4985
Комьюнити профессионалов и предпринимателей communitysprints.ru Со-основатели: Алекс Беляев (@startupseurope) Дима Зборовский, ML Director @ Doordash Настя Рябова, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen
Продакт без дизайнера собрала прототип, и партнёр подписал контракт. AI-кейс Head of Design @ Yango ⚡️
#кейс Майкла Броука, Head of Design @ Yango (с Live-встречи в AI Champions 22 октября)
1. Продакт собирает прототип сама
Мы сверстали все экраны Yango Play в пиксель вместе с дизайн-системой и правилами арабского языка.
Теперь продакт пишет агенту, что хочет добавить, и сразу видит, как это будет выглядеть.
В одном кейсе так получилось собрать интеграции партнёра и презентацию, бизнес-девелопер показал их партнёру, и мы подписали контракт. Отполированные макеты для этого не понадобились.
2. 1000 рекламных креативов за час
Полгода мы не делаем креативы руками. Раз в неделю агент за час собирает около 1000 баннеров на арабском и английском. Картинку генерирует Nano Banana Pro, цены подтягиваются из Shopify, а логотип и плашки ставятся по дизайн-системе.
Как мы делаем видео с нашей умной колонкой из сцены, снятой на телефон, я показал в записи встречи для участников AI Champions ⚡️
3. Премии за использование AI не работают
Работают примеры коллег. Каждую неделю мы показываем, что сделали с AI на своих задачах, а с теми, кому сложно, я сажусь лично. Примерно через 2 месяца человек приносит своё решение: наш project-менеджер сам сделал принудительное обновление приложения, и мы выкатили его в прод.
Как мы тестируем макеты на AI-персонах, собранных из исследований за 7 лет, и почему их ответы совпали с ответами реальных людей, я рассказал в записи для участников AI Champions ⚡️
Следите за качеством!
Майкл Броук, Head of Design @ Yango
Запись Live-встречи в AI Champions
P.S.
Ближайшие Live-встречи в закрытом сообществе AI Champions
В AI Champions каждую неделю проходят Live-встречи со спикерами.
• чт · 5 ноября. Dora Akulshina, Growth & GTM @ Rork: GTM на AI-агентах: как делать вирусные видео для запусков в X
• чт · 19 ноября. Иван Цой, Origination Product Manager @ Plata: Как быстрее и успешнее продвигать свои инициативы и идеи внутри компаний с помощью AI?
• чт · 26 ноября. Роман Филёв, Applied AI Lead @ Revolut
Подключиться к сообществу AI Champions
Как качество AI-ассистента выросло в 1,5 раза за один день без смены модели? AI-кейс ex-Руководителя AI-ассистентов @ Т-Банк ⚡️
#кейс Анны Подображных, ex-Руководителя AI-ассистентов @ Т-Банк (с Live-встречи в AI Champions 13 октября)
Ключевой инсайт: за три с половиной года в Т-Банке я поработала с шестью AI-ассистентами. Главный принцип, который я вынесла: чем ниже слой, в котором ошибка, тем дороже она обходится ⚡️
1. Проверяйте ассистента на запросах настоящих пользователей в том контексте, где он будет жить
Тревел-ассистента мы проверяли на запросах сотрудников, и два месяца качество на GPT-4 не росло. После запуска в прод оно за один день выросло в 1,5 раза: сотрудники просили сложные маршруты по Европе, а обычные люди просили «подешевле летом на море».
Но и прод не гарантия. Для шопинг-ассистента мы взяли настоящие запросы из поисковой строки и получили поиск. Какая корзинка, такой и продукт.
Поэтому запросы мы собираем с настоящих пользователей в том контексте, где ассистент будет жить.
2. Ассистент ошибается, если ошибаются данные
Финансовый ассистент утверждал, что я трачу 10 000 ₽ в месяц на кофе, хотя я его не пью. Многие транзакции не покрыты чеками, и трату в «Кофемании» он записывал в кофе. AI усиливает данные: если они плохие, то и ассистент будет плохо отвечать поверх них. А работа с данными часто занимает кратно больше времени, чем построение ассистента.
3. Хороший ответ определяет пользователь
Инвест-ассистент делал саммари того, что произошло с рынком и портфелем. Retention был около 15%, и улучшение источников и текстов его больше не двигало. На интервью выяснилось, что людям недостаточно саммари. Им нужно понять, что это значит для них и что им делать. Мы переписали критерии качества с «рассказал, что случилось» на «объяснил, что это значит для меня», и retention вырос ещё в несколько раз.
4. Планка для запуска это уровень самого человека
В шопинг-ассистенте цель 90% мы поставили без обоснования: «Кто-то сказал, никто не возразил». Потом дали те же задачи людям, и люди тоже ошибались. Целью стал их уровень: качество такое же, а человек экономит время.
5. Сначала дистрибуция, потом продукт
Канал дистрибуции и точка входа внутри него влияют на то, что люди спрашивают у ассистента. А набор запросов влияет на то, какой продукт строить. Ошибка в бейзлайне стоит 1-2 месяца работы, в критериях качества около квартала, в наборе запросов до полугода, а из-за ошибки в дистрибуции можно выкинуть весь продукт. Поэтому сначала мы проверяем дистрибуцию через fake door и только потом строим продукт.
Сначала спрос, потом продукт!
Анна Подображных, ex-Руководитель AI-ассистентов @ Т-Банк
Запись Live-встречи в AI Champions
P.S.
Полную запись и конспект встречи получат участники подписки AI Champions ⚡️
Ближайшие Live-встречи в закрытом сообществе AI Champions:
• ср · 28 октября. Дмитрий Тимошенко, Head of Growth @ Palabra.ai: Growth-кейсы AI-агентов в Palabra.ai + соберём своего AI-агента для продакшна креативов и разберём мой сетап для производства видеорекламы
• чт · 19 ноября. Иван Цой, Origination Product Manager @ Plata: Как быстрее и успешнее продвигать свои инициативы и идеи внутри компаний с помощью AI?
Подключиться к сообществу AI Champions
Нас 5 000 🎉
Канал Community Sprints перешёл отметку в 5 000 участников ❤️
5000-й участницей стала Евгения Ершова, Customer Experience Owner в Vivid Money
Евгения, спасибо, что ты с нами!
В честь этого мы подарили Евгении цветы и думаем сделать это приятной традицией 🎁
В Community Sprints собираются профессионалы и предприниматели для обмена профессиональным опытом и развития себя или своего дела ⚡️
И мы рады, что наше собщество так быстро растёт
Спасибо всем, кто читает канал, приходит на наши конференции и лайвы, пересылает посты коллегам
Хороших выходных! ❤️
Команда Community Sprints
Как AI-агенты теперь лидируют маркетинг? AI-кейс Head of Growth @ Palabra.ai ⚡️
#кейс Дмитрия Тимошенко, Head of Growth @ Palabra (с Live-встречи в AI Champions)
Ключевой инсайт: в небольшом стартапе у нас нет своего дата-аналитика и креативной команды, и эту работу делают агенты на Claude Code. За последние 30 дней у меня ушёл 31 миллион токенов ⚡️
1. Если агент делает не то, проблема часто не в модели
Агент это модель плюс харнес, то есть программная оболочка вокруг неё, например Claude Code. На бенчмарке одна и та же модель в двух разных харнесах решила 84,7% и 66,1% задач.
2. Агент-аналитик сам сводит данные
Агент сам ходит в Google Ads, Google Analytics, BigQuery и Stripe и сводит данные. Каждое утро в Slack приходит отчёт по рекламе, а когортный анализ он делает за 15 минут.
3. 70 рекламных роликов за раз
За четыре часа я собрал конвейер на Claude Code, ElevenLabs и HyperFrames. Он выдаёт 70 роликов за раз, озвучка одного стоит максимум 20 центов.
Сложные сюжетные ролики так собрать не получилось, их отдаём фрилансерам.
4. Большие задачи раздаю субагентам
Контекст это объём текста, с которым модель работает за один раз. На деле он примерно в два раза меньше, чем пишут в описании модели: если заявлен миллион токенов, рассчитывайте на полмиллиона. Когда контекст переполнен, начинаются галлюцинации.
Поэтому большую задачу я делю на части и отдаю субагентам. Субагент это отдельный агент с чистым контекстом: он делает одну часть задачи и возвращает основному агенту только короткий результат. Так исследование конкурентов делают 17 субагентов, а из 49 расшифровок звонков субагенты собрали 6 портретов клиентов.
5. Агент учится на правках
Из моих комментариев к текстам Claude собрал агента-критика, мы назвали его «агент Дима». Агент пишет текст, критик даёт правки, и так по кругу, пока результат меня не устроит.
Выбора нет: в маленькой команде самому всё делать невозможно, приходится автоматизировать.
Автоматизируйте!
Дмитрий Тимошенко, Head of Growth @ Palabra
Запись Live-встречи в AI Champions
P.S.
Полную запись и Marketing Agent Kit, набор скилов Дмитрия для маркетинга на GitHub, получат участники подписки AI Champions ⚡️
Ближайшие Live-встречи в закрытом сообществе AI Champions:
• вт · 13 октября. Анна Подображных, Руководитель AI-ассистентов @ Т-Банк: Ошибки и успехи запуска своих AI-продуктов на рынок
• чт · 22 октября. Майкл Броук, Head of Design @ Yango: Как заменить часть команды дизайнеров правильной дизайн AI-системой?
• чт · 29 октября. Иван Цой, Origination Product Manager @ Plata: Как быстрее и успешнее продвигать свои инициативы и идеи внутри компаний с помощью AI?
Подключиться к сообществу AI Champions
Career Growth конференция о том, как попасть в международную компанию и вырасти в ней! ⚡️
8 октября соберёмся с участниками нашего комьюнити, которые продолжают свой карьерный рост в международных и локальных компаниях 🎉
На конференции своими кейсами роста в карьере поделятся лиды направлений из:
• Plata
• Presight
• Tripleten
• Jetbrains
• Vivid Money
• Huspy, ex-Uber
Отличная возможность вдохновиться кейсами роста в карьере от ребят, у которых получилось!
Будет релевантно всем, кто хочет найти работу на международном рынке или перейти в компании побольше ⚡️
Всё бесплатно и без необходимости подписываться на TG-каналы!
Старт 8 октября в 17:00 CEST / 18:00 МСК
РЕГИСТРАЦИЯ и подробное расписание выступлений на сайте Community Sprints 🔥
Ура! Live-встреча с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash для погружения в long-running AI-agents ⚡
На нашей конференции Дима немного поделился своим кейсом работы long-running AI-agents в Doordash и это вызвало волну ажиотажа в чате
Поэтому мы делаем отдельную Live-встречу, где Дима поделится всеми деталями запуска long-running AI-agents! 🎉
Все знания можно будет применить для решения своих задач и автоматизации процессов в компаниях
Всё на основе личного опыта и практики Димы, что особенно интересно, так как Doordash сегодня активно экспериментирует с AI и внедряет его во все рабочие процессы
У Doordash есть отдельный профиль в Х, где можно наблюдать, как быстро они двигаются в cторону AI-first компании
Встреча с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash пройдет 22 сентября в 17.00 CET / 18.00 МСК
Регистрация тут 👀
AI Chief of Staff, который знает про меня всё ⚡️
#кейс Димы Зборовского, ML Director of International Engineering Leadership Team @ DoorDash
• Как AI Chief of Staff помог мне вырасти в Doordash
Я (Дима) отвечаю за разработку в DoorDash International в 40 странах
Держать столько контекста в голове невозможно, поэтому я собрал персонального AI Сhief of Staff в Claude Code
Он знает мою роль, мои цели, ключевых людей вокруг и то, чего от меня ждут руководители
Удержрание такого количества контекста стало решающим фактором моего повышения в DoorDash
• Каждое утро одна команда /brief
Прихожу на работу, пишу /brief, и агент собирает всё, что произошло за вчера и за неделю, в один отчёт
Там главный проект недели, мои текущие фокусы и дедлайны, подготовка к встречам из календаря и список того, о чём нельзя забыть
• Агент пишет за меня и не даёт потерять победы
Он видит, где меня ждут, и сразу предлагает готовые сообщения в Slack в моём стиле. Мне остаётся проверить и отправить
Отдельный блок это быстрые победы: агент подсвечивает, что уже сделано, но ещё не рассказано, и предлагает, кому про это написать. Сделать работу и правильно про неё рассказать это две разные задачи
• Память живёт в файлах, а не в голове
Внутри несколько слоёв: профиль и правила про меня, отдельная память про людей, проекты и договорённости, извлечение данных из Slack, Granola, Google Calendar и других продуктов
Дальше вся информация проходит через кастомный фильтр «что важно лично мне» и превращается в действия. Вечером я три минуты наговариваю, что случилось за день, и это ложится в память
• Что это дало
Такой отчёт я читаю минут пятнадцать, а экономит он мне минимум 40 минут в день, в сложные дни часа два
Люди видят, что у меня всё под контролем. Ровно за это мне дали новую должность: теперь я отвечаю за всю инженерию в 40 странах
Такого AI-агента и другие полезные инструменты, участники собирают на моём комьюнити спринте AI Builders. Cледующий стартует 29 сентября ⚡️
Мне нравится делиться своим опытом и помогать другим, поэтому стараюсь находить время, чтобы проводить такие спринты для всех желающих
👉 Программа спринта AI Builders
До встречи на спринте,
Дима
Большая конференция про AI-юзкейсы и AI-скиллы из Revolut, Yandex, Doordash, Nebius, Т-банк и других ⚡️
8-10 сентября снова соберемся вместе с самыми топовыми профессионалами!
И с максимальным позитивом обменяемся самым свежим опытом использования AI в личной продуктивности и эффективности команд 👀
Это хорошая возможность оставаться на острие возможностей AI в работе
На грядущей конференции своим опытом использования AI в работе и бизнесе поделятся продакты, маркетологи, инженеры и основатели из:
• Plata
• Т-банк
• Nebius
• Yandex
• Revolut
• DoorDash
• Whisper AI
• И других команд
Только реальные юзкейсы внедрения AI в работы компаний и команд. 0 теории ⚡
Отличная возможность перенять опыт у лучших
И не повторять их ошибок
Большая AI-конференция пройдет 8-10 сентября со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК
Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на TG-каналы
🔥 РЕГИСТРАЦИЯ и подробное расписание выступлений на сайте Community Sprints 🔥
Команда Al-агентов чинит баги за 15 минут ⚡️
#кейс Ильи Бердыша, Co-founder @ mymeet.ai (с конференции AI SKILLS)
Ключевой инсайт: не ускоряйте отдельного человека, переводите на AI-агентов целый процесс. То, что годами висело в бэклоге и передавалось между людьми, теперь один человек с AI-агентом закрывает за день ⚡️
1. Ассистент для багов: с двух-трёх дней до 15 минут
Мы делаем notetaker'ы: боты приходят на встречи, пишут транскрипт и достают задачи. Записывать чужие встречи тяжело, около процента срывается, а это 20-30 встреч в день.
Раньше по каждой такой встрече клиент шёл в саппорт, саппорт эскалировал на разработчика, тот руками читал 500 строк логов и гадал, что сломалось. Фикс с ревью занимал два-три дня.
Я подключил AI-агента, который смотрит все логи в Grafana и знает, как устроен наш бэкенд. Кидаешь ему ссылку, и он за три секунды говорит, что пошло не так.
Дальше добавил этого AI-агента сотрудником в наш Linear: он сам предлагает фикс, открывает pull request, а отдельный ревью-агент в GitHub его вычитывает. Пара итераций между ними, и через 15 минут готовый фикс уже в проде.
Раньше это была цепочка передач между людьми, теперь работает само: меньше выгорания и переключений контекста
2. Калькулятор, который полгода пылился в бэклоге, РОП собрал за день
Продажи полгода просили калькулятор выгоды на сайт. Задача считалась неподъёмной и валялась в бэклоге.
Я просто купил нашему РОПу подписку на Claude, и он сам собрал калькулятор за день. Теперь менеджеры открывают его прямо на звонке с клиентом
3. Отказались от аналитики в amoCRM, срезы собираем одной командой
Раньше настройка виджетов в amoCRM отъедала у РОПа пару дней. Мы написали свой коннектор и тянем данные напрямую в Claude.
Теперь срезы продаж собираются одной командой каждый день: все воронки по конверсиям, каналам и каждому менеджеру.
И то же самое со встречами: mymeet ходит на все звонки менеджеров, а мы на масштабе сравниваем их по своему чек-листу качества. Чтобы солзы поверили в оценку, мы позвали их самих собирать этот чек-лист
4. Скоринг лидов: из 15 000 регистраций 30 целевых в день
У нас каждый месяц регистрируется 15 000 человек, а нужны из них единицы. AI-агент на Claude собирает в одно озеро данные о пользователе: профильность домена по ИНН и ОКВЭД, размер компании, как часто человек заходит в продукт, есть ли у него коллеги с тем же доменом.
Из 15 000 он выделяет около 30 целевых лидов в день, к которым селз приходит ровно вовремя. Для проверки ИНН AI-агент ходит во внешние сервисы вроде Контур.Фокуса
5. Десктоп-приложение своими руками за две недели
На рынке гремит Granola: десктоп-аппка, которая пишет встречи бесшумно, не заходя ботом. Разработчики завалены задачами текущих клиентов, поэтому я взялся сам.
Две недели по три-четыре часа каждый вечер, одна подписка на Codex за 100 долларов, 11 000 строк кода: получилась нативная аппка под Mac и Windows, которая реально записывает встречи.
По ходу мы отказались от макетов в Figma. Дизайнеры теперь пишут прямо в репозитории и сразу смотрят, как оно работает: нравится катим, не нравится откатываем.
Я гуманитарий, и это был эксперимент, может ли такой человек собрать продакшн-реди продукт. Оказалось, может
Успехов с AI-adoption в ваших командах!
Илья Бердыш, Co-founder @ mymeet.ai
Посмотреть запись: https://youtu.be/_Z-1UEE5QnA
Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡
AI-кейс Yango. AI-агенты вместо отдела дизайна ⚡️
#кейс Michael Browk, дизайн-директор @ Yango (с конференции AI Skills)
Ключевой инсайт: не садитесь верстать сайт руками на три недели. Соберите контекст и скиллы, отдайте команде AI-агентов, и дальше сайт собирается и правится почти без вас ⚡️
1. Маркетплейсы не дают выделиться, поэтому мы пошли в свой магазин
Мы продаём умные колонки Ясмина в регионе MENA: Египет, страны Залива, всё на арабском. Долго продавали их только на маркетплейсах.
А там жёсткие ограничения по оформлению: аккуратные белые карточки, ничего своего не налепишь. Конкурировать так тяжело.
Решили собрать свой интернет-магазин. В корпорации это обычно год разработки, поэтому я сел и собрал его сам через Claude Code и Codex
2. Сначала я собрал огромный контекст про продукт
Загрузил всё, что есть: брендгайды и цвета, фотосессии, рендеры и видео колонки, tone of voice на арабском и английском, правила перевода.
Плюс продуктовые данные: что такое Ясмина, какие колонки бывают, как она продаётся и почему её часто заказывают в 5 утра.
Смысл простой: чем больше мелочей учтено заранее, вплоть до скруглений углов, тем меньше держится в моей голове. Контекст живёт у AI-агентов, а не у меня
3. Вместо отдела у меня команда AI-агентов
Я собрал отдельных AI-агентов: CEO, продакт-менеджер, продуктовый дизайнер. У каждого большая инструкция и свой набор скиллов.
Фотографии для сайта тоже генерируют AI-агенты по гайдам. Раньше за это пришлось бы платить за отдельные фотосессии
4. Setup: сервер, дизайн-система, тест и прод
Подняли сервер на DigitalOcean, дизайн-систему, тестовую и продовую среду. Изменения выкатываем в непраймтайм, аналитика и пиксели подключены.
Отдельно вложился в дизайн-систему: это кирпичики, из которых собирается весь сайт. Заранее продумал цвета, логотипы, общий стиль, добавил референсы.
Дальше всё работает: сайт с четырьмя колонками, брендовый и продающий, с квизами и продуктовыми карточками. Ни Figma, ни разработки, ни дизайнеров тут не было, Claude Code собрал его сам, я только правил
5. Секрет автономного дизайна в скиллах
Секрет не в том, чтобы три недели сидеть с Claude Code и просить подвинуть кнопку и скруглить углы. Секрет в правильных скиллах.
Нужные скиллы закрывают сразу всё: дизайн, вёрстку, безопасность, скорость загрузки, SEO, корректные уровни заголовков.
Но скилл не панацея, и AI-кодинг не панацея. Босс всё равно вы: сайт надо гайдить и лидить, само по себе «сделай сайт, чтобы много продавал» не сработает
6. Магазин работает, а я правлю его голосом из такси
Магазин уже работает, есть продажи, с метриками всё хорошо, будем развивать дальше.
Теперь я еду в такси, голосом говорю поменять дату или товар, и всё происходит без меня
Успехов с AI-adoption в ваших проектах!
Michael Browk, дизайн-директор @ Yango
Посмотреть запись: https://youtu.be/de-XzGOD-zU
Три AI-системы, которые маркетологи собрали для своих команд 🔥
Ключевой инсайт: не ускоряйте человека разовыми скиллами: переведите повторяющийся процесс на AI-агента и создайте этап проверки. При правильной настройке вы увидите рост метрик
#кейс Макса Епифанова, VP of performance marketing @ TripleTen
Решения по рекламе принимает AI-агент
Раньше человек вручную смотрел на цифры и решал, где добавить бюджет, а где выключить. Но человек решает эмоционально и часть забывает, а AI-агент делает разбор быстрее, объективнее и консистентно
Я загрузил в AI-агента всю сквозную аналитику и собрал прогноз run-rate за день, аналитик собирал бы такой дашборд три-четыре недели
Дальше AI-агент сам рекомендует, что делать с адсетами и креативами
#кейс Севы Устинова, Founder @ Plurio
От разрозненных скриптов к единому процессу
Подключение данных клиента два года назад занимало шесть-двенадцать недель.
Сначала мы раздали всем общий воркспейс, и люди начали вайб-кодить себе скиллы, но скриптов стало слишком много: они дублировались, и было непонятно, какие отлажены, а какие нет
Тогда мы собрали главный процесс: папка с текстовыми инструкциями, пять видов проектов, трек из шагов
Аналитик запускает главного AI-агента и присматривает, каждый новый кейс дописывается в инструкции. Подключение теперь проходит за считанные дни
#кейс Насти Рябовой, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen
Деплой воронки за двадцать минут
Раньше воронки собирали в Lovable: это было быстро, но кастомизация упиралась в разработку, интеграцию с CRM приходилось ждать пару дней
Мы собрали свой пайплайн на Claude Design и Claude Code: Claude Code тянет дизайн-систему из Claude Design, плагин настраивает GitHub, гоняет автотесты и заливает воронку в продакшн
AI-агент объединил скорость и кастомизацию: двадцать минут вместо пары дней, плюс экономия для бизнеса от 30 тысяч долларов в год на enterprise-плане
Чтобы этим пользовалась вся команда без GitHub, мы зашили все сложности прямо в скилл: дальше он сам ведёт человека по процессу
Всё это вы можете собрать не в одиночку, а вместе с нашей командой на комьюнити спринте «AI-native marketing» ⚡️
Это 7 блоков, каждый ведёт практик, который делает это в своих продуктах прямо сейчас. Макс, Настя и Сева проводят воркшопы и live-встречи с практикой: вы разбираете конкретные кейсы и на них сразу собираете acquisition-процесс, вайб-кодинг воронок и перевод команды на AI под свою задачу.
Старт 15 июля. Все эфиры в 19:00 МСК, записи live-встреч и материалы остаются у вас навсегда
🎬 Запись встречи
👉 Программа и регистрация на спринт с Настей Рябовой
До новых встреч на следующих live-встречах ✌️
Как поднять конверсию новых продуктовых AI-фич в 4 раза? Кейс Miro ⚡️
#кейс Кирилла Баранова, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro (с конференции AI SKILLS)
Кирилл использовал 5 приёмов adoption новых AI-фичей в продукте Miro, и каждый поднимал конверсию 🔥
Тут все 5 по списку:
1. Ловите момент, а не грузите онбордингом
Если показать пользователю онбординг и сказать «изучай», ему тяжело.
Контекстное обучение работает лучше: поймайте действие пользователя и покажите AI-функцию ровно в тот момент, когда она сделает его привычную задачу лучше.
Пример: когда пользователь бросает скриншот на Canvas, мы показываем подсказку «сконвертируй его в прототип с AI».
Это дало в 4 раза лучшую конверсию из старта триала в готовый прототип, чем обычный, неконтекстный вход в продукт.
2. Сразу показывайте результат, а не пустое поле
В AI-продуктах человек заранее не понимает, что именно получит, поэтому решает остаться или уйти уже в первую сессию.
Вместо пустого поля ввода сделали окно, которое всегда заполнено готовыми подсказками и превью идей. А как только человек зарегистрировался, мы сами, без единого его клика, запускаем AI-помощника и первую генерацию.
Пользователь ещё ничего не нажал, а перед ним уже готовый пример. Это удвоило конверсию из старта триала.
3. Шаблоны вместо чистого листа
Пользователю проще не с пустого листа, а взять готовый шаблон и улучшать его. Все сильные продукты приоритизируют темплейты: это снижает порог и делает первую сессию дешевле.
4. «Дарим», а не «попробуй»
Вместо директивного «попробуй функцию» написали «дарим тебе, это подарок». Само всплывающее окно почти не меняли, разница только в тексте, а на старт триала нажимали в 1.7 раза чаще.
Дальше сделали ещё проще: включали триал и первую генерацию автоматически для всех, не заставляя пользователя соглашаться и что-то нажимать.
До AHA-момента такие пользователи доходили в 1.6 раза чаще, чем те, кому триал нужно было включать самому.
5. Продавайте задачу, а не список фич
Фокусируйте пользователя на работе, которую он сделает, а не на перечне AI-фич.
Как только пользователь подключает внешний коннектор (например, Jira к Miro), мы сразу генерируем результат на canvas.
Показываем не «ты можешь подключить», а «ты можешь подключить и сразу получить результат».
Ключевой инсайт: adoption AI-фичи это продуктовая воронка. Поймайте пользователя в контексте, покажите результат в первую же секунду, снимите когнитивную нагрузку и продавайте задачу, а не фичи.
Успехов с AI adoption,
Кирилл Баранов, Senior PM (Growth & AI Adoption) @ Miro
Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡
Материалы, записи и конспекты всех AI-кейсов с конференции уже здесь! ⚡
2000+ участников, 18 спикеров и невероятное количество очень классных вопросов от участников!
Это были потрясающие 3 дня!
Спасибо всем, кто подключился и присоединился к этому празднику!)
Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints:
День #1: AI-кейсы из Yango, Avito, Miro, HH, Nebius, Plurio, hirehire и TripleTen
• Линк на запись в Youtube
• Конспект с summary кейсов
• Стань AI-native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой и Максом Епифановым. Старт 15 июля 🔥
День #2: AI-практики личной эффективности из американского BigTech с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash
• Линк на запись в Youtube
• Конспект с summary
• Стань AI-native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 июля 🔥
День #3: AI-кейсы от фаундеров и C-level: Mymeet, Emcd, G42 , Ablab pro, Cartel, Grachi
• Линк на запись в Youtube
• Miro-доска с AI-кейсами
• Конспект с summary кейсов
До новых встреч на следующих конференциях ✌️
Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡
AI-персона из транскриптов звонков чинит маркетинговую воронку. До того, как ты потратил бюджет 🔥
#кейc Насти Рябовой, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen
1. Почему нельзя просто попросить GPT представить, что он твой клиент?
Обычно синтетические персоны ломаются в тот момент, когда ты просишь их оценить креатив или лендинг в лоб
Модель подстраивается под контекст вопроса, включает sycophancy (склонность поддакивать и быть приятным собеседником) и уверяет, что продукт классный, а она бы его обязательно купила
Вдобавок к этому вылезают еще две фундаментальные проблемы:
• LLM-ки сильно усредняют разные сегменты между собой (mode collapse)
• LLM-ки могут тащить культурные стереотипы из своей обучающей выборки (stereotype leakage). В итоге вместо честного фидбека получается удобный собеседник, который во всем с тобой согласен.
2. Как можно собрать синтетическую AI-персону учитывая эти особенности?
Мы в TripleTen собираем этот слой, используя реальные данные о пользователях
Выгружаем из CRM весь путь лида от клика на баннер до реакции на письма, подтягиваем логи онбординга и транскрипты звонков со всей цепочки продаж
Заземляют модель (grounding) именно реальные цитаты и транскрипты
• персона опирается на конкретные слова клиентов, это помогает минимизировать пространство для галлюцинаций
• поверх материала мы задаём призму: фокусируемся не только на дословных репликах, но и на том, как именно лид принимает решения, где сомневается и как выбирает альтернативы
В итоге из сырых цитат собирается decision pattern человека. Для нас это инструмент логического ревью: способ быстро прогнать контент через разные поведенческие сценарии до того, как на них включится трафик.
3. Почему мы собираем несколько AI-персон под один сегмент?
Аудитория неоднородна, поэтому внутри одного сегмента мы намеренно смешиваем несколько архетипов с абсолютно разной логикой выбора — чтобы модель не усреднила их всех в одного:
• Рисёрчер: медленно сравнивает альтернативы, долго изучает варианты и пока плохо понимает, чего хочет
• Семейный лид: принимает решения строго вместе с партнёром или родителями, это третье лицо всегда незримо присутствует в воронке
• Сомневающийся лид с культурным барьером: ищет практический апгрейд карьеры, но по умолчанию не доверяет крупным онлайн-покупкам
Хороший пример из нашей практики - Лейла. Её паттерн такой: забронировать созвон, проверить нас, уйти думать, вернуться и закрыться на триал
Такой прогон отлично подсвечивает косяки контента под разными углами, и помогает менеджерам посмотреть на воронки с другой стороны
4. Как проверить, что система работает?
Мы регулярно проводим слепые тесты на воронках, которые провалились в тестах. Модель об этом, естественно, не знает
Если AI-персоны начинают хвалить провальную воронку - значит, система плохо откалибрована, ей не хватает контекста или цитат. Если же они с порога находят ровно те баги, которые потом выявила продуктовая аналитика, слой готов к работе над новыми гипотезами
При этом важно помнить: даже глубоко заземленные персоны дают меньшую вариативность, чем живые люди, и могут пропускать редкие аномальные реакции. Реальные тесты на живых людях никуда не исчезают 👀
5. Где еще про это почитать?
• Bain в свежих отчетах (Synthetic Customers Earn Their Stripes) прямо заявляет: синтетику нужно строить только на собственных first-party данных, и она должна дополнять, а не заменять реальный рисёрч. По их оценкам, такая pre-test надстройка дает сопоставимый инсайт вдвое быстрее и втрое дешевле
• А исследователи из Stanford HAI, которые симулировали поведение людей на базе 1000 генеративных агентов, подтверждают: ИИ-персоны точны только тогда, когда они "загрунтованы" на реальных интервью и транскриптах
• И в этом исследовании LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings
Всем больших успехов с AI adoption в вашей работе и компаниях ❤️
Настя
Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀
1.8M просмотров в LinkedIn за 12 месяцев и продажи! Большую часть работы делают AI-агенты ⚡️
#кейc c LinkedIn Legends конференции Алёны Паншиной, ex-product @ Yandex; Acronis
Развивает свой AI-продукт и ship-faster.com
1. Год назад у меня (Алёны) было 3К фолловеров в LinkedIn за 10 лет
Добавляла коннекты руками. Никакой системы
Но после участия в спринте про создание вирального контента в LinkedIn в Community Sprints взялась за LinkedIn всерьёз
В итоге за последний год сделала 1.8 миллионов просмотров и 8000+ новых подписчисков, которые пришли уже сами через контент ⚡️
2. Основные челленджи в создании вирального контента
• Разобраться, как это вообще работает
• Потом понять, как cамой делать посты так, чтобы собирать десятки/сотни тысяч просмотров
• И еще усложнение, что английский - не мой нейтив язык
3. Куча AI экспериментов
Полгода строила систему из AI-агентов. Основная цель системы сократить время на работу с контентом и при этом не потерять в виральности
Начинала в Cursor. Перешла в терминал Claude Code - мне там удобнее оркестрировать агентов
Систему разделила на две основные части, которые у меня забирали большое количество времени
Первая часть помогает мне понимать, что писать, а вторая создавать копирайт
4. Как работает
Вся утренняя сборка поста занимает у системы 30 минут
Главный в этой схеме - оркестратор. Проверяет, что выдают остальные агенты, и решает, переделывать или нет. Оркестратор должен крутиться на самой сильной модели - иначе пайплайн рассыпается на средних задачах
Дальше из отчётов я сама выбираю, что брать в работу. Вторая агентская система пишет черновик по выбранной идее, я закрываю его финальной редактурой и публикую
Моя редактура и постинг - около 20 минут
5. Результаты только за последние 14 дней
• 100К+ просмотров в LinkedIn
• Начала делать виральный контент внутри Substack (платформа, где веду свой newsletter на английском)
• Очень рада, что мой newsletter уже приносит $ выручку на платных подписках
По сути вайбкодинг вирального контента в LinkedIn генерит мне $ доход. Классное ощущение
6. Как тоже начать делать охваты 1M+ в LinkedIn и продавать там свои продукты?
По моему опыту лучше всего попасть в комьюнити, где уже это умеет и практикует
В нашем комьюнити уже 300+ предпринимателей и профессионалов со всех уголков мира
12 мая мы запускаем уже 12-ый комьюнити спринт, где будем вместе с участниками создавать виральные посты в LinkedIn 🔥
Это релевантно и для международных, и для российских продуктов/услуг/сервисов/консалтинга. RU языка всё больше в LinkedIn
На своём лайве в спринте помогу вам собрать первую команду AI-агентов для создания вирального контента в LinkedIn 🏄♂️
Подключиться к нашему LinkedIn Legends комьюнити -> LinkedIn Legends @ Community Sprints ⚡️
Content & Marketing Growth конференция от Community Sprints! ⚡️
11-12 ноября соберёмся онлайн с практиками, которые делают контент, приносящий продажи, а не только просмотры 🎉
На конференции разберём:
• кейсы миллионных охватов и роста продаж через виральный контент в LinkedIn
• кейсы создания вирального видеоконтента с AI без нейрослопа
• кейсы автоматизации работы с креаторами и инфлюенсерами
• кейсы работающих воронок с перформанс-видео, сделанными с AI
• и другие кейсы создания вирального контента и роста продаж с помощью AI
Своими кейсами поделятся спикеры из:
• Яндекс
• HubSpot
• FitStars
• Fluently ($2.5M raised)
• ex-Google/YouTube
• и AI-стартапов!
Будет полезно фаундерам, маркетологам, CMO небольших команд, креаторам и контент-командам ⚡️
Всё бесплатно и без необходимости подписываться на TG-каналы!
Старт 11 ноября в 16:00 CET / 18:00 МСК
РЕГИСТРАЦИЯ и все спикеры на сайте Community Sprints 🔥
Как AI-агенты сократили 3-4 дня работы до нескольких часов? AI-кейс AI Adoption Lead @ Nebius ⚡️
#кейс Романа Бунина, AI Adoption Lead @ Nebius (с Live-встречи в AI Champions 1 октября)
Ключевой инсайт: Реальный эффект дают простые задачи бэк-офиса: работа на 3-4 дня в месяц теперь занимает несколько часов ⚡️
1. Агенты в операционных процессах
• Логистические заявки. Агент читает тикеты в Jira, проверяет документы и сообщает, если при перемещении оборудования нужно сделать налоговый вычет в этой стране. При закрытии месяца это занимало 3-4 дня, теперь несколько часов.
• Инвентаризация. Агент в несколько проходов распознаёт фото стоек и коробок. Раньше на это уходило несколько дней работы нескольких человек, теперь несколько часов.
2. 5 направлений, у каждого своя метрика
• AI Governance
• Обучение сотрудников
• Команда AI-агентов
• AI-партнёры в каждой команде
• Инфраструктура
Для обучения мы считаем % сотрудников, которые после обучения стали больше пользоваться AI-продуктами, для агентов экономический эффект и время на задачу до и после.
Моя оценка влияния AI на P&L: AI даёт прирост продуктивности на более, чем 20% 👀
3. С чего начать компании на 1000+ сотрудников
На встрече меня спросили: в торгово-производственной компании на 1000 человек владелец хочет AI-трансформацию. Писать подробную стратегию или сразу действовать?
Подробная стратегия не нужна: хватит большой цели и квартальных планов с экспериментами. А начинать стоит с того, что вовлекает всех сотрудников, а не одну команду.
5 шагов, с которых я советую начать, и что можно отложить на первые полгода, я разобрал в деталях в записи встречи и конспекте для участников AI Champions ⚡️
4. Скиллы пишите под свой процесс
Готовые скилы с рынка не настроены под ваш стек: наша команда продаж получила пользу только от скилов, написанных под неё.
Как устроена база знаний нашей команды, с которой работают и Codex, и Claude, я показал в записи встречи для участников AI Champions ⚡️
5. Почему сейчас важно делиться опытом внедрения AI в командах и компаниях?
AI-гонка идёт так быстро, что в одиночку за ней не угнаться. Обмен опытом сейчас единственный способ не отставать.
Поэтому я в AI Champions и регулярно делюсь свежими наработками по внедрению AI в Nebius.
В нашем закрытом сообществе вам будет доступна запись встречи со мной и все артефакты, которыми я делился с участниками. А ещё буду рад познакомиться и обменяться на одной из наших следующих Live-встреч.
Буду рад вас видеть ✌️
Роман Бунин, AI Adoption Lead @ Nebius
Запись Live-встречи в AI Champions
P.S.
Ближайшие Live-встречи в закрытом сообществе AI Champions:
• чт · 22 октября. Майкл Броук, Head of Design @ Yango: Как заменить часть команды дизайнеров правильной дизайн AI-системой?
• чт · 29 октября. Иван Цой, Origination Product Manager @ Plata: Как быстрее и успешнее продвигать свои инициативы и идеи внутри компаний с помощью AI?
Подключиться к сообществу AI Champions
Международная AI Champions конференция от Сommunity Sprints! ⚡️
Мы очень любим собирать вместе классных профессионалов по всему миру!
В конце октября увидимся на нашей международной онлайн конференции, где AI лиды из US/EU корпораций поделятся своими AI-кейсами
Cвоими AI кейсами поделятся топы из:
• Google
• Amazon
• Duolingo
• Samsung
• Doordash
• и других компаний!
Будет актуально всем, кому интересно развиваться на международном рынке и подглядывать за тем, что происходит с AI adoption в компаниях в CША и Европе
Зарегистрироваться бесплатно можно здесь 👀
See you there!
Community Sprints Team
Никогда не сдавайся: Uber отказал мне 8 раз, а с 9-й заявки я попал в Uber Eats в Испании без испанского ⚡️
#кейс Михаила Гутникова, Product Strategy & Operations @ Huspy, ex-Uber Eats (с конференции Career Growth)
Ключевой инсайт: поиск работы на международном рынке это отдельный навык, и результат в нём дают не единичные удачные отклики, а количество попыток: у меня было 300 откликов и 299 отказов ⚡️
1. Не бойся начинать с нуля
Я работал в Яндексе, потом в Yango отвечал за бизнес-девелопмент и запуски в Африке и Латинской Америке
В какой-то момент я понял, что у меня два варианта: прикладывать усилия, чтобы вырасти в Yango, или прикладывать усилия, чтобы переехать в Европу или в Штаты
Я выбрал второе и начал искать работу на международном рынке с нуля. За рубежом Яндекс почти никто не знает, и бренд приходится строить заново
2. Поиск работы это отдельный навык, и его можно прокачать
Этот навык скорее всего не имеет ничего общего с вашей работой, его нужно прокачивать отдельно. Нетворк здесь важная часть
3. Не бойся отказов: их будут сотни
Когда вы сильно меняете сферу или страну, готовьтесь к тому, что эго будет страдать. Вас там никто не знает, и можно получить 200, 300, 400 отказов
Особенно на текущем рынке и особенно если вы не разработчик и не аналитик. Через это проходят все, кто выходит на международный рынок
4. Чужой кейс не инструкция, а повод задать вопросы
Чужие истории можно брать, чтобы вдохновляться и смотреть, что откликается именно вам
Я находил людей из своего нетворка, которые прошли похожий путь, и задавал вопросы: что спрашивают в Amazon, как устроен найм, что значит, если компания объявила сокращения. Так я собрал очень много разных историй
Моя любимая: парень из логистической компании в Питере нашёл работу в Германии и получил Blue Card. В первый день в офисе ему сказали, что у компании кончились деньги. Новую работу он нашёл за пару недель, потому что Blue Card у него уже была
5. Не сдавайся: отказ, и в тот же день новая заявка
Я понимал такси и логистику, поэтому подавался во все крупные компании, которые могли бы релоцировать
Uber отказал мне восемь раз. У меня было правило: получаю отказ и в тот же день подаюсь снова, но на другой рынок. Отказали в Лондоне на позицию в operations, значит смотрю, что открыто в Париже по strategy
6. Девятая заявка сработала
В Uber Eats в Испании расформировалась подкоманда, и срочно нужен был человек. Head of Operations пришла к HR и попросила любого человека, который готов работать
Ей сказали, что есть кандидат, который подаётся уже девятый раз. Мы провели собеседование. Оказалось, что она несколько лет работала в Африке, а я только вернулся из Африки, где запускал Yango
7. Не бойся откликаться, если подходишь не по всем пунктам
В вакансии были свободный испанский и SQL. У меня не было ни того, ни другого. SQL можно выучить за пару вечеров, испанский нет. Меня это никогда не останавливало
Если роль менеджерская, например project management или operations, откликайтесь, даже если подходите не по всем пунктам
Так я оказался без испанского в американском бигтехе на локальном испанском рынке. Мне говорили, что бизнес падает в Севилье, и я гуглил, где Севилья
8. Везение работает только после сотен попыток
Через два с половиной года в Uber я перешёл в Huspy, proptech-стартап со штаб-квартирой в Дубае и большим рынком в Испании
Можно сказать, что мне повезло. Но это везение случилось только после 300 откликов. Каждый такой кейс это везение, и оно работает только при большом количестве попыток с вашей стороны
Не сдавайтесь!
Михаил Гутников, Product Strategy & Operations @ Huspy, ex-Uber Eats
👉 Запись выступления Михаила
p.s.
Когда в поиске работы 300 откликов, большую часть рутины можно отдать AI-агентам ⚡️
На спринте с Ваней Дорониным, AI Program Manager @ Presight (G42), вы соберёте свою систему AI-агентов для поиска работы:
✔ поиск вакансий
✔ резюме и cover letter под каждую вакансию
✔ подготовка к интервью
Старт 27 октября
👉 Программа спринта AI-агенты для карьерного роста
Анонс важного офлайн события в комьюнити⚡️
Мы очень любим создавать ламповые офлайн события для фаундеров и профессионалов
В следующий раз мы соберемся отличной компанией в поместье-отеле DOMA в Лиссабоне с 5 по 8 ноября, прямо перед Web Summit
Это будет 4 дня в группе из 50+ инвесторов, фаундеров и C-level международного бигтеха, которые активно лидируют AI adoption в своих компаниях
Ключевая тема: AI Adoption в командах и компаниях + AI ROI
сейчас уже 22 человека с нами, включая
• Emad Mostaque, Co-founder and former CEO of Stability AI, компания, создавшая open source text-to-image generator Stable Diffusion (интервью Эмада с 20VC Harry Stebbings)
• Yariv Adan , ex-product director @ Google, GP @ elipsis ventures
• Greg Tkachenko, founder @ unreal labs, exit $166M (Snap)
• Roman Bunin, AI Adoption Lead @ Nebius
• Игорь Рябенький из Altair, Степан Гершуни @ cyber fund
Это отличный формат для всех, кому нравится знакомиться с новыми интересными людьми, обмениваться опытом и отлично проводить время
Отель полностью забронирован на все 4 дня. Осталось 5 номеров из 35
Важно, что это программа будет на ENG языке и в контексте международного опыта участников
Если решите участвовать, то можно оставить заявку и с вами свяжется наша комьюнити команда
Программа и формат участия: offsitelisbon.cosprints.ai
До встречи на наших офсайтах ✌️
Команда Сommunity Sprints
Как 7 AI-скиллов помогают вести стратегию развития продукта в Яндекс?⚡️
#кейс Александра Цельсова, CPO @ Яндекс (с конференции AI Skills)
Ключевой инсайт: не пишите стратегию отдельным документом, который устаревает через неделю. Соберите команду AI-агентов вокруг одной встречи, и следующий шаг продукта будет собираться сам ⚡️
1. Материалов больше, чем можно удержать
Сейчас мы строим новый продукт внутри большой компании, незнакомая индустрия, кросс-функциональная команда
За время недавней проработки накопилось 64 ветки обсуждения и материалы 48 встреч
После каждой встречи у нашей команды множество веток коммуникаций:
• новые фичи в продукте
• финансовые и юридические детали
• бизнес результаты для руководства
• операционные задачи командам дизайна, разработки, саппорта
• и другие
Мы искали возможность упростить и ускорить синхронизацию данных, предпринятых шагов и обратной связи, чтобы все участники большой команды всегда оставались в контексте изменений
2. Цикл из семи шагов вокруг каждой встречи
Ранее до встречи мы стандартно двигались так: обработать контекст, собрать бриф со сценарием и критериями, отработать вопросы, определить следующие шаги
Сейчас мы используем 7 наших AI-агентов, которые помогают на автопилоте нам двигаться дальше гораздо эффективнее:
• context-search: поднимает прошлые интервью
• requirements-brief: собирает бриф встречи, сценарий и критерии проверки
• practice-loop: отрабатывает вопросы
• meeting-insights: разбирает запись встречи
• reasoning-check: проверяет, откуда взялся вывод
• decision-brief: предлагает следующие действия с основаниями
• knowledge-base: сохраняет решения, открытые вопросы и следующие проверки
3. SkillStore вместо своих промптов с нуля
Каждый шаг это отдельный скилл: context-search, requirements-brief, practice-loop, meeting-insights, reasoning-check, decision-brief.
Часть методов я беру готовыми из внутреннего каталога скиллов Яндекса: нашёл метод, поставил версию, предложил доработки. Скилл, собранный на большом объёме данных, полезнее моего собственного
4. Анализатор встреч вытаскивает больше, чем я услышал
Наше локальное приложение разбирает запись: транскрибирует, сопоставляет с вопросом, на который мы искали ответ, и подсвечивает новые свидетельства, расхождения с прежними выводами и открытые вопросы.
Отдельно работает проверка рассуждений: откуда взялся вывод и достаточно ли для него оснований
5. С одного эпизода два результата
Для продукта это следующий обоснованный шаг, для себя практика на рабочей задаче. В базе остаются решения, их основания и следующие проверки, поэтому видно, где команда развернулась и почему.
Заменять людей на встрече агентами я не стал: рутина нужна, чтобы команда становилась сильнее, а не чтобы отдать работу на аутсорс
Вот так мы автоматизировали с AI часть работы со стратегий.
Успехов с AI-adoption в ваших командах!
Александр Цельсов, CPO @ Яндекс Логистика
p.s.
В Community Sprints мы теперь регулярно встречаемся с AI-native профессионалами в нашем комьюнити
Развивайте себя или свое дело вместе с нами в AI Champions: лайвы и кейсы от профессионалов из бигтеха, которые внедряют AI у себя и в командах ⚡️
Это были невероятные 3 дня AI-конференции! ⚡
2200+ участников, 16 спикеров и огромное число очень крутых вопросов и мнений от слушателей!
Мы с удовольствием делимся с вами одним из интереснейших выступлений со 2-го дня конференции с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash:
День 2: Как управлять разработкой продукта в 40 странах с помощью AI: личная система эффективности
• Запись на YouTube
• Конспект с summary
• Линк на комьюнити спринт AI-Builders, где участники автоматизируют сложные процессы и задачи с AI. Кратно растят личную эффективность и скорость команд. Всё через личный опыт Дмитрия из его практики в роли ML Director @ DoorDash
День 1: AI-кейсы из Nebius, Revolut, Yandex, Т-Банка, MWS, Plurio
• Запись Live-встречи
• Конспект с summary кейсов
• Презентации спикеров
• Материалы доступны участникам AI Champions. Что входит в подписку и как вступить: AI Champions
День 3: AI-кейсы от фаундеров и C-level: Tripleten, Whisper AI, MLinside, grablytech, Cyber fund
• Miro-доска с AI-кейсами
• Презентации спикеров
• Конспект с summary кейсов
• К сожалению, записи 3-го дня не будет: эфир не сохранился по техническим причинам.
• Материалы третьего дня доступны участникам AI Champions. Что входит в подписку и как вступить: AI Champions
Cпасибо большое всем за участие и до новых встреч ✌️
Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡
AI всё быстрее размывает рамки должностей 🫣
OpenAI Economic Research выпустил отчёт Work at the Frontier
Они проанализировали больше 800к рабочих сообщений US пользователей ChatGPT и вот итог:
1. 43.5% сообщений относятся к задачам других профессий
Почти половина сообщений по теме работы относятся к задачам другой профессии.
К примеру, маркетологи пишут сообщения для решения задач дизайнеров без их участия и наоборот
OpenAI называет это task crossover: работа, которая исторически принадлежала одной роли, всплывает в запросах человека из другой роли
2. Какая должность доминирует в захвате чужих задач и не уступает своих?
Дизайнеры в топе. 35.2% сообщений дизайнеры пишут про чужие задачи, при этом сами дизайн-задачи занимают лишь 1.7% сообщений у представителей других профессий.
Инженеры близко: только 18.5% сообщений инженеров про чужое, но инженерные задачи составляют 7.4% сообщений у всех остальных.
Маркетинг тоже: 24.3% сообщений маркетологов про чужие задачи, а маркетинговые задачи занимают 8.9% сообщений у других профессий, это самая высокая исходящая доля в выборке.
3. Кто берёт на себя больше всего чужой работы?
Доля чужих задач среди профильных сообщений:
• клиентский сервис 77%
• дизайнеры 75%
• HR 69%
• юристы 56%
• маркетологи 53%.
Это не «AI помогает быстрее делать свою работу».
Это люди, которые системно делают работу, за которой раньше шли к коллеге.
4. В маленьких командах этот эффект сильнее
У средних по активности пользователей доля чужих задач падает с 18.9% в воркспейсах на 2-5 человек до 16.3% там, где больше 100 мест
Т.е. в большой компании есть кому передать задачу, в маленькой её делает тот, кто первым её забрал себе
Инсайт: смотрите не на ускорение своих профильных задач, а на задачи других ролей, которые вы начали решать. Именно там сейчас находится реальный выигрыш от AI.
Мы в Сommunity Sprints это видим своими глазами в нашей команде и в кейсах нашего комьюнити и экспертов
Быть AI-builder сегодня является одним из самых успешных рычагов в личной эффективности, росте компании и бусту карьеры
Вдохновляться кейсами и перенимать опыт лучших AI-специалистов из топовых компаний можно на нашей конференции, которая стартует уже 8 сентября: ССЫЛКА НА РЕГИСТРАЦИЮ
Для тех, кто пройдёт регистрацию до конца, ждёт очень простая возможность получить супер подарки от нас и наших партнёров 😉
ОФЛАЙН события в сообществе Community Sprints! ⚡️
#комьюнитипост от Алекса Беляева, активиста в Community Sprints
Всем большой привет! Мы делаем очень много онлайн активностей, но иногда сильно скучаем по офлайну
В офлайне есть своя уже иногда как будто забытая магия, поэтому мы подготовили аж целых 2 офлайн события в августе!
1. Совместный завтрак в Москве 22 августа 🕺
Здесь можно посмотреть, как мы собирались на завтрак в апреле: /channel/startupseurope/210
Это событие для участников нашего комьюнити и тех, кто проходил наши спринты
Но будем рады приоткрыть двери и если вам интересно присоединиться к нашей компании, то оставьте, пожалуйста, заявку тут: https://forms.gle/mDbwCsAv8h9Pi3HG8
2. Surf camp в Лиссабоне с 27 по 30 августа 🏄♂️
В прошлом году мы сняли виллу недалеко от Лиссабона и собрались очень классной компанией нашего комьюнити участников спринтов на серфинг, вино, падел и шашлыки 🕺
Тут фотографии из прошлогоднего кэмпа: /channel/startupseurope/166
В этом году безусловно решили повторить такой же выезд и снова будем жить на вилле 4 дня, чтобы посерфить, погулять по Лиссабону, поиграть в падел/теннис и провести пару совместных вечеров с барбекю в очень интересной компании ребят из международного и локального бигтеха + предпринимателей
Мы решили оставить 1 местечко открытым и поделиться этой информацией тут, на случай, если кому-то ну очень хочется к нам присоединиться, но еще не было опыта участия в наших спринтах
Если чувствуете, что это ваше, то заявку можно оставить тут: https://forms.gle/G49V5PMLdt1SaNCv6
До скорых офлайн встреч в Community Sprints 🤘
Или увидимся совсем скоро в онлайне ;)
AI-кейс Avito. Отчётность, дайджест недели и прогноз выручки за меня теперь делают команды AI-агентов ⚡️
#кейс Алекса Малинского, Head of Analytics @ Avito Travel (с конференции AI Skills)
Ключевой инсайт: рутину руководителя аналитики можно собрать в набор AI-агентов: операционные задачи, дайджест и прогноз почти без ручного труда. Но чем сложнее задача, тем больше контекста и валидации остаётся на вас
1. Как связка Claude Code, внутреннего MCP и n8n заменила мне ручную аналитику
Я отвечаю за аналитику в Avito Путешествиях, сервисе краткосрочной аренды, а у самого Avito 28 миллионов DAU. Данных и задач много
Ещё пару месяцев назад я использовал AI как чат для отдельных вопросов. Теперь собираю рабочие процессы, которые работают автономно по расписанию
Всё держится на связке Claude Code, внутреннего Avito MCP и n8n: MCP-хаб даёт AI-агенту доступ к внутренним инструментам и BI, а n8n запускает сценарии по расписанию
2. План-факт, который собирается сам: как отдать операционную рутину AI-агенту
Раньше я вручную заполнял план-факт и вставлял цифры в документы по формату. Теперь процесс сам достаёт данные из self-service BI, вставляет их в Google Doc и пишет в командный чат, что всё готово
Экономия времени небольшая, но эффект заметный: документ обновляется сам, без напоминаний. Такая рутина есть у каждого, и с неё проще всего начать адопшн
3. Дайджест недели, который AI-агент сам собирает и кладёт в Notion
Десятки непрочитанных чатов и постоянно новые страницы в Confluence. Регулярная задача через Claude Code и MCP к Mattermost и Confluence собирает всё за неделю по нужным чатам и пишет короткое саммари
AI-агент кладёт готовую страницу в Notion: как закрыли план, какие эксперименты раскатились, что поменялось в данных. Особенно помогает после отпуска, чтобы быстро вернуться в контекст
4. Ежедневный прогноз выручки, который AI-агент не просто считает, а объясняет
Раньше я вручную запускал скрипты и держал вводные в голове, чтобы прикинуть, как закроем неделю или месяц. Поставил это на расписание в Claude Code
Он несколькими способами предсказывает динамику и объясняет всплески: например, всплеск 13 июня это длинные выходные ко Дню России, сезонный фактор, а не аномалия. Здесь AI-агент уже не просто выполняет действия, а проводит анализ
5. Финмодель на пять лет: неделя работы джуна против пары дней с AI-агентом
Дальше я работал с Claude как с полноценным аналитиком: построй финмодель бизнеса по когортным данным, объясни, как образуется выручка, и продли на пять лет. Заняло день-два плотной работы с уточнениями
На выходе модель в Excel с адаптивной структурой, которая перестраивается при изменении вводных. По оценке это сэкономило около недели работы джуниора
6. Где делегирование AI-агенту ломается и почему готовьтесь работать больше
Это мой первый крупный кейс делегирования, и он оказался ресурсозатратным. AI-агент уточнял у меня каждое допущение, а не уходил работать сам, как джуниор
В какой-то момент он удалил данные по одной когорте, решив, что после определённого срока пользователи не возвращаются. Формально логично, по бизнес-смыслу неверно. Поэтому нужна строгая валидация: чем сложнее задача, тем больше вы, а не AI-агент, отвечаете за контекст и проверку
Удачи с AI-adoption в ваших командах!
Алекс Малинский, Head of Analytics @ Avito Travel
Сообщество Community Sprints с кейсами про AI-adoption, маркетинг и продукт ⚡
Live-встреча: AI-native команда в маркетинге ⚡️
Спикеры:
• Макс Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen
• Настя Рябова, AI Strategy & Enablement Lead @ TripleTen
• Сева Устинов, Founder @ Plurio
Что покажем:
1. Макс Епифанов расскажет, как в TripleTen перестроили перформанс-маркетинг вокруг AI: скиллы, аналитика, бюджеты, креативы.
2. Настя на живом примере покажет весь процесс создания новых воронок через Claude и Claude Design.
3. Сева покажет, как вся компания перешла на AI: маркетинг, продажи и ведение бизнеса.
Для кого:
Для команд маркетинга, роста и продаж, которые хотят ускорить работу с AI. Если это про вас, будет полезно.
🗓 Когда: 7 июля (вторник), 18:00 CET / 19:00 МСК
🚀 Подробнее и регистрация на сайте: https://communitysprints.ru/ai-native-marketing-1/
Увидимся в эфире ✌🏻
Кейс из Nebius. Как измерить эффективность внедрения AI в команде? 🤔
#кейс Романа Бунина, AI Adoption Lead @ Nebius (с конференции AI SKILLS)
Главный вывод сразу: самооценка эффективности обманывает. AI внедрение надо мерить, как retention продукта ⚡️
1. Как лидировать AI adoption в компании?
У нас в Nebius есть команда AI adoption, которой я руковожу: мы раздаём людям инструменты, обучаем и собираем success stories. И отдельно есть команда агентов.
С агентами всё просто: было время и качество, стало лучше, эффект видно. А вот когда ты просто дал людям ChatGPT, Claude и Codex, померить пользу резко становится неочевидно.
Простой мысленный эксперимент: как изменилась лично ваша эффективность после того, как появились эти инструменты? Честный ответ обычно: непонятно.
2. Три слоя измерения (и почему первый врёт)
• Опросы. Спрашиваем людей, помогает ли. Беда в том, что самооценка обманчива: исследования показывают, что люди репортят рост скорости, а на практике его нет.
• Использование. Сколько сообщений, какие инструменты, кто чем пользуется. Видно реальное проникновение.
• Логи. Самый ценный слой: что люди реально писали и закрыли ли задачу. Но он недоступен: никто не хочет, чтобы читали его переписку с агентом. Так что работаем по первым двум.
3. Что реально кладём на дашборд
• Люди: Считаем, сколько людей реально пользуется инструментами: не только в абсолюте, но и в проценте от всех сотрудников в командах, потому что именно доля показывает настоящее проникновение.
• Форматы: При этом отдельно смотрим использование чат-инструментов и AI-агентов сотрудников
• Инструменты: Далее данные разделяем по провайдерам (Open AI vs Anthropic)
• Деньги: сколько тратим, в разбивке по департаментам и на человека, плюс затрата на человека как процент от его стоимости для компании.
• Тренинги и квартальные опросы: Количественная аналитика даёт срез, но топ-пользователей всё равно идём интервьюировать руками: цифры показывают что, а живой разговор показывает почему.
4. Главный трюк: смотреть на retention, а не на старт
Начал пользоваться не равно внедрил. Важно, приживается ли инструмент. Поэтому считаем по когортам (кто когда начал) и делим людей на новичков, растущих, стабильных и отваливающихся.
Сразу видно, куда бежать: где много новичков, туда дать тренинг; кто перестал пользоваться, с тем поговорить и понять причину. По сути это retention и когорты, как в продукте, только для адопшна AI.
5. Где реально больно
• Сбор данных. У каждого инструмента свой формат, нормального экспорта нет, поля меняются каждую неделю. API только появляются. Поэтому обязателен семантический слой: что за метрика, как считается и что использовать.
• И обучение. Без него внедрения не существует. Парадокс: те, кто пользуется, думают, что и все умеют, и базовые тренинги не нужны. А базовые заходят лучше всего и поднимают использование сильнее остального.
Ключевой инсайт: меряйте внедрение AI как retention продукта, а не как разовый факт «выдали доступ». И не верьте самооценкам: смотрите на использование и приживаемость по когортам, а качество добирайте живыми интервью.
Удачи с AI Adoption в ваших компаниях,
Роман Бунин, AI Adoption Lead @ Nebius
Запись выступления Романа на конференции
Канал Community Sprints про AI, growth и продукт ⚡
Большая конференция про AI-юзкейсы из Miro, Nebius, Avito и других топовых компаний ⚡️
Собрали снова топовых профессионалов вместе, обменяться свежим опытом про использование AI в командах 👀
Это хорошая возможность оставаться на острие возможностей AI в работе
На грядущей конференции своим опытом использования AI в работе и бизнесе поделятся продакты, маркетологи, инженеры и основатели из:
• Miro
• Avito
• Yango
• Nebius
• DoorDash
• HeadHunter
• И других команд
Только реальные юзкейсы внедрения AI в работы компаний и команд. 0 теории ⚡
Отличная возможность перенять опыт у лучших
И не повторять их ошибок
Конфа пройдет 23-25 июня со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК
Всё бесплатно и без необходимости регистрироваться на кучу TG-каналов
🔥 Подробное расписание выступлений и регистрация на сайте: https://aiconference.communitysprints.ru/
Закрытая встреча: разбираем кейсы AI в продукте 🔥
Cобираем встречу участников нашего комьюнити ⚡️
На встрече своими AI кейсами в продукте поделятся:
• Дима Зборовский, Al & Science director
@ Doordash / Deliveroo
• Катя Окунева, Lead Product Manager @ MTS AI
• Павел Минаев, ex-Ernst & Young
• Максим Епифанов, VP of Performance Marketing @ TripleTen
• Катя Кириллова, CEO & Founder @ XTIX
• Алекс Бенкендорф, Founder @ Benkendorf group
Когда: 6 мая (среда), 17:00 CET / 18:00 МСК
Зарегистрироваться на лайв можно здесь 👀
До встречи на лайве ✌️
Записи и конспекты с AI-кейсами с прошедшей AI Skills Conference ⚡️
Вы спрашивали: А КОГДА УЖЕ ЗАПИСИ AI Skills конференции будут????
А вот они и подоспели 🔥
Тут все записи лайвов конференции от команды Community Sprints:
День #1: AI-кейсы из Plata, Wallet @ Telegram, Zalando, TripleTen
• Линк на запись в Youtube
• Конспект с summary кейсов
• Стань AI-Native маркетологом и собери первые команды AI-агентов для маркетинга и продаж с Настей Рябовой. Cтарт 20 мая 🔥
День #2: Команды AI-агентов для роста метрик и карьеры с Димой Зборовским, AI Director @ Doordash / Deliveroo
• Линк на запись в Youtube
• Конспект с summary
• Стань AI-Native и собери первые команды AI-агентов для работы и жизни на спринте с Димой Зборовским. Старт 13 мая 🔥
День #3: 13 AI-кейсов от С-level и фаундеров стартапов!
• Линк на запись в Youtube
• Miro-доска с AI кейсами
• Конспект с summary кейсов
Всем участникам большое спасибо за активное участие и супер классные вопросы!
До новых встреч на следующих конференциях ✌️
Канал Community Sprints про AI, growth и продукт 👀