Yandex for Products

▶️ Как устроена экономика AI в бизнесе

В новом выпуске подкаста make sense ведущий Юра Агеев пообщался с Оксаной Гапоновой, заместителем генерального директора Яндекс 360. Поговорили об искусственном интеллекте, ответственности людей за решения AI и будущем SaaS-сервисов.

🎙 «Ключевым образом я увидела, что магии не существует. Тот уровень развития инструментов, который нам доступен, способен решать задачи быстрее. Но чтобы это дало долгосрочный эффект, нужно не просто внедрять AI, а перестраивать весь процесс целиком».

Некоторые темы выпуска:

🟣 Может ли вайбкодинг убить SaaS-сервисы
🟣 В чём реальная экономия для бизнеса от использования AI
🟣 Как считается экономика внедрения и эффект от дорогих инструментов
🟣 Что делать с утечками данных через открытые модели и галлюцинациями AI
🟣 В чём заключается план внедрения AI в Яндекс 360

🔸 Смотрите выпуск на ютубе и в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

▶️ Как заинтересовать инженеров в продуктовом подходе

Привет, это Саша Трушкина. Я руководитель менеджмента DevTools. Хочу рассказать, как внедрять продуктовый подход в команды инженеров, чтобы разработка создавала измеримую ценность для пользователя и бизнеса. Причём сделать это по возможности быстро и без лишних затрат. Поделюсь инсайтами из личного опыта на примере конкретных болей и их решений.

🟣 Главная мысль заключается в том, что внедрение всегда держится на двух опорах: у команд есть потребность менять что-то в своих процессах, а руководитель готов поддержать их в этом. Если недостаёт любой из опор — вся конструкция упадёт.

🕵️‍♂️ Советы с решением точечных болей ищите в карточках

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🦾 Feature parity: простой инструмент для сравнения себя с конкурентами

С вами снова Женя Круглов, руководитель сервисов «Яндекс Документы» и «Яндекс Доски». Сегодня я хочу рассказать, как мы сравниваем функциональность наших продуктов с другими продуктами на рынке.

Для этого мы используем feature parity:

➰ С технической точки зрения это обычная таблица. Строки соответствуют отдельным фичам, сгруппированным по блокам. А в столбцах мы указываем конкурентов и отмечаем, поддерживают ли они данную фичу

➰ В чём отличие от Battle Card. В индустрии часто используется анализ конкурентов с помощью Battle Card, это также удобный инструмент, но он больше подходит для высокоуровневого сравнения. То есть для того, чтобы артикулировать преимущества вашего продукта в маркетинговых или сейлс-материалах. Таблица feature parity предполагает, что фиксируется каждая отдельная фича продукта. В случае редакторов документов речь идёт о сотнях фич и сценариев, которые мы фиксируем. То есть это инструмент для внутренней работы команды, который детально показывает ваш паритет с конкурентами. Особенно этот подход полезен в случае больших B2B-продуктов.

➰ Это гибкий инструмент со свободным форматом. Его можно кастомизировать под себя. Например, если вы понимаете, что в вашей сфере некоторые фичи значительно важнее других, добавьте им веса. Добавьте приоритизацию по RICE, это сделает результаты ещё точнее. Также от ваших целей будет зависеть, каких конкурентов отслеживать и насколько детализированно прописывать функциональность.

➰ На основе заполненной таблицы можно считать процент фич, которые поддерживает ваш продукт. В том числе делать прогнозы на будущее: если какую-то функциональность вы зарелизите в следующем квартале, feature parity для него можно посчитать заранее.

➰ Процесс можно автоматизировать. Раньше такую таблицу мы вели исключительно руками. Но сейчас всю новую информацию о конкурентах собирает AI-агент. Каждый месяц он формирует дайджест на основе пресс-релизов конкурентов. Он может также обновлять таблицу.

В итоге, если регулярно вести подобную табличку (не забывать уточнять свои данные и собирать информацию о конкурентах), в любой момент можно будет ответить на вопросы:

🟣 ​​Где вы сейчас?
🟣 Чего сервису не хватает?
🟣 Над чем работают конкуренты?
🟣 Насколько ваш продукт обгоняет их или отстаёт от них?
🟣 На что стоит обратить особое внимание?

🔸 Это заключительный пост моей авторской недели в канале. Мне хотелось рассказать вам о сервисе, над которым я работаю, и поделиться нашей атмосферой стартапа. Надеюсь, это было полезно и увлекательно. А ещё я завёл собственный канал, где буду делиться своим опытом и мыслями по productivity-индустрии. Подписывайтесь и до новых встреч!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

👨‍💻 Возможно, вам стоит завести свой R&D

С вами Женя Круглов, руководитель сервисов «Яндекс Документы» и «Яндекс Доски». Я считаю, что для некоторых продуктов core-технология является определяющей. Например, сервисы видео-конференц-связи не могут быть лидерами рынка без качественного соединения во время звонка. Даже если у них будет много крутых фич, без этой базы они просто не будут конкурентны на рынке.

Мы с командой занимаемся большим продуктом, который включает в себя Документы, Таблицы, Презентации, а с недавнего времени ещё и Доски. Все эти сервисы опираются на базовую технологию. Для нас это движок рендера и алгоритмы совместного редактирования. Эти технологии определяют скорость работы редакторов, способность открывать и обрабатывать объёмные документы, а также работу большого количества пользователей в совместном онлайн-режиме без потери данных.

В нашем домене в опенсорсе нет решений нужного качества. Все лучшие решения на рынке являются проприетарными. Отмечу, что когда речь идёт о собственных разработках, нужно быть готовыми к тому, что некоторые Proofs of Concept (PoC) могут не быть успешными, и это нормально. Необходимо тестировать смелые гипотезы, ошибаться быстрее и находить уникальные решения.

▶️ Как с этим работать:

🟣 Первый вариант — это выделенная R&D-команда со своим workflow. Они изучают теоретические работы учёных, реализуют ряд PoC, а потом отдают технологию на внедрение продуктовым командам. Огромной плюс такого подхода — накопление in-house уникальной экспертизы команды. Позитивным побочным эффектом является промоушен вашей технической команды на рынке, лучшие умы всегда хотят работать на фронтире технологий и создавать инновации.

У команды R&D всегда есть бэклог с новыми инициативами, в основном запросы приходят от продуктовой команды, которая формирует запросы на желаемые свойства продукта. Например: обеспечить возможность открывать ещё больший размер таблиц, реализовать универсальную архитектуру, которая позволит быстрее запускать фичи в продуктах, улучшить офлайн-работу продукта и так далее. Например, благодаря R&D-команде мы одними из первых в индустрии адаптировали Conflict-free Replicated Data Type (CRDT) для совместной работы в документах.

🟣 Второй вариант — сотрудничество с технологическими вузами. Здесь возможны разные формы взаимодействия. Можно договориться об исследовании вашей предметной области и поиске нового алгоритма или подхода для улучшения core-технологии. Плюс данного подхода в том, что учёные находятся вне цикла вашей разработки, могут шире посмотреть на проблему и представить неожиданное решение. В нашей компании есть удачные примеры такого сотрудничества.

🔸 Инвестирование в R&D может обеспечить вашему продукту уникальные свойства, которые будут выделять вас среди конкурентов. Хочу акцентировать, что эта команда необязательно должна быть большой. У нас R&D занимаются буквально 7–8 человек. Но вот к выбору специалистов нужно подойти максимально серьёзно.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night

Уже 5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к архитектуре и инфраструктуре.

Это событие для ML-разработчиков, бэкендеров, фронтендеров, тимлидов, аналитиков, продактов и всех, кто работает в IT-индустрии, внедряет AI в процессы, проектирует сложные системы и ищет новые решения.

🔥 Вас ждут темы от инфраструктуры и железа для нейросетей до AI-агентов и внедрения AI в разработку и два формата:

🟣 Hard — доклады о сложных и масштабных задачах для тех, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне сферы.

🟣 Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.

Среди спикеров — Мо Гавдат, десять лет руководивший бизнес-развитием в Google X, Алексей Гусаков, CTO Поисковых сервисов и ИИ, Сергей Мельник, руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов, и другие эксперты из Яндекса и других IT-компаний.

🎈 Чтобы подключиться к онлайн-трансляции, нужна предварительная регистрация. Она также даст возможность задать вопросы экспертам в прямом эфире и первыми посмотреть запись после события.

🔸 Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night.

До встречи!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🎀 Что выбирают продакты?

На Product : Fest мы предлагали гостям вопросы с двумя вариантами ответа. Мнения разделились даже по таким фундаментальным вопросам, как метрики versus интуиция.

🤔 Что уж говорить о рутинных продуктовых дилеммах вроде тёмной темы!

📺 Записи выступлений с фестиваля уже можно посмотреть на ютубе и в VK Видео.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

🔥 Новости программы deep tech night

На конференции deep tech night вас ждут два формата:

• Hard — технические доклады о сложных и масштабных задачах. Формат подойдёт тем, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне темы.

• Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Этот формат для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.

🕵️‍♂️ В карточках рассказываем о новых спикерах и их темах. Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night, которая пройдёт 5 сентября. Присоединиться к конференции онлайн можно по предварительной регистрации.

🔸 Зарегистрироваться

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts