Все проблемы в продукте растут из пространства неопределённости в принятии решений.

Попав в один из четырёх классических управленческих типов ошибок, проблема разрастается и постепенно оказывается во всем пространстве.

– Неясная цель. «Какую проблему-ситуацию мы решаем?»

– Неясные ограничения. «Есть ли у неё нас ограничения на ____?»

– Неясные компромиссы. «Что важнее, ____ или ____?»

– Неясный владелец. «Кто принимает финальное решение?»

Иными словами: 1) Зачем? (цель) 2) В каких условиях? (ограничения) 3) Что важнее при конфликте? (компромиссы) 4) Кто? (владелец).

После того, как вы определили, с чем была заминка, выполните рекурсию и если идея/фича/продукт/система отвечает на все четыре вопроса, то решение можно принимать. Если нет, то любое решение будет временным, а проблема 100% вернётся, но уже в другом обличье.

«Установки по умолчанию» как незримая архитектура нашего мышления, образа действий и продуктов (с)

«Установки по умолчанию» устраняют трение, экономят энергию и позволяют нам двигаться быстро, не переосмысливая каждый шаг. Без них мы бы застряли из-за когнитивной перегрузки.

С ними же мы редко останавливаемся, чтобы спросить себя:

– А имеют ли они всё еще смысл?

И именно в этом заключается риск.

В 2009 году компания BlackBerry была самой быстрорастущей компанией в мире. Ее видение мира было целостным и последовательным. И когда на рынок вышел iPhone, в BlackBerry не поддались панике....

И этот сценарий повторяется гораздо чаще, чем мы готовы признать. Kodak создала первую цифровую камеру и плёнку. Сеть Blockbuster отказалась от сотрудничества с Netflix, поскольку ритуал пятничных вечеров и поход в видеопрокат казался им незыблемым.

Это были лидеры, действовавшие, опираясь на логику, глубокое понимание потребностей клиентов и дисциплинированное исполнение с «хорошим менеджментом» и моделями поведения, закрепляющими существующие «настройки по умолчанию».

Но когда меняются базовые допущения и парадигмы, эти действия лишь ускоряют упадок. Полезная когда-то «настройка по умолчанию», применяемая уже после истечения срока её актуальности, превращается в обузу.

Сейчас мы переживаем очередной этап перезагрузки

Последние пятнадцать лет доминирующей «настройкой по умолчанию» был SaaS. ПО, поставляемое через облако, продаваемое из расчёта на одно рабочее место и монетизируемое по модели подписки.

Теперь же этот фундамент подвергается испытанию со стороны ИИ. Когда агент может оказывать поддержку клиентам, обрабатывать счета, составлять контракты и управлять рабочими процессами от начала до конца, единица измерения ценности меняется.

Вы больше не платите за доступ к ПО. Вы платите за результаты, а ценообразование за рабочее место начинает выглядеть несоответствующим.

Выбор между разработкой ПО и покупкой ПО тоже меняется, когда это ПО можно создавать за недели, а не за кварталы.

Компании, которые справляются с подобными ситуациями, не ждут подтверждений, а подвергают сомнению собственные предположения на раннем этапе, пока у них еще есть время и возможность действовать:

– Netflix делал это, трижды переходя от DVD к стримингу и оригинальному контенту, каждый раз разрушая свою собственную модель до того, как это мог сделать кто-то другой.

– Microsoft, после того как упустила крупные сдвиги в интернете и мобильных технологиях, перезапустила всю систему, сделав ставку на облако и ИИ.

– В Zappos мы прошли через более мелкие версии этого процесса. На ранних этапах навигация определяла пользовательский опыт; затем на первый план вышел поиск; и, наконец, мобильные устройства вынудили полностью переработать дизайн.

Каждый переход был болезненным. Системы ломались. Команды сопротивлялись. Конверсия первоначально падала, и требовались большие усилия и время, чтобы восстановить ее.

Мы понимали, что в этих решениях есть асимметрия. Изменение настроек по умолчанию может быть чрезвычайно болезненным, но эта боль временна. Ибо каждый раз, после некоторого времени на адаптацию и после каждого перехода старая модель всегда выходила на новый уровень по силе, масштабам и перспективам.

Сохранение настроек по умолчанию комфортно, но сохранение неправильных настроек по умолчанию фатально

В настоящее время, на рынке одновременно подвергаются сомнению сразу несколько настроек по умолчанию:

– написание кода;
– люди как единица работы;
– ПО, цена которого зависит от количества рабочих мест;
– статические модели.

Ни одна из этих настроек по умолчанию не исчезнет в одночасье, но в эпоху ИИ период полураспада сокращается.

И какими бы очевидными не казались "правила по умолчанию", мы всегда должны подвергать их сомнению, потому что в удивительно большом проценте случаев то, что считается истинным, оказывается лишь частично истинным, неточным или просто пережитком мира, которого больше не существует.

То, что вчера было особенностью, сегодня является всего лишь правилом по умолчанию, а завтра может стать ошибкой.

Интересная новость: Авито Тех начали предлагать свою платформу для экспериментов Trisigma в формате VPC.

В рамках VPC-модели платформа разворачивается в изолированной инфраструктуре, что позволяет проводить эксперименты без передачи данных на сторону, а управление архитектурой и доступами полностью остается внутри компании. К тому же, новый формат поможет соблюдать жёсткие регламенты безопасности и легче проходить проверки.

В дальнейшем Авито Тех планирует выпустить полноценную версию для установки на собственные сервера клиента, что позволит закрыть потребности банков и госсектора, где требования к локализации данных максимально строгие.

Trisigma — платформа для автоматизации A/B-тестирования и комплексной аналитики продуктовых гипотез, разработанная командой Авито Тех.

Внутри компании на ней запускают более 7000 тестов, чтобы развивать ключевые сервисы и функции. Система справляется с огромными нагрузками, обрабатывая свыше 18 млрд событий каждые сутки.

Закрой глаза
Чувствуй как ты дышишь
Всё между дыханием
Воздух и пространство
Слов не существует
Мы знаем Всё
Мурашки – точки мыслей
Линии крови течений
Свет изнутри наружу
Вокруг. "Наоборот"
Всегда – не Время
"ты" – Это, Это – Ты
Будь Водой

🧑‍🚀between-the-mountains-and-the-sky

Мы лишь придумываем проблемы,
Чтобы потом успешно их решать.
Весь рынок мир определён Иным.
Пользователь – твой продукт.
Команда – продакт, а не ты.
Твой ум мешает росту.

Чувствуй, наблюдая.
Наблюдая, чувствуй.

Строй мосты.
Так Влияй

3 слоя интерфейса будущего ИИ

Layer 1. Отслеживание намерения пользователя

Сообщения, голос, местоположение, оповещения, календарь, привычки, биометрия и прочий контекст помимо базового ввода данных, благодаря которому Система понимает (и сразу на дальнейшее будущее предугадывает), что вы пытаетесь сделать, прежде чем вы явно начнёте что-либо делать или существенно измените паттерны своего привычного намерения поведения и Система "почувствует" это.

Layer 2. Область намерений активности ИИ

Вся фактическая работа Системы происходит через ИИ-агентов, управляющих ПО, API, файлами, почтой, календарями, процессами, транзакциями, биометрией и прочим контекстом и другими микро-сервисами, а большая часть использования пользователем компьютера превращается в наблюдение за монотонной работой машин.

Layer 3. Временные состояния UI/UX

Нам по-прежнему нужно проверять, сравнивать, редактировать, выбирать, утверждать, отклонять и получать результат сделанного нами ранее выбора ИИ.

Именно здесь сохраняется привычный графический интерфейс для пользователя, но работающий уже в виде неких одноразовых, специфичных для конкретной задачи поверхностей и суб-слоёв, создаваемых в каждый конкретный момент времени пользовательской задачи-ситуации.

Вайб-кодинг мозгами и руками продакт-менеджера, новая порция наблюдений и советов, Часть 2 (часть 1):

– Кто-бы мог подумать, но изначально правильно выбранный стэк технологий – залог стабильного ИИ/кода, времени, нервов и токенов.

Нет, я знал это ещё с древних времен, но не знал, что в 2026 ИИ столкнётся с той же самой проблемой и vanilla.js (хаха) окажется всё той же самой ванилой по сравнению с тем же React. Теперь я понял всю глубину этого мема разрабов. Ну не знал я про ванилу, не смейтесь! ))

Поэтому переписать проект с нуля на React/другом фреймворке вместо рефакторинга ИИндийского ванилакода – отличная идея! Ошибок меньше, а если и есть, то находятся и фиксятся в разы быстрее за счёт рамок фреймворка.

– Особенно помогает просить написать ИИ новое тех. задание с учётом всех ранее найденных механик багов, но не используя какой-то один язык программирования, а оставаясь на уровне юзкейсов и общей архитектуры и связей. Далее, это тз можно применять к разных фрейморкам и языкам не переживая, что ИИ затащит в новое какую-то специфичную реализацию из старого языка.

– Разделяй всё. Не только на уровне модулей, но и на уровне написания кода в разрезе механик UX/UI (хотя, возможно, это об одном и том же).

Условный тулбар с переключением разделов, уведомлениями и настройками это 3 разных направления кодинга, несмотря на то, что они в 1 визуальном блоке.

Ты можешь попросить сверстать, ок, но если просишь ИИ скодить бэк и синкать фронт под это сразу, то она тупит из-за обилия зависимостей и связей и начинает костылять и глючить, поэтому иди по шагам по каждой механике/разделу/фиче, тестируй и фикси всё поэтапно и поштучно, а не проси всё сверстать и скодить за один промпт, иначе потом закопаешь себя и ИИ в фиксах всего и сразу. Да и в один промпт-прогон не влезет.

– Аналогично это и про приоритизацию последовательности кодинга для ИИ.

Образно для понимания: неправильно сначала делать условные уведомления, а потом пилить сущности под них. Это не-ло-гич-но и непоследовательно. Сначала детальная проработка и кодинг верхнеуровневых объектов, сущностей, зависимостей/связей, и только потом окружение и обвесы под и вокруг них.

– Объединяй всё, что нужно/можно. Образно, если у тебя форма комментов и форма создания записи и их use flow един (почему нет?), то тебе нужен единый и один редактор-скрипт-вызов (хз как правильно сказать, яжнеразраб) текста внутри них. 2+ разных функции и вот у ИИ уже 2+ потенциальных места для багов/рассинхрона/конфликтов и провалов памяти.

– Вырезай всё, что неважно. Безжалостно и без мыслей "нууу, ИИ всё равно же, что кодить, пусть пишет". Ей-то всё равно и она напишет, вопрос лишь в качестве ИИ-кода и багов, влияющих на корфичи и количестве тех. долга по ним.

– Даже если ты попросил о чём-то ИИ, то эта дрянь всё равно рано или поздно забывает и начнёт торопиться, выдавая тебе свои мысли и советы о том, как бы она всё это уже сделала и реализовала, забивая и размывая себе память и прожигая токены вариантами и догадками. У меня она, походу, чухнула мою профессию, и уже начала гипотезы выдвигать вместо уточнений. Серьёзно, так и пишет: "Гипотеза №1 в том, что это может быть...".

Тормози её! И допом к переспрашиванию её понимания баги/фикса/задачи, проси её написать по ней.... полноценный use case/story.

Так ты увидишь насколько правильно машина видит и понимает весь use flow процесса/продукта, твою задачу, что ограничит и сузит её гадания и, заодно, ты и сам в голове прокрутишь всё это ещё раз.

– Тоже самое про тебя – не ленись читать аннотации и размышления ИИ о том, что она там пилит для тебя. Всё довольно понятно и у тебя у самого в голове структурируется продукт, его сущности и механики. Не всё же на дизайн-системы медитировать.

– Кстати, с дизайн-системами под вайб-кодинг новый приятный трип в виде организации в Figma компонентов, variables, стэйтов и всего прочего, чтобы скормить это потом Claude Code. Новая форма релаксации мозгов. Каеф.

– И, да – я перешёл на эту дрянь.

🥭 Залипать, родная, не рановато, уже

Вы либо становитесь острее с помощью ИИ, либо тупеете. И большинство людей тупеют.

Люди на планете всё быстрее разделяются на две категории:

1) Первая использует ИИ, чтобы делать ту же самую работу легче, и тратит сэкономленное время на "комфорт".

Но их результат работы остаётся тем же, а их личные способности разрушаются. И их положение ухудшается с каждым месяцем. И с каждым месяцем они всё сильнее убеждают себя чувствовать свою продуктивность, значимость и незаменямость, но, по факту, становясь всё более и более... заменяемыми ИИ.

Вопросы, от которых неудобно:

– Как быстро ты спрашиваешь ИИ перед тем, как сначала всё обдумать самому?

– Сколько времени ты тратишь на то, чтобы подумать над тем, КАКОЙ вопрос всё же задать ИИ?

– Сколько времени ты потратил на то, чтобы правильно и вдумчиво сформулировать КАК задать вопрос для ИИ?

И после этого всего ты так и не нашел ответ на свой вопрос без ИИ?

Тогда ответь на главный вопрос:

– А какая часть "твоей" работы, которую ты по привычке называешь своей, действительно твоя, а сколько из неё рухнет в момент, когда тебя заменит ИИ?

Большинство людей не задаются этими вопросами, потому что ответы неприятны. Но именно эта неприятность всегда является лучшим сигналом, который нужно уметь чувствовать и слышать.

А оглупение с ИИ не уникально, это лишь новый очередной паттерн поведения и когнитивных ошибок мозга человека: полагаешься на родителей/человека/одну работу/ИИ дольше, чем следует, и вот ты уже зависим, ломок и слаб и вырваться из этого круга всё сложнее.

Слышал недавно, что обанкротившиеся компании продают переписки своих бывших сотрудников для обучения корпоративных моделей ИИ.

Круг замкнулся. ИИ – это(т) круг.

2) Вторая категория людей использует ИИ, чтобы пытаться делать то, что казалось для них невозможным раньше, и реинвестируют сэкономленное познание (как вам новый термин эпохи ИИ) в более широкое мышление, глубокое видение и масштабные результаты.

Их личные способности усиливаются, а результаты растут. И их становится всё труднее заменить с каждым годом, потому что они делают то, что предыдущее поколение вообще не могло сделать (правильнее сказать – "ещё не может" (совсем правильно, чтобы не расслабляться – "будущее поколение ещё не сделало")).

Как (не) общаться с ИИ:

– Закрой глаза. Дыши. Почувствуй То-Что-Скрыто за любым твоим вопросом. Спроси себя, а для чего ты Это ищешь.

– Ответ всегда рождается внутри, а не снаружи.

– Переверни поток общения с ИИ и объясняй ей Это как себе. Так ты найдёшь ответ на Это сам.

TLDR: Включай мозги и Видение сначала, и только после запускайте чат. Думай Чувствуй сначала, промпть потом.

Практические советы по вайбкодингу глазами и словами продакта, часть 3 (часть 2 и 1)

1) Мысли UX/UI, переводя слова на код

От того, насколько правильно сформулировано и построено предложение в твоём промпте, будет зависеть то, насколько правильно будет спроектирована архитектура твоего продукта кодом

Перечитай, пока ты не прочувствуешь всю суть.

2) Сначала. Обсуждай. Архитектуру. Фичи, механики и кода (если сможешь)

Проси 3 варианта решения. Спрашивай плюсы и минусы. Проси перепроверку. Требуй апрув понимания. Архитектура кода дешевле, безопаснее и быстрее в 10 раз до своего написания, чем после.

3) Называй ИИ конкретный файл/компонент/стиль, а не "это/фичу/область/действие"

Слова – друзья продакта, но враги ИИ и точной архитектуры, потому что ИИ не понимает нужной сути слов (напомню, что они для неё вообще как вектора-картинки-токены и цифры) и начинает угадывать контекст, часто делая это неправильно.

В промптах удобно работает привязка мелких фич/механик к названию div class вокруг кнопки/области фичи, которые стоят за ней, благодаря чему ИИ видит фронт, понимает с чём он связан на бэке и синкает весь контекст.

ИИ понимает название фич только на большом и концептуальном уровне, например, если эта фича объёмная и связана с чем-то глобальным, например, анонимный режим публикации контента, которому ты дал явное название Ghost Mode и на которое можно ссылаться, разрабатывая другие фичи. Само собой, все глобальные фичи и их архитектурные особенности должны быть описаны в changes . MD, который скармливаешь ИИ в начале каждого чата.

4) Понимай разницу между "как это должно работать", "что для этого нужно сделать", "как это должно выглядеть"

Когда описываешь задачу, сначала давай контекст по:

а) поведению пользователя;
б) ответному поведению системы;
в) визуалам.

Если смешивать или менять порядок, ИИ начинает сама выбирать что ей фантазировать и в каком порядке...

5) Говори "удали" вместо "убери"

"Удали полностью кнопку и механику" – задача на удаление кода/фичи/механики. "Убери/скрой кнопку" – скрытие кнопки и оставление в коде мусора и механик, которые 100% вызовут конфликты в будущем.

6) Стало хуже – откати. Не пофиксилось – откати и перепиши с нуля

Сломали что-то – сразу сообщай ИИ об этом, иначе если "пофиксим позже" (classic), то уже через час она потеряет контекст и чем дальше уйдёт чат, тем сложнее будет найти в нём то, что предшествовало баге.

Когда описываешь баг, говори в том же порядке:

а) что ты делаешь как пользователь;
б) что происходит на экране,
в) что там в консоли/Sentry.

Поздравляю, теперь ты QA-инженер!

7) Повторяющиеся, симметричные, фрактальные и единообразные числа (и объекты!!!) можно нужно оборачивать в систему единых токенов/объектов/фракталов.

Просто потому, что ИИ любит подстраховываться и ей легче создать новую сущность/класс и наплодить кучу зависимостей, чем найти мэтч с уже имеющимися и объединить их в единую систему.

8) Не тащи всё в один чат

Длинный чат с ИИ теряет контекст с обоих концов и провисает в середине. В конце большой сессии (опытным путём выявлено, что это примерно 2-3 больших фичи) проси сгенерировать саммари для нового чата с обновлённой архитектурой, правилами и файловой структурой.

Просто потому что свежий чат с хорошим вводным промптом работает точнее и быстрее, чем перегруженный контекстом старый.

GameStop поглощает eBay – главная новость этого года столетия тысячелетия на рынке

В пятницу вышло увлекательное интервью CEO GameStop Райна Коэна, в котором он рассказывает о том, как одна компания собирается поглотить компанию в пять раз больше её, о синергии онлайна с офлайном и пользовательским опытом, ценности обратной связи, эффективной работе бизнеса и команды, и, конечно же, об особенностях корпоративного управления в США.

Trump: “You better go out and buy stock now. This will be like a rocket ship that goes straight up.”

endofdaysprophet: By stocks before the Sun burns out!!! HAHAHA

– mniye nra-vi-tsya ak-ci-ya

🦧🚀🌝

Сначала нам нужно признать: средний PM — глубоко посредственный. И все мы сделали наше лучшее худшим (c) Tom Verrilli, Whatnot

Ключевые элементы философии продуктовой команды и стратегии Whatnot:

– Любой может строить, но не любой принимает решения, которые работают. Если PM не может принять решение на месте, не дожидаясь пяти уровней согласования — ему не место в этой команде.

– Никакого «разделения на слои», PM не стоит над командой, а работает внутри неё как равный. Если ты не участвуешь в создании кода, общении с клиентами, поддержке и решении реальных проблем — твоя ценность стремится к нулю.

Продукт рождается из тьмы непонятного. PM должен быть в гуще этой тьмы

– Проверка реальностью обязательна. Любая идея проверяется самой маленькой возможной аудиторией. Без этого шага она не идёт дальше. «Мы просто уверены» — это не аргумент. Исключений нет.

– PM отвечает за проблему, а не за соответствие техническому заданию. Ты не пишешь спецификацию для разработчика, а формулируешь, какую проблему решаешь для бизнеса и пользователя. Как именно её решать — уже совместная работа с инженерами и дизайнерами. Если ты просто «передаёшь требования», ты не нужен.

– Планы — это не документы, а инструменты синхронизации. Хороший PM пишет план не потому, что «так надо», а потому, что хочет убедиться, что он сам и все вокруг движутся к одному и тому же результату. Если план писать не нужно для ясности, то его не пишут.

– Ошибка — это данные, а не провал. Быстрое развёртывание, быстрое измерение и быстрое решение: оставлять, менять или сворачивать. Пока команда не запускает фичу реально, она не знает, работает она или нет.

Главный враг — «подготовительная активность», которая маскирует движение под прогресс

– Ты либо строишь, либо мешаешь строить. В Whatnot нет места PM, которые только координируют. Каждый PM должен быть в состоянии сам создавать что-то, будь то прототип, аналитический запрос, документация или даже код. Если ты умеешь только говорить, а не делать, то ты не пройдёшь.

– Думай о проблеме, проверяй реальностью, принимай решения на месте и всегда будь в гуще создания, а не над ним.

Как там в Сан-Франциско (c)

Атмосфера в Сан-Франциско сейчас кажется лихорадочной. Разрыв в уровне благосостояния здесь сейчас самый огромный из всех, что я когда-либо видел.

За последние 5 лет группа примерно из 10 тысяч человек — сотрудников компаний Anthropic, OpenAI, xAI, Nvidia, Meta (и других, чья судьба пока неясна), а также основателей стартапов, накопила капитал, достаточный для выхода на пенсию, значительно превышающий $20M (это примерная оценка).

Всем, кто находится за пределами этой группы, кажется, что они могут всю жизнь работать на хорошо оплачиваемой (но приносящей менее $500K в год) должности, и так и не достичь этого уровня благосостояния.

Что еще хуже, сейчас в самом разгаре волна массовых сокращений.

– Марк к завтра (среда, 20 мая) увольняет ещё 10% сотрудников

Многие инженеры-программисты ощущают, что их профессиональные навыки, как дело всей их жизни, больше никому не нужны, потому что благодаря ИИ их работа изменилась буквально в одночасье.

В результате:

1. Карьерная лестница теперь кажется «не тем зданием», по которому стоит карабкаться

Все пытаются перестроиться под новые карьерные «траектории»: стоит ли самому стать основателем стартапа? Не поздно ли сейчас устроиться в Anthropic или OpenAI? Стоит ли переходить в сферу ИИ? Акции какой компании в следующий раз вырастут в цене в 10 раз (–IYKYK)? Люди требуют роста зарплат и всё чаще меняют места работы.

2. Царит глубокое чувство неудовлетворенности самой работой (и её будущим)

Зачем вообще работать за «копейки»? Будет ли моя должность существовать хотя бы через несколько лет? Многие чувствуют себя беспомощными. Повсюду, особенно среди молодежи, слышны разговоры о формировании «постоянного низшего класса» — людей, обреченных на вечное отставание.

Трудно сосредоточиться на качественном выполнении своих обязанностей, когда в голове крутится мысль: «Эх, если бы я устроился в Anthropic пару лет назад, я бы уже мог выйти на пенсию!»

3. Менеджеры среднего и высшего звена чувствуют себя парализованными

У многих из них есть семьи, и им кажется, что у них уже нет ни энергии, ни нужных связей, чтобы просто взять и «основать свою компанию». Особых навыков работы с ИИ у них тоже, как правило, нет. Они видят очевидные тревожные знаки: во многих компаниях происходит «вымывание» среднего управленческого звена.

4. Богатые тоже не особо счастливы

Те, кто уже «добился успеха», тоже испытывают глубокое чувство утраты цели и смысла. Некоторые из них всего за несколько лет, без какого-либо плавного перехода, прошли путь от дохода менее 150 тысяч долларов до капитала свыше 50 миллионов.

Это переворачивает все жизненные планы с ног на голову. А для некоторых, как известно, «сравнение с другими — главный похититель радости». Для некоторых это побег в Нью-Йорк, чтобы «жить полной жизнью». Другие же создают компании «просто так», часто просто ради статуса, потому что никогда не представляли, что к 30 годам будут обеспечены.

Я понимаю, что многие читающие это насмехаются над «шампанскими проблемами» Кремниевой долины. Общество искажено в этом технологическом пузыре. То, что часто считается благополучным в любой другой части мира, здесь — это полная ерунда.

В отличие от многих других мест, в районе залива Сан-Франциско стаж работы, интеллект и трудолюбие всегда были лишь косвенно связаны с результатами.

По иронии судьбы, частым побочным эффектом этих мучений является запуск тех самых продуктов, которые обогащают всех, в надежде, что и вы сможете проложить себе путь к экономическому просветлению с помощью вайбкода.

– Что до "остальной" Америки – атмосфера вокруг отрасли ИИ немного напряженная, большинство людей триггерит ИИ от корпораций (особенно в сочетании с роботами), отторгая потребление ИИ-контента, а всех, кто работает в ИИ-отрасли с небольшой долей холода и подозрения называют AI guys (tech bro и crypto guy из прjшлого теперь звучат даже как-то тепло и дружелюбно).

Издание SF Standard опубликовало интервью с анонимным сотрудником Меты перед завтрашними сокращениями 8,000 человек.

Внутри компании прямо сейчас:

– Тревога от неизвестности, кто следующий на очереди, просто невыносимы.

– Внутренние рейтинги ранжируют сотрудников по количеству потраченных токенов ИИ и по количеству минут, проведенных в чат-боте. Сотрудники открыто признаются, что задают боту бессмысленные вопросы, чтобы улучшить свои показатели, потому что попадание в конец рейтинга является фактором риска и сигналом к увольнению. В тоже время, HR сообщают, что использование ИИ не будет учитываться при увольнениях.

– Заметки ИИ автоматически включены на каждом видеосовещании. Сотрудники отключают их вручную, чтобы откровенно говорить о том, кто может быть следующим в очереди.

– Как узнать об увольнении: электронное письмо в 7 утра на ваш личный почтовый ящик. К тому времени, как вы его прочитаете, ваши рабочие учетные записи уже будут удалены.

Один инженер Meta даже написал скрипт, который анализирует внутренние профили, чтобы определить, чей статус изменился на «деактивирован». Этот сотрудник использует его личную электронную таблицу для отслеживания уволенных коллег.

– ИИ предложил командам, успешно создавшим собственную замену ИИ, получить компенсацию за 5 лет работы, а затем быть уволенными в качестве награды за самозамену. Это предложение получило много одобрительных голосов.

Совсем другая история — что делают с теми, кто еще работает. За ними следят. Их ранжируют по использованию ИИ. Их просят обучить своих преемников. Им говорят смириться.

Слова сотрудника: «Даже если мы еще не потеряли работу из-за ИИ, нас уже превращают в товар».

Обращение Цукерберга ко всем сотрудникам, перефразированное:

ИИ развивается быстро, никто не знает, что нас ждёт, руководство делает всё возможное

Общее число рабочих мест, которые будут либо отменены, либо сокращены в 2026 году, составит 22,000 человек.

Больше интересного в самой статье

Мы вступаем уже вступили в системную фазу ИИ

На этой фазе результаты определяются тем, насколько эффективно ИИ интегрирован в:

а) контекст;
б) инструменты;
в) временные состояния;
г) циклы(!) обратной связи.

И этот небольшой набор примитивов усиливает сдвиг продуктов в сторону Систем.

– Использование инструментов позволяет ИИ предпринимать любые действия с любыми данными, что переводит ИИ из вспомогательного в замкнутый цикл, в котором единицей ценности является завершённый рабочий процесс (JTBD).

Динамический(!!!) контекст — это новый слой данных

Протоколы типа MCP позволяют ИИ-(и)-Системам получать необходимый контекст во время выполнения действий пользователем, вместо того чтобы полагаться на кем-либо и какие-либо предварительно загруженные данные.

Сам контекст становится более: а) персонализированным; б) ситуативно-ориентированным; в) динамическим.

Это значит, что один и тот же контекст может использоваться в разное время, в разных моделях, в разных инструментах и для разных действий, в том числе, одновременно. И владение набором данных имеет меньшее значение, чем понимание текущих и возможных связей между данными

– ИИ маршрутизаторы определяют, какая ИИ (или последовательность ИИ) обрабатывает каждую задачу, исходя из сложности, задержки или стоимости и динамически распределяют вычислительные ресурсы в зависимости от: 1) момента; 2) контекста, изучая и находя в них закономерности.

– Телеметрия в Системе фиксирует и анализирует поведение всей Системы в целом: какие маршруты были выбраны, в каком контексте времени, какие действия были предприняты, какие результаты они дали и, что самое главное – как на это отреагировали пользователи.

Всё-Это снова замыкает цикл ☯️

На основе этих базовых принципов строятся определённые стратегии согласования. И вместо того, чтобы полагаться на статичные метки, проставленные людьми, современный ИИ теперь генерирует обучающие сигналы с помощью ИИ-судей, валидаторов и симуляторов, что снижает затраты на динамическую персонализацию и позволяет Системам напрямую ориентироваться на реальные показатели эффективности в зависимости от момента времени пользователя-продукта-задачи.

В своей совокупности, эти базовые элементы и стратегии приближают нас к созданию Систем, состоящих из более мелких и специализированных моделей, координация которых осуществляется через специальные уровни оркестрации ИИ (микро-ИИ-системы в макро-ИИ-Системе – у Вселенной прекрасное чувство юмора (как и Она-Сама)).

В долгосрочной перспективе, вся эта дифференциация будет смещаться в сторону ценообразования, ориентированного на создаваемую ценность, в которой покупатели будут платить за измеримые результаты работы ИИ: за решенный тикет в службе поддержки, урегулированную страховую претензию или подготовленный юридический документ.

В областях с высокой степенью неопределённости или финансовым влиянием, ИИ-оринетированные Системы могут напрямую принимать на себя риски, взимая процент от полученной экономии или выручки (привет, ИИ-кошелёк от Stipe).

По мере того как эти системы будут становиться всё более зрелыми, дифференциация будет перемещаться к созданию контекста, маршрутизации решений и выявлению ошибок.

Для создания надёжных конкурентных преимуществ необходима взаимосвязь между продуктовыми процессами в конкретной области и достигаемыми в ней ИИ-результатами.

И чем ближе Система к «Истине» (ground truth) конкретной предметной области, тем проще согласовать её поведение с создаваемой ею ценностью

Для продактов в эпоху ИИ это означает смещение своего видения и мышления в сторону ИИ как живой сущности в Системе продукта, которую можно подвергнуть аудиту, усовершенствовать и, в конечном счёте, доверить ИИ выполнение ответственных задач пользователя.

В новом выпуске AviTalk Виталий Черемисинов, сооснователь EXPF Sigma рассказывает про то, как запустить стартап, выйти на внешний рынок и объединиться с Авито, одной из крупнейших IT-компаний в стране, превратив свою экспертизу в одну из сильнейших команд и продуктов на рынке.

А также про важность экспериментов и тестов для бизнеса, скорость проверки гипотез, стартапы, бизнес и прочее интересное и важное.

Всем, кто держит руку на пульсе рынка аналитики и IT-продуктов рекомендуется к просмотру.

Письмо Цукерберга уволенным вчера 8,000 сотрудникам, которое все получили в 4 утра:

Всем привет!

Я хочу выразить огромную благодарность всем, кто покидает нас сегодня, за тот колоссальный труд, который вы вложили в служение нашему сообществу.

Всегда тяжело прощаться с людьми, которые внесли свой вклад в реализацию нашей миссии и в создание этой компании. Я в полной мере осознаю всю тяжесть этого момента и трачу много времени на то, чтобы гарантировать, что мы справимся с этой ситуацией наилучшим образом.

Я никогда не видел нашу индустрию столь динамичной, как сейчас. Я с оптимизмом смотрю на всё, что мы создаём, чтобы дать миллиардам людей возможность самовыражаться и поддерживать связь с теми, кто им дорог.

Я также с оптимизмом отношусь к перспективе предоставления каждому пользователю доступа к «персональному суперинтеллекту». Мы всегда стремились передавать власть в руки людей. Мы убеждены: именно так достигается прогресс в этом мире. Эти ценности отличают нас от других, и именно благодаря им компания Meta добилась успеха.

Однако успех не дается просто так. ИИ — это самая значимая технология нашего времени. Компании, которые станут лидерами в этой области, определят облик следующего поколения.

Мы трансформируем нашу компанию, чтобы она всегда оставалась лучшим местом, где талантливые люди могут оказывать максимальное влияние на мир. Сотрудники говорят нам, что ценят возможность брать на себя больше ответственности и воплощать свое видение в жизнь, сталкиваясь при этом с меньшим количеством бюрократии и управленческих барьеров.

В то же время мы хотим обеспечить каждому сотруднику максимально возможную стабильность. Нам не всегда будет удаваться идеально выдерживать этот баланс, но для меня это вопрос первостепенной важности; поэтому мы продолжим вносить коррективы и будем усердно работать над тем, чтобы поступать по отношению к людям справедливо на каждом этапе этого пути.

В связи с этим я хочу внести полную ясность: мы не ожидаем проведения других масштабных сокращений штата в масштабах всей компании в этом году.

Я также хочу признать, что в наших коммуникациях нам не всегда удавалось достичь той ясности, к которой мы стремимся; это именно та область, которую мы намерены в обязательном порядке улучшить.

Я твердо верю в то, что мы все вместе создаём. Мы — одна из немногих компаний, обладающих всеми возможностями для того, чтобы определять будущее. У Meta есть и таланты, и инфраструктура, и приложения с широким охватом аудитории, и эффективная бизнес-модель. Впереди у нас еще много работы, но результат, к которому мы идем, будет поистине выдающимся.

И ещё раз: я благодарен тем, кто покидает нас сегодня. И я благодарен всем сотрудникам компании за ту исторически значимую работу, которую мы продолжим выполнять вместе.

——

8,000 человек.
Людей со "стабильной" зарплатой.
Людей с "опционами" на "акции".
Людей, которые делали "всё правильно".
И всё же это случилось в одночасье.

——

ИИ-сокращения в 2026:

Oracle 30,000
Amazon 16,000
Meta 8,000
Block 4,000
Cisco 4,000
Intuit 3,000
WiseTech 2,000
Atlassian 1,600
Snap 1,000
Ocado 1,000
Livspace 1,000
Autodesk 1,000
eBay 800
Coinbase 700
Pinterest 700
Playtika 500
Workday 400