🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

В этом году второй раз участвовал в отборе в ШМЯ (Школу Менеджеров Яндекса). О первом участии писал тут. Меня привлек спортивный интерес — попробовать свои силы, решить задания и размять мозги.

В связи с подготовкой к переезду в Нидерланды времени было мало, чтобы полноценно уделить внимание заданиям. Зато смог много поэкспериментировать с AI в виде ChatGPT и Notion AI.

Ниже описал процесс отбора в школу с заданиями, скриншотами и привел варианты решения AI помощников на основе которых можно сделать небольшое сравнение инструментов. К сожалению, не получил ни отказа, ни приглашения, ни обратной связи. Поэтому решайте сами, что считать верным ответом.

Желаю приятного чтения и приглашаю делиться идеями, мыслями и наблюдениями.

Об авторе

Я Дима Горбик, менеджер продуктов и проектов в компании Gamz B.V., до этого 8 лет работал в Wargaming дизайнером и руководителем. Живу в Нидерландах, веду канал о менеджменте и развитии Manager’s Thoughts.

Структура

Тестовое задание в ШМЯ оформлено в виде тренажера с заданиями, которые можно проходить последовательно, а также перепрыгивать и выполнять в свободном порядке.

На первой странице видны все модули, а справа задания, которые нужно выполнить.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса
🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Все задания видны в отдельной вкладке Задания.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Блок 1 — Вводная информация и демо-задание

В начале представлена общая информация, а затем следует демонстрационное задание, которое не оценивается.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса
🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Блок 2 — Вопросы

Второй блок состоит из знакомства и трех вопросов, на которые нужно ответить так, чтобы вызвать доверие и в вас поверили.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Вопрос 1

Текст вопроса:

Почему вы хотите пройти обучение в школе? Что ожидаете от участия? Почему, как вам кажется, вы подходите Яндексу, а Яндекс — вам?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Вопрос 2

Текст вопроса:

Был ли у вас опыт управления командой разработки? Расскажите об этом опыте: сколько человек было в команде, как была организована работа, какие роли были в команде? Это могли быть разработчики, дизайнеры, аналитики, тестировщики, кто-то ещё. В чём заключалась ваша роль?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Вопрос 3

Текст вопроса:

Расскажите о сложном проекте, в котором всё пошло не по плану. Удалось ли вам завершить проект успешно?

Если да, расскажите, за счёт чего получилось. Если нет, опишите, как можно было бы решить эту проблему.


🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Блок 3 — Метрики

Третий блок поинтереснее, тут есть возможность более предметно протестировать AI. Время ограничено, поэтому все приходится делать быстро — копировать задание, писать промт, валидировать ответ.

Вопросов много, наберитесь терпения.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Задание 1

Текст задания:

Компания тестирует две различные цветовые схемы для своего продукта.В течение первой недели A/B теста версия A привела к 300 покупкам из 5 000 визитов на сайт, а версия B привела к 350 покупкам из 5 000 визитов на сайт.Рассчитайте конверсию из визита в покупку каждой версии.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Скармливаем задание в ChatGPT и получаем ответ.

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Ответ от Notion AI аналогичен.

Notion AI:

Версия A: 300 покупок / 5 000 визитов = 6%
Версия B: 350 покупок / 5 000 визитов = 7%

Ответ 6 и 7% звучит правдоподобно, его и выбираем.

Задание 2

Текст задания:

Известно, что средний доход продукта N за месяц составляет $50,000, а ARPU равен $20. Сколько пользователей этого продукта?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Второе задание также скармливаем чату и получаем ответ.

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Notion AI выдал голый ответ 2 500. Ноушен часто выдает просто ответ, его нужно попросить расписать решение.

Звучит хорошо, выбираем ответ 2500.

Задание 3

Текст задания:

Компания запустила новый продукт в начале года и продолжает привлекать новых клиентов.В январе продукт получил 10 000 новых пользователей, в феврале — 15 000, в марте — 20 000, в апреле — 22 000, в мае — 24 000.Рассчитайте общую конверсию из посещения лендинга в пользователя за первый квартал, если общее количество посещений на сайт за первый квартал составило 150 000.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPR:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Чат не поддался на провокацию и посчитал верно, использовав только 3 месяца, а не все 6, так как речь шла о 1 квартале. А вот Notion AI поддался и посчитал за полугодие.

Notion AI:

Общая конверсия из посещения лендинга в пользователя за первый квартал составила 10% (10 000 + 15 000 + 20 000 + 22 000 + 24 000) / 150 000 = 10%

Выбираем ответ от ChatGTP, 30% и идем дальше.

Задание 4

Текст задания:

Стоимость сырья составляет $5 за каждую единицу, а производственные издержки на всю партию составляют $25,000. Рассчитайте стоимость производства 5000 единиц продукта.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Еще одна пространная задача без четких условия, в которой для решения нужно сделать ряд допущений. Допустим 5000 изделий это 1 партия.

Такую задачу, без возможности уточнить детали, можно решать в лоб, что отлично делает чат.

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Ответ хороший, его и берем.

Notion же сломался во второй части уравнения, почему-то в суммировании сумм сложил доллары и единицы. Грустное с соленым перепутал.

Notion AI:

Стоимость производства 5000 единиц продукта составит $30,000.
Стоимость сырья: 5000 единиц * $5 за единицу = $25,000
Производственные издержки: $25,000
Итого: $25,000 + $5,000 = $30,000

Задание 5

Текст задания:

Какой будет ROI нашей компании, если:мы потратили $75,000 на разработку нового продукта,продукт принес выручку в размере $150,000 за первый год после запуска?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Тут ни слова про другие издержки, как будто как деньги при запуске продукта тратятся только на разработку, все остальное как-то само.

Ну да ладно, решаем в лоб. То есть чат решает в лоб.

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Notion выдает аналогичный результат.

Notin AI:

ROI нашей компании составит 100%.
Мы потратили $75,000 на разработку нового продукта, продукт принес выручку в размере $150,000 за первый год после запуска.
$150,000 выручки - $75,000 затрат = $75,000 прибыли
$75,000 прибыли / $75,000 затрат = 100% ROI

Валидируем и соглашаемся, часы тикают.

Задание 6

Текст задания:

Какой был Retention Rate продукта N в январе, если 5000 пользователей начали использовать его в этом месяце, а в феврале 3500 из них продолжили его использование?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Уже сейчас явно прослеживается главный минус AI помощника(ов), он решает все в лоб. Какой вопрос, такой и ответ. Чат не задает уточняющих вопросов, не сомневается, не переспрашивает, он тупо в лоб решает задачу. И с уверенностью выдает результат. Скормите ему кривое вопрос, получите кривой ответ.

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Такой ответ в тесте имеется, его и берем.

А ответ Notion AI не берем. Он фантазирует и 30% даже близко в ответах нет.

Notion AI:

Retention Rate продукта N в январе составил 30%.
5000 пользователей начали использовать его в этом месяце, а в феврале 3500 из них продолжили его использование.

Задание 7

Текст задания:

Рассчитайте продолжительность проекта, если есть следующая информация о задачах:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Отличная задача про зависимости, было интересно посмотреть справится ли с ней чат без подсказок.

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Не справился, такого ответа нет. Забавно, что чат попытался порассуждать, а потом тупо сложил все дни. Пришлось считать самому. Тоже мне помощник…

Notion AI показал результат еще хуже.

Мой ответ — 13 дней.

Устали? Я тоже, но впереди у нас еще 4 блока.

А мне это все еще и скриншотить пришлось, чтобы вам принести)

Блок 4 — Задачи на Python и SQL

Этот блок на проверку знаний Python и SQL.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Задание 1

Текст задания:

Напиши, пожалуйста, код программы, которая рассчитывает дисперсию для совокупности X и выводит результат на экран. Можно использовать Pandas или Numpy для расчетов.

Формат ввода — На вход подается 6 чисел, разделенных запятыми. Например: 1,2,3,4,5,6

Формат вывода — Нужно вывести одно число - вычисленную дисперсию для входной совокупности.

Пример:

- Ввод — 1,2,3,4,5,6

- Вывод — 2.9166666666666665

Примечания: Код должен считывать с stdin или input.txt и выводить в stdout или output.txt.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Notion AI выдал мне 2 разных ответа. Сейчас я уже и не помню какой из трех ответов потсылал на проверку. Так я не знаю Python, валидировать ответ не смог, выбрал более красивый.

Notion AI:

import pandas as pd import numpy as np x = pd.read_csv('input.txt') x = x.astype(float) mean = x.mean() std = x.std() variance = std ** 2 print(variance)
import numpy as np with open('input.txt', 'r') as f_in, open('output.txt', 'w') as f_out: # Открываем файлы для чтения и записи input_string = f_in.readline().strip() # Считываем данные из файла arr = np.fromstring(input_string, sep=',') # Преобразуем строку в массив NumPy variance = np.var(arr) # Вычисляем дисперсию f_out.write(str(variance)) # Записываем результат в файл

Задание 2

Текст задания:

Напишите SQL-запрос, который из базы данных SQLite, по структуре идентичной films.db, получает список названий фильмов не комедийных жанров продолжительностью не менее полутора часов. Порядок вывода комедий значения не имеет.
Примечания: Для просмотра базы данных можно использовать любой доступный менеджер SQLite, например, SQLite browser или SQLite studio.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPT:

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Ответ Notion AI:

SELECT title FROM films WHERE genre NOT LIKE '%комедия%' AND length >= 90 ORDER BY title

Так как в SQL у меня знаний сильно больше, я доработал ответ и вышло.

SELECT title FROM films WHERE genre != '1' AND duration >= 90;

Блок 5 — Кейсы

Затем следовал блок из 5 кейсов рабочих ситуаций.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Кейс 1

Описание кейса:

Вы менеджер продукта интернет-магазина. Недавно вы запустили эксперимент с новой версией сервиса.К вам приходит руководитель отдела поддержки и сообщает:
- в продукте сломалась кнопка обращения в поддержку,
- пользователи Internet Explorer жалуются, что не работает ссылка на оплату с десктопа,
- в Воронеже не назначаются курьеры.
При этом есть заказчик, который просит доработать приложение и раскатать его на 100% пользователей.Покупки с десктопа составляют 15% GMV продукта, за последний месяц число обращений в поддержку выросло на 20%.Как решить все проблемы и сделать пользователей счастливыми?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Примерно в этот момент я сдался и дальше полагался только на ответы от помощников.

ChatGPT:

В первую очередь необходимо восстановить работоспособность кнопки обращения в поддержку и ссылки на оплату с десктопа, чтобы пользователи могли получить помощь в случае проблем.
Далее следует провести анализ статистики обращений в поддержку и выявить наиболее частые вопросы, чтобы подготовить соответствующие инструкции и FAQ.
Относительно проблем с доставкой в Воронеже целесообразно связаться с курьерской службой, выяснить причины и найти решения, позволяющие обеспечить своевременную доставку заказов.
Несмотря на то, что покупки с десктопа и число обращений в поддержку увеличились, следует продолжить эксперимент, поскольку новая версия сервиса имеет ряд преимуществ.
Для этого необходимо устранить выявленные проблемы, информировать пользователей о принятых мерах и доработках, что позволит сохранить их лояльность.
Важно помнить, что удовлетворенные пользователи являются залогом успеха интернет-магазина, поэтому все проблемы должны решаться оперативно с максимальной фокусировкой на их интересах.

Notion AI:

Для принятия решения важно понять на какой процент аудитории запущен эксперимент. Далее приоритезируем задачи.

1. Кнопка поддержки — затрагивает всех пользователей участвующих в эксперименте новой версии сервиса;
2. Ссылка на оплату — затрагивает около 2% пользователей участвующих в эксперименте новой версии сервиса (предположение основано на статистике распространенности браузера);
3. Курьеры — население Воронежа составляет 0,7% населения РФ, город большой он может генерировать больший процент GMV, задержка с доставкой негативно скажется на покупательском опыте;

На основании имеющихся данные нельзя сказать насколько успешна новая версия сервиса, как выросли продажи.

Объясняем заказчику, что сперва нужно решить проблемы и понять успешен ли эксперимент.

Проблемы чиним в следующем порядке — кнопка обращения в поддержку, далее разбираемся с курьерами, важно понять программная это проблема или проблема на стороне курьерской доставки, и после этого ссылку на оплату.

Кейс 2

Описание кейса:

1. Вам предстоит запустить масштабный пользовательский продукт, в котором предполагается:
- разработка мобильной и десктопной версии,
- интеграция с несколькими внутренними сервисами.
Расскажите, как вы будете формировать команду и как организуете её работу. Опишите алгоритм действий и подходы, которые будете использовать для управления командой.
2. Ура! Команда собрана.
Ваши следующие действия: собрать состав первого запуска вашего продукта, подготовить задачи для всех участников команды и озвучить, когда будет релиз.Что вы будете делать на этом этапе? Как будете определять дату релиза?
3. Вы определились с образом первого запуска и поняли, когда будет релиз.В рамках проработки выяснилось, что для запуска вам потребуются доработки в смежных командах.
Расскажите, как вы предлагаете организовать работу со всеми стейкхолдерами до первого запуска.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPT:

При формировании команды буду руководствоваться принципами компетентности, совместимости и мотивации сотрудников.
Соберу ядро команды из опытных разработчиков, дополнив их молодыми специалистами.
Организация работы будет строиться на итеративной методологии с частыми релизами и обратной связью от пользователей.
Будет применяться agile-подход с ежедневными stand-up meetings, приоритезацией задач на каждой итерации и гибким реагированием на изменения.
Управление командой будет осуществляться на основе четкой постановки задач, контроля их выполнения и оперативного внесения корректив по результатам обратной связи.

Notion AI:

1. Определю необходимые роли, навыки, компетенции и состав команды. Нужны будут разработчики, дизайнеры, тестировщики, аналитик. Соберу команду из сотрудников компании или на рынке. Для управления командой буду проводить регулярные встречи, внедрять практика, выстраивать процессы, мониторить метрики работы команды. Пообщаюсь с командами которые делают внутренние сервисы, с которыми будет интеграция.
2. После сбора команды, опишем состав первого запуска продукта, выявим ключевые функции и скоуп работ. На основании скоупа работ составим список задач, оценим их, далее сформируем задачи на первый спринт и приступим к работе. После 3 спринтов можно будет понять velocity команды и предположить когда будет закончена работа. Если не вписываемся в поставленный дедлайн, то уменьшаем скоуп или увеличиваем команду.
3. Обсужу со стейкхолдерами необходимость доработки. Проведу анализ стейкхолдеров, составлю план коммуникации и согласно ему буду информировать заинтересованные стороны.

Кейс 3

Описание кейса:

1. У вас есть кросс-функциональная команда, которая работает над продуктом. Разработчики жалуются, что из-за большого количества встреч не успевают делать задачи. Ваши действия?
2. После ваших действий разработчики начали обращать внимание на то, что не успевают решить необходимые вопросы на встречах. Все постоянно выходят из тайминга, спорят, что в итоге влияет на срок выполнения задачи. Как урегулируете этот вопрос?
3. Один из разработчиков, отвечающий за часть задач, регулярно не приходит на встречи. Говорит, что это время лучше потратит на работу и выполнение задач. Опишите ваши дальнейшие действия и объясните их.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPT мне не выдал нормальный ответ, либо ответ потерялся.

Notion AI:

1. Сделаю оценку общего количества встреч и их важности и необходимости. Обсужу ситуацию с разработчиками, чтобы понять какие встречи они считают лишними. Схожу на эти встречи. Затянутые встречи нужно вернуть в конструктивное поле; от излишний встреч можно отказаться, либо сделать их менее регулярными; некоторые встречи можно перевести в формат асинхронной коммуникации; можно отредактировать состав участников, не звать всю команду на все встречи.

2. Возвращать спорящих в конструктивный диалог, сложные вопросы припарковывать и решать их на отдельной встрече только с вовлеченными в вопрос людьми.

3. Поговорю лично с разработчиком и расскажу зачем мне/команде/проекту его присутствие на встрече и почему важно чтобы он был. И обсужу с ним что будет, если он продолжит не приходить на встречи.

Кейс 4 — Лифты в офисных центрах

Описание кейса:

Есть 2 одинаковых офисных центра:
- на каждом этаже работает примерно одинаковое количество людей,
- в каждом здании есть 1 лифт,
- лифты одного производителя, одинаковой модели, но с разными программами.
Есть данные работы лифтов за прошлую неделю:
- логи передвижения лифта,
- логи датчика грузоподъёмности,
- логи нажатия кнопок внутри и снаружи лифта.
Мы хотим понять, в каком здании программа лифта лучше с точки зрения пассажира.
Как посчитать метрику удовлетворённости пассажиров?

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPT:

Метрика удовлетворённости пассажиров рассчитывается как отношение количества удовлетворённых пассажиров к общему количеству пассажиров за неделю.
Пассажир считается удовлетворённым, если:
- время ожидания лифта не превысило 30 секунд,
- в лифте было достаточно места для всех пассажиров,
- лифт остановился на нужном этаже с точностью до 1 этажа,
- двери лифта открылись и закрылись автоматически без задержек.

Notion AI:

За метрики удовлетворенности можем взять время ожидания лифта и время поездки в лифте.

1. За время ожидание лифта считаем время от нажатия кнопки вызова лифта до прибытия лифта на этот этаж. Чем меньше пассажир ждет лифт, тем более счастлив.

2. За время поездки в лифте считаем сколько времени лифт едет от стартовой точки до финальной точки. Чем быстрее лифт довезет до конечной точки, тем лучше. Можно учесть логи грузоподъемности, и учитывать выход-вход людей.

За метрику удовлетворенности возьмем сумму 1 и 2 величин — время ожидание и время поездки.

Чем меньше время, тем более счастливы пассажиры)

Кейс 5 — Разработка мобильного приложения

Описание кейса:

Ваша команда хочет разработать мобильное приложение для генерации изображений по текстовым запросам на русском языке.
К примеру, пользователь вводит запрос «девушка с чемоданом, летящая в космос», и приложение выдаёт ему картинку, которую можно скачать.
Вероятно, приложением ежедневно будут пользоваться миллионы человек, так как сейчас похожие продукты очень востребованы.
Попробуйте нарисовать схему, как будет выглядеть общая техническая архитектура такого продукта. Покажите из каких частей она состоит и как эти части взаимодействуют между собой.
Приложите к ответу ссылку на изображение на Яндекс Диске.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

ChatGPT:

Общая техническая архитектура мобильного приложения состоит из следующих частей:
- Сервер приложения: хранит данные пользователей, API для генерации изображений по запросам.
- API для генерации изображений: использует нейросетевые модели, обученные на большом наборе данных изображений и соответствующих текстовых описаний, для создания изображений по текстовым запросам пользователей.
- Мобильное приложение: предоставляет интерфейс для ввода текстовых запросов пользователей и отображения сгенерированных изображений.
Обращается к API сервера приложения для получения изображений по запросам пользователей.
- База данных: хранит историю запросов и сгенерированных изображений для каждого пользователя.
Взаимодействие между компонентами осуществляется через API-вызовы и обмен данными.
Пользователь вводит запрос в мобильном приложении, API сервера приложения генерирует изображение по запросу и возвращает его мобильному приложению для отображения.

Notion AI:

Для создания мобильного приложения для генерации изображений по текстовым запросам на русском языке можно использовать следующую общую техническую архитектуру:
- Клиентское приложение для мобильных устройств - это фронтенд-приложение, которое будет установлено на мобильном устройстве пользователя. Это приложение будет использоваться для взаимодействия с серверной частью, обработки пользовательских запросов и отображения сгенерированных изображений.
- Серверная часть - это бэкенд-приложение, которое будет размещено на сервере и обрабатывать запросы, поступающие от клиентской части.
- Модуль обработки текстовых запросов - это компонент, который будет использоваться для обработки текстовых запросов, поступающих от клиентского приложения. Он будет использовать методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) для анализа запросов пользователей.
- Модуль генерации изображений - это компонент, который будет использоваться для генерации изображений на основе текстовых запросов. Он будет основан на методах искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как генеративные модели, глубокие нейронные сети, а также баз данных изображений.
- База данных - это компонент, который будет использоваться для хранения сгенерированных изображений. База данных может быть размещена на сервере, где будет размещена серверная часть.
- API - это интерфейс программирования приложений, который будет использоваться для обмена данными между клиентской и серверной частями приложения. API будет обрабатывать запросы от клиентской части и возвращать результаты в формате JSON.
- Средства разработки - это программное обеспечение и инструменты, которые будут использоваться для создания клиентской и серверной частей приложения, а также модулей обработки текста и генерации изображений.

Общая архитектура будет выглядеть следующим образом: [Клиентское приложение] -> [API] -> [Серверная часть] -> [Модуль обработки текстовых запросов] -> [Модуль генерации изображений] -> [База данных] -> [Модуль генерации изображений] -> [Серверная часть] -> [API] -> [Клиентское приложение]
Клиентское приложение отправляет текстовые запросы на серверную часть через API.

Иллюстрацию пришлось сделать самому.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Блок 6 — Видеоинтервью

Следующий этап — видеоинтервью, во время которого нужно ответить на 5 вопросов, время подготовки ограничено, а попытка всего одна на каждый вопрос.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса
🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Вопрос 1

Текст вопроса:

Это первый вопрос. Расскажите о себе три факта, которые характеризуют вас как успешного кандидата на роль менеджера. У вас будет 1 минута.

Вопрос 2

Текст вопроса:

Для работы над новым ИТ-продуктом вам необходимо погрузиться в тему за 2 дня. Где вы пойдёте искать информацию? Как будете с ней работать?

Вопрос 3

Текст вопроса:

Представим, что перед вами стоит большая задача, которая затрагивает несколько команд. Вы просите другую (не свою) команду взять вашу задачу в работу, но коллеги отвечают, что у них нет ресурсов. Что будете делать?

Вопрос 4

Текст вопроса:

Представьте, что коллеги из смежных команд назначили вам 4 часовые встречи на сегодня, завтра с утра стейкхолдеры ждут от вас roadmap текущего проекта на ближайшие полгода, а из рабочего чата вы узнали, что разработчики неправильно поняли задачу и это может повлиять на запуск. Как вы расставите приоритеты и что будете делать сегодня? Как считаете, что нужно сделать, чтобы не попасть в такую ситуацию в будущем?

Вопрос 5

Текст вопроса:

За кем из сферы «Управление проектами и продуктами» вы следите, кого читаете по этой теме? Расскажите последнюю новость или личный инсайт, который вас зацепил в этой сфере?

Ответы сочинял на ходу, ради интереса смотрел какой ответ дают помощники, но скринов не сохранилось.

Блок 7 — Задание со звездочкой

И традиционное задание со звездочкой, которое в этот раз стало обязательным.

Текст задания:

Традиционное задание в ШМЯ! Соберите команду из 20 человек, постройте их в форме звезды. Встаньте в центр, попросите кого-нибудь сделать фотографию сверху и пришлите её нам.

🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса
🤖Использование AI для решения тестового задания в Школе менеджеров Яндекса

Вывод без вывода

Меня не пригласили в школу, что было ожидаемо, хотя надежда сохранялась до конца.

В процессе выполнения тестового задания много тестировал ChatGPT и Notion AI. Эти инструменты могут значительно упростить работу, если правильно сформулировать вопрос и задать верный контекст. Они также предоставляют отличную отправную точку и исходную информацию для дальнейшего размышления.

И подписывайтесь на телеграм канал, где делюсь знаниями и опытом; мыслями о карьерном пути и развитии; менеджменте и лидерстве; работе, жизни и продуктивности.

До встречи!

77
Начать дискуссию