В нашу команду Customertimes ищем Senior AI Backend Engineer

Человека, который строит агентов как production-системы.

Главное в кандидате не годы стажа, а три вещи:

1. Горит новыми технологиями и следит за тем, что происходит в AI
2. Имеет опыт построения агентских систем: оркестрация, tool calling, stateful workflows
3. Быстро и качественно пишет код c AI, а не вопреки ему

Формат удалёнка вне РФ.

Полное описание роли, требования, Nice to have, полный Tech stack и процесс интервью - на картинках выше.

Буду благодарен, если порекомендуете кого-то подходящего или просто поделитесь вакансией.

Откликнуться можно в личку @Mkitt

@maxvotek | linkedin | substack

О встречах и их трансформации.

В последние месяцы я начал по-новому использовать транскрипты встреч. Для меня - это не просто архив для памяти, а инструмент для самооценки.

После каждой проектной встречи я оцениваю себя через Claude: насколько я был убедителен, понятен, попал ли в тему или ушел в сторону.

Это своего рода зеркало, которое помогает мне увидеть, где я добавил ценность, а где, наоборот, провалился.

Я создал дашборд на Cloudflare, чтобы отслеживать несколько метрик по каждой встрече, которые важны для конкретного проекта. Позволяет мне видеть динамику, где я действительно делаю вклад, а где просто заполняю время.

Интересно, что корреляция между подготовкой и качеством встречи очевидна. Когда я готовлюсь - пересматриваю предыдущие транскрипты, проговариваю с Claude ключевые тезисы - встречи проходят значительно лучше, а если прихожу с наскока, это сразу же видно.

Но здесь есть и неожиданный инсайт. Агенты начинают оценивать тебя постоянно.

Сначала это звучит как паранойя, но задумайтесь: если ваши встречи транскрибируются, если AI-агенты обрабатывают эти данные, вы говорите не только для людей в комнате. Вы говорите для системы, которая интерпретирует ваши слова.

Люди способны достраивать смысл из контекста, интонации, истории отношений. Агенты же берут то, что вы сказали, буквально, что меняет требования к ясности речи.

Мы строим инфраструктуру знаний для агентов, но, похоже, нужно еще и апгрейдить собственную речь, чтобы агенты могли правильно вас понимать.

Это действительно интересное время, когда технологии диктуют необходимость пересмотра наших подходов к коммуникации.

Теперь, возможно, стоит задуматься о том, как мы можем улучшить нашу речь не только для людей, но и для агентов, которые становятся неотъемлемой частью нашей жизни.

@maxvotek | linkedin | substack

Один препарат против всего AI

NVIDIA одна стоит $4.86T, что в полтора раза больше, чем 8 крупнейших фармгигантов вместе $3.17T: Lilly, Johnson & Johnson, AbbVie, Roche, AstraZeneca, Merck, Novartis, Novo Nordisk.

OpenAI - $20B annualized run-rate. Anthropic около $3B. Итого $23B на двоих.

Логично предположить, что AI уже и зарабатывает больше фармы. Но нет.

- Mounjaro и Zepbound (одна франшиза от Lilly) - $36B годовой выручки за 2025.
- Wegovy и Ozempic (одна франшиза от Novo Nordisk) - $30B.

Это $66B на четырёх инъекционных препаратах от диабета и ожирения. Втрое больше, чем у OpenAI и Anthropic вместе.

Принципиально это не пузырь, а структурное правило, которое работает на любом технологическом цикле: ценность накапливается у тех, кто продаёт результат, а не инструмент.

В AI и фарме разворачивается та же логика: NVIDIA продаёт чипы, OpenAI - модель, Lilly и Novo Nordisk - исход для пациента.

То, что AI перевернёт drug discovery, в этом сомнений нет. AI и генная терапия по масштабу одинаково мощные - обе изменят медицину на десятилетия вперёд.

Сегодня одна генная процедура CASGEVY уже вылечивает серповидноклеточную анемию, а точечное редактирование ДНК спасает детей с редкими смертельными мутациями.

Только финальные деньги в этой пьесе пойдут компаниям, которые на новых инструментах создают работающие препараты, а не тем, кто эти инструменты продаёт.

@maxvotek | linkedin | substack

Про Managed Agents от Anthropic

Я много летаю и помощника у меня нет. Поиск оптимальных вариантов мне реально нравится: hidden-city fares, error fares, point-of-sale трюки. Но времени на это уходит много.

В моём OpenClaw уже был собран скилл на 26 техник travel hacking, а когда Anthropic запустили Managed Agents, я подумал: можно ли это запустить вообще без моего сервера, прямо у них в инфраструктуре?

Оказалось можно. Заняло меньше часа, большая часть - это я ждал пока Claude Code сгенерирует:

1. Написал 3 промпта - system instructions, deploy script, UI
2. Подключил API-ключи
3. Задеплоил на Cloudflare Workers - получился shareable web UI

Ближайший корпоративный аналог - Power Automate. Там нужно обучение, знание инфраструктуры Microsoft, сложные flows и постоянная поддержка.

Здесь Claude читает мои инструкции - 26 техник, алгоритм поиска, API docs и сам соображает что вызвать, как сравнить, как показать.

Что больше всего удивило, пока не пользуешься он стоит ноль.

Конфиг агента это просто JSON у Anthropic. Пока не отправляешь запрос, то ничего не работает.

Один поиск стоит несколько центов в токенах против 30-60 минут ручной работы.

Еще я могу делиться URL коллегам, они пользуются без настроек и можно прицепить к Slack, Teams, любому мессенджеру (это просто API proxy)

Если не разработчик собирает такое за час, тот же подход работает для любой повторяющейся корпоративной задачи: собрать данные из нескольких источников, проанализировать, показать в кастомном UI.

Несколько лет назад это был бы проект.

Сейчас настройка традиционного automation tool занимает дольше, чем сборка кастомного агента под твою задачу.

@maxvotek | linkedin | substack

Кремниевая долина и консалтинг

Раньше AI-стартапы и консалтинг существовали параллельно. McKinsey консультировал, Google делал технологию, пересечение на конференциях.

На этой неделе картинка резко изменилась. В среду Google объявил фонд на $750M для McKinsey, Accenture и Deloitte на разворачивание агентского AI у их клиентов.

В тот же день WSJ пишет, что OpenAI продаёт Codex корпоративным клиентам через Accenture, Capgemini и PwC.

Я уже писал о смерти пирамиды интеграторов и о том, что AI убирает посредственность из консалтинга.

Сейчас идёт следующий уровень. AI-вендоры начинают приводить клиентов и вкладываться в партнерские экосистемы, потому что без консалтинга их модели не превращаются в работающие системы.

McKinsey за два года расширил техно-партнёрства в 4 раза. 40% его выручки теперь идёт от GenAI-проектов. У BCG 20%.

Партнерство с Anthropic становится ключевым для всех консалтинговых компаний и официально уже в программу просто так не зайдешь.

Стартапам конечно сложнее чем крупным игрокам.

Раньше они шли в консалтинговые проекты при $10M ARR через 2-4 года. Сейчас при $2-5M ARR на 12-18 месяце и часто инициатива от них: модель крутая, но без канала продаж в Fortune 500 она не доходит до денег.

Корпорации не покупают модели. Им нужен результат, встроенный в данные, процессы, security и compliance. Это никто за без консультантов и архитекторов не поднимет.

Поэтому Google платит McKinsey не от широты души, он покупает дистрибуцию, которой у него нет.

В консалтинге сейчас тихо меняется экономика знаний и те кто научится делать это в партнерстве с большими игроками получат значительную часть рынка за рекордно короткие сроки.

@maxvotek | linkedin | substack

Миграция bottlneck

Andrew Ng написал на днях то, о чём я много думаю последний год: AI-native команды работают принципиально иначе.

Не быстрее пишут код, тестируют, пишут документы, а иначе. Роли размываются.

Инженер - это одновременно продакт, дизайнер, иногда маркетолог и программист.

Sales - это человек, который умеет прототипировать, готовить предложения без инженеров.

Команда из 2-5 человек закрывает работу, для которой раньше нужно было 20.

Но вот что Ng добавил, и это важно: когда ты ускоряешь код в 10-100 раз, узкое место не исчезает, а мигрирует.

Команда собрала фичу за день. Маркетинг не успел подготовить коммуникацию - застряли. Юристы не успели проверить договор - застряли. Клиент не успел подготовить данные - застряли на внедрении.

Скорость процесса ограничена самым узким его местом. Узкое место это - AI adoption и скорость с которой люди учатся и используют новые инструменты.

Я писал про смерть пирамиды утилизации - про то, как AI убивает нижние этажи консалтинга и в фокусе был только персонал занятный в проектах, а проблема реально шире.

Пирамида рушится не только внутри команды разработки. Она рушится на стыках. Между engineering и остальными функциями, которые не ускорились.

Что мы можем с этим сделать: Ng говорит про генералистов. Человек, который и код напишет, и продуктовое решение примет и с клиентом поговорит и предлжение сам согласует.

Практически это значит:
• Не нанимай узкого специалиста, если задачу можно закрыть генералистом с AI
• Ускоряй не только код и тестирование, а весь процесс: юристы, маркетинг, операции, продажи
• Метрика - не утилизация команды, а скорость, с которой клиент получает ценность
• Если ты ускорил разработку, но не ускорил всё остальное - ты просто быстрее упираешься в стену

Самое интересное в посте Ng - он честно говорит: "I realize these shifts to job roles are tough to navigate for many people."

Это мягко сказано. Для консалтинга это большая смена парадигмы. Тысячи людей, построивших карьеру на специализации в одной функции, просыпаются в мире, где генералист с AI ценнее.

Golden age of learning and building, говорит Ng. Согласен.

Но только для тех, кто готов учиться. Остальным будет уже очень тяжело.

@maxvotek | linkedin | substack

Главная ошибка в бизнесе - это думать, что люди, которые были полезны в базовом лагере, обязательно дойдут с тобой до вершины.

Создание компании вообще больше похоже не на стройку, а на восхождение на Эверест. На каждой высоте свои правила. То, что помогало внизу, выше начинает мешать.

В базовом лагере вокруг всегда много людей. Там тепло, шумно, кислорода хватает.

Там нужны одни качества: энергия, готовность таскать, закрывать хаос, быть рядом. Там легко перепутать полезность с незаменимостью.

Но чем выше поднимаешься, тем меньше это работает.

На 6000 метров воздух становится другим. Лишний вес уже чувствуется. Длинные обсуждения утомляют. Старые привычки начинают мешать и именно там в связке часто появляются пассажиры с прошлых станций.

Они пришли из больших компаний.

Из мира, где на каждый шаг есть процесс, на каждое решение комитет, на каждую проблему созвон с десятью людьми и вот такой человек попадает в команду из десяти человек и начинает строить базовый лагерь там, где уже пора штурмовать высоту.

За любовью к порядку часто прячется не сила, а слабость.
Неумение принимать решения без структуры.
Неумение двигаться без страховки.
Неумение жить в разреженном воздухе, где важны скорость, judgment и способность брать на себя сразу несколько ролей.

А сейчас маршрут меняется ещё сильнее.

AI вообще переписывает правила восхождения. Один сильный генералист с пониманием бизнеса и Claude Code в руках сегодня может пройти участок быстрее, чем целая связка узких специалистов. Потому что на высоте ценится не только отдельный навык.

Ценится адаптивность. Умение и маршрут прочитать, и груз нести, и решение принять на месте.

Оптимальный коллега или шерпа в новой реальности - это situational intelligence.

Понимание, что нужно именно на этой высоте. Что делать в базовом лагере. Что делать на 6000. Что делать в зоне смерти и главное, что не делать ни при каких условиях .

На большой высоте важнее не делать больше, а уметь отказываться от лишнего.

Тем, кто реально тянет компанию вверх, нужно мотивировать всеми доступными способами.

Это те, кто несут не только свой рюкзак, но иногда и часть твоего. Те, кто не разворачиваются, когда начинается шторм. Те, кто умеют дышать там, где другим уже не хватает воздуха.

Щедрость к таким людям - не подарок. Это инвестиция в высоту, на которую вы вообще сможете вместе подняться.

Но мотивировать не означает, что нужно тащить человека любой ценой.

Если человек перестал расти, это его выбор, а не твой долг. Если он тормозит связку, связку надо менять. Иначе не дойдёт никто.

Самое сложное здесь - не коллекционировать людей. Ни тех, кто принёс с собой процессы из прошлой жизни. Ни тех, кто был героем внизу, но не умеет жить выше.

Бизнес растёт ровно настолько, насколько ты готов менять состав группы под высоту.

Коллекционировать людей нельзя. Можно идти только с теми, кто тянется сам на верх и помогает всей группе быть лучше.

@maxvotek | linkedin | substack

Как ChatGPT тихо меняет американские суды

Свежий препринт MIT и USC: Access to Justice in the Age of AI - это один из первых текстов, где влияние LLM на реальный мир видно не по скриншотам из Twitter, а по большим данным.

Авторы разобрали 4,5 млн гражданских дел в федеральных судах США за 2005-2026 годы и 46 млн записей в PACER. Картина довольно жёсткая.

Доля исков pro se, то есть без адвоката, больше десяти лет держалась примерно на уровне 11 процентов. После запуска ChatGPT произошёл скачок до 16,8 процента к 2025 году.

Авторы отдельно проверили, действительно ли это эффект ИИ, а не просто совпадение по времени.

Они прогнали 1600 жалоб через детекторы AI-текста и увидели рост доли документов с признаками генерации почти с нуля до 18+ процентов всего за пару лет.

Сильнее всего это видно там, где документы более шаблонные: трудовые споры, потребительские иски, мелкие гражданские дела.

Очевидный эффект в том, что суды начали захлёбываться не от самого факта подачи исков, а от объёма последующей активности.

В первые 180 дней процессуальная нагрузка по таким делам выросла на 158 процентов. То есть люди без юристов теперь не просто подают иск.

Они массово генерируют ходатайства, ответы, поправки, возражения.

Всё это нужно читать, проверять, отклонять, двигать дальше по процедуре. Для судей и клерков это уже не абстрактная "AI-трансформация", а вполне конкретная перегрузка системы.

Мне кажется, здесь важна сама перемена: AI уже не только ускоряет работу специалиста, а становится ещё одним участником процесса со своей ролью, влиянием и последствиями для всей системы.

Раньше доступ к правосудию упирался в стоимость входа. Если час юриста стоит 300-500 долларов, огромный пласт людей просто не идёт в суд.

Не потому что у них нет проблемы, а потому что у них нет бюджета на право голоса. Теперь у них появился AI-экзоскелет за 20 долларов в месяц. Кривой, сырой, местами опасный, но всё же экзоскелет.

Поэтому обрамление "AI заменяет юристов" здесь слишком примитивен.

Более точная формулировка другая: AI создаёт новый класс истцов, которых раньше система просто не видела.

Вот здесь начинается самое интересное.

Когда эта динамика пойдёт выше, в контрактные споры, IP, M&A и корпоративную документацию, legal services как индустрия столкнётся с тем же, что уже случилось в других knowledge-профессиях.

Нижний слой рынка уходит первым. Потом начинает трещать средний. Наверху пока держится judgment, репутация и право подписи. Но и туда давление дойдёт.

Отдельный вопрос, который в исследовании есть, но как будто чуть в тени, это качество таких исков. Очевидно, часть из них мусор.

Часть содержит галлюцинации и выдуманные цитаты. Судьи уже начали за это штрафовать.

Но не менее очевидно и другое: часть этих документов вполне рабочая, а значит, в систему начали заходить люди, у которых раньше не было вообще никакого доступа к юридическому инструментарию.

Когда AI удешевляет не просто работу, а сам вход в институцию, меняется не профессия, меняется структура спроса.

В суды приходят новые люди.
В медицине появятся новые пациенты с AI-подготовкой.
В enterprise появятся новые покупатели с AI-аналитикой.

Эксперты от этого не исчезают - вход в систему становится дешевле, а значит, меняется спрос.

Знание дешевеет.
Суждение дорожает.
Системы, построенные под старую стоимость доступа, начинают скрипеть.

@maxvotek | linkedin | substack

Твоё мнение - это оружие, которое используют против тебя

Кто-то оскорбил или обсценил твою работу.
Конкурент кинул написан что-то обидное про тебя LinkedIn.
Клиент пропал без объяснений после месяцев плодотворного сотрудничества.

Злость приходит мгновенно. Кажется правильной. Кажется, что ты защищаешься. Философы стоики поняли то, что большинство так и не понимает: эта реакция тебя не защищает. Она и есть твоя рана.

Эпиктет:

«Помни, что вредит тебе не тот, кто оскорбляет или бьёт, а твоё мнение о том, что это оскорбительно».

Тот, кто это сказал? Его уже нет. Он пошёл дальше, а ты сидишь три часа спустя, придумываешь идеальный ответ, прокручиваешь сценарии, строишь аргументацию, которую никто не просил. Ты отдал ему своё внимание и свой покой и теперь сам используешь их против себя.

Знаю одного фаундера, который после болезненный потере сделки из-за конкурента, который выиграл сделку не честно, потратил очень много денег и сил, чтобы его проучить . Доказуемый факт сговора в тендере и корпоративной коррупции. Юристы сказали есть основания для иска.

Он потратил недели на месть. Продумывал заказные статьи, анализировал скриншоты переписок, целый штаб людей вовлеченных в это, строил планы как люди у вендора потеряют работу после его публикаций итп.

А потом остановился. Не от страха. Просто посчитал. Конкурент давно забыл и работал над следующей сделкой, а этот фаундер сжёг много дней своих и команды, мысленно воюя с человеком, который о нём уже забыл.

Марк Аврелий разбирался с заговорами на убийство, не с хейтом в комментариях. Стоики не были наивными. Но они понимали одну вещь: удар попадает только если ты его принимаешь. Оскорбление становится травмой только когда ты в него поверил. Предательство ломает тебя только когда ты его бесконечно пережёвываешь.

Мы живём в экономике внимания. Каждая минута злости на критика - это минута, когда ты не строишь. Каждый час, потраченный на прокрутку обиды - это час, когда ты не решаешь реальную задачу в своём бизнесе.

Конкуренту не нужно тебя обыграть. Ему достаточно поселиться у тебя в голове. Человеку, который тебя обсмеял, не нужно разрушать твою репутацию. Ему достаточно, чтобы ты так зациклился на её защите, что перестал делать то, что её создало.

Вред не в том, что они сделали, а в том, что ты делаешь прямо сейчас, если до сих пор тащишь на себе что-то с прошлого месяца или прошлого года. Рану открытой держишь ты сам.

Как говорил Лерой Батлер, который в детстве не мог ходить:

«Мой дар заключался в том, что я мог игнорировать все негативное. Я даже не замечал, что дети дразнили или издевались надо мной, потому что просто не обращал на это внимания».

Человек, которому врачи не обещали даже нормальную ходьбу, просто не тратил энергию на чужой негатив и дошёл до Зала славы.

Что с этим делать: выбери одну вещь, на которую ты до сих пор злишься. Не большую. Маленькую. Клиент, который пропал. Коллега, который присвоил заслуги. Брошенная вскользь фраза о твоей работе.

Что тебе это стоило за последнюю неделю? Сколько фокуса? Сколько сна? Думает ли вообще тот человек об этом хоть секунду?

Эпиктет говорит: первым делом - «не дай впечатлению себя увлечь». Ты не обязан одобрять то, что случилось. Ты просто должен перестать добровольно ранить себя собственными мыслями об этом.

Это случилось. Это закончилось. Продолжать или нет - решаешь только ты.

@maxvotek | linkedin | substack

В 12 лет я научился строить.
В 14 - защищать.
В 22 - двигаться быстрее плана.

На этих трёх правилах работаю до сих пор.

Я вырос в семье врачей и изобретателей.

В 12 лет отец арендовал компьютер на два месяца. Я выучил BASIC, писал маленькие игры, а когда нужно было вывести изображение на чёрно-белый телевизор, мы вручную спаяли видеоконвертер. Компьютер загружался с аудиокассеты.

Усвоил первое правило: если чего-то не хватает - можем собрать за вечер.

В 14 открыл первый бизнес: автомойку на берегу реки. Воду таскали вёдрами из реки. Одна из первых коммерческих моек в районе и каждый вечер приходили местные гопники забирать деньги.

Второе правило: заработать - это половина дела, а вторая половина защитить то, что построил.

Вскоре отец ушёл из НИИ продавать страховки. Клиентов не было. Я написал базу данных на FoxPro, собрал номера факсов из газет, и вместе мы запустили массовые маркетинговые рассылки. Потом продавали саму базу на CD.

Этот бизнес проработал несколько лет и я купил свой первый нормальный компьютер. Он научил меня, что создать продукт и найти ему клиентов - это одна и та же работа, которую делаешь дважды.

В 22 я пришёл в фармацевтическую компанию в момент выхода на новый рынок. Сидел в одной комнате с руководством, пока они решали, разворачивались и адаптировались. За пять лет компания выросла с $70M до почти $1B.

Третье правило: на быстро меняющемся рынке скорость, ясность и готовность экспериментировать побеждают идеальный план.

Три правила. Три учителя. Ни одного в бизнес-школе.

Здесь я ловлю себя на мысли, что именно по этим правилам я до сих пор принимаю решения. Кого нанять, с кем строить, что запускать.

Мы часто знаем платформу глубже самих вендоров, потому что не ждём документацию, а разбираемся сами. Enterprise capability with boutique agility - это не то что мы говорим клиентам, это то как мы реально работаем.

Инструменты меняются. Паяльники становятся Claude Code. Факс-модемы - AI-агентами. Берег реки - глобальным рынком.

Но операционная система была установлена задолго до того, как я понял, что именно устанавливается.

@maxvotek | linkedin | substack

Когда писал про CTO Neuralink и их технологию, это казалось далёким будущим.

Сейчас человек даёт интервью на национальном TV голосом, который воссоздал AI.

Он не мог говорить годами. Neuralink позволяет ему печатать с помощью мозга, а ElevenLabs говорить собственным голосом.

Брэду поставили диагноз ALS в 37 лет, сейчас ему 45.

Болезнь разрушила моторные нейроны - он полностью парализован и не может говорить, но его ум остаётся абсолютно ясным.

До Neuralink он общался через отслеживание взгляда: медленно, утомительно, и работало только в тёмных условиях.

Сейчас две технологии соединились и всё изменили.

Neuralink отвечает за ввод - Брэд управляет курсором, представляя движения языка, а клики выполняет, представляя сжатие челюсти.

Чистая мысль без физического движения. Он может печатать, редактировать видео и даже играть в Mario Kart.

ElevenLabs отвечает за вывод - AI воссоздал его голос до болезни на основе старых записей, обучившись его манере речи, тону и интонациям.

Брэд печатает текст, а AI озвучивает его его голосом.

Neuralink дал Брэду возможность общаться с помощью мозга. ElevenLabs вернул ему голос, который делает его самим собой.

Вот ради таких историй стоит верить в технологии.

@maxvotek | linkedin | substack

{They want a throat to choke}

WSJ на этой неделе написал то, что я проговариваю последний год: AI Needs Management Consultants After All.

Но заголовок обманчив. Консалтинг нужен, но другой.

Achtmeyer из Acropolis Advisors говорит прямо: рынок может сжаться. AI делает анализ быстрее и дешевле. Для индустрии, построенной на человеческой экспертизе, это экзистенциальный вопрос.

Но дальше ключевое: CEO всегда будут хотеть мнения старших партнёров по самым критичным решениям.

Mo Koyfman из Shine Capital формулирует жёстче: Companies need a human to hold responsible should anything go wrong.

Им нужен человек, которого можно схватить за горло, если что-то пойдёт не так.

Вот это настоящий moat консалтинга в 2026. Не знания, не анализ, не слайды, а ответственность.

Я это вижу на практике. Формула, которая работает: Consulting = Capacity + Insight

AI забирает Capacity. Анализ, ресёрч, синтез, всё это теперь commodity.
Один человек с правильными агентами выдаёт то, что раньше делала команда из пяти

Insight - суждение, контекст, ответственность за рекомендацию - это то, что AI не может взять на себя. Не потому что не умеет, а потому что никто не подпишет контракт с моделью.

Цифры подтверждают обе стороны:
1. Рынок вырос на 5.5% в 2025, спрос на внедрение AI огромный
2. Accenture: $2.2B AI bookings за квартал
3. Но McKinsey набирает инженеров вместо классических консультантов

Рынок не умрёт. Сожмётся и переформатируется.

Выживут те, кто перестал считать утилизацию главной метрикой, превращает AI в работающие системы, готов брать ответственность за результат и понимает бизнес, а не только технологии.

Остальных заменит не AI. Их заменят те, кто с AI работает лучше.

Знания стали бесплатными, а решения бесценными.

Ответственность за них - единственное, за что клиент по-настоящему готов платить.

@maxvotek | linkedin | substack

5 вопросов, чтобы оценить любознательность кандидата в эпоху AI.

Психолог Sophie von Stumm в исследовании The Hungry Mind показала: любознательность по силе влияния на результаты сравнима с IQ и усердием.

Сатья Наделла сформулировал короче: не Know-it-alls, а Learn-it-alls.

Сейчас это критично. Любой приходит с правильными ответами от ChatGPT, но отличает не ответ, а как человек думает.

1. Какую бизнес-проблему на самом деле решает этот проект?

Потом «а глубже?» - 2-3 раза. Сильные раскручивают: процессы, деньги, incentives. Слабые повторяют бриф.

2. Какие данные тебе нужны, чтобы понять что здесь реально происходит?

Кто-то скажет доступ к системе. Кто-то перечислит метрики, источники и где там искажение.

3. Что здесь может быть не так, даже если все говорят что всё ок?

В enterprise официальная версия почти всегда неполная. Это проверка на независимость мышления.

4. Как бы ты разобрался в этом за 48 часов с помощью AI?

Сразу видно: умеет ли человек работать с AI как с инструментом. Хороший ответ - план: что читать, какие гипотезы проверять, какие вопросы задать модели.

5. Расскажи про ситуацию, где ты понял что решал не ту проблему?

Любознательность проявляется через момент когда человек остановился и сказал: мы вообще не туда копаем.

Если после этих вопросов разговор становится глубже, перед тобой hungry mind. Если остаётся на поверхности - никакой AI это не спасёт.

AI усиливает мышление, но не заменяет желание понять.

@maxvotek | linkedin | substack

Недавно попал в неожиданный неприятный разговор.

Уставший, невыспавшийся, ни ресурса анализировать, ни энергии защищаться.

Хотелось бы такое рассказать психологу, но это время, запись, затраты или как-то переварить самому.

В машине открыл Claude, надиктовал ситуацию и попросил разобрать манипуляции.

Через 30 секунд получил 7 паттернов:

1. Guilt-tripping - "мы же друзья", создание обязательств, о которых не договаривались.

2. Пассивная агрессия - "у нас всё прошло замечательно" как замаскированный упрёк.

3. Обесценивание жеста - вместо "спасибо" ответ, превращающий добрый жест в повод для жалобы.

4. Двойной стандарт - правило о проявлении внимания работает только в одну сторону.

5. Намёки вместо просьбы - настоящая потребность всплыла в конце, а "наезд" - наказание за то, что не догадался сам.

6. Позиция жертвы - "расстроился из-за тебя" вместо "не стал по факту просить".

7. Избирательные правила - апелляция к нормам, которые сам человек не соблюдает.

Не буду пересказывать детали, но когда видишь разложенным то, что только что чувствовал нутром, становится легче.

Потому что понимаешь: это не ты неадекватный, это конкретные приёмы.

AI не заменит психолога, но психолог - это запись через неделю, когда эмоции уже остыли. Claude прямо сейчас, когда тебя ещё трясёт.

Эмоциональная скорая.

@maxvotek | linkedin | substack