Самое важное в IT за неделю: Как поддерживать мотивацию SDR

Меня зовут Дмитрий Раденко, основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам этих компаний находить новых крупных клиентов с помощью лида генерации в LinkedIn. Сегодня мы поговорим о самых важных и интересных новостях прошлой недели. В частности, почему LinkedIn собирает данные пользователей для обучения AI без их согласия? Почему разработчики получают угрозу бана за исследование новой модели OpenAI? Какова новая стратегия Salesforce в области AI и что такое закон Гудхарта в разработке По и как поддержать мотивацию SDR'ов, то есть Sales Development Representatives. Итак, первая новость. LinkedIn начал собирать посты людей для обучения искусственного интеллекта, не спрашивая их согласия. Новость от Саймона Шербуда. Политика конфиденциальности LinkedIn и FAQ были обновлены, чтобы подтвердить автоматический сбор информации, хотя это произошло еще до официального объявления. Пользователи могут отказаться от участия, но по умолчанию они включены. Данные пользователей из ЕС и некоторых других стран не используются для обучения LinkedIn. функции AI могут непреднамеренно включать личную информацию в выходные данные. Ну, естественно, в комментариях же есть личная информация, в описаниях, поэтому я думаю, что и в постах тоже она будет, поэтому это так и будет. При этом LinkedIn заявляет, что пытается минимизировать личные данные в наборах для обучения. Пользователи выражают недовольство этим решением, считая это нарушением доверия. Процесс отказа от сбора данных достаточно прост при изменении настроек конфиденциальности. Но это же надо, во-первых, про это, а, узнать. Во-вторых, зайти, сделать. Ну, это, собственно говоря, процесс, который большинство пользователей LinkedIn не сделает. Также LinkedIn приостановил обучение модели AI на основании данных пользователей из Великобритании после вмешательства ICO, это управления комиссара по вопросам информации. ICO подчеркивает важность защиты прав пользователей на канале социальности при разработке генеративного AI. Собственно, что мы видим в данной новости? Мы видим, что... Разработчики AI-моделей испытывают сложности с развитием моделей, связанными из-за недостатка естественных данных, которые генерируются пользователями. То есть большинство массивов уже отработано, так сказать, да? И вопрос, какие массивы использовать дальше? Линкоден уже пошел на такой, с одной стороны, логичный, но юридически непростой шаг. который может вернуть их в определенные, ну, скажем так, сложные ситуации правовые. Вот. Поэтому для меня это знак того, что, скажем так, борьба за большие массивы данных, на которых будут обучаться языковые модели, будет усиливаться. Соответственно, для тех, кто предоставляет подобные массивы данных, всякие паблишеры, издательства с большими архивами, они, я так понимаю, смогут на этом немножко заработать. Но в принципе, с точки зрения технологии, это как бы интересный знак, который нам показывает о проблемах, которые есть в данной сфере. Значит, новость от ArsTechnica. Предупреждения об бане появляются, когда пользователи пытаются исследовать мышление последней модели OpenAI. Как вы помните, OpenAI запустила новое семейство AI-моделей, которые называются Strawberry, с функциями рассуждения O1 Preview и O1 Mini. И компания скрывает от пользователей сырую цепочку рассуждений модели, показывая только отфильтрованную интерпретацию. В принципе, логично. Энтузиасты пытаются раскрыть процесс рассуждений O1 через различные техники взлома и инъекции промтов. OpenAI активно противодействует попыткам исследовать внутренние процессы O1, отправляя предупреждения и угрозы забанить пользователей. Компания утверждает, что скрывание сырых цепочек мысли позволяет им лучше мониторить работу модели. OpenAI называет сохранение конкурентного преимущества одной из причин скрывания процесса рассуждений. Исследователи и разработчики, естественно, недовольны отсутствием прозрачности в работе модели O1. И некоторые эксперты считают, что такая политика OpenAI является шагом назад в развитии интерпретируемости и прозрачности AI-моделей. Естественно, ситуация вызывает дискуссии о балансе между коммерческими интересами компании и потребностью в прозрачности AI для сообщества разработчиков. Если мы внимательно посмотрим на название компании OpenAI или ассоциации, как они себя называют. Первое слово Open. Видите, OpenAI не такой уже открытый. Поэтому, так скажем, конкуренция усиливается. Компании хотят защититься от внимания конкурентов, так сказать, реконструкции логики своих действий. Ну, это хорошо. Для нас с вами, как для пользователей, это прекрасная новость, потому что конкуренция усиливается, соответственно, нам с вами как пользователям будет предоставлен продукт более высокого качества по более низкой цене. Это очень здорово. Главное, чтобы такая конкуренция продолжалась и условия для ее развития также сохранялись. Идем дальше. Новая стратегия Salesforce в области AI признает, что AI заберет рабочие места. Это новость от Brody Ford из FinanceYahoo.com, известный самый крупный финансовый портал в мире. Salesforce меняет свою стратегию в области искусственного интеллекта, представляя новые инструменты на конференции Dreamforce. Dreamforce – это ежегодная их конференция, где они собирают крупных клиентов и общаются с ними, например, новинок, обучают там своих клиентов лучше использовать Salesforce. Компания вводит новую модель ценообразования. 2 доллара за разговор с AI-агентом, способным выполнять задачи без участия человека. Новая стратегия учитывает возможность сокращения рабочих мест из-за AI и защищает доходы Salesforce. AI-агенты Salesforce позволят компаниям увеличивать производительность без наема дополнительных сотрудников. Новые AI-продукты Salesforce разработаны для работы без надзора человека, в отличие от предыдущих CoPilots и Chatbots. Компания утверждает, что ее AI будет точным и безопасным благодаря большому объему данных клиентов. В частности, Salesforce уже создал новый фонд в 500 миллионов долларов для инвестиций в AI-стартапы. Естественно, что крупная корпорация не занималась разработкой самостоятельно. Проще скупить новые идеи и готовые стартапы. Это дешевле, быстрее, но и, соответственно, экономически эффективнее. Новая модель ценообразования защищает Salesforce от потенциального сокращения числа пользователей из-за внедрения AI. И руководство компании признает, что AI может привести к сокращению рабочих мест в некоторых секторах, таких как колд-центры. Смотрите, вообще-то модель per user с оплатой за пользователя, с учетом увеличения процессов, передаваемых AI, она находится под угрозой в этом смысле. Потому что если компании будет достаточно купить меньшее количество рабочих мест, ну, соответственно, доходы SaaS-компании уменьшатся. Поэтому SaaS-компании для того, чтобы предупредить подобную ситуацию, говорят, так не надо уменьшать количество рабочих мест, лучше арендуйте больше, скажем так, наших AI-агентов, которые разработаны на нашей платформе. Абсолютно логичный шаг. Единственная цена – 2 доллара за разговор с агентом, способным выполнять задачу без участия человека. Но тут вопрос в конкурентоспособности данной цены. С одной стороны, 2 доллара за разговор, это как бы окей. Но как бы приводит ли разговор к достаточной добавочной стоимости? Вопрос, сколько стоит, предположим, подготовка ответа на вопрос клиента. Опять же, клиент может вести этот разговор в течение длительного времени, тогда, наверное, 2 доллара это мало. Опять же, будут ли результаты, которые предоставит данный AI-агент, достаточно надежными и достаточно правильными? Ладно, если это простой вопрос, который хранится в базе знаний того же самого Salesforce. А если это что-то связанное с безопасностью, а если это что-то связанное со здоровьем и с другими чувствительными сферами, например, с финансовыми решениями и так далее. И тут есть большой вопрос. Я, скажем так, не сомневаюсь, что через некоторое время AI сможет давать качественные ответы на подобные вопросы, которые не будут уступать вопросам экспертов. Но возникает вопрос, кто будет нести ответственность за решения, принятые на основании работы данных агентов. Даже если решение принимает человек, мы понимаем, что можно подготовить варианты таким образом, чтобы решение было однозначным. Поэтому здесь возникает сложный этический момент, связанный с безопасностью, связанный с чувствительной информацией. Интересно, как Salesforce решит данную проблему. На данный момент решено это сейчас так, что все решения принимает пользователь сам. И несет ответственность за них тоже самостоятельно. Но это в принципе окей. Потому что я это инструмент, как лопата. Вы можете лопатой выкопать яму, отвод воды сделать, защитить там свой дом от наводнения. Или можете кого-то дать по голове. То есть лопата в этом как бы, она инструмент. Я аналогичный инструмент. Все зависит от намерения и от мотивации людей, которые будут его использовать. Но тем не менее. понимая, скажем так, непрозрачность ряда процессов для пользователей, отсутствие у пользователя квалификации для принятия решений. Посмотрим, какие агенты от Salesforce будут решать данный вопрос. Так, идем дальше. Следующая новость от... из портала ButtonDown про закон Гудхарта в программной инженерии. Закон Гудхарта гласит, когда показатель становится целью, он перестает быть хорошим показателем. В оригинале это звучит так. When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure. Существует возможность того, что люди склонны манипулировать метриками, И, скажем, есть две точки зрения на данный закон. Одна – это то, что люди, когда они понимают, что результаты их работы отслеживаются на основании метрик, люди склонны ими манипулировать. Это как бы слабая сторона. Сильная сторона состоит в том, что даже честное исследование метрики может быть вредным. Но это зависит от того, что иногда достижение более высокого показателя может привести фактически к убыткам. Поэтому метрики это приближённое измерение неизмеримых целей, и замена целей метрикой может привести к нежелательным последствиям. Собственно, об этом закон Гудкарт. Автор приводит пример эволюции павлиниевого хвоста как иллюстрацию действия закона Гудкарта в природе, объясняя, что невозможно метриками оценить, чей хвост красивее. На самом деле спорно, я думаю, самка-павлина как-то на основании какого-то своего встроенного алгоритма в голове понимает, чей хвост красивее. Я думаю, это можно измерить. Ну, это уже, собственно говоря, нюансы восприятия. В разработке ПО примерами метрик, подверженных закону Кудкорта, являются покрытие тестами, цикломатическая сложность, размер функций, бенчмарки. Соответственно, оптимизация одной метрики может негативно влиять на другие, создавая ловушку метрика. Автор предполагает, что лучшее решение – это использовать свое инженерное суждение. Подчеркивается, что интеллектуальная работа трудно подается измерению и не может быть сведена к простым метрикам. Оно-то да, но я думаю, что... В длительной перспективе можно очень четко оценить результативность труда. Можно оценить быстродействие, ресурсоемкость продукта или кода, который был разработан, решение. Поэтому, скажем так, с точки зрения долгосрочной перспективы это не такая большая проблема. С точки зрения краткосрочной перспективы измерение, конечно же, часов, ну это как бы очень абстрактная история, что за эти часы человек мог делать, ну условно говоря, делать не самые эффективные решения. То есть метрики все равно важны. Я бы из этой новости вынес бы предостережение, что не нужно делать метрики ради метрик, просто для того, чтобы что-то мерить. Нужно глубоко изучить процесс и понять, какие стратегические метрики или длинные метрики помогают оценить эффективность работы разработчиков и инженеров. Вот. И, ну, собственно говоря, на основании их уже разрабатывают тактические, если это возможно. Так, хорошая новость о том из блога Петера Саша, значит, о том, как руководить командой, если компания в огне. How to lead your team when the house is on fire. В чем говорит автор? Технологическая индустрия переживает сложный период, вызванный экономическими факторами и стремительным развитием искусственного интеллекта. И эти обстоятельства создают военное время для компаний, требующих особого подхода к управлению командами разработчиков. Значение военного времени, термин «военное время» в бизнесе описывается как «экзистенциальная борьба за выживание», которая требует другого типа лидерства по сравнению с относительным процветанием мирного времени. Основные задачи менеджера по разработке остаются неизменными, но в условиях военного времени меняются приоритеты и методы их достижения. Критически важно задоточиться на ключевых целях компаний, ускорить процесс принятия решений и защитить команду от отвлекающих факторов. Ключевые цели, безусловно, будут приоритизироваться. Процесс принятия решений тоже нужно ускорить. Более того, я думаю, что какие-то отчетные собрания нужно проводить не раз, в год-полгода, а раз в месяц, раз в квартал минимум, для того, чтобы просто компания лучше понимала состав вообще, куда мы двигаемся, как мы идем к поставленным целям. Естественно, защита команды от отвлекающих факторов тоже очень важный момент, потому что вовременно негативных, скажем так, негативных новостей, обстрелы, война, отсутствие электроэнергии и так далее, люди отвлекаются, люди не фокусируются, они начинают больше переживать, это, естественно, нормально, но, тем не менее, важно создавать какие-то компенсирующие факторы, насколько это возможно с точки зрения руководства. В частности, поддерживает моральный дух команды, отмечая даже небольшие победы и открыто признавая сложность ситуации. Потому что это помогает создать атмосферу доверия и открытости, где сотрудники могут свободно выражать свои опасения. А это вот та самая предсловутая обратная связь, которая очень важна менеджерам. Почему топ-менеджеры допускают ошибки? Не потому что они глупые, не потому что они безответственные. они получают искаженную информацию, и на основании искаженной информации в своей, скажем так, системе координат принимают решения, которые им кажутся адекватными, но на самом деле они нереалистичны, то есть они не решают проблемы, а наоборот их даже усугубляют. Управление эффективностью должно быть последовательным и справедливым для всех членов команды, независимо от их роли и опыта. Это естественно. Важно бороться с негативным поведением, которое может подрывать моральный дух коллектива. Несмотря на сложные условия, нельзя игнорировать личное развитие сотрудников, однако подход к развитию должен быть адаптирован к текущей ситуации, фокусируясь на приобретении навыков, непосредственно применимых к текущим проектам. Резюмирую эту новость. Что надо сделать? фокус на ключевых целях второстепенной отбросить, ускорить процесс принятия решений, защитить команду от отвлекающих факторов, обеспечить свободное.