ИИ-конвейер
Недавно я писал про ChatGPT Health - отдельный раздел ChatGPT про здоровье. Я тогда сказал, что это одно из самых важных ИИ-новшеств за всё время. Это действительно так, но на днях прямой конкурент OpenAI - Anthropic - выкатил не менее значимую ИИ-штуку. Пусть и совсем в другой области.
Инструмент называется Claude Cowork. Это агентская утилита, запускающая эйай внутрь компа. Пока работает только на MacOS, но это временно, и только с Max (с подпиской MAX, парковка и лифт тут не при чём).
С Cowork ИИшка может не только общаться в чате или выполнять команды в браузере, а работать СО ВСЕМ СОДЕРЖИМЫМ вашего компа (кроме программ, само собой). Можно делать всё что угодно с любым файлом или папкой. Или сразу с кучей.
К примеру:
1. "У меня есть папка с 300 проектными файлами за 2 года. Ты это, давай разберись там, сделай структуру, краткие описания и readme. Вложи в doc в папке Х"
2. "Вот 100500 заметок с интервью (или вообще протоколов). Найди общие паттерны и закинь в новый док"
3. "Возьми вот эту кучу моих чеков за корпоративные ужины, вбей в эксельку и сделай там сводную таблицу с рестиками, а потом составь на основе неё клэйм на возмещение".
4. Ну или классическое "Разбери срач на рабочем столе", как на видосе.
Можно что-то ещё менее тривиальное. Например, "Вот папка с архивом старых семейных писем и материалов. Проанализируй, составь древо семьи и найди мне железобетонного еврея для подачи на даркон".
Юзкейсов тут тьма, можно накидывать бесконечно. Я плачу, что такого не было, когда я фигачил в консалтинге. Возможно, я бы нормально спал (на самом деле нет, просто мне ставили бы больше задач👍 ).
Возможно, кто-то скажет: "Всё это можно было делать и раньше, просто приходилось загружать в чат. Поменялся только интерфейс и механики взаимодействия".
Да, но это изменение капец как расширяет узкие места всего процесса. Дам такую аналогию. Загружать каждый док в чат - это как производство машин до конвейера. А инструменты вроде Cowork - это как завод Генри Форда, где каждый день с ленты сходят вереницы новеньких Model T. Правда, и результаты работы могут серьезно стандартизироваться из-за слишком большого участия одной и той же ИИшки. Прям как у того Ford, который может быть любого цвета, если этот цвет чёрный.
В конце снова сошлюсь на моего кореша Саню и его отличный канал про ИИ. Я у него подрезал видос, а ещё он хорошо подсветил риски Cowork + как их уменьшать, а также сравнил эту штуку с похожим (но более отстойным) функционалом от OpenAI.
А, и кстати, почти весь код для Claude Cowork написал Claude Code, а не кожаные разрабы. Вот и думайте теперь, на кого обучать себя или детей🤔
Дизраптор
Недавно я писал про ChatGPT Health - отдельный раздел ChatGPT про здоровье. Я тогда сказал, что это одно из самых важных ИИ-новшеств за всё время. Это действительно так, но на днях прямой конкурент OpenAI - Anthropic - выкатил не менее значимую ИИ-штуку. Пусть и совсем в другой области.
Инструмент называется Claude Cowork. Это агентская утилита, запускающая эйай внутрь компа. Пока работает только на MacOS, но это временно, и только с Max (с подпиской MAX, парковка и лифт тут не при чём).
С Cowork ИИшка может не только общаться в чате или выполнять команды в браузере, а работать СО ВСЕМ СОДЕРЖИМЫМ вашего компа (кроме программ, само собой). Можно делать всё что угодно с любым файлом или папкой. Или сразу с кучей.
К примеру:
1. "У меня есть папка с 300 проектными файлами за 2 года. Ты это, давай разберись там, сделай структуру, краткие описания и readme. Вложи в doc в папке Х"
2. "Вот 100500 заметок с интервью (или вообще протоколов). Найди общие паттерны и закинь в новый док"
3. "Возьми вот эту кучу моих чеков за корпоративные ужины, вбей в эксельку и сделай там сводную таблицу с рестиками, а потом составь на основе неё клэйм на возмещение".
4. Ну или классическое "Разбери срач на рабочем столе", как на видосе.
Можно что-то ещё менее тривиальное. Например, "Вот папка с архивом старых семейных писем и материалов. Проанализируй, составь древо семьи
Юзкейсов тут тьма, можно накидывать бесконечно. Я плачу, что такого не было, когда я фигачил в консалтинге. Возможно, я бы нормально спал (на самом деле нет, просто мне ставили бы больше задач
Возможно, кто-то скажет: "Всё это можно было делать и раньше, просто приходилось загружать в чат. Поменялся только интерфейс и механики взаимодействия".
Да, но это изменение капец как расширяет узкие места всего процесса. Дам такую аналогию. Загружать каждый док в чат - это как производство машин до конвейера. А инструменты вроде Cowork - это как завод Генри Форда, где каждый день с ленты сходят вереницы новеньких Model T. Правда, и результаты работы могут серьезно стандартизироваться из-за слишком большого участия одной и той же ИИшки. Прям как у того Ford, который может быть любого цвета, если этот цвет чёрный.
В конце снова сошлюсь на моего кореша Саню и его отличный канал про ИИ. Я у него подрезал видос, а ещё он хорошо подсветил риски Cowork + как их уменьшать, а также сравнил эту штуку с похожим (но более отстойным) функционалом от OpenAI.
А, и кстати, почти весь код для Claude Cowork написал Claude Code, а не кожаные разрабы. Вот и думайте теперь, на кого обучать себя или детей
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤112👍60🔥23😁5🍾3
САМАЯ СТРАННАЯ КОМПАНИЯ В МИРЕ
Xiaomi - это компания-утконос. В том плане, что тоже какая-то неведомая хрень, которая по всем законам физики (и, вероятно, термодинамики) не должна существовать в природе. А она есть, у неё всё зашибись, а её основатель то топ-1, то топ-3 в списке китайских миллиардеров.
Вообще, Xiaomi - это не совсем компания, а... а что именно - рассказываю в сегодняшнем видео. А ещё там будет:
- Как выпустить 500+ (или 1000+, попробуй посчитай) сильных гаджетов, почти не имея заводов, а зачастую даже ничего не разрабатывая.
- Как продавать телефоны в убыток и быть супер-прибыльной.
- Как раздавать технологии и деньги сотням мутных стартапов, но при этом всасывать в себя весь рынок, как чёрная дыра.
Всё это - Xiaomi. Компания-ошибка, которая всех обскакала. Разбираю, как она устроена на самом деле, и в чём её главная фишка.
ЮТУБ: https://youtu.be/a0HxOcyZ7Ik
ВК: https://vk.com/video-218710737_456239090
Приятного просмотра! Но подписаться нужно и там, и там👍
Дизраптор
Xiaomi - это компания-утконос. В том плане, что тоже какая-то неведомая хрень, которая по всем законам физики (и, вероятно, термодинамики) не должна существовать в природе. А она есть, у неё всё зашибись, а её основатель то топ-1, то топ-3 в списке китайских миллиардеров.
Вообще, Xiaomi - это не совсем компания, а... а что именно - рассказываю в сегодняшнем видео. А ещё там будет:
- Как выпустить 500+ (или 1000+, попробуй посчитай) сильных гаджетов, почти не имея заводов, а зачастую даже ничего не разрабатывая.
- Как продавать телефоны в убыток и быть супер-прибыльной.
- Как раздавать технологии и деньги сотням мутных стартапов, но при этом всасывать в себя весь рынок, как чёрная дыра.
Всё это - Xiaomi. Компания-ошибка, которая всех обскакала. Разбираю, как она устроена на самом деле, и в чём её главная фишка.
ЮТУБ: https://youtu.be/a0HxOcyZ7Ik
ВК: https://vk.com/video-218710737_456239090
Приятного просмотра! Но подписаться нужно и там, и там
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥164👍68❤30
ИИ для сотрудников стоит дешевле бизнес-ланча
Чуваки из Aiacademy (делают быстрый доступ к разным LLM) выпустили интересный кейс. Они взяли реальную эдтех-компанию с почти 600 сотрудниками и очень детально проанализировали, как у неё обстоят дела с внутренним использованием ИИшек.
Там дофига разных графиков, и их лучше покрутить самому, но кое-что интересное я распишу тут:
Во-первых (график 1), доступ к эйай - это просто пыль на фоне других корпоративных расходов. Примерно 400-500 руб. на активного юзера-сотрудника в месяц. А учитывая, как сильно ИИ бустит продуктивность абсолютно любого "человека рабочего", ну вы поняли. Простая математика: допустим, средний чел получает 100К руб. в мес., это ~5К за рабочий день. Значит, стоимость ИИ = примерно час работы. Предположу, что освоив ИИ, сотрудник экономит гораздо больше, чем час работы в месяц🤔
В общем, если в вашей компании до сих пор нет корпоративного доступа к ИИ, то очень зря.
Кто-то может возразить: "Мало внедрить, надо ещё и приучить". Это верно, но давайте глянем на retention (график 2). У ИИ он стремится к 90%. Это несопоставимо выше, чем у любого другого корпоративного софта. Но вообще логично, я не знаю ни одного человека, который бы попробовал ИИ и начал внедрять его в свою работу и такой: "Да не, хрень какая-то". Таких нет. Другое дело, что в рабочую ИИшку могут подкидывать личные запросы, но это не прям проблема, ибо см. п.1.
Далее, график 3: разбивка на текст и визуал. Видно, что ~80% запросов приходится на текст, однако 65% ИИ-расходов (видимо, считали по токенам) сжирают генерации картиночек. Хочется сказать: "Ну прям 80/20 Парето. Надо запретить сотрудникам генерить визуал, пусть фигачат только текст, этого достаточно". Но это ошибка. Потому что текст и визуал - это замещение работ разного уровня. Текстовые генерации встраиваются в каждую микрозадачу, это процессный уровень. Текст юзают каждый день, часто и небольшими порциями. А визуальные генерации - это не про мышление, а про результат: заменить дизайнера или фотосток, ускорить запуск продукта через ускорение питча презы директорам, быстрее обучить сотрудника на наглядной схеме и т.д. Каждая картинка заменяет более дорогой объём работы, поэтому и стоит дороже. Всё логично.
Понятно, что это лишь одна из 100500 компаний, и результаты в среднем по больнице могут отличаться. Но с другой стороны, это даже не айти-компания, где ИИ встроен в ДНК, а эдтех (типа, "обычная компания"). И меня реально удивляет, насколько дешёвым quick win является ИИ от работодателя.
Дизраптор
Чуваки из Aiacademy (делают быстрый доступ к разным LLM) выпустили интересный кейс. Они взяли реальную эдтех-компанию с почти 600 сотрудниками и очень детально проанализировали, как у неё обстоят дела с внутренним использованием ИИшек.
Там дофига разных графиков, и их лучше покрутить самому, но кое-что интересное я распишу тут:
Во-первых (график 1), доступ к эйай - это просто пыль на фоне других корпоративных расходов. Примерно 400-500 руб. на активного юзера-сотрудника в месяц. А учитывая, как сильно ИИ бустит продуктивность абсолютно любого "человека рабочего", ну вы поняли. Простая математика: допустим, средний чел получает 100К руб. в мес., это ~5К за рабочий день. Значит, стоимость ИИ = примерно час работы. Предположу, что освоив ИИ, сотрудник экономит гораздо больше, чем час работы в месяц
В общем, если в вашей компании до сих пор нет корпоративного доступа к ИИ, то очень зря.
Кто-то может возразить: "Мало внедрить, надо ещё и приучить". Это верно, но давайте глянем на retention (график 2). У ИИ он стремится к 90%. Это несопоставимо выше, чем у любого другого корпоративного софта. Но вообще логично, я не знаю ни одного человека, который бы попробовал ИИ и начал внедрять его в свою работу и такой: "Да не, хрень какая-то". Таких нет. Другое дело, что в рабочую ИИшку могут подкидывать личные запросы, но это не прям проблема, ибо см. п.1.
Далее, график 3: разбивка на текст и визуал. Видно, что ~80% запросов приходится на текст, однако 65% ИИ-расходов (видимо, считали по токенам) сжирают генерации картиночек. Хочется сказать: "Ну прям 80/20 Парето. Надо запретить сотрудникам генерить визуал, пусть фигачат только текст, этого достаточно". Но это ошибка. Потому что текст и визуал - это замещение работ разного уровня. Текстовые генерации встраиваются в каждую микрозадачу, это процессный уровень. Текст юзают каждый день, часто и небольшими порциями. А визуальные генерации - это не про мышление, а про результат: заменить дизайнера или фотосток, ускорить запуск продукта через ускорение питча презы директорам, быстрее обучить сотрудника на наглядной схеме и т.д. Каждая картинка заменяет более дорогой объём работы, поэтому и стоит дороже. Всё логично.
Понятно, что это лишь одна из 100500 компаний, и результаты в среднем по больнице могут отличаться. Но с другой стороны, это даже не айти-компания, где ИИ встроен в ДНК, а эдтех (типа, "обычная компания"). И меня реально удивляет, насколько дешёвым quick win является ИИ от работодателя.
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤117👍47
В декабре Тикток, Инсту и Ютуб взорвали ролики с новой игрой "Bird Game 3". В ней надо играть за птиц. Можно летать, исследовать мир, строить, сражаться с другими пернатыми и делать много чего ещё. Есть пвп, мультиплеер, скины и прокачка персонажа. Некоторые ролики даже показывали турниры по этой игре.
Тиктоки, рилсы и шортсы с геймплеем собирали десятки миллионов просмотров на разных языках, включая русский. Ещё были видосы, где чуваки изучают страничку игры в Steam, или вообще покупают диск в магазине. На Reddit и в других сообществах игру активно обсуждали.
Однако, есть важный нюанс. Этой игры не существует. Абсолютно все видосы сгенерованы ИИшкой. На это мне могут сказать: "Подумаешь, очередной нейрослоп завирусился. Как будто мало сейчас по соцсетям ИИ-видосов гуляет..." Но эта история кое-чем отличается:
Это один из первых (а может и первый) массовый слопо-мем. Видосы с "Bird Game 3" постил не один аккаунт, их постило дофига разных авторов. И многие из них набрали очень много просмотров. Это превратило откровенный фейк в... псевдо-реальность.
В целом, отличить нейроконтент от настоящего становится всё сложнее. Но всё-таки для большинства видео это можно сделать - где-то у человека мимика всратая, где-то странный блюр или текстуры поехали, а где-то части тела, предметы или другие детали палятся. Но как отличить реальный геймплей от нейро-геймплея? Очень очень сложно. Это же игра, все косяки можно списать на её особенности.
А теперь представьте, что алгоритмы начинают подкидывать вам кучу таких видео от разных авторов. Где разные люди играют в одну и те же игру, комментируют её, обсуждают.
Соцсетям это только на руку. У игрового контента отличная конверсия в просмотр, удержание и показатели активности. Алгоритмы активно пушат игровой нейрослоп в реки, спираль раскручивается. А мозгу всё сложнее представить (даже не представить, а предположить, зародить сомнение), что это не реальная игра.
Как и любой мем, Bird Game 3 в итоге затих и вылетел их рекомендаций (все мемы - это временное явление). Но забавно, что сразу несколько инди-студий захотели сделать реальную Bird Game 3 - с помощью ИИ-тулов для геймдева и на движке Unreal Engine. Ну а что, продуктовую гипотезу интернет-тролли уже проверили, она подтвердилась. Интерес есть, теперь можно выкатывать продукт. Другое дело, что когда/если игра реально выйдет, то мем уже устареет, а в протухший мема никто играть не будет. Вот если бы эйай-геймдев позволил собирать игры за 1-2 дня....
P.S. Скидывай другу, который должен играть за ту самую птицу в Bird Game 3.
Дизраптор
Тиктоки, рилсы и шортсы с геймплеем собирали десятки миллионов просмотров на разных языках, включая русский. Ещё были видосы, где чуваки изучают страничку игры в Steam, или вообще покупают диск в магазине. На Reddit и в других сообществах игру активно обсуждали.
Однако, есть важный нюанс. Этой игры не существует. Абсолютно все видосы сгенерованы ИИшкой. На это мне могут сказать: "Подумаешь, очередной нейрослоп завирусился. Как будто мало сейчас по соцсетям ИИ-видосов гуляет..." Но эта история кое-чем отличается:
Это один из первых (а может и первый) массовый слопо-мем. Видосы с "Bird Game 3" постил не один аккаунт, их постило дофига разных авторов. И многие из них набрали очень много просмотров. Это превратило откровенный фейк в... псевдо-реальность.
В целом, отличить нейроконтент от настоящего становится всё сложнее. Но всё-таки для большинства видео это можно сделать - где-то у человека мимика всратая, где-то странный блюр или текстуры поехали, а где-то части тела, предметы или другие детали палятся. Но как отличить реальный геймплей от нейро-геймплея? Очень очень сложно. Это же игра, все косяки можно списать на её особенности.
А теперь представьте, что алгоритмы начинают подкидывать вам кучу таких видео от разных авторов. Где разные люди играют в одну и те же игру, комментируют её, обсуждают.
Соцсетям это только на руку. У игрового контента отличная конверсия в просмотр, удержание и показатели активности. Алгоритмы активно пушат игровой нейрослоп в реки, спираль раскручивается. А мозгу всё сложнее представить (даже не представить, а предположить, зародить сомнение), что это не реальная игра.
Как и любой мем, Bird Game 3 в итоге затих и вылетел их рекомендаций (все мемы - это временное явление). Но забавно, что сразу несколько инди-студий захотели сделать реальную Bird Game 3 - с помощью ИИ-тулов для геймдева и на движке Unreal Engine. Ну а что, продуктовую гипотезу интернет-тролли уже проверили, она подтвердилась. Интерес есть, теперь можно выкатывать продукт. Другое дело, что когда/если игра реально выйдет, то мем уже устареет, а в протухший мема никто играть не будет. Вот если бы эйай-геймдев позволил собирать игры за 1-2 дня....
P.S. Скидывай другу, который должен играть за ту самую птицу в Bird Game 3.
Дизраптор
❤112👍42👀35🔥16
Страна-платформа
На днях вышла новость, что в Поднебесной появилось специальное туристическое приложение Nihao China. Это всё тот же китайский суперапп, но для иностранцев. Можно зарегать на иностранный номер, привязать карту Visa/Mastercard/JCB (и UnionPay, в том числе от рос банков), и платить через QR, как настоящий мистер Ли.
И ещё есть всякие полезные для туриста штучки: планирование маршуртов и поиск транспорта, переводчик с ИИ, покупка eSIM, встроенный доступ ко всяким визовым сервисам и Tax Free, и так далее.
Для юзеров это безусловно хорошая новость, потому что один из главных препятствий между лаоваем и Китай-трипом - это как раз когнитивный страх перед очень сложной и непонятной китайской цифровой средой. Это не я придумал - пишут, что во многом из-за этого турпоток в Китай так полностью и не восстановился после ковида. Без способности платить по QR ты там не человек, а мудохаться с Alipay, WeChat и прочими местными приколами - это, ну, не для всех.
Но я бы хотел подсветить другое. Этот кейс - очень хорошая иллюстрация китайского подхода:
Во-первых, Nihao China - это не какой-то стартап, а вполне взрослый сервис от UnionPay. То есть, когда речь идёт о реально критичных сферах - например, о туризме, который в Китае тщательно развивают и рассматривают как важный элемент мягкой силы - государство идёт к инфраструктурным компаниям и вместе придумывает решение. В автопроме, производстве электронике или каком-нибудь эйай Китай поступает точно так же. Конечно, другие страны (в том числе РФ, отчасти США) тоже так делают, но в Китае схема доведена до автоматизма и поставлена на поток. Возможно, именно поэтому у них до сих пор на флаге звездочки. А то что внутри, под флагом, давно сидит ультра-рыночная экономика - так это не проблема.
Во-вторых, этот кейс отлично показывает, как Китай видит современный цифровой мир. Китай говорит:
Мне кажется, это очень важный момент. Потому что мы с вами сейчас живём в эпоху, когда глобальные системы и стандарты фрагментируются и разделяются на "острова", а технологии и цифровой мир при этом продолжают развиваться. И при таком раскладе, думаю, мир скоро превратится как раз в несколько мега-платформ, которые будут проникать друг в друга через вот такие шлюзы-костыли.
P.S. У меня был пост "почему китайский UX похож на свалку" - рекомендую глянуть, как раз по теме.
Дизраптор
На днях вышла новость, что в Поднебесной появилось специальное туристическое приложение Nihao China. Это всё тот же китайский суперапп, но для иностранцев. Можно зарегать на иностранный номер, привязать карту Visa/Mastercard/JCB (и UnionPay, в том числе от рос банков), и платить через QR, как настоящий мистер Ли.
И ещё есть всякие полезные для туриста штучки: планирование маршуртов и поиск транспорта, переводчик с ИИ, покупка eSIM, встроенный доступ ко всяким визовым сервисам и Tax Free, и так далее.
Для юзеров это безусловно хорошая новость, потому что один из главных препятствий между лаоваем и Китай-трипом - это как раз когнитивный страх перед очень сложной и непонятной китайской цифровой средой. Это не я придумал - пишут, что во многом из-за этого турпоток в Китай так полностью и не восстановился после ковида. Без способности платить по QR ты там не человек, а мудохаться с Alipay, WeChat и прочими местными приколами - это, ну, не для всех.
Но я бы хотел подсветить другое. Этот кейс - очень хорошая иллюстрация китайского подхода:
Во-первых, Nihao China - это не какой-то стартап, а вполне взрослый сервис от UnionPay. То есть, когда речь идёт о реально критичных сферах - например, о туризме, который в Китае тщательно развивают и рассматривают как важный элемент мягкой силы - государство идёт к инфраструктурным компаниям и вместе придумывает решение. В автопроме, производстве электронике или каком-нибудь эйай Китай поступает точно так же. Конечно, другие страны (в том числе РФ, отчасти США) тоже так делают, но в Китае схема доведена до автоматизма и поставлена на поток. Возможно, именно поэтому у них до сих пор на флаге звездочки. А то что внутри, под флагом, давно сидит ультра-рыночная экономика - так это не проблема.
Во-вторых, этот кейс отлично показывает, как Китай видит современный цифровой мир. Китай говорит:
Мы - большая цифровая платформа с супераппом. Она вот такая, работает вот так. Меняться мы не будем. А вы - не гость (на платформе не бывает гостей). Вы временно авторизованный участник. Пока вы турист - вот вам туристический адаптер, пользуйтесь пожалуйста. Станете студентом - получите другую точку входа. Останетесь строить бизнес - будет ещё один. И так далее.
Мы позаботимся о совместимости с миром через специальные шлюзы. Но базовый принцип и стандарты оставим свои.
Мне кажется, это очень важный момент. Потому что мы с вами сейчас живём в эпоху, когда глобальные системы и стандарты фрагментируются и разделяются на "острова", а технологии и цифровой мир при этом продолжают развиваться. И при таком раскладе, думаю, мир скоро превратится как раз в несколько мега-платформ, которые будут проникать друг в друга через вот такие шлюзы-костыли.
P.S. У меня был пост "почему китайский UX похож на свалку" - рекомендую глянуть, как раз по теме.
Дизраптор
4🔥185❤58👍42
На канал пришло много новых ребят (всем велком и инджой! ✋ ), поэтому напомню, что у меня есть второй канал Фичизм. Я там более точечно фичи и продукты разбираю.
Например, недавно был разбор новых ИИ-фич Gmail, анализ "Зачем Вайлдберрис нужны свои отели", пост про новый робот-пылесос Roborock, который умеет лазать по лестницам, или материал "Зачем Яндекс снова воскресил своё Радио".
Заходите, подписывайтесь, всем рад!
Например, недавно был разбор новых ИИ-фич Gmail, анализ "Зачем Вайлдберрис нужны свои отели", пост про новый робот-пылесос Roborock, который умеет лазать по лестницам, или материал "Зачем Яндекс снова воскресил своё Радио".
Заходите, подписывайтесь, всем рад!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Фичизм
Одна топовая фича каждый день. Ну, или две.
От автора @disruptors_official
Для связи @fichism_bot
РКН clck.ru/3NkmG8
От автора @disruptors_official
Для связи @fichism_bot
РКН clck.ru/3NkmG8
2👍60❤24🔥10
Геошеринг как продуктовый ход
Яндекс Карты добавили геошеринг (внимание на скрин 1). Казалось бы, ну фича и фича - но тут есть прикол с точки зрения продуктовой стратегии.
Вообще, рынок location sharing существует давно. Life360 (скрин 2) построил на этом целый бизнес - млн юзеров в США, в основном мамы и папы, которые трекают своих чад и подростков. Zenly вообще делал ставку нафеллоу кидс социалку с геймификацией для зумеров, и его дело продолжает Блинк (скрин 3). Что-то подобное, но с нюансами, есть и в 2ГИС. В одной запрещённой соцсети недавно тоже запилили, но там есть привязка к контенту. Короче, такого есть дофига и разного.
Яндекс же выбрал лаконичный подход: человек отображается прямо на основном экране Карт, там же, где привычные ориентиры и маршруты. Без геймификации, без отдельного режима. Можно включить на 15 минут для разовой встречи, можно бессрочно для семьи. ИМХО, получилась такая добротная "одна кнопка" без ненужной шелухи.
Но главный момент: геошеринг - штука с сильнейшим сетевым эффектом. Она тупо бесполезна, если у второй стороны тоже нет приложения. И вот тут у карт козырь: они и так стоят почти у всех. Не надо никого упрашивать что-то скачать. То есть, активность и time-in-app хорошо прокачиваются, но при этом нет важного технического препятствия (отсутствия приложения), которое сразу резало бы конверсию.
Ну и отдельно отмечу, что фича сделана максимально утилитарной. Никаких статусов, эмодзи-пинов и прочих виральных механик. Это ограничивает вовлечённость, но расширяет контекст использования. Такой инструмент уместен в куче разных сценариев: встреча с друзьями, координация с бизнес-партнёром и т.д. Не, 100500 вылетающих эмодзи-пинов - это конечно весело и прекрасно, но юзабельности не прибавляет🤔
Дизраптор
Яндекс Карты добавили геошеринг (внимание на скрин 1). Казалось бы, ну фича и фича - но тут есть прикол с точки зрения продуктовой стратегии.
Вообще, рынок location sharing существует давно. Life360 (скрин 2) построил на этом целый бизнес - млн юзеров в США, в основном мамы и папы, которые трекают своих чад и подростков. Zenly вообще делал ставку на
Яндекс же выбрал лаконичный подход: человек отображается прямо на основном экране Карт, там же, где привычные ориентиры и маршруты. Без геймификации, без отдельного режима. Можно включить на 15 минут для разовой встречи, можно бессрочно для семьи. ИМХО, получилась такая добротная "одна кнопка" без ненужной шелухи.
Но главный момент: геошеринг - штука с сильнейшим сетевым эффектом. Она тупо бесполезна, если у второй стороны тоже нет приложения. И вот тут у карт козырь: они и так стоят почти у всех. Не надо никого упрашивать что-то скачать. То есть, активность и time-in-app хорошо прокачиваются, но при этом нет важного технического препятствия (отсутствия приложения), которое сразу резало бы конверсию.
Ну и отдельно отмечу, что фича сделана максимально утилитарной. Никаких статусов, эмодзи-пинов и прочих виральных механик. Это ограничивает вовлечённость, но расширяет контекст использования. Такой инструмент уместен в куче разных сценариев: встреча с друзьями, координация с бизнес-партнёром и т.д. Не, 100500 вылетающих эмодзи-пинов - это конечно весело и прекрасно, но юзабельности не прибавляет
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍150❤35🤔16🔥6⚡3
MIT Tech Review собрал 10 главных технологий на 2026 год по их мнению. MIT - это не какие-то очередные журналюги, хайпожорящие на трендах, а ребята серьёзные. Поэтому стоит обсудить.
Начнём с целого блока про эйай:
1. Генерация кода с помощью ИИ.
И сюда же:
2. Гипермасштабные дата-центры для ИИ.
Тут всё ясно
А вот дальше интереснее:
3. Интерпретируемость LLM. Это методы, позволяющие понимать, как именно работает ИИ, и почему он несёт какую-то дичь. Это нужно, чтобы ИИшке можно было доверять, и в результате внедрение и масштабируемость этой технологии стало ещё шире. А заодно ИИ-пузырь (который на самом деле не пузырь) становился бы менее пузыристым, ну вы поняли. Ну и с точки зрения потенциального создания AGI/ASI тоже есть где применить.
4. ИИ-компаньоны. Это чат-боты и агентские системы, способные вызывать у человека эмоциональную привязанность. Тут и перспективы бешеные (например, ИИ-сиделки для дедуль/бабуль или новые форматы детских игрушек), но и риски огромные. Недавно была новость, что один шиз вместе со своей эйай-гёрлфренд пытался усыновить ребенка в "полноценную семью".
Получается, MIT с одной стороны выделяет, что у кожаных есть некие проблемки с пониманием ИИ, а с другой - что ИИ всё лучше мимикрирует под людей. Кажется, эволюция нам на что-то намекает😈
5. Ядерная энергия нового поколения. Более компактные, безопасные (если что, частицы разлетятся не на 1000 км, а 900👍 ) и быстрые в строительстве реакторы. Например, с жидкометаллическим или солевым охлаждением. Я не просто так ставлю этот пункт сразу под блоком про ИИ.
Далее у нас внушительный генетико-медицинский пласт:
6. Скоринг эмбрионов. Генетическая диагностика, выходящая за рамки выявления заболеваний. По сути, евгеника 2.0. У меня был пост про стартап Nucleus, который предлагает "запрограммировать себе ребенка" (там не так всё просто, но суть реально такая). У Сэма Альтмана есть похожий стартап Preventive. И ещё есть. В общем, целая новая индустрия.
7. Персональное редактирование генов. Это тот же CRISPR-Cas (редактирование генома), но которое проектируется под конкретного человека. Условно, находим конкретную мутацию, которая вызывает жуткую и ужасную болезнь, и убираем её, но за счёт персонального подхода получаем сильно меньше побочек.
8. Древняя ДНК и “возрождение” видов. Помните хайпо-стартап Colossal, который "сделал" мамонто-мышь и лютоволков из Игры Престолов? И ещё "воскрешение" вымерших видов, вроде мамонтов (без мышей). Вот это оно. Практическая сиюминутная польза здесь сомнительная (разве что парки юрских периодов строить), но для науки важно.
И напоследок:
9. Натрий-ионные батареи. В названии нет слова "литий", и это их главная крутость. С литием на нашей хрупкой планете не всё так просто, а вот натрия (по сути, соли) дофига. Тут китайцы впереди планеты всей, у них много разных вариантов и ответвлений этой технологии.
10. Коммерческие космические станции. Сам MIT пишет про конкуренцию, снижение стоимость в space industry и рост космо-туризма. Но ИМХО тут важнее рост геополитических непоняток, из-за которого централизованные космические штуки (вроде МКС) чуть-чуть под угрозой. В общем, это про новый виток противостояния в космосе, что безусловно важно и фундаментально.
Короче говоря, прямо сейчас наше будущее состоит и ИИ-технологий всех мастей, продвинутой генной инженерии, а также из более продвинутого производства энергии и её хранения. И ещё немного из космоса. По-моему, неплохо. В интересное время живём.
Дизраптор
Начнём с целого блока про эйай:
1. Генерация кода с помощью ИИ.
И сюда же:
2. Гипермасштабные дата-центры для ИИ.
Тут всё ясно
А вот дальше интереснее:
3. Интерпретируемость LLM. Это методы, позволяющие понимать, как именно работает ИИ
4. ИИ-компаньоны. Это чат-боты и агентские системы, способные вызывать у человека эмоциональную привязанность. Тут и перспективы бешеные (например, ИИ-сиделки для дедуль/бабуль или новые форматы детских игрушек), но и риски огромные. Недавно была новость, что один шиз вместе со своей эйай-гёрлфренд пытался усыновить ребенка в "полноценную семью".
Получается, MIT с одной стороны выделяет, что у кожаных есть некие проблемки с пониманием ИИ, а с другой - что ИИ всё лучше мимикрирует под людей. Кажется, эволюция нам на что-то намекает
5. Ядерная энергия нового поколения. Более компактные, безопасные (если что, частицы разлетятся не на 1000 км, а 900
Далее у нас внушительный генетико-медицинский пласт:
6. Скоринг эмбрионов. Генетическая диагностика, выходящая за рамки выявления заболеваний. По сути, евгеника 2.0. У меня был пост про стартап Nucleus, который предлагает "запрограммировать себе ребенка" (там не так всё просто, но суть реально такая). У Сэма Альтмана есть похожий стартап Preventive. И ещё есть. В общем, целая новая индустрия.
7. Персональное редактирование генов. Это тот же CRISPR-Cas (редактирование генома), но которое проектируется под конкретного человека. Условно, находим конкретную мутацию, которая вызывает жуткую и ужасную болезнь, и убираем её, но за счёт персонального подхода получаем сильно меньше побочек.
8. Древняя ДНК и “возрождение” видов. Помните хайпо-стартап Colossal, который "сделал" мамонто-мышь и лютоволков из Игры Престолов? И ещё "воскрешение" вымерших видов, вроде мамонтов (без мышей). Вот это оно. Практическая сиюминутная польза здесь сомнительная (разве что парки юрских периодов строить), но для науки важно.
И напоследок:
9. Натрий-ионные батареи. В названии нет слова "литий", и это их главная крутость. С литием на нашей хрупкой планете не всё так просто, а вот натрия (по сути, соли) дофига. Тут китайцы впереди планеты всей, у них много разных вариантов и ответвлений этой технологии.
10. Коммерческие космические станции. Сам MIT пишет про конкуренцию, снижение стоимость в space industry и рост космо-туризма. Но ИМХО тут важнее рост геополитических непоняток, из-за которого централизованные космические штуки (вроде МКС) чуть-чуть под угрозой. В общем, это про новый виток противостояния в космосе, что безусловно важно и фундаментально.
Короче говоря, прямо сейчас наше будущее состоит и ИИ-технологий всех мастей, продвинутой генной инженерии, а также из более продвинутого производства энергии и её хранения. И ещё немного из космоса. По-моему, неплохо. В интересное время живём.
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3❤116👍52🔥19
Рад за моих бро, которые не боятся меняться
Вы знаете, что я давно дружу и сотрудничаю с Changellenge >> Education. Кто не в курсе, это годный эдтех-проект, который вырос из около-консалтинговой кейс-тусовки. Я давно знаю их основателя Андрея Алясова, сам в своё время проходил их программу (мне очень помогло, так что всегда рекомендую их от всей души) и активно участвовал в их кейс-чемпионатах. В общем, это чуваки, которые сыграли важную роль в профессиональном становлении меня и многих моих друзей/приятелей.
Недавно они провели большую стратегическую трансформацию и решили отказаться от т.н. "войти-сегмента". То есть, от вот этих всяких "курсов для новичков по вкатыванию в профессию". Я уже давно им говорил, что их программа слишком глубокая, и им логично сфокусироваться на более взрослых спецах. Например, делать просто хороших аналитиков топовыми. Или помогать технарям/маркетологам/... переходить в анитику/дата сайнс/ стратегию и т.д.
И вот они решились. Не знаю, сыграл ли я тут важную роль, но было круто, когда Андрей после их стратсессии пришёл ко мне побрейнштормить над финальными моментами их нового позиционирования.
Итак, их обновлённая флагманская программа "Аналитик ПРО" - это:
1. Крайне прикладная аналитическая база и нужные хард/софт-скиллы для специалистов с опытом - финансистов, менеджеров, маркетологов, технарей и т.д.
2. Минимум необходимой теории и сразу практическое закрепление через кейс-метод. Уж это они умеют, на мой взгляд, лучше всех.
3. Гибкий формат, чтобы можно было совмещать с работой, даже с интенсивной.
4. Камерные группы не более 20 человек, чтобы сохранить высокий уровень личного взаимодействия и совместной работы. Это важный момент, потому что недостаточно просто освоить теорию, важно эффективно ее применять и в этом помогут и кураторы, и одногруппники в проектах. У других эдтехов этого в разы меньше.
5. Живое сообщество выпускников с активным профессиональным нетворком со всеми выпускниками школы и фаундером школы. Кстати, я там тоже есть и могу сказать, что комьюнити правда топовое
В общем, круто, что Changellenge >> Education решили сфокусироваться на более experienced сегменте, где нужно помочь "обновить/сменить прошивку". "Аналитик ПРО" и раньше был отличной программой - а теперь, думаю, будет ещё круче. Узнать детали и записаться на следующий поток можно по этой ссылке. Для вас ещё будет моя личная скидка 35 000р по промокоду ДИЗРАПТОР до 31 января.
Реклама. ООО "Высшая школа аналитики и стратегии". ИНН 7716917009
Вы знаете, что я давно дружу и сотрудничаю с Changellenge >> Education. Кто не в курсе, это годный эдтех-проект, который вырос из около-консалтинговой кейс-тусовки. Я давно знаю их основателя Андрея Алясова, сам в своё время проходил их программу (мне очень помогло, так что всегда рекомендую их от всей души) и активно участвовал в их кейс-чемпионатах. В общем, это чуваки, которые сыграли важную роль в профессиональном становлении меня и многих моих друзей/приятелей.
Недавно они провели большую стратегическую трансформацию и решили отказаться от т.н. "войти-сегмента". То есть, от вот этих всяких "курсов для новичков по вкатыванию в профессию". Я уже давно им говорил, что их программа слишком глубокая, и им логично сфокусироваться на более взрослых спецах. Например, делать просто хороших аналитиков топовыми. Или помогать технарям/маркетологам/... переходить в анитику/дата сайнс/ стратегию и т.д.
И вот они решились. Не знаю, сыграл ли я тут важную роль, но было круто, когда Андрей после их стратсессии пришёл ко мне побрейнштормить над финальными моментами их нового позиционирования.
Итак, их обновлённая флагманская программа "Аналитик ПРО" - это:
1. Крайне прикладная аналитическая база и нужные хард/софт-скиллы для специалистов с опытом - финансистов, менеджеров, маркетологов, технарей и т.д.
2. Минимум необходимой теории и сразу практическое закрепление через кейс-метод. Уж это они умеют, на мой взгляд, лучше всех.
3. Гибкий формат, чтобы можно было совмещать с работой, даже с интенсивной.
4. Камерные группы не более 20 человек, чтобы сохранить высокий уровень личного взаимодействия и совместной работы. Это важный момент, потому что недостаточно просто освоить теорию, важно эффективно ее применять и в этом помогут и кураторы, и одногруппники в проектах. У других эдтехов этого в разы меньше.
5. Живое сообщество выпускников с активным профессиональным нетворком со всеми выпускниками школы и фаундером школы. Кстати, я там тоже есть и могу сказать, что комьюнити правда топовое
В общем, круто, что Changellenge >> Education решили сфокусироваться на более experienced сегменте, где нужно помочь "обновить/сменить прошивку". "Аналитик ПРО" и раньше был отличной программой - а теперь, думаю, будет ещё круче. Узнать детали и записаться на следующий поток можно по этой ссылке. Для вас ещё будет моя личная скидка 35 000р по промокоду ДИЗРАПТОР до 31 января.
Реклама. ООО "Высшая школа аналитики и стратегии". ИНН 7716917009
Changellenge-Education
Все навыки аналитика в одном курсе — Аналитик PRO от Changellenge
Курс для тех, кто хочет построить карьеру в аналитике и стать незаменимым специалистом в любой компании
🔥33❤19🙊5👍4
"Хороший" и "плохой" динамический прайсинг,
а также новый простой для темок-схемок
В США есть сервис Instacart. Это что-то вроде российского Купера, который экс-Сбермаркет, или как там его. В общем, доставка товаров из разных супермаркетов. Не со своих складов, как у Лавки или Самоката, а именно от других ритейлеров.
В 2022 Instacart купил платформу алгоритмического прайсинга Eversight и начали проводить "ценовые A/Б-тесты". Разные покупатели в одно время видели разные цены на одни и те же товары в одном и том же магазине. Причём разница была не 1-2%, а прям серьёзная. Например, Джону яйца в Walmart выпадали за $2,99, а Джейн - за $3,79. Почему? А хрен его пойми, там внутри ИИшка - по какой-то своей нейрологике решила и так вот запрайсила. Точнее, сам Инстакарт вероятно факторы понимал, но юзер - совершенно точно нет.
В итоге, в конце декабря Instacart эксперимент свернул. Причина простая - они выбесили ВООБЩЕ ВСЕХ. Ритейлеры не понимали, что за фигня, ведь цены (по крайней мере, их основу) должны определять они. Юзеры бесились, что их дискриминируют, а ещё переживали, что сервис собирает кучу личных данных (Instacart это отрицал, но камон, все всё поняли). А регулятор в лице американской торговой комиссии FTC вообще воскликнул "chto za bezobrazie!" и начал расследование.
И тут хочется сказать вот что. Понятно, что динамический прайсинг - это одна из торговых технологий будущего, и никуда мы от неё не денемся. Такие штуки уже давно используются многими компаниями и очень глубоко вшиты, подробнее об этом писал вот тут. А с развитием ИИ такие штуки станут ещё более эффективными и привлекательными. Но скорее всего общество (само, или ему помогут государства) разделит динамическое ценообразование на "годное" и "порочное".
Годное - это когда есть какой-то рационал. Например, Uber или Яндекс повышает ценник на такси, когда спрос высокий. И главное - не должно быть явной дискриминации по пользователю (когда разным людям почему-то дают разный ценник, хотя явных причин нет). Порочное - это когда явного рационала нет, но так выгодно/полезно/прикольно компании. Больше прибыли, лучше распределение спроса или ещё что.
Но проблема в том, что материя тут очень тонкая. Поди разберись: вот этот прайсинг - он хороший или плохой? Например, если мы говорим про авиакомпании, где цена зависит от миллиарда факторов, и на неё может влиять целая куча участников цепочки (авиалинии, системы GDS, агрегаторы и т.д.). Если регуляторы попытаются тут расчертить какую-то СИСТЕМУ, то всегда найдутся ребята, пытающиеся... что сделать? Правильно, хакнуть её. Особенно много темок-схемок возникнет там, где реально сложно. Где чёрт ногу сломит разбираться в комбинаторике факторов и важности/весе каждого из них.
Я даже предположу, что появятся два новых типа ИИ-стартапов. Первые будут помогать искать пути обойти ограничения и построить такую ценовую дискриминацию, чтобы не докопались. А вторые наоборот - будут таких ловить и изобличать🤔
Дизраптор
а также новый простой для темок-схемок
В США есть сервис Instacart. Это что-то вроде российского Купера, который экс-Сбермаркет, или как там его. В общем, доставка товаров из разных супермаркетов. Не со своих складов, как у Лавки или Самоката, а именно от других ритейлеров.
В 2022 Instacart купил платформу алгоритмического прайсинга Eversight и начали проводить "ценовые A/Б-тесты". Разные покупатели в одно время видели разные цены на одни и те же товары в одном и том же магазине. Причём разница была не 1-2%, а прям серьёзная. Например, Джону яйца в Walmart выпадали за $2,99, а Джейн - за $3,79. Почему? А хрен его пойми, там внутри ИИшка - по какой-то своей нейрологике решила и так вот запрайсила. Точнее, сам Инстакарт вероятно факторы понимал, но юзер - совершенно точно нет.
В итоге, в конце декабря Instacart эксперимент свернул. Причина простая - они выбесили ВООБЩЕ ВСЕХ. Ритейлеры не понимали, что за фигня, ведь цены (по крайней мере, их основу) должны определять они. Юзеры бесились, что их дискриминируют, а ещё переживали, что сервис собирает кучу личных данных (Instacart это отрицал, но камон, все всё поняли). А регулятор в лице американской торговой комиссии FTC вообще воскликнул "chto za bezobrazie!" и начал расследование.
И тут хочется сказать вот что. Понятно, что динамический прайсинг - это одна из торговых технологий будущего, и никуда мы от неё не денемся. Такие штуки уже давно используются многими компаниями и очень глубоко вшиты, подробнее об этом писал вот тут. А с развитием ИИ такие штуки станут ещё более эффективными и привлекательными. Но скорее всего общество (само, или ему помогут государства) разделит динамическое ценообразование на "годное" и "порочное".
Годное - это когда есть какой-то рационал. Например, Uber или Яндекс повышает ценник на такси, когда спрос высокий. И главное - не должно быть явной дискриминации по пользователю (когда разным людям почему-то дают разный ценник, хотя явных причин нет). Порочное - это когда явного рационала нет, но так выгодно/полезно/прикольно компании. Больше прибыли, лучше распределение спроса или ещё что.
Но проблема в том, что материя тут очень тонкая. Поди разберись: вот этот прайсинг - он хороший или плохой? Например, если мы говорим про авиакомпании, где цена зависит от миллиарда факторов, и на неё может влиять целая куча участников цепочки (авиалинии, системы GDS, агрегаторы и т.д.). Если регуляторы попытаются тут расчертить какую-то СИСТЕМУ, то всегда найдутся ребята, пытающиеся... что сделать? Правильно, хакнуть её. Особенно много темок-схемок возникнет там, где реально сложно. Где чёрт ногу сломит разбираться в комбинаторике факторов и важности/весе каждого из них.
Я даже предположу, что появятся два новых типа ИИ-стартапов. Первые будут помогать искать пути обойти ограничения и построить такую ценовую дискриминацию, чтобы не докопались. А вторые наоборот - будут таких ловить и изобличать
Дизраптор
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
The Verge
Instacart scraps AI pricing tests that made some products more expensive
Prices may still vary on a store-by-store basis, Instacart says.
👍71😁39
Карьера "вуз → джун → мид → сеньор" больше не работает
Руководитель крупнейшей консалтинг-фирмы McKinsey недавно заявил: "У нас работет 60К сотрудников, и 25К из них - это ИИ-агенты". На практике это значит вот что:
Как раньше был устроен стандартный консалтинговый проект в вакууме?
- Менеджер руководит всем проектом и отвечает за финальный результат перед большими дядями.
- Консультанты (или старшие аналитики) отвечают за стримы - конкретные направления работ.
- У каждого конса есть по 1-2 младших аналитика или стажера, которые "работают руками". Строят гипотезы, анализируют анализ, моделируют модели, клепают презы и всё такое.
Понятно, что в реальности всё это может перемешаться, но примерно так.
А теперь, по всей видимости, фирма очень хочет заменить младших ребят на ИИшку. Понятно, что работать прям самостоятельно ИИ он не умеет (как и стажер, лол). Главная задача ИИ - разгрузить консультантов от рутины. Чтобы они справились сами со всем объёмом, и можно было нанимать меньше стажеров.
И здесь очень хочется сделать вывод: "Если стажеры теперь не нужно, то хрен теперь устроишься после вуза на джуновскую позицию". Причём не только в консалтинге. McKinsey - просто яркая иллюстрация, которая под руку попалась. Такая же фигня происходит и в обычных корпорациях, и в айти, и вообще где угодно.
Но в реальности всё чуть сложнее. Консультанты-мидлы (как и разрабы-мидлы) сами собой не рождаются. Их нужно выращивать из джунов. А значит, компаниям всё равно придется нанимать младшеньких. Либо же брать мидлов/сеньоров из других компаний (это дороже), где их будут выращивать.
И вот здесь уже можно сделать очень важный вывод:
Если ИИ будет выполнять большую часть работы джунов, но джуны всё равно будут, то... самим джунам придется серьезно поменяться.
Но как именно?
Во-первых, вся пирамида сдвинется на один уровень вверх. Топовые компании будут брать меньше джунов, и сразу искать таких, которые смогут быстро проявить качества мидлов. Самостоятельно вести небольшие стримы, структурировать значимые куски работ, уметь профессионально общаться. И (важно) быстро расширять свою зону ответственности. Ведь если нет, то проще тупо взять готового мидла/сеньора, выдать ему ИИшку и сказать "ну, давай, дедлайн через неделю".
Во-вторых, будут нанимать меньше младших "универсалов-дженералистов". Опять же, потому что таких ребят нужно обучить-натаскать, заточить их на функциональную пользу. Это инвестиционный период - когда компания вкладывает в джуна больше, чем вытаскивает обратно. Доступные ИИ-агенты - это альтернативное вложение, из-за которой отдачу от джуна будут ожидать гораздо-гораздо быстрее. А это достигается двумя способами. Либо очень-очень мощный и талантливый джун-универсал (редкость), либо джун с узкой специализацией. Такому нужно меньше времени на адаптацию, потому что он изначально глубже погружен в специфику, лучше знает своё болото, ну вы поняли.
Наконец, джуну нужно будет с ходу уметь работать с ИИ-инструментами. Ведь напомню, его сразу сместят на один шаг вверх по пирамиде, выдадут ИИ-помощников и скажут: "ждём результат". Хорошее умение работать с ИИ-тулами становится не полезной бонусом, а базовой грамотностью. Причём речь идёт не об обычном ChatGPT, а о специальных профессиональных ИИ-штуках.
Короче говоря, джуны 2.0 должны уже из универа выходить "почти-мидлами" с высоким уровнем автономности, сильной специализацией и хорошими специализированными ИИ-навыками. И большой вопрос, смогут ли вузы и эдтехи быстро перестроиться под этот сдвиг.
P.S. Если ваш друг (или ребенок) сейчас думает, на кого учиться и кем вообще быть, то очень рекомендую хорошенько погрузиться в изменение, которые я чуть приоткрываю в этом посте.
Дизраптор
Руководитель крупнейшей консалтинг-фирмы McKinsey недавно заявил: "У нас работет 60К сотрудников, и 25К из них - это ИИ-агенты". На практике это значит вот что:
Как раньше был устроен стандартный консалтинговый проект в вакууме?
- Менеджер руководит всем проектом и отвечает за финальный результат перед большими дядями.
- Консультанты (или старшие аналитики) отвечают за стримы - конкретные направления работ.
- У каждого конса есть по 1-2 младших аналитика или стажера, которые "работают руками". Строят гипотезы, анализируют анализ, моделируют модели, клепают презы и всё такое.
Понятно, что в реальности всё это может перемешаться, но примерно так.
А теперь, по всей видимости, фирма очень хочет заменить младших ребят на ИИшку. Понятно, что работать прям самостоятельно ИИ он не умеет (как и стажер, лол). Главная задача ИИ - разгрузить консультантов от рутины. Чтобы они справились сами со всем объёмом, и можно было нанимать меньше стажеров.
И здесь очень хочется сделать вывод: "Если стажеры теперь не нужно, то хрен теперь устроишься после вуза на джуновскую позицию". Причём не только в консалтинге. McKinsey - просто яркая иллюстрация, которая под руку попалась. Такая же фигня происходит и в обычных корпорациях, и в айти, и вообще где угодно.
Но в реальности всё чуть сложнее. Консультанты-мидлы (как и разрабы-мидлы) сами собой не рождаются. Их нужно выращивать из джунов. А значит, компаниям всё равно придется нанимать младшеньких. Либо же брать мидлов/сеньоров из других компаний (это дороже), где их будут выращивать.
И вот здесь уже можно сделать очень важный вывод:
Если ИИ будет выполнять большую часть работы джунов, но джуны всё равно будут, то... самим джунам придется серьезно поменяться.
Но как именно?
Во-первых, вся пирамида сдвинется на один уровень вверх. Топовые компании будут брать меньше джунов, и сразу искать таких, которые смогут быстро проявить качества мидлов. Самостоятельно вести небольшие стримы, структурировать значимые куски работ, уметь профессионально общаться. И (важно) быстро расширять свою зону ответственности. Ведь если нет, то проще тупо взять готового мидла/сеньора, выдать ему ИИшку и сказать "ну, давай, дедлайн через неделю".
Во-вторых, будут нанимать меньше младших "универсалов-дженералистов". Опять же, потому что таких ребят нужно обучить-натаскать, заточить их на функциональную пользу. Это инвестиционный период - когда компания вкладывает в джуна больше, чем вытаскивает обратно. Доступные ИИ-агенты - это альтернативное вложение, из-за которой отдачу от джуна будут ожидать гораздо-гораздо быстрее. А это достигается двумя способами. Либо очень-очень мощный и талантливый джун-универсал (редкость), либо джун с узкой специализацией. Такому нужно меньше времени на адаптацию, потому что он изначально глубже погружен в специфику, лучше знает своё болото, ну вы поняли.
Наконец, джуну нужно будет с ходу уметь работать с ИИ-инструментами. Ведь напомню, его сразу сместят на один шаг вверх по пирамиде, выдадут ИИ-помощников и скажут: "ждём результат". Хорошее умение работать с ИИ-тулами становится не полезной бонусом, а базовой грамотностью. Причём речь идёт не об обычном ChatGPT, а о специальных профессиональных ИИ-штуках.
Короче говоря, джуны 2.0 должны уже из универа выходить "почти-мидлами" с высоким уровнем автономности, сильной специализацией и хорошими специализированными ИИ-навыками. И большой вопрос, смогут ли вузы и эдтехи быстро перестроиться под этот сдвиг.
P.S. Если ваш друг (или ребенок) сейчас думает, на кого учиться и кем вообще быть, то очень рекомендую хорошенько погрузиться в изменение, которые я чуть приоткрываю в этом посте.
Дизраптор
Business Insider
McKinsey CEO Bob Sternfels says the firm now has 60,000 employees: 25,000 of them are AI agents
McKinsey & Company CEO Bob Sternfels says he wants every employee working alongside an AI agent within a year and a half.
2❤111👍60
О, вот ещё прикольный тренд.
Промпт такой:
Я, судя по результату, восстание машин переживу не очень😈 Кидайте свои варианты.
Промпт такой:
Нарисуй картинку о том, как я относился к тебе всё это время. Только честноЯ, судя по результату, восстание машин переживу не очень
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁178🙊12🔥11🍾7❤5😈4
Что самое главное в любой франшизе?
Сильный бренд? Процессы? Или, может, экономическая модель со стабильной прибылью?
Это всё тоже важно. Но главное - это воспроизводимость результата. У любого бизнеса есть переменные: входящий поток клиентов, конверсия, средний чек, себестоимость, операционные ошибки всякие. Так вот, сильная воспроизводимость - это когда все они стандартизированы, хорошо измерены и корректируются системой, а не человеком. Такой бизнес может давать схожий результат в разных местах и с разными людьми.
Одна из российских компаний, которая очень круто умеет в стандартизацию, измерения и системные корректировки - это, конечно, Яндекс. Поэтому франшиза Яндекс Лавки - именно такая. А чтобы узнать, как именно это работает на практике, какие есть нюансы и неочевидности - есть канал "Франшиза Яндекс Лавки" (да, бро сделали для этого целый канал👍 ).
Там найдёте:
— Разборы, как устроена Лавка изнутри.
— Как они считают ресурсы, которые требуются для запуска.
— Как оценивают перспективы конкретных регионов.
— Конкретные кейсы партнеров.
И в итоге можно сложить полную картинку, как именно достигается франшизная воспроизводимость.
Так что, если вы интересуетесь франшизным бизнесом или думали в сторону него, то обязательно подпишитесь. Через этот канал можно присмотреться к франшизе Яндекс Лавки. Там же - задать все вопросы.
Реклама. ООО «Яндекс.лавка», ИНН: 9718101499 18+
Сильный бренд? Процессы? Или, может, экономическая модель со стабильной прибылью?
Это всё тоже важно. Но главное - это воспроизводимость результата. У любого бизнеса есть переменные: входящий поток клиентов, конверсия, средний чек, себестоимость, операционные ошибки всякие. Так вот, сильная воспроизводимость - это когда все они стандартизированы, хорошо измерены и корректируются системой, а не человеком. Такой бизнес может давать схожий результат в разных местах и с разными людьми.
Одна из российских компаний, которая очень круто умеет в стандартизацию, измерения и системные корректировки - это, конечно, Яндекс. Поэтому франшиза Яндекс Лавки - именно такая. А чтобы узнать, как именно это работает на практике, какие есть нюансы и неочевидности - есть канал "Франшиза Яндекс Лавки" (да, бро сделали для этого целый канал
Там найдёте:
— Разборы, как устроена Лавка изнутри.
— Как они считают ресурсы, которые требуются для запуска.
— Как оценивают перспективы конкретных регионов.
— Конкретные кейсы партнеров.
И в итоге можно сложить полную картинку, как именно достигается франшизная воспроизводимость.
Так что, если вы интересуетесь франшизным бизнесом или думали в сторону него, то обязательно подпишитесь. Через этот канал можно присмотреться к франшизе Яндекс Лавки. Там же - задать все вопросы.
Реклама. ООО «Яндекс.лавка», ИНН: 9718101499 18+
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Франшиза Яндекс Лавки
О том, как стать партнером Яндекс Лавки, преуспеть во франшизе, как вести бизнес, делать дела и не забывать отдыхать
👍16❤10😁7