CEO на полставки

Пытаюсь начать вести блог на английском. Завела страничку на substack, как у больших. Написала первый текст - про свой свежий опыт с аналитикой с LLM — продолжение истории из прошлого поста, на самом деле. Планирую раз в две недели что-то писать об актуальном опыте туда.

Писать на английском длинные публичные тексты для меня непривычно. И было огромное искушение отдать клоду написание текста целиком, пройтись по нему каким-нибудь anti-ai скиллом и запостить. Но это путь не достойный самурая. Поэтому язык кривой, но мой. Не какого-нибудь сладкоголосого робота.

https://halfceo.substack.com/p/product-analytics-with-ai-a-7-step

Нейросети — офигенный инструмент. Они могут реально сильно упростить жизнь и ускорить работу. Если будет интересно, напишу, как я всю свою личную рутину засунула в одного AI-помощника и насколько это улучшило мою жизнь.

Но есть одно важное ограничение, которое никуда не девается с улучшением качества ризонинга и накручиванием агентов — склонность к быстрым и радикальным выводам.

Приведу пример, который прохожу прямо сейчас. Мне нужно быстро вникнуть в суть проблем одного продукта (не Stepik) и принять решение о том, как его развивать дальше. Я обмазалась ИИшечкой по самую макушку:
• next move theory от Вани Замесина в виде скилла к Claude Code
• MCP к Superset с доступом ко всей аналитике по продукту
• моя личная база знаний по продуктовым кейсам и механикам в Notion, подключённая к тому же Claude Code
• Wispr Flow — чтобы надиктовывать много контекста и не упустить чего-то при печати.

Не то чтобы это всё было необходимо, но если уж начал автоматизировать себя, то сложно остановиться.

И вот я провожу анализ. Первые выводы появились почти сразу, после первой пары промптов: Моя рабочая гипотеза после этого захода (проверяемая, не вывод): констрейнт — не спрос и не воронка, а потолок LTV при монетизации «...», и крупная ставка будет лежать в смене того, кто платит и за что. Ну, спасибо, написал, что это это гипотеза.

Задаю наводящие вопросы. Получаю новый диагноз: Цепочка теперь читается так: самый верхний сломанный узел — ценность (деградация удержания по всей базе), и он же объясняет мёртвую юнит-экономику платных каналов (падающий LTV)

Направляю исследование дальше. Снова переобувается в воздухе: То есть деградирует не вовлечённость — сжимается длина задачи, с которой приходят.

Это продолжается довольно долго. В процессе я подливаю данные, про которые нейронка меня не спрашивала, проверяю логику. Постепенно мы приходим к чему-то внутренне непротиворечивому.

Могла ли я сделать эту работу без предварительной рекогносцировки и составления верхнеуровневого представления о ситуации? Ну, наверное, да. Могла бы я доверять получившимся результатам? Пожалуй, нет.

Пока из всего, что я делала и пробовала делать с LLM'ками у меня сформировался вывод: с их помощью можно в разы быстрее, проще и с хорошим качеством сделать то, что ты умеешь делать, а вот то, что ты делать не умеешь, можно сделать быстро, просто, но результат будет весьма сомнительным.

Переубедите меня, расскажите, что вы классно сделали с LLM'ками, что вообще никак не умеете делать без них!

Раз в пару лет даже далёкие от футбола люди прилипают к экранам и превращаются в заядлых болельщиков. Ну, и я, конечно, туда же.

И вот уже вторые сутки меня не отпускают размышления о командах, которые я хочу строить.

Вот есть сборная Аргентины, у которой есть вполне себе легендарный Месси, которого знают даже такие футбольные дилетанты как я. И есть сборная Испании, в которой я до этого чемпионата знала всего пару имён (и то только потому, что живу в Испании и мои дети ходят в испанскую школу).

И вот смотрела я финал чемпионата мира и видела, как в сборной Аргентины играет Месси и вратарь, а в сборной Испании - вся команда. Мне бы хотелось, чтобы те команды, которые я строю, были так же сыграны и эффективны как испанская сборная на этом чемпионате. Со стороны казалось, что ребята играют очень дружно и слажено, нет рассчёта на кого-то одного. И ещё со стороны казалось, что они в первую очередь обеспечивают свою безопасность и стабильность, а только во вторую стремятся забить гол.

Понятия не имею, это мои галлюцинации или есть что-то общее с реальной стратегией сборной. Но это не мешает мне думать о своих командах с этой позиции. Как между собой играют люди вокруг меня? Есть ли надежда на то, что одна звезда всех спасёт и один вратарь всех зазщитит? Как достич вот этой сыгранности между всеми членами команды?


P.S. Пора, наверное, пересмотреть Теда Лассо 🙂
P.P.S. Вчера нашла и купила на stepik курс про статистику и анализ данных в футболе - https://stepik.org/course/287896/promo И даже уже начала его проходить и применять на практике, чтобы разобраться в чём секрет успешных команд и можно ли его повторить вне футбола

Внезапная проблема предпринимателей

"У меня уже несколько сотен контактов пользователей. Я их зачем-то собираю, но не придумала, что с ними делать," — когда я первый раз такое услышала от предпринимателя, начинающего уже не первый бизнес, подумала, что это всё очень странно. Надо же, как бывает.
Но ситуация стала повторяться:
— Давно не заглядывал в форму с wait list. Да откуда там быть пользователям, я ж их особо туда никак не гоню. Ого! Там лежат несколько заявок, даже относительно свежие есть!
— Опубликовала пост, в котором звала людей оставить заявку. Он внезапно завирусился, там уже много заявок, не ожидала такого.
— Ой, у меня несколько запросов на демо от клиентов, на которые я никак не соберусь ответить
Можно было бы предположить, что это молодые-зелёные ребята, которые начинают своё первое дело. Но нет. Это говорят люди, которые делают уже не первый бизнес. Ещё раз. У людей, которые столкнулись с такой ситуацией, за плечами как минимум один бизнес, приносящий доход. И, да, у меня такая ситуация тоже случалась.

Почему так происходит? Много об этом думала и обсуждала с другими. Нашлись примерно такие причины:

• Очень ранняя стадия нового бизнеса, когда слишком много дел и слишком мало рук. С появлением AI-автоматизации часто вижу, что люди берут очень много задач одновременно, потому что их просто начать делать, и захлёбываются в потоке, потому что не хватает внимания.
• Страх облажаться и не доставить ценность потенциальным клиентам, которые доверились и оставили заявку. На ранних этапах создания продукта это на самом деле постоянная борьба — быстрее проверять гипотезы vs терять репутацию на некачественных продуктах.
• Хотели только протестировать канал, не ожидали, что он так быстро заработает, и не подготовили следующий этап. Т.е. на самом деле так и было задумано, и это вообще не проблема, классный сигнал.
• Асимметрия энергии. Начали собирать заявки на заряде энергией, потом осознали, что каждый полученный лид нужно обрабатывать самостоятельно, возможно долго и нудно, с непредсказуемым результатом.

Что с этим можно сделать:

• предложить людям, которые к вам пришли, небольшой полезный бесплатный продукт, который напомнит о вашем существовании и укрепит доверие. Что-то, что у вас уже есть — запись вебинара, шаблон, исследование
• договориться с кем-то в похожей ситуации о взаимной поддержке. Это то, что работает лично для меня — обсудить с группой поддержки ситуацию, закоммититься что-то сделать с этой проблемой, договориться о следующей встрече
• решить, что наличие контактов — это отличный сигнал о заинтересованности рынка. И сделать следующую итерацию, в которой уже будет предусмотрено развитие отношений с каждым контактом
• сделать минимальное действие: связаться, поблагодарить за доверие, рассказать, что будет дальше. Например, "готового продукта пока нет, мы планируем релиз бета-версии через месяц, обязательно вам напишем"

Лично мне кажется важным как-то завершать историю со сбором контактов, не оставлять висеть в воздухе. Даже если это просто тест гипотезы был. Просто чтобы вернуть себе энергию и в следующий раз увереннее запускать такие тесты.

Что думаете?

ЖЕНЩИНА В IT | Часть 1

Этой весной собрала для вас букет самых красивых телеграм-каналов. Подборку объединяет авторство - все каналы созданы прекрасными женщинами в IT.

Сильными и нежными, строгими и понимающими, эмоциональными и системными. Переходите по ссылкам, знакомьтесь и подписывайтесь!

🤎 Мария Пименова
HR Digital Lab

🤎 Виктория Пискарева
«Красивая аналитика»
HR Tech

🤎 Людмила Шведова
«Блондинка в IT»

🤎 Мария Тимофеева
LinkedIn

🤎 Юлия Тихоход
СЕО на полставки

🤎 Алиса Голуб-Корженевская
«Слезы продакта»

🤎 Анна Шульдешова
«Между бизнесом и вдохновением»

Завтра продолжение…

С уважением и теплотой, ваша Елена Логачева, автор международного проекта «Эмоции успеха»

Засветилась в хорошей компании. Думала, что у меня самое непопулярное мнение. А оказалось, что нам, женщинам в IT нормально живётся в среднем.
Я, если честно, встречалась с предрассудками про пол в нашей сфере скорее от людей, которые совсем ничего про неё не знают.
Например, однажды я сидела, ждала трёхлетнюю тогда ещё дочь с занятия, параллельно писала какой-то скрипт для автоматизации рутины. И услышала, как мамы обсуждают, куда отдавать учиться своих дочек (оптимистки, вообще, планировать будущее на 15 лет вперёд!) И вот одна мама выдала мысль:
• ну, вот сына понятно, в IT надо отдавать. А мы же девочки для этого глупые.
Я попыталась намекнуть, что мы, неглупые девочки, существуем и неплохо справляемся, но убеждения людей, это не то, что можно перебить личным примером 🙂
Надеюсь, что хотя бы многими личными примерами получится

Каждый год в декабре мы с коллегами планируем следующий год. Это у нас такая традиция.

Я лично очень уважаю концепцию бирюзовых организаций (и не только потому, что бирюзовый - мой любимый цвет), поэтому для меня крайне важно, чтобы в планах на год мы услышали и учли мнения всех заинтересованных сторон.

А заинтересованных сторон у нас много:
- компания в целом
- авторы
- учащиеся
- команда
- партнёры
- государство

В конце декабря мы проводим встречу, где обсуждаем в формате новогодних обещаний свои представления о прекрасном с командой. Правила такие:
- начинаем с конца - что мы хотим увидеть к концу следующего года
- выписываем все хотелки, опираясь на верхнеуровневые цели, экономику, пожелания от авторов и учащихся, требования государства.
- дальше читаем хотелки друг друга, находим связи, отмечаем то, с чем согласны
- выбираем самые востребованные пожелания и обсуждаем, что мы должны сделать и когда, чтобы к концу года это превратилось из мечты в достижение

Подготовку к этой встрече начинаем сильно заранее. Смотрим на то, что из запланированного в прошлом году получилось, а что нет. Я собираю верхнеуровневые цели, обрабатываю собранные командой пожелания от авторов и учащихся, собираю обобщённую картинку по аналитике и экономике, чтобы с высоты птичьего полёта окинуть прошедший год и тенденции.

И после встречи нас ждёт ещё много работы, чтобы превратить мечты в планы - с конкретикой, сроками, задачами. Конечно, не всё, что мы здесь намечтали будет сделано - наши желания безграничны, а ресурсы нет. Более того, не всё из этого на самом деле стоит делать и когда мы будем более глубоко погружаться в планирование, где-то всплывут риски и стоп-факторы.

Интересно, что почти всё из прошлогодних верхнеуровневых целей мы смогли выполнить. Мы не ходили на доску с зафиксированными планами ежедневно, но у всех был общий контекст и понимание того, куда мы идём. Это помогало и при принятии повседневных решений, и при онбординге новых сотрудников.

Это планирование - не только механизм синхронизации команды друг с другом и с миром, но и способ подтолкнуть судьбу в нужном направлении. Есть в английском красивое сложнопереводимое слово serendipity -  способность, делая глубокие выводы из случайных наблюдений, находить то, чего не искал намеренно. Так вот осведомлённость о том, что делают и собираются делать другие рядом с нами, что происходит в компании, в мире - отличная отправная точка для того, чтобы позже словить случайное озарение. Например, может так случиться, прямо сейчас мы не выберем какие-то из пожеланий в реализацию. Но кто-то из коллег где-то увидит возможность, которая сильно упрощает путь именно к этому конкретному желанию и мы сможем это сделать легко и как бы заодно.

Этот текст, например, появился как реакция на пожелания коллег — делать больше контента от сотрудников. Я подумала, что могу рассказать про само планирование. Вдруг кому-то это окажется полезным — для себя или своей команды.

К 2050ому году примерно 25% населения нашей планеты будет старше 60 лет (а сейчас их меньше 15%). Тем не менее большая часть образовательных программ направлена на детей и молодых людей и не учитывает потребности и контекст тех, у кого за плечами уже огромный жизненный опыт и самые разнообразные знания. Прямо сейчас людям, которые в 2050м пополнят это множество 35 лет. То есть это буквально я и весь мой круг общения.

Что я знаю о нас?

Ну, во-первых, все шутки про миллениалов, которые работают как не в себя, строят карьеру и выгорают к 30-35 годам до тла - не то, чтоб совсем уж шутки.

Во-вторых, у большинства нет перед глазами релевантного примера. Наши бабушки уходили на пенсию в 55. Нам такое не светит.

В-третьих, у нас весьма специфичные проблемы с обучением.

1️⃣нехватка времени. Мы уже дофига работаем и устаём как черти. У нас дети и семьи. Нам некогда учиться и переучиваться. Но если мы не будем учиться и переучиваться, как мы будем работать через 10, 20, 30 лет? А мы будем, потому что ни одна пенсионная система в мире не сможет выдержать обеспечения такого числа пожилых нахлебников (ещё же дети несовершеннолетние есть, которые тоже не работают). Как мы уже сейчас будем сосуществовать с AI сотрудниками, которых делают все, кому не лень?

2️⃣отсутствие понимания карьерной стратегии. Что нужно рынку? Где я со своими пристрастиями и навыками могу быть полезен? Где я себя вижу через пять лет?

3️⃣непонимание, чему учиться. У нас уже много знаний и опыта. И у каждого они отличаются. Понять, какие именно пробелы нужно закрыть, чтобы двигаться дальше в своей карьере далеко не всегда просто. Создавать курсы, которые подходят под такую разношёрстную аудиторию - та ещё боль. Верьте мне, я видела очень много разных попыток.

4️⃣фиксация на знакомом. Многие из нас хотят быстрых решений, измеримых результатов. И желательно в той области, где уже хорошо получается. Типичный запрос от опытного программиста к платформе, обучающей программированию - хочу стать тимлидом, какие навыки мне надо освоить. Проблема в том, что навыки, которые надо освоить, скорее всего лежат вне обучения программированию, а сама роль с большой вероятностью человека разочарует.

5️⃣низкая поддержка. У работодателей, у общества, у семьи есть фокус на обучение молодёжи. Когда тебе сильно за 30 - обучение, это приятное дополнение, а не основная задача. А значит получить бюджет на обучение, выделить время на него - задача не тривиальная.

Мне интересно, как вы сами учитесь сейчас: что работает? что мешает? чего вам не хватает?

Напишите в комментариях или в личку — хочу собрать живой опыт и сделать из этого серию постов.

26 января этого года мы пили кофе с COO Stepik в книжном магазине в Белграде. Рядом с диванчиками стояла стойка с разнообразными колодами таро. Кофе пили мы не просто так, а в процессе обсуждения разных стратегических вопросов, так что гадание на будущее компании было лишь вопросом времени. А так как ни одна из нас не знает ничего о картах таро (даром, что на stepik есть пара курсов на тему), мы просто вытащили по одной карте. Я символично вытащила карту The Empress.

Вечером того же дня мы сидели в полутёмном баре и планировали проведение очной конференции в Москве. Первой за много лет. И первой для меня. Мы набросали цели и задачи, темы для обсуждения, варианты локаций, где хотели бы провести мероприятие. Даже бюджет прикинули. Как позже выяснилось, довольно точно.

За пару недель до конференции мы обсуждали как повысить вовлечённость слушателей в активности. Сперва придумали раздавать монетки за активности, потом подумали, что можем сделать разные карточки за разные активности. В общем, неделю спустя у нас были напечатаны собственные карты таро! Наша прекрасная дизайнер сделала и для меня лично специальную карту. Какую? Ну, кто б сомневался, The Empress.

Два дня конференции - в родной Вышке, с очень классными спикерами и супер вовлечённой аудиторией - были так похожи на исполнение этого изначального плана, написанного в белградском баре в порыве радостного оптимизма, что я вот уже больше месяца не могу собраться и написать об этом публично. Зажала все прекрасные детали для себя, продолжаю от них подпитываться энергией.

Вечером после конференции мы с коллегами снова сидели в баре, обсуждая все открытия с конференции, все смешные моменты, чего мы хотим для компании и как хотим, чтобы она развивалась. Это был, пожалуй, самый усталый и самый счастливый вечер этого года для меня.

Я всё ещё почти ничего не знаю о картах таро, гаданиях и предсказаниях будущего. Но значение карты императрица я, конечно, погуглила. И мне оно очень нравится - описывает, как я хочу руководить компанией - через рост, гармонию, уверенность, мягкую силу и рождение нового.

P.S. Если вы хотите посмотреть, как прошла конференция, заходите на stepik, мы собрали все материалы с мероприятия в курс https://stepik.org/course/255060/promo

P.P.S. В комментариях положу немного иллюстраций к посту.

Кажется, лучше всего в этой жизни я умею получать отличные оценки. И это не так круто, как может показаться.

Оценки — это изначально попытка измерить качество усвоения материала, быстро дать обратную связь ученику, скорректировать его, если что-то пойдёт не так. И я очень хорошо понимаю эту потребность учителя — как-то измерить результат своей работы.

Однако на практике навык получения хороших оценок — совершенно отдельный, мало общего имеющий с реальными знаниями.

Что нужно, чтобы получать хорошие оценки (а также медаль, красные дипломы и прочую приятную чепуху):

- вначале чуть-чуть напрячься и делать немного больше, чем требуется. Это создаёт положительное первое впечатление, и дальше все оценки идут с небольшой поправкой на «да это хороший ученик, может, сегодня просто не в духе»;

- понимать логику проверяющих. То есть не надо учить вглубь и разбираться; надо понимать, какими типовыми задачами и вопросами будут проверять знания, и натренироваться на них отвечать предсказуемо и ожидаемо;

- учить в последний момент перед контрольной/экзаменом. У меня то ли была, то ли сформировалась отличная кратковременная память: в неё влезает очень много всего и вылетает из головы примерно в момент выхода из экзаменационной аудитории. Ну, кроме тех вещей, которые я реально находила полезными или интересными;

- оформлять любую работу красиво. Аккуратное оформление даёт плюс даже стрёмной работе. Просто потому, что сразу видно: «человек старался»;

- не гнушаться при случае списывать. В моей жизни были разные ситуации, в том числе списывание на олимпиаде из огромного толкового словаря, разложенного на скамейке рядом со мной.

Как можно заметить, тут довольно мало пунктов про «разобраться хорошенько в теме». Потому что — внезапно! — это не то, чтобы помогает хорошо сдать экзамен или получить отличную отметку на контрольной. А иногда ещё и мешает. Например, когда твоё мнение почему-то не совпало с мнением проверяющего. Или когда нашёл правильный, но не предусмотренный в задании ответ.

Единственная в моей жизни история, когда я четыре раза ходила на пересдачу, связана с тем, что преподаватель совершенно внезапно пошла против всех правил. Во время экзамена можно было пользоваться вообще всем, чем угодно: берёшь билет, идёшь готовиться, открываешь конспекты, учебник, интернет — что хочешь, вообще без ограничений. А потом идёшь отвечать. Казалось бы, как тут можно завалить экзамен? Оказалось — легко. Как сейчас помню: я не смогла подробно и вдумчиво рассказать, как устроена адресация в кэш-памяти (это был экзамен по операционным системам). И потратила пару недель на то, чтобы наконец разобраться, как это на самом деле работает. И всё-таки ответить на вопрос и получить свою пятёрку.

Поэтому сейчас, когда мы строим новые образовательные продукты, я на раннем этапе задаю вопрос себе и команде: чему мы хотим научить пользователей? Вот этому конкретному навыку? Решать такого типа задачи? Получать хорошие оценки в школе?

И это нормально, что иногда задача действительно звучит как «научить получать хорошие оценки». Например, в приложении StepMath мы так и решили: нужно научить старшеклассников решать задачи так, чтобы легко сдать выпускной экзамен. И я считаю, что это совершенно нормально. Осознание этого помогает сфокусироваться и лишает иллюзий.

Один из ключевых навыков современного мира - умение проверять данные.

Сегодня принесла вам пару примеров из разных областей и своё личное мнение о том, как будут развиваться события.

1️⃣ Есть замечательный сайт https://weatherspark.com/ Он даёт возможность сравнить погоду в разных городах. Я им пользовалась при выборе места жительства, многие на него ссылаются как неоспоримый аргумент в споре о том, где климат лучше. Недавно я осознала неочевидную вещь: данные на сайте обрезаны 2016 годом. Т.е. последние 9 лет не вошли в рассчёт.

Это важная информация. Потому что если заглянуть в другие источники, то становится заметно, что за последнее десятилетие среднегодовая температура существенно поднялась, а отклонение от тридцатилетнего среднего по температуре в плюс стали случаться чаще и сильнее.

2️⃣ "Vegetative electron microscopy" звучит как сложный научный термин, но это просто ошибка: результат склейки слов при сканировании статьи и неверного перевода с фарси. Термин не имеет смысла, но его публиковали в реальных "научных" статьях, а нейросети до недавних пор уверенно выдавали информацию о нём.

3️⃣ Я часто рисёрчу для рабочих задач аналитику по сторонним сервисам, бенчмарки, тренды. И несколько раз попадала в ловушку: брала данные, которые были похожи на то, что мне нужно, с ангажированных источников. Грубый пример, данные по зарплатам джуниор разаработчиков с сайта буткемпа для разработчиков. С появлением нейросетей и deep research такие ошибки стало сделгать гораздо проще, т.к. в ответе на вопрос нейросети часто выдают желаемое за действительное, анекдотические свидетельства за правило, с одного коммерческого сайта, продающего рассрочку, выдирают все ответы на запрос "нужна ли пользователям рассрочка". Если не проверять, можно серьёзно проколоться.

🧙‍♀️То, что я вижу сейчас, заставляет меня думать о том, что с ростом числа статей, сгенерированных нейросетями и опубликованных в "приличных" местах, мы упрёмся в проблему отсутствия каких-либо достоверных данных. В интернете и раньше было полно фейков. Но сейчас производить, переписывать на разные голоса и распространять их стало гораздо дешевле и проще. И ведь новые поколения нейросетей будут учить на новых данных. Созданных местами крайне сомнительными способами.

👉 Поэтому, как мне кажется, будет расти спрос на людей, которые умеют разбираться в источниках и строить системы контроля за качеством данных — Data Governance.

Сегодня я узнала, что ChatGPT ищет по Amazon лучше, чем сам Amazon.

Что значит «лучше» в моём случае: я пишу, что мне нужно — подробно, с нюансами. ChatGPT подбирает подходящие товары. Если чего-то не хватает — он сразу пишет, чего именно.

И тут интересное наблюдение. Дело не только в том, что ChatGPT умный. Amazon в заложниках у конфликта интересов:
– ему надо, чтобы я нашла хоть что-то и не ушла без покупки
– но надо ещё, чтобы не только топовые продавцы появлялись в выдаче
– и ещё, думаю, чтобы продалось что-то подороже, с комиссией повыше

У ChatGPT этих ограничений нет. Поэтому я просто получаю результат под свой запрос.

Стала бы я на месте Amazon что-то менять? Скорее всего нет. У них ставка на вездесущесть, быструю доставку, удобный возврат и отзывы. Пока это работает — всё ок, они без прибыли не остануться и не важно, как именно люди будут находить их товары.

Наверное, это могла бы быть возможность для нового продукта. Такого, который по разным сайтам подбирает по абстрактному словесному описанию то, что человеку реально нужно.

Главный вопрос — как на этом зарабатывать.
Подписка для пользователей? Почти нереально выйти на окупаемость без больших инвестиций.
Платят продавцы? Снова ровно тот же конфликт интересов, что у Амазона и любого другого маркетплейса.

Может, поэтому такого сервиса и нет? Или есть, просто я пока про него не знаю?