Дякую за статтю та розкриття вашого підходу! Живі приклади приносять значну користь комьюніті:)
Разом з тим, звернула увагу на такі моменти — Goals на кшталт «написати 60 статей / 10 кейсів» виглядають як суто кількісні KPI, що вимірюють output, метрика заради метрики. При цьому складно простежити зв’язок між цими цифрами та реальним outcome, а також оцінити, чи відповідають вони очікуваній цінності. — дуже цікаво, як саме це було реалізовано, адже на практиці такі рішення рідко даються легко, тягнуть за собою серйозні комунікаційні виклики й цілком заслуговують на окремий допис:
Припинили підтримувати ті {...), які просто хотіли бачити наші лайн-менеджери, без розуміння їх доцільності.
— загалом AI-сценарії виглядають, як чарівна пігулка, але досвід підказує, що кожна модель має свої limitations та свою досі конкретну applicability. Було б цінно побачити й зворотний бік впровадження: що не спрацювало, де потрібен постійний контроль і які компроміси виникають на живих проєктах. Це зробило б матеріал ще більш практичним
Дякую за статтю та розкриття вашого підходу! Живі приклади приносять значну користь комьюніті:)
Разом з тим, звернула увагу на такі моменти
— Goals на кшталт «написати 60 статей / 10 кейсів» виглядають як суто кількісні KPI, що вимірюють output, метрика заради метрики. При цьому складно простежити зв’язок між цими цифрами та реальним outcome, а також оцінити, чи відповідають вони очікуваній цінності.
— дуже цікаво, як саме це було реалізовано, адже на практиці такі рішення рідко даються легко, тягнуть за собою серйозні комунікаційні виклики й цілком заслуговують на окремий допис:
— загалом AI-сценарії виглядають, як чарівна пігулка, але досвід підказує, що кожна модель має свої limitations та свою досі конкретну applicability. Було б цінно побачити й зворотний бік впровадження: що не спрацювало, де потрібен постійний контроль і які компроміси виникають на живих проєктах. Це зробило б матеріал ще більш практичним