Инструментов очень много и все их "пощупать" практисески невозможно усилиями одного человека. Очень надеюсь, что кто-то из знающих ребят поделится своим опытом использования ИИ-инструментов в комментариях
Я скорее про изменение фокуса в развитии навыков и про необходимость постоянного анализа того, какие части своей работы можно автоматизировать с помощью ИИ, и их автоматизацию.
Использовал ИИ для редактирования и исправления орфографии/пунктцации, т.к. существенно ускоряет дело. Вероятно, когда появились первые типографии, то тоже были возмущения, что рукопись напечатана, а не написана гусиным пером ;)
Кстати, ты предположил это по внешним признакам или можешь порекомендовать достоверные инструменты детектирования?
Спасибо за внимание к статье. В дальнейшем буду делать либо примеры ярче, либо подводку логичнее.
Основную мысль донести удалось: метрики - это всего лишь инструмент. Важно фокусироваться на том, как сделать продукт максимально ценным. Сначала смотрим на актуальные цели, а уже под них выстраиваем систему метрик, а не "ну, мы растим DAU и конверсию 🗿" или, совсем абсурдное, "растим сложную метрику, которая была заложена в трекшн при запуске продукта предыдущим менеджером, но уже даже команда продукта не помнит, почему был такой выбор".
А если бы в Netflix продолжали растить аудиторию арендующих DVD, а в AWS сосредотачивались на метриках внутреннего продукта, игнорируя новые возможности? Кажется очевидным, что так делать нельзя. Но на практике часто вижу, как менеджеры растят метрики по инерции: они закреплены в годовых целях продактов и руководства, всем привычны, пока планы выполняются, все довольны, а упущенные возможности остаются за скобками.
🤣 да, создатели могли бы и менее очевидный пример привести
Спасибо! Странно, что кто-то заминусил этот комментарий, когда ты просто оставил положительный отзыв
Инструментов очень много и все их "пощупать" практисески невозможно усилиями одного человека. Очень надеюсь, что кто-то из знающих ребят поделится своим опытом использования ИИ-инструментов в комментариях
Да, ключевое слово "не обойтись пока что". Технология стремительно развивается, и ИИ выдаёт результаты всё лучше и лучше
Забавно, а это каким инструментом делалось?
Думаю, многое ещё и от качества самой встречи зависит: если её никто не фасилитирует, то никакой ИИ не поможет
Добрый день! Написал об этом в новой статье https://habr.com/ru/articles/871172/
Я скорее про изменение фокуса в развитии навыков и про необходимость постоянного анализа того, какие части своей работы можно автоматизировать с помощью ИИ, и их автоматизацию.
Использовал ИИ для редактирования и исправления орфографии/пунктцации, т.к. существенно ускоряет дело.
Вероятно, когда появились первые типографии, то тоже были возмущения, что рукопись напечатана, а не написана гусиным пером ;)
Кстати, ты предположил это по внешним признакам или можешь порекомендовать достоверные инструменты детектирования?
Спасибо за внимание к статье. В дальнейшем буду делать либо примеры ярче, либо подводку логичнее.
Основную мысль донести удалось: метрики - это всего лишь инструмент. Важно фокусироваться на том, как сделать продукт максимально ценным. Сначала смотрим на актуальные цели, а уже под них выстраиваем систему метрик, а не "ну, мы растим DAU и конверсию 🗿" или, совсем абсурдное, "растим сложную метрику, которая была заложена в трекшн при запуске продукта предыдущим менеджером, но уже даже команда продукта не помнит, почему был такой выбор".
А если бы в Netflix продолжали растить аудиторию арендующих DVD, а в AWS сосредотачивались на метриках внутреннего продукта, игнорируя новые возможности? Кажется очевидным, что так делать нельзя. Но на практике часто вижу, как менеджеры растят метрики по инерции: они закреплены в годовых целях продактов и руководства, всем привычны, пока планы выполняются, все довольны, а упущенные возможности остаются за скобками.