Product Management & AI

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

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

Мышление на основе Первых Принципов — это искусство разбивать сложные проблемы на их самые фундаментальные истины

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.

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?

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.

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

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

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

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).

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

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».

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?

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

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

Яндекс запускает программу, которая должна сделать использование ИИ новым стандартом внутренней разработки К концу 2026 года 75% разработчиков будут регулярно применять ИИ при написании кода. На уровне всей компании ИИ будет участвовать в подготовке не менее 75% изменений, а в каждом таком изменении генерировать не менее 75% кода. Программа 75/75/75 позволит ускорить создание продуктов и сократить время вывода их на рынок. ИИ уже помогает инженерам Яндекса писать и рефакторить код, искать ошибки, готовить тесты и документацию, а также значительно ускоряет вывод продуктов на рынок, оставляя проверку качества и ответственность за результат за разработчиками. Например, команда Яндекс Еды за два месяца с помощью нейросетей написала код для ИИ-хостес — агента по приёму звонков и бронирований, ИИ позволил ускорить разработку продукта более чем в два раза. Яндекс также предлагает свои ИИ-платформы внешним разработчикам и компаниям. Среди них — Yandex AI Studio — платформа для создания ИИ-агентов и приложений, которые помогают автоматизировать рутинные задачи и ускорять создание новых продуктов. На мой взгляд, ценность таких внедрений измеряется не количеством сгенерированных строк кода, а тем, насколько быстрее появляются новые продукты и обновления, при этом сохраняя качество. Судя по первым кейсам, именно на этом и делается основной акцент.

На скрине Uncle Bob Martin (Роберт Сесил Мартин) — известный американский инженер, автор и один из главных популяризаторов принципов чистой разработки ПО, который стоял у истоков Agile

Продукты – про ошибки Мы недооцениваем значимость своих продуктовых ошибок. Промахнувшись с гипотезой/фичей, мы проводим "аналитику", ищем оправдание (которое не укажет на нас самих и наши убеждения как причину), быстро отчитываемся и спокойно забываем о ней, упуская истинное предназначение-суть ошибки: Ошибка вскрывает те самые каналы, которые в повседневной суете закрыты для нас из-за нашей невнимательности и спешки. Ошибка заставляет остановиться, вырывая нас из автоматизма. Ошибка учит тому, чему мы не научимся в комфорте рабочей суеты: вниманию, присутствию, глубине. Ошибка даёт почувствовать всю полноту и пустоту бытия продукта. Всё это является дарами ошибки, если не бежать от неё.

Спроси ошибку: «Что ты хочешь мне сказать?»

Ответ придёт словами-ощущением и именно это ощущение направит Дух продукта Туда, куда вам нужно идти.