17 октября

Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности

Заметки с avito tech conf
Доехал тут до конференции. Мысли, которые зафиксировал:

  1. В Авито уходят от идеальных спек и глубокого ресерча на начальных стадиях в угоду скорости. Фокусируются больше на проверке гипотезы минимальными затратами из того, что имеют. MLP (minimum lovable product) отправляется в топку. Учет всех нюансов архитектуры для последующего масштабирования тоже. Просто обвешиваются рублильниками, если что-то пойдет не так, то выключат. Принимают, что BX может быть неидеальным. Допускаются fake doors, неконсистеность и пр. Авито всегда отличалось глубиной проработки, но обратной стороной была скорость поставки ценности. Учитывая, что «трейд офф» был на каждом втором слайде, то размен пошел в сторону скорости, а не аналитического паралича.
  2. Чтобы не буксовать в кроссфункциональных проектах, когда количество связей очень большое и сложно договариваться —> берут метрики команд и оценивают пороги за которые не хотят выходить. Если могут компенсировать какое-то падение метрик маркетингом, то эксп признают успешным.
  3. Вот эту мысль все чаще слышу и сам ее повторяю. Человеку прощаются ошибки, а ИИ нет. Что складывает впечатление, что ИИ глуп, а человек нет. Хотя у того же человека даже есть термин «человеческий фактор», который легализует ошибку. У ИИ такого нет.
  4. Активно используют связки speech to text моделей + LLM в Авито Авто. Чтобы выявлять людей с горячим спросом и бустить их в приоритете.
  5. Начали процесс изучения workflow некоторых профессий. Выделяют, что некоторые куски оч хорошо автоматизируются, а качество лучше человека. При этом этот процесс был и ранее, но с приходом GenAI он получил второе дыхание.
  6. Признают, что не могут нормально тестировать LLM, так как output всегда разный. Признают, что галлюцинация это норм.
  7. Не хотят создавать новый паттерны пользователей, а хотят улучшать текущие с помощью ИИ (не очень коррелирует с фактическими действиями, но мысль — ок). Типичные пользователи реально не принимают новые паттерны. Если исключить гиков, то все изменения от типичного маршрута вызывают у пользователей стресс и непонимание.
  8. Оцифровывают влияние ИИ инструментов на разработчиков через DX AI measurement framework. Активно инвестируют в это.
  9. Было исследование на 100 000 инженеров в контексте AI помощи в кодинге. Хорошая помощь в рутинных задачах и почти нулевая в сложных. При этом оценка в исследовании усложнялась тем, что опрашивать разработчика было бесполезно. Реальная продуктивность и самооценка сильно расходятся в опросе.

Ну и последнее. Локация топ) Открыл новое пространство для себя

Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 1 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 2 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 3 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 4 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 5 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 6 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 7 из 9 Авито превращает спек и исследование в скорость поставки ценности — изображение 8 из 9

Оригинал в Telegram: https://t.me/segagridchin/112