Про AI тулы для предпринимателей и ПМ-ов - part 1 ⚙️

Последние недели были очень плотные, и сейчас, как немцы говорят, «Эндшпурт» (то есть «финишный рывок») перед рождественскими каникулами и моим первым полноценным отпуском за год.

Но до этого хочу поделиться первой частью списка полезных AI tools для продакт-менеджеров и предпринимателей. Сегодня строить первые прототипы продукта, работать над дизайном, а также ускорять индивидуальные процессы легче, чем когда-либо. И в этом большая заслуга ИИ, который для вас может кодить, деплоить, писать критичные доки и брать на себя функции дизайнера. Посмотрим, что у нас тут в сундучке:

⚡️Replit
Это платформа для прототипирования и разработки продуктов, которая позволяет быстро создавать и тестировать идеи через текст/промпт – даже с вашего телефона! Пример: „Я хочу создать финансового чат-бота, которому можно задавать вопросы о конкретных акциях и получать ответы на основе финансовых данных. Я хочу, чтобы ответы содержали графики с информацией, такой как цена акций и другие ключевые данные. Используйте данные из Yahoo Finance.“

Компания Replit была основана в 2009 году иорданским американцем Амджадом Масадом в Калифорнии, который начал стартап со студенческого проекта. В апреле 2023 года компания оценивалась в $1,16 миллиарда, и у неё было более 22 миллионов пользователей.

Я пробовала разные подходы, и у платформы были значительные трудности с выполнением более сложных запросов с технической точки зрения. Что радует – при этом юзеру всегда предлагались альтернативы, например, более простая архитектура или ограничение фичей. Есть «free tier», но для более сложных продуктов вам быстро понадобится «Replit Core» за $25 в месяц.

В целом, это супер платформа для маленьких проектов и прототипов. Для более масштабных проектов Replit не подходит – слишком много ограничений ресурсов (CPU, память и storage), недостаточно гибкости/контроля в деталях и дорогой deployment. Если вам требуется 24/7 deployment, особенно рекомендую внимательно просчитать вашы затраты – и вы всё поймёте!

⚡️ ChatPRD
Тул на хайпе, но я честно говоря не считаю этот хайп обоснованным. ChatPRD особенно для продакт менеджеров и пишет для вас PRD. В PRD или «product requirement document» чётко формируются идея и требования к продукту («что?» и «почему?»), чтобы обеспечить согласованность всей команды и стейкхолдеров. ChatPRD помогает не только создавать этот документ, но и позволяет коллаборацию, а ещё помогает развивать продакт-роудмап и даёт фидбэк по продакт-идее. Всё это ChatPRD делает для вас по стоимости от $8 в месяц.

Тут у вас теперь должен возникнуть вопрос: а зачем платить ещё за один продукт, если уже оплачивается, допустим, ChatGPT Premium – чем они вообще отличаются и стоит ли оно этого? Если вы уже платите за премиум-версию LLM, то, по моему мнению, нет. ChatPRD – это чисто wrapper вокруг OpenAI APIs, и преимущества или дополнительные фичи для меня тут не оправдывают дополнительную оплату.

Если у вашей фирмы есть определённые PRD-темплейты и компания готова оплатить лицензию, то, конечно, почему бы не пользоваться. Но для меня cost-value ratio ChatPRD под вопросом, и вы точно сможете справиться без этого тула.

Если вам интересно ознакомиться немного ближе как эти тулы работают, я прикрепила вам короткие видосы.

Хочу ещё подчеркнуть, что тулы не панацея и людей не заменяют полностью, а ускоряют процессы и эффективность труда. Это может быть релевантно, например, для стартапов, особенно на ранних стадиях, когда бюджет не позволяет нанимать, либо просто пока не нужен полноценный специалист. Я поддерживаю эффективность, и эти тулы в состоянии ускорить процессы, особенно если вы в них разбираетесь.

Stay tuned for the next part. Также поделитесь, что вы пробовали, чем вы пользуетесь и что, по вашему мнению, пока недотягивает до ваших ожиданий.

#aipm #aitools
@ainastia

Про нетерпеливость 🔥

Во многих компаниях руководство резко загорелось продвигать AI с момента запуска ChatGPT и стало требовать как можно быстрее создавать AI-продукты. Желательно ещё вчера, ведь «все делают GenAI, и мы тоже хотим!» Однако тушить такой энтузиазм особенно сложно, когда приходится объяснять, что, увы, всё не так уж просто. И что, к сожалению, попытки перескочить важные этапы на пути к цели ни к чему хорошему не приведут.

Я уже писала в одном из предыдущих постов, что процесс внедрения AI в любой компании должен начинаться с оценки data/AI maturity. Это уровень прогресса компании в использовании данных, развитии соответствующих юзкейсов и их интеграции в процессы организации. Каждой компании нужно индивидуально решать, до какого уровня стоит развиваться. Нет универсального решения, подходящего для всех!

После того как вы поняли, на каком уровне зрелости находится ваша компания и до какого уровня стоит развиваться, следующий шаг — работа над data architecture. Архитектура данных должна отражать текущие и будущие потребности, которые позволят реализовать юзкейсы и вписаться в долгосрочную стратегию компании. Здесь для начала нужно понять сам бизнес и его потребности для развития. Затем эти требования необходимо отобразить в технические requirements. Это включает, например, методы сбора, хранения и обработки данных, а также аспекты безопасности. Как всегда, нет единственного правильного решения — придется взвешивать cost-benefit каждой компоненты и функциональности. Например, вы хотите real-time везде? А реально везде оно вам нужно смотря на то что это обойдется вам дороже? Ценность для бизнеса оправдывает цену?

❗️При решениях, не впадайте в shiny-objects-syndrome. Это когда чисто смотришь только на самые хайповые технологии - ведь круто же и state-of-the-art! С высокой вероятностью вы примете слишком дорогие решения, которые не соответствуют ценности для компании, а в data community хайп уже сменился на что-то другое. Никогда не ведитесь на хайп!

Все хотят AI, но компании часто слишком рано ныряют в этот пруд. Прежде чем вкладывать огромные ресурсы в AI, необходимо заложить надёжный фундамент. Это включает и не самые «sexy» темы, как data governance: обеспечение качественных данных, плавную интеграцию различных источников и понимание, какие данные где вообще находятся. Многие компании столкнулись с неудачами, начав проекты без этой основы.

Ещё на практике часто слишком рано нанимают Data Scientists для создания модных AI-решений. При этом данные разбросаны по всей инфраструктуре, нет стандартов, и их работа сводится к data engineering, используя большое количество «изоленты», чтобы хоть как-то реализовать юзкейсы на старых системах. В итоге ни ROI от юзкейса не оправдывает ожиданий, ни Data Scientist не удовлетворён своей работой.

▶️ Итог: попытка перескочить все этапы и якобы ускорить процесс создания AI-продуктов обеспечит вам прямое попадание в список провальных проектов с данными. Не ведитесь на этот путь. Всем успехов!

#datapm #aitransformation
@ainastia

Я завершила свой сезон конференций на этот год. Чуть больше недели назад я была на Product Management Festival в Цюрихе. Уже второй раз подряд посещаю эту конференцию — и не только потому, что мне до неё всего пару минут пешком (ну роскошь же?!).

На самом деле это одна из моих любимых конференций, так как здесь отличный микс технологий и продакт-менеджмента, а также топовые эксперты на уровне лидов, VP и C-level из FAANG и других компаний. Особенно радует, что всё больше фаундеров приезжают и выступают.

Что я для себя вынесла и с кем успела пообщаться? Конечно, многое, но хочу поделиться несколькими мыслями.
Я посетила панельную дискуссию, которую модерировал VP продакта LinkedIn, Jonathan Rochelle, а среди участников был, например, директор по продакт-менеджменту WhatsApp (честно говоря, это точно не мой любимый продукт, но сейчас не об этом). Тема дискуссии — какое влияние AI окажет на продакт- и инженерные организации внутри компаний.

Ребята обсуждали, что по мере использования огромного количества GenAI-тулов граница между ролями продакта и дизайнера становится всё более размытой. В какой-то момент участники попросили зал похлопать:

▶️ Кто считает, что дизайнеры захватят продакт? (Громкие аплодисменты.)
▶️ Кто думает, что продакты захватят дизайн? (Уже тише.)
▶️ А кто считает, что инженеры захватят продакт? Тут в том числе я похлопала! 😁

Кстати, директор WhatsApp поддержал последний взгляд и сказал, что это вообще его любимая ситуация. В целом, как всегда в сфере данных, правильно сказать: “It depends”. Большинство инженеров не интересуются бизнес-темами или не разбираются в них. Однако в сфере Data/AI-продакта, а также на позициях CPO, CTO и других, в идеале нужны люди, которые говорят как на техническом, так и на бизнес-языке.

Приведу пример от Скотт Мензис, CTO Santander. Santander — это европейский банк с главным офисом в Мадриде. Скотт рассказал, что, начиная оценивать технологическую организацию на позиции руководителя, он всегда начинает с анализа количества коммитов, качества кода, тестов и документации. Это отличный пример уникального сочетания технической и бизнес-экспертизы. Без этого приходится полностью полагаться на мнение инженеров внутри компании. А во многих legacy-компаниях вы услышите противоположные утверждения, что определённые подходы “у них не работают”, и встретите частичное сопротивление новым идеям. Здесь нужен человек, который способен видеть сквозь такой туман.

Ещё я пообщалась с Томасом Грешем, CTO & CIO Axpo, главной энергокомпании Швейцарии. Томас успешно модернизировал фирму, и после его доклада я спросила, что он думает о CTO без технического бэкграунда. Учитывая, что сам он физик, окончивший ETH Zurich, у него, конечно, может быть предвзятость. Но он отметил, что крайне редко видел успешные примеры. Такое возможно только при условии, что у CTO есть сильная команда инженеров, к мнению которой он действительно прислушивается.

В следующем году снова планирую посещать конференции и опять сама выступать. А на какие тех- или продакт-конференции вы собираетесь в следующим году в Европе, США или ОАЭ? Очень интересно узнать!

#conference #саморазвитие
@ainastia

О нетворкиге и как Я советуюсь с другими экспертами.

Не важно, какой вы эксперт и какой у вас опыт – всегда будут ситуации, с которыми вы сталкиваетесь впервые, когда вы не уверены, какой именно шаг правильный, и нуждаетесь в совете в критические моменты. Раньше это было совсем непросто – нужно было либо иметь прямой доступ к лидерам в своей компании, либо иметь ментора с релевантным опытом, либо активно заниматься нетворкингом, например, на LinkedIn, чтобы, если повезет, эксперт согласился встретиться на виртуальный кофе и обсудить ваш запрос. Чем круче эксперт, тем сложнее конечно заманить на кофе. Как хорошо что эксперты открыли для себя side hustle – давать людям возможность бронировать 1:1 созвоны (конечно – за деньги, да).

Я не раз пользовалась таким способом. Например, через платформу Intro, я общалась уже 3 раза по часу с Sol Rashidi, автором киниги „Your AI survival guide“. (Уже писала про эту книгу тут.) Созвоны я структурировала так, что первые 30 минут обсуждала конкретный проект, а во второй половине часа получала советы по карьерному росту в целом. С Vin Vashishta я также общалась час по вопросам стратегии личного бренда как специалиста в области Data/AI. Вин написал интересную книгу «From Data to Profit» и, как и я, прошел путь от инженера в сфере данных и AI до консультанта, помогающего компаниям внедрять ИИ с выгодой. Еще я общалась с Ben Rogojan, также известным как Seattle Data Guy. (Если вам интересен контент по Data Architecture & Engineering или вы хотите перейти в Data/AI консалтинг – у него отличный контент!) В конце каждого первого созвона я, конечно, предлагаю законнектиться на LinkedIn – и еще никто не отказывал.

Дорого ли это? Точно не дешево. Час с Vin Vashishta например стоил $700 и бронировала я созвон напрямую через его сайт. На платформе Intro вы можете найти всяких экспертов и увидите, что стоимости сильно могут отличаться – у кого-то $150 за пол часа, а Justin Welsh, который на LinkedIn лидирует с постами про „соло-предпринимательство“, с вас лишь ~1.5 тысячи баксов потребует – за 30 минут! 😅 Преимущество Intro: там реально мощные и опытные эксперты – партнеры из a16z (Andreeson Horrowitz, венчунрный фонд, который распределяется $ 42 миллиардов), продакт эксперты разных компаний как FAANG, Tik-Tok и тд, и крутые предприниматели с очень успешными экситами. Ваша задача – взвесить стоимость и ценность для себя и, возможно, найти другого подходящего эксперта. Я точно могу порекомендовать этот способ черпать знания и опыт мировых экспертов, а также быстрее познакомиться и законнектиться с ними – особенно, если вы предприниматель!

#саморазвитие
@ainastia