To Dual — Дима Еременко

На этой неделе стартует третий набор нашей магистратуры «ИИ в маркетинге и управлении продуктом».

2026-09-04T13:55:36+00:00

На этой неделе стартует третий набор нашей магистратуры «ИИ в маркетинге и управлении продуктом».

Бóльшая часть преподавателей сотрудники Яндекса, которые запускают продукты и руководят сервисами, а по-вечерам делятся своими знаниями и опытом с нашими студентами.

Но чтобы оставаться в контексте, не обязательно учиться два года. Можно просто читать полезные блоги и мнения специалистов. Для этого мы собрали папку с каналами экспертов из Яндекса про маркетинг, продукт, ИИ, разработку и карьеру.

📁 Добавить папку и выбрать интересные каналы

Почему стоит присмотреться к тому, что сейчас делает Китай в сфере ИИ Сейчас нахожусь в Шанхае, гд

2026-07-20T14:49:32+00:00

Почему стоит присмотреться к тому, что сейчас делает Китай в сфере ИИ

Сейчас нахожусь в Шанхае, где заканчивается WAIC - международная конференция по ИИ. Про саму выставку рассказывать не так интересно, там довольна классическая история: роботы, стенды, очереди за подарками.

А вот что действительно интересно:
⏺️Еще до конференции 29 стран подписали соглашение о создании WAICO, межправительственной организации по ИИ со штаб-квартирой в Шанхае. Соглашение подписали Россия, Бразилия, Индонезия и ещё два десятка стран.
⏺️Уже на следующий день конференцию впервые открывал Си Цзиньпин. В китайской политике и культуре уровень спикера отражает уровень темы. И здесь сразу становится понятно - ИИ стал вопросом обсуждений на самом высоком уровне. Больше всего мне понравилась эта цитата:

развитие ИИ должно быть не сольным выступлением одной страны, а симфонией международного сотрудничества

Помимо красивых цитат есть и конкретные шаги (которые кстати скажутся и на нас с вами):

*️⃣Открытые модели. Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi. Прямо к конференции Moonshot выпустил Kimi K3 на 2,8 трлн параметров, крупнейшую открытую модель в мире. Пару лет назад опенсорс заметно отставал от закрытых моделей, сейчас разрыв почти исчез. В слепом тестировании разработчиков на Arena K3 заняла первое место по фронтенд-коду, обойдя флагманы Anthropic и OpenAI. Для страны без своих ИИ-лабораторий это неплохое готовое решение.
*️⃣Обучение. Си пообещал развивающимся странам 5000 мест в обучающих программах по ИИ на ближайшие пять лет. В связке с моделями это работает так: вот инфраструктура, а вот люди, которых научат, как эти технологии использовать и интегрировать.

❗️Но пока страны делят инфраструктуру, у компаний внутри страны идут свои гонки.

*️⃣Бизнес. Заметная часть программы в этом году посвящена агентам и мультиагентным системам, которым отдают целые рабочие процессы. Я каждую неделю работаю с компаниями и вижу, насколько это далеко от среднего уровня внедрения: у одних вовсю крутятся агенты, у других сотрудники в этом году впервые открыли чат с нейросетью.

Разрыв растет, потому что команды с культурой экспериментов подхватывают каждую новую волну технологий, а остальные откладывают на потом. Причем откладывают обычно не из-за денег. Чаще это звучит как «сначала наведём порядок в процессах, потом будем автоматизировать». Порядок не наводится никогда, а время и возможности постепенно уходят.

Догнать этот разрыв пока можно. Инструменты подешевели, типовые ошибки внедрения давно описаны, а кейсов в открытом доступе больше, чем можно успеть прочитать. Но ближайший год стоит потратить на пилоты и обучение команд, дальше разрыв будет только увеличиваться.

*️⃣Люди. Умение пользоваться нейросетью стало базой, на уровне умения работать с почтой. Теперь хороший специалист должен уметь спроектировать процесс с агентами, развести ответственность между человеком и системой и провалидировать результат, когда система выдаёт правдоподобную чушь.

Этому пока почти нигде не учат. Курсы по промптам устарели, не успев стать массовыми, а программ по проектированию агентных процессов почти нет ни в вузах, ни в корпоративном обучении. Здесь есть хорошая возможность для всех, кто делает образовательные продукты. Главное, убедитесь, что вашей команде по силам делать такие программы.

Китай на этой неделе показал, что понимает цену вопроса. Поэтому страна вкладывается не только в модели, но и в людей, которые будут с ними работать.

Claude Design: когда дизайн становится разговором Помните исследование AI Fluency Index? Там Anthro

2026-04-18T16:26:43+00:00

Claude Design: когда дизайн становится разговором

Помните исследование AI Fluency Index? Там Anthropic показал, что чем красивее результат у ИИ — тем меньше мы его проверяем. Но есть и другая сторона этого процесса: ИИ научился делать результат, который выглядит профессионально. Настолько, что Anthropic выкатили Claude Design — отдельный режим, где ты не собираешь макеты в Figma, а ставишь задачи текстом.

Пишешь в чат: «сделай 8 карточек для телеги про Claude Design в моём стиле». Получаешь HTML. Говоришь: «заголовок крупнее, убери оранжевый фон» — правится в сообщении, а не в слоях.

Сначала кажется, что это игрушка. Но когда начинаешь работать на объеме — презентации, прототипы, карточки для соцсетей, то понимаешь главное: исчезает прослойка между задумкой и результатом. Ты не переключаешься на инструмент, не ищешь нужный шейп, не копируешь стили со старого файла.

Он держит твой визуальный язык. Даёшь один раз палитру, шрифт, пару референсов — дальше всё новое он собирает в этом же стиле. Мой серый фон, Manrope, оранжевый пунктир — все подхватил.

TLDR: дизайн-софт перестает быть местом, где ты собираешь макет. Он становится местом, где ты объясняешь, что хочешь увидеть. Figma ставится инструментом для финальных правок или работы над сложными и серьезными креативами.

P.S. Эти 8 карточек тоже сделаны в Claude Design. Ни одного слоя руками.

AI fluency index: Anthropic измерил, как мы работаем с ИИ Вчера Anthropic опубликовал исследование

2026-02-24T10:59:35+00:00

AI fluency index: Anthropic измерил, как мы работаем с ИИ

Вчера Anthropic опубликовал исследование AI Fluency Index. Они проанализировали почти 10 тысяч разговоров с Claude и измерили, насколько люди умеют работать с ИИ эффективно.

Главная находка: когда ИИ создаёт что-то красивое — код, документ, презентацию — мы перестаем думать критически.

К слову, обсуждаем это в TO DUAL уже несколько месяцев

Ну и любимое — цифры: если ИИ генерирует артефакт (файл, приложение, таблицу), пользователи на 5.2% реже проверяют, чего не хватает в ответе. На 3.7% реже проверяют факты. На 3.1% реже спрашивают, почему ИИ рассуждал именно так. То есть чем красивее и завершеннее выглядит результат, тем меньше мы его проверяем. При этом мы больше времени тратим на то, чтобы объяснить ИИ, что именно нужно. Уточняем формат, даем примеры, итерируем. А потом получаем красивый результат — и перестаем задавать вопросы. Выглядит готово, значит готово.

И пока это главная проблема как для нас с вами, так и для разработчиков. Потому что ИИ ошибается чаще всего именно на сложных задачах. А сложные задачи — это как раз те, где результат выглядит профессионально. Код работает, документ оформлен, таблица с графиками.

Anthropic выделяет три вещи, которые отличают людей с высоким AI fluency:

✨ Они продолжают разговор. 85% эффективных разговоров с ИИ — это итерации. Не взял первый ответ и ушел, а уточнил, переспросил, попросил переделать. Разговоры с итерациями показывают в два раза больше признаков грамотной работы с ИИ.

✨ Они проверяют красивые результаты. Именно когда ИИ выдал что-то полированное — самое время остановиться и спросить: это точно? чего не хватает? логика держится?

✨ Они устанавливают правила взаимодействия. Только 30% пользователей говорят ИИ, как именно они хотят работать. Например: «Если мои предположения неправильные, скажи об этом», «Объясни свою логику, прежде чем давать ответ», «Скажи, в чем ты не уверен». Я вот, например, всегда прошу ИИ сделать фактчекинг, даже если делаю какую-то простую задачу.

TLDR: ИИ научился делать результаты, которые выглядят профессионально. А мы не научились относиться к ним критически.

Читать исследование здесь:
https://www.anthropic.com/research/AI-fluency-index