Последние полгода много общаюсь с разработчиками — в основном no-code / low-code. И не только с теми классными ребятами, которые сейчас заканчивают работу над нашей платформой для акселераторов, но и с другими :)

И очень ярко бросается в глаза, как сильно разработчикам не хватает бизнес-аналитика. Такого волшебного человека, который умеет:

🔸 Пробрифовать клиента и разобраться в нюансах его существующего бизнеса или идеи стартапа
🔸 Четко сформулировать бизнес-задачу, которую можно и нужно решать с помощью разработки приложения / софта
🔸 Понять, от чего можно отказаться и на чем сэкономить без потери качества
🔸 На языке, понятном разработчикам, объяснить им бизнес-задачу клиента
🔸 И проконтролировать подготовку технического задания, чтобы оно соответствовало бизнес-задаче в рамках приемлемого бюджета.

Такие волшебные люди вырастают иногда из разработчиков, иногда из продактов или проджектов, а иногда — из заказчиков, которые обжигались и теряли время/деньги на неправильном выборе подрядчика или на плохо сформулированном ТЗ. Вроде нас :))

Недавно мы на 2/3 перетряхнули свой бэклог по разработке платформы для акселей и отгрузили его разработчикам в таком виде, чтобы у них не осталось вопросов. И мы получили от них WOW и полетели как на ракете 🚀

Релизим платформу в плановый срок, уже на следующей неделе 😊

Как я раньше рисовал экономику на салфетке и исследовал конкурентов

1⃣ Шел в similarweb или semrush.
2⃣ Обращал внимание на пропорцию и количество посещений платного трафика и органики (смотрел на срезы помесячно, на динамику, на конкурентов — обычно месяц к месяцу цифры по посещениям в динамике похожи).
3⃣ Выстраивал модель воронки (своя, конкурентная или AAARRR).
4⃣ Дельты конверсии на каждом этапе собирал по индустриям/моделям.
5⃣ Искал инфу по привлеченным деньгам в паблике (новости, порталы vc с инфой по сделкам), в зависимости от индустрии и раунда процент на маркетинг от 10 до 50%). В среднем рейзят на 1 год (тоже зависит от раунда).
6⃣ Прикидывал месячный бюджет к количеству переходов по каналам. Изучал таргеты CAC по аналогичным моделям в других индустриях.

Собранную модель в табличке и цифры шел валидировать через консультацию с экспертом.

Вишенка на торте :)

Рассказал про свой опыт использования ChatGPT в подкасте "Фишечки".

Выделение сегментов целевой аудитории, создание скриптов интервью и их анализ, формирование продуктового бэклога, проектирование MVP.

https://music.yandex.ru/album/21038084/track/112932526

#мероприятия

Приглашаем на воркшоп в рамках хакатона магистратуры "Науки о данных" МФТИ!
Мероприятие открыто для участников по регистрации.

Разработаем веб приложение за 1 час вместе с ChatGPT
1. В реальном времени сделаем одностраничное приложение (идея - микропродукт - архитектура - код - сборка и отладка - публикация на сервере).
2. Создадим базовый веб интерфейс для работы с БД, используя Gradio.

Мероприятие ведет Евгений Болотин
- партнер по технологиям 2Т.band
- Ex-VP по технологиям Keemoji (USA, GB, EU)
- кофаундер студии разработки (57 проектов)
- предприниматель, сотрудничал с Яндекс, Сбер, VK, Dors, НПО.Наука

📅 Дата: 18:30 (Мск) 18.04.2023
🕒 Длительность: 90 минут
📍 Место проведения: Онлайн, Zoom
💻 Регистрация: https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZMrdOmuqjwvHdPg8tN1fnqkDbK-HTE6t6dy


P.S. Вот так разворачивается история использования чата для написания кода и ИТ разработки. Не замена человеку, а помощь :)

Во вторник, 18 апреля, мы разработали веб приложение за 1 час в прямом эфире :)
Воркшоп проходил в рамках хакатона магистратуры "Науки о данных" МФТИ!

Не стали сильно акцентироваться на продуктовых запросах (отмечу, что даже версия 3.5 с ними справляется просто великолепно). Разрабатывали чат для владельцев собак :) Специально взяли такой кейс, чтобы показать как собирается простой интерфейс, как обрабатываются запросы через socket.io, как возникают ошибки, и что делать, чтобы ChatGPT находил и исправлял их.

Собранное приложение разместили на внешнем сервере — прямо во время эфира можно было зайти и переписываться в только что созданном чате :) Магия!

И да, каламбур — чат помогал разрабатывать чат! :))

Запись: https://youtu.be/mxmejxysP9Y

22 и 23 апреля вместе с Академией трекеров провели 2х дневный практикум по ChatGPT и AI сервисам

7 часов практики и пользы от меня и Евгения Болотина :)
NPS от почти 200 участников — 91%
Было немного волнительно, т.к. делали вживую и на результат сильно зависел от "настроения" ИИ сервисов :) Наш фреймворк показал воспроизводимость ответов, близкую к 95% (перед этим провели десятки экспериментов в нашей продуктовой лаборатории).

Что мы показали в первый день?

Генерация идей
Определение гипотез сегментов ЦА
Генерация гипотез ценности для ЦА
Создание списка вопросов для касдева в каждом сегменте
Описание прототипа решения / mvp
Анализ конкурентов
Бюджетирование разработки прототипа
Go-to-market стратегия
План и бюджет продвижения и лидогенерации, контент-план
Составление офферов и писем в зависимости от рекламного канала
Дорожная карта, схема шагов от идеи до продажи
Подготовка гайда или чек-листа на каждый этап в дорожной карте
Бизнес-модель
Юнит-экономика на салфетке
Составление ТЗ или брифа на разработку mvp

А второй день посвятили теме "Как собрать стек ИИ-сервисов под практические задачи участников?"

Для генерации разных текстов – не только Chat GPT
Для изображений – не только MidJourney
Для расчета объема рынка и unit-экономики
Для креатива и придумывания ярких идей продвижения
Для коммерческих предложений и презентаций
Для создания логотипа и фирменного стиля
Для разработки лендингов и сайтов
Для подготовки питчей и питчдеков
Для составления ТЗ на заказную разработку

И знаете, получилось просто магически! Собралось сообщество людей, кто на следующий день стали внедрять эти знания в свои проекты (а некоторые получили первый трекшн от клиентов :)) Кайф!

В нулевой батч 2T.Lab мы собираем только две команды по пять человек. А желающих — больше 🔥

При этом заявок на роль лидера-предпринимателя много, а на маркетолога — ни одной. Окей, начинаем эксперимент уже на этапе предварительной сборки команд!

Лидерам предстоит запитчить свои идеи и продать их и нам, и будущим командам — чтобы пройти отбор. А потом решить задачку про дефицит компетенций по упаковке продукта.

Всё как в жизни: неопределенность, гипотеза, столкновение с реальностью, анализ данных, выводы 🔁 повторить

Старт — 26 мая, по плану

🤖 Как анализировать пользовательские интервью оптом, используя ChatGPT Code interpreter?

Все стало еще проще! 😊

📝 Короткое отступление. До этого я использовал сервис Notable.io и их плагин для чата. Это работало не всегда и требовало много больше действий.

Если еще не запускали этот режим, то:
0️⃣ Доступно пока только для пользователей подписки Plus.
1️⃣ Включаем модель (Profile > Settings & Beta > Bets features > Code interpreter).
2️⃣ Стартуем новый чат. Из выпадающего списка GPT-4 выбираем Code interpreter.
3️⃣ Загружаем таблицу с результатами интервью (в диалоговой строке чата появился серый плюс — копка загрузки внешних файлов.
4️⃣ Вытаскиваем инсайты про сегменты, боли, работы, паттерны.
5️⃣ Формируем отчет по результатам (можно в PDF).

🔎 В этом режиме чат не просто дает ответы, а комментирует свои действия и их последовательность. Длительность сессии ограничена (могут пропадать ссылки на скачивание, изображения и т.д.).

💥 А вот от этого просто шок! 😱
✅ Можно писать код на Python и прямо в чате получать результаты выполнения.
✅ Можно генерировать диаграммы и связи между ними.
✅ Можно генерировать PY/HTML/CSS/JS, и скачивать сгенерированный код в виде ссылки.

🔍 Но делает чат это не всегда с первого раза (как ленивого разработчика или аналитика надо просить сделать, но к его чести он делает 😅)

🚀 Попробуйте, поделитесь результатами!

#hints

🌟 Компания OpenAI анонсировала и уже частично выкатила обновления платформы и своих моделей.

Мысли:
1. Появляется еще один экосистемный игрок (наряду с Appstore и GooglePlay), внедряя новый функционал в платформу и модели через наблюдения за кейсами появляющихся стартапов вокруг API OpenAI.

2. Первенство Claude с контекстным окном в 100к токенов длилось не долго (для 99% компаний и разработчиков до сих пор нет доступа к их API). GPT-4 Turbo — даже не вторая модель с контекстным окном такое порядка. Появились опенсорсные модели Yarn-Mistral-7B-128k, Yarn-Llama-2-13b-128k (научились расширять контекстное окно у младших моделей с минимальной потерей качества работы).

3. Конкуренции пока нет, но заметно, как опенсорсные решения не уступают по технологической скорости компаниям с миллиардными инвестициями. Классно переживать момент, сравнимый с феноменом появления проприетарных ОС от Микрософт, или появления и борьбы социальных сетей.

4. Если функционал цифровых агентов встраивается в платформу OpenAI, значит рынок появляется и будет только расти ближайшие годы. Это усилит наш фокус на цифровых сотрудников и продуктах вокруг ИИ.

5. Сингулярность все ближе :)

***
Ключевые моменты с анонса OpenAI для меня:

Новая модель GPT-4 Turbo:
🚀 Большее контекстное окно: 128K токенов.
💰 Снижение стоимости: $0.01 за 1000 входных токенов (в 3 раза дешевле GPT-4) и $0.03 за 1000 выходных токенов (в 2 раза дешевле чем GPT-4).
🖼 Актуальность данных: апрель 2023г.

Расширение модальностей в API:
👁 Зрение для GPT-4 Turbo
🎨 DALL-E 3
🗣 Текст в речь (включая синхронный режим).

Остальное:
🔧 Новый функционал (и методы в API) для создания цифровых агентов и приложений: Code Interpreter, RAG (подгрузка своих данных в чат) и вызов функций.
🌐 Fine-tuning для GPT-4
📉 Удвоили лимиты использования вызовов по API и ввели систему автоматического увеличения лимитов в зависимости от объемов
🔊 Whisper v3: обновили модель распознавания речи.

Ссылка на полный анонс: https://openai.com/blog/new-models-and-developer-products-announced-at-devday