От фреймворков к фундаменту: зачем бизнесу академические исследования

В эту субботу произошло важное событие для исследовательской индустрии. Конференция BIAS, призванная соединить академические и бизнес-методы исследований.

Наводил мосты Андрей Морозов. На его канал «Токсичный манагер» я вам очень советую подписаться. И это не реклама, а искренняя рекомендация.

Андрей обладает виженом, что академические исследования могут дать очень большой буст бизнес-исследованиям. Мы проходим период, когда бизнес-исследования оторвались от академической базы. Произошло увлечение поверхностными фреймворками, копированием техник и замыканием в своем пузыре, без понимания, почему нужны именно эти метрики, а не другие, какие подходы используются в операционализации и концептуализации реальности.

Андрей собрал на площадке как классных спикеров из обоих миров, так и внимательную аудиторию слушателей.

Эта конференция находится в междисциплинарном поле и на нее сложно навесить ярлык. Поэтому она рискует остаться незаметной и непонятной из-за того, что ее сложно категоризовать и обозначить. Но от этого она не становится менее важной, даже наоборот — стоит пристально присмотреться к этому vision и следить за ним. И двигаться в своих изысканиях в эту сторону. В эпоху ИИ нам остается мышление и коммуникация.

Давайте пожелаем Андрею в следующий собрать раз еще больший зал, еще больше спикеров и еще больше интересных тем. Я с интересом наблюдаю за развитием вижена Андрея.

Мы выступали там с докладом про то, как методы философии помогают концептуализации. И скоро у нас стартует курс по этому поводу. Вы можете записаться и прочитать про него подробнее здесь. В следующих постах я подробнее расскажу про тезисы нашего выступления.

Зачем делать «бесполезные вещи» с ИИ

Наблюдаю как друзья экспериментируют с AI – делают проекты, которые не то, чтобы сильно помогают им в жизни. App пишущий музыку по твоему выражению лица, запуск агента на десять минут в задаче, которую человек решит за минуту.

Большинство этих проектов живут один день. Код, написанный водой на асфальте, исчезающий на жаре.

Зачем? Ведь к технологиям можно подойти рационально: найти повторяющуюся задачу, оцифровать, построить пайплайн в N8N, получить измеримую пользу. Автоматизация должна упрощать жизнь, а тут какие-то приколы.

Есть два способа взаимодействовать с возможностями своего тела.

Первый — это спортзал. Упражнения на ноги, грудь, мышцы. Рациональное развитие под конкретные цели.

Но посмотрите на то, как играют дети. Цель их движения не накачать мышцы. Они исследуют возможности своего растущего тела и получают радость от исследования. Можно выгнуться вот так? Круто бежать и орать одновременно. А если разогнаться с горки и резко затормозить? Прыгнуть со всего размаха в сугроб.

ИИ каждый день добавляет нам новые суставы, мышцы, конечности. Мы становимся цифровым осьминогом. Чтобы понимать, какие руки нам добавились, нужно начать шевелить ими — не для каких-то рациональных задач, а сначала просто ради веселья.

Это исследование своего нового цифрового тела. Тех возможностей, которых у нас не было и мы еще не знаем, что так можно. Через проекты-stories, которые возможно проживут один день и исчезнут.

Возможно, в процессе игрового исследования мы где-то получим и пользу. А если нет — то точно удовольствие и рост технологического интеллекта.

В следующий раз, когда захотите сделать бесполезный AI-проект на вечер — позвольте себе это. Вы не ерундой занимаетесь, а исследуете границы своего расширенного тела.

SORA 3310

Когда-нибудь «бот» перестанет быть оскорбительным словом. Мы все понимаем настроение, когда говорят «ой, боты набежали» или получаем лайк от бота-мошеника. В какой-то момент мы переедем на рельсы агентсткой экономики и наше восприятие изменится. Боты заполнял интернет, он перестанет быть «нашим».

И в этот момент сказать «Ой это бот!» будет уже оскорбительным, как сейчас принизить достоинство официанта или консультанта.

Я не верю в массовое развитие нравов — всегда останутся люди, которые будут это делать. Они даже откроют какую-нибудь партию кланкеров и будут издеваться над роботами (логотипом будет у них человек, пинающий UNITREE G1), но вы будете чувствовать, что нравы поменялись.

И еще настанет время, когда на текущую SORA мы будем смотреть, как обладатель iPhone17 смотрит на Nokia 3310.

И скорее всего это два события произойдут примерно в одно время.

Мне кажется важным про это периодически себе напоминать, когда отправляешь очередной запрос в облако погреть видеокарточки.

Под конец вот еще цитата Уильяма Гибсона (Нейромант был написан в 1984):

Самая частая жалоба, которую я получал от компьютерщиков на «Нейроманта» , заключалась в том, что пропускной способности никогда не будет достаточно для всего этого. Я не хотел с ними спорить, потому что едва ли знал, что такое пропускная способность, но предполагал, что это просто мера чего-то, и поэтому подумал: «Откуда им знать?» Это всё равно что сказать, что никогда не будет достаточно двигателей или часов для этого. И они ошибались.

Прототипы на встречах

Сейчас за пять минут можно получить экспресс-ответ на любой вопрос в любой форме, который поможет вам в обсуждении.

Практика прототипировать на встрече должна стать базовой для команды. Можете вносить это в performance review.

Сегодня мы обсуждали одно предложене и думали о деск-ресече перед исследованием и какие смысловые территории там появятся. Параллельно запустили в Perplexity исследование case studies, превратили их в территории с вопросами для проверки на интервью и через 7 минут обсуждали уже эти варианты. Поняли, что вариант рабочий и включили в предложение.

Результат работы не контент, а быстрое столкновение с реальностью и понимание, в какую сторону двигаться.

Можно создавать jtbd, формировать портреты, крутить прототипы лендингов в lovable и пр.

Прототип – это безумное клевое изобретение человечества, позволяющий нам понимать друг друга и сталкиваться с реальностью как можно быстрее. Первое столкновение с реальностью должно быть в виде прототипа задолго до исследования или финального продукта. Это и есть исследование.

Рекомендации:
• Всегда имейте доступ к ИИ. Закрепите вкладки с ними у себя в браузере.
• Просите агентов искать контекст к вашим встречам.
• На обсуждении запускайте research по ключевым вопросам, потом обрабатываете их в нужной форме.
• Ищите ответы на исследовательские вопросы и генерируйте результаты исследования, чтобы договориться, что вы хотите увидеть в итоге.
• Просите модель для наглядности превратить текст в сайт, HTML-презентацию, интерактивную инфографику или дашборд.
• Помните, что это прототип и обращайтесь с ним как с прототипом. Не требуйте от прототипа то, что требуете от финального продукта. Люди на встрече должны понимать, что это и зачем.

Это увеличит наши шансы на создания правда чего-то стоящего. Исследование начинается задолго до самого исследования.

soloveev | ai lab (16 ноября новый поток)

Матрица компетенций исследователя в новой реальности

В эту пятницу 24 октября выступаю на ResearchExpo в 15.00 на UX-сцене про ИИ-навыки исследователя.

AI — это факт нашей жизни. Вопрос не в том, стоит ли его изучать — вопрос в том, как и что учить, чтобы угнаться за рынком.

У индустрии пока нет стандартов по какому плану развивать ИИ-навыки. Специалисты теряются в потоке модных слов, а руководители не знают, как оценивать и обучать команды в новой парадигме.

На выступлении я покажу матрицу компетенций исследователя по работе с AI — от майндсета до продвинутых навыков вайбкодинга и автоматизации. Покажу, как ИИ-навыки связаны с классическими грейдами.

А еще немного открою важную тему, над которой я работаю в последнее время — какие «мета-навыки», не связанные с ИИ, вроде любопытства и вкуса пора прокачивать целенаправленно.

Приходите, чтобы составить свою карту развития и понять, какие навыки сделают вас незаменимым специалистом.

И развиртуализироваться.

сложно рассказывать и внимательно гладить кота одновременно. внимательное поглажение - древняя буддийская практика (даже думаю египетская)

🟣 Последний поток в этом году лаборатории по AI в исследованиях стартует 16 ноября

Мы оптимизировали воркшопы и программу – она стала ярче и актуальнее. Из 5 недель сделали 4 недели - чтобы проще было планировать время и фокусированнее заниматься. Добавили много материала: про context engineering, синтетических респондентов, вайб-кодинг и прототипирование для исследователей и пр.

Многие участники приходят к нам за базой знаний, включащей в себя как инструкции по AI-инструментам, так и гайды по исследовательскому mindset и практикам. Даже опытные исследователи открывают для себя новое.

В сообществе выпускников уже 450+ участников и мы делимся кейсами, находим партнеров на проекты и вместе обсуждаем обновления инструментов.

Курс — структурирование вашей практики по AI, если вы развивались без сообщества и примеров, или старт в этой области. При самообучении AI часты неверные паттерны и ментальные модели использования. Обучение в сообществе убирает ложных представления и дает х10 к скорости.

Почему самое время это сделать:
• AI – это свершившийся факт нашей индустрии. Вопрос не в том, стоит ли его учить, вопрос в том, как и что учить, чтобы быть конкурентоспособным.
• Бигтехи активно внедряют AI – обладая этими навыками, вы сможете участвовать в ИИ-трансформации компании

Даты: 16 ноября — 14 декабря (4 недели)
Формат: онлайн
Стоимость: 40.000₽ для физических и 50.000₽ для юридических лиц (120.000₽ для индивидуальных проектов). Для команд и участников других моих и Андрея курсов — скидки.

Для кого:
Для исследователей и всех кто работает с информацией — продактов, дизайнеров, предпринимателей, HR и пр.
Не-исследователи после курса начинают лучше проводить исследования.

Программа:
Принципы AI для любых задач; Постановка и декомпозиция задачи, дизайн исследования и гипотезы; Сбор данных, desk research; Анализ данных: DIKIW, анализ интервью; Синтез и Сенсмейкинг, написание отчета.

Как проходит:
- Воркшопы раз в неделю онлайн по воскресеньям для практики
- В неделю две лекции в записи
- Нет домашних заданий, все происходит на воркшопах
- Приходите на воркшоп даже если не посмотрели лекции
- Поддержка в чате
- Office Hours для ответов на вопросы
- Материалы остаются навсегда
- Сообщество выпускников для обмена опытом

Отзывы участников подтверждают ценность курса: это 15 поток, 800+ выпускников. Среди клиентов — сотрудники агентств, Avito, Яндекс, VK и других топовых компаний.

🔜 Подробнее и запись: https://ai-lab.tech/

Пишите в личку @soloveev или в комментариях вопросы по лаборатории.

Границы пост-правды

Есть две популярные фразы, которые приписывают их авторам, но они такого не говорили. Это фраза Уильяма Гибсона про будущее («Будущее уже наступило — оно просто неравномерно распределено») и фраза Генри Форда про быструю лошадь («Если бы я спросил людей, чего они хотят, они бы ответили — более быструю лошадь»).

Ни в одном достоверном источнике нет подтверждения, что Гибсон или Форд это говорили. Сайт Quote Investigator провел расследование про Форда и выяснил, что фраза появилась в статье у стороннего автора и потом ее стали использовать даже родственники известного промышленника.

С Гибсоном история ещё интереснее: журналист собрал разные мысли писателя из интервью, слепил их в ёмкую фразу и закавычил. Гибсон через какое-то время согласился с этим «своим» высказыванием и сам начал его использовать. Возможно, так случилось бы и с Фордом, если бы тот был жив.

Но важно другое.

Люди охотно поверили, что эти фразы принадлежат именно этим людям. Почему? Потому что цитаты идеально вписываются в образ их авторов.

Для таких случаев существует несколько терминов:

• Verisimilitude (правдоподобие) — степень истинности в литературе или научных теориях. Цитата кажется настолько реальной для данного человека, что мы принимаем её.

• «Se non è vero, è ben trovato» — итальянская пословица: «Если это неправда, то хорошо выдумано». Цитата настолько уместна, что заслуживает быть правдой.

• Truthiness (термин Стивена Кольбера) — качество кажущейся истины согласно «внутренней интуиции», независимо от доказательств или фактов. Это то, что ощущается правдой, а не является ею.

• Churchillian drift — термин Найджела Риса о том, как остроумные высказывания «дрейфуют» к знаменитостям (Черчиллю, Марку Твену, Эйнштейну). Механизм ошибочной атрибуции, основанный на престиже.

В журналистике есть выражение "too good to check" («слишком хорошо, чтобы проверять») — именно поэтому такие фразы распространяются, несмотря на отсутствие источников.

Неважно как мы это назовем, но фактчекинг привел нас в странное место — цитата ложна фактически, но верна сущностно.

Где проходит граница между полезной мифологией и опасной дезинформацией? Может ли правда быть не фактической, а символической? Если мы начнём считать, что «суть важнее», не откроем ли мы ящик Пандоры для любой манипуляции?