AI Product Engineer - как объединяются роли продакта и инженера

От идеи в одно предложение до прототипа мы пройдём прямо сегодня. На самом деле блендится роль а инженера и продукта. То есть первое правило продукт-менеджера - это делать продукты, которые помогают или зарабатывать деньги, или экономить. Вот это самые лучшие продукты. Сколько потратил он? 6 минут, по-моему, LLM на этот resarch. Я бы потратил дня два, а пичдеки начнут уходить. Ну потому что Зачем? То есть это всё, грубо говоря, AIVC с AI фаундером встретились, поболтали, почекали друг друга и потом уже по наличку выходят и человек, и человек с двух сторон. 70% того инсайтов, которые социальные психологи получают в

экспериментах предсказуемые-модели. То есть мы же не говорим это замена, мы говорим, что это супердешёвый способ сделать 70% работы. Я бы хотел вас, конечно, Предупредить, что это ни в коем случае не замена людей. Ну, я должен говорить просто поэтическим соображениям. Так, на самом деле я думаю, что мы вообще люди, мы эгоцентричные существа, и мы не сделаем просто этого. Мы не сделаем мы не сделаем мир не позволим создаться миру, в котором мы не нужны. Ну, если у меня есть миллион миллиард PhD, которые могут делать за меня работу, то в чём тогда задача? давать Задания. Совершенно верно. Да,

и как бы я это назвал, а ну это не моё какое-то уникальное название, я назвал это агентность, то есть вообще желание что-то делать. Вообще желание что-то делать, выбор, что делать. И вот сегодня мы больше будем говорить про то, как ограничить или как, скажем так, не дать, как вытащить максимум из возможностей систем и при этом их контролировать. Начать я хотел с недавно CEO Open AI был на на подкасте, и он сказал такую фразу, Что в принципе продакт-менеджеры должны приходить с прототипами. И это так. То есть это стало настолько дёшево просто, что я не понимаю, зачем писать

документы. документы - это была некоторая промежуточная форма, потому что продукт-менеджеры не могли дизайнить и кодить. И я не говорю, что дизайнить и кодить на уровне классных разработчиков. Нет, я говорю дизайнить и кодить, чтобы передать свою мысль и чтобы, а, Использовать это, чтобы собрать больше аэ обратной связи. Вот когда если кто-нибудь из вас терял э чемодан хоть раз, а может быть знает, что обычно, когда тебя опрашивают по поводу тво твоего потерянного чемодана при перелётах, тебе дают такую бумажку, и там нарисованы чемоданы, и он и первый вопрос, типа, на какой чемодан твой похож больше всего? И ты

должен поставить галочку рядом с этим. А потом второй вопрос: кто чем он не похож? То Есть что, чем он отличается? по он похож на этот, но чем отличается? Вот я считаю, что прототипы делать прототипы, чтобы показывать юзерам, чтобы они давали обратную связь, гораздо лучше. То есть ты показываешь что-то работающее, и они начинают видя, потому что людям многим сложно, собственно, а вот прототипы - это способ собирать эту обратную связь. Поэтому, э, как минимум это хорошее предисловие к тому, О чём мы будем говорить в первой части нашей встречи, про то, как меняется роль продуктового человека, продукт-менеджера. Поэтому,

а, мы наша встреча называется я productр, и в принципе, ну, там всего три слова, и эти три слова надо разобрать нам, чтобы понять, о чём мы говорим. Первое слово, мы уже про это говорили на прошлой встрече. Кто не видел, есть ссылка, потом сможете посмотреть. И ещё есть дополнительная встреча, которую я Проводил буквально неделю, по-моему, назад. А там вы поймёте, что происходит в где мы уже, что уже становится, что уже возможно, куда это всё движется. Поэтому сегодня я не буду говорить про это, но я буду говорить про две другие вещи: как меняется роль продукта и как

меняется роль инженера. И в случае продакта это будет как с помощью можно а ускорить э итерацию, продук главную продуктовую итерацию. Это идея, прототип, сбор обратной связи, возврат к Идее. То есть вот этот цикл. И мы можем серьёзно сказать, что в инженерии я буду говорить о том, как меняется парадигма программирования. Я просто вижу, что очень много инженеров боятся AI систем, потому что они неустойчивые, непредсказуемые, каждый они работают не так, как работают классические системы. Но именно поэтому нам надо этому научиться. А б я сделаю странный стейтмент, что вот то, как они работают не как Настоящие софтвеare, классические

софтуер продукты, это на самом деле то, как мы люди работаем. Ну, мы, люди, тоже не всегда на заданный вход выдаём тот же выход. Мы иногда одну и ту же историю выдаём по-разному. Знаете, как в Штазии проверяли, что человек врёт или не врёт. А каждый раз были новые детали одна и та же. Да, да, совершенно верно. То есть есть классный фильм Жизнь чужих. И там про это есть, что если человек врёт, он Всегда одну и ту же историю рассказывает одинаково. Если же человек она действительно была в его жизни, у него новые детали всплывают при каждом. Поэтому

при, как это сказать, допросе просят одну и ту же вещь, много раз говорит, и ты такой типа зачем? Вот для этого посмотреть, насколько вы выдаёте новое. И, собственно, я считаю, что люди такие же, а, непредсказуемые. И нам, а, вот программистам, которые работают в связи, поэтому плохо. Ну, мы привыкли, почему многие выбирают программе? Потому что это понятная система. Она ведёт себя, а, устойчиво. Вход один и тот же вход, один и тот же выход. Я её могу как хочешь крутить, вертеть. И мы выбираем многие эту профессию, потому что так лучше. Но вот и именно таких нас пугают

эти системы, которые AI, системы, которые непредсказуемы и нестабильны. Ну, а я считаю, они как люди, поэтому менеджерам даже обычно проще, потому что это очень Похоже на А. И потом из этого я сделаю несколько рекомендаций. Собственно, а когда я буду говорить про меняющуюсь вот про продукт и про инженера, а есть система, которая вот в тех YouTube ссылках вы узнаете, а это что, в принципе, всё, что происходит в AI, можно разбить на три категории. Это лмки начинают лучше нас чувствовать или чувствовать окружающий мир, видеть и слышать пока, то есть пока нету запаха и так далее, но в

целом они начинают лучше Сканить окружающий мир. Б. Они научаются думать, пока не так хорошо. Есть что хорошо, есть что плохо, но в целом они, сканируя окружающую среду, думают и принимают решение. Мы поговорим, как они принимают решение, чтобы действовать. И действовать они могут как в онлайн-среде, так и в оффлайн-среде. И глобально вот когда я буду говорить, ну, например, вот на прошлой неделе а сделали какой-нибудь, а, выпусти 2 недели, две Или 3 недели назад выпустили новую модельку Scrype 11 Labs, которая лучше слышит. у неё ошибка, ну, распознавания речи самая минимальная. И мы понимаем, что так, а, элмки

начинают ещё лучше нас слышать, ещё лучше нас видеть. А выпустят допустим, О4 или О5, о'кей, они начинают ещё лучше думать и так далее и тому подобное. То есть эта система позволяет нам, а, когда мы будем сейчас говорить продактов и инженеров, держать в уме, что всё, что происходит, в Принципе, происходит в этих трёх категориях. О'кей? Тогда поехали. Собственно, Prodct, Prodctменеджер сначала классически, что он делает на конкретном примере, а потом как это трансформируется во времена, как я бы делал, потому что там будет мой пример, э, фичи, который, когда я был в в AppНЗ, а я делал, и

я покажу, как поменялся мир. Ну, глобально продукт-менеджер - это такой Некоторые говорят, это CEO продукта, это такой человек, который может всё. Он и должен рынок уметь изучать, то есть быть немножко, а, маркетологом. Он должен уметь писать документацию немножко. Technical writer должен понимать технологию немножко архитектор и так далее и тому подобное. Он такой вот многофункциональный, кроссфункциональный человек. Хороший продукт-менеджер. Да. А у меня есть, у меня был спор, как-то Яндекс попросил Меня для их продукт-менеджеров прочитать курс. Это было давно, поэтому я думаю, я могу уже рассказывать лет, наверное, больше 10 лет, я думаю, назад. И у меня

был спор с HRM а Яндекса. Моя позиция была, что тогда, что продукт-менеджер должен быть бывший программист, потому что без знания технологии очень тяжело. У них нет. И вот мы на этом, короче, не сошлись. О'кей, я не очень расстраивался. Сейчас я понимаю, что Благодаря ЛМКМ это требование перестаёт быть обязательным, и я сегодня покажу. Но в целом это такой многофункциональный человек, у которого есть ряд задач, ряд проблем, которые ему надо решать. А ему надо по сути маневрировать между бизнесом, командой разработки и кастомерами. То есть он должен понимать вот эти три категории людей лучше или вообще он должен

понимать и жонглировать вот этими тремя категориями, потому что, например, Какие-то аспекты бизнеса могут не поз Давайте я сейчас прямо приведу кейс. Буквально вчера у меня выкли звонок с одним из разработчиков. Он говорит: "У нас, э, для транскрибации речи мы используем две модели. Иногда одна хороша, иногда другая. И в принципе мы могли бы один и тот же звонок транскрибировать двумя моделями, правильно? Но тогда та, чтобы вы понимали, стоимость транскрибации голоса в текст стоит Примерно 32-40 центов, в зависимости от объёмов, ну, на которые вы комититесь в месяц. То есть я продаю этот, ну, этот value за доллар.

А если я буду прогонять через две, э, модели, то это уже 70. То есть бизнес начинает, э, мешать, бизнес-требования начинает мешать, например, требованиям качества. То есть, а, качество - это обычно для юзеров. И получается, что PM должен принимать вот эти решения. Ну, например, мы приняли Такое решение. Я сказал: "Ну какая самая распространённая ошибка, которая у нас у модели первой, которая в целом лучше?" Он говорит: "Ну, иногда она только один голос определяет". Ну, то есть она считает, что весь звонок был один голос. Я говорю: "Ну, мы же поняли, что это херня". Он говорит: "Да". Я говорю:

"Тогда". говорит: "Можно написать правило, что если звонок длится 30 минут и там говорит всего один человек, ну, за исключением лекций, а там не такие Звонки". Наверное, это что-то не так. И тогда только такой звонок отправлять на вторую модель и триангулировать, то есть смотреть, как что выдала одна, что вторая, и, э, как бы объединять результат. Это просто мини-пример, как от конфликта бизнес и usер требований мы переходим к решениям. И вот эти решения должен делать продукт-менеджер глобально. Собственно, такие же решения приходится делать в других аспектах, постоянно пиму. Обычно называя, ну, это всегда конфликтная часть. Ну, то есть

дизайнеры хотят по-своему, разработчики хотят по-своему. И поэтому interpersonal skill, возможность общаться, убеждать, вот как Кевин говорил на в этом подкасте, возможность убеждать не через власть, а через скил убеждения - это важный скилл для продукт-менеджера. О'кей. Он вот такой у нас в многофункциональный. Вторая, а, то есть это не проблема, а зада это вызов, да, Это челлендж. Аэ, вторая группа, что ему постоянно приходится переключаться между контекстами. То есть сначала он вроде про бизнес, через минуту он должен про технику, через минуту он должен про, а, дис и так далее и тому подобное. И получается, что из-за вот этого,

ну, во-первых, что происходит с любым продуктом? Он ничего не знает в глубину. И многие разработчики, например, не любят продуктов. Я когда у меня есть курс для разработчиков, я, Может кто-то есть с этого курса не даст соврать, я спросил, что делают, когда вот слайд продакт-менеджер, что делают продукт-менеджеры, почти все написали, пишут тикеты в Джири. Вот как видит разработчик, чем занимается продукт. И это, в принципе, один из ауткамов работы. Мы сейчас дойдём, почему, как и этот вот кому. Но я к тому, что, э, из-за того, что разработчики считают, что он не ничего не видит в глубину, потому

что ещё раз, ему надо, его задача Мост, да, его задача координация, то получается, что у него есть проблемы, что он ничего не знает глубину. У него ни на что не хватает времени, чтобы сделать глубину. В этом, как вы скоро увидите и уже, наверное, догадались, ана может очень хорошо помочь. У него постоянный перегруз информации, коммуникации, документации. А и вообще ему сложно приорити. Одна из задач, которая решает любой продукт - это приоритиза. И мы Тоже поговорим, как мы могли бы помочь продукту это сделать. О'кей, собственно, давайте разбираться детально. Кроме того, чтобы писать тикеты, что делает PM? Во-первых,

хороший PM, да, должен понимать пользователя, он должен, вот у меня было правило в неделю хотя бы один глубокий звонок с нашим кастомером. То есть это прямо классное правило, которое вы можете принять за себя. Doordшундер говорит, они до сих пор раз В месяц делают доставку, ну, каждый фаундер сами, чтобы не потерять вот этот контакт с кастомером. То есть ему нужно, а, понимать пользователей. Второе, ему нужно понимать, что происходит на рынке. А-а, там, э, кто-то выпустил новую фичу, кто-то поменял цены, кто-то поменял онбординг, кто-то поменял, а, ещё что-то. Надо, во-первых, за этим следить, во-вторых, интерпретировать, в-третьих, принимать

решение, надо ли нам это Делать. Надо понимать вообще, куда мы идём и что мы строим, да? Потому что, э, там vision - это то, как мы видим мир в будущем, если все пользуются нашим продуктом. А стратегия - это как мы к этому будущему придём. И это задача продукта. Ему надо приоритизировать задачи. Надо выбрать из двух фичей, какую сейчас брать в разработку. А ему нужно, чтобы инвесторы были хэппи, что их Фичится в разработку. Ну, знаете, да, прилетает в Ватсаппе от инвестора, типа, у меня не работает это, и по всей вертикали начинается, типа так, нам надо быстро

что-нибудь поправить. Ну, это не то, как должен работать бизнес, но тем не менее приходится лайнить разных стейкхолдеров, инвесторов, кастомеров. регуляторные органы и так далее и тому подобное. Это тоже задача прок. То есть я могу, Например, э захотеть сделать фичу, но регуляторно я не могу этого делать. И я могу даже не знать, что я не могу этого делать регуляторно. И как-то нужно следить за этим. То есть нужно ещё юристом чуть-чуть быть. А, ну и, конечно, надо наблюдать за работой команды и за выполнением и убеждаться, что они делают то, что надо. Вот, кто работал со мной, знает,

что у меня настроены нотификации на GitHub. То есть я вижу, ну, весь фит гитхаба Нашего, ну, командного. И я могу в любой момент зайти в глубь и посмотреть код. Но вы думаете, я его понимаю? Не всегда. Сейчас с лмкой я могу понимать сильно или я могу её попросить нужную часть или я могу смотреть как сделать. Мне разработчик говорит, что сделал этот таск в жири. Я беру, копирую этот таск, выделяю комит, который он сделал, говорю, Действительно ли этот код решает эту задачу. Ну и согласитесь, что это должно вообще автоматом делаться. И мы сегодня будем говорить, что

там, я скажу, пятый уровень автономии, который я, ну, думаю, ну, это даже третий где-то, к которым мы должны прийти. И, в принципе, это всё лонки нам хорошо могут помогать делать. Давайте, собственно, там без абстракции. Вот Up and the Air, район семнадцатого года, наверное, шестнадцатого, а мы занимаем, кто не Знает, это приложение для людей, которые часто летают. И нам достаточно часто прилетает такая такой фидбэк от пользователей. Они говорят: "Дайте нам возможность выгрузить все рейсы, которые есть в системе, в Excelфайл". Я всегда, когда просят, самый любимый, самый главный вопрос продукт-менеджера, знаете какой? К клиентам. Для чего? Почему?

Да для чего? Почему? То есть что ты пытаешься добить? Я задаю вопрос: "Почему?" О'кей. мне Говорит: "Мне нужно подготовить документы для получения визы, а я не помню, где я был, в какие даты". Помните, да? В некоторых визах надо. Я такой: "О, прикольно". Кто-то говорит: "Я в Европе, а, ну, был в долгой командировке. Мне надо проверить, не должен ли я платить налоги". Я такой: "Опа, прикольно". И начинает, то есть через Почему я начинаю узнавать, что есть какой-то не Конечно же, наш продукт вообще не про это. Я начинаю понимать, что здесь какая-то фича, что-то вот такое, что-то,

о чём я не думал, о чём я не знал, какой-то новый паттерн. Это называется Jobs to be. Новый Job to be. Какой job to be дан? У налогов, как бы не заплатить больше налогов. А первое правило продукт-менеджера - это делать продукты, которые помогают или зарабатывать деньги, или экономить. Вот это самые лучшие продукты. Потому что когда Зарабатыва продукт помогает вам зарабатывать, вашему кастомеру зарабатывать деньги, то он легче расстаётся с деньгами за ваш продукт. Всё очень просто. И каждому продукту, каждой идее надо задать вопрос: а могу ли я её так трансформировать, чтобы она кому-то помогала зарабатывать? Вот,

например, типичный аэ time фаoer говорит: "Я сделаю мне по пятницам некуда идти. Я сделаю приложение, чтобы выбрать, куда идти". Супер. Я говорю: "Так, давай разбираться. Бабки помогают зарабатывать тебе?" Нет. Деньги экономит? Ну, время, да, можно перевести в деньги в целом, да? А, ну в целом, наверное, а третий уровень это развлекает. Ну, развлекало. О'кей, супер. Говорю: "А есть кому это бы помогало бабки заработать?" Такой сидит и говорит: "М, ну я же могу приводить клиентов в ресторан и с них брать деньги". Я говорю: "О, а вот это уже продукт, Помогающий зарабатывать". Но тогда смотрите, что меняется. Кто

тогда мой кастомер? Оказывается, мой кастомер - это ресторан. И на custer Discoverovery я должен не идти не к друзьям, у которых в пятницу проблема. А это я должен пойти в ресторан. Как почитайте историю, как Дордш, э, фоловил весь день продавцов one shop, one person рестораны, и весь день ходили за человеком, который вёл ресторан. И потом В конце дня она открывает тетрадку, в которой записывает все заказы, которые пришлось отказать. И он такой говорит: "У вас полная тетрадь отказанных заказов". Почему? Он говорит: "Ну, это на доставку, а я не доставляю". И они такие: "Опа, и пошло, поехал".

Можно посмотреть видео классно рассказать. Поэтому Job to be дан, когда вы вскрываете неожиданный Job to beдан для своего бизнеса, это становится очень интересно. Это требует всегда Продукт-менеджер. У него лампочка такая: "Так, надо копать, надо копать". И тут для иллюстрации этого приходит, когда уже вот там триггер был, что я начал копать, приходит мой разработчик Android разработчик. Это вот прямо можно посмотреть, это прямо текст из чатика. Он говорит: "Перерыв". Гуглер из Лондона расспрашиваем, как с визой в Россию. Он был на какой-то тусовке а в Гугле это. И он говорит, жалуется, что надо историю поездок за 10 лет

включить, а у него Поездок десятки. говорит, что вот ему типа ещё повезло, он использует flight tracking app. Угадайте, какой? Ну, понятно. Appar. О'кей. Я понимаю, что всё надо. Ну, это какой-то интересный пот. Мне надо понять, мне надо провести э обзор рынка, мне нужно опросить пользователей, мне нужно запрототипировать фичу, мне нужно, а, на маленькую аудиторию выкатить эту фичу, оценить и посмотреть. Ну, например, а драйвит ли она деньги? Ну, допустим, Соответственно, это целый цикл. Вот на этом примере я хочу вам показать, как я бы это сейчас делал с помощью LM. Окей. Ну, а да, собственно, вот этот

цикл. Мне надо исследовать рынок пользователей, запрототипировать, сделать limited rollout, оценить и потом делать global rollout. Сразу говорю, очень важно понимать две вещи, что иногда фич, которые вам предлагают и jobs to be done, которые вам предлагают, это не то, что вы должны обязательно добавлять свой Продукт. И это решение, которое тоже здесь может помочь, потому что, ну, на логике давайте, как вы принимаете решение о том, что какой-то джоб, а, который какой-то один из юзеров предложил, он нужен остальным. Ну, вы, собственно, выкатываете этот эту фичу или её макет, както знает, что такое претотай, и проверяете, сколько людей к

кликнет на заветную кнопку. Когда кликнуло, можете сказать: "Сорян, в твоём регионе ещё пока не работает". На Самом деле посчитали, сколько кликов, поделили на общее количество людей, которые были на этом экране, посмотрели долю, которой платящий, долю, которая не платящий, и сделали вывод о том, а выкатывайте. И это тоже мог бы нам помочь делать. Вот, давайте начнём. Итак, я буду вот когда, короче, будет такое, я буду переходить к компьютеру, поэтому вы меня особо видеть не будете, но а я думаю, будете слышать. О'кей. А, собственно, что я делаю? Первое, мне Нужно сделать market, поэтому я беру и, э,

запускаю Deep Research в chgp. И смотрите, я вам сейчас его открою, он зашерен. Вы потом можете тоже почитать, что это всё было. Ну, понятно, я уже делал постфактум. Но давайте посмотрим, что интересного мы здесь нашли. Мне надо рассчитать вообще, а сколько людей, у скольки людей есть эта проблема и вообще кто моя целевая аудитория для этой проблемы. Я вижу, что на самом деле, а, у нас людей, которые Разные, шесть разных локаций, э, визитят за определённый, ну, там, за год, условно, у нас есть там где-то там ниже, это будет цифра где-то в районе, по-моему, 40 млн человек.

О'кей, супер. И у меня есть даже всякие отчёты, которые я могу посчитать. Хорошо. 40 млн пользователей потенциальный таргет аудитория. А что это за люди? То есть откуда они берутся и так далее? Ну, во-первых, это А вот то те самые digital remote workркеры. Мы видим объёмы, мы видим в каких индустриях. А зачем нам знать, в каких индустриях эти люди? А, да. Во-первых, я могу посмотреть на своей аудитории, то есть я беру свою аудиторию продукта, если она у меня есть, пере пере пере как этот пересекаю её с этой аудиторией, смотрю, какая, ну, вендиаграмма, да, насколько они пересекаются

друг с другом. С другой стороны, я могу это использовать в Таргетинге, а, там, Facebook Ads и так далее. Хорошо. А там начинают интересные, я сейчас уже глубоко не буду идти, там начинают интересные сегменты, микросегменты выходить. Например, есть канадцы, которые зимуют в Америке. Офигенный супер микросегмент. А любой, а там фаундер знает, что лучше начинать с микросегментов. сегменты, которые которым из-за их специфических вот ядро аудито из-за их специфических Потребностей не подходят базовые продукты. Ну, базовый продукт широкий, который пытается всем сделать хорошо. Поэтому мы, например, могли, возникает сразу идея, а, может быть, сначала фичура скатать только для тех,

кто из Канады на а в Штаты на зимовку. И я, во-первых, понимаю, как их найти в моём продукте, если у меня есть userbase. Если нет, то я могу настроить, ну, таргетинг на это и, соответственно, делать дальше. Дальше Становится ещё интереснее. И пока мы Сколько потратил? Он 6 минут, по-моему, LLM на этот resarch. Я бы потратил дня два. А, соответственно, дальше смотрите, что интересно. А, ну вот видите этот, помните, в инвесторском деке есть там, сам, сом, какие-то три слова, да, кто-то знает и больше не надо это считать и это, а он за тебя, да, кросчекать. Вот

я сразу говорю, надо крочи, что пичдеки начнут уходить. Ну, Потому что зачем? То есть это всё, грубо говоря, AIVC с AI фаундером встретились, поболтали, почекали друг друга, и потом уже по наличку выходят и человек, и человек с двух сторон, и или решают, или не решают, понимаете? Да? То есть, я так думаю, sales будет работать. Вот я в этой части этот поэтому хорошо посчитал мне даже уже почти пичдек готов для того, чтобы защитить эту фичу перед инвесторами. Хорошо. Двигаемся дальше. И Это всё один промт, ну, который я вам за шею. О, классно. У меня есть ещё

компетиторы. Он мне ещё сразу компететоров посмотреть. Сразу говорю, не очень глубоко и можно сделать глубже, но в целом я вижу, какие есть игроки, какие платформы, какие это. И даже по некоторым он может ревьюшки сказать. Ну, но я сразу скажу, что вот там, а, я настойчиво рекомендую, а, не использовать вглубь ча ну deprсarch. Deпсarch хорошо Делает вширь, вглубь лучше делать или использовать более узкие инструменты. Поэтому я доделаю ком и так далее и тому подобное. Весь workflow, который есть. О'кей? То есть где-то минус3 дня моей работы уже это. И я не понимаю, если я нанимаю продакт, и

он мне это не делает, я не пою, ему что, 200 долларов жалко? Ну или сейчас даже 20 долларов, да, по-моему, вот вчера раскатали, чтоср 25 deпрессёрчий входит там в в стандартную платную, это не в дорогую. То есть он, в Принципе, каждый день должен всё, что делать, это вот запускать на 6 минут и потом читать минут 15-20, отбирая то, что нужно и уходя в глубь. Но о'кей, мы разобрались с маркетресерчем. Очень важный, я сейчас забыл показать, это вот этот раздел customer willingness to pay. Сколько примерно можно чаржить и вот этот emerging trends and tail winds. Короче,

зачастую полезно знать, какой вот этот микросегмент растёт, не растёт. Есть ли Какие-то штуки, которые усиливают этот тренд, а стимулируют его, что таких будет больше? Потому что есть два способа сделать большой продукт. Это первый - это сразу делать на большой маркет или второй - это делать на маленький маркет, но который быстро растёт. Всё, в принципе, логика такая. Поэтому, э, вот это очень важный раздел, где вы почитаете и поймёте, как, э, какие штуки. Ладно, дальше нам надо делать user search. как БайраAM делал Users research раньше. Вот это скриншот из одного из внутренних э презентации, где я показываю

один с юзеров всего. То есть как бы это заняло у меня где-то, наверное, недели четыре, а из семи разных стран. Вот видите, я их опрашиваю про АНД. И потом я создаю, э, такую презентацию, провожу внутри компании и рассказываю, почему нас выбирают с вставочками. Ну, например, я говорю, а многие пользователи говорили, что для Них - это как банковский app. Я говорю, ну, и это был интересный инсайт. Я включаю ролик э из интервью и показываю, почему этот, ну, что они говорили. И потом мы решаем, ребят. Хорошо. Вопрос. Мог бы ли я это сделать с лмкой? А, и

я сейчас не говорю про то, чтобы, а, записывать звонок и фиксировать транскрипт и потом сумморизировать. Это самая простая вещь, которую, я думаю, уже многие Было бы круто, если бы LLM сама придумала ответы за наших пользователей. Да, классно же было бы. И именно это мы и попробуем сейчас сделать. Мы возьмём, а, попросим LM сгенерировать на основе тогорча, который мы сделали или внутренних данных, которые у нас есть, сгенерирует так называемые персоны. Персоны - это типичные портреты пользователей, которые пользуются нашим продуктом. И когда она это сделает, мы скажем: "А теперь представь, что они находятся в одном Usеerбор, забыл,

как это будет. А пользовательский борд. И они обсуждают вот эту идею, которую я сейчас только что придумал, ну, не я придумал, я услышал, проресёрчил и так далее. То есть прикольно было бы заставить AI обсуждать идею и нам ещё до того, как мы к реальным людям даже пришли. И в этот момент какат: "Да ладно, ну что они нам расскажут?" Ну типа, ну я напомню, что читала весь дит и ещё куча всего. И в целом это интересное Ну давайте Попробуем, посмотрим, как это бы сделал ЛМКА типа чат GPT, а потом в чём это плохо. И этот, ну

вот смотрите, он выделил, сейчас я сделаю больше масштаб. Так, наверное будет, он выделил четыри четыре типичные персоны на основе того депрессёрча, который сделан. Ну и, в принципе, мы видим, что это, а-э, вот кто-то, кстати, оказывается, есть такая же тема Германия, Испания часто типа ездить есть, короче, это вот для Евро идей, которая именно для европейцев. И смотрите, как будто это транскрипт реального звонка. Они обсуждают, обсуждают и в итоге, а сейчас в итоге получают какое-то результат. То есть, а, вы можете почитать весь транскрипт, вы можете сфокусироваться только на выводах, а что им нужно, как они реагируют на

теле мысли, какой value для них высокий, средний, низкий, и, собственно, как они Объясняют это. Более того, вы начинаете узнавать очень интересные эж-кейсы и партнёров, с которыму вы начинаете понимать, чем они ещё пользуются. Например, вы понимаете, что вот такие люди, которые пользуются вернее, вот так, Digital Mды, они предпочитают, например, какие-то банковский сервис Revolute, допустим. И вы понимаете, что, во-первых, это таргетинг, во-вторых, это партнёрская, э, как бы cross promotion opportunity, Который вы можете использовать. То есть вы можете подобный продукт, потому что пересечение аудитории очень хорошее и так далее и тому подобное. В чём плохо вот это сделано

в Gemini в том, что когда вы почитаете весь транскрипт, вы увидите, что модератор он как бы не зацепляется за каждый а ответ и не копает достаточно вглубь. Поэтому вот там а на курсе и я ссылку сброшу, там есть готовый код. А мы, собственно, написали свой этот. Может я когда-нибудь там или кто-то если захочет, это open source. Э, просто переведите это в Telegram бата и дайте готовый продукт продукт-менеджера. Собственно, а он делает гораздо лучше вглубь. То есть он сейчас я вам покажу, а он, а, соответственно, на уровне кода мы можем лучше контролировать, э, мы можем лучше

контролировать а диалоги, уходить внутрь и, соответственно, а А получать больше инсайтов и вообще вопросы генерировать followп вопросы. То есть никогда, когда человек нам что-то ответил, как делает настоящий модератор, он слышит, он начинает, например, задавать: "Почему или для чего, копать вглубь, вглубь глубь, при этом не включая других пока ещё респондентов". Но ещё что происходит, что один респондент, слушая другого, говорит: "О, у меня это тоже есть" или: "О, я знаю, у кого есть". И они начинают как бы вам Помогать проводить вот эту модерационную сессию. И а вот в этом юзерборде, а если посмотреть код, то я сейчас

его чуть-чуть увеличу. Вам не надо там понимать код, чтобы понять, что он делает. Я писал идею, потом есть базовые вопросы, которые фасилитатор задаёт по этой идее. И потом, смотрите, я создаю агентов, мультиагентную систему. У меня есть агент модератор, у меня есть агент Джулия Радж Клоэ. как раз по каждому на персону. И потом я Начинаю зада, Кстати, весь код написал AI. Я просто чуть-чуть его направлял. Вот я вам то есть всё, поэтому есть комментарии, кто видел мой код, там обычно нет комментариев. Собственно, э вот я ему задаю, иду в цикле по вопросам, начинаю задавать вопросы. Каждому

агенту прошу ответить на вопрос. И потом смотрите, что происходит самое интересное. А я задаю лмки, я говорю: "Почитай ответ и реши, а может быть по Вот этому вопросу нужен персонализированный фолоп?" То есть надо вглубь копать. А потом вы увидите, что у других я поместил все или это я дал как домашнее задание. Короче, я поместил, что все агенты слышат весь разговор, то есть у них в контексте собирается весь разговор, и они могут, я делаю паузы и говорю: "Тебе есть, что добавить?" И в этот момент агент, который представляет кого-то из респондентов, добавляет. А вот сейчас Один из

слушателей нашего курса, он вчера или позавчера присылает скриншот, а он запусти, ну, это домашнее задание, поэтому можно просто стебаться над лоланкой. Он запустил идею, а, а, по-моему, часы, да, часы на атомных батарейка, по-моему, что-то такое. И он приводит юзерборд, и они начинают обсуждать, почему это плохо, почему регуляторно это не получится и так далее, и так далее. Но суть в том, что ты начинаешь, пока читаешь этот Транскрипт, узнавать столько про регуляции, которую ты ничего не знаешь, в очень энтертейнинг форме. Я не говорю, что надо так степать, но я вам говорю, что надо брать свои продукты и

прогонять через такие борды, потому что уже есть ряд resarch-перов, которые однозначно говорят, что 70% того инсайтов, которые социальные психологи получают в экспериментах предсказуемые LLM-модели. То есть вы можете с высоким уровнем э Уверенности сказать, что 70% инсайтов она вам нагенерит за минуты. и вам не нужен. Но самое интересное, что на самом деле, я это чуть попозже скажу, что она вам сгенерирует понимание, которое вы потом с реальными кастами можете проверять. То есть это гипоте это такой претест. Вот это претест, который вы можете сделать идеи и потом прогнать с реальными а подделы. Я пока запущу, чтобы вы просто

увидели просто разом. А, смотрите, а как работает? Вот для этого надо, знаете, как работает lм. Как работает lm? Она не рандомная, она Вы Что такое промт для лэмки? Это вот у неё есть базовое распределение, какие слова после каких с слов в среднем в интернете. Вы же, когда говорите, представь, что ты, Джулия, которая живёт в в Испании и ездит ой, в Германии ездит зимовать в Испанию, вы как бы меняете вот это распределение. Вы как бы её типа вот Этот спейс сужаете и говорите: "Вот когда ты будешь предсказывать следующее слово, предсказывай наиболее близко, как это бы делала

Джулия живущая". И тогда он даёт более и чем больше дискашена, тем более он лучше выдаёт, более сузенный суженный, а выдаёт результат. Но это и проблема, понимаете, да? Потому что после какого-то раунда обсуждения ничего нового не появляется, потому что они она начинает по кругу идти. И, ну, мы же не говорим, Это замена, мы говорим, что это супердешёвый способ сделать 70% работы, прийти гораздо более подготовленным на кастом. Видите, да? Я сейчас пролистаю весь разговор. Вот они там болтают. А, а я с вами пока. Давайте. Вот мы, а, задали вопрос про вот как раз Джулии, которая часто между

Испанией и Германией, э, а, двигается. Вот рассказали про идею, а, трекера дней в Шенген зоне, а, чтобы твел, чтобы виза и чтобы, э, налоги, да? То есть вот мы Задали ей идею, и она а значит а собственно вот а ну это 2, но ничего страшного, там просто контекст уже вот аэ там я мне нравится, ну, знаете, этот, но смотрите, что начинает она говорить. managing multiple passports. Я вообще даже не думал, что есть типы людей, у кого несколько, а у них другие проблемы, понимаете? Во-первых, какие паспорты вообще? А может быть сделать эту фичу платной? Ну, потому

что таких людей Мало, но потенциально среди вот этой аудитории много. И это супер, потому что тогда весь трекинг неправильный, если я не знаю, что у вас несколько паспортов. В смысле несколько паспортов одного и той же страны? Я имею в виду, когда у вас несколько это Да, просто чтобы Да. Да, да, да. Ну, короче, я имею в виду, что именно типа у меня есть там условно там Россия, Туркменистан, вот у меня, да, и это разные визы, разные как бы ну возможности и ограничения. Поэтому Смотрите, я уже вытащил, что опа, есть тема. Я ей не задавал ничего

про multiple passwords, понимаете? Читаю дальше. А, simplify process, бла-бла-бла. А -ч. Вот. И смотрите, фасилитатор начинает копать внутрь. Типа он говорит: "А вот типа, а именно для manage multiple passports как бы, что для вас как бы начинается?" Ну, она говорит там про автоматик треacking. Ну, понятно, мы можем сделать, мы приходит Мысль, что можно, в принципе, сделать трекинг, просто попросить доступ к локейшену и потрекать автоматом, правильно? Ну, то есть не нужно даже просить человека ничего делать. Всё, что нужно, чтобы он дал доступ к это. И надо паспорт. О'кей. Сканирование паспортов. В общем, вы увидите. Я ещё

раз я это всё пошерю, вы можете потом почитать, но просто сразу скажу, поверьте мне, что если вы вот перед перед тем, как вы будете запускать юзерборд, зафиксируйте Всё, что вы знаете, про ту идею, не берите эту, возьмите, где вы эксперт, про эту идею запу зафиксируйте запусти и потом для себя просто постройте график количество новых инсайтов и количество раундов обсуждения. И вы увидите, что он вот так себя ведёт. То есть в начале куча нового, потому что, ну, а дальше, поскольку они начинают идти по кругу, оно стабилизируется. Ну, и уже можно дальше использовать другие способы, как её

разболтать. И это, Но я думаю, вот Эта мысль понятна. Мы делаем, вместо того, чтобы делать customer search, мы делаем userbard simulation. А, и часто возникает вопрос: а где брать персоны? Во-первых, можно лмку попросить сгенерировать, но знаете, что классно, что за нас сделали эту работу. Короче, есть такой проект, я писал про него там, знаю, год назад. Короче, миллиард персон, описанных как промт, то есть, и созданных на основе интернета. В общем, ищете, какого Захоти, прямо делаете Ctrl F. Они выложили, по-моему, только 100.000. Э, ну, может, уже на момент, когда я писал пост, было 100.000. делаете Ctrl Fructр

и почитаете, какие там экзотические продукт-менеджеры могут быть. Берёте, допустим, если это продуктменеджер, ваша целевая аудитория, а вот для того Telegram бата, который делает виртуальный борд, допустим, а вы, соответственно, оттуда из этой базы готовых персон выбираете, они очень Хорошо описываются. Задаёте лмки в фрамте и получаете. Поэтому или лмка вам генерирует, или берёте это. Но самое лучшее - это, конечно же, на основе своих данных. То есть натравляем, натравливаем. Вот в курсе ребята как делают? Они анализируют ревьюшки, на ревьюшках просят лэмку создать персоны, понимая, что это за где оставлена ревьюшка, что написано и так далее. И потом запускает

usерборд по а этим персонам и получает очень классные Инсайты, с которыми выходит. Но я бы хотел вас, конечно, предупредить, что это ни в коем случае не замена людей. Ну, я должен говорить просто поэтическим соображением. Так на самом деле вот что это, конечно, не замена людей. Ни в коем случае не подумайте, что я так а считаю. Вот поэтому я должен сказать, чем это не замена людей. Просто чем это не заменяет людей? Какие бестпроекты со? Я в принципе некоторые сказал. Ну, Во-первых, главный плюс это что? Это генерация гипотез, это получение информации. Этот это нереальность. Поэтому мы скорее

как это не компенсируем, а комплементируем. комплементируем э этим ресерчем реальный ресрч, чтобы собрать гипотезы, которые потом в реальном ресрче обсуждаем. Второе, ну, очевидно, это супердёшево, да? А Это нам, в принципе, а, ну, если мы граундим на данных, нам нужны свои данные, да? Надо эти данные иметь, надо кластеризировать свои персоны, надо описание этих персон засунуть в, а, в контекст аланки. Аа вот это важный поинт. Вот это не про э шутки. Это то, что я серьёзно считаю, большая проблема. Ну, вы знаете, что определённых данных в интернете больше, чем других. условно, там белый средний мужчина будет Больше, чем

а тёмная пожилая женщина. И поэтому, когда ваши персоны будут как бы придумывать, они будут придумываться на основе вот этого того, что существует в интернете. А очевидно, что некоторых некоторые типы и сегменты пользователей не представлены в интернет. Ну давайте, я делаю, а продукт для детей двух месяцев. Ну как я найду что-нибудь в интернете с их от их имени? Мам вот нетважно. Это короче мой поит что есть underreesented сегменты людей. И надо учитывать, что usерборд будет байст. И может быть тогда userборд хорошо поймает виртуальный 70% мнений белых мужчин среднего возраста, но не тёмных женщин пожилого. И поэтому

мой usерресarch, реальный usеer resarch, лучше взять двоих белых мужчин, но восемь а тёмных женщин, если это моя таргет аудитория. Понятно? Поэтому большая штука. Ну и ещё раз, что надо Валидировать с виальными пользователями. Поэтому мы скорее компенсируем, комплементируем, чем, а, заменяем. А это это я сказал. Ну и что, да, люди важны и, а, мы можем использовать этот, но а надо делать системы, groundдинг системы, то есть системы, основанные на ваших собственных данных. И, соответственно, а тогда мне кажется, что смотрите, что получается. Если и customр или 70% кастомереча все смогут делать, то тогда куда конкурентное преимущество Сдвигается? То

есть если мы сильно стфорвард сделаем, хороший вопрос. Я думаю, только я думаю, может быть customer experience и люди, которые через которых, ну, это часть кастоме экспириенса этот продукт а доносит. О'кей, мы получили userбор, мы получили deep resarch, надо бы уже прототип делать, правильно? Как классический productджер делает Прототип. Он пишет product requirements document. Мы говорим: "Давай пусть он сам напишет LLM". А он нам пишет очень хорошо, кстати, сразу говорю. А мы редактируем, что надо. Но дальше возникает самое интересное. Мы этот продак, если вы просто попросите lm, ну, какой-нибудь сервис типа Lavable, я сейчас покажу, или Bolt,

или ещё что-то, попросите создать продукт, который трекает Шенгену. А, ну, пребывание в шенген зоне и так далее, вы, скорее всего, получите, что он ничего не сможет собрать вам. Но если вы сначала сгенерируете детальный, а, requires документ, как сделал бы продакт-менеджер, и этот requires документ дадите вот этому тулу, чтобы он по нему сгенерировал прототип, как вы бы, как реальный продакт сделал бы, дал бы это команде разработчиков, то вы получаете классный результат. Я сейчас Покажу, как вот я сгенерировал Product Requires документ. Кто не знает, Lavable - это, а, это прот, собственно, для генерации. Это сервис, чтобы из

идеи превращать в приложение. Вот, собственно, я сначала покажу вам конечный результат. Я не потратил ни строчки кода, чтобы написать этот продукт, а, который сделан это MVP для вот этой идеи, которую мы с вами сейчас разработаем. Заняло это где-то 18 Минут, улавал. А я только иногда нажимал на кнопки фикс, фиксфикс, потому что она иногда ошибки делает. Но я потом расскажу, как к этому прийти. Вот у меня есть продукт, я могу зарегаться. Вот я зашёл уже в сервис. Ещё раз, это все фейковые данные, конечно же. Да. Вот смотрите, давайте я добавлю трип. Давайте. Я лечу в Эстонию

в май. А до конца мая три. Вот видите, он даже здесь у меня показал. Здесь нету бэкэнда никакого. Это пока статический, но ээ кэнд тоже можно подключить. Если захотите, потом поиграете. Заметьте, поменялось количество дней. Было 41 или 42. Я потому что добавил вот этот. А помните платная фича про мульти мультипаспорт? Давайте посмотрим. Друг тоже сделал. Смотрите, даже есть проичи. А у меня здесь уже активирована, а этот подписка, но а прочи вот как раз экспорт данных и так далее. То есть у меня даже как бы паспорт, да, вон мульти, вон мультипаспорт. То есть это всё было

поскольку в юзерборде, в обсуждении, потом в PRD попал, я понятно всё мог редактировать. То есть я просто вам показываю как бы такое zero shot flow, что называется. То есть я ничего не делаю, он только вот я вам только вот Эти этапы и перекидываю доки из одного промта в другой и получаю результат. И и я знаю технику, но вот у нас есть там там мы такой экспериментальный курс сейчас ведём, и там есть нехнорили. Я вот сейчас покажу, например, продукт, который построила девушка с ноль вообще знанием. Вот смотрите, она построила, а продукт, она сделала лендинг, чтобы протестировать

как раз её идею, посмотреть, сколько людей зайдут в Этот на йлист и потом всех их проинтерровать. Ну, потому что мы так как бы построили. Вот человек вообще не знает ничего, полностью проделав по промтам нашу эту, э, реализовала продукт. Собственно, давайте, как это в реальности работает. То есть у нас есть Lavaell. Сразу говорю, это поскольку он долго генерирует, я его запущу, мы с вами будем вести лекцию и когда закончим, Вернусь и посмотрим, что он за это время за заделает. О'кей, собственно. Смотрите, как я это делаю. Я сначала делаю Blank Project. Я сейчас объясню, почему. Потому что

у меня есть набор документов, которые я хочу положить в новы базу, потому что если он не знает product requires document, depresearch, вот все вот этот весь контекст, который мы нагенирует, то он сделает очень плохо свою работу. Если же я ему в контекст засуну всё это, тогда он создаст Классную а фичу. И поэтому я вот запустил. Я говорю: "Сделай пустой проект вообще мне". И потом я захожу в сеттинги, и у меня здесь в сетнгах есть раздел Knowledge base, видите? И я сюда засовываю все те артефакты, которые мы нагенерировали на предыдущих шагах. Ну давайте я пока засуну

только а product requirement documentпе. Да, в общем. Вот я засовываю ему Product Requent. Давайте всё-таки, ну, чтобы всё Правильно было, сделаем, ну, чтобы выше вероятность хорошего результата была. Засунем ещё в Market Research. Так, Product Requ document, Deep Market Research и Userboard Simulation. Засунули. И теперь говорим ему build MVP for Schengen tracker Product using PRD. Всё дело. Мы пока поболтаем дальше, а я потом вернусь хорошо и посмотрим, что он сделал. Кстати, predicion, который я уже несколько раз делал, посмотрим. чат GPT сделает такого же агента скоро. Ну, в смысле, open, собственно, пока он там генерирует, я бы

хотел описать vision, куда, я думаю, это всё придёт. И я вот недавно рассказывал, вёл лекцию, мы занимаемся sales задачей, и мы вывели Такие уровни автономии sales организации по типу, как есть у Self Driving Cars, да, что а там ну когда вы покупаете Self Driving Car, вот teslo, да, обычно говорят на каком уровне, а салфдрайвинга они находятся. Ну а на текущем мо сейчас, по-моему, Тесла говорит, что они на четвёртом уровне автономии. собственно такую же логику, но как могла, если бы мы представили будущее, в котором продуктовая организация автономна, то есть всё делает AI, вот Как она бы

выгля были бы к нему. Вы увидите, что мы на самом деле сейчас где-то на втором, третьем этапе. Собственно, ну, первый этап всё делают люди. Это мы, большинство компаний на этом этапе. А что первые quick wins, первые маленькие вещи, которые можно сразу сделать, чтобы двинуться вверх? Ну а во-первых, можно поставить себе копит, и он чуть-чуть будет мне иногда дописывать код. Уже удобно и полезно. Уже Ускоряется перформанс моего моего разработчика. Су. Поэтому, если у вас бесплатно всем разработчикам нету включенной подписки на какой-то, ну, Copilot Like Service, вы опаздываете. Не только для инженеров LLM может вот на первом

уровне асистив, то есть тогда, когда люди - это основное, это, ещё раз, большинство организаций вот на втором уровне сейчас мы увидим, но это люк control, а AI помогает. Я вам сегодня показываю немножко другую концепцию. А, Но базово это так. Что делает productджер? Он делает AI resarch, например, deep resarch, но не всё берёт оттуда, выбирает, говорит: "Вот этот раздел мне нравится, как подготовлен, этот нет". Нормально уже, хорошо, уже экономим время и так далее. И для QA он пишет тест-кейсы. Вот кто был на моём предыдущей встрече, помнит, я показывал, как мы на хакатоне а сделали. А, опять

упал. Но мы зато как раз получили, смотрите, то есть он там что-то Нагенерировал уже нам. Давайте как раз посмотрим, а потом я верну. Так, а что ты нам здесь сделал? Хорошо, я могу, смотрите. А, ну и он сделал очень простой трекер. Ладно. Ну не нравится мне UI. Согласны. что-то какой-то стрёмный. Я ему скажу: "Короче, дорогой, давай, вот мне нравится Apple, поэтому ты мне сделай, пожалуйста, дальше". Но, видите, уже функционально какой-то прототип он нам Сделал. Аа а я показывал на хакатоне кейс, когда, э, ну, мы сделали систему, которая автоматически тестит продукты. И я там рассказывал, что

AI очень классно придумывает тест-кейсы. То есть он пишет тест-кейсы просто офигенно. И поэтому здесь на первом уровне, видите, для QA за QA, вернее, он пишет тесткейсы, вон там тесткейсы, а QA просто говорит: "Вот это хороший тесткейс, это плохой". О'кей, это вот assistive уровень. Двигаемся дальше по уровням автономии. Говорим: "О'кей, но давай чуть больше дадим". А видим, что уже хорошо, результаты выдаёт хорошо. Промтить научились. Давайте чуть больше дадим ему возможность. Дадим ему сразу генерировать полностью user story, а дадим возможности генерировать прототипы. Это вот то, что я вам сейчас показываю, да, low fidelity, да? А дадим возможность

генерировать базовый код, ну, berplate cд. Во многих ID есть готовый, ну, последовательность клавиш, Чтобы какой-нибудь более playate код сгенерировать. Поэтому и юнит-тесты. Кстати, лмки очень классно ещё пишуттест, поэтому мы отдаём это. Поэтому меняется то, что де должен делать. Ну, я думаю, логику вы уже поняли. Я просто покажу вам конечную цель, которую мы строим вот на курсе в маленьком этом. Но я думаю, что давайте так. Я бы хотел, чтобы вот так было у меня в компании. Короче, как я хотел бы, чтобы это работало. Короче, AI Сам читает ревьюшки, смотрит, какие норм, не норм, читает, читает саппортрек

реквесты, а говорит, а и такой так вот, по-моему, очень часто просят вот эти трифичи. берёт эти трифичи, запускает сам userборд, прогоняет их, короче, выбирает тесткейсы, генерирует эти мокапы, нанимает настоящих людей, проводит с ними настоящее custтерwю через какой-нибудь mechanical tk like систему. Это и потом, как помните, этот притча о старом Визире, не знаете при Молодой Визирь прибегает к к падишаху и говорит: "Хочу, я уже столько на тебя работаю, хочу, короче, стать вот как старший старшим визирем". Он говорит: "Смотри, вон идёт караван", говорит: "Иди узнай, что что везут". Он побежал, поскакал через условно час прискакивает, говорит: "Они

везут шёлк из Казахстана в Россию". Слон. Он говорит: "А почём?" Он Такой: "А, о'кей". Побежал, поскакал, поспрашивал, понимаеш? Говорит: "По рублю за грамм". Он говорит: "О'кей, а оптом дадут скидку?" А, да, побежал, поскакал. Ну, в общем, вы поняли. И и быстро это делать. И тут вот уже на третьем, на четвёртом старый Визир дохлый, еле на своей старой кобыли доезжает и говорит: "Короче, падишах, чуваки везут шёлк из Казахстана в Россию, а рубль грамм, я договорился, 25 центов сгрузят они вот в этом городе, а И мы сможем уже я получил от россиян, что они готовы купить по

2 цента, продаём". И Подишак говорит: "Продаём". Вот также, я думаю, должна работать эта система. То есть он мне вот это всё делал, вот эту всю операционку делал, но потом, видите, вот эта часть human roll, то есть что мы должны ещё раз, я не говорю, что это завтра, ни в коем случае. Я говорю, что это directionally, куда я думаю, мы могли бы прийти. А он мне и а я как человек говорю: "Да, Продаём или нет, не продаём или давай нападём на то, откуда вообще шёлк появляется и заберём это всё". Ну, в общем, неважно. Мой поинт ключевой,

что агентность система принятия решения, а вот эту всю, а, м, всю операционную, э, штуку мы бы, а, могли бы делать с помощью неё. И мне кажется, это возможно будет вот там, а, я не знаю, в какое время, но я вижу, как, а, мы были вот здесь, ну, 4 года назад. Мы сейчас где-то вот тут. Я не могу, я не речер, я не могу утверждать, как быстро мы будем двигаться, но я точно знаю, что мы двигаемся в этом направлении. А когда ты знаешь цель, ну, вин, конечное состояние, то легче смотреть, насколько мы, собственно, туда попадаем. Вот.

Экспоненциальный, да, экспоненциальный рост, да, да, да. Вот. Но в целом, я думаю, вот эта идея моя ключевая по продак. Давайте посмотрим, что он там, аэ. напилил и потом я быстренько Пройдусь по второй части. У меня два вопроса. Ну, во-первых, вот здесь по по видению я хотел дополнить дополнить, что мне кажется, что вот по чати видно, как он подстраивается тебя и он тебя лучше лучше. И эта штуковина могла бы предлагать не просто там вот это зайдёт, а ещё и тебе захотелось бы вот это запустить. Понял. Прикольно. Да. Да. что по твоему психологическому портрету тебе будет в

кайф. Класс. Ну и у тебя будет кайф. Да. Дадада. Да. Вот. А второй Момент про вот я не очень понимаю, а вот вот эта штука действительно развивается и в плане исследований прототипов, да, но всё равно, во-первых, мы упираемся в юрисдикции, то есть юридические документы пока вообще очень плохо работают, да. А второй момент, мы упираемся всё-таки в инфраструктуру. код и вот построение это как большой системы. И вот здесь походу пока нету, да? Короче, давай давайте так. Во-первых, абсолютно правильный момент, Что есть boundaries, которые есть на уровне общества, а закона и так далее. Поэтому здесь есть вот

это societal and ethical boundaries. Видите, не всё сгенерировал этот, я чуть-чуть добавлял, но а вот в части кода инфраструктуры я думаю, что это не станет проблемой. То есть сейчас это проблема, но мы разберём реchщ разберётся, короче. Да, я думаю, что мы вообще люди, мы эгоцентричные существа, и мы не сделаем просто этого. Мы не сделаем мир, не позволим создаться Миру, в котором мы не нужны. Нет, подождите, а вы видели терминатор? Да, конечно. Да, да. Skynet, да. Не, короче, мой поинт, что если даже, да, что из-за желания власти, из-за эгоцентризма людей мы создадим баoundariies регуляторного характера, а

а этого характера, принято ли так делать, то есть общественного и этического. И не позволим вот этому будущему, хотя оно будет технически возможно. Ну, как с ядерным реактором, Да, в принципе, мы мы могли бы сделать энергию abandн, но из этого из Чернобыля и из-за там гиперактивности определённых групп, которые, я думаю, финансировались там классическим энергетическим сектором, а мы не получили банднса энергии. мы не не можем взять и вот так построить а-а атомную, ну, электростанцию. Я к тому, что есть регуляторные а ограничения, чтобы мы или, допустим, давайте возьмём генетический resarch. Мы Уже можем менять гены, чтобы людей на

раннем этапе не позволять развиваться какой-то болезнь. Это уже возможно. в Китае, я забыл, как его зовут, который сделал эту операцию, но мы не хотим это. То есть, потому что, во-первых, это ты что, Бог? То есть это общественно. И вот мой ключевой поинт, наверное, если даже это будет, да, то есть технически, возможно, мы не дадим это регуляторно, социально. Вот я думаю, что так. А здесь, да, вы Можете весь вот курс, да, вот прямо какая цель, что на выходе получается примерную. А давайте сделаем так, вот в канале есть ответ, но этот курс уже запущен, как бы это

я не пытаюсь его рекламировать. Мой поинт, что, э, идея какая, что я хочу не техночить создать портфель продуктов, протестировать его на рынке и выбрать, какой бизнес делать. Вот что я подписал. Нет, поди вопрос, может быть, немножко Отречённый. Ром скажите, вот у вас сейчас при работе модель понимает всё больше и больше контекст ваших вопросов, да? Да. То есть это речь идёт по сути через какое-то время, да, если есть какая-то компания, допустим, там наша павли, да, мы сей можем позволить иметь в команде, допустим, там Байрама, да, но нам нужен какой-то опыт, как скоро появится там версия новый

мог бы каким-то образом проявление, да, это классно. Ну, это, короче, я начинал с Этой идеей вот год назад просто, ну, я я понял, что sales монетизируется быстрее. Лучше. Поэтому мы делаем цифровых двойников Слзо. Вот это правда. Так, разный продукт на выходе там у нас продукты именно. Но это, ну, там какие-то части этого уже возможны, а какие-то части будут воз Ну то есть, короче, это происходит. Это про правильные вопросы, да? Это правильные вопросы. И, короче, самая сложная часть - это трейнинг сет, основанный на Реальных ответах Байра. Поэтому вот в том продукте мы начали с консультаций, потому

что каждая консультация записывалась, а там были вопросы и ответы. И все, и по сути мы начинали собирать весь как бы бейс, как я бы отвечал, но идея была, что всем так сделать. И, собственно, тогда мы получаем цифровых двоников. Я даже видел, что, ну, иногда выгодно а подчинённому перед тем, как нести, ну, что-то своему начальнику, прогнать с его Цифровым двойником. Потому что я, когда был, э, руководителем, иногда мне одну и ту же штуку приходилось говорить разным людям, чтобы поправили. Я понимаю, что если бы был сначала у меня вот этот guardдиан в виде ты поговори сначала с

ним, когда с ним поговоришь, пройдёшь его, приходи ко мне, мы бы улучшили как бы это. Поэтому это возможно, ну, какие-то аспекты уже, но я думаю, что это точно вот годы ближайшие, когда такие системы можно будет делать. А а у вас же есть чат же GP уже двойни есть, но он, короче, плохосить, если взять все твои лекции, да, как сознать, ты же получишь минимальную версию. Совершенно теперь вы поняли, почему я провожу лекции. Не, аймины, то есть я сейчас не шучу, а то есть мы там осознанно это делаем, потому что я понимаю, что это трейнинг датасет. И

если вот вы видите в своей работе такое, начинаете записывать, чем раньше вы начнёте, тем лучше. А как это лучше Делать? К примеру, я очень часто связание, так как работа удалённая, видеосообщениями очень подробно даю инструкцию на вопрос и, соответственно, мне что скамливать? Вопрос цел за мной и подобно. Совершенно верно. Да. То есть нужен вам по сути нужен вопрос-ответ или начало текста, окончание текста. Но глобально самое лучшее - это вопрос-ответ. А мысль такая, у нас на самом деле осталось 5 минут. Я даже вторую часть не покрыл. Давайте я Переключу на этого, что он там наделал, и прыгну

в конец, скажу три мысли, а вот вторую часть я выложу презентацию. И, может быть, я когда-нибудь через несколько недель, три-четыре я онлайн проведу по второй части. Хорошо. А вторая часть как меня меняется работа инженера в том плане, что программиро вот паради софт, который мы создавали раньше и софт, который создаётся - это кардинально разные софты по своему поведению и Поэтому его надо по-другому тестировать, его надо по-другому писать, его нужно по-другому менеджить. И вот как это делать? Про это про неопределённость, про неопреде, да, про про бабалистичность, про как ставить guard rails и так далее. А давайте посмотрим,

что он сделал. Мы последнее ему что попросили, чтобы он как Apple, да? Ну вот. Ну да, похож, кстати. Ну шрифт он точно взял эпловый Однозначно. Вот это тут часть тоже кнопочка. Ну, то есть Look похож на Apple. В общем, я думаю, вы А, да, и я сразу могу запаблишить и получить адрес. И дальше вы общаетесь с ним. Я, наверное, просто дам пару гайдов, что не давайте ему сразу сложные задания. Давайте вот по шагам. Второе, засовывайте вот base, да, как я показал, все документы засуньте в knowledge base. У него должно быть в голове всегда а вот

этот контекст. контекст того, как Делаются эти, э, соответственно, если ошибка, не пытайтесь сами править код, жмите try to fix. Вот когда по почувствовали, что пошло по кругу, уже заходите, я не показал здесь, что на самом деле для разработчиков, которые делают или пимов, которые умеют вкод, вот, собственно, там весь код, э, вы можете там править те части, которые вам нужны, если вы хотите. Но я рекомендую, короче, его не ломать, Короче, а просто спокойно использовать базовом. А это вот когда уже он не пошёл, да, придёт. К сожалению, те, кто не этих норей, не смогут это сделать. Но

вот тут я подхожу к ключевому поинту моей второй встречи и, собственно, ой, второй части, и мы подведём итог. А, собственно, мысль простая. Если там я по сути моя мысль была примерно такая: продадукт-менеджеру надо перестать быть продукт-менеджером, надо быть больше таким инженером, потому что Половина работы делает реально. То есть вторая часть, которую я не рассказал, она про то, что инженеру надо переставать быть инженером, надо двигаться в проект, тем более, что вы смотрите, за него уже всё почти делает я. Ну, грубо говоря, поэтому, а, я считаю, что учитывая, как это всё развивается, вот прокт-менеджер следующего поколения, инженеры

следующего поколения - это, а, инженеры, ну, это люди, которые делают и продакт Часть, и инженерную, которые понимают, как работает лмка, например, вот про распределение, которое я вам говорил, что промт - это, по сути, сдвиг распределения. Просто понимают, как оценивать такие системы. Это будут самые дорогие а специалисты. Я думаю, я сформулирую суть того, что они делают. Это люди, которые понимают, как работают и системы, умеют их оценивать, их качество и управлять. Вот что такое оценивать и управлять - это огромный большой вопрос, на который я сам до конца даже ещё ответа не знаю, но потому что эта дисциплина

создаётся вот а we speak. Сейчас я доведу и вопросы закончу. Итого, неважно, вы продакт, не продакт, инженер, не инженер. На любую задачу, которую вы делаете, попробуйте юзать её. Вот у меня есть э такая э ну может плохая штука, может, хорошая. Я каждый регулярно задаю себе один вопрос. Я узнал что-то Новое, потому что я стал что-то делать по-другому. И вот AI для меня это как раз классный а способ а это делать. Вот простой практический совет. Каждую неделю в понедельник садитесь, вспоминаете всё, что делали на прошлой неделе, и берёте один-два таска, которые исходя из того, что вы

услышали, из того, что пишут, вы бы вы думаете, можно автоматизировать с помещениями и эту неделю делаете другие таки, но вот этот таск пытаетесь Автоматизировать. И вот так каждую неделю, 52 недели в году, 52 таска, большинство из нас не делает больше сорока, ну, разнообразного типа задач. А высвобождается время, деньги и, а, как бы удовольствие, потому что чаще всего самые рутинные задачи легче всего поддаются аэфтом. Вот те, которые вам больше всего не хочется делать, неинтересно, вот они попадают. Поэтому всегда я the table введите вот какую-то процедуру. Это сегодня мне классный Прислал друг. Это знаете вот три сделали

schedu task вчера. Вчера и послевчера. Он мне прислал классный промт, но это для таких философов, назовём это так. Промт называется каждые 15 минут, исходя из того, что ты знаешь обо мне, этот challenge мой my thinking. Я, короче, ну я просто как бы понимаю, насколько это круто. То есть представьте, каждый день вы же с ним много говорите, много чего вам по этот challenge your thinking. Это супер Интересно для людей вот таком. Какая второе? А, AI. И вот это я не смог рассказать из второй части, что AI вот эта нестабильность, вот это каждый раз выдаёт другой результат

и так далее, в этом плане напоминает очень человека. И вообще, учитывая, что, ну, эллэмки, да, когда я сейчас говорю я, и в основном, я говорю про лмки, хотя есть другие системы, лмки натренированы в основном на результатах нашего или креатива, или Размышления, то есть на вот всём том интернете, который UGC, который существует, а, и не только интернете, да, оффлайн, ну, книжки и так далее. Поэтому лучше думать как людей, но говорить ему, что за персонажен быть. Если мы делаем кодинг задачу, мы говорим, что он должен быть кодик. Если мы хотим зерборд, то мы описываем персону. Ну и

третье, конечно, это все говорят, что не забывайте, что это самый, э, недеспособный AI, который Вот сейчас вы завтра будет лучше. И когда вы сейчас видите, что он ошибается в семи словах из из 100, это вот текущий erроррей у систем транскрибации, то вы должны понимать, что через год это может быть будет три-два, а уже потом не так важно, на самом деле. Человек столько больше будет ошибаться. Поэтому, э, думайте чуть-чуть наперёд. И те вещи, которые, может быть, сейчас не так хорошо работают, они будут работать Больше. Не стесняйтесь, что вам вот кастомеры, я просто с этим участвую, кастомеры

находят чкейсы, когда я плохо работаю и вот начинает мне вот туда тыкать, короче, а вот тут он придумал ценник, которого не было. Я говорю: "Поэтому нам нужен humanop тогда". Но я в голове говорю: "О'кей, там сейчас через месяц будет ещё лучше, ещё лучше". Я вижу, как это происходит. А вот и есть люди, которые готовы, вот те, у кого болит больше всего, они готовы мириться С мелкими ну шероховатостями. Те, кому ничего не надо, они всегда найдут, до чего докопаться. Поэтому не тратьте своё время на тех, тратьте на и учитывайте, что вы придёте к тем просто, когда

ещё лучше станет технология. Вот, наверное, основные а мысли. Давайте за, ну как на днях, неделю или две назад былоч от антропика. Короче, смотрите, какой они сделали эксперимент. Они Задают вопрос лмке и в промте говорят ей подсказку, как ответить на этот вопрос. Но и говорят: "Пиши, ну, делай и ответь на". И в общем, в 20, по-моему, процент случаев Лэлмка в тенкинге не говорит, что ей подсказали правильный ответ, и поэтому она выбирает. Она придумывает. Почему придумывает? Сразу говорю, это не человек. Я просто антропоморфизирую. Так проще, но Глобально она, короче, не выводит. А мы помним, что каждый следующий

токен - это предсказание. Ну, это предсказанный по предыдущим. То есть непонятно каким образом. Почему она thinkнкинг пишет этот в хинкинге нету нигде, что мне на самом деле по ответ сказали в промте и вот выдаёт правильный ответ и ты ей доп вопросы задаёшь, говорит, не знаю ничего, никто мне ничего не подсказывал. Собственно, что А что поняли речеры, амен речеры? Что Короче, было мнение, что если мы будем просить алмку писать всё, что она думает, то мы будем знать, когда она решит нас поработить. Ну, логика правильная. В принципе, если мы будем знать, как она работает, то мы узнаем,

когда она решит нас, короче, и надо типа читать и на всеймент методы, ээ ну часть вот категория, которая развивалась по Но вот с этим речем стал вопрос: "Так, а тогда как бы это не вариант". Собственно, это cutting Edge research. Я Вообще близко не такой resarchчер. Я читаю, мне интересно. Мне интересно. Давайте теперь я объясню, зачем нам, простым смертным, которые не решают судьбы Вселенной, а знать результаты этого рес? Если мы можем лэмку подкручивать, а это алайнмент - это же подкручивание, говори то, не говори этого, на системном уровне, то мы сможем лучше персоны создавать, мы сможем, короче,

лучше её промтить. Вот есть, помните, антропик в прошлом Году делал пер. Он подкрутил Ленки некоторый штуки, чтобы она думала, что она мост Сан-Франциско Golden Bridge. Поболтайте с этой версией, если она ещё паблик. Но к чему я, что да, отрезают, да, это делают ресarchчеры, это огромная resarch space. Ну никто до конца пока не знает, как нам это хорошо, ну, эффективно делать. И вот, э, это открытая проблема, resarch-проблема, которая не решена.