Подкаст make sense (Есть смысл)

«Содержательность — это когда текст несёт какой-то смысл. Для меня это значит, что, прочитав этот текст, можно ответить на вопрос: а зачем этот текст вообще существует? Чем его существование поможет тому, кто его читает?»«Это проблема LLM: имея возможность искать в интернете, вытаскивать из весов нужные токены, они могут цитировать заблуждение. Когда ты занимаешься чем-то 8, 9, 10 лет, ты знаешь, что это заблуждение. Но оно настолько широко распространённое, что выглядит как правда.»Ведущий:Степан Поздняков, продюсер ProductSenseГость: Юра Агеев, основатель ProductSenseЗаписи докладов ProductSense'26, кейсы и практики — в Академии ProductSense: https://academy.productsense.io/Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcastО чем говорим:00:00 — Введение01:25 — Даже подводку в два предложения LLM не может написать человеческим языком04:46 — Как распознать слоп: стилистический и смысловой06:19 — Почему нейрослоп неизбежен?10:14 — Через призму каких характеристик мы смотрим на текст? 12:31 — Чем экспертность отличается от содержательности14:02 — Почему модели тиражируют распространённые заблуждения15:45 — Рубленые фразы и почерк двух моделей в одном тексте18:05 — Команда «Пиши как Пушкин» решает 80% задачи стиля19:57 — Стилизация ответов модели под себя22:28 — В какой момент нужны редполитика и скиллы?24:19 — Пайплайны проверок разными моделями26:42 — Экспертность через гипотезы и попытки их опровергнуть28:52 — Почему смысл важнее экспертности31:46 — Инженерный подход: декомпозиция текста на шаги для Claude33:35 — Почему LLM хорошо пишут код и причем тут код-ревью36:04 — Как применить инженерный подход к смыслу текста38:21 — Проверка смысла второй моделью в режиме «душнилы»41:04 — Процесс целиком: экспертность, смысл, стильСловарик:— LLM (Large Language Model) — большая языковая модель: ChatGPT, Claude и другие— Нейрослоп — шаблонный текст нейросети, который выглядит убедительно, но почти не несёт смысла— Пайплайн — последовательность заданных этапов обработки и проверки, через которую проходит текст или задача

«Проблема качественного анализа в том, что, чтобы проверить его от и до за моделью, тебе придётся повторить этот анализ. Весь этот выигрыш скорости сводит на нет то, что она может где-то лажать.»«По сути, никаких джобов, персон, мотиваций и потребностей не существует — мы не можем их наблюдать в реальности, просто их измерить. Мы вводим эти понятия только для того, чтобы объяснить реальность.»«Исследование — это действительно образ мышления. Если взять смежную сферу UX-дизайна: знание определённых тёмных паттернов, законов, правил композиции — оно не делает тебя дизайнером.»Ведущий:Юра Агеев, основатель ProductSenseГость: Константин Ефимов, соавтор книги "Качественные исследования в бизнесе”, управляющий партнер в X-Patterns.proТелеграм-канал PostPostResearch: https://t.me/postpostresearch Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.ioEpic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcastО чем говорим:00:00 — Введение02:38 — Как евангелисты кастдева ворвались в мир исследователей04:10 — Три волны исследовательских сообществ07:22 — Иллюзия быстрого успеха: что на самом деле продавали книги про кастдев12:44 — Глубинное интервью против 15-минутного кастдева13:56 — Исследование как образ мышления, а не протокол16:59 — Подход Cynefin: три домена сложности задач17:57 — Кластеризация в личных проектах как задача третьего домена20:38 — «Метод параноика»: протоколы, седина, мозги21:57 — Как демократизация стёрла третий, самый сложный уровень исследований24:33 — Кейс телекома про «проклятие трубы»28:02 — Desk Research и Deep Research до разговоров с людьми30:14 — Почему ИИ додумывает то, чего нет в обучающих данных34:39 — Водка на мумиё: то, что не расскажет модель36:19 — Нет-тест и подхалимность моделей на синтетическом респонденте39:00 — Почему джобов и персон не существует42:45 — Как выбор языка меняет глубину ответа47:07 — Жадность вне фреймворка JTBD: почему драйверы и барьеры проще48:12 — Как ИИ ускорил протокольные задачи51:33 — Почему анализ ИИ всё равно нужно перепроверять от и до53:00 — Советы продактам: как развивать исследовательское мышлениеСловарик терминов:— JTBD (Jobs to be Done) — методология «работ», которые пользователь нанимает продукт выполнить— Cynefin — подход для классификации задач по уровню сложности— MVP — минимально жизнеспособный продукт— Deep Research — режим ИИ для автономного глубокого поиска и анализа информации— Desk Research — кабинетное исследование по открытым источникам

«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 ИИ, а перестраивать весь процесс целиком.»«Универсального агента, который решает любую задачу целиком, не может создать просто IT-компания. Экспертиза нужна нишевая, и она должна быть продумана людьми, которые делают эту работу каждый день. Без этого массового внедрения ролевых агентов в компаниях не случится.»Ведущий:Юра Агеев, основатель ProductSenseГость: Оксана Гапонова, заместитель Генерального директора Яндекс 360Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.ioEpic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcastО чем говорим:00:00 — Введение01:37 — От эйфории вайб-кодинга к умеренному оптимизму03:46 — Магии не существует: ИИ ускоряет, но не решает всё сам06:17 — Почему стратегия выжидания не результативна?09:38 — Причины внедрения ИИ: конкуренты, клиенты, визионерство10:54 — Может ли вайб-кодинг убить SaaS-сервисы?16:57 — Универсальные агенты невозможны без нишевой экспертизы создателей22:10 — Где реальная экономия для бизнеса от использования ИИ?25:23 — Вечно актуальный вопрос: как должны выглядеть продуктовые команды?30:37 — Сколько реально ИИ экономит времени лично Оксане33:57 — Экономика внедрения: как считать эффект от дорогих инструментов38:47 — ИИ — это новый инструмент, а не революция42:34 — Кто отвечает, если ИИ ошибся46:39 — Утечка данных через открытые модели и галлюцинации ИИ51:13 — Определение стабильного результата субъективно56:08 — Почему на рынке пока нет ИИ-интеграторов1:02:40 — Так ли важно понимать глубину процесса?1:05:19 — План внедрения ИИ в компанииСловарик:- SaaS — программное обеспечение, предоставляемое по подписке как услуга (Software as a Service)- CSAT — индекс удовлетворённости клиентов (Customer Satisfaction Score)- вайб-кодинг — написание кода с помощью ИИ через команды на естественном языке, без глубокого владения кодом

«Хорошо выполнять задачу самому, хорошо получать результат через другого человека и хотеть управлять — это три разные вещи, которые могут совпасть в одном человеке, а могут и не совпасть.»«Добавить ещё одного исполнителя очень легко — открыть ещё одну сессию, запустить ещё одного агента. Технически это почти ничего не стоит. А вот добавить человеку ещё одно внимание, ещё одну память и ещё одну голову мы пока не умеем.»«Человек может за день инициировать в несколько раз больше работы, чем раньше, но его способность осмыслить эту работу не выросла в несколько раз.»Ведущий:Юра Агеев, основатель ProductSenseEpic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcastО чем говорим:00:00 — Введение01:48 — С агентами человек ставит задачу и уходит, а не работает рядом04:20 — Новички проверяют каждый шаг, опытные дают свободу05:56 — Добавить агента легко, добавить человеку внимание и память — нет08:19 — Важен поток решений на проверку, а не число агентов10:02 — Хорошее делегирование — про границы, контроль и критерии приёмки12:11 — Экспертиза пользователя определяет длину сессии и долю подтверждённого успеха13:33 — Асимметрия: можно инициировать в разы больше работы, но не осмыслить её больше14:35 — Желание управлять не гарантирует умения17:03 — Зачем вообще появилась управленческая иерархия? 22:08 — Формальная и реальная власть23:18 — Автономия работает только вместе с обратной связью25:09 — Решения за других людей психологически дороже, чем решения за себя27:03 — Чем сильнее агент, тем слабее личное чувство ответственности человека29:22 — У агента нет человеческой стороны управления31:09 — Профессиональный менеджер смещается к проектированию системы решений35:23 — Управление агентами мы тоже постепенно передаём агентам

«Архив можно купить, лицензировать, украсть или приблизительно воспроизвести. А вот поток настоящего пользовательского поведения создаётся заново каждый день»«Компании годами получают обратную связь и великолепно умеют её игнорировать»«Сама по себе модель — это не преимущество. Завтра такая же модель может появиться у ваших конкурентов»Ведущий:Юра Агеев, основатель ProductSenseКонференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.ioEpic Growth Conf'26 на ProductSense: https://egconf.io/Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcastО чем говорим:00:00 — Введение01:12 — Конкурентный рынок компьютерных томографов06:47 — Как готовая сеть продаж и обслуживания стала преимуществом компании08:26 — Дистрибуция решает: действительно ли технологии вторичны?09:48 — Карлотта Перес о технологических революциях12:16 — Проекция истории на сегодняшний рынок ИИ14:55 — Почему ответ «Данные — наше преимущество» слишком грубый?17:56 — Кейс ByteDance: усиливающийся цикл между продуктами21:04 — Сервисная сеть как канал обратной связи с рынком25:06 — Распространение технологий за пределами их создателей27:21 — Опасность путать редкую способность с системой преимуществ28:27 — Главный вопрос: успевает ли компания создать новую уникальность быстрее её обесценивания32:17 — Контакт с реальностью — не гарантия: компании умеют игнорировать сигналы34:59 — Как должен звучать главный вопрос продуктовой компании сегодня