Самое важное в IT за неделю: Как LLMs убивает StackOverflow

Здравствуйте!

Меня зовут Дмитрий Ротенко. основатель сообщества SaaS Founders, помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью LinkedIn. Сегодня в самых важных новостях в IT на этой неделе мы поговорим о том, почему LinkedIn обвиняют в обучении AI на приватных сообщениях пользователей, какие маркетинговые мероприятия в IT более эффективны, небольшие или масштабные, Как LLMs убивают Stack Overflow и почему сотрудникам нужно объяснять, как компания зарабатывает деньги. Первая новость от портала The Register о том, что LinkedIn обвиняют в обучении искусственного интеллекта на личных сообщениях пользователей. В частности, LinkedIn обвиняют в передаче приватных сообщений email премиум пользователей сторонним компаниям для тренировки AI-моделей. Иск подан от имени Александра де ла Торре в федеральном суде Калифорнии на основании политики LinkedIn по использованию данных пользователей для обучения AI. Для пользователей в США было внедрено настройку Data for Generative AI Improvement, которая по умолчанию включена. Иск сосредоточен на премиум-пользователях, поскольку они заключили отдельное соглашение, содержащее специфические обязательства по конфиденциальности. Заявители не представили прямых доказательств передачи содержимого email сообщений. Ну действительно, откуда бы они их взяли. Основы обвинения на косвенных признаках и отсутствие публичного опровержения со стороны LinkedIn. LinkedIn отрицает все обвинения, называя их безосновательными. Но от себя скажу, что доказать что-то на косвенных уликах будет достаточно сложно. Хотя, мы понимаем, что уже сейчас дефицит данных, которые существуют для обучения больших языковых моделей, он будет вынуждать компании искать какие-то нестандартные решения, получать все больше и больше массивов данных оригинальных. Соответственно, нет дыма без огня. Скорее всего, какие-то данные используются. Возможно, Линкдин обучает... Что может привести к реальной замене человеческого труда. Это замечу я пока. Пройдусь по новости, потом дам свой комментарий. Несмотря на оптимистические прогнозы, существуют серьезные проблемы с надежностью искусственного интеллекта и его склонностью к галлюцинациям, что может стать препятствием для внедрения автономных агентов. Политический аспект развития искусственного интеллекта становится все более значимым. Ожидается рассмотрение законопроекта о AI-инфраструктуре в Конгрессе США, а представители MAGA, включая Стива Беннана, предупреждают о негативном влиянии AI на рабочие места, особенно для молодых специалистов. Прогресс в развитии AI превышает ожидания, что вызывает как энтузиазм, так и беспокойство среди работников ведущих AI-компаний, а советник по национальной безопасности США Джейк Салливан считает следующие годы решающими для определения последствий развития AI. Значит, здесь мы говорим о том, новость говорит о том, что скоро-скоро придут суперагенты, которые смогут забрать задачи, в частности по разработке, по организации логистики и финансовому анализу. Естественно, модели будут становиться все более и более продвинутыми, это понятно. Но посмотрите на данный момент, как они обрабатывают текущие задачи. Пока это все еще достаточно сырая разработка, которую нужно, чтобы задачу ставил человек, и контроль результата также осуществлял человек. Потому что, к сожалению, когда ты смотришь на то, что в итоге получилось, оно не является ответом на вопрос, и оно не дает полностью те результаты, которые необходимы. Потому что галлюцинации, потому что еще пока система недостаточно надежна. Понятно, что система будет становиться все более и более надежной. Я думаю, что разработчики в дальнейшем будут заниматься как бы не... не разработкой кода, а разработкой агентов для выполнения данного кода. И таких агентов тоже будет много, потому что не сможет общая система решать специализированные задачи достаточно глубоко. Условно, в логистике, финансах, других вертикалях достаточно много специализированных Ситуации, я не говорю уже о терминах, специализированных ситуаций, в рамках которых есть определенные паттерны действия. Поэтому, скажем так, будут разрабатываться платформы и агентов, даже супер агентов, не важно. Но все равно настройкой и их апдейтом будут заниматься и разработчики, и специалисты в вертикалях. Поэтому, скажем так, станет меньше разработки кода, но станет больше работы, связанной с разработкой архитектуры систем, взаимодействия с различными уровнями систем, с различными другими системами, вот, и так далее. Потому что часть вопросов искусственный интеллект не умеет решать, раз, а часть вопросов искусственный интеллект не может решать здесь тем, что у него есть определенные ограничения, связанные с обработкой данных, и так далее, и тому подобное. Поэтому я думаю, что, конечно же, ситуация будет меняться, но говорить о том, что у разработчиков не будет работы из-за влияния искусственного интеллекта, я думаю, несправедливо и преждевременно. Следующая новость от MostlyMatrix, интересный портал по финансам для разработчиков и для продуктовых компаний, о том, как мы здесь зарабатываем деньги. Тезис следующий. Многие сотрудники не понимают бизнес-модель компании, в которой работают, даже после нескольких лет работы, что может приводить к неэффективным решениям и ошибкам в приоритизации задач. Понимание механизма заработка компании критически важно, поскольку все решения в организации прямо или косвенно связаны с увеличением дохода. Автор предлагает пятиступенчатую структуру объяснения бизнес-модели новым сотрудникам. 1. Кто нам платит? 2. Сколько платит?

3.

Когда мы получаем оплату?

4.

Размер нашего рынка и потенциал для развития. Важно объяснять не только механику бизнес-процесса, но и перспективы развития компании, чтобы сотрудники понимали, как их ежедневная работа влияет на общую стратегию. Правильное понимание бизнес-моделей может значительно повысить мотивацию сотрудников, когда они осознают масштаб своего вклада. IAS сможет заменить программистов среднего уровня и других специалистов, причем значительная часть кода в приложениях мета будет создаваться искусственным интеллектом. Раннее объяснение механизма заработка компаний новым сотрудникам создает основу для более осознанной и эффективной работы и лучшего межфункционального сотрудничества. Абсолютно справедливая история. Мне кажется, очень важно, чтобы сотрудники сразу это понимали и более того, очень четко осознавали, как их ежедневная работа влияет на доход компании. Более того, сотрудники должны в рамках своей системы финансовой мотивации четко видеть взаимосвязь. между их работой и финансовой мотивацией личной и финансовым успехом компании. Это можно сделать через систему бонусов, через систему процентов и так далее. Есть разные механизмы, как это работает, но это однозначно должно быть использовано. Идем дальше. Что делать, если конкурент лжет? Распространенное мнение о том, что конкуренты могут легко копировать любые функции продукта. Автор April Dunford в своем блоге считает, что это мнение является ошибочным, особенно в B2B технологиях, где копирование часто требует значительных ресурсов и архитектурных изменений. Конкуренты чаще прибегают к манипуляциям и преувеличениям в маркетинге, чем к реальному копированию функционала, заявляя о наличии возможностей, которых на самом деле нет. Автор предлагает три стратегии противодействия ложным заявлениям конкурентов. Первое. Фокусироваться на ценности для бизнеса, а не на конкретных функциях. Второе. Обучать клиентов различать реальные возможности от преувеличенных. Предоставлять доказательства своих возможностей и опощарять клиентов требовать такие же доказательства от конкурентов. Компании, пойманные на лжи, быстро теряют доверие клиентам, поэтому разоблачение ложных заявлений конкурентам может быть эффективной стратегией в конкурентной борьбе. Важно понимать, что B2B рынок не является универсальным. Разные компании создают разные продукты для разных потребностей клиентов. Поэтому стратегия простого копирования функционала редко бывает успешна. Абсолютно справедливо. Я видел примеры, когда несколько сотрудников нашей компании пробовали копировать модель. Ну, по сути, они же умеют работать в рамках этой модели. Пробовали в рамках этой же модели предлагать аналогичные услуги нашим клиентам потенциальным. И то, что я вижу, результаты, честно говоря, не сильно хорошие. Потому что эти сотрудники ищут новую работу. Очевидно, у них не сильно получилось. Поэтому вопрос состоит не в том, чтобы просто скопировать выполнение, скопировать delivery, а еще нужно скопировать ценность, которую ты даешь. Поэтому с этим не так все просто. Не так все просто. Следующая новость от Джейсона Лемкина от портала Saastr. Что лучше работает для полевого маркетинга? Маленькие интимные мероприятия или большие, мегаиндустриальные мероприятия? Под полевым маркетингом мы в данном случае можем понимать получение клиентов путем личных контактов, назовем так. Это не классический полевый маркетинг. Итак, что считает Джейсон? Он считает, что вопрос, что лучше, небольшие или крупные мероприятия, является некорректным. Правильный вопрос, где находятся ваши клиенты, поскольку компания должна присутствовать там, где есть ее целевая аудитория. Хотя небольшие интимные мероприятия с топ-клиентами эффективны, они имеют существенное ограничение, привлекают только людей из собственной сети контактов. Крупнейшие отраслевые события, такие как Dreamforce, Web Summit и так далее, привлекают топ-клиентов за пределами вашей сети, которые обычно посещают 1-2 таких события в год. Данные показывают, что хотя средние мероприятия могут быть более привлекательными, именно флагманские события приносят самых качественных лидов, больше всего контактов и сделок. 40% маркетинговых бюджетов по наблюдению Джейнсона тратится на полевой маркетинг и мероприятие, потому что, несмотря на сложность организации и длительный цикл конверсии, это стратегия работы. При масштабировании полевого маркетинга Компании обычно выбирают одну из двух стратегий. Присутствие на многих мероприятиях, там условно 40, 50, 100 мероприятий в год с распределенным бюджетом. Или полноценное участие в двух-трех крупнейших отраслевых событиях. От себя могу сказать, что безусловно, я бы порекомендовал здесь еще пару стратегий. Одна стратегия, это не просто участие в крупнейших относливых событиях, а предложение организаторам устроить под панель, Если организаторы не готовы для работы с вами устроить отраслевой сайт-ивент, например, в это же время рядом с местом проведения, для того, чтобы участникам было комфортно прийти к вам, если они интересуются данной тематикой. Сайд-эвенты обычно стоят относительно недорого. То есть, по сути, вы можете договориться про аренду на один вечер нескольких столиков, либо отдельного зала, и там сможете провести подобное мероприятие. То есть, они не фантастические деньги. Безусловно, согласен с тем, что надо быть там, где есть ваши клиенты. Есть ряд мероприятий, которые не являются клиентскими. Например, я был в Берлине несколько лет назад на мероприятии We Are Developers. В нем заявлено 5000 участников. По сути, проводилось оно в Берлине на берлинской ярмарке. Большой павильон, интересная программа и так далее. То есть формально, по всем признакам, это было мероприятие, на котором могли быть клиенты, с которыми мы могли бы договариваться о outsourcing или дегенерации и так далее. По факту. Это оказался ивент для разработчиков. Он был в основном посвящен тонкостям кодирования и, соответственно, различной функции. И, соответственно, привлек он больше всего молодых студентов, выпускников вузов информационных технологий, молодых специалистов. Когда я туда зашел, я понял, что из этих пяти тысяч, минимум четыре с половиной, это вчерашние выпускники ВУЗа, которые пришли поделиться опытом, узнать больше и так далее. Поэтому вам очень важно, когда вы выбираете мероприятия, на базе которых вы будете либо выступать, либо организовать свои сайд-эвенты, понять, сколько вашей клиентской аудитории там находится. Поэтому я думаю, что компромиссной была бы история, когда вы участвуете в двух-трех крупных мероприятиях, либо с сайд-ивентами, либо приезжаете как участники и активно собираете там лидов. Это первый вариант. И второй вариант – постоянно ищите новые ивенты. У нас, например, в списке, который мы отсматриваем, где-то около 300-400 ивентов по году. На какие-то ивенты мы едем, кто-то из нашей команды, Мы покупаем доступ к этой аудитории, начинаем с ними общаться в рамках того же Линкдина, находим их в Линкдине и начинаем общаться дальше. Поэтому здесь возможны абсолютно разные стратегии, важно четко понимать, где есть ваши клиенты, куда они приходят для общения, куда они приходят именно за получением новых партнеров, контактов и так далее. И это очень здорово. очень здорово поможет вам в реализации вашей стратегии лиды генерации, вашей стратегии получения новых клиентов. на этом по самым важным новостям сегодня про китайский искусственный интеллект говорить не будем про это рассказали уже все самое интересное в этой истории то что скорее всего китайцы стоят на плечах на плечах тому же openai и других решений где они обучали свою модель с помощью того же искусственного интеллекта скорее всего они придумали, как использовать существующие наработки, нашли возможность, как встать на плечи гигантов и, соответственно, получить значимый результат. Поскольку мировой рынок уже давно ожидал, что китайцы сейчас с чем-то выйдут, китайцы вышли, вот, собственно говоря, и сделали коррекцию ожиданий инвесторов в сфере искусственного интеллекта. Я думаю, дальнейшие расследования покажут, на чем оно основано и есть ли действительно экономическое преимущество у китайского искусственного интеллекта по сравнению с искусственным интеллектом западного мира. Итак, если вам нужны новые крупные клиенты, в комментарии к данному эфиру будет ссылочка на на форму, вы сможете рассказать о себе, какие клиенты вам нужны, выбрать время для созвона с нашей командой Leadgene Advisor. По итогу мои коллеги подготовят для вас необходимую информацию, то есть какие шаги необходимо предпринимать, какие стратегии могут работать. После этого вы либо выполните эту стратегию самостоятельно, либо мы сделаем для вас это с финансовой гарантией результата. Желаю всем новых крупных клиентов, отличных результатов. До скорой встречи.

Пока-пока.