Анастасия Коренева | Прямо и налево

Много действий ≠ прогресс Еще со времен Стивена Кови и его навыков сверхэффективных людей быть постоянно занятым стало престижным, правильным, одобряемым. Я долгое время с удовольствием играла в эту игру, пока не поняла, что просто много делать - это не гарант получения желаемого Много задач, много усилий, больше шума и расфокуса, за которыми часто теряется главный вопрос - зачем? 1️⃣Ежедневные действия сами по себе, а цели и жизнь сами по себе 2️⃣Подмена реальных достижений занятостью 3️⃣Ложное ощущение контроля вместо понятных приоритетов 4️⃣Фокус не на траектории движения, а на самих действиях А в итоге, если вы делаете много, но это ничего не меняет, вы просто делаете не то В какой-то момент я поняла, что нужно перестать задавать вопросы о том, как сделать больше и все успеть. Нужно понять, что вообще стоит делать и ради чего Продуктивность без этого понимания - это еще один способ прокрастинации

ИИ может сильно ускорить работу с продуктом, но у него есть принципиальное ограничение, о котором часто забывают: он не понимает, нужен ли продукт рынку. И не потому что он плохо обучен. Просто у него нет доступа к ключевым слоям реальности, которые определяют спрос. 1️⃣ Ограничения ИИ ИИ работает с паттернами из данных. Он умеет анализировать тексты, похожие кейсы, обобщать формулировки, предлагать гипотезы. Но он не знает: ▫️как реально устроен конкретный рынок здесь и сейчас ▫️какие изменения происходят в экономике, политике, поведении людей ▫️как люди принимают решения в условиях неопределенности ▫️какие темы уже “перегреты”, а где спрос только формируется По сути ИИ оперирует усредненной картиной мира, а продукт всегда живет в конкретном контексте. 2️⃣ Иллюзия “всё ок” Одна из самых частых ошибок - воспринимать ответы ИИ как подтверждение жизнеспособности продукта. Если задать правильный промпт, ИИ почти всегда найдет и потенциальную аудиторию, и боль клиента, и способы монетизации. Это может создать ложное ощущение, что идея валидна. Но AI никогда не сможет нести ответственность за свои рекомендации и ответы и тем более брать риски за принятые решения. 3️⃣ Роль человека в валидации Настоящая валидация продукта требует сверки с реальностью: реальных разговоров с клиентами, наблюдения за поведением рынка, анализа экономической ситуации (кто и за что реально платит), понимания контекста времени. Для этих задач человек незаменим, потому что только он может соединить данные с контекстом жизни, здравым смыслом и опытом взаимодействия с потенциальными клиентами. ИИ может быть сильным инструментом для генерации вариантов и структурирования мыслей, но финальное решение о том, есть ли у продукта потенциал всегда за человеком. Сухой остаток: ИИ помогает думать о продукте, но рынок он не знает, спрос не проверяет. Это зона ответственности создателя продукта, и именно она отделяет идею от работающего продукта.

Вы когда-нибудь пробовали отверткой забивать гвозди? Если да, вангую у вас не получилось. Потому что для того, чтобы что-то сработало наилучшим образом, это нужно использовать грамотно и по назначению Ниже основные ошибки, которые мешают получать реальный результат при создании продукта с помощью AI ⬇️ 1️⃣Ожидание готового результата за один шаг Если вы хотите решить сложную задачу из нескольких шагов за один присест, вас ждет разочарование. ИИ действительно предложит вариант, но он будет поверхностным и обобщенным 2️⃣Отсутствие пошаговой работы Создание продукта - это процесс, а не один запрос. Все комплексные задачи нужно делать по принципу "делай раз → делай два → ...". И чем меньше каждый шаг, тем выше точность результата 3️⃣Недостаток контекста Качество ответа напрямую зависит от входных данных. Если в запросе только общие детали, остальное AI будет вынужден “додумывать” и чаще всего в сторону усредненных решений. Поэтому любую работу с ИИ нужно начинать с предоставления всей имеющейся в распоряжении информацию по вашему запросу 4️⃣Отсутствие критериев и критики Самое классное в работе с ИИ - его можно критиковать, не боясь задеть высокие чувства и ранимую душу, потому что у него их нет. Если вы не задаете критерии успеха и не оспариваете ответы, AI не понимает, что считать хорошим результатом. Я регулярно отвечаю ИИ, что оцениваю его работу как посредственную и надо переделать лучше. Удивительно, но часто это реально срабатывает. В общем, относитесь к ИИ как к самому ленивому человеку на свете 5️⃣Отсутствие проверки фактов AI может формулировать идеи, предлагать решения, структурировать и анализировать информацию, представлять статистику и... галлюцинировать. ИИ заточен на то, чтобы дать ответ на запрос, и если он чего-то не знает, он это придумает. Поэтому фактчекинг - это база 6️⃣Использование AI как исполнителя, а не как партнера Формат “сделай за меня” хорошо работает на самых примитивных задачах, например, когда надо сформулировать короткий формальный текст в духе "Ваш звонок очень важен для нас, оставайтесь на линии". Но гораздо мощнее работает подход, в котором вы обсуждаете идеи, просите альтернативы, ищите слабые места и дорабатываете решения, думая об ИИ. В этом случае AI становится инструментом усиления мышления, а не просто генератором текста Искусственный интеллект может значительно ускорить создание любого продукта - это неоспоримый факт, но разница в результате возникает не из-за инструмента, а из-за того, как именно вы с ним работаете