Быстрое и медленное мышление и при чем тут ИИ Недавно я участвовал в ИИ-баттле с ребятами из targetai и вот что хочу сказать. Когда мы говорим о технологиях обычно речь идёт о бизнесе, рынке или конкуренции, но вот о другом измерении - что происходит с людьми внутри этого ускорения - говорится значительно реже. Когда скорость обработки информации растет экспоненциально - а как раз это и происходит последние 20 лет, - у человека сокращается время на то, что нобелевский лауреат Даниэль Канеман назвал "медленным мышлением". Он описывает два режима работы мышления: первый - быстрый, автоматический, действующий на ассоциациях и привычных паттернах, и второй - медленный, требующий концентрации и усилий, отвечающий за осознанный анализ и сложный выбор. Современные технологии, включая любимую ИИ-шечку, в основном подпитывают этот самый быстрый режим - они спроектированы под мгновенную реакцию, короткий контент и немедленное вознаграждение. В результате тот тип мышления, который необходим для стратегических решений, глубокого понимания другого человека и осмысления происходящего, остается преимущественно в зоне нашей ответственности, поскольку цифровая среда не дает ему прямой поддержки.

Руководитель, который весь день переключается между мессенджерами, видеозвонками и Excel, к вечеру физически утрачивает способность думать медленно. Его мозг весь день работал в режиме быстрого реагирования и просто не может переключиться.

Осознанность как намеренное переключение фокуса, - это не мода и не опция для тех, кто "вырос над бизнесом". Это буквально спасительный навык управления собственным вниманием в условиях, когда все вокруг устроено так, чтобы это внимание захватить и фрагментировать. Компании, которые понимают это и создают внутри себя условия для медленного мышления - паузы, пространство для рефлексии, сонастройки перед совещаниями, встречи без слайдов и повесток, получают стратегическое преимущество. Их люди принимают объективно лучшие решения. Именно поэтому разговор о технологиях неизбежно становится разговором о культуре и о состоянии лидера. Кстати, это был отрывок из моей книги "Зрелый бизнес" (доступна на сайте издательства, Озон, Авито, Я.Маркете и в Лабиринте). МАХ | Tenchat | Клуб | Обо мне

😱 Вчера я за один день сжег весь недельный лимит Но решил сделать это изящно 😅 Я создал один общий чат с GPT-Astra, который работал оркестратором. Попросил его пройтись по всем проектам, которыми я занимался последний месяц, найти те, где сейчас требуется мое внимание, и по одному рассказывать: где мы остановились и что конкретно нужно сделать дальше. Дальше я обсуждал с ним проект, давал задачу — а он вместо того, чтобы делать ее, запускал нового агента в нужном проекте отдельным чатом. И так раз за разом, проект за проектом. В итоге, пока я гулял по городу, ходил в Икею и занимался своими делами, у меня на компе параллельно работало огромное количество агентов. 😎 От меня требовалось только периодически возвращаться в один общий чат и спрашивать: ну что там, как дела? 😅 🤔 Опыт интересный. Реально очень похоже на времена моей менеджерской / C-suite работы: ты сам почти ничего руками не делаешь, а в основном раздаешь задачи, снимаешь блокеры и проверяешь, что мы несемся в нужную сторону. 😬 Жрет это, конечно, совершенно безумное количество токенов. 🤷‍♂️ Но зато требует гораздо меньше моего внимания. В общем, вот такой пока получается размен: дешевизна против количества внимания. Свята место | 10МДК | Чатик | YHub

5 тормозов твоей прибыли Нет чёткого фокуса на результат Если распыляешься на множество задач и проектов, энергия и время расходуются впустую. Сосредоточься на одном источнике дохода и доводи его до максимума Не инвестируешь в свои навыки Мир меняется быстро. Те, кто учится новому и прокачивает профессиональные компетенции, зарабатывают больше. Старая квалификация не приносит высокой прибыли Слабая клиентская ориентация Ты продаёшь продукт, а не пользу для клиента. Бизнес растёт, когда понимаешь, что хочет клиент и как решить его проблему лучше конкурентов Не строишь сеть контактов Часто возможности приходят через людей, а не через идеи. Нет связей — меньше заказов, меньше партнёров, меньше сделок Страх рисков и действий Боязнь потерпеть неудачу тормозит рост дохода. Те, кто пробует новые рынки, идеи и подходы, получают шанс на высокий заработок 💡 Анализируй, где именно тормозит твой доход, и действуй целенаправленно. Даже небольшие шаги каждый день увеличат прибыль быстрее, чем бесконечное планирование. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Я неделю тренирую ИИшку собирать определенный мета-анализ (скоро покажу вам) Работаем, в общем, мы в такой плотной связке, что у меня все время два флешбека (1) Данные, над которыми мы трудимся, аналитические. Когда я проходила собеседования в Биг4, там было много ступенек – английский, бухучет, анализ числовой и вербальной информации. Вот на тесте, где надо было именно письменную инфу чекать, больше всего текли мозги. Потому что это текст на выводы – там по схеме дается утверждение, а дальше надо выбирать тезисы – подтверждает это текст? Возражает этому текст? Не говорит об этом? На пятом примерно вопросе (а их десятки) обычно хочется сказать – ничего ни о чем не говорит, все тлен! Вот и в нашей парочке с ИИ так – Нафига ты пишешь, а самыми цитируемыми становятся яркие ошибки? Мы их цитируемость в этом году, что ли, проверяли? С чего ты взял, что цитируемыми становятся ошибки? Их цитируют как ошибки? Откуда это утверждение? (2) Мне иногда интересно, а если бы сейчас меня перенести в найм. Я там была бы какая? Есть гипотезы, но они обычно не совсем так сбываются в реальности, как мы думаем :) В карьерном разгаре, уже на опыте, я выбегала из кабинете, становилась за спиной своего любимого сотрудника Сережи и говорила – Так, ну? Что? Быстрее давай! Ты что, до сих пор не выучил горячие клавиши! Считай уже! Печатай уже! Быстрее! Быстрее 😁🫶🏻 Ты что, блин, мышкой пользуешься??? (в аудите/консалтинге такое считалось страшным, позорным зашкваром, типа ты безрукий совсем) [если что, это 10 лет назад было 😁] Сейчас мне партнеры говорят – Маш, ты чего, не все же такие осознанные! Имеют ввиду они очень забавное – у меня высокий болевой порог, низкая восприимчивость к переживаниям "у нас не получилось". Я все время думаю – блин, ну давай, быстрее уже, ну не получилось, что ты там лопочешь так долго, говори уже давай, что по выводам у нас? Где самые сокровенные выводы из ошибок? Где это богатство? Где логика? 🫶🏻

Нажми нужную кнопку Пытаться мотивировать всех одинаково — значит не видеть людей. Каждый сотрудник уникален, и у каждого есть своя «кнопка», которая запускает максимальную отдачу. У менеджеров по продажам — драйв и цифры. Дай им чёткие цели, бонусы за результат и признание побед. Конкуренция и быстрый фидбек — лучшая мотивация. У IT-специалистов — гибкость и сложные задачи. Позволь выбирать инструменты, давать идеи и экспериментировать. Им важно развитие и чувство значимости. У административных работников — стабильность и порядок. Обеспечь понятные процессы, прогнозируемость и благодарность за надёжность. Их мотивирует доверие и стабильность. Задача руководителя — понять эти различия и использовать их при постановке целей и распределении задач. Одним нужны четкие KPI, другим — свобода экспериментировать, третьим — безопасная структура и последовательность действий. Когда команда работает на своих «кнопках», растет продуктивность, улучшается вовлеченность и снижается выгорание. 🎯Эффективный лидер не старается сделать всех одинаковыми, а помогает каждому включить свою «кнопку» для достижения общих целей бизнеса. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Делегируй и аутсорсь Делегирование и аутсорсинг — секреты продуктивного бизнеса. Делегируй задачи внутри команды: маркетинг, продажи, поддержка клиентов — используй сильные стороны сотрудников и сосредоточься на стратегии. Аутсорсь рутину внешним экспертам: бухгалтерию, IT-поддержку, контент — экономия времени и повышение качества обеспечены. Как понять, что отдавать другим: Влияние на стратегию — если решение критично для целей бизнеса, держи его под контролем. Навык и экспертиза — если другой специалист выполнит лучше, делегируй. Повторяемость — рутинные задачи лучше отдавать. Время и приоритет — если задача отнимает много времени и мешает стратегии, делегируй. Риск — критичные задачи держи себе, мелкие — отдавай. 💡Правильное сочетание делегирования и аутсорсинга освобождает руководителя, ускоряет рост компании и снижает риск выгорания. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Режим планирования мёртв В начале года казалось, что именно планирование станет главной частью разработки с ИИ. Настолько, что вокруг этой идеи появился отдельный продукт — Nuanced: сначала тщательно разобраться, что строим, превратить это в постоянную спецификацию, а уже потом отдавать её агенту на реализацию. На практике всё начало разваливаться. Спецификации разрастались, были написаны ИИ и читались тяжело — глаза просто стекленели. Попытка спасти их с помощью ещё одного слоя интерфейса только добавила текста. А линейная схема «обсудить → согласовать → реализовать» плохо переживала реальную разработку, где первая же попытка что-то сделать часто меняет понимание задачи. В какой-то момент стало ясно: планирование никуда не делось, но сам план как отдельный обязательный артефакт оказался не тем интерфейсом. И дальше возникает более неприятный вопрос — как вообще сохранять понимание системы, когда её одновременно меняют всё более самостоятельные агенты.

Сын маминой подруги У моей подруги Наты есть Кай. Это агент, Второй мозг, умный помощник, который умеет делать космические вещи. Ната периодически пишет у себя в канале про него. И каждый раз я ловлю в себе то самое чувство: "а вот у моей сын знаешь чего добился?"... Потому что у Наты ее Кай умеет гонять по разным сайтам, писать жалобы, добиваться возврата средств, заказывать форму для ребенка и отправлять платежные поручения по 15 разным счетам. А я со своим Клодом и Мирой, в принципе, умею делать все тоже самое, но это требует того, чтоб я сидела и командовала. Ее Кай гораздо самостоятельнее - так мне видится со стороны. И хочется, чтоб моя-то, моя - чтоб была не хуже)) Поэтому я уже третий раз полностью переделываю, пересобираю свою Миру. И, надо сказать, с каждым разом она становится все более фееричной и все более умной. И я с ней и Клодом тоже творю чудеса. Но вижу, что у Кая чудеса чудесатее. Так что закатываю рукава, пишу своей - "а что надо сделать, чтоб ты тоже так умела?" И иду перестраивать. Ощущаю расслоение, которое усиливается. Пока одна моя подруга растит и обучает своего Кая, другая (работает в экотуризме во Франции) рассказывает: "А мои коллеги жестко против ИИ и намеренно идут сами ваять таблички "чтоб без ИИ и его экологического следа". С вами были новости из мира ИИ 🤪 Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

на второй день проснулся и подумал — нах*ра я все это начал) «все это» — pure & nocaf game, 50 дней без стимуляторов. без кофе, чая, матчи, энергетиков, разгоняющих саплементов и даже без какао. забросил оффер в чат WNDR, и через день нас там было 25. пару дней назад закрыл 50/50. после напряженных месяцев (тревел, события, новый стартап) я почувствовал, что раскачалась нервная система. впереди длинный забег, а я знаю свою динамику уйти в спринтерство и там перегореть. и решил сделать ресет, зайти на ровном. первые дни рекалибровка аденозиновых рецепторов — голова, туман, вялость. спасался спортом, капалабхати и цикорием проливами). один я бы слился. а тут публичный коммитмент, строчка в чат каждый вечер и 25 сострадальцев) через две недели стало нормально — ровно. и я понял, что скучаю по разгонам) кольцо говорит, что это лучший период моей жизни: hrv, пульс покоя, сон — на 15-20% лучше, чем со стимуляторами. и совершенно невозможно стало делать то, что не хочется и не интересно — просто сразу вырубает, энергия проваливается. на экваторе записал в чат 20-минутный подкаст с рефлексией: у меня есть дефолтное требование к себе: включенность и перформанс на 100%. причем прям по рутинным задачам, не только на важном звонке. если включенности нет — поднимается тревога, что текущего меня недостаточно. и чашка чая нужна даже не чтобы выполнить задачу, а чтобы сделать буст в нее. максимально выматывающая штука. без возможности замазать тревогу увидел эту привычку очень явно. разгонял с клодом и придумал практику — дни на 60%. разрешаю себе сделать все, что предстоит сегодня, на 60%, на троечку) и работает — напряжения на входе тратится сильно меньше, а результат оказывается good enough и даже лучше, чем я ожидал. где-то после 30-го дня моментами начал ловить свой пиковый перформанс. только теперь не от кофеина, а от идей, которые зажигают)

👔 Не IQ единым: 9 стратегий, которые используют топовые сотрудники Как понять, что сотрудник - огонь? Он умный? Креативный? Амбициозный? Нет, все это не то. Еще в 80-х профессор Роберт Келли провел исследование и выяснил, что делает человека успешным. И сейчас я кратко расскажу, в чем суть. 🔍 Что изучали? Команда исследователей Роберта Келли провела опрос среди персонала Bell Labs. Руководителей, менеджеров и инженеров попросили назвать критерии, по которым они определяют топовых сотрудников. В итоге получили 45 пунктов, среди которых были ум, креативность, амбициозность, общительность, готовность рисковать. Затем ученые оценили эти качества у 200 работников, среди которых были и лучшие, и средние. Результат? Нулевой. Ни один из 45 критериев не отличал звезд от остальных. Понаблюдав некоторое время за тем, как работают крутые специалисты, Роберт Келли выделил 9 стратегий поведения.  1️⃣ Инициативность. Лучшие сотрудники сами берут на себя задачи, которые выходят за рамки их должностных, но приносят компании пользу. И доводят их до конца. 2️⃣ Умение видеть перспективу. Они понимают, насколько их задачи вписываются в процессы компании, и регулярно уточняют, важна ли их работа. 3️⃣ Способность следовать за кем-либо. Работают в связке с руководителем ради общей цели и поддерживают, даже если не согласны. В крайнем случае аргументируют свою точку зрения один на один. 4️⃣ Нетворкинг. Выстраивают рабочие связи, которые помогают решать проблемы быстрее. 5️⃣ Самоменеджмент. Грамотно управляют своими ресурсами и тратят время на то, что важно для бизнеса. 6️⃣ Лидерство без должности. Могут повести коллег за собой даже без руководящих полномочий. Им помогает экспертность, организаторские навыки и эмпатия. 7️⃣ Командная работа. Отвечают за результат всей команды, а не только за свою часть. Но избегают бесполезных активностей. 8️⃣ Организационная смекалка. Умеют разруливать конфликты и опасаются всего, что может испортить им репутацию. 9️⃣ Покажи и расскажи. Умеют интересно презентовать свою идею аудитории до 20 человек. И что с этим делать? Если вы сотрудник - оцените, насколько у вас прокачаны эти стратегии, и подтяните слабые места. Особенно важны первые три - на них чаще всего смотрит руководство.  А если управленец - используйте эти пункты, чтобы показать людям, чего вы от них хотите. Что думаете насчет этих стратегий? Реально весь секрет только в них или ученые нам что-то не договаривают? Заходите в комментарии - рассказывайте. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #СОВЕТЫ #ПРОДУКТИВНОСТЬ #БИЗНЕС

У одного из наших источников появилась коллега, которая каждое сообщение в корпоративном мессенджере превращала в “Войну и Мир” - размером с три поста в нашем уютном канальчике, с огромным количеством обоснований, аргументов, контраргументов на будущие аргументы собеседника и прочая и прочая. И все бы хорошо, только ту же мысль в большинстве случае можно было написать в трех предложениях с ровно тем же эффектом. Лев Николаевич позавидовал бы. Стоит ли говорить, что сообщения эти она писала с помощью “сотрудника месяца”, как в компании называли недавно внедренный корпоративный ИИ-агент? Дошло до того, что коллеги отправляли ее сообщения тому же агенту, чтобы получить краткое содержание литературного произведения, и понять, что имелось в виду. Нашлись и остроумцы, которые после этого писали доморощенной Джоан Роулинг ответы в трех предложениях, а потом просили агента увеличить свой ответ до ее масштабов - и отправляли ей эту версию. Цирк закончился, когда одно из таких сообщений попало к начальнику ИТ-департамента, который не просто был воспитан в духе “пиши-сокращай”, так еще и отвечал за бюджет на токены. После предсказуемо случившегося скандала в компании официально запрещено писать друг другу сообщения с помощью LLM. Это мы к тому, что ИИ - как любой инструмент общего назначения, не делает людей лучше или хуже, а всего лишь усиливает все их черты, хорошие и плохие. Кто-то начинает делать качественнее и детальнее, потому что знает как формулировать задачи, давать железяке контекст и инструменты, и не ленится делать десятки итераций и исправлять ошибки, А кто-то начинает производить гигабайты трэша и угара, завернутого в красивую упаковку, потому что, так уж вышло, ИИ воспроизводит форму значительно лучше, чем содержание. А значит, вопрос этикета совместной работы (и отношения к качеству собственной работы) в эпоху ИИ встает с новой силой, потому что “продуктивность” одних людей другие потом бесплатно разгребают. Отдельный забавный эпизод состоит в том, что часть начальников, получая прекрасные до блеска отполированные ИИ-материалы, совершенно не разбирается в их содержании и без критики транслирует все это наверх, где на основе этого дела принимаются решения. Не то чтобы это было новостью - многие руководители и раньше работали исключительно говорящими головами. Есть даже весьма комплиментарная для таких персонажей (и чего уж, не совсем бессмысленная) теория, что начальник - это не человек, который лучше всех разбирается в предмете, а тот, кто открывает двери и убирает с дороги политические и организационные препятствия. Но раньше у балаболов был хотя бы шанс создать компетентную команду из интровертов с обсессивно-компульсивным расстройством, разбирающихся не только в предмете деятельности, но и в контексте организации. А теперь вместо них контент начальнику генерит никем не проверяемый ИИ, и такой тандем может привести к весьма разрушительным результатам. В общем, кажется у нас есть неплохой аргумент для сторонников теории ИИ-апокалипсиса, Есть надежный способ, как ИИ может похоронить цивилизацию - утопить ее в корпоративном абсурде и формалистике, за которыми будет скрываться откровенный булшит, и с этим наплывом отполированного шлака немногие оставшиеся разумные люди просто не справятся. Такая булшит-сигнулярность в форме абсолютной итальянской забастовки, апофеоз кафкианской антиутопии на новом технологическом уровне. А что, вполне себе. Доработаем до полноценной теории, напишем книгу и пойдем вместо Юваля Харари к Лексу Фридману вещать про перепрошитую операционную систему человечества.

Статистика по задачам. Как повлиял ии? Заметил интересный эффект. По мере внедрения агентов, мы стали очень сильно ускорятся в скорости закрытия тасок, в какой-то момент мне почудилось что еще чуть-чуть то текучка пропадет и мы займемся, новыми большими фичами почти без отвлечения. Но как я был не прав :) Задач было столько не потому что их было столько, а потому что где-то мы не все видели и ИИ подсветил, где-то просто перестали добавлять даже в беклог, понимая что за эти задачи мы в ближайшее десятилетие не возьмемся. Когда задачки стали закрываться, а у продактов и других ребят появились коннекторы ко всем системам, мы получили такой рост количества тикетов, что уже пришлось просить притормозить. У нас бывают дни когда за раз открывается новых несколько десятков и закрывается несколько десятков. То что раньше делалось недели, проскакивает за часы. В итоге прямо сейчас задач висит столько, сколько не висело никогда. А между тем 5 агентов (только у меня) херачат сутками. У меня кстати накопилось уже материала по изменениям, буду про это писать скоро. И переписывания на го и снижение цены лида и улучшение аналитики. Ух сколько всего. Цифры Посчитал все тикеты разработки, фидбека и контента в Трекере с октября 2025 по сентябрь 2026. За год создано 1340 тикетов, закрыто 1032. Точка отсчёта — 14 мая: в этот день в репозитории появился первый коммит, написанный вместе с Claude. Сколько создаём и закрываем в месяц • Октябрь–апрель: создавали около 70, закрывали около 50. • Июнь–август: создаём около 105, закрываем около 105. • Сентябрь: создали 422, закрыли 222. Как быстро закрываем • До мая тикет жил до закрытия в среднем от 3 недель до 2 месяцев. Начиная с мая — 5–6 дней. • Доля тикетов, закрытых за неделю, выросла примерно с 20% до 35–48%. Исключения — июнь и сентябрь. Коммиты • До мая было около 400 в месяц, в сентябре — 713. У 87% сентябрьских коммитов соавтор — Claude. Выводы 1. Тикеты закрываются примерно в 6–10 раз быстрее, чем до мая. 2. Летом мы впервые закрывали не меньше, чем создавали. До этого очередь только росла. Аппетиты растут во время еды :)

Заметил, как в ленты снова вернулся ярлык AGI Каждый раз перед крупными релизами маркетологи начинают прогревать аудиторию историями про сверхразум. Примерно год назад, во время релиза GPT-4.5, все это уже проходили: ожиданий было море, а апдейт оказался вполне рядовым. После этого тему замяли, и разговоры про AGI стали восприниматься скорее как далекий маркетинговый буллшит. Сейчас выходят новые модели у Anthropic, что-то выкатывают OpenAI, и блогеры со СМИ снова наперебой кричат: "Ну вот, теперь это точно AGI". Спойлер: нет, не он. Давайте начистоту: модели стали умнее, ризонинг прокачался, автономность выросла. Были заметные кейсы в кибербезопасности, пара научных подвижек у тех же Anthropic и Google. Но это не скачок к AGI. Во-первых, это узко заточенные сценарии. Во-вторых, и это главное, эти модели использовали топовые профи. Модель не пошла сама в интернет, не обнаружила уязвимость с нуля и не закрыла баг по собственной инициативе. Она была просто эффективным инструментом в руках эксперта. Определение AGI простое: модель должна быть наравне или лучше человека во всех профессиональных задачах. Я в таких спорах задаю себе практичный вопрос: что модель может сделать для меня сегодня такого, чего не могла год назад? Могу ли я отдать ей задачу под ключ, не проверяя, и сразу отправить результат дальше? Банальный пример - сделать сайт. Раньше нужно было вести модель за руку буквально по каждому шагу. Сейчас ей можно скормить вводные, она автономно пойдет генерировать и выдаст результат. Но на выходе это все еще классический AI-слоп. Структура, смысловые акценты, визуал - все мимо тех требований к качеству, которые нужны в реальности. Автономии добавилось, но финальный результат все равно руками пересобирает человек. Отсюда вопрос: а есть ли вообще смысл обычному спецу гоняться за топовыми тирами и переплачивать за них? Моя основная рабочая среда - экосистема Google. При этом Gemini Pro не обновлялась с февраля, весь фокус шел на Flash. И знаете что? Я вообще от этого не страдаю. Закрываю на быстрых моделях практически весь пул повседневных рабочих задач. По моим субъективным ощущениям, умная модель мне вообще не нужна нигде, кроме написания кода. И тут важная деталь: в коде я как раз не являюсь профильным специалистом. Вот там на контрасте иногда действительно хочется условный Opus или Fable, чтобы закрыть пробелы в моей экспертизе. Но нужен ли он мне каждый день? Нет. Раз в 3-4 месяца, когда надо - покупаю подписку. Но платить за это лишние 100 баксов на постоянке нет никакого смысла. А в тех сферах, где я профи, мне за глаза хватает того, что у меня сейчас есть. Парадокс в том, что в логике human-in-the-loop избыточная "умность" и автономность флагманских моделей часто играет в минус 1. Модель уходит в долгие размышления, долго что-то собирает, а результат все равно надо переделывать. На быстрой модели через короткие итерации до нужного качества доходишь в разы быстрее. 2. Постоянно упираешься в лимиты запросов. Времени уходит больше, выхлопа - ноль. Вся эта гонка путает два разных понятия: эрудицию и профессионализм. Свежие LLM невероятно эрудированны. Но поиск Google тоже знает больше любого человека в мире, однако профессионалом от этого не становится. Представьте сильного спеца в своей области. А рядом посадите условного Анатолия Вассермана. Вассерман знает факты обо всем на свете, отлично ориентируется и складно говорит. Но если дать ему прикладную рабочую задачу - профи сделает ее в разы лучше. Вассерману просто не хватит практической насмотренности, контекста и профессиональной интуиции. Сегодняшние топовые LLM - это именно такой цифровой Вассерман. Крутой эрудит, которому все еще нужен реальный специалист рядом, чтобы работа не превращалась в красивый, но бесполезный слоп.

Разбираемся в ИИ с Юрой Агеевым: от первого промпта до управления агентами Собрали девять выпусков подкаста make sense по работе с ИИ: разобраться, как модель работает с задачей, научиться проверять ответы и перейти о выполнения рутинных задач с помощью ИИ к полноценному делегированию. Выпуски можно слушать по порядку — от базовых навыков к изменениям в работе команды. А можно выбрать тот, который сейчас лучше всего решает вашу текущую проблему и послушать только его. 1. С чего начать (выпуск 403) Две суперсилы в работе с ИИ — профессиональный опыт и AI-fluency. Обсуждаем, как договориться с моделью о формате и критериях результата и создать первый навык для агента. Для тех, кто пока использует ИИ в основном для разговоров в чате. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 2. Как модель видит вашу задачу (выпуск 417) Что происходит внутри контекстного окна и как это влияет на результат. Разбираем правила контекст-инжиниринга: зачем разделять чаты по задачам, почему не стоит загружать 30 файлов сразу и как переносить выжимку контекста в новую сессию. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 3. Как ставить задачу (выпуск 420) Почему агент не задает уточняющих вопросов, а достраивает недостающую информацию до «среднего» решения. Говорим о декомпозиции и артефактах: непроработанная задача может вернуться к вам в виде аккуратно оформленного, но столь же непроработанного ответа. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 4. Как проверять ответы (выпуск 419) Как оценить результат, если задача выходит за границы вашей компетентности. Обсуждаем сигналы доверия, якорение и два подхода к работе с ИИ — «киборг» и «кентавр». ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 5. Как проверять текст от ИИ на содержательность (выпуск 430) Убедительный текст может не нести смысла и повторять распространенные заблуждения. Разбираем, как проверять экспертность, смысл и стиль по отдельности, разбивать работу над текстом на шаги и подключать вторую модель для проверки. Главный вопрос: чем текст поможет читателю? ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 6. Как заметить подхалимство (выпуск 424) ИИ может представить уже принятое вами решение как результат независимого анализа. Разбираем, зачем создавать для работы отдельные роли «исследователь», «сторона защиты» и «сторона опровержения» и разносить их по разным чатам. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 7. Как устроена работа агента (выпуск 421) Уровни автономности, рабочая среда и журнал решений. Обсуждаем, почему проектирование работы агента требует тех же навыков, что и работа менеджером. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 8. Где заканчивается делегирование при работе с ИИ (выпуск 427) Запустить еще одного агента легко. Найти время на проверку его решений — сложнее. Разбираем, почему узким местом становится ваше внимание и как это ограничивает работу с несколькими агентами. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка 9. Как перейти от личной пользы к результатам команды (выпуск 425) 97% менеджеров продуктов используют ИИ, но 77% не видят изменений в метриках. Обсуждаем, почему причина часто в процессах и что мешает превратить личную продуктивность в результат для команды. ⚪️Телеграм ⚪️Яндекс Музыка Сохраняйте подборку и подписывайтесь на другие каналы команды ProductSense ProductSense | подкаст make sense | канал конференции PeopleSense @productmindset

Как я с помощью Gemini положил рабочую таблицу На работе у нас Gemini, и я начал активно использовать его для работы с таблицами. Раньше применял довольно примитивные конструкции, наверно "VLOOKUP" это самое сложное, с AI мой арсенал конечно же сильно возрос. Описываешь, что нужно, получаешь формулу, вставляешь, работает. Можно делать вещи, на которые раньше потратил бы кучу времени. Но... На днях пытаюсь открыть общий файл, не открывается. Спрашиваю коллег, у них то же самое. Оказалось, одна из формул, которую предложил Gemini, настолько неоптимально искала данные, что просто подвесила весь файл. Причём до такой степени, что зайти и удалить эту формулу тоже не получается. Открываешь, формула запускается, и все висит. Дальше начались попытки спасения: создать копию, почистить кэш, перезагрузить. Ничего не помогло. В итоге единственный сработавший вариант, выгрузить файл в Эксель и на его основе создать новую Google-таблицу, эксель они не "вешают", тут к счастью Гугл и Микрософт не договорились, разный синтаксис. С формулами пришлось разбираться заново, доступы тоже выдавать заново. Старый файл, по сути, остался только на удаление. В общем, немного повысил продуктивность. С одной стороны, у меня есть вопросы к Google. Очень странно, что одна тяжёлая формула может сделать документ недоступным вместе со всеми данными. Хотелось бы хотя бы иметь возможность открыть его без пересчёта и убрать то, что всё сломало. С другой формулу в общий рабочий файл добавил я. Не разобрался, как она работает, сколько вычислений запускает и что будет происходить с таблицей. Получил нужный результат и решил, что всё хорошо. Вот она ловушка. Когда сам пишешь сложную формулу, по дороге приходится разбираться. С AI этот этап можно проскочить: результат уже есть, а понимание не всегда. И поначалу совершенно незаметно, что чего-то не хватает, но главное, что последствия её использования всё равно остаются на мне. Тут я теперь "умный", пишу что общий файл, что данных много, что формулу надо оптимизировать, работает хорошо, но честно говоря, формулы стали ещё более непонятными. А сколько ещё таких мест, где последствия могут быть более серьезными? 🤔

(2/2) Этот переход чаще всего вопрос не сколько технический, сколько ментальный: например, мне очень сложно было отдать управление своей личкой в ЛИ или Х, еще сложнее дать кому то постить от моего лица, или разработчикам самим дизайнить фичи, но только через этот ментальный барьер и получается предпринимательский рост, и случается кратное повышение продуктивности Оглядываясь назад всегда становится понятно, что дальше бы оно просто не работало, и это тебя тормозило (в частности тут про желание все контроировать / делать самому руками, но про многие такие вещи которые я делаю сейчас я просто еще не догадываюсь) Так как мои простые примеры это диапазон типо от 1к до 100к мрр, то есть переход от human-scale productivity к 10x-human, чтобы сделать 1М или 100М требуется сломать новые барьеры и найти новые подходы к тем же вещам, принять новые нормы Какие существуют рычаги, и что помогает делать 10-100х, вскользь я уже упомянул: • изначально это просто больше усилий • потом делегирование • конвейерное производство (копирование) • автоматизация (AI сюда) • и капитал ________ Самое интересное, что это не только про бизнес, а про любую систему—сразу становится понятно, почему одни люди богатые, а другие бедные—потому что те, кто становятся миллионерами, делают что то по другому от рядового пользователя, и находят хаки как достичь 10-100х результата; а те кто ленятся, отправляют за день 2 имейла и идут на обед, и получают свой заслуженный средний достаток Да че уж там, даже мои топ 1% результаты в дейтинге, прямо выплывают из систематичности и топ 1% усилий которые я к этому прикладываю, те кто свайпают 5 минут перед сном, не становятся известными в Тайване, прости господи

Поэтому, если вы чувствуете, что на чем то застряли, или мир к вам не справедлив, подумайте: а действительно ли вы делаете это 10х эффективнее чем average Joe, или вы ожидаете extraordinary results from ordinary actions?

ауф ________ Напишите свои примеры, где вы замечали, как топовые игроки прогибают систему в свою пользу, ебашат по хардкору, и достигают 100х продуктивности! Правда интересно, так как именно насмотренность такие приемы и разблокирует