Когда A-B-тест провести сложно: оцениваем эффект предодобренных кредитов с помощью PSM
Банк выбрал клиентов, которым готов предложить кредит, рассчитал предварительные условия и запустил кампанию. Через несколько месяцев доля оформивших кредит среди получателей предложения оказалась выше, чем среди остальных клиентов. Но как понять, какая часть этой разницы связана с предложением банка?
«UX меняет адрес: от удобства к мотивации пользователя»
TL;DRРасходы на софт измеряются триллионами долларов, но и вендоры, и их клиенты упираются в один и тот же вопрос: как добиться того, чтобы продуктом действительно пользовались.Продукт не создаёт потребность, он может лишь попасть в существующую. Поэтому бесконечная оптимизация характеристик (605 метрик, 104 определения UX) сама по себе ничего не гарантирует.Спросить про потребность напрямую не получится: до появления предмета потребность не названа, и пользователь описывает её через продукты, которые уже видел.
Полигон гипотез: как понять, что я не сделаю бесполезную фичу?
ИИ научил нас придумывать гипотезы быстрее, чем мы успеваем их проверять. Узкое место сдвинулось с идеи на проверку до запуска — к сожалению, это дорого, как и раньше… Из этого следует вывод: выигрывает тот бизнес, у кого больше гипотез доходит до полезного импакта. Конечно, шарманка за 20 баксов в месяц слепит идеальную с виду гипотезу из любого контекста — настолько красивую и точную, насколько случайную и бесполезную. Да я и сам запускал, пока однажды это не стоило нескольких команд и бюджета на промо.
Техника безопасности при работе с AI
В современном мире нас уже не удивляет необходимость мыть руки, соблюдать ПДД или правила техники безопасности на работе. Такие правила есть почти везде.Похоже, пора внедрять такие же правила и для работы с LLM и AI в целом.Классификация инцидентовДавайте посмотрим на известные риски и попробуем сформулировать правила безопасности.КатегорияПримерОсновной рискАвтономные атакиJadePufferИИ выполняет полный цикл атакиСоциальная инженерия через ИИMeta Instagram hack
Как мы превратили 700 студентов‑гуманитариев в продуктовые команды и получили 51 MVP за 8 недель
Что произойдёт, если обучать гуманитариев как стартапы: результаты эксперимента на 700 студентах
Neurotopia: может ли ИИ помочь талантам находить свою аудиторию?
Проблема не в отсутствии талантовКогда мы говорим об успехе творческих проектов, часто обсуждают качество работы, талант автора или удачную идею.Но на практике между созданием продукта и его признанием лежит огромный пласт задач, которые не имеют прямого отношения к творчеству:продвижение;маркетинг;поиск аудитории;работа с документами;переговоры;оформление проектов;построение личного бренда.В результате многие талантливые люди тратят значительную часть времени не на создание новых вещей, а на деятельность вокруг них.
Реинкарнация эвристик Якоба Нильсена в интерфейсе разработчика — жили, живы и будут жить
Эвристики usability, сформулированные больше 30 лет назад, неожиданно оказываются ключом к удобству современных инструментов — от IDE до AI-ассистентов. Эта статья впервые рассматривает интерфейс разработчика как предмет оценки эвристик юзабилити. Текст написан на понятном для разрабов языке и с примерами интерфейсов из разработки.
ИИ-динамика: управленческие практики
Где-то с 2021 года программистам обещают, что: ИИ оставит их без работы, 30% мест исчезнут, дипломы обесценятся и вообще все станут бесполезными. В декабре 2025 это уже стало походить на правду, теперь, какой-нибудь Claude, действительно, выдает рыночный результат. А если сравнить стоимость генерации за ноль рублей с любой оплатой труда, то тут победить ИИ - крайне сложно.Что касается профессий уровня аналитиков, то джуны не нужны, по моим ощущениям, с 2023 года, а на текущий момент вообще аналитики не особо нужны. Тут уже, к сожалению, так как в моей профессии присутствует слово аналитик.
Советские гвозди и токены: что общего?
Менеджмент нашёл способ измерить AI-продуктивность. Он такой же удобный, как и всегда.Это клод придумал картинку под статью, он ещё дэбнул.. так плохо, что это великолепно.
Одна идея в десяти обёртках от LLM
Почему нейросеть думает одинаково восемь раз подряд — и как вытащить её из этой петли одной строчкой в системном промптеТы просишь Claude придумать несколько заголовков для статьи . Читаешь — и понимаешь, что это один заголовок в десяти обёртках. Меняются слова, порядок, двоеточия, суть — одна.Пишешь «сделай разнообразнее», становится чуть лучше: появляются варианты с цифрами, с вопросом, с кейсом. Но если присмотреться, тематически всё крутится вокруг тех же двух-трёх зацепок. Разнообразие получилось декоративным.
