Данные в ДейSTвии

По поводу повторного проведения практикума. Время проведения: 2 и 3 сентября 19:00-21:00 Стоимость 2000 рублей Бота для оплаты запущу сегодня. После оплаты получите доступ в закрытую группу практикума.

Про Канбан-доску уже шансон поют 😂

Основатель ScrumTrek Асхат Уразбаев нашел интересное в отчете MIT

Там делается упор на термин prosumer = producer + consumer

Prosumer это больше чем Power User, он не просто пользуется инструментом, но и создает свои "продуктики" на его основе.

Prosumer — это не ИИ команда и не закупка. Это живой человек из функции, который первым показывает, где ИИ реально работает

Лично мне кажется рискованным ставка на отдельных людей, как бы их там не называли - prosumer, первопроходцы, early adopters и тд Без системного решения, на голом энтузиазме можно очень быстро выгореть. Много раз видел такие трагедии из лучших побуждений. Конечно, первопроходцы всегда есть, но по их следам, должны следовать душнилы-администраторы, которые систематизируют то, что нашли первопроходцы, и легитимизируют это в компании как решение к использованию. Сейчас главный блокер - это опасения компаний за сохранность данных, и связанный с этим запрет для сотрудников использовать облачные решения. А корпоративные ИИ-решения часто сырые, неудобные и тд 🤷‍♂️🤷‍♂️ А это сдерживает "низовую инициативу", и темпы освоения ИИ В итоге имеем то, что имеем - в компаниях ИИ есть, а какой-то ощутимой пользы он бизнесу не приносит. Кто зачастую пользуются ИИ в компаниях на постоянной основе? CEO, и какой-нибудь "главный по ИИ" человек 🤷‍♂. Остальные активно сопротивляются (как программисты), или пользуются ИИ "по партизански", не признаваясь в этом. Какой тут Prosumer? Что он даст? 🤷‍♂ Вы согласны?

Тот самый отчет MIT, вызвавший такой переполох https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf

MIT: 95% ИИ-пилотов — провал? Или кто тут не дочитал? Недавно новостные ленты облетела пугающая цифра: Отчет MIT "STATE OF AI IN BUSINESS 2025" показывет — 95% AI-пилотов в бизнесе не дали ни прибыли, ни пользы. Заголовки кричат громче самих отчётов: - Fortune: "An MIT report that 95% of AI pilots fail spooked investors" - РБК: "95% пилотных проектов по генеративному ИИ проваливаются" - Forbes: "От хайпа к реальности: почему ИИ-проекты буксуют" - Habr: "Отчёт MIT: 95% пилотов генеративного ИИ терпят неудачу" Все облегченно вздохнули: - Senior-разработчики — "наконец-то перестанут заставлять писать код с ИИ" - Копирайтеры увидели свет в конце тоннеля - Бухгалтеры поняли: "Excel ещё рано хоронить" McKinsey со своими рассказами о том, что главный тормоз ИИ-трансформации - это менеджеры, оказались посрамлены. Все бы так и забыли про эту "сенсацию", но тут вскрылся нюанс: Если дочитать MIT-отчёт дальше 2-й страницы, оказывается, что всё не так однозначно. ————————————- Кейс из жизни Вчера общался с другом — ИТ-директором крупного банка. Классика жанра: - Есть централизованное подразделение, которое «спускает сверху» своих ИИ-ассистентов; - В банке запрещены облачные ИИ (безопасность!), а локальные версии постоянно отстают от возможностей облачных версий; - Сотрудники тихонько используют облачные ИИ «из-под полы», потому что только там есть нужные фичи; - Официальные корпоративные ИИ народ использует только в крайнем случае, а ждать, когда их «дообновят», уже стало локальным корпоративным спортом. В итоге «официальная» ИИ-революция топчется на месте, а неофициальная — идёт полным ходом. ————————————- Главная мысл отчета MIT (если прочитать все 26 страниц) Менеджмент медленно и печально внедряет ИИ "сверху", а реальная ИИ-революция уже сейчас происходит снизу, и менеджмент её часто не замечает или предпочитает делать вид, что ее нет. Всё, как в отчёте McKinsey: сотрудники сами находят нужные инструменты, потому что «инициатива сверху» не успевает за жизнью. Для любознательных Вот статья-разбор отчета MIT для тех, кто реально читает отчёты до конца, а не только заголовки: https://venturebeat.com/ai/mit-report-misunderstood-shadow-ai-economy-booms-while-headlines-cry-failure/ Сам отчет MIT приложу следующим сообщением ————— А как у вас? ИИ спускают сверху или “подпольщики” уже решают реальные задачи? Пишите, у кого как этот “пилот” летает (или падает)! 👇

Итак. В конкурсе дат на повторное проведение Практикума побеждает 2, 3 сентября. Значит эти даты и возьмём в работу 🤝

Так, хватит про прекрасный мир ИИ-будущего. Давайте определяться с датами повтора недавнего Практикума-2.0 (с тем же набором данных) Напоминаю, что Практикум-2.0 проводится в два занятия по 2 часа вечером. Ниже варианты дат, которые мне доступны. Можно выбрать несколько. Голосуем

Почему ваши сотрудники до сих пор не используют ИИ? 🚨 McKinsey бьет тревогу: 94% рядовых сотрудников уже знакомы с ИИ-инструментами, но только 4% активно применяют их в работе. В чем реальная причина отставания? 🚧 Главный барьер — не технологии, а менеджмент 1️⃣ Парадокс готовности Сотрудники в 3 раза активнее используют ИИ, чем кажется руководству. Миллениалы (35-44 года) лидируют — 62% уже уверенно владеют ИИ-инструментами. 2️⃣ Слепые зоны управления Компании тратят миллионы на ИИ, но экономят на обучении сотрудников в освоении ИИ. 20% сотрудников вообще не получают от компании поддержки в области ИИ. Из-за этого сотрудники не используют best practices, и освоение ИИ идет методом проб и ошибок, что серьезно замедляет процесс. 3️⃣ Агентный прорыв Уже сейчас Salesforce и Google с помощью ИИ-автоматизации реализуют целые бизнес-сценарии — от обработки запроса до оформления доставки. Но без перестройки рабочих процессов под ИИ эти возможности реализуются в ограниченном периметре, не масштабируются, и не дают существенной экономии или выигрыша в эффективности. Что McKinsey предлагает делать руководителям прямо сейчас? 🔍 Исследуйте реальный уровень использования ИИ в командах 📈 Введите регулярное микрообучение ИИ для прикладных задач 🎯 Добавьте в KPI менеджеров метрики внедрения ИИ в подразделении Подробный разбор барьеров и кейсов — в исследовании McKinsey: Сверхвозможности на рабочем месте P.S. Самый болезненный вопрос — как перевести пилотные ИИ-проекты в production? Об этом в следующем посте P.P.S. Больше полезных материалов в канале "Менеджер на Перезагрузке"

Менеджеры, хватит гадать на кофейной гуще и молить богов Варпа о помощи😈😊! Научитесь прогнозировать сроки с точностью 80–90% — без нервов, умножения срока на число Пи, и прочей ереси. А ещё — говорить «нет» заказчикам опираясь на данные, и не прогибаться под давлением. 🔥 Осталось всего 4 места на онлайн-интенсив "Основы Канбан-систем" 4-5 сентября Что будет: - Как прогнозировать сроки с вероятностью 80–90% - Как организовать Канбан-доску, чтобы команда не тонула в задачах - Как вести переговоры с заказчиками опираясь на данные, а не на интуицию - Как не срывать дедлайны — и быть уверенными в своих прогнозах 📌 Сомневаетесь? Посмотрите мой бесплатный вебинар: «Как прогнозировать сроки, не отвлекая команду, и ошибаться всего на 15%?» 🎁 Для друзей канала — промокод: kanban_webinar –7000 ₽ — подарок вам от меня 🎁 👉 Перешлите это тому менеджеру, который устал выслушивать: «Где сроки?» Или тому, кто ставит дедлайны «на глаз» и потом краснеет на ковре у Императора... ой, заказчика . Перепост — это не просто помощь мне. Это шанс спасти чью-то команду от сил Хаоса 🤝 PS Император Канбан-метод защищает 😂

Извините 😂😂😂 Но кажется, это очень смешно 😂😂

Спасибо тем, кто откликнулся на предыдущий пост 🤝 ИТОГО: 1) 11 человек выразили желание поучаствовать в повторе недавнего практикума. Значит будем выбирать дату, и проведем. 2) 3 человека готовы предоставить свои данные для "турнира". На неделе постараюсь связаться с каждым, посмотрим на степень готовности данных, и ограничения. Выберем тот вариант которые требует минимальной "дошлифовки" и назначим дату турнира. Не переключайте канал

Всем привет! Давайте закроем долги после практикума. Напомню, там было две темы: 1) повторое проведение последнего практикума в августе-сентябре для тех, кто не смог в июле Давайте посчитаемся: те кто не смог участвовать в последнем практикуме, но хотят присоединиться к нему в августе-сентябре поставьте этому посту эмодзи 🤝 Так мы поймем сколько вообще желающих 2) организация "турнира" на реальных данных С турниром одна проблема - раз он на реальных данных будет, это значит, что эти реальные данные надо готовить. Кто-то из подписчиков выражал желание стать первым источником реальных данных и даже готов был их подготовить по моим инструкциям. Отзовитесь в комментариях - кто это был? Чтобы можно было списаться и запланировать начало работ.

Запись вебинара "Как менеджеру узнать срок выполнения задачи, не отвлекая подчиненных, и ошибиться всего на 15%?" https://rutube.ru/video/f00374f65ceddfb2ba7da0e00b688b7a/ Распросираняйте среди ваших менеджеров, которые по старинке меряют сроки линейкой экспертно в человеко-часах, умножают на число Пи и прибавляют 20%. И все равно не укладываются в прогноз 🤷‍♂ Они вечно в огне, руководство ими вечно недовольно. Разработчики не хотят ходить на планирование. И вообще все плохо. 🙈😭 Но есть выход! Попадать в прогноз с вероятностью 85%! Как? Смотрите вебинар Данные в действии

Тут Кайтен мою статью опубликовал. Про принятие управленческих решений на основе Канбан - метрик. Думаю вам будет интересно https://kaiten.ru/blog/kanban-metriki-for-managers/

Раз вы статью про LTD не читаете, то сменим тему 🤷‍♂️😁 Коммунистический рок-бэнд мечты!! 🤟🎸🥁 Я буквально залип увидев Маркса в косухе 🤟, Ленина с электрогитарой 🎸, и Сталина на барабанах 🥁 🤯🤯 Талантливо сделано 👍 Сейчас много ИИ-поделок разной степени качества. Это кажется одна из лучших PS А что из подобных ИИ-видео зацепило недавно вас, так что вы аж до конца досмотрели? Кидайте в комменты. Заценим 👇 #юмор

Статья про анализ LTD Chart по мотивам моей PDF-инструкции Многим удобнее дать ссылку на статью, чем переслать PDF. Пользуйтесь PS до этого была статья про анализ CFD

Ребята, привет! ✋ Многие из вас уже адепты Канбан-метода, хорошо знают этот подход и применяют его на практике 🤝 Но так же многие из вас живут в окружении, которое почти НИЧЕГО не знает о метриках, прогнозировании, управлении потоком задач и так далее. Для них это просто космос, а то что вы делаете - непонятная х...я магия, в которую даже вникать не хочется 🤯 Уверен, это создает для вас массу препятствий и проблем при настройке оптимальных рабочих процессов. Вам приходится много объяснять, убеждать, учить, уговаривать, доказывать и т.д. 🤬 Это выматывает - я по себе знаю 😥 ПОЭТОМУ - если вы знаете таких людей в своем окружении, которым не хватает базы, и хорошо бы, чтобы эту базу им кто-то дал (желательно не вы, ибо "нет пророка в своем отечестве" 😊 ) - то у меня для вас РАДОСТНАЯ новость! 🎉🎉 Вы можете отправить их ко мне, и я проведу с ними разъяснительную работу, отвечу на их вопросы, недоверие, возмущение, сомнение, отрицания, апатию и злость. И к вам они вернутся уже с другим взглядом на жизнь, и на то, что вы делаете Завтра в 19:00 я веду вебинар на тему: "Как менеджеру узнать срок выполнения задачи, не отвлекая подчиненных и ошибиться всего на 15%" Разберем практический пример прогнозирования на основе Канбан-метрик, что для этого нужно, и какой результат это дает. В конце будет сессия ответов на вопросы, и промокод на ощутимую скидку на мое обучение "Основам Канбан-систем" Не упустите шанс сделать ваше окружение боле понимающим и вовлеченным в то, что вы делаете!

Вы просили - я делаю 🤝 📹 Вот 👉 видеозапись Первого Дня Практикума по анализу Канбан-метрик. Если хотите понять какую ценность дает это Практикум, в каком формате проходит, и какие инсайты дает - смотрите в видео ⚠️ СПОЙЛЕРЫ! ⚠️ Тем кто не смог в этот раз, но планирует проходить Практикум в Августе-Сентябре ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ - в этом видео мы обсуждаем правильные ответы на задание, поэтому думайте - стоит ли вам его смотреть? МОжно обесценить свое участие в Августе-Сентябре Приятного просмотра 😊 PS Видеозапись 2го дня я решил не обнародовать, чтобы все-таки была мотивация сходить на Практикум, а не просто на двойной скорости промотать видео, и больше ничего не делать 🤷‍♂️. Надеюсь на ваше понимание ❤️ Прямая ссылка: https://vimeo.com/1103904016/69eaa32b5b?ts=0&share=copy

Только закончился Практикум-2 🎉🎉🎉 После завершения основного действия еще целый час отвечал на вопросы🤯 Очень мощная группа. Очень! Спасибо вам ребята! Тоже кое-что для себя почерпнул в ходе нашего исследования данных ❤️ Так что обучение у нас взаимное идет 🤝