Product Management & AI
前往频道在 Telegram
Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic, YO: @mirvla (c-f 𓇶 Meteoagent.com). SATOR AREPO TE8ET OPERA ROTAS Каналы для продактов: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky
显示更多📈 Telegram 频道 Product Management & AI 的分析概览
频道 Product Management & AI (@ruspm) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 25 203 名订阅者，在 营销与公关 类别中位列第 395，并在 俄罗斯 地区排名第 25 716 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 25 203 名订阅者。
根据 18 九月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -45，过去 24 小时变化为 2，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 23.74%。内容发布后 24 小时内通常能获得 12.46% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 5 983 次浏览，首日通常累积 3 140 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 фича, фичи, продакт, продакта, контекст 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Product Management & AI Occultism, Philosophy & Logic, YO: @mirvla (c-f 𓇶 Meteoagent.com).
SATOR
AREPO
TE8ET
OPERA
ROTAS
Каналы для продактов: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky”
凭借高频更新（最新数据采集于 19 九月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 营销与公关 类别中的关键影响点。
25 203
订阅者
+224 小时
-57 天
-4530 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+80
在0个频道中
八月 '26
+109
在0个频道中
Get PRO
七月 '26
+102
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+95
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+92
在2个频道中
Get PRO
四月 '26
+118
在1个频道中
Get PRO
三月 '26
+88
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+135
在1个频道中
Get PRO
一月 '26
+114
在4个频道中
Get PRO
十二月 '25
+95
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+141
在5个频道中
Get PRO
十月 '25
+182
在3个频道中
Get PRO
九月 '25
+164
在7个频道中
Get PRO
八月 '25
+236
在4个频道中
Get PRO
七月 '25
+271
在6个频道中
Get PRO
六月 '25
+215
在6个频道中
Get PRO
五月 '25
+211
在3个频道中
Get PRO
四月 '25
+442
在10个频道中
Get PRO
三月 '25
+400
在2个频道中
Get PRO
二月 '25
+333
在7个频道中
Get PRO
一月 '25
+175
在2个频道中
Get PRO
十二月 '24
+196
在4个频道中
Get PRO
十一月 '24
+141
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+234
在4个频道中
Get PRO
九月 '24
+307
在5个频道中
Get PRO
八月 '24
+368
在4个频道中
Get PRO
七月 '24
+189
在6个频道中
Get PRO
六月 '24
+258
在6个频道中
Get PRO
五月 '24
+400
在6个频道中
Get PRO
四月 '24
+471
在10个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 627
在11个频道中
Get PRO
二月 '24
+479
在6个频道中
Get PRO
一月 '24
+325
在6个频道中
Get PRO
十二月 '23
+312
在2个频道中
Get PRO
十一月 '23
+353
在7个频道中
Get PRO
十月 '23
+488
在5个频道中
Get PRO
九月 '23
+328
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+642
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+491
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+780
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+647
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+207
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+529
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+523
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+742
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+605
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+402
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+466
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+357
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+391
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+255
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+525
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+321
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+1 056
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+538
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+244
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+409
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+285
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+275
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+332
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+385
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+270
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+325
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+605
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+189
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+242
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+470
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+317
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+289
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+13 596
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 19 九月 | 0 | |||
| 18 九月 | +2 | |||
| 17 九月 | +5 | |||
| 16 九月 | +3 | |||
| 15 九月 | +5 | |||
| 14 九月 | +5 | |||
| 13 九月 | +2 | |||
| 12 九月 | +3 | |||
| 11 九月 | +6 | |||
| 10 九月 | +9 | |||
| 09 九月 | +3 | |||
| 08 九月 | +5 | |||
| 07 九月 | +8 | |||
| 06 九月 | +1 | |||
| 05 九月 | 0 | |||
| 04 九月 | +3 | |||
| 03 九月 | +3 | |||
| 02 九月 | +8 | |||
| 01 九月 | +9 |
频道帖子
Не так давно состоялся deep tech night на котором выступил Андрей Попов, лидер трека AI-продуктивности разработки и который поделился текущим статусом ИИ-трансформации Яндекса, а также своими наблюдениями и ожиданиями от неё.
Из интересного:
– все инженерные роли сливаются в одну роль AI-лид в которой один человек становится лидером команды ИИ-агентов (заимствуя скиллы у продактов, сейлзов, эйчаров и других смежных айти-профессий и ускоряя их слияние в одну);
– ИИ становится навыком, которому вначале нужно обучать перед тем, как вкладываться в ИИ-adoption;
– узкие агенты перестают иметь смысл, потому что качество общих агентов позволяет справляться и с узкими задачами;
–– одна из ключевых метрик для ИИ — экономия времени (сравнивают тех, кто использует ИИ, с теми, кто его не использует, но у метрики возникла проблема: тех, кто не использует ИИ, уже очень мало). Регулярно ИИ используют 73% разработчиков Яндекса, а с его помощью создается уже больше половины нового кода. Цель компании — выйти на 75³ к концу 2026 года: не менее 75% разработчиков с помощью ИИ будут делать 75% изменений и генерировать в них не менее 75% кода.
– более существенная проблема – инфра, которую годами строили под людей и которой нужно время, чтобы перестроиться под ИИ.
Не использовать ИИ в Яндексе сейчас – практически аномалия. Мы автоматизируем любую рутину и используем ИИ-агентов как для разработки новых фичей, так и для улучшения текущих
| 2 |  ИИ-агент может быть у каждого, а создать персонального помощника можно без настройки серверов, моделей и фреймворков
Недавно Cloud.ru запустил Agents Space — пространство, где вы легко можете запустить ИИ-агента. Вся работа идёт в удобном чате, и вы можете подключить к нему сервисы для разработки, электронную почту, календарь и облачное хранилище.
Внутри сервиса уже есть готовые агенты, среди которых OpenClaw, NemoClaw и ГигаАгент. А ещё можно создать собственного под конкретные задачи.
➡️ Создать личного ИИ-агента тут | 3 404 |
| 3 |  Фидбек – продуктовая валюта, которая подвержена инфляции и обесцениванию, а задержка между фидбеком и последующей реакцией и действиями на него является процентом по кредиту доверия и лояльности от пользователей.
Спрошенный и проигнорированный фидбэк хуже, чем не спрошенный (древняя мудрость китайских продактов)
Фидбек бывает двух типов: «решить сейчас» и «зафиксировать паттерн», и по своей сути они являются частью и продолжением друг друга.
Мгновенный ответ на фидбек – это защитная реакция мозга и отговорка, бери минимум два дня между сообщением и требуемой реакцией вместо быстрого «услышал/согласен/не согласен».
Тот, кто просит фидбэк, заранее определяет вопросом, какая область правды допустима. Тот кто отвечает на вопрос ограничен в ответе своей возможностью уйти от риска его оценки и зоны комфорта.
Стандарт работы с фидбеком: 1) факт (что видел?), 2) подтверждение (это так?), 3) гипотеза (что это может значить 3 варианта).
Интервью с довольными юзерами бес-по-лез-ны, они лишь тешат эго
Ушедшие юзеры – вот чистейший фидбэк, свободный от искажения присутствия чего-либо кроме отказа.
Внутренний фидбэк команды предшествует пользовательскому. Самый правдивый фидбек формирует саппорт, чувствующий фичи заранее и оказывающийся правым в 99% случаев. Любите и цените саппорт.
Запроса фидбэка в контексте 1 фичи/механики внутри определённого этапа user journey /CJM в 10 раз эффективнее, чем общие вопросы. Вот так странно этовсё работает.
Для КАЖДОГО фидбека в базе должна быть сделана запись через Х времени: изменилось: да/ нет, как именно, почему.
Ротируйте инициацию фидбека. Разнообразие а)каналов и б)контекста(!) сбора фидбэка должно соответствовать разнообразию сбоев Системы.
Фидбек о самой обратной связи свят
Пользователь учится у продукта быстрее, чем его команда
Система развивается способностью учиться на ошибках
Пользователь это Система
Молчание – тоже фидбек. Тишина трёх видов. Осмысливайте друг друга, впитывайте Суть.
Истинная благодарность за фидбек приходит после изменений 🙏 | 3 676 |
| 4 |  Приглашаем на Fintech Product Meetup — бесплатный митап ЮMoney для всех, кто работает с продуктом ❤️
✅16 сентября, среда, 19:00 (мск) — смотрите трансляцию.
Вот о чём будут доклады:
🟣AI, переведи нормально. Как мы переводили свои интерфейсы на китайский язык так, чтобы не получилось «Телефон псу под хвост два ядра».
🟣— Завтра посчитаешь? — Уже
Чтобы продакты не теряли темп, а аналитики не тонули в однотипной рутине, в 2ГИС есть команда AI-агентов. С ними продакт по запросу получает числа, графики и выгрузки за минуты. Расскажем, как мы автоматизируем процесс, учимся доверять цифре от AI и какие грабли собрали по пути.
🟣Как мы внедряли ИИ в поддержку ЮKassa. Почему одного RAG не достаточно? Поделимся нашими инструментами, подходами и опытом внедрения ИИ в поддержку ЮKassa. А ещё покажем, как мы видим будущее автоматизации поддержки через ИИ: от copilot-менеджера до агентных сценариев.
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Fintech Product Meetup👈 | 4 373 |
| 5 |  За пару дней уже дважды консультировал разных ребят с их продуктами по учёту личных финансов. Ошибки продактов/продуктов в финтехе личных денег схожи, некоторые мысли и наблюдения:
– Чем у́же, тем хуже. Идти в финтех с узкой моделью и позиционированием странно по множеству причин, главная из которых – зачем и почему, когда деньги есть у 100%?
– 80% людей не хотят учитывать личные финансы, потому что это сложно, долго, муторно и им лень. Оставшиеся 19% кто готовы и способны это делать, делают это и без апп. У 1% есть финансовые консультанты и бухгалтера.
– Бенчмарк отказов: 80% отваливаются на второй день, на вторую неделю, на второй месяц. Все кто прошли этот период отваливаются далее по другой причине: человек смог определить для себя свою личную финасовую культуру-привычку, встроить её в жизнь и апп ему больше не нужен.
– Потому что красивая аналитика, прогнозы и "ИИ-помощь" в накоплении по конвертам и любым другим пропорциям вне банковского приложения ломается в офлайне об спонтанные или непредвиденные расходы.
Получаем сломанный CJM в офлайне не по вине аппы, но именно это является причиной отказа от использования аппы, потому что юзер задает себе вопрос: "смысл тратить время/силы/нервы (и платить за это ежемесячно) и вести учёт в аппе, когда в жизни всё по-другому?".
– На второй консультации после утверждения "наш апп снимает стресс" осознал, что все аппы личных финансов этот стресс... только усиливают.
Потому что любые накопления в условиях фикс зарплаты это всегда "отказался от чего-то и отложил по максимуму сколько смог" (читай - отказался от привычки). И нет ничего больнее отказа от привычки, потому что когда мозг лишают прежнего "удовольствия" он стрессует.
Не говоря уже о том, что когда человек каждый день/неделю/месяц видит и считает свой низкий доход в аппе и его подтверждение (а именно так он к нему относится, потому что он не может позволить себе что-либо сейчас ПЛЮС экономит на себе и своих привычках), то это бьёт по мозгу в два раза сильнее.
И если смотреть на решение боли "мы помогаем копить на Х", то 80% людей проще/быстрее/приятнее взять кредит через банк. Готово – объект желания уже в доставке, центр удовольствия получает эндорфины, мозг расслаблен.
– Поэтому главный конкуренты всех апп для личных накоплений это по-прежнему банки.
Первые являются не только первоисточником всех данных, которыми аппы личных финансов просто по-разному жонглируют, но и инструментом для операций с ними: от округлений сдачи и прочих счётов (более удачная попытка встроиться в CJM юзера) до тех самых кредитов (самая удачная попытка). И даже они подвержены рискам непредвиденных расходов, потому что
пока на счёту юзера есть деньги, они могут быть и будут потрачены
И в этом очень глубокий продуктовый инсайт 👆
– Главная причина провала всех апп для учёта личных финансов: отсутствие Ценности.
№1. Ценность
№2. Ценность
№3. Ценность
– А главная пользовательская боль 80% в том, что цены высокие, а зарплаты низкие. На первом месте проблема в дорогой стоимости современной жизни как таковой и лишь после за ней тянется низкая финансовая культура (ваш КО). Как это обычно случается, продакты придумали, убедили себя и снова решают немного не ту проблему.
P.S. Банки не торопятся идти в ИИ по двум причинам:
1) банки не хотят светить наши свои(!) данные в чужой ИИ, поэтому они медленно экспериментируют со своими модельками.
2) ИИ ничего не решает и ничем не полезно для клиента, потому что это: а) не вписывается в саму природу и цели банка (зачем банку финансово грамотные юзеры, им нужно брать кредиты);
И ИИ её не решит, ибоьИИ особо нового ничего и не откроет, это все можно и в экселе обсчитывать на уровне формул;
А проблему способен решить только сам человек, пересмотрев все свои психологические и социальные привычки в комплексе (окружение, стиль жизни, мировоззрение, социальные стимулы/одобрения/гонки и прочее). И это самое сложное и невозможное.
Кто сможет пересобрать пользователя на таком уровне, тот завладеет сердцами. А пока что, банки владеют нашими карманами. | 4 137 |
| 6 |  Понедельник 2.0 | 2 765 |
| 7 |  "В понедельник" | 4 537 |
| 8 |  Как встроить ИИ-агентов в работу команды и управлять ими в одной системе
Если вы уже умеете писать запросы ИИ, анализируете с ИИ данные и документе, настало время превратить ИИ в полноценного участника команды.
TeamStorm проводят бесплатный вебинар, на котором покажут, как встроить ИИ-агентов в рабочие процессы компании без потери качества и контроля и расскажут о собственных подходах при работе с ИИ, которые они используют внутри своей команды:
В программе вебинара:
– как ставить ИИ-агентам задачи и передавать им контекст;
– как распределять работу между людьми и агентами;
– как контролировать выполнение задач и результаты без ручного контроля каждого шага;
– агенты в рабочих процессах TeamStorm.
Онлайн, 17 сентября в 16:00 (мск)
👉 Бесплатное участие
Или рега через Telegram-бота | 4 764 |
| 9 |  Не сужай идею продукта и её ЦА на старте (чтобы потом не расширять их при пивоте)
Начинаешь сужать их на стадии идеи и вот ты попался в самую опасную и коварную продуктовую ловушку даже не успев начать продукт!
Как это обычно звучит вначале:
Узкая проблема = "одна ясная проблема, щас быстренько затестим".
Узкая ЦА = "чёткий портрет и мы точно знаем для кого это".
Узкое решение = "мы делаем специализировнный узкий тул для Х, юху".
Узкое позиционирование = "легче объяснить, кто надо тот точно поймёт".
Узкий рынок = "нам хватит даже этого когда мы станем №1".
И если рассматривать всё это по отдельности (как это обычно происходит в командах), то всё звучит красиво и правильно. Но если соединить всё вместе и перечитать, то всё получается... иначе.
Как это всегда звучит в конце:
↓ Если ЦА узкая, то и проблема, которую видно только у этой ЦА узкая.
↓ Узкая проблема рождает узкое решение (продукт заточен ровно под один кейс).
↓ Узкий продукт нечем больше объяснить рынку, кроме этого кейса, отсюда узкое позиционирование.
↓ А узкое позиционирование обратно сужает ЦА: приходят только те, кто себя узнал в одном предложении на главной.
→ В итоге, все пять "полезных" сужений тянут всё в одну сторону и накапливаются, а не компенсируют друг друга.
Готово! Заложили продукт не с расширяющися потенциалом, а схлопывающим его самого в себя, чтобы через Х времени, придти к тому, что "хм, что-то цифры маленькие, ЧЕГО-ТО не хватает". Чего? Всего!
Коварство же её в том, что сужение всегда нам кажется чем-то правильным и полезным: мы фокусируемся на чем-то одном, думаем только об этом, но, фактически, сужая проблему/ЦА/решение на старте, мы своими же руками (мозгом)...
сужаем области видения и своего мышления на самом первом этапе, именно тогда, когда нужны перспективы и масштабы!
(Это всё та же шутка человеческого мозга, которому подсознательно энергоэффективнее думать о маленьких проблемах/задачах/сроках/масштабах, просто потому что это тратит меньше сил и энергии)
Чо делать:
– Используй диапазоны вместо точек для ЦА/проблему/рынка, осознанно задавая их не координатой, а интервалом с явными границами и пояснением, какая грань узкого выбора может быть условна и временна, а какая постоянна.
Структурная граница = то, что не меняется при масштабировании. Условная граница = то, что и почему было удобно в момент времени (на старте).
– Определяй свой потолок раньше старта. Рынок всегда показывает потолок. Увидь свой потолок до того, как ты в него упрёшься и найди верхнюю границу рынка/аудитории до того, как построишь продукт под нижнюю.
– Разнеси уровни явно. Проблема, ЦА, решение, позиционирование, рынок – это 5 разных осей. Пиши их отдельно и проверяй общее, а не по отдельности.
– Продукт – это язык, а не сценарий-кейс и он должен уметь объяснить себя за пределами первого сценария использования, иначе любое позиционирование запрёт его в этот один единственный сценарий. "Узкая ЦА" переформулируй как "какая часть этой проблемы касается (не) только этих людей".
Фокус = про порядок действий сейчас.
Границы = про то, что вообще возможно после
– Смотри на Всё с рынка, а не со своей колокольни своего решения.
🙅♂️ "какую проблему мы решаем"
💁♂️ "какое пространство проблем существует, и какую часть мы закрываем первой/второй/последующими версиями продукта"
– Проверяй позиционирование на "кто узнал себя, а кто мог бы, но не понял".
Не строй себе с продуктом клетку и рамки вначале, из которых сам же будешь искать выход после, а если строишь, то пиши сценарий выхода из неё заранее.
Если сможешь описать, как продукт будет расширяться, до того как его сузил, то это сужение осознанное и правильное. Если нет, то что-то точно ты делаешь не так. | 4 871 |
| 10 |  ProductSense 2026 открыл контринтуитивный тезис: автономия команды — не всегда признак зрелости продукта
То, что работает для стабильного зрелого продукта, может замедлять команду в период трансформации. С этим тезисом выступил Евгений Васильев, директор по продукту ВКонтакте, VK Видео и VK Музыки.
Когда реализуешь большие изменения, стандартной цепочки эскалаций недостаточно. Чтобы сохранять качество и скорость поставки, уровень вовлечения C-level в регулярную работу заметно повышается: появляются дополнительные точки синхронизации с продуктовой командой, CPO может подключаться к discovery, разбору ключевых развилок, принятию решений и выбору тактики движения. Это помогает не терять общий контекст и не растягивать согласования.
Что из этого следует для продакта:
— не пытаться решать любую задачу самостоятельно;
— вовремя определить масштаб решения;
— подготовить варианты с последствиями и собственной рекомендацией;
— вынести стратегическую развилку на нужный уровень;
— после принятия решения отвечать за реализацию и результат.
Ещё одна интересная мысль — работа в разных продуктовых культурах и типах управления даёт продакту разный рост. Сильную операционную базу можно получить, работая в рамках зрелой структуры, а трансформационные треки могут ускорить профессиональный рост: продакт работает с решениями большего масштаба, получает более плотную обратную связь и учится действовать при неполных данных. | 5 026 |
| 11 |  Что я хотел бы знать как продакт 20 лет назад:
0. Продукт имеет Дух. Дух – То, что юзер ощущает в Сути Формы Боли. Попытка решить боль сейчас – увидеть все попытки решить боль за сотни лет до нас.
Формы меняются, суть Боли остаётся
0. Отказывайся принимать всё в данность. Мысли парадоксами и инверсией, переворачивай иерархии. Противоречь от сердца, это часть Пути.
0. В начале информация важнее видения, после Видение важнее. Верь в свет, что освещает. Думай «почему это должно случиться?»
0. Философия – секретный навык-инструмент. Разум = логика и философия, Интуиция = Глаза и Сердце. Используй принципы, накладывай модели из наук в продукт.
Чувствуй то, что видишь; знай то, что чувствуешь; видь то, что знаешь. Продукт отточен ясностью сознания
0. Слова-мысли – фильтр и рамки. Сжимай механики/слова/идеи/фичи в строки, дефис внутри как связка мыслей-образов и фич.
Всё – логика абстракций
Двусмысленность = единый смысл
"Случайность" – Главный-Ключ
0. Фичи – цикл самосинтеза продукта. Утилитарность и единство – главный фильтр идей и фич. Веди фичу к контексту целей-состояний через диалог.
Ограничений нет
0. Держи себя с командой в мягкой и свободной Тишине, в ней слышно больше, чем из новостей от рынка. Хранение и накопление времени-внимания-сил – самый дорогой актив.
0. Будь безупречен и провокативно прям с собой во всём, особенно в словах и действиях-ошибках. Инсайт-урок во всём. Глубокий выдох отражён в глубокой перспективе.
0. Продукт должен создавать тебя.
0. Успех лишь в правильном влиянии на мир. | 5 413 |
| 12 |  Августовский дайджест краток летом
– Йогачара прод(у/а)кта
– Никто не понимает как делать продукты
– Универсальный примитив в продуктах
– 80 продуктовых стратегий
– Парадокс продукта
– Религия скорости
– PoDPR приоритизация
– Ошибка измерения продукта
– Метрики Систем (система метрик?)
– Команда смысла
– CPO vs CTO
– (Не) всё зависит от тебя
– Как развивать свой вкус
– Самые важные социальные скиллы
– Как не разучиться думать (с ИИ)
– Кто ясно мыслит – ясно излагает
– Первые Принципы Мышления
– Эмерджентность
– Тёмные искусства с ИИ
– Проектировать UI/UX с и без ИИ
– 5 качеств для дизайна ИИ-чатов
– 5 просто для хорошего дизайна
– 42 принципа дизайна ИИ⇄человек
– Принцип антитезиса
– Зачем по-настоящему нужны отчёты
– Как завершать задачи
– Современный продакт-менеджмент основан на поиске границы выносимости: что ещё можно сделать с пользователем, чтобы он продолжал использовать продукт, несмотря на недовольство (с) | 5 707 |
| 13 | ૐ.m4a | 5 582 |
| 14 | Как понять, что ИИ встроен в работу эффективно
HRD Яндекса Даша Золотухина собрала AI adoption guide на основе кейсов внутри компании и других бигтехов (например, Microsoft). Сейчас Яндекс вместе с AI-амбассадорами формирует для профессий свою «гигиену adoption»: базовый набор рабочих сценариев, которые реально могут усилить команды с учетом определенного пула навыков для конкретных специальностей.
Главный принцип: вместо общего «вам нужно больше пользоваться ИИ» у человека должен появиться понятный ответ на вопрос «что значит хорошо владеть ИИ именно в моей профессии?»
В гайде Даша рассказывает, с чего (точнее, с кого) начать адаптацию. Например, в командах появляются AI чемпионы, которые помогают с конкретными задачами, и это ускоряет adoption примерно вдвое. Вместо длинных курсов запустили ИИ спринты, где 60% времени работают руками над своей реальной задачей. Отдельно про метрики: считают не просто число запросов, а качество и скорость: важно оценивать не только активность, но и реальный результат.
Еще внутри рассказали про метрики в самой компании. Для разработчиков у компании есть конкретная цель 75/75/75, о которой я уже писал ранее: к концу 2026 года не менее 75% инженеров регулярно используют ИИ, ИИ участвует в 75% изменений кода и генерирует 75% кода в таких изменениях. По последним данным, первый показатель уже достиг 82%.
При этом переносить такую метрику на аналитиков, маркетологов и юристов пока не имеет смысла из-за отсутствия доли AI-кода, которую можно посчитать. Поэтому для non-dev профессий сейчас используют такую лестницу целей:
1) Usage (у всех настроенные агенты и подписка, weekly usage 100%)
2) Глубокий adoption (настроенная среда / агенты, скиллы под конкретные задачи, регулярные процессы)
3) Измеримый результат (оцифрованные артефакты работы, ИИ даёт эффект на скорость / качество / стоимость)
4) Решение бизнес-задач (переосмысление способа работы, заметный эффект на P&L)
Регулярно ИИ в компании используют около 47% сотрудников неразработческих профессий, ежедневно — 21%. Следующий этап — понять, какие сценарии и навыки нужны людям таких профессий и связать с измеримым эффектом от ИИ в конкретной работе. | 5 903 |
| 15 |  没有文字... | 6 071 |
| 16 |  Знать точное текущее состояние продукта и знать точное направление его движения – это взаимоисключающие акты проявления наблюдения и намерения
Продукт-Система работает на слое точности, о существовании которого до определённого момента никто обычно не задумывается. Чем плотнее зафиксирован скоуп, тем более узким становится видение и развитие. И наоборот. Решение – фиксировать Ничто.
– Природа ограничений в продукте помогает выходить за его пределы в области неопределённости и оттуда создавать Иной продукт. Неопределённость рынка растёт сама по себе.
Гипотезы и решения, выведенные благодаря бессознательному и Простейшей-Логике, часто предугадывают и задают предстоящее поведение и результат точнее, чем гора количественных данных, исследований и пользовтельских интервью.
Геометрия безмолвных мыслей – источник бесконечных Знаний
– Так, идея, попавшая в резонанс, усиливается, множится и обогащается энергией благодаря совпадению частоты, в которой каждый носитель-проводник усиливает и обогащает исходный сигнал.
Порог реакции пользователей пробивается качеством одного правильного решения, а не большим количеством слабых
– Каждое отклонённое решение продолжает существовать в пространстве и времени, накапливая свой потенциал, и может быть переиспользовано, достаточно перевернуть всю Систему в нужный момент и посмотреть на неё под другим углом.
Так ищут и находят то, что-было-есть-что-снова-будет
– Инструмент, установленный для измерения Системы, становится частью Системы в момент своей установки. Система, которую измеряют, застревает в состоянии измерения и не может перейти в следующее.
Аналитика, которая измеряет не сам объект интереса, а его косвенный, но регулярный отклик, способна дать более надёжную картину, чем прямое наблюдение, которое разрушает то, что оно же пытается зафиксировать.
– Команда и продукт, растущие числом людей без такого же роста в исправлении ошибок, масштабирует ошибки быстрее команды и продукта. Цель масштабирования квантов в том, чтобы ошибки не росли пропорционально с вами.
...Линии функций сходятся в точку | 6 189 |
| 17 |  Cloud.ru подготовили бесплатный гайд «ИИ на практике: от чата до агента» для тех, кто хочет перейти от простых запросов в чат к созданию собственного ИИ-агента.
Гайд подойдет менеджерам, маркетологам, аналитикам, предпринимателям, HR и всем, кто хочет понять ИИ без погружения в код:
▶️ИИ, LLM, RAG, MCP простыми словами
▶️как правильно писать промпты
▶️как собрать простого ИИ-агента без кода
▶️как передать ИИ рутину
▶️Бонус: инструкция по созданию ИИ-агента
📌 Гайд можно скачать бесплатно здесь | 5 921 |
| 18 |  7 слоёв агентных ИИ-Систем
Слой 0. Пространство действий
До любого триггера должна существовать граница того, что агенту разрешено делать, какие действия типизированы, а какие требуют подтверждения человека. Без этого слоя триггер будет запускать процессы, которые не будут знать своих пределов и будет выполнять их, пока ему не сообщат извне иное.
Слой 1. Триггер
Кто сделал запрос и куда передать результат. Маршрутизация описана и задана внутри уже определённых ранее границ в слое 0.
Слой 2. Оркестрация и состояние
Запрос разбивается на этапы, для каждого выбран метод из утверждённого набора правил и критериев, лимитов итераций, путей эскалации и критериев завершения.
Слой 3. Исполнение
Обращение к исходным данным. ИИ рассуждает и поясняет, а все вычисления делает отдельный процесс-код (не ИИ). Всё, что имеет заранее известный правильный ответ, исполняется детерминированно, один и тот же вход даёт один и тот же выход.
Слой 4. Доверенный контекст
80% успеха агента (и продакта с продуктом). Предметные знания и известные исключения извлекаются в момент, когда они нужны, с соблюдением принципа минимальных привилегий. Пропущенный слой 4 порождает галлюцинации.
Слой 5. Верификация
Эталонные наборы, воспроизводимые тесты, участие людей-экспертов, которые проверяют не правильность вычисления (это уже сделано на слое 3), а правильность РЕШЕНИЯ, принятого с контекстом из слоя 4.
Провал на слое 5 проверяет изменения со слоя 4. Тот же провал обязан перепроверять слой 3 (детерминизм тоже может отказать) и менять слой 2, ужесточая маршруты эскалации, если ошибка повторяется определённое число раз.
Слой 6. Среда выполнения
Среда выполнения – это то, что делает всю Систему независимой от того, какая именно модель приводит её в движение.
У каждого своя изолированная копия конфигурации модели (промпт, контекст, инструменты, лимиты), сквозной трейсинг (способность проследить весь путь одного запроса через все слои системы), панели мониторинга затрат и вся прочая инфраструктура не привязана к конкретному поставщику ИИ, а замена модели работает как смена строки в конфиге. Модели могут должны меняться, слои 0–6 остаются.
Агентность – это способность Системы менять собственное поведение по понятным и прогнозируемым сигналам | 6 141 |
| 19 |  Канье Уэст об управлении продуктами простыми словами | 6 266 |
| 20 |  Практический марафон по вкату в ИИ-агенты от @ai_grably: набор 2го потока
Учим отдавать операционку ИИ-агенту на практических задачах, проводим за ручку через всё сложное и показываем, как надо и как не надо
Из чего состоит марафон:
70% практики с корректировкой после первых шагов;
20% экспертной обратной связи каждый день в чате и на 3х живых разборах
5% теории + 5% в насмотренности от решений сокурсников
Бонус: родмап с версией агентной системы
3 недели, 3 раунда, 3 созвона-разбора каждую неделю, задания на 15-20 минут в будние, группа 30 человек, вылет с марафона при невыполнении для общей мотивации.
👉 Узнать подойдет ли марафон
Марафон построен Колей Шейко, СТО grably.tech, экспертом в области внедрения ИИ в процессы, продукты и корп. обучения сотрудников. | 6 355 |
