Крючков про аутсорсинг

Про FDE Останнім часом доволі часто можна зустріти згадку про Forward Deployed Engineers як про «нову і передову» модель надання сервісу. Трохи розкажу про те, що знаю і що думаю про таку модель в контексті українських (і не тільки) сервісних компаній. 1. Модель позиціонується як «інженери що працюють безпосередньо з клієнтом, інтегруючись тимчасово в організацію клієнта» 2. Важливо розуміти, що перші і основні компанії яку цю модель використали під такою назвою - це Palantir, а згодом OpenAI, Amazon і інші великі гравці, що мають свою технологію, платформу або продукт, яку ці самі FDE і допомагають впроваджувати 3. Тобто - FDE це не просто інженери. Вони - носії знань про технологію/продукт і про те, як ця технологія може бути застосована в різних бізнес-кейсах. І саме в цьому полягає їх цінність 4. В чомусь ця модель дуже подібна до того, як впроваджуються ERP/CRM-системи - команда знає і технологію, і домен; впроваджує свій продукт або продукт партнера; може комітитись на результат - такі впровадження часто виконуються як ФП-проекти 5. Зверніть увагу - перші чотири пункти зводяться до того, що у вендора є два важливі моменти: - компетенція, ширша за «просто інженерну» - brand permission - згадані компанії є відомими і головними драйверами/гравцями свого ринку. Їм довіряють, як носіям унікальних знань. Це дозволяє їх FDE не перетворитись просто на ще один додатковий ресурс в команді клієнта, принаймні в теорії. Чи може така модель працювати в аутсорсі? Так. Але наразі її можна спостерігати в основному у великих сервісних компаніях, які не позиціонують себе як «чисто інженерні». Той самий Accenture говорить про себе як про консалтингову компанію. В них, і у інших великих сервісів є схожі моделі зі схожими назвами. Наскільки можна зрозуміти з публічних джерел, часто це короткі проекти з фіксованим часом і заздалегідь прописаним результатом Чи може це працювати у східноєвропейському/українському аутсорсі? Я далекий від того, щоб казати однозначне «ні». Але треба розуміти, що для того, щоб ця модель не деградувала у glorified outstaff, потрібно щонайменше: - компанії - мати компетенцію і brand permission (вже згадані) - інженерам - знатись не тільки на технологіях, а і мати навички роботи з клієнтами, консультування, доменну експертизу (або хоча б як працюють domain-agnostic бізнес-функції) А тепер подумаємо, який відсоток таких інженерів в українському сервісі? Настільки малий, що такі спеціалісти зазвичай мають високі позиції і доволі часто давно вже не займаються розробкою самі. Бажаю вдалих проектів :) — Підписатись: Telegram | YouTube

Колеги, давайте поговоримо про так зване outcome-based delivery. Чи хтось вже застосовує його в своїй компанії і чи воно насправді outcome-based чи це просто чергова назва для Fixed-Price? Опитування - нижче 👇

В декількох своїх інтервʼю цього і минулого року я ставив співрозмовникам запитання - чи призведе АІ до скорочення потреби в інженерах, чи навпаки, наявність нових технологій спровокує появу (або, краще сказати, прояв) нових юз-кейсів, що компенсує падіння потреби в розробниках. Умовно, чи проекти стануть меншими (за кількістю людей) і при цьому кількість проектів не зміниться/не зростатиме так швидко, щоб компенсувати це зменшення АБО все ж таки і проектів буде значно більше ніж зараз. Тут в каналі теж було опитування на цю тему. Що я думаю зараз: - не буде проектів/програм на 1000+ людей на одного клієнта (або це буде значною рідкістю) - різноманіття юз-кейсів буде зростати, адже нові можливості відкривають (і роблять видимими) ті застосування, які раніше ніхто й не уявляв - необхідність в інженерах і в сервісних компаніях залишиться, бо ніхто не прибирає необхідність розуміти бізнес-проблему, мати індустрійний досвід впровадження технологій, менеджити стейкхолдерів (особливо в політично-складних середовищах) Останній пункт буде актуальним наступні років пʼять. Далі будемо дивитись. Бажаю вдалих проектів :) — Підписатись: Telegram | YouTube

Колеги, дякую за голосування! Якщо порівняти результати листопада 2026 і липня 2026 бачимо, що кількість AI-автоматизацій оцінки зросла майже вдвічі (розумію, що вибірка нерепрезентативна, але тренд очікуваний) Бажаю гарного завершення тижня :)

Десь півроку тому питав вас про те, чи ви використовуєте AI для оцінки проектів на пресейлі - і тоді скептиків була переважна більшість. Давайте перевіримо як справи зараз :) 👇

Що нового? Зібрав кілька тенденцій, що бачу/спостерігаю в новинах останнім часом, що можуть суттєво вплинути на сервісний бізнес, і вже впливають: 1) Agentic Transformation - все більше сервісних компаній переходять від "просто розробки" або впровадження рішень до "трансформації бізнесу" за рахунок розробки/інтеграції AI-агентів. Тут є місце і для data-проектів, і для аналізу/оптимізації процесів, і для певного технологічного консалтингу. В цілому, раніше цю нішу займала "цифрова трансформація", а ще раніше - "автоматизація" 2) Сервісний компонент поступово з'являється/збільшується у двох типів компаній, які не є безпосередньо аутсорсинговими: - AI-вендори - Клауд-провайдери І ті, і ті вже мають (декларують, що мають) сервісні підрозділи, які допомагають з впровадженням технологій, кастомізацією рішень під клієнта. Думаю, що тут може бути як ризик для типових сервісних компаній, так і можливості - якщо стати сертифікованим партнером таких вендорів (але ми розуміємо, що рівні партнерства бувають різні і іноді дуже сильно впливають відносини з конкретними стейкхолдерами) 3) Все більш актуальним стає питання AI Governance/AI Sovereignty - просто так відправляти дані компанії "кудись" і раніше було не ОК. Зараз же проблема ще більш гостра - в якийсь момент модель може почати "знати" про ваш бізнес більше, ніж ви. А ще вона може просто перестати працювати (а ви вже і агентів розробили, і до швидкості звикли). І все більше постає питання про onprem-хостінг, open-source-моделі, тощо. Що думаєте? Бачите те саме чи щось інше? --- P.S. Давно тут не писав, бо багато роботи (про це якось потім) + вся ця AI-історія дуже сильно все змінює, і потрібен час, щоб все обміркувати і узагальнити, а без цього нормальні пости не пишуться. Бажаю вдалих проектів :) — Підписатись: Telegram | YouTube

Відео: Продукт vs Сервіс Колеги, публікую анонсовану раніше дискусію про продуктові та сервісні компанії Поговорили, зокрема, про: ▪️міфи про аутсорсинг та продукт ▪️переваги та недоліки роботи в різних типах компаній ▪️відмінності в навичках "продуктових" і "сервісних" інженерів і менеджерів ▪️що таке продуктовий майндсет і чи можна його розвинути ▪️як AI впливає на майбутнє сервісного та продуктового бізнесу Мої співрозмовники, яким я дуже вдячний за цікаву та відверту дискусію: ▪️ Віктор Назаренко: CTO & Founder @ TrendHERO ▪️ Любомир Бойчук: CTO @ S-Pro ▪️ Євген Клюкін: Lead BA & Agentic Transformation @ Geniusee 👉 Відео вже доступне тут: https://youtu.be/xW1r3Y4zeAQ Бажаю приємного перегляду і буду вдячний за поширення!

Колеги, вчора записали відео про продуктові та сервісні компанії, "продуктовий майндсет", вплив АІ і багато дотичних тем. Як і минулого разу - дискусія з трьома представниками різних компаній - з зрізними поглядами та досвідом. Зараз монтую, скоро все буде :)

Нещодавно натрапив на цікавий курс семінарів від Стенфордського університету. Тематика - економіка AI. Перше відео - оглядове. В ньому мова про те, що технологічний бізнес за останні десятиріччя пережив кілька економічних «суперциклів» - починаючи від персонального компʼютінгу, розквіту інтернету та мобільних технологій до вибуху соціальний мереж, хмарних обчислень та data. Десь в 2022 році починається AI Supercycle, основними економічними «рівнями» якого є напівпровідники, інфраструктура (датацентри та хмари) та consumer applications - інструменти від OpenAI, Anthropic, тощо. Кожне наступне відео (їх поки чотири, але буде більше) - виступи запрошених спікерів з різних компаній, що працюють в кожному зі згаданих «рівнів» - в т.ч. Nvidia, OpenAI + трохи менш відомих. Розповідають дуже цікаво - про те, як будуються датацентри і як там працює економіка; як через економічні міркування (вартість обчислень) інженери приходять до нових архітектур чіпів, хто і як інвестує в такі компанії. Курс новий - перше відео опубліковане місяць тому, останнє (на цей момент) - два тижні. Найкрутіше те, що всі спікери - практикуючі спеціалісти, в тому числі С-рівня, що тут і зараз живуть в тому, про що розповідають. Подивитись можна тут: https://youtube.com/@mse435economicsofai?si=nkcRgN6J8lI5e-kW Бажаю вдалих проектів :) — Підписатись: Telegram | YouTube

Колеги, привіт! Бачу, що формат панельної дискусії на YouTube (де ми говорили про AI в SDLC та пресейлі) викликав неабиякий інтерес, тому є пропозиція повторити цю вправу :) Цього разу пропоную поговорити про досвід переходу з продуктової компанії в сервісну, або навпаки - не з метою холівару, а з метою конструктивного порівняння: - що спільного - що радикально відрізняється - де цікавіше і чому 👉 Якщо бажаєте взяти участь в якості спікера, попрошу вас до кінця тижня заповнити цю форму: https://forms.gle/fTbSxyJ31xeRQLWPA Дякую і бажаю вдалих проектів :)

Відео: Managed Support Service - як це працює Колеги, починаємо тиждень з анонсованого раніше відео про Managed Support Service. Багато хто вважає, що саппорт-сервіс - це “віддати” команду інженерів клієнту для регулярного багфіксу. Таке розуміння, як мінімум, неповне - адже професійний саппорт-сервіс вимагає дотримання SLA, чітких алгоритмів обробки інцидентів, комунікації з клієнтом в стресових умовах. А порушення заявленого часу реакції та вирішення інцидентів може вилитись в значні штрафи. Більш того, саппорт-сервіс значно відрізняється від “звичайного” проекту з розробки ПЗ - як структурою команди, так і економікою бізнесу. Мій гість - Ігор Коваль, Head of Information Security & Information Technologies @ Zehl, багато років займається саппорт-сервісом, знає як формуються саппорт-команди, комерційні пропозиції, SLA, тощо. За півтори години ми встигли обговорити: ▪️рівні підтримки та типові ролі ▪️як забезпечити підтримку в режимі 24х7 ▪️що робити, щоб уникнути вигорання команди ▪️як AI вже зараз впливає на саппорт-сервіси і що чекає нас в майбутньому 👉 Відео вже доступне тут: https://youtu.be/XonM_pAAjds Дуже рекомендую всім, кому цікава тема саппорту. Дякую Ігорю за цікаву розмову! Як завжди, буду вдячний за поширення!

Нещодавно в приватній розмові я припустив, що сервісні компанії будуть не просто перемикатися зі стандартного SDLC на AI-augmented-розробку, але й почнуть надавати консалтинг з впровадження AI, як це робиться з CRM, ERP, автоматизацією, тощо. Власне, деякі вже надають такі послуги (або кажуть, що надають). А тепер і самі вендори AI-платформ вирішили включитись в цей процес - ось прес-реліз від Anthropic про створення сервісної компанії, саме для таких послуг: https://www.anthropic.com/news/enterprise-ai-services-company

Колеги, вчора записав розмову з людиною, що давно і глибоко займається напрямком Managed Support Services (тим, що з SLA, штрафами і всім іншим) Це достатньо популярний запит, особливо від ентерпрайз-клієнтів, але далеко не всі компанії можуть надавати такий сервіс якісно і фінансово ефективно - як для себе, так і для клієнта. Не в останню чергу тому, що економіка такого сервісу відрізняється від звичайного software development, та й від простого пост-релізного сапорту, який виконується силами девелопмент-команд. Чекайте відео наступного тижня :)

Відео: Фасилітація - як тримати команду в фокусі Чи бували ви в ситуації, коли треба провести важливу зустріч, а команда “не піддається”, не йде в конструктив? Або серед учасників є хтось, хто “не визнає авторитетів” і зриває розмову? Не помилюсь, якщо скажу, що більшість читачів цього каналу щодня проводять різноманітні зустрічі - планування, дейлі, ретроспективи, будь-що інше. Фасилітація постійно присутня в нашому професійному житті, але далеко не завжди ми підходимо до неї усвідомлено. Моя сьогоднішня гостя - Олеся Веремчук. Окрім основної роботи (менеджмент проектів) Олеся проводить фасилітацію бізнес-зустрічей (наприклад, стратегічних сесій) на замовлення, а також тренінги з фасилітації. Поговорили про: - роль фасилітатора та (потенційний) конфлікт з іншими ролями - "складних" учасників та стейкхолдерів, та як їх "приборкати" - навички та правильне "налаштування" для проведення зустрічі 👉 Відео вже доступне тут: https://youtu.be/EQNKV7udlGY Бажаю приємного перегляду і дякую Олесі за цікаву розмову!

Відео: Фасилітація - як тримати команду в фокусі Чи бували ви в ситуації, коли треба провести важливу зустріч, а команда “не піддається”, не йде в конструктив? Або серед учасників є хтось, хто “не визнає авторитетів” і зриває розмову? Не помилюсь, якщо скажу, що більшість читачів цього каналу щодня проводять різноманітні зустрічі - планування, дейлі, ретроспективи, будь-що інше. Фасилітація постійно присутня в нашому професійному житті, але далеко не завжди ми підходимо до неї усвідомлено. Моя сьогоднішня гостя - Олеся Веремчук. Окрім основної роботи (менеджмент проектів) Олеся проводить фасилітацію бізнес-зустрічей (наприклад, стратегічних сесій) на замовлення, а також тренінгі з фасилітації. Поговорили про: - роль фасилітатора та (потенційний) конфлікт з іншими ролями - "складних" учасників та стейкхолдерів, та як їх "приборкати" - навички та правильне "налаштування" для проведення зустрічі 👉 Відео вже доступне тут: https://youtu.be/EQNKV7udlGY Бажаю приємного перегляду і дякую Олесі за цікаву розмову!

Я дуже довго не вірив в продажі «через маркетинг». Тобто коли ви робите контент, рекламу, seo, <додайте ще маркетингових термінів> і генеруєте inbound-лідів. В моєму розумінні це все виглядало як якась додаткова і необовʼязкова активність. Я вважав, що «серйозні продажі» робляться виключно через нетворк сейлза, і тільки так можна завести великий контракт. І цієї думки я притримувався багато років. Але згодом моя картина світу доповнилась: - нетворк будь-якого сейлза має свої обмеження - навіть якщо в ньому ну дууже багато контактів - хто сказав, що їм прямо зараз потрібно щось купити? - покладаючись тільки на нетворк сейлзів і не роблячі жодних «додаткових» зусиль з лідогенерації, ви маєте обмежений вплив на такі речі як ICP, стратегія продажів, тощо - фактично, ви продаєте тим, з ким знайомі ваші сейлзи Натомість, якщо лідогенераційна машина налаштована і працює, ви отримуєте систему, яка: - краще скейлиться - регулярно оновлює ваш нетворк - дозволяє тестувати різноманітні гіпотези - має характеристики, які можна достатньо точно виміряти та порахувати ROI (на великій вибірці) Ідеальний варіант - комбінація обох каналів - і нетворку, і «машини» лідогенерації Буду радий почути думки у відповідь Бажаю вдалих продажів :) — Підписатись: Telegram | YouTube

Відео: Про AI в SDLC та пресейлі А ось і та сама панельна дискусія, на яку я запрошував бажаючих :) Обговорили багато питань, зокрема: - де компанії знаходяться на шляху AI adoption та які етапи SDLC вже покриті AI - яке пришвидшення AI дає в розробці та делівері - як змінюються композиції команд і активності ролей Мої співрозмовники, яким я надзвичайно вдячний за цікавий обмін думками: ▪️ Катерина Мотько: Client Partner - AI & Healthcare Projects @ Symphony Solutions ▪️ Віктор Назаренко: CTO & Founder @ TrendHero.io ▪️ Даніель Ніязієв: Head of Engineering @ Relevant Software 👉 Відео вже доступне тут: https://youtu.be/bkPo9MM6vfk Бажаю приємного перегляду і буду вдячний за поширення!

Маємо вже кілька учасників - stay tuned )