Обожаю прекрасные, в первую очередь бизнесовые истории про то, что на тебя сваливается что-то хорошее, а ты раз и готов к этому. Ну, в очень простом варианте это иметь в офисе запасной картридж для принтера и запас бумаги, если ваша работа хоть как-то с этим связана. В субботу вечером наблюдали в Порту прекрасную картину в кафешке. Мы их изначально спросили до скольки они работают и зашли за 15 минут до закрытия. Но увидели движуху – сдвигали столы. Ок, заказываем мы свой дегустационный набор портвейнов, а краем глаза косимся – что-то странное происходит, на эти столы начинают выставлять ряды рюмок для дегустации, но как-то очень много. Спрашиваем у официанта.

- Да к нам неожиданно большая компания на дегустацию зашла - Насколько большая? - Шестьдесят человек…

Чтоб вы понимали, у кафешки полная посадка – человек 36 максимум. А тут пришло 60. И дальше мы наблюдали как они выставляли эти рюмки, а потом они приносили еще рюмки коробками. Несколько коробок новых рюмок.🙈🙈🙈 Ну и конечно же никто в 8 не закрылся. Мы ушли в 9, а компания еще праздновала prewedding. А я с утра валяюсь в кровати, вспоминаю, думаю, так, а готова ли я?

То есть если вот такая ситуация – раз и что-то крупное, у меня есть большой запас всего нужного?

Правда, потом я поняла, что самое главное у меня – голова, но всё же – ручки, бумага (я делаю пометки в тетради), запасной интернет, пауэрбанк заряженный. Вроде больше и не надо. Да и так или иначе, больше своего максимума я клиентов не возьму, тут не получится «закрыться попозже, сделав за час дневную выручку». А у вас что? В качестве понедельничной разминки, как бы выглядел большой заказ на вас свалившийся? И готовы ли вы к этому? Тот редкий случай, когда реклама себя в комментах приветствуется. 👇👇👇 Тимофеева Мария в бизнес с головой

Разбор управленческого решения. Меняем KPI директоров Традиционно у нас 2 KPI у директора. Первый завязан на выполнении плана по выручке, второй - на выполнении плана по количеству клиентов в месяц. Таким образом, мотивация директоров никоим образом не зависит от объёма заработной платы, а это, по сути, основной кост бьюти-индустрии, и в результате у нас стали расти гаранты специалистов. Гарант, если кто не в теме, это определённая сумма денег, которую мы даём мастеру на раскрутку на первые два месяца, чтобы он успел набрать себе клиентскую базу, и работает это так: либо гарант, либо процент, что больше. А в реалиях происходит следующее. Проходит два месяца, начинается согласование по мастеру, и тут появляется уйма объяснений: ещё не пришло время, сезонность, локация, салон новый, салон закрытый, салон падающий, салон растущий - в общем, много-много разных объяснений, и каждое по отдельности звучит вполне разумно. В результате мы можем платить гарант до шести месяцев, потом мы его всё-таки снимаем, и мастер уходит, а значит, скорее всего, мастер был невозвратный с самого начала, просто мы это полгода оплачивали. А директору не хотелось создавать текучку, и он очень надеялся, что мастер "разработается". Разговоры не помогают, решили менять мотивацию. Идея такая: привязать выполнение KPI директора не к выручке, а к выполнению плана по валовой марже. Валовая маржа у нас - это общая выручка минус заработная плата специалистов с налогами и минус профматериалы. Но начинать мы решили пока не со всей формулы, а только с вычета заработной платы мастеров, потому что у нас внедрена автоматизация зарплаты и по отчётам всё прозрачно - видно, кто сколько заработал, и директора прекрасно видят и свою выручку, и объём заработной платы. Хочется, чтобы на старте всё было максимально прозрачно, а профматериалы добавим позже, когда с первой частью всё устоится. Сейчас считаем, подбираем так, чтобы в абсолютном значении KPI получился примерно такой же, каким он был при валовой выручке. Внедрять планируем с 1 октября. А смысл всего этого в том, чтобы директор считал не только сколько мы заработали, но и во сколько нам это обошлось, и чтобы гарант перестал быть чужими деньгами: решение продлевать его или снимать должно стать решением про собственный KPI.

А кто у вас продает? Подруга поделилась историей, как она пыталась купить дорогую бьюти-услугу за 50 тысяч, звонила по салонам и страдала. А почему? А потому что общались с ней и по факту продавали ей т.н. администраторы - девочки на стойке с минимальной зарплатой и такой же минимальной мотивацией. Ну не запишется клиент, не купит - ей только лучше - меньше кофе готовить. И это удивительно. Вы ведете соцсети, пытаетесь в маркетинг, но когда получаете долгожданный звонок, отдаете его девочке, которой прямо сейчас важнее приготовить кому-то чай. Я уж молчу, что она ничего толком в услугах не понимает и умеет только делать записи в календаре. Не идиотизм ли? Я, кстати, после этого задумался, а у нас как это устроено, и «обнаружил», буквально, то же самое. Если клиент зарегистрирует триал-версию amoCRM и попробует задать вопрос, то сначала он попадет на первую линию поддержки, для которой самое главное не качество ответа, а скорость. Нет, конечно, тому же клиенту еще параллельно будет звонить/писать наш отдел продаж, но почему на его вопросы мы отвечаем первой линией… хм… косяк. Да, есть теория, что «продавать» в компании должны уметь все. Мол, даже уборщица должна провести презентацию ваших продуктов своему зятю, объяснить, чем занимается компания, чем она лучше. Но это теория. А что в реальности? Кто у вас продает? Кто общается с драгоценными лидами? И от кого по факту зависит ваша выручка и продажи?

Разверну мысль про то, что люди ленивы. Типичная проблема, с которой сталкиваются люди - некомпетентные менеджеры. Как мы понимаем, что менеджер некомпетентен (пример ниже не относится к топам, он относится к мидл и аппер-мидл менеджерам): они не могут сформулировать образ результата. Точнее могут, но им лень потратить время на это и они перекидывают задачу «наподумать» дальше по цепочке. Как это понять? Они закидывают в чат пару тезисов и ждут, что все разберутся сами. Почему они так себя ведут? Они копируют модель поведения менеджеров выше. Но прикол в том, что если для топа это оправдано, то вот для мидл- менеджеров это никак не оправдать. А что происходит дальше? Дальше исполнитель может выполнить задачу недостаточно качественно (еще бы, как ты ее качественно выполнишь, если критериев нет), а менеджер может все свалить на некомпетентность этого исполнителя. И весь прикол в том, что теперь все вокруг стали менеджерами (ну в смысле, юзают агентов, как сотрудников). Но если ты сваливаешь задачу на агента, то ответ «ну это Вася облажался» не принимается и вопросы возникают уже к тебе! А ты компетентный менеджер? 🦄 - самый клмпетентский из всех компетентных ❤️ - ну средненько 💊 - пхах, всегда перекидываю задачу дальше по цепочке

Про структуры и системы Попало прямо в сердечко, цитирую:

Менеджера могут обвинить, что он действовал неправильно, хотя на самом деле у него просто не было нужной информации из-за несовершенства работы сотрудников в другом подразделении. А те могут заявить, что виной всему - методы сбора данных, которые должны обсуждаться всеми, в том числе и провинившимся менеджером. Получилось, что винить нужно систему. Поэтому, если вы ищете виноватого в ее пределах, то кончите тем, что сами им окажетесь, впрочем, как и все остальные, а причиной тому - петли обратных связей и причинно-следственных отношений. Никто не приходит на службу с намерением что-то испортить, но структура системы может не позволить сделать работу хорошо. Если руководство попадется в ловушку «поиски виновных», оно найдет, кого уволить, на их место возьмут других, но лучше от этого не станет. Чем искать выдающихся сотрудников, лучше организовать работу таким образом, чтобы с ней могли справляться обычные люди. Результаты зависят от структуры системы. Чтобы улучшить результаты, нужно изменить структуру системы.

Ну правда жеж? #продуктовыйпуть

Жёсткие, нестандартные управленческие приёмы 1️⃣ Option Drop Мартин Бассери, основатель мультимиллиардного сервиса ApplyBoard для иностранных студентов, раздаёт по 20–50 тысяч опционов компании на месте за выдающиеся действия сотрудников. Этот метод мгновенного вознаграждения оказался эффективнее формальных ценностей и стал драйвером культуры работы до полуночи. 2️⃣ Сервис устранения трения в OpenAI В OpenAI создали специальный email-адрес для жалоб на бюрократию и внутренние препятствия. Сотрудник, отвечающий за этот ящик, разбирает заявки и устраняет системные проблемы, которые мешают команде работать быстро, выступая «дворником» бюрократии. 3️⃣ Однобитная коммуникация в Seimens CEO Seimens использует в общении с подчинёнными только ответы «ок» или «нет» на email. Это решение устраняет «театр прогресса» и бесконечные встречи, заставляя сотрудников приходить к нему лично только при необходимости обсудить детали. 4️⃣ Знаменитый «вопросительный знак» Джеффа Безоса Основатель Amazon пересылал командам жалобы клиентов с одним лишь знаком вопроса, который означал: «Правда ли это? Почему это случилось?». Безос трактовал такие письма как сигнал «скрипа машины», который указывает на неполноту метрик и помогает вовремя выявлять системные проблемы. 5️⃣ Стратегия 1 задачи Питера Тиля Будучи CEO PayPal, Тиль требовал, чтобы каждый сотрудник решал только одну главную проблему, и просто уходил, если ему начинали рассказывать о посторонних вещах. Фокусировка, по его словам, «выпукла»: переход от 80% к 90% концентрации удваивает результат, как в спорте, где 99-й перцентиль приносит все награды. 6️⃣ Непрерывная «выбраковка» Джека Уэлча Глава GE требовал, чтобы каждое подразделение было первым или вторым на рынке, иначе его продавали или закрывали. Он также ежегодно увольнял 10% худших сотрудников, что было крайне сложно на практике, но создавало постоянное давление и держало компанию в тонусе. 7️⃣ Награда за провалы от Алана Мулалли Став CEO Ford после убытков в 17 млрд долларов, Мулалли обнаружил, что в отчётах всё «зелёное». Введя культуру признания неудач, он лично аплодировал руководителю, который показал «красный» статус проекта, поощряя честность и смелость сообщать о рисках. 8️⃣ Стратегия «клонирования» от MrBeast MrBeast в первые годы заставлял ключевых сотрудников буквально следовать за ним повсюду, включая проживание в его доме, в течение 6 месяцев. Такой подход позволял ему создавать «копии» себя, которые могли принимать решения за него и масштабировать компанию. 9️⃣ Выбор между «величием» и «качеством жизни» Кевин Келли (сооснователь Wired) признался, что сознательно отказался от величия, понимая, что оно требует крайностей. Он подарил миру идею «1000 истинных фанатов», но его определение успеха — быть значимым для своей семьи и друзей, а не для истории. === 📨 AI-news 9 Top-channels 🎞 YouTube AI podcasts 🔗 Канал с AI • IT вакансиями 👨‍💻 Product Hunt top 10 tools daily

Никто не хочет работать с неудачниками. Думал сейчас в пробке на тему мотивации сотрудников. И знаете, если вот ну прям совсем честно… то можно сколько угодно изучать системы мотивации, как правильно проводить one-to-one… Но сильнее всего команду заряжают две вещи: делать что-то пиздатое и побеждать. Промотал в голове весь свой путь. И вот когда бизнес трясет, нет определенности, непонятно куда расти - долго удерживать сильных оч сложно. Они не видят смысла, возможностей и уходят. Проекты, которые годами топчутся на месте. Кто в них вообще пойдет? Те, кто хочет просто отсидеться, кому работа не так важна.  Точно не те, кто любит что-то развивать. То же самое с ничем не примечательными идеями - тяжело туда завлечь сильных людей. Никто не хочет работать с неудачниками. А вот когда делаешь что-то крутое и цифры летят - сильные сами тянутся. Потому что каждый хочет быть частичкой успеха. Это знаете, типа как с уверенностью в себе. Можно много смотреть ролики на ютуб и заниматься с коучем, но ничто не поднимает уверенность так, как собственные победы. Поэтому кажется привлекать таланты и мотивировать людей существует много разных способов. А основной по факту один. Делать что-то пиздатое и растущее. Я так для себя это формулирую. Делать то, что реально нужно рынку, и делать это качественно - то есть стараться лучше всех других в нише. Так и кто за это отвечает? Кому это делегировать?…. Ах, блять, да. Это же я. Основатель. Человек в зеркале.

AI для корпораций OpenAI выпустил инструкцию руководителям – как внедрять агентов. Написано на очень “корпоративном”, я старался облегчить как мог, но всё же не добалвлял отсебятины. ------ – Выбрать одну и только одну задачу. Критерии – процесс, в котором сходятся стратегический приоритет, системы, передачи работы между людьми, контроль и измеримый результат. Он должен повторяться достаточно часто, чтобы на нём было чему учиться, и быть достаточно важным, чтобы его стоило перекраивать. – Сформулировать результат и способ его измерения до старта. Назначить ответственного владельца, KPI, базовый уровень и ограничители. Отдельно мерить глубину – сколько задач доведено до конца, сколько подключено контекста и инструментов, сколько вылезает исключений, какая нагрузка на ревью, – и отдельно ценность: время цикла, качество, стоимость, выручку, риск. Объём выдачи говорит лишь, что у AI стали больше просить, а есть ли в этом толк, показывают результаты процесса. – Написать агенту должностную инструкцию. Что запускает работу, каким должен быть результат, какой нужен контекст, какие инструменты и права доступа, насколько настойчиво добиваться завершения. Какие доказательства своей работы агент обязан предъявить, и в какой точке обязан остановиться и позвать человека. – Построить вокруг агента человеческую систему. В контур проектирования посадить тех, кто ближе всего к процессу, и явно назначить, кто отвечает за бизнес-результат, кто за доменную логику, кто за доступы и контроль, кто за внедрение и повседневное использование. – Сделать эксперименты видимыми и переиспользуемыми. Через полгода после внедрения сотрудники в начале карьеры пишут AI на 13 сообщений в неделю больше, чем руководители – пробуют в основном снизу. Значит, надо дать людям место пробовать, а удачное забирать наверх: фиксировать процесс и доказательства того, что сработало, и упаковывать в скиллы, плагины, общие рабочие пространства. Режимы разные под разные задачи: Chat – вопросы и быстрое обсуждение, Work – многошаговая работа с готовым результатом на выходе, Codex – техническое исполнение. – Переносить схему дальше. Сохранять не сам результат, а обвязку вокруг него – контекст, права доступа, оценки, точки проверки, владельцев, метрики, обучение людей, – и прикладывать к следующему процессу. Каждый следующий эксперимент должен начинаться с лучшей стартовой точки, чем предыдущий. -------- 5 из 6 пунктов, кажется, универсальны и относятся к любым изменениям, не только внедрению AI. Что, впрочем, совершенно логично. https://openai.com/index/ai-native-company-workflows/

Двигайся с целью Многие новички погружаются в текучку: товары, клиенты, логистика, налоги. Всё кажется важным, но за суетой теряется главное — стратегическое мышление. Без него бизнес — как корабль без компаса: движется, но неизвестно куда. Успешные предприниматели принимают решения, исходя из будущего: анализируют тренды, строят модели масштабирования, оценивают риски. Новички же живут «от кассы до кассы», что быстро ведёт к выгоранию: срочные задачи съедают всё время, а бизнес топчется на месте. Стратегия — не роскошь, а основа. Она позволяет решать не то, что горит, а то, что действительно важно, и двигаться вперёд, зная, зачем. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Вчера была пятница, и в Яндексе прошел традиционный еженедельный хурал 🙂 Много лет назад эта очень интересная традиция корпоративной культуры родилась как-то случайно из обычных планерок, но оказалась очень живучей и очень востребованной — а по мере роста компании и все более важной. Первые годы существования хурал был интересной частью моей собственной работы: я хуралы активно готовил и в большинстве случаев сам и вел. Теперь это — серьезная работа нескольких команд, и очень здорово, что об этом сняли фильм, который не только внутри показывают, но и выложили в публичный доступ на Кинопоиск. Фильм любопытный и не слишком долгий; интересующимся корпоративными культурами бигтехов будет интересно посмотреть:) https://www.kinopoisk.ru/film/13409687/

Как научиться предсказывать что угодно? 🔮 На видео спикер рассказывает, что его команда научилась за три дня до расставания предсказывать, что девушка бросит парня. Когда я впервые увидел это в трансляции, то понял только часть проблемы: спикер вообще не шарит, а команда решает странные задачи и пилит такие же фичи 😅 Тогда моего руководительского опыта не хватило, чтобы задуматься о процессах внутри компании — меня просто поразил уровень абсурда. Причём настолько, что эта история догнала меня даже спустя семь лет. Но сейчас, когда я строю собственную компанию, меня гораздо больше беспокоит другой вопрос: какие процессы внутри компании привели к тому, что топ-менеджмент рассказывает об этом на конференции как об успешном кейсе? 🤔 Начнём с самого кейса. Пока я не пересмотрел видео, у меня были разные гипотезы о том, как они собрали целевую переменную: — может быть, провели опрос? — спарсили социальные сети? — а как тогда собрали хард-негативные сэмплы? Но нет. Судя по видео, аналитики придумали сегмент на основе набора косвенных признаков. С какой точностью этот сегмент отражал реальность? Правильно: никто не знает 🙃 Дальше, вероятно, построили модель, которая научилась предсказывать эту синтетическую целевую переменную. И здесь появляется ещё один уровень неопределённости. Сначала мы с неизвестной точностью восстанавливаем целевую переменную по косвенным признакам. Затем с некоторой точностью обучаем модель предсказывать уже эту восстановленную переменную. То есть модель предсказывает не само расставание, а предположение аналитиков о расставании. На ошибку при создании таргета накладывается ошибка самой модели. Поэтому итоговое качество относительно реального события становится ещё менее понятным 🎯 Следующий вопрос: как проверяли лики? Не протекли ли в модель те же признаки, на основе которых изначально восстановили целевую переменную? 🫠 Ну и самое интересное: как измерили эффект? Никак. Модель встроили в рекомендательную систему, в которой, судя по рассказу, нет прозрачно рассчитанного финансового эффекта 💸 Итак, рецепт, как научиться предсказывать что угодно: 1. Конструируете целевую переменную с неизвестной точностью. 2. Обучаете модель предсказывать этот синтетический таргет. 3. Получаете два слоя ошибки: в разметке и в самой модели. 4. Встраиваете модель в продукт, где невозможно оценить её эффект в деньгах. 5. Рассказываете об успешном кейсе на конференции. 6. Готово — вы великолепны! 🚀 Всё это звучит смешно ровно до того момента, пока вам самим не приходится собирать такие фантастические сегменты и обучать на них модели. Напишите в комментариях, если знаете достоверный источник данных для такого сегмента. Особенно интересно, где взять качественные хард-негативные сэмплы 👇

Уроки трансформации от Вирджинии Рометти Когда Вирджиния Рометти возглавила IBM, компания застряла в привычных процессах и старых технологиях. Вместо «глянца» и маркетинга она сосредоточилась на стратегической трансформации: переход от оборудования к облаку, аналитике и ИИ. Ключевые принципы Рометти: 🔹 «Учитесь быстрее, чем меняется мир» — образование сотрудников важнее краткосрочных KPI. 🔹 «Не бойтесь убирать то, что работает сегодня» — трансформация должна предвосхищать кризисы. 🔹 «Клиент — наш компас» — решения принимаются исходя из потребностей клиентов, а не традиций компании. 🔹 «Культура съедает стратегию на завтрак» — внедрение инноваций требует изменения корпоративной культуры. 🔹 «Будьте примером того, что хотите изменить» — лидер показывает путь, участвует лично и мотивирует команду. Фаундер | Бизнес и Стартапы

4 вопроса руководителю после презентации новой стратегии Осенью в некоторых компаниях начинается планирование следующего года. Руководство смотрит на результаты текущего и на основе этого пересматривается стратегия и фокус бизнеса. От менеджера продуктов ожидают, что он эту стратегию подхватит и возьмет инициативы в работу. Сама стратегия находится на уровень выше конкретных продуктовых решений. И поэтому возникает ряд новых вопросов: а что делать с текущим роадмапом? Какие решения принять? Сможем ли мы верно сделать ставки? Цена «угадывания» здесь слишком высока. Поэтому задача менеджера продуктов — сначала понять стратегию, а потом «перевести» ее на свой уровень. Сделать это можно через ряд вопросов своему руководителю. 🤩 Какую главную проблему бизнеса должна решить новая стратегия? Видение «куда мы идем» вам уже рассказали — осталось понять, почему компания выбрала именно это направление. За решением идти в B2B могут стоять дорогое привлечение B2C-клиентов, необходимость сделать выручку предсказуемой или ожидание большего потенциала роста в новом сегменте. Направление одно, а продуктовые решения в каждом случае будут разными. 🤩 По каким изменениям поймем, что стратегия работает? «Стать лидером сегмента» или «сфокусироваться на прибыльном росте» задают направление, но плохо помогают принимать решения. Полезнее спросить: что должно измениться в бизнесе или поведении пользователей через полгода-год, чтобы мы могли сказать — стратегия работает? Так появляются критерии успеха, с которыми менеджер продуктов сверяет свои ставки. 🤩 От чего мы сознательно отказываемся ради этой стратегии? Новая стратегия — это не только решение делать что-то новое, но и решение чего-то больше не делать. Ресурсы ограничены: если появился новый фокус, какие-то направления теряют ресурсы или исчезают из планов совсем. Поэтому стоит уточнить: какие направления, сегменты, продукты или инициативы компания теперь сознательно не будет развивать — даже если раньше они выглядели перспективными? А для инициатив, которые были развернуты, но не завершились, определить «критерии выхода» — чтобы это было не «брошено на полпути», а завершено с выводами, ценными для будущих действий. 🤩 Какие предположения должны оказаться верными, чтобы стратегия сработала? Стратегия — это не знание будущего, а всего лишь ставка на него. Значит, стоит понимать, на каких предположениях она держится и какие данные могут показать, что эти предположения были неверными. Например, выход в B2B может опираться на ожидание, что стоимость привлечения клиентов окажется ниже, средний чек — выше, а цикл сделки не превысит трех месяцев. Так появляются сигналы для пересмотра: при каких условиях выбранное направление остается разумным, а при каких его нужно обсуждать заново. И бонусный вопрос, который адресован уже не руководителю, но при этом поможет перейти от рассуждений к действиям: что новая стратегия меняет в реальности вашего продукта? Здесь задача менеджера продуктов — не спросить руководителя: «Что теперь должна делать моя команда?» И не просто переставить местами инициативы в старом роадмапе. Нужно самостоятельно развернуть стратегию на уровень своего продукта и показать логику перехода к новым веткам реальности: что изменилось в исходных условиях, какие возможности и ограничения из этого возникают и почему одни варианты действий теперь выглядят сильнее других. А затем провалидировать полученные выводы вместе с вашим руководителем. Результат такого упражнения — согласованная картина возможностей и ограничений продукта, из которой менеджер продуктов сам выбирает ставки и приоритеты. Если эти вопросы не задать, продукт все равно придется развивать — просто вы будете делать это по своим догадкам о том, что имело в виду руководство. Иногда догадки оказываются верными. Проблема в том, что угадали или нет, вы узнаете только через полгода, когда роадмап уже построен и переделывать его дорого. @productmindset

Ваших спецов уводят не хантеры 🔵 В прошлом посте разбирали, кого имеет смысл брать, пока на рынке много свободных специалистов. Но у этой истории есть вторая сторона: тех же спецов сейчас ищут ваши конкуренты. И смотрят они не только на свободных, но и на тех, кто уже где-то работает. Меня часто спрашивают, как защититься от хантинга. Отвечаю: бояться, что человека кто-то позовёт и он рандомно согласится, смысла нет. Приглашение срабатывает в момент, когда ваш сотрудник уже смотрит по сторонам. Так что если нанимать вы не планируете, а сильные люди в команде есть, задача у вас другая: удержать тех, кто уже с вами. Вот что для этого делаю я: 🔵Понимаю, сколько человек стоит на рынке. Смотрю медиану на HeadHunter: беру 10 вакансий и 10 резюме по его позиции, сверяю их и дальше двигаюсь по этой медиане. Держусь в вилке и вовремя повышаю. Потому что если специалист на рынке стоит Х рублей, а вы платите ему на 30% меньше, рано или поздно он об этом узнает. А если разрыв ещё и растёт, он начнёт искать работу сам, без всяких хантеров)) 🔵Понимаю, чего он хочет. Для этого нужны регулярные один на один: сверяемся, чего человек хочет и какие у него сейчас обстоятельства по жизни. И уже от этого предлагаю ему трек развития. Варианты: -Хочет амбициозных задач, расти в руководителя. Могу я ему это дать? Если да, надо давать. Если нет, то это вопрос времени, и удержать чем-то другим вряд ли получится. -Хочет расти горизонтально: более сложные проекты, обучения, консультации. Супер, это можно давать. Только этим надо заниматься — прописывать индивидуальный план развития и дальше с ним работать. -А кто-то не хочет никуда развиваться вообще. Хочет стабильно работать и вовремя получать зарплату. Тоже нормальный вариант, просто обеспечивайте. 🔵Отношусь по-человечески. Спасибо, пожалуйста, спрашивать мнение. Быть на равных, в формате взрослый — взрослый. Звучит банально, а именно этого не хватает чаще всего. При соблюдении всех этих прицнипов всё должно быть хорошо. Но ничто не отменяет риска: у вас может быть бесконечно суперский контакт с человеком, а ему предложат зарплату в несколько раз выше, или его толкнут личные обстоятельства и собственные амбиции. Прикрутить человека к батарее и надеяться, что он будет с нами на века, мы не можем... Так что каких-то секретных лазеек нет. Есть просто адекватная работа с сотрудником: понимание его целей, его трека развития и того, чего он вообще хочет по жизни.

Прибытие IBM PC. Часть вторая. Цунами Для энтузиастов начала 80-х IBM была воплощением неповоротливой корпорации, неспособной понять, что происходит. А кумиром считалась Digital, та самая, что вдохновляла создателей первых микрокомпьютеров. Когда IBM выкатила свой PC, у Digital, казалось, было преимущество игры на своём поле. Вместо одного ответа IBM компания запустила сразу три персональных компьютера, и все три начали грызться между собой. Проекты воевали за программистов и партнёров, одна команда, по слухам, отговаривала создателей культовой электронной таблицы делать ставку на компьютер соседнего отдела. Глава компании, годами презиравший саму идею персоналки, оказался королём всех этих проектов одновременно, а разработку нужного пользователям софта пустили на самотёк с расчётом, что за хорошим железом он придёт сам. Обсудим, во что обошлись Digital эти три ставки и как та же волна IBM позже накрыла даже саму себя.

Последний год работаю над проектом, который пока находится вне публичного поля. Однако разговор не о нем. Древняя аксиома. При строительстве чего-либо от стадии "ой, а давай вот такую штуку сделаем" - всего очень дохуя. В начальной фазе любители "с нуля" часто занимают 8-12 ролей одновременно, где необходимо "как-то смочь" и преодолеть первую космическую. Так вот - я столкнулся с ограничением - только текст и таблицы перестают давать мне целостную картину. Людей, информации и возможностей - слишком много. Однако сложно - вовремя увидеть связь между ними и понять, куда направить внимание, и затем силы, и стоит ли оно того. Чтобы направлять свой луч внимания в бесконечном информационном пространстве, - написал себе инструмент взаимодействия с внешним миром - вдохновившись фреймворком ру разведчиков. После встречи с экс-разведчиком Андреем Безруковым в кулуарах ПМЭФ. Зачем? Чтобы наглядно прям видеть, где между людьми, контекстами и возможностями возникают связи, которые заслуживают внимания. И не скролить для этого таблицы. Не люблю таблицы, - особенно после работы на Deutsche Börse and Mercedes Benz. Забавно, что последний год в основном проекте мы решаем концептуально похожую задачу - только уже на уровне LLMs, компаний и рынков. Начинаю обкатку на себе. Думаю займет от 1 года. Любопытно. Полезный инструмент vs Очень технологично оформленная прокрастинация.

База про автоматизацию 😀 У меня как-то в доковидные времена была неделя, когда я просидела 2 ночи, чтобы разнести звонки по карточкам сделок. Я это помню настолько четко, особенно потому что сейчас это кажется страшным сном)) С того дня я периодически возвращалась к вопросу автоматизации, посредством всяких дурацких костылей. Но то, на какой уровень автоматизация вышла сейчас, поражает В связи с этим решила написать про то, что важно учитывать, вписываясь в автоматизацию Вот к чему я пришла: ✖️Автоматизировать нужно рутину, а не решения То есть, на мой взгляд, лучше не передавать принятие решений ИИ-шке, потому что люди забывают, как думать)) Скорее автоматизировать стоит ручной труд типа постмитов, статусов и отчетов ✖️Без порядка в данных автоматика удобряет бардак У нас были задвоенные карточки одного контакта и сценарий умудрился отправить с них два разных предложения по цене. Клиент, конечно, заметил и просто спросил, с кем из нас ему теперь разговаривать. Короче, сначала - порядок, потом - все остальное)) ✖️Там, где есть риск, должен остаться человек Все что находится в зоне потенциальной вероятности потери клиента нужно оставлять на ответственности человека Это важно, потому что, какая бы крутая автоматизация ни была, она долгое время требует трепетного контроля В общем, всем желаю, чтоб все шло как по маслу в автоматизации!

Почему AI автоматически не делает бизнес или продукт лучше и прибыльнее? Инсайт после конференции AGDay от друзей из студии Alto в Екатеринбурге на прошлой неделе. Потому что ключевым фактором успеха по-прежнему остаются компетенции в бизнесе и продукте, а не технические. Когда технические задачи стали решаться в 10–100 раз быстрее, это не сделало автоматически каждого предпринимателя богаче, а каждый продукт — успешнее. Ключевые вопросы всё те же: – кому и что ты продаёшь, – зачем это людям, – как это упаковать, – как продать – и как всем этим управлять. Раньше, пока команда месяцами пилила продукт, с ответами на эти вопросы можно было тянуть. Сейчас код пишется за дни вместо месяцев — и ограничение в продажах, маркетинге, продукте или операционке обнаруживается почти сразу. AI не убрал ограничения бизнеса. Он просто очень быстро передвинул бутылочное горлышко из разработки в другие части компании. Но есть и обратная сторона: без новой скорости разработки и автоматизации до этого горлышка теперь можно вообще не добраться. Технология стала новой нормой, а не преимуществом. А выигрывает по-прежнему тот, кто лучше понимает, что именно делать, для кого и зачем.

Знать точное текущее состояние продукта и знать точное направление его движения – это взаимоисключающие акты проявления наблюдения и намерения Продукт-Система работает на слое точности, о существовании которого до определённого момента никто обычно не задумывается. Чем плотнее зафиксирован скоуп, тем более узким становится видение и развитие. И наоборот. Решение – фиксировать Ничто. – Природа ограничений в продукте помогает выходить за его пределы в области неопределённости и оттуда создавать Иной продукт. Неопределённость рынка растёт сама по себе. Гипотезы и решения, выведенные благодаря бессознательному и Простейшей-Логике, часто предугадывают и задают предстоящее поведение и результат точнее, чем гора количественных данных, исследований и пользовтельских интервью. Геометрия безмолвных мыслей – источник бесконечных Знаний – Так, идея, попавшая в резонанс, усиливается, множится и обогащается энергией благодаря совпадению частоты, в которой каждый носитель-проводник усиливает и обогащает исходный сигнал. Порог реакции пользователей пробивается качеством одного правильного решения, а не большим количеством слабых – Каждое отклонённое решение продолжает существовать в пространстве и времени, накапливая свой потенциал, и может быть переиспользовано, достаточно перевернуть всю Систему в нужный момент и посмотреть на неё под другим углом.

Так ищут и находят то, что-было-есть-что-снова-будет

– Инструмент, установленный для измерения Системы, становится частью Системы в момент своей установки. Система, которую измеряют, застревает в состоянии измерения и не может перейти в следующее. Аналитика, которая измеряет не сам объект интереса, а его косвенный, но регулярный отклик, способна дать более надёжную картину, чем прямое наблюдение, которое разрушает то, что оно же пытается зафиксировать. – Команда и продукт, растущие числом людей без такого же роста в исправлении ошибок, масштабирует ошибки быстрее команды и продукта. Цель масштабирования квантов в том, чтобы ошибки не росли пропорционально с вами. ...Линии функций сходятся в точку

#ПредпринимательПоЗалёту Глава 23 – Офис, Forbes и мотоцикл на полном ходу Летом 2014-го, с двумя миллионами долларов на счету и подписанными документами о слиянии “Нетологии” и того, что скоро станет “Фоксфордом”, мы почувствовали себя большими. И повели себя соответственно. Ну или, вернее, как нам казалось, должны вести себя большие предприниматели. Первым делом сняли офис в бизнес-центре у метро “Тульская” и затеяли масштабный ремонт: опенспейсы, переговорки, собственная видеостудия для съёмок и трансляций. Ремонт съел чуть ли не четверть всего раунда. Для компании, которая ещё полгода назад помещалась в одной небольшой комнате, это был головокружительный скачок. Параллельно шла гонка к первому сентября. Мы хотели зайти в новый учебный год уже в виде полноценного образовательного холдинга: обучение взрослых digital-профессиям плюс обучение школьников. Но проект, который мы присоединили, назывался “100ЕГЭ” и занимался только подготовкой к экзаменам. За несколько месяцев нужно было переупаковать его в многопрофильную онлайн-школу для учеников с пятого класса. Заодно проекту нужно было новое имя. Мы перебирали варианты – часть рождалась внутри команды, часть предлагало креативное агентство. Победил агентский вариант: “Фоксфорд”. Заплатили за него что-то около тысячи долларов. Забавно, что сегодня работа таких агентств во многом потеряла смысл: мозговой штурм с ИИ быстрее и несопоставимо дешевле. Но тогда тысяча долларов за слово казалась разумной сделкой – и, честно говоря, слово того стоило. К стартующему учебному году нас оказалось больше ста человек. Ещё несколько месяцев назад в компании не было и десятка сотрудников. Слияние плюс агрессивный найм – и команда выросла на порядок за один сезон. Осенью 2014-го вышла статья в российском Forbes – про то, что онлайн-образование начинает показывать свою эффективность и из digital-профессий расширяется в другие направления, в частности в школьное. Наше объединение с “Фоксфордом” приводилось в статье как подтверждение тренда. На фотографии мы с Максом и Лёшей, сооснователями “Фоксфорда” сидели в интерьерах нового офиса. Своё физическое пространство, внимание прессы, инвесторы, планы. Первые пару месяцев мы ощущали себя внутри максимального триумфа. Казалось, что всё уже получилось. На самом деле это было самое-самое начало. Все главные победы и ошибки были далеко впереди. Моё ощущение того времени я могу описать так: ты разогнался до бешеной скорости и несёшься по трассе на мотоцикле, испытывая огромный восторг – и при этом понимаешь, что контролируешь ситуацию только отчасти. Потому что под глянцевой картинкой уже шла притирка. Слияние оказалось делом куда более непростым, чем виделось из кафе, где мы его вдохновенно проектировали. Именно тогда я впервые по-настоящему понял, что такое культура компании. Даже когда у всех участников сливающихся команд добрые намерения, стычки и недопонимания возникают просто от того, что притираются прежде автономные организмы. У каждой команды свои привычки, свой темп, свои представления о правильном – и ни одно из них не написано ни в каких документах о слиянии. Первыми сигналами будущего тяжёлого периода стали периодически возникающие неровности в отношениях команд “Нетологии” и “Фоксфорда”. А главное – всё чаще повторяющиеся мои споры с основателями “Фоксфорда”. О том, как эти трещины превратились в кризис, поставивший компанию на грань существования, – в следующей главе. Несколько выводов из этого периода: – Ощущение “всё получилось” – самый ненадёжный из индикаторов. Чем громче триумф, тем внимательнее стоит смотреть под ноги. – Культура компании становится особенно заметной при столкновении с другой культурой. Сливая команды, ты сливаешь привычки и образы жизни людей – и на их притирку нужно закладывать время и терпение. – Скорость без полного контроля ситуации – не всегда ошибка. Иногда это единственный способ занять рынок. Но нужно честно признаваться себе, что контроль частичный, – самообман на скорости стоит дороже всего.

Исследования говорят, что после нескольких лет экспериментов и пилотов большинство компаний не могут чётко ответить, какой ROI они получают от ИИ. Опросы и бенчмарки дают противоречивую картину, а рекомендации звучат как «инвестируйте и экспериментируйте» без метрик результата.  Исследователи из LUT Business School (Финляндия) при поддержке MIT Sloan Management Review провели 30+ интервью с CEO из разных индустрий на тему ROI от ИИ. И выделили три подхода к подсчету на основе зрелости компании: 🔵Function-focused approach — внедрение ИИ в одну функцию или небольшой процесс: поддержка клиентов, HR, маркетинг, производство. Возврат измеряется через функциональные KPI: время ответа, уровень ошибок, скорость обработки и т.п.  🔵Coordinated approach — по факту то же, что и п.1, но в нескольких отделах сразу. В таком случае ответственный задает общие правила на каждую команду / функцию с понятными целями по каждой метрике + одинаковым подсчетом ресурсов: интеграции, подписки, время сотрудников  🔵Enterprise portfolio approach — управление ИИ как портфелем инвестиций на уровне компании. Используются финансовые метрики (NPV, IRR, ROI бизнес-кейсов) и стратегические критерии. Подходит зрелым организациям, где ИИ - это часть корп стратегии. Кстати, мы в Colife внедрили ИИ на первую линию продаж. Он квалифицирует, отрабатывает возражения и передаёт менеджеру. Наши метрики: снижение % ФОТ продаж в выручке, скорость ответа Честно сказать, мы довольно дохера сил и времени потратили и еще потратим. Так же честно, у нас снизился % ФОТ продаж в выручке, правда на эту метрику сильно влияет еще несколько важных факторов Вообще, хочется отметить, что для успешного внедрения ИИ при любом из подходов нужен ответственный за внедрение с KPI.  Иначе как и любой новый проект никакой ИИ никуда не полетит