Закрыла ещё одну сессию в НИУ ВШЭ на 10 из 10, в общем рейтинге студентов нахожусь на 6 месте 😁
Сказала бы, что я в шоке, да нет. Просто всё делала, даже когда нифига не понимала и от злости кидала тапочки. Но инсайты догоняют теперь каждый день)
В этом модуле изучали онлайн-эксперимерты в маркетинге, современные маркетинговые стратегии в цифровой среде, внедрение языковых моделей AI в маркетинг и управление продуктом. И ещё нам дали курс в записи по no code программированию для сборки агентов, до него пока не дошла, так как изучаю Гарвардский курс по внедрению агентов в бизнес.
Инструментов много, и я сразу все применяю в реальных проектах:
Обычный студент: «Я готов на всё, дайте мне задание, работаю за идею, для вас и за вас!»
Кристина: «В смысле за идею? В смысле бесплатная работа? У меня клиенты, проекты, никаких за идею: или всё внедряю в свою работу, окупаю свои инвестиции в образование, или мне это неинтересно»😅
Как я вижу, преподам такой подход не особо нравится) Но у меня других вариантов нет. А ещё поняла, что мое дикое сопротивление к программированию, несмотря ни на что, перешло в стадию принятия.
Как бы я не ругалась на программирование и машинное обучение, полученные инструменты по анализу данных хорошо осели в моей голове и дали плоды.
Если раньше я часами и днями анализировала исследования, продажи, гипотезы, тестирования ручками и глазками… То сейчас делаю это с Python и AI очень быстро)
Да, айтишником я не стала, пока не планировала, код с закрытыми и открытыми глазами не напишу. Но теперь знаю алгоритм работы, какие этапы нужны для анализа данных, сборки нужного агента, прогноза, построения модели и т.д. А дальше использую имеющиеся технологии)
Для реально сложных задач у нас есть программисты. Но чаще всего обходимся помощью генеративных моделей для анализа данных и сборки АI-агентов, которые снимают с людей большую часть операционки. Из последнего:
— собрали агента, который анализирует данные по рекламе, по заявкам и продажам, потом выдает справку «что работает лучше, почему, что изменить»
— другой агент выдает аналитику по менеджерам, заменяет отдел качества.
— и ещё один агент парсит действия конкурентов, сравнивает с действиями компании (по маркетинговым активностям, рассылкам, рекламе и тд) и выдает SWOT-анализ. Очень удобно: решения теперь принимаются в моменте и на основе данных.
Бизнес-процессы и обычная работа очень сильно меняются, особенно в маркетинге, продажах, создании продуктов. Без анализа данных и AI вход в эти области скоро будет закрыт. А чтобы управлять машиной, надо и самому не плошать. Только вот машины учатся быстро, а люди … нет)
Критическое мышление само по себе не идет базовой настройкой человека)) Жаль, конечно, но факт.
Без критического мышления машина дурит на раз-два, выдает глупости, если ей пользуются неправильно. И если вы не в теме, а ждете истины от неё, рискуете ооооочень сильно.
Поэтому расслаблять булки никак нельзя. Придется прикладывать ещё больше сил, больше времени и мозгов, больше разбираться, больше изучать. На тренинге по смыслам мы как раз этим и займемся с теми, кто идет в ногу со временем: смыслы для маркетинга жизненно важны. А бонусом для участников я покажу, как AI помогает со смыслами в маркетинге и продажах, но только после базовой «ручной» работы)
Но а пока принимаю поздравления 🥳за ещё 1 сданную сессию в НИУ ВШЭ. С вас🔥
