Плохой менеджер Артём Арюткин
Канал про IT менеджмент Авито - СРО платформы разработки, Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки, ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы. Ex-head of PMO СБОЛ Автор:Арюткин Артём РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e552d6
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Плохой менеджер Артём Арюткин
El canal Плохой менеджер Артём Арюткин (@badtechproject) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 680 suscriptores, ocupando la posición 9 294 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 48 198 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 680 suscriptores.
Según los últimos datos del 08 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -153, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 19.94%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.51% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 729 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 302 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 79.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como архитектура, llm, finops, факс, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Канал про IT менеджмент
Авито - СРО платформы разработки,
Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки,
ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы.
Ex-head of PMO СБОЛ
Автор:Арюткин Артём
РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e55...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 09 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Апрель 2019-го, мне нужно было к 10 утра подготовить срочный one-pager по итогам инцидента для зампреда по ИТ. До 3-х ночи крутил его и так и эдак. Я даже не должен был его рассказывать (были ребята грейдом повыше), но сделать хотелось прямо хорошо.Основные критерии хорошего one-pager’а на примере двух картин авангардистов (хороший менеджер везде найдёт повод про менеджмент подумать). Картина №1 - структура Делите слайд на три зоны: 1. Zoom out - общий контекст проекта/ситуации 2. Zoom in - текущее состояние: недавние успехи и ближайшие вехи (берите ¼ от срока проекта: если проект 4 квартала, то показываете ближайший квартал) 3. Риски - это ваша ключевая задача как менеджера
Да, на картине 4 части, но слайд делите на 3.Картина №2: фокус Как натюрморт, где предметы вываливаются со стола и нарисованы не по законам перспективы, ваш one-pager должен показывать самое важное, а не всё последовательно: 1. На одной странице то, на чём хотим сфокусировать слушателя 2. Развёртка не обязана быть линейной, она должна отражать главное Два вопроса перед подготовкой: 1. Что я хочу получить по итогам того, как его увидят? 2. Сформулируйте свой питч ровно в 1 минуту - это и будет ваш one-pager. Именно это вытаскивайте на слайд. P.S. Самая главная мысль: Большинство презентаций бессмысленны и беспощадны, никто не смотрит их, и диалог всегда идёт в другую сторону. Однако готовите вы их для того, чтобы собрать общее состояние для самих себя и быть готовым ответить на совершенно разный набор вопросов от босса.
Я тут узнал про офигенный парадокс. Вы читайте, а дальше подставляйте туда вместо слова компьютер, слово AI)Есть старая фраза: «Компьютеры видны везде, кроме статистики производительности». Этот прикол отметил экономист Солоу, который исследовал рост эффективности труда при внедрении компьютеров в 80-х и нифига его не видел. То есть, компании делали ставку на цифровизацию в понимании 80-х годов, но отдачи от нее не было и по статистике производительность даже падала. Основные выводы и нам хм…советы: 1. На старте технологии приносят буст в локальных областях (написание кода, анализ данных и т.п.), которые получают значимый эффект, если в этом и состоит их бизнес и меньше эффекта, если это только часть их работы. 2. Требуется время на адаптацию технологии: внедрение ее в процессы, разбор возникших новых узких горлышек. 3. Мы очень плохо умеем измерять эффекты. Особенно, если там влияние не уровня: я теперь делают в 5 раз больше, чем вчера. Проблема в нашем неумении, в целом, оценивать сложность работы😉 4. Чтобы любая технология принесла значимый эффект она должна получить адопшен. И нет, просто, пообщаться с GPT недостаточно. Он должен стать значимой частью вашей работы. А сколько вы времени тратите на работу с GPT/LLM/агентами и как угодно это назовите 🦄 - больше 20% рабочего времени 😎 - от 10 до 20% ❤️ - от 1 до 10 🔥 - не использую
