Product Management & AI

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

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

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 🙏

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👈

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.

Понедельник 2.0

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

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.

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.

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.

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)

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.

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

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

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

Канье Уэст об управлении продуктами простыми словами

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.