Продукт

Funfact, маркетинг Red Bull разбирают в университетах как лучшую практику. Но фундаментальную вещь оттуда копировать как раз не стоит. Когда основатель Дитрих Матешиц запускал напиток в Европе, категории энергетиков там еще не существовало. Он сделал все как по учебнику - нанял агентство и протестировал продукт на людях. Им не понравился ни вкус, ни банка, ни логотип. Агентство назвало результаты катастрофой. А Матешиц тогда сказал «Под Ред Булл пока нет рынка, но мы его создадим». И создал… одну из самых быстрорастущих категорий напитков в мире. Красивая история. Но это ошибка выжившего. Тех, кто создавал продукт под несуществующий рынок и закрылся, в институтах не изучают. О том, что продукт надо строить от боли клиента, я узнал поздно. К тому моменту у нас уже получился проект по дистанционному обучению в США. Ставку на него мы делали еще за несколько лет до ковида. Ставка сыграла. И эта удача вскормила эго, что это не удача вовсе, а это мы что-то понимаем и можем даже угадывать тренды. В голове «Часто люди не знают чего хотят, пока им этого не покажешь» крутилось Стива Джобса. Мы придумали маркетплейс школ. Собираешь ребенку учебу как конструктор, каждый предмет в той школе, где его преподают лучше, а мы сводим все в один диплом. Родители текущих учеников не заинтересовались презентацией. Ну ничего, они просто пока еще не поняли как это круто. На найм, разработку и продвижение ушло 42 миллиона рублей, прежде чем мы поняли, что родителям не нужен широкий выбор. Им нужна одна надежная школа и уверенность, что ребенок получит диплом. В целом это можно было проверить через MVP за полтора-два месяца и в 40 раз дешевле. Недавно ко мне подошел молодой стартапер, сказал что они внедряют ИИ в процессы и начал питчить: «А вы знаете, сколько времени люди тратят на трекинг задач? Согласно исследованию…». Я его прервал: — Сколько у тебя платящих клиентов? — Пока нет. — А другие гипотезы есть? — Есть, для ресторанов. В двух уже пилот собираем. — Вот туда и копай. Если тебе нужно убеждать клиента, что у него что-то болит, то боли там нет.

Ходил на Data&AI Talks Позвали на конференцию поговорить про, барабанная дробь... ИИ-шку и бизнес. Вокруг темы ооочень много хайпа, ну как крипта в свое время или agile, которыми лечили все что можно. Кто-то даже говорил, что вода рядом заряжалась и давала к силе +5. Ну да ладно. Если серьезно, то вопрос болезненный, потому что кричат вокруг про Эй Ай все, но куда приложить непонятно и где заветные Х-ы тоже только знают по слухам. Поэтому хотелось ковырнуть немного и поговорить. Дальше будут вопросы и мои тезисы, которые я озвучивал 1. Какие ключевые вызовы стоят перед бизнесом сегодня? Как изменился подход к разработке и выводу продуктов на рынок?   - основной вызов – это скорость vs качество - все сломя голову говорят, что ИИ спасет от всего: ускорит, улучшит, задрайвит и т.д., но на деле не все так просто - чтобы получить обещанные Х-ы роста от ИИ у тебя должна быть готова под это вся компания: инфраструктура, понятийный аппарат людей, инструменты, процессы - это большая трансформация, требующая больших инвестиций, к которым мало кто готов - поэтому идем итерационно: берем процесс/задачу, добавляем ИИ, пробуем, замеряем успех, масштабируем - очень важно следить за качеством - берем разработку продуктов - ИИ круто помогает ускорять discovery: ресерч рынка, формулировка гипотез и моделирование сейчас проходят в разы быстрее, но вопрос в качестве этих ответов - если тот же продакт вместо критического взгляда просто сходу возьмет в работу то, что ему даст машина, то это может привести к печальным последствиям и трате лишних ресурсов - такая же ситуация и в разработке, когда машина напишет код за разработчика, он упрется в тестирование и его вернут на доработку из-за потенциальных ошибок, далее поправят и снова вернут - сколько дополнительных денег мы готовы потратить на перепроверку результата?   2. Как трансформировалось взаимодействие между бизнесом и ИТ-подразделениями?   - с приходом ИИ между бизнесом и ИТ появился дополнительный «мостик» в понимании потребностей друг друга - сейчас потенциальный бизнес заказчик может «переводить» предложения ИТ на обычный человеческий язык - ровно и наоборот бизнес может доформулировать свои запросы с учетом ИТ специфики, общаясь с разработкой - но, что важно в этих коммуникациях – это доменные области знаний и доверие к экспертизе друг друга - если бизнесу ИИ говорит, что для решения задачи нужно написать всего лишь пару строк когда, то это должны свалидировать архитектура и разработка, потому что специфика системы может быть «чуточку сложнее» - и реализовав, решение в 2 строчки на бою, оно может быть просто не масштабируемо на большой базе в принципе   3. Что дальше? Какая роль будет у ИТ? Будет ли это только поддержка инфры под ИИ и работоспособности агентов или в целом ничего не изменится?   - я думаю, что в будущем ИТ научится еще лучше слышать бизнес благодаря ИИ - плюс, автоматизировать рутинные операции внутри процесса производства продуктов - вместе с этим усилится роль ИТ архитекторов/менеджеров, которые будут проектировать подобные системы - рынку нужно будет разворачивать «ИИ заводы» внутри компаний «под ключ», а значит кто-то должен будет это делать - пример из прошлого Agile практики с трансформациями - также важными останутся ключевые точки контроля в производственном процессе, где на людях с высокой экспертизой останется проверка ключевых решений, которые будет собирать машина перед релизом - поэтому сеньор специалисты будут востребованы, но вопрос в каком кол-ве пока открыт… Еще из интересного Другие спикеры говорили про стандарты и измерения. Сейчас рынок пытается описать процессы и методологии применения AI. Договориться о стандартах и "линейке". Путь похож на масштабирование Agile практик: - подходы и практики обросли описательной частью - появились принципы внедрения, инструкции, эксперты - тема начала приживаться в компаниях - и вот сегодня никого уже не удивить "гибкими" методологиями Думаю совсем скоро тема упакуется в цельный предмет и мы будем разворачивать полноценные инструкции по применению. #рекомендуетсяизучить

Пишут, что на Ютубе появятся аудиокниги. Это пока не анонс, а скорее увесистый слух, но выглядит правдоподобно. Гугл уже несколько месяцев торгуется с издателями и устаканивает нюансы, а запустить планируют в 2027. Книги, судя по всему, зашьют в Premium без доплаты. Главный вопрос: зачем? Думаю, логика такая: Ютуб уже и так одна из крупнейших аудиобиблиотек мира. Но пиратская. Вбейте любой бестселлер + "аудиокнига", и на Ютубе почти гарантированно будет видео-книга без видеоряда на 20 часов, разбитая по главам через таймкоды. Более того, сейчас такого добра стало ещё больше, т.к. ИИшкой можно легко озвучивать. Издатели ищут (тут цитирую WSJ, которые первые написали про это) "монетизируемую альтернативу" этой свалке. То есть, пиратские видео-книги скорее всего даже не будут вычищать централизованно (если бы хотели - давно бы уже вычистили). Потому что чистить самому - это дорого и вообще зачем, Ютуб с этого не заработает (наоборот - сейчас он даже получает доп трафик). Тут лучше сделать как с музыкой: запилить официальный каталог, загрузить слепки в Content ID, и дальше система сама будет линковать их с пиратскими перезаливами. А правообладатель один раз выставит политику - либо блокировать такие видосы, либо оставлять их висеть, но всю рекламу с них забирать себе (опять же, через линк с эталоном в Content ID). Лейблы в такой ситуации почти всегда выбирают деньги. Издатели, думаю, будут тоже. То есть, Гугл хочет не бороться с пиратством на своей платформе, а скорее упорядочить его и продать вам в подписке, хех. Я не уверен на 100% (скорее на 99%), что это именно так работает, но если я прав, то красиво. Ну и заодно Spotify звонкого конкурентного леща отвесить лишним не будет. А то они регулярно пытаются на поляну Ютуба лезть - вот получат ответочку. Фичизм

Pinterest называет себя главным инструментом для предсказания трендов — 88% прогнозов соцсети за последние 6 лет сбылись. Компания считает, что всё потому что их платформой пользуются зумеры, которые сформировали 67% трендов 2026 года Среди удачных предсказаний за последнее время — эстетика clean girl, которая зародилась именно на Pinterest. Образ «макияжа без макияжа» с минимализмом в одежде породил целую нишу в индустрии моды. Например, из него вырос бренд rhode от Хэйли Бибер, который она продала за миллиард долларов Так что теперь у вас есть больше мотивации ознакомиться с тренд-репортом Pinterest, который они собрали на основе данных о постах пользователей Сделать разбор того, как Pinterest двигался и стал тем, кем стал??

🤨ИИ теперь угадывает, что я хочу написать, раньше меня. Что дальше? Возможно вы заметили в Codex, когда в диалоге есть контекст (пока что это не в 100% случаев высвечивается, поэтому на скрин прикрепил то, что прям сейчас попало в фокус внимания), то в окно для промптов приложение само (условно, говоря) подсказывает, что написать агенту. Причём система чётко пишет моим языком, задаёт вопросы, хвалит или ругает даже матом, если агент тупит. Эта подсказка горит сереньким, достаточно нажать на tab и она применяется. Я могу дописать 1-2 предложения, т.е. чуть дополнить или чуть удалить лишнее. Это не тупое "делай" или "дальше" — это реально осмысленные подсказки. Система сама перечитывает ответ и артефакты и даёт +- нормальный промт для продолжения движения агента. Короче думаю суть вы поняли. К чему я об этом? Ну главное — это удивительно, видеть, как она предсказывает мои же мысли и формирует их иногда даже лучше, чем я сам. Далее — это какая-то мета сущность что-ли. Я хз как это определить, но допустим у меня есть оркестратор по проекту (главарь, если по простому) и он уже даёт задачи другим, я в свою очередь контролирую и проверяю только его работу. Так вот эта мета сущность (которая пишет доп. промпты) уже вполне может контролировать работу и недоделки самого оркестратора 2 года назад меня спросили на одном закрытом выступлении: "какой навык или связку прокачивать человеку на ближайшие 7 лет?". Я ответил что-то типа "проджект менеджмент и стратегическое планирование, т.к. нейросети через два года смогут сделать многое, но нужно будет уметь управлять этими рабочими". И вот полгода назад умирает понятие вайбкодинг, рождается "агентный инженирнг" (умение управлять агентами, но рег. менеджмент и проверки остаются за пользователем, хотя проектную работу "они", агенты уже и сами организовывать умеют) и вот сейчас мы в точке, где они и сами могут управлять собой (я не про банальные субагенты, а про того кто управляет управляющим, не путайте) в принципе с достаточно высоким процентом точности Вчера прокатился слух, что Anthropic готовит модель, которая (если сильно упрощать) будет иметь что-то около интуиции пользователя и предугадывать его мысли. Судя по всему OpenAI уже это тестит в Codex Удобно ли это? Да, супер удобно! Улучшает ли это взаимодействие с агентом, качество и скорость работы? Безусловно улучшает. Стрёмно ли это выглядит? Да, немного стрёмно. Почему стрёмно? Я сколько не пытался сделать (а уж поверьте я пытался начиная с чатжпт 3, с выходом каждой новой модели и всеми доступными методами, а не просто 10 примеров) агента научить писать, как я думаю — это не получалось. Точно так же не получалось и сделать оркестратора над оркестратором, который будет качественно работать... Но сейчас судя по всему системы очень близки к этому. Возможно усиливается ещё эффект, что нейронка пишет от моего имени в это окно, которое всегда было моим местом, а теперь и оно пропадает Если бы меня сейчас спросили какой скилл прокачивать на 7 лет — я бы ответил "умение расслабляться, фокусироваться и общаться, коммуницировать с людьми + спорт. умение не тревожится и быть счастливым независимо от работы и реализации. а ещё умение читать книжки". Я по долгу службы и интересов нахожусь во многих-многих диджитал нишах и ИИ экспансия настолько серьезная, что капец, многое сдувает конкуренцией в сотни раз быстрее, чем это было раньше. Контент, аукцион рекламы, pr публикации — всё становится делать сложнее, а не легче. Именно просто из-за кратного увеличения конкуренции (да, много дерьма и слопа, но какая разница. всё равно даже с ним нужно конкурировать). Если кажется, что у кого-то вот сейчас успешный успех и схема получения трафика железобетонная — посмотрите на нишу в перспективе 2х лет и станет ясно, что эффект очень временный. Именно поэтому многие sasочки, схемки, автоматизации и прочие вайбкожанные проекты остаются без денег на задворках истории, а максимум в архвиах рилзов и тиктоков "смотрите как может мой джарвис или контент завод, пишите кодовое слово... и т.д.". Так что же дальше? Я не ванга. Я хз

Сотни компаний, три года исследований и простой вывод: деньги решают не всё. У генерального директора MWS Павла Воронина, профессора практики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ Николая Соустина и советника MWS Бриты Ильягуевой вышла книга «Инновации: подводная часть айсберга». Логика такая: огромный бюджет и патенты — только верхушка. А вот взлетит ли новый продукт, зависит от того, что скрыто «под водой». Авторы разобрали кейсы, изучили больше 80 факторов и выделили 13 главных. Они укладываются в четыре блока: • лидерство • корпоративная культура и человеческий капитал • организационные процессы • человекоцентричность Как оказалось, сильнее всего на успех инноваций влияет лидерство. Проще говоря, важно, умеет ли руководитель принимать решения, когда ничего не понятно, и готов ли он поддерживать эксперименты команды. Отдельно разобрали, чем отличаются подходы в США, Китае и России. Пригодится всем, кто работает с инновациями: от собственников и топ-менеджеров до продуктовых команд, HR и инвесторов. Кстати, как родилась идея исследования, рассказал один из авторов.

Чем отличаются AI-респонденты от живых людей Только вчера запускала интервью с синтетическими юзерами для тестового (кстати, при проведении использовала методы из канала), а сегодня попалась статья с исследованием NN/g, в котором сравнивают результаты интервью с AI и живыми людьми. Суть в том, что один и тот же открытый вопрос про область UX-ресёрча задали 604 живым профи и 120 AI-респондентам. В итоге глобальный вывод совпал, а вот детали разошлись так, что на них легко построить ошибочное решение. Вот как AI искажает результаты: 1. Иллюзия полного единодушия AI схлопывает ответы вокруг самого частого шаблона. В исследовании NN/g среди реальных PM термин UX использовали 44%, а среди синтетических PM - 93%. AI рисует сегменты невероятно дружными и стереотипными, полностью стирая реальное разнообразие мнений внутри одной роли. 2. AI срезает длинный хвост Живые люди дали более 50 различных формулировок, включая редкие термины вроде journey management или human factors engineering. AI-пользователи выдали всего около десятка базовых вариантов. Все краевые сценарии, нестандартные боли и новые тренды, ради которых и идут в ресёрч, модель просто отбросила. Итого, как использовать synthetic users без вреда для продукта: 👍 Первый дешёвый проход: прогнать опросник на адекватность, быстро сгенерировать гипотезы или составить гайд для глубинных интервью. 👎Где AI опасен: поиск ключевых болей, позиционирование, ценообразование и продуктовая стратегия. Если делать продукт по ответам синтетических юзеров, вы построите решение для среднестатистического бота, которого не существует в природе. Источник: https://www.nngroup.com/articles/synthetic-users-vs-human-respondents/ @productgames

В заключение несколько слов о Foursquare Основатель легендарного геолокационного сервиса Foursquare Дэнис Кроули написал последнее слово сотрудникам, поделился анализом причин смерти сервиса и дал дал напутствие тем, кто строит компании и продукты. "...Я пишу этот пост по трём причинам: 1) я хочу, чтобы в интернете существовал артефакт, отражающий завершение истории Foursquare с моей точки зрения; 2) я хочу привлечь руководство (включая себя) к ответственности за результат; 3) я многому научился стратегически, эмоционально, психологически в процессе создания, масштабирования и потери компании, которую я любил, и эти знания, как мне кажется, достойны того, чтобы ими поделиться с другими основателями и инвесторами..." 🫡 FSQ

Apple взялась за качественный нативный стриминг Apple Music Apple Music теперь можно слушать напрямую на совместимых колонках, саундбарах и стримерах Bluesound — без передачи звука с iPhone или iPad через AirPlay 2. Для этого достаточно обновить BluOS и войти в аккаунт Apple Music через приложение BluOS Controller. После этого устройство само получает музыку из сервиса — в максимально качестве, без сжатия и конвертаций, а управлять воспроизведением можно из приложения. Apple Music также поддерживает мультирум: пользователи могут включать одну композицию сразу в нескольких комнатах или выбирать разные треки для отдельных устройств. AirPlay 2 при этом продолжает работать. Обновление распространяется не только на технику Bluesound, но и на совместимые устройства с BluOS от NAD Electronics, PSB Speakers, DALI, Cyrus и Monitor Audio. Для работы функции нужна активная подписка Apple Music, а само обновление бесплатное.