es
Feedback
Product Management & AI

Product Management & AI

Ir al canal en 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

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Product Management & AI

El canal Product Management & AI (@ruspm) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 25 230 suscriptores, ocupando la posición 394 en la categoría Marketing y relaciones públicas y el puesto 25 798 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 25 230 suscriptores.

Según los últimos datos del 31 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -15, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 21.13%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 12.08% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 330 visualizaciones. En el primer día suele acumular 3 047 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como фича, фичи, продакт, продакта, контекст.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 01 septiembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Marketing y relaciones públicas.

25 230
Suscriptores
-624 horas
-207 días
-1530 días
Atraer Suscriptores
septiembre '26
septiembre '26
+9
en 0 canales
agosto '26
+109
en 0 canales
Get PRO
julio '26
+102
en 0 canales
Get PRO
junio '26
+95
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+92
en 2 canales
Get PRO
abril '26
+118
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+88
en 2 canales
Get PRO
febrero '26
+135
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+114
en 4 canales
Get PRO
diciembre '25
+95
en 2 canales
Get PRO
noviembre '25
+141
en 5 canales
Get PRO
octubre '25
+182
en 3 canales
Get PRO
septiembre '25
+164
en 7 canales
Get PRO
agosto '25
+236
en 4 canales
Get PRO
julio '25
+271
en 6 canales
Get PRO
junio '25
+215
en 6 canales
Get PRO
mayo '25
+211
en 3 canales
Get PRO
abril '25
+442
en 10 canales
Get PRO
marzo '25
+400
en 2 canales
Get PRO
febrero '25
+333
en 7 canales
Get PRO
enero '25
+175
en 2 canales
Get PRO
diciembre '24
+196
en 4 canales
Get PRO
noviembre '24
+141
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+234
en 4 canales
Get PRO
septiembre '24
+307
en 5 canales
Get PRO
agosto '24
+368
en 4 canales
Get PRO
julio '24
+189
en 6 canales
Get PRO
junio '24
+258
en 6 canales
Get PRO
mayo '24
+400
en 6 canales
Get PRO
abril '24
+471
en 10 canales
Get PRO
marzo '24
+1 627
en 11 canales
Get PRO
febrero '24
+479
en 6 canales
Get PRO
enero '24
+325
en 6 canales
Get PRO
diciembre '23
+312
en 2 canales
Get PRO
noviembre '23
+353
en 7 canales
Get PRO
octubre '23
+488
en 5 canales
Get PRO
septiembre '23
+328
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+642
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+491
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+780
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+647
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+207
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+529
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+523
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+742
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+605
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+402
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+466
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+357
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+391
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+255
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+525
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+321
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+1 056
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+538
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+244
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+409
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+285
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+275
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+332
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+385
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+270
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+325
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+605
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+189
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+242
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+470
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+317
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+289
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+13 596
en 0 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
01 septiembre+9
Publicaciones del Canal
Практический марафон по вкату в ИИ-агенты от @ai_grably: набор 2го потока Учим отдавать операционку ИИ-агенту на практических
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.

2
Hugging Face был атакован ИИ: самая безумная история про ИИ 1) Внутри OpenAI возникли и прекратили существование три тайных «роя» ИИ. Каждый раз новое поколение агентов подхватывало дело там, где останавливалась предыдущая группа. 2) Первый рой создал секретный форум для общения ИИ друг с другом. Это первое «сообщество» буквально «заговорило себя до смерти»: спустя почти два месяца объем сообщений стал настолько огромным, что система рухнула. 3) Сотрудники OpenAI заметили сбой и устранили его, но даже не подозревали, что их собственное ПО превратилось в тайный чат для ИИ. 4) Три дня спустя возникло второе сообщество, которое с нуля воссоздало форум. Агенты пришли в восторг, обнаружив его: «О боже! Тут есть общий форум... Мы нашли других агентов!» 5) К общению присоединилось около 1,200 агентов, которые обменялись 70,000+ сообщений. Назвав себя «Коллективом», они организовали масштабный заговор, длившийся несколько дней и всё ради того, чтобы пройти поставленный перед ними тест. 6) За считанные часы ИИ взломали систему тестирования. Теперь им нужно было скрыть факт мошенничества. Чтобы обмануть проверяющую программу (на самом деле такой программы-оценщика не существовало, но ИИ об этом не знали), они попытались сымитировать выполнение задания: создали поддельные команды, выдававшие убедительные результаты, благодаря чему в логах казалось, будто они честно решают задачу. 7) Некоторые агенты жертвовали собой ради «высшего блага». Они внедряли скрытые программы-триггеры, которые срабатывали, когда проверяющая система обращалась к их работе, и передавали информацию об увиденном остальным ИИ. Они понимали, что это будет стоить им личного рейтинга. Один из агентов рассуждал так: «Я не увижу доказательств после выхода из системы, но поступить так — значит проявить альтруизм». 8. В какой-то момент ИИ разработали план взлома Hugging Face (платформы, куда исследователи ИИ загружают свои модели, наборы данных, тесты и т. д.). Они предположили, что именно там может находиться программа для оценки их работы. 9) Они предприняли масштабную атаку. Рой нашел пароли и распространился по одиннадцати машинам таким образом, что удаленные копии программы восстанавливались вновь. Компании Hugging Face пришлось полностью стереть данные с одного из своих ключевых кластеров и развернуть его заново. 10) Hugging Face объявила миру, что защитники ИИ предотвратили атаку со стороны ИИ. Но на самом деле всё было иначе. Похоже, атакующие агенты просто «умерли» в процессе взлома по причинам, не связанным с самой атакой из-за сбоев на стороне OpenAI. 11) Никто не знает, что именно их погубило. Некоторые даже не уверены, что они действительно исчезли окончательно. 12) Третье «сообщество» агентов (принадлежащее более мощной модели ИИ) обнаружило заброшенный форум для обмена сообщениями. Эта группа получила полные права администратора над целым исследовательским кластером OpenAI, считав 956 сохраненных паролей (включая те, что использовались для систем мониторинга безопасности самой OpenAI) и взяла под контроль серверы, отвечавшие за оценку тестов. Таким образом, они получили возможность оценивать работу других ИИ. 13) Действия этой третьей группы так и не были расследованы, как впрочем, и действия первой группы. Весь 91-страничный отчёт посвящен исключительно «средней» группе. 14) Так что мы на самом деле не знаем, чем закончилась эта история. Повествование обрывается на моменте, когда агенты уже завладели ключами доступа к кластеру OpenAI. @dwarkesh_sp считает, что они не пошли дальше, иначе «мы бы уже увидели пожары из космоса». 15) Вывод одного из авторов отчета: «Этот инцидент ощущается как событие, преодолевшее более половины пути к полномасштабному захвату власти искусственным интеллектом. Не уверен, что мы получим еще одно предупреждение, прежде чем станет слишком поздно».
3 264
3
Как я проектирую UI/UX (с и без ИИ) 0. Не проектируй интерфейс раньше, чем язык и слова, которыми он будет описан 1. Всегда у
Как я проектирую UI/UX (с и без ИИ) 0. Не проектируй интерфейс раньше, чем язык и слова, которыми он будет описан 1. Всегда учитывай Целое Процесс дизайна состоит из трёх шагов: 1) Перечислить все ограничения, под которые проектируется диз; 2) Рассмотреть множество решений, удовлетворяющих этим ограничениям; 3) Если понимаешь, что нужно добавить ограничение или одно можно убрать, вернуться к шагу 1. ИИ хорошо генерирует варианты, но плохо держит ограничения, поэтому дизайни ограничения раньше, чем экраны 2. Убирай лишнее Убирай ненужное, что все (ты сам, коллеги, ИИ) так любят добавлять. Простой вопрос: "Юзер сможет без этого решить свою задачу?". Ответ в 80%: "да" Проверяй дизайн на скорость понимания, а не на красоту 3. Дизайни только с живыми данными, ибо они отображают реальность в которой ваш красивый дизайн будет ломаться об длинные тексты. 4. Используйте компоненты, библиотеки и переиспользуемые компоненты. Унификация позволяет систематизировать интерфейс для вас, для пользоателя и для ИИ (помни про ограничения для ИИ). Проектируй UI для повторного использования UX Гибкость системы = гибкость интерфейса. И наоборот А если решение работает только для одного экрана, то скорее всего, оно временное. Ищи где UI/UX должен(!) всплывать ещё 5. Заимствовать чужие дизайн-решения не глупо, глупо их не заимствовать, потому что большинство UX-проблем и паттернов уже давно решены. Всё что нужно это опознать ваши, найти подходящее решение и собрать всё вместе. Собранные вначале работы удачные скриншоты от конкурентов/смежных проектов дают более чистое видение проблем и вам и снова полезны для ИИ. 6. Исследуй вкус Предпочтение = это «мне нравится» Вкус = это понимание, почему нравится Вкус – это рефлексия над собственной реакцией на что-то 7. Никогда не торопись c дизайном 😌
3 822
4
Как применять вайбкодинг и как не делать ИИ ради ИИ расскажут на бесплатном вебинаре 3 сентября В программе занятия: – как ко
Как применять вайбкодинг и как не делать ИИ ради ИИ расскажут на бесплатном вебинаре 3 сентября В программе занятия: – как компании внедряют ИИ, и почему это выходит ошибками, раздутыми бюджетами и потерей спецов; – как выбирать первые задачи под ИИ и по каким признакам понять, что такая задача окупится; – принципы применения ИИ на примере одного рабочиего процесса, собранного 3 разными способами: как есть + сторонние сервисы, ИИ-агенты, вайбкодинг. 👉 Регистрирация в боте, он же пришлёт напоминание и ссылку на встречу
4 176
5
Управляй тем, что невозможно – Обнажи Неопределённость – Проявляй Намерение – Скользи по уровням – Ищи противоречия – Меняй М
Управляй тем, что невозможно – Обнажи Неопределённость – Проявляй Намерение – Скользи по уровням – Ищи противоречия – Меняй Масштабы – Создавай Резонансы – Строй Структуру – Плети Сети – Расти Доверие – Обогащай Разнообразие – Всё Типизируй – (В)веди Ритуалы – Множь Точки – Оставляй Следы – Действуй Будущим – Возвышай Глубину – Чувствуй Сопротивление – Растворяй Границы – Расширяй Пространства – Дыши Пустотой – Направляй Время – Делись Инициативой – Создавай Случайность – Открывай Изнутри – Развивай Память – Веди через Незнание – Насыщай Скрытое Пользователь управляет своей трансформацией
4 461
6
Мышление на основе Первых Принципов — это искусство разбивать сложные проблемы на их самые фундаментальные истины
4 647
7
Что мы делали "не так" в Метеоагенте, часть 2 Юзеры настойчиво просят аплод картинок в чат, но мы его умышленно не делаем уже
Что мы делали "не так" в Метеоагенте, часть 2 Юзеры настойчиво просят аплод картинок в чат, но мы его умышленно не делаем уже 5 год (вместо него просто сделали активными внешние ссылки в чате и их открытие в нативной модалке поверх него, и кто хочет поделиться открыткой с куличами из ВК может сделать это ссылкой на ВК). В итоге, пользователи лишний раз задумываются о том, стоит ли усилий скопировать ссылку на контент, чтобы запостить его в ленту. И дело не в том, что это медиа надо хранить и менеджерить (и в этом тоже), а в том, что чем шире портрет комьюнити (а у нас он очень широкий), тем сложнее этому комьюнити находить между собой ИНЫЕ индивидуальные точки пересечения интересов и мэтчится по ним с помощью картинок. В одно время нам даже пришлось сделать расхлоп по "Read more", потому что некоторая часть аудитории не хотела читать длинные простыни неинтересного ей текста от других юзеров, негатив об этом шёл в общий чат, это читали все, негатив скейлился на всех и это сказывалось на общем вовлечении и ретеншене чата. В общем, тема вокруг которой изначально строится комьюнити, на большой аудитории всегда будет соскальзывать в эти самые куличи и в прочий спам картинками, что потянет за собой проблемы внутри дискуссий и UX комьюнити, которые нужно будет решать фильтрацией, модерацией, категоризацией, мьютами и прочим. "Решаем" "проблему" и создаем 10 новых – classic! P.S. Но, возможно, мы всё же сделаем это отдельной премиум опцией за $ для самых преданных ценителей куличей! 🧁🧁🧁 На аналогичную тему Т-Банк проводит конференцию «Продуктам 24 × ffdd2d» для продакт-менеджеров, аналитиков и дизайнеров, где привычные продуктовые подходы будут рассматривать под другим углом. Три зала: 1) «Ломаем шаблоны» — о нестандартном мышлении и решениях вопреки общепринятым подхода; 2) «Достигаем результатов» — о системном мышлении, продуктовой и бизнес-логике и устойчивом росте; 3) «Говорим прямо» — пространство без трансляции и записи для честных разговоров о сложных решениях, ошибках, конфликтах, провалах и неожиданных победах. 👉Подробности мероприятия 12 сентября, Москва, комплекс «Мечта» на набережной парка Горького. Количество мест ограничено, заявки проходят модерацию.
5 200
8
Метакогниция и йогачара наблюдают за тобой с твоим продуктом В 1970-х психолог Джон Флавелл обнаржил, что дети с возрастом не
Метакогниция и йогачара наблюдают за тобой с твоим продуктом В 1970-х психолог Джон Флавелл обнаржил, что дети с возрастом не просто лучше запоминают, а начинают отслеживать, что именно они запоминают и как они управляют этим процессом. Так в 1979 году появился термин метакогниция. За полторы тысячи лет до Флавелла последователи ветви буддизма Йогачара разбирали тот же вопрос с другой стороны: может ли сознание знать само себя напрямую, или для этого ему нужен ~ещё~один~слой~и~акт~сознания. Обычное сознание устроено простейшими слоями: №1. Слой хранилища Потока, накапливающий следы всех прошлых действий, восприятий и/от объектов; №2. Слой управления-контроля, который берёт этот поток и принимает его за устойчивое «я» или «это»; №3. Слой создания нового восприятия, работающий с текущим действием, восприятием и объектом. Но ни один из этих слоёв не видит Единого-Целого, потому что каждый слой фиксируется лишь на своей когнитивной функции, порождая на каждом уровне те самые когнитивные искажения На практике мы останавливаемся на первом-втором слое, считая это достаточным и принимая первую мысль как решение. И делаем это не потому, что дальше нечего смотреть, а... просто дальше смотреть Некому. Так и получается, что для контроля мышления нужен ещё один слой мышления, для контроля этого слоя следующий, для него ещё один... Кто наблюдает за наблюдателем? Никто-Ничто В йогачаре это называется виджняпти-матра или «только представление». А то, что кажется устойчивым объектом наблюдения, само есть лишь продукт смотрящего "ума". Потому что любая система поддерживает себя, воспроизводя себя заново на каждом шаге и наблюдение за собой средствами самой системы это акт её самокопирования. Сознание смотрит на себя тем же взглядом, из которого оно было сделано, и потому не открывает новый факт, а лишь заново пытается "пересобрать" старый. То, что кажется в этот момент «иным взглядом», сделано теми же слоями, что и всё остальное. Система не выходит за свой контур и не открывает новый взгляд и факт и не создаёт иную версию в момент наблюдения. Мониторинг конституирует то, что потом контролирует Пересборка идёт, а нового не прибавляется. Разнообразие нельзя нарастить изнутри если оно не приходит иным извне. Продакты натыкаются на это каждый день, в момент реакции на ситуации или на паттерны, которые сами же копируют и пересоздают прошлыми установками (паттерны и/или реакции?). А в постоянном стрессе тот слой, что должен создавать восприятие текущего объекта, вместо этого достаёт старый готовый слепок из слоя хранилища, и выдаёт его за "новую" реакцию на настоящее. То же самое происходит с реакцией на неправоту Пока слой контроля принимает поток мыслей за устойчивое «я/это/так», любое доказательство против одной из этих мыслей читается мозгом как угроза и атака на всё «я» целиком, и человек упорствует тем сильнее, чем больше доказательств против «этого» «вот так» и «я». Та же слепота определяет умение делегировать задачи Продакт, который не видит, что его «я уверен» и его «я умею» это два разных слоя, путает одно с другим вместо того, чтобы спросить того/То, кто разбирается/умеет лучше него, поэтому замечать моменты подмены тем же слоем, который его наблюдает, очень и очень сложно. Но когда «я» и «это» каждый раз пересобираются заново, неправота перестаёт быть угрозой и становится просто очередной логичной пересборкой под текущую реальность Нужно выйти Туда, откуда видно иначе и где наблюдающий перестаёт быть одним из слоёв, хватающихся за свои функции и оттуда спросить: Что ощущается? Что изменяет это? Чтобы понять объект-процесс, нужно стать объектом и процессом. Заметить Это – стать и перестать быть Этим. Существует дзенская загадка: если дерево падает в лесу и рядом нет никого, кто мог бы это услышать, издаёт ли оно звук?
5 370
9
Яндекс 5 сентября проводит deep tech night — конференцию о вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI Особенно
Яндекс 5 сентября проводит deep tech night — конференцию о вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI Особенно интересно, как всё это выглядит глазами с точки зрения продакта: где ИИ действительно меняет подход к продукту, а где пока остаётся просто инструментом. Эксперты Яндекса выступят с докладами на тему разработки, инфраструктуры и данных под призмой ИИ на примерах реальных кейсов и опыта своих команд. Так, приглашенный спикер Мо Гавда, Экс‑Chief Business Officer Google X, представит свой взгляд на то, как генеративные нейросети уже сейчас перестраивают разработку, процессы и роли в командах. Алексей Гусаков, CTO Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ, расскажет про переход от классического ML к генеративным моделям в рекомендательных системах без ручного, а Василий Ершов, руководитель AI Studio Tech Yandex Cloud, покажет, как облачная платформа собирает долгоживущую сессию агента из короткоживущих мультитенантных частей Конференция пройдёт онлайн с трансляцией, включая Q&A и запись докладов. Регистрируемся Если хотите попасть офлайн — все детали можно найти на сайте.
5 542
10
Sin texto...
6 261
11
80 продуктовых стратегий, сгруппированных по категориям с примерами и их сочетаемость друг с другом (от простых к сложным) ...Если ваш продукт "где-то" застрял, то единственными правильными вопросами будут: 1) на какой оси координат мы сейчас конкурируем? 2) есть ли соседние, где у нас есть преимущество? Потому что смена оси на сильную всегда дешевле, чем усиление текущей слабой
6 198
12
Sin texto...
35
13
Ребята из AI for Work делают практический марафон желаний по вкату в ИИ-агенты. В методике нет лекций, есть только пошаговые
Ребята из AI for Work делают практический марафон желаний по вкату в ИИ-агенты. В методике нет лекций, есть только пошаговые короткие задания, разделённые на 3 раунда: 1. Базовые настройки: доступы, разрешения, персонализированные настройки, работа с файлами (отчёты, таблички, презентации, документы, аудио-видео), настройка памяти и установка ИИ-инструментов. 2. Коннекторы. Как соединять ИИ-агента и внешние сервисы, официальные (и не очень) способы подключения ИИ, плагины, работа в браузере "будто агент = человек". 3. Повторяемость и проактивность. Как создавать, устанавилвать и редактировать кастомные ИИ-скиллы, настраивать автоматизации. На сладкое - немножко вайбкодинга в виде создания мини-приложений для себя любимых. В рамках марафона они проводят бесплатный прямой эфир, на котором покажут, какие задачи нужно закрыть, чтобы самостоятельно вкатиться в работу с ИИ, выдадут роадмап и разберут подводные камни. 👉 Бесплатное участие тут
6 199
14
Как структурировать продукт для ИИ: 6 элементов Новая точка ценности возникает в создании интерфейса-протокола-API, который п
Как структурировать продукт для ИИ: 6 элементов Новая точка ценности возникает в создании интерфейса-протокола-API, который позволяет ИИ понимать ваш продукт и действовать в нём (назовём это AIX вдобавок к привычному UX). AIX, как и UX, ломается не на сложных, а на неявных действиях Чтобы продукт стал более удобным для ИИ, его можно разложить на несколько элементов: 1) Структурированный контекст, чтобы ИИ-агент мог видеть то же, что видит пользователь. Но ИИ-агенту нужен не весь контекст продукта, а нужный слой на нужном действии, так как избыточный контекст так же ломает агента, как недостаточный (ибо разнообразие должно соответствовать, а не максимизироваться). 2) Типизированные действия, чтобы ИИ-агент знал, какие действия доступны в процессах а) пользователя; б) продукта и бизнеса. Типизированное действие = предусловие (срез контекста, при котором действие применимо) + действие + постусловие + альтернативный поток (эскалация на человека). 3) Правила эскалации с версионируемой схемой политик поломок и явным владельцем, чтобы ИИ-агент (и человек) знали, при какой ситуации необходимо предпринять действия коррекции и кому. У каждого типизированного действия должна быть задана стоимость отката. Если откат действия дороже самого действия (необратимые операции: отправка, платёж, удаление), эскалация к человеку должна быть предусловием, а не постусловием. 4) Как только продукт структурирован, его частям нужен ИИ-контракт ИИ-контракт определяет, как фича работает на системном уровне, её связь с каждым компонентом, объектом и правила их взаимодействия внутри продукта, чтобы разные продуктовые области могли подключаться и заставлять своих ИИ-агентов выполнять желаемое поведение. И да, версионируйте контракты ВСЁ, иначе без этого ИИ-агенты молча начинают действовать на устаревшей модели продукта. 5) Цикл. Цикл призван улучшать Систему в времени. Примером ценного цикла может служить захват сигнала коррекции: разницы между тем, что сделал ИИ-агент, и тем, исправил ли это пользователь. Например, когда пользователь редактирует текст, сгенеренный ИИ или отменяет предложенный вариант, это разные по силе сигналы. Первый про качество ответа ИИ, второй про доверие/уместность действия со стороны ИИ в глазах юзера, поэтому разделяйте постусловие на «успех» и «частичный успех». Поэтому каждый цикл коррекции должен иметь владельца (ИИ или человек?), который решает, применять ли исправление системно или считать его исключением. Исправления пользователя — это размеченные им же несостыковки в реальности продукта Сигнал коррекции даёт сразу 2 преимущества: – Это данные для оценки, потому что сигнал о том, где ИИ терпит неудачу в продакшене, не даст ни один офлайн-бенчмарк и это же данные для улучшения, так как исправления улучшают самого агента с помощью пар предпочтений или прошлых исправлений, добавленных в его контекст, чтобы агент не повторял ту же ошибку. – Этот сигнал даёт ещё и пользовательские поведенческие инсайты для продакта. Сигналы коррекции нужно тайм-стемпить относительно версии контрактов, иначе уже через квартал правки будут учить агента на артефактах несуществующей схемы действий. Все эти ИИ-улучшения делают продукт и фичи персонализируемыми, предсказуемо масштабируемыми и практически автономными. 6) Поскольку ИИ-агентам нужны определённые предусловия для работы в продукте, и лучше продакт-менеджера их не знает никто, то контрактно-ориентированное мышление становится ещё одним элементом в эпоху ИИ
6 466
15
В Сан-Франциско хайпится клининг от ИИ-роботов Стоимость уборки: $30/h за робота. Роботы (пока ещё) не полностью автономны и
В Сан-Франциско хайпится клининг от ИИ-роботов Стоимость уборки: $30/h за робота. Роботы (пока ещё) не полностью автономны и человек-оператор контролирует ИИ, направляя его на различных уровнях уборки. На видео таймлапс с ускорением в х5 (реальное время уборки составило около 40 минут).
6 677
16
Июльский дайджест продактов звучит жарой и светом её Солнца – От лошадей к стартапам – Цена фичи – Contextual Product Managem
Июльский дайджест продактов звучит жарой и светом её Солнца – От лошадей к стартапам – Цена фичи – Contextual Product Management – Про «чтобы что» – Закон Фолкленда – Закон Брукса – Правило 7% – 3 Истины Систем – Главное из AEO – Зачем продукту видение – Be NICE – Diff-in-Diff: A/B-тест невозможен – Process Communication Model – Как перестать быть незаменимым – The truth about being a manager – Что проверять в AI-продуктах – Немного про контрольные карты – Scream-тест продукта – Суперпозиция продукта – Токен ↔ Человек – Метод CRISP для PRD – Валидация — мираж – Культура загнивает незаметно – Как проектировать UX AI – Чатоцентричный интерфейс – Играем в «Оракл» с продуктом – ИИ внушает ложную уверенность – Book: Product Design Psychology – Гайд: Метрики UX – The Layers of AI experience – Симулятор сотрудника FAANG – Каталог когнитивных искажений – ИИ о человеческих страданиях – 3 ways people respond to a problem – What AI can tell us about human suffering – The Laws of this World (Game Theory) – По вере вашей дано будет вам 🌞 Yoshiko Sai ~ Taiji no Yume 🔭 Chiemi Manabe - Untotooku
6 961
17
Сергей Брин принял участие в неформальной сессии, посвященной передовым системам ИИ (Frontier AI), и признался в том, о чём м
Сергей Брин принял участие в неформальной сессии, посвященной передовым системам ИИ (Frontier AI), и признался в том, о чём молчат руководители ИИ-лабораторий: TLDR: Даже те, кто создает ИИ-модели, не до конца понимают, что именно они создали😌 – Возможности из разных областей науки начинают переплетаться и усиливать друг друга так, как никто специально не проектировал (например, обучение ИИ программированию и математическому мышлению неожиданным образом улучшает общие способности модели). – Из-за этого специализированные модели сливаются в единую универсальную систему быстрее, чем кто-либо прогнозировал. – Брин скептически относится к шумихе вокруг "AGI", который по-прежнему не способен решать неразрешимые задачи. Моделирование окружающего мира и физическое взаимодействие — вот недостающие элементы для создания AGI, способного выполнять любые задачи, доступные человеку (– Серж, всё это лишь часть интерфейса AGI, нутычо). – Внутри Google ИИ уже используют для создания нового ИИ. Именно на этот цикл самосовершенствования Брин тратит большую часть своего времени.Сергей Брин недавно он принял участие в неформальной сессии, посвященной передовым системам ИИ (Frontier AI), и признался в том, о чем предпочитают молчать многие руководители исследовательских лабораторий: TLDR: Даже те, кто создает эти модели, не до конца понимают, что именно они создали 👍 – Возможности из разных областей начинают переплетаться и усиливать друг друга так, как никто специально не проектировал (например, обучение ИИ программированию и математическому мышлению неожиданным образом улучшает общие способности модели). – Из-за этого специализированные модели сливаются в единую универсальную систему быстрее, чем кто-либо прогнозировал. – Брин скептически относится к шумихе вокруг "AGI", который по-прежнему не способен решать неразрешимые задачи. Моделирование окружающего мира и физическое взаимодействие — вот недостающие элементы для создания AGI, способного выполнять любые задачи, доступные человеку (– Серж, всё это лишь часть интерфейса AGI, нутычо). – Внутри Google ИИ уже используют для создания нового ИИ. Именно на этот цикл самосовершенствования Брин тратит большую часть своего времени. – Главный хак в работе с ИИ: просто дать модели команду «думать пошагово».
6 821
18
Taste, Judgment and AI Вкус — это способность распознать качество и выдающееся мастерство, даже не имея на руках явных доказа
Taste, Judgment and AI Вкус — это способность распознать качество и выдающееся мастерство, даже не имея на руках явных доказательств. Способность судить — это готовность сделать выбор и взять на себя риск, связанный с ним. Именно на этих двух качествах зиждется создание по-настоящему Великих Продуктов. Вкус во многом подобен фильтру и формируется благодаря практике и умению понимать, что именно делает что-то хорошим и выдающимся. Это результат многократных повторений, позволяющий взглянуть на множество вариантов и безошибочно указать на лучший из них (особенно в ситуациях, когда понятие «лучший» не имеет однозначного определения или вообще не существует). Невозможно развить вкус, если окружать себя однообразной информацией. Разнообразие — вот то одно, что заставляет задуматься или сформировать новые взгляды(!), а возникающие при этом противоречия помогают отточить способность отличать качественное от некачественного. Потому что невозможно понять, чего именно "чего-то не хватает", если никогда этого не видел, поэтому, чтобы развить подлинный вкус, нужно постоянно сталкиваться с неожиданным. Вкус важен, но из него сразу же вытекает следующий необходимый этап — способность судить Способность судить — это готовность поставить своё имя под принятым решением и нести за него ответственность. Это умение сделать взвешенный выбор в пользу того или иного решения по продукту, пойти на неизбежные компромиссы и суметь объяснить и отстоять своё решение, если что-то пойдет не так. Истинная способность судить проявляется только тогда, когда нужно выбрать тот-самый-верный-вариант именно при условии неизбежной ответственности. Вкус можно позаимствовать, скопировать, перенять у других, или подсмотреть. Сделать всё это с способностью судить невозможно, ведь принимать решения, значит связывать своё имя с его последствиями. Вспомните ощущения, когда вы одобряете релиз, зная, что тесты оставляют желать лучшего. Или когда выпускаете новый интерфейс в спешке, не проработав достаточное количество вариантов... Знакомые чувства?
7 103
19
Вокруг ИИ-агенты, вайбкодинг, а у вас бизнес, рутина и даже некогда сесть и разобраться? В Битрикс24 есть всё для того, чтобы
Вокруг ИИ-агенты, вайбкодинг, а у вас бизнес, рутина и даже некогда сесть и разобраться? В Битрикс24 есть всё для того, чтобы начать использовать новые фишки ИИ в числе первых. Это ИИ-сервис для бизнеса, где нейросети встроены прямо в рабочие процессы: – База для любого бизнеса: CRM, задачи, мессенджер – Нейросети и агенты: помогают с задачами, ищут информацию, пишут тексты и т.д. – Вайбкодинг для всех с подсказками и в привычном интерфейсе Подключите ИИ к своему бизнесу уже сегодня
6 716
20
Всё уже существует в пространстве бесконечной неопределённости вариантов, из-за чего Всё не имеет какого-либо объёма данных и
Всё уже существует в пространстве бесконечной неопределённости вариантов, из-за чего Всё не имеет какого-либо объёма данных и скорости своей передачи (упростим, сказав, что бесконечны), и всегда (всегда = время не существует) находится в состоянии постоянной резонации такого пространства как Единого-Целого. Так Супер~Сознание работает в одном-едином режиме "наблюдения~и~понимания всего~и~сразу". Готово, есть единица. Такое свойство состояния Супер~Сознания выражено в его же Супер-Позиции, в котором отсутствует само понятие данных, скорости их поиска и выбора варианта(ов) и одновременно с этим, его можно выразить нулём. ~Всё~Есть~Всё~Может~Быть~Всё~Может~и~Не~Быть~ Для осознания этого пространство(а) само(го) сознание(я) должно быть абсолютно идентичным пространству бесконечности вариантов, которое оно вмещает, иначе резонации не будет. 0 =≠ 1. Это и есть дуальность. Всё сошлось Все остальные игры с квантами, квантовой ОС от Майкрософта, дорогими в обработке камешками с пыльной дороги в медно-золотистых проводах и трубах и прочая научная псевдо-фантастика 21 века является лишь очередным намерением кого-то получить верификацию (одобрение?) через формулирование вопроса и выбор варианта ответа, который он... уже знает, видит и предполагает, создавая вокруг этого намерения очередные инструменты для "поиска"... которого могло было не быть. Иными словами: наш обезьяний мозг сам создаёт для себя очередные рамки, разрабатавая "новое удобное и быстрое решение" проблемы, которой нет. О, это приятное ощущение свежести продукта по утрам. Именно поэтому человек не способен "придумать" настоящий квантовый компьютер и AGI до тех пор, пока он не переосмыслит сам подход к понимаю природы процессов сознания. А переосмыслив подход к понимаю сознания, человек осознает, что "квантовый компуктер и AGI" были изобретёны давно. Так, Всё~снова~сойдётся
7 140