Красные флаги на интервью
Спрашиваю кандидата:
– С помощью какой метрики можно понять, что отклики на вакансию полезны для работодателя?
А он отвечает:
– Надо добавить фильтры и улучшить поиск, чтобы каждый мог найти те вакансии, которые ему подходят.
Обсуждали сегодня эту и другие типичные ошибки кандидатов в продакты на мастер-классе на ProductSense. Судя по количеству вопросов о самых разных аспектах собеседований, тема для многих очень актуальная – и для интервьюеров, и для интервьюируемых.
Спрашиваю кандидата:
– С помощью какой метрики можно понять, что отклики на вакансию полезны для работодателя?
А он отвечает:
– Надо добавить фильтры и улучшить поиск, чтобы каждый мог найти те вакансии, которые ему подходят.
Обсуждали сегодня эту и другие типичные ошибки кандидатов в продакты на мастер-классе на ProductSense. Судя по количеству вопросов о самых разных аспектах собеседований, тема для многих очень актуальная – и для интервьюеров, и для интервьюируемых.
👍5❤3👏1
О выгорании – задумчивое
В расписании ProductSense из четырех мастер-классов, шедших в одно и то же время, два касались темы выгорания. Сейчас о выгорании вообще очень много говорят. Кажется, что лет 10 назад тему эту обсуждали намного меньше. У меня в связи с этим два вопроса:
– почему тема выгорания поднялась в топ-чарты?
– это скорее хорошо или скорее плохо?
В голову приходят такие возможные объяснения тренда:
1) Жизнь ускорилась, стресса стало больше, поэтому люди действительно стали чаще выгорать. Само по себе это плохо, но по крайней мере хорошо, что для этого явления есть общепринятый термин и в целом о теме говорят.
2) Количество стресса в жизни особо не изменилось, но постепенно мы научились о нем говорить. И тогда это однозначно хорошо. Намного хуже было бы, если бы люди так же выгорали, но не знали, как это состояние называется, что с ним делать, и боялись бы поднять эту тему.
3) Предыдущий пункт, если довести его до крайности, может превратить позитивное явление в негативное. А что если тема выгорания стала настолько популярной, что ее обсуждение подогревает дальнейшие обсуждения и даже приводит к созданию вокруг нее целой индустрии? С одной стороны, хорошо, когда люди бережны к себе, а с другой – иногда надо потерпеть, постараться, дойти до цели, а если в момент напряжения усилий только и слышишь, что о рисках выгорания, то есть большой соблазн расслабиться, но до своей собственной цели так и не дойти.
4) На самом деле ничего не изменилось, просто у меня лично изменился круг общения, поэтому теперь я сталкиваюсь с темой выгорания чаще. Субъективно мне кажется, что это не так, но решила хотя бы упомянуть эту версию.
В любом случае, хочется пожелать всем читателям этого канала никогда не выгорать. А если это уж случилось, принимать меры. И восстанавливаться.
В расписании ProductSense из четырех мастер-классов, шедших в одно и то же время, два касались темы выгорания. Сейчас о выгорании вообще очень много говорят. Кажется, что лет 10 назад тему эту обсуждали намного меньше. У меня в связи с этим два вопроса:
– почему тема выгорания поднялась в топ-чарты?
– это скорее хорошо или скорее плохо?
В голову приходят такие возможные объяснения тренда:
1) Жизнь ускорилась, стресса стало больше, поэтому люди действительно стали чаще выгорать. Само по себе это плохо, но по крайней мере хорошо, что для этого явления есть общепринятый термин и в целом о теме говорят.
2) Количество стресса в жизни особо не изменилось, но постепенно мы научились о нем говорить. И тогда это однозначно хорошо. Намного хуже было бы, если бы люди так же выгорали, но не знали, как это состояние называется, что с ним делать, и боялись бы поднять эту тему.
3) Предыдущий пункт, если довести его до крайности, может превратить позитивное явление в негативное. А что если тема выгорания стала настолько популярной, что ее обсуждение подогревает дальнейшие обсуждения и даже приводит к созданию вокруг нее целой индустрии? С одной стороны, хорошо, когда люди бережны к себе, а с другой – иногда надо потерпеть, постараться, дойти до цели, а если в момент напряжения усилий только и слышишь, что о рисках выгорания, то есть большой соблазн расслабиться, но до своей собственной цели так и не дойти.
4) На самом деле ничего не изменилось, просто у меня лично изменился круг общения, поэтому теперь я сталкиваюсь с темой выгорания чаще. Субъективно мне кажется, что это не так, но решила хотя бы упомянуть эту версию.
В любом случае, хочется пожелать всем читателям этого канала никогда не выгорать. А если это уж случилось, принимать меры. И восстанавливаться.
❤10
О важном факторе экономического роста
Я тут несколько постов назад приводила графики экономического роста за последние лет 200. Идея была довольно поверхностная: показать, что технологический прогресс приводит к росту. А сегодня мне пришла в голову мысль, что параллельно с развитием технологий в последние 200 лет происходило ещё одно явление, про которое все знают, но с экономическим ростом реже его связывают: включение женщин в рабочую силу.
Дело здесь не столько в том, что в большинстве команд полезно разнообразие (diversity), нужны разные точки зрения, поэтому хорошо, когда в состав команды входят разные люди. Дело банально в количестве работников. Не знаю, что будет в будущем (когда AI всех заменит или не заменит), но в классическом варианте объем производства – возрастающая функция от вложенного труда. При прочих равных, чем больше человек работает, тем больше экономика создаёт.
Ну и понятно, что без взаимного
влияния с развитием технологий здесь тоже не обошлось. Оно сыграло хотя бы ту роль, что освободило женщин от домашнего труда, высвободив тем самым ресурс для других задач.
Третьим важным фактором роста (в дополнение к технологическому прогрессу и расширению состава рабочей силы) наверняка был рост уровня образования, но об этом как-нибудь в другой раз.
P.S. для коллег из HR Tech. Навеяно размышлениями о skill-based подходе если что.
Я тут несколько постов назад приводила графики экономического роста за последние лет 200. Идея была довольно поверхностная: показать, что технологический прогресс приводит к росту. А сегодня мне пришла в голову мысль, что параллельно с развитием технологий в последние 200 лет происходило ещё одно явление, про которое все знают, но с экономическим ростом реже его связывают: включение женщин в рабочую силу.
Дело здесь не столько в том, что в большинстве команд полезно разнообразие (diversity), нужны разные точки зрения, поэтому хорошо, когда в состав команды входят разные люди. Дело банально в количестве работников. Не знаю, что будет в будущем (
Ну и понятно, что без взаимного
влияния с развитием технологий здесь тоже не обошлось. Оно сыграло хотя бы ту роль, что освободило женщин от домашнего труда, высвободив тем самым ресурс для других задач.
Третьим важным фактором роста (в дополнение к технологическому прогрессу и расширению состава рабочей силы) наверняка был рост уровня образования, но об этом как-нибудь в другой раз.
P.S. для коллег из HR Tech. Навеяно размышлениями о skill-based подходе если что.
❤5👍3🔥2
О резонансе
Последнее время всев моем информационном пузыре обсуждают эссе Пола Грэма Founder Mode.
Я очень люблю Пола Грэма. Можно сказать, что я на его эссе выросла. Но популярность именно этого меня удивляет. Кажется, что оно должно быть актуально для очень небольшого количества людей. Абсолютное большинство основателей стартапов могут только мечтать о том, чтобы перед ними встал вопрос: manager mode или founder mode? Сама по себе возможность выбрать manager mode для многих – недостижимая мечта, ведь такая возможность как минимум предполагает, что в компании уже есть пара уровней управления, а значит – соответствующий масштаб. Более того, серьезно задаться вопросом, какой способ управления лучше, можно только в компании, где есть что портить.
Вероятно, эссе стало таким обсуждаемым не потому, что оно важно для большого числа людей, а потому, что оно важно для лидеров мнений – тех самых успешных фаундеров успешных бизнесов, на которых хочется равняться.
Последнее время все
Я очень люблю Пола Грэма. Можно сказать, что я на его эссе выросла. Но популярность именно этого меня удивляет. Кажется, что оно должно быть актуально для очень небольшого количества людей. Абсолютное большинство основателей стартапов могут только мечтать о том, чтобы перед ними встал вопрос: manager mode или founder mode? Сама по себе возможность выбрать manager mode для многих – недостижимая мечта, ведь такая возможность как минимум предполагает, что в компании уже есть пара уровней управления, а значит – соответствующий масштаб. Более того, серьезно задаться вопросом, какой способ управления лучше, можно только в компании, где есть что портить.
Вероятно, эссе стало таким обсуждаемым не потому, что оно важно для большого числа людей, а потому, что оно важно для лидеров мнений – тех самых успешных фаундеров успешных бизнесов, на которых хочется равняться.
👍4
Быть Мадонной
Увидела в сувенирном магазине табличку с расписанием турне Мадонны 1987 года. Недаром она суперзвезда. Выступать практически каждый день с перерывами на перелеты с концертом – дорогого стоит. Тем более что на концерте исполнитель должен отдавать много энергии, иначе получится унылое вялое зрелище.
Но выступать с одной и той же программой – это ещё цветочки. По крайней мере, есть готовый "контент". А если параллельно с этим ещё и новые песни писать или хотя бы жить с мыслью о том, что надо будет их писать сразу после окончания турне, то уровень напряжения ещё возрастает. Такого себе не каждый захочет и не каждый справится. Поэтому мечтают стать звёздами миллионы, талант музыкальный есть у тысяч, а звёзд уровня Мадонны можно по пальцам пересчитать.
Увидела в сувенирном магазине табличку с расписанием турне Мадонны 1987 года. Недаром она суперзвезда. Выступать практически каждый день с перерывами на перелеты с концертом – дорогого стоит. Тем более что на концерте исполнитель должен отдавать много энергии, иначе получится унылое вялое зрелище.
Но выступать с одной и той же программой – это ещё цветочки. По крайней мере, есть готовый "контент". А если параллельно с этим ещё и новые песни писать или хотя бы жить с мыслью о том, что надо будет их писать сразу после окончания турне, то уровень напряжения ещё возрастает. Такого себе не каждый захочет и не каждый справится. Поэтому мечтают стать звёздами миллионы, талант музыкальный есть у тысяч, а звёзд уровня Мадонны можно по пальцам пересчитать.
❤11👏1
Про концертные туры – уточнений пост
Вчера так хотелось написать про то, какая Мадонна молодец, что допустила несколько логических неточностей. Исправляюсь )
А что если, как мне абсолютно справедливо напомнили в комментариях, у всех музыкантов настолько же интенсивные туры? Значит ли это, что все они энергичны и трудолюбивы?
Существуют ли поп- или рок-звезды уровня Мадонны с низким уровнем энергии? Или известные своей ленью? Если они существуют, означает ли это, что они, например, талантливее и этим компенсируют недостаток трудолюбия?
И продакт во мне стал думать о том, какой метрикой можно измерить "трудозатратность" концертного тура.
Мое предложение – использовать комбинацию из трёх метрик:
а) Продолжительность в днях
б) Отношение дней с концертами к общей продолжительности
в) Отношение суммарного времени в дороге к общей продолжительности.
Возможно, для простоты время на концерте или в дороге можно сложить. И тогда метрика будет выглядеть как "1 – отношение времени отдыха к общей продолжительности".
Вчера так хотелось написать про то, какая Мадонна молодец, что допустила несколько логических неточностей. Исправляюсь )
А что если, как мне абсолютно справедливо напомнили в комментариях, у всех музыкантов настолько же интенсивные туры? Значит ли это, что все они энергичны и трудолюбивы?
Существуют ли поп- или рок-звезды уровня Мадонны с низким уровнем энергии? Или известные своей ленью? Если они существуют, означает ли это, что они, например, талантливее и этим компенсируют недостаток трудолюбия?
И продакт во мне стал думать о том, какой метрикой можно измерить "трудозатратность" концертного тура.
Мое предложение – использовать комбинацию из трёх метрик:
а) Продолжительность в днях
б) Отношение дней с концертами к общей продолжительности
в) Отношение суммарного времени в дороге к общей продолжительности.
Возможно, для простоты время на концерте или в дороге можно сложить. И тогда метрика будет выглядеть как "1 – отношение времени отдыха к общей продолжительности".
❤2👍1👏1
Founder mode (ч. 2)
Продолжаю исследовать, почему вокруг этой темы столько разговоров (параллельно помогая этим кругам на воде расходиться ещё дальше).
Спасибо моей подруге Ларе за наводку на подкаст All-In. Раньше его не слушала, а он явно очень полезен для общей эрудиции в вопросах технологии и бизнеса.
Авторы этого подкаста, по крайней мере те, чье мнение я успела услышать, не в восторге от концепции founder mode.
Чамат Палихапития, например, считает, что manager mode vs founder mode – это ложная дихотомия. И вводит другое понятие – first principles management. Буквальный перевод – менеджмент "от основ", т.е. основанный на независимом мышлении и логике без оглядки на авторитеты.
Вот его твит. Рекомендую.
Продолжаю исследовать, почему вокруг этой темы столько разговоров (параллельно помогая этим кругам на воде расходиться ещё дальше).
Спасибо моей подруге Ларе за наводку на подкаст All-In. Раньше его не слушала, а он явно очень полезен для общей эрудиции в вопросах технологии и бизнеса.
Авторы этого подкаста, по крайней мере те, чье мнение я успела услышать, не в восторге от концепции founder mode.
Чамат Палихапития, например, считает, что manager mode vs founder mode – это ложная дихотомия. И вводит другое понятие – first principles management. Буквальный перевод – менеджмент "от основ", т.е. основанный на независимом мышлении и логике без оглядки на авторитеты.
Вот его твит. Рекомендую.
❤4
Почему я перестала писать каждый день? Потому что готовилась к Дню инвестора HeadHunter, который прошел 3 октября.
Чувствовала большую гордость, когда рассказывала про продуктовую экосистему, которую мы строим для всех профессионалов в широком смысле – сотрудников, HR, предпринимателей.
В эту экосистему, конечно, входит всем известный hh.ru, а также социальная сеть для профессионалов Сетка, сервисы для развития карьеры и целая линейка HR-tech продуктов.
Основное мое чувство уже несколько дней – безмерная благодарность всем коллегам, которые создают такие продукты и проводят такие мероприятия.
Чувствовала большую гордость, когда рассказывала про продуктовую экосистему, которую мы строим для всех профессионалов в широком смысле – сотрудников, HR, предпринимателей.
В эту экосистему, конечно, входит всем известный hh.ru, а также социальная сеть для профессионалов Сетка, сервисы для развития карьеры и целая линейка HR-tech продуктов.
Основное мое чувство уже несколько дней – безмерная благодарность всем коллегам, которые создают такие продукты и проводят такие мероприятия.
❤16🔥10👍1
#economics
Так как я работаю в HeadHunter, то много думаю про рынок труда.
А образование у меня экономическое. И тут мне вспомнилось, что существует такая ветвь экономики – labor economics. Я к ней никогда не имела отношения и даже не знала, какие проблемы она решает. Стало интересно разобраться.
Чтобы не мелочиться, разбираться я стала сразу с помощью курса Дарона Аджемоглу и Дэвида Аутора для PhD студентов MIT. Аджемоглу, кстати, в этом году Нобелевскую премию получил, правда по другой теме.
Сижу сейчас в не-Сапсане до Питера, читаю эти лекции и чувствую себя примерно как мастер спорта по лёгкой атлетике, который все бросил, лет 20 никакой атлетикой не занимался вообще, а потом вдруг решил с ходу пробежать марафон. В принципе разобраться можно, модели узнаваемые, но идёт тяжело.
Итак, один из вопросов, который ставит labor economics, звучит так: какой оптимальный уровень инвестиций в человеческий капитал? Другими словами, сколько ресурсов человек будет тратить на свое образование или образование ребенка?
В одной из самых простых моделей ответ довольно очевиден: родители будут инвестировать в образование детей, если дисконтированная разница между оплатой труда квалифицированных и неквалифицированных работников перекрывает стоимость обучения. Чем выше процентные ставки, тем более дешёвым должно быть образование, чтобы оставаться экономически выгодным.
Выводы становятся более интересными в ситуации, когда родители не могут взять кредит на образование ребенка. В этом случае:
1) Ценовой порог, после которого инвестиции в образование становятся экономически невыгодными, снижается. Как следствие, меньше родителей инвестируют в образование детей.
2) Рост дохода домохозяйства способствует инвестициям в образование. В ситуации с доступными кредитами такой зависимости нет.
И честное слово, чтобы добраться до этих выводов, которые местами выглядят очевидными, пришлось пробраться через 13 страниц плотного местами математического текста.
Так как я работаю в HeadHunter, то много думаю про рынок труда.
А образование у меня экономическое. И тут мне вспомнилось, что существует такая ветвь экономики – labor economics. Я к ней никогда не имела отношения и даже не знала, какие проблемы она решает. Стало интересно разобраться.
Чтобы не мелочиться, разбираться я стала сразу с помощью курса Дарона Аджемоглу и Дэвида Аутора для PhD студентов MIT. Аджемоглу, кстати, в этом году Нобелевскую премию получил, правда по другой теме.
Сижу сейчас в не-Сапсане до Питера, читаю эти лекции и чувствую себя примерно как мастер спорта по лёгкой атлетике, который все бросил, лет 20 никакой атлетикой не занимался вообще, а потом вдруг решил с ходу пробежать марафон. В принципе разобраться можно, модели узнаваемые, но идёт тяжело.
Итак, один из вопросов, который ставит labor economics, звучит так: какой оптимальный уровень инвестиций в человеческий капитал? Другими словами, сколько ресурсов человек будет тратить на свое образование или образование ребенка?
В одной из самых простых моделей ответ довольно очевиден: родители будут инвестировать в образование детей, если дисконтированная разница между оплатой труда квалифицированных и неквалифицированных работников перекрывает стоимость обучения. Чем выше процентные ставки, тем более дешёвым должно быть образование, чтобы оставаться экономически выгодным.
Выводы становятся более интересными в ситуации, когда родители не могут взять кредит на образование ребенка. В этом случае:
1) Ценовой порог, после которого инвестиции в образование становятся экономически невыгодными, снижается. Как следствие, меньше родителей инвестируют в образование детей.
2) Рост дохода домохозяйства способствует инвестициям в образование. В ситуации с доступными кредитами такой зависимости нет.
И честное слово, чтобы добраться до этих выводов, которые местами выглядят очевидными, пришлось пробраться через 13 страниц плотного местами математического текста.
🤔7👍4
🔥8👍1
#economics
Продолжаю серию "Экономика по выходным". И не просто экономика, а labor economics.
Неделю назад я писала о том, что эта область экономической науки в том числе занимается тем, что определяет оптимальный уровень инвестиций в человеческий капитал.
Сегодня рассмотрим более частный вопрос: как обучение влияет на уровень дохода?
Первый подход, который приходит в голову: рассчитать разницу между средним доходом квалифицированных и неквалифицированных работников.
И этот подход мог бы сработать, если бы люди для прохождения обучения выбирались случайным образом. Получился бы честный A/B тест.
Но в реальности каждый человек решает, стоит ли ему учиться, в зависимости от ожидаемого роста дохода для этого конкретного человека. А люди все разные.
Если предположить, что
а) люди различаются по способностям
б) чем выше уровень способностей человека, тем выше его доход, даже если человек не получает образование
в) чем выше уровень способностей, тем больший прирост дохода даёт образование,
то окажется, что решение получать образование примут все люди с уровнем способностей выше какого-то порогового значения.
Если бы эти квалифицированные работники не получили образование, то они бы все равно зарабатывали больше, чем группа неквалифицированных работников.
Простое сравнение "в лоб" среднего дохода квалифицированных и неквалифицированных работников привело бы к тому, что мы переоценили бы влияние образования на доход. Это хороший пример selection bias.
Картинка в начале поста объясняет все эти зависимости лучше, чем тысяча слов и формул.
Продолжаю серию "Экономика по выходным". И не просто экономика, а labor economics.
Неделю назад я писала о том, что эта область экономической науки в том числе занимается тем, что определяет оптимальный уровень инвестиций в человеческий капитал.
Сегодня рассмотрим более частный вопрос: как обучение влияет на уровень дохода?
Первый подход, который приходит в голову: рассчитать разницу между средним доходом квалифицированных и неквалифицированных работников.
И этот подход мог бы сработать, если бы люди для прохождения обучения выбирались случайным образом. Получился бы честный A/B тест.
Но в реальности каждый человек решает, стоит ли ему учиться, в зависимости от ожидаемого роста дохода для этого конкретного человека. А люди все разные.
Если предположить, что
а) люди различаются по способностям
б) чем выше уровень способностей человека, тем выше его доход, даже если человек не получает образование
в) чем выше уровень способностей, тем больший прирост дохода даёт образование,
то окажется, что решение получать образование примут все люди с уровнем способностей выше какого-то порогового значения.
Если бы эти квалифицированные работники не получили образование, то они бы все равно зарабатывали больше, чем группа неквалифицированных работников.
Простое сравнение "в лоб" среднего дохода квалифицированных и неквалифицированных работников привело бы к тому, что мы переоценили бы влияние образования на доход. Это хороший пример selection bias.
Картинка в начале поста объясняет все эти зависимости лучше, чем тысяча слов и формул.
❤6
Писала почти три месяца назад про стартап wordware.ai. Они только что подняли seed round на 30 млн долларов и собираются создать "операционную систему для разработки сервисов на базе AI".
Основная проблема, которую стартап решает, звучит примерно так. Прототипировать с помощью no-code инструментов легко, но такие решения потом сложно интегрировать в код на проде. А если все сразу программировать по-взрослому, каждая итерация занимает много времени. Проблема понятная, и если Wordware действительно сможет ее решить, то стартап ждёт большое будущее.
Основная проблема, которую стартап решает, звучит примерно так. Прототипировать с помощью no-code инструментов легко, но такие решения потом сложно интегрировать в код на проде. А если все сразу программировать по-взрослому, каждая итерация занимает много времени. Проблема понятная, и если Wordware действительно сможет ее решить, то стартап ждёт большое будущее.
❤4
#productmanagement
Как отличить disruptive innovations от всех остальных?
Меня часто спрашивают. На самом деле не спрашивают, а могли бы. Часто слышу в околопродуктовой среде разговоры про disruptive innovation, "подрывные инновации" в переводе на русский. И очень часто термин этот употребляется неправильно, когда "дизраптом" называют любую серьезную конкурентную угрозу. На самом деле disruptive innovation – это не любые значимые инновации и тем более конкурентная угроза, а вполне конкретная рыночная ситуация: появление на рынке нового продукта, который хуже существующего по основному для рынка критерию качества, зато в каком-то смысле доступнее. Варианты доступности могут быть самые разные, например:
– дешевле
– проще для неспециалистов
– меньше по габаритам, так что может использоваться где угодно, а не в каких-то специальных местах.
Обычно при появлении на рынке такого продукта сам рынок расширяется, потому что пользователи нового продукта раньше не пользовались никаким, так как он им был недоступен.
Другой тип инноваций – sustaining innovation (переводят обычно как "поддерживающие"). По сути они делают существующие продукты ещё лучше. И если у одной компании появляется технология, которая делает ее продукты существенно лучше по "традиционному" критерию качества, это может подорвать бизнес ее конкурентов, но такая инновация не называется disruptive innovation.
По сути disruptive innovations "подрывают" рынок, а не просто бизнес отдельных его участников.
Проиллюстрирую на примере GenAI, так как тема эта горячая.
GenAI как семейство технологий приводит к появлению как sustaining, так и disruptive innovations, смотря о каком рынке идёт речь.
– Когда в начале поисковой выдачи Яндекса появляется короткий ответ от Нейро, это инновация типа sustaining: поиск стал лучше (можно сразу найти ответ на свой вопрос, не переходя даже по пяти первым ссылкам), при этом аудитория пользователей не изменилась, продукт не стал доступнее
– Когда появляется возможность по текстовому описанию сгенерировать иллюстрацию, это инновация типа disruptive для рынка иллюстраций. Раньше их могли рисовать только специально обученные люди, которых надо было для этой задачи найти, а теперь кто угодно справится с созданием иллюстрации за несколько минут, хотя она и может оказаться похуже. Так что иллюстраций станет больше, а каждый блогер может стать сам себе иллюстратором.
P.S. При этом верю, что хорошим иллюстраторам бояться нечего, потому что они как раз привносят в иллюстрации свой личный уникальный стиль и мировоззрение, а на это спрос есть всегда.
P.P.S. Теория disruptive innovations прекрасно изложена ее автором Клейтоном Кристенсеном в книге "Дилемма инноватора".
Как отличить disruptive innovations от всех остальных?
– дешевле
– проще для неспециалистов
– меньше по габаритам, так что может использоваться где угодно, а не в каких-то специальных местах.
Обычно при появлении на рынке такого продукта сам рынок расширяется, потому что пользователи нового продукта раньше не пользовались никаким, так как он им был недоступен.
Другой тип инноваций – sustaining innovation (переводят обычно как "поддерживающие"). По сути они делают существующие продукты ещё лучше. И если у одной компании появляется технология, которая делает ее продукты существенно лучше по "традиционному" критерию качества, это может подорвать бизнес ее конкурентов, но такая инновация не называется disruptive innovation.
По сути disruptive innovations "подрывают" рынок, а не просто бизнес отдельных его участников.
Проиллюстрирую на примере GenAI, так как тема эта горячая.
GenAI как семейство технологий приводит к появлению как sustaining, так и disruptive innovations, смотря о каком рынке идёт речь.
– Когда в начале поисковой выдачи Яндекса появляется короткий ответ от Нейро, это инновация типа sustaining: поиск стал лучше (можно сразу найти ответ на свой вопрос, не переходя даже по пяти первым ссылкам), при этом аудитория пользователей не изменилась, продукт не стал доступнее
– Когда появляется возможность по текстовому описанию сгенерировать иллюстрацию, это инновация типа disruptive для рынка иллюстраций. Раньше их могли рисовать только специально обученные люди, которых надо было для этой задачи найти, а теперь кто угодно справится с созданием иллюстрации за несколько минут, хотя она и может оказаться похуже. Так что иллюстраций станет больше, а каждый блогер может стать сам себе иллюстратором.
P.S. При этом верю, что хорошим иллюстраторам бояться нечего, потому что они как раз привносят в иллюстрации свой личный уникальный стиль и мировоззрение, а на это спрос есть всегда.
P.P.S. Теория disruptive innovations прекрасно изложена ее автором Клейтоном Кристенсеном в книге "Дилемма инноватора".
👍6🔥1
Пару месяцев назад я рассказывала на конференции Epic Growth про тренды в вакансиях менеджеров продукта. Делюсь двумя графиками, которые мне самой запомнились. Согласитесь, они похожи по форме. На графике слева – вакансии, в которых упоминается блокчейн (и вся большая область, основанная на этой технологии), в 2016-2018 гг. На графике справа – вакансии, в которых упоминается GenAI (и вся большая область вокруг него), в 2022-2024 гг. Кажется, что оба графика стремятся куда-то в небеса. Куда пойдет правый график, мы увидим только в следующем году. А вот продолжение графика слева покажу завтра.
👍4❤2
Итак, обещанный левый график из вчерашнего поста за более длительный период. Из этого графика явно видно, что не всё, что сначала выглядит как экспоненциальный рост, действительно в таком виде и продолжается. В случае с областью "вокруг блокчейна" количество вакансий в большой степени зависит от курса основных криптовалют, поэтому вангую, что в 2025 году их снова станет больше. Более того, интересно будет посмотреть на этот график лет через 10-20. Возможно, временные колебания будут казаться незаметными, а тренд на рост станет очевидным. Но пока нет никаких гарантий, что мы увидим именно такое развитие событий.
Конечно, то, что в одной области экспоненциальный рост пока не случился, не означает, что так произойдет со всеми многообещающими технологиями. Так что с интересом наблюдаем, как будет развиваться в 2025 году сфера GenAI. Пока кажется, что это более фундаментальный тренд, потому что у GenAI очень понятное применение – делать людей производительнее во всех областях.
Конечно, то, что в одной области экспоненциальный рост пока не случился, не означает, что так произойдет со всеми многообещающими технологиями. Так что с интересом наблюдаем, как будет развиваться в 2025 году сфера GenAI. Пока кажется, что это более фундаментальный тренд, потому что у GenAI очень понятное применение – делать людей производительнее во всех областях.
👍2
На этой неделе я, как и многие, потестировала DeepSeek. Начала с локально установленной distilled версии. Первый вопрос, который я задала, был про качество математического образования во Франции. Спорили недавно о нем с друзьями, поэтому было интересно.
Тут ловлю себя на проявлении confirmation bias. Ответ модели мне понравился, потому что он в целом подтверждал мою точку зрения, что всегда приятно. Но на самом деле там есть к чему придраться и некоторые аргументы натянуты.
А вот дальше я попросила решить одну олимпиадную задачку по математике для младших классов средней школы. И тут DeepSeek писал минут 15. Мне в какой-то момент было интересно, он сам остановится или надо будет как-то его искусственно прерывать. Если скопировать его ответ в Word, получается где-то 13 страниц. Он попробовал всевозможные подходы и, надо отметить, честно признавал, что ни один из них не работает. Но подходы все были при этом довольно похожими, и после нескольких попыток умный человек мог бы догадаться, что так эту крепость не взять. В конечном итоге DeepSeek сдался и пришел к выводу, что у задачи нет решения. При этом в целом не написал ерунды. Его цепочка размышлений была похожа на цепочку размышлений не очень способного, но старательного, энергичного и продуктивного школьника.
После некоторого ожидания мне удалось зарегистрироваться на chat.deepseek.com. Если не ошибаюсь, там ответы генерирует уже полная версия модели. Но она с задачей тоже не справилась.
Не справился и Gemini как в бесплатной, так и в платной версиях. Но при этом Gemini свой неправильный ответ пытался выдать за правильный. Одна из моделей Gemini выдала запутанный, наукообразный и при этом совсем неправильный ответ.
В общем, ничего удивительного. Компилируют модели хорошо, а именно "думают" пока не очень.
При этом размышления на уровне старательного школьника меня тоже впечатлили. В случае с DeepSeek выглядело так, как будто я общаюсь с собеседником, который по крайней мере очень хорошо понимает вопрос и недостатки своих вариантов решения.
Отдельно хочется отметить, что мне было сложно придумать вопрос, для ответа на который нужно было бы именно подумать. Не вспомнить, не проанализировать несколько точек зрения, не сделать обобщающий вывод, не применить последовательно пусть даже очень сложные инструкции, а подумать. Олимпиадная задачка оказалась первым и пока единственным примером, который пришел в голову.
Тут ловлю себя на проявлении confirmation bias. Ответ модели мне понравился, потому что он в целом подтверждал мою точку зрения, что всегда приятно. Но на самом деле там есть к чему придраться и некоторые аргументы натянуты.
А вот дальше я попросила решить одну олимпиадную задачку по математике для младших классов средней школы. И тут DeepSeek писал минут 15. Мне в какой-то момент было интересно, он сам остановится или надо будет как-то его искусственно прерывать. Если скопировать его ответ в Word, получается где-то 13 страниц. Он попробовал всевозможные подходы и, надо отметить, честно признавал, что ни один из них не работает. Но подходы все были при этом довольно похожими, и после нескольких попыток умный человек мог бы догадаться, что так эту крепость не взять. В конечном итоге DeepSeek сдался и пришел к выводу, что у задачи нет решения. При этом в целом не написал ерунды. Его цепочка размышлений была похожа на цепочку размышлений не очень способного, но старательного, энергичного и продуктивного школьника.
После некоторого ожидания мне удалось зарегистрироваться на chat.deepseek.com. Если не ошибаюсь, там ответы генерирует уже полная версия модели. Но она с задачей тоже не справилась.
Не справился и Gemini как в бесплатной, так и в платной версиях. Но при этом Gemini свой неправильный ответ пытался выдать за правильный. Одна из моделей Gemini выдала запутанный, наукообразный и при этом совсем неправильный ответ.
В общем, ничего удивительного. Компилируют модели хорошо, а именно "думают" пока не очень.
При этом размышления на уровне старательного школьника меня тоже впечатлили. В случае с DeepSeek выглядело так, как будто я общаюсь с собеседником, который по крайней мере очень хорошо понимает вопрос и недостатки своих вариантов решения.
Отдельно хочется отметить, что мне было сложно придумать вопрос, для ответа на который нужно было бы именно подумать. Не вспомнить, не проанализировать несколько точек зрения, не сделать обобщающий вывод, не применить последовательно пусть даже очень сложные инструкции, а подумать. Олимпиадная задачка оказалась первым и пока единственным примером, который пришел в голову.
🔥13👍9❤3
Request for Startups (ноябрь 2024)
Периодически Y Combinator публикует список Request for Startups: это перспективные с точки зрения партнёров фонда идеи для стартапов. В ноябре 2024 в список попало направление, которое мне, конечно, профессионально интересно: One Million Jobs 2.0.
Идея в следующем: так как AI-агенты будут выполнять практически всю работу, а люди освободятся, нужны компании, которые смогут создать миллионы рабочих мест, причем не из "благотворительных" соображений, чтобы всех потенциальных безработных пристроить, а потому что это экономически оправданно.
Сама задача тут необычная. Другие идеи в списке request for startups обычно строятся вокруг решения какой-то проблемы ("создать вакцину от коронавируса") или использования перспективной технологии ("AI для специализированного B2B SAAS"). А идея One Million Jobs, на первый взгляд, отталкивается не от проблемы, а от того, что скоро будет избыток одного из видов ресурса.
Но если задуматься, это направление всё-таки решает проблемы, причем сразу две:
– проблему заработка для людей, которые потеряют доход, если их работу будет выполнять AI
– проблему избытка свободного времени у этих же людей.
Просто эти две проблемы можно решать через создание рабочих мест, а можно как-то по-другому.
Тут встаёт вопрос о том, удовлетворит ли большинство людей получение безусловного дохода и большое разнообразие дешёвых развлечений. Кажется, что многим будет не хватать в такой жизни смысла. И тогда они его придумают: например, ударятся в религию или захотят что-нибудь завоевать. Возможно, и правда будет спокойнее, если миллиарды людей просто продолжат работать.
С большой вероятностью, мы сейчас даже не можем вообразить эти самые профессии будущего. В 19 веке невозможно было представить всю IT-отрасль. И хотя тогда появились, например, первые планёры, невозможно было представить, что лет через 150 в авиации будет работать около 12 млн человек (для сравнения это население Бельгии или Туниса).
Очень интересно, как будут разворачиваться события. И кажется, что всё случится быстро и ждать 150 лет, чтобы это увидеть, не придётся.
Периодически Y Combinator публикует список Request for Startups: это перспективные с точки зрения партнёров фонда идеи для стартапов. В ноябре 2024 в список попало направление, которое мне, конечно, профессионально интересно: One Million Jobs 2.0.
Идея в следующем: так как AI-агенты будут выполнять практически всю работу, а люди освободятся, нужны компании, которые смогут создать миллионы рабочих мест, причем не из "благотворительных" соображений, чтобы всех потенциальных безработных пристроить, а потому что это экономически оправданно.
Сама задача тут необычная. Другие идеи в списке request for startups обычно строятся вокруг решения какой-то проблемы ("создать вакцину от коронавируса") или использования перспективной технологии ("AI для специализированного B2B SAAS"). А идея One Million Jobs, на первый взгляд, отталкивается не от проблемы, а от того, что скоро будет избыток одного из видов ресурса.
Но если задуматься, это направление всё-таки решает проблемы, причем сразу две:
– проблему заработка для людей, которые потеряют доход, если их работу будет выполнять AI
– проблему избытка свободного времени у этих же людей.
Просто эти две проблемы можно решать через создание рабочих мест, а можно как-то по-другому.
Тут встаёт вопрос о том, удовлетворит ли большинство людей получение безусловного дохода и большое разнообразие дешёвых развлечений. Кажется, что многим будет не хватать в такой жизни смысла. И тогда они его придумают: например, ударятся в религию или захотят что-нибудь завоевать. Возможно, и правда будет спокойнее, если миллиарды людей просто продолжат работать.
С большой вероятностью, мы сейчас даже не можем вообразить эти самые профессии будущего. В 19 веке невозможно было представить всю IT-отрасль. И хотя тогда появились, например, первые планёры, невозможно было представить, что лет через 150 в авиации будет работать около 12 млн человек (для сравнения это население Бельгии или Туниса).
Очень интересно, как будут разворачиваться события. И кажется, что всё случится быстро и ждать 150 лет, чтобы это увидеть, не придётся.
🔥8❤6