Понедельный дайджест · 7–13 сентября Лучшие посты прошлой недели на случай, если что-то пропустил

1️⃣ Как собрать базу потенциальных клиентов из открытых данных Практическая схема: описать требования к базе, получить от ИИ скрипт для сбора публичных данных и использовать Scrapling как основу. Подойдёт, если нужно подготовить актуальный список для дальнейшей работы с потенциальными клиентами.

Читать →

2️⃣ Какие навыки растут в цене рядом с ИИ Ручная подготовка текстов, таблиц и первичной аналитики постепенно теряет вес. Разобрали, почему ценнее становятся постановка задачи, системное мышление и экспертная проверка результата ИИ.

Читать →

3️⃣ Что отзывы клиентов конкурентов могут подсказать о вашем оффере Повторяющиеся жалобы и положительные детали в отзывах можно сгруппировать и использовать при работе над позиционированием. В посте показано, как такой анализ помогает точнее формулировать оффер.

Читать →

4️⃣ Новая ИИ-модель: как понять, нужна ли она вам Вирусные демонстрации мало говорят о пользе модели в конкретной работе. В посте более практичный подход: проверить её на своих задачах, сравнить с уже работающими решениями и оценить затраты времени и доступные лимиты.

Читать →

5️⃣ Почему обучение ИИ не меняет работу команды Знание инструмента само по себе не перестраивает процесс. В посте разобрали другой подход: взять реальную рутинную задачу конкретного сотрудника, встроить в неё ИИ и только после этого переносить найденный принцип на другие процессы.

Читать →

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки