного прониклись. Вроде здравый смысл, но есть в этом что-то простое и точное про поведение людей.
Мысль ушла в сторону вовлечения неаналитиков в selfservice BI - вечную боль, и вечный миф всех биай проектов.
Настолько вечный, что ты уже начинаешь смотреть на тему без спешки и обращаться кгадалкам универсальным практикам управления.
Набросал табличку проникновения self-service сценариев в роль продакта (цифры из головы) и проблемность этапов ADKAR.
Общее наблюдение - есть паттерн, что ведется разработка тулов (A), потом обучение (K), при этом пропускается Понимание и Желание. Желание строится на потребности, и хорошо когда она есть и сильная. Но если нет - нужно ее создавать (а иногда не стоит). Видимо отрезая продактов от адхок поддержки аналитиков и создавая давление в проектах/калибровках, требующее самообслуживания.
Прикольно, что многообразие практик внедрения дата культуры реально ложится на эти 5 этапов, и можно строить тактику более комплексно, не теряя ничего из фокуса, анализировать, где больше всего барьеров в моменте.
Но тезис о том, что нужно двигаться строго слева направо спорный - если создать желание и знание, но не дать сразу возможностей (тулов) будет не гуд.
У кого какой опыт, какие цифры?
Третьего дня на стратсесии тренер подсветил модель чендж менеджмента ADKAR - и заставил пару часов на нее медитировать.
В итоге все немного прониклись. Вроде здравый смысл, но есть в этом что-то простое и точное про поведение людей.
Мысль ушла в сторону вовлечения неаналитиков в selfservice BI - вечную боль, и вечный миф всех биай проектов.
Настолько вечный, что ты уже начинаешь смотреть на тему без спешки и обращаться к
Коротко: ADKAR это о том что любые изменения идут через последовательные этапы
- Awareness (Осведомленность) — Человек осведомлен и понимает необходимость изменений
- Desire (Желание) — У человека есть личная мотивация участвовать.
- Knowledge (Знание) — Человек имеет информацию и навыки, необходимые для работы по-новому.
- Ability (Способность) — Человек имеет ресурс и инструменты применять новые навыки на практике.
- Reinforcement (Закрепление) — Новый подход подкрепляется, чтобы стать нормой.
Набросал табличку проникновения self-service сценариев в роль продакта (цифры из головы) и проблемность этапов ADKAR.
Общее наблюдение - есть паттерн, что ведется разработка тулов (A), потом обучение (K), при этом пропускается Понимание и Желание. Желание строится на потребности, и хорошо когда она есть и сильная. Но если нет - нужно ее создавать (а иногда не стоит). Видимо отрезая продактов от адхок поддержки аналитиков и создавая давление в проектах/калибровках, требующее самообслуживания.
Прикольно, что многообразие практик внедрения дата культуры реально ложится на эти 5 этапов, и можно строить тактику более комплексно, не теряя ничего из фокуса, анализировать, где больше всего барьеров в моменте.
Но тезис о том, что нужно двигаться строго слева направо спорный - если создать желание и знание, но не дать сразу возможностей (тулов) будет не гуд.
У кого какой опыт, какие цифры?
Больше трафика проекту DataKids
Есть такая проблема у родителя - найти баланс запретов.
Дети (как и взрослые) оказываются в коридоре дешевого дофамина цифрового контента, а обеспокоенные мамы-папы занимаются ограничением разной степени жесткости.
Ограничения плохо работают. И вот ты снова ищешь ребенку что-то в оффлайне, пытаешься конкурировать.
Хорошие идейные ребята делают образовательный проект Data Kids.
Кому то он точно поможет с этой темой.
Это бесплатное игровое обучение, конкурс и семейная активность :
- Выбираете номинацию и создайте свой проект
- Выигрывайте призы
- Смотрите обучающие вебинары вместе с детьми
- Голосуйте за лучшие работы
Как бонус - шанс объяснить детям чем занимаешься сам на работе (все мы в конце концов рисуем графики)
Сессии проходят весь октябрь. Есть разные возрастные группы.
Короче со всех сторон классная тема❤️
Подробнее
#нереклама
Есть такая проблема у родителя - найти баланс запретов.
Дети (как и взрослые) оказываются в коридоре дешевого дофамина цифрового контента, а обеспокоенные мамы-папы занимаются ограничением разной степени жесткости.
Ограничения плохо работают. И вот ты снова ищешь ребенку что-то в оффлайне, пытаешься конкурировать.
Хорошие идейные ребята делают образовательный проект Data Kids.
Кому то он точно поможет с этой темой.
Это бесплатное игровое обучение, конкурс и семейная активность :
- Выбираете номинацию и создайте свой проект
- Выигрывайте призы
- Смотрите обучающие вебинары вместе с детьми
- Голосуйте за лучшие работы
Как бонус - шанс объяснить детям чем занимаешься сам на работе (все мы в конце концов рисуем графики)
Сессии проходят весь октябрь. Есть разные возрастные группы.
Короче со всех сторон классная тема
Подробнее
#нереклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
<Осторожно - в этом посте нет ни одного упоминания AI>
Делали с командой внутренний курс для BI в Авито - откапал свою типологию ролей в BI проектах 5-ти летней давности.
Отряхнул и переписал из текущей точки, добавил логики. Короче - дополняйте какие роли или нюансы упущены.
Ссылка на картинку
Забавное открытие - вроде все уже сказано и открыто в профессии, но приходят в компанию новые поколения и говорить об каких-то вещах - есть смысл снова.
#АвитоBI
"Агенты еще минимум десятилетие не смогут никого заменить полноценно.
Индустрия в погоне за инвестициями выдает "кашу" за работающие решения и завышает ожидания рынка, когда технологии еще не готовы для реальных задач.
А главный риск - из-за ИИ автоматизации снизить нашу способность понимать мир"
После этого интервью Андрея Карпатого (сооснователя OpenAI) - агрессивная подача tableau на Dreamforce 2025 звучит особенно забавно.
15 лет назад всем продавали чудо селфсервиса, сейчас в таком же стиле - «явление Agentforce народу».
Давит погоня конкурентов и инвесторы - в итоге сырой эксперимент с недоказанной ценностью выдают за новое поколение BI, в своем стиле заметая под ковер все подводные камни.
И многие из нас тоже в этой гонке веры. Смесь интереса и страха отстать - пилим своих агентов или планируем.
Понятно стало, что не нужно ждать отдачи в ближайшие годы. Это будет стоить компаниям кучу денег и никто не знает, где эта экономика сойдется.
Это выбило большинство в роль наблюдателей - заниматься в своих компаниях спокойной (и тоже недешевой) подготовкой условий для AI агентов - внедрять семантические слои, слои метрик, голден/кор витрин и прочую годноту. Тестить более локальные юзкейсы ИИ чем дата-ассистент.
Я попробовал обобщить, что такое Пререквизиты AI Аналитика - предшествующие компоненты, без которых можно даже "не лезть".
Получился такой документ с тремя скоупами:
① Подготовка
② MVP дата-агента
③ Продуктивная агентская среда
Выглядит монструозно. По моей оценке:
Подготовка - будет скромно стоить от 100 млн в год.
С MVP уже уверенно от 150 млн руб в год.
Но кажется ничего не притянуто. Дополните?
Те, кто видел посты про опрос NewHR про рынок аналитиков в других каналах и не реагировал - я возвращаю вас к моральной дилемме
- снова проигнорировать - типа другие ответят, а я почитаю
- или воспарить над текучкой, потратить 20 мин, внести свой вклад в комьюнити и сделать исследование точнее.
Этот опрос возможно поможет лучше разобраться
- Все ли еще деньги важнее задач - как меняется мотивация и зп
- Какие карьерные треки работают между специализациями аналитиков
- Как меняется пропорции типов задач, есть ли (вдруг) снижение доли адхоков (когда то же AI даст эффект)
Прошлый раз было мало ответов биайщиков, и сейчас мало, но если будет больше в этот раз можно будет например поизучать такую картинку по BI и сравнить с собой.
Без ваших ответов мы - аналитики из авито опять станем лучшими.
С вашими — тоже, просто это будет статистически значимее.
Впрочем — нам и не нужны подтверждения
Провокация — Рационализация — Провокация
Не ту технику назвали бутербродом
(кстати доказанный булшит - начинать негативный фидбек с похвалы, это выглядит неискренне)
А опрос таки пройдите, у кого будет возможность.
Ребята очень просили. Осталась неделя.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Рубрика - типа шарю за ИИ.
Закину вам два топика
1️⃣ Джунов перестают нанимать... на ожиданиях.
Generative AI as Seniority-Biased Technological Change - Свежее исследование Гарварда о том как внедрение GenAI влияет на найм работников разного опыта.
В основе исследования
- 62 млн резюме и 200 млн вакансий в США (2015–2025) в LinkedIn и не только.
- 285 тыс компаний, из которых 10,5 тыс внедрили GenAI (якобы, определяли по вакансиям).
Основные результаты
После 2023 года (после релиза ChatGPT) компании-адоптеры GenAI показали −9–10% сокращение занятости junior-сотрудников в течение 6 кварталов после внедрения; Снижение связано не с увольнениями, а со снижением найма.
Важно, что падение связано с ожиданием будущей автоматизации, а не с уже реализованной заменой: просто увольнения стоят дорого.
Занятость senior-сотрудников не изменилась.
Ограничения
- Компании-адоптеры крупнее и технологичнее, поэтому результаты не обязательно применимы ко всей экономике.
- Не учтён «теневой» ИИ-адопшен — использование ИИ сотрудниками без формальной интеграции.
2️⃣ В октябре пошел поток статей на тему AI пузыря - буквально от всех, например от инвестбанкиров (Goldman Sachs, Deutsche Bank), от бизнес школ (Ель, Гарвард). Все согласны, что рынок перегрет, прибыли нет, у всех дежавю времён доткомов. Вкачано уже столько денег что никакой ИИ не вернет.
В статье Wired спросили учёных, изучающих технологические пузыри. Те дали ИИ оценку 8 из 8. Идеально надуто. 🎈
▪️Неопределённость — никто не знает, как именно ИИ будет зарабатывать.
▪️Pure-play компании — тысячи стартапов, живущих только на слове «AI» в названии
▪️Заряженные инвесторы — миллиарды от людей и фондов, которые просто не хотят «пропустить поезд».
▪️Сильный нарратив — «ИИ изменит всё, автоматизирует всё, спасёт всё».
Если коротко: Вопрос не в том есть или нет пузырь - он очевидно есть - вопрос сроков и сценария сдувания.
Сдувание тех пузыря - не что-то обязательно страшное - будет коррекция на рынке, большинство стартапов исчезнет (не получив следующих раундов), сгорит много капитала.
ИИ при этом никуда не денется, он продолжит развиваться, инфраструктура, сервисы, достижения останутся, но больше сконсолидируются у гигантов.
Интернет пережил свой пузырь. Скоро очередь ИИ.
(Прикольная аналогия что Nvidia - это фирма продававшая лопаты во время золотой лихорадки в америке)
Вместо морали
ИИ инициативы в компании, как и программы AI-ready - тоже такие себе "пузырики". Все признают, что защита ИИ инвестиции в большой корпорации сейчас - это прыжок веры руководства и страха опоздать. 95% пилотов фейлятся, а 5 процентов выглядят как нишевые решения с небольшим roi.
Панельная дискуссия на конференции RT DataTalks 6.0 - как подтверждение.
Кстати - озвученная идея сразу применять в компании практику чарджить косты на ИИ с бизнес-юнита - звучит адекватно. Мучительное отрезвление от паттерна ИИ ради ИИ после анализа P&L.
Всем ИИ-позитива)
Закину вам два топика
Generative AI as Seniority-Biased Technological Change - Свежее исследование Гарварда о том как внедрение GenAI влияет на найм работников разного опыта.
В основе исследования
- 62 млн резюме и 200 млн вакансий в США (2015–2025) в LinkedIn и не только.
- 285 тыс компаний, из которых 10,5 тыс внедрили GenAI (якобы, определяли по вакансиям).
Основные результаты
После 2023 года (после релиза ChatGPT) компании-адоптеры GenAI показали −9–10% сокращение занятости junior-сотрудников в течение 6 кварталов после внедрения; Снижение связано не с увольнениями, а со снижением найма.
Важно, что падение связано с ожиданием будущей автоматизации, а не с уже реализованной заменой: просто увольнения стоят дорого.
Занятость senior-сотрудников не изменилась.
Ограничения
- Компании-адоптеры крупнее и технологичнее, поэтому результаты не обязательно применимы ко всей экономике.
- Не учтён «теневой» ИИ-адопшен — использование ИИ сотрудниками без формальной интеграции.
В статье Wired спросили учёных, изучающих технологические пузыри. Те дали ИИ оценку 8 из 8. Идеально надуто. 🎈
▪️Неопределённость — никто не знает, как именно ИИ будет зарабатывать.
▪️Pure-play компании — тысячи стартапов, живущих только на слове «AI» в названии
▪️Заряженные инвесторы — миллиарды от людей и фондов, которые просто не хотят «пропустить поезд».
▪️Сильный нарратив — «ИИ изменит всё, автоматизирует всё, спасёт всё».
Если коротко: Вопрос не в том есть или нет пузырь - он очевидно есть - вопрос сроков и сценария сдувания.
Сдувание тех пузыря - не что-то обязательно страшное - будет коррекция на рынке, большинство стартапов исчезнет (не получив следующих раундов), сгорит много капитала.
ИИ при этом никуда не денется, он продолжит развиваться, инфраструктура, сервисы, достижения останутся, но больше сконсолидируются у гигантов.
Интернет пережил свой пузырь. Скоро очередь ИИ.
(Прикольная аналогия что Nvidia - это фирма продававшая лопаты во время золотой лихорадки в америке)
Вместо морали
ИИ инициативы в компании, как и программы AI-ready - тоже такие себе "пузырики". Все признают, что защита ИИ инвестиции в большой корпорации сейчас - это прыжок веры руководства и страха опоздать. 95% пилотов фейлятся, а 5 процентов выглядят как нишевые решения с небольшим roi.
Панельная дискуссия на конференции RT DataTalks 6.0 - как подтверждение.
Кстати - озвученная идея сразу применять в компании практику чарджить косты на ИИ с бизнес-юнита - звучит адекватно. Мучительное отрезвление от паттерна ИИ ради ИИ после анализа P&L.
Всем ИИ-позитива)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Иван Вахмянин из Visiology поделился первыми результатами их обновленного анализа вакансий специалистов по BI на HeadHunter (см картинку за 24 год).
Ребята выгрузили весь массив вакансий с 2021 года, обогатили данные и пропустили их через LLM, чтобы по описаниям и тегам определить, под какую платформу ищут человека.
Попросил датасет - делюсь инсайдами про 25й (неполный год)
- Power BI продолжает оставаться безусловным лидером (а шуму то было) — почти 50% всех вакансий связаны с ним (хотя доля начала снижаться, до 2023 она только росла за счет частичного замещения Qlik и Tableau).
- С клика тоже массово никто не слезает. Сидят ровно - видимо не обновляются но и не платят поддержку
- Superset впервые обогнал Tableau в 2024, и по предварительным данным за 2025 год снова идет небольшой спад доли. В итоге примерно сейчас на одном уровне в Tableau.
- Наблюдается рост числа вакансий по DataLens, Visiology и FineBI, ну и в целом суммарная доля "замещающих" BI платформ продолжает расти. Но вместе они дают только 5% вакансий
- «Тяжёлый» корпоративный западный BI — IBM Cognos, Oracle BI и другие — теряет позиции прямо очень сильно.
Похожую аналитику дает опрос Ромы
Пытался сделать выборку компаний, перешедших в 24-25 с одного тула на другой, понять популярные перетоки. Но лидера не видно «все переходят на разное».
Вопрос, на который было бы неплохо ответить - как меняется доля компаний, которые делают свой биай (на базе опенсорса).
За месяц узнал о трех больших кейсах (2 банка из топ 10 и телеком) когда решали закрывать свой инхаус продукт.
Но и тут везде разная мотивация и тулы. Кажется это отдельный ресерч.
Иван завтра обещал дать свою аналитику этих данных на своей конференции ViRush - бесплатной вендор-пати про биай в кластере Ломоносова. Он всех зовет.
#добровольнаяреклама
Ребята выгрузили весь массив вакансий с 2021 года, обогатили данные и пропустили их через LLM, чтобы по описаниям и тегам определить, под какую платформу ищут человека.
Попросил датасет - делюсь инсайдами про 25й (неполный год)
- Power BI продолжает оставаться безусловным лидером (а шуму то было) — почти 50% всех вакансий связаны с ним (хотя доля начала снижаться, до 2023 она только росла за счет частичного замещения Qlik и Tableau).
- С клика тоже массово никто не слезает. Сидят ровно - видимо не обновляются но и не платят поддержку
- Superset впервые обогнал Tableau в 2024, и по предварительным данным за 2025 год снова идет небольшой спад доли. В итоге примерно сейчас на одном уровне в Tableau.
- Наблюдается рост числа вакансий по DataLens, Visiology и FineBI, ну и в целом суммарная доля "замещающих" BI платформ продолжает расти. Но вместе они дают только 5% вакансий
- «Тяжёлый» корпоративный западный BI — IBM Cognos, Oracle BI и другие — теряет позиции прямо очень сильно.
Похожую аналитику дает опрос Ромы
Пытался сделать выборку компаний, перешедших в 24-25 с одного тула на другой, понять популярные перетоки. Но лидера не видно «все переходят на разное».
Вопрос, на который было бы неплохо ответить - как меняется доля компаний, которые делают свой биай (на базе опенсорса).
За месяц узнал о трех больших кейсах (2 банка из топ 10 и телеком) когда решали закрывать свой инхаус продукт.
Но и тут везде разная мотивация и тулы. Кажется это отдельный ресерч.
Иван завтра обещал дать свою аналитику этих данных на своей конференции ViRush - бесплатной вендор-пати про биай в кластере Ломоносова. Он всех зовет.
#добровольнаяреклама
В развитии BI функции как и в продукте тоже есть свой фича-паритет. Чтобы вырваться топ-1 нужно сначала выстроить "базовые вещи" современного BI проекта в компании.
Так в 2025 мы в Авито активно «догоняли». В чем то это проще. Переосмысливаешь на ходу и делаешь лучше. А еще делаешь "проверку на AI" - убеждаешься не инжинирим ли мы то, что отомрет.
Так мы например - запустили сбор фидбека и подсчет CSAT на BI объекты. Таня Быкова (BI тимлид в Авито Недвижимости), залидировала инициативу и написала пост про проект и его пользу.
Что мы воспроизвели
- Виджет-кнопка в деше (как фича в BI системе) для добровольной ОС от юзера - все бы хорошо, но очень низкая конверсия в ответы. И это не лечится - условный must have, без высокой ценности.
- Часть про BI контент в ежеквартальных опросах платформы - дает хороший обзор статуса и динамики по 10 факторам оценки, при проваливании на домены - охватов уже маловато.
Что мы добавили
- "Фидбек-бот" - отправляет точечные запросы на фидбек пользователям про их топ-отчеты. Тот же набор из 10 факторов. Детальность до домена и отчета. Хорошая конверсия - за одну рассылку собрано в несколько раз больше ответов чем за год с кнопки в дешах. Важно не уронить частыми сообщениями, но при этом создать плотность ответов по ключевым дешам.
"Проверка на AI"- какой тут ход мысли (накидывайте):
- В нашем образе будущего - деши останутся, но их юзкейсы ужмутся, количество сократится.
AI "отвечалка" (сколько было...) и "чартилка" (построй мне.. , покажи динамику...) канибализируют (хоть бы уже) ручные адхоки и "аналитические деши"
- Фокус сместится на развитие дата-инфры, но будут оставаться деши-продукты - эдакие мастер-приложения для чистого репортинга, мониторинга устойчивых бизнес-сценариев, обзора показателей (то для чего даши придумывались). Деш - как shared mental model процесса/бизнеса.
- Такие деши должны потерять монументальность. Ускорится итеративность продуктовых изменений - автоанализ юзаджа элементов деша (чартов, фильтров.. ) и фидбеки юзера дадут генерацию "прожарки" - предложений улучшений, и редфлаги для отправки деша на сертификационное ревью.
- Далее видимо автооптимизация через as-a-code архитектуру и автокастомизация аппа под юзера - если в этом будет смысл.
Еще про фидбеки на BI-контент писал 2 года назад.
Про NPS BI в статье Ромы про метрики BI
#АвитоBI
Так в 2025 мы в Авито активно «догоняли». В чем то это проще. Переосмысливаешь на ходу и делаешь лучше. А еще делаешь "проверку на AI" - убеждаешься не инжинирим ли мы то, что отомрет.
Так мы например - запустили сбор фидбека и подсчет CSAT на BI объекты. Таня Быкова (BI тимлид в Авито Недвижимости), залидировала инициативу и написала пост про проект и его пользу.
Что мы воспроизвели
- Виджет-кнопка в деше (как фича в BI системе) для добровольной ОС от юзера - все бы хорошо, но очень низкая конверсия в ответы. И это не лечится - условный must have, без высокой ценности.
- Часть про BI контент в ежеквартальных опросах платформы - дает хороший обзор статуса и динамики по 10 факторам оценки, при проваливании на домены - охватов уже маловато.
Что мы добавили
- "Фидбек-бот" - отправляет точечные запросы на фидбек пользователям про их топ-отчеты. Тот же набор из 10 факторов. Детальность до домена и отчета. Хорошая конверсия - за одну рассылку собрано в несколько раз больше ответов чем за год с кнопки в дешах. Важно не уронить частыми сообщениями, но при этом создать плотность ответов по ключевым дешам.
"Проверка на AI"- какой тут ход мысли (накидывайте):
- В нашем образе будущего - деши останутся, но их юзкейсы ужмутся, количество сократится.
AI "отвечалка" (сколько было...) и "чартилка" (построй мне.. , покажи динамику...) канибализируют (хоть бы уже) ручные адхоки и "аналитические деши"
- Фокус сместится на развитие дата-инфры, но будут оставаться деши-продукты - эдакие мастер-приложения для чистого репортинга, мониторинга устойчивых бизнес-сценариев, обзора показателей (то для чего даши придумывались). Деш - как shared mental model процесса/бизнеса.
- Такие деши должны потерять монументальность. Ускорится итеративность продуктовых изменений - автоанализ юзаджа элементов деша (чартов, фильтров.. ) и фидбеки юзера дадут генерацию "прожарки" - предложений улучшений, и редфлаги для отправки деша на сертификационное ревью.
- Далее видимо автооптимизация через as-a-code архитектуру и автокастомизация аппа под юзера - если в этом будет смысл.
Еще про фидбеки на BI-контент писал 2 года назад.
Про NPS BI в статье Ромы про метрики BI
#АвитоBI
Про сертификацию дешей в Авито пост
За 10 лет тема сертификации в BI успела меня вдохновить и утомить несколько раз.
Есть в этом что-то супер разумное - отделять «хороший» контент от «херового».
Есть в этом что-то бюрократическое.
Но в итоге в этом есть и что-то неизбежное. Как ни крути - других эффективных решений проблемы "хаоса отчетов" найти не особо получается.
Важная тема короче.
AI-кипеш придал ей еще новый импульс.
Чем дальше прогружаешься в LLM+BI тем больше понимаешь, что деши немного подвинутся, но никуда не уйдут (сука).
Будут обрастать связями с метриками и ноутбуками, AI фичами для адхокинга - но проблема нехватки слоя здоровых+рекомендованных объектов остается.
В 25 году мы в Авито закрывали этот пробел.
См. свежую статью об этом от Жени Мичурина - тимлида BI в Avito Jobs.
Во многом мы переосмысляли фреймворк, уже проверенный в других компаниях.
Движок на бекенде проверят факторы здоровья и отображает статус в хедере, а BI-партнеры ревьюют и размечают ключевые деши.
Сама по себе сертификация не самоцель - конечно нас интересует больше пользы за меньшие усилия.
Что мы при этом пробовали новое
- Запилили в хедер деша прямо в BI системе. Твердый плюс оперсорс BI - можешь переверстать все под себя. Много сломали копий с Женей и Даней, вроде чистенько, но кнопка readme в итоге потерялась - зайдем на новый круг позже.
- Затестировали AI-генерацию описания деша по шаблону. Ожидаемо неплохо. Но сущностную инфу - зачем деш реально и какие есть в нем нюансы логики - все равно писать автору. Ну и надо докрутить human-in-the-loop. Добавлять описания, которые вообще не проверял автор - стремно.
Впрочем учитывая какой низкий процент их читает - может и ок) LLM пишет ридми, и потом LLM же этот ридми читает для поиска - это так тупо, что аж хорошо.
- Сделали Target audience — заполняемое автоматом и автором поле с целевыми группами (≠ группы имеющие доступ)
для рекомендаций и индивидуальной сборки коллекций дешей для юзера.
Впереди еще больше задач
- Надо прокачать мотивацию авторов. Сертифицированные деши - получают приоритет в поиске, у агента, в очереди на обновление. Есть план сфокусировать фидбек-бота только на ключевых сертифицированных отчетах. Но нужно что то еще.
- Сейчас в процессе нет главного компонента - автопроверки апстрима деша на наличие core слоя витрин. Тема в начале пути. Если ты DE с крутым опытом в этой теме - го к нам (пиши в лс)
Короче еще много поводов продолжать развлекаться❤️
В тему старое видео Ромы Бунина с куском про сертификацию в Яндекс такси.
Ну и нового года всем. Чтобы в нем было много нового и он сам был ..новым!👍
#АвитоBI
За 10 лет тема сертификации в BI успела меня вдохновить и утомить несколько раз.
Есть в этом что-то супер разумное - отделять «хороший» контент от «херового».
Есть в этом что-то бюрократическое.
Но в итоге в этом есть и что-то неизбежное. Как ни крути - других эффективных решений проблемы "хаоса отчетов" найти не особо получается.
Важная тема короче.
AI-кипеш придал ей еще новый импульс.
Чем дальше прогружаешься в LLM+BI тем больше понимаешь, что деши немного подвинутся, но никуда не уйдут (сука).
Будут обрастать связями с метриками и ноутбуками, AI фичами для адхокинга - но проблема нехватки слоя здоровых+рекомендованных объектов остается.
В 25 году мы в Авито закрывали этот пробел.
См. свежую статью об этом от Жени Мичурина - тимлида BI в Avito Jobs.
Во многом мы переосмысляли фреймворк, уже проверенный в других компаниях.
Движок на бекенде проверят факторы здоровья и отображает статус в хедере, а BI-партнеры ревьюют и размечают ключевые деши.
Сама по себе сертификация не самоцель - конечно нас интересует больше пользы за меньшие усилия.
Что мы при этом пробовали новое
- Запилили в хедер деша прямо в BI системе. Твердый плюс оперсорс BI - можешь переверстать все под себя. Много сломали копий с Женей и Даней, вроде чистенько, но кнопка readme в итоге потерялась - зайдем на новый круг позже.
- Затестировали AI-генерацию описания деша по шаблону. Ожидаемо неплохо. Но сущностную инфу - зачем деш реально и какие есть в нем нюансы логики - все равно писать автору. Ну и надо докрутить human-in-the-loop. Добавлять описания, которые вообще не проверял автор - стремно.
Впрочем учитывая какой низкий процент их читает - может и ок) LLM пишет ридми, и потом LLM же этот ридми читает для поиска - это так тупо, что аж хорошо.
- Сделали Target audience — заполняемое автоматом и автором поле с целевыми группами (≠ группы имеющие доступ)
для рекомендаций и индивидуальной сборки коллекций дешей для юзера.
Впереди еще больше задач
- Надо прокачать мотивацию авторов. Сертифицированные деши - получают приоритет в поиске, у агента, в очереди на обновление. Есть план сфокусировать фидбек-бота только на ключевых сертифицированных отчетах. Но нужно что то еще.
- Сейчас в процессе нет главного компонента - автопроверки апстрима деша на наличие core слоя витрин. Тема в начале пути. Если ты DE с крутым опытом в этой теме - го к нам (пиши в лс)
Короче еще много поводов продолжать развлекаться
В тему старое видео Ромы Бунина с куском про сертификацию в Яндекс такси.
Ну и нового года всем. Чтобы в нем было много нового и он сам был ..новым!
#АвитоBI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM