Нащо той рісьорч 🤔

Люди, ви неймовірні! ❤️ Я навіть не знаю, як висловити всю свою вдячність за вашу включеність і допомогу. Ви донатите, поширюєте збір, ділитеся контактами, допомагаєте з пошуком і придбанням машини, пропонуєте свою допомогу. І ще купа всього, що я навіть не встигаю перелічувати. За три дні ми з вами зібрали 100 000 гривень! 🔥 Це дуже потужно. І я неймовірно вдячна кожному й кожній, хто долучився. Окремо хочу подякувати за те, що ви не просто переказуєте гроші, а включаєтеся, шукаєте рішення, знайомите з потрібними людьми й допомагаєте рухатися до мети. Ми продовжуємо збирати! Тому, якщо ви ще не долучилися, буду дуже вдячна за будь-який донат або поширення. 🔗Посилання на Банку https://send.monobank.ua/jar/6rHE3QRKnk 💳Номер картки Банки 4874 1000 3369 8922 І ще я останніми днями трохи випала з комунікації. Якщо я комусь щось обіцяла, мала надіслати чи відповісти й загубилася, будь ласка, нагадайте мені в особистих повідомленнях або в коментарях. Усе понадсилаю і з усіма вийду на зв’язок. Ну і, можливо, зовсім не в тему, але ось вам трошки моєї дофамінової малечі. 🥰 Вона неймовірна, заряджає мене енергією і дає мотивацію рухатися далі. Обіймаю вас усіх! Дякую за те, що ви поруч ❤️

Я на деякий час зупиняю всю свою активність з лекціями, воркшопами та іншими навчальними форматами. Зараз у мене просто немає ресурсу робити це так якісно, як я хочу і як звикла. Тому беру паузу. Маю до вас прохання про допомогу. На цих вихідних FPV-дрон прилетів в автівку мого чоловіка. Він цілий. Автівка, на жаль, ні. А нова потрібна достатньо терміново, щоб далі робити роботу в прекрасному місті Краматорськ. Зараз ми шукаємо машину орієнтовно в бюджеті $5 000. Половину суми ми маємо і закриваємо самі. На другу половину прошу допомогти зібрати. Також буду дуже вдячна за наводки на перевірених людей, які продають автівки для військових. Якщо ви особисто когось знаєте, купували через них або можете точно рекомендувати — напишіть мені, будь ласка. Зараз ми в пошуках, тому допоможе все: контакт, поширення цього допису або донат будь-якого розміру. 🔗Посилання на Банку https://send.monobank.ua/jar/6rHE3QRKnk 💳Номер картки Банки 4874 1000 3369 8922 Дякую всім, хто долучиться.

Сьогодні вперше тестую на живих людях нову розробку Discovery Buiro — карткову гру про CustDev-інтервʼю. Ідея проста. Ми зібрали типові ситуації з інтервʼю: хороші питання, погані питання, навідні формулювання, помилки інтервʼюера, моменти, де ніби все звучить нормально, але насправді даним уже не дуже можна довіряти. Гравці мають розібратися: працює / не працює / залежить. Хочеться навчити не просто «правильно ставити питання», а помічати помилки прямо в моменті. Бо прочитати The Mom Test — одне. А впізнати погане питання, коли ти сам щойно його поставив респонденту, — зовсім інше :) Сьогодні перевіряємо з спільнотою Marketium вже саму гру: чи зрозумілі картки, де люди сперечаються, де зависають і чи справді після гри починають краще бачити якість інтервʼю. Я в нетерпінні

Віддайте мені вашу проблему 🙂 Планую навчальний воркшоп з поведінкового дизайну по моделі Фогга. І не хочу тренуватися на абстрактних кейсах. Хочу взяти реальну задачу реальної компанії. Ту, де ви вже бачите поведінку, яку хотілося б змінити. 👉 Клієнти не повертаються. 👉 Співробітники не переходять на новий інструмент. 👉 Користувачі ігнорують корисну функцію. 👉 Люди починають процес і кидають його посередині. Або у вас є свій варіант, який давно хочеться розібрати. На воркшопі ми візьмемо цей кейс, розкладемо його через Fogg Behavior Model і будемо шукати, що саме заважає потрібній поведінці та якими інтервенціями на це можна вплинути. Тому зараз шукаю замовника, готового надати навчальний кейс. Якщо у вас такий є, пишіть мені в особисті @lena_polish. Розкажете, що болить, а я скажу, чи підійде ця задача для воркшопу.

А як ви проводите неділю? Я от збираю матеріали для статті

ESOMAR випустив дві дуже практичні шпаргалки про використання AI в дослідженнях. І я б обидві зберегла. Для контексту: ESOMAR — міжнародна професійна асоціація у сфері market, social та opinion research і data analytics. Їхній ICC/ESOMAR Code задає професійні стандарти для дослідників, агенцій, клієнтів та інших учасників дослідницького процесу. І зараз вони оновлюють ці правила під реальність, де AI вже всюди. Тому замість абстрактного «AI треба використовувати відповідально» ESOMAR зробив дві дуже чек-ліста питань. Одна — для тих, хто купує AI-дослідження. Друга — для тих, хто сам використовує AI всередині research-процесу. Якщо ви замовляєте AI-based research service, запитайте постачальника: 1) Який саме AI використовується в сервісі і для чого? 2) Хто надає, управляє та контролює AI-систему? 3) Які дані використовує AI-система і звідки вони походять? 4) Як буде здійснюватися доступ до наших даних, матеріалів і результатів, як довго вони зберігатимуться, чи будуть повторно використовуватися або застосовуватися для вдосконалення AI-систем? 5) Як ви доводите, що сервіс є валідним, надійним і придатним для конкретної задачі? 6) Як ви працюєте з упередженнями, галюцинаціями, синтетичними результатами та іншими проблемами якості? 7) Який професійний нагляд, перевірка та механізми ескалації закладені в процес? 8) Як ви захищаєте приватність, конфіденційність, безпеку, інтелектуальну власність і дані в різних країнах та юрисдикціях? 9) Як ви розкриваєте використання AI, синтетичних даних, синтетичних персон і обмеження методу? 10) Які докази, audit trail та контрактні зобов’язання ви можете надати? Мені особливо подобається №5. Покажіть, як ви перевіряли, що воно працює. У гайді ESOMAR пропонує просити validation report, quality metrics, результати parallel testing, testing protocol, опис обмежень. Для hallucinations та bias — окремі протоколи перевірки, error logs і навіть приклади вже виправлених помилок. А тепер друга шпаргалка. Якщо ви самі використовуєте AI в дослідженні, поставте собі ці питання: 1) Навіщо тут використовується AI і чи справді він підходить для мети цього дослідження? 2) На яких етапах дослідницького процесу буде використовуватися AI? 3) Хто відповідає за кожен випадок використання AI? 4) До яких даних, матеріалів і результатів AI матиме доступ, що використовуватиме, зберігатиме або створюватиме? 5) Чи достатні наявні дозволи, правові підстави та контрактні умови для такого використання? 6) Чи будуть дослідницькі дані або результати використовуватися для розробки чи вдосконалення AI-систем? 7) Що про використання AI буде повідомлено респондентам, клієнтам та іншим стейкхолдерам? 8) Як будуть управлятися ризики для приватності, конфіденційності, безпеки та повторної ідентифікації людей? 9) Як результати роботи AI перевірятимуться на якість, справедливість та придатність для поставленої задачі? 10) Як використання AI буде документуватися, переглядатися, розкриватися та виправлятися у випадку помилок? І от ця рамка мені дуже близька. Це вже професійна розмова про AI в research. Якщо хочете першоджерела - коментуйте, поділюсь

Цікавий last call, але хто хотів побачитись (спробувати гру про кастдеви та обійнятися), то можна залетіти в офлайн зустріч сьогодні 🧍‍♀️ Неформальна зустріч комʼюніті діджитал-спеціалістів у Києві Тема цього разу — CustDev: які помилки ми часто допускаємо (і все навколо цього 🤪) Запрошена гостя: Лєна Поліщук (@Lena_Polish) 🎲 після нетворкінгу — тематичний Аліас від Маркетиуму (про маркетинг та менеджмент). Формат: круглий стіл, дискусія + гра 📍Dom10 на Подолі, -1 поверх ⏰ 18:30 Вартість участі - 500 грн. Реєстрація

Чекаємо і от-от починаємо PS: лінка в пошті

Синтетичні юзери: • які бувають? • на чому побудовані? • для чого їх застосовувати і які є нюанси? Завтра про це поговоримо. Запис буде Бронювати участь тут - https://secure.wayforpay.com/payment/sb5833f1e54fd 📅 16 вересня 2026, 19:00 💻 Онлайн Для читачів каналу є промокод на -20%: K4ZP8WQM

MeasuringU зібрали literature review досліджень AI-модераторів за 2024–2026 роки. Що вже виходить добре ☑ Триматися сценарію. AI стабільно проходить гайд, ставить заплановані питання, перефразовує відповіді. ☑ Не ставити навідні питання. В окремих дослідженнях AI робив це навіть рідше за людей. ☑ Масштабувати інтервʼю. Уже є дослідження з 300–400 AI-модерованими інтервʼю. Для людської команди це зовсім інший бюджет і тривалість поля. ☑ Проводити структуровані usability / think-aloud сесії. У контрольованому експерименті респонденти говорили з AI приблизно стільки ж, скільки з людиною. Що поки виходить погано ❌ Розуміти, коли треба копнути. В одному з досліджень 88% зафіксованих порушень AI-модератора були ситуаціями, коли він не поставив follow-up після несподіваної або незрозумілої відповіді. ❌ Розуміти, коли вже досить. Деякі моделі, навпаки, продовжують probing після достатньо повної відповіді. ❌ Відходити від гайду в правильний момент. AI добре виконує сценарій. Значно складніше йому помітити: «О, ось тут зʼявилося щось важливіше за моє наступне заплановане питання». ❌ Давати стабільну якість. Різні LLM на одному завданні поводяться по-різному. Результат змінюється навіть залежно від prompt, persona та probing strategy. ❌ Підходити всім респондентам. Результати тут суперечливі. В одних дослідженнях люди віддавали перевагу AI, в інших людині. В одному дослідженні 49% із 1 077 учасників узагалі не хотіли взаємодіяти з virtual interviewer. А що з якістю самих результатів інтервʼю? Ось тут найцікавіше. З глибиною відповідей усе менш однозначно. Cuevas et al. (2025) не отримали практично значущої переваги AI у richness відповідей, хоча AI краще робив follow-up. Kuric et al. (2025), навпаки, отримали гірші результати AI-модератора порівняно із заздалегідь прописаними follow-up questions. Тобто доказів, що AI систематично отримує глибші або поверховіші відповіді, поки немає. Ми поки майже не знаємо, чи однакові дослідницькі результати ми отримаємо після цих інтервʼю. Знайдені потреби, барʼєри, мотиви, неочікувані теми, інсайти та продуктові opportunities. Таких прямих порівнянь AI vs сильний професійний дослідник поки немає. Повний literature review MeasuringU: Effectiveness of AI Moderators: A Literature Review PS: Шукає клієнта на АІ можероване дослідження (дуже спокуслива ціна трохи вища собівартості)

Ми з Аліною Безчотніковою людимо пообговорювати розвиток технологій та їх тестуємо. От вирішили поділитись нашими знаннями та досвідом тестів та використання. Онлайн-лекція «Синтетичні користувачі: що це, де вони працюють і що з цим робити» 16 вересня | 19:00 | онлайн Будемо розбиратися: що саме ми отримуємо від synthetic users, яким даним можна довіряти, а яким ні і чому. Поговоримо про: — які типи синтетичних користувачів уже існують і чим вони відрізняються; — що відбувається з інтерв’ю та опитуваннями, коли замість людей відповідає модель; — чому правдоподібна відповідь ще не означає валідні дані; — де «усереднені» відповіді моделі можуть приховати саме те, заради чого ми й проводимо дослідження; — як оцінювати AI-інструмент перед покупкою і які питання ставити вендору; — як говорити про ризики synthetic users із продактами та менеджментом не мовою «це методологічно неправильно», а мовою рішень і вартості помилки. Спікерки: Лена Поліщук — засновниця DIP School та Discovery Buiro. ESOMAR Certified Researcher. Аліна Безчотнікова — Principal UX Designer в Aize та засновниця decision intelligence студії RDI. PhD із гейміфікації, UX Certified by Nielsen Norman Group. 📅 16 вересня 2026, 19:00 💻 Онлайн 🎥 Буде запис Для читачік каналу є промокод на -20%: K4ZP8WQM Реєстрація та деталі за лінкою

Курс «AI в дослідженнях» - максимальний sold out. І йде тихенька боротьба за останнє вільне місце. Ну точніше намагання збільшити кількість місць. PS: А знали б ви які круті учасники прийшли навчатися

Ще з весни в мене лежить один дуже класний матеріал, до якого нарешті дійшли руки. Це аналіз понад 100 глибинних інтервʼю та структура реальних помилок, яких припускалися інтервʼюери під час їх проведення. І я вирішила перетворити це на навчальну гру. Мета - допомогти людям краще проводити глибинні інтервʼю не через черговий список «10 правил хорошого інтервʼюера», а через розбір реальної поведінки. І мені потрібні 2-3 бета-тестери. Хто хоче потестити - маякніть у коментарях 👇 P.S. На курс «ШІ в дослідженнях» залишилося два місця.

Сьогодні останній день, коли на вересневу практику «Штучний інтелект у дослідженнях» можна потрапити за 8 000 грн (можна в розтермінування га 3 місяці). Завтра ціна буде 12 000 грн. Тож якщо ви дивилися, відкладали, зберігали собі посилання «на потім» — це те саме «потім» :) У вересні працюємо 12 та 26 вересня. Це саме практика. Будемо не слухати, як AI колись змінить роботу дослідника, а сідати й працювати руками: використовувати ШІ в реальних дослідницьких задачах, збирати власні воркфлоу і вчитися отримувати результат, на який можна спертися. До кінця сьогодні — 8 000 грн. З 1 вересня — 12 000 грн. [https://dip.today/ai-for-research-2]

Хочу поділитися гайдом з конкурентного аналізу від Дениса Довгополого. Денис — величина в українській стартап-індустрії. І мені дуже пощастило свого часу в нього повчитися на програмі зі створення стартапів. А тепер Денис взяв і систематизував свій підхід до конкурентного аналізу в одному гайді. І він неймовірний. Як Денис, так і гайд :) Це дуже практична робота про те, як саме робити конкурентний аналіз, куди дивитися, що збирати і як із цього всього отримувати щось корисне для власних рішень. Люблю такі матеріали. Коли людина багато років щось робить руками, накопичує власний спосіб мислення, а потім сідає і розкладає його так, щоб цим могли користуватися інші. Раджу прочитати. А ще краще — забрати собі й використовувати в роботі.

Слайд з лекції, що буде вже сьогодні о 19:00 Реєстрація https://secure.wayforpay.com/payment/lecture26