ИИ и автоматизация работы
Перед нами — эра ещё большей автоматизации, и это означает не только новые возможности, но и новые рабочие места.
Существует распространенное заблуждение, будто количество работы ограничено (фиксировано), и если мы отдаём некоторые задачи машинам, то количество работы для людей уменьшается. Да нифига!
Если становится выгоднее использовать машину, например, для создания пары обуви, то обувь станет дешевле –> больше людей смогут её купить –> у них останется больше денег на другие вещи –> значит возникнут новые потребности и желания –> а это это способствует появлению новых рабочих мест.
Эффективность повышается не только в определенных областях, она распространяется на всю глобальную экономику, создавая новое благосостояние и рабочие места.
Никто не может точно предсказать, какие новые профессии появятся в будущем, но у нас есть модель, которая демонстрирует, что новые рабочие места всегда появлялись и объясняет, почему так происходит.
Многим трудно в это поверить, но автоматизация идет уже 200 лет, и новые "работы" всегда возникали. Наше время — не исключение.
Перед нами — эра ещё большей автоматизации, и это означает не только новые возможности, но и новые рабочие места.
Существует распространенное заблуждение, будто количество работы ограничено (фиксировано), и если мы отдаём некоторые задачи машинам, то количество работы для людей уменьшается. Да нифига!
Если становится выгоднее использовать машину, например, для создания пары обуви, то обувь станет дешевле –> больше людей смогут её купить –> у них останется больше денег на другие вещи –> значит возникнут новые потребности и желания –> а это это способствует появлению новых рабочих мест.
Эффективность повышается не только в определенных областях, она распространяется на всю глобальную экономику, создавая новое благосостояние и рабочие места.
Никто не может точно предсказать, какие новые профессии появятся в будущем, но у нас есть модель, которая демонстрирует, что новые рабочие места всегда появлялись и объясняет, почему так происходит.
Многим трудно в это поверить, но автоматизация идет уже 200 лет, и новые "работы" всегда возникали. Наше время — не исключение.
Threads разрабатывали 6 месяцев командой меньше 20 человек.
И через неделю после запуска у приложения уже было 100 миллионов пользователей.
На сегодняшний день это самое быстрорастущее приложение за все времена.
Наверное в компании есть руководство по запуску таких продуктов.
И через неделю после запуска у приложения уже было 100 миллионов пользователей.
На сегодняшний день это самое быстрорастущее приложение за все времена.
Наверное в компании есть руководство по запуску таких продуктов.
Хорошая статья на Financial Times о моделях-трансформерах, лежащих в основе генеративного ИИ, и о 8 исследователях Google, которые стали пионерами в этой области, а потом все ушли из Гула. Ещё это хороший пример преимуществ совместной работы в офисе.
Интересное 5-минутное видео на ProductSence — почему команды, работающие над одним продуктом приносят больше ценности чем команды, работающие над несколькими.
То есть — одна команда + один продукт = наилучшая производительность 🚀
И — одна команда + 2+ продуктов = распыление и неэффективность 🤯
👉 Видео
Согласны с этим мнением? Если нет, то почему?
То есть — одна команда + один продукт = наилучшая производительность 🚀
И — одна команда + 2+ продуктов = распыление и неэффективность 🤯
👉 Видео
Согласны с этим мнением? Если нет, то почему?
YouTube
Однопоточное лидерство и переход от одного продукта к продуктовому портфелю (Иван Зимин)
Иван Зимин, директор по стратегии и росту бизнес группы Поиска, рекламных и облачных сервисов, Яндекс
Иван рассказывает, почему важно сохранять фокус продуктовых команд на одном продукте и не распылять внимание и как это влияет на перформанс.
По материалам…
Иван рассказывает, почему важно сохранять фокус продуктовых команд на одном продукте и не распылять внимание и как это влияет на перформанс.
По материалам…
Читаю исследование "2023 State of SaaS" от Productiv и узнал интересные детали о том, сколько компании тратят на SaaS на сотрудника:
В среднем компании тратят по $9,643 на сотрудника:
• Малый и средний бизнес (SMB) тратит больше всех — по $11,196 на человека.
• Компании среднего рынка (Mid-market) — $10,045.
• А крупные корпорации (Enterprise) меньше всех — всего $7,492.
Возможно, в крупных компаниях расходы меньше из-за объемных скидок и тарифов на SaaS, которые зависят от использования (usage-based).
Уточнение: в эти расходы не входят IaaS, PaaS и разная инфраструктура, вроде GCP или AWS.
По размеру компании разделяются так:
• SMB: менее 500 сотрудников
• Mid-market: от 500 до 2000
• Enterprise: более 2000.
В среднем компании тратят по $9,643 на сотрудника:
• Малый и средний бизнес (SMB) тратит больше всех — по $11,196 на человека.
• Компании среднего рынка (Mid-market) — $10,045.
• А крупные корпорации (Enterprise) меньше всех — всего $7,492.
Возможно, в крупных компаниях расходы меньше из-за объемных скидок и тарифов на SaaS, которые зависят от использования (usage-based).
Уточнение: в эти расходы не входят IaaS, PaaS и разная инфраструктура, вроде GCP или AWS.
По размеру компании разделяются так:
• SMB: менее 500 сотрудников
• Mid-market: от 500 до 2000
• Enterprise: более 2000.
Новинка видеорынка:
Elevenlabs открыли доступ к нейросети для дубляжа видеороликов.
Попробовал — результат понравился.
На вход предоставил видео на 7 минут: The Biggest Mistakes First-Time Founders Make - Michael Seibel
А на выходе получил его же, но с качественной озвучкой на русском, да ещё и голосом говорящего.
Правда видео на выходе обрезается на минуте, но оно понятно — это демо.
Крутая штука, скоро можно будет смотреть любые лекции на любом языке.
Я уже слышал о таких нейросетках, но потестить самому выпало впервые. Меня прям восхитило.
Потестить можно тут: https://elevenlabs.io/dubbing
Посмотрел сколько стоит подписка — от 5 бакосв в месяц. Максимальный тариф 22 бакса. Круть.
Elevenlabs открыли доступ к нейросети для дубляжа видеороликов.
Попробовал — результат понравился.
На вход предоставил видео на 7 минут: The Biggest Mistakes First-Time Founders Make - Michael Seibel
А на выходе получил его же, но с качественной озвучкой на русском, да ещё и голосом говорящего.
Правда видео на выходе обрезается на минуте, но оно понятно — это демо.
Крутая штука, скоро можно будет смотреть любые лекции на любом языке.
Я уже слышал о таких нейросетках, но потестить самому выпало впервые. Меня прям восхитило.
Потестить можно тут: https://elevenlabs.io/dubbing
Посмотрел сколько стоит подписка — от 5 бакосв в месяц. Максимальный тариф 22 бакса. Круть.
Интересная статья от GitHub по поводу их GitHub Copilot: https://github.blog/2023-06-27-the-economic-impact-of-the-ai-powered-developer-lifecycle-and-lessons-from-github-copilot/
Интересные цифры:
1. Продукт запустили год назад и у него почти миллион пользователей и его юзают в 20к организаций.
2. Прислушиваемость к его рекомендациям 30%. То есть поти треть рекомендаций копайлота принимаются разработчиками.
3. Дуолинго вообще говорит, что скорость разработки на 25% выросла. Так то это много!
Остальные выводы и инсайты в статье.
Интересные цифры:
1. Продукт запустили год назад и у него почти миллион пользователей и его юзают в 20к организаций.
2. Прислушиваемость к его рекомендациям 30%. То есть поти треть рекомендаций копайлота принимаются разработчиками.
3. Дуолинго вообще говорит, что скорость разработки на 25% выросла. Так то это много!
Остальные выводы и инсайты в статье.
Понятная статья про North Star Metric от GoPractice: https://gopractice.ru/product/the-north-star-metric-guide/
Просто и понятно объясняется для чего нужна, как выбрать и почему.
Приведены примеры удачных и неудачных NSM. С объяснением почему.
Есть чек-лист, какой должна быть метрика NSM:
1. Можно с достаточной точностью измерить.
2. Отражает ценность, которую пользователи получают от взаимодействия с продуктом.
3. Понятный практический смысл.
4. Устойчива к манипуляциям.
5. Чувствительна к продуктовым изменениям.
Статья хорошо помогает понять не только как выбрать именно NSM, но получить ответ на вопрос про другие метрики: «Как понять, что выбранная метрика качественная?».
Будет полезно продактам и стартаперам сохранить себе в закладки и использовать в работе.
Просто и понятно объясняется для чего нужна, как выбрать и почему.
Приведены примеры удачных и неудачных NSM. С объяснением почему.
Есть чек-лист, какой должна быть метрика NSM:
1. Можно с достаточной точностью измерить.
2. Отражает ценность, которую пользователи получают от взаимодействия с продуктом.
3. Понятный практический смысл.
4. Устойчива к манипуляциям.
5. Чувствительна к продуктовым изменениям.
Статья хорошо помогает понять не только как выбрать именно NSM, но получить ответ на вопрос про другие метрики: «Как понять, что выбранная метрика качественная?».
Будет полезно продактам и стартаперам сохранить себе в закладки и использовать в работе.
GoPractice
ᐈ Метрика «полярной звезды» или NSM - North Star Metric
North Star Metric (NSM) — это ответ на вопрос «зачем?» применительно к работе продуктовой команды. Эта метрика помогает в выработке единой стратегии для выполнения ключевой миссии организации.
👍4🔥4
Понравился фреймворк из этой статьи — для описания потребностей и проблем.
Пригодится продакт-мейкерам — то есть тем, кто "делает" продукты.
Помогает "развёрнуто, но кратко" ответить на частый вопрос: «Какую проблему решает продукт?»
Пригодится продакт-мейкерам — то есть тем, кто "делает" продукты.
Помогает "развёрнуто, но кратко" ответить на частый вопрос: «Какую проблему решает продукт?»
🔥11👍1
Фундаментальная ошибка атрибуции
Мы (люди) склонны объяснять поведение других людей особенностями их характера, а своё — внешними обстоятельствами.
Возможно, это происходит потому, что мы не можем заглянуть другим людям в голову и узнать, почему они ведут себя тем или иным образом.
Представьте, что ваш коллега на зум-звонке ведёт себя агрессивно и раздражённо, а вы думаете: “наверное, у него сложный характер”. А этот коллега в это время думает о том как его сегодня кто-то толкнул в общественном транспорте, а потом кто-то накричал на улице.
То есть, фундаментальная ошибка атрибуции — это склонность человека объяснять поведение и поступки других людей их личностными особенностями, а не внешними обстоятельствами.
Замечал кто за собой такое?
Мы (люди) склонны объяснять поведение других людей особенностями их характера, а своё — внешними обстоятельствами.
Возможно, это происходит потому, что мы не можем заглянуть другим людям в голову и узнать, почему они ведут себя тем или иным образом.
Представьте, что ваш коллега на зум-звонке ведёт себя агрессивно и раздражённо, а вы думаете: “наверное, у него сложный характер”. А этот коллега в это время думает о том как его сегодня кто-то толкнул в общественном транспорте, а потом кто-то накричал на улице.
То есть, фундаментальная ошибка атрибуции — это склонность человека объяснять поведение и поступки других людей их личностными особенностями, а не внешними обстоятельствами.
Замечал кто за собой такое?
👍9🔥3🥴1
Из свежего выпуска рассылки Lenny’s Newsletter:
В некоторых компаниях, например, Palantir, Intercom, Dropbox, Plaid, N26 и других (гляньте скрин), немалая доля продактов в дальнейшем становятся фаундерами своих компаний.
Например, в Palantir, аж 30% продактов запускают свои стартапы.
Как думаете, с чем это может быть связано?
Эти компании изначально нанимают продактов-предпринимателей?
Или они этих продактов прокачивают внутри, что те становятся предпринимателями?
Или это какая-то статистическая ошибка, которой нельзя верить?
Или что-то другое?
В некоторых компаниях, например, Palantir, Intercom, Dropbox, Plaid, N26 и других (гляньте скрин), немалая доля продактов в дальнейшем становятся фаундерами своих компаний.
Например, в Palantir, аж 30% продактов запускают свои стартапы.
Как думаете, с чем это может быть связано?
Эти компании изначально нанимают продактов-предпринимателей?
Или они этих продактов прокачивают внутри, что те становятся предпринимателями?
Или это какая-то статистическая ошибка, которой нельзя верить?
Или что-то другое?
🤔5
Затестил тут Vibe Coding — когда говоришь ИИ что хочешь разработать и он сам разрабатывает.
Попробовал несколько идей простых приложений на разных продуктах.
#1 Replit — прям на высоком уровне. И бэк и фронт делает, доработки хорошо делает, дебажит код хорошо. Очень проработанный продукт. Восхитился, что аж купил подписку, экспериментирую теперь. 🔥
#2 Google Firebase Studio — пока чуть похуже чем Replit, но зато разные стеки есть, бесшовная интеграция с гугловой инфраструктурой, с Gemini и тд.
#3 Lovable — с этим пока посложнее получается. Есть ощущение, что пока только фронт хорошо собирает, а с бэкендом пока не так всё хорошо. Иногда получаются ошибки и дебаггинг не с первого раза, а то и вообще не получается ничего, и приходится с нуля все начинать.
#4 Bolt (который bolt.new) — по ощущениям то же самое, что и Lovable, но частенько не получается с первого раза рабочее приложение получить, а дебажит плоховастенько.
Прикольно, что всем четырём можно скормить не только текст, но и скрин прототипа, а Replit ещё можно попросить сходить по ссылкам и дёрнуть там либо текст, либо скрин.
Короче, прогресс не остановить. Демократизация разработки уже здесь. Теперь можно МВП собрать самому, если не разработчик. А если разработчик, то кратно быстрее. 👍
Попробовал несколько идей простых приложений на разных продуктах.
#1 Replit — прям на высоком уровне. И бэк и фронт делает, доработки хорошо делает, дебажит код хорошо. Очень проработанный продукт. Восхитился, что аж купил подписку, экспериментирую теперь. 🔥
#2 Google Firebase Studio — пока чуть похуже чем Replit, но зато разные стеки есть, бесшовная интеграция с гугловой инфраструктурой, с Gemini и тд.
#3 Lovable — с этим пока посложнее получается. Есть ощущение, что пока только фронт хорошо собирает, а с бэкендом пока не так всё хорошо. Иногда получаются ошибки и дебаггинг не с первого раза, а то и вообще не получается ничего, и приходится с нуля все начинать.
#4 Bolt (который bolt.new) — по ощущениям то же самое, что и Lovable, но частенько не получается с первого раза рабочее приложение получить, а дебажит плоховастенько.
Прикольно, что всем четырём можно скормить не только текст, но и скрин прототипа, а Replit ещё можно попросить сходить по ссылкам и дёрнуть там либо текст, либо скрин.
Короче, прогресс не остановить. Демократизация разработки уже здесь. Теперь можно МВП собрать самому, если не разработчик. А если разработчик, то кратно быстрее. 👍
👍9🔥1👏1
Как-то прочитал пост у Гоши Левина про результативность и продуктивность.
Он там пишет про технику Pomodoro, когда работаешь 30-минутными интервалами.
Но под помидор 🍅 подходит только глубокая и сфокусированная работа над задачами, которые важно сделать, чтобы продвинуться в работе.
Встречки в зуме и переписки в тредах не подходят. Ну если только это не сфокусированная работа над такой важно задачей, просто совместно с коллегами в зуме.
Цель дня — 6 помидоров, то есть всего 3 часа глубокой работы.
Попробовал всю прошлую неделю и скажу, что это нифига не легко. Всего 3 часа в день надо сделать! Не так-то просто. Заметил, что всякие встречи и переписки в тредах отжирают кучу времени.
В пятницу поставил рекорд в 9 помидоров, но это просто встречек с тредами мало было 🙃
Кстати, физический помодоро-таймер, который в том посте — попросил в подарок, подарили, прикольная штука. Всегда под рукой.
Он там пишет про технику Pomodoro, когда работаешь 30-минутными интервалами.
Но под помидор 🍅 подходит только глубокая и сфокусированная работа над задачами, которые важно сделать, чтобы продвинуться в работе.
Встречки в зуме и переписки в тредах не подходят. Ну если только это не сфокусированная работа над такой важно задачей, просто совместно с коллегами в зуме.
Цель дня — 6 помидоров, то есть всего 3 часа глубокой работы.
Попробовал всю прошлую неделю и скажу, что это нифига не легко. Всего 3 часа в день надо сделать! Не так-то просто. Заметил, что всякие встречи и переписки в тредах отжирают кучу времени.
В пятницу поставил рекорд в 9 помидоров, но это просто встречек с тредами мало было 🙃
Кстати, физический помодоро-таймер, который в том посте — попросил в подарок, подарили, прикольная штука. Всегда под рукой.
Telegram
Gosha from the block
Как я перепутал продуктивность с результативностью
Пост про дип-ворк вызвал интерес, поэтому решил поделиться грустной предысторией. О том, как в 38 лет я понял, что выработал неправильные представления о продуктивности, как с этим разобрался и как одно…
Пост про дип-ворк вызвал интерес, поэтому решил поделиться грустной предысторией. О том, как в 38 лет я понял, что выработал неправильные представления о продуктивности, как с этим разобрался и как одно…
👍5🔥2👏1
Кто постоянно пропадает на звонках/встречках и некогда зафиксировать важное?
Попробуйте granola.ai
В отличие от других продуктов, которые делают автоматические заметки со встреч, Гранола ЭйАй комбинирует их с короткими заметками пользователя и достраивает их.
Новый подход. Пишут о вау-эффекте, потому что качество заметок заметно выше по сравнению с полностью автоматизированными «заметчиками».
Не реклама. Просто случайно узнал о продукте из англоязычной рассылки от GoPractice, решил поделиться.
Если кто уже затестил, поделитесь впечатлениями.
Вижу препятствие если использовать его как индивидуальный юзер в корпоративной среде. Ведь какая-то чувствительная информация, сказанная на встречах, будет утекать в эту компанию, а это ответственность уже.
Если конечно компания заключила договор и оно будет использоваться на уровне компании, тогда все ок. Как например, с Zoom, Miro, Slack и прочими — корпорации юзают эти продукты и туда уходит чувствительная инфа.
Попробуйте granola.ai
В отличие от других продуктов, которые делают автоматические заметки со встреч, Гранола ЭйАй комбинирует их с короткими заметками пользователя и достраивает их.
Новый подход. Пишут о вау-эффекте, потому что качество заметок заметно выше по сравнению с полностью автоматизированными «заметчиками».
Не реклама. Просто случайно узнал о продукте из англоязычной рассылки от GoPractice, решил поделиться.
Если кто уже затестил, поделитесь впечатлениями.
Вижу препятствие если использовать его как индивидуальный юзер в корпоративной среде. Ведь какая-то чувствительная информация, сказанная на встречах, будет утекать в эту компанию, а это ответственность уже.
Если конечно компания заключила договор и оно будет использоваться на уровне компании, тогда все ок. Как например, с Zoom, Miro, Slack и прочими — корпорации юзают эти продукты и туда уходит чувствительная инфа.
🔥3👍2👎1