23 вопроса, которые помогут упорядочить гипотезы, идеи и фичи в родмэпе (обновлено 2024):
– На каком этапе жизненного цикла пользователя появляется это решение?
– Как бы мы охарактеризовали проблемную область этого решения?
– Какую главную пользу несёт решение для пользователей?
– Какие доп. возможности открывает это решение для продукта/пользователей?
– Насколько специфично данное решение?
– Это решение больше устраняет проблему или расширяет возможности?
– Это поэтапное изменение или постепенное улучшение?
– Как быстро пользователя заметят данное решение?
– Каков ожидаемый "радиус взрыва” у этого решения?
– Какие данные и метрики будут циркулировать в подобном решении?
– Как это решение влияет на бизнес-метрики?
– Какой главный риск этого решения для бизнеса?
– Какой главный риск этого решения для пользователей?
– Какой главный риск если мы решим НЕ работать над этим решением?
– Есть ли у конкурентов схожие решения?
– Насколько наше решение отличается от решений конкурентов?
– Насколько наше новое решение отличается от наших текущих решений?
– Как это решение связано с другими решениям внутри продукта?
– Какие текущие приоритеты в родмэпе смещает это решение?
– Какой уровень разработки и поддержки потребуется для этого решения?
– Какие органические и искусственные ограничения есть у этого решения?
– Какие исследования были проведены при моделировании решения?
– Насколько комфортно, если мы потерпим неудачу с таким решением?
– Насколько такое решение обратимо?
– Если бы нам пришлось описать это решение как Игру, как бы мы её описали?
👁️ RUSPM
– На каком этапе жизненного цикла пользователя появляется это решение?
– Как бы мы охарактеризовали проблемную область этого решения?
– Какую главную пользу несёт решение для пользователей?
– Какие доп. возможности открывает это решение для продукта/пользователей?
– Насколько специфично данное решение?
– Это решение больше устраняет проблему или расширяет возможности?
– Это поэтапное изменение или постепенное улучшение?
– Как быстро пользователя заметят данное решение?
– Каков ожидаемый "радиус взрыва” у этого решения?
– Какие данные и метрики будут циркулировать в подобном решении?
– Как это решение влияет на бизнес-метрики?
– Какой главный риск этого решения для бизнеса?
– Какой главный риск этого решения для пользователей?
– Какой главный риск если мы решим НЕ работать над этим решением?
– Есть ли у конкурентов схожие решения?
– Насколько наше решение отличается от решений конкурентов?
– Насколько наше новое решение отличается от наших текущих решений?
– Как это решение связано с другими решениям внутри продукта?
– Какие текущие приоритеты в родмэпе смещает это решение?
– Какой уровень разработки и поддержки потребуется для этого решения?
– Какие органические и искусственные ограничения есть у этого решения?
– Какие исследования были проведены при моделировании решения?
– Насколько комфортно, если мы потерпим неудачу с таким решением?
– Насколько такое решение обратимо?
– Если бы нам пришлось описать это решение как Игру, как бы мы её описали?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Марк рассказывает, как не надо рекламировать свои продукты (и себя) 🤓
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Трейлер с вкусным кино на 14 февраля.
Всех, кто живёт в любви – с праздником ❤️🔥
Всех, кто живёт в любви – с праздником ❤️🔥
Обби Вирме (Obbe Vermeij), разработчик легендарной игры GTA, поделился менеджерским хаком по решению сложных задач:
... Однажды, художник прислал мне текстуру 🌝 Луны в GTA 3. Я поместил Луну на небо, убедился, что она имеет подходящий размер и её видно ночью.
Всего пару дней спустя за моим столом сидело уже 4 художника, которые просили меня изменить размер Луны.
«Нет проблем», — сказал я.
Но проблема была в том, что художники сами не могли решить, какого размера должна быть "настоящая" игровая Луна.
Двое хотели, чтобы она была меньше и более близкой по размерам к настоящей.
Двое других хотели, чтобы она была больше натуральной, что добавило бы ей кинематографичности.
Мы спорили, и в качестве временного решения, я предложил сделать в игре изменяемый размер Луны. Таким образом, художники смогут подумать подольше и принять решение позже.
В тот момент я работал над снайперской винтовкой, поэтому я сделал так, чтобы Луна меняла три размера (маленький, средний, большой), когда игрок смотрел в неё в прицел.
По итогу, эта задача... подвисла и художники так и не ответили мне.
Я просто оставил это "как есть", и поэтому меняющийся размер Луны в прицеле снайперской винтовки в GTA 3 до сих пор в продакшене!
... Однажды, художник прислал мне текстуру 🌝 Луны в GTA 3. Я поместил Луну на небо, убедился, что она имеет подходящий размер и её видно ночью.
Всего пару дней спустя за моим столом сидело уже 4 художника, которые просили меня изменить размер Луны.
«Нет проблем», — сказал я.
Но проблема была в том, что художники сами не могли решить, какого размера должна быть "настоящая" игровая Луна.
Двое хотели, чтобы она была меньше и более близкой по размерам к настоящей.
Двое других хотели, чтобы она была больше натуральной, что добавило бы ей кинематографичности.
Мы спорили, и в качестве временного решения, я предложил сделать в игре изменяемый размер Луны. Таким образом, художники смогут подумать подольше и принять решение позже.
В тот момент я работал над снайперской винтовкой, поэтому я сделал так, чтобы Луна меняла три размера (маленький, средний, большой), когда игрок смотрел в неё в прицел.
По итогу, эта задача... подвисла и художники так и не ответили мне.
Я просто оставил это "как есть", и поэтому меняющийся размер Луны в прицеле снайперской винтовки в GTA 3 до сих пор в продакшене!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI вчера выкатили собственный генератор видео из текста Sora.
И это просто отвал башки 🤯
Пример промпта: «Стильная женщина идёт по улице Токио, наполненной тёплым светящимся неоном и анимированными вывесками города. Она одета в чёрную кожаную куртку, длинное красное платье, чёрные ботинки и носит чёрную сумочку. Она носит солнцезащитные очки и красную помаду, ходит уверенно и непринуждённо.…
P.S. Вот почему бастовали актёры Голливуда.
И это просто отвал башки 🤯
Пример промпта: «Стильная женщина идёт по улице Токио, наполненной тёплым светящимся неоном и анимированными вывесками города. Она одета в чёрную кожаную куртку, длинное красное платье, чёрные ботинки и носит чёрную сумочку. Она носит солнцезащитные очки и красную помаду, ходит уверенно и непринуждённо.…
P.S. Вот почему бастовали актёры Голливуда.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стив Джобс с командой объясняют на пальцах:
– Суть компании и продукта;
– качества Великих менеджеров
– каких людей нанимать в команды;
– секрет счастья сотрудников.
Версия на ютубе с субтитрами.
Всем удачной недели ☕️🔥
– Суть компании и продукта;
– качества Великих менеджеров
– каких людей нанимать в команды;
– секрет счастья сотрудников.
Версия на ютубе с субтитрами.
Всем удачной недели ☕️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Минимум, который должен знать продакт-менеджер об ИИ в 2024 году + 12 бесплатных курсов по AI.
1. Алгоритмы работы модели ИИ. База, без понимания которой будет невозможно расти и развивать любые продукты.
Ты должен(а) понимать как устроено хранение данных в ИИ, как работает обработка запроса от юзера, как именно ИИ ищет информацию, как машина выбирает варианты ответов и т.п.
Всё это будет находить логическое отражение в механиках работы и взаимодействия юзеров с продуктами, в которых интегрирован ИИ (а это все продукты в будущем).
2. Data (Данные для обучения). Информация – источник жизненной силы ИИ (самое дорогое в этом мире).
Качественные наборы пользовательских данных; то, как они устроены; откуда собираются; как часто обновляются – за всем этим (своим и конкурентным) продакт-менеджеры будут охотиться ещё больше.
Не удивлюсь, если уже скоро "большие продукты" придут к тому, что будут искусственно мотивировать юзеров специально оставлять нужные для обучения ИИ типы пользовательских данных и информации (Oh, wait...).
3. Аналитика данных. Рост объёмов генерируемых ИИ (и для ИИ) данных вызовет рост спроса на специализированные инструменты и решения для аналитики таких данных, а также специалистов, которые умеют работать с такими данными и инструментами.
Подобные решения и инструменты... снова буду строиться на базе и технологии ИИ 🔁
4. Логика и философия продакта. Данных станет настолько много и они будут появляться настолько быстро, что изменится подход к восприятию и переосмыслению самой Сути информации и её формату как таковых.
Не говоря уже о том, что данные, генерируемые ИИ (и на основе которых продакты будут принимать решения), по разным причинам, могут быть недостоверными.
В условиях растущей уже в геометрической прогрессии информационной перенасыщенности (привет, «Мертвый Интернет») и рисков ошибочности ИИ, глотком свежего воздуха всегда будут Логика и Философия.
Иными словами – живое человеческое сознание и воображение продакт-менеджера.
Но вернёмся к основам. Не знаешь что такое пространство вариантов ответов? Какая разница между ИИ-агентом и ИИ-супервайзером? Почему ИИ отвечает лучше, если её благодарить?
12 бесплатных курсов по ИИ:
– AI for everyone - Deep Learning
– Applied AI - IBM
– Introduction to generative AI by Google
– Building with Generative A by Microsoft
– Machine Learning Specialization - Stanford
– Machine Learning on AWS
– Machine for all - University of London
– AI for business specialization - Penn University
– AI, Business & the Future of Work - Lund University
– Introduction to prompt engineering - LinkedIn
– Руководство по промпт-инжинирингу
– МЕГА руководство по промтп-инжинирингу
ИИ открывает кладезь возможностей для моделирования и прогнозирования поведения пользователей, но нужно научиться внимательно и аккуратно использовать эти сверхспособности.
👁️ RUSPM
1. Алгоритмы работы модели ИИ. База, без понимания которой будет невозможно расти и развивать любые продукты.
Ты должен(а) понимать как устроено хранение данных в ИИ, как работает обработка запроса от юзера, как именно ИИ ищет информацию, как машина выбирает варианты ответов и т.п.
Всё это будет находить логическое отражение в механиках работы и взаимодействия юзеров с продуктами, в которых интегрирован ИИ (а это все продукты в будущем).
2. Data (Данные для обучения). Информация – источник жизненной силы ИИ (самое дорогое в этом мире).
Качественные наборы пользовательских данных; то, как они устроены; откуда собираются; как часто обновляются – за всем этим (своим и конкурентным) продакт-менеджеры будут охотиться ещё больше.
3. Аналитика данных. Рост объёмов генерируемых ИИ (и для ИИ) данных вызовет рост спроса на специализированные инструменты и решения для аналитики таких данных, а также специалистов, которые умеют работать с такими данными и инструментами.
Подобные решения и инструменты... снова буду строиться на базе и технологии ИИ 🔁
4. Логика и философия продакта. Данных станет настолько много и они будут появляться настолько быстро, что изменится подход к восприятию и переосмыслению самой Сути информации и её формату как таковых.
Не говоря уже о том, что данные, генерируемые ИИ (и на основе которых продакты будут принимать решения), по разным причинам, могут быть недостоверными.
В условиях растущей уже в геометрической прогрессии информационной перенасыщенности (привет, «Мертвый Интернет») и рисков ошибочности ИИ, глотком свежего воздуха всегда будут Логика и Философия.
Иными словами – живое человеческое сознание и воображение продакт-менеджера.
Но вернёмся к основам. Не знаешь что такое пространство вариантов ответов? Какая разница между ИИ-агентом и ИИ-супервайзером? Почему ИИ отвечает лучше, если её благодарить?
12 бесплатных курсов по ИИ:
– AI for everyone - Deep Learning
– Applied AI - IBM
– Introduction to generative AI by Google
– Building with Generative A by Microsoft
– Machine Learning Specialization - Stanford
– Machine Learning on AWS
– Machine for all - University of London
– AI for business specialization - Penn University
– AI, Business & the Future of Work - Lund University
– Introduction to prompt engineering - LinkedIn
– Руководство по промпт-инжинирингу
– МЕГА руководство по промтп-инжинирингу
ИИ открывает кладезь возможностей для моделирования и прогнозирования поведения пользователей, но нужно научиться внимательно и аккуратно использовать эти сверхспособности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Product Management & AI
В 5-ти минутном ролике выше 👆 Сэм Альтман рассказывает о 9 вещах, которые отличают лучших основателей: #1. Близко познакомьтесь со своими пользователями Лучшие основатели сами занимаются периодической поддержкой своих пользователей. В случае Airbnb, с ними…
Сэм Петир Бейлиш: "Что бы я хотел, чтобы мне кто-нибудь сказал в начале моего пути".
1. Оптимизм, одержимость, постоянная уверенность в себе, внутренняя сила и личные связи — вот как всё начинается.
2. Сплочённые команды, правильное сочетание спокойствия и срочности + непоколебимая приверженность Идее — вот как всё исполняется.
3. Долгосрочное видение и ориентация нынче в дефиците. Не беспокойся о том, что думают окружающие в краткосрочной перспективе.
4. Команде легче сделать важное дело, чем сделать лёгкую вещь, которая не имеет особого значения. Людей мотивируют смелые идеи.
5. Стимулы — Суперсила. Устанавливай и работай с ними осторожно.
6. Сконцентрируйте свои ресурсы на небольшом количестве ставок с высокой убедительностью.
7. Решайте асимметричные проблемы. И вы можете удалить больше вещей из родмепа, чем вы думаете.
8. Общайтесь чётко и лаконично.
9. Боритесь с бюрократией каждый раз, когда вы её видите, и заставляйте других людей тоже бороться с этим.
10. Не позволяй хорошему процессу оправдывать плохие результаты. Главное — результаты.
11. Уделяйте больше времени подбору персонала. Рискуйте в отношении людей с высоким потенциалом и быстрыми темпами развития.
12. Суперзвёзды даже более ценны, чем кажутся, но вы должны оценивать людей по их влиянию на работу компании.
13. Планы должны измеряться десятилетиями, исполнение — неделями.
14. Не боритесь с эквивалентом законов физики в бизнесе.
15. Вдохновение скоропортится, жизнь проходит быстро. Бездействие — это особо коварный вид риска.
16. Масштабирование часто обладает удивительными свойствами.
17. Сложная экспонента — это волшебство. Вы должны строить бизнес, который получит преимущество за счёт масштабирования.
18. Вставайте и продолжайте идти.
19. Работа с замечательными людьми — одна из лучших частей жизни.
1. Оптимизм, одержимость, постоянная уверенность в себе, внутренняя сила и личные связи — вот как всё начинается.
2. Сплочённые команды, правильное сочетание спокойствия и срочности + непоколебимая приверженность Идее — вот как всё исполняется.
3. Долгосрочное видение и ориентация нынче в дефиците. Не беспокойся о том, что думают окружающие в краткосрочной перспективе.
4. Команде легче сделать важное дело, чем сделать лёгкую вещь, которая не имеет особого значения. Людей мотивируют смелые идеи.
5. Стимулы — Суперсила. Устанавливай и работай с ними осторожно.
6. Сконцентрируйте свои ресурсы на небольшом количестве ставок с высокой убедительностью.
7. Решайте асимметричные проблемы. И вы можете удалить больше вещей из родмепа, чем вы думаете.
8. Общайтесь чётко и лаконично.
9. Боритесь с бюрократией каждый раз, когда вы её видите, и заставляйте других людей тоже бороться с этим.
10. Не позволяй хорошему процессу оправдывать плохие результаты. Главное — результаты.
11. Уделяйте больше времени подбору персонала. Рискуйте в отношении людей с высоким потенциалом и быстрыми темпами развития.
12. Суперзвёзды даже более ценны, чем кажутся, но вы должны оценивать людей по их влиянию на работу компании.
13. Планы должны измеряться десятилетиями, исполнение — неделями.
14. Не боритесь с эквивалентом законов физики в бизнесе.
15. Вдохновение скоропортится, жизнь проходит быстро. Бездействие — это особо коварный вид риска.
16. Масштабирование часто обладает удивительными свойствами.
17. Сложная экспонента — это волшебство. Вы должны строить бизнес, который получит преимущество за счёт масштабирования.
18. Вставайте и продолжайте идти.
19. Работа с замечательными людьми — одна из лучших частей жизни.
Качаем мысленное моделирование, творческое мышление, логику и смекалку с помощью "Метода исследования взаимодействий".
Идея метода в том, чтобы обеспечить визуальный и теоретический просмотр, моделирование и исследование всех(!) возможных взаимодействий всех(!) объектов и условий задачи с целью нахождения всех (!) возможных решений и выбора наилучших для конкретной ситуации (при условии, что остальные решения тоже не пропадут, а запомнятся и когда-нибудь пригодятся в будущем).
Интересные факты:
– Для решения 90% жизненных и рабочих задач у любого человека уже есть необходимые Знания, надо только вспомнить их в нужный момент.
– Решить Задачу – перебрать возможные способы преобразования взаимодействий её объектов.
– Преобразования являются следствием взаимодействий, а значит, что их перебор приведёт к решениям задачи (цели).
– Конкретизируйте и уточняйте обстоятельства и кол-ые характеристики объектов и процессов в задаче.
– Стимулируйте вспоминание имеющихся Знаний наводящими вопросами.
– Критерий оптимальности решения – соотношение положительных эмоций от итогового эффекта и отрицательных эмоций от трудозатрат.
– Увеличивайте положительные эмоции (числитель дроби) и уменьшайте затраты труда (знаменатель).
– Гармонизирируйте развитие полушарий мозга, но не забывайте про Великий Рандом.
И всё на примере поиска ответов на скучный вопрос: "Как уменьшить в несколько раз время осаждения взвеси в пробирке?".
Идея метода в том, чтобы обеспечить визуальный и теоретический просмотр, моделирование и исследование всех(!) возможных взаимодействий всех(!) объектов и условий задачи с целью нахождения всех (!) возможных решений и выбора наилучших для конкретной ситуации (при условии, что остальные решения тоже не пропадут, а запомнятся и когда-нибудь пригодятся в будущем).
Интересные факты:
– Для решения 90% жизненных и рабочих задач у любого человека уже есть необходимые Знания, надо только вспомнить их в нужный момент.
– Решить Задачу – перебрать возможные способы преобразования взаимодействий её объектов.
– Преобразования являются следствием взаимодействий, а значит, что их перебор приведёт к решениям задачи (цели).
– Конкретизируйте и уточняйте обстоятельства и кол-ые характеристики объектов и процессов в задаче.
– Стимулируйте вспоминание имеющихся Знаний наводящими вопросами.
– Критерий оптимальности решения – соотношение положительных эмоций от итогового эффекта и отрицательных эмоций от трудозатрат.
– Увеличивайте положительные эмоции (числитель дроби) и уменьшайте затраты труда (знаменатель).
– Гармонизирируйте развитие полушарий мозга, но не забывайте про Великий Рандом.
И всё на примере поиска ответов на скучный вопрос: "Как уменьшить в несколько раз время осаждения взвеси в пробирке?".
Telegraph
Метод исследования взаимодействий
Как хорошо, когда Идея появляется точно в нужный момент: дорога ложка к обеду! Увы, часто люди сокрушенно хватаются за голову от досады, что могли бы, но вовремя не догадались до элементарного решения. В таких случаях говорят: богаты задним умом. Так вот.…
#fun Для разгрузки после чтения статьи рекомендую занимательную лекцию на 20 минут от студентов МГУ и МФТИ под названием "Универсальная Теория Интеллекта (УТИ) 🦆"
P.S. Как говорил французский философ Люк Де Клапъе:
"Преподнеси ложную мысль ясно и она сама себя опровергнет" :)
А если серёзно, то R→0
P.S. Как говорил французский философ Люк Де Клапъе:
"Преподнеси ложную мысль ясно и она сама себя опровергнет" :)
А если серёзно, то R→0
YouTube
физтех отжигает на псевдонаучке ФизФака МГУ Full HD
Столько никто давно не смеялся))) Доклад получил приз зрительских симпатий.
"Универсальная теория интеллекта". Доклад гостя из МФТИ- Николая Токнова.
В День Физика физфака МГУ(19 мая) количество просмотров достигло отметки в 100 000! Спасибо всем, кто…
"Универсальная теория интеллекта". Доклад гостя из МФТИ- Николая Токнова.
В День Физика физфака МГУ(19 мая) количество просмотров достигло отметки в 100 000! Спасибо всем, кто…
Product Management & AI
Концепция “Продукт как Система” (Product as a System) рассматривает продукт как комплексную сущность, включающую в себя различные компоненты и взаимосвязи, работающие в единой системе для достижения её целей. Примеры Продуктов-Систем: Apple, Google, Twitter…
Продолжаем разбираться в устройстве Продуктов-Систем, а именно в их слабых местах и том, как минимизировать возможные риски.
👁️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegraph
Катастрофа, авария, сбой: Как и почему падают Продукты-Системы (+ СОВЕТЫ)
Любые Системы являются искроопасными системами. Все Системы (Apple, Google, Notion, транспорт, фондовый рынок, энергетика и т.д.) по своей природе неизбежно опасны. Частоту воздействия таких опасностей иногда можно изменить, но процессы, происходящие в Системах…