Случайно затестили Otter.ai на одном из созвонов. Встреча была на русском — otter-и видимо в него не умеет.

Получилось гениально:
Шепард, они сказали да, сэр. На Рождество

P.S. Bitcoin your gears — тоже недурно, фраза банкиров из 2080 года 🙂

✋ Думать, не делать — или дефолтная реакция, когда слышите “bullshit”

Прихожу с кружкой кофе и прошу сделать новую фичу — при этом, я настолько оборзел, что прошу без уважения прошу без объяснения контекста. Еще хуже: в обход текущих приоритетов и прошлых договоренностей.

Прошу сам, просит фаундер, простит the Queen of the United Kingdom — без разницы. Рассуждение распространяется на других участников команды и разные классы задач.

Во многих тиммейтах я ищу реакцию “не делать, а подумать”. Чем выше “статус” [или зона ответственности] — тем больше ищу в человеке это. Особенно когда что-то сделать вас просят другие.

Если быть ближе к практике: когда я говорю “херню” — или вам так кажется — подмечайте это, говорите прямо и помогайте мне задуматься. Тоже самое ждите от меня в работе или партнерстве.

“Говорю херню” [или делаю — тоже вредно], примеры:
- Рационализирую или придумываю причины задним числом
- Уперся в когнитивное искажение и даже не задумываюсь об этом
- Не знаю что-то и стремно признать
- Нахожусь под влиянием эмоций и продавливаю свое решение

Если не уверены сами, херня ли это — попросите других помочь разобраться.

@krenels

Ребят, привет! Нужна поддержка нашим друзьям из Speechki с запуском на Product Hunt.

Они выпустили один из плагинов для ChatGPT-4, который позволяет генерировать аудио из любого текста 🙂

Поставьте апвоут - невероятная поддержка получится, и для друзей, и для технологий text to speech в целом ❤️

-

Мы запускаемся на product hunt с плагином благодаря которому ChatGPT сможет говорить. Плагин абсолютно бесплатный, поэтому забирай, пользуйся, делись фидбеком.

Проголосуй прямо сейчас и помни, твой апвоут поможет нам стать №1 на product hunt.
https://www.producthunt.com/posts/speechki-chatgpt-plugin-anything-audio

#decision_making

Decision making under uncertainty: Когда больше информации не помогает в приняти решения

Иногда я нахожу себя в ситуации, когда после рассуждения [собственного на бумаге, группового бреиншторма или встречи с ментором], вариантов стало больше, а не меньше. Увеличение количества вариантов — увеличение энтропии. Здесь, энтропия как множество возможных сценариев, какое решение выбрать.

Множество вариантов — в вакуме, это полезно: больше гипотез, чтобы проверить. В контексте увеличения продаж для бизнеса — можно запустить affiliate marketing, запартнериться с инфлюенсерами, можно найти leadgen партнера, etc.

Важна сопутствующая проблема, которая рождается при обилии вариантов — все еще непонятно, как выбрать.

Раньше этот контекст “множества возможных вариантов” безсознательно вызывал поведение “у меня мало информации, чтобы принять решение” — и я шел за инфорацией: общался с другими экспертами, читал больше статей, проходил курсы, советовался с людьми.

Сегодня, общаясь с разными ребятами из технологических компаний и стартапов, я вижу, что многие находя себя в такой ситуации бессознательно действуют также. В ряде профессий это не сильно важно, но становится проблемой для контекста high level decision maker-ов, вроде фаундеров или C-level топов — у них варианты абстракнее, больше масштаб проблем и больше цепочек принятия решений.

Поиск новой информации увеличивает энтропию [и часто не повышает уверенность в решениях] — и часто возникает психологический паралич в принятии решения: хожу кругами, общаюсь, анализирую, но в решении все еще не уверен.

Вместо того, что увеличивать энтропию, попробуйте уменьшить ее. Две почти самые дешевые эвристики тут, как сломать паралич:
1/ выбрать один из вариантов [случайный] и начать execute-ить
2/ поставить себе ограниченный лимит на принятие решения [и в случае неуверенности, следовать сценарию 1/]

Когда начнете execute, почувствуете, что выбрали ерунду и осознаете, что есть что-то другое, что стоило взяться. На практике, это обычно происходит в первые часы или дни, не недели — зависит от уровня масштаба решения.

Или не почувствуете и продолжите следовать выбранному варианту, потому что он устраиваете — это тоже отличный исход.

@krenels

Мысли вслух #1: forecasting fallacy

Обсуждал с Александрой, что нужно чаще делиться тем, о чем думаю, что волнует или над чем работают. Подумал, что поэксперементирую с тем, чтобы писать короткие заметки вида “мысль вслух”, без глубоких формализованных рассуждений.

https://www.alexmurrell.co.uk/articles/the-forecasting-fallacy

Сейчас закрыл вкладку со статьей от Alex Murell’a, который как и я споткнулся о то, что люди любят делать prediction-ы, которые не воплащаются в жизнь. Один из любимых аспектов мышления: сквозь время люди часто не запоминают, что делали ошибочный прогноз в прошлом — и иногда подменяют воспоминания, мол предсказали верно [погуглите]. Прочитайте статью, клево получилось.

Ценно знать об этом — становится например понятнее, как читать такие вакансии или питч-деки от visionary early stage фаундеров. Сразу по умолчанию понимаешь, что подобные prediction-ы [прогнозы] — порок людей и часто не воплощаются в жизни, ищешь другие способы как оценивать [чтобы ну хоть чуть-чуть поменьше шума хватать]: сколько каналов продаж потестили, как собрали команду, сколько денег уже потратили, etc.

Тоже самое в амбициозных новичках — слушаешь их амбициозные планы, прям завораживаешься. И все же, их амбциии с прогнозами — не гарантии того, что человек правда вытянет эти амбиции. Особенно, с тем фактом, что forecasting fallacy за каждым блохастым прогнозом поджидает 😁

P.S. Интересный research по теме. Глубоко не вчитался — оставил, чтобы не потерялась.
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.535.9244&rep=rep1&type=pdf

@krenels

Мысли вслух #2: Predictably Irrational, Dan Ariely и “какой твой advantage?”

Подхватил на чтение Predictably Irrational by Dan Ariely. Александра привезла книгу, которую скриннил в digital варианте раньше — если хочется завоевать мое сердце дарите мне книги [с интересными рассуждениями].

Прочел первую главу и стало интересно, куда продвинулся Dan за время с написания книги [2006 или что-то такое].

Зацепило, что Дэн закофаундил бизнесы [BEworks, Kayma, etc], используя свою около-behavioral экспертизу / имя / бренд для создания компании — BEworks как консалтинговый бизнес про применеие поведенческой экономики, Kayma разрабатывает решения с Isralian Ministry of Finance [решения для уменьшия traffic jams, burecracy, etc].

Классный пример создания бизнеса с использованием advantage. Используешь свои регалии и экспертизу, перекладываешь на бизнес — сразу получаешь приемущества и способ отстройки от конкурентов. I love that!

Это и называю “advatange”, когда обсуждаю варианты перед запуском продукта, бизнеса или набрасывании стратегии, etc — и их отсутствие есть сигнал к тому, что что-то делать не стоит.

@krenels

В продолжение к https://news.1rj.ru/str/krenels/24

Review of behavioral science in business
Походу чтения, заинтересовали статьи и публикаций про внедрение behavioral и decision-making инсайтов в решении задач бизнеса.

Беглый гуглинг по научным статьям дал плохие результаты — попалось все, что неинтересно / тяжело читать. Часть слишком формальная [мат доказательство], часть слишком лабораторная.

Нашел одну приближенную к запросу: на примере данных из Yelp [рейтинги и отзывы ресторанов] ребята проверяли, как проявляется context-dependent choice.

https://www.nature.com/articles/s41598-022-22416-5

Context-dependent choice - скучная тема?
Context-dependent choice по человечески: при покупке условной подписки в Spotify, на выбор влияет не только “ценность” подписки, но и другие варианты, присутствующие [прямо на экране] во время выбора.

Это дико интересная тема — и она отличается от того, чему учат в универе на около-экономических факультетах [про “максимизацию полезности” и “рациональных агентов”]. Сходу на практике ценно тем, кто делает офферы [из нескольких вариантов] клиентам и партнерам в B2B.

Статья же вышла, как минимум неинтересной [писали студенты?] - то ли написано сложно [когнитивная сложность высокая], то ли сухо презентовали инсайты, то ли кейс не удачный взяли [restaurants aren't sexy?].

Это общая проблема научных статей — их чтение часто не доставляет кайфа.

Написаны мелким шрифтом, с неудобной версткой [3 колонки — наказывал бы за такое], используют избыточно сложные формулировки [я ценю избыточность для понятности, но не воду] — надо прям разбираться.

Если вдруг знаете другие прикладные статьи по теме использования behavioral economics / других смежных дисциплин в контексте бизнеса, продукта, прайсинга, переговоров, etc — шарьте в комментариях, буду чертовски благодарен!

@krenels

#daily_activity #datastep

YC & PropTech Assistant?
Игорь тут в YC заявку закинул по Q&A ассистент для real estate developer-ов. Игорь — партнер и growth машина, с которым делаем вместе разные инициативы [стартапы, бизнесы, etc].

Главное, как закинул: сидел до 7 часов Тбилиского утра, пока все спали.

Обожаю, когда людей увлекает что-то настолько, что они готовы с головой нырнуть и не спать всю ночь. Когда для тебя это действительно важно и ценно, когда видишь смысл.

Не перепутайте: речь не про систематический отказ от сна в пользу дел [так не нужно делать] — речь про сам дух, про настоящее горящее чувство любопытства и кайфа от того, что делаешь.

Когда ситуация требует, в short-term контексте такой спринт — отличный способ встряхнуться и сделать быстро то, что обычно растягивается или откладывается надолго.

Такой вот хакатон — когда за выходные рождается proof of concept, MVP, новая технология или возможность.

@krenels

Потребности сегмента через альтернативы

Понял, что хочется пробежаться по продуктам в real estate в YC: дешевый способ собрать популярные потребности [работы, job-ы], которые есть у ваших/соседних сегментов — посмотреть, что уже делают другие ребята во дворе в мире.

Если у вас контекст, когда B2B продукт начали не с частного кейса [платящий клиент с проблемой] — и вы точно понимаете, почему так начали делать — пробежаться за 1-2 часа и насобирать, что делают уже другие клевый способ в догонку к сборке pipeline-а клиентов через Linkedin, Email.

@krenels

#daily_activity #datastep

В продолжение к https://news.1rj.ru/str/krenels/26

How to: делаем 1 минутное интро для YC за 10 минут
Вот так выглядело видео интро для YC. Заняло 10 минут, 4 дубля сделать его — прям “20 / 80”. Уже первый вариант был “окей” — но чуть потренировались на звонке и взяли последний.

Использовал tldv, чтобы не разбираться с записывающим софтом типо OBS на macos. Нарезал через https://online-video-cutter.com/, чтобы не париться с видео редакторами. Слова взял из английского интро [адаптировал на ходу] — @aboutkrenels.

Прям возбуждает, когда созидание требует минимум efforts, чтобы получить сбалансированную MVP версию на выходе.

@krenels

#daily_activity #datastep

Datastep monthly: Июль 2023
Чат-бот с искусственным интеллектом для больших застройщиков, в диалоговом режиме отвечает на вопросы по всем данным компании.

Примеры вопросов
Моментально отвечает на вопросы формата
— “Покажи доходы компании с помесячной разбивкой”,

— “Средний ежемесячный фот компании с начала 2023 года”

— “Какие у нас лимиты тендеров”.

Чат-бот отвечает по документам, должностным инструкциям [таблицы, текстовые файлы, документы] и базам данных [MSSQL, Postgre, etc].

Ценность
Чат-бот экономит ресурс техподдержки, руководителей и аналитиков. Драматически ускоряет время получения информации для всех сотрудников компании.

Демо
Русская версия, 4 августа 2023, ecommerce case

https://www.loom.com/share/5f181deb8a8645caa9517ff2b59f5fbd?sid=02b07248-8baf-496b-9b94-4daf2605a715

Stay tuned
Следить за апдейтами и внутренней кухне в Datastep в @krenels по тегу: #datastep

Следующий

@krenels

#daily_activity #datastep

Datastep & 500 Global Georgia

Сидели с Игорем на этой неделе на Session 2 от 500 Global Georgia про условия ближайшего батча их акселя.

Я подобные встречи предпочитаю слушать на x2, но эвент локальный [Грузия] и родилась гипотеза — хак “сорсим коннекты на кофе”:

1/ Вбросьте свой Linkedin с предложением коннекта

2/ Попросите напарника поддержать активность [Игорь тут же словил что надо делать]

3/ Соберите урожай коннектов

В свободное время пройдитесь по списку, найдите интересных ребят и позовите на кофе.

Voila ☕️

@krenels

State of affairs and Global picture — or Why I am doing all these things?

Рассказать, что я делаю сейчас глобально?

Чтобы собрать общую картинку из того, что я делаю сейчас и зачем.

#state_of_affairs

State of affairs, august 2023

State of affairs — это ретроспектива, взгляд сверху на деятельность, которую я веду. Момент проревьюить проделанное, сгруппировать активности [уменьшение хаоса и сложности], подумать о рисках и проблемах.

Здесь небольшой отрывок из последнего — список не исчерпывающий, выделил 2 инициативы. Рассказываю, чтобы если с вами что-то резонирует, видите возможность для партнерства или просто клевого диалога — напиши и поделиться. Я чаще пишу и рассказываю именно для этого — чтобы знакомиться и общаться с новыми людьми.

1/ WeDo&Co. Продолжаем разивать sales & growth agency WeDo — помогаем tech компаниям тестировать новые каналы продаж, настраивать автоматизации для лидогенерации, менять коммуникацию продукта для разных сегментов, etc. Запускаем новые сервисные / технические продукты, если нужно, etc — все что стратегически помогает вырастить revenue.

Тестируем работу поверх нетворка, новые прайсинг модели, сегменты fintech и большие B2B. Эпизодически работаем и с серийными стартап фаундерами — как то, что для души.

Подробнее про истории в WeDo: #wedo

2/ Datastep. Сделали ассистента для больших застройщиков — даем ответы поверх данных из обилия инструментов, документов и баз инструмент, чтобы большие real estate developer-ы быстрее получали ответы на вопросы типа “пришли ли деньги по проекту”, “какой номер у прораба на объекте”, etc.

Запустили первый пилот, получили revenue в РФ — сейчас ищем больших застройщиков из РФ / СНГ / Азии / MENA, чтобы сделать еще +2 клиента. РФ — потому что как бизнес работает, точно знаем как застройка устроена.

Не РФ, как ход в альтернативной стратегии — чтобы был трекшн и получить внимание в YC, 500.co и прочих акселей [nice to have].

Подробнее про кураж и огонь в Datastep: #datastep

3/ Venture builder “Hub” — венчур блидер и хаб талантов. Поделюсь и расскажу, как будет время, а пока просто тизер. Что он существует — и часть его это люди под тегом: #banda

@krenels

Кейс: Как понять, какие фичи в продукте "зарабатывают" деньги?

Есть условный продукт — мобильная игра GeoGuessr.

Хотим сделать клон, чтобы делать деньги — надо понять, что в минимальную версию положить, чтобы быстрее начать зарабатывать.

Как понять, за что люди готовы платить? Какие у вас варианты? Подумайте, напишите в комменте — а после открывайте спойлер и сравнивайте.

- Naive way: формальный анализ конкурента — изучаем рекламные размещения, траффик. Изучаем историю развития сервиса, что рассказывали о цифрах продукта на Techcrunch, hackernews, etc. Ресерчим какая выручка [или прикидываем через users x pricing], смотрим что предлагают в прайсинге. Изучаем отзывы, etc

- Normal way: проводим интервью с купившими — прям в продукте находим купивших, достаем и зовем на интервью прикинувшись продуктовым менеджером из компании.

- “Out of the box” way: проводим интервью с ex сотрудниками — ищем все возможные product / marketing / manager роли, кто может знать нужное. Рассылаем горящие сообщеньки, мол дико интересный продукт, хочу понять, как такое люди создают, научите или давай вместе делать

@krenels

#mindset

Про прагматизм в делах

Прагматизм — направление мысли, когда смысл определяется применимостью на практике. Все остальное не неважно, но вторично.

Формулировка широкая и я обязательно поделюсь позднее о ее более подробной интерпретации [TODO: как понимать, что я имею в виду, когда говорю “прагматизм”].

Часто замечаю о том, что фаудеры, которым я помогаю, таланты, которых менторю, определяют смысл через иные подходы:
- правильно или не правильно,
- нравится мне или не нравится
- соотствествует ли моему представлению о мире
- согласовано ли с теорией

@krenels

Ортодоксальный и критический подходы

Ортодоксальные ребята — это те, кто часто неотступаясь следует методологиям.

В пределе не важно, есть ли лучше решения или нет — подход, однажды заученный, является основной для принятия решения.

Критические ребята — это те, кто соображает своей головой. Кто стремится искать решения, которые подходы для проблемы и/или учитывают собственный униеальный контекст [нетворк, навыки, ценности, etc].

Так и недавно — я пообщался с Сашей Катчинским. Мы вместе с ним устраивали обсуждение про то, кто такой продакт и какие они бывают.

У него нет “формальных” знаний в продуктовом менеджменте, но он чертовски оригинально мыслит.

Когда в Loysee [networking mobile app] надо было привлечь первых юзеров — он придумал шарить в профиле в tinder ссылку на loysee профайл и активничать в twitter, чтобы собрать early adopter-ов, недовольных tinder.

Когда решал кейс с Geoguessr — он осознал, что фидбек в комментах к App Store не обязательно важный. Что возможно там оставляют те, кто жалуются и не обязательно те, кому важен продукт и кто активно платит.

@krenels

#daily_activity #datastep

Вчера ночью ресерчил какие варианты есть поставить self-hosted LLM модель — не отправлять данные в условный OpenAI, а отправлять к модели, которая у нас на сервере/в облаке вертится.

Почему стал ресерчить:
1/ Заметили, что корпоратам бывает стремно палить данные OpenAI

2/ Было интересно прикинуть, можно ли так на долгосроке выйграть по COGS на продажу LLM-based продукта [assumption: своя инфраструктура дешевле? особенно со стартап кредитами]

Пока ресерчил удивился, что все open source модели имеют маленький контекст — кол-во токенов, которое можно дать на вход: 2к, 4к токенов. Это не сильно мало, чтобы ответы ассистента генерировать — но для юз-кейсов в Datastep, где мы даем на вход данные, схему, таблички и прочее это мало.

Даже юз-кейс "Че по бабкам за прошлый месяц" — где надо вывести поступления из MS SQL за прошлый месяц сложно покрыть с 4к [можно, но решение не влоб будет].

Стало интересно, в чем сложность с тем, чтобы увеличить context length [кол-во токенов] — нашел статью по теме:
https://blog.gopenai.com/how-to-speed-up-llms-and-use-100k-context-window-all-tricks-in-one-place-ffd40577b4c

Статья хардкор без подготовки; коротко в моей популярной интерпретации суть такая:
0/ Трансформеры — архитектура в основе GPT моделей [то, как модель устроена, из чего состоит внутри, етс]

1/ Обученный трансформер не зависит от кол-ва токенов. Трансформер может брать любое кол-во токенов на вход — например, Великий Гетсби размером в 50-60к токенов. На этапе обучения не создается ограничений от кол-ва токенов [input tokens agnostic learnable weights].

2/ Обученному на 2к токенах трансформеру дать 100к токенов на вход — результат получится, но бесмысленный

3/ Решение в лоб: Обучать на большем context length изначально. Можно — но будет дорого: обучение Meta-вской LLama 2k tokens стоило $3mln — на 100k токенов прайс получится ~$150mln [x50]

4/ Решение хитрее: Поменять архитектуру модели [ALiBi, Flash Attention, Multi Query attention], обучить на 2к контекста, а потом дообучить [fine-tune] на большем размере контекста.

MosaicML так сделали MTP-7b-storywriter с 65k tokens — им удалось скормить после модели Великий Гетсби и сгенерировать эпилог.

@krenels