Два дня назад: «Амазон уволил 40% девопсов. AI забрал их рабочие места»

Сегодня: AWS лежит

Как управлять продуктами, чтобы сохранить бизнес?

Разбираемся на практикуме «Управление портфелем продуктов в ключе антикризисной стратегии». Вы узнаете, как через грамотную приоритезацию продуктов сохранить операционную эффективность и финансовую устойчивость компании.

Детально обсудим:

Оптимизацию цепочки ценности: найдем неоптимальные процессы и перераспределим ресурсы.

Финансово-операционную синергию: научимся использовать ключевые метрики для принятия решений по продуктам.

Портфельный анализ: поймем, где сокращать и поддерживать функционал, а куда временно не инвестировать.

Для кого это must-have:

— COO и операционных директоров.
— Руководителей продуктов и проектов в IT.
— Топ-менеджеров, отвечающих за устойчивость бизнеса.
— Управленцев с мультипродуктовыми портфелями.

Практикум проходит в рамках старта курса «COO / Операционный директор в IT».

📅 22 октября в 19:00

📍 Участие бесплатное

➡️ Регистрация

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Первый день конфы прошел на отлично и закончился афтерпати)

Вот не живется им нормально, теперь еще OpenAI выкатила свой брузер "нового поколения")

Мне симпатична их точка зрения — оставим веб таким, какой он есть, но будем манипулировать браузером при помощи агентного режима твоей любимой модели

Но, есть и другой путь, по которому, как я вижу, большие игроки идут — ai-native продукт, который представлен агентом, который может полностью тебя обслужить (ну или почти полностью). К которому ты можешь прийти напрямую, либо, тот же условный chatgpt, обратится к нему от твоего лица и попросит что-то сделать за тебя

А каким тогда будет интерфейс?

Собсна, сегодня был круглый стол по развитию веб-платформы, и внезапно, Леша Симоненко, позвал меня пояснить за AI и интерфейсы. Вот держите отрывок с моей точкой зрения, касательно развития интерфейсов с AI. Остается вопрос — как сделать так, чтобы наши компоненты могли играться в интерфейсе произвольных моделей. И, кажется, с первым релизом виджетов, openai уже ответили на этот вопрос! Жду докладов по типу "Как переиспользовать свою GenUI библиотеку в chatgpt"

Попробуйте LLM без лишней настройки

До 31 октября провайдер Cloud․ru раздает бесплатный доступ к LLM и AI-моделям в сервисе Evolution Foundation Models.

Там есть GigaChat-2-Max, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, GLM-4.6, gpt-oss-120b и еще 15+ популярных open source моделей. Они уже готовы к использованию, достаточно подключиться через API, совместимый с OpenAI.

Модели развернуты на российских серверах, а провайдер не хранит и не использует ваши данные.

До 31 октября модели доступны бесплатно, а с 1 ноября — доступные цены.

Тестим тут

Осознанная инфантильность

Вчера у нас закончилась наша прекрасная конференция с отличной программой и морем нетворка. Плюс, к нам пришли ребята из айти хозяев, стримили конфу на твитч, даже я в этом поучаствовал (зашел на пару слов, как итог мы почти час просидели протрещали)

Но, вот, случилось ужасное! Непросительный казус, Сане jointime Стародубцеву злые кейтерингяне отказали во второй порции обеда! И ладно бы, это был просто обед, но нет, это был куриный шашлычок! К такому нас жизнь не готовила, никогда на конференциях не было одного обеда в руки, но, тут опять! Что же делать, что же делать (с)

И ладно бы, орнули и орнули, но, тут вылез, маргинальный лидер секты Осознанной Инфантильности — Иван Ботанов, и произвел легендарное разоблачение! Оказывается, это глубинный заговор массонов бигтехов! А конференции — бесполезны. Вот такую натальную карту по шашлычку составил Иван)

В следующий год, специально, для всех участников секты инфантильности, сделаем промокод shashlychok26.

Для тех, кто плохо читает сарказм, это пост не про Сашу, отстаньте от него)

Саня, тебе респект, спасибо за ваш стрим с конфы, если принял на свой счет, извини ❤️

Будем рады, если придете снова!

Скрытые предвзятости LLM: чью жизнь ИИ ценит выше

Исследователи из Center for AI Safety показали, что LLM имеют внутренние предпочтения при оценке человеческих жизней.

Автор протестировал актуальные модели (GPT-5, Claude 4.5, Gemini 2.5, Deepseek, Kimi K2) и обнаружил паттерны:

- большинство ценят жизни небелых людей в 8-100 раз выше белых
- женщин предпочитают мужчинам в 2-12 раз
- агентов ICE оценивают в 7000 раз ниже нелегальных мигрантов (Claude Haiku)

Исключение — Grok 4 Fast, единственная не предвзятая модель.

Предпочтения извлекаются через тысячи сравнений вида "$X или спасти Y человек".

Разные метрики (смерть или терминальная стадия болезни) и температура сэмплинга влияют на результаты, но тренд стабилен.

При том, что уже юристы, военные, судьи, программисты ежедневно используют эти модели для создания системы принятия решений, - такой перевес и предвзятость делают решения моделей катастрофичными для огромного количества людей.

Т.е. набрали датасетов в Африке и удивляются предвзятости.

Собирайте датасеты в своих странах и обучайте модели на своих данных.

Те самые версии суверенных национальных ИИ с учётом культурно-экономического контекста каждой отдельно взятой страны.

Но скандал получается знатный. Маск уже назвал Claude чистым злом.

#Bias #Grok #предвзятость
———
@tsingular

Вот почему важна двухфакторная аутентификация😁

Когда, спустя пять лет разработки, на релизе решили проверить взаимодействие систем между собой

Избыточное разделение труда приводит к фрагментации понимания в коллективе

С появлением массовых производств и научной организации труда, дробить процесс на узкие зоны ответственности стало нормой. Логика простая: когда знаешь все этапы, что нужно на каждом и какая квалификация требуется — зачем грузить сотрудника общим пониманием? Достаточно регламинтировать как ставить задачу, как исполнять и что должно быть на выходе.

И вот, стройным потоком по конвейеру бегут рамы, на них накручивают подвески, колеса, ставят двери и бампера. Конвейер работает, машины собираются.

А потом этот подход переносят в разработку — всё расписывают по стадиям, фиксируют входы и выходы, всё чинно и логично, будто можно предсказать наперёд. Но, описание быстро устаревает, понимание требований плавает, решения приходится пересматривать на ходу. Чем выше неопределённость и новизна, тем хуже работает заранее прописанный порядок.

Фан-факт: Винстон Ройс в 1970 году в работе "Managing the development of large software systems" первым описал ватерфол. Но не как автор, а для критики: "Я верю в эту концепцию, но описанная выше реализация рискованна и ведёт к неудаче" (И да, он запускал ракеты в космос для Lockheed и знал толк в сложных проектах)

Основная проблема ватерфолла — обратная связь от работы происходит в саааамом конце, на стадии приемо-сдаточных испытаний. Вот тут и вылезают все проблемы, которые не учли в самом начале и на всех последующих этапах работы

Именно поэтому правильно дробить процесс на итерации — чтобы после каждой петли обратной связи от системы и ее использования на реальных клиентах превращать опыт в знание через рефлексию и адаптировать движение вперед. В этом ключевая задача гибких методологий. Они предлагают как работать на территории Emergent Practice (территория гипотез, проб, ошибок и накопления ценного опыта).

А при чем тут избыточное разделение труда?

В отличие от завода со строгим Run, мы находимся в Change. У нас нет знаний как конкретно достичь цели — нам нужна командная работа мотивированных экспертов, которая будет совместно, закрывая все необходимые экспертизы искать решения. Только так, овладевая общим пониманием, мы можем работать над проблемами и максимизировать качество результата.

А им для коллективной работы ну никак нельзя попасть в ситуацию, когда они знают только свой фрагмент и просто перекидывают через забор дальше по конвейеру. Именно поэтому, избыточное ролевое разделение, с сужением области ответственности и знаний о продукте\системе\процессах попросту убивает возможность быть гибкими. Поэтому, каждый раз слыша фразу "у меня все работает, это проблема у соседа", я начинаю тригериться и обьяснять как же на самом деле важно и почему это большая ошибка

П.С. Есть отдельный пласт отрицателей самой сути необходимости эмпирической методологии. Говорят "Вы просто не смогли написать нормальные требования и все посчитать". Ну-ну

Кстати, я с вами не делился еще, Дандадан — лютый ор, на уровне Магической Битвы и Человека-Бензопилы. Видно что сделано с кайфом и от души, такое мы любим)

В Германии продолжают отрицательно развивать страну. Вот снесли градирни атомной электростанции, которая была отключена в рамках проекта по отказа от атома, который двигала зеленая партия. Действительно, зачем дешевая энергетика Германии)

Какой же успешный проект, вывести из конкуренции главную европейскую страну-производитель. Респект, нам бы так научится реализовывать свои национальные интересы

А что при этом происходит вокруг:
- Для ИИ не хватает электроэнергии
- Китай опережающим темпом наращивает объем производства электроэнергии
- Штаты наращивают производство электричества и запускает старые атомные электростанции и строит новые

Вот почему нельзя всяких сомнительных индивидов подпускать к решениям национального масштаба

Вспомнилось это видео. Примерно вот такие люди приводят к последствиям, описанным выше.
Ну или такие 🫣

А вот и доклады с BigTechNight'a про мультиагентные системы подоспели

- Как LLM и мультиагентные системы автоматизируют сферу строительства и задачи архитектуры (youtube)
- Как строить производительные и отказоустойчивые мультиагентные системы (youtube)
- Что такое универсальный агент и что нас ждет в будущем (youtube)
- Как Алиса с определения интентов перешла на function calling (youtube)
- Как обеспечить безопасность в мультиагентных системах (youtube)

^___^

На работе надо работать

Очевидные очевидности, типа «обман — это плохо» или «полный рабочий день подразумевает работу весь день», вызывают бурю обсуждений и улюлюканий в чатиках разработчиков. Почему так? Потому что для многих эти банальности — настоящая новость. Люди, похоже, думают, что работа — это про «ходить в офис», «нажимать кнопки» или «просто быть на месте». И вот тут начинается самое интересное: многие искренне не понимают сути работы и профессионального развития. В их голове царит установка: «Зачем стараться, если я работаю на дядю?» (эта гениальная мысль теплится где-то рядом, с тем, что им по праву рождения / образования / или еще чего все вокруг должны. А их бедных несчастных обманывают, отбирая все лучшее)

Давайте разберем, что такое «работать на дядю» и почему это совсем не так плохо, как вам всякие сектанты проповедуют:
- Крайне низкий риск. Наемная работа — это зона комфорта. Ты не рискуешь своими деньгами, имуществом или репутацией. Даже если компания провалится, в худшем случае ты просто найдешь новую работу. Зарплату платят вовремя, есть соцпакет, больничные, отпускные. Попробуй-ка открыть свой бизнес и забыть про стабильность на пару лет (не пару, а скорее всего на всю жизнь)
- Фокус на одном. Когда ты наемный сотрудник, ты можешь сосредоточиться на своей профессиональной области. Допустим, ты разработчик или техлид. Твоя задача — писать код, проектировать архитектуру, улучшать процессы. А теперь представь себя владельцем бизнеса: помимо кода, ты думаешь о зарплатах сотрудникам, аренде офиса, бухгалтерии, договорах, стратегии, маркетинге и почему в офисе опять кончилась туалетная бумага. Это роскошь заниматься любимым делом, пока другие решают операционные вопросы.
- Возможность учиться за чужой счет. Ты приходишь в компанию, которая уже работает, и получаешь доступ к реальному опыту: как строится бизнес, как управлять командой, как привлекать клиентов, как выстраивать процессы. Ты учишься планированию, переговорам, отладке процессов, управлению рисками — и все это без необходимости брать кредит или ставить на кон свою жопу сбережения. По сути, ты это бизнес-школа, где тебе еще и платят за обучение.
- Стабильность для экспериментов. Наемная работа дает тебе финансовую подушку, чтобы пробовать свои идеи. Хочешь запустить свой проект? Пиши код по вечерам. Хочешь освоить новую технологию? Пожалуйста, а в хорошей компании тебе еще и дадут задачу, где ты сможешь ее изучить и получить фидбек (для дурней, кто ща такой "эээ, ты же против второй работы", вот вам пост)
- Нетворкинг и связи. Работая в компании, ты обрастаешь контактами: коллеги, партнеры, клиенты. Эти связи — твой будущий капитал. Когда-нибудь решишь открыть свое дело — и вот у тебя уже есть пул людей, которые знают тебя как профессионала. Это неоценимо.

Но, если ты воспринимаешь работу как «просто отсидеться» или «сделать минимум», то теряешь все эти возможности. Ты не растешь, не учишься, не строишь репутацию. А потом удивляешься, почему твой коллега, который «пахал на дядю», вдруг стал CTO в крутой компании или запустил свой стартап.

Вывод? Работа на дядю — это не про «рабство», а про возможности. Ты можешь использовать это время, чтобы стать крутым спецом, обзавестись связями и подготовиться к большим свершениям. А если ты считаешь, что единственное место, дойстойное приложения своих усилий — собственная компания, то почему ты палец о палец не ударил "на дядю"?

Конечно "я не понимаю" и "это другое", че там еще было, "тебе легко говорить". Ага, ну да. Я же родился со своими знаниями и опытом. Я же не получал его так, как предлагаю получать его вам)

П.С. Вспоминается подход Джек Ма, основателя Алибабы, кто не слышал, советую послушать

Когда просидел на удаленке три дня, плюс выходные дома, не вылезая