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
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Плохой менеджер Артём Арюткин
Канал Плохой менеджер Артём Арюткин (@badtechproject) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 680 подписчиков, занимая 9 294 место в категории Технологии и приложения и 48 198 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 680 подписчиков.
Согласно последним данным от 08 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -153, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 19.94%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 9.51% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 729 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 302 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 79.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как архитектура, llm, finops, факс, контекст.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“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...”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 09 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
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
