ИИ-агенты: практический чек-лист готовности
Моя лента в LinkedIn и рекомендации YouTube забиты ИИ-агентами. OpenAI, Google и десятки стартапов обещают будущее, где ассистент берёт на себя сложные многошаговые задачи. Звучит великолепно: говоришь «забронируй отель в Милане на выходные, бюджет до 500 €, рядом с центром и с оценкой не ниже 8,5» - и он всё делает сам.
Я и сам участвую в нескольких пилотах агент-систем в Allianz. Мы настраиваем агентов обрабатывать страховые случаи, принимать решения о выплате/невыплате или автоматически заполнять за клиента форму на возмещение по сканам документов. Изнутри хорошо видно, как технологический хайп разбивается о корпоративную реальность.
В большой компании нельзя говорить о «готовности к ИИ» в целом. Один отдел живёт в 2025-м, другой - в 1995-м. Успех пилота зависит от зрелости конкретного подразделения и процесса, который вы автоматизируете.
Вот мой чек-лист готовности к внедрению ИИ-агентов:
1. ✅ Чистые и доступные данные
Все ли данные для принятия решения существуют в цифре? Насколько они полные и достоверные?
Если сотруднику нужно открыть пять разных систем и «свести» всё в голове, ИИ-агент, скорее всего, не справится - или ваша unit-экономика не сойдется.
2. ✅ API инфраструктура
Есть ли у ключевых систем в автоматизируем процессе современные, стабильные, документированные REST API? Каковы скорость и надёжность ответа?
Если доступ идёт через legacy core-систему с устаревшей документацией, готовьтесь к месяцам «инженерной археологии» и костылям.
3. ✅ Формализованные процессы
Процесс, который вы автоматизируете, чётко описан и стандартизирован? Шаги и исключения задокументированы?
Если всё держится на интуиции и опыте «носителей знания», автоматизация лишь масштабирует хаос.
Часто бывает так (и, по моему опыту, это коррелирует с размером и позицией компании/продукта на рынке), что один отдел готов к внедрению на 90%, а другой - всего на 10%.
Поэтому, если вы - условный Revolut, digital-native компания с едиными стандартами, у вас все шансы на быстрый успех полной агентной оптмизации.
Если же вы - крупная корпорация с десятилетиями наследия, ищите «островки зрелости». Начинайте пилоты там, где на все пункты чек-листа вы можете ответить уверенное «да». А параллельно чините фундамент в остальных подразделениях. Без этого любые «агенты» останутся дорогими игрушками для презентаций, а не рабочим инструментом для бизнеса.
Код ценности.
Моя лента в LinkedIn и рекомендации YouTube забиты ИИ-агентами. OpenAI, Google и десятки стартапов обещают будущее, где ассистент берёт на себя сложные многошаговые задачи. Звучит великолепно: говоришь «забронируй отель в Милане на выходные, бюджет до 500 €, рядом с центром и с оценкой не ниже 8,5» - и он всё делает сам.
Я и сам участвую в нескольких пилотах агент-систем в Allianz. Мы настраиваем агентов обрабатывать страховые случаи, принимать решения о выплате/невыплате или автоматически заполнять за клиента форму на возмещение по сканам документов. Изнутри хорошо видно, как технологический хайп разбивается о корпоративную реальность.
В большой компании нельзя говорить о «готовности к ИИ» в целом. Один отдел живёт в 2025-м, другой - в 1995-м. Успех пилота зависит от зрелости конкретного подразделения и процесса, который вы автоматизируете.
Вот мой чек-лист готовности к внедрению ИИ-агентов:
1. ✅ Чистые и доступные данные
Все ли данные для принятия решения существуют в цифре? Насколько они полные и достоверные?
Если сотруднику нужно открыть пять разных систем и «свести» всё в голове, ИИ-агент, скорее всего, не справится - или ваша unit-экономика не сойдется.
2. ✅ API инфраструктура
Есть ли у ключевых систем в автоматизируем процессе современные, стабильные, документированные REST API? Каковы скорость и надёжность ответа?
Если доступ идёт через legacy core-систему с устаревшей документацией, готовьтесь к месяцам «инженерной археологии» и костылям.
3. ✅ Формализованные процессы
Процесс, который вы автоматизируете, чётко описан и стандартизирован? Шаги и исключения задокументированы?
Если всё держится на интуиции и опыте «носителей знания», автоматизация лишь масштабирует хаос.
Часто бывает так (и, по моему опыту, это коррелирует с размером и позицией компании/продукта на рынке), что один отдел готов к внедрению на 90%, а другой - всего на 10%.
Поэтому, если вы - условный Revolut, digital-native компания с едиными стандартами, у вас все шансы на быстрый успех полной агентной оптмизации.
Если же вы - крупная корпорация с десятилетиями наследия, ищите «островки зрелости». Начинайте пилоты там, где на все пункты чек-листа вы можете ответить уверенное «да». А параллельно чините фундамент в остальных подразделениях. Без этого любые «агенты» останутся дорогими игрушками для презентаций, а не рабочим инструментом для бизнеса.
Код ценности.
❤8🔥2
Про кейс L'Oréal и её превращение в Beauty Tech компанию
В 2018 году L'Oréal купила канадский IT-стартап ModiFace. На первый взгляд - обычная сделка. Но для меня, работавшего тогда в компании, это был и остается один из самых блестящих стратегических ходов в современной истории ритейла. Этот шаг запустил многоуровневую стратегию по созданию долгосрочного конкурентного преимущества на годы вперед.
Предлагаю разобрать по шагам, в чем заключалась гениальность этого хода.
♟️ Шаг 1: Покупка ключевой экспертизы и устранение внешних рисков
До сделки ModiFace была лидером рынка AR/AI для бьюти-индустрии, а её клиентами были главные конкуренты L'Oréal: Sephora & Estée Lauder.
Приобретение ModiFace решало две стратегические задачи одновременно:
• Внутренняя: компания получила не просто технологию, а готовую R&D-платформу и команду экспертов, приобретя ключевую для будущего рынка компетенцию в области AI и AR. Это позволило создать внутреннюю «фабрику цифровых сервисов-продуктов» для всех брендов группы, ускорив разработку и снизив риски.
• Внешняя: покупка ограничила доступ конкурентов к передовой технологии, создав для них барьер и вынудив искать альтернативные, менее зрелые решения.
🚀 Шаг 2: От технологии к портфелю успешных продуктов
Получив технологию, L'Oréal построила на ее основе «фабрику цифровых услуг» для всех своих 34+ брендов.
• Научно обоснованные сервисы. Например, Vichy SkinConsult AI, (диагностика проблем кожи лица по селфи) который мне довелось запускать в качестве продакт-менеджера. Его секрет был в сплаве AI от ModiFace с уникальным активом L'Oréal - 15 годами дерматологических исследований. Любой может написать код, но мало кто может скопировать эту научную базу.
• Массовые коммерческие сервисы. Virtual Try-On (VTO) - виртуальная примерка макияжа, цвета волос, ногтей. Это очень мощный инструмент роста продаж: мы фиксировали рост конверсии до 90% и среднего чека до 30%. Сервис интуитивно понятен покупателю, быстро масштабируется и напрямую влияет на P&L.
🌐 Шаг 3: Интеграция продуктов в экосистему партнёров
L'Oréal не стала ждать, пока покупатели придут на ее сайты. Мои коллеги встроили сервисы, в первую очередь VTO, в крупнейшие мировые платформы:
• Amazon: Вы можете «примерить» помаду Lancôme прямо на странице товара.
• Instagram: AR-маски для подбора макияжа NYX и Urban Decay встроены в магазины брендов.
• Google: Виртуальная примерка доступна прямо из поисковой выдачи.
💰 Шаг 4: Zero-party data как стратегический актив
А теперь самое интересное. Все эти инструменты созданы не просто для увеличения продаж (хотя конверсия у их пользователей в 3 раза выше). Их главная цель - сбор самого ценного актива: информации, которой пользователь сам добровольно делится.
В обмен на бесплатную и полезную услугу пользователь добровольно сообщает компании свои самые личные данные: проблемы кожи, предпочтения в цвете, стиль. Особенно если он хочет сохранить результаты диагностики или селфи с макияжем.
В эпоху, когда сторонние cookie-файлы умирают, L'Oréal уже построила прямую связь с потребителем и получает данные высочайшего качества для:
• Гиперперсонализированного маркетинга.
• Создания новых продуктов, основанных на реальных предпочтениях миллионов.
• Формирования CRM-базы и увеличения LTV.
Покупка ModiFace была закладкой фундамента, который позволил превратить L'Oréal из косметического гиганта в настоящую Beauty Tech компанию. К сегодняшнему дню L'Oréal построила «информационный ров» вокруг своего бизнеса, основанный на эксклюзивной технологии, уникальных данных и прямой связи с потребителем.
Ставьте🔥, если было интересно.
Код ценности.
В 2018 году L'Oréal купила канадский IT-стартап ModiFace. На первый взгляд - обычная сделка. Но для меня, работавшего тогда в компании, это был и остается один из самых блестящих стратегических ходов в современной истории ритейла. Этот шаг запустил многоуровневую стратегию по созданию долгосрочного конкурентного преимущества на годы вперед.
Предлагаю разобрать по шагам, в чем заключалась гениальность этого хода.
♟️ Шаг 1: Покупка ключевой экспертизы и устранение внешних рисков
До сделки ModiFace была лидером рынка AR/AI для бьюти-индустрии, а её клиентами были главные конкуренты L'Oréal: Sephora & Estée Lauder.
Приобретение ModiFace решало две стратегические задачи одновременно:
• Внутренняя: компания получила не просто технологию, а готовую R&D-платформу и команду экспертов, приобретя ключевую для будущего рынка компетенцию в области AI и AR. Это позволило создать внутреннюю «фабрику цифровых сервисов-продуктов» для всех брендов группы, ускорив разработку и снизив риски.
• Внешняя: покупка ограничила доступ конкурентов к передовой технологии, создав для них барьер и вынудив искать альтернативные, менее зрелые решения.
Таким образом, была реализована гибридная стратегия «покупки для последующего развития» (Buy to Build), позволившая получить контроль над основополагающей технологией в индустрии.
🚀 Шаг 2: От технологии к портфелю успешных продуктов
Получив технологию, L'Oréal построила на ее основе «фабрику цифровых услуг» для всех своих 34+ брендов.
• Научно обоснованные сервисы. Например, Vichy SkinConsult AI, (диагностика проблем кожи лица по селфи) который мне довелось запускать в качестве продакт-менеджера. Его секрет был в сплаве AI от ModiFace с уникальным активом L'Oréal - 15 годами дерматологических исследований. Любой может написать код, но мало кто может скопировать эту научную базу.
• Массовые коммерческие сервисы. Virtual Try-On (VTO) - виртуальная примерка макияжа, цвета волос, ногтей. Это очень мощный инструмент роста продаж: мы фиксировали рост конверсии до 90% и среднего чека до 30%. Сервис интуитивно понятен покупателю, быстро масштабируется и напрямую влияет на P&L.
🌐 Шаг 3: Интеграция продуктов в экосистему партнёров
L'Oréal не стала ждать, пока покупатели придут на ее сайты. Мои коллеги встроили сервисы, в первую очередь VTO, в крупнейшие мировые платформы:
• Amazon: Вы можете «примерить» помаду Lancôme прямо на странице товара.
• Instagram: AR-маски для подбора макияжа NYX и Urban Decay встроены в магазины брендов.
• Google: Виртуальная примерка доступна прямо из поисковой выдачи.
Каждый раз, когда вы «примеряете» косметику на Amazon, вы пользуетесь технологией L'Oréal. Количество сессий VTO взлетело до сотен миллионов в 2024 году, делая эту технологию отраслевым стандартом.
💰 Шаг 4: Zero-party data как стратегический актив
А теперь самое интересное. Все эти инструменты созданы не просто для увеличения продаж (хотя конверсия у их пользователей в 3 раза выше). Их главная цель - сбор самого ценного актива: информации, которой пользователь сам добровольно делится.
В обмен на бесплатную и полезную услугу пользователь добровольно сообщает компании свои самые личные данные: проблемы кожи, предпочтения в цвете, стиль. Особенно если он хочет сохранить результаты диагностики или селфи с макияжем.
В эпоху, когда сторонние cookie-файлы умирают, L'Oréal уже построила прямую связь с потребителем и получает данные высочайшего качества для:
• Гиперперсонализированного маркетинга.
• Создания новых продуктов, основанных на реальных предпочтениях миллионов.
• Формирования CRM-базы и увеличения LTV.
Покупка ModiFace была закладкой фундамента, который позволил превратить L'Oréal из косметического гиганта в настоящую Beauty Tech компанию. К сегодняшнему дню L'Oréal построила «информационный ров» вокруг своего бизнеса, основанный на эксклюзивной технологии, уникальных данных и прямой связи с потребителем.
Ставьте🔥, если было интересно.
Код ценности.
🔥18❤4✍1
1/2 Цена промедления или как получить бюджет на эксперименты
Знакомая ситуация? У вас есть гипотеза, способная принести компании миллионы, но на ее проверку не выделяют бюджет. Вы слышите от руководства: «Сначала покажите P&L», но о каком P&L может идти речь, если это всего лишь предположение на самом раннем этапе, без единого подтвержденного сигнала?
Так как же выйти из этого тупика, не придумывая P&L из воздуха? Нужно понять, что на самом деле пугает финансового директора. Это не неопределенность как таковая, а неограниченные риски (unlimited downside). А значит, наша главная задача - показать, как мы будем этими рисками управлять.
Поэтому, когда вы просите «денег на исследование», вы неявно предлагаете взять на себя бесконтрольный риск. Но когда вы предлагаете небольшой, контролируемый пилот с четкими критериями остановки, вы демонстрируете, что downside вашего эксперимента ограничен.
Этот подход снимает страх перед затратами. Но чтобы создать мотивацию действовать сейчас, нужен еще один элемент - Цена промедления (Cost of Delay). Она показывает, во сколько обходится компании бездействие. Давайте разберем, как это работает.
Расскажу на реальном примере, как я использовал этот подход для запуска продкута по подбору косметики на основе селфи - Vichy SkinConsult AI (про него писал тут).
У L’Oréal Paris уже был успешный кейс с AR-примеркой макияжа, который поднимал конверсию в покупку на +1 п.п. Гипотеза была простой: персонализированный подбор уходовой косметики даст сопоставимый эффект за счёт снижения неопределённости выбора для покупателя.
Шаг 1. Считаем цену промедления (Cost of Delay)*
*все приведённые цифры являются гипотетическими и служат исключительно для иллюстрации
Мы задали себе вопрос: «Сколько денег компания теряет каждую неделю, пока эта фича не запущена?»
Формула расчета: Цена промедления в неделю = (Годовые визиты × Прирост конверсии × Средний чек × Валовая маржа) ÷ 52 недели
Наши цифры для одного ключевого рынка (Франция):
• Годовые визиты: 1 500 000
• Ожидаемый прирост конверсии (uplift): +1 п.п. (0.01)
• Средний чек (AOV): €35
• Валовая маржа: 40% (0.4)
Считаем потенциальную дополнительную маржу в год:
1,500,000×0.01×€35×0.4=€210,000 в год.
Теперь переводим это в цену промедления:
€210,000÷52 недели≈€4,000 в неделю.
Всего у нас было около 50 сайтов по всему миру. Мы консервативно предположили, что как минимум 10 из них имеют сопоставимый трафик и потенциал. Поскольку технология легко масштабировалась, общая цена промедления для ключевых рынков составляла уже €40,000 в неделю.
Шаг 2 в следующем посте.
Код ценности.
Знакомая ситуация? У вас есть гипотеза, способная принести компании миллионы, но на ее проверку не выделяют бюджет. Вы слышите от руководства: «Сначала покажите P&L», но о каком P&L может идти речь, если это всего лишь предположение на самом раннем этапе, без единого подтвержденного сигнала?
Это классический замкнутый круг: чтобы получить бюджет, нужен бизнес-кейс, а чтобы собрать данные для реалистичного бизнес-кейса, нужен бюджет.
Так как же выйти из этого тупика, не придумывая P&L из воздуха? Нужно понять, что на самом деле пугает финансового директора. Это не неопределенность как таковая, а неограниченные риски (unlimited downside). А значит, наша главная задача - показать, как мы будем этими рисками управлять.
Поэтому, когда вы просите «денег на исследование», вы неявно предлагаете взять на себя бесконтрольный риск. Но когда вы предлагаете небольшой, контролируемый пилот с четкими критериями остановки, вы демонстрируете, что downside вашего эксперимента ограничен.
Этот подход снимает страх перед затратами. Но чтобы создать мотивацию действовать сейчас, нужен еще один элемент - Цена промедления (Cost of Delay). Она показывает, во сколько обходится компании бездействие. Давайте разберем, как это работает.
Расскажу на реальном примере, как я использовал этот подход для запуска продкута по подбору косметики на основе селфи - Vichy SkinConsult AI (про него писал тут).
У L’Oréal Paris уже был успешный кейс с AR-примеркой макияжа, который поднимал конверсию в покупку на +1 п.п. Гипотеза была простой: персонализированный подбор уходовой косметики даст сопоставимый эффект за счёт снижения неопределённости выбора для покупателя.
Шаг 1. Считаем цену промедления (Cost of Delay)*
*все приведённые цифры являются гипотетическими и служат исключительно для иллюстрации
Мы задали себе вопрос: «Сколько денег компания теряет каждую неделю, пока эта фича не запущена?»
Формула расчета: Цена промедления в неделю = (Годовые визиты × Прирост конверсии × Средний чек × Валовая маржа) ÷ 52 недели
Наши цифры для одного ключевого рынка (Франция):
• Годовые визиты: 1 500 000
• Ожидаемый прирост конверсии (uplift): +1 п.п. (0.01)
• Средний чек (AOV): €35
• Валовая маржа: 40% (0.4)
Считаем потенциальную дополнительную маржу в год:
1,500,000×0.01×€35×0.4=€210,000 в год.
Теперь переводим это в цену промедления:
€210,000÷52 недели≈€4,000 в неделю.
Всего у нас было около 50 сайтов по всему миру. Мы консервативно предположили, что как минимум 10 из них имеют сопоставимый трафик и потенциал. Поскольку технология легко масштабировалась, общая цена промедления для ключевых рынков составляла уже €40,000 в неделю.
Шаг 2 в следующем посте.
Код ценности.
🔥9❤4
2/2 Цена промедления или как получить бюджет на эксперименты
Шаг 1 - тут.
Шаг 2. Идем к финдиректору с анализом рисков
С этой цифрой мы пришли к нашему CFO. Наш питч строился не на обещаниях, а на управлении риском:
Цена бездействия: «Предположим, мы решим ничего не делать. Если через 6 месяцев (26 недель) мы поймем, что конкуренты нас обогнали и мы были неправы, к тому моменту компания недополучит €1,04 млн потенциальной маржи (26 недель×€40k).»
Ценность информации: «По нашему опыту, ранние проверки гипотез (Discovery) снижают риск такой стратегической ошибки на 20–30%. Возьмем среднерыночную оценку в 30%.»
Экономическая выгода от исследования: «Таким образом, проверка гипотезы сейчас "спасает" компанию от потенциальных потерь на сумму €312,000 (30% от €1.04 млн). Это и есть экономическая ценность нашего исследования.»
Как итог: бюджет на первые проверки был одобрен. Мы не продавали «прекрасное будущее», мы продавали способ дешево и быстро снизить дорогостоящий стратегический риск.
Ваш план действий
✔ Говорите на языке финансов. Вместо «исследование» используйте «управление риском», вместо «потенциал» - «цена бездействия».
✔ Создавайте срочность. Рассчитанная цена промедления в неделю (€40k в нашем случае) - это мощный аргумент, который заставляет действовать.
✔ Просите не бюджет, а «страховой сертификат». Маленькая инвестиция сейчас - это страховка от многомиллионных потерь в будущем.
✔ Показывайте план с kill-критериями. Это доказывает, что вы контролируете риски и не собираетесь тратить деньги впустую.
Ставьте 🔥 и сохраняйте, если было интересно.
Если наберется 20 огоньков, поделюсь своим фреймворком, как ограничивать убытки пилота и масштабировать продукт по сигналам.
Удачи в переговорах! 🚀
Код ценности.
Шаг 1 - тут.
Шаг 2. Идем к финдиректору с анализом рисков
С этой цифрой мы пришли к нашему CFO. Наш питч строился не на обещаниях, а на управлении риском:
Цена бездействия: «Предположим, мы решим ничего не делать. Если через 6 месяцев (26 недель) мы поймем, что конкуренты нас обогнали и мы были неправы, к тому моменту компания недополучит €1,04 млн потенциальной маржи (26 недель×€40k).»
Ценность информации: «По нашему опыту, ранние проверки гипотез (Discovery) снижают риск такой стратегической ошибки на 20–30%. Возьмем среднерыночную оценку в 30%.»
Экономическая выгода от исследования: «Таким образом, проверка гипотезы сейчас "спасает" компанию от потенциальных потерь на сумму €312,000 (30% от €1.04 млн). Это и есть экономическая ценность нашего исследования.»
Финальный аргумент: «Мы не просим €312k. Мы считаем, что инвестировать в проверку этой гипотезы до этой суммы - рационально. Но для начала нам нужна лишь небольшая часть, своего рода "страховая премия". Мы просим €20k на ключевой эксперимент длительностью 4 недели, чтобы проверить основной риск и получить первые данные.»
Как итог: бюджет на первые проверки был одобрен. Мы не продавали «прекрасное будущее», мы продавали способ дешево и быстро снизить дорогостоящий стратегический риск.
Ваш план действий
✔ Говорите на языке финансов. Вместо «исследование» используйте «управление риском», вместо «потенциал» - «цена бездействия».
✔ Создавайте срочность. Рассчитанная цена промедления в неделю (€40k в нашем случае) - это мощный аргумент, который заставляет действовать.
✔ Просите не бюджет, а «страховой сертификат». Маленькая инвестиция сейчас - это страховка от многомиллионных потерь в будущем.
✔ Показывайте план с kill-критериями. Это доказывает, что вы контролируете риски и не собираетесь тратить деньги впустую.
Ставьте 🔥 и сохраняйте, если было интересно.
Если наберется 20 огоньков, поделюсь своим фреймворком, как ограничивать убытки пилота и масштабировать продукт по сигналам.
Удачи в переговорах! 🚀
Код ценности.
🔥15❤4
Напоминаю о нашем кейсе и вашем шансе проявить себя ✨
Осталось совсем немного времени - жду ваши решения в комментариях под этим постом в 20:00 по Москве (пожалуйста, запрограммируйте отправку на 20.00 😉).
Даже если вы сомневаетесь, просто попробуйте! Нет ничего лучше, чем учиться на реальной задаче. Cовременные AI-инструменты могут взять на себя рутину и помочь вам сгенерировать креативные идеи.
Верю в Вас! 🔥🚀
Осталось совсем немного времени - жду ваши решения в комментариях под этим постом в 20:00 по Москве (пожалуйста, запрограммируйте отправку на 20.00 😉).
Даже если вы сомневаетесь, просто попробуйте! Нет ничего лучше, чем учиться на реальной задаче. Cовременные AI-инструменты могут взять на себя рутину и помочь вам сгенерировать креативные идеи.
Верю в Вас! 🔥🚀
Telegram
Герман Орлов I Код ценности
Кейс для совместного разбора: Яндекс Go и «рейтинг отмен»
Согласно результатам голосования, наш первый разбор будет посвящён «Яндекс Go» и его „карающему“ алгоритму. 🙂
Контекст
Для такси-агрегаторов ключевая цель - эффективность: быстрый поиск машины и…
Согласно результатам голосования, наш первый разбор будет посвящён «Яндекс Go» и его „карающему“ алгоритму. 🙂
Контекст
Для такси-агрегаторов ключевая цель - эффективность: быстрый поиск машины и…
🔥5❤2
Взгляд на системные проблемы Франции
В прошлый раз я писал о приятной стороне жизни во Франции и ее щедром социальном пакете. Так как набралось 18🔥, как я и обещал, предлагаю рассмотреть менее очевидную сторону этой страны. И наблюдений за 6 лет набралось достаточно.
За фасадом этих гарантий скрывается сложная сеть взаимосвязанных проблем. Ключевое слово для ее описания - поликризис. Это ситуация, когда политика, экономика и социальная сфера вошли в штопор одновременно, и каждая проблема лишь усугубляет остальные.
Работает это как замкнутый круг: государственный долг стремится к 116% ВВП → ожидаемый рост экономики в этом и следующем году составляет всего 0,6%–0,8% → политический паралич, начавшийся с роспуска парламента в 2024 году, мешает реформам → стагнация бьет по социальным услугам.
Вот несколько конкретных примеров этого системного сбоя:
• Медицина. Система здравоохранения, когда-то эталонная, сегодня перегружена. Десятки регионов (около 30% населения) превратились в «медицинские пустыни». Более 6 миллионов человек не имеют постоянного семейного врача. (1)
• Образование. Французская школа, которая по идее должна давать равные шансы, на деле стала эффективным фильтром, воспроизводящим социальное неравенство. Посмотрите на цифры сами: ребенку из бедной семьи понадобится 6 поколений, или 180 лет, чтобы достичь среднего дохода. Шанс пробиться из 20% самых бедных в 20% самых богатых составляет 9,7%. (2), (3)
• Поддержка семей. Декретный отпуск для матери составляет всего 16 недель - один из самых коротких в Европе. Добавьте к этому хронический дефицит мест в яслях, и вы поймете, почему для многих женщин карьера и материнство становятся почти несовместимыми.(4)
• Жилье. Цены на жилье за последние 20 лет удвоились. Около 4 миллионов человек живут в плохих условиях, а в очереди на соцжилье стоят 2,4 миллиона семей. (5)
• Система, наполняющая бюджет. Ведь все эти проблемы, от перегруженных больниц до неработающих социальных лифтов, упираются в один вопрос: кто на самом деле платит за этот дорогостоящий компромисс? Этот вопрос предлагаю обсудить в следующий раз.
И в совокупе, все эти трудности обнажают еще более глубокий раскол. Франция сегодня разделена. Есть процветающие, глобальные мегаполисы, центры притяжения талантов и капитала. А есть «периферийная Франция» - огромные территории малых городов и бывших промышленных зон, где живет 60% населения, чувствуя себя оторванными от этого успеха. (6), (7)
И здесь мы подходим к главному противоречию французской модели.
Государство выстроило одну из лучших в мире систем перераспределения благ через налоги и пособия. Это тот самый щедрый соцпакет о котором я писал в прошлый раз. Однако это же государство оказалось гораздо менее успешным в создании реального равенства возможностей с самого старта.
Именно в этом постоянном напряжении между щедрой поддержкой и дефицитом реальных возможностей и живет современная Франция. Понимание этой ситуации помогает мне трезво смотреть на нее. Не очернять, а диагностировать. Не спорить о симптомах, а обсуждать, как чинить механизмы, от которых зависит долгий и честный рост.
Ставьте 💔, если было интересно. Наберем 15, и напишу свой анализ о первопричине этого кризиса.
Код ценности.
В прошлый раз я писал о приятной стороне жизни во Франции и ее щедром социальном пакете. Так как набралось 18🔥, как я и обещал, предлагаю рассмотреть менее очевидную сторону этой страны. И наблюдений за 6 лет набралось достаточно.
За фасадом этих гарантий скрывается сложная сеть взаимосвязанных проблем. Ключевое слово для ее описания - поликризис. Это ситуация, когда политика, экономика и социальная сфера вошли в штопор одновременно, и каждая проблема лишь усугубляет остальные.
Работает это как замкнутый круг: государственный долг стремится к 116% ВВП → ожидаемый рост экономики в этом и следующем году составляет всего 0,6%–0,8% → политический паралич, начавшийся с роспуска парламента в 2024 году, мешает реформам → стагнация бьет по социальным услугам.
Вот несколько конкретных примеров этого системного сбоя:
• Медицина. Система здравоохранения, когда-то эталонная, сегодня перегружена. Десятки регионов (около 30% населения) превратились в «медицинские пустыни». Более 6 миллионов человек не имеют постоянного семейного врача. (1)
Я уже перестал обращаться в государственные больницы Парижа. Два последних раза с приступом аллергии я прождал в приёмном отделении по 6 часов безрезультатно. Неудивительно, что их средняя оценка — 1,8/5
• Образование. Французская школа, которая по идее должна давать равные шансы, на деле стала эффективным фильтром, воспроизводящим социальное неравенство. Посмотрите на цифры сами: ребенку из бедной семьи понадобится 6 поколений, или 180 лет, чтобы достичь среднего дохода. Шанс пробиться из 20% самых бедных в 20% самых богатых составляет 9,7%. (2), (3)
• Поддержка семей. Декретный отпуск для матери составляет всего 16 недель - один из самых коротких в Европе. Добавьте к этому хронический дефицит мест в яслях, и вы поймете, почему для многих женщин карьера и материнство становятся почти несовместимыми.(4)
• Жилье. Цены на жилье за последние 20 лет удвоились. Около 4 миллионов человек живут в плохих условиях, а в очереди на соцжилье стоят 2,4 миллиона семей. (5)
• Система, наполняющая бюджет. Ведь все эти проблемы, от перегруженных больниц до неработающих социальных лифтов, упираются в один вопрос: кто на самом деле платит за этот дорогостоящий компромисс? Этот вопрос предлагаю обсудить в следующий раз.
И в совокупе, все эти трудности обнажают еще более глубокий раскол. Франция сегодня разделена. Есть процветающие, глобальные мегаполисы, центры притяжения талантов и капитала. А есть «периферийная Франция» - огромные территории малых городов и бывших промышленных зон, где живет 60% населения, чувствуя себя оторванными от этого успеха. (6), (7)
И здесь мы подходим к главному противоречию французской модели.
Государство выстроило одну из лучших в мире систем перераспределения благ через налоги и пособия. Это тот самый щедрый соцпакет о котором я писал в прошлый раз. Однако это же государство оказалось гораздо менее успешным в создании реального равенства возможностей с самого старта.
В результате, социальная поддержка часто работает как мощное обезболивающее: она смягчает симптомы, но не лечит первопричину.
Именно в этом постоянном напряжении между щедрой поддержкой и дефицитом реальных возможностей и живет современная Франция. Понимание этой ситуации помогает мне трезво смотреть на нее. Не очернять, а диагностировать. Не спорить о симптомах, а обсуждать, как чинить механизмы, от которых зависит долгий и честный рост.
Ставьте 💔, если было интересно. Наберем 15, и напишу свой анализ о первопричине этого кризиса.
Код ценности.
💔19❤2👍2
Как убрать «я постараюсь» из команды и собрать систему
Когда мир гудит и дедлайны давят, проще всего потерять фокус. Мне помогает связка: системное мышление, планирование и опора на близких. И ещё - канал моего друга Максима. Это компактная дорожная карта, как оставаться собранным самому и собирать команду.
Мы живём в перегрузе: задачи дробятся, уведомления спорят за внимание, неопределённость стала нормой. В такой среде выигрывает не тот, кто «успевает всё», а тот, кто умеет:
- видеть систему, а не набор разрозненных задач;
- планировать как управление вероятностями, а не угадывание сроков;
- оставаться личностью - говорить «нет» или «не знаю», брать ответственность, не прятаться за формулировки.
Про Макса - он системный интегратор и руководитель, муж и отец, который пишет по-деловому и по-человечески. Без воды, с юмором и с практикой, которую можно применять сразу. Ниже два показательных поста.
«Я постараюсь»
Короткая фраза, которая убивает управляемость. Максим разбирает, почему «я постараюсь» = отказ от ответственности, и даёт замену: «я сделаю» плюс честная договорённость о рисках.
Конкретные шаги: оценить загрузку, выделить пробный слот на разведку, вовремя сообщить об изменениях. Выходишь с простым правилом: обязательства формулируем чётко, неопределённость - в процесс, а не в обещание.
«Сделаем за час в течение недели» (про оценку работы)
Оценка работы - это язык доверия между бизнесом и командой. Не «3 дня», а «3 дня с вероятностью и буфером».
Почему это ключевое: одно число - лотерея и срывы; а вероятностная оценка фиксирует допущения, делает риск управляемым и даёт выбор - урезать скоуп, добавить буфер, переставить приоритеты. Из поста вы узнаете как быстро калибровать задачи без гадания и как перевести часы в календарь, чтобы обещания стали планом.
И да, там также живёт фирменный юмор - местами дерзкий, но всегда точный. За пользой приходишь, ради автора остаёшься.
Искренне рекомендую подписаться: руководитель, которому не страшно отдать людей «на прокачку».
#дружескийпиар
Когда мир гудит и дедлайны давят, проще всего потерять фокус. Мне помогает связка: системное мышление, планирование и опора на близких. И ещё - канал моего друга Максима. Это компактная дорожная карта, как оставаться собранным самому и собирать команду.
Мы живём в перегрузе: задачи дробятся, уведомления спорят за внимание, неопределённость стала нормой. В такой среде выигрывает не тот, кто «успевает всё», а тот, кто умеет:
- видеть систему, а не набор разрозненных задач;
- планировать как управление вероятностями, а не угадывание сроков;
- оставаться личностью - говорить «нет» или «не знаю», брать ответственность, не прятаться за формулировки.
Именно это - ключ к устойчивости: меньше хаоса, больше осмысленных результатов.
Про Макса - он системный интегратор и руководитель, муж и отец, который пишет по-деловому и по-человечески. Без воды, с юмором и с практикой, которую можно применять сразу. Ниже два показательных поста.
«Я постараюсь»
Короткая фраза, которая убивает управляемость. Максим разбирает, почему «я постараюсь» = отказ от ответственности, и даёт замену: «я сделаю» плюс честная договорённость о рисках.
Конкретные шаги: оценить загрузку, выделить пробный слот на разведку, вовремя сообщить об изменениях. Выходишь с простым правилом: обязательства формулируем чётко, неопределённость - в процесс, а не в обещание.
«Сделаем за час в течение недели» (про оценку работы)
Оценка работы - это язык доверия между бизнесом и командой. Не «3 дня», а «3 дня с вероятностью и буфером».
Почему это ключевое: одно число - лотерея и срывы; а вероятностная оценка фиксирует допущения, делает риск управляемым и даёт выбор - урезать скоуп, добавить буфер, переставить приоритеты. Из поста вы узнаете как быстро калибровать задачи без гадания и как перевести часы в календарь, чтобы обещания стали планом.
И да, там также живёт фирменный юмор - местами дерзкий, но всегда точный. За пользой приходишь, ради автора остаёшься.
Искренне рекомендую подписаться: руководитель, которому не страшно отдать людей «на прокачку».
#дружескийпиар
❤6🔥2👏1
С Новым Годом! 🇫🇷
И нет, это не пост по ошибке. Для большинства из нас Новый год - это запах мандаринов, ёлка и бой курантов 1 января. Но если вы спросите француза, когда на самом деле начинается год, он, скорее всего, назовет вам другую дату: 1 сентября.
Это не официальный праздник, и календарь никто не переносил. Это так называемая "La Rentrée"/Возвращение - психологический Новый год, который ощущается гораздо сильнее, чем тот, что в январе. (И еще большинство французы выходят на работу 2го января.)
Что такое La Rentrée? Представьте: август во Франции – это месяц затишья. Страна словно замирает. Отпуска, юг, солнце. А потом наступает сентябрь, и всё пробуждается!
• Школы и университеты открывают свои двери.
• Бизнес и политика возвращаются к активной жизни после летнего перерыва.
• Новые культурные сезоны (театры, выставки, кино) стартуют именно сейчас.
• Многие французы строят новые планы и дают себе обещания не под бой курантов, а именно к началу сентября. "С понедельника начну новую жизнь" по-французски часто звучит как "С Rentrée начну новую жизнь".
Это удивительное явление, когда неофициальная, глубоко укоренившаяся традиция определяет ритм жизни целой нации гораздо сильнее, чем официальные даты. Так что если вы оказались во Франции в сентябре, вы почувствуете эту особую энергию обновления и свежих начинаний!
❤️ - если было интересно.
Желаю остальным продуктивной недели, и поздравляю с Новым Годом всех Парижан 🎊
И нет, это не пост по ошибке. Для большинства из нас Новый год - это запах мандаринов, ёлка и бой курантов 1 января. Но если вы спросите француза, когда на самом деле начинается год, он, скорее всего, назовет вам другую дату: 1 сентября.
Это не официальный праздник, и календарь никто не переносил. Это так называемая "La Rentrée"/Возвращение - психологический Новый год, который ощущается гораздо сильнее, чем тот, что в январе. (И еще большинство французы выходят на работу 2го января.)
Что такое La Rentrée? Представьте: август во Франции – это месяц затишья. Страна словно замирает. Отпуска, юг, солнце. А потом наступает сентябрь, и всё пробуждается!
• Школы и университеты открывают свои двери.
• Бизнес и политика возвращаются к активной жизни после летнего перерыва.
• Новые культурные сезоны (театры, выставки, кино) стартуют именно сейчас.
• Многие французы строят новые планы и дают себе обещания не под бой курантов, а именно к началу сентября. "С понедельника начну новую жизнь" по-французски часто звучит как "С Rentrée начну новую жизнь".
Это удивительное явление, когда неофициальная, глубоко укоренившаяся традиция определяет ритм жизни целой нации гораздо сильнее, чем официальные даты. Так что если вы оказались во Франции в сентябре, вы почувствуете эту особую энергию обновления и свежих начинаний!
❤️ - если было интересно.
Желаю остальным продуктивной недели, и поздравляю с Новым Годом всех Парижан 🎊
❤18🔥3👍2
⚖️ Вердикт по делу Google. Какие изменения ждёт Tech рынок.
Вчера суд США вынес решение по антимонопольному делу против Google, которое не приведет к разделению компании, но создаст новую операционную реальность для ее ключевых продуктов. Регуляторные меры направлены на устранение барьеров для конкуренции, что потребует от Google фундаментального пересмотра своей стратегии доминирования на рынке.
Предлагаю рассмотреть детально, какие последствия это решение несет для продуктовых направлений Google и как оно может повлиять на развитие рынка.
Google Search
• Новые условия дистрибуции: Основной вызов для Google Search - потеря гарантированной эксклюзивной дистрибуции. Компания больше не сможет обязывать партнеров, таких как Apple и Samsung, делать свой поиск единственным предустановленным по умолчанию (Гугл платит Apple 20 млрд долларов в год, чтобы быть поиском по умолчанию в Safari). Это открывает рынок для других игроков (Microsoft, OpenAI, Perplexity), которые смогут конкурировать за статус поисковика по умолчанию, что потенциально повлияет на объем поисковых запросов - ключевой ресурс для модели Google.
• Ослабление конкурентного преимущества, основанного на масштабе: Суд обязал Google предоставлять конкурентам доступ к части данных своего поискового индекса и данным о взаимодействии с пользователями (Glue/Navboost, RankEmbed). Это решение рассматривает масштабное преимущество Google как результат антиконкурентных практик. Для рынка это означает снижение барьеров входа и возможность для других компаний значительно ускорить разработку и улучшение качества своих поисковых продуктов, особенно в сегменте сложных "long-tail" запросов.
Chrome Browser - главная победа
• Отклонение требования о принудительной продаже Chrome - ключевой положительный результат для Google. Браузер остается под полным контролем компании, функционируя как стратегический канал для дистрибуции поиска (генерируя около 20% поисковых запросов в США) и сбора пользовательских данных. Это позволяет Google сохранить свой наиболее эффективный и юридически защищенный канал привлечения трафика.
Android OS
• Сохранение контроля над платформой: Требование о возможном будущем отделении Android было отклонено, что позволяет Google сохранить полный контроль над развитием операционной системы.
• Утрата рычага принуждения: Важным изменением является запрет на принудительную предустановку Google Search или Chrome как обязательное условие для лицензирования Google Play Store. Это устраняет ключевой рычаг давления на производителей устройств. Теперь партнеры, как Samsung, получают свободу выбора и могут интегрировать конкурирующие сервисы без риска нарушения соглашений.
GenAI (Gemini & Assistant)
• Превентивные меры: Судебные ограничения были превентивно распространены и на продукты генеративного ИИ. Это не позволяет Google применять проверенные монопольные тактики для захвата формирующегося и высококонкурентного рынка AI-ассистентов.
• Конкуренция на основе продукта: Gemini и Assistant теперь должны конкурировать за дистрибуцию на общих основаниях, основываясь на качестве продукта и коммерческих условиях, а не на пакетных соглашениях. Это представляет собой значительный вызов, учитывая, что, по оценкам суда, у Google пока нет решающего технологического преимущества в этой области.
Как мы можем наблюдать, решение суда направлено не на ослабление Google как технологической компании, а на устранение барьеров, мешавших рыночной конкуренции.
❤️- если было интересно
Наберём десять - и я поделюсь анализом, как это судебное решение повлияет на их продуктовую стратегию.
Вчера суд США вынес решение по антимонопольному делу против Google, которое не приведет к разделению компании, но создаст новую операционную реальность для ее ключевых продуктов. Регуляторные меры направлены на устранение барьеров для конкуренции, что потребует от Google фундаментального пересмотра своей стратегии доминирования на рынке.
Предлагаю рассмотреть детально, какие последствия это решение несет для продуктовых направлений Google и как оно может повлиять на развитие рынка.
Google Search
• Новые условия дистрибуции: Основной вызов для Google Search - потеря гарантированной эксклюзивной дистрибуции. Компания больше не сможет обязывать партнеров, таких как Apple и Samsung, делать свой поиск единственным предустановленным по умолчанию (Гугл платит Apple 20 млрд долларов в год, чтобы быть поиском по умолчанию в Safari). Это открывает рынок для других игроков (Microsoft, OpenAI, Perplexity), которые смогут конкурировать за статус поисковика по умолчанию, что потенциально повлияет на объем поисковых запросов - ключевой ресурс для модели Google.
• Ослабление конкурентного преимущества, основанного на масштабе: Суд обязал Google предоставлять конкурентам доступ к части данных своего поискового индекса и данным о взаимодействии с пользователями (Glue/Navboost, RankEmbed). Это решение рассматривает масштабное преимущество Google как результат антиконкурентных практик. Для рынка это означает снижение барьеров входа и возможность для других компаний значительно ускорить разработку и улучшение качества своих поисковых продуктов, особенно в сегменте сложных "long-tail" запросов.
Chrome Browser - главная победа
• Отклонение требования о принудительной продаже Chrome - ключевой положительный результат для Google. Браузер остается под полным контролем компании, функционируя как стратегический канал для дистрибуции поиска (генерируя около 20% поисковых запросов в США) и сбора пользовательских данных. Это позволяет Google сохранить свой наиболее эффективный и юридически защищенный канал привлечения трафика.
Android OS
• Сохранение контроля над платформой: Требование о возможном будущем отделении Android было отклонено, что позволяет Google сохранить полный контроль над развитием операционной системы.
• Утрата рычага принуждения: Важным изменением является запрет на принудительную предустановку Google Search или Chrome как обязательное условие для лицензирования Google Play Store. Это устраняет ключевой рычаг давления на производителей устройств. Теперь партнеры, как Samsung, получают свободу выбора и могут интегрировать конкурирующие сервисы без риска нарушения соглашений.
GenAI (Gemini & Assistant)
• Превентивные меры: Судебные ограничения были превентивно распространены и на продукты генеративного ИИ. Это не позволяет Google применять проверенные монопольные тактики для захвата формирующегося и высококонкурентного рынка AI-ассистентов.
• Конкуренция на основе продукта: Gemini и Assistant теперь должны конкурировать за дистрибуцию на общих основаниях, основываясь на качестве продукта и коммерческих условиях, а не на пакетных соглашениях. Это представляет собой значительный вызов, учитывая, что, по оценкам суда, у Google пока нет решающего технологического преимущества в этой области.
Как мы можем наблюдать, решение суда направлено не на ослабление Google как технологической компании, а на устранение барьеров, мешавших рыночной конкуренции.
❤️- если было интересно
Наберём десять - и я поделюсь анализом, как это судебное решение повлияет на их продуктовую стратегию.
❤17
Мой AI-стек для Product Discovery.
Вот как с помощью AI получить ключевые инсайты о рынке, JTBD и конкурентах за 30 минут.
🔹 Оценка рынка и трендов (5 мин). Использую Perplexity или Gemini, чтобы мгновенно проанализировать объём рынка и главные тенденции. Промпт: «Проанализируй рынок [ваша сфера], укажи тренды, размер и ключевых игроков».
🔹 Изучить пульс аудитории (3 мин). Через Brandwatch или аналоги анализирую настроения в соцсетях и на форумах.
Промпт: «Проанализируй обсуждения [тема продукта] за последние 6 месяцев. Какие основные болевые точки и драйверы негатива?»
🔹 Собрать «голос клиента». Выгружаю в один массив неструктурированные данные: отзывы с G2/Capterra, тикеты из поддержки, расшифровки интервью с клиентами.
🔹 Синтезирую JTBD (10 мин). Загружаю собранные данные в Zeda.io или Dovetail. AI сам выделит ключевые темы. Затем передаю их в ChatGPT. Промпт: «На основе этих тем и цитат сформулируй 5 ключевых Jobs-To-Be-Done».
🔹 Автоматический поиск конкурентов (3 мин). Инструменты вроде Competely.ai сами определят ваших конкурентов по URL и мгновенно создадут базовое сравнение их маркетинга, фич и цен.
🔹 Проанализировать позиционирование конкурентов (4 мин). С помощью Crayon или Visualping отслеживаю, как конкуренты меняют свои сайты и как они описывают фичи для решения ключевых (JTBD) пользователя.
🔹 Провести SEO-разведку (3 мин). В Semrush сравниваю свой домен с доменами конкурентов, чтобы найти пробелы в их контент-стратегии и определить неочевидные точки роста для себя.
🔹 Собираю итоговый брифинг (5 мин). Передаю все выводы в ChatGPT или Claude и прошу составить "Product Discovery Brief". Это идеальная точка старта для всей команды.
🔹 Помни о главном ⬇️
AI не заменяет продакт-менеджера, а превращает его в стратега с суперсилами.
Забирайте себе excel темплейт Product Discovery Brief.
🔥 - если было полезно.
Код ценности.
Вот как с помощью AI получить ключевые инсайты о рынке, JTBD и конкурентах за 30 минут.
🔹 Оценка рынка и трендов (5 мин). Использую Perplexity или Gemini, чтобы мгновенно проанализировать объём рынка и главные тенденции. Промпт: «Проанализируй рынок [ваша сфера], укажи тренды, размер и ключевых игроков».
🔹 Изучить пульс аудитории (3 мин). Через Brandwatch или аналоги анализирую настроения в соцсетях и на форумах.
Промпт: «Проанализируй обсуждения [тема продукта] за последние 6 месяцев. Какие основные болевые точки и драйверы негатива?»
🔹 Собрать «голос клиента». Выгружаю в один массив неструктурированные данные: отзывы с G2/Capterra, тикеты из поддержки, расшифровки интервью с клиентами.
🔹 Синтезирую JTBD (10 мин). Загружаю собранные данные в Zeda.io или Dovetail. AI сам выделит ключевые темы. Затем передаю их в ChatGPT. Промпт: «На основе этих тем и цитат сформулируй 5 ключевых Jobs-To-Be-Done».
🔹 Автоматический поиск конкурентов (3 мин). Инструменты вроде Competely.ai сами определят ваших конкурентов по URL и мгновенно создадут базовое сравнение их маркетинга, фич и цен.
🔹 Проанализировать позиционирование конкурентов (4 мин). С помощью Crayon или Visualping отслеживаю, как конкуренты меняют свои сайты и как они описывают фичи для решения ключевых (JTBD) пользователя.
🔹 Провести SEO-разведку (3 мин). В Semrush сравниваю свой домен с доменами конкурентов, чтобы найти пробелы в их контент-стратегии и определить неочевидные точки роста для себя.
🔹 Собираю итоговый брифинг (5 мин). Передаю все выводы в ChatGPT или Claude и прошу составить "Product Discovery Brief". Это идеальная точка старта для всей команды.
🔹 Помни о главном ⬇️
AI - мощный ассистент, но не замена стратегу. Всегда критически оценивайте выводы и проверяйте гипотезы на реальных пользователях.
AI не заменяет продакт-менеджера, а превращает его в стратега с суперсилами.
Забирайте себе excel темплейт Product Discovery Brief.
🔥 - если было полезно.
Код ценности.
🔥20❤4
Презентация Apple: работа над ошибками на сотни миллиардов
Возвращаюсь из командировки в Мюнхен и только нашел возможность посмотреть вчерашний ивент Apple.
Для меня это все не про инновации, а про виртуозный антикризисный менеджмент.
Чтобы понять логику щедрых апгрейдов базового iPhone, давайте проанализируем цепочку событий.
1. Провал Apple Intelligence:
Громкий анонс в июне 2024 сменился признанием провала и переноса ключевых функций на 2026 год. Это создало разрыв между обещаниями и реальностью - критическая ошибка для Apple.
2. Реакция рынка: Падение акций на 29% (с $258 в январе 2025 до $185 в марте 2025) и коллективный иск от инвесторов из-за введения в заблуждение относительно сроков реализации анонсированных AI-функций. Компания потеряла главное - доверие своих пользователей.
3. Тактический ответ и фокус на осязаемом:
• На вчерашней презентации мы увидели прямое следствие этого провала. Вместо рискованных обещаний о будущем (AI) компания сделала ставку на безотказную тактику – поставку максимальной ценности «здесь и сейчас».
• Никаких упоминаний будущих фич. Стратегия сместилась с софтверных инноваций на аппаратное превосходство и дизайн, где позиции Apple неоспоримы.
И как результат, мы получили качественный апгрейд базовой модели: ProMotion-экран с супер яркостью, Always-On, 256 Гб в базе (все это было раньше доступно только в Pro моделях) – аттракцион невиданной щедрости со стороны компании.
Для меня это все, конечно, не про щедрость. 🙂 Просто Apple пытается компенсировать репутационный ущерб продуктовой ценностью, снижая отток пользователей к конкурентам (тот же Google Pixel), которые как раз сильны в AI.
Инсайт для всех нас 📝 :
Мы наблюдаем кейс, когда флагманский продукт используется как инструмент стабилизации бренда. Вместо извинений за провал долгосрочной стратегии, Apple усиливает свой главный актив, чтобы выиграть время. Это классический пример того, как тактические продуктовые решения используются для решения стратегических бизнес-проблем.
❤️ - если было интересно и делитесь своими мыслями в комментариях.
Код ценности.
Возвращаюсь из командировки в Мюнхен и только нашел возможность посмотреть вчерашний ивент Apple.
Для меня это все не про инновации, а про виртуозный антикризисный менеджмент.
Чтобы понять логику щедрых апгрейдов базового iPhone, давайте проанализируем цепочку событий.
1. Провал Apple Intelligence:
Громкий анонс в июне 2024 сменился признанием провала и переноса ключевых функций на 2026 год. Это создало разрыв между обещаниями и реальностью - критическая ошибка для Apple.
2. Реакция рынка: Падение акций на 29% (с $258 в январе 2025 до $185 в марте 2025) и коллективный иск от инвесторов из-за введения в заблуждение относительно сроков реализации анонсированных AI-функций. Компания потеряла главное - доверие своих пользователей.
3. Тактический ответ и фокус на осязаемом:
• На вчерашней презентации мы увидели прямое следствие этого провала. Вместо рискованных обещаний о будущем (AI) компания сделала ставку на безотказную тактику – поставку максимальной ценности «здесь и сейчас».
• Никаких упоминаний будущих фич. Стратегия сместилась с софтверных инноваций на аппаратное превосходство и дизайн, где позиции Apple неоспоримы.
И как результат, мы получили качественный апгрейд базовой модели: ProMotion-экран с супер яркостью, Always-On, 256 Гб в базе (все это было раньше доступно только в Pro моделях) – аттракцион невиданной щедрости со стороны компании.
Для меня это все, конечно, не про щедрость. 🙂 Просто Apple пытается компенсировать репутационный ущерб продуктовой ценностью, снижая отток пользователей к конкурентам (тот же Google Pixel), которые как раз сильны в AI.
Инсайт для всех нас 📝 :
Мы наблюдаем кейс, когда флагманский продукт используется как инструмент стабилизации бренда. Вместо извинений за провал долгосрочной стратегии, Apple усиливает свой главный актив, чтобы выиграть время. Это классический пример того, как тактические продуктовые решения используются для решения стратегических бизнес-проблем.
❤️ - если было интересно и делитесь своими мыслями в комментариях.
Код ценности.
❤25👍3
Настоящая роскошь во Франции
Все знают Францию по её кухне, винам и сырам. Но что, если я скажу, что главная «фича» этой страны это не то, что вы едите, а то, где вы можете оказаться уже к обеду? Для меня настоящий символ современной Франции это свобода передвижения.
И чтобы понять, насколько эта свобода ценна, стоит посмотреть на соседнюю Германию. Я бываю там по работе 5-6 раз в год и вижу, как мечта о спонтанном путешествии разбивается о суровую реальность. Немецкий Deutsche Bahn сегодня это лотерея, хаос и системный кризис. Когда твой поезд могут отменить в любой момент, ни о какой свободе и лёгкости речи не идёт.
На этом фоне Франция является другим миром. Здесь железные дороги не просто транспорт, а инструмент для создания невероятного стиля жизни. Настоящее меню возможностей, которое полностью меняет представление о границах и расстояниях. Вот лишь несколько примеров.
• Хочешь в другую страну? 2,5 часа, и ты пьёшь эль в лондонском пабе.
• Тянет в горы? 3 часа, и ты у подножия Альп, готовый кататься на лыжах.
• Мечтаешь об океане? 2 часа до Бордо, и ещё меньше часа на электричке, и вот ты уже ловишь волну на сёрф-споте.
• Нужна смена обстановки? Утром ты в Париже, а вечером ужинаешь с видом на море в Ницце или гуляешь по улочкам Барселоны.
И самое главное, что эта свобода удивительно доступна. Многие думают, что поезда во Франции это дорого. Если планировать заранее, билеты на скоростные TGV можно купить за 30-40 евро. А для спонтанных поездок существует поезд лоукостер OUIGO. Добавьте к этому скидочные карты, которые окупаются за пару поездок, и вы получаете систему, созданную для людей.
Именно здесь я понял разницу между стрессовой поездкой и настоящим путешествием. Вместо суеты и очередей аэропорта вы получаете спокойное прибытие на вокзал в центре города. Вместо тесного кресла в самолёте вам достается комфортное место с панорамным окном, за которым проносится вся красота Франции.
В конечном счете, эта страна подарила мне нечто большее, чем гастрономические изыски. Она подарила мне свободу быть спонтанным, жить без жёстких границ между городами, побережьями и даже странами.
🔥 - за свободу путешествий.
Код ценности.
Все знают Францию по её кухне, винам и сырам. Но что, если я скажу, что главная «фича» этой страны это не то, что вы едите, а то, где вы можете оказаться уже к обеду? Для меня настоящий символ современной Франции это свобода передвижения.
И чтобы понять, насколько эта свобода ценна, стоит посмотреть на соседнюю Германию. Я бываю там по работе 5-6 раз в год и вижу, как мечта о спонтанном путешествии разбивается о суровую реальность. Немецкий Deutsche Bahn сегодня это лотерея, хаос и системный кризис. Когда твой поезд могут отменить в любой момент, ни о какой свободе и лёгкости речи не идёт.
На этом фоне Франция является другим миром. Здесь железные дороги не просто транспорт, а инструмент для создания невероятного стиля жизни. Настоящее меню возможностей, которое полностью меняет представление о границах и расстояниях. Вот лишь несколько примеров.
• Хочешь в другую страну? 2,5 часа, и ты пьёшь эль в лондонском пабе.
• Тянет в горы? 3 часа, и ты у подножия Альп, готовый кататься на лыжах.
• Мечтаешь об океане? 2 часа до Бордо, и ещё меньше часа на электричке, и вот ты уже ловишь волну на сёрф-споте.
• Нужна смена обстановки? Утром ты в Париже, а вечером ужинаешь с видом на море в Ницце или гуляешь по улочкам Барселоны.
И самое главное, что эта свобода удивительно доступна. Многие думают, что поезда во Франции это дорого. Если планировать заранее, билеты на скоростные TGV можно купить за 30-40 евро. А для спонтанных поездок существует поезд лоукостер OUIGO. Добавьте к этому скидочные карты, которые окупаются за пару поездок, и вы получаете систему, созданную для людей.
Именно здесь я понял разницу между стрессовой поездкой и настоящим путешествием. Вместо суеты и очередей аэропорта вы получаете спокойное прибытие на вокзал в центре города. Вместо тесного кресла в самолёте вам достается комфортное место с панорамным окном, за которым проносится вся красота Франции.
В конечном счете, эта страна подарила мне нечто большее, чем гастрономические изыски. Она подарила мне свободу быть спонтанным, жить без жёстких границ между городами, побережьями и даже странами.
🔥 - за свободу путешествий.
Код ценности.
🔥21❤5
Как одно письмо сэкономило мне вчера €900.
Сталкивались с ситуацией, когда менеджер упирается, игнорирует ваши аргументы и ставит ультиматумы? В эту субботу я оказался в таком тупике с застройщиком: менеджер выставил необоснованный счет на €900 и потребовал оплатить «как есть», иначе все изменения по проекту аннулируются.
Вместо продолжения споров (а мы уже обменялись 26 имейлами за неделю) я отправил вчера одно письмо напрямую руководству (нашел контакты C-Level через Perplexity). Результат: уже сегодня - извинения, полное аннулирование счета и смена менеджера.
Структура письма, которое решает проблемы:
1️⃣ Тема: Четко и с призывом к действию. Не просто «Проблема по проекту», а конкретика, цепляющая руководство.
• Мой пример: [Требуется решение] Эскалация: Юридический и репутационный риск по проекту Project Name.
2️⃣ Вступление: Дружелюбный тон и контекст. Напомните, кто вы и почему это важно.
• Мой пример: «Позвольте обратиться к вам напрямую. Мы, покупатели квартиры в проекте Name, столкнулись с тупиковой ситуацией в диалоге с вашим представителем, что ставит под угрозу конструктивное сотрудничество и сроки проекта».
3️⃣ Проблема: Только факты, без эмоций. Опишите ситуацию цифрами и фактами, ссылаясь на документы.
• Мой пример: «Ваш представитель включил в смету €900 за услуги, которые в вашем же коммерческом каталоге указаны как бесплатные. В ответ на нашу просьбу исправить ошибку мы получили ультиматум: "подписывайте как есть, или мы аннулируем все доработки"».
4️⃣ Последствия: Переведите проблему на язык бизнеса. Это ключевой шаг. Покажите руководству, чем грозит их бездействие.
• Мой пример: «Данная ситуация создает для вашей компании:
1) Юридический риск (нарушение закона о правах потребителей).
2) Репутационный риск, так как подобная практика не соответствует имиджу компании.
3) Прямые финансовые потери в случае медиации или судебного разбирательства».
5️⃣ Предлагаемое решение и прямой запрос. Не приходите с проблемой - приходите с решением. Будьте конструктивны.
• Мой пример: «Для досудебного урегулирования просим:
1. Привести смету в соответствие с каталогом (убрать €400+€500).
2. В качестве компенсации за потраченное время предоставить скидку 10%.
3. Назначить нового менеджера для дальнейшей коммуникации».
Такой подход превращает вас из «проблемного клиента / сотрудника» в партнера, который помогает бизнесу выявить и устранить внутренние проблемы. Руководство ценит это.
Забирайте себе эффективный шаблон для эскалации.
Сохраняйте и ставьте лайки.
Код ценности.
Сталкивались с ситуацией, когда менеджер упирается, игнорирует ваши аргументы и ставит ультиматумы? В эту субботу я оказался в таком тупике с застройщиком: менеджер выставил необоснованный счет на €900 и потребовал оплатить «как есть», иначе все изменения по проекту аннулируются.
Вместо продолжения споров (а мы уже обменялись 26 имейлами за неделю) я отправил вчера одно письмо напрямую руководству (нашел контакты C-Level через Perplexity). Результат: уже сегодня - извинения, полное аннулирование счета и смена менеджера.
Структура письма, которое решает проблемы:
1️⃣ Тема: Четко и с призывом к действию. Не просто «Проблема по проекту», а конкретика, цепляющая руководство.
• Мой пример: [Требуется решение] Эскалация: Юридический и репутационный риск по проекту Project Name.
2️⃣ Вступление: Дружелюбный тон и контекст. Напомните, кто вы и почему это важно.
• Мой пример: «Позвольте обратиться к вам напрямую. Мы, покупатели квартиры в проекте Name, столкнулись с тупиковой ситуацией в диалоге с вашим представителем, что ставит под угрозу конструктивное сотрудничество и сроки проекта».
3️⃣ Проблема: Только факты, без эмоций. Опишите ситуацию цифрами и фактами, ссылаясь на документы.
• Мой пример: «Ваш представитель включил в смету €900 за услуги, которые в вашем же коммерческом каталоге указаны как бесплатные. В ответ на нашу просьбу исправить ошибку мы получили ультиматум: "подписывайте как есть, или мы аннулируем все доработки"».
4️⃣ Последствия: Переведите проблему на язык бизнеса. Это ключевой шаг. Покажите руководству, чем грозит их бездействие.
• Мой пример: «Данная ситуация создает для вашей компании:
1) Юридический риск (нарушение закона о правах потребителей).
2) Репутационный риск, так как подобная практика не соответствует имиджу компании.
3) Прямые финансовые потери в случае медиации или судебного разбирательства».
5️⃣ Предлагаемое решение и прямой запрос. Не приходите с проблемой - приходите с решением. Будьте конструктивны.
• Мой пример: «Для досудебного урегулирования просим:
1. Привести смету в соответствие с каталогом (убрать €400+€500).
2. В качестве компенсации за потраченное время предоставить скидку 10%.
3. Назначить нового менеджера для дальнейшей коммуникации».
Такой подход превращает вас из «проблемного клиента / сотрудника» в партнера, который помогает бизнесу выявить и устранить внутренние проблемы. Руководство ценит это.
Забирайте себе эффективный шаблон для эскалации.
Сохраняйте и ставьте лайки.
Код ценности.
❤11🔥5
Стадии развития LLM продуктов: LLM + RAG
Не все LLM продукты одинаковы. За простым интерфейсом чата могут скрываться совершенно разные по сложности системы. Предлагаю сегодня разобрать 4 ключевых стадии развития LLM продуктов, их сильные стороны и главные вызовы на практических примерах.
1. LLM Workflow
Это базовый уровень - чат-боты, способные вести диалог с клиентом. Их задача - автоматизировать простые, шаблонные коммуникации.
• Пример: Чат-бот страховой компании Starr Insurance в Facebook Messenger, который помогает клиентам купить страховку. Он задаёт стандартные вопросы (куда едете, на какой срок) и на основе ответов формирует предложение.
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG - это надстройка над LLM, которая «заземляет» модель, подключая её к конкретной базе знаний компании (например, к текстам всех страховых полисов).
• Пример: Клиент в нашем приложении Allyz спрашивает: «Покрывает ли моя страховка №12345 травму при дайвинге?».
- Система сначала находит в векторной базе данных точные параграфы из страховки №12345 касающиеся «дайвинга» и «медицинских расходов»,
- И только потом на основе найденных фактов генерирует точный ответ со ссылкой на пункт договора.
🔥 - если было полезно.
Код ценности.
Не все LLM продукты одинаковы. За простым интерфейсом чата могут скрываться совершенно разные по сложности системы. Предлагаю сегодня разобрать 4 ключевых стадии развития LLM продуктов, их сильные стороны и главные вызовы на практических примерах.
1. LLM Workflow
Это базовый уровень - чат-боты, способные вести диалог с клиентом. Их задача - автоматизировать простые, шаблонные коммуникации.
• Пример: Чат-бот страховой компании Starr Insurance в Facebook Messenger, который помогает клиентам купить страховку. Он задаёт стандартные вопросы (куда едете, на какой срок) и на основе ответов формирует предложение.
• Преимущества: Быстрое и удобное взаимодействие с клиентом в привычных для него каналах, например, в мессенджерах.
• Ограничения: Такие системы опираются на свои предтренированные знания и заранее задокументированные сценарии и не имеют
доступа к вашим внутренним документам. Это их фундаментальный недостаток. Также модель может сгенерировать внешне убедительный, но фактически неверный ответ (так называем «галлюцинации»), что, например, в страховом бизнесе, где цена ошибки высока, создаёт недопустимые юридические риски. Именно эта проблема подводит нас к следующему этапу.
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG - это надстройка над LLM, которая «заземляет» модель, подключая её к конкретной базе знаний компании (например, к текстам всех страховых полисов).
• Пример: Клиент в нашем приложении Allyz спрашивает: «Покрывает ли моя страховка №12345 травму при дайвинге?».
- Система сначала находит в векторной базе данных точные параграфы из страховки №12345 касающиеся «дайвинга» и «медицинских расходов»,
- И только потом на основе найденных фактов генерирует точный ответ со ссылкой на пункт договора.
• Преимущества: Фактическая точность и надёжность ответов. Это строит доверие клиента и обеспечивает соответствие регуляторным нормам.
• Ограничения: Эффективность RAG напрямую зависит от качества и порядка в корпоративной базе знаний. Если ваши документы хаотичны и противоречивы, ИИ лишь усилит этот хаос. Приятный побочный эффект - проект по внедрению RAG становится мощным катализатором, который заставляет компанию наводить порядок в собственных данных и процессах управления знаниями.
🔥 - если было полезно.
Код ценности.
🔥10❤3
Стадии развития LLM продуктов (AI agent + Agentic AI)
В первой части мы разобрали, как RAG-системы позволяют LLM давать точные ответы на основе ваших данных. Теперь сделаем следующий шаг и посмотрим, как AI-агенты переходят от ответов к самостоятельному выполнению многошаговых задач и целых бизнес-процессов.
3. AI Агент
Если RAG отвечает на вопросы, то Агент уже выполняет задачи. Это система, способная самостоятельно планировать, рассуждать и выполнять многошаговые процессы, используя различные инструменты (API, базы данных).
• Пример: «AI Agent» от Simplifai, внедрённый в ERV Nordic для обработки заявок о задержке багажа. Получив документы от клиента, агент самостоятельно:
1) распознаёт и извлекает данные
2) через API проверяет, активен ли полис
3) сверяет условия (например, задержка более 6 часов)
4) анализирует чеки
5) принимает решение об одобрении и инициирует выплату.
4. Мультиагентные системы
Это не один агент, а целая команда специализированных AI-агентов, работающих вместе.
• Пример: Платформа Shift Technology, которая автоматизировала 57% из 400 000 страховых случаев. Когда поступает заявка на отмену поездки, в работу включается целый набор из AI агентов:
1. Агент-классификатор сортирует документы (билеты, справки)
2. Агент-экстрактор извлекает из них данные
3. Агент-аналитик проверяет на мошенничество
4. Агент-решатель сводит всё воедино и готовит вердикт.
Cамое важное - это цифра 57% в последнем примере. Почти две трети запросов обрабатываются полностью автоматически за две минуты. Остальные 43% система направляет менеджеру, но уже с подготовленным досье и рекомендацией. Наиболее продвинутая архитектура формализует роль человека как эксперта и конечного контролера.
И все мы знаем, что в автоматизации первые 80% и последние 20% требуют несопоставимых усилий. 😉
🔥 - если бы полезно.
Код ценности.
В первой части мы разобрали, как RAG-системы позволяют LLM давать точные ответы на основе ваших данных. Теперь сделаем следующий шаг и посмотрим, как AI-агенты переходят от ответов к самостоятельному выполнению многошаговых задач и целых бизнес-процессов.
3. AI Агент
Если RAG отвечает на вопросы, то Агент уже выполняет задачи. Это система, способная самостоятельно планировать, рассуждать и выполнять многошаговые процессы, используя различные инструменты (API, базы данных).
• Пример: «AI Agent» от Simplifai, внедрённый в ERV Nordic для обработки заявок о задержке багажа. Получив документы от клиента, агент самостоятельно:
1) распознаёт и извлекает данные
2) через API проверяет, активен ли полис
3) сверяет условия (например, задержка более 6 часов)
4) анализирует чеки
5) принимает решение об одобрении и инициирует выплату.
• Преимущества: Это уже не просто автоматизация общения, а автоматизация целых процессов. Агент работает как цифровой сотрудник, освобождая людей для более сложных задач.
• Ограничения: Поскольку агент принимает решения самостоятельно, в случае ошибки бывает сложно отследить его логику и понять, почему был получен неверный результат. Стремление контролировать автономные действия и декомпозировать сложные задачи сначала породило такие подходы, как Schema-Guided Reasoning, а затем вывело нас на следующий этап.
4. Мультиагентные системы
Это не один агент, а целая команда специализированных AI-агентов, работающих вместе.
• Пример: Платформа Shift Technology, которая автоматизировала 57% из 400 000 страховых случаев. Когда поступает заявка на отмену поездки, в работу включается целый набор из AI агентов:
1. Агент-классификатор сортирует документы (билеты, справки)
2. Агент-экстрактор извлекает из них данные
3. Агент-аналитик проверяет на мошенничество
4. Агент-решатель сводит всё воедино и готовит вердикт.
• Преимущества: Поскольку каждый агент отточен под свою узкую задачу, это обеспечивает более высокую скорость и точность. А-ля «цифровой конвейер».
• Главный минус мультиагентных систем - их чрезвычайная сложность и как результат трудно контролиря и отладки множества автономных частей. Это ведет к высоким затратам на разработку и серьезным рискам безопасности, ведь сбой или взлом даже одного агента может вызвать отказ всей сети. В итоге ключевыми проблемами становятся риск каскадных сбоев и юридическая неопределенность в вопросе ответственности за ошибочные действия системы.
Cамое важное - это цифра 57% в последнем примере. Почти две трети запросов обрабатываются полностью автоматически за две минуты. Остальные 43% система направляет менеджеру, но уже с подготовленным досье и рекомендацией. Наиболее продвинутая архитектура формализует роль человека как эксперта и конечного контролера.
И все мы знаем, что в автоматизации первые 80% и последние 20% требуют несопоставимых усилий. 😉
🔥 - если бы полезно.
Код ценности.
🔥13❤2
Где сегодня рождается настоящий прогресс?
Точно не в смартфонах.
От Apple я уже пятый год жду инноваций, которые заставят меня обновиться.
У мира Android есть гибкие дисплеи и сильный ИИ, но ощущение настоящей революции всё ещё не наступило.
И вот на этом фоне Meta показывает, каким может быть следующий большой технологический скачок.
В эту пятницу 19.09.2025 Марк Цукерберг вживую продемонстрировал работу прототипа своих AR-очков Meta Ray-Ban Display. Кстати, вот тут я уже разбирал, почему Марк там много инвестирует в новый концепт устройств.
Что показали:
• Дисплей на линзе: Навигация, сообщения, подсказки от ИИ - всё появляется прямо перед правым глазом, оставаясь невидимым для окружающих.
• Интуитивное управление через нейробраслет. Вместо того чтобы тыкать в экран, вы управляете очками с помощью нейробраслета, который считывает электрические сигналы мышц вашей руки, позволяя управлять интерфейсом лёгкими, едва заметными жестами. Просто вау!
• Контекстный ИИ: В очки встроен продвинутый AI-ассистент, который видит мир вашими глазами. Он может в реальном времени подсказать рецепт, глядя на продукты в вашем холодильнике, или перевести вывеску на иностранном языке.
• И анонсировали цену в 800 долларов vs 10 000 за предыдущий прототип 🙄
Марк взял на себя огромный риск, демонстрируя всё это в прямом эфире, без заранее записанных роликов. И да, были сбои: ассистент завис, видеозвонок не сработал. Но знаете что? Эти недочёты лишь усилили вау-эффект от всего, что работало (привет, Apple, с презентацией 2024 года).
Именно это я и называю прогрессом, смелой попыткой создать абсолютно новый способ взаимодействия с информацией и миром.
Буду покупать, как только выйдет. Meta, браво!
Ставь - 🤓, если хочется протестировать.
Код ценности.
Точно не в смартфонах.
От Apple я уже пятый год жду инноваций, которые заставят меня обновиться.
У мира Android есть гибкие дисплеи и сильный ИИ, но ощущение настоящей революции всё ещё не наступило.
И вот на этом фоне Meta показывает, каким может быть следующий большой технологический скачок.
В эту пятницу 19.09.2025 Марк Цукерберг вживую продемонстрировал работу прототипа своих AR-очков Meta Ray-Ban Display. Кстати, вот тут я уже разбирал, почему Марк там много инвестирует в новый концепт устройств.
Что показали:
• Дисплей на линзе: Навигация, сообщения, подсказки от ИИ - всё появляется прямо перед правым глазом, оставаясь невидимым для окружающих.
• Интуитивное управление через нейробраслет. Вместо того чтобы тыкать в экран, вы управляете очками с помощью нейробраслета, который считывает электрические сигналы мышц вашей руки, позволяя управлять интерфейсом лёгкими, едва заметными жестами. Просто вау!
• Контекстный ИИ: В очки встроен продвинутый AI-ассистент, который видит мир вашими глазами. Он может в реальном времени подсказать рецепт, глядя на продукты в вашем холодильнике, или перевести вывеску на иностранном языке.
• И анонсировали цену в 800 долларов vs 10 000 за предыдущий прототип 🙄
Марк взял на себя огромный риск, демонстрируя всё это в прямом эфире, без заранее записанных роликов. И да, были сбои: ассистент завис, видеозвонок не сработал. Но знаете что? Эти недочёты лишь усилили вау-эффект от всего, что работало (привет, Apple, с презентацией 2024 года).
Именно это я и называю прогрессом, смелой попыткой создать абсолютно новый способ взаимодействия с информацией и миром.
Буду покупать, как только выйдет. Meta, браво!
Ставь - 🤓, если хочется протестировать.
Код ценности.
🤓10❤6🔥5
Google vs Суд США. Часть 2. Битва за "неофициальную валюту интернета"
Оказалось, что решение суда, которое я разбирал в прошлом посте, касалось только первого дела против Google - о контроле над дистрибуцией (Поиск, Android).
А на этой неделе начался второй, ключевой процесс. В этот раз речь идет о «контроле над монетизацией» рекламных технологиях Google.
И если первое дело было важным, то новое дело бьет в самый core бизнес-модели Google, ее монополию в Ad Tech. В центре внимания два продукта: Doubleclick for Publishers (DFP), сервер для управления рекламой, и AdX, биржа, где эта реклама продается.
В новом деле стратегия регулятора, похоже, кардинально отличается. Если в деле о Поиске суд отказался дробить компанию (продать Chrome), то в деле о рекламе Минюст США требует именно структурных изменений - принудительной продажи биржи AdX.
Почему? Регулятор уверен, что «поведенческие» ограничения (простые обещания не жульничать) не сработают. Google сможет скрыть свои преимущества в сложном коде и непрозрачных алгоритмах.
По сути, это означает, что Google могут заставить конкурировать не только качеством продукта, но и честностью своей экосистемы. Такое решение способно изменить сами принципы финансирования всего открытого интернета.
🤓 - будем следить.
Код ценности.
Оказалось, что решение суда, которое я разбирал в прошлом посте, касалось только первого дела против Google - о контроле над дистрибуцией (Поиск, Android).
А на этой неделе начался второй, ключевой процесс. В этот раз речь идет о «контроле над монетизацией» рекламных технологиях Google.
И если первое дело было важным, то новое дело бьет в самый core бизнес-модели Google, ее монополию в Ad Tech. В центре внимания два продукта: Doubleclick for Publishers (DFP), сервер для управления рекламой, и AdX, биржа, где эта реклама продается.
Суд уже признал, что Google незаконно связывал их, создавая замкнутую экосистему. Издатели были вынуждены использовать DFP, чтобы получить полноценный доступ к рекламодателям на AdX. Это и есть та самая «валюта», на которую подсадили весь интернет.
В новом деле стратегия регулятора, похоже, кардинально отличается. Если в деле о Поиске суд отказался дробить компанию (продать Chrome), то в деле о рекламе Минюст США требует именно структурных изменений - принудительной продажи биржи AdX.
Почему? Регулятор уверен, что «поведенческие» ограничения (простые обещания не жульничать) не сработают. Google сможет скрыть свои преимущества в сложном коде и непрозрачных алгоритмах.
По сути, это означает, что Google могут заставить конкурировать не только качеством продукта, но и честностью своей экосистемы. Такое решение способно изменить сами принципы финансирования всего открытого интернета.
🤓 - будем следить.
Код ценности.
🤓7
Мой отзыв о «Франции» после 6 лет использования.
В 2019 году я решил сменить основного «провайдера» жизненных услуг и установил себе ОС «France v. Macron». Подошло время поделиться честным отзывом.
Онбординг - 3/10.
В целом, процесс первого использования можно сравнить с онбордингом в Notion - очень нужен друг, который уже разобрался и сейчас тебе всё покажет.
UX - 9/10.
Что-что, а интерфейс тут топовый: круассаны по утрам, вино в обед и 35-часовая рабочая неделя - это, как говорится, не баги, а базовые фичи. Правда, для доступа к ним нужна двухфакторная аутентификация (язык + терпение в префектуре), но оно того стоит.
Стабильность - 8/10.
Тут очень надёжная архитектура, проверенная веками и парой революций. Версии правительств могут меняться, но ядро операционной системы работает без сбоев. Права пользователя защищены намертво, да и условия пользовательского соглашения - достойные.
Производительность - 6/10.
Под капотом стоит мощный процессор. Он не всегда бьёт рекорды в бенчмарках и склонен к перегреву (нужна мощная система «социального охлаждения»). Главный минус - прожорливость: требуется серьёзный «блок питания» с прогрессивной шкалой налогообложения до 45 %.
Обновления - 8/10.
Продукт не стоит на месте. Постоянно выходят «апдейты»: от стартап-хабов в Париже до зелёных технологий. Есть уверенность, что система не устареет и будет актуальна ещё долго. С «дорожной картой» и видением всё в порядке.
Дополнительные фичи - 9/10.
Доступ ко всему ЕС. Скоростные железные дороги. Культурно-гастрономический Диснейленд из музеев и мишленовских ресторанов. Субсидии на что угодно - лишь бы ты не грустил. Максимальный фарш социальных опций.
Баги:
• Почему-то 0,01 % самого богатого населения (около 1 800 семей) платят в два раза меньше налогов, чем средний человек по стране.
• В государственных госпиталях Парижа тебя не примут, если у тебя нет открытой раны.
• В регионах и небольших городах люди почему-то не живут, а выживают.
Финальная оценка -серьёзно? Это же Франция: как вообще можно о чём-то рационально рассуждать, когда круассаны и эклеры такие вкусные!
В общем, благодаря круассанам подписку продлеваю на бессрочной основе. Скоро должны выдать права администратора.
Рекомендую!
🕊️ - за прямые билеты Москва - Париж.
Код ценности.
В 2019 году я решил сменить основного «провайдера» жизненных услуг и установил себе ОС «France v. Macron». Подошло время поделиться честным отзывом.
Онбординг - 3/10.
В целом, процесс первого использования можно сравнить с онбордингом в Notion - очень нужен друг, который уже разобрался и сейчас тебе всё покажет.
UX - 9/10.
Что-что, а интерфейс тут топовый: круассаны по утрам, вино в обед и 35-часовая рабочая неделя - это, как говорится, не баги, а базовые фичи. Правда, для доступа к ним нужна двухфакторная аутентификация (язык + терпение в префектуре), но оно того стоит.
Стабильность - 8/10.
Тут очень надёжная архитектура, проверенная веками и парой революций. Версии правительств могут меняться, но ядро операционной системы работает без сбоев. Права пользователя защищены намертво, да и условия пользовательского соглашения - достойные.
Производительность - 6/10.
Под капотом стоит мощный процессор. Он не всегда бьёт рекорды в бенчмарках и склонен к перегреву (нужна мощная система «социального охлаждения»). Главный минус - прожорливость: требуется серьёзный «блок питания» с прогрессивной шкалой налогообложения до 45 %.
Обновления - 8/10.
Продукт не стоит на месте. Постоянно выходят «апдейты»: от стартап-хабов в Париже до зелёных технологий. Есть уверенность, что система не устареет и будет актуальна ещё долго. С «дорожной картой» и видением всё в порядке.
Дополнительные фичи - 9/10.
Доступ ко всему ЕС. Скоростные железные дороги. Культурно-гастрономический Диснейленд из музеев и мишленовских ресторанов. Субсидии на что угодно - лишь бы ты не грустил. Максимальный фарш социальных опций.
Баги:
• Почему-то 0,01 % самого богатого населения (около 1 800 семей) платят в два раза меньше налогов, чем средний человек по стране.
• В государственных госпиталях Парижа тебя не примут, если у тебя нет открытой раны.
• В регионах и небольших городах люди почему-то не живут, а выживают.
Финальная оценка -
В общем, благодаря круассанам подписку продлеваю на бессрочной основе. Скоро должны выдать права администратора.
Рекомендую!
🕊️ - за прямые билеты Москва - Париж.
Код ценности.
🔥11🕊10😁4🤯1
Forwarded from Product Management & AI
Новый плейбук AI-стартапа
Скорость и экономика AI сломали всё, чему нас научила эра SaaS:
1. Старый playbook B2B SaaS (Sales-led → PLG) уже не работает
Скорость разработки AI-продуктов, где от идеи до прототипа проходят часы, а не месяцы, ломает медленные циклы традиционного маркетинга и A/B-тестирования. Оптимизировать воронку бессмысленно, когда сам продукт меняется ежедневно.
2. Экономика AI - это не экономика SaaS
Валовая маржа падает с привычных 80-90% до 40-60% (а иногда и ниже) из-за колоссальных и переменных затрат на inference (вычисления для каждой операции пользователя).
3. LTV:CAC как North Star Metric больше не работает
Главной метрикой выживания становится Contribution Margin (CM) на уровне фичи и клиента. Обязательно считаем переменные издержки: инференс, ручная проверка, платные API. Парадокс тут прост – самые активные фанаты могут увести CM в минус, если цена не связана с себестоимостью.
4. Прайсинг должен следовать за compute
Уход от «per seat» в сторону кредиты за использование, оплата за результат, гибрид фикс плюс переменная. Предохранители: квоты, понижение класса модели, кэш, пакетная обработка. Рост использования обязан повышать маржу.
5. Новый подход к выходу на рынок - это Culture Native Growth
Вместо построения собственного сообщества вокруг продукта фокус смещается на глубокую интеграцию в уже существующее сообщество с общей страстью / увлечением.
6. AI-натив операционный ритм
Необходимо еженедельно проводить эконом-ревью фич: цена запроса, частота вызовов, доля кэша, CM по сегментам, жалобы по SLA. Если CM ниже нуля, автоматом включаются триггеры: понижаем модель, меняем тариф, заменяем LLM локальной эвристикой.
7. Аутентичность становится главной валютой.
В мире с переизбытком AI контента доверие и подлинная человеческая экспертиза превращаются в самый дефицитный и ценный актив, а доверие клиента становится новым полем битвы.
8. Возрождение Founder-Led Sales
Основатель снова становится главным евангелистом и каналом продаж. Его уникальное сочетание страсти, глубокой экспертизы и видения невозможно скопировать или нанять и ранние клиенты покупают не продукт, а веру в основателя.
9. Устойчивое преимущество в AI всё реже зависит от самой технологии (модели быстро коммодитизируются). Прорывом становятся бренд, встроенный в культуру, и нетривиальная GTM-стратегия, которую сложно повторить.
10. Главный абсурд в AI-бизнесе – мы используем «бесчеловечные» AI технологии для создания продукта, но продавать его вынуждены через самые человечные каналы живым людям.
В итоге выигрывает не тот, у кого сложнее модель, а тот, кто глубже понял новую экономику и научился строить рост на фундаменте доверия, человеческих эмоций и культуры.
В гостях был German Orlov (c)
Скорость и экономика AI сломали всё, чему нас научила эра SaaS:
1. Старый playbook B2B SaaS (Sales-led → PLG) уже не работает
Скорость разработки AI-продуктов, где от идеи до прототипа проходят часы, а не месяцы, ломает медленные циклы традиционного маркетинга и A/B-тестирования. Оптимизировать воронку бессмысленно, когда сам продукт меняется ежедневно.
2. Экономика AI - это не экономика SaaS
Валовая маржа падает с привычных 80-90% до 40-60% (а иногда и ниже) из-за колоссальных и переменных затрат на inference (вычисления для каждой операции пользователя).
3. LTV:CAC как North Star Metric больше не работает
Главной метрикой выживания становится Contribution Margin (CM) на уровне фичи и клиента. Обязательно считаем переменные издержки: инференс, ручная проверка, платные API. Парадокс тут прост – самые активные фанаты могут увести CM в минус, если цена не связана с себестоимостью.
4. Прайсинг должен следовать за compute
Уход от «per seat» в сторону кредиты за использование, оплата за результат, гибрид фикс плюс переменная. Предохранители: квоты, понижение класса модели, кэш, пакетная обработка. Рост использования обязан повышать маржу.
5. Новый подход к выходу на рынок - это Culture Native Growth
Вместо построения собственного сообщества вокруг продукта фокус смещается на глубокую интеграцию в уже существующее сообщество с общей страстью / увлечением.
Lovable вместо закупки трафика в Google инвестирует в онлайн турниры по шахматам Магнуса Карлсена. Их маркетологи покупают не клики, а доверие и доступ к глобальному сообществу стратегов и аналитиков – точное попадание в их психографию
6. AI-натив операционный ритм
Необходимо еженедельно проводить эконом-ревью фич: цена запроса, частота вызовов, доля кэша, CM по сегментам, жалобы по SLA. Если CM ниже нуля, автоматом включаются триггеры: понижаем модель, меняем тариф, заменяем LLM локальной эвристикой.
7. Аутентичность становится главной валютой.
В мире с переизбытком AI контента доверие и подлинная человеческая экспертиза превращаются в самый дефицитный и ценный актив, а доверие клиента становится новым полем битвы.
8. Возрождение Founder-Led Sales
Основатель снова становится главным евангелистом и каналом продаж. Его уникальное сочетание страсти, глубокой экспертизы и видения невозможно скопировать или нанять и ранние клиенты покупают не продукт, а веру в основателя.
9. Устойчивое преимущество в AI всё реже зависит от самой технологии (модели быстро коммодитизируются). Прорывом становятся бренд, встроенный в культуру, и нетривиальная GTM-стратегия, которую сложно повторить.
10. Главный абсурд в AI-бизнесе – мы используем «бесчеловечные» AI технологии для создания продукта, но продавать его вынуждены через самые человечные каналы живым людям.
В итоге выигрывает не тот, у кого сложнее модель, а тот, кто глубже понял новую экономику и научился строить рост на фундаменте доверия, человеческих эмоций и культуры.
В гостях был German Orlov (c)
Telegram
Герман Орлов I Код ценности
Global Head of Digital Products @ Allianz, в Париже 🇫🇷 во Франции с 2019 года.
Пишу, как делать ценные и масштабируемые продукты. Разбираю навыки лидера в мире, где ИИ - новая реальность.
Мой контакт @germanorlov
Пишу, как делать ценные и масштабируемые продукты. Разбираю навыки лидера в мире, где ИИ - новая реальность.
Мой контакт @germanorlov
❤9🔥5