Важно помнить, что Product-Market Fit (PMF) можно не только найти, но и потерять.

Можно посмотреть на востребованность StackOverflow, главной площадки где разработчики спрашивают вопросы и получают ответы.

С выпуска ChatGPT, количество вопросов, которые люди задают кратно снизилось.

P.s. хотел отдельно поделиться классным графиком, но тут прилетел релевантный кадр с сегодняшнего выступления:)

🔥🔥🔥Никита как всегда прекрасен: одной цитатой из классики (в конце поста) учит эффективной работе с любым бизнес-заказчиком. Мотаем на ус!

Сегодня попал в Сити на один форум и вынужден был слушать в панели экспертования манагеров-каналий про рекомы, чуть руку не сломал борцовским приемом «фейспалм» 🤦‍♂️.

Все эти «на самом дела» и прочие «здравые смыслы», и «я 5 лет в отрасли и знаю что нужно пользователю» 🤦‍♂️.
Ни намека на метрики и A/B, зато вопросы. В духе: А как сделать так чтобы рекомендации были социально справедливыми? Знаете ответ? «А давайте снимать только хороший, патриотический контент».
Прям в стиле песни Захар Борисовича

Для таких вот у меня есть коробок вполне публичных примеров (а после беседы с пиар-службой кейсы теперь приходится фильтровать — заметили как их стало меньше в канале? — правда, большая часть просто ушла в отложку в 2026й)

Итак, канальи думали что SJM чем короче тем лучше, и вообще одной красной кнопки «купить» достаточно.
Ха раз
Ха второй раз

Добавление доп шагов к форме регистрации или к процессу покупки — увеличивает конверсии а не уменьшает! В их конкретных кейсах!

Другие канальи решили что если показывать что продукт популярен в соцсетях (social proof) то конверсия будет больше, но увы

А здесь вообще в одной статье собраны противоположные результаты : в одном продукте перфомят длинные тексты, в другом короткие. В одном продают простые заголовки, в другом сложные.

Пользователи охотнее делятся шортсами или длинными?
Надо проверять именно в вашем сервисе, а мб вообще в конкретной категории.
Смотрите с опаской на тех кто «знает как думает пользователь».

PS и самое вкусное, для тех кто не читал Ходжу Насреддина

На платформе Unbounce провели A/B-тест: Get MY free 30-day trial против Get YOUR 30-day trial

Результат, ожидаемо, на картинке к посту

Однажды Насреддин увидел толпу возле пруда, что рядом с мечетью. Подойдя поближе, он увидел, что в пруду тонет мулла. Люди кричали ему: "Дайте руку, почтеннейший, дайте руку! ", но тот только булькал и руки не протягивал. Тогда Насреддин подбежал и закричал: "Нате руку, почтеннейший, нате! " -- и мулла схватился. Когда люди спросили Ходжу, как ему удалось спасти муллу, он ответил:
-- Глупцы! Разве можно говорить мулле "Дайте"! Он понимает только "Нате"!

Вот такое потрясающее предложение получил вчера, а теперь еще и сегодня с другого аккаунта. Можете не перечитывать, вы не ошиблись: хотят денег с гостя 😂😂😂

Переслал друзьям поржать, так оказалось, что сейчас такая схема развода есть и некоторые блогеры ведутся и расстаются со своими честно заработанными потом и кровью)))

Появилась вторая часть моего разговора с Валерием Бабушкиным

Женя очень крутой, идите к нему работать :)

Ищу старшего аналитика в Dwelly (ещё одного)
// ИИ не захватит мир сам, ему нужно помочь

Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%.

Эта роль подразумевает исследования и оптимизацию нашего основного продукта: CRM, через которую проходят и контролируются все процессы управления недвижимостью: от взимания платежей с арендаторов до решениях их проблем с водопроводными кранами.

⚙️ Вот пример одного процесса, который оптимизирует наш продукт:

— За месяц до окончания срока действия сертификата электрической безопасности всплывает напоминание, что пора начать процесс инспекции и обновления сертификата.
— Рассылаются запросы на инспекцию по конкретному адресу нескольким поставщикам. Те, кто готовы, присылают стоимость.
— Выбирается лучший поставщик — ему сообщается контакт арендатора, чтобы он созвонился и договорился о дате визита.
— Затем у поставщика нужно получить актуальный статус и дату визита.
— В дату визита нужно проверить, что поставщик прислал результаты инспекции, иначе — напомнить.
— По результатам инспекции могут быть замечания, требующие исправления / ремонта.
— В случае замечаний нужно прокотировать стоимость ремонта у нескольких поставщиков.
— Лучшего поставщика и стоимость услуг нужно подтвердить у лендлорда.
— После этого нужно отдать контакт арендатора поставщику.
— <начался ещё один круг>
— В конце нужно не забыть выставить и оплатить все счета во все стороны — и в конце концов обновить данные о сертификате.

Раньше этим занимались люди. Сейчас, благодаря нашему продукту — заскриптованные LLM с минимальным вмешательством человека. Это позволяет не только повысить эффективность человеческого труда, но и существенно улучшить качество услуг для арендатора. Роботы ничего не забывают и действую моментально, как только получают нужную информацию. И да, у нас уже есть реальные задачи, полностью решенные в автоматическом режиме.

🔍 Зачем тут аналитика:

— понимать воронки всех коммуникаций (со всех сторон) и улучшать их,
— понимать тайминги всех процессов и улучшать качество сервиса,
— уметь выбирать правильных поставщиков,
— что такое качество поставщика? время, уходящее на бронирование визита? время до даты визита? а что если поставщик реагирует на имейл за минуты, но планирует ремонт только через 6 дней? а что если срок такой большой по инициативе арендатора (он не смог раньше), а не поставщика? на какой сигнал нужно посмотреть, чтобы это понять?
— когда робот сбоит и зовёт человека на помощь, сколько времени уходит на реакцию живого человека? насколько это оправдано? можно ли улучшить скрипт, чтобы робот справлялся сам?
— как действовать, если клиент звонит по телефону и нужно вмешаться в автоматический флоу?
— какой перформанс у разных сотрудников? а сколько теперь нужно сотрудников, чтобы справляться с прежней работой?
— а нужно ли включать выходные в расчёте таймингов по задачам? а нерабочее время в целом?
— а точно ли мы покрыли все сценарии управления недвижимостью в нашем продукте? а что координаторы делают ещё полдня вне CRM, общаясь по телефону?

🚀 Почему прикольно:
— крутые фаундеры, у которых есть чему поучиться,
— большой, но компактный и хорошо капитализируемый рынок,
— мы сейчас на пути из 0 в 1, затем будет скейлинг 1 -> N, есть возможность посмотреть, как растут и развиваются компании разных стадий,
— международный опыт, покачаете британский английский,
— работать со мной (правда, на этот счет существуют разные мнения =)
— мы нанимаем только синьоров.

💪 Требования:
— ищу на все руки мастера с уровнем “Старший аналитик” [требования к уровням],
— не бояться разноплановой работы и маленьких данных,
— удалёнка не из РФ,
— английский, который позволяет вести рабочую коммуникацию.

🤝 Условия:
— платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте),
— ремоут, часовой пояс +/- Лондон.

Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov

Про the illusion of thinking

Как говорится, не можешь в рисерч - хотя бы выложи датасет или бенчмарк и напиши о нем статью (что, заметим для протокола, не умаляет полезности бенчмарков❗️)

Когда РБК меня просили прокомментировать провал Apple Intelligence, я очень удивился и был сдержан в выражениях. Все же Apple последние лет 10 уж точно был компанией победившего маркетинга, а по технологиям в продуктах отставал от конкурентов на пару-тройку лет, однако все-таки в конечном счете делал откровенно удобные решения. Я вежливо объяснял, что ну не работает после релиза, и ладно, так бывает, будет еще десяток апдейтов и заработает, что бухтеть-то.

Но вот сегодня половина твиттера обсуждает яблочную статью The illusion of thinking и теперь у меня закралась определенная тревога по поводу дел с AI в Apple (не потому что статья не супер, а потому что нет более интересных от них и как будто идут по пути наименьшего сопротивления в поисках о чем написать). Статья в сухом остатке про «мы придумали еще один бенчмарк» и «нам не понравилось, как LRM с ним справляется». Бенчмарк в виде задачек про ханойские башни и волка-козу-капусту (и еще 2 типа заданий) с регулируемым уровнем сложности. Основная претензия к LRM - Large Reasoning Models - в том, что они, видите ли, не понимают какие-то концепты и рассуждают, а пытаются вспоминать и воспроизводить заученные паттерны (алё, вы в курсе какую задачу решают языковые модели?)))), судя по тому, как они справляются с бенчмарком. И, о ужас, мы с вами так далеки от AGI, гораздо дальше чем Альтман говорит инвесторам 🤡

Это конечно офигеть какая новость (конечно же нет 😐), однако как человек много работающий с обучением живых людей, могу сказать, что радикального отличия не вижу. Как только человек существенно выходит за пределы знакомых задач и знакомой ситуации, первым делом активируется воспроизведение знакомых паттернов и попытка из них собрать решение, словно Кай слово «вечность» из ледышек или инженер что угодно из говна, палок и синей изоленты. Только единицы начинают в незнакомой ситуации разбираться в основных концептах и правилах игры, а затем придумывать алгоритмы решения задачи, большинство же людей так делает только внутри той области, где уже более-менее комфортно разбирается.

Касательно нытья о том, что LRM не рассуждает, а воспроизводит паттерны, вспоминается один частый вопрос про возможности AI: “Могла бы LLM придумать квантовую механику или общую теорию относительности?”. Скорее всего, нет, по крайней мере в ближайшие годы наверняка нет (но буду рад оказаться неправ). Зато пересказывать и немного дописывать за другими, сразу владея последними публикациями человечества по любой теме - легко. И это тоже сильное преимущество, которого у людей нет, и которое даже с поисковиком наверстывается долго. Возможно, нам не стоит переоценивать себя и говорить, что такой интеллект «недостаточно general». Это скорее Гейзенберг и Эйнштейн исключения из нормального представления об интеллекте, а эрудированный попугай вполне себе general intelligence :)

Переслали мне корпоративную методику по управлению продуктовым портфелем

Итак, если бы пожарную команду создавали по этой методичке:

1. Ideation (оценка идеи)
Варианты:
За месяц не произошло ни одного пожара, потенциальных клиентов нет — закрываем продукт (KILL)
или
Один пожар был, но с погорельцев особо ничего взять — MERGE с водовозами, водовозы — жизнеспособный продукт с устойчивой клиентской базой и выраженной сезонностью.
Но перед тушением пожара необходимо будет производить расчет эффекта от тушения и сравнение с прямыми продажами воды клиентам
Или
Было несколько пожаров — когда пришли опрашивать клиентов получили люлей как поджигатели, глаз подбит 🤕, но зерно есть — PIVOT. Будем дистанционно (чтобы снова не получить) продавать палатки жертвам пожаров

2. Concept Validation — подтвердить жизнеспособность концепции
Продуктовый комитет затребовал дорожную карту по тушению пожаров на следующий год
Необходимо рассчитать точное время и место пожаров, затраты на тушение, экономический эффект
Ок, провернули фокус из финала The Incredible Burt Wonderstone и прошли дальше

3. Prototype Development
Сделали пожарную машину на деньги, выделенные на этапе 2.
Машиной сложно назвать — поэтому скорее получилась пожарная тачка.
Комитет отправил нас на Technical Pivot, без доп финансирования конечно же
На остатки финансирования получилось сделать лейку-поливалку

А дальше пришла летняя жара , и пол-города сгорело вместе с продуктовым комитетом 😂😂😂

PS: для тех кто не в курсе — частная пожарная охрана есть и вполне благополучно работает (например) и в нашей стране и в других

PPS: у любого инструмента есть своя область применения, даже у продуктовых методичек, и вот уж методички неплохо бы начинать с описания к чему их следует применять

https://vlmsarebiased.github.io/

Проблемы нейросеток со счетом это такой же мем как проблемы с количеством пальцев сколько-то поколений сеток назад. Однако сейчас в стандартных задачах сетки на ряд "счетных" вопросов отвечать все же могут. В примерах показано, насколько сильно эти ответы могут быть обоснованы априорным знанием из обучающей выборки, а не самим изображением.

Для оценки этого тестировали вопросы в духе "сколько ног у животного" на картинках с дорисованной лишней ногой или "сколько шахматных фигур на доске" на изображении без одной фигуры. Нейросеть отвечает то же, что и человек при очень беглом взгляде - не то что видит, а то, что знает про животное, про число шахматных фигур и т.д. Объект на изображении действительно идентифицируется, но ответы на счетные вопросы даются уже из общих знаний.

На всякий случай, если кто-то, посмотрев иллюстрацию, уже побежал искать супер-нейросетку GT: это Ground Truth 😁

— Как узнать, что человек с Физтеха?
— Никак, он сам об этом скажет в первые 5 минут общения 😂

Принял приглашение Даши Гриц стать академическим директором магистратуры Бизнес-школы МФТИ. Моя задача — не просто курировать процесс обучения, а формировать и внедрять целостное видение программы, которая готовит лидеров технологического предпринимательства (как звучит-то, ух!) 😎

Здесь магистратура — больше, чем просто образование. Студенты учатся на практике: дипломная работа — это запуск стартапа в партнёрстве с крупнейшими игроками рынка.

Вот крутые проекты, которые создали студенты в Бизнес-школе:

1. Платформа для автоматической проверки письменной части ЕГЭ с оценкой по критериям. С этим проектом студенты неделю назад выступали в Сбере среди образовательных программ. В итоге, разработка получила самые высокие оценки!

2. Краудлендинговая платформа для прямого онлайн финансирования бизнеса физлицами. Студенты выиграли бизнес-акселератор от ВТБ и уже создали прототип ИИ-платформы.

3. И мой любимый проект: система диспетчеризации БЕЛАЗов для угольных карьеров на базе ИИ. За год команда сэкономила 1,5 млрд для заказчика на настоящем карьере😳

Сейчас в Бизнес-школе идёт конкурс грантов TechLead Battle — это возможность бесплатно учиться на бизнес-программе «Запуск высокотехнологичных продуктов» и начать карьеру в технологическом бизнесе. Ищут самостоятельных, открытых и инициативных ;)

Победители по итогам финального мероприятия получают статус претендентов на грантовую поддержку от Сбера.

Этап I — онлайн-отбор
Приём заявок до 20 июня
Проверка soft skills:
- видео-заявка с рассказом о мотивации и опыте;
- onepager с описанием проекта.
Проверка hard skills:
- решение кейсов и тестов.

Этап II — очный финал: 11 июля
Деловые игры и групповые задания.

Заполняй форму в ТГ боте, чтобы принять участие: https://t.iss.one/bsmipt_bot

ВАЖНО: верхнего порога по возрасту участия в программе нет. Если вы знаете тех, кому нужна глубокая поддержка в запуске своего проекта, - поделитесь с ними ссылкой. Им полезно, а мне приятно 🥳

P.S. В комментариях можете задавать любые вопросы, оч постараюсь на них ответить.

У Vert Dider вышел ролик о самой красивой (на мой взгляд) теореме из физики 20-го века - теореме Эмми Нётер. Это удивительно простой рассказ о довольно сложной идее. Очень рекомендую всем, кто с любовью и трепетом относится к математике ❤️‍🔥

Если вы тоже уже проснулись и хотите что-нибудь послушать на фоне, у нас на ютьюб канале вышло новое интервью: https://www.youtube.com/watch?v=LIy1V2h8oZI

Существует два диаметрально противоположных подхода к карьере: есть люди, которые 5, 10, 15 лет сидят на одном месте, пока всех не пересидят, и пока их не повысят, а есть люди, которые не успеешь оглянуться, а уже за 5-7 лет пробежались по всем ступенькам до топа или СЕО, а может уже и в своей бизнес ушли и там чувствуют себя отлично. Смотришь на таких быстрых и думаешь: в чем секрет? Один из таких не сидящих на месте людей - Таня Савельева, многим в AI известная по каналу @tldr_tany , и именно её я предлагаю вам послушать :)

На YouTube-канале MLinside вышло интервью с Татьяной Савельевой — лидером рейтинга Forbes «30 до 30» в категории «Наука и технологии» (2022), предпринимателем, создателем сервисов InfluAI и Flatsharing community, экс-CEO Yandex SupportAI и соосновательницей EVA AI.

Обсудили:
🔹Карьерный путь от МФТИ до работы в Сбере, Яндексе и стартапах
🔹Как осознать, что готов(а) к предпринимательству — и запустить свой продукт
🔹Что на самом деле делает CEO в крупной технологической компании
🔹Как трижды стать CEO до 30 лет и при этом справляться с синдромом самозванца
🔹 Советы начинающим в AI: как расти, не бояться перемен и добиваться повышения

Откровенный и вдохновляющий разговор о росте, выборе пути, стартапах и технологиях. Обязательно к просмотру всем, кто хочет расти в ML/AI и строить свой бизнес.

Вот уж не думал, что доживу до времени, когда по телеканалу «Звезда» будет идти реклама со сноской, кто такой ML-инженер

Время выглянуть за рамки мониторов и взять в руки удочку

Сделайте паузу от тасков и митов на летнем IT-фестивале от Selectel против выгорания!

🗓 27 июля
📍 Флагшток, Санкт-Петербург или онлайн

В программе:
- доклады и воркшопы о том, как встроить отдых в свой плотный график,
- жизненные выступления на IT-стендапе,
- возможность попробовать разные активности, чтобы найти новое хобби: скалолазание, бокс, кастом вещей, рыбалка

Участие бесплатное, нужно просто зарегистрироваться: https://slc.tl/11bkc

А чтобы посмотреть полную программу, заглянуть за кулисы подготовки и поучаствовать в розыгрыше лимитированного тирекса, подписывайтесь на @Selectel_Events

Вопрос к тем, кто нанимает дата саентистов:

1. К вам на собеседование пришел человек без опыта работы в DS, что будете спрашивать?

2. Тот же вопрос про человека с опытом работы в DS

Во всех случаях речь не про синьорскую вакансию, а про рядового работягу.

Пишите в комментариях свои ответы, потом устроим голосование