Кевин Вейл, CPO компании, которая меняет мир прямо сейчас.
Смотреть всем!
Модели ИИ постоянно эволюционируют
"ИИ-модель, которую вы используете сегодня — худшая из всех, что вы будете использовать до конца жизни"
Каждые 2 месяца компьютеры осваивают что-то принципиально новое, заставляя нас полностью переосмысливать подход к продуктам.
Итеративное развертывание — ключ к успеху
В OpenAI не тратят время на создание идеальных продуктов. Их философия: выпускать продукты даже когда они не полностью готовы, а затем развивать их вместе с пользователями. Если ваш продукт работает на пределе возможностей текущих моделей — продолжайте! Через пару месяцев модели станут лучше, и ваш продукт "запоет".
Чат как универсальный интерфейс
Многие считают чат временным решением, но нет: это идеальный интерфейс для взаимодействия с ИИ. Почему? Потому что он максимально гибкий и универсальный — как человеческое общение. Без жестких ограничений и структур, чат обеспечивает максимальную коммуникационную пропускную способность.
Эвалы — новый необходимый навык
Эвалы (оценочные тесты) становятся критически важными для продуктовых команд. Это своего рода "экзамены" для моделей, проверяющие их способности в конкретных задачах. Понимание того, насколько хорошо модель справляется с определенными задачами (на 60%, 95% или 99,5%), определяет архитектуру вашего продукта.
Что в OpenAI ценят в продакт-менеджерах
Будущее продуктовых команд
Скоро в каждой продуктовой команде появятся исследователи. Даже не в компаниях, создающих фундаментальные модели, а везде! Почему? Потому что дообучение моделей под конкретные задачи — это будущее. Общие модели хороши, но настроенные под конкретные задачи — намного эффективнее.
Ансамбли моделей — секретное оружие
OpenAI использует не одну модель, а ансамбли из десятков моделей для решения сложных задач. Они разбивают проблему на части и применяют специализированные модели для каждой из них. Интересная аналогия: компания — это ансамбль "человеческих моделей", каждая из которых обучена решать определенные задачи.
Vibe-coding — новый способ разработки
Представьте, что вы не пишете код, а "направляете" ИИ, который делает это за вас. Вы даете команду, ИИ пишет код, вы говорите "да-да-да", иногда корректируете, и продолжаете. Vibe-coding — новый подход к созданию прототипов и демо-версий.
Что учить детям?
В мире, где ИИ становится частью повседневности, важнее всего учить детей любознательности, независимости, уверенности в себе и критическому мышлению. Эти навыки останутся востребованными при любом сценарии будущего.
----
Консультации по ИИ // Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Работа в эпоху ИИ
(на скрине доход на сотрудника)
Организации будут стремится наращивать $$$ на сотрудника, оптимизируя штат.
Смена парадигм: эффективность (ROI) → Рост и Изменения (Learning Velocity; Кол-во инновация на кв. м.; ур. адаптивности к изменениям).
Промышленная революция заменила ручной труд. Интеллектуальная революция заменит всех.
Нам нужно сосредоточиться на переосмыслении того что мы делаем, а не на оптимизации нашего труда.
Навыки
Срок годности навыков сокращается
Сейчас каждые 2.5 года нужно качать новые навыки (я качал раньше настройку контекстной рекламы → щас ИИ сам ищет ЦА в PPC; раньше изучал сборку LP в NoCode → щас ИИ сам собирает LP по всем правилам AIDA / PMPHL).
Программирование умрет. В смысле что "писать код" больше не придется. Писать код → говорить ИИ так/не так.
Есть навыки которые мы понимаем, что нужно развивать, но также понимаем, что они утратят свою актуальность со временем. И это будет повторяться стабильно раз в 1-2 года.
Нам нужно перейти к другой модели:
- быстрое приобретение навыков
- быстрое использование навыков
(обучение realtime / Learning by doing)
Адаптивность — ключевой Soft skill 21 века.
«ИИ мозги» (AI Brain)
LLM = commodities. Микро-данные для RAG — новое УТП. Насколько быстро вы, как компания, сможете добывать для себя микро-данные (размечать → обрабатывать → персонализировать опыт работы с клиентами), настолько быстро будут расти ваши метрики, как следствие улучшения UX. Вопрос выживания.
Знания (Knowledge)
Ценность знаний → стремится к 0.
Ценность собственных знаний → растет.
Почему? - LLM обучены на 99% из общих доступных знаний.
Новый подход к метрикам
- скорость внедрения технологий как в организацию, так и на личном уровне
- кол-во созданных прототипов за ед. времени (ИИ ускоряет тест гипотез)
- Employee learning velocity (скорость обучения работы персонала с ИИ)
- User Adoption & Engagement scores (Принятие и вовлечение пользователей в ИИ помощников)
- Decision accuracy (как быстро принимаем решение на данных)
- Time to Pivot (как быстро мы меняем модель)
- Insight Quality Index (IQI) (ур. качества полученных инсайтов)
- Human/AI co-lab effectiveness (на сколько эффективно юзеры пользуют ИИ)
Полная статья на vc.ru
----
Консультации по ИИ // Менторство
(на скрине доход на сотрудника)
Организации будут стремится наращивать $$$ на сотрудника, оптимизируя штат.
Смена парадигм: эффективность (ROI) → Рост и Изменения (Learning Velocity; Кол-во инновация на кв. м.; ур. адаптивности к изменениям).
Промышленная революция заменила ручной труд. Интеллектуальная революция заменит всех.
Нам нужно сосредоточиться на переосмыслении того что мы делаем, а не на оптимизации нашего труда.
Навыки
Срок годности навыков сокращается
Сейчас каждые 2.5 года нужно качать новые навыки (я качал раньше настройку контекстной рекламы → щас ИИ сам ищет ЦА в PPC; раньше изучал сборку LP в NoCode → щас ИИ сам собирает LP по всем правилам AIDA / PMPHL).
Программирование умрет. В смысле что "писать код" больше не придется. Писать код → говорить ИИ так/не так.
Есть навыки которые мы понимаем, что нужно развивать, но также понимаем, что они утратят свою актуальность со временем. И это будет повторяться стабильно раз в 1-2 года.
Нам нужно перейти к другой модели:
- быстрое приобретение навыков
- быстрое использование навыков
(обучение realtime / Learning by doing)
Адаптивность — ключевой Soft skill 21 века.
«ИИ мозги» (AI Brain)
LLM = commodities. Микро-данные для RAG — новое УТП. Насколько быстро вы, как компания, сможете добывать для себя микро-данные (размечать → обрабатывать → персонализировать опыт работы с клиентами), настолько быстро будут расти ваши метрики, как следствие улучшения UX. Вопрос выживания.
Знания (Knowledge)
Ценность знаний → стремится к 0.
Ценность собственных знаний → растет.
Почему? - LLM обучены на 99% из общих доступных знаний.
Новый подход к метрикам
- скорость внедрения технологий как в организацию, так и на личном уровне
- кол-во созданных прототипов за ед. времени (ИИ ускоряет тест гипотез)
- Employee learning velocity (скорость обучения работы персонала с ИИ)
- User Adoption & Engagement scores (Принятие и вовлечение пользователей в ИИ помощников)
- Decision accuracy (как быстро принимаем решение на данных)
- Time to Pivot (как быстро мы меняем модель)
- Insight Quality Index (IQI) (ур. качества полученных инсайтов)
- Human/AI co-lab effectiveness (на сколько эффективно юзеры пользуют ИИ)
Полная статья на vc.ru
----
Консультации по ИИ // Менторство
🔥2💯1
Интерактивный Roadmap развития роли
Для продактов
Для других ИТ ролей
Удобно что каждый блок можно отмечать "В работе", "Выполнено", "Пропустить".
Отличный инструмент для Self Development.
----
Консультации по ИИ // Менторство
Для продактов
Для других ИТ ролей
Удобно что каждый блок можно отмечать "В работе", "Выполнено", "Пропустить".
Отличный инструмент для Self Development.
----
Консультации по ИИ // Менторство
👍4
Общаемся с данными через ИИ
Забываем про Excel и Python
Julius AI — это ИИ-помощник для анализа данных, которым пользуются уже более 300 000 человек (и о котором пишут Forbes и Business Insider, между прочим).
Представьте: вы загружаете свои данные, задаете вопрос на обычном человеческом языке, и бум! — получаете готовый анализ и красивую визуализацию. Никакого кода. Вообще.
Что умеет этот волшебник?
- Чат с данными — просто загружаете файл и спрашиваете что угодно
- Создание графиков и визуализаций
- Прогнозирование — строит модели и делает предсказания
- Продвинутая аналитика — регрессионный анализ, кластеризация
- Превращение данных в GIF — чтобы преза выглядела на миллион
Как это работает?
1. Загружаете файл (Excel, Google Sheets, CSV)
2. Настраиваете ИИ (GPT, Claude или Mistral 7B)
3. Пишете команду (например: "Построй график зависимости зарплаты от стажа и пола")
4. Получаете результат за секунды
Сколько стоит?
- Lite: $20/месяц (250 сообщений)
- Standard: $45/месяц (безлимитные сообщения + 32GB RAM)
- Pro: $60/месяц (премиум поддержка)
- Team: $70/месяц
Мое мнение
Честно? Я в восторге! Раньше для такого анализа нужно было либо нанимать дата-аналитика, либо самому учить Python. А теперь? Загрузил таблицу с продажами, спросил "Какие товары продаются лучше всего по выходным?" и через 5 секунд получил ответ с красивым графиком.
Кстати, Julius AI превосходит ChatGPT в работе с данными — он может обрабатывать файлы до 32 ГБ (против 512 МБ у ChatGPT), использует не только Python, но и R, и даже может исправлять ошибки в коде сам
----
Консультации по ИИ // Менторство
Забываем про Excel и Python
Julius AI — это ИИ-помощник для анализа данных, которым пользуются уже более 300 000 человек (и о котором пишут Forbes и Business Insider, между прочим).
Представьте: вы загружаете свои данные, задаете вопрос на обычном человеческом языке, и бум! — получаете готовый анализ и красивую визуализацию. Никакого кода. Вообще.
Что умеет этот волшебник?
- Чат с данными — просто загружаете файл и спрашиваете что угодно
- Создание графиков и визуализаций
- Прогнозирование — строит модели и делает предсказания
- Продвинутая аналитика — регрессионный анализ, кластеризация
- Превращение данных в GIF — чтобы преза выглядела на миллион
Как это работает?
1. Загружаете файл (Excel, Google Sheets, CSV)
2. Настраиваете ИИ (GPT, Claude или Mistral 7B)
3. Пишете команду (например: "Построй график зависимости зарплаты от стажа и пола")
4. Получаете результат за секунды
Сколько стоит?
- Lite: $20/месяц (250 сообщений)
- Standard: $45/месяц (безлимитные сообщения + 32GB RAM)
- Pro: $60/месяц (премиум поддержка)
- Team: $70/месяц
Мое мнение
Честно? Я в восторге! Раньше для такого анализа нужно было либо нанимать дата-аналитика, либо самому учить Python. А теперь? Загрузил таблицу с продажами, спросил "Какие товары продаются лучше всего по выходным?" и через 5 секунд получил ответ с красивым графиком.
Кстати, Julius AI превосходит ChatGPT в работе с данными — он может обрабатывать файлы до 32 ГБ (против 512 МБ у ChatGPT), использует не только Python, но и R, и даже может исправлять ошибки в коде сам
----
Консультации по ИИ // Менторство
❤6😢1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Tesla наконец запустила роботакси
(Это было основным вектором их 10 летней стратегии в их Roadmap’e под названием “Master Plan, Part Deux” еще в 2016, помню как погружался в Product Management и было интересно что же такое «продуктовая стратегия» и «продуктовое виденье», это был одним из ярких примеров практичного «видения» и «стратегии» под которые Маск рейзил миллионы $$).
И вот спустя 9 лет, Tesla запускает сервис беспилотного такси (Full Self Driving).
Посчитайте, сколько ваша машина просто стоит? По статистике, в ср. за рулем человек находится 55 мин. в день. Остальные 23 часа она может приносить $$$, как Майнеры битка.
Владелец Tesla сможет вкл. режим «работай таксистом, развози людей», а когда будет нужна машина, Тесла просто приедет к вам.
Отличная инвестиция: купить 10 машин, и отправить их таксовать. Сетевой эффект С2С в действии. Физики каннибализируют бизнес таксопарков и агрегаторов вроде Yandex.Taxi (зачем в этой схеме лишняя комиссия? Если я как клиент, могу вызвать Tesla у физика). Рынок Каршеринга тоже схлопнется, тк зачем человеку быть водителем, если можно тупить в развлечения, вместо слежения за дорогой).
Сейчас тестируют в Остине (Техас) и Сан-Франциско. Дальше раскатка на США > Tier 1 страны.
----
Консультации по ИИ // Менторство
(Это было основным вектором их 10 летней стратегии в их Roadmap’e под названием “Master Plan, Part Deux” еще в 2016, помню как погружался в Product Management и было интересно что же такое «продуктовая стратегия» и «продуктовое виденье», это был одним из ярких примеров практичного «видения» и «стратегии» под которые Маск рейзил миллионы $$).
И вот спустя 9 лет, Tesla запускает сервис беспилотного такси (Full Self Driving).
Посчитайте, сколько ваша машина просто стоит? По статистике, в ср. за рулем человек находится 55 мин. в день. Остальные 23 часа она может приносить $$$, как Майнеры битка.
Владелец Tesla сможет вкл. режим «работай таксистом, развози людей», а когда будет нужна машина, Тесла просто приедет к вам.
Отличная инвестиция: купить 10 машин, и отправить их таксовать. Сетевой эффект С2С в действии. Физики каннибализируют бизнес таксопарков и агрегаторов вроде Yandex.Taxi (зачем в этой схеме лишняя комиссия? Если я как клиент, могу вызвать Tesla у физика). Рынок Каршеринга тоже схлопнется, тк зачем человеку быть водителем, если можно тупить в развлечения, вместо слежения за дорогой).
Сейчас тестируют в Остине (Техас) и Сан-Франциско. Дальше раскатка на США > Tier 1 страны.
----
Консультации по ИИ // Менторство
❤5
Запись zoom: главные тренды 2025 в менеджменте, продукте, найме и маркетинге.
Спикеры:
✩ Роман Кумар Виас и Александр Соловьев (Refocus founders ($15M выручки за полтора года) Ex. founders Qmarketing Academy (куплен Skyeng в 2021 году)
Тема: Тренды в маркетинге и AI в 2025
✩ Анна Булдакова - фаундер и продакт, ex Product Lead в Facebook, Intercom & Yandex.
Тема: Как запускать стартапы в 2025?
✩ Максим Спиридонов - Серийный предприниматель, стратег и визионер. Создал миллиардные компании в рублях (Нетология и Фоксфорд).
Тема: Взгляд в будущее: тренды которые изменят бизнес
✩ Глеб Кудрявцев - Founder проектов Карьерный Цех careerfactory.ru и microboard.ru, ex CPO Skyeng
Тема: Что можно, а чего нельзя делать с AI: какие инструменты и для чего есть на рынке. Чего на самом деле можно добиться с AI, а что пока лишь реклама
✩ Ник Корытин - предприниматель и маркетолог, автор самого большого канала про смыслы в маркетинге.
Тема: Главное про рекламу, которая конвертируется в продажи
✩ Алексей Подклетнов — Бизнес-стратег и специалист по росту продуктов, автор каналов Дизраптор и Фичизм
Тема: Как задизраптить уже насыщенный рынок?
✩Владимир Мотин — фаундер агентства 6Sns и аналитического сервиса RE:source (клиенты: Т-Банк, Точка, Сбер, Henkel, Норникель и др.)
Тема: Быстрая проверка бизнес-гипотез с помощью ИИ-исследований. Метод desk research, промпты, 15 кейсов
✩ Виктор Савюк - создатель 2-х единорогов (Dendy и Akado), 12 лет в адвайзинге, 3000+ менторских сессий, 4 экзита
Тема: Новые тренды в управлении бизнесом и его оценке
Ссылка на YouTube
----
Консультации по ИИ // Менторство
Спикеры:
✩ Роман Кумар Виас и Александр Соловьев (Refocus founders ($15M выручки за полтора года) Ex. founders Qmarketing Academy (куплен Skyeng в 2021 году)
Тема: Тренды в маркетинге и AI в 2025
✩ Анна Булдакова - фаундер и продакт, ex Product Lead в Facebook, Intercom & Yandex.
Тема: Как запускать стартапы в 2025?
✩ Максим Спиридонов - Серийный предприниматель, стратег и визионер. Создал миллиардные компании в рублях (Нетология и Фоксфорд).
Тема: Взгляд в будущее: тренды которые изменят бизнес
✩ Глеб Кудрявцев - Founder проектов Карьерный Цех careerfactory.ru и microboard.ru, ex CPO Skyeng
Тема: Что можно, а чего нельзя делать с AI: какие инструменты и для чего есть на рынке. Чего на самом деле можно добиться с AI, а что пока лишь реклама
✩ Ник Корытин - предприниматель и маркетолог, автор самого большого канала про смыслы в маркетинге.
Тема: Главное про рекламу, которая конвертируется в продажи
✩ Алексей Подклетнов — Бизнес-стратег и специалист по росту продуктов, автор каналов Дизраптор и Фичизм
Тема: Как задизраптить уже насыщенный рынок?
✩Владимир Мотин — фаундер агентства 6Sns и аналитического сервиса RE:source (клиенты: Т-Банк, Точка, Сбер, Henkel, Норникель и др.)
Тема: Быстрая проверка бизнес-гипотез с помощью ИИ-исследований. Метод desk research, промпты, 15 кейсов
✩ Виктор Савюк - создатель 2-х единорогов (Dendy и Akado), 12 лет в адвайзинге, 3000+ менторских сессий, 4 экзита
Тема: Новые тренды в управлении бизнесом и его оценке
Ссылка на YouTube
----
Консультации по ИИ // Менторство
Где искать Product Manager'a?
Пост для продактов & рекрутеров
HH.ru – ~70% вакансий тут. Компании обычно покупают доступ к HH рекрутерам + привычно (в b2b не быстро всё меняется, поэтому HH с нами ещё надолго).
LinkedIn – традиционно мало вакансий в РФ, в основном от тех, кто перевез компанию в СНГ / ЕС. Скорее имиджевая история. В основном его юзают рекрутеры, поэтому профили просто нужно поддерживать в актуальном виде.
Meta / facebook — мертв.
Динозавры иногда публикуют вакансии С-level, скорее как «попросить рек. у друзей, но это всё быстро просачивается в ТГ-каналы, что такой-то СЕО ищет СРО (например).
GeekJob — на мой взгляд больше площадка для охватов (чтобы повысить видимость своих вакансий в SEO), сами вакансии тоже носят характер Promo. Сколько раз публиковали тут с рекрутерами вакансии продактов — откликов не было. Есть ТГ-каналы, в целом апдейты достаточно хорошо приходят.
Getmatch — хорошая площадка, есть интересные вакансии, база кандидатов активно пополняется. Круто что всегда указываются вилки ЗП.
Хабр Карьера — его смотрят рекрутеры топ ИТ компаний, фокус больше на Tech-профиль кандидата. Если нужен Technical Product Manager, то вероятность встретить здесь выше. Соискателям с сильными Tech компетенциями тоже рекомендую сюда публиковать CV.
ЭЙЧ — база вакансий + услуга «Сопровождаем до оффера»
Карьерный цех — «карманная хайринг в Авито» (проходил первые 3 круга, и со стороны нанимателя получал тестовую пачку кандидатов, слабые ребята были в 2022, как щас — не знаю. Щас вроде Глеб поменял формат, запустив career-support
Epic Growth Community — закрытый ТГ-чат для подписчиков.
В AirTable можно искать продакта среди участников.
Facancy — сайт Алёны Владимирской + её ТГ-канал, фокус на С-level / Head. Есть недельная рассылка с релевантными вакансиями (настрой в ЛК).
Product Land — вакансии для РО
TenChat Вакансии — соцсеть от hh.ru. Вакансий мало, успеха не сыщешь.
GoPractice (в конце курса можно разместить CV, компании вроде Авито более лояльны к тем, кто закончил симулятор). Работодателям также можно разместить здесь вакансии
Сайты самих компаний: Ozon, Yandex, VK, Sber и т.п.
Плюс последнее время сами HR-ы инициируют закупку софта (например PeopleForce, Datapeople) для публикации вакансий на сайте компаний, или заказывают CMS (вот кейс HR-портала в SOKOLOV Job)
🔗 Базы:
- ProductCamp Summer 2023 - 888 участников - CTRL+F → ищем нужного.
- Выпускники Product University
🔗 Тг чаты:
- Product Job – чат с вакансиями и резюме
- Job for Products and Projects - канал с вакансиями для продактов и проджектов (от GeekJob)
- Hire ProProduct - вакансии продактов
- Вакансии Product и Project-менеджеров
- Job for Chiefs (TOP vacancies) - вакансии Lead / Head / CPO (от GeekJob)
🔗 Конференции:
- PRODUCTSENSE — обычно есть стенд с вакансиями
- Epic Grow Conf — также есть доска с вакансиями участников конференции (Контур, Яндекс и т.п.)
🔗 Бурж
(список того, что работает для Ru-соискателей)
США
Y combinator - Pre-seed, Seed стартапы (выше вероятность, т.к. у вас ниже запрос по ЗП, чем в США)
LinkedIn - стартапы, russian founders (Revolute, SemRush и т.п.)
Indeed - аналог нашего hh.ru (вероятность ниже, т.к. конкурируешь с локал спецами).
Angellist - стартапы. Помню как проходил несколько собесов в USA компании отсюда.
Glassdoor , Hired, Jora, relocate.me ещё
Азия
TechInAsia - лучший вариант для English-speakers (вакансии в Сингапуре, Малайзии, Тайлайнде).
➡️ FAQ:
1. В каком формате готовить резюме?
— для РФ - формат HH (почему? — когнитивная нагрузка у рекрутера в процессе обработки массы резюме ниже. Плюс различные HR парсеры парсят PDF и потом раскладывают в соотв. атрибуты HR системы. Для зарубежных компаний лучше использовать OnePager-ы).
2. Какая вилка? Сколько стоят?
— писал тут. Вилка ЗП продактов и СРО (аналитика от NEW HR)
3. Нужны ли мне навыки работы с ИИ?
— Да! В октябре 2024 вакансии с ИИ на hh.ru выросли на 80%
4. Надо ли писать сопроводительное письмо?
— Да. Затачивать под каждую вакансию (делаете с GPT / Claude)
----
Консультации по ИИ // Менторство
Пост для продактов & рекрутеров
HH.ru – ~70% вакансий тут. Компании обычно покупают доступ к HH рекрутерам + привычно (в b2b не быстро всё меняется, поэтому HH с нами ещё надолго).
LinkedIn – традиционно мало вакансий в РФ, в основном от тех, кто перевез компанию в СНГ / ЕС. Скорее имиджевая история. В основном его юзают рекрутеры, поэтому профили просто нужно поддерживать в актуальном виде.
Meta / facebook — мертв.
Динозавры иногда публикуют вакансии С-level, скорее как «попросить рек. у друзей, но это всё быстро просачивается в ТГ-каналы, что такой-то СЕО ищет СРО (например).
GeekJob — на мой взгляд больше площадка для охватов (чтобы повысить видимость своих вакансий в SEO), сами вакансии тоже носят характер Promo. Сколько раз публиковали тут с рекрутерами вакансии продактов — откликов не было. Есть ТГ-каналы, в целом апдейты достаточно хорошо приходят.
Getmatch — хорошая площадка, есть интересные вакансии, база кандидатов активно пополняется. Круто что всегда указываются вилки ЗП.
Хабр Карьера — его смотрят рекрутеры топ ИТ компаний, фокус больше на Tech-профиль кандидата. Если нужен Technical Product Manager, то вероятность встретить здесь выше. Соискателям с сильными Tech компетенциями тоже рекомендую сюда публиковать CV.
ЭЙЧ — база вакансий + услуга «Сопровождаем до оффера»
Карьерный цех — «карманная хайринг в Авито» (проходил первые 3 круга, и со стороны нанимателя получал тестовую пачку кандидатов, слабые ребята были в 2022, как щас — не знаю. Щас вроде Глеб поменял формат, запустив career-support
Epic Growth Community — закрытый ТГ-чат для подписчиков.
В AirTable можно искать продакта среди участников.
Facancy — сайт Алёны Владимирской + её ТГ-канал, фокус на С-level / Head. Есть недельная рассылка с релевантными вакансиями (настрой в ЛК).
Product Land — вакансии для РО
TenChat Вакансии — соцсеть от hh.ru. Вакансий мало, успеха не сыщешь.
GoPractice (в конце курса можно разместить CV, компании вроде Авито более лояльны к тем, кто закончил симулятор). Работодателям также можно разместить здесь вакансии
Сайты самих компаний: Ozon, Yandex, VK, Sber и т.п.
Плюс последнее время сами HR-ы инициируют закупку софта (например PeopleForce, Datapeople) для публикации вакансий на сайте компаний, или заказывают CMS (вот кейс HR-портала в SOKOLOV Job)
- ProductCamp Summer 2023 - 888 участников - CTRL+F → ищем нужного.
- Выпускники Product University
- Product Job – чат с вакансиями и резюме
- Job for Products and Projects - канал с вакансиями для продактов и проджектов (от GeekJob)
- Hire ProProduct - вакансии продактов
- Вакансии Product и Project-менеджеров
- Job for Chiefs (TOP vacancies) - вакансии Lead / Head / CPO (от GeekJob)
- PRODUCTSENSE — обычно есть стенд с вакансиями
- Epic Grow Conf — также есть доска с вакансиями участников конференции (Контур, Яндекс и т.п.)
(список того, что работает для Ru-соискателей)
США
Y combinator - Pre-seed, Seed стартапы (выше вероятность, т.к. у вас ниже запрос по ЗП, чем в США)
LinkedIn - стартапы, russian founders (Revolute, SemRush и т.п.)
Indeed - аналог нашего hh.ru (вероятность ниже, т.к. конкурируешь с локал спецами).
Angellist - стартапы. Помню как проходил несколько собесов в USA компании отсюда.
Glassdoor , Hired, Jora, relocate.me ещё
Азия
TechInAsia - лучший вариант для English-speakers (вакансии в Сингапуре, Малайзии, Тайлайнде).
1. В каком формате готовить резюме?
— для РФ - формат HH (почему? — когнитивная нагрузка у рекрутера в процессе обработки массы резюме ниже. Плюс различные HR парсеры парсят PDF и потом раскладывают в соотв. атрибуты HR системы. Для зарубежных компаний лучше использовать OnePager-ы).
2. Какая вилка? Сколько стоят?
— писал тут. Вилка ЗП продактов и СРО (аналитика от NEW HR)
3. Нужны ли мне навыки работы с ИИ?
— Да! В октябре 2024 вакансии с ИИ на hh.ru выросли на 80%
4. Надо ли писать сопроводительное письмо?
— Да. Затачивать под каждую вакансию (делаете с GPT / Claude)
----
Консультации по ИИ // Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🤯1
ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский
Смена парадигм: эффективность (ROI) → Рост и Изменения (Learning Velocity; Кол-во инновация на кв. м.; ур. адаптивности к изменениям).
↓↓↓
HR-ы начинают измерять AI-грамотность команды
Зачем?
Это тренд И кумулятивный эффект преимущества на рынке.
Писал об этом здесь.
Springworks описывает, как HR использует такие метрики, как тесты на знания, частота использования ИИ-инструментов и обратную связь от сотрудников и менеджеров.
AIHR в марте 2025: 76% HR-лидеров считают, что организации, не внедрившие ИИ, не будут успешными, а 61% бизнес-лидеров верят, что HR может быть заменен ИИ в будущем.
McKinsey в марте 2025: 78% организаций уже используют ИИ, а 71% — генеративный ИИ, что подчеркивает необходимость измерения AI-грамотности для конкурентоспособности.
Индекс этой «AI-граммотности» уже влияет на оценку компании/размер инвестиций, которые инвестор готов вкладывать в проект/стартап. Об этом говорит Виктор Савюк:
McKinsey: инвесторы уже оценивают компании по управлению ИИ, по таким метрикам:
- Скорость внедрения ИИ-технологий
- Количество прототипов, созданных с ИИ
- Скорость обучения сотрудников работе с ИИ (Employee Learning Velocity)
- Ур. вовлеченности в ИИ (User Adoption & Engagement scores).
- Точность решений на основе данных (Decision Accuracy).
- Скорость адаптации бизнес-модели (Time to Pivot).
- Качество инсайтов, полученных с ИИ (Insight Quality Index, IQI).
- Эффективность совместной работы человека и ИИ (Human/AI co-lab effectiveness).
Я считаю, что лидеры / СРО должны первыми разбираться в трендах ИИ, кейсах применения, моделях, ИИ-агентах, чтобы обучать своих ребят, повышая их эффективность от применения ИИ (себе уже запланировал 2 двух-часовых воркшопа).
To-do для HR:
- Разработать обучение ИИ
- Привлекать таланты с навыками ИИ
- Измерять AI-грамотность с помощью тестов
- Создать культуру обучения и экспериментов с ИИ
To-do для CEO:
- Выделить роль, которая будет драйвить ИИ изменения
- Формулировать стратегию с учетом развития ИИ
- Инвестировать в культуру где ИИ занимает центральное место
- Перестраивать процессы для интеграции с ИИ
----
Консультации по ИИ // Менторство
HR-ы начинают измерять AI-грамотность команды
Зачем?
Это тренд И кумулятивный эффект преимущества на рынке.
Писал об этом здесь.
Springworks описывает, как HR использует такие метрики, как тесты на знания, частота использования ИИ-инструментов и обратную связь от сотрудников и менеджеров.
AIHR в марте 2025: 76% HR-лидеров считают, что организации, не внедрившие ИИ, не будут успешными, а 61% бизнес-лидеров верят, что HR может быть заменен ИИ в будущем.
McKinsey в марте 2025: 78% организаций уже используют ИИ, а 71% — генеративный ИИ, что подчеркивает необходимость измерения AI-грамотности для конкурентоспособности.
Индекс этой «AI-граммотности» уже влияет на оценку компании/размер инвестиций, которые инвестор готов вкладывать в проект/стартап. Об этом говорит Виктор Савюк:
Если у вас высокая AI-грамотность в команде, то это означает, что вы можете позволить себе более эффективно использовать бенчмарки бизнес-модели. Показывая инвестору свой бизнес-план, вы можете утверждать инвестору что вы такие бенчмарки выдержите не только сегодня, но и завтра когда выйдут более продвинутые модели.
McKinsey: инвесторы уже оценивают компании по управлению ИИ, по таким метрикам:
- Скорость внедрения ИИ-технологий
- Количество прототипов, созданных с ИИ
- Скорость обучения сотрудников работе с ИИ (Employee Learning Velocity)
- Ур. вовлеченности в ИИ (User Adoption & Engagement scores).
- Точность решений на основе данных (Decision Accuracy).
- Скорость адаптации бизнес-модели (Time to Pivot).
- Качество инсайтов, полученных с ИИ (Insight Quality Index, IQI).
- Эффективность совместной работы человека и ИИ (Human/AI co-lab effectiveness).
Я считаю, что лидеры / СРО должны первыми разбираться в трендах ИИ, кейсах применения, моделях, ИИ-агентах, чтобы обучать своих ребят, повышая их эффективность от применения ИИ (себе уже запланировал 2 двух-часовых воркшопа).
To-do для HR:
- Разработать обучение ИИ
- Привлекать таланты с навыками ИИ
- Измерять AI-грамотность с помощью тестов
- Создать культуру обучения и экспериментов с ИИ
To-do для CEO:
- Выделить роль, которая будет драйвить ИИ изменения
- Формулировать стратегию с учетом развития ИИ
- Инвестировать в культуру где ИИ занимает центральное место
- Перестраивать процессы для интеграции с ИИ
----
Консультации по ИИ // Менторство
Пересматриваю скрин-касты, как другие СРО и лиды оценивают резюме менти.
Вот основные выводы:
1. Что за продукт
Одним предложением: что, для кого, какие задачу решает
2. Твои зоны ответственности
Отвечаешь за деньги? → Ответственность выше → ЗП выше.
Отвечаешь за команду? → Ответственность ниже → ЗП ниже.
3. Твоя роль в команде
На сколько ты лидер?
4. С какими метриками работал?
- Бизнес-метрики
- Продуктовые
- Технические
- Метрики роста
5. Какие фичи / продукты запускал
- С нуля?
- Масштабировал существующее?
- Запускал целый продукт или отдельные фичи/домены?
6. Насколько глубоко погружался в Discovery
- Что понял из исследований?
- Как помогло заработать?
- Видишь ли связь между Discovery и ростом выручки?
7. Насколько глубоко погружался в Delivery
- Понимаешь архитектуру продукта?
- Знаешь базы данных, API, их структуру и контракт?
8. Умеешь в данные и аналитику?
- Принимаешь решения на основе данных?
- Умеешь в сегментацию?
- Считаешь retention / MAU / CR когортами?
- Понимаешь статистику?
- Проводил A/B тесты? Сколько?
- Пересекается опыт в резюме? → Левачит?
- Указание обязанностей без результата — минус
- Недолго работал — обычно ожидают что ты глубоко в продукте. ROI сотрудника окупается как правило после года работы.
- Project / Product или Scrum/Waterfall — это про разное.
Это разные майндсеты: agile-thinking спец старается сделать, быстро, чтобы быстрее получить результат / отклик пользователей. Эти люди про результат. Waterfall-thinking — чтобы всё было проработано до мелочей, спеки структурно описаны, требования согласованы. Эти люди про процесс. Оба типа нужны в разного рода структурах культуры и масштаба. Но «процесс» на хлеб не намажешь.
FAQ:
1. Читает ли кто-то раздел «О себе»?
Да. Там хотят видеть твой УТП, совокупный опыт, какие-то вызовы которые ты засолвил, масштаб деятельности. Также смотрят личные качества чтобы заметчить фит с командой/культурой. Размер: максимум 3-4 предложения.
2. Куда вписать свои «Пет-проекты»?
Лучше в «О себе»
3. «Я сделал 10 откликов, приглашений 0! Что делаю не так?»
CR в звонок с HR — 4-7%. Продолжай. Сделай 20-30 откликов.
----
Консультации по ИИ // Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Глобальный прогноз спроса на навыки ИИ
ИИ меняет сферу труда... но не так, как многие себе представляли.
Искусственный интеллект трансформирует рынок труда, однако эти изменения происходят не так, как часто ожидают. Исследование Lightcast Global AI Skills Outlook анализирует спрос работодателей на навыки ИИ в различных регионах мира - Америке, Европе, Ближнем Востоке и Азиатско-Тихоокеанском регионе - чтобы оценить реальные тенденции и перспективы формирования рабочей силы, готовой к будущему
1. Рост занятости
На текущем этапе ИИ не вытесняет работников, а усиливает их возможности. В стратегическом планировании рабочей силы следует учитывать, что ИИ постепенно станет стандартной частью большинства профессий, а устойчивые (durable) навыки будут играть важную вспомогательную роль
2. Новые карьерные траектории
Освоение навыков ИИ открывает дополнительные возможности для профессионального роста. Ключевая задача - определить, какие именно навыки ИИ способствуют продвижению по карьерной лестнице, чтобы эффективно строить программы обучения, повышения квалификации и переподготовки, делая сотрудников более востребованными и продуктивными
3. Глобальные центры спроса
США лидируют по объёму спроса на генеративный ИИ, однако рост востребованности навыков ИИ наблюдается по всему миру. Для работодателей важно понимать, где сосредоточены основные «горячие точки» спроса на ИИ-специалистов, чтобы эффективно формировать и размещать команды, готовые к будущим вызовам
==
Спрос на навыки ИИ наиболее высок в технических профессиях, и во многих странах количество вакансий, требующих навыков ИИ в этих профессиях, значительно выросло за последний год. Три навыка ИИ, наиболее востребованных на проанализированных рынках труда, — это ИИ, машинное обучение и Apache Spark.
- Частота упоминания навыков ИИ растёт не только в технических, но и в нетехнических вакансиях, что говорит о трансформации задач, а не о массовом сокращении рабочих мест.
- Для организаций, планирующих долгосрочное развитие, это означает необходимость интеграции ИИ в повседневную деятельность и усиления внимания к развитию дополнительных устойчивых навыков.
- Работодатели, предъявляющие требования к навыкам ИИ, часто предлагают более высокую заработную плату по сравнению с аналогичными должностями без таких требований.
Что делать компаниям?
- Включайте обучение востребованным навыкам ИИ и ключевым дополнительным навыкам в образовательные программы и корпоративные курсы.
- Используйте внутренние данные для определения приоритетных направлений обучения и инвестируйте в развитие, повышение квалификации и переподготовку сотрудников.
- Формируйте рабочую среду, готовую к будущему, интегрируя инструменты ИИ в бизнес-процессы и обеспечивая системное обучение персонала, а также создавая понятные карьерные траектории и стимулируя рост производительности
----
Консультации по ИИ // Менторство
ИИ меняет сферу труда... но не так, как многие себе представляли.
Искусственный интеллект трансформирует рынок труда, однако эти изменения происходят не так, как часто ожидают. Исследование Lightcast Global AI Skills Outlook анализирует спрос работодателей на навыки ИИ в различных регионах мира - Америке, Европе, Ближнем Востоке и Азиатско-Тихоокеанском регионе - чтобы оценить реальные тенденции и перспективы формирования рабочей силы, готовой к будущему
1. Рост занятости
На текущем этапе ИИ не вытесняет работников, а усиливает их возможности. В стратегическом планировании рабочей силы следует учитывать, что ИИ постепенно станет стандартной частью большинства профессий, а устойчивые (durable) навыки будут играть важную вспомогательную роль
2. Новые карьерные траектории
Освоение навыков ИИ открывает дополнительные возможности для профессионального роста. Ключевая задача - определить, какие именно навыки ИИ способствуют продвижению по карьерной лестнице, чтобы эффективно строить программы обучения, повышения квалификации и переподготовки, делая сотрудников более востребованными и продуктивными
3. Глобальные центры спроса
США лидируют по объёму спроса на генеративный ИИ, однако рост востребованности навыков ИИ наблюдается по всему миру. Для работодателей важно понимать, где сосредоточены основные «горячие точки» спроса на ИИ-специалистов, чтобы эффективно формировать и размещать команды, готовые к будущим вызовам
==
Спрос на навыки ИИ наиболее высок в технических профессиях, и во многих странах количество вакансий, требующих навыков ИИ в этих профессиях, значительно выросло за последний год. Три навыка ИИ, наиболее востребованных на проанализированных рынках труда, — это ИИ, машинное обучение и Apache Spark.
- Частота упоминания навыков ИИ растёт не только в технических, но и в нетехнических вакансиях, что говорит о трансформации задач, а не о массовом сокращении рабочих мест.
- Для организаций, планирующих долгосрочное развитие, это означает необходимость интеграции ИИ в повседневную деятельность и усиления внимания к развитию дополнительных устойчивых навыков.
- Работодатели, предъявляющие требования к навыкам ИИ, часто предлагают более высокую заработную плату по сравнению с аналогичными должностями без таких требований.
Что делать компаниям?
- Включайте обучение востребованным навыкам ИИ и ключевым дополнительным навыкам в образовательные программы и корпоративные курсы.
- Используйте внутренние данные для определения приоритетных направлений обучения и инвестируйте в развитие, повышение квалификации и переподготовку сотрудников.
- Формируйте рабочую среду, готовую к будущему, интегрируя инструменты ИИ в бизнес-процессы и обеспечивая системное обучение персонала, а также создавая понятные карьерные траектории и стимулируя рост производительности
----
Консультации по ИИ // Менторство
ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский
Работа в эпоху ИИ (на скрине доход на сотрудника) Организации будут стремится наращивать $$$ на сотрудника, оптимизируя штат. Смена парадигм: эффективность (ROI) → Рост и Изменения (Learning Velocity; Кол-во инновация на кв. м.; ур. адаптивности к изменениям).…
↓↓↓
Личная эффективность в эпоху ИИ
Новая «Работа» потребует новых мыслительных паттернов. Старая картина мира вот-вот перестанет работать.
как?
13 принципов, которые подчерпнул у Илона Маска:
1. Оцени, где ты сейчас действуешь через метафоры/аналоги, а не через "первопринципы"
2. Выбери 1 зону (проект/направление), где будешь отрабатывать новый подход
3. Возьми текущую проблему и разложи её до физической/базовой сущности.
(Почему мы не растем?" → "Нет трафика" → "Не тестим каналы" → "Боязнь провала/нехватка рук")
4. В каждом важном проекте: задай себе вопрос “Где узкое место?” каждую пятницу
5. Фикси 1 узкое место каждую неделю. Без обсуждений, советов, согласований.
6. Следуй принципу “говорю только с тем, кто может изменить ситуацию"
7. Спроси каждого в команде: “что ты сделал за эту неделю?” — без стыда
8. Откажись от всех встреч, где нет предметного результата в конце. Пример: без плана действий, без задачи — значит бесполезно
9. Создай привычку quick iterations: 1 день — 1 гипотеза — 1 проверка.
10. Создай личный принцип “никакого отпуска” — не в смысле не отдыхать, а "отдыхать осознанно".
11. Сформируй личный фильтр bullshit. Внедри правило: "не можешь объяснить за 2 минуты — не понял"
12. Создай систему logbook: каждый день фиксируй, какой bottleneck ты решал
13. Найди себе 1-2 "взрывных" инженеров и делай вместе с ними быстрые эксперименты
Цукерберг:
1. Фетишизация культуры работы и самому, и своей команды в ущерб жизни, спать с 1:00 до 5:00, спорт и в бой, а хобби нет, друзья в офисе итп. Как объяснялось в Little red book - все perks чтобы все только работали.
Некоторые вещи потребуют слома текущих паттернов: переход от планирования к действию, отказ от вторичных ролей, экстремальный фокус на результате. Уже через 2-4 недели практики можно начать чувствовать, как мозг перестраивается: от "анализ-рефлексия" к "действие-результат". Интересно.
----
Консультации по ИИ // Менторство
Личная эффективность в эпоху ИИ
Новая «Работа» потребует новых мыслительных паттернов. Старая картина мира вот-вот перестанет работать.
Нам нужно сосредоточиться на переосмыслении того что мы делаем, а не на оптимизации нашего труда.
как?
13 принципов, которые подчерпнул у Илона Маска:
1. Оцени, где ты сейчас действуешь через метафоры/аналоги, а не через "первопринципы"
2. Выбери 1 зону (проект/направление), где будешь отрабатывать новый подход
3. Возьми текущую проблему и разложи её до физической/базовой сущности.
(Почему мы не растем?" → "Нет трафика" → "Не тестим каналы" → "Боязнь провала/нехватка рук")
4. В каждом важном проекте: задай себе вопрос “Где узкое место?” каждую пятницу
5. Фикси 1 узкое место каждую неделю. Без обсуждений, советов, согласований.
6. Следуй принципу “говорю только с тем, кто может изменить ситуацию"
7. Спроси каждого в команде: “что ты сделал за эту неделю?” — без стыда
8. Откажись от всех встреч, где нет предметного результата в конце. Пример: без плана действий, без задачи — значит бесполезно
9. Создай привычку quick iterations: 1 день — 1 гипотеза — 1 проверка.
10. Создай личный принцип “никакого отпуска” — не в смысле не отдыхать, а "отдыхать осознанно".
11. Сформируй личный фильтр bullshit. Внедри правило: "не можешь объяснить за 2 минуты — не понял"
12. Создай систему logbook: каждый день фиксируй, какой bottleneck ты решал
13. Найди себе 1-2 "взрывных" инженеров и делай вместе с ними быстрые эксперименты
Цукерберг:
1. Фетишизация культуры работы и самому, и своей команды в ущерб жизни, спать с 1:00 до 5:00, спорт и в бой, а хобби нет, друзья в офисе итп. Как объяснялось в Little red book - все perks чтобы все только работали.
Некоторые вещи потребуют слома текущих паттернов: переход от планирования к действию, отказ от вторичных ролей, экстремальный фокус на результате. Уже через 2-4 недели практики можно начать чувствовать, как мозг перестраивается: от "анализ-рефлексия" к "действие-результат". Интересно.
----
Консультации по ИИ // Менторство
🔥5❤1👍1
ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский
AI-Powered Product Manager Мастер-классы по ИИ для менеджеров по продуктам 1️⃣ The AI-Powered Product Manager 2️⃣ AI-Powered User Research for Product Managers 3️⃣ 3 AI Workflows to Become a 10x PM 4️⃣ Automate Product Management Tasks with AI 5️⃣ 5…
↓↓↓
Загрузил на YouTube, чтобы вы могли послушать на русском (гайд как вкл. русский перевод)
1⃣ The AI-Powered Product Manager
2⃣ AI-Powered User Research for Product Managers
3⃣ 3 AI Workflows to Become a 10x PM
4⃣ Automate Product Management Tasks with AI
5⃣ 5 Key Skills for AI Product Managers
6⃣ Become 1% Agentic AI Growth Practitioner
7⃣ Growth Hacking with AI: From Strategy to Execution
8⃣ The New AI Practitioner: Lead In The New Era Of Agentic AI.
9⃣ Prototyping with AI
----
Консультации по ИИ // Менторство
Загрузил на YouTube, чтобы вы могли послушать на русском (гайд как вкл. русский перевод)
----
Консультации по ИИ // Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cпрос на «решение», важнее «продукта»
Контекст сегодня:
ИИ и no-code инструменты сделали создание продукта проще, чем когда-либо. Самый популярный конструктор LP, Webflow запустил создание LP с Ai.
Но внимание пользователей - стало самым дефицитным ресурсом. Теперь выигрывает тот, у кого «самый красивый» продукт? Красивый = привлекательный в ключевой точке касания, как правило на LP, где должны быть по умолчанию: сильные тексты, визуалы, интерактивные механики и т.п., способные удерживать внимание до целевого действия.
Я видел тысячи сессий на «полевых» исследований (в живую и в Яндекс.Толоке), как люди «отстреливают» (закрывают) вкладки, как только им что-то не понятно / перегружено / не достаточно информативно, и так мало продактов, способных управлять вниманием пользователей в ключевой точке конверсии, оптимизируя каждую точку, ибо часто одержимы продуктом: JTBD, ценность, UX/UI.. При этом вопросы проверки спроса, поиска каналов доставки продукта до пользователей, сведения экономики часто остаются в слепой зоне.
Когда я нахожу такие сайты, где всё идеально проработано, каждый блок отвечает моим запросам → сохраняю в папку Chrome. Один из таких примеров — немецкий конструктор воронок Perspective. Смотрите сами, Greg Isenberg и Cody Schneider подробно разбирают его, и это правда очень хороший пример.
Почему это важно?
Потому что вначале всегда нужно валидировать спрос. Тесты гипотез в 95% начинаются с лэндинга / теста креативов с лид-формой в Facebook - всё ради одной цели: понять, есть ли у людей боль → готовы ли они платить?
После чего продажа через исследование с целью выяснить, насколько болит и готов ли платить за решение прямо сейчас. Тестируем разные каналы дистрибуции: соцсети, платная реклама, email-рассылки → анализируем, где концентрируется спрос
----
Консультации по ИИ // Менторство
Контекст сегодня:
ИИ и no-code инструменты сделали создание продукта проще, чем когда-либо. Самый популярный конструктор LP, Webflow запустил создание LP с Ai.
Но внимание пользователей - стало самым дефицитным ресурсом. Теперь выигрывает тот, у кого «самый красивый» продукт? Красивый = привлекательный в ключевой точке касания, как правило на LP, где должны быть по умолчанию: сильные тексты, визуалы, интерактивные механики и т.п., способные удерживать внимание до целевого действия.
Я видел тысячи сессий на «полевых» исследований (в живую и в Яндекс.Толоке), как люди «отстреливают» (закрывают) вкладки, как только им что-то не понятно / перегружено / не достаточно информативно, и так мало продактов, способных управлять вниманием пользователей в ключевой точке конверсии, оптимизируя каждую точку, ибо часто одержимы продуктом: JTBD, ценность, UX/UI.. При этом вопросы проверки спроса, поиска каналов доставки продукта до пользователей, сведения экономики часто остаются в слепой зоне.
Когда я нахожу такие сайты, где всё идеально проработано, каждый блок отвечает моим запросам → сохраняю в папку Chrome. Один из таких примеров — немецкий конструктор воронок Perspective. Смотрите сами, Greg Isenberg и Cody Schneider подробно разбирают его, и это правда очень хороший пример.
Почему это важно?
Потому что вначале всегда нужно валидировать спрос. Тесты гипотез в 95% начинаются с лэндинга / теста креативов с лид-формой в Facebook - всё ради одной цели: понять, есть ли у людей боль → готовы ли они платить?
После чего продажа через исследование с целью выяснить, насколько болит и готов ли платить за решение прямо сейчас. Тестируем разные каналы дистрибуции: соцсети, платная реклама, email-рассылки → анализируем, где концентрируется спрос
----
Консультации по ИИ // Менторство
👍5
Школы будут разрушены ИИ
Часто слышу:
Школы будут децентрализованы.
Умные подростки будут пропускать формальное образование, вместо этого будут создавать аудиторию (они уже это делают в TikTok), проводить эксперименты → учиться быстрее зарабатывать $$.
Дети говорят, что хотят стать творцами, а творцы становятся предпринимателями. Предпринимательство становится самой популярной профессией.
Сейчас многие дети в школах США не собираются поступать в колледж, они сразу хотят получать $$$ (см. тренды в TikTok, Reels, поколение Альфа снимают контент).
В школе Alpha в Остине (Техас) дети учатся всего два часа в день, где все предметы преподаются с использованием ИИ.
ИИ используют для обучения детей академическим предметам: математика, чтение, письмо и наука, всего за два часа в день. И у этих учеников результаты лучше, чем у других сверстников, они намного умнее (пруф). Кроме того, учителя не делают никаких домашних заданий и не планируют уроки. ИИ строит программу обучение по принципу case study.
Соучредитель школы Маккензи Прайс:
За счет чего?
Ученики работают над индивидуальными заданиями в соответствии со своими целями и темпом. Т.е. обучение персонализировано под конкретного ребенка. Учителей, которые традиционно стояли бы перед доской, здесь нет — их заменили «гиды».
Чем дети занимаются остальное время?
После двух часов учебы с ИИ дети в Alpha School занимаются практическими навыками:
- развитие лидерства
- командная работа
- предпринимательство
- публичные выступления
- физкултура
а также через мастер-классы учатся собирать мебель из IKEA, собирать кубик Рубика, жонглировать, а также управлять арендой Airbnb 😳
Преимущества ИИ в школе?
Он бесконечно терпелив, беспристрастен и индивидуально адаптируется.
Модель обучения основана на использовании адаптивных ИИ-платформ (как IXL и Khan Academy), которые персонализируют уроки, позволяя детям достигать академических результатов, которые в два раза выше, чем в традиционных школах.
В то время как в обычных школах на завершение класса уходит один учебный год, в Alpha School уходит в среднем 80 дней. Сейчас в США нет другой школы, которая достигала бы подобных результатов при столь коротком ежедневном обучении (что-то похожее делает Unbound Academy в Аризоне).
Поэтому дети будущего (а в США это "дети сегодняшнего дня") будут заниматься вайб-кодингом, вайб-маркетингом → выкладывать результаты в web3, чтобы заработать денег.
Ведь смысл всех школ, по сути своей, как раз в этом? — зарабатывать себе на жизнь. Факт.
----
Консультации по ИИ // Менторство
Часто слышу:
А что мне родителю делать? Куда отдать ребёнка в эпоху ИИ, чтобы он был востребован?
Я хочу лучшего для своего ребёнка.
Школы будут децентрализованы.
Умные подростки будут пропускать формальное образование, вместо этого будут создавать аудиторию (они уже это делают в TikTok), проводить эксперименты → учиться быстрее зарабатывать $$.
Дети говорят, что хотят стать творцами, а творцы становятся предпринимателями. Предпринимательство становится самой популярной профессией.
Сейчас многие дети в школах США не собираются поступать в колледж, они сразу хотят получать $$$ (см. тренды в TikTok, Reels, поколение Альфа снимают контент).
В школе Alpha в Остине (Техас) дети учатся всего два часа в день, где все предметы преподаются с использованием ИИ.
ИИ используют для обучения детей академическим предметам: математика, чтение, письмо и наука, всего за два часа в день. И у этих учеников результаты лучше, чем у других сверстников, они намного умнее (пруф). Кроме того, учителя не делают никаких домашних заданий и не планируют уроки. ИИ строит программу обучение по принципу case study.
Соучредитель школы Маккензи Прайс:
Наши ученики учатся в два раза быстрее, чем в традиционных классах, но делают это всего за два часа в день
За счет чего?
Ученики работают над индивидуальными заданиями в соответствии со своими целями и темпом. Т.е. обучение персонализировано под конкретного ребенка. Учителей, которые традиционно стояли бы перед доской, здесь нет — их заменили «гиды».
Чем дети занимаются остальное время?
После двух часов учебы с ИИ дети в Alpha School занимаются практическими навыками:
- развитие лидерства
- командная работа
- предпринимательство
- публичные выступления
- физкултура
а также через мастер-классы учатся собирать мебель из IKEA, собирать кубик Рубика, жонглировать, а также управлять арендой Airbnb 😳
Преимущества ИИ в школе?
Он бесконечно терпелив, беспристрастен и индивидуально адаптируется.
Модель обучения основана на использовании адаптивных ИИ-платформ (как IXL и Khan Academy), которые персонализируют уроки, позволяя детям достигать академических результатов, которые в два раза выше, чем в традиционных школах.
В то время как в обычных школах на завершение класса уходит один учебный год, в Alpha School уходит в среднем 80 дней. Сейчас в США нет другой школы, которая достигала бы подобных результатов при столь коротком ежедневном обучении (что-то похожее делает Unbound Academy в Аризоне).
Поэтому дети будущего (а в США это "дети сегодняшнего дня") будут заниматься вайб-кодингом, вайб-маркетингом → выкладывать результаты в web3, чтобы заработать денег.
Ведь смысл всех школ, по сути своей, как раз в этом? — зарабатывать себе на жизнь. Факт.
----
Консультации по ИИ // Менторство
👍3
Midjourney v7 представляет улучшенное качество изображения и Omni-Reference для точности
В апдейте улучшили качество изображения и уточнив точность подсказок. Обновление улучшает визуализацию рук и тел — давних проблемных мест и добавляет такие инструменты, как «Vary», «Upscale» и улучшенный предварительный просмотр изображения для более плавного редактирования.
Новый параметр --exp позволяет тонко настраивать эстетику, хотя его увеличение может повлечь за собой потерю точности промптов. Также были добавлены интеллектуальные функции сегментации для упрощения настроек после генерации.
Запуск Omni-Reference расширяет творческий контроль, позволяя пользователям закреплять определенные элементы — персонажей, объекты или транспортные средства — в своих изображениях. С помощью ползунка «всеобъемлющего веса» (0–1000) можно настроить, насколько строго модель следует эталону, от свободного соответствия стилю до высокоточной репликации.
Хотя Omni-Reference все еще является экспериментальным, он намекает на более глубокий подход к детальной настройке при создании изображений.
В апдейте улучшили качество изображения и уточнив точность подсказок. Обновление улучшает визуализацию рук и тел — давних проблемных мест и добавляет такие инструменты, как «Vary», «Upscale» и улучшенный предварительный просмотр изображения для более плавного редактирования.
Новый параметр --exp позволяет тонко настраивать эстетику, хотя его увеличение может повлечь за собой потерю точности промптов. Также были добавлены интеллектуальные функции сегментации для упрощения настроек после генерации.
Запуск Omni-Reference расширяет творческий контроль, позволяя пользователям закреплять определенные элементы — персонажей, объекты или транспортные средства — в своих изображениях. С помощью ползунка «всеобъемлющего веса» (0–1000) можно настроить, насколько строго модель следует эталону, от свободного соответствия стилю до высокоточной репликации.
Хотя Omni-Reference все еще является экспериментальным, он намекает на более глубокий подход к детальной настройке при создании изображений.
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Библиотеки UI-компонентов для IDE
Подборка классных готовых UI-компонентов для вашего продукта: 21st.dev
Зачем фантазировать что спроектировать «новый классный компонент» с UX дизайнером, если всё же готово за вас?
Просто подключаем MCP сервер сервиса к своему Cursor и готово🚀
----
Консультации по ИИ // Менторство
Подборка классных готовых UI-компонентов для вашего продукта: 21st.dev
Зачем фантазировать что спроектировать «новый классный компонент» с UX дизайнером, если всё же готово за вас?
Просто подключаем MCP сервер сервиса к своему Cursor и готово
----
Консультации по ИИ // Менторство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1