Артем Бородатюк

Застосунок для фінансового планування finerd.ai заходить в Україну Мій партнер Радомир Новкович має унікальний бекграунд у фінтех-ніші ніші: 13 років автоматизував фінанси сотень компаній — від маленьких бізнесів до корпорацій. А свій перший екзіт зробив 10 років тому саме з продуктом для фінансового обліку. Тепер він із командою розробив і запустив застосунок, який допомагає навести лад у фінансах. Почав робити його, бо не знайшов такого на ринку. finerd — це AI-платформа для управління особистими та бізнес-фінансами. Чому finerd? Бо для фінансових нердів. Якщо вам подобається, коли фінанси під контролем, цей застосунок стане в пригоді. Це точно не продукт для всіх. Якщо вам достатньо банківського застосунку й приблизного розуміння витрат — це гаразд. А якщо особисті фінанси стають складнішими за «одна картка — одна зарплата», таких продуктів починає не вистачати. Врешті, як кажуть самі розробники, це «режим задрота для особистих і бізнес-фінансів». Мені сподобалося кілька речей: 1️⃣ Підтримка рахунків в Україні, Європі, США та Канаді. 2️⃣ Нормальна логіка переказів між своїми рахунками без «подвійних витрат». 3️⃣ Можливість вести сімейний бюджет без жорсткої моделі «все спільне» або «все окреме». 4️⃣ Робота з боргами між людьми без нотаток і чатів. 5️⃣ Автоматична обробка email-підтверджень і чеків. Прості фінансові застосунки не витримують складні сценарії, а бухгалтерські системи занадто важкі для особистого використання. Отож, ключова технічна відмінність finerd від більшості фінансових застосунків — повноцінна система обліку всередині продукту з зручним користувацьким досвідом. Застосунок забрав на себе рутину фінансового обліку — вам залишаються контроль та інсайти. 📌Завантажити застосунок finerd.ai III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

Відкриваємо набір на другий потік Miltech Product Management На першому потоці курсу Miltech Product Management від компанії кар’єрного розвитку Choice31 & IAMPM вже навчаються 180+ студентів — з Norwegian Armed Forces, Firebolt Engineering, DROPLA TECH, Flexi IT, Buntar Aerospace, Sender Fulfillment / BOXRAW Ukraine, ТОВ «УКРАВІАСИСТЕМ», Def Drones, BotsCrew, Brave1, Безпілотні авіаційні системи, партнери НАТО, а також представники близько 15 діючих бригад ЗСУ. Ми побачили попит на знання про продакт-менеджмент у мілтек, тому запускаємо набір на другий потік навчальної програми. Наша місія — збільшити кількість професіоналів, які вміють розвивати українські оборонні продукти і доводити їх до результату. Свій досвід студентам передають практики, підприємці та керівники, які прямо зараз створюють, запускають, виробляють і масштабують defence tech-продукти: Алекс Барков — 18+ років у технологічному бізнесі: від Unix-інженера та засновника IT-компанії до керівника R&D-програм розробки бойових безпілотних систем. Діючий військовий оператор БПЛА. Його фокус — R&D, hardware Product Management та роботизовані системи. Сергій Тюрін — CTO та провідний інженер dForce Technologies, працює з Computer Vision, AI та автономними системами. Учасник DeepTech Security Accelerator при SRI International у Кремнієвій долині. Катерина Безсудна — директорка TEKEVER Ukraine — одного з провідних європейських виробників оборонних БПЛА. TEKEVER — команда 1200+ людей, а платформи компанії разом із ЗСУ вже налітали 50 000+ годин. Катерина також співзасновниця Buntar Aerospace та DefenceBuilder. Дмитро Цибульський — керівник програми продуктів в оборонній компанії, 10+ років у Product та Program Management. Працював із командами 200+ людей і повним циклом розробки автономних безпілотних систем — від ідеї до виробничої готовності. Валерій Зарубін — співзасновник BlueBird Tech. Із початком повномасштабної війни перейшов із будівельного бізнесу в MilTech і за два роки вивів компанію на програму Пентагону.     На студентів другого потоку програми Miltech Product Management очікують 13 модулів протягом 3 місяців — від польових досліджень, Product Discovery та R&D — до виробництва, supply chain, сертифікації, держзакупівель та залучення інвестицій. Тобто це повний цикл створення мілтек-продукту. Україна зараз має унікальний шанс стати кремнієвою долиною мілтеку і вже має сильну defence tech екосистему: технологічні команди, виробників, інженерів, фаундерів і бойові підрозділи, які щодня створюють та використовують технології на межі можливого. Але сильна технологія — це лише початок. Щоб перетворити її на продукт, який працює в реальному середовищі, потрібні люди, які розуміють увесь цикл: від польової потреби та R&D до виробництва, сертифікації, держзакупівель, та залучення інвестицій. Якщо задумувались над тим, щоб перейти з IT / Digital у мілтек, систематизувати свій досвід у Defence Tech або вже розвиваєте MilTech-продукт — приєднуйтесь. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

У кожному другому науковому заголовку «вчені довели». Вибірка — 12 мишей Тому я запустив канал SCIENCE IN 5 — Наука за пʼять хвилин — який не пропускає булшіт. Читати це неможливо, ігнорувати шкода, бо можна пропустити щось справді доказове. Ось які правила я ввів для власного каналу: 1️⃣ Бот обходить 22 наукових джерела і бере лише те, про що незалежно написали щонайменше два різні видання. Одне видання — це пресреліз університету. Два і більше — новина, яку перевірили редакції з різними інтересами. Перший тестовий прохід охопив 453 матеріали за тиждень, а фільтр пройшли 6. 2️⃣ В допис входить суть, числа, важливість за тим, чому це важитиме через рік, а також що з цього випливає, за чим стежити і де вчені між собою не згодні. Жодних «проривів» без чітких показників. Retraction Watch стежить за відкликаними статтями. Якщо гучне дослідження виявиться фальшивкою, ми дізнаємось. Звідки бот опрацьовує інформацію: ✔️ Щоденний потік релізів: ScienceDaily · Phys.org · ScienceAlert · Live Science ✔️ Редакції, які самі вирішують, про що писати, і мають кого спитати. Nature — новинний відділ головного наукового журналу світу; Science News — з 1921 року, найобережніші з формулюваннями; Scientific American — з 1845 року, сильні на «чому це важливо»; Quanta — математика і фізика, не женуться за кліками, найкращі тексти в галузі; The Guardian і BBC Science — показують, коли новина вийшла за межі наукової бульбашки; Ars Technica — єдині, хто регулярно читає самі статті, а не пресрелізи. ✔️ Журнали напряму, без посередників: eLife публікує рецензії разом зі статтею, видно, що думали опоненти; Nature Communications — те, що не потрапило в основний Nature. ✔️ Космос, медицина, клімат, ШІ, університети: MIT News — інженерія; NASA, JPL і ESA — місії і телескопи; Harvard Gazette — медицина; STAT — про гроші та регуляторів у фармі; Carbon Brief розбирає клімат з числами. p.s. 📱 Інші мої канали, які я маю змогу вести завдяки тому, що виділив час і налаштував ШІ: World in 5 — світова преса. Economy in 5 — економіка. Айс читає подкасти — 27 світових подкастів. Ice Reads Podcasts — 27 світових подкастів англійською. No Laughing Matter — англомовні меми. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

«Ринок звик купувати трафік замість покупки доходу» — розібралися, як заробляти більше з трафіку без реклами у новому випуску FRACTAL Talks із Данилом Мініним *CRO (Conversion Rate Optimization) — це процес покращення сайту або додатку для того, щоб якомога більше відвідувачів виконували потрібну цільову дію. Логіка проста: замість заганяти більше трафіку у воронку, вони забирають те, що заважає людям купувати. І це часто рентабельніше за звичний маркетинг — особливо для великих бізнесів, де кожен наступний клік дорожчає. Данило Мінін із нуля створив і очолює департамент CRO & UX/UI Design в агенції Netpeak (входить у FRACTAL). Він із командою робить сайти й застосунки прибутковішими за рахунок аналізу поведінки користувачів, а не збільшення бюджету. У подкасті з ним ви дізнаєтесь: 1️⃣ Чому дизайн від «перформанс-задротів» продає краще, ніж від класичних креативних студій, і скільки все це коштує. 2️⃣ Особисту історію: як Данило будував юніт, коли в це не вірили, і чому «робити щось із відкладеною винагородою» — дієва навичка. 3️⃣ Конкретні приклади, як CRO допомагає підвищити ревеню зі сайту. Завдяки цьому відео ви буквально зрозумієте, як заробляти більше грошей з того ж трафіку. 📱 Дивіться FRACTAL Talks в YouTube. p.s. За традицією — конкурс серед глядачів. Цього разу завдання креативне: департамент поки називається просто переліком послуг («CRO & UX / UI») і шукає влучне позиціонування. Запропонуйте свою назву в коментарях — найкращу обере Данило, а переможець отримає безоплатну консультацію і обід за його рахунок. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

1-1 — це зустріч для співробітника й про співробітника. Звучить очевидно, але на практиці менеджери легко перетворюють її на ще одну робочу зустріч: статуси, задачі, дедлайни — і побігли далі Цінність ван-он-ванів в тому, що ви можете познайомитися зі співробітником як із особистістю, а заодно нормально обговорити робочі питання, мотивацію, проблеми, зони росту й побажання. 📱 У відеоуроці «3.3. Як проводити 1–1 зустрічі та навіщо?» я ділюся: 1️⃣ Що є і не є 1-1. 2️⃣ Як часто їх проводити й де. 3️⃣ Що написати співробітнику перед першою зустріччю, як підготуватися (запитання, структура, нотатки). 4️⃣ Як фіксувати фолов-ап і планувати наступну зустріч. 5️⃣ Як розвивати і проявляти когнітивну емпатію. Деякі керівники взагалі не зривають з себе маску професійної беземоційності в бесіді з підлеглими — і це помилкова стратегія. Емоційно «глухі» керівники ризикують зіткнутися з низкою проблем. Усім відомий феномен у командах — «дружити проти когось». Цим «кимось» цілком може стати черствий керівник, який не розуміє потреб людей і динаміку команди. Це шкодить довірі, залученості та ефективності співпраці. Пам'ятайте, що завдяки зустрічам 1-1 ви можете допомогти співробітникам досягати їхніх цілей і цілей вашої компанії одночасно. Менеджеру треба вміти зрозуміти, що людина що думає та відчуває і чому поводиться саме так. Водночас тренуйте скіл розрізняти факти й судження. Для мене хороший результат 1-1 такий: працівник звикає до думки, що до свого менеджера можна звернутися. А менеджер достатньо добре знає своїх людей, щоб проблеми й очікування не ставали для нього сюрпризом. 🧊 Усі запитання, які я раджу ставити на 1-1 (з градацією: це зустріч перша чи повторна) ви знайдете у моїй книзі «Для менеджерів», у курсі, а також можете поцікавитися у чатботі. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

LITI тепер безоплатна для всіх Ми у FRACTAL 2,5 роки використовували LITI всередині — щоб точніше знаходити «своїх людей». Тепер віддаємо її українському бізнесу: безоплатно, з відкритим кодом на GitHub і офіційним сайтом. Що таке LITI Language-based Individual Type Identifier — система, яка аналізує мовлення людини й формує цифровий профіль її софт скілів. Достатньо інтерв'ю від 20 хвилин. Вона дивиться на вибір слів, структуру речень, логіку викладу, самопрезентацію, реакції на запитання — і показує, наскільки особистісні риси кандидата відповідають конкретній ролі. Чому це інструмент для HR Найм — це збіг між цілями компанії й реальною поведінкою людини. LITI знижує суб'єктивність інтерв'ю та економить час: рекрутер бачить структуровану картину софт скілів і може зосередитися на перевірці хард скілів та досвіду. Під час впровадження в FRACTAL конверсія з першої співбесіди в найм для кандидатів з оцінкою LITI 70+ склала 19% проти 4% в інших — різниця більш ніж у чотири рази. Що в оновленні 1️⃣ 24 шкали за замовчуванням. 2️⃣ Big Five тепер окремим тестом — вставили текст, за кілька секунд маєте оцінки за п'ятьма шкалами. 3️⃣ DISC і MBTI переїхали в стандартні налаштування. 4️⃣ Якщо ШІ-модель недоступна через ліміти, система сама перемикається на наступну. 5️⃣ Транскриптів — скільки потрібно. Ми змінили алгоритми роботи сервісу LITI для більш масової обробки, тому від вас хотіли би почути фідбек про те, як вам ці зміни і чи стало краще. 🔗 Користуйтеся LITI на ПК. p.s. Пруфчек із першими результатами читайте тут. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

Непопулярне рішення люди приймають, якщо чують причину раніше, ніж наказ — розповів на сесії запитання-відповідь на HR-саміті Як і кожен мій виступ на Q&A-сесії, я давав те, що може бути корисним для інших. Тому, можливо, в деяких моментах трохи повторювався про ціну помилки найму, зате більше зосередився на такому: 1️⃣ Яку діяльність ні менеджер, ні працівник не має перекладати на HR. 2️⃣ Як поважати когнітивну енергію колег на практиці. 3️⃣ Навіщо мені чатботи. Порушив також тему радикальної чесності, яка є в корпоративній культурі фракталівців. 📱 Запрошую до перегляду. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

Бот, який стисло передає економічні новини, а я це виставляю на окремому каналі «Economy in 5» Я роками майже не читав жодних новин. Не читав не тому, що нецікаво, а через величезний обсяг цієї інформації. Їх фізично забагато: щонайменше тридцять каналів генерують пів тисячі постів на добу. Якби я й читав новини, то це були б тільки економічні новини. Але щоби їх відібрати, теж іде дофіга часу. Щоб не пропустити важливе, треба жити в стрічці, я ж цього не хотів. Але економіку мені бачити треба. Ми з партнерами ведемо бізнеси в Україні, платимо тут податки, наймаємо людей, інвестуємо. Тому я мусив щось придумати. І я зробив це. Тепер щоночі мій AI обходить 29 каналів — від Економічної правди, Forbes, НБУ і Мінфіну до УП, Інтерфаксу, Цензора, Bihus.Info і Схем. Це ~460 постів за добу. Він викидає все, що не про гроші, склеює одну подію з шести каналів у один пункт — і о 08:00 віддає один пост. Цей канал реально коштуватиме мені $30 на місяць. Додам більше каналів у збір, і стане $60. Плачу спокійно: це ті витрати, які я готовий нести, щоб у нас було більше людей, які розуміють, що відбувається з економікою. Чого тут не буде — так це новин про курс валют, ціни на бензин чи світові біржі. Буду вдячний, якщо порекомендуєте джерела, які якісно пишуть про економіку в Україні. Нагадаю, раніше я зробив канал Айс читає, куди щоранку потрапляють потрапляють тези з нових подкастів, які вийшли на топових подкастах про сьогодення та майбутнє, а також — найважливіші світові новини, які мають довгостроковий вплив на світ. 27 подкастів у бібліотеці відібрані за одним принципом: довгі розмови з людьми, які самі роблять те, про що говорять. Не журналісти переказують, а вчені, засновники компаній, лікарі та інвестори пояснюють від першої особи — по годині-три на випуск. Це п'ять напрямів: довгі розмови про все на світі, штучний інтелект від тих, хто його будує, бізнес і гроші, доказово про здоров'я, наука та мислення. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

Відкрив доступ до відеоуроку 7.2 «Фреймворк для системного покращення Client Service: LAC (LT, Adoption Rate, CSAT)» курсу «Для менеджерів». Більшість бізнесів будуються довкола двох речей: продукту та сервісу з його обслуговування. Але якщо у вас класний продукт і поганий сервіс, ви програєте тим, у кого і сервіс, і продукт — класні. Для бізнесу критично важливо будувати якісний сервіс. Ви дізнаєтеся: 1️⃣ Що таке фреймворк LAC і як вимірювати та системно покращувати Client Service на трьох рівнях: особистому, командному та всієї компанії. 2️⃣ Як використовувати поняття Lifetime, Adoption Rate та CSAT для надання якісного сервісу. 3️⃣ Як покращувати метрики LAC у продуктовому B2B: від узгодження цілей з клієнтом і щомісячних зустрічей до використання швидкості комунікації як wow-фактора та впровадження мікро-SLA. 4️⃣ Порядок роботи Project Manager на прикладі кейсів FRACTAL. 📱 Дивіться відеоурок, практикуйтесь за допомогою шаблону та покращуйте свій Client Service. III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads

Порада для постапокаліпсису :), або як запустити LLM локально, коли не буде інтернету? Зробіть це ЗАРАЗ :) Ми звикли щодня використовувати AI в роботі. А тепер уявіть, що інтернету немає. ChatGPT, Claude, Gemini та інші сервіси працюють у чужих дата-центрах. Ми маємо доступ до потужних моделей, доки є мережа. Що можна зробити на випадок відсутності інтернету? Треба використовувати свій «дата-центр» і робити обчислення «локально», тобто на власних обчислювальних потужностях. 📎 Коротко: різниця — де крутиться модель і хто нею володіє Claude (як і GPT, Gemini) — хмарна закрита модель. Сама модель — це файл з мільярдами чисел («ваги»), він лежить на серверах Anthropic. Ви його ніколи не бачите. Текст відправляють через API → на їхньому залізі рахується відповідь → вам повертається результат. Як електрика з розетки: користуєтеся, але електростанція не ваша. Локальна модель — той самий файл з вагами, але лежить у вас на Mac. Ви завантажуєте файл (умовно 5–100 ГБ), запускаєте програму для його обробки — і всі обчислення відбуваються безпосередньо на вашому процесорі чи відеокарті. Інтернет не потрібен, а ваші дані нікуди не передаються. Що таке відкрита модель? Тут є розповсюджена плутанина. Open weights (відкриті ваги) — компанія викладає сам файл моделі у вільний доступ. Качайте, запускайте, донавчайте, вбудовуйте у свій продукт. Але як саме її тренували, на яких даних і яким кодом — не кажуть. Це 95% того, що люди називають «відкритими моделями»: Llama (Meta), Qwen (Alibaba), DeepSeek, Mistral, Gemma (Google), gpt-oss (OpenAI). Open source у справжньому сенсі — коли відкриті ще й дані, код тренування, рецепт. Таких мало і вони слабші. Закрита — Claude, GPT, Gemini. Ваг не існує ніде, крім серверів компанії. Тобто «відкрита» ≈ «ви маєте сам двигун», а не «знаєте, як його зібрали». І ліцензії теж різні: Llama має обмеження на дуже великі продукти, Qwen/Mistral переважно Apache 2.0 (робіть, що хочете, навіть комерційно). 📲 Як я юзаю відкриті моделі локально? Головне — це легко. Для цього використовую LM Studio. Безкоштовно, працює на macOS, Windows і Linux. Завантажуєте потрібну модель на комп'ютер — і далі можете працювати з нею без інтернету. Я встановив три моделі на MacBook Pro M4 Pro з 24 ГБ пам'яті: ▪️Qwen3.8 9B Heretic Uncensored — 6,3 ГБ ▪️Ornith 1.5 9B Uncensored 8bit — 10,5 ГБ ▪️google/gemma-4-e4b — 6,9 ГБ Мені подобається мати кілька моделей, тому що вони можуть по-різному помилятися і по-різному інтерпретувати одне й те саме питання. Це, до речі, хороший спосіб перевіряти відповіді. Якщо кілька різних моделей дають однаковий результат, більше їм довіряю. Якщо відповіді сильно відрізняються — варто перевірити інформацію окремо. Скільки потрібно пам'яті? Для локальних моделей важлива саме оперативна пам'ять. Орієнтовно: ▪️ 16 ГБ — можна комфортно працювати з моделями близько 9B у 4-бітному форматі; ▪️ 24 ГБ — можна використовувати 9B у 8-бітному форматі або більші моделі; ▪️ 32 ГБ і більше — відкривається можливість працювати з моделями близько 27B. Навіщо це ставити? Бо якщо станеться кінець світу, буде трошки спокійніше: будете знати, як перев'язати рану, полагодити двигун чи щось інше :). Ну а може, не кінець світу, а кінець інтернету, — теж буде корисно :) p.s. До речі, у Netpeak працює новий напрям — AI Solutions by Netpeak. Команда допомагає бізнесу впроваджувати AI-агентів, ML-моделі та автоматизувати рутину. А за лінком можете послухати наш подкаст із Сергієм Саутою, CAIO FRACTAL. Інші дописи про AI-ботів, які ви легко можете зробити самі:  ✅ Кейс ШІзації №1. Зібрав собі редакцію: 25 корисних подкастів, 13 світових медіа  ✅ 🤖 Кейс ШІзації №2. Створюємо власноруч AI-бот, який робить зустріч із переписки. Частина 1 Частина 2 ✅ Кейс ШІзації №3. Створив персонального AI-коуча: він контролює мене, щоб я виконував власні цілі, і це реально працює :) III > I ask digital me: artemborodatiukbot watch: YouTube services and products of FRACTAL: BDO join: managers community work with me: Вакансії my experience in algorithms: «Книга Для менеджерів» follow: TikTok • Instagram • Threads