Написать про эту историю, и разобрать ещё несколько меня подтолкнули беседы с теми, кто заинтересован в прохождении курса, мы интересуемся опытом взаимодействия с другими культурами в профессиональной деятельности. Если вам интересно присоединиться к нам в конце октября - регистрируйтесь в телеграм-боте @kadomskybot

В разговорах часто всплывает непонимание при работе с азиатами, поэтому я решил проиллюстрировать один аспект, который вызывает у нас, выходцев с постсоветского пространства особую боль.

Пару лет назад гулял вместе с китайским приятелем по зимнему Тбилиси, на улице небольшой минус, а на нём лишь лёгкая куртка. После захода солнца похолодало, вижу что мой спутник неприятно ёжится.
Спрашиваю, ты замёрз, может хватит гулять? Говорит, прогулка ему очень нравится, но продолжает кутаться в тонкую куртку. Я хмыкаю и продолжаю прогулку. Я ещё несколько раз повторяю свой вопрос в течение получаса, но каждый раз слышу “мне очень нравится совместная прогулка” и мы продолжаем неторопливую прогулку и беседу.

В какой-то момент смотреть на замерзающего человека не выдерживаю уже я - настаиваю на том, чтобы зайти в кафе, попить чаю и погреться. Мой товарищ совсем продрог. Выпив чаю и придя в себя, мы вызываем такси, чтобы вернуться домой.

Позже расспрашиваю его о том, как он видел ситуацию - почему не говорил том, что ему холодно и что пора заканчивать. А он недоуменно смотрит на меня и отвечает, что говорил, но не словами…
А не слышал, получается, я сам. Потому что ожидал на свой прямой вопрос получить прямой и конкретный ответ.

Если бы мне пришлось выбирать только какой-то один аспект межкультурного взаимодействия для вас, я бы рассматривал именно эту тему. Когда вы будете хорошо понимать про отличие высоко- и низкоконтекстные культуры взаимодействия, то это поможет не только подбирать наиболее эффективные способы и каналы коммуникации и обнаружить причины непонимания.
Вы сможете иначе посмотреть на мир - книги авторов из разных стран, художественную культуру. Можно даже будет лучше понимать как упростить использование генеративного искусственного интеллекта. Но об этом мы более подробно будем говорить с участниками курса.

А сейчас вернёмся к сути истории. Мы, выходцы с постсоветского пространства, принадлежим к высококонтекстной культуре (парами абзацев ниже подробно объясню что это значит), но на глобальной шкале находимся чуть выше южной европы и латинской америки, но не дотягиваем до самых ВК стран - Китая, Японии и стран ЮВА.

Напомню, что мы говорим о усредненных показателях в регионе - то, что считается страховой нормой - в каждой культуре будут группы людей, которые будут сильно отличаться, например, под влиянием альтернативной системы образования или профессии.

На меня, например, сильно повлияло постоянное использование английского языка в профессиональной деятельности, чтение англоязычной литературы и долгий профессиональный контакт с западными культурами - и несмотря на то, что живу я в ВК окружении, это не мешает мне легко переходить в НК режим, когда я общаюсь с новыми для меня людьми - а при общении на английском это происходит автоматически.

Давайте посмотрим, что отличает ВК и НК коммуникацию?
Сначала, определение. Контекст, от лат. contextus — “соединение, связь, сплетение”.
Разделяют вербальный контекст - это законченный отрывок письменной или устной речи, в котором слова и предложения определяют значение сказанного или написанного. Слышали фразу “вырвать из контекста”, когда смысл существенно искажается.
И второй, ситуативный контекст - обстановка - время, место или любые другие факты, в которой происходит коммуникация.

При ВК коммуникации во взаимодействии учитываются оба типа контекста. То, что сказано, дополняется как невербальными сигналами - мимикой, жестами, языком тела, и ситуативными и другими обстоятельствами, при этом вербальный контекст может существенно изменяться. При ВК коммуникации невербальные контексты также являются частью сообщения - по этой причине люди из ВК культур предпочитают личное или хотя бы устное общение, письменному.

При НК коммуникации всё наоборот - говорящие фокусируются на произнесенных или написанных словах, и воспринимают сказанное буквально и прямо. Все остальные контексты игнорируются, всё, что подразумевается проговаривается явно, не оставляя пространства для неоднозначностей. Важное отличие - за то, чтобы быть понятым отвечает отправитель сообщения, и это накладывает на него существенную ответственность.

В истории с моим ВК собеседником на мой вопрос о том, заканчиваем ли мы прогулку, он уклончиво отвечал не о том, что ему холодно и что пора закончить, а о ценности для него совместного времяпрепровождения.
В его вербальном проявлении не было прямого согласия с тем, чтобы закончить прогулку, на которую пригласил его я, но было что-то, что я не считал в ожидании вербального ответа.

В историях, которые мы слышим в наших беседах с будущими участниками курса есть похожие ситуации, связанные с работой с азиатами. Вот история от техлида международной команды, где одна половина - российские сотрудники, а вторая половина - команда из Китая. Слышим жалобы на китайских коллег, которые не выдерживают договорённости по качеству кода, заступают на чужую зону ответственности и иногда внедряют нововведения, которые основываются на слишком свежих, непроверенных решениях - без обсуждения с другой частью команды.

Важно отметить, что основное общение по этой и подобным ситуациям происходит в общем Slack’е английском языке - причём текстом, а не на звонках. Без детального погружения в проблему трудно уверенно говорить о причинах сложностей, однако сразу можно выделить несколько аспектов того, почему команды не могут договориться:

Во-первых, происходит взаимодействие двух ВК культур, китайцы - ещё более ВК, чем россияне, и ещё больше полагаются на невербальные сигналы и дополнительные контексты. По этой причине основной канал коммуникации - текстовая переписка и фиксация в рабочих документах может работать плохо. Тут можно рекомендовать устраивать периодические звонки, на которых лидеры команд смогут лучше понимать друг друга - и сначала договариваться лично и устно, и лишь потом фиксировать договорённости.

Во-вторых, важно понимать что азиаты гораздо менее охотно позволяют себе открытую конфронтацию - спорить на глазах у всех (а переписка в Slack доступна всей команде) с коллегой, и уж тем более с руководителем считается неуважением. Мы же привыкли как давать, так и получать негативную обратную связь достаточно прямо - полагаю что тут мы не замечаем тонких намёков и отказов. В этом случае критику можно посоветовать выдавать критику в форме пожеланий о будущих изменениях, и обязательно 1 на 1, и учиться замечать несогласие, которое не выражается явно.

Есть в во всех этих историях ещё несколько аспектов, понимание которых может хорошо сэкономить силы командам и помочь им добиться взаимопонимания - их мы будем разбирать на самом курсе. Мы ставим целью помочь вам отрефлексировать ваш собственный опыт и на обучающих кейсах и историях других участников группы изучить кросс-культурную теорию. Наша цель - сохранить баланс между теорией и практикой, мы даём знания - чтобы у вас появилась возможность самостоятельно рефлексировать и адаптироваться к ситуации, и помогаем тренировать навыки - чтобы уметь замечать отличия, которые поначалу казались неважными.

Если интересно - присоединяйтесь: @kadomskybot

Как эксперты из технологический индустрии видят работу на глобальном рынке: истории, фейлы и выводы + анонс в конце поста

Хочу поделиться с вами наблюдениями о выходе на глобальный рынок от людей, имеющих такой опыт. Собрал несколько историй.

1. На мероприятии, посвящённом польским стартапам, сооснователь user.com рассказал, что они вернулись на польский рынок, который хорошо понимают. Это дало возможность вырастить ARPU, их продукт популярен среди e-commerce клиентов. Его вывод — закрепляться на рынках, которые хорошо понимаете, и уже потом нанимать тех, кто занимается глобальной экспансией.

2. На том же мероприятии Boguslawa Skowronski из Founders Partners рассказала, что B2C-продуктам гораздо сложнее достичь Product-Market Fit на чужих рынках. При этом одна из ошибок стратегии как у B2C, так и B2B продуктов, по её словам:

Proper customer discovery prior to international launch.

На примере стартапов, выходящих на рынок US, она рассказала, что если опираться на консультантов и дистрибьюторов, то это приводит к неспособности самостоятельно учиться в процессе, понимать клиента и выбирать лучшие ICP. Она советует нанимать локальных сотрудников, которые оставляли бы экспертизу внутри команды.

3. При выходе MedTech проекта (судя по всему, речь идёт про первый польский единорог Docplanner) на рынок LATAM команда выяснила, что поиски и подбор врачей существенно отличаются от того, как их видела европейская команда. Это повлекло изменения и в самом продукте, и в SEO и продажах, к которым они не готовились. Думаю, это не единственная причина, почему компания так активно занимается поглощением локальных игроков — помимо аудитории приобретается ценная экспертиза о локальном рынке.

4. Латинская Америка кстати очень интересный и бурно растущий рынок. Коллега поделилась историей неудачного запуска EdTech продукта там. На попытки достучаться до пользователей, обычных бразильцев, ушло несколько месяцев:

Непонятно на какой козе к ним вообще подъехать, когда тебя там нет.

Сначала самостоятельно, а потом при помощи бразильских исследователей они беседовали с местными, но количество полезной информации было настолько скудным, что проект свернули.

5. inStreamly — ещё один польский B2B продукт, соединяющий большие бренды и небольших стримеров. Прототипом был внутренний сервис у команды, занимающейся киберспортивным маркетингом, и на этой экспертизе удалось сделать доходный продукт, поднять инвестиции и начать глобальную экспансию. Наняв дорогие локальные команды, они кратно вырастили burn rate, но ожидаемый ROI от найма не получили и в какой-то момент runway составил 4 месяца. Команда решила из маркетплейса стать техническим провайдером, строя бизнес на партнёрствах с локальными игроками, уже имеющими связи в больших брендах, — а вот сокращение региональных команд заняло около года и отняло много сил. Ключевой вывод основателей — быть очень внимательными с глобальным наймом, когда собственной экспертизы нет.

6. Французское маркетинговое агентство, к которому команда с беларускими корнями обратилась за продвижением B2C продукта, отказало им почти сразу:

Мы решили не рисковать. У нас нет опыта работы с вашей бизнес-культурой, поэтому есть риск негативных результатов и непонимания.

Создавая, продвигая и продавая продукт, вы решаете проблему, исходя из вашей картины мира. И если вы заручились успехом на локальном рынке, то очень важно понимать, как устроено сознание людей там, куда вы стремитесь. Даже если задача, которую вы решаете для потребителя, кажется очевидной, ваш способ её решения нужно правильно донести.

Да, рецепта успеха нет ни у кого, поэтому задача любого бизнеса — быстро совершать ошибки и учиться на собственном опыте, а для этого ошибки нужно замечать. Когда вы находитесь в другой стране или же уже связаны контрактными обязательствами, это делать проще — можно включать наблюдательность или целенаправленно обсуждать происходящее с окружающими, коллегами и партнёрами.

А что делать в обстоятельствах, когда учиться на собственных ошибках дорого, а обратной связи просто нет? Или когда вы не замечаете ошибки?

Даже опираясь на местных экспертов, консультантов или сотрудников — носителей целевой культуры, нужно уметь правильно с ними договариваться, ставить задачи, учиться видеть мир их глазами и глазами потребителей.

В эту субботу, 5 октября, в 10:00 по Варшаве я проведу онлайн-встречу, где мы поговорим про три аспекта коммуникации в бизнес-контексте: как люди из разных культур используют речь и невербалику, убеждают друг друга и дают обратную связь.

Регистрируйтесь и приходите! До встречи.

20 лет назад я пошёл учиться менеджменту и маркетингу, тогда ещё совсем зеленый, сразу после завершения технического ВУЗа. Побудило меня к этому полное непонимание того, как работает организация, куда я попал. Это был первый беларусский мобильный оператор, который запустил доступ в интернет через телефон. Работая с технарями я общий язык находил, а вот с маркетингом и продажами - с трудом, я понимал о чём они говорили, но общая картинка для меня была туманной.

На входе программы, я называю её мини-МБА, было собеседование, где выясняли наличие реального рабочего опыта. Все мои одногруппники были минимум на 5-6 лет старше, и многие уже были руководителями. Несмотря на то, что рабочего опыта у меня было немного: работа менеджером на автомойке, полгода работы в США с американцами и другими студентами, и год работы в ИТ-отделе, меня взяли.

У меня, несмотря на малый опыт, был некоторый гандикап - после пяти лет в госвузе мне было очень интересно учиться у практиков, с которыми мы разбирали как обучающие кейсы, так реальные задачи учеников. Результат не заставил себя долго ждать - на работе я сначала стал неформальным лидом, а позже - и замначальником ИТ-отдела, и заодно защитил красный диплом по менеджменту ИТ-команды, в которой работал. Из диплома в реальную работу пошло процентов 10 - нам удалось стандартизировать некоторые процессы, но в целом всё осталось на ручном управлении - зато работало чётко, хотя иногда за счёт сверхусилий сотрудников. Это сейчас я понимаю как важно учитывать национальную и организационную культуру при планировании изменений.

Зато я понял зачем на входе требовался опыт - я до сих пор помню занятия, где разбирали релевантные моим тогдашним задачам темы. Хочется верить, что остальная теория тоже лежит на задворках моего сознания.

Следующий скачок моего менеджерского развития произошел около 10 лет назад, я тогда уже несколько лет работал в международных командах, и сам был руководителем, работающих с глобальными командами. В то время вышла книга “Открывая организации будущего” (Reinventing Organizations), вы наверняка помните популярную тогда тему “бирюзовых организаций”, где менеджмент строился на принципах автономии работников и горизонтальных отношениях с коллегами.

Я очень вдохновился идеей горизонтальных отношений между командами. Как же мне тогда хотелось достичь такого-же уровня самоуправления и взаимодействия между нашей сервисной аналитической командой, которую я возглавлял и остальным бизнесом - я предлагал ребятам практики, не очень понимая основы холакратии, что-то начинало работать, а что-то нет.

Ох, если бы я тогда хоть немного знал основы кросс-культурной теории и понимал насколько отличаются те, кто вырос на постсоветском пространстве от западного мира… Если посмотреть на организации, представленные в книге, то 3 из них находятся в США, две в Германии, и по одной в Голландии, Великобритании и Дании, и 5 - международные. Все страны, перечисленные в книге принадлежат к культуре индивидуализма.

Сейчас я понимаю что очень странно было ждать от выходцев с постсоветского пространства такого же стиля работы, как от американца или голландца, которые всю жизнь формировались в культуре индивидуальных достижений. Зато у нас есть свои сильные стороны, которые оказываются недоступны индивидуалистам - когда отношения между сотрудниками сформированы, мы способны работать не менее продуктивно, но даже добиваться большего - как раз за счёт более тесных связей и высокого уровня доверия.

И когда мы попадаем в другую культурную или рабочую среду, то оказываемся в ситуации, когда правила и нормы, в которых существует компания может сильно отличаться от того, к чему привыкли мы.
При этом хорошее понимание своих отличий и особенностей может быть вашим преимуществом при работе на глобальном рынке.

Регистрируйтесь и приходите в эту в субботу в 10:00 по Варшаве поговорить с нами об этом.

Сегодня Грустный понедельник - наиболее депрессивный день года. В 2004 году этот термин придумал британский психолог Клифф Арналл, математически выведя формулу на основании метеорологических, психологических и экономических данных. На самом деле концепт blue monday был создан в рамках маркетинговой кампании британского турагенства SkyTravel, чтобы побудить людей покупать зимние путёвки.

Сегодня в Варшаве солнце, поэтому грустный понедельник отменяется. Пользуясь хорошим настроением, я решил обновить свой лонгрид о том, как бороться со сниженным настроением зимой. Если в ваших широтах недостаточно света в осенне-зимний период и вы чувствуете дискомфорт по этому поводу - статья для вас.

С декабря 2023 года я пользовался лампой, которая помогла мне справляться с осенне-зимней хандрой, а недавно заапгрейдился, и теперь пользуюсь “очками” Luminette 3, которые позволяют заниматься светотерапией не теряя в утренней мобильности.

Напомню, что сезонному аффективному расстройству подвержены около 5 процентов населения, а от 10 до 20 процентов наблюдают более лёгкие симптомы, которые называются осенне-зимней хандрой.
Исследования говорят, что у женщин САР диагностируется в 4 раза чаще, но я думаю что мужики просто держатся и не признаются :)

Симптомами САР являются:
1) Постоянно пониженное настроение
2) Потеря удовольствия или интереса к обычной повседневной деятельности
3) Раздражительность
4) Чувство отчаяния, вины и никчемности
5) Ощущение вялости (нехватки энергии) и сонливости в течение дня
6) Сон дольше обычного, когда вы с трудом встаете по утрам
7) Тяга к углеводам и набор веса
8) Трудности с концентрацией внимания
9) Снижение полового влечения

Если замечаете у себя что-то из списка у себя, вполне возможно что вы проблему можно подправить используя светотерапию. Пользуюсь этим лайфхаком вторую зиму в Варшаве и радуюсь, поэтому делюсь информацией с вами.

После ставшего уже традиционным осеннего перерыва хочу вернуться к вам с новыми идеями и темами.
В 2022 и 2023м годах я писал про кросс-культурную тематику через призму своего опыта профессиональной деятельности. В 2024м добавил темы прикладной психологии, коммуникации и мультипотенциалов.

Перед тем как начать новый этап я хочу познакомиться с вами - ответьте, пожалуйста, на вопросы в следующих сообщениях.

«Мы склонны переоценивать влияние технологии в краткосрочной перспективе и недооценивать эффект в долгосрочной перспективе».
Рой Амара (1925-2007): американский исследователь, ученый и бывший президент Института будущего.

Итак, откроем новый сезон. На этот раз добавляю тему, которая набила оскомину всем, буду рассказывать про инновации и изменения, которые несёт искусственный интеллект. Мне интересно смотреть то, как страновая и бизнес-культура влияет не только на создание, но и на внедрение изменений. Буду делиться с вами собственными размышлениями и ссылками на статьи, материалы и исследования, и конечно же изучать через призму культурных отличий.

Тема вдвойне интереснее тем, что культуру нужно будет принимать во внимание, потому что конкуренция на рынке ИИ становится действительно глобальной - с момента публичного релиза ChatGPT прошло чуть больше двух лет, и всё это время на рынке доминировали компании из Кремниевой Долины, где делают свои продукты такие компании как OpenAI и Anthropic, а также гиганты X, Meta и Google.
Да, за это время была выпущены французская и южнокорейская модели - но они не показали достойных результатов.

Зато совсем недавно, 26 декабря прошлого года, проигнорировав празднование рождества католиками :), свой продукт DeepSeek V3 выпустила китайская команда. Их модель сравнима по качеству с Claude Sonnet 3.6 и ChatGPT 4, при этом стоит на порядок дешевле американских конкурентов при сопоставимом качестве. Меньше чем неделю назад они же выпустили свою первую “размышляющую” (reasoning) модель r1. Кстати, на тему reasoning я планирую рассматривать отдельно, я специально подробно изучил её, и на мой взгляд это просто шедевр, через который можно понимать американскую культуру инноваций.

О том, что стало причиной успеха китайской модели и её низкой стоимости есть классная статья, полная статья доступна по ссылке:
https://www.chinatalk.media/p/deepseeks-edge, а я перечислю три пункта оттуда:
1. Отсутствие классической бизнес-модели, когда нужно отчитываться перед внешними инвесторами за продажи. Изначальная миссия DeepSeek - исследование AGI, а не зарабатывание денег - по этой причине у них нет внешних инвесторов.
2. Модель тренируется и работает в собственных дата-центрах компании, её создающей (которая в свою очередь, зарабатывает на алгоритмической торговле и обладает необходимыми мощностями).
3. Третья причина - самая интересная. В Китай из-за экспортных ограничений поставляется менее производительное оборудование, поэтому инженерной команде пришлось творчески адаптировать подход к обучению модели, и именно этой стало причиной технологической инновации.

Летом 2023 года, через полгода после публичного релиза ChatGPT я написал заметку, которая простым языком объясняла все ограничения создаваемой технологии - в основном про то, что очеловечивать машину, перенося на неё человеческие качества опасно, потому что машина всегда будет вести себя иначе себя иначе: https://news.1rj.ru/str/kadomsky/100.

У Брюса Шнайера, американского писателя и криптографа есть классное эссе на тему того, чем чревато чрезмерное доверие к инструментам с человеко-подобными интерфейсами на базе LLM: https://www.schneier.com/essays/archives/2024/04/ai-and-trust-bruce-schneiers-perspective-on-ai.html

Фундаментальная особенность LLM за два года не поменялась - из способности машины создавать грамматически и лексически верные тексты на многих языках никоим образом не следует возникновение ни каких-либо эмерджентных свойств, ни разума, ни прочей чертовщины вроде AGI. К счастью, хайп ушёл и появились авторы, которые трезво смотрят на происходящее в индустрии.

Без американской бизнес-культуры в стиле “fake it till you make it” не было бы практических решений, которые в течение нескольких лет поменяют то, как мы взаимодействуем с вебом и цифровыми технологиями. К примеру, вот 10 основных областей, в которых используются модели Anthropic: https://www.anthropic.com/research/clio - думаю что в них изменения будут наиболее значимые.

Этим постом я открываю новую главу, где буду описывать как свой опыт использования ИИ, так и смотреть на развитие основанных на ИИ технологий глазами тех авторов и исследователей, за которыми слежу и которым доверяю сам.

Как бы не было соблазнительно использовать современные технологии, но все слова в этой заметке написаны лично мной, господин Грэм подтвержает верность такого подхода: https://paulgraham.com/writes.html

«Когда факты меняются, я меняю свое мнение. А что делаете вы, сэр?» (с) Джон Майнард Кейнс, британский экономист.

Полтора года я очень скептически смотрел на те результаты, которые выдавали большие языковые модели, а хайп, связанный с тем, что ИИ поработит мир ещё больше отворачивал меня от того, чтобы погружаться в тему глубоко. Изменения, которые произошли в ИИ индустрии за 2024й год заставили меня пересмотреть мою позицию.

Последние полгода я использую ИИ-инструменты каждый день, и с большим интересом слежу за тем, куда движется индустрия в целом. Я считаю кощунством игнорировать прогресс, и несмотря на мой скептицизм по поводу возможности создания AGI в ближайшие годы, нахожу изменения, связанные с последними нововведениями, вроде изобретения reasoning-моделей и появлением дешевых open weights моделей просто огромными прорывами, по масштабу, сопоставимыми с появлением интернета, социальными сетями и тотальной смартфонизацией.
У Зви, чьи дайджесты я пролистываю еженедельно, есть интересная статья на тему ИИ и технологической шкалы Рихтера.

Приведу ещё одну цитату, в этот раз от Джека Кларка, сооснователя Anthropic.

«… в эпоху, когда эти системы ИИ станут настоящими «машинами для всего», люди будут конкурировать друг с другом, проявляя все больше смелости и инициативы (каламбур, конечно!) в использовании этих систем, а не в развитии специальных технических навыков взаимодействия с ними.

Мы все должны интуитивно понимать, что все это будет несправедливо. Любопытство и умение быть любопытным и пробовать многое не распределены равномерно и не воспитываются в целом. Поэтому я прихожу к мысли, что одним из самых больших рисков, которые нас ожидают, будут социальные потрясения, которые произойдут, когда появятся новые победители революции ИИ - и победителями станут те люди, которые проявили массу любопытства, используя доступные им системы ИИ. »

У него, оказывается есть свой SubStack, цитата выше - из его последнего поста.

Любопытство для меня всегда было основной движущей силой - без интереса к делу мне трудно заставить себя чем-то заниматься. Иногда я вынужден искусственно придумывать интерес, чтобы решать рутинные задачи, например заполнять бумажки или решать бюрократические вопросы.

Другое дело - творческие задачи, где результат не определён, и часто непредсказуем. Одно из таких занятий - работа с современными системами ИИ. И я считаю что именно для мультипотенциалов, способных работать на стыках доменов знаний ИИ даёт огромное преимущество. Мы способны не просто автоматизировать уже существующую работу, а изобретать принципиально новые задачи и способы их решения.

Об этом мы и поговорим в эту среду, 29 января в 18:00 по Варшаве у меня в Zoom. Как мы его используем, куда всё движется, какие источники стоит читать, чтобы не уставать от хайпа. Формат - классическая дискуссия в узком кругу, запись не планируется.

Встреча будет интересна тем, кто уже достаточно интенсивно использует современные модели в своей деятельности, хотя думаю что и новички смогут получить пользу от участия в беседе.

Я, например, с помощью ИИ пишу код, создаю инструменты для работы с данными, редактирую тексты и изучаю большие объёмы информации, не говоря уже о ставшими обыденными задачах, вроде speech to text и text to speech, но мне бы хотелось меньше обсуждать сценарии использования, и больше - изменения в подходах и философии решения задач.

Ссылка на Zoom - в чате канала, там же можно предложить темы, которые будем обсуждать завтра.

Перефразируя классическую шутку “ИИ как подростковый секс - все о нём говорят, но никто не занимается”.

У Итана Моллика в LN вчера развернулась интересная беседа вокруг его поста о том, что в то время, когда все пытаются разобраться с тем, как работают модели и учатся промптингу, мало кто на самом деле понимает, что:
“AI skills are basically the skills of good managers - delegation, clear explanations, getting a sense of individual strengths & weaknesses, division of labor, project management, clear feedback”.

Вспомнил забавную цитату с реддита в теме о том, как писать эффективные промпты, ниже мой вольный перевод:
-Самый важный навык, который принесёт вам пользу в работе с ИИ это способность ясно объяснять другому человеку чего же на самом деле вы хотите.
-Даааа, иногда когда я вижу чужие промпты, то задумываюсь, как же они вообще с такими навыками общения дожили до своих лет? )

Вот, к примеру, что инженеры из Anthropic говорят про то, как делать правильный промптинг. Среди них Аманда Аскелл, моя one love из мира ИИ. До того, как заняться alignment (так называется приведение поведения бездушных моделей в соответствие с общечеловеческими ценностями) в компании, которая делает Claude, она занималась философией. В видео она как раз говорит, что именно то, как её учили писать философские тексты во многом определило её стиль промптинга. Кстати, именно её команда делает Claude таким человечным :)

Вольный перевод её цитаты: “Ваш стиль письма должен быть инструментом против буллшита. Если вашу статью будет читать образованный неспециалист - ему должно быть всё понятно… Когда вы пишете промпт, все концепции должны быть определены - никаких “красивый график” или “хороший текст”. С интересом прослушал беседу, выписал пяток надёжных способов улучшить собственный промптинг:
[https://www.youtube.com/watch?v=T9aRN5JkmL8](https://www.youtube.com/watch?v=T9aRN5JkmL8)

Кстати, я думаю что именно для мультипотенциалов работа с ИИ может принести наибольший результат. Поясню на собственном примере - для меня гораздо интереснее обладать базовыми знаниями в многих интересующих меня областях, чем оттачивать мастерство в одной-двух.

Если тема мне интересна - я могу без труда обсуждать её с экспертами и ставить задачу мастерам. И у такого подхода есть своё преимущество, во-первых, это позволяет мне использовать предыдущий опыт из других сфер деятельности, а во-вторых, работать в мультидисциплинарном режиме, где, как известно, случаются самые интересные прорывы. Специалисты такого быстрого переключения между областями себе позволить не могут.

Чем же это качество полезно при использования искусственного интеллекта? Да тем, что во многих областях, где результат определяется формальной логикой - математике, программировании, аналитике, везде, где можно ясно описать какой результат является верным, при помощи моделей, которые работают как исполнительные и не устающие ассистенты можно не только ускорять свою работу в разы - можно решать задачи, которые раньше были просто невозможны.

К примеру, если раньше для решения любой аналитической задачи вы либо покупали готовые отчёты, либо шли по долгому пути, когда сначала искали данные, потом разбирались с их форматом, просили помощь у инженеров для того, чтобы превратить их в подходящий вашему инструменту формат, то теперь всё стало гораздо проще.

Если вы понимаете как устроена интересующая вас область и вы можете чётко сформулировать ситуацию и проблему, которую хотите решить, то вам достаточно просто начать задавать вопросы моделям - вам предложат и источники данных и сервисы, которыми можно воспользоваться для сбора данных, и код напишут, и визуализируют так, как вы попросите. От вас требуется не так много - понимать, когда что-то идёт не так и скармливать ошибки модельке.

Да, полученные решения будут далеки от оптимальных - и по скорости, и по надёжности, будут ломаться и выглядеть не так секси, как те дашборды, которые подготовил профессионал. Но зато теперь сделать это можно за пару часов и самостоятельно. Достаточно просто начать с того, чтобы в нескольких предложениях сформулировать ситуацию и конкретный вопрос.

И я уверен, что уже сейчас любой, кто хорошо разбирается в своей области знаний может создавать инструменты для автоматизации, сбора и анализа данных, интеграции разных систем чтобы придумать задачи, решение которых раньше было просто невозможно.

Как сказал Уильям Гибсон, “Будущее уже наступило, просто оно неравномерно распределено”. И мы с участниками сообщества изучаем то, как быть в этом будущем, присоединяйтесь.

И шутка на тему. Приятных вам выходных.

Представьте лекцию профессора по вопросам международного здравоохранения, в ходе которой он демонстрирует статистические данные.

Какую картинку нарисовало ваше воображение? Если вы думаете что это скучно, то возможно вы не видели как с задачей 18 лет назад справился Ханс Рослинг. Он показал, что статистика может быть интересной. Вооружившись собственной разработкой Gapminder для визуализации данных он с интенсивностью и драматичностью спортивного комментатора разрушает мифы о развитии мира - насладиться можно по этой ссылке..

К сожалению я увидел выступление лишь несколькими годами позже, когда в 2010м заинтересовался темой анализа и визуализации данных. Мы создавали решение, которое помогало фотографам стать более data-driven, выбирая оборудование и настраивая режимы для съёмки. Решение тогда не выстрелило, проект закрыли, но благодаря интересу и везению я занялся аналитикой в Wargaming в 2012м.

Потом был курс Альберто Каиро, разные книги и статьи про визуализацию и анализ данных, курс бизнес-статистики у Виктора Смусина. Последний оказался так хорош, что мы повторяли его несколько раз для WG и моих последующих работодателей.

Каждый раз - после обучения или внедрения нового инструмента я наблюдал как мои коллеги начинали более профессионально использовать анализ данных в своей деятельности, и находили в уже что-то новое в той информации, которая всегда у них была. И каждый раз поражался тому, сколько возможностей мы упускаем не зная, что просто поменяв способ представления в информации можно увидеть много нового.
Чтобы собрать “низко висящие фрукты” нужно всего лишь построить графики на тех данных, которыми вы часто пользуетесь. Я не буду уходить глубоко в философию анализа данных, речь сегодня не об этом.

В начале декабря прошлого года Anthropic опубликовали отчёт Clio, в котором указали, что из миллиона случайно выбранных чатов кейс анализ данных с 3.5% находится на десятом месте.
С одной стороны, может показаться что десятое место это что-то, что не заслуживает внимания. С другой - если сравнивать ценность отдачи от каждого из чатов, то по моему опыту ROI у аналитических задач существенно выше, чем при создании, к примеру, текстового контента.

ИИ приведёт к коммодитизации разработки софта и работы с информацией. Сами по себе LLM по своей сути плохие помощники в обработке структурированных данных. Но уже сейчас с их помощью можно создавать инструменты, которые будут полезны при сборе, трансформации, анализе и визуализации данных.

Я работаю с аналитикой уже больше десяти лет, собрал сообщество и провёл дюжину конференций, и могу с уверенностью сказать, что видел гораздо больше экспертов, которые становились хорошими аналитиками, чем аналитиков, переходящих в бизнес. Думаю, что ИИ позволит многим экспертам стать хорошими аналитиками для пользы своего дела.

Сегодня в 18:00 по Варшаве мы с участниками сообщества говорим о том, как аналитика уже изменилась под влиянием ИИ, и как будет меняться в будущем. Занятно то, что все, кто уже выразил желание пообщаться пришли в аналитику из других сфер.
Ссылка на зум уже в чате.

Неделю назад проходил оценку уровня своего английского у профессора лингвистики одного из канадских университетов, планирую пойти к ней учиться. Пришел с вопросом о том, как же мне начать писать на английском? Мы знакомились и рассказывали друг другу истории, и в какой-то момент я заметил, что моя собеседница перестала делать пометки в блокноте. “Видимо всё со мной понятно”, неподходящий я ученик, подумал я, но вида не подал, и решил посмотреть что будет дальше :)

Интересным и достаточно сложным для меня оказалось чтение пересказа эзоповой басни про муравья и кузнечика Сомерсетом Моэмом (нам эта история более знакома по басне Крылова). При изначальном сходстве в у Моэма есть достаточно ироничный поворот, который бросает вызов классическому утверждению, что тяжёлый труд всегда вознаграждается. Продираясь через малознакомую мне художественную лексику и риторические приёмы, я напрягал мозги и страдал, но это было приятное напряжение - и оно было всецело вознаграждено финалом, над которым мы смеялись вместе с моей собеседницей.

Почему же мне было так трудно? Ведь последние несколько лет я в основном читаю только на английском, почти полностью исключил из информационного рациона новости, и стараюсь минимизировать русскоязычный контент - делаю исключения для лекций Армена Захаряна и выступлений Анны Виленской.

Одной из причин оказалось то, что несмотря на обилие англоязычного контента, его нельзя назвать качественной литературой (fine literature). Блоги, которые пишут в основном технари или бизнесмены, подкасты, где одни умные люди задают вопросы другим в расчёте на то, что их беседа будет полезна слушателям - все эти материалы созданы для того, чтобы передать знания или информацию потребителю. Потребление такого контента не способствует созданию собственного языкового опыта.

Для того, чтобы писать нужно выходить на другой уровень языка.
И это не про те уровни, к которым мы привыкли - A1, A2 и так далее. У меня достаточно беглый B2, широкий лексический запас и нормальное произношение - всего этого хватает и для работы, и для базового общения. Но я не получаю большого удовольствия ни когда говорю, ни когда пишу на английском языке. При всей свободе использования - иностранный язык остаётся для меня средством передачи и получения информации. А я хочу сделать его таким языком, от которого буду получать удовольствие не меньшее, чем от родного.

Для того, чтобы научиться писать, нужно читать хорошо написанную литературу. Я не читаю художку в оригинале, у меня нет к ней интереса, и я не очень понимаю как сейчас его развить. К счастью, существует альтернативный вариант - читать качественно написанные журналы, вроде New Yorker или The Atlantic.

Вы не представляете с какой радостью я вспомнил, что много лет назад купил подписку на Nautilus - американский научный журнал, в который пишут профессиональные авторы. Кстати, этот журнал я нашёл как раз через статью лингвиста-билингва, Джули Седиви, которая пишет потрясающие статьи и книги про связь лингвистики, мозга и психологии. Я цитирую её оригинальную статью в своём лонгриде про влияние второго языка на эмоциональные состояния, мораль, выбор и даже эффективность обучения.

Я размышляю о том, насколько ИИ может быть помощником в том, чтобы писать на английском языке, при этом не теряя свой собственный стиль. Несколько дней назад в одном из сообществ ИИ-энтузиастов, в котором я состою, у меня произошел краткий диалог с другим участником, который тоже ведёт свой блог. Он задал вопрос о том, существуют ли хорошие методы копирования стиля письма при помощи LLM? Я выразил сомнение в том, что на данном уровне развития технологий это в принципе возможно - в противном случае мы бы увидели смерть копирайтинга как профессии. К сожалению, в том чате дискуссия не завязалась.

И это далеко не первый случай, когда человек, который пишет сам предполагает, что с помощи современного ИИ можно создавать текст, в котором будет скопирован чей-либо авторский стиль. Недавно такое предположение высказала моя подруга, которая и пишет сама, и учится у сильных специалистов.

Если вы пишете тексты сами, то знаете что писать сложно. В процессе письма задействуются несколько областей мозга, включая даже те, которые отвечают за ориентацию в пространстве. И именно собственный опыт, особенности и состояние автора создают тот уникальный стиль и тот материал, который рождается в ходе письма, и ни один, даже самый сложный алгоритм не способен вести себя так же, как живой человек.

Я положу в комментарий к посту несколько статей, в которых есть пища для размышлений на эту тему, буду рад если вы поделитесь своими идеями и ссылками.

Мне очень интересно обсудить использование больших языковых моделей при создании авторских материалов. Если вы пишете и используете современный ИИ или же наоборот - считаете что это вредно - приходите обсудить с нами эту тему.

Встреча в Zoom в эту среду, 12 февраля, c 18:00 до 19:30 по Варшаве. Формат - дискуссия. Ссылка - как всегда, в чате сообщества: https://news.1rj.ru/str/+vFJ6JtKQck05YjZi

“Трудно заставить человека понять что-либо, когда ему платят зарплату за то, чтобы он этого не понимал”. Эптон Синклер, американский писатель (новеллист, эссеист, драматург).

У меня есть одно правило, которое я вывел за несколько последних лет, выбирая источники контента в Telegram и других соцсетях. Если я на кого-то подписываюсь, то слежу за тем, как часто возникает желание комментировать посты автора и вступать в дискуссию с сообществом - если этого желания нет, и я просто просматриваю материалы, то достаточно быстро отписываюсь. Как следствие, у меня в ленте нет ни новостей, ни каналов от безымянных авторов без опции комментирования.

Почему для меня это важно? Иногда комментарии дают почву для размышлений, я нахожу новые полезные контакты, а иногда из них рождаются, как сейчас, посты тут. Но бывают и более печальные ситуации - когда после взаимодействия у меня пропадает желание продолжать общение. И чаще всего это происходит в крупных каналах с десятками тысяч подписчиков. Месяц назад я подписался на несколько новых русскоязычных авторов, которых мне порекомендовали. Пару дней назад автор одного из этих каналов потёр целую ветку, которая была начата моим комментарием о том, что существующих технологий недостаточно для того, чтобы в 2026м году появились модели, которые будут _превосходить Нобелевских лауреатов в большинстве областей_ Это, кстати, заявление из длинного эссе Дарио Амодея, сооснователя Anthropic - его продуктами я неизменно пользуюсь с лета прошлого года, но прогноз не разделяю.

Последние полгода я активно изучаю возможности современных ИИ решений, но стараюсь разбираться в ограничениях и на практике понимать, почему они существуют. Я не знаю другого способа оставаться ИИ-реалистом, балансируя между Сциллой и Харибдой убежденных энтузиастов и скептиков. И я знаю о чём говорю, потому что 37 лет лично наблюдаю за тем, как развиваются цифровые технологии :)

Сейчас я точно не вижу ни одной причины, почему сильный ИИ должен появится в ближайшие годы, или что произойдёт что-то, что приведёт к значительному перестроению рынка труда или смерти каких-либо профессий. Трансформации - да, но не исчезновению. Вчера я наткнулся на прекрасную аналитическую статью в сообществе LessWrong, которое очень уважаю за уровень интеллекта, культуру коммуникации и умению аргументировать позиции. Статья полностью отражает моё мнение о происходящем в индустрии. Если вы ищете целостный анализ происходящего в области ИИ с краткосрочным прогнозом - рекомендую её.

Несколько тезисов оттуда:
1. Прогресс в области ИИ, сопоставимый с появлением интеллекта, аналогичного человеческому, невозможен без существенного изменения в архитектурных решениях и зависит не только от объёма финансирования.
2. Влияние ИИ на рынок труда будет очень ограниченным, в основном будут затронуты специалисты, работающие с информацией и данными - программисты, аналитики, учёные.
3. Необычные впечатления от использования текстовых и мультимодальных моделей имеют мало общего с производительностью в реальных задачах.
4. Практически все тесты, о которых отчитываются создатели моделей либо узко-специализированы, либо не отражают способность моделей решать задачи.
5. ИИ-лаборатории намеренно поддерживают хайп для того, чтобы продолжать получать инвестиции. Реальные результаты в росте производительности труда и возможности оптимизации затрат гораздо более скромные и даже близко не сопоставимы с инвестициями в ИИ.

https://www.lesswrong.com/posts/oKAFFvaouKKEhbBPm/a-bear-case-my-predictions-regarding-ai-progress

Если вы не читаете на английском, или не разбираетесь в технических деталях, можете просто скормить содержимое в бесплатную версию Claude или ChatGPT с подобным промптом: Переведи статью на русский, не сокращая её. Я по профессии психолог (или ваша профессия) и не понимаю технических терминов, упрости и объясни их.

При этом я всё же остаюсь оптимистом и верю в то, что даже те инструменты, которые появились за последние несколько месяцев, могут сильно перестроить возможности для организаций и профессионалов.

В эту среду мы с участниками нашего дискуссионного клуба и ребятами из сообщества AI Mindset будем беседовать о том, как может поменяться рабочее взаимодействие между людьми в онлайне.

Пока это всё фантазии, но я вижу что для ряда областей, в которые я кое-что понимаю - разработка софта, анализ данных, создание и управление контентом и знаниями, уже сейчас возможны существенные прорывы.

Например, я представляю себе взаимодействие будущего как систему агентов, действующих от имени и в интересах людей и организаций, минуя классические централизованные веб-платформы. Например для покупки-продажи чего-либо, коллабораций, поиска исполнителей. Например, агенты будут анонсировать проблемы и задачи на свободный рынок, а другие агенты - предлагать их решения, цены и качества. Такая децентрализованная смесь ebay-mechanical turk-fiverr с использованием системы доверия на блокчейне.

Если интересно присоединиться, ставьте встречу в календарь - 12 марта, в 18:00 по CET/20:00 по Москве. Длительность 1.5-2 часа. Формат - живая дискуссия.
Ссылка на зум: https://us06web.zoom.us/j/6587454676?pwd=TFkrbkdRVjBBTEZCRmRjZXpQbFh5Zz09&omn=82735755105

До встречи!

„Жизнь — это то, что происходит с тобой, пока ты строишь другие планы." — Джон Леннон

"Какой лучший совет вы получали в жизни?" — увидел я недавно вопрос при знакомстве на Bumble и задумался.

Пару часов созревал ответ, и я нашёл его. 25 лет назад, когда я практиковал городское вождение перед сдачей на права, и вслух рассуждал о том, куда перестроюсь через 30 секунд и как поеду через минуту, отец дал мне совет: "Не торопись и не забегай вперёд, после того как все поедут, обстановка поменяется. Лучшее, что ты можешь делать — следить за ситуацией на дороге прямо сейчас, понимая, куда тебе нужно ехать".

Совет я не только принял к сведению, но и, похоже, достаточно часто применяю его в своей жизни. Да, какие-то решения требуют чёткого плана и следования ему. Например, чтобы построить дом, нужно иметь проект, иначе может выйти чёрти-что. Но если задуматься — в жизни не так много проектов, где закладываемый каркас определяют ваш успех. Более того, чрезмерная увлеченность целью серьезно ограничивает нашу способность обнаруживать выгодные возможности по пути.

Возьмём, к примеру, обучение в ВУЗе — ну это же сущая глупость: имея возможность учиться у кого угодно, просто зайдя в соседний кабинет, ограничивать студентов программой по конкретным предметам, которые определили какие-то люди, сами учившиеся несколько десятков лет назад. Или в работе — если ставить себе цель сделать карьеру, получить какую-то конкретную высокооплачиваемую позицию, то вы упустите ряд возможностей, которые откроются вам по пути.

Последние полгода я достаточно интенсивно изучаю тему Generative AI и ищу источники информации о том, что происходит в индустрии. Совершенно случайно в подкасте Machine Learning Street Talks я наткнулся на упоминание книги "Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective", в которой профессор Кеннет Стенли (кстати, бывший работник из OpenAI) рассматривает проблему чрезмерной озабоченности целями во всех областях нашей жизни. Беседу с ним вы можете посмотреть по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=pWIrXN-yy8g

Чрезмерная увлеченность целями — главный враг серендипности. Я уже писал истории о влиянии этого феномена на мою жизнь: https://news.1rj.ru/str/c/1571052868/164
Серендипность - такое стечение обстоятельств, которое привело к совершению неожиданных прорывов и изобретений там, где они не планировались. Микроволновая печь была изобретена благодаря растаявшей конфете при совершенствовании магнетронов в радарах.
Случайно поразившая чашку Петри плесень остановила развитие бактерий - так был придуман пеницилин. Не менее неожиданно были обнаружены рентгеновские снимки, анестезия N₂O, застёжки Велкро и Тефлон, Виагра и сахарин. Самая крутая история — как были изобретены картофельные чипсы, погуглите.

Бытует мнение, что случайностью невозможно управлять, а значит невозможно полагаться на серендипность в своей жизни, науке или в бизнесе. Вот несколько рекомендаций о том, как можно увеличивать вероятность открытий:

1. Следуйте за вашими интересами и увеличивайте разнообразие ваших экспериментов. Чем в большем количестве разнообразных проектов вы участвуете, тем большая вероятность того, что случайное открытие станет возможным.

2. Создавайте системы, склонные к серендипности. Снижайте влияние целей — чем меньше вы заняты достижением какой-либо поставленной цели, тем больше внимания уделяете случайностям на пути.

3. Избегайте соревнований в популярности. Традиционные социальные медиа ставят во главу угла лайки, количество фолловеров, торгуя нашим вниманием — подобные консенсусные системы снижают многообразие взглядов. В результате люди не получают возможность познакомиться с теми уникальными вещами, которые могут быть для них наиболее интересными или трансформирующими.
По этой причине очень важно следовать за своими интересами, а не за инфлюенсерами, потому что последние будут всегда работать в интересах широкой аудитории.