Bayram Annakov

В середине 1950-х инженер MIT Джей Форрестер приехал на завод General Electric в Кентукки, чтобы разобраться в странной закономерности.

Завод холодильников то работал в три смены, то через два-три года половину людей увольняли. И так по кругу. Все объясняли одинаково: рынок, циклы спроса, ничего не поделаешь.

Форрестера это не убедило. Он выписал, как завод работает на самом деле: недельные заказы, запасы, темп производства, найм. И посчитал первую в истории системно-динамическую модель — вручную, на одной странице блокнота.

Результат оказался неожиданным. Качели создавал не рынок. Их создавала сама структура решений внутри компании: то, как менеджеры прогнозировали спрос, накладывалось на задержки производства — и небольшие колебания спроса превращались в огромные качели найма.

Завод раскачивал себя сам. И никто этого не видел, пока не появилась модель.

Так родилась системная динамика — дисциплина, из которой выросло современное системное мышление: искусство видеть структуру, которая порождает события.

Прошло почти семьдесят лет. И сегодня системная динамика стала быстрее и доступнее — благодаря AI: диаграммы, модели и симуляции, на которые раньше уходили недели, теперь занимают минуты.

На этом и построен наш курс. Второй поток «AI + Системное мышление» — старт 3 октября.

3 days ago | [YT] | 4

Bayram Annakov

Компания внедрила AI в поддержку. Время ответа сократилось с 4 часов до 45 минут. Бот закрывал 80% обращений.

А через несколько месяцев недовольство клиентов выросло сильнее, чем до AI.

Что пошло не так? Сработали две петли обратной связи.

Первая — про ожидания. Быстрые ответы подняли планку. То, что вчера радовало, сегодня стало нормой — и любая задержка теперь раздражает.

Вторая — глубже. Простые тикеты были для операторов передышкой: закрыл лёгкий вопрос, выдохнул, взялся за сложный. Бот забрал все лёгкие — и люди остались один на один с нескончаемым потоком тяжёлых кейсов. Начались выгорание и увольнения.

Локально каждое действие было правильным: быстрее, дешевле, эффективнее. А система в целом стала хуже.

Вот почему системно мыслящие не доверяют «очевидным победам». Они сначала спрашивают: какие обратные связи это запустит? где эффект догонит нас с задержкой?

AI принимает такие решения быстрее и масштабнее. А значит, цена невидимой петли теперь выше, чем когда-либо.

Умение видеть эти петли до внедрения — это и есть системное мышление. Именно ему мы учим на курсе — и показываем, как использовать для этого AI.

А вы можете вспомнить «успех», который позже тихо сломал что-то рядом?

4 days ago | [YT] | 9

Bayram Annakov

Скоро AI будет уметь почти всё.
Кроме одного — решать за вас, что вообще стоит делать.

Мы получили инструмент, который пишет, считает, анализирует и программирует за минуты. Скорость перестала быть преимуществом — она теперь доступна каждому.

Дефицитным стало другое. Умение видеть систему целиком. Где на самом деле узкое место. Какая петля обратной связи разгоняет вашу проблему, пока вы боретесь с симптомом.

Это называется системное мышление. Дисциплине уже десятки лет — Медоуз, Форрестер, Стерман. Но именно сейчас о ней всё чаще говорят как о ключевом навыке эпохи AI. Логика простая: AI забрал на себя исполнение — а самым дефицитным стало то, что ему не под силу.

Потому что AI кратно усиливает того, кто видит систему. И так же кратно усиливает ошибку того, кто её не видит.

Как говорит основатель Shopify Тоби Лютке: «Люди мыслят причиной и следствием. Но мир устроен иначе — он работает как система: не линейно, а петлями».

Инструмент даёт скорость. Системное мышление - направление.

Через несколько недель стартует второй поток нашего курса «AI + Системное мышление» — про то, как научиться видеть системы и использовать AI как движок для моделей, симуляций и поиска настоящих рычагов.

🔗 Детали — ниже 👇

5 days ago | [YT] | 5

Bayram Annakov

⚡️GenAI Update: S3E2

В эту пятницу 21 августа с 17 по 19 мск разбор ключевых событий в мире Generative AI за последние месяцы (апрель – август 2026).

🔗 Регистрация по ссылке в комментарии.

3 weeks ago | [YT] | 4

Bayram Annakov

⚡ EDU: Продуктовая Аналитика с AI

Поговорим о том, где и как применять AI в продуктовой аналитике, и немного о подводных камнях этой практики.

Открытый вебинар, 31 июля, в 17:00 по мск, онлайн.

Ссылка на регистрацию в комментарии 👇

1 month ago | [YT] | 1

Bayram Annakov

⚡ Как управлять продажами с AI?

В пятницу, 17 июля в 17:00 МСК — открытый вебинар EDU.

Байрам расскажет в прямом эфире, как он выстроил систему продаж с помощью AI:

→ Исходящие продажи
→ Входящие обращения
→ Подготовка и проведение встреч
→ CRM как локальный репозиторий
→ Аналитика

🔗 Регистрацию по ссылке - luma.com/r4i8s748

#AISales #AINative #EmpatikEDU #Продажи

1 month ago (edited) | [YT] | 8

Bayram Annakov

🔴 Открытая встреча "TeamOS - Как внедрять AI в команды"

В пятницу 12 июня поговорим о том, как внедрять AI в командах

📌 Регистрируйся, чтобы не пропустить - luma.com/klz3i3qa?tk=W9kU02

3 months ago | [YT] | 7

Bayram Annakov

AI-Native Product Team, v2

Продуктовая команда, где AI-агенты выполняют 20-80% рутинных задач (исследование, прототипирование, тестирование качества, аналитика), а сотрудники и агенты онбордятся одинаково — из одного источника правды.

5 сессий по 2 часа биweekly + 2 встречи Office Hours, 80% практики, 0% кода.

О чем будем говорить:
1) 6 уровней автономии продуктовых организаций (0-5), как у беспилотных автомобилей, но для разработки продуктов.

2) Контекст-инжиниринг и библиотека скиллов команды — от общего документа команды до согласованных правил, скиллов, суб-агентов и команд агентов.

3) От идеи до рабочего прототипа за 15 минут — без кода. Первый прототип покажет, каких ограничений не хватает. Второй — с дизайн-системой и контекстом — совсем другой результат.

4) Software Factory и контроль качества как ремесло. AI-агенты от тикета до пулл-реквеста. 6 хуков контроля. Swiss Cheese 100/10/1: проверки + LLM-судья + человек. Golden datasets и автооптимизация промптов.

5) Сборка операционной системы вашей команды. 5 слоёв Team OS: знания, способности, прототипирование, доверие, распространение. Плейбуки Coinbase, Meta, Block и Anthropic.

6) Ваш план трансформации — стратегия для руководства + план внедрения по ролям + метрики на 90 дней.

Для кого:
CPO и продакт лидеры, тим лиды. Навыки программирования не нужны.

Старт: 28 июня.

Подробнее тут - empatika.com/courses/ai-native-product-team?utm_so…

Надеюсь, до встречи!

3 months ago | [YT] | 5

Bayram Annakov

Робин - наш AI Chief of Staff в Onsa.

Живёт в командных Telegram чатиках, подключен к ключевым системам (crm, база, пользовательская аналитика и тп), ходит на все митинги, бэкграундом отвечает на вопросы команды, по утрам брифует по тому, что произошло за прошлый день, помогает еще с кучей дел (outbound, inbound, подготовка к weekly и тп). Даже приходит на наши weekly и может отвечать, когда к нему обращаются голосом.

Где он реально работает - и почему:
1) Утренний бриф. Читает все чаты за последние 24 часа, сверяется с метриками из прода и GA4, и постит: что важного произошло вчера, на чём сегодня стоит сфокусироваться, какие action items зависли.

2) 2nd opinion - обсуждение дизайн-решений, аналитика, чтобы приоритезировать фичу, и тп

3) Возврат из отпуска. Сотрудник был в отпуске неделю - пишет Робину "что я пропустил, на чём мне сфокусироваться?" - и получает персональный onboarding.

4) Митинги с собственным мнением. Подключается к каждому звонку, пишет транскрипт, добавляет собственное мнение в ноутсах (вставкой Robin).

Я думал, главная фишка такого ассистента - что он исправно и регулярно что-то делает за тебя. Оказалось, не только. Главное - что он помнит.

Команда живёт в потоке: чатики, митинги, решения, передумывания. Через неделю никто не помнит, почему мы решили X, а не Y. Робин этот контекст копит, и достаёт его в нужный момент.

В общем, рекомендую сделать подобное - это разумный и конкретный шаг для того, чтобы внедрить AI в своей команде

P.S. Если интересно, как такое построить для себя - курс AI Personal OS, стартуем 24 мая.

empatika.com/courses/ai-productivity?utm_source=yo…

3 months ago | [YT] | 7

Bayram Annakov

Economics of AGI

В пятницу, 15 мая, с 17:00 до 19:00 МСК — открытая встреча для всех, кому интересно будущее экономики, бизнеса и рынка труда в эпоху AI.

Поговорим и немного пофантазируем о том:
— как изменится рынок труда;
— что будет происходить с экономикой и бизнесом;
— какую роль будут играть люди, AI-агенты и роботы;
— как планировать карьеру и жизнь в мире, где многие задачи автоматизируются.

В первой части — обзор ключевых идей из научных работ и исследований по теме.
Во второй — совместное обсуждение и попытка ответить на главный вопрос: что со всем этим делать на практике?

Регистрация - luma.com/ervxcg90

4 months ago | [YT] | 19