К сожалению, возвраты бывают и будут, но часть из них можно предотвратить, если заранее не продавать человеку идеальную картинку, а честно показывать реальность жизни с животным.
Да, к сожалению, это проблема не только приютов. Животных возвращают и из питомников, и просто выбрасывают даже если это дорогая порода. Это как раз показывает, что дело не только в цене животного или его происхождении, а в отношении человека к ответственности.
Иногда человек действительно воспринимает питомца как красивую «игрушку»: захотел - взял, надоело или стало сложно - вернул, отдал, выбросил. Но животное не аксессуар и не временное развлечение. У него есть характер, болезни, стресс, период адаптации, привычки и потребности. Поэтому нам кажется важным работать не только с приютами, но и с самой культурой принятия животного в семью. Перед тем как взять питомца, человек должен честно понять: он готов не только к милым моментам, но и к расходам, лечению, шерсти, испорченным вещам, адаптации и изменениям в своем быту.
Полностью убрать возвраты, наверное, невозможно. Животное - это не вещь, и заранее нельзя на 100% предсказать, как сложится жизнь в новой семье. Но наша команда не согласна с тем, что животных нужно пристраивать через давление на эмоции и «быструю передачу, пока человек не передумал». Наоборот, именно из-за таких решений потом часто и случаются возвраты: человек увидел милую фотографию, прочитал историю и пожалел животное, взял его домой, а потом столкнулся с лотком, адаптацией, лечением, расходами на содержание, шерстью, испорченными вещами - и понял, что был не готов. В этом случае животное может снова оказаться на улице или же с ним могут жестоко обращаться. В лучшем случае его вернут в приют, но и то станет огромным стрессом для животного.
Наша идея в обратном: не уговорить человека взять питомца любой ценой, а помочь ему заранее честно оценить свои силы. Если человек понимает, что животному может понадобиться время, лечение, терпение и внимание, шансов на успешное пристройство больше. Эмоции в этом процессе всё равно важны. Без них человек редко решается взять животное из приюта. Но эмоция должна идти вместе с честной информацией, а не вместо неё. Поэтому для нас хороший результат, это когда животное попало в семью, где его реально готовы принять, а не вернуть через пару недель-месяц.
Спортивное программирование как и CTF, иные олимпиады - это возможности научиться быстро и качественно создавать решения, которые работают. Если вместо собственных мозгов всегда пользоваться LLM, то велик риск, что когда он ошибется, а он обязательно когда-то ошибется, то не будет никакого понимания как это исправить и почему это произошло.
Спасибо за развернутый комментарий! Перечисленные ЯП неожиданно напомнили, как в школе мы сначала решали задачи на псевдокоде в тетрадях, и только потом переходили к компьютеру, которых было всего несколько и те медленные. Возможно именно этот вынужденный этап учил думать от задачи. Сейчас такой подход почти не используется, и, возможно, в этом есть большая проблема.
В таком случае конкретизирую. Может показаться, что «сначала строим продакшен, потом читаем теорию», но речь скорее о порядке приоритетов: сначала понимать класс задач и ограничения, а уже потом подбирать инструментарий, иначе действительно велик риск влюбиться в первый попавшийся молоток и начать видеть вокруг только гвозди. Мне, например, после двух лет на питоне было очень тяжело начать писать на C++, потому что мозг не мог найти достаточно аргументов дабы отказаться от любимого молотка. А вот если бы я сразу понимала, почему питон в олимпиадном программировании не всегда самый лучший - думаю прогресс в С++ был бы значительно лучше, как и мои результаты на мероприятиях. Наш мозг постоянно пытается найти кратчайший путь к цели и иногда бывает трудно убедить его потратить чуть больше времени. Надеюсь, благодаря статье, меньшее количество людей повторит мои ошибки :)
Думаю важно в продукте оставлять возможность достучаться до вменяемого человека. Поскольку ИИ может и будет ошибаться. Если у пользователя есть возможность оперативно решить эту ошибку- он останется в сервисе/продукте/платформе. А вот если вы автоматизировали ботами тех.поддержку или отвечаете на запросы месяцами - пиши пропало, какой бы замечательный ИИ вы не использовали.
Важно найти баланс и не уйти в чрезмерную автоматизацию. Например, все мы помним акции с продуктами, вкус, которых придумала нейросеть? Это может быть интересно, но лишь до тех пор, пока компания несёт ответственность за этот сгенерированный продукт. Большинство получив негативные отзывы - убрали продукт с полок, объяснив "ограниченностью" серии и всё на этом.
Игнорирование пользователя как человека - прямой путь в утиль. Если конечный пользователь для вас всего лишь цифра, то скорее всего проект схлопнется или понесёт убытки.
Очень ценный комментарий, спасибо! Мы продолжаем проводить продуктовые исследования и изучать опыт других стран в этом вопросе.
Поскольку я сама забирала котиков из приюта и присутвовала при первых личных встречах потенциальных хозяев, то могу сказать, что первый наиболее важный признак - отсутствие вовлеченности в процесс.
Люди вроде хотят взять животное, приходят, но ничего для животного не готовы сделать, не слишком интересуются его привычками или здоровьем. Часто люди сначала слушают, соглашаются со всем, берут животное, а после пропадают. Самое грустное - обнаружить объявление на Авито с кошечкой, которую отдали менее месяца назад. Для животного возврат в приют или другой дом - огромный стресс. А когда люди сами отдают через Авито - отдают часто первому желающему. Очень надеюсь, что проект поможет увеличить количество счастливых семей с животным(и).
Предлагаю продолжить диалог в личных сообщениях :)
Знание языков программирования, математики и алгоритмов позволяет быть востребованным также в смежных областях (например, финансовый сектор). Думаю программист, как человек с аналитическим складом ума, нужен будет всегда и везде, просто в разных ролях.
Статья была написана как раз в поисках оптимума, рефлексируя почему ранее при более ограниченых ресурсах для обучения мы получали специалистов лучше чем сейчас. Очень надеюсь, что в будущем мы решим проблему того, что с одной стороны программировать на базовом уровне необходимо уметь каждому, это уже почти как чтение или письмо, а с другой стороны нам нужны специалисты способные разобраться в сложных архитектурах и чётко понимающие как что работает. Было бы неплохо составить единые планы обучения по уровням и направлениям (и регулярно их обновлять). Поскольку сейчас есть масса курсов, но в большинстве своём они оказываются бесполезны при переходе к реальным задачам.
Здравствуйте! Хотелось бы понимать, что Вы имеете в виду под "помощью ИИ", поскольку статья написана на основе моего личного опыта. Как мне кажется любая хорошая статья должна проходить отбор через "если Вам самим не интересно это читать, то зачем Вы это публикуете?". Конечно же, я искала материалы для того, чтобы статья имела какую-никакую глубину помимо моего опыта. И вот тут уж никуда не деться - браузеры используют ИИ, да и в целом общаясь с ИИ (а это мое направление обучения и мне важно много и часто с ними общаться) сам немного становишься похож на них по стилю письма. Мы перенимаем красивые обороты и некоторые термины. Со временем только сложнее будет отличить ИИ от человека без личной встречи (а возможно в дальнейшем и личная встреча не поможет), потому я разрабатываю решение, помогающее верификацировать человека и стремлюсь снизить риск для незащищенных (животные/дети). Можете почитать другие статьи в блоге)
Огромная проблема также состоит в том, что те, кто собеседуют разработчика на первых этапах чаще всего терминологию воспринимают как имена покемонов. Иногда даже имея хорошие навыки тяжело дойти до собеседования с командой, которой собственно требуется новый сотрудник. Однажды потратив более часа на рассказы о себе и вопросы о компании, в самом конце нашей первой встречи вдруг выяснилось, что у команды совершенно другое направление, а сама вакансия - одна на все команды (т.е. не отображает реально требуемые навыки для работы в определённой команде). Сие весьма печально и пока не понятно как с этим бороться. Жаль потраченного времени.
Здравствуйте! Как лучше всего реализовать данную механику маленькому стартапу? Где бы Вы рекомендовали считать? Поскольку Вами в статье замечено - люди приходят с разных площадок, то как не потратив огромное количество человекочасов или денег свести все данные и провести аналитику?
Доброго времени суток, Екатерина! Интересно, что выходит - суть антикризисного управления - наконец признать проблему и помимо этого начать что-то с ней делать. Можно ли сказать, что ключевым является вовлеченность и искренность руководителя? Как держать баланс между "мы одна большая семья" и "я поставил задачу, вы должны выполнить!1!1!!"? Какие рекомендации для руководителей Вы бы дали чтобы проект не пришлось "спасать"?
Интересный материал, но очень мало выводов. Что бы Вы рекомендовали тем, кто только думает начать вести блог/канал? Есть ли сводка по итогу 120 историй из канала? Возможно Вы проводили аналитику?
К сожалению, возвраты бывают и будут, но часть из них можно предотвратить, если заранее не продавать человеку идеальную картинку, а честно показывать реальность жизни с животным.
Да, к сожалению, это проблема не только приютов. Животных возвращают и из питомников, и просто выбрасывают даже если это дорогая порода. Это как раз показывает, что дело не только в цене животного или его происхождении, а в отношении человека к ответственности.
Иногда человек действительно воспринимает питомца как красивую «игрушку»: захотел - взял, надоело или стало сложно - вернул, отдал, выбросил. Но животное не аксессуар и не временное развлечение. У него есть характер, болезни, стресс, период адаптации, привычки и потребности. Поэтому нам кажется важным работать не только с приютами, но и с самой культурой принятия животного в семью. Перед тем как взять питомца, человек должен честно понять: он готов не только к милым моментам, но и к расходам, лечению, шерсти, испорченным вещам, адаптации и изменениям в своем быту.
Полностью убрать возвраты, наверное, невозможно. Животное - это не вещь, и заранее нельзя на 100% предсказать, как сложится жизнь в новой семье. Но наша команда не согласна с тем, что животных нужно пристраивать через давление на эмоции и «быструю передачу, пока человек не передумал». Наоборот, именно из-за таких решений потом часто и случаются возвраты: человек увидел милую фотографию, прочитал историю и пожалел животное, взял его домой, а потом столкнулся с лотком, адаптацией, лечением, расходами на содержание, шерстью, испорченными вещами - и понял, что был не готов. В этом случае животное может снова оказаться на улице или же с ним могут жестоко обращаться. В лучшем случае его вернут в приют, но и то станет огромным стрессом для животного.
Наша идея в обратном: не уговорить человека взять питомца любой ценой, а помочь ему заранее честно оценить свои силы. Если человек понимает, что животному может понадобиться время, лечение, терпение и внимание, шансов на успешное пристройство больше. Эмоции в этом процессе всё равно важны. Без них человек редко решается взять животное из приюта. Но эмоция должна идти вместе с честной информацией, а не вместо неё. Поэтому для нас хороший результат, это когда животное попало в семью, где его реально готовы принять, а не вернуть через пару недель-месяц.
Спортивное программирование как и CTF, иные олимпиады - это возможности научиться быстро и качественно создавать решения, которые работают. Если вместо собственных мозгов всегда пользоваться LLM, то велик риск, что когда он ошибется, а он обязательно когда-то ошибется, то не будет никакого понимания как это исправить и почему это произошло.
Спасибо за Ваш комментарий! Я учту это при составлении последующих материалов :)
Спасибо за развернутый комментарий!
Перечисленные ЯП неожиданно напомнили, как в школе мы сначала решали задачи на псевдокоде в тетрадях, и только потом переходили к компьютеру, которых было всего несколько и те медленные. Возможно именно этот вынужденный этап учил думать от задачи. Сейчас такой подход почти не используется, и, возможно, в этом есть большая проблема.
Если у Вас есть совет или предложение как сделать лучше - буду рада узнать :)
Возможно подскажите какой путь был у Вас?
В таком случае конкретизирую.
Может показаться, что «сначала строим продакшен, потом читаем теорию», но речь скорее о порядке приоритетов: сначала понимать класс задач и ограничения, а уже потом подбирать инструментарий, иначе действительно велик риск влюбиться в первый попавшийся молоток и начать видеть вокруг только гвозди.
Мне, например, после двух лет на питоне было очень тяжело начать писать на C++, потому что мозг не мог найти достаточно аргументов дабы отказаться от любимого молотка. А вот если бы я сразу понимала, почему питон в олимпиадном программировании не всегда самый лучший - думаю прогресс в С++ был бы значительно лучше, как и мои результаты на мероприятиях.
Наш мозг постоянно пытается найти кратчайший путь к цели и иногда бывает трудно убедить его потратить чуть больше времени. Надеюсь, благодаря статье, меньшее количество людей повторит мои ошибки :)
Вы правы! Проведём небольшой fine tuning на корпусе Даля и Лотмана!
Надеюсь мем в статье Вам понравился :)
Думаю важно в продукте оставлять возможность достучаться до вменяемого человека. Поскольку ИИ может и будет ошибаться. Если у пользователя есть возможность оперативно решить эту ошибку- он останется в сервисе/продукте/платформе. А вот если вы автоматизировали ботами тех.поддержку или отвечаете на запросы месяцами - пиши пропало, какой бы замечательный ИИ вы не использовали.
Важно найти баланс и не уйти в чрезмерную автоматизацию. Например, все мы помним акции с продуктами, вкус, которых придумала нейросеть? Это может быть интересно, но лишь до тех пор, пока компания несёт ответственность за этот сгенерированный продукт. Большинство получив негативные отзывы - убрали продукт с полок, объяснив "ограниченностью" серии и всё на этом.
Игнорирование пользователя как человека - прямой путь в утиль. Если конечный пользователь для вас всего лишь цифра, то скорее всего проект схлопнется или понесёт убытки.
Статьи для того и нужны чтобы нагружать их смыслом через буквы. А пока статья выглядит как сгенерированный за пару минут материал.
Вы перед публикацией читали текст? У Вас оформление от ИИ осталось...
Очень ценный комментарий, спасибо! Мы продолжаем проводить продуктовые исследования и изучать опыт других стран в этом вопросе.
Поскольку я сама забирала котиков из приюта и присутвовала при первых личных встречах потенциальных хозяев, то могу сказать, что первый наиболее важный признак - отсутствие вовлеченности в процесс.
Люди вроде хотят взять животное, приходят, но ничего для животного не готовы сделать, не слишком интересуются его привычками или здоровьем. Часто люди сначала слушают, соглашаются со всем, берут животное, а после пропадают. Самое грустное - обнаружить объявление на Авито с кошечкой, которую отдали менее месяца назад. Для животного возврат в приют или другой дом - огромный стресс. А когда люди сами отдают через Авито - отдают часто первому желающему. Очень надеюсь, что проект поможет увеличить количество счастливых семей с животным(и).
Предлагаю продолжить диалог в личных сообщениях :)
Все профессии нужны, все профессии важны)
Знание языков программирования, математики и алгоритмов позволяет быть востребованным также в смежных областях (например, финансовый сектор). Думаю программист, как человек с аналитическим складом ума, нужен будет всегда и везде, просто в разных ролях.
Статья была написана как раз в поисках оптимума, рефлексируя почему ранее при более ограниченых ресурсах для обучения мы получали специалистов лучше чем сейчас. Очень надеюсь, что в будущем мы решим проблему того, что с одной стороны программировать на базовом уровне необходимо уметь каждому, это уже почти как чтение или письмо, а с другой стороны нам нужны специалисты способные разобраться в сложных архитектурах и чётко понимающие как что работает. Было бы неплохо составить единые планы обучения по уровням и направлениям (и регулярно их обновлять). Поскольку сейчас есть масса курсов, но в большинстве своём они оказываются бесполезны при переходе к реальным задачам.
Здравствуйте! Хотелось бы понимать, что Вы имеете в виду под "помощью ИИ", поскольку статья написана на основе моего личного опыта. Как мне кажется любая хорошая статья должна проходить отбор через "если Вам самим не интересно это читать, то зачем Вы это публикуете?". Конечно же, я искала материалы для того, чтобы статья имела какую-никакую глубину помимо моего опыта. И вот тут уж никуда не деться - браузеры используют ИИ, да и в целом общаясь с ИИ (а это мое направление обучения и мне важно много и часто с ними общаться) сам немного становишься похож на них по стилю письма. Мы перенимаем красивые обороты и некоторые термины. Со временем только сложнее будет отличить ИИ от человека без личной встречи (а возможно в дальнейшем и личная встреча не поможет), потому я разрабатываю решение, помогающее верификацировать человека и стремлюсь снизить риск для незащищенных (животные/дети). Можете почитать другие статьи в блоге)
Огромная проблема также состоит в том, что те, кто собеседуют разработчика на первых этапах чаще всего терминологию воспринимают как имена покемонов. Иногда даже имея хорошие навыки тяжело дойти до собеседования с командой, которой собственно требуется новый сотрудник. Однажды потратив более часа на рассказы о себе и вопросы о компании, в самом конце нашей первой встречи вдруг выяснилось, что у команды совершенно другое направление, а сама вакансия - одна на все команды (т.е. не отображает реально требуемые навыки для работы в определённой команде). Сие весьма печально и пока не понятно как с этим бороться. Жаль потраченного времени.
Здравствуйте! Как лучше всего реализовать данную механику маленькому стартапу? Где бы Вы рекомендовали считать? Поскольку Вами в статье замечено - люди приходят с разных площадок, то как не потратив огромное количество человекочасов или денег свести все данные и провести аналитику?
Доброго времени суток, Екатерина! Интересно, что выходит - суть антикризисного управления - наконец признать проблему и помимо этого начать что-то с ней делать. Можно ли сказать, что ключевым является вовлеченность и искренность руководителя? Как держать баланс между "мы одна большая семья" и "я поставил задачу, вы должны выполнить!1!1!!"? Какие рекомендации для руководителей Вы бы дали чтобы проект не пришлось "спасать"?
Интересный материал, но очень мало выводов. Что бы Вы рекомендовали тем, кто только думает начать вести блог/канал? Есть ли сводка по итогу 120 историй из канала? Возможно Вы проводили аналитику?