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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Плохой менеджер Артём Арюткин analitikasi
Плохой менеджер Артём Арюткин (@badtechproject) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 13 680 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 294-o'rinni va Rossiya mintaqasida 48 198-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 680 obunachiga ega bo‘ldi.
08 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -153 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 19.94% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.51% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 729 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 302 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 79 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent архитектура, llm, finops, факс, контекст kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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...”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 09 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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
