Что делать, если все заинтересованные стороны по-своему правы Одна из сложных ситуаций в работе менеджера продуктов: когда в обсуждении вариантов решения каждый стейкхолдер приводит свои веские аргументы, конфликтующие друг с другом, — но нужно договориться. ➡️ Отдел продаж хочет добавить интеграцию с конкретной системой, потому что без нее крупный клиент не подпишет контракт. ➡️ Команда разработки говорит, что интеграция потребует серьезных изменений в архитектуре и создаст новую статью расходов на поддержку. ➡️ Менеджер продукта уже провел исследование среди действующих клиентов и считает, что ресурсы стоит вложить в другую проблему, которая касается большого сегмента пользователей. ➡️ CEO напоминает, что выход в сегмент, из которого пришел крупный заказчик, — одна из стратегических целей года. Решение предстоит принять, учитывая все аргументы, интересы и последствия. Что особенно важно при этом не упустить — рассмотрим ниже на примере. 1️⃣ Сначала разберитесь, что именно стоит за позицией участника Допустим, менеджер по продажам хочет закрыть сделку, чтобы выполнить KPI и закрыть свои личные финансовые нужды. В разработке треть команды уходит в отпуск, и ресурсов на быстрый запуск интеграции просто нет. Команда продукта уже прошла часть пути для повышения LTV действующих клиентов и не хочет бросать, пока есть возможность вовремя добавить востребованную функцию. А CEO делает на новый сегмент большую ставку из-за его платежеспособности — и надеется за счет этого вывести компанию на самоокупаемость, потому что привлекать инвестиции стало сложнее. 2️⃣ Сведите аргументы к общим критериям Когда каждая сторона защищает свою ценность, нужно привести аргументы к одному знаменателю — стоимости: 🔵 Каковы минимальные требования конкретного клиента и сколько ресурсов потребуется на разработку? 🔵 Какие технические последствия и статьи расходов создаст? 🔵 Какой коммерческий эффект ожидаем? 🔵 Можно ли использовать решение для других клиентов и какой объем рынка им можно охватить?  Тогда становится понятно, между какими величинами стоит выбор. 3️⃣ Проверьте цену отказа от каждого варианта Если не делаем интеграцию, то: 🟦 сохраняем архитектуру; 🟦 экономим ресурс и можем завершить разработку функции для действующих пользователей, от которой ожидаем прироста LTV на 2%; 🟦 рискуем потерять крупного клиента; 🟦 откладываем выход в новый сегмент на 3–4 месяца и теряем возможность получить критически важные Х миллионов, а это означает необходимость срочно искать инвесторов или сокращать издержки. Так становятся ясны возможные последствия не только активных действий, но и бездействия. 4️⃣ Распишите все возможные варианты и последствия Чтобы понять, какой вариант решения действительно будет оптимальным, полезно создать канву для дальнейшего обсуждения:  🔵 исходный контекст и данные; 🔵 варианты решения и их стоимость; 🔵 возможные последствия и риски по каждому варианту, в том числе в денежном выражении; 🔵 необходимые для проверки вопросы.  Это позволяет сделать логику выбора ясной для всех участников. 5️⃣ Найдите способ проверить самое дорогое неизвестное Недостаток каких данных может привести к самой дорогой ошибке в выборе решения? В нашем случае это может быть вопрос о клиенте: действительно ли для заключения сделки нужна полноценная интеграция или основную потребность можно закрыть минимальной версией или даже ручной обработкой данных?  Может быть вопрос о рынке: нужна ли интеграция с этим сервисом еще кому-то из стратегически важного сегмента?  Или технический вопрос: сколько реально будет стоить решение и можно ли сделать его проще и дешевле? На этом этапе важно понять, какой сценарий может сделать решение ошибочным, и найти самый дешевый способ это проверить. 6️⃣ Зафиксируйте, какой вариант выбрали и чем будете жертвовать, если компромисс невозможен Предположим, вы выбрали делать частичную интеграцию для одного клиента с ручными процессами на начальном этапе. Потому что стратегическая ценность клиента очевидна, но другим представителям целевого сегмента интеграция с конкретным сервисом может не понадобиться.  Если стоимость такой разработки все равно высока, нужно понять, с какой инициативы будет переброшен ресурс, который пойдет на интеграцию. А также зафиксировать, в каком случае возможен пересмотр решения. Проделав все шаги, вы получите не только матрицу оценки вариантов и рисков, но и план принятия решений для дальнейших инициатив. Если через месяц отдел продаж снова предложит сделать полноценную интеграцию, не придется заново все обсуждать: понятно, какое решение приняли, на каких основаниях и что должно измениться, чтобы его пересмотреть. @productsense

IT-гадалка подъехала Короче, почитал одно исследование и узнал, что 74% стартапов, которые закрылись, погибли именно из-за преждевременного масштабирования

То есть найм людей и траты до того, как продукт подтвердил, что вообще нужен рынку - прямой путь к гибели

Разница в цифрах ебанутая Компании, которые масштабировались вовремя, росли в 20 раз быстрее тех, кто поторопился И ни одна преждевременно масштабировавшаяся компания в выборке не перешагнула отметку в 100 000 пользователей Ты мне скажешь: ну ок, да, круто, а как понять-то, что уже можно в масштаб? Найм оправдан, когда есть минимум 3 месяца предсказуемой выручки, которая уже покрывает текущие расходы плюс 1.3 стоимости нового сотрудника - сверху закладываются налоги и оформление Если этого запаса нет, то бюджет (или подушка) уходит почти мгновенно. А когда деньги закончатся и вопрос всё равно придётся решать, времени и денег на эксперименты останется меньше Ну и вопрос на обсуждение:

если бы ты сейчас делал (а может, уже делаешь) свой стартап - когда бы шел в найм команды?

источники: ➖ Startup Genome: 74% интернет-стартапов гибнут от преждевременного масштабирования ➖ Forbes: разбор исследования ➖ Правило 1.3x на первый найм в бутстрапе

Что делать, если ты оказался на конференции POV: ты сидишь на отраслевой конференции, билет на которую стоит 30к. Со сцены вещает чиф продакт оунер, который рассказывает как они внедряли новые процессы в 100 команд разработки в своей компании. Ревью 360, аджайл, зарядка по утрам, вовлекающие тренинги и новый процесс хождения тасок в Джире. В зале вокруг тебя сидят чуваки с блокнотиками, которые старательно записывают, что они будут внедрять в своем стартапе на 20 человек, чтобы добиться таких же впечатляющих результатов. Сосед справа фоткает каждый слайд, потому что у него нет интернета, чтобы потом скачать презу с сайта конференции. На кофе-брейке вы все накачались кофе, в сравнении с которым доклад кажется отличным. И тут ты вспоминаешь, что ты клиент этого сервиса, чей сотрудник сейчас распинается на сцене. Заходишь в их приложение и видишь, что за последний год там, несмотря на диджитал трансформацию и новые процессы, не изменилось Н И Х У Я Что делать в такой ситуации? Даю пошаговую инструкцию. 1. Прикрываешь рот ладонью. 2. Начинаешь кашлять и сквозь кашель негромко кричишь «говно!» 3. Уходишь заниматься своими делами.

Незаслуженно мало делюсь материалами проекта «Импакт-бизнес» РБК Стиля, где я приглашенный шеф-редактор✍️ В рамках проекта второй раз редактирую колонки и интервью профессора Александра Асмолова, и каждый раз это просто удовольствие какое-то и одновременно интеллектуальное упражнение. Пока готовила к публикации вот эту новую про человекоцентричную среду, каждый раз внутренне кивала, соглашаясь с профессором. Слишком уж компании часто рассказывают про, как много они делают для людей, а за этим стоит токс и потребительское отношение. Хорошая инструкция для предпринимателей о том, как надо и как не надо строить корпоративную культуру. И главное — сколько это потом стоит бизнесу в деньгах. @karpovaventures✍️

Я сменила продукт Теперь я занимаюсь Finom AI 💖 Официально - занимаюсь самым хайповым направлением, потому что в моем продукте есть две заветные буквы В Finom я работаю уже 4,5 года, и почти все это время занималась банковским онбордингом и всем, что связано с тем, как клиент заходит в банк. Сначала мне это было интересно - я никогда не работала в финтехе, ничего не в области. На разных этапах у нас были совсем разные задачи - и всегда интересные, с крутой очень сильной командой. Я выросла внутри, стала лидом с людьми в подчинении. В начале этого года мой начальник ушел на другую позицию внутри компании , и я была страшно замотивирована вырасти - не обязательно занять именно его место, но хотя бы двинуться в эту сторону. По не самой очевидной для меня причине - план провалился. Результаты были, а роли не случилось. Я конечно расстроилась и моя мотивиция подутихла. Никаких активных действий я не предпринимала: я очень люблю Finom и правда люблю то, что делает продукт, поэтому решение уходить не было, хотя нового хотелось очень. И как-то вселенная изогнулась так, чтобы исполнить мой запрос. Теперь я отвечаю за AI-ассистента внутри Finom. Это ИИшка, у которой есть доступ до банковский данных пользователя - и мы делаем ее достаточно умной, чтобы она могла совершать все финансовые действия для клиента, анализировать его кэш флоу и даже помогать растить бизнес. У меня поменялось все - команда, продукт, зона влияния, метрики за которыми слежу. Раньше я мерила конверсии и радовалась пунктам, которые приносил новый экран или принципиально новая функциональность. Теперь - это количество активных пользователей, retention и то, насколько активно пользуются самим чатом. Сказать, что я ничего не понимаю в AI, я не могу: пользуюсь им каждый день, у меня автоматизировано почти все, а что не автоматизировано - будет автоматизировано 🤓. Но одно дело пользоваться самой, и совсем другое - делать это своей профессией и развивать AI со стороны банка. Больше всего мне сейчас хочется разобраться, какие навыки в этом всем реально нужны людям. А у вас было такое, что не получилось то, чего очень хотелось, а через полгода оказалось, что и хорошо? ❤️

Тема этой недели "обучение и рост" и я хотела рассказать о некоторых особенностях моей работы с корпоративными заказчиками А еще о том, почему сильный специалист вдруг становится человеком, с которым невозможно договориться. Почему самые умные защищаются активнее. Почему опытные люди не пользуются тем, что давно знают. И как увидеть результат такой работы, если сотрудник, с которым она идет, заинтересован его отрицать Сами клиентские кейсы конфиденциальны, поэтому получилось так как получилось: на примерах Гаванде, Эрикссона, Голдсмита и Рэкхема. Возможно кто-то все равно узнает себя в этих историях, но это потому, что это - обычные истории в работе Прочитать историю целиком можно здесь: https://goodadvice4u.substack.com/p/e4c

Как AI-агенты трансформируют компанию? Недавно на воркшопе обсуждали следующий этап работы с AI в компаниях: переход от отдельных чат-ботов к агентам, встроенным в бизнес-процессы компании. Ключевой поинт - Corporate Brain. AI получает доступ к Slack, Jira, созвонам, документам, продуктовой аналитике и репозиториям и связывает разрозненный контекст в единую картину: обсуждение → решение → задача → изменение в продукте → влияние на метрики. На практике такой агент может за несколько минут разобрать backlog и найти связанные задачи и прошлые решения, собрать индивидуальный onboarding-план, сопоставить Jira с ClickHouse, GA, Amplitude и пользовательскими логами, проанализировать PR и коммиты, найти потенциальные проблемы в UX и подготовить гипотезы для команды. Но важный вывод воркшопа: ускорение отдельного сотрудника еще не означает ускорение компании. В одном из примеров AI значительно повысил скорость разработки, но очередь QA выросла с 15 до 55 задач, количество багов увеличилось в 4 раза, а rework - в 6. Поэтому измерять нужно не объем сгенерированного кода или количество AI-запросов, а конечный бизнес-результат. При этом агент нужен не везде. Если задачу надежнее решает обычная автоматизация, API или workflow, усложнять систему агентом нет смысла. Агент особенно полезен там, где нужно работать с большим контекстом, принимать неоднозначные решения, выбирать инструменты и корректировать следующие действия. Главная сложность тоже не в самой LLM. В production быстро появляются вопросы качества данных, доступов, legacy-интеграций, безопасности, стоимости, логирования и контроля действий. Поэтому рабочая схема выглядит примерно так: Goal → Context → Tools → Actions → Verification → Guardrails → Human escalation. И внедрять это лучше постепенно: найти первые реальные кейсы и мотивированных early adopters, измерить эффект и только потом масштабировать. Главная метрика здесь - не токены и не количество пользователей AI, а Cost per Successful Outcome: сколько компании стоит один действительно полезный результат. AI-трансформация - это не "заставить всех дрочить ChatGPT". Это перестроить конкретные бизнес-процессы вокруг новой возможности AI понимать корпоративный контекст, работать с инструментами и выполнять часть работы самостоятельно, но под контролем человека. https://youtu.be/vR_enpahg8M

Козел отпущения Одним из больших препятствий для выявления ошибок является культура обвинения, или культура козла отпущения. Предположение, что все люди изначально виновны. Эта культура особенно проявились в эпоху СССР и выражалась яркими лозунгами: • У каждой аварии есть имя, фамилия и должность — Приписывается Кагановичу, наркому путей сообщения; • То, что вы не сидите — это не ваша заслуга, это наша недоработка. Ф. Э. Дзержинский. Отчасти, это продолжение мысли, высказанной в книге Иова. Иов — был праведным и набожным человеком. Дьявол же поспорил с богом, что как только будут несчастия и беды, Иов отречется от бога. Так что дьявол начал насылать различные беды: погибло стадо, дети, на него наслали болезни. И когда друзья Иова начинают обсуждать с ним его бедствия, то высказывается мысль, что если бог наказывает, то есть за что. Обвинить другого — это логично и естествено. Если произошло несчастья, то кто-то должен быть виноват. Дэвид Гилберт в книге «Спотыкаясь о счастье» говорит, что люди будут испытывать большее горе, если в несчастии никто не виноват, что это игра слепого случая. Почему так — объяснения пока нет. Но похоже нам, человечеству, действительно нужен козел отпущения, чтобы чувствовать себя лучше. Кроме того, расследование нацеленное на поиск виновного всегда будет проще, чем расследование, нацеленное на поиск действительных причин аварии. Мы всегда сможет найти последнего, кто дотронулся до чего-либо. Всегда будет тот, кто специально или случайно задел первую костяшку домино, после чего все и случилось. Найти причины, почему костяшки домино выстроились так — гораздо сложнее. Эта культура ярко проявилась в деле о кораблекрушении парохода «Адмирал Нахимов» в 1986 году. Мнение всех сводилось что капитан парохода «Адмирал Нахимов» Марков, не виноват в столкновении с сухогрузом, и не может нести одинаковую ответственность с капитаном сухогруза. Однако оба капитана получили максимальный срок 15 лет. Никакие жалобы и ходатайства от адвокатов, пароходств — не изменили позицию Верховного суда. Эта культура есть в каждом из нас. Это проще всего повесить ярлык на человека и обвинить его. И это же и наиболее безопасный путь для руководства компании — потому что иначе можно выйти на самих себя. Пока в компании есть такая культура — собирать и анализировать ошибки будет очень сложно. Любые формализованные процедуры не будут выдавать какую-либо полезную информацию, либо вся информация об ошибках будет сводится к выхолощенным примерам, которые ну будут давать достоверную информацию. #ЧФ #ошибки

А ты умеешь давать обратную связь? Я неоднократно писал про вежливость в коммуникации, поэтому пост будет не об этом. Что делает обратную связь... обратной связью? Не все обсуждения сданной задачи будут фидбеком, особенно если руководителя никто не учил менеджменту. Вот три простых правила, с которых стоит начать: 1. Оценивай работу, а не сотрудника. Если при обсуждении задачи, хочется сказать что-то начинающееся на "ты справляешься", "ты (не) думаешь о...", "это (не) твоё", — ударь себя по рукам и вспомни зачем ты здесь. Твоя цель — направить дальнейшие работы в нужное русло, а не дать консультацию по профориентации. Специалисту всё равно, что ты о нём думаешь, ему нужны вводные о том, что дальше делать. Не надо на основе достоинства или недостатка работы делать вывод об исполнителе — ты не телепат. Подчёркивая сильные и слабые стороны работы, а не человека, ты избежишь ложных выводов. Грубая ошибка может быть следствием разового стресса извне, а хорошее решение — случайностью, а не осознанным результатом. 2. Оценивай конкретно то, что ты оцениваешь и ничего более. Никто не может взять в работу "мне понравилось" или "мне не понравилось". Обе фразы одинаково бесполезны, потому что исполнитель должен понимать, что усилить, а что — переосмыслить. Важно дать конкретику и не делать лишних выводов. Не понравилась боевая арена в сданном уровне? Обозначь конкретный уровень и конкретную арену. Зацепился глаз за формулировку в документе? Обсуди конкретно этот документ и эту формулировку. Ни в коем случае не прибегай к тезисам "в твоей работе всегда...", "ты делаешь всегда..." или "ты не думаешь о...". Ты не можешь этого знать, потому что ты не проверял всю работу человека за всё время и не читал его мысли. 3. Покажи как надо, если результат не устроил. Если у вас работа не изобразительная, то предельно чётко сформулируй критерии приёма работы. Например: "Диздок должен содержать все разделы из шаблона и отвечать на следующие вопросы...". Если изобразительная — покажи референсы. Из других игр, из жизни, из других медиумов (кино, ИЗО). Суть не в том, чтобы делать что-то, что уже делали. А скорее в том, чтобы грамотно артикулировать свои мысли и объяснить их настолько, насколько нужно исполнителю, а не тебе самому. Иногда придётся в порядке исключения тряхнуть стариной и сделать какую-то единицу контента самому. Это хорошая точка творчества для руководителя, который тоскует по линейным задачам =) "Критикуешь — предлагай" — универсальное правило. Правда, могут быть редкие исключения. Например, если сотрудник сам попросит обозначать проблему, но не предлагать решения. Ну, что, как у тебя с обратной связью? Когда ты её даёшь, она предметная, конкретная и внятная? 😎 Или есть куда расти и ты как раз проходишь квест по прокачке своих софт-скиллов? А что с твоим собственным руководителем, он справляется? Делитесь в комментариях! #SoftSkills

Почему рабочая команда это нифига не семья Netflix — один из самых известных противников семейственности на работе. В 2001-м, когда компания отправляла dvd по почте, после краха доткомов пришлось сократить треть штата. Оставшаяся часть команды стала ебашить больше прежнего. Так выросла их система: на сайте Netflix до сих пор лежит keeper test, где руководитель обязан спросить себя, стал бы он удерживать человека, если бы тот собрался уходить. Из семьи человека не выгоняют из-за слабого перфоманса, он просто есть. Если вы называете семьей коллег, любой разговор про регламент, план и цифры звучит как предательство. Слабого сотрудника в семье тащат годами, потому что «ну как его уволить». Сильный смотрит на этот цирк и уходит сам, потому что роста тут нет.

Уважение и доверие в команде держатся не на любви, а на предсказуемости: понятные правила, честные цифры и адекватная обратная связь, пусть и неприятная

Когда вы продаете сотрудникам семью, вы скорей всего, довольно быстро подорвете доверие умных ребят и в конце концов останетесь с безамбициозными ленивцами

Смыслы и команда Помню как работал над одним продуктом. Задачи сыпались отовсюду. Это была стадия активного роста. Куча функционала, параллельно пересборка интерфейсов, планирование промо и много чего еще. За всем этим добром, я упустил самое важное - это смысл. То есть, у меня то в голове он был, а поделиться им со своей командой я забыл. Здесь мне становится стыдно. На уровне задач, которые шли в разработку, я старался максимально полно описывать зачем нам это и какой профит принесет. Но глобально, это лишь отдельные части пазла. Гораздо проще собирать, если видишь общую картинку. А когда ты собираешь не один, эта картинка становится чертовски важной штукой. Если твоя команда понимает: - для кого делает продукт - какие задачи он решает - что это дает бизнесу - и на какие метрики нужно смотреть ... то появляется магия. Та самая, когда все видят смысл своей работы. Когда любой может предложить идею, и она ложиться в канву продукта. Когда есть драйв делать то, что ты делаешь. И много, много других "когда". Задача продакта - донести смысл. Он отвечает за команду, за бизнес и за счастье пользователя. В свое время я упустил этот момент и сожалею, что не могу крутануть колесо обратно. Но, не все так печально. Исправить ситуацию сложно, но можно. Посмотрите на свои команды, подумайте над тем, точно ли все понимают смысл того, что делают? Донесите его и увидите, какие чудеса начнут происходить💫 #продуктовыйпуть

5 Growth-кейсов применения AI для продактов Представьте обычный понедельник продуктовой команды. На дашборде всё более-менее знакомо: трафик растёт, регистрации идут, но дальше начинается классика. Половина новых пользователей не доходит до первой ценности, Trial не конвертируется так, как хотелось бы, Retention постепенно проседает, а команда снова обсуждает, какую гипотезу тестировать следующей. В этот момент почти неизбежно появляется идея: "А давайте добавим AI". Проблема в том, что это неправильная точка старта. Гораздо интереснее спросить: где именно в нашей воронке юзер теряет ценность - и может ли AI это изменить? Если посмотреть на AI через эту призму, я вижу пять особенно интересных Growth-кейсов. 1. Activation. Представьте сложный B2B-продукт. Один пользователь пришёл построить отчёт для CEO, другой - автоматизировать процесс, третий - просто проверить, подходит ли ему продукт. Но всем троим мы показываем один и тот же Onboarding из пяти экранов. AI позволяет развернуть этот сценарий. Вместо "вот наш продукт, разбирайся" начать с простого вопроса: "Что вы хотите получить?" Дальше система понимает JTBD, адаптирует Onboarding, помогает настроить продукт и ведёт человека к первому полезному результату. В таком сценарии меня интересует не количество диалогов с AI, а сократился ли Time-to-Value и вырос ли Activation Rate. 2. Conversion. Большая часть персонализации сегодня всё ещё работает по принципу: пользователь попал в Segment X - показываем Offer Y. Но два человека из одного Segment могут находиться в совершенно разном контексте. Один уже почти готов купить, другой пока пытается понять базовую ценность продукта. AI даёт возможность персонализировать не только баннер или рекомендацию, а сам путь к покупке: аргументацию, CTA, Landing, предложение тарифа, следующий шаг. То есть перейти от Segment → Rules → Experience к Context → Intent → Personalized Experience. И снова важно не попасть в ловушку Vanity Metrics: если CTR вырос, а Trial → Paid остался прежним, Growth-кейса здесь нет. 3. Retention. Мне кажется, это один из самых недооценённых сценариев. Пользователь часто уходит не потому, что продукт плохой, а потому что в какой-то момент перестаёт понимать, что делать дальше. Особенно в сложных B2B, Analytics и Productivity-продуктах, где ценность появляется после последовательности действий. Здесь AI может превратить продукт из набора функций в систему, которая понимает контекст и говорит: "Вот следующий лучший шаг, который приблизит тебя к результату". Если это действительно работает, мы должны увидеть эффект уже не в AI Engagement, а в повторном достижении Value Event, D7/D30 Retention и Churn. 4. Monetization. Классический Upsell выглядит примерно так: "Вы использовали 80% лимита - купите Pro". Это удобно для продукта, но не обязательно полезно для пользователя. Гораздо интереснее определить момент, когда платная Capability действительно помогает человеку решить его текущую задачу. То есть искать не момент, когда мы можем продать, а момент, когда пользователю выгодно купить. Если AI понимает Intent и контекст достаточно хорошо, Upsell перестаёт быть рекламной вставкой и становится естественной частью пользовательского результата. Тогда уже имеет смысл смотреть на Free → Paid, ARPU, Expansion Revenue и NRR. 5. Скорость экспериментов самой продуктовой команды. У продакта постоянно копятся User Interviews, Support Tickets, Reviews, Product Analytics, результаты прошлых экспериментов. Сигналов много, а времени на их синтез мало. AI здесь может работать как Product/Research Copilot: собирать эти сигналы вместе, находить повторяющиеся проблемы, помогать формулировать гипотезы и анализировать результаты. Ценность появляется, если сокращается весь цикл Signal → Hypothesis → Experiment → Learning → Decision, а команда за то же время принимает больше качественных продуктовых решений. Не так важно, сколько пользователей нажали на кнопку с бонусом. Важно, изменилось ли что-то дальше на всем пути юзера.

8 организационных метафор Гарета Моргана «Организация как психическая тюрьма» — это одна из восьми метафор организации, которую придумал Гарет Морган 40 лет назад. Самое интересное, что один из самых известных исследователей организаций вообще-то был бухгалтером. Но вдруг у него начал проявляться интерес (и талант) к известной проблеме: организации и процессы действуют по формальным и рафинированным правилам, а люди с их реальным поведением и мотивацией в эти правила не всегда благополучно вписываются. Он ушёл учиться, попал из бухгалтерии в behavioral science, а затем — в organizational studies. И начал погружаться, почему в организациях всё так странно работает (точнее, не работает). Так он пришел к идее организационных парадигм. А потом и к теории восьми организационных метафор. 1. Organization as Machine 2. Organization as Organism 3. Organization as Brain 4. Organization as Cultural System 5. Organization as Political System 6. Organization as Psychic Prison 7. Organization as Instrument of Domination 8. Organization as Flux and Transformation В двух словах эту тему нормально не раскрыть. Поэтому я сделал нам что-то типа гайда — в комментариях. Ещё есть хороший доступный текст в блоге у NOBL. → https://nobl.io/changemaker/gareth-morgan-organizational-metaphors

Попытки разорвать порочную практику и не работать в выходные в этом августе терпят полный крах. Ранним утром воскресенья заканчиваю вычитывать корректорскую правку из издательства нашей книги «Суперкоманды»✍️ Невероятное ощущение, когда твой многомесячный труд обретает форму. В ноябре мы с Леной Черниковой, сидя в Горыныче, задумали написать вместе книгу о том, как разные суперсилы проявляются в командах и к чему это ведет. Потом было ощущение ужаса от того, как мы вообще это сделаем, часы зумов и недели сидения с текстом и редактурой. И вот. Обложки пока нет, но книга на верстке в МИФ, в октябре будет презентация в Ноодоме. Ну и I’m halfway through my second book. Ее презентация будет в ноябре, а рукопись надо успеть сдать до 10 сентября. Что же, продолжаем рабочие выходные. @karpovaventures✍️

2. У разработчиков часто есть паттерн поведения: В важной поворотной ситуации вместо того, что сейчас действительно важно (например, выпустить продукт на рынок) - бесконечно допиливать фичи, чтобы и кофе варило, и шаттлы в космос запускало. И этот паттерн неоднократно повторяется во все поворотные моменты. То есть наличие такого паттерна показывает, что в будущем он будет выбирать допиливать. Например, вместо выпуска продукта на рынок, когда надо захватить долю рынка - продукт допиливается ещё 2 года, пока рынок потерян. И наличие вот этого вектора у фаундера "ещё немного допилить вместо коммерчески важных действий" - важный риск в партнёрстве при запуске бизнеса. Если я вижу такой вектор - я сразу обговариваю, будет ли в важной ситуации фаундер слушать меня как маркетолога и партнёра или будет сбегать в бесконечное допиливание, и будут ли у меня рычаги воздействия в этой ситуации. ИИ видит факты и риски, и даже может построить прогноз (если вы ему сказали, где именно и какой прогноз строить, и на что обратить внимание). Я смотрю на то, как эти факты связаны между собой и что они говорят о будущем поведении системы. Предикторы рисков. И принимаю решение, как мне защищать от этих рисков себя или вверенный мне бизнес. Вы можете увидеть в разборе ИИ плюс-минус те же факты и риски. За вычетом того, что он не увидел, пока я об этом не сказала (а вы, соответственно, не догадались у него спросить). Но дальше - сможете ли вы увидеть те же прогнозы, что я? Примете ли вы на основании этой информации те же решения, что я? Увидите ли, где и как надо подстелить соломку? Если у вас меньше опыта, чем у меня - вы не догадаетесь о части этих вещей подумать или спросить у ИИ. И именно этим отличается опытный эксперт с ИИ - от менее опытного человека с ИИ.

Зачем ускорять разработку? Просто через раз вижу этот вопрос, во всех постах про агентов и новую эру автоматического кодинга. Переубедить конечно никого не получится, но написать надо, чтобы получилось структурировано. Погнали. Нет такого количества задач Если вы поговорите не с менеджерами, а владельцами бизнесов, то окажется, что количество идей у них такое, что за всю жизнь не сделать. То что из этого не всегда доходит до низов, проблема размера и процессов, которые тоже пытаются решать, поэтому так много разговоров про sdd и аналогичные истории. Если разработка стала в два раза дешевле/быстрее, становятся экономически оправданными задачи, которые раньше вообще не попадали в backlog. Это никому не нужно В конкурентном мире невозможно сделать продукт до конца и сидеть сложа руки. А конкуренция приводит еще к тому, что кто первый встал, того и тапки. Сегодня вы на высоте, завтра ваш бизнес угрохали потому что вы не успели адаптироваться. Ну если вы работаете у монополиста/госа/стратегического игрока, то можете игнорировать этот пункт 🙂 Фичи не принесут деньги Может принесут, а может и нет, это невозможно обобщать не зная конкретных обстоятельства конкретных ситуаций. Например мы годами не могли сделать b2b кабинет таким как хотели наши клиенты, потому что у нас никогда не хватало ресурсов на эту часть. С помощью агентов мы это сделали и смогли получить хорошие контракты, которые от нас раньше уплывали. Ускорение разработки меняет не только скорость выполнения уже выбранных задач, но и сам набор задач, которые становится рационально делать. Покажите как это сократило фот? По правде говоря у многих сократило. Но последовательность другая. Последние годы у многих были сокращения по экономическим причинам, а потом заморозка найма при одновременном росте производительности за счет ИИ. Поэтому ии больше повлиял не на сокращение как таковое, а на отсутствие найма Покажите как это увеличило прибыль? В экономике есть только два способа растить маржинальность: рост производительности и повышение цены. Когда то массовое внедрение компьютеров и экселя привело к такому же эффекту. Итого Ускорение разработки само по себе не цель. Реальная цель это снизить стоимость изменения продукта, поэтому помимо разработки одновременно ускоряется еще много всего, но об том просто говорят в других местах, куда разработчики не ходят, поэтому у них часто складывается такое одностороннее представление о происходящем Telegram | YouTube | AI Клуб

Организация как психическая тюрьма Пересматривал тут свои архивы сохраненных ссылок и статей. И наткнулся на хит почти двадцатилетней давности. Венкатеш Рао в своём когда-то очень популярном блоге Ribbonfarm расписал концепцию «The Gervais Principle». На базе сериала «Офис» он предложил странную (пато)психологическую теорию организации. В которой есть три типа участников: ◼ Социопаты (Sociopaths) Социопаты принесли в мир метакультуру дарвинизма и конкуренции. У них лучше всех развито организационное мышление. Они прагматичные и амбициозные. Двигают бизнес вперёд. Но часто в своих интересах. На ранних этапах развития организации они действительно дают важный импульс и развитие, на более поздних — становятся жёсткими руководителями, а на топовых позициях превращаются в хладнокровных функционеров ◼ Наивные (Clueless) Это люди, которые искренне верят в идеалы организации. Они много и старательно работают, демонстрируют лояльность, и именно из них получается хороший средний менеджмент. Но не склонны к смелому оригинальному мышлению. Говорят и думают штампами. И пытаются подражать поведению и коммуникации психопатов. ◼ Лузеры (Losers) Несмотря на название, они сознательно идут на эту сделку — скучная работа в обмен на стабильную небольшую зарплату. При этом, они делают ровно столько, сколько надо, чтобы не уволили. Не испытывают особой лояльности к компании, но преданны конкретным руководителям, которые их защищают. Так в чём же «The Gervais Principle»? 1. Самых эффективных и лояльных лузеров социопаты продвигают в средний менеджмент, превращая в наивных. 2. А вот некоторых неэффективных, но стратегически ориентированных — в таких же социопатов. Почему так происходит? Если вы работаете на износ за обычную зарплату, вы отдаете компании гораздо больше ценности, чем получаете. Для социопатов это маркер человека, которого легко эксплуатировать. Таких людей продвигают в средний менеджмент, чтобы они отвечали за всю функциональную часть работы. Но небольшая часть лузеров не пытается стать лучшими исполнителями. Они саботируют рутинную работу, чтобы сберечь энергию для политических маневров и движения наверх. То есть ведут себя как стратеги. И заслуженно становятся социопатами. Какие ключевые выводы можно сделать из этой теории: • Самый опасный сценарий — быть средним функциональным менеджером, которого повысили за трудолюбие и исполнительность. Ты получаешь больше ответственности, больше проблем, больше стресса, начинаешь сильнее идентифицироваться с компанией, но не обязательно получаешь реальное влияние, развитие и деньги. • Очень важно понимать, как на самом деле устроена организация. Кто реально принимает решения? Где концентрируется политическое влияние? Какие правила работают, а какие существуют только на слайдах? Именно способность чувствовать и анализировать неформальную сторону организации отличает тех, кто способен что-то менять. • Одна из главных ошибок наивных — воспринимать отношения с компанией как более взаимные, чем они есть на самом деле. Если человек отдаёт компании гораздо больше сил, времени и лояльности, чем получает в виде денег, возможностей или влияния — это может быть весьма плохой карьерной стратегией. • Ну и самый парадоксальный вывод: люди, которые впоследствии быстро оказываются наверху организации, на нижних уровнях могут выглядеть как неэффективные исполнители. Потому что их развитое организационное мышление позволяет уже на ранних этапах особым образом понимать организацию и свою роль в ней. → https://ribbonfarm.com/2009/10/07/the-gervais-principle-or-the-office-according-to-the-office

Ловушка альтернативной стоимости Альтернативная стоимость часто используется предпринимателями как ключевой ориентир при выборе стратегии. Но у этого инструмента есть серьёзные ограничения: он не отражает всей реальной картины бизнеса. АС не учитывает колебания спроса, состояние рынка и экономики, действия конкурентов. Дополнительно на результат могут влиять и отношения с партнёрами или поставщиками — факторы, которые не попадают в расчёт. Главная ошибка руководителей — воспринимать альтернативную стоимость как окончательную истину. На самом деле это лишь ориентир, который даёт усреднённое представление, но не учитывает всех переменных. Чтобы бизнес рос стабильно, важно опираться на комплексный анализ: сочетать маркетинговые инструменты, стратегии повышения конверсии и мониторинг внешней среды. Умение вовремя адаптироваться к изменениям и видеть картину шире одного показателя — вот настоящая основа долгосрочного успеха. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Пока не смотрел нолановскую “Одиссею” (к слову, что скажете – стоит ли?). Но шумиха вокруг фильма – отличный повод вспомнить саму поэму Гомера, которую мы в Театральном институте разбирали вдоль и поперёк. Так вот, Одиссея сегодня принято подавать как эталонного лидера: хитроумный, несгибаемый, любые преграды берёт изобретательностью, а не силой (одна идея с Троянским конём чего стоит). Это действительно яркий управленческий архетип. Есть только одна неувязка. Из-под Трои он вышел с двенадцатью кораблями и командой в несколько сотен человек. А до родной Итаки добрался один и лишь спустя десять лет. Все, кто ему доверился, погибли. Победа любой ценой превратилась в пиррову. Одиссей часто ставит своё эго выше общей миссии. Например, он затащил людей в пещеру циклопа из банального любопытства и желания получить подарки. А когда им чудом удалось сбежать, не удержался и на радостях выкрикнул ослеплённому гиганту своё имя – чтобы тот знал, кто его уделал. Эта минута самопиара вылилась в проклятие Посейдона и десятилетие скитаний. Личная жажда славы потопила общую задачу. Показательна и история с Цирцеей. Волшебница превратила половину спутников Одиссея в свиней. Спасти-то он их спас, но затем завис у неё во дворце и целый год кайфовал. Напоминать, что пора бы и домой, пришлось уже самой команде. Я стараюсь избегать морализаторских выводов, однако здесь не могу удержаться. Настоящее лидерство – это не столько про твой личный подвиг, сколько про выполненную миссию и благополучие людей, которых ты ведёшь за собой. Чтобы добраться до своей Итаки, недостаточно сражаться с чудовищами на пути. Прежде всего нужно укротить чудовищ, которые живут внутри тебя.

Оценка мелких задач убивает ваше время Типовая ситуация: клиент постоянно присылает небольшие задачи и переживает, сколько времени займёт каждая. Команда начинает оценивать каждую задачу отдельно, согласовывать, потом объяснять, почему не попали в оценку. По факту оценка иногда занимает больше времени, чем сама работа. С маленькими задачами точность вообще плохо работает. Чтобы нормально оценить некоторые из них, задачу надо почти сделать. А если оценивать «на глаз», погрешность по каждой отдельной задаче будет большой. В итоге коммуникация с клиентом превращается не в работу, а в бесконечный цикл согласования бюджета и времени для мелких задач. Что с этим делать: отказаться от точной оценки мелких задач. Учитываем мелкие задачи постфактум. Сделали задачу, зафиксировали, сколько реально ушло. Чтобы клиент на это согласился, нужно немного изменить процесс: 1) Оценка остаётся, но она становится очень примерной: маленькая, средняя, большая задача. Менеджер проекта это может сделать без похода к разработчику. Клиент и Агентство соглашаются, что это грубая оценка. 2) Договориться о месячном лимите. Обычно поток таких задач укладывается в 10-20 часов в месяц. 3) При явном выходе задачи за лимиты или не попадании в оценку - заранее говорим об этом с клиентом. Большие, сложные и непонятные задачи нужно выносить отдельно и нормально оценивать. А поток маленьких задач лучше продавать почти оптом: грубо обозначать размер, следить за лимитом, заранее предупреждать о выходе за ожидания и оплачивать по фактически потраченным ресурсам. Пост помог подготовить резидент Галеры Михаил Сенсеев 🔵

Наблюдаю и у клиентов и по обратной связи от маркетологов на собеседованиях, что команды маркетинга в небольшом бизнесе становятся меньше. Бизнес порезал косты на брендэвернес и подобное, плюс автоматизация таки кого-то да заменила. Из восьми условных человек в маркетинге остаётся три. При этом руководители дешевле не становятся. Как же так, подчинённых-то меньше?

Очень жаль, но все же на трёх сотрудников нужен такой же хороший руководитель, что и на восьмерых

Gallup сделал анализ > 200 000 команд. Размер команды сам по себе эффективность не определяет, определяет качество руководителя. Плохо управляемые команды буксуют, даже когда они маленькие. Подчинённых стало меньше, а решений нет. В какие каналы идти, что резать и где найти дешевые продажи, что делать, когда основной канал отвалился. Этих решений не стало меньше после сокращений Сократилась функция менеджмента, а функция принятия решений = ответственность осталась той же, с чего вдруг руководителю дешеветь Какие у бизнеса есть варианты сэкономить на руководителях: 1 — загрузить руководителя исполнительскими задачами. По данным Gallup, так живёт почти весь рынок: руководители тратят медианно 40% времени на работу рядового специалиста. Правда, не каждый захочет это делать долгосрочно, особенно топ. 2 — взять человека на парттайм. Платить не за присутствие сорок часов в неделю, а за те решения и их внедрение, ради которых он нужен. Российских данных по fractional модели мало. Однако опираюсь на свою практику: за последние полтора года запросов ко мне на fractional стало заметно больше

Смотрю я сейчас на разницу подхода китайцев и американцев в ИИ. У США подход простой. Есть проблема - зальём её деньгами, новыми GPU, наймём лучшие умы за любые деньги. В итоге несовершенства кода перекрываются вычислительными мощностями. Китайцы ограничены в доступе к чипам и деньгам. Поэтому вынуждены вылизывать архитектуру, память, связь между чипами, сам процесс обучения. У них просто нет того варианта, которым идут США. Что мы видим в итоге. Китайский Kimi K3, американским лидерам уступает всего пару процентов, при этом API Kimi заметно дешевле. Уже не слабая дешёвая замена, а почти то же самое за кратно другие деньги. Я раньше был убеждён, что главное собрать сильную команду, умных мотивированных людей. И доставать для них все необходимые ресурсы - типа это и есть работа лидера. А сейчас оглядываюсь назад, на то, как мы запускали ЕО на мои 500к... Больше ни один запуск мы не делали за такие деньги, даже близко)) Потому что уже не было такой необходимости. Да, деньги иногда решают проблемы. Но иногда деньги дают право НЕ РЕШАТЬ ПРОБЛЕМЫ. И те копятся, выливаясь в расточительность, раздутый штат, дорогой себес. Так уж люди устроены... пока есть лёгкий путь - идут по нему. Раньше я давал ресурсы, чтоб команда нашла решение. Теперь считаю, что ресурс надо давать на уже найденное решение. А работа лидера, как я её сейчас вижу, в тч закрывать лёгкие расточительные пути и требовать большего от каждого вложенного рубля.

Пример: обнаружение шума Интересную историю приводит Дэвид Марке в книге «Разверните свой корабль» (рекомендую). Он служил капитаном атомной подводной лодки ВМФ США и описал в книге свой опыт по управлению. На подводной лодке важно обеспечить тишину внутри самой подлодки, чтобы обеспечить ее скрытное перемещение. Поэтому сонар периодически сканирует саму подлодку на предмет самих шумов. Как только сонар обнаружит внутренний шум, вахтенный должен обзвонить все посты и узнать источник шума. Это отлаженный процесс работы по выявлению ошибок, обнаружению закономерностей и устранению причин. Однако процесс явно требует избыточных ресурсов: необходимо обзвонить все посты, даже если шум был только в одном отсеке. В какой-то момент решили попробовать другой вариант процесса. Как только раздавался какой-то шум, вахтенный на каждом посту должен был связаться с рубкой и доложить об источнике и причинах шума. Ключевой момент — никакого наказания за это бы не последовало. Были сомнения — что при безнаказанности количество шума увеличиться. Случилось же ровно наоборот: команда стала получать гораздо больше информации у шумах, даже о таких, которые раньше сонар не выявлял.

Про построение качественных партнерских отношений / парная терапия для фаундеров Мы работаем вместе уже 9,5 лет и часто шутим, что это самые долгие и стабильные отношения, которые нам удалось построить за свою жизнь 😄 Стандартная неделя — это 12-часовой рабочий день, 6 дней в неделю, где-то 70% этого времени занимает решение операционных задач, и мы очень много времени проводим по отдельности, занимаясь разными направлениями + у нас очень разные сильные и слабые стороны (Рома за вижен и стратегию, Саша за операционку и реализацию) и часто бывают очень разные взгляды на одни и те же вещи. Что мы поняли за это время: Отношения между фаундерами - это актив, которому нужно уделять время, потому что если каждый занимается своим, то так или иначе теряется прозрачность в отношениях, могут возникать и копиться обиды, ну и раньше иногда возникало чувство «блин, я так много делаю, а меня не признают!». И не попросишь же об этом, потому что вроде мужики так не делают и это ваще какой-то зашквар. Накопленные обиды раньше выливались в то, что мы делили территорию, наезжали на сотрудников друг друга и могли долго публично спорить, переходя на личности. Из хорошего: нас всегда объединяло то, что мы оба искали способы эти конфликты преодолеть. И вот так с 2021 года мы находимся в регулярной парной терапии: регулярно встречаемся втроем (мы + наш терапевт), открыто прорабатывая и обсуждая накопившееся Чем нам помогает эта штука: 1) Психотерапевт создает безопасное пространство. Было время, когда нам для обсуждения некоторых тем оно было нужно, чтобы мы не соприкасались своими травмированными частями, а научились друг друга слышать. В рамках этого пространства можно выговорить друг другу накопившиеся обиды, пока не стало слишком поздно, и пока в отношениях не наступила трещина. В самом начале на первых сессиях мы жестко орали друг на друга, тк за годы накопилось очень много самых разных предъяв 2) Можно услышать и получить в обратку благодарность и признание, что очень целительно само по себе и, как оказалось, очень нужно и очень сплачивает 3) Можно дополнительно синкануться по ценностям и целям 4) Можно побыть уязвимым, не боясь, можно предъявить себя таким, какой ты есть без стыда и без страха быть раненым. Проводим такие сессии мы обычно раз в квартал, в кризисные времена чаще, иногда доходило даже до раза в неделю. Считаю, что это один из лучших способов для поддержки друг друга, особенно когда много работы и когда тяжело, однозначно рекомендасьон. Думаю, многие партнерские отношения можно было бы сохранить, если было бы безопасное место, куда можно приходить настоящим. Поделитесь в комментариях — что вам помогает строить качественные отношения с партнерами/ко-фаундерами?