🎉 У нас полномасштабный запуск! 🎉

Наконец-то дошло дело до запуска самого значимого, лично для меня, продукта — нашего AI-агентства. Знакомьтесь, EAI — https://e-ai.solutions/

Несмотря на то, что у меня были проекты в Skyeng, Pearson и на фрилансе с довольно большими бюджетами, запуск чего-то своего — куда более ценный и эмоционально насыщенный момент.

Это было не быстро, сложно и энергозатратно. Идея сделать свой консалтинг у меня была давно. Идея создать это агентство пришла нам чуть меньше полугода назад. Всё это время мы обсуждали концепцию, исследовали конкурентов, определяли пул проектов, с которыми будем работать, искали подрядчика на создание сайта и иллюстраций, разрабатывали дизайн, tone of voice, описывали свои кейсы — в общем, делали кучу всего, что сопряжено с запуском нового бизнеса. И, вроде кажется, что полгода — это долго, но для нас они пролетели незаметно.

🚀 Чем же мы занимаемся? Глобально — есть 4 направления:

- AI-аудит и составление стратегии: проводим аудит, определяем точки роста и составляем план внедрения ИИ с учётом специфики компании.
- Интеграция ИИ в бизнес-процессы: услуга для тех, кто знает, что ИИ им может быть потенциально выгоден, однако не хочет инвестировать огромные бюджеты в кастомную разработку. Мы помогаем интегрировать готовые решения и проверить концепт.
- Разработка кастомных AI-моделей: если бизнес нуждается в каких-то нестандартных инструментах на базе AI и готов в них инвестировать — мы разрабатываем AI либо с нуля, либо на базе open-source решений.
- Разработка AI MVP: это дополнительное направление, с которым работаем по запросу. Если какому-то стартапу хочется сделать AI-продукт — мы находим оптимальное решение по цене и эффективности и помогаем.

У нас уже есть пул клиентов, с которыми планируется работать, но агентство нужно развивать дальше, поэтому мы продолжаем поиск новых. Пока мы запустились — некоторое время будем работать по сниженым ставкам, где-то после Нового года ставки вырастут, так как будем расширять команду. Поэтому, если вы знаете кого-то, кто хочет как-то интегрировать AI в свой бизнес руками первоклассной команды — самое время отправить им нашу презентацию 😉 За успешную рекомендацию — с меня подарок :)

Наконец-то появились новости, стоящие внимания!

Думаю, многие заметили, что в канале стало меньше новостного контента.

И на то две основные причины:
- во-первых, канал в целом не задумывался изначально как новостной, какое-то время я постил новости, но увидел, что подобный контент не вызывает много резонанса по статистике канала, поэтому прекратил;
- во-вторых, действительно стоящих новостей из мира AI не так много, релизы многих компаний носят чисто технический характер, интересный инженерам, но мало влияющий на пользовательский опыт.

И вот мы добрались до момента, когда в новостном фоне по AI снова происходит что-то интересное. Ньюзмейкеры, тут, как обычно - OpenAI и Google. Причем сценарий раз за разом повторяется: сначала OpenAI выпускают что-то крутое, но потом приходит Google, в который мало кто верит и представляет что-то не менее классное. И если у OpenAI сейчас идет марафон, в рамках которого они каждый день представляют что-то новое, то Google ограничились одной презентацией.

Итак, что действительно стоит внимания из последнего?

1. OpenAI наконец-то показали модельку для генерации видео Sora v2. Первая версия так в релиз и не пошла. Я посмотрел видео, которые она генерит и пару обзоров. Качество прикольное, хоть и есть некоторые артефакты. Однако что здесь меня беспокоит, так это то, на каких данных оно все училось. Посмотрите обзор Маркеса Браунли. Самое интересное - в конце. Когда он попросил модель сгенерировать видео техноблогера и она создала видео с чуваком, который сидит в студии поразительно похожей на студию Маркеса и с точно таким же цветком в горшке на столе, который присутствует во многих роликах Маркеса. Миа Муратти - экс-СТО OpenAI несколько месяцев назад на вопрос о том, использовались ли для обучения видео с YouTube - очень сильно замялась и сказала, что “не может гарантировать. что они не использовались”. И сейчас с почти полной уверенностью моно сказать, что видео все-таки использовались. А это снова нарушения вопросов авторства и права на контент. Лично для меня OpenAI все больше становится корпорацией зла, которая плюет на вопросы этики разработки ИИ.

2. Еще пара плюшек от Open AI. Помимо Sora, Open AI также представили новую подписку с безлимитным доступом к модели О1 (стоит 200 баксов в месяц), новый режим Canvas для работы с кодом и кучу всяких оптимизационных фишек. Полезно и прикольно, 200 баксов - явно цена скорее для B2B, чем для обычных пользователей

3. Самое интересное - Google презентовали Gemini 2.0 и еще кое-что. Модель Gemini Flash 2.0 уже доступна. Моделька почти по всем параметрам лучше, чем Gemini 1.5 Pro. Судя по бенчмаркам, отстает от большой модели только качеством перевода, и работой с очень длинным контекстом. Еще новые Gemini рвут другие модельки на арене LLM.

Как я это буду использовать? Для базовых задач - Gemini Flash 2.0, для исследовательских и продуктовых - пока Gemini 1.5 pro и очень жду Gemini 2.0 Pro. Однако помимо обновленной Gemini, был представлен Live режим с трансляцией токенов. И это не одно и то же, что и Gemini Live, о котором я писал ранее. Это круче! Если коротко: вы можете наводить камеру на окружающие вас объекты и общаться с ИИ о них, задержка минимальная и работает очень круто, а еще оно имеет доступ к интернету. Пример - я навел камеру на свою гитару, спросил, что это за гитара, модель мне ответила, пропрсил рассказать подробности - она подтянула их из интернета. Это - будущее персональных ассистентов, которые будут жить сначала в наших смартфонах, а потом - в AR-очках. Юзкейсы ограничены вашей фантазией. Попробовать можно тут (нужен VPN).

4. Буквально сейчас OpenAI показали аналогичный функционал для ChatGPT. Функционально вещь аналогичная, но с парой отличий: говорит на русском, но при этом не имеет доступа в интернет и имеет меньшее контекстное окно. Попробовать прямо сейчас нельзя, раскатка будет в ближайшие недели

Очень рекомендую попробовать все из описанного 🙂

Книги от меня: что читать AI-продакт-менеджеру - подборка #1

В недавнем посте я затрагивал тему чтения. Сейчас, читая очередную книгу, подумал, что хочется поделиться полезной информацией и здесь. Ведь что бы ни говорили, книги — это огромный кладезь информации. Вот несколько книг, которые, на мой взгляд, должен прочесть каждый, кто хочет связать свою жизнь с AI-продакт-менеджментом.

Inspired, Марти Каган. Хотите одну-единственную книгу, которая заменит вам кучу курсов? Прочтите эту. Здесь есть всё о разработке продукта с нуля до единицы: как проводить исследования, как общаться с командой, основы по OKR. Единственное, с чем я не согласен с Каганом, — это отношение к удалённой работе. Но я развиваюсь как профессионал в другую эпоху, поэтому спор между поколениями здесь бесполезен. Эту книгу однозначно можно назвать «библией продакт-менеджмента».

Выживают только параноики, Энди Гроув. В мире, когда все вокруг считают себя «эффективными менеджерами», а потом мы видим сокращения штата сотрудников на 65% (кто знает, тот знает :)), важно понимать, каким должен быть настоящий эффективный менеджер. Во время обучения в магистратуре мой преподаватель, профессор Вадим Иванович Маршев, постоянно повторял, что «менеджеры не знают, что такое менеджмент». И эту фразу я начал лучше понимать, поработав в нескольких командах. Так вот, Энди Гроув — бывший топ-менеджер Intel, при котором компания пережила «золотую эпоху», гениальный управленец, который точно знает, что такое менеджмент. Его советы актуальны и по сей день. «Выживают только параноики» — лучшая книга по менеджменту, которую я когда-либо читал.

Drive: Что на самом деле нас мотивирует, Дэниел Пинк. Есть много чисто психологических книг про теорию мотивации. Кому-то (как мне) не нравится психология, кто-то же считает мотивацию ерундой. Но мотивация — тема комплексная. А Пинк отлично раскрывает, почему мы делаем те или иные вещи, объясняя всё понятным языком практики. Прочитайте — узнаете себя в различных ситуациях и поймёте, как мотивировать других.

Искусственный интеллект: Современный подход, Стюарт Рассел. Не самая увлекательная из этого списка, но теоретически важная книга для понимания, что такое ИИ и с чем его едят. В книге раскрываются исторические аспекты ИИ. Мыслями об алгоритмизации человек задавался ещё в глубокой древности. В книге вы узнаете, что общего между искусственным интеллектом и древними греками, что такое ИИ, какие были его разновидности и как всё дошло до современности. Книгу необязательно читать целиком, однако для углубления в предметную область я крайне рекомендую это сделать.

Как видно из названия поста — это первая подборка. Все книги в один пост не уместить, но начать предлагаю с этих!

#книги

Почему большинство курсов по AI – отстой, а их продавцы – инфоцыгане

Идея этого поста назрела давно, но добрался до неё только сейчас. Как вы знаете, я всегда выступал «за» образование. Однако образование, на мой взгляд, должно быть ценным не в моменте, а на дистанции. То есть, если ты заплатил за какой-то курс, полученные знания не должны устареть раньше, чем ты сможешь их применить на практике. К сожалению, с курсами по AI я наблюдаю совершенно противоположную картину. И дело не в том, что ИИ – это быстро развивающаяся сфера, за которой сложно уследить. Те, кто так говорят, просто закладывают себе возможность заработать в будущем, чтобы вы пришли купить у них следующий курс.

Я работал в EdTech, неоднократно читал лекции на онлайн- и офлайн-курсах, в университетах, на корпоративных обучениях. Я самостоятельно проходил курсы от ведущих университетов и организаций, включая программу от Reforge, которая стоит несколько тысяч долларов. И, видя курсы по ИИ, я понимаю, что большинство из них - не про образование.

Видя образование с разных сторон, обучаясь сам и проработав в сфере образования больше 4 лет, могу точно сказать, что главная проблема большинства курсов – они построены так, чтобы прежде всего максимизировать прибыль. Как это происходит? Чаще всего используется намеренное устаревание преподаваемой информации (читайте: как сделать так, чтобы клиент совершил повторную покупку). Вместо того чтобы преподавать предмет системно и давать людям инструменты, которые помогут им самостоятельно разбираться в тематике, авторы курсов дают набор инструментов, который поможет решить какие-то задачи здесь и сейчас.

Да, можно сказать, что люди сами приходят с запросом «разобраться в ИИ». Однако, на мой взгляд, ценность таких знаний сомнительна. Потому что выйдет новый GPT, выйдет новый AI-продукт, и как вы будете тогда решать свои задачи? Старыми способами?

И это лишь одна сторона медали. Один из таких продуктов – курс по AI-продакт-менеджменту от GoPractice. Я писал о нём в LinkedIn – и есть куда более приятные по знаниям и ценам альтернативы.

Другой частый случай – паразитирование на неграмотности аудитории через харизматичных спикеров. Если вы видите онлайн-курс или онлайн-вебинары, где вам обещают, что «Вася из Яндекса, экс-руководитель Алина из Skyeng, Петя из топовой компании США расскажут вам про то, как использовать ИИ», – либо бегите, либо изначально изучите биографию этих спикеров. Зачастую люди, заявленные как спикеры, ничего общего с ИИ не имеют и используют его на уровне обывателя. Они либо такие же инфоцыгане, как и авторы курсов, которые зарабатывают на некомпетентности других, либо это действительно хорошие специалисты, которых позвали прочитать что-то на определённую тему. И если это второй случай, лучшее, что вы можете сделать, если приобрели такой курс, – это задавать им вопросы и попросить контакты. Главная ценность информации, которую они вам дадут, я вас уверяю, будет получена вами за пределами курса.

Чуть подробнее хочется остановиться на курсах, которые делают маркетологи. Я, в целом, не люблю маркетологов, потому что зачастую этих ребят уносит, и вместо продажи актуального продукта они продают то, что хочет услышать пользователь. Ещё во время работы в Skyeng постоянно приходилось взаимодействовать с маркетингом и пиарщиками, которые хотели крутые заголовки, не отражающие суть того, над чем мы работали на самом деле.

Как это проявляется с курсами по ИИ? Например, им не важно, может ли ИИ решать какую-то задачу на качественно хорошем уровне. Им важно, что он может решать её в принципе. Значит, можно продать курс. Какого рода это курсы? Курсы, где вас учат какой-либо задаче, требующей человеческой креативности. Зачастую в заголовке или рекламе будет что-то в стиле «Создайте Х с помощью ИИ». «ИИ-воронки продаж, ИИ-разработка продуктов, ИИ-создание рекламных креативов» – всё это полная чушь. Авторы курсов – индюки с завышенным самомнением, у которых главный навык – это зарабатывание денег. Полезно, да, но научит ли это вас чему-то? Только если воспринимать выброшенные деньги как урок.

Начало поста выше 👆

Найти действительно хороший курс по ИИ очень сложно. Поэтому это одна из сфер, где я бы очень рекомендовал заниматься самообразованием. Есть YouTube, есть курсы, сделанные в сотрудничестве с Google или OpenAI. Да, придётся пройти много таких, и это занимает время, но это намного лучше, чем выкинуть деньги на всё то, что я описывал выше.

Почему так много плохих курсов?

Есть несколько причин, почему рынок AI-образования переполнен некачественными продуктами:

Эффект Даннинга-Крюгера: Многие люди, поверхностно ознакомившись с ИИ, переоценивают свои знания и начинают учить других, создавая низкокачественный контент. Они не осознают глубины своей некомпетентности и искренне верят в то, что могут научить других.
Отсутствие единой методологии: В отличие от, например, программирования, где есть чёткие парадигмы и подходы, в ИИ пока нет устоявшейся системы обучения. Это способствует появлению разрозненных и не всегда качественных курсов. Каждый автор преподносит информацию по-своему, и зачастую этот подход не является оптимальным.

Ранее я писал, что планирую сделать свой курс, но с этим пока есть некоторые сложности: консалтинг занял приличную часть времени. Параллельно у меня учится группа ребят из 4 человек, с которыми я обкатываю сам курс и инструменты. Раз в неделю – две у нас проходят лекции-воркшопы. История в данный момент некоммерческая, и я не получаю с этого никакого профита. Главная моя цель – сделать хороший материал. Как только я сделаю продукт, за который был бы готов платить сам, – обязательно буду его продавать. Но нужно будет решить вопрос его маркетинга. Пока что каналу не удалось пробить даже 100 подписчиков, я упёрся в органический рост и нужно вкладываться в рекламу.

Новые Gemini – это действительно круто!

Как я уже упоминал, я постепенно отхожу от формата новостей и фокусируюсь на практическом применении технологий, о которых идет речь.

Итак, поговорим о новых Gemini. С момента их анонса прошло уже две недели, и за это время я успел протестировать эти модели в реальных задачах. Кроме того, появилась дополнительная информация о сферах их применения.

Что касается моделей Gemini 2.0 Flash Experimental и Gemini 2.0 Experimental Advanced, то с точки зрения отличий от предыдущих версий, сказать особо нечего. Субъективно, я заметил, что для достижения желаемого результата мне требуется меньше итераций промптинга, а диалоги стали короче. Иными словами, вам нужно меньше времени, чтобы получить хороший результат – и это здорово. Но, как это часто бывает, самые интересные анонсы остались в тени, и я говорю о Gemini 1.5 Pro with Deep Research и Gemini 2.0 Flash Thinking Experiment. Первая доступна в веб-версии Gemini для подписчиков Gemini Advanced – , а вторая – в AI Studio, причем доступна она всем и бесплатно.

Именно эти две модели впечатлили меня больше всего. Что такое Deep Research? Если коротко – это Perplexity на стероидах. Perplexity – один из моих любимых ИИ-инструментов для исследований: задаешь вопрос и получаешь ответ со ссылками. Не всегда он дает исчерпывающую информацию, и часто приходится искать что-то дополнительно, но это значительно облегчает поиск практически любой информации. Google же объединили преимущества своего поискового движка и мощь больших языковых моделей (LLM), заключающуюся в умении обобщать контент. И итоговая реализация получилась гораздо круче, чем у Perplexity. Сейчас объясню, почему:

1. Мы формулируем вопрос в произвольной форме (навыки промпт-инжиниринга не обязательны). После этого Gemini, как и Perplexity, составляет план исследования. И вот здесь, для меня, как для специалиста, занимающегося исследованиями, появляется первый огромный плюс: этот план я могу настроить и отредактировать. Еще один важный момент – мы видим, как "мыслит" модель. И уже на этом этапе, даже не приступая к самому исследованию, а просто наблюдая за ходом мысли LLM, мы можем скорректировать свой первоначальный запрос. Что, на мой взгляд, тоже очень круто.

2. После утверждения плана исследования мы запускаем процесс поиска информации. Здесь явно видно, что в основе алгоритма лежит Google. На скриншоте можно увидеть пример моего запроса и то, что поиск ведется сразу по 80 сайтам. К минусам можно отнести то, что процесс занимает некоторое время. Кто-то скажет: "Perplexity выдает результат мгновенно". Но для меня гораздо ценнее результат, который несколько раз перепроверен, чем и занимается эта модель. Одна из сильных сторон Gemini – это умение работать с большим контекстом и находить противоречия в текстах, что и происходит в течение 5-7 минут, пока идет поиск.

3. После завершения поиска система выдает отчет об исследовании. Его можно экспортировать в Google Docs, просмотреть все использованные ссылки и доработать. Интеграция с Google Docs – это третий огромный плюс. В общем и целом, эта модель значительно упрощает мой рабочий процесс по проведению исследований и становится моим основным инструментом для любых ресерчей. Что бы я улучшил? Возможно, было бы здорово добавить возможность задавать follow-up вопросы, а также самостоятельно настраивать формат получаемого отчета. В остальном, модель работает на очень хорошем уровне.

Начало поста выше 👆

Другая модель, которая меня впечатлила – это Gemini 2.0 Flash Thinking. Это своего рода аналог O1 от OpenAI. Здесь Google тоже пошли по пути не увеличения производительности, а увеличения количества шагов до выдачи ответа, научив модель размышлять. И, должен признать, у них это получилось отлично.

1. Первый плюс здесь такой же, как и у модели Deep Research. Модель показывает пользователю, как она собирается работать. Если у O1 при обработке запроса просто отображается "думаю о том-то, исследую то-то, анализирую", то здесь модель пошагово описывает свои намерения и понимание задачи. В чем здесь преимущество? Помимо того, что мне, как AI-специалисту, интересно наблюдать за "ходом мыслей" ИИ, это еще и отличный инструмент для выявления ошибок. Это как с решением математических уравнений: если решать по действиям, прописывая каждый шаг, найти ошибку гораздо проще, чем если часть вычислений производить в уме.

2. Второй плюс такого подхода – это уменьшение количества ошибок. Для некоторых своих задач я научился составлять промпты так, что модель выдает нужный результат за один запрос и одну итерацию. И все благодаря процессу "Thinking", в ходе которого модель перепроверяет свои ответы и их логику. В целом, качество выдаваемых результатов существенно повысило мою продуктивность. Единственный минус этой модели – малый контекст, всего 32 тысячи токенов. Интервью с пользователями туда не загрузить. Но для задач синтеза это подходит идеально.

Таким образом, я сейчас использую модели Gemini следующим образом:

Для исследований – Gemini 1.5 Pro with Deep Research.
Для анализа – Gemini 2.0 Flash Experimental и Gemini 2.0 Experimental Advanced.
Для синтеза – Gemini 2.0 Flash Thinking.

Получились действительно очень крутые модели!

Честно об итогах года работы на себя

Ровно год назад, в это же самое время, я дорабатывал последние дни контракта в Pearson. Отчетливо помню, как мы вернулись с отдыха на Мальдивах и собирали вещи в Ереване перед новогодней поездкой в Россию, чтобы провести праздники с семьями и отдохнуть. Тогда многое висело в воздухе. Мне обещали возобновление контракта с последующим трудоустройством в штат в конце января – начале февраля. Мы не знали, переедем ли в США, ведь результаты поступления Насти в резидентуру ожидали только в апреле. Впереди был месяц неопределенности, но вместе с тем – возможность передохнуть, перезарядиться и провести время с самыми близкими людьми. Тогда я еще не представлял, чем обернется эта ситуация. Будучи уверенным в Pearson, я не искал ни работу, ни подработку, сосредоточившись на времени, проведенном в России. Февраль близился, а нового контракта все не было. В марте меня уже начало беспокоить отсутствие новостей, и я занялся поиском дополнительных источников дохода. В конце апреля стало окончательно ясно, что после смены CEO и очередной смены стратегии мое возвращение в Pearson, документы для которого уже были поданы, отменяется из-за заморозки найма.

Так я оказался в текущей ситуации: в иммиграции, без постоянного контракта, работающий на себя продакт-менеджер по AI и R&D.

В эмоциональном плане это был мой самый сложный год: четыре месяца полной неопределенности, отсутствие дохода, быстро тающие сбережения при растущих потребностях. Весной я начал активно действовать, и появились первые проекты. Однако, несмотря на все трудности, этот год стал для меня периодом интенсивного роста и бесценного опыта. Я получил столько опыта, сколько не приобретал ни на одном предыдущем месте работы.

Итак, каковы же итоги этого года самостоятельной работы?

1. Начну с того, что наиболее остро ощущается в сравнении с работой в штате – с заработка. С 2020 года мой среднемесячный доход стабильно рос примерно каждые полгода. Я отказывался от более выгодных предложений, стремясь найти баланс между финансовой составляющей и интересными, полезными с точки зрения развития навыков задачами. В 2024 году эта позитивная динамика прервалась. Начав с нуля, я не смог достичь уровня дохода в Pearson, хотя и приблизился к зарплате, которую получал на момент ухода из Skyeng в апреле 2023 года. Этот откат неприятен, бьет по самолюбию и влечет за собой снижение уровня жизни. Тем не менее, я не могу сказать, что разочарован собой. Недоволен – да, и это естественно, но точно не разочарован, учитывая, через что мне пришлось пройти, чтобы достичь текущего уровня.

2. Еще один сложный момент – это постоянный стресс и нарушение баланса между работой и личной жизнью. Я уже писал об этом, и отпуск помог, но это определенно не тот опыт, который хотелось бы повторять.

На этом с минусами закончим, перейдем к плюсам:

1. Я попробовал свои силы в самых разных областях. Если раньше мой опыт был в основном связан с EdTech, то теперь в моем портфолио есть проекты из MedTech, B2B SaaS, Wellbeing, HealthTech, FitTech, AdTech, FinTech. В перспективе – HRTech, PropTech и другие интересные направления. Новые сферы – это новые знания, новый интерес к работе и… новые знакомства.

2. Отсюда вытекает второй плюс: значительно расширился круг моих полезных контактов. И речь идет не о тысячах бесполезных связей в LinkedIn, где люди добавляются просто потому, что им понравился мой профиль. Я говорю о реальных профессионалах, с которыми мне довелось работать в этом году. Я благодарен каждому, с кем мы сотрудничали. Это был ценный опыт, интересные проекты и, несомненно, полезные связи на будущее.

3. Мы запустили собственное AI-агентство. Первые проекты уже на стадии проработки, и мы приступим к их реализации в начале 2025 года. Это новый и захватывающий опыт. Я питаю большие надежды на агентство. Это то, во что я искренне верю, что люблю, чем хочу заниматься и во что с удовольствием инвестирую свои силы и время.

Начало поста выше 👆

4. Я научился эффективно диверсифицировать свой доход. Работая в крупной международной компании, легко попасть в ловушку, в которой оказался и я. Привыкаешь к высокой зарплате, живешь беззаботно и расслабляешься. В результате оказываешься на финансовой игле, которую могут отключить в любой момент. Время, когда постоянная работа была гарантией стабильности, прошло. В Skyeng я пережил 3 реорганизации с сокращениями штата. В 4 волну под сокращение попала и моя позиция. В Pearson при найме меня заверили, что моя должность не подлежит сокращению. Формально это оказалось правдой: меня не сократили, просто заморозили позицию на неопределенный срок. Но итог один. Потеряв работу, теряешь все, если нет альтернативных источников дохода.

Сейчас вся моя деятельность – это и есть такая альтернатива. Есть собственные проекты, есть проекты в партнерстве с MVP Lab, где я выступаю как part-time продакт, есть проекты, которые пойдут через агентство. Если один из источников дохода исчезнет, у меня все равно будет работа. Вероятность одновременного краха всех проектов значительно ниже риска увольнения из компании. Пропадет один источник – найду другой. И это главное преимущество. Я стал спокойнее и понимаю, за свою занятость отвечаю я сам, а не приходящие и уходящие некомпетентные руководители корпораций.

Ключевые уроки этого года:
1. Семья и друзья – это опора, которая помогает оставаться на плаву даже в самые трудные времена. Я постоянно чувствовал поддержку близких и друзей на протяжении всего года. Я не чувствовал себя одиноким. У меня было время перевести дух и набраться сил, вместо того чтобы постоянно бороться с трудностями. Система поддержки – это самое ценное в жизни. Цените это и проводите время с любимыми.
2. Диверсификация – ключ к стабильности и финансовой независимости.
3. Люди > корпорации. Возможности, которые открылись благодаря нетворкингу, случайным деловым встречам и бывшим коллегам, перевешивают весь мой корпоративный опыт вместе взятый.
4. Обучение важнее заработка (Learning > Earning). Возможно, я и потерял в доходе, но за такой короткий период я бы никогда не получил столько опыта. Я стал более гибким, расширил спектр своих профессиональных возможностей и значительно улучшил резюме. Теперь я не просто продакт, ориентированный на EdTech, а специалист широкого профиля.
5. В очередной раз убеждаюсь, как хобби помогает сохранять эмоциональное равновесие. Найдите занятие по душе, которое приносит удовольствие, а лучше несколько. В Ленсинге не так тепло, как в Армении, поэтому в этом году для меня новыми красками заиграла музыка. И это чистый кайф!

С уверенностью смотрю в 2025!

Всех с Наступающим!

P.S. Длинные у меня выходят посты, не влезают в лимиты телеграма 😅

В 2025 наконец-то запущу свой тренинг, и не один, а целых два

Решил закончить 2024 тем, чтобы заложить еще один фундамент на 2025. Цель на праздники - доделать материалы тренинга по AI-продакт-менеджменту.

Пока создавал тренинг понял, что в качестве дополнительного продукта, у меня рождается и второй - по знакомству с ИИ и его использованием в принципе, вне зависимости от вашей специальности.

Таким образом, планирую выпустить 2 тренинга:
- по AI-продакт-менеджменту (более дорогой продукт для тех, кто хочет освоить специализацию)
- по AI для личной эффективности для тех, кто хочет лучше разбираться в данной тематике (интенсив, который будет доступен к покупке каждому)

Какими будут ключевые особенности тренингов?
1. Заточенность на практику - тренинги буквально заставят осваивать навыки на практике
2. Полезность даже спустя длительный срок, после прохождения: материалы можно будет смело использовать и через некоторое время после прохождения в качестве справочника. Сейчас я работаю над тем, чтобы создать дополнительных AI-ассистентов, которые будут в этом помогать.
3. Пожизненный доступ к обновлениям, как минимум у первых купивших тренинги. Все тренинги будут постоянно обновляться и дополняться, будет меняться состав лекторов (помимо меня добавятся другие эксперты). Я хочу отблагодарить первых людей купивших мой продукт тем, что все они бесплатно получат доступ по всем обновлениям.
4. Тренинги будут давать навыки и знания для дальнейшего самостоятельного развития в сфере AI. Я хочу, чтобы люди приходили ко мне повторно не потому, я им ранее что-то не додал, а за то, какого качества был преподаваемый материал.

Буду запускать первые потоки чисто на своем запале, если все полетит - буду думать в сторону создания своего "университета" :)

Всех с Наступающим!

Возвращение к работе, создание тренингов и дальнейшие планы

Друзья, с наступившим Новым годом! Вот и я возвращаюсь к работе после нескольких дней заслуженного новогоднего отдыха. Эти дни прошли не просто так: большую часть времени я, конечно, отдыхал, а не работал. Мы даже съездили в Чикаго - было здорово сменить обстановку и окунуться в атмосферу современного мегаполиса.

В свободное от отдыха время я с удовольствием занимался будущими тренингами. Это сложно назвать работой, ведь я занимался этим исключительно по настроению, выгружая свои знания в структурированный формат.

Поделюсь текущим прогрессом:
- Готово уже 4 лекции из 8: «Основы ИИ», «Промпт-инжиниринг», «Продуктовая команда» и «Дизайн-мышление в разработке ИИ продуктов». Первые две лекции войдут в оба тренинга: как в общий по ИИ, так и для продакт-менеджеров.
- К каждой лекции составлен список дополнительных материалов: книги, научные статьи, видео, а также дополнительные источники для самостоятельного и более глубокого изучения темы.
- К каждой готовой лекции уже есть практические задания: практические упражнения по взаимодействию с ИИ, кейсы из моей практики для самостоятельного решения, а также задания открытого формата, где нужно будет применить изученные инструменты для решения личных задач в рамках темы лекции. Каждый сможет выбрать тот формат обучения, который ему больше подходит.
- Я экспериментирую с NotebookLM: для каждой лекции в качестве бонуса будут созданы AI-ассистенты, которые помогут в изучении и запоминании материала. Пока эта функция работает только на английском языке, но, поскольку я и так использую NotebookLM для подготовки материалов, решил, что для некоторых это станет приятным дополнением.

Что еще будет особенного в тренингах:
1. Легкий доступ к ИИ-инструментам: я беру на себя решение проблемы с доступом к платным ИИ-сервисам. Во время обучения мы будем работать с нейросетями без необходимости оформления подписок. Кроме того, на время обучения каждому студенту будет предоставлен доступ к моему частному VPN-серверу, через который будут доступны любые ИИ-инструменты.
2. Быстрая проверка домашних заданий с персональной обратной связью: я лично буду проверять практические задания в максимально сжатые сроки, независимо от количества студентов. Мне помогут ИИ-ассистенты, которые будут аннотировать каждую работу по заданным мной критериям. Похожую систему мы использовали в Skyeng, и теперь я внедрю эту оптимизацию в свои тренинги.
3. Сниженная цена для первого потока: я вижу, что стоимость аналогичных курсов у коллег достигает 150-200 тысяч рублей. Конечно, хочется зарабатывать, но не менее важно, чтобы мой продукт оставался доступным. Поэтому цена на полный тренинг по AI-продакт-менеджменту не превысит 75 тысяч рублей. С ценой на тренинг по ИИ пока не определился, но разумной кажется что-то в районе 25 тысяч рублей. Моя главная финансовая цель на первый поток — собрать бюджет на маркетинг второго и оплату размещения материалов в LMS, а уже потом думать о прибыли.

Приятные бонусы для подписчиков канала:
1. Дополнительная скидка для тех, кто подписался на канал до достижения отметки в 130 подписчиков: для получения скидки нужно будет предоставить скриншот из канала, на котором будет видно текущее количество подписчиков и факт вашей подписки.
2. Розыгрыш мест на тренингах: я думаю,что при определенных условиях разыграю 1 место на тренинг по продакт-менеджменту и 2 места на тренинг по ИИ. Детали розыгрыша пока в процессе разработки. Подробности будут в отдельном посте.

Добро пожаловать в канал!

Меня зовут Влад, я AI-продакт-менеджер и предприниматель. Этот канал — база знаний о том, как внедрять искусственный интеллект в бизнес и создавать на его основе сильные продукты.

🎓 Мой бэкграунд:
В IT более 7 лет, а с 2022-го сфокусирован исключительно на AI-решениях. Защитил в МГУ диссертацию по применению ИИ в бизнесе.
• Создавал и лидировал R&D-команду в Skyeng (11 технологий, 5 внедрений).
• Разрабатывал AI-продукты в американском подразделении корпорации Pearson (VR и генерация контента).
• Запустил более 22 успешных AI-продукта как для стартапов, так и для крупного бизнеса.
__

💡 Чем я могу быть полезен:
Я развиваю два ключевых направления, которые помогают компаниям и специалистам расти с помощью AI:

1. Внедрение AI в бизнес - Агентство EAI
Мы помогаем компаниям получать измеримый результат от ИИ: проводим аудит, строим стратегию и разрабатываем кастомные решения.
👉 Узнать больше о EAI Solutions

📂 Избранные кейсы, стратегия и аналитика:
1. Стратегия внедрения:
• Почему AI не нужен 99% бизнеса - разбор типичных ошибок
• Процесс создания AI-продуктов: Stage-Gate - моя методология для управления R&D-проектами.
• Кто реально выигрывает в гонке AI? - разбор отчета Microsoft: почему важна инфраструктура, а не только модели.
2. Кейсы из практики:
• Кейс Skyeng: Автоматизация HR - как мы ускорили проверку кандидатов в 500 раз.
• Кейс Pearson: Teaching Pal - 9 уроков разработки продукта для глобального рынка и работы с корпоративной бюрократией.
• AI в MedTech - 4 неочевидные проблемы внедрения ИИ в медицине.
• Кейс HealthTech: AI-нутрициолог - разработка для рынка Саудовской Аравии.
• Voice AI: Есть ли альтернатива ElevenLabs? - наш ресерч OpenSource моделей для клонирования голоса.
3. Анализ рынка:
• Кейс Klarna - почему компания нанимает людей обратно после громких заявлений о замене саппорта.
• Кейс Cursor - как облажаться с выбором бизнес-модели и разозлить пользователей.
__

2. Обучение AI для команд и специалистов - NGI Academy
Я провожу практические буткемпы. Учу не просто “писать промпты”, а системно использовать AI для кратного роста эффективности и создания продуктов. Веду как B2B, так и B2C направления.
👉 Посмотреть программы и записаться

📚 База знаний: навыки, инструменты и гайды:
1. Фундаментальные знания:
• Курс по AI-грамотности от Anthropic - мой перевод и дополнение лучшего базового курса (все лекции + сертификат).
• Что такое AI-агенты и что такое RAG - ликбез по ключевым технологиям.
2. Продвинутый промптинг:
• Запись практикума по управлению контекстом.
• SGR (Schema-Guided Reasoning) - как получать предсказуемый и качественный результат.
• Как бороться с «поддакиванием» модели - заставляем ИИ критиковать, а не соглашаться.
3. Практические воркфлоу:
• Как провести полноценный пользовательский ресерч с тремя AI-инструментами.
• ТЗ для кодинг-агентов - как ставить задачи ИИ, чтобы получать рабочий код.
• Как я навайбкодил LMS на 100к строк кода - пример создания сложных IT-продуктов.
4. Инструменты:
• Мой топ AI-инструментов на 2025 год - ревизия подписок: что оставить, а что выкинуть.
• Как развернуть Affine (альтернативу Notion) с AI на своем сервере

__

3. Индивидуальные консультации
Если вам нужен сфокусированный разбор вашей ситуации: от карьерного трека до стратегии AI-стартапа.
Подробно о формате, темах и стоимости я расписал в этом посте.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

ИИ не уничтожает рабочие места, а создает их

Каждый раз, когда я слышу, что ИИ лишит кого-то работы, мне становится смешно! Прежде всего, потому что места людей, не использующих ИИ, займут не машины, а те, кто вовремя сориентировался и научился использовать технологии, а не бороться с ветряными мельницами. ИИ заменяет не специалистов, а рутинные функции, которые они выполняют. Если немного задуматься, становится понятно, что чем больше задач может выполнять машина, тем больше у нас появляется возможностей зарабатывать самим и давать возможность зарабатывать другим.

В данный момент уровень развития технологий уже ДОСТАТОЧЕН для того, чтобы заниматься так называемым solopreneurship (солопредпринимательством).Этим термином обозначается предпринимательство, которое человек ведет в одиночку. И я говорю отнюдь не о торговле овощами на рынке, а о действительно сложном бизнесе. Предположим, у вас есть бизнес-идея. Вы хорошо разбираетесь в какой-то сфере, верите в свою идею и даже провели небольшое исследование. Вы хотите разработать приложение, но у вас нет ни дизайнеров, ни разработчиков, а из свободных средств, допустим, всего 100 000 рублей, на которые сегодня никого не нанять.

Что делать?

Идти в Gemini/ChatGPT и создавать прототип. Идея проста: вам нужно любыми способами получить первых пользователей. Докажете, что на ваш продукт есть спрос, — придет и остальное. Какой алгоритм?

1. Создаем MVP (минимально жизнеспособный продукт), который будет закрывать самые базовые потребности пользователя. Делаем его достаточно стабильным, чтобы он позволял людям ощутить ценность вашего продукта.
2. Продумываем стратегию продвижения, изучаем основы маркетинга и все сопутствующие дисциплины.
3. Запускаем первые продажи, получаем прибыль.
4. Если все получилось — ищем инвестора, показываем ему прототип, цифры выручки, которых удалось достичь, и просим денег на дальнейшее развитие продукта, которое будет включать полноценный дизайн, маркетинг и разработку.

Готово, вы великолепны: запустили свой бизнес и создали несколько рабочих мест!

Хотите пример? Не найдя достойную платформу для размещения своих тренингов, я решил, что 4 доллара в месяц за оплату работы сервера с LMS (системой управления обучением), сделанной под мои потребности, будет явно выгоднее 40 долларов, которые просят существующие на рынке продукты.

Ключевые функции, которые будут в моей LMS:

- Система ролей: лектор и ученик.
- Добавление учеников в систему.
- Работа с материалами для лектора и ученика: возможность получить доступ к ссылкам и файлам с материалами по курсу.
- Управление учениками, доступом к темам, создание новых тем.
- Возможность осуществления рассылок по пользовательской базе.
- Аннотирование домашних заданий с помощью ИИ по индивидуальным критериям для каждой темы (ДЗ будет предварительно проверяться с помощью ИИ и после — отправляться лектору), что в несколько раз повышает скорость проверки.

Базовую версию я создал буквально за один вечер, за 3 дня я отшлифовал ее, добавил дополнительные функции и устранил основные баги. И все это — лишь с базовыми навыками программирования (я учил Python несколько месяцев). Однако хорошая новость в том, что любой, кто пройдет обучение на тренинге, сможет также тестировать свои гипотезы и запускать продукты!

На видео — демонстрация работы LMS в режиме лектора.

WEF "подбросил" интересного! Это неожиданно перекликается с моими последним постом

В очередной раз иду не по своему контент-плану. Внимание привлек свежий отчет World Economic Forum "Future of Jobs Report 2025". Знаете, это чувство, когда встречаешь подтверждение своим размышлениям в авторитетных источниках? Вот именно его я сейчас и испытываю 😅 Не люблю дважды писать на одну тему, но сейчас хочется ее развить дальше.

В отчете содержится много разной информации: о рабочих местах, о востребованных навыках и о том, как ИИ влияет на это все. Также они делят навыки на те, что подлежат автоматизации и те, которые направлены на человека. Есть целый список профессий, который находится под “угрозой” замены. Но я беру угрозу в кавычки, потому что рассматриваю ее скорее как возможность.

Почему?
Во-первых, эффективный ИИ не возникает сам по себе. Его разработка требует участия квалифицированных специалистов в конкретных областях. Именно эти эксперты должны осуществлять проверку, контроль и задавать направление его развития. Без глубоких знаний и опыта профессионалов потенциал ИИ останется нереализованным.

Во-вторых, анализируя сильные стороны AI в определенной сфере, мы одновременно начинаем видеть и границы его возможностей. Аналогично работе с любым инструментом, понимание его функционала позволяет выявить и ограничения. Именно здесь открывается пространство для деятельности человека, где его опыт и экспертиза становятся незаменимыми. Отчет WEF наглядно демонстрирует эту взаимосвязь, подчеркивая, что, несмотря на успехи ИИ в обработке данных и автоматизации рутинных задач, он пока уступает в сферах, требующих эмоционального интеллекта и принятия сложных, нестандартных решений. Какие конкретно задачи ИИ выполняет эффективно, а где необходим человеческий контроль и корректировка? В каких процессах можно делегировать рутинные операции, а где требуется глубокий анализ и творческий подход?

И именно на этом моменте выводы отчета WEF становятся особенно актуальными. Подчеркивая технологические достижения, в частности в области искусственного интеллекта, как ключевой фактор трансформации бизнеса, они одновременно заостряют внимание на возникающей проблеме: нехватке квалифицированных специалистов, способных эффективно работать с этими передовыми технологиями. Эта нехватка становится своеобразным "бутылочным горлышком" для дальнейшего развития. И это прямой сигнал, указывающий направление для тех, кто готов не просто наблюдать за изменениями, а активно в них участвовать. Вместо того, чтобы испытывать опасения, стоит направить усилия на приобретение необходимых знаний и умений для эффективного использования новых инструментов. Если ваша специальность находится в зоне риска - это не значит, что нужно бежать и менять ее. Напротив, сочетание опыта в какой-либо предментной области + владение ИИ-инструментами и понимание того, как они функционируют, сделают из вас незаменяемого специалиста.

Таким образом, вместо того чтобы рассматривать отчеты об ИИ как источник угроз, стоит увидеть в них новые перспективы. Перспективы для профессионального роста, развития и возможности стать теми экспертами, которые будут формировать будущее своих отраслей в эпоху ИИ. Именно специалисты в различных областях знаний обладают необходимым пониманием для того, чтобы направлять развитие ИИ в нужное русло, превращая его в мощного союзника, а не потенциального конкурента.

Полный отчет можно посмотреть во вложении к посту!

#развитиеии

Мои предсказания, что будет с ИИ в 2025 году

В последнее время мне часто попадаются на глаза различные прогнозы о том, что ждет искусственный интеллект в этом году. Как специалист, занимающийся разработкой ИИ-систем, я тоже решил поделиться своим видением ситуации и посмотреть, какие из моих предсказаний сбудутся к концу года.

Как обычно, пост получился длинным, поэтому публикую его в виде статьи!

А какие у вас прогнозы, связанные с ИИ в 2025?

#развитиеИИ