Лаборатория автоматизации «‎LOG [IN] OFF».

Следующий инсайт после пятничного «ТГ Маркет». Что делать, если ты не можешь сформулировать стратегию? Если понимаешь, что рынок, где сейчас работаешь, через пару лет будет падать и твой проект в текущем виде вряд ли выживет? У меня эта боль жила долго. Я годами пытался сформулировать, куда хочу прийти через 10 лет. И всё время застревал. Пока один наставник не дал простой, но мощный совет 👉 пойди от обратного. Не знаешь, где хочешь быть? Начни с того, где ты точно не хочешь оказаться. 1. Чем не хочешь заниматься? 2. С какими людьми не хочешь работать? 3. В какой среде не хочешь жить? Этот метод оказался рабочим для меня...

В пятницу был на конференции «ТГ Маркет» и случайно попал на бизнес-разбор. Разбирали компанию, которая делает раскраски по номерам. Раньше они были просто селлерами на маркетплейсе, а теперь сами производители и ищут способ уйти от зависимости от площадок. Что мне зашло сильнее всего? Вопрос, который там прозвучал в самом конце: Какую компанию ты строишь? Какая у неё стратегия и видение? Что будет через 10 лет? Каждый день у нас летят десятки задач: производство, продажи, маркетинг, микропожары. Легко утонуть в текущем. Но если нет ответа на вопрос про видение и стратегию - любая задача кажется одинаково важной, и ты бегаешь как белка в колесе...

На выходных были с семьёй в «Царь-Макет» в Москве. Я вижу огромную работу: - десятки макетов, - большая команда, - большие вложения. Это вдохновляет 🫡 Когда копнул глубже, стало ещё интереснее. Из официальных данных - учредители-партнеры запускали 21 компанию. Сегодня живы только 3. 2 компании окупаются в ноль, 1 приносит прибыль. Я думаю, что благодаря одной прибыльной компании появилась возможность финансировать «Царь-Макет». Этот проект скорее имиджевый и социальный, чем про деньги. Забрал себе очередной раз инсайты: Партнёрство...

Бодрое утро, коллеги. Сегодня в 16 буду питчить продукт на ТГ маркет конференции. Сейчас проверяю презентацию и прогоняю, чтобы уложиться в 5 минут ... Та ещё задача...

Не удержался и купил сразу три. Заряжено нейронкой 🔥

Зачем * если есть AI отчеты? * видимо речь про зачем вообще делать руками или через bi-отчеты, Продолжаю свою мысль на этом примере. AI-отчёт сам по себе - это такая же мёртвая табличка, если у тебя нет чёткого вопроса. AI не решает задачу, он только быстрее рисует цифры и графики. Это инструмент, для тех.кто хочет, но не может сам быстро сделать отчет. Если бизнес-вопроса нет → отчёт бессмысленный, хоть руками его делай, хоть ИИ-шкой. Если вопрос есть → тогда уже выбирай инструмент, который быстрее даст ответ: Excel, BI или AI...

Сделать табличку для табличек :) У нас так было. Погрязли в табличках. У каждого своя. После чего я решил, что ничего вести не буду. Есть одна глобальная отчетная. В ней и работаем. Кто данные не предоставил, тот ... :) Но еще хуже, когда заказчик дает свою табличку, а там... И бороться бесполезно. ген.дир хочет в таком формате. Для себя я вывел это в типичные ловушки. Сам проходил не раз. Когда отчёт перестаёт быть инструментом для решения вопроса - он становится бюрократией. Одна глобальная табличка? Если она реально помогает принимать решения - супер 🔥 Но если её цель - «для отчётности» и потому что «ген...

Очередной раз сегодня к нам пришли с запросом: Сделайте все отчёты по компании И я уже понимаю, что, скорее всего, эти отчёты будут бесполезны. Вот, что я заметил за несколько лет активной работы с отчётами и тысячами показателей. В 80% случаев отчёт превращается в красивую таблицу или график, который никто не использует. Отчёт может быть полезен даже один день или один час, если он даёт данные, которых раньше не было, и на их основе можно принять решение. Отчёты работают только тогда, когда они живые: ты приходишь с вопросом, не находишь ответа, и на основе этого появляются новые задачи, новые срезы, иногда вообще переход в другую плоскость...

Ко мне регулярно приходят предприниматели с вопросом: Мы хотим нанять генерального директора. Какие показатели, дашборды ему дать, чтобы он управлял? Звучит логично. Я пробовал. Много раз. Толку мало. Какие выводы сделал? На деле - это главный самообман. Если я нанимаю Генерального директора, я не должен ему «спускать табличку». Его ЦКП - чистая прибыль собственнику. Если человек не может сам разложить эту цель на ключевые показатели и построить систему контроля - он не директор. Он максимум заместитель или ассистент-контроллер. Цифры соберёт, исполнение проверит, но решения останутся на мне...

ОЧЕВИДНОЕ НЕ ДАЁТ РОСТА ... Часто встречаю предпринимателей (и сам таким был), у которых один и тот же сценарий: Нам сейчас надо много докрутить, улучшить, оптимизировать, детально посчитать… и вот потом я смогу управлять и принимать решения. Реально "звучит"... В жизни работает - никак... Я тоже проходил круги «ещё чуть-чуть дополирую - и начнём». Заканчивалось обычно стагнацией и самообманом. Для себя сделал вывод, что перфекционизм часто - дорогая форма отсрочки. Сейчас я играю иначе: 1. считаю верхние уровни; 2. бьюсь за цифры; 3. уже потом копаюсь в глубине и процессах. Сначала - скорость и рычаг, потом - красота...

Голосовые боты долгое время путали паузы, перебивали и «падали» на акценте. Теперь OpenAI вывел Realtime API из беты в прод. gpt в режиме реального времени ведёт диалог речь-в-речь, распознаёт невербалику, меняет язык на лету. В том же звонке можно показать картинку с ошибкой, а агент сразу идёт в сервис и решает проблему. Метрика: 82,8% точности против 65,6% у прошлой версии. Это уже не «игрушка», а продовый стек. Мы применяем подход "из голосам в дело" уже больше чем год в своей работе и работе техподдержки. Сотрудник говорит голосом: «Нужно сделать 1 2 3» - и через нейросеть это не просто текст, а разложенная, сформулированная задача в Битрикс24 с расшифровкой...

Сколько стоит «развернуть у себя ChatGPT»? Часто задают такой вопрос. Разбираем по фактам. 1. Полноценный GPT-уровня Ai локально - увы не развернуть. ChatGPT-класса модель = сотни миллионов $, десятки GPU A100/H100 и дата-центр. Это путь Сбера или Яндекса. Для бизнеса - нереально, да и смысла глобально нет. 2. Реалистичный вариант для компании. Можно развернуть open-source модели (Llama, Mixtral и др.), и даже обучить их на своих данных. Оборудование: от 1 - 2 серверов с GPU. Аренда в месяц: от 50 тыс. до 300 тыс. ₽ (в зависимости от нужной мощности). Плюс пару специалистов хотя бы с небольшим опытом для настройки и обучения: ещё от 300 тыс...