Минулих вихідних був в Уельсі з друзями і по дорозі назад (5 годин в машині) ми послухали новий випуск Acquired про AI в Google та їх підхід до іновацій.

Основне питання випуску - як так вийшло, що Google завжди був найбільш просунутою в AI компанією, вони написали cat paper (нейронки навчилися відрізняти котів від не котів, велике досягнення в 2018), вони винайшли трансфомер (технологія, на основні якої працюють всі ллм-ки), вони єдина компанія окрім NVIDIA, що робить на скейлі власні чіпи, але вони все одно провтикали капіталізуватися на цих досягненнях і до останнього відтягували зробити chat-bot based search / results систему?

Це прямо дилема іноватора - продовжувати капіталізувати систему, яка дає нереально маржинальний продукт (adwords в google search) чи півотитися в chatbot-style пошук на основі ллм-ок?

Не буду спойлерити все, але якщо матимете останнім часом 5 годин вільного часу, то ось вам посилання на подкаст: https://podcasts.apple.com/ua/podcast/google-the-ai-company/id1050462261?i=1000730326283

Мій основний висновок з подкасту - щоб залишатися релевантним, ти маєш перевинаходити себе. Це завжди боляче, але швидкіст перевинаходження системи - це єдина конкурента перевага, яка може бути в бізнесу.

Я минулого кварталу розбирався з динамічним прайсингом на маркетплейсах і прочитав цікавий підхід від Uber.

В двох словах, вони зрозуміли, що всіх водіїв можна розділити на дві частини:

1. Мурахи (ті, що беруть будь-яке замовлення)
2. Pickers (ті, що чекають, і беруть тільки дорогі замовлення)

Таким чином, пізніше вони зробили динамічний прайсинг, який утилізує поведінку сегменту і трансформує її у фінансову вигоду для компанії.

1. Мурахи отримують дешевші замовлення або замовлення з більшим тейк-рейтом компанії, бо вони і так його візьмуть з високою вірогідністю, тож водія можна фінансово дискримінувати.
2. Pickers беруть тільки дорогі замовлення, тож, коли не вистачає ліквідності на маркетплейсі (немає водіїв), то можна знизити маржу з замовлення, щоб дати його водію, який з більшою вірогідністю замовлення візьме, якщо воно дороге.

Етичну сторону питання я тут не обговорюю, але цікаво, чи вони це ще роблять.

Я провалився на співбесідах у Meta рівно три рази. Я був переконаний, що люди, які там працюють, - це просто інша ліга.

В той самий час, якийсь PM з Meta вирішив, що показати мені промт “imagine a clown in Paris” чи “imagine an alt universe” у інтерфейсі месенджера, де я зазвичай просто пишу своїм батькам - це хороша ідея.

Ну я розумію, міскліки - це таж адопшн.

Я повільний з контентом останнім часом.

Але ось кльовий новий лонгрід від a16z про нові-старі категорії маркетплейсів, які стають більш конкурентними за допомогою АІ.

В двох словах, найцікавіше відбувається там, де можна понижувати вартість юніту з допомогою АІ.

Наприклад, в рекрутинг маркетплейсах, де вартість онбордингу та ветингу саплаю космічна, і, потенційно, добре оптимізується за допомогою АІ агентів.

В цілому, за думкою a16z, ключова зміна, що відбувається зараз, що маркетплейси, які вже пробували побудувати в минулому, можна спробувати побудувати ще раз, але вже маючи в голові AI-first підхід.

Скажіть, що думаєте, як прочитаєте!

https://a16z.com/marketplaces-in-the-age-of-ai-take-two-graveyard-to-greenfield/

Продакт-менеджмент в книжках: данні, інсайти, кастомер девелопмент.

Продакт-менеджмент в реальному житті:

Абсолютно реальна історя - до нас нещодавно долучився розробник. Через якийсь час, він зустрівся на пиво з другом, а мама друга працює у нас на платформі репетитором.

Такого чесного фідбеку з такою кількістю матюків ми ще не отримували. Але це був класний момент - ось вони, ті живі люди, які нами користуються

Не знаю, як ви там вайбкодите всі ці продукти, але я особисто шукаю нам в команду ще одного фул-стек розробника.

Якщо ви хочете працювати над продуктом, який з великою вірогідністю знають ваші сусіди з дітьми, то подавайтесь.

https://jobs.dou.ua/companies/mathema/vacancies/335869/

Наступного тижня виступаю на WAWTech у Варшаві (конференція від DOU).

Дуже радий буду побачити купу українських tech-друзів. Якщо ви хочете випити кави, то напишіть мені.

Я особисто буду брати участь у двох подіях:

- 16 грудня будемо робити панель з хлопцями Skelar та Netflix про те, як експерти стають підприємцями.

- 17 грудня буду виступати з темою про те, як робити погані рішення як Product Manager в залежності від стейджу компанії.

Основна тема - це те, що більшість ПМів розумні, досвідчені та мають хороші наміри, але вони фейлять через те, що приймають правильні рішення, але у неправильних середовищах.

Квитки ще продаються тут: https://wawtech.io/

Минулий тиждень у Варшаві був скажений.

Мав два виступи на конференції від ДОУ, де зустрів всю київську tech-еміграцію.

ДОУ великі молодці, що змогли зібрати 3000 людей і дали можливість нам попліткувати.

Мав багато запитів на контент презентації How to make bad decisions as a PM, на яку, неочікувано, зібрався повний зал і деякі люди сказали, що це була одна з найкорисніших презентацій за два дні.

Тому в наступні дні:

1. Або просто викладу слайди
2. Або зробимо короткий після новорічний мітап і зберемо трохи на благодійність
3. Або все відразу

P.S. Згадав, що пообіцяв ДОУ статтю, тому чекайте :)

Всім щасливого Різдва!

Минулого року я запостив оцю нотатку про книги, які мені найбільше сподобалися того року.

Вона отримала купу переглядів, тому повторюю традицію.

Ось те, що сподобалось в 2025:

- «Wool» від Hugh Howey (трилогія) - якщо ви дивилися Silo на Apple TV і сподобалося, то ви заціните. Постапокаоіпсис в якому все людство живе в бункері, а потім виявляється, що бункерів більше, ніж 1.

- «The Dark Forest» від Лю Ци Синь (друга книга з трилогії «Задача трьох тіл») - дуже крута книга, після якої легко повірити в теорії змови довжиною в декілька поколінь. Прочитав давно, але перечитував цього року.

- «Trading Game» від Gary Stevenson. Була однією з найпопулярніших книжок в Британії минулого року. Переважно про економічну нерівність.

А вам що зайшло?

Минулого року ми провели 574 011 уроків математики для дітей!

Це 65 років безперервної математики 24/7.

Марія Павлівна, мій вчитель математики в черкаському фізмат ліцеї, мала б мною пишатися.

Дуже цікава стаття про те, як LLM-ки змінюють маркетплейси.

Якщо коротко, то якщо ваш саплай дуже просто агрегувати, і ви додатково їм не керуєте, то ваш бізнес з високою вірогідністю з’їдять LLMки (агрегатори квитків, агрегатори рев’ю).

Якщо ваш саплай складно збирати, ви сильно їм керуєте і він має відповідати певним стандартам платформи, то високою вірогідністю LLM-ки стануть для вас аквізішн каналом.

Це все не я придумав, а розумні люди тут: https://www.danhock.co/p/llms-vs-marketplaces

Вітаю всіх колишніх колег з Preply!

https://techcrunch.com/2026/01/21/language-learning-marketplace-preplys-unicorn-status-embodies-ukrainian-resilience/