Всем привет! Пришло время поделиться первой книгой из актуального стека, которую я недавно закончила!

Пару месяцев назад, я наткнулась в LinkedIn на одну женщину. Её зовут Sol Rashidi, живет она в штатах и первое впечатление было что меня слепило количество fancy регалий на её профиле: „50 most powerful women in tech“, „Top 100 AI thought leaders“, „Forbes AI visionary of the 21st century“, „Global 100 power list“, и так далее. Это конечно заинтриговало, тем более смотря что таких женщин не то чтобы много - и я подписалась.

Кто эта женщина и какой у неё опыт?
Несмотря на то, что Сол училась в университете Беркли на химию, она случайным образом почти 20 лет назад попала в сферу данных и ИИ и участвовала в запуске IBM Watson, который был одной из первых ИИ-аппликаций. Также она потом занимала должности Chief Data Officer у Sony Music и Chief Data & Analytics Officer у Merck Pharmaceuticals. Недолго спустя, как я подписалась на неё в LinkedIn, она опубликовала книгу под пышным названием: «Your AI Survival Guide - Scraped Knees, Bruised Elbows and Lessons Learned from Real-World AI Deployments», и я решила её прочитать.

О чем книга и для кого она?
В книге автор на базе своего опыта даёт компаниям инструкции о том как внедрить ИИ и использовать их данные. При этом тут не важно какой размер у корпорации или в какой индустрии она находится. Вернее, стратегия и юз кейсы конечно сильно зависят от этого, но книга фокусируются на все размеры по очереди и объясняет разницу в подходе. Целевая аудитория тут довольно широкая - от людей которые занимают интерфейс функции как Data Scientist или продакт менеджмент, и людей в таких должностях, как маркетинг которые хотят понять как использовать ИИ, а не сопротивляться прогрессу, до мид-level и C-level executives которые хотят понять как «войти в ИИ». С другой стороны книга не для тех которые работают в биг тек или AI-first компаниях а также не для рисерчеров которым чисто технические детали и наука интересны. Мне кажется что книга именно хорошо подходит для Data/AI продакт менеджеров которые как раз занимаются внедрением ИИ в компаниях. Единственный нюанс: Если у вас есть опыт и знания в ИИ, смело можно в конце одну главу пропустить где базовые концепты и термины объясняются. (Я тоже так сделала и ничего не потеряла.)

Ради чего стоит читать?
Книга, по моему мнению, даёт информацию в трёх топиках:
1️⃣ Как проводить AI readiness assessment и делать use case prioritization. Это очень полезная глава, из которой я многое внедрила в свои процессы ассессмента и приоритизации.
2️⃣ Как строить стратегию и какие есть подводные камни в Change Management в процессе того, как компании становятся data- & AI-driven. Сейчас я в первые участвую в таком гигантском change management процессе. Тут длительный опыт других очень ценен!
3️⃣ Обзор как ИИ будет влиять на разные индустрии и функции в корпорациях. (Для меня именно тут ничего особо нового не было но всё равно это очень хороший и довольно большой обзор, который стоит иметь под рукой а также возможно кому-то будет полезно впервые прочитать.)

О всех этих трёх пунктах я в будущем ещё, независимо от книги, напишу посты в деталях, так как там есть что обсудить. А по поводу Change Management я и вовсе созвонилась с этой женщиной, которая является автором книги. Тут тоже я хочу скоро рассказать про менторинг-платформы, как Intro, возможность сильно ускоренного нетворкинга через них и пользу таких разговоров.

Если вы сейчас читаете и можете рекомендовать книги, где фокус на бизнес и ИИ, пишите в комментариях! Буду рада рекомендациям!) До скорого!)

#книги
@ainastia

Про саморазвитие: Какие подкасты я слушаю 📣

Существует огромное количество контента, посвящённого знаниям и саморазвитию: YouTube-туториалы, онлайн-проекты и подкасты на Spotify.

Сегодня я хочу с вами поделиться, что из ящика с надписью «подкасты» я регулярно слушаю, и какие сферы таким образом я прокачиваю.

Мои четыре любимых подкаста можно разделить на четыре темы: эрудиция, биохакинг, женское предпринимательство и инвестиции, а также системы рекомендаций с технической перспективы. Давайте подробнее:

1️⃣ «Говорит Вафин» — Рубрика Эрудиция
Это, наверное, мой самый любимый и необычный подкаст из всего списка. Также он единственный на русском языке. Автор под псевдонимом Юрий Николаевич Вафин анонимно ведет уникальный подкаст, где рассказывает про книги, которые он в невероятном количестве поглощает. Темы из рубрики «очень интересно, но сами докопаться вы скорее всего даже не задумались бы» — например, как ученые во время экспедиции в Антарктиду грели руки в пингвинах, чтобы выжить, или подробности из дневника обычного крепостного в России XIX века. Это единственный контент-креатор, которому я по подписке доначу каждый месяц, за что дополнительно получаю доступ к закрытой телеграм-группе с очень интересными людьми и доп-подкасту «Стружки». Короче: рекомендую! Расширяет знания и словарный запас.

2️⃣ «Huberman Labs» — Рубрика Биохакинг
Подкаст, автором которого является американский нейробиолог и профессор Стэнфорда Эндрю Хуберман. Здесь множество полезных советов на основе науки о том, как можно оптимизировать своё физическое и психическое состояние. Например, я подкорректировала свою утреннюю рутину по советам и инсайтам из подкаста, и стала чувствовать себя намного энергичнее, что, конечно, положительно влияет на рабочий режим. Также Хуберман ведет дискуссии с такими людьми, как например Марк Андриссен, один из ведущих американских венчурных инвесторов нашего времени, и обсуждает интересные аспекты, такие как главные черты личности успешных предпринимателей.

3️⃣ «Girls that Invest» — Рубрика Женское предпринимательство и инвестиции
Женская тема подъехала! Здесь девушки из Новой Зеландии с индийскими корнями рассказывают, как начать инвестировать независимо от вашего бюджета, а также как масштабировать свой side hustle до семизначного дохода (в долларах). Я уже как минимум два года наблюдаю за ними и получила много вдохновения. Рекомендую всем, кто хочет начать инвестировать, а также строить свой бизнес с нуля!

4️⃣ «Recsperts» — Рубрика Технические знания и системы рекомендаций
Ну как без технического подкаста? Конечно, никак. Тема систем рекомендаций, на мой взгляд, одна из главных для многих компаний, которые хотят использовать ИИ, чтобы выстроить конкурентное преимущество. В 2024 году нет необходимости строить всё самому, но консенсус остается таким: если ты хочешь выстроить конкурентное преимущество, тогда строй свой custom solution (конечно, при условии наличия специалистов и качественных данных внутри компании — что, как мы знаем, часто не дано). Подкаст подойдет именно тем, кто сами строят системы рекомендаций: автор обсуждает их на детальном техническом уровне, а также часто дискутирует с экспертами из крупных компаний, таких как Netflix. Автор подкаста, кстати, мой бывший коллега со времени, когда я работала ML-инженером, и который был моим sparring partner, когда я строила RecSys на основе Deep Reinforcement Learning для одной из ведущих медиа-компаний Германии. Короче: чел шарит!

Конечно, есть ещё много других подкастов, которые я слушаю в зависимости от темы, но именно эти я слушаю регулярно, всегда вдохновляюсь и внедряю какие-то инсайты в свою жизнь и работу.

Буду очень рада услышать от вас, какие подкасты вы регулярно слушаете для саморазвития и почему именно их вы рекомендуете.

А в следующем посте мы опять вернемся к рубрике книг, и я поделюсь с вами списком к прочтению для начинающих Data/AI-продакт-менеджеров.

#саморазвитие #подкасты
@ainastia