Плохой менеджер Артём Арюткин

Кажется, это лучшее объяснение для понимания жизни в корпорациях, да и не только в них. Люди растут и их повышают в какой-то момент не столько за знания и скорость ответов, сколько за «умение взять на себя ответственность» и «понимание…хм…политических веяний и совместных обязательств большого количества людей друг перед другом».

Смотрите какая мне красота приехала? Будем читать и рассказывать

Е-маё… я ж уже писал про "Про Управление"? И вот что скажу - вообще не зря. Алексей как писал понятно, остро и без менеджерской "пуховотитечности", так и пишет ("пуховотитечность" - его термин)). Про людей. Про контракты. Про обязанности, амбиции, токсичность и реальную управленческую жизнь - не из книжек и не из рилсов. Это тот редкий канал, который не хочется "пролистать", а хочется дочитать и подумать. И да, апдейт. Алексей запустил своего ИИ-двойника - я потестил, если нужно быстро посмотреть на управленческую ситуацию другими глазами - офигеть, как полезно. Если пропустили тогда - самое время зайти сейчас. t.me/ProYpravlenca Проверено.

А сможете доказать ROI от AI в разработке? Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-) Ох, и поверьте, разбираю я все это не просто так: готовится кое-что интересное для вас😉 Доклад основан на результате двухлетнего исследования влияния AI-инструментов на продуктивность разработчиков, охватывающего 120 000+ разработчиков в 600+ компаниях (ох какие вкусные цифры тут). И я все размышлял об этом видео и думал, о чем же оно? И как будто это видео - диагноз или наоборот индульгениця всем нам: мы видим рост продуктивности от AI локально, но как, блин, повысить эффективность на круг и посчитать экономику? Че там по ROI? 1. Качество от использования AI зависит от индекса чистоты окружения: качество кода, документации, модульность кода и т.п. В общем, техдолг и тут мешает. Так что бегом проверять, что у вас там с ним. 2. Использование AI = рост энтропии/тех.долга. Так что, давайте попросим ребят инженеров засучить рукава и следить за качеством кода, генерируемого AI. 3. Много токенов не равно, что вы молодцы и получаете нужные эффекты. При росте свыше 10 млн.токенов на инженера эффекта уже не наблюдается, скорее даже такие команды показывают результаты хуже. Моя гипотеза тут в том, что это говорит о низком качестве того самого индекса чистоты окружения => много токенов тратится на контекст. 4. Средний прирост продуктивности составил 10%. Однако, есть значительная разница между лидерами и остальными. Ииии самое важное, как мерить-то Денис нам предлагает: Engineering Output - собственно говоря, та самая продуктивность. Если я верно понимаю, то Денис тут предлагает использовать их же ML модель про которую я уже рассказывал: модель, симулирующая оценку 10-15 экспертов, позволяющая оценить ретроспективно сложность решеной задачи. Конечно, не стоит забывать и про Guardrail metrics и Егор о них не забыл: Rework & Refactoring, Code Quality & Risk, People & DevOps Мне прямо очень нравятся мысли Егора, но сам подход все больше напоминает хм…прогрев аудитории перед запуском чего-то, а-ля консалтинга и т.п.😁 А у вас уже был опыт расчета эффектов от AI? 😭 - это я не плачу, это мне «Эксель в глаз попал»: считал и вовсю 🔥 - прямо сейчас в процессе 🦄 - пока «естественный» тренируем

Так-с, давайте договоримся, что вот в следующем году никаких «после праздников», а то потом вот эта вся фигня случается. Договорились? ❤️ - да, погнали 😎 - давайте уже после майских обсудим 😭 - если ты там плачешь

Как стать крутым продакт-менеджером? Важно одновременно прокачивать много скиллов: эффективность работы с метриками, взаимодействие с командой и умение принимать стратегические решения. В канале Fresh Product Manager можно найти множество ценных ресурсов для менеджеров по продукту, которые хотят карьерно расти. Его автор — CEO и основатель консалтинговой компании Product Market Lab и product advisor (ex Ozon, Литрес) Сергей Колосков. В канале Сергей делится полезными продуктовые инсайтами и гайдами, например: — Product Manager Burnout: Early Warning Checklist: как быстро проверить свое состояние и контролировать выгорание — Минимальный пул артефактов, необходимый для защиты продуктовой инициативы — Какие метрики сигнализируют, что в продукт надо инвестировать? Узнавайте больше о работе с IT-продуктом от эксперта 🤝

#пятничное ❤️ - если жиза 💊 - если все не так 🔥 - поддержать бедолаг

🧠AI ускоряет всё. Кроме мышления. Есть ощущение, что с появлением AI мы ускорили почти каждый этап работы. Код пишется быстрее, тексты и ресёрч делаются за минуты, прототипы собираются на ходу. Но при этом решений не стало больше, стратегическое мышление не ускорилось, а когнитивная нагрузка выросла. Проблема, кажется, не в инструментах. AI ускоряет исполнение, но мышление остаётся узким горлышком системы. Если ускорить один этап, не меняя остальные, мы получаем рост энтропии, больше контекста в голове, больше rework и иллюзию продуктивности вместо результата. В этом смысле AI сегодня чаще выступает не решением, а усилителем текущих проблем мышления и процессов. В этом контексте показался интересным проект AI Mindset. Они делают AI Mindset Lab (W26) — не курс по инструментам и не обучение «как писать промпты», а практическую лабораторию про AI-first мышление. Фокус не на том, что умеет AI, а на том, как человек думает и ставит задачи в среде, где AI уже встроен в работу. В лаборатории разбирают, в частности: – какие задачи вообще имеет смысл отдавать AI, – как формулировать задачи так, чтобы снижать энтропию, а не плодить её, – как работать с контекстом системно, а не держать всё в голове. Формат лабораторный: работа с реальными задачами участников, обсуждение решений, пересборка подходов. Без обещаний «станете быстрее в 10 раз» и без универсальных рецептов. Скорее про то, как сделать AI частью системы, а не ещё одним источником шума. 📅 Новый поток стартует 19 января. 👉 Детали и программа в боте И интересно, что вы чувствуете на практике: 🦄 – AI для вас сегодня больше про ускорение, 💊 – или про рост сложности и энтропии?

Е-ма-е, а я то пропустил: 10 января каналу исполнилось 3 года! Офффигеть, просто! За 3 года канал изменился, я изменился, вы изменились! Стали ли мы лучше и опытнее? Однозначно! Выросли ли мы с вами? Ну как можно с этим спорить! Изменился ли рынок? Да просто, капец! Стали ли мы умнее? Сомнений ровно 0! Блин, спасибо вам, что вы читаете! Правда и искренне! Мне безумно приятно осознавать, что мои рекомендации, обзоры книг и статей, мои советы и мой опыт вам помогают и делают этот мир чуточку лучше! Один из моих руководителей всегда заканчивал поздравления постой фразой:

Дальше больше!

Так и у нас с вами «дальше больше». Всех обнял, приподнял, покружил и на место поставил! 🎉 - если ты с каналом больше 2-х лет 🦄 - если ты тут от 1 до 2-х лет 😎 - если меньше года

Я знаю, что вы любите хорошие подборки каналов 😈. А теперь прямая речь ребят 🎙️ 👉Где узнавать о практиках для руководителей, лидеров, проджектов и всех, кто хочет работать с организациями эффективнее? Хочу порекомендовать канал «Адаптивные организации». Посты там пишут эксперты с опытом более 10 лет – сертифицированные тренеры в ключевых аспектах трансформации организаций. Они помогают со стратегией, целеполаганием, продуктовым подходом и настройкой всех процессов как в стартапах, так и в крупных компаниях, и точно знают, что работает, а что нет. Среди кейсов: СБП, Яндекс Практикум, Сбербанк, Т-Банк, Авито, S7, МТС и многие другие. Из интересного на канале: - Как понять, какая у вас структура организации — и что с ней делать? - Как проверить любую метрику? - Бинго хорошего Product Owner'а: карта развития из 8 элементов -Как подобрать стратегию управления под каждое поколение? - Как команды Spotify оценивают себя? - 4 книги для прокачки системного мышления ————— 👉🏼 Канал "Стратегия и дизайн Agile-организаций" Ильи Павличенко — для тех, кто хочет не «внедрять Agile», а перепроектировать компанию так, чтобы она работала иначе: через структуру, процессы, систему наград и HR-политики. Здесь стратегии, разборы известных компаний, живые кейсы и практичные идеи про системные изменения, которые действительно меняют поведение людей. Полезно топ-менеджерам, лидерам, HR и всем, кто двигает организацию к реальным изменениям. ————— 👉🏼 Канал Школа проектного специалиста — про управление проектами, коммуникацию и soft skills для тех, кто работает в ИТ-проектах. На канале можно найти: ~ как объяснить бизнесу риски, сроки и объём проекта ~ способы для развития soft skills, чтобы улучшить свои навыки и коммуникацию в команде ~ разбор типичных граблей при внедрении 1С:ERP Канал ведут практикующие руководители проектов и аналитики. Подписывайтесь на @techitpm — почерпнёте много пользы.

1.8 млн. инженеров (ghost engineer) ничем не занимаются на работе! Ну че, помните я вам тут в понедельник рассказывал о модели, которую придумали ребята из Стенфорда для оценки сложности решенной задачи? Ну вот они пошли дальше и написади статью (статья не является строго научной!), в которой ввели термин ghost engineer и вот, что они нам говорят (вот тут видос, если что): 1. Эти парни делаю лишь 10% работы от медианы в рамках эффективности в своей компании. То есть делают только 10% работы от средней нормы в своей организации. 2. В публичных описаниях приводятся характерные признаки «призраков»: • 58% из них делают меньше трёх коммитов в месяц; • 42% ограничиваются тривиальными изменениями на одну строку/символ. Что вызывает спорные чувства? 1. Написание кода - лишь малая часть работы. Хотя модель ребят из стенфорда пытается учитывать и это пусть и косвенно через сложность задач. 2. Подобный подход никак не позволяет учесть менторство, ревью, проектирование архитектуры, время на встречах. Хорошо бы в эту модель докрутить Google InSession (ранее рассказывал о подходе Гугла для анализа информации по ивентам, куда уходит время у разработчиков). Однако, модель точно позволит выявить крайние случаи, когда люди реально нифига не делают. А как вы оцениваете наличие ghost engineer в вашей компании? ❤️ - у нас таких нет 👍 - от 5 до 10% 🔥 - от 11 до 25% 🦄 - только я и работаю

#пятничноеневпятницу Пу-пу-пууууу В общем, долги то отдавать приходится, получается!

Это на фото я такой умный, красивый и здоровый, в реальной жизни я в 8 утра на электрофорезе🤣 На самом деле - это о взрослом отношении к себе. К сожалению, чудес не бывает и со временем все тяжелее поддерживать ритм, здоровье, спорт, семью, работу. А так как прожить хочется яркую, длинную и здоровую жизнь и стать частью той самой «серебряной экономики» не в виде развалины, то задумываться о себе приходится уже сейчас. При условии, что таких возможностей у нас дофига (ОМС прекрасно работает), то почему нет. Так что, сначала курс электрофореза (я не могу перестать ржать от этого слова), а затем уже курс массажей. В общем, не только спортом 3-4 раза в неделю тело живет, но и о восстановлении не забываем. Еще бы сна дотянуть до 8 часов, но это так, из области фантастики.

Так-с, я тут давно читаю канал Ильи, который Последние 1.5 года активно использует нейросети в работе (вайб-кодинг и не только). Почему? Ну потому что он рассказывает свои прикольные кейсы из практики. А вы помните, что я говорю: основная проблема нейронок - найти привальные задачи для применения! Илья до 27 лет ни на кого не работал, не считая себя, но в этом году вступил в команду, с которой будем делать большой AI продукт на рынке США Из тех самых практичных кейсов: — Отсудил 90к у Островка через Claude — Завайбкодил за пару недель продукт, который студии разработки оценили в 15 млн рублей и полгода работы — За несколько дней навайбкодил систему, которая автоматизировала маркетинг в стартапе — За один день с помощью нейросетей проработали концепцию продукта, создали 30+ лендингов и получили сотни предзаписей. Ха-х, звучит как реально поильные кейсы и максимально практичные) А вот еще разок и канал Ильи.

Классические модели оценки Storypoints, Functionpoints не работают! А что если я вам скажу, что Storypoints, Functionpoints имеют мало общего со сложностью задач? И мысль тут не моя, а ребят из Stanford - Егора Денисова-Бланш и его коллег. Но как так получилось? Они разработали модель, натренировали ее на 100+ тыс.репозиториях и 10 экспертах в разработке, а затем проверили и убедились, что лучшая метрика - это сколько инженерного усилия и сложности было в фактических коммитах! Обычно, вот эта задача оценки сложности хм…сложная! Но статья ребят раскрывает то, как это посчитать. Фактически, метрика комплексная и состоит из следующих: 1. Сколько времени (в часах) в этом коммите “закодировано” 2. Насколько трудной была задача, судя по коду и контексту 3. Какие объективные признаки сложности есть внутри изменений (кохезия, сложность, coupling, архитектурные изменения, объём и тип модификаций) И как менеджер вы скажите мне:

«Да нафига мне оценки сложности уже после написания когда?»

И тут я сижу «сижу на двух стульях» вместе с вами и ребятами, кто готовил статью: 1. Как менеджер, я хочу знать оценку до старта. Но оценка до старта - это гипотеза. Фактически, это шум! 2. Но как эксперт я понимаю, что люди отваритетельно оценивают задачи и планируют. Авторы прямо пишут, что их результаты «подсвечивают ограничения традиционных forward‑looking методов» и что backward‑оценка по коду даёт более точную меру усилия. Как можно это применить на практике: 1. Код ревью важная задача в нашей индустрии и модель из статьи может позволить вам распределять более сложные задачи на ревью на более «экспертных ребят». 2. Такая модель может позволить объяснить стоимость реализации отдельных фич и задержку сроков. 3. Если научиться надёжно оценивать усилие и сложность по коду, можно затем искать связи между «постфактум» метриками и ранними артефактами (типы требований, области системы и т.п.). То есть модель даёт основу для более качественной калибровки планирования (сравнивать фактический effort по коду с изначальными оценками), но не описывает модель, которая сразу из описания задачи выдаёт оценку сложности/усилия. А разве умение учиться на основе прошлого не ключевой навык менеджера?

«Storypoints - это гипотеза. Код - это факт. Без измерения факта гипотеза никогда не станет лучше.»

А вы верите в умение людей оценивать сроки? 🔥 - да, люди умеют оценивать сроки с достаточной точностью 🦄 - ох о чем вы, сроки мы особо оценивать не умеем 😎 - оцениваю сроки с точностью до минуты

Ладно, раз уж это пятница, я считаю, такая двойная, то забирайте еще 2-й мем!

Остап Бендер плохого не посоветует! Так что давайте-ка в понедельник прямо и начнем! 🔥 - если ты уже горишь и рвешься к трудовым буржуазным будням! ❤️ - если ты еще не готов и ищешь поддержки 💊 - ееееее-ма-ееее, уже пятница! Ну за чтоооо #пятничное

Задачка для всех, кому интересны бизнес и IT Дано: digital-агентство. Маркетологи тонут в рутине: вручную создают карточки с задачами, собирают отчеты, пингуют коллег по статусам. Задачи теряются, сроки срываются из-за человеческого фактора. Самое ужасное: директор по маркетингу тратит 20% своего времени не на стратегию, а на микроменеджмент — проверку статусов и сбор данных. Вопрос: Как разорвать этот порочный круг без дополнительных вложений? Решение: Вместо того, чтобы обращаться к разработчикам, директор решил использовать инструменты вайб-кодинга и сам сделал внутренний сервис, который автоматически создает задачи, следит за сроками, отправляет уведомления и генерирует отчеты. Результат: Компания сэкономила 100+ часов в месяц и разгрузила команду для роста и стратегии, а количество ошибок сократилось на 70%. И все это бесплатно. Многие компании работают с ограниченным бюджетом и не могут позволить себе команду айтишников. Но даже если она у вас есть, время разработчика стоит дорого. Умение самостоятельно решать бизнес-задачи с помощью современных технологий — это мощный рычаг управления. Получите его на курсе Vibe Coding от Академии Eduson. За 2 месяца вы разберетесь с популярными инструментами и узнаете, как писать промпты так, чтобы ИИ с первого раза выдавал чистый код. Интегрируете их в работу и автоматизируете процессы без навыков программирования. В конце создадите 7 проектов и полноценный продукт без единой строчки ручного кода. Сможете обеспечить IT-решениями свой бизнес и сильно сэкономить на разработке. Успейте оставить заявку на обучение с моим промокодом ПРОДЖЕКТ — получите скидку 65% + второй курс в подарок. Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGCCCWU

A Vision For Product Teams - Марти Каган Короче, статья отрезвляющая и эти мысли у меня давно в голове. Не уверен, что если вы впечатлительны, то стоит читать дальше. Статья отлично дополняет те мысли, что я излагал в понедельник в обзоре доклада маккинзи. 1. Марти Каган - автор топовой книги Вдохновленные для продактов рассказывает свой вижен будущего на горизонте 3-10 лет. 2. Если вы, по сути, трудитесь в feature factory team (это когда ваша задача деливерить фичи придуманные кем-то), то в будущем ваши компетенции не будут востребованы так, как сейчас. И да, переживать стоит. Потому что новые инструменты ускоряют как раз Деливери. Конечно, всегда найдутся компании, кто будут продолжать «жить по старому», но это лишь даст больше времени. 3. Если вы трудитесь в product team (это, когда 90% времени вы тратите на поиск решения, рынка, сами отвечаете на вопрос, что делать дальше и т.п.), то ваши компетенции будут все так же востребованы, но радоваться рано: Марти подтверждает, что состав команд в будущем изменится. В будущей продакт Тим будет нужен: -продакт менеджер -UX дизайнер -Инженер. Ага, вот так вот всех по 1-му… И этого хватит. И представляете, какая будет конкуренция за возможность быть в этой команде. 4. Возможно, нам повезет и случится бум стартапов, в который приземлится вся наша трудовая мощь, но на сколько это вероятно? 5. Ну а если вы думаете, что ваш бизнес супер устойчивый, то задумайтесь как много конкурентов у него сможет легко возникнуть очень скоро. Короче, прогнозировать будущее труднова-то, мы люди плохо с таким справляемся и трендов особо не умеем замечать верно. Но и голову в песок зарывать не стоит успокаивая себя мыслью, что ничего не поменяется. К тому же не забывайте, что затронет не только нашу отрасль. Ну че, кто что думает? ❤️ - Марти Каган столб индустрии. Дело говорит. 🔥 - отставить панику, особо ничего не изменится. 💊 - ну вот, я на панике!