Какая работа остаётся фаундеру, когда AI забирает всё больше задач В лекции о самоулучшающихся компаниях и как такую построить YC Partner Том Бломфилд отдельно рассказывает, какая роль остаётся человеку, когда AI становится всё умнее и может делать всё больше работы. Вот тезисы из выступления и ответ на вопрос: • AI теперь не просто про продуктивность. Он про то, чтобы держать весь контекст компании (переписки, данные о продажах, правила, код, инструкции и проч.) «на готове» и использовать их при принятии решений. • Так в компании информация перестаёт передаваться по иерархии (от начальника к исполнителю через менеджеров и наоборот), и это всё меняет — сотрудников нужно меньше, мидл-менеджмент не нужен, появляются новые роли (подробнее есть в лекции). • Том настаивает, что AI может делать работу сам и принимать решения сам. Пример: AI настроен регулярно анализировать воронку, вот он увидел в ней слабое место. Сам поресерчил и придумал, как это улучшить, сам запилил фичу, сам сделал A/B-тест, сам оценил результат, сам залил в финальный продукт. • И это те самые AI-loops, которые помогают сделать самоулучшающуюся компанию. • В такой схеме ценными становятся skills, «навыки» — описанные процессы, как бизнес делает что-то. Не софт, написанный под эти сценарии, а именно описание навыка, как этот процесс правильно выполнять. • И когда модель становится умнее → она просто переписывает код заново, а навык остаётся тем же (и эти навыки пока пишете именно вы, фаундеры). Софт эфемерен, навыки — фундамент. • У компании есть «мозг», который хранит все переписки, все скиллы, все данные — а люди сидят «вокруг», там, где нужно взаимодействовать с реальным миром. Люди — там, куда модели ещё не могут добраться. • Например, публичные выступления, этические вопросы, или моменты, где ставки слишком высоки или присутствуют эмоции. Что-то вроде разговора о расставании кофаундеров — то есть там, где нужно быть человеком, чтобы такое решить. • А ещё и продажи. Продажи следующие ≈20 лет по-прежнему будут строиться вокруг общения людей. • Заканчивает выступление Том вопросом: «Если бы вы запускали ваш бизнес сегодня, стали бы вы её делать в форме самоулучшающейся?». И сам на него отвечает намёком: «Вы только начинаете, у вас нет оправданий, чтобы строить как-то по-другому» Какие мысли? @y_everyday — рефлексируем об акселератор, создавший 100+ стартапов-единорогов

Какая система мотивации работает? В далёком 1976 году два экономиста, Майкл Дженсен и Уильям Меклинг, опубликовали статью, которую в то время все приверженцы теории поощрений знали наизусть. Эта статья была посвящена проблеме, известная как теория агентских отношений или теория поощрения. Главная мысль статьи состояла в том, что вы должны согласовывать интересы менеджеров с интересами владельцев акций. Таким образом, если цена акций растет, то менеджеры получают более высокую компенсацию. То есть, чтобы убедить людей делать то, что нужно, вам достаточно просто им заплатить. И они будут работать еще успешнее. Тем не менее, практика доказывала, что все не так просто. Так что же тогда тогда мотивирует? Ответить на этот вопрос помогает второе направление исследования в этой области, часто называемое двухфакторной теорией или теорией мотивации, которая переворачивает теорию поощрений с ног на голову. Эта теория гласит, что нельзя ставить знак равенства между поощрением и мотивацией. Истинная мотивация заставляет людей делать что-то, потому что они этого хотят. Фредерик Герцберг (адепт теории мотивации) утверждает, что общепринятое предположение о том, что удовлетворение от работы может включать в себя весь спектр чувств от полного счастья до абсолютного несчастья, не соответствует действительности. Он утверждает, что вы можете одновременно любить и ненавидеть свою работу. Данная теория включает два вида мотивации и проводит различия между двумя разными типами факторов. Гигиеническими факторами и мотивационными факторами. В одной части уровня находятся элементы, отсутствие или недостаток которых приводит к нашей неудовлетворенности работой, они называются вызываются гигиеническими факторами. Это такие вещи, как статус, заработная плата, гарантия занятости, условия работы, политика компании, практика контроля за работой. Заработная плата является гигиеническим фактором, а не мотиватором. Плохая гигиена вызывает неудовлетворенность. Исследования Герцберга позволяли сделать важный вывод. Постоянное улучшение гигиенических факторов вашей работы не приведет к тому, что вы неожиданно ее полюбите. В лучшем случае вы перестанете ее ненавидеть. Противоположность неудовлетворенности от работы – это не удовлетворенность от работы, а отсутствие неудовлетворенности. А что же такое тогда мотивирующие факторы? Что реально может принести истинное глубокое удовлетворение? В число таких факторов входит интерес, признание заслуг, ответственность и возможность карьерного роста. Ощущение, что вы вносите значимый вклад в работу, связано с условиями, внутренне присущими самой работе. Мотивация гораздо меньше связана с какими-то внешними факторами или стимулированием, в гораздо большей степени с тем, что происходит внутри вас и вашей работы. Понимаю, что это базовые вещи, о которых нам, любым управленцам, преподавали во всех наших школах бизнеса. Но очень любопытно почитать теорию и еще раз посмотреть на вроде бы понятные вещи под другим углом, особенно в наше время (отрывок из стратегии жизни)

Мы удивительно много сил и времени тратим на юридически обязывающие документы - стараемся «вылизывать» формулировки, фантазируем, как мы потом будем судиться, как будем аргументировать свою позицию. Но в 90% случаев это пустая трата сил и времени. У меня есть поговорка: «Если сторонам выгодно, то никакие договоры не нужны, а если невыгодно, то никакие договоры не помогут». Да, надо всё фиксировать письменно и желательно на бумаге. Да, надо внимательно читать то, что подписываешь. Да, верить на слово не стоит (особенно продавцам). Но думать надо не столько о бумагах и формулировках, сколько о том, чтобы обмануть тебя было невыгодно (или хотя бы сложно).

Я пишу цикл "Будущее лидерства" и сегодня продолжаю с темой "Будущее самопрезентации". Довольно непросто оказлось подкатить к ней, но попробуем :) 📌 Сначала два встречных вектора: один – немедленно все айай-ит, а другой – неистово сопротивляется этой ии-зации. Буквально правая рука лупит левую, смотрите сами Вектор 1 – AI: Расширение, размывание - Klarna и Zoom использовали AI-версии своих CEO при представлении финансовых результатов, Kaltura (разработчик Agentic Didgital Experience) создала цифрового двойника CEO Рона Йекутиеля – буквально, чтобы он вел разговор от его лица, Meta разрабатывает AI-версию Марка Цукерберга, которая должна воспроизводить его знания и способ общения Логика – у этих людей дофига встреч (до 70%), рутина, давайте ее автоматизируем, чтобы (цитирую статью) "уделять больше времени другим направлениям бизнеса, таким как развитие корпоративной культуры". Подмигните, если уловили иронию 😁🫶 Плюс не надо настраивать свет, камеру.. Наверное, в отдельных американских компаниях и возможно такое, но представим олхендс, где основная задача СЕО сказать "мамой клянусь, останемся живы, не ссыте, не разбегайтесь, денег на зарплаты хватит" Другая логика под AI аватарами – говорить с командами во всех часовых поясах на всех языках, но все же есть и более мягкий сценарий – потоковый перевод. Хотя опять же, в мире потоковых переводов больше всего, по крайней мере какое-то время, будут цениться люди, знающие 7 языков, среди которых – мандаринский (реальный пример моего GR-коллеги) Еще пример – Ailias (технологический консалт) сделали лидерский самит, который ко-хостил AI-аватар (его фотку я прикрепила к посту): в риал тайме команда вносила обновления в базу знаний аватара и его же оставили на вечер – чтобы все могли повзаимодействовать с ИИ в неформальной обстановке Есть компании "asynchronous by default" – ребята пилят оупенсорс, у них 90+ стран, поэтому коммуникация, преимущественно, письменная и "уравненная" между коммуникационными стилями и множеством языков Кстати, безопасники уже тренируют сотрудников на аватарах СЕО Что думаете? :)

Песочница Наверное, каждый из нас хотя бы раз в жизни игрался в песочнице. У кого-то при этом была гора песка, лопаточки, ведёрки, формочки — в общем, полный "жир", а у другого и песка особо не было. Часто песочница выглядела как обрамленный деревянными досками квадрат, но и гора песка без всяких барьеров — это не редкий случай, особенно в регионах 😍. Песочница — масштаб небольшой, тем не менее, обычно среди всей детворы выделялся явно один лидер, у которого было "видение", как из всего имеющегося сделать "конфетку". Примечательно, что явных ресурсов у него не было, но особо талантливые могли организовать и постройку мини-замка. Из моих личных наблюдений (а возможно и снов) такие ребята могли чудом выпросить новый инструмент для дальнейшей работы, не всегда получалось, но за спрос не осудят 🤨. Если оторваться от конкретной песочницы, можно заметить, что их много. И вообще, за границами этого "квадрата" много чего происходит, что не подвластно нашему начинающему лидеру: у него за рамками нет ни ресурсов, ни влияния (хотя со временем, если не зазнается, составит себе "банду" уже не только в песочнице, но и во всём дворе). Всё, что у него есть, досталось ему либо потому что хорошо попросил, либо как-то оно материализовалось само. Вообще, к чему это я. Песочница — это интересная метафора к управлению IT-проектами в организациях 😃. Эти "горы песка" могут быть большими и маленькими, в рамках них руководители вольны делать много вещей, желательно позитивно влияющих на бизнес-метрики. Но это всё ещё "песочница", а серьезные риски, "взрослое" управление ресурсами скрыты за ней. В моей картине мира, уровень "песочниц" заканчивается на этапе, когда ты начинаешь отвечать за реальные деньги. Т.е. в тот момент, когда у тебя на руках условные $50 млн, а дальше твоя задача приумножить этот капитал за счёт новых исследований/IT-продуктов. А может, я всё это придумал и во "взрослом" мире всё немного по-другому. Есть тут кто из взрослых? Расскажите, а то очень интересно 😍.

Неудачи и ошибки Общение определение ошибки — это не достижение целевого состояния, когда результат не равен цели. Давайте разберем на простом примере: мы хотим сварить кофе в кофе-машине. Что может пойти не так? Мы можем не сварить кофе, сварить не то кофе: не того объема, не того вкуса, неправильной температуры, не поставить чашку и т.д. Самый печальный результат будет если мы сломаем кофе-машину. Почему не получилось сварить кофе, как хотелось? Ошибка может быть на разных уровнях: 1. Мы можем не знать, как пользоваться машиной, не понимать как с ней работать. Надписи могут быть запутанными, множество кнопок. 2. Мы можем ошибиться в действиях: случайно нажать не на ту кнопку, поставить чашку не туда и так далее. 3. Сама кофе-машина может не работать или не работать плохо: не залили воду, просто сломана, необходимо засыпать кофе, засорилась и т.д. 4. Окружение может повлиять на задачу: в здании отключилось электричество, перед кофе-машиной стояла большая очередь, ко мне подошел начальник и попросил зайти в кабинет к нему. То есть, ошибки могут быть двух видов: ошибка результата и ошибка различного рода в процессах. Чтобы разграничить их дальше, ошибки результата дальше мы будем назвать неудачей. Не получилось сварить чашку кофе. Чтобы дальше было яснее, нужно разграничить 2 типа ошибок: 1. финальная ошибка, состояние когда результат не равен цели. Этот тип ошибок будем называть неудачи. Не получилось. 2. ошибка или отклонение самом процессе. Вот как раз тот набор отклонений от нормального процесса сварить кофе. Сама по себе ошибка процесса может быть неприятной, но не фатальной. Мы нажали на не ту кнопку, потом нажали на правильную. В машине нет воды — налили ее. Ошибка в процессе не всегда приводит к неудаче — не достижению цели. Да и сама неудача может различаться по своим параметрам: одно дело мы вообще не сварили кофе, другое — когда сварили кофе не того объема. Мы хотели сварить большую чашку, а сварили маленькую. В ряде случаев мы даже не посчитаем это как неудачу. Если брать цель как построение безошибочных систем, то это не значит, мы не должны не допускать ошибок вообще. Нам нужно сделать, чтобы все ошибки не превращались в значительные неудачи. #ЧФ #ошибки

Понравилась мысль Кагана из свежего эссе. Он, как и многие, ждал, что AI станет уравнителем и обесценит преимущество компаний с сильными инженерами и продуктовой культурой. Но вышло наоборот — они увеличили отрыв. Преимущество сильных никогда не сидело в скорости производства. Оно сидело в способности выбрать, что производить: культура, стратегия, discovery. AI кратно ускорил первое и не тронул второе, то есть работает мультипликатором, а не уравнителем. По факту команды используют AI, чтобы быстрее производить артефакты проектной модели (бизнес-кейсы, роадмапы, PRD, код). Проблема проектной модели в том, что модель заточена на output, а не на outcome. Ускорение output при неизменном качестве суждения, что строить, даёт ровно ноль. Отсюда расслоение вместо уравнивания. По итогу строить стало так легко, что теперь легко бежать не туда в десять раз быстрее. У Atlassian в исследовании 89% руководителей говорят, что AI ускорил работу, и только 6% уверены, что могут показать конкретный ROI в масштабе организации. Скорость есть, результата нет. Правда, есть два нюанса. Первый — лаг. Ещё в 1987-м умные люди заметили, что компьютерный век виден везде, кроме цифр производительности, или моторы, которые были доступны с 1880-х, но прирост производительности пошёл только к 1920-м, когда заводы наконец перестали навешивать эти самые моторы на старую схему и перестроили цеха. Второй: если AI ускоряет всех симметрично, преимущества не получает никто, а выигрыш утекает к потребителю. Оба варианта дают то же самое «работаем быстрее, а метрики стоят». svpg.com/the-ai-productivity-paradox

Продукты – про ошибки Мы недооцениваем значимость своих продуктовых ошибок. Промахнувшись с гипотезой/фичей, мы проводим "аналитику", ищем оправдание (которое не укажет на нас самих и наши убеждения как причину), быстро отчитываемся и спокойно забываем о ней, упуская истинное предназначение-суть ошибки: Ошибка вскрывает те самые каналы, которые в повседневной суете закрыты для нас из-за нашей невнимательности и спешки. Ошибка заставляет остановиться, вырывая нас из автоматизма. Ошибка учит тому, чему мы не научимся в комфорте рабочей суеты: вниманию, присутствию, глубине. Ошибка даёт почувствовать всю полноту и пустоту бытия продукта. Всё это является дарами ошибки, если не бежать от неё.

Спроси ошибку: «Что ты хочешь мне сказать?»

Ответ придёт словами-ощущением и именно это ощущение направит Дух продукта Туда, куда вам нужно идти.

#рецепт В чём настоящая ценность Agent Skills. Часть 1 Здравствуй, дорогой читатель. Скиллы до сих почти никто не понял. Я уже писал вводный пост про скиллы и почему менеджерам стоит смотреть на них как на святой грааль: https://t.me/junior_pm/422 После доклада про Agentic Harness хочу докрутить мысль инженернее. Скилл - это не "промпт в папочке", а слой поведения агента. MCP, API и CLI дают агенту руки, а skill объясняет, когда этими руками не стоит случайно уронить запросом БД, переписать ТЗ или сделать ревью уровня "в целом норм" 1) Agent Skill - это workflow package Если давать адекватное определение, скилл -> самодостаточный пакет процедурного знания, который агент динамически загружает для решения задачи Если разложить по-честному, то prompt - это разовая инструкция, script - детерминированный код, MCP tool - доступ к действию, subagent - отдельный worker, AGENTS.md/rules - фоновые правила проекта. Skill находится между всем этим: он говорит агенту, когда применять процесс, как идти по шагам, какие артефакты читать, какие проверки делать и где остановиться за апрувом Реализуется в формате папка с SKILL.md (YAML + Markdown) + опциональные файлы. Skill.md = metadata + instructions + optional references + usage policy. Открытый формат лежит тут: https://github.com/agentskills/agentskills, реальные примеры от Anthropic тут: https://github.com/anthropics/skills, у OpenAI Codex механика описана тут: https://developers.openai.com/codex/skills 2) Skill хорошо ложится на BPMN-мышление процессников description - триггер процесса, тело SKILL.md - шаги, When to use / When not - гейты, scripts/ - подпроцессы, references/ - политики и справка, assets/ - шаблоны, examples/ - эталонные входы/выходы, allowed-tools - права. Те это уже не markdown с советами, а почти исполняемая процедура Менеджерский кайф тут простой: можно перестать пересказывать агенту как у нас принято и начать версионировать это в Git. Не Тимлид Петя знает как делать ревью, а code-review/SKILL.md, пошаренный на всех и прописанный хуком всем перед отправкой MRa 3) Скиллы органично зарождаются и эволюционируют: 0. Замечаешь что пару раз в неделю делаешь одно и то же. Ctrl + c - Ctrl + v инструкция аля в Claude Code 1. Описываешь повторяющееся действие и структурируешь в промпт 2. Переносишь промпт в формат agent skills, чисто враппер 3. Добавляешь в скилл воркфлоу с гейтами что, после чего и как проверять 4. Объясняешь скилл как писать скрипты для решения задачи в моменте 5. Делаешь готовые шаблоны и скрипты и прикладываешь их в скилл, чтобы он их вызывал 6. Выносишь весь дактайпинг, шейрд и прочее из скриптов в общие ассеты, энвы и конфиги 7. Оборачиваешь скрипты в MCP или CLI 7. Переписываешь проект на чистовой бойлерплейт и правильную структуру 8. Распространяешь В twinby я смотрю на это именно так: не заменим людей агентами, а вытащим повторяемые куски работы в управляемый слой. Например, как собирать апдейты по джире, как проверять на корректность ТЗ, как автоматизировать ручные тесты в браузере и тд Практический вывод Первый skill стоит делать не про агенты, инстаграм инфоцыганщину про Agent OS/Second brain/AI native team, а про маленькую повторяемую проверку: backlog hygiene, PR review precheck, release readiness, spec quality checker, repo safety scan. Чем уже граница, тем проще проверить качество и тем меньше шанс собрать очередной карго-культ в красивой папке, нужный 1 человеку

Как доводить проекты до ума и фокусироваться в эпоху ИИ. На чем сейчас фокусируется Бог (если он есть) и какими проектами занят? У вас ведь тоже теперь 100 незавершенных проектов из-за вайб-кодинга и Claude Code? Хуже того, в какой-то момент я заметил, что лишние возможности (как и лишние инвестиции) убивают продуктивность. Легко переключаться на другой проект, как только один забуксовал. Легко погрузиться в прикольный вайб-кодинг, вместо того, чтобы заниматься чем-то по-настоящему важным (продажами, например) И тут я задал себе один неожиданный вопрос: раз мы теперь все такие всемогущие и все можем делать по щелчку мышки, мы теперь практически боги (в интернет-вселенной), а раз так — на чем сейчас фокусируется Бог и какими проектами занят сегодня? (не важно, верите ли вы в него или нет) Оказалось (deep research помог), что вопрос о том «чем сейчас занимается Бог и на чем он фокусируется сегодня» занимал великие умы от Аристотеля, до Фомы Аквинского и далее по списку. А самое интересное, что ответы, которые нашли великие философы, очень подойдут и нам, менее великим вайб-кодерам, терзающим Claude Code по ночам. Не буду терзать вас цитатами Фомы Аквинского и других теологов (вы ведь и сами можете сделать такое исследование), напишу лишь как я понял это лично для себя, в виде эдакой современной шпаргалки, которую не грех распечатать и повесить рядом с монитором. 1. Ограничения. Если ты можешь все, то ты не будешь делать ничего. И поэтому Бог себе сам придумал ограничения, в случае нашей вселенной — законы физики, внутри которых приходится решать разные противоречия. Короче, заставьте себя придумать ограничения. Вот мои 2 первых: а)пока не продал/не показал кому-то, дальше не разрабатывай б)любой кусок работы от идеи до презентации/продажи должен укладываться в 4 часа, если не укладывается, значит ты плохо понял задачу и плохо раздробил. 2. Начинай любую задачу с чистого листа. По одной древнееврейской легенде, Бог, перед тем как сотворить все вокруг, сжался в точку и очистил все вокруг, то есть «очистил контекстное окно». Я стараюсь все главные задачи писать просто от руки на листе бумаги и каждую новую задачу в LLM начинать с чистого листа и с собственной формулировки. Короче, если я не могу сформулировать от руки (вне LLM) задачу, то я и принять ее не смогу. А во-вторых, от руки много не напишешь, приходится упрощать. Поэтому важно сохранять некий «суверенитет» собственного мозга в постановке и в приемке задач и периодически закрывать все вкладки, выходить в офлайн и пытаться решить задачу вне LLM, пересказывая ее устно, например. 3. Помни кто ты, зачем ты это делаешь и какой твой тезис. Платон утверждал, что фокусировка определяется не объектом, на который ты смотришь, а системой ценностей того, кто смотрит. По мнению Платона, Спинозы и Аристотеля — Бог смотрит прежде всего на самого себя, а не на свои творения, которые являются лишь его отражением (тенями от костра, но не сами источником - костром). Короче, мир вокруг (в том числе проекты, которые мы навайбкодили) — это просто наше отражение, с некой задержкой (1-5-10 лет, эта инерция в последнее время сильно сократилась). Что делать, если обнаружил что вокруг тебя хреновые проекты, война и злые люди? Тут ориентир один — любовь. Прекратить заниматься тем, что не любишь и делать только то, что любишь и что нравится. Не делать из страха или нужды. Это самый сложный пункт, потому что большинство делают проекты из-за нужды денег, давления инвесторов или клиентов, ходят на работу из-за ипотеки и т.п. Как это победить? Как минимум, чаще напоминать себе об этом (во всех религиях это называется молитва) Есть еще много нюансов, но эти 3 главные. Вот так все просто, но не очень-то легко: люби, упрощай, ограничивай. А вам что помогает?

Подчиненные Услышал как в самолете человек использовал слово «подчиненные» в разговоре. Слух зацепился и я полез разбираться в этимологии слова. Почему людей называют именно подчиненными? Подчиненные - занимающие более низкое, зависимое положение по сравнению с кем-то, подотчётные кому-то; менее важные. А какие есть еще варианты? ▪️Коллеги - сотоварищи, собратья по службе, занятию; от латинского collega - «совместно избранный». ▪️Партнеры - равноправные участники совместной деятельности; от французского parсener - «сонаследник» и латинского partitio - «деление». ▪️Служащие - лица, работающее по найму в области умственного или непроизводственного физического труда. Тут я подумал, что слово, которое мы используем в обращении, не может не сказываться на результатах, которые мы получаем благодаря сотрудничеству с людьми. Игра слов: ▫️показывает отношение предпринимателя к сотрудникам ▫️скрывает атмосферу в коллективе ▫️и, я убежден, предопределяет результаты бизнеса А как вы называете людей, которые работают вместе с вами?

Среди всех панических криков про "ИИ нас заменит" и ваще "старшно-страшно" мало кто говорит (а может не говорят, потому что не понимают?), что одна из важнейших вещей, которая у нас появляется - высвобожление внимания. Вот тут Леша разбирает отличный пример, когда человек стоящий перед тобой наконец-то тебя послушает, а не будет судорожно записывать то, что вы ему говорите. А где у нас с вами это отлично проявляется? Праааавильно: как минимум в протоколах встреч. Я уже давно не мог позволить себе на встрече, где мне нужно фиксануть результаты настолько внимательно участвоать в диалогах и ничего не записывать. В общем, тема эмпатии, умения человека поговорить с человеком и выслушать его максимально внимательно вырастает в полный рост!

Forbes на днях разобрал исследование, которое подсвечивает дорогую для бизнеса штуку Представьте что два сотрудника говорят вам неправду. Первый знает, что это неправда. Второй не знает, просто где-то услышал, надо было уверенно звучать на планёрке, проверять не стал. Есть исследования, что второму вы поверите охотнее. Психологи Wake Forest проверили это на трёх экспериментах, около 800 человек. Одно и то же ложное утверждение казалось правдоподобнее, если его сказал человек, который не знал что говорит неправду. Я постоянно вижу, как сотрудники кидаются непроверенными якобы фактами Продажник сказал что у нас дорого, потому что парк клиентов отказались из-за цены. РОП сказал, что конкуренты опустили цены потому что кто-то сказал. Маркетолог сказал что этот канал не сработает потому что у кого-то в телеге прочитал. Никто ж по факту не соврал. Просто перепутали свое мнение и факты, с кем не бывает 🫠 Внутри команды это сложно отловить, так как есть отношения, желание не портить атмосферу и подобное. Мало кто публично скажет, что эта цифра херня воздуха, и гипотеза несостоятельна со старта. Такое может позволить себе человек, который играет на стороне бизнеса, а комфорта и который разбирается в теме достаточно, чтобы услышать фальшь Руководителю бизнеса очень везёт, если рядом такой есть. Кстати часто вижу, что такие «серые кардиналы» часта внешние

🎯 Как интрапренеру добиться успеха В корпоративной среде успех часто приходит не к тем, кто громко заявляет о своих идеях, а к тем, кто умеет работать незаметно. Когда в голову приходит перспективная идея, не спешите делиться ею с каждым встречным. Лучше спокойно развивайте её в рабочем режиме, не привлекая лишнего внимания. Если ваши действия вызывают вопросы — проще потом попросить прощения, чем заранее добиваться одобрения. Чем меньше вы афишируете свою работу, тем меньше будет сопротивления и ненужной критики. И тем больше шансов довести проект до стадии, когда его уже невозможно будет игнорировать. Позвольте руководству самим почувствовать потребность в том продукте или решении, которое вы уже тайно разрабатываете. И когда они начнут высказывать идеи в этом направлении, вы сможете показать, что у вас всё уже готово. Иногда лучше всего работает именно ощущение, что идея "родилась" внутри команды руководства. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Вдохните новую жизнь в маркетинг Внедрение новшеств в бизнес — всегда вопрос окупаемости. Особенно это касается контент-маркетинга, где заранее трудно просчитать эффект и доход. Поэтому важно обосновывать инвестиции, но не бояться экспериментировать. Один из рабочих методов — разрешать небольшие эксперименты с выделенным бюджетом, даже если они не укладываются в привычные рамки эффективности. Такие тесты могут не дать мгновенного результата, но часто открывают свежие идеи и пути развития. Для успешных инноваций стоит создать креативные команды, включая сотрудников из разных отделов и без привычных ролей. Это приносит новые взгляды и нестандартные решения. Обязательно нужно разработать чёткий план: цели, бюджет, риски — всё должно быть под контролем. Такой подход формирует культуру открытости к изменениям, где эксперименты — не опасность, а шанс на рост и успех Фаундер | Бизнес и Стартапы

У меян есть список задач в который я пишу все идеи, которые хочу когданибудь реализовать. И там уже такой приличный беклог накопился. И сегодня когда я в очередной раз стал записывать задачу в свой блокнот, я подумал - а почему бы мне ее сразу не написать в дейв? Пускай у него не будет полного контектса задачи, пускай он сделает какуюто херню вначале или какойто нереалистичный план напишет. Но это будет в разы лучше - чем я вообще не приступлю к задаче. Я попробовал и сам ахерел как быстро получилось сделать одну из задач, которой не мог подступиться неделю. И мне это так понравилось что я решил создать свой таск менеджер для дейва, в котором я ставлю ему и себе задачи и там же все трекаю)

Миссия, которую можно носить на футболке Настоящая миссия — это не длинный текст с корпоративным жаргоном, а короткая и ясная идея, которая объясняет, зачем вы делаете свою работу. Она должна быть настолько простой, чтобы её можно было написать на футболке и каждый сотрудник сразу понял, в чём смысл. Миссия мотивирует и направляет команду, помогает каждому почувствовать свою роль в общем деле. Она отражает не только цели компании, но и потенциал каждого человека. Как создать такую миссию? Сначала оцените реальность: что меняется вокруг, какие появляются вызовы и возможности. Лидерам важно смотреть вперёд, учитывая запросы рынка и общества. Ваши ресурсы — люди, знания, финансы — должны работать на то, чтобы менять мир и задавать новые стандарты. Это путь к настоящему успеху и устойчивому развитию. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Когда сеть убивает душу Вот представьте себе, вы долго мечтали открыть заведение, какое-то локальное, прекрасное место. Допустим фермерское кафе или фермерский магазин. Назвали это "Фермесрким кафе", "Избенкой" (совпадения случайны). Нашли локальных производителей, собрали меню, придумали концепт. Постепенно начали окупаться, стали расти в рамках одной точки. Потом где-то рядом открыли вторую точку. Люди вас заприметили, год за годом к вам ходят, вас уважают. Вы живете своими заведениями, можете их посещать каждый день, смотреть за качеством услуг, качеством еды, продуктов. Сами ведете переговоры с поставщиками, решаете споры - это ваше семейное дело. Текучка низкая, лояльность клиентов высокая. В какой-то момент, вы понимаете, что вы созрели сделать шаг вперед. Вы решаетесь открыть третье, четвертое заведение, пятое, шестое и т.д. И вот у вас уже штат менеджеров, метрики и показатели, а не личное посещение мест. Вы смотрите, маржинальность блюд падает, значит надо подкрутить меню. Смотрите - некоторые блюда не берут, надо бы подкрутить меню. Вам предлагаю резать косты, вы увольняете людей, вам приходится придумывать быстрые интро обучения, процессы найма и контроля качества. В какой-то момент, ваше заведение из семейного премиального заведения "для своих" - превращается в сетевуху. Ваши первые клиенты от вас уходят за поиском места для своих... PS вывода не будет, просто жаль, что масштабирование чаще всего убивает уникальность @blackproduct

Как измерять работу программистов CEO и CFO приходят к CTO с вопросом: можно ли оптимизировать затраты на разработку? Как понять, кого уволить, а кто хорошо работает? Кому сколько платить? В среде программистов есть много мнений по поводу метрик и нужно ли измерять производительность разработчика. Очевидные метрики, которые придумает HR: - Присутствие на рабочем месте - Количество выполненных задач - Количество часов, затраченных на выполнение этих задач - Уложился ли в план

Неочевидные метрики, которые добавит CTO: - "Бизнес ценность" — баллы, которыми стейкхолдеры оценивают задачи по их значимости или приоритету для бизнеса. - "Стори пойнты" — баллы трудоёмкости. Разработчики собираются на "Покер Планирования" и оценивают задачи между собой. Используют футболки (XS, S, M, L, XL) или степени числа 2 (1, 2, 4, 8, 16, 32). - Количество багов в коде, написанном разработчиком. - Скорость — любые баллы делим на время. - % отклонения от собственной или командной оценки.

Проблема заключается в том, что индивидуальный разработчик может провалить все эти метрики, но при этом положительно влиять на производительность команды. Или же выполнять план, но демотивировать группу. Рассмотрим роль тимлида в качестве примера: индивидуальная отгрузка ниже среднего, но каждый разработчик под его влиянием работает быстрее и качественнее. Увольнять его на основании общих метрик просто преступно. Программисты под надзором точно работают, без него — состояние неопределённое. Поэтому без внешнего контроля не обойтись. Что с этим делать? - Если хочется кого-то уволить или повысить — спросите менеджера отдела. Он всё знает без метрик. Для уверенности проведите 360-градусную оценку. - Всё равно измерять все возможные/удобные показатели, но не принимать решения только на них. Пост помог подготовить резидент Галеры Михаил Сенсеев 🔵

Еще одно напоминание себе (и вам) про корпоративную политику. Любая хорошая идея в большой компании начинается не со звонка и не с сообщения в Teams. Она начинается с презентации. Очень часто люди думают: «Сейчас расскажу коллегам, обсудим, а потом оформим». На практике все происходит наоборот. Если идея ценная, то после пары обсуждений уже сложно вспомнить, кто был ее автором. В корпоративной среде презентация — это не просто красивые слайды. 💥Это способ зафиксировать ownership. Если у вас появилась инициатива: — оформите ее в документ; — опишите проблему; — предложите решение; — распишите план реализации; — отправьте руководителю. Даже если потом эту идею будут обсуждать десятки людей, у вас останется понятная точка отсчета: это была ваша инициатива. Недавно у меня как раз была такая ситуация. Часть моих материалов использовали без моего участия. Что я сделала? Не стала выяснять отношения и искать виноватых. Я сразу написала своему руководителю и за несколько часов оформила полноценную презентацию программы, которую предлагаю развивать. После просмотра уже не оставалось вопросов, кто глубже всего погружен в тему: структура, логика, исследования, план внедрения: все было в одном документе. В итоге именно эта презентация настолько понравилась нашему CMO, что сейчас ее рассматривают как материал для большой лидерской конференции осенью. Да, материалом успели воспользоваться. Но ownership остался за мной. Мой вывод простой: дек — всему голова! Инициатива принадлежит тому, кто первым ее оформил. #карьера #culturefit

#карьера Правило трех гвоздей Опытные сотрудники больших организаций (и особенно опытные руководители, у которых есть свое высшее руководство) хорошо знают классическую технику тайм-мендежмента, доставшуюся нам еще от наших дедов. Называется она "правило трех гвоздей". Восходит она к байке про особенно успешного председателя колхоза, которого однажды спросили, как ему много лет удается справляться со своей работой. В ответ председатель указал на стену и торчащие в ней три гвоздя. Когда распоряжение приходило первый раз, он вешал его на первый гвоздь, когда приходило напоминание - перевешивал на второй, второе напоминание - на третий, и только распоряжения с третьего гвоздя он начинал исполнять. По словам председателя колхоза, большинство заданий руководства не доходило даже до второго гвоздя. В наше время активных лидеров, трансформирующих большие организации и наводящих суету своей бьющей ключем энергией, адептов правила трех гвоздей не жалуют. И тяжело раскачиваются, и медленно как-то, да и что это вообще значит, что не побежали сразу исполнять, когда было дано задание. Часто такие сотрудники ассоциируются как раз с тем самым "болотцем", кому бы только чаи гонять и на перекуры ходить. Но суть лежит немножко глубже, достаточно посмотреть на все глазами сотрудника. Если вы просите человека что-то сделать, но потом никогда не спрашиваете результат, или спрашиваете через полгода, человек, потративший на это силы, не получает внимания к результатам своего труда. Это обесценивает его работу, появляется чувство "работы в стол". А в стол работать никто не любит, прям совсем никто. Три гвоздя - это естественная защитная реакция. Вывод очень простой: если не нравятся сотрудники, работающие по правилу трех гвоздей, то придерживайтесь правила "поставил задачу - будь готов принять сделанную работу".

Перечитывал старые посты и этот решил апнуть и, заодно дополнить. Сейчас, уже с позиции предпринимателя, считающего свои кровные, вкладываемые в компанию, могу добавить: иногда то, что вам кажется обязательным, вовсе таковым не является, а ресурсы на это тратятся. Например, не так давно команда просила договориться с одним из преподавателей о доступе слушателей к записям живых занятий, потому что потенциальные студенты часто спрашивают. Прежде чем идти к уважаемому человеку с предложением, я, дабы не быть голословным, запросил у команды статистику по слушателям - кто просил, чего просил, сколько, на подведение которой потребовалось бы некоторое время. В итоге, когда дошел к преподавателю ,выяснил, что с записью он разумеется полностью согласен, изначально предполагал, что она будет, и ничего обосновывать не надо. Вывод я сделал - не стоит делать мозги команде не ради дела, а из своего невроза :) Остается вопрос «как же вовремя эти две ситуации различить?». Вот тут очень помогает команда. Из полей такие вещи неплохо видно и прислушиваться и не улетать в космос очень полезно.

Ошибка, которая стоила команде месяцев работы 👾 В рубрике «Ошибки на миллион» — история Дмитрия Ильенкова, соавтора книги «Не усложняй: управление проектами по методу P3.express», и разбор ошибки, в которую легко попасть любой компании, стремящейся принимать решения «на основе данных». В 2024 году команда онлайн-школы @pmclub решила внедрить систему сквозной аналитики. Идея казалась безупречной: собрать все данные в одном месте, чтобы управлять бизнесом эффективнее. Несколько месяцев команда строила систему, настраивала отчеты и разбиралась в десятках метрик. Но в какой-то момент стало очевидно: полученную информацию никто не использует. Почему произошел провал: разбор ловушек 🩵 Процесс стал важнее результата Команда настолько увлеклась внедрением аналитики, что перестала задавать себе главный вопрос: какую проблему она должна решить? Работа над системой превратилась в самоцель. 🩵 Попытка измерить абсолютно всё Пять социальных сетей, три сайта, две CRM-системы, почтовые рассылки, LMS, отчеты для разных направлений бизнеса — вместо поиска действительно важных показателей команда пыталась собрать максимум данных. В итоге информации стало слишком много, а пользы — слишком мало. 🩵Ресурсы уходили на обслуживание системы На создание отчетов и проверку данных ежемесячно тратили несколько рабочих дней. Добавились расходы на консультанта и постоянная вовлеченность команды. Аналитика начала забирать ресурсы, которые можно было направить на развитие продукта и маркетинга. 🩵Данные не превращались в действия Главное открытие произошло спустя несколько месяцев: собранные показатели никак не влияли на решения. Они не помогали корректировать стратегию, улучшать продукты или повышать эффективность бизнеса. 🩵 Не была определена конечная цель Совет «принимайте решения на основе данных» сам по себе правильный. Но прежде чем строить сложную систему аналитики, важно понять, какие именно решения вы собираетесь принимать с ее помощью. Без ответа на этот вопрос даже самые точные цифры остаются просто цифрами. Выводы ✨ Любой проект должен начинаться с четкой цели, а не с выбора инструмента. ✨ Собирайте только те данные, которые помогут принять конкретное решение. ✨Регулярно спрашивайте себя: «Как мы используем эту информацию?» ✨Если аналитика не влияет на действия, значит, ее нужно пересмотреть. ✨ Иногда лучший способ повысить эффективность — не усложнять процессы, а отказаться от лишнего. Эта история вошла в книгу Дмитрия и Валерия Ильенковых «Не усложняй: управление проектами по методу P3.express» как напоминание о простом, но важном принципе: прежде чем что-то внедрять, ответьте на вопрос «Зачем?». Именно он помогает не потерять время, деньги и фокус команды.

Почти месяц меня не было в канале — накрыло новыми проектами, перформанс-ревью и л-е-е-е-е-т-о-м, которое хочется проводить с детьми. И так, чтобы без чувства вины перед остальными делами. Кванты любви всем родителям — на это нужны силы! ❤️ Но есть две темы, которые сейчас меня занимают в работе и не могу не поделиться. Хочу в ближайший месяц вместе с вами погрузиться в одну из них — выберем вместе, с какой начнём! Обе про AI, через призму реальных изменений и практик, которые наблюдаю и в том числе пробую сама. 1. Интеллект над иерархией Главный риск внедрения AI-агентов в ежедневную рутину я вижу в управлении страхом: «освой, иначе проиграешь» или «не научишься — вылетишь». Страх может ускорить первые шаги, но не создаёт ни мечты, ни любопытства. Как вместо этого создавать созидательный нарратив? И тут мне нравятся две идеи. Первая — практика заряженных моментов, я называю их «эвриками с полей». Когда кто-то приходит и говорит: «Даша, вау, смотри, что мы сделали!» — и показывает то, что без AI или разработки раньше было невозможно, а теперь не только дало новые возможности, но ты ещё и чувствуешь себя автором и создателем. Помню первые эврики в своей команде. Коллега из внутрикома собрал модель, которая анализирует инфополе компании, видит связи между людьми, находит лидеров мнений и скрытые сообщества. А команда устойчивого развития сделала скилл для проверки НКО, запрашивающих гранты Яндекса: раньше валидация занимала около 40 минут, теперь — минуты. Таких кейсов сейчас уже десятки! Можно ли их провоцировать? Мне лично очень помогает разгонять это вопросами на 1-1s или командных встречах — о том, какие ограничения мы хотим снять:

Что в нашей работе бессмысленно съедает время?

Что мы давно хотим сделать, но не можем получить ресурс? Какую идею мы не проверяем, потому что проверка слишком дорогая? Что раньше казалось невозможным? А вы как у себя стимулируете эксперименты и «эврики»? Вторая — идея интеллекта над иерархией. Сейчас мы работаем над тем, чтобы внутренние AI-агенты не только делали транскрибации встреч, но и находили связанные обсуждения, определяли, кому важен этот контекст, собирали фоллоуапы, экшн-планы и напоминания для команд. Знание будет двигаться не сверху вниз, а туда, где оно нужно для решения задачи. Я верю, что через 3–5 лет в компаниях станет меньше слоёв и бюрократии. Руководитель перестанет быть хранителем информации и узким горлышком — человеком, встречи с которым иногда ждёшь неделями, чтобы узнать, что решили на стратегической сессии. Кстати, как считаете, в чем будет ключевая роль руководителя в будущем? Интеллект над иерархией — это среда, где возможность знать, влиять и действовать определяется не высотой роли, а близостью к задаче и качеством мышления.

Если выбираем эту тему, соберу гайд по AI adoption на опыте Яндекса. 2. Качество суждения На днях мне пожаловалась студентка курса, что в переписке со своим руководителем про сложные отношенческие вопросы получает Claude-like ответы — признание эмоций, три аккуратных тезиса, предложение следующих шагов — вместо того, чтобы руководитель занял позицию и взял бы на себя риск сложного разговора. Я и за собой замечаю, что всё чаще первым движением иду посоветоваться с нейронкой. Чем больше задач мы передаём машине, тем важнее вопрос: что происходит с нашим мышлением? Риск ослабления привычки думать самостоятельно обсуждают HBR и McKinsey, исследуют MIT и Microsoft Research. Думаю, вслед за внедрением AI в компаниях появится запрос на инфраструктуру качества мышления: дебаты, философские клубы, этические дилеммы, симуляции решений, premortem-практики. Это станет зоной ответственности команд L&D и культуры, потому что способность сомневаться, аргументировать и отвечать за выбор — это качество всей организации. Если выберем эту тему, то проведём с вами здесь мысленный эксперимент: почелленджим аналитическое мышление и разберём не только что выбираем, но и как думаем. 1 — Интеллект над иерархией + гайд по AI adoption 2 — Качество суждения + мысленный эксперимент 1 или 2? Жду в комментариях 👇

“Джерри Магуайер”: как поджечь успешную жизнь и уцелеть Память ужимает фильм до двух реплик. “Покажи мне деньги!” и “Ты покорил меня с первого слова” и все расходятся уверенные, что смотрели романтическую комедию с Крузом и милым ребенком в очках. Но… Все начинается с бессонной ночи. Спортивный агент на вершине карьеры вдруг садится и пишет меморандум. Название почти как явка с повинной: “То, что мы думаем, но не говорим: будущее нашего бизнеса”. Меньше клиентов. Больше внимания к каждому. Честность вместо выручки. К утру он размножает его для всей фирмы. К обеду его увольняют - ошибки система прощает, искренность почти никогда Кстати, в кадре не просто пачка бумаги. Кэмерон Кроу действительно написал все двадцать пять страниц меморандума, еще до съемок, а позже даже опубликовал. Но вот нюанс: Кроу ничего не придумал, а вдохновлялся настоящей историей В январе 1991-го глава киностудии Disney Джеффри Катценберг (мы уже говорили о нем в выпуске подкаста “Анатомия возмездия: и почему эго - это плохая инвестиция”), вымотанный раздутыми бюджетами и провалом дорогущего “Дика Трейси”, написал служебную записку на двадцать восемь страниц: “Мир меняется: некоторые мысли о нашем бизнесе”. Смысл - ровно тот же, что у Джерри, только про Голливуд: мы потеряли душу в погоне за прибылью, хватит гнаться за блокбастерами, вернемся к ремеслу и хорошим историям. Мы лечим проблемы деньгами, а не идеями Записка предназначалась горстке топ-менеджеров, включая всесильного босса Майкла Айснера. Ее слили. Variety напечатал выдержки, и за считанные дни это стал самый копируемый текст Лос-Анджелеса: секретарши, агенты, продюсеры тайком делали ксерокопии и передавали друг другу из рук в руки - ну совсем как клерки в конторе Джерри. Город потешался: жесткий корпоративный хищник вдруг заговорил как философ-идеалист. Но в кулуарах признавали, что он прав А дальше, как и положено, расплата... Прочитать историю целиком можно здесь: https://open.substack.com/pub/goodadvice4u/p/9f3 __ #фильмнедели #ДжерриМагуайер #JerryMaguire #пивот #executivecoach #бизнеспсихолог #goodadvice