😊 Weekend offer от red_mad_robot — напоминание для аналитиков

1️⃣ Пришли тестовое задание до 21 апреля
2️⃣ Реши кейс на митапе 26 апреля
3️⃣ Пройди интервью 27 апреля
4️⃣ Получи оффер в r_m_r

Все детали в посте выше 🔗

Задавай правильные вопросы и получишь правильные ответы. Так работает и в методологии Кано — грамотно составленный опрос помогает приоритизировать фичи по важности и внедрить в продукт только то, что нужно пользователям.

Осталось понять — как задать правильный вопрос. Об этом Рома Симуков, методолог практики Discovery by red_mad_robot, рассказывает в карточках 👉🏻

Большое исследование о работе продакт-менеджеров в 2025 году

Команда DevCrowd в четвёртый раз запускает ресёрч — как живётся продактам. Пройдите опрос, чтобы понять:

1️⃣ что входит в зону ответственности продакта в разных компаниях

2️⃣ какие навыки востребованы, а чего не хватает

4️⃣ где и как продакты учатся и растут

5️⃣ какие инструменты и подходы реально работают

6️⃣ какую зарплату хотят и сколько реально получают специалисты на разных грейдах

Благодаря вашим ответам, исследование станет полезным ориентиром в индустрии: для сравнения, саморефлексии, карьерного планирования и развития команд.

⚡️ Результаты — в открытом доступе в мае

🟥 Пройти опрос

Weekend offer для аналитиков

Хочешь запускать новые бизнес-направления, работать в сильной команде и наблюдать, как твои решения внедряют в реальные бизнес-процессы?

Если ты бизнес или системный аналитик, подавай заявку на Weekend offer от red_mad_robot.

Получи шанс присоединиться к команде Красного Страстного Автомата за четыре быстрых шага:

⚡️до 21 апреля — присылай выполненное тестовое задание;
⚡️26 апреля — реши кейс на митапе;
⚡️27 апреля — по результатам кейса тебя могут позвать на интервью;
⚡️а дальше — шанс стать частью команды Роботов.

🔗Подробности и участие по ссылке.

Мы уже рассказали о правилах внедрения LLM в рабочие процессы, а сегодня поделимся конкретными кейсами применения.

В исследовательской работе важно не только работать с данными, но и делать это оперативно. Это позволяет быстрее других проверять гипотезы, находить инсайты и принимать обоснованные продуктовые решения снижая неопределённость. AI уже сокращает сроки исследований с месяцев до недель, но для этого нужны чёткие алгоритмы работы с LLM.

В Discovery by red_mad_robot мы не просто тестируем LLM, а разбираемся, какие модели лучше справляются с задачами, какие инструменты и сервисы дают нужный результат и как помогают ускорить работу. Рассказываем о ключевых сценариях использования.

Как оценить готовность бизнеса к GenAI

Бизнес по-разному подходит к внедрению GenAI: одни компании уже перестраивают процессы, другие всё ещё оценивают риски. Чтобы зафиксировать реальную картину рынка, «Ген ИИ» совместно с Национальным центром развития ИИ и СКАН-Интерфакс проводит опрос зрелости бизнеса.

Фаундер red_mad_robot Алексей Макин, а также эксперты из SberDevices, Яндекса и МТС AI помогли разработать методику для этого исследования. Проект позволит выявить, что именно тормозит внедрение GenAI, какие решения требуются рынку и где находятся слабые места в бизнес-процессах.

Поделиться своим опытом и пройти опрос можно до 7 марта, а прочитать подробности исследования — в сообщении. 😊

Выступаем на весеннем митапе от сообщества Women in Big Data — рассказываем про AI-проекты

Анастасия Киселева — менеджер проектов в red_mad_robot — ведёт R&D проекты в сфере AI для решения задач бизнеса.

Анастасия поделится опытом реализации решений на базе LLM. Расскажет, в чём отличие AI от классической разработки, и какие роли необходимы в команде для успеха проекта.

↗️ 6 марта 19:00
↗️ Онлайн, плюс будет запись
↗️ Обязательно регистрируйтесь
 
🔗 Ссылка на чат мероприятия

⚡️ LLM и продуктовые гипотезы: баланс между автоматизацией и экспертностью

19 февраля в 10:00 мы на конференции Podlodka Product Crew обсудим системную проверку гипотез.

Евгения Палевская, руководитель практики Discovery by red_mad_robot, расскажет:
- какие задачи в проверке гипотез можно доверить LLM, а какие остаются за продуктовой командой;
- как правильно выстроить процесс, чтобы модель дополняла экспертизу, а не подменяла её.

⭐️Разыгрываем два билета на конференцию, чтобы вы тоже смогли послушать доклад Жени.

Как участвовать

1️⃣ Проверь подписку на канал red_mad_product.
2️⃣ Поставь эмодзи сердечко ❤️ или огонёк 🔥 этому посту.
3️⃣ Нажми кнопку «Участвую».

Итоги подведёт бот-рандомайзер 14 февраля в 14:00.

Проблема Алисы: «бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте», — характерна для современности. Мировой контекст меняется так быстро, что нужно ускоряться любыми способами. Особенно в сфере продуктовых исследований, где важна скорость как в принятии решений, так и в запуске разработки.

Сейчас основные возможности для ускорения процессов лежат в плоскости AI. Нейросети действительно способны упростить каждый этап исследования: быстро собрать бенчмарки, составить опросы, упорядочить формулировки, сделать резюме длинных документов и проанализировать результаты. Но важно правильно интегрировать новые инструменты в привычный алгоритм действий.

Женя Палевская — руководитель исследовательской команды Discovery by red_mad_robot — делится личным опытом внедрения LLM в рабочие процессы. Здесь три главных правила.

↗️Пример лидера — новые технологии сложнее внедрять в устоявшийся процесс, если просто дать команде «указ сверху». Всегда хорошо работает эффект личного примера: я прошла обучение по работе с LLM, тестировала решение задач и традиционным способом, и с применением нейросетей, а потом делилась результатами успешных кейсов и выводами из неудач, акцентируя внимание на действиях которые приводили к лучшим результатам и ускоряли процессы.

↗️Культура шеринга — в Discovery любят делиться знаниями: мы проводим внутренние митапы, обсуждаем находки и успешные кейсы. Когда инструмент доказывает свою ценность, его быстро начинают использовать.

↗️Приоритет на скорость — мы сокращаем время исследований с 3 месяцев до 3–4 недель, не теряя в качестве, чтобы отвечать запросам бизнеса. А это значит, что команде нужно находить способы оптимизации и сокращения числа артефактов, поэтому не обойтись без AI-помощника.

Внедрение AI — не про хайп и магию, а про системную работу и эксперименты. Мы продолжаем тестировать новые инструменты, миксовать их и улучшать промпты. В следующих постах поделимся конкретными кейсами применения LLM в исследованиях.

⚡️ Тренд-репорт. Рынок GenAI в 2025 году: что нужно знать бизнесу

12 февраля в 10:30 мы вместе с нашими партнёрами из Школы управления СКОЛКОВО обсудим, каким будет рынок генеративного AI в 2025 году.

Илья Самофеев, co-CEO red_mad_robot, расскажет:
- о ключевых трендах отрасли;
- где и как российский бизнес использует GenAI;
- какие отрасли являются зрелыми с точки зрения технологии, а какие только тестируют её;
- какие бюджеты компании выделяют на внедрение GenAI;
- про особенности успешных российских и мировых бизнес-кейсов.

Такое бывает нечасто. Делимся наработками стратегических аналитиков red_mad_robot со всеми желающими. Каждый слайд = ценный инсайт про рынок, поэтому пропускать не рекомендуем.

⭐️ Приходите 12 февраля в 10:30 в Школу управления СКОЛКОВО по адресу: Московская область, город Одинцово, деревня Сколково, улица Новая, дом 100, аудитория Дакар. Или подключайтесь онлайн (но лучше приходите лично, у нас есть для вас подарок).

🔗 Регистрация по ссылке.