Андрей Бадин. Создавай иначе

Новые методы поиска сильных идей через ИИ ИИ выдает сто идей за минуту, и кажется, что среди них точно найдется сильная. Но чаще получается наоборот: чем больше вариантов, тем сложнее понять, где там действительно идея, а где просто хорошо сформулированная банальность. В прошлом посте я показал, что двойной бриллиант у меня сменился на модель рыбы: сначала выбираешь систему координат, потом ищешь, потом отсекаешь почти все. Сегодня про середину – как именно искать идеи. Я перерыл исследования по нейробиологии креативности и научным открытиям – там хорошо видно, какими ходами человек выбирается за пределы известного. Дальше я прогонял эти приемы через ИИ и смотрел, какие из них действительно помогают выйти за пределы очевидного, а какие превращаются в очередную генерацию банальностей. В методологию Product Focus в итоге вошли четыре способа – четыре поля, где ИИ реально находит сильное. 1. Брать популярное сейчас (растущее в отрасли, что летит у конкурентов, лучшие практики) 2. Соединять далекое (смотреть смежные отрасли, другие страны, то, что определило время) 3. Замечать аномалии (тренды, исследования клиентов, обходные пути клиентов, новые технологии) 4. Конструировать новое (реконструкция будущего – идешь назад из мира будущего, который уже изменился; деформация настоящего – снимаешь у текущего решения ограничение, которое все считают обязательным) Рынок новый – обычно хватает первого пункта. Там выигрывает не оригинальность, а скорость: смотрите, что уже делают Claude и ChatGPT, и догоняйте, пока категория не устоялась. Если рынок устоявшийся, то второй пункт – смотрим, как это делают в других отраслях и странах, и забираем оттуда то, что можно перенести к себе. Если хочется найти по-настоящему новое, но уже проявившееся, – третий пункт. Там ищем аномалии роста: где-то что-то растет не по правилам, и это всегда сигнал. И если хочется прямо взломать мир, чего еще никто не знает, то четвертый пункт. Там сидит ИКР Альтшуллера, там сидит Илон Маск, который идет из теоретически возможного будущего. Но этот метод ИИ дается тяжелее всего. Сила идеи задается тем, куда вы отправили ИИ искать. И чем дальше поле от известного, тем меньше ИИ может сделать без человека.

Куда смотреть, когда все рушится Мой хороший знакомый спросил, что ему делать, когда у него все рушится, как себя замотивировать, а то уже все перепробовал и выгорел. Я ему посоветовал для начала посмотреть фильм Нокдаун 2005 года с Расселом Кроу. Почему именно его, если у меня коллекция из десятков мотивирующих фильмов? 1. Это кризис, который накрыл всех сразу, а не одного человека. Не личная беда, как в фильме Погоня за счастьем, а Великая депрессия, где на дне оказались все. 2. Герой не пытается обмануть или смошенничать, чтобы выжить, он остается человеком чести. Это важно в сложные времена: можно оставаться порядочным и сделать прорыв. 3. Дело не в усердии и не в характере, хотя и того и другого там хватало. Его вытащил порт, его работа, на которую он пошел от безысходности и которую сам бы не выбрал никогда. И именно там с ним происходит то, чего не дали бы никакие годы правильных тренировок. Что именно – не буду портить, это лучшее в фильме. Поэтому я и посоветовал фильм знакомому: героизм он уже попробовал, дальше нужно искать другие ходы. После этой рекомендации я и сам пересмотрел фильм. Сила у героя выросла ровно там, где было хуже всего. Мы в кризис инстинктивно жмемся к привычному, режем, экономим, ждем, когда отпустит. А место, которое сейчас душит сильнее всего, обычно и есть то, где лежит следующее преимущество. Пока мы живем спокойно, большую часть своих талантов мы так и не раскрываем.

Двойной бриллиант больше не работает. Или почему ИИ сломал дизайн-мышление Сила двойного бриллианта была в том, чтобы идей стало больше. Но идей теперь на порядок больше, чем нужно, благодаря ИИ. Коротко для тех, кто пропустил: через двойной бриллиант мы сначала расширяем поле идей, потом сужаем и выбираем главное. Двойной – потому что так проходим дважды: сперва по клиенту, потом по идеям продукта. Подробнее можно почитать про double diamond здесь. Так вот, в методологии Product Focus мы прощаемся с классическим бриллиантом. Узкое место переехало из количества в качество: ИИ выдает сто идей мгновенно, только в одном случае это возглас вау, а в другом – что за шлак? Поэтому первое, что я добавил – это новый этап перед дивергенцией: выбор системы координат поиска. Например, раньше нишу искали практически наугад, а я разложил нишу на три составляющих – задача клиента, тип продукта и сегмент, и по каждой из них идет самостоятельный поиск, потом склейка. Система координат – это выбор осей поиска. Узкое место сейчас здесь, и выбрать систему может только человек, хоть и через дипкрафтинг – когда докапываешься до первооснов, а не до первого ответа. Второе – сами методы поиска. Я залез в исследования по нейробиологии креативности и на их основе собрал 4 способа поиска сильных идей. Разберу их отдельным постом – там на каждый нужен пример. Ну и третье – это многоступенчатый процесс выбора по правилу Джобса 70-70-70, о котором писал в прошлом посте. Получились три этапа вместо двух, и каждый этап поменял свой облик. Они работают не так, как до эпохи ИИ. В результате сформировалась новая модель вместо бриллианта – модель рыбы. • Хвост – система координат, она задает, куда вообще плыть. • Тело – поиск, здесь расширяем пространство идей. • Нос – выбор, здесь сходимся в одну точку. И теперь это уже не двойная рыба. Рыба идет везде, где есть выбор: ниша, задачи клиента, функции, бизнес-модель, офферы и креативы, гипотезы. Новая версия Product Focus 4.0 уже работает на этом движке, а значит, и курсы Product Lab, и Kreos. Обкатал новую модель почти на 60 стартапах в Лаборатории медиатехнологий Московского инновационного кластера. Оценка ценности уроков – 4,88 из 5. Много классных комментариев. Один фаундер сказал, что он полностью пересобрал и упростил продукт, потому что наконец понял, что нужно клиенту. Горжусь результатами. Наконец у меня ощущение, что методология идет явно впереди рынка. Такое же чувство было, когда я запускал новое проектное управление на Олимпиаде в Сочи. Мой самозванец где-то нервно курит в сторонке. Дальше я копнул в то, что вообще такое ценность. И это меняет то, как надо делать продукты, но об этом отдельно.

Джобс убивал 70% идей. Тогда это выглядело как каприз гения Раз в год команда Apple уезжала на стратсессию. Генерировали много, и Джобс тут же начинал убивать идеи, пока из большого списка не оставалось десять, а потом три. И только на последнем шаге он выбирал не по расчету, а по тяге: что прямо хочется делать. Тогда казалось, что это привилегия того, у кого идей избыток: остальным-то не хватает, зачем резать так жестко, вдруг что сработает. А сегодня с приходом ИИ так придется работать всем. Потому что ИИ убрал узкое место, которое было всегда: раньше два дня мозгового штурма ради тридцати гипотез, сейчас на порядок больше идей за вечер и в одиночку. Проблема теперь не как придумать, а как найти главное. У меня у самого была с этим проблема, я всегда был сильным генератором идей, но мне было сложно выбрать главное, как у Джобса. Все пытался подстелить соломку и взять сразу несколько идей. В итоге я психанул и внедрил методы Джобса в связке с инструментами ИИ. Само правило я назвал 70-70-70. Мы трижды режем 70 процентов идей через разные системы критериев, и из сотни остается три. А дальше тот шаг, которого нет ни в одной методичке: берем ту, от которой есть тяга делать. Себе я иногда разрешаю две ставки сразу. И каждый раз плачу за это временем. Работает ли этот метод? Да, и очень круто. Теперь вместо двадцати методов приоритизации гипотез мы внедрили эту модель в методологию Product Focus, ИИ-ассистента Kreos и флагманский курс по продакт-менеджменту. И это не все изменения. Дальше расскажу, как поменялся сам поиск идей – там правило еще интереснее. Раньше выигрывал тот, кто больше придумает. Теперь – тот, кто больше вычеркнет.

Продуктовый подход в промышленности. Проект можно сдать, продукт выбирает рынок. Выступил на пленарной сессии конференции «Продуктовая трансформация в промышленности», организованной Ростехом. Конференция появилась во многом благодаря нашей конференции Product Focus Club, где выступила Анна Качалина, отвечающая за стратегический маркетинг в Ростехе. Для меня важно, что это выход на новый уровень в теме продуктового подхода. Я уже много лет рассказываю, что надо сделать, чтобы наши продукты конкурировали на мировом массовом рынке и становились известными, как Apple и Samsung. Помимо меня в пленарке выступали: – Алексей Матушанский, замминистра промышленности и торговли РФ – Алексей Комиссаров, ректор Президентской академии – Олег Евтушенко, исполнительный директор Ростеха – Максим Грушкин, директор по стратегии Ростеха – Дмитрий Байдаров, директор департамента поддержки новых бизнесов Росатома – Павел Бурлаченко, директор по развитию продукции гражданского назначения Ростеха В промышленности привыкли доводить до совершенства изделие: характеристики, допуски, надежность. Школа инженерная у нас сильная, в ряде сфер делаем технику мирового уровня. Но пока у нас больше проектное мышление, чем продуктовое. А разница между ними кардинальная. Проект можно сдать по акту, но продукт сдать не получится, его выбирает рынок и клиент, и нужен разворот как в мышлении, так и процессах. Что должно измениться на практике: – У продукта появляется хозяин – с полномочиями и ответственностью за коммерческий результат; – Разговор с клиентом идет до фиксации ТЗ, а не после; – Гипотезы проверяются, пока деньги не ушли в серию. Показывал на кейсах тех, с кем мы работали: как компания «Маш-Юнит», делавшая экраны для лифтов, увидела спрос на устройства со встроенным ИИ и вышла на новые рынки. Как в нефтехимии пошли не от характеристик полимера, а от конечного пользователя – и нашли ниши, мимо которых классический НИОКР проходит. И как со «Спортмастером» проектировали новые продуктовые линейки через нашу методологию Product Focus. Предложил сообществу отраслевой стандарт продуктового подхода: роли, процессы, программа подготовки продактов с инженерным бэкграундом. Предложил брать за основу российскую методологию Product Focus, которую я разрабатываю уже третий год. Она работает и на цифровых, и на нецифровых продуктах, что важно, потому что многие методологии адаптированы только под цифру. Кстати, в сентябре выходит новая версия методологии 4.0, построенная под возможности ИИ. Сейчас я ее даю для Лаборатории медиатехнологий Московского инновационного кластера, а в сентябре на нашем курсе по созданию сильных продуктов. Для меня печально, что массовых продуктов мирового уровня в России пока мало, при этом есть и потенциал, и традиции. Пора возвращаться на мировой рынок. Но для этого надо помнить, что проект можно сдать. А продукт выбирает рынок и клиент. А это многое меняет. Время создавать иначе.

Выпуск с Сашей Афанасьевым подгрузили на остальные площадки Тот самый разговор, где он рассказывает, как обанкротил сеть блинных, а потом на этом опыте построил компанию с миллиардом выручки. Мне это близко: мой первый бизнес тоже сожрал резерв в три миллиона за год. Свою фразу Саша сформулировал сам: финансистом я стал не от бога, а от боли. Поговорили про экономику услугового бизнеса, про то, что делать, когда маркетинг перестал работать у всех, и про ИИ в финансах с позицией практика. А еще мне откликнулось, что Саша сначала разобрался с предназначением и только потом строил компанию под него. Это прямо мой вариант создания Product Lab. Смотреть и слушать: 📱 YouTube 📱 ВК видео 📱 Аудио в телеграм-плеере или на Mave

Если ваш первый бизнес провальный, значит вы на правильном пути Когда я делал свой первый бизнес консалтинга, то шел в него с резервом 3 миллиона рублей. Которые успешно прогорели в первый же год, потому что ключевой заказчик обанкротился и не заплатил, а мне пришлось отдавать подрядчику как раз такую сумму. Да и в целом тот бизнес был лишь самозанятостью без прибыли. У Саши Афанасьева эта история в чистом виде. Он открыл сеть блинных в Челябинске, пять лет ей управлял, обанкротил и закрыл с долгами. Не считал прибыль, брал из бизнеса больше, чем тот зарабатывал, злоупотреблял отсрочками поставщиков. По его словам, он тогда просто думал, что достаточно быть славным малым, чтобы заниматься бизнесом. А потом год рефлексии, Друкер и понимание, что все его ошибки - это база. Так появились «Нескучные финансы», которые дошли до миллиарда выручки. Свою фразу он сформулировал сам: финансистом я стал не от бога, а от боли. Мы с Сашей познакомились на конференции Product Focus Club в апреле этого года, я позвал его стать спикером и рассказать историю создания их продукта и роста. История оказалась интересной, поэтому продолжили сотрудничество. Мне откликнулось, что Саша сначала разобрался с предназначением, а уже потом строил компанию под него. Это прямо мой вариант создания Product Lab. Он выделил себе четыре опоры: люблю учиться, люблю внедрять знания, хочу об этом рассказывать, хочу зажигать других. И дальше просто проверил проект на соответствие. Мои опоры были немного другими, я шел от миссии: делать успешными всех, кто создает и растит продукты. Еще понравилось, как он относится к копированию. На вопрос, что делать, если ключевой сотрудник унес твою базу клиентов и бизнес-модель и запустил аналог, Саша ответил одним словом: благословляю. Попыток повторить «Нескучные финансы» было много, и он в какой-то момент понял, что это просто трудно сделать. Поэтому теперь сам говорит конкурентам: приходите, расскажем, покажем. Он даже вспомнил историю, как русские инженеры приехали на завод Форда что-то подсмотреть, а Форд сказал: да заходите, ребят, смотрите. Продукт получается интеллектуально сложный и многофакторный, скопировать можно витрину, а не систему управления. Я в целом с таким подходом согласен, хотя меня воровство всегда раздражало. Но в реальности это правда, скопировать можно продукт, но не культуру. Смотрите в выпуске: — почему разворот 2019 года на сопровождение спас бизнес-модель — что происходит с экономикой услуг, когда рынок перестает расти — где ИИ реально усиливает финансового директора, а где бесполезен — почему на масштабе первым ломается качество 📱 Смотреть на YouTube Если ваш первый бизнес провальный, значит вы на правильном пути.

Как работает deep crafting или самая недооцененная роль ИИ Послушал двух известных спикеров про поиск ниши. Оба говорили разное, оба поверхностно, и оба будто зачитали первую выдачу нейронки. После такого я иду копать сам – до уровня, где заканчиваются учебники. Это и есть дипкрафтинг, антипод вайбкодинга – о самой сути метода писал здесь. Сейчас расскажу подробнее, как это работает. Я беру тему, которую хочу прокопать глубже любых текущих методологий. Например, захотел разобраться, что такое ниша, потому что внятного ответа нет ни у кого. Deep – копаю Делаю запросы сразу по нескольким направлениям в 2–3 нейронках одновременно, чаще это Claude и ChatGPT. Если описать грубо, то запросы примерно такие: • Карта территории. Что именно мы называем Х? Из каких направлений состоит Х? С чем его путают? Что ядро, что периферия? • История и школы. Расскажи историю Х через хронологию по годам, противоречия и споры научных школ. • Первоисточники. Что подтверждено исследованиями, а что просто красиво звучит? Какие работы все цитируют, хотя базы под ними нет – раскручены на бренде и хайпе? А какие сильны, но малоизвестны? • Связи. Откуда Х заимствовал методы и модели, кому одолжил свои? С какими смежными областями знаний связан Х – сверху, сбоку, снизу? • Практика. Что знают практики об Х, чего нет в учебниках? Где теория ломается? • Первоосновы. Как эта область знаний объясняется на уровне нейробиологии, физики… Что объясняется первоосновами, а что не подкрепляется? Сами запросы чуть сложнее и с контекстом. И делаю их я обычно по отдельности, чтобы ИИ не путался в контексте. Так я получаю первый срез, из которого дальше копаю глубже, в сами методы Х, чтобы разобраться в теме. Crafting – собираю Дальше моя личная нейронка начинает стонать – материала слишком много. Я структурирую все в иерархию, иногда в граф знаний. Потом сращиваю в единую теорию и ищу белые пятна – места, где исследователи не доработали. По ним снова иду в нейронки: почему здесь нет исследований, нет научных школ? Что-то закрываю чужими работами, что-то разрабатываю сам от первооснов – нейробиология, физика. Последний проход: что нелогично, что лишнее. И упаковываю в слайды к уроку – так, чтобы понял обычный человек. В основе – ручная проработка, переизобретение, сборка. Копая нишу через первоосновы, дошел до 14–16 века: тогда слово означало гнездо. В русский язык оно пришло в 18 веке уже как архитектурная выемка в стене. А в начале 20-го появилась экологическая ниша – среда, где вид выживает. По сути та же выемка, просто в природе. Дальше слово ниша по-своему разобрали менеджмент, социология, экономика, маркетинг, стратегия, стартапы и инфобиз – и у каждой школы получилось свое определение. Сначала я взял за основу версию стартапов, но потом объединил все: каждая школа видела только свою сторону, а слово целиком не покрывала ни одна. После я выявил, что в науке и академическом мире нет алгоритма, как найти нишу. А некоторые практики несут откровенную чушь, не понимая первооснов. Вот тут вижу разрыв и копаю. Так появляется своя методология поиска ниши: сначала в Product Focus, затем в нашем курсе по продакт-менеджменту и в нашем ИИ-ассистенте Kreos, чтобы можно было искать новые и соседние ниши всем. Это очень увлекательно доходить до первооснов, создавать новую теорию и приземлять ее на практику. По отзывам слушателей открытых курсов и лаборатории медиатеха МИК – это новый взгляд на их продукты, кто-то уже сделал свои прорывы и нашел нишу. Чтобы копать так же, нужно освоить работу с нейросетями всерьез, а не на уровне «напиши мне текст». У нас для этого есть курс "Нейросети для работы и бизнеса” Я начинал разбираться с нишей ради одного урока. Закончил новой методологией.