Запуск ИИ‑продукта с нуля: от гипотезы до первых результатов
ИИ всегда, ИИ везде… Да, мне тоже уже порядком поднадоели упоминания искусственного интеллекта к месту и не очень. Все, от покрышек до зубных щеток производится с использованием ИИ… по крайней мере, если верить рекламе. Но на самом деле несмотря на ажиотаж вокруг искусственного интеллекта, статистика остаётся неумолимой: около 80% AI‑проектов терпят неудачу, а почти 90% Proof of Concept (PoC) никогда не достигают полноценного развёртывания в продуктив.
Вообще, кажется, сейчас начинается золотое время в IT
В каком-то смысле у всех снова обнулился опытИ мы опять заходим в новый виток развития. Я уже видел что-то похожее в прошлый раз, когда информации почти нигде не было, все учились дома сами, через эксперименты, и программисты ещё не были так жёстко разобраны на классификации. Тогда было много универсалов, которые понимали всё через личный опыт. И тогда реально решала именно экспертиза.
AI-продакт и результат: как рождаются продукты, которые приносят деньги
В цифровых продуктах «сделать фичу» давно не равно «создать ценность»: она появляется, когда решение меняет процесс и дает измеримый результат. В AI-продуктах это особенно важно: ценность определяет не интерфейс и не сама модель, а способность системы стабильно и безопасно закрывать задачу с предсказуемой экономикой.С AI-агентами это видно лучше всего: эффект возникает не при запуске функции, а когда агент встраивается в реальную работу, убирает ручные шаги, меняет роли и дает измеримые улучшения — в выручке, скорости, издержках или качестве.
Организация производства Информационных систем. Часть 4. Предпроектное исследование. 4.2. Предварительная оценка
Содержание курсаПредмет исследованияВарианты организации производстваЖизненный цикл производства информационных системПредпроектное исследование. Предмет автоматизацииПредпроектное исследование. Предварительная оценка реализации3. Этап 3. Предварительная оценка реализации
Инструмент c AI-логикой для создания дерева метрик MetricTree
Всем привет!Меня зовут Владимир Павлов, я продакт-менеджер. Недавно я проходил кейс-интервью и получил отказ со следующим комментарием: «Правильно выбираешь ключевые метрики, но не хватает измеримости, структуры, прокси‑ и контр‑метрик».Получив данный фидбек, я решил углубиться в метрики, но не нашел простого инструмента для тренировок их построения и работы с ними. Пришлось создать свой инструмент для этих целей :-)Оплатив платный доступ к GPT, приступил к Vibe Coding. Весь процесс занял примерно 2 недели, занимаясь по вечерам в будние дни + выходные.Остановился на следующем объеме функциональности:
Продуктовая аллея: какие IT-решения Россия готова представить на рынке?
Развитие IT-продуктов в России вступает в новую эру — становление технологической независимости. Если по базовым решениям в отрасли вроде операционных систем, транзакционных баз данных и т. д. рынок уже сформировался, то на следующих уровнях программного обеспечения борьба только завязывается и основные игроки уже обозначились. Как показывает практика, чем более нишевым будет продукт, тем проще ему будет занять рынок.
Почему AI-стартапы растут в 10 раз быстрее, чем привычные SaaS?
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.AI стал стратегическим приоритетом практически для каждой компании: OpenAI утверждает, что 10% мировых систем теперь используют их продукты, и многие крупные компании приняли решения на уровне CEO для
