Обновить

Как размер организации влияет на стиль выполнения задач продактом? Посмотрим на примере.

Задача - продуктовое исследование.

Маленький стартап. Сам подбираешь способ исследования, по неполным событиям подбираешь респондентов, делаешь анкеты и составляешь вопросы и потом делаешь выводы. Каждый элемент исследования сделан не идеально, зато быстро. Но не факт, что все 100% корректно.

Растущий стартап. Здесь рядом профессионалы, которые помогут с конкретными частями исследования. Полного набора ролей еще нет, но это с лихвой перекрывается общей заряженностью на результат. Какая-то комбинация из продакта, маркетолога, аналитика и дизайнера закроет все задачи в рамках исследования, пусть местами снова не идеально. Выделенный исследователь - непозволительная роскошь. И всех нужных событий все еще нет.

Выросший стартап. На этой стадии уже есть все нужные роли. Процессы и подходы начинают стандартизировать, но все еще много бардака. Уже нельзя взять и сделать, нужно с кем-то согласовать, но как - никто не знает. Старый инструмент для анкет или рассылок использовать уже нельзя, а новый еще не внедрили. И почему-то все еще нет всех нужных событий.

Зрелая организация. Все по-взрослому. Стандарты, инструменты, отделы исследований, коммуникаций. Внутри каждого отдела еще куча команд со своей специализацией. Есть даже такие роли, о необходимости которых ты не догадывался еще вчера. Все делегируется, но все медленно. А всех нужных событий все нет и не будет.

Телеграм канал Чуть больше продакта

Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации