Помню, в далеком 2014 году, когда я примерял на себя роль проджекта, частенько срывался на продакта: «Мы же договорились! У нас дедлайн через неделю, команда уже работает! Зачем ты снова все меняешь?!»
Мы начинали как лаборатория полимеров при советском НИИ, потом, после развала Союза, продолжили исследования в коммерческой лаборатории, а сейчас вдруг стали крупным производством медицинских средств и косметики. Вероятно, вы знаете нас по гелям для глаз, акустическим гелям для УЗИ и, если у вас рожала корова, гелю для родовспоможения. Из него потом мы сделали ещё и смазку для секса человека, но это другое.
Так вот, в прошлом году я вложился в обучение людей творческому мышлению.
Это решение, которое не может прийти к вам на коротком горизонте, но очень полезно на длинном.
Управление — сложная вещь. Вокруг того как управлять людьми создано много теорий и даже иногда практик. В менеджменте широко обсуждается вопрос: «Какой руководитель лучше авторитарный или демократичный?»
Иногда приводят и некий третий и четвертый варианты руководителя, но все это обсуждение и такое количество управленческих теорий объясняется всего лишь тем, что Менеджмент рассматривает Человека как существо Социальное и, следовательно, всегда следующее своим социальным программам.
Спойлер — стрём. И пишу я это на 869-й день ударного режима, чтобы поделиться опытом и сэкономить вам много времени.
Привет! Я Олег Бугримов, руковожу командой разработки ML-платформы в Авито. В статье расскажу, почему мы решили делать ML-платформу и какие инструменты у нас уже есть. Материал будет полезен ML-инженерам и техлидам, которые хотят сократить время на рутину, обеспечить команду единым набором инструментов, а также повысить качество и скорость разработки ML‑решений.
OpenAI опубликовали фреймворк, на который мало кто обратил внимание. Исследование OpenAI (да и не только их) показало: компании внедряют ИИ, но часть из них не получает ожидаемого эффекта. В этом фреймворке на мой взгляд обозначены принципы отделяющие посредственные решения от тех которые делают внедрение AI в бизнес эффективным.
https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/
KPI и OKR остаются бизнес-целями. Evals — метрики, которые показывают, как AI помогает достигать целей. Либо evals становятся частью KPI, либо контролируют качество AI, который двигает показатели вверх.
OpenAI опубликовали фреймворк, на который мало кто обратил внимание. Исследование OpenAI (да и не только их) показало: компании внедряют ИИ, но часть из них не получает ожидаемого эффекта. В этом фреймворке на мой взгляд обозначены принципы отделяющие посредственные решения от тех которые делают внедрение AI в бизнес эффективным.
https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/
KPI и OKR остаются бизнес-целями. Evals — метрики, которые показывают, как AI помогает достигать целей. Либо evals становятся частью KPI, либо контролируют качество AI, который двигает показатели вверх.
