Все выпуски

Выпуск #17 · 9 июля 2026 г. · 1:27:46

ИИ-продакт про работу, карьеру и будущее | Даниэль Левинишников, head of products, Т-Банк

AI в индустриях Карьера Даниэль Левинишников ИИ-агенты Карьера и найм Продукт и дизайн Образование и навыки Тестирование и evals

Руководитель AI-продуктов · Т-Банк, Higgsfield

Описание

Говорим с Даниэлем Левинишниковым — руководителем AI-продуктов Т-Банка — о том, как AI меняет продуктовую разработку, клиентскую поддержку и структуру компаний; почему работа middle-менеджера должна исчезнуть; как проверять качество агентов; зачем пользователю сообщать, разговаривает он с человеком или нейросетью; почему идея и даже реализация продукта становятся commodity — и что тогда остается конкурентным преимуществом.

В выпуске

  • почему Даниэль считает, что его работа не должна существовать;
  • как AI трансформирует поддержку Т-Банка;
  • почему прозрачность в общении с ботом обходится компании в сотни миллионов рублей;
  • смогут ли 30 сильных IC заменить корпорацию из 3 000 сотрудников;
  • чему учиться начинающим продактам, инженерам и дизайнерам;
  • как выпускать MVP за выходные и проверять несколько гипотез в неделю;
  • почему пятилетние продуктовые стратегии теряют смысл;
  • можно ли долго работать по 14–16 часов в день и не выгореть;
  • какие интерфейсы исчезнут, а какие останутся;
  • как строить evals, когда у нового AI-продукта ещё нет данных;
  • почему классический поиск и SEO уступают место GEO;
  • что произойдёт с консалтингом, программированием и массовыми профессиями.

Тайм-коды

00:48 — Даниэль Левинишников
02:54 — Переход из Т-Банка в Higgsfield
03:52 — Как работать в области, где никто ничего не знает
06:31 — Модель-агностичная инфраструктура AI-продуктов
07:45 — Можно ли банку использовать внешние модели
08:12 — Как AI меняет поддержку Т-Банка
09:55 — Должен ли пользователь знать, что ему отвечает робот
12:25 — Почему прозрачность стоит сотни миллионов рублей
13:44 — Лайфхак: как всегда попадать на оператора
14:49 — Предиктивная поддержка и помощь до обращения клиента
16:23 — «Моя работа не должна существовать»
17:39 — 30 сильных специалистов вместо 3 000 сотрудников
19:42 — Откуда возьмётся новое поколение сильных специалистов
20:30 — Главный совет студентам и начинающим специалистам
22:23 — Идея и реализация продукта стали commodity
24:24 — Скорость против качества и MVP за выходные
25:58 — Как ставить цели в мире экспоненциальных изменений
27:51 — 14–16 часов работы в день и почти без выходных
28:52 — Выгорание и «микродозинг отдыха»
32:32 — Почему AI увеличивает неравенство между людьми
35:09 — Продукты по кнопке и новая роль дистрибуции
38:06 — Каким станет продукт в мире победивших агентов
41:41 — Зачем российским компаниям открытые MCP
43:42 — Почему агентам не хватает контекста и доверия
46:26 — Агент, который сам выбирает и покупает товары
47:39 — Как Даниэль сгенерировал и опубликовал 170 роликов
48:17 — Персональная база знаний и постоянно слушающие устройства
50:18 — Самообновляющаяся база знаний для поддержки
51:59 — Как создавать evals, если у продукта ещё нет данных
54:41 — Почему нельзя начинать с оценки ответов самой моделью
56:17 — Новый рынок экспертов для обучения AI
58:07 — Какие профессии модели пока не могут заменить
01:01:05 — Роботы-стоматологи и границы человеческого доверия
01:03:18 — Нужны ли AI полноценные модели физического мира
01:04:40 — Почему прогнозы дальше двух лет — «скам»
01:07:54 — Что делать начинающим продактам и инженерам
01:12:13 — Уничтожит ли AI классический консалтинг
01:15:00 — Почему классический поиск и SEO умирают
01:16:12 — GEO: как попасть в ответы ChatGPT и других моделей
01:20:27 — Как Даниэль использует AI вне работы
01:23:24 — Что мотивирует создавать AI-продукты
01:25:01 — Что случится с людьми, которые не смогут перестроиться
01:25:40 — Финальный совет зрителям

Материалы и ссылки

Продолжить тему

Смотреть следующим

Выпуск #3 · 1:37:49 Разработка с ИИ, поиск работы и будущее | Александр Шлейко, Provectus (AI consultancy)

Смотреть и слушать

Там, где вам удобно