Транскрипты видео

Здесь собраны отдельные страницы с полными транскриптами (в HTML), чтобы Google мог их индексировать, а вам было удобно ссылаться на конкретные видео.

Как внедрить AI в процессы продаж

Курс: AI Sales Autonomy

У нас сегодня стартует курс по AI сейлз. Моим наблюдением обычно на нее не хватает времени у сейлзов. Из-за этого встречи проходят не так эффективно, как могли бы. У разных компаний на разных стадиях в разной степени эта

YouTube →
  • Зачем AI в продажах: экономия времени на проспектинг и подготовку к встречам (Gartner 2024).
  • Что реально автоматизируется в B2B Sales: КП/тендеры/сообщения, прогноз, проспектинг — high value + technically feasible.
  • Кейс Alma (визы талантов в США): inbound + outbound при 2–3 sales → узкое место в time-consuming задачах.
  • ICP и сигналы: формализуем критерии идеального клиента и учим LLM находить сигналы в источниках данных.
  • Цель курса: перевести самые трудозатратные процессы на следующий уровень автономности.

Как анализировать данные продаж с помощью AI

Курс: AI Sales Autonomy

Наша основная цель не заменить какого-нибудь PhD по Data Science, а убедиться, что мы умеем работать с sales данными, мы знаем, какие метрики надо отслеживать и почему. Зная количество входящего материала, конверсию и ск

YouTube →
  • Цель: не «заменить data scientist», а научиться работать с sales-данными и правильными метриками.
  • Ключевые метрики: объём входящих лидов, конверсия лид → клиент, скорость (длина цикла сделки).
  • Pipeline velocity: (количество сделок × конверсия × средний чек) / длительность цикла.
  • Forecasting и поиск узких мест: где падает конверсия и что замедляет цикл сделки.
  • Подход Энди Гроува: любой процесс — это конвертация входа в выход (в продажах: лиды → клиенты).

AI Product Engineer - как обьединяются роли продакта и инженера

Курс: AI Product Engineer

От идеи в одно предложение до прототипа мы пройдем прямо сегодня. На самом деле блендится роль инженера и продукта. Первое правило продакт-менеджера — делать продукты, которые помогают или зарабатывать деньги, или эконом

YouTube →
  • За 2 часа: от идеи в одно предложение до работающего прототипа.
  • Процесс: one-liner → детальное описание → анализ рынка → PRD → генерация приложения.
  • Инструменты: ChatGPT + Deep Research (идея/рынок/PRD) + Lovable.dev (прототип).
  • Новая реальность: роли продукта и инженерии сближаются, скорость ресёрча растёт на порядки.
  • Практика промптинга: задаём роль LLM и «луч фокуса» (эксперт по продукту/рынку/пользователю).

Как тестировать AI системы

Курс: AI Product Engineer

Насколько новая парадигма программирования влияет на то, что нам надо по-новому тестировать продукт. Я стараюсь идти от end-to-end. Сначала мы хотим определить бизнес-outcome — какой бизнес-ценности мы хотим добиться в р

YouTube →
  • Почему LLM-продукты сложнее тестировать: вероятностные ответы, огромный input space, субъективность качества, emergent behaviors.
  • Три подхода к eval: Human Eval, Automated Eval, LLM-as-a-Judge.
  • Практичный микс покрытия: ~60% automated, ~30–40% judge, ~5–10% human sampling.
  • Начинать с end-to-end (бизнес-outcome), затем разбирать на компоненты и причины деградации.
  • Eval в production + CI/CD и мониторинг model drift как часть инженерного процесса.

От идеи до прототипа за 2 часа

Курс: AI Founder: От идеи до первых пользователей за 6 шагов

Нам надо за два часа из идеи в одно предложение сделать прототип этой идеи. Мини-версия всего курса. Любая сложная система, которая работает, произошла из простой системы, которая работает. Сегодня мы стартуем курс AI Fo

YouTube →
  • Мини-версия курса: за 2 часа собрать MVP и получить публичную ссылку на прототип.
  • Пример идеи: трекер настроения для фаундеров; сегментация персон и value propositions.
  • Deep Research для валидации: стресс у фаундеров, инициативы акселераторов по mental health.
  • Монетизация и go-to-market: B2B канал через акселераторы; retention как главный риск продукта.
  • Lovable.dev: PRD в knowledge base → генерация UI/флоу; итерации через скриншоты и быстрые правки.

Как сделать Телеграм бота за 10 минут

Курс: AI Founder: От идеи до первых пользователей за 6 шагов

Мы хотим сделать бота, куда я бросаю в Telegram аудиофайл, на выходе получаю текст. Давайте переключимся — я попросил вас зарегистрироваться в N8N. Workflow — это последовательность действий, которая трансформирует что-т

YouTube →
  • Telegram-бот: аудио → транскрипт текста за ~10 минут (практическая автоматизация без кода).
  • N8N как оркестратор workflow: триггеры, шаги, интеграции и быстрые прототипы.
  • Telegram trigger + BotFather token: настройка onMessage и получение событий.
  • Get File: скачивание аудио по file_id с серверов Telegram.
  • OpenAI Transcribe → Send Text Message: отправка транскрипта обратно в чат.

Как быть продуктивнее с помощью AI

Курс: AI Personal OS: Построй своего цифрового двойника

Но я думаю, что если еще нет, то в ближайшее время почти всех сотрудников, knowledge workers, будут заставлять знать и уметь работать с LLM. Я расскажу про некоторые свои принципы и как их применять с помощью AI. Произво

YouTube →
  • Productivity = output / input; скрытые inputs: энергия и эмоции (они влияют на запуск действий).
  • Принцип измерения (Питер Друкер): логировать время → убрать waste → укрупнять блоки работы.
  • Awareness через анализ контекстных переключений (пример: тысячи context switches в неделю).
  • Cognitive offload: утренний брейндамп помогает выявлять скрытые проблемы и assumptions.
  • Смена перспективы с LLM (6 шляп де Боно) и AI как leverage, а не «чит».

AI Productivity - Как прокачать свою продуктивность с помощью AI

Курс: AI Personal OS: Построй своего цифрового двойника

Посмотрим всю терминопродуктивность. Под каждый принцип я буду сразу рассказывать техники. Одна из функций денег — это измерение. Сегодня мы будем говорить про предпосылки и про действия — как сократить разницу между реа

YouTube →
  • LLM как новый базовый навык для knowledge workers (аналог «владения MS Office» в 2000-х).
  • Ролевые игры с LLM: подготовка к переговорам, инвесторам, клиентским встречам и сложным диалогам.
  • Time Management Coach: календарь → анализ паттернов → рекомендации для deep work.
  • Транскрипты встреч: понять, что можно сделать асинхронно и автоматизировать апдейты.
  • База действий + анализ переключений (terminal↔cursor) как инструмент системной оптимизации.

Хотите материалы по темам и связи между идеями?

Перейти в /learn