О практическом применении ИИ, опыте как суперсиле и первых шагах

Об эпизоде

«Ваша суперсила заключается в том, что вы знаете, как выглядит хороший результат. Конкретно в своей области». «97% используют в работе искусственный интеллект, но при этом 77% из этих же опрошенных не видят влияния на бизнес» «Можно делегировать задачи, но не делегировать ответственность». Ведущий Юра Агеев, основатель ProductSense Конференция ProductSense, 10–11 сентября 2026 года, Москва Сайт: https://productsense.io  Конференция PeopleSense, 4–5 июня 2026 года, Москва Сайт: https://peoplesense.ru/ Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast О чём говорим 00:00 — Введение 01:33 — FOMO и мотивация разобраться в ИИ 03:53 — Две суперсилы: опыт и Ai-fluency 07:06 — 97% используют ИИ, но 77% не видят влияния на бизнес 07:48 — Рейтинг подходов: привлекательность vs полезность 08:52 — Вайб-кодинг для руководителей и продакт-менеджеров 10:03 — Разовые вопросы без контекста, с памятью и без неё 11:05 — Промпт-инжиниринг и работа с контекстом 11:56 — Виртуальный совет директоров 13:34 — «Контракт» с LLM о формате и критериях результата 14:31 — Интеграции через MCP и сопутствующие риски 16:10 — Голосовой ввод и постобработка через LLM 18:10 — Персональная операционная система руководителя 20:59 — Не всё привлекательное действительно полезно 23:37 — Четыре уровня зрелости: от чата до оркестровки 28:46 — Делегирование агентам: матрица риска и проверяемости 31:37 — Ошибки агентов: критерии валидации и цена промахов 32:29 — С чего начать: вопросы для поиска задач и первый пилотный процесс 35:04 — Практический план: первый контракт и создание навыка для агента Словарь терминов:  FOMO (англ. fear of missing out) — «страх упустить что-то важное». AI-флюенси (англ. AI fluency) — умение работать с ИИ итеративно: задавать контекст, уточнять, проверять, добиваться нужного результата. LLM (англ. large language model) — большая языковая модель. MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт взаимодействия LLM с внешними инструментами и источниками данных. Полезные ссылки:   — Handy ( https://github.com/cjpais/Handy )  — Meetly ( https://meetly.me/ )