Продукты – это Хаос

Double pendulum — эффект, в котором даже небольшое отклонение начальной точки приводит к совершенно разным траекториям движения.

И в каждом элементе продукта существует точка нелинейности, в которой кроется вся суть и истина твоего продукта.

Малейшее изменение в родмэпе, его приоритетах, в команде и коммуникациях, в настроениях пользователей, в алгоритмах ИИ, даже в тексте обычной кнопки способны запустить каскад непредсказуемых событий.

Но суть не в Хаосе

Суть в том, чтобы видеть Систему сквозь движение её потока, а не через его контроль.

Продакт не управляет маятником Хаоса (не пытайся согнуть ложку) — он учится чувствовать его колебания. Настраивать, балансировать, удерживать энергию, но не пытаться её остановить.

Потому что управлять продуктом Хаосом — это не гасить его движение, а направлять его. Не бороться с непредсказуемостью, а понимать То, из чего она рождается и... создавать её самому.

Хаос – это Продукт

Основатели, апгрейдьте свой стартап!

Венчурная платформа SberUnity представила витрину сервисов для стартапов на Moscow Startup Summit.

Теперь стартапам доступно единое пространство, где можно выбрать нужные инструменты для роста бизнеса и воспользоваться 16 эксклюзивными офферами от партнёров экосистемы Сбера.

Это решения, которые экономят деньги, время и ресурсы — от инфраструктуры и разработки до маркетинга и юрподдержки.

• 34 млн токенов от GigaChat
• Грант на облачные технологии Cloud.ru
• Месяц бесплатно в Jivo и inSales
• И еще десяток сервисов для разработки, продаж, финансов и юр. поддержки.

Каждый проект может собрать свой набор инструментов — под стадию, задачи и амбиции.

Смотрите, что подходит вашему стартапу по ссылке

Майкрософт в медтехе во всю раскатывает своего медицинского ИИ-ассистента Dragon Copilot

Созданный изначально под врачей, теперь Dragon Copilot предоставляет медсёстрам (на которых лежит большая часть всей работы с пациентами) набор ИИ-инструментов, которые оптимизируют наблюдение, скрининг и ведение хода лечения пациентов.

Dragon Copilot интегрируется непосредственно в мобильное приложение, которое медсестры используют для работы с пациентами. Ухаживая за пациентами, они просто говорят вслух, ИИ слушает, фиксирует и преобразует их наблюдения в записи. Далее, эти записи переносятся в электронную медицинскую карту.

Медсёстры также получают live-доступ к подсказкам и рекомендациям медицинской информации из верифицированных источников, таких как Центры по контролю и профилактике заболеваний США (CDC), Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) и других, что снижает необходимость поиска информации.

Немаловажное в американском медтехе – Dragon Copilot помогает с бюрокатией и автоматизируя составление медицинских справок и отчётов и подведение итогов всех взаимодействия с пациентом.

– Революция в мед техе... нувыпонели

Интернет, каким мы его знали, мёртв уже наполовину

Доля контента, созданного ИИ, выросла с ~5% в 2020 году до 48% к маю 2025 года, а прогнозы говорят о более чем 90% к 2026.

Но настоящий кризис — это будущий коллапс ИИ-моделей

Когда ИИ обучается на контенте, созданном ИИ, качество обучения падает, как при ксерокопировании ксерокопии. Идеи исчезают и всё сводится к среднему единообразию.

Посты в соц сетях, фотографии, комменты, обзоры товаров, новостные статьи, посты на Reddit, профили знакомств... Всё создаётся ИИ. И всё превращается в симуляцию интернета, которая управляется ИИ для... ИИ.

Потому что сегодняшний ИИ-хлам становится завтрашними тренировочными данными для ИИ, производя на свет новые данные от ИИ, которые снова становятся тренировочными данными для ИИ. Это рекурсия.

Главная опасность ИИ – посредственные результаты люди

P.S. Не удивлюсь, если в OpenAI осознают, что это проблема №1 и они просто юзают снимок интернета до 2022 года как максимально верифицированный источник основных данных. Либо просто не парятся этим 🫣

P.S.2 ИИ пришёл в массы, это когда ты случайно попадаёшь в кадр фотографирующихся пенсионеров, они это видят и говорят друг другу: "Don't worry, we'll erase this guy using AI."

ChatGPT выкатили свой браузер Atlas

– рекомендации везде где вы печатаете;
– ИИ-управление вкладками;
– встроенные в браузер ИИ-агенты;
– и прочее.

https://chatgpt.com/atlas

Atlas уязвимый для Prompt Injection и непонятно, почему в OpenAI так любят пихать планирование отпуска в рекламу, вроде это не тот процесс, который хочется делегировать ИИ :)

И чтобы три раза не вставать:

1) OpenAI без лишнего шума наняла более 100 бывших банкиров с Уолл-стрит, включая выходцев из Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, для обучения своего ИИ по построению финансовых моделей. Проект под кодовым названием «Project Mercury» предполагает написание подсказок и создание ИИ-моделей для IPO, реструктуризации и сделок слияния и поглощения.

2) Google релизнули свой вайб-кодинг тул в Google AI Studio, позволяющий создавать и выкатывать аппы от промпта до прода в несколько кликов.

P.S. Жадность, хладнокровие и скорость, с которой развивается отрасль ИИ сейчас, поражает воображение.

Продукты пилятся за месяц.
MVP катится за неделю.
Фичи релизятся за сутки.
Задачи решаются за минуты.
Новые идеи возникают за секунды.

Как управлять продуктами, чтобы сохранить эффективность и устойчивость компании расскажут сегодня на бесплатном практикуме «Управление портфелем продуктов в антикризисной стратегии»

В программе:

– Оптимизация цепочки ценности через поиск неоптимальных процессов и перераспределение ресурсов.

– Финансово-операционная синергия и ключевые метрики для принятия решений по продуктам.

– Портфельный анализ: какой функционал сокращать, а какой поддерживать и развивать.

👉 Бесплатное участие
Сегодня вечером в 19:00

Практикум проходит в рамках старта курса «COO / Операционный директор в IT» и будет must-have для COO и операционных директоров, руководителей продуктов и менеджеров, отвечающих за устойчивость бизнеса.

Исследование настоящего и будущего робототехники 2025

Чуваки из Твиттора три месяца изучали тему роботов общего назначения, перечитали кучу свежих научных публикаций, поговорили с ключевыми игроками рынка и собрали всё в одном документе.

Современная робототехника — это просто внедрение языковых моделей в роботов

– Большая часть рынка роботов использует архитектуру с «двумя мозгами», состоящей из медленного высокоуровневого планировщика (запоминает что делать) и быстрого низкоуровневого контроллера (манипулированием объектами). Такое разделение развилось органически из-за ограничений между долгосрочным планированием и краткосрочной ловкостью.

– Пропускная способность этой системы определяет скорость действий роботов. Цель работы любого робота — эффективно кодировать и декодировать данные о действиях, не теряя при этом едва заметных, но крайне важных деталей из реального мира.

– Сбор данных для обучения роботов является важнейшей частью их разработки и работы. На текущий момент есть три варианта: сбор данных из реального мира, физические симуляторы и моделирование мира.

– Проще/дешевле/быстрее всего — сбор данных реального мира через помещение человека в экзоскелет, который зеркально отображает его движения на робота, а также обучение через собственное восприятие человека (умные очки, тактильные перчатки и другие носимые устройства) в качестве источника данных.

Подводные камни в работотехнике старые:

1) Реализм. Роботы по-прежнему с трудом улавливают тонкие свойства физического мира и его материалов.

2) Оценка — одна из самых сложных задач по масштабированию в сочетании со сбором данных.

Современные роботы зависят от нечётких метрик успеха (например, удержался ли захват, чистая ли тарелка, убрана ли комната), что делает оценку эффективности работы робота составной и более сложной для разработчика, робота и человека, поэтому у каждой робо-лаборатории есть своя собственная метрика и определение «успеха».

3) Триллионы запусков/запросов по прежнему дорогие для вычислений + доступ к качественным данным для обучения есть только у Google (и Apple).

Больше интересного: https://github.com/aapatni/robotics-deep-dive-2025

TLDR: The Robot The Groove Is You 🤖🫵