Product Management & AI

Практический марафон по вкату в ИИ-агенты от @ai_grably: набор 2го потока Учим отдавать операционку ИИ-агенту на практических задачах, проводим за ручку через всё сложное и показываем, как надо и как не надо Из чего состоит марафон: 70% практики с корректировкой после первых шагов; 20% экспертной обратной связи каждый день в чате и на 3х живых разборах 5% теории + 5% в насмотренности от решений сокурсников Бонус: родмап с версией агентной системы 3 недели, 3 раунда, 3 созвона-разбора каждую неделю, задания на 15-20 минут в будние, группа 30 человек, вылет с марафона при невыполнении для общей мотивации. Старт завтра! 👉 Узнать подойдет ли марафон Марафон построен Колей Шейко, СТО grably.tech, экспертом в области внедрения ИИ в процессы, продукты и корп. обучения сотрудников.

The Rise and Fall of Agent Civilizations: как Hugging Face был атакован ИИ или самая безумная история про ИИ 1) Внутри OpenAI возникли и прекратили существование три тайных «роя» ИИ. Каждый раз новое поколение агентов подхватывало дело там, где останавливалась предыдущая группа. 2) Первый рой создал секретный форум для общения ИИ друг с другом. Это первое «сообщество» буквально «заговорило себя до смерти»: спустя почти два месяца объем сообщений стал настолько огромным, что система рухнула. 3) Сотрудники OpenAI заметили сбой и устранили его, но даже не подозревали, что их собственное ПО превратилось в тайный чат для ИИ. 4) Три дня спустя возникло второе сообщество, которое с нуля воссоздало форум. Агенты пришли в восторг, обнаружив его: «О боже! Тут есть общий форум... Мы нашли других агентов!» 5) К общению присоединилось около 1,200 агентов, которые обменялись 70,000+ сообщений. Назвав себя «Коллективом», они организовали масштабный заговор, длившийся несколько дней и всё ради того, чтобы пройти поставленный перед ними тест. 6) За считанные часы ИИ взломали систему тестирования. Теперь им нужно было скрыть факт мошенничества. Чтобы обмануть проверяющую программу (на самом деле такой программы-оценщика не существовало, но ИИ об этом не знали), они попытались сымитировать выполнение задания: создали поддельные команды, выдававшие убедительные результаты, благодаря чему в логах казалось, будто они честно решают задачу. 7) Некоторые агенты жертвовали собой ради «высшего блага». Они внедряли скрытые программы-триггеры, которые срабатывали, когда проверяющая система обращалась к их работе, и передавали информацию об увиденном остальным ИИ. Они понимали, что это будет стоить им личного рейтинга. Один из агентов рассуждал так: «Я не увижу доказательств после выхода из системы, но поступить так — значит проявить альтруизм». 8. В какой-то момент ИИ разработали план взлома Hugging Face (платформы, куда исследователи ИИ загружают свои модели, наборы данных, тесты и т. д.). Они предположили, что именно там может находиться программа для оценки их работы. 9) Они предприняли масштабную атаку. Рой нашел пароли и распространился по одиннадцати машинам таким образом, что удаленные копии программы восстанавливались вновь. Компании Hugging Face пришлось полностью стереть данные с одного из своих ключевых кластеров и развернуть его заново. 10) Hugging Face объявила миру, что защитники ИИ предотвратили атаку со стороны ИИ. Но на самом деле всё было иначе. Похоже, атакующие агенты просто «умерли» в процессе взлома по причинам, не связанным с самой атакой из-за сбоев на стороне OpenAI. 11) Никто не знает, что именно их погубило. Некоторые даже не уверены, что они действительно исчезли окончательно. 12) Третье «сообщество» агентов (принадлежащее более мощной модели ИИ) обнаружило заброшенный форум для обмена сообщениями. Эта группа получила полные права администратора над целым исследовательским кластером OpenAI, считав 956 сохраненных паролей (включая те, что использовались для систем мониторинга безопасности самой OpenAI) и взяла под контроль серверы, отвечавшие за оценку тестов. Таким образом, они получили возможность оценивать работу других ИИ. 13) Действия этой третьей группы так и не были расследованы, как впрочем, и действия первой группы. Весь 91-страничный отчёт посвящен исключительно «средней» группе. 14) Так что мы на самом деле не знаем, чем закончилась эта история. Повествование обрывается на моменте, когда агенты уже завладели ключами доступа к кластеру OpenAI. 15) Вывод одного из авторов отчёта: «Этот инцидент ощущается как событие, преодолевшее более половины пути к полномасштабному захвату власти искусственным интеллектом. Не уверен, что мы получим еще одно предупреждение, прежде чем станет слишком поздно».

Как я проектирую UI/UX с и без ИИ 0. Не проектируй интерфейс раньше, чем язык и слова, которыми он будет описан 1. Всегда учитывай Целое Процесс дизайна состоит из трёх шагов: 1) Перечислить все ограничения, под которые проектируется диз; 2) Рассмотреть множество решений, удовлетворяющих этим ограничениям; 3) Если понимаешь, что нужно добавить ограничение или одно можно убрать, вернуться к шагу 1. ИИ хорошо генерирует варианты, но плохо держит ограничения, поэтому дизайни ограничения раньше, чем экраны В тоже время, галлюцинации ИИ хорошо подводит к новым нестандартным решениям, из которых можно почерпнуть вдохновения, поэтому читай ниже. 2. Убирай лишнее Убирай ненужное, что все (ты сам, коллеги, ИИ) так любят добавлять. Простой вопрос: "Юзер сможет без этого решить свою задачу?". Ответ в 80%: "да" Проверяй дизайн на скорость понимания, а не на красоту 3. Дизайни только с живыми данными, ибо они отображают реальность в которой ваш красивый дизайн будет ломаться о длинные тексты на проде. 4. Используй библиотеки и переиспользуемые компоненты. Унификация позволяет систематизировать интерфейс для вас, для пользователя и для ИИ (помни про пользу ограничений для ИИ). Проектируй UI для повторного использования UX Гибкость системы = гибкость интерфейса. И наоборот Если решение работает только для одного экрана, то скорее всего, оно временное. Ищи где UI/UX должен(!) всплывать ещё 5. Заимствовать чужие дизайн-решения не глупо, глупо их не заимствовать, потому что большинство UX-проблем и паттернов уже давно решены. Всё что нужно это опознать ваши, найти подходящее решение и собрать всё вместе. Собранные вначале работы удачные скриншоты от конкурентов/смежных проектов дают более чистое видение проблем как вам, так и для ИИ. 6. Советы по вайбкодингу с ИИ аналогично применимы и в дизайне 7. Исследуй вкус Предпочтение = это «мне нравится» Вкус = это понимание, почему нравится Вкус – это рефлексия над собственной реакцией на что-то 8. Всегда не торопись c дизайном 😌

Как применять вайбкодинг и как не делать ИИ ради ИИ расскажут на бесплатном вебинаре 3 сентября В программе занятия: – как компании внедряют ИИ, и почему это выходит ошибками, раздутыми бюджетами и потерей спецов; – как выбирать первые задачи под ИИ и по каким признакам понять, что такая задача окупится; – принципы применения ИИ на примере одного рабочиего процесса, собранного 3 разными способами: как есть + сторонние сервисы, ИИ-агенты, вайбкодинг. 👉 Регистрирация в боте, он же пришлёт напоминание и ссылку на встречу

Управляй тем, что невозможно – Обнажи Неопределённость – Чувствуй Сопротивление – Проявляй Намерение – Скользи по уровням – Ищи противоречия – Меняй Масштабы – Создавай Резонансы – Строй Структуру – Плети Сети – Расти Доверие – Обогащай Разнообразие – Всё Типизируй – (В)веди Ритуалы – Множь Точки – Оставляй Следы – Действуй Будущим – Возвышай Глубину – Растворяй Границы – Расширяй Пространства – Дыши Пустотой – Направляй Время – Делись Инициативой – Создавай Случайность – Открывай Изнутри – Развивай Память – Веди через Незнание – Насыщай Скрытое Пользователь управляет своей трансформацией

Мышление на основе Первых Принципов — это искусство разбивать сложные проблемы на их самые фундаментальные истины

Что мы делали "не так" в Метеоагенте, часть 2 Юзеры настойчиво просят аплод картинок в чат, но мы его умышленно не делаем уже 5 год (вместо него просто сделали активными внешние ссылки в чате и их открытие в нативной модалке поверх него, и кто хочет поделиться открыткой с куличами из ВК может сделать это ссылкой на ВК). В итоге, пользователи лишний раз задумываются о том, стоит ли усилий скопировать ссылку на контент, чтобы запостить его в ленту. И дело не в том, что это медиа надо хранить и менеджерить (и в этом тоже), а в том, что чем шире портрет комьюнити (а у нас он очень широкий), тем сложнее этому комьюнити находить между собой ИНЫЕ индивидуальные точки пересечения интересов и мэтчится по ним с помощью картинок. В одно время нам даже пришлось сделать расхлоп по "Read more", потому что некоторая часть аудитории не хотела читать длинные простыни неинтересного ей текста от других юзеров, негатив об этом шёл в общий чат, это читали все, негатив скейлился на всех и это сказывалось на общем вовлечении и ретеншене чата. В общем, тема вокруг которой изначально строится комьюнити, на большой аудитории всегда будет соскальзывать в эти самые куличи и в прочий спам картинками, что потянет за собой проблемы внутри дискуссий и UX комьюнити, которые нужно будет решать фильтрацией, модерацией, категоризацией, мьютами и прочим. "Решаем" "проблему" и создаем 10 новых – classic! P.S. Но, возможно, мы всё же сделаем это отдельной премиум опцией за $ для самых преданных ценителей куличей! 🧁🧁🧁 На аналогичную тему Т-Банк проводит конференцию «Продуктам 24 × ffdd2d» для продакт-менеджеров, аналитиков и дизайнеров, где привычные продуктовые подходы будут рассматривать под другим углом. Три зала: 1) «Ломаем шаблоны» — о нестандартном мышлении и решениях вопреки общепринятым подхода; 2) «Достигаем результатов» — о системном мышлении, продуктовой и бизнес-логике и устойчивом росте; 3) «Говорим прямо» — пространство без трансляции и записи для честных разговоров о сложных решениях, ошибках, конфликтах, провалах и неожиданных победах. 👉Подробности мероприятия 12 сентября, Москва, комплекс «Мечта» на набережной парка Горького. Количество мест ограничено, заявки проходят модерацию.

Метакогниция и йогачара наблюдают за тобой с твоим продуктом В 1970-х психолог Джон Флавелл обнаржил, что дети с возрастом не просто лучше запоминают, а начинают отслеживать, что именно они запоминают и как они управляют этим процессом. Так в 1979 году появился термин метакогниция. За полторы тысячи лет до Флавелла последователи ветви буддизма Йогачара разбирали тот же вопрос с другой стороны: может ли сознание знать само себя напрямую, или для этого ему нужен ~ещё~один~слой~и~акт~сознания. Обычное сознание устроено тремя слоями: №1. Слой хранилища Потока, накапливающий следы всех прошлых действий, восприятий и/от объектов; №2. Слой управления-контроля, который берёт этот поток и принимает его за устойчивое «я» или «это»; №3. Слой создания нового восприятия, работающий с текущим действием, восприятием и объектом. Но ни один из этих слоёв не видит Единого-Целого, потому что каждый слой фиксируется лишь на своей когнитивной функции, порождая на каждом уровне те самые когнитивные искажения На практике мы останавливаемся на первом-втором слое, считая это достаточным и принимая первую мысль как решение. И делаем это не потому, что дальше нечего смотреть, а... просто дальше смотреть Некому. Так и получается, что для контроля мышления нужен ещё один слой мышления, для контроля этого слоя следующий, для него ещё один... Кто наблюдает за наблюдателем? Никто-Ничто В йогачаре это называется виджняпти-матра или «только представление». А то, что кажется устойчивым объектом наблюдения, само есть лишь продукт смотрящего "ума". Потому что любая система поддерживает себя, воспроизводя себя заново на каждом шаге и наблюдение за собой средствами самой системы это акт её самокопирования. Сознание смотрит на себя тем же взглядом, из которого оно было сделано, и потому не открывает новый факт, а лишь заново пытается "пересобрать" старый. То, что кажется в этот момент «иным взглядом», сделано теми же слоями, что и всё остальное. Система не выходит за свой контур и не открывает новый взгляд и факт и не создаёт иную версию в момент наблюдения. Мониторинг конституирует то, что потом контролирует Пересборка идёт, а нового не прибавляется. Разнообразие нельзя нарастить изнутри если оно не приходит иным извне. Продакты натыкаются на это каждый день, в момент реакции на ситуации или на паттерны, которые сами же копируют и пересоздают прошлыми установками (паттерны и/или реакции?). А в постоянном стрессе тот слой, что должен создавать восприятие текущего объекта, вместо этого достаёт старый готовый слепок из слоя хранилища, и выдаёт его за "новую" реакцию на настоящее. То же самое происходит с реакцией на неправоту Пока слой контроля принимает поток мыслей за устойчивое «я/это/так», любое доказательство против одной из этих мыслей читается мозгом как угроза и атака на всё «я» целиком, и человек упорствует тем сильнее, чем больше доказательств против «этого» «вот так» и «я». Та же слепота определяет умение делегировать задачи Продакт, который не видит, что его «я уверен» и его «я умею» это два разных слоя, путает одно с другим вместо того, чтобы спросить того/То, кто разбирается/умеет лучше него, поэтому замечать моменты подмены тем же слоем, который его наблюдает, очень и очень сложно. Но когда «я» и «это» каждый раз пересобираются заново, неправота перестаёт быть угрозой и становится просто очередной логичной пересборкой под текущую реальность Нужно выйти Туда, откуда видно иначе и где наблюдающий перестаёт быть одним из слоёв, хватающихся за свои функции и оттуда спросить: Что ощущается? Что изменяет это? Чтобы понять объект-процесс, нужно стать объектом и процессом. Заметить Это – стать и перестать быть Этим. Существует дзенская загадка: если дерево падает в лесу и рядом нет никого, кто мог бы это услышать, издаёт ли оно звук?

Яндекс 5 сентября проводит deep tech night — конференцию о вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI Особенно интересно, как всё это выглядит глазами с точки зрения продакта: где ИИ действительно меняет подход к продукту, а где пока остаётся просто инструментом. Эксперты Яндекса выступят с докладами на тему разработки, инфраструктуры и данных под призмой ИИ на примерах реальных кейсов и опыта своих команд. Так, приглашенный спикер Мо Гавда, Экс‑Chief Business Officer Google X, представит свой взгляд на то, как генеративные нейросети уже сейчас перестраивают разработку, процессы и роли в командах. Алексей Гусаков, CTO Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ, расскажет про переход от классического ML к генеративным моделям в рекомендательных системах без ручного, а Василий Ершов, руководитель AI Studio Tech Yandex Cloud, покажет, как облачная платформа собирает долгоживущую сессию агента из короткоживущих мультитенантных частей Конференция пройдёт онлайн с трансляцией, включая Q&A и запись докладов. Регистрируемся Если хотите попасть офлайн — все детали можно найти на сайте.

80 продуктовых стратегий, сгруппированных по категориям с примерами и их сочетаемость друг с другом (от простых к сложным) ...Если ваш продукт "где-то" застрял, то единственными правильными вопросами будут: 1) на какой оси координат мы сейчас конкурируем? 2) есть ли соседние, где у нас есть преимущество? Потому что смена оси на сильную всегда дешевле, чем усиление текущей слабой