Карьера

С языками кстати интересная штука Я вообще сторонник того, чтобы все в мире говорили на одном языке, желательно, конечно, на русском английском Но кажется, что благодаря нейронкам будет происходить ровно обратное Текст нейронки уже легко переводят на любой язык практически налету. Аудио/видео пока еще похуже, но можно сказать что это уже решенный вопрос Получается, что в онлайне барьеров уже нет. Уже сейчас вы можете выйти на звонок с китайцем, каждый будет говорить на своем языке, и вы отлично друг друга поймете Вживую пока еще сложнее, но в целом, думаю, уже понятно, что рано или поздно у всех в AirPods будет синхронный перевод с любого языка Получается, через какое-то время мы придем в мир, где каждый может говорить на своем языке и при этом все равно будут друг друга понимать В этом смысле иностранные языки можно и не учить При этом я думаю, что личные тесные связи все равно еще долго будут строиться между людьми, говорящими на одном языке. Поэтому при прочих равных я считаю, что знание языков все равно будет оставаться конкурентным преимуществом в мире еще долго

Сегодня записала эпизод с экспертом, который с 2024 года помог около полутора тысяч человек создать и восстановить аккаунты в LinkedIn. Это был один из самых плотных по пользе разговоров на канале. Вот что меня удивило больше всего: - Бейдж верификации не защищает от бана. Вообще. - Открыть 10 профилей в разных вкладках подряд для LinkedIn выглядит как работа бота. - Каждый новый вход в аккаунт это триггер. Вкладку с LinkedIn лучше вообще не закрывать и не чистить куки. - Менять локацию под вакансию почти бесполезно, а риск блокировки реальный. - «Перманентный бан» часто просто шаблонная фраза из скрипта поддержки. Аккаунты возвращают и после него. Эпизод выйдет на следующей неделе. Чтобы не пропустить, подписывайтесь на канал: https://www.youtube.com/@ProdcastRU А вас когда-нибудь блокировали в LinkedIn? Пишите в комментариях, за что, соберу вопросы для следующего эпизода.

Привет, Богдан! Неожиданно, что ты написал) По правде сказать, когда я увидел его название, то мне показалось, что тема будет немного далекая от меня, но взял не думая, потому что для меня твои авторские материалы и рекомендации это знак качества (оффтоп - благодаря тебе посмотрел атаку титанов, разъеб полный конечно 😌). И вот когда я открыл плейбук понял, что это кайф лютейший и вообще ни разу не пожалел. Мне чем-то напомнило симулятор ds (отдельное спасибо за него ❤️) - самая суть по теории и на реальных примерах пояснения, а дальше сиди трать время, чтобы разобраться, подумать. Понятно, что чем больше опыта, тем больше примеров вспомнится и больше фактуры, с которой работаешь - но как по мне в таком формате уровень опыта почти неважен, порог входа задается читателем. И вот если говорить уже лично про меня - я как раз в самом начале еще, мне всегда не очень просто давались темы, связанные с целями, формулированием главного, а тут как раз в первых упражнениях все это затрагивается, как будто прям персонально под меня писалось 🙃 поэтому я страдаю от самих тем, но кайфую от того, как это написано и оформлено. Извини, что это в какой-то отзыв все переросло, мне просто захотелось тебе сказать спасибо ❤️

Про умение vs владение Наверное многие из вас удивляются, почему AI вроде бы дает буст продуктивности, но богаче никто особо не стал. А потому что ценность труда все время падает, а владения чем-то растет! Это пост рубрики выбор карьерного пути, ч.2. 1️⃣ График к посту кого-то заставит серьезно призадуматься о своей карьере: на нем изображено, какая доля долю созданной стоимости в США уходит работникам. И тренд устойчивый 80 лет, усилившийся в XXI веке: капитал забирает себе все больше, а работник - все меньше. Если кто-то считает, что AI сможет заменить многие профессии, то этот грустный тренд только усилится. 2️⃣ Наверное все понимают, что зарплата зависит не от созданной сотрудником ценности для компании, а от альтернатив на рынке труда, в виде других кандидатов, кто может сделать работу за меньшую з/п. Это же, чуть проще и жестче: компания платит вам не за то, сколько вы ей приносите, а за то, сколько ей стоит вас заменить. 3️⃣ А если стоимость/ценность труда будет падать (из-за AI или чего-то другого), навыки обесцениваться, то важным будет не умение, а ВЛАДЕНИЕ. Другими словами, если все большая часть дополнительного выпуска создается с помощью капитала (софта, моделей, вычислений, автоматизации и др.), то и все большая часть дохода уходит владельцам этих активов, а не работникам, продающим свои рабочие часы. 4️⃣ Какой можно сделать вывод? В будущем придется еще больше стремиться к ownership! Потому что главный разрыв может проходить не между высококвалифицированными и низкоквалифицированными, а между owners и non-owners. 5️⃣ Можно сказать, что в будущем AI действительно может повышать продуктивность, и одновременно с этим снижать доход работников. Точнее сказать так: работник может становиться богаче в абсолютных цифрах, но одновременно получать все меньшую долю пирога. Потому что сливки (маржу) заберут себе владельцы моделей, софта, каналов дистрибьюции и т.д. Подобное перераспределение уже происходит на рынке текстового контента в интернете (пост об этом). 6️⃣ Короче, в карьере будущего что-то обязательно должно капитализироваться! Доля в компании, база клиентов, роялти, аудитория, недвижимость, канал дистрибьюции, бренд и т.д. - то есть капитализируемым активом может быть многое. В предыдущем посте рубрики была формула: [TAM] x [рычаг] x [отчуждаемость] x [экспертиза] К ней можно задать себе экзистенциальный карьерный вопрос: Если я еще пять лет буду делать ровно это же, то чем я буду владеть спустя эти пять лет? @kyrillic

Автоматизация тестирования: возьми от IT всё Из тестирования в разработку — привычный карьерный маршрут. У специалиста 2ГИС всё сложилось в обратном порядке: сначала Python backend, затем первые e2e-тесты и переход в AQA. Возвращаться к прежней работе он не собирается, хотя со стороны автоматизация тестирования может выглядеть как бесконечное написание однотипных проверок. Стоит взяться за очередной тест, и выясняется, что отдельно он проходит, а в общем запуске падает, на ноутбуке всё зелёное, в CI красное. Приходится разбираться с окружением, базами данных, требованиями к продукту и причинами неожиданных падений. В какой-то момент обнаруживается, что на соседнем проекте срочно нужно исправить тесты в пайплайне. Так вместо одной запланированной задачи появляются ещё пять, каждая со своими проблемами и техническими нюансами. Самое забавное, что до написания того самого теста руки могут так и не дойти. И всё же именно в такой работе специалист нашёл достаточно причин, чтобы остаться в AQA.

📁 апдейт рынка найма осенью 2026: что происходит с вакансиями и что учитывать в откликах осень традиционно считается активным сезоном найма, но в 2026 это не означает, что внезапно стало много вакансий и искать работу стало легче. рынок действительно ожил после авшустовского затишья, но даже в середине осени найм остаётся выборочным. важно смотреть не на количество вакансий само по себе, а на то, где компании реально нанимают и как быстро показать совпадение своего опыта с задачей. 1. не ждём резкого роста количества вакансий после августа команды возвращаются к найму, открывают позиции после отпусков и стараются закрыть часть ролей до конца года. при этом компании всё ещё осторожнее относятся к расширению команд, поэтому хороший осенний рынок ≠ сотни новых подходящих вакансий каждую неделю. мой совет: посмотрите не на 2-3 дня выдачи, а на последние 2-3 недели и соберите хотя бы 10 вакансий по своему направлению. проверьте: • какие компании нанимают несколько специалистов одновременно • какие роли повторяются чаще всего • какие требования встречаются почти в каждой вакансии • какие вакансии появляются повторно • где есть новые команды, продукты или рынки

так будет понятнее, где сейчас есть реальный спрос именно на ваш опыт.

2. совпадение с вакансией важно показывать быстрее при высокой конкуренции недостаточно действительно подходить на 70-80%. это должно быть понятно из первых частей CV. если компания ищет Senior Business Analyst с BPMN, stakeholder management и опытом сложных интеграций, рекрутеру не должно требоваться читать всё резюме, чтобы найти эти три вещи. то же самое касается Product, Engineering, Design, Marketing и остальных направлений. мой совет: возьмите 5-7 подходящих вакансий и сравните их со своим CV. если важный опыт у вас есть, но он появляется только на второй странице или его нужно угадывать по описанию задач, это уже повод поменять акценты. 3. отделяем сложный рынок от проблемы с конверсией 5 отказов ещё не означают, что с CV что-то не так. 40-50 релевантных откликов без одного HR screen, уже причина остановиться и проверить поиск. ориентир остаётся таким: сначала собираем выборку примерно из 15 релевантных откликов на один тип роли, после этого смотрим конверсию. тогда вопрос уже может быть не в CV целиком, а в конкретном рынке: разрешении на работу, языке, локации, зарплате или требованиях работодателей. рекомендую: • выбрать 10-15 приоритетных компаний • проверить новые вакансии за последние 1-2 недели • вернуться к компаниям и контактам, с которыми уже общались летом • продолжать отклики, пока параллельно проверяете конверсию • отдельно фиксировать, где именно получаете отказы: до HR, после HR, после hiring manager или дальше

что я бы проверила у себя сейчас • есть ли у меня 1-2 понятных целевых роли • понимаю ли я, какие требования повторяются в вакансиях • видно ли из CV почему я подхожу • знаю ли я свою конверсию из отклика в HR screen • понимаю ли я, отличаются ли результаты по странам • есть ли у меня 10-15 компаний, которые я хочу отслеживать отдельно

и всё: у вас уже есть, за чем следить ближайшие 2 недели. #стратегия #тренды #найм

Искусственный интеллект отнимет у нас работу во время следующей рецессии Это прогноз от Гада Леванона, главного экономиста The Burning Glass Institute.

Аргументы в пользу того, что сейчас не надо беспокоиться о влиянии искусственного интеллекта на рынок труда таковы: уровень безработицы низкий, и создается много рабочих мест, связанных с AI. Большинство исследований не выявляют значительных негативных эффектов. Если бы AI отнимал рабочие места, мы бы увидели это в данных. Как я уже писал в других статьях, я не согласен с этими исследованиями и выводами, поскольку считаю их крайне несовершенными. Но это не является предметом данной статьи.

Он приводит такой пример: В конце 1990-х в американской промышленности активно обсуждалась угроза автоматизации и переноса производства в другие страны. Но статистика занятости не подтверждала этих опасений. В 1998 году на производствах работало 17,6 млн человек. Безработица составляла около 4%, и даже Бюро трудовой статистики США прогнозировало увеличение «промышленной» занятости на 3% в 2000–2010 годах. Но в итоге сектор потерял за этот период 5,75 млн рабочих мест. 88% сокращений пришлись на последующие две рецессии (2001 и 2007 годы). Потому что именно экономические кризисы становятся ключевым триггером для масштабного исчезновения рабочих мест. А не только технологические возможности. К концу 1990-х американские компании уже располагали технологиями и подходами, позволявшими обходиться меньшим количеством работников. Но не спешили с оптимизацией. При растущих продажах и прибыльности у компаний не было достаточных стимулов проводить массовые увольнения. Рецессия переворачивает ситуацию: прибыли критически падают, а сокращения персонала становится гораздо более социально приемлемыми. Увольнения, которые в период роста вызвали бы скандал, во время кризиса воспринимаются как рациональная необходимая мера. К каким выводам и прогнозам приходит Леванон: • Занятость обрушит не столько развитие AI, а следующая большая рецессия. Она запустит процесс, аналогичный промышленному кризису в США 2001 года, но теперь в профессиях, связанных с интеллектуальным и административным трудом. • Скорее всего это будет необратимый процесс. То есть, с учётом развития AI и автоматизации, эти рабочие места исчезнут навсегда. • Особую тревогу вызывает «молодежная» занятость. Если они испытывают трудности с трудоустройством даже сейчас, в относительно благоприятной экономической ситуации, следующая рецессия может значительно усилить эти проблемы. Разумеется, Леванон анализирует американский рынок труда, и автоматически переносить его прогноз на международный и российский контекст нельзя.

Разрыв между тем, на что способны передовые AI-модели, и тем, для чего большинство компаний их фактически используют, огромен. И я ожидаю, что он будет продолжать расти. Сокращение этого разрыва станет одним из важнейших драйверов, формирующих экономику и рынок труда США в ближайшие годы и десятилетия. Этот разрыв представляет собой запас изменений, позволяющих сократить трудовые ресурсы, которые компании могли бы использовать, но не сделали этого — тот же самый запас, которым располагали производители в 1999-2000 годах.

→ https://gadlevanon.substack.com/p/ai-will-take-its-jobs-in-the-next

Амир Сатват: Зарплаты в игровой индустрии упали на 13% с 2022 года Amir Satvat - автор ASGC, бесплатного проекта для помощи людям из игровой индустрии в поисках работы. В рамках проекта, Амир отслеживает увольнения и найм в индустрии. Оценка по зарплатам впервые была опубликована в его личном LinkedIn. В её основе данные сообщества ASGC, в которое входят десятки тысяч человек. ▫️По оценке Амира, с ноября 2022 по октябрь 2026 года номинальные зарплаты в игровой индустрии для специалистов с сопоставимым опытом упали примерно на 13%. ▫️Если учесть инфляцию в США, покупательная способность зарплат за этот период снизилась на 23%. ▫️Главная причина, по словам Амира, в том, что компании нанимают на сопоставимые позиции людей примерно на три года опытнее, чем раньше. А платят им практически столько же. Поэтому номинально зарплаты остаются теми же, но в пересчёте на год опыта они падают. ▫️Амир занялся этим вопросом, потому что его чаще всего спрашивают, теряют ли люди в деньгах, когда находят новую работу после увольнения. По его словам, многие теряют. Влияет ли на это AI, пока сказать нельзя. ▫️В Северной Америке больше 75% открытых вакансий находятся в дорогих локациях. Амир считает, что с учётом стоимости жилья падение на 23% скорее занижено. Что говорят другие исследования ❗️Амир отмечает, что в исследованиях ниже речь о номинальном снижении зарплат, без поправки на опыт. Выборки и периоды у них разные, поэтому они подтверждают только направление тренда. ▫️По данным опроса GDC 2025 года в США, 25% разработчиков, которых снова наняли после увольнения, стали получать как минимум на 10% меньше. ▫️В опросе Skillsearch Games & Immersive 2026 года 46% тех, кто нашёл новую работу, зарабатывают меньше, чем раньше. ▫️По данным InGame Job и Values Value, с 2024 по 2025 год медианная зарплата senior-специалистов в ЕС, Великобритании и Швейцарии упала на 15% у художников и дизайнеров и на 8% у программистов. ▫️GameSoundCon пишет, что у специалистов по звуку в играх из США и Канады с опытом до двух лет медианная зарплата снизилась на 6% с 2023 по 2025 год. ▫️В Польше, по данным Polish Gamedev Salary Report 2025, вознаграждение сотрудников аутсорсинговых компаний и подрядчиков упало на 7% по сравнению с 2024 годом. Но в этом отчёте учитываются также и налоги, которые платит работодатель. ▫️Амир считает, что важно смотреть не только на то, нашёл ли человек после увольнения новую работу. Важно и то, сколько он реально стоит в пересчёте на год опыта. ❗️Мне, впрочем, такой подход не близок. На работе платят за выполнение рабочих задач, а не за то, что ты много лет занимаешь какую-то определённую должность. Источник

«Парковка» вместо увольнения. И 60% людей остаются в компании Часто вижу у собственников одну и ту же развилку. Человек свой, лояльный, много лет с вами — а на своей роли перестал тянуть. И дальше два варианта: тащить дальше или расставаться. Оба так себе. Недавно писал, что съездил на бизнес-стажировку в Точку. Блокнот оттуда я ещё разбираю, и вот приём, который забрал себе целиком. Называется «Парковка». Если роль человеку больше не подходит, ему не выписывают обходной лист. Ему дают две оплачиваемые недели, в которые он не работает, а ищет себе другую роль внутри компании. Ходит по командам, разговаривает, пробует. 60% людей с «Парковки» находят новое место и остаются. Шестьдесят процентов. Из тех, кого в обычной компании уже проводили бы до лифта. Тут как с ремонтом: иногда не квартиру надо менять, а мебель переставить ) Теперь немного науки на эту тему: Gallup считал стоимость замены одного сотрудника — от половины до двух его годовых зарплат. Это найм, простой позиции, ввод в должность и потерянная скорость. И там же цифра, которая меня зацепила: 52% ушедших по собственному желанию говорят, что руководитель мог их удержать. Две оплаченные недели рядом с этим — копейки. Кстати «Парковка» снимает с руководителя самый мерзкий разговор. Не «ты нам не подходишь». А «эта роль тебе не подходит, давай найдём другую». Разница для человека огромная. И для команды тоже — они видят, что здесь людей не выбрасывают. А у вас было, что человек не тянул на одном месте и зацвел на другом? 🔥 — было, работает ❤️ — у нас проще: не тянешь — расходимся

Что бы я делала, если бы искала работу прямо сейчас 😌 Времена изменились, отклики на карьерных сайтах работаю все хуже, так как все спамят вакансии ИИ агентами и пишут персонализиованные письма под каждую вакансию. Поэтому я бы поменяла стратегию: откликалась бы на меньшее число вакансий, готовилась под каждую всерьез и по максимуму заходила через людей. Вот как это выглядит по шагам: 1./ Понять, что именно ищем Ответьте себе: что я умею, что люблю делать и чем хочу заниматься дальше. Соберите из ответов 2-3 роли по приоритету. Проверьте их на рынке: найдите 10-15 вакансий и спросите (не)знакомых в целевых компаниях, как у них называется такая роль и за что она отвечает. Описания закиньте в ИИшку и попросите выделить скиллы и кейсы по частоте упоминаний. Так видно, чего от вас ждут. Этот шаг хочется пропустить, но именно он спасает от откликов на все подряд и выгорания. 2./ Собрать резюме как единую историю Подгонять резюме под вакансию ИИ умеет давно, это уже не выделяет. Выделяют сильные кейсы, известные компании в опыте и хорошее портфолио, поэтому сделайт фокус на этом. Рекрутеру за пару секунд должно быть понятно, кто вы и почему эта роль логичный следующий шаг. Проверьте: → понятна ли логика переходов между ролями → виден ли масштаб компаний → есть ли кейсы из шага 1 с цифрами или ссылка на портфолио Пример моего CV тут. 3./ Короткий список компаний Выпишите топ 10-15 компаний, где вы себя видите (можно начать с этих 25 компаний), и узнайте о каждой больше, чем в вакансии: чем занимается команда, какой стек и тд. Карьерные страницы этих компаний стоит проверять регулярно, вакансий там часто больше, чем на линкедыне. и здесь ИИ полезен: настройте автоматическую проверку под ваши ключевые слова или возьмите готовый инструмент. ИИ я бы оставила для поиска и мониторинга, а сам отклик писала бы руками, под конкретную вакансию и желательно через реферал. 4./ Нетворк и рефералы На этот шаг я бы потратила больше всего времени и начинала бы его до отклика, потому что реферал или сообщение от знакомого человека сразу выводит вас из общей кучи. Для каждой компании из списка посмотрите, кто там работает из ваших бывших коллег, одногруппников, людей из комьюнити и контактов второго круга, и попросите познакомить или переслать ваше сообщение. Если знакомых нет, напишите инженеру или менеджеру из нужной команды и попробуйте выйти на созвон: купите консультацию или просто попросите совет. Если разговор пройдет хорошо, то можно попросить реферал. Также очень рекомендую строить нетворк заранее. Ходить на митапы и конференции по вашему стеку, выступать с докладами, активнее нетворкать в своей компании, проявлять активность в онлайн и оффлайн коммьюнити в вашей сфере. Например, мой подписчик пообщался с сотрудником Zalando в комментариях, а потом получил от него реферал. 5./ Подготовка к собесам Подготовьте 5-6 историй по STAR: сложная задача, конфликт со стейкхолдерами, ошибка и выводы из нее, проект, которым гордитесь (подробнее писала в гайде). Заготовьте пару вопросов к компании, иначе это выглядит как отсутствие интереса. И не ставьте компанию мечты первой: первые собесы нужны, чтобы разогреться и докрутить ответы. Для тех кто проходит технические интервью рекоменду посмотреть на то как выглядят тех интервью в Canva 6./ Вести поиск как эксперимент Заведите таблицу, где по каждой компании видно, на каком вы этапе. Если после 10 аккуратных откликов тишина, я бы вернулась к шагам 1, 2 и 4 и поправила роль или резюме, прежде чем писать еще 50. И последнее: поиск в основном состоит из отказов и тишины, мое резюме игнорировали 99% компаний, и это нормально. Чтобы каждый отказ не бил так больно, держите в процессе 4-5 компаний параллельно и после каждого отказа старайтесь делать выводы и немного менять свой подход к найму. — А как вы считаете, что сейчас лучше всего работает при поиске работы? Делитесь в комментриях, буду рада почитать про ваш опыт ❤️

Миллиардер ищет помощника на 3 года Эта вакансия разделила интернет на два лагеря. Известный инвестор Винод Хосла, инвестировавший в OpenAI, Stripe, DoorDash и другие компании, ищет себе Chief of Staff, фактически правую руку, на три года. Условия: работа в офисе с 8 утра до 8 вечера, быть на связи по ночам и выходным. Сам Хосла говорит, что работает по 80 часов в неделю, поэтому помощнику придётся за ним поспевать. Вакансию прокомментировали многие предприниматели. Сооснователь Reddit Алексис Оганян назвал её шансом изменить жизнь, а основатель Basecamp Джейсон Фрид похвалил за честность. При этом многие возмутились якобы токсичной трудовой культурой, эксплуатацией и нарушением личных границ. Никогда не понимал подобных претензий. Условия же озвучены заранее. Не нравится? Не откликайся! Зачем мешать другим зарабатывать и маньячить?

Кто будет растить сеньоров Для выступления в Сколково про перспективы развития ИИ разбирал исследование "Канарейки в угольной шахте" экономистов Бриньольфссона, Чандара и Чэнь. Авторы проанализировали данные ADP о занятости миллионов американцев. ADP (Automatic Data Processing) - американская компания, которая помогает работодателям рассчитывать и выплачивать зарплаты, учитывать налоги и вести кадровые процессы, поэтому у неё есть данные о реальной занятости: сколько людей работает в компаниях, сколько получает, кого наняли и кто ушёл. Общей катастрофы на рынке труда в исследовании не обнаружили, но вот у начинающих картина неприятная. Собственно отсюда и название статьи - канарейку в угольные шахты брали потому что она первой погибала от газа и своей смертью предупреждала шахтеров. Авторы увидели здесь некоторую аналогию с начинающими специалистами, которые первые приняли на себя удар ИИ. На первом графике в аттаче к посту занятость разделена по возрасту и подверженности профессии влиянию ИИ (в оригинале AI-exposed). Самыми подверженными считали разработчиков, сотрудников техподдержки и других обладателей сильно автоматизируемых с помощью ИИ ролей. Наименее подверженными считали тех, чья работа связана с оффлайном. У мужчин это была работа руками, у женщин в основном уход - няни и сиделки. Кстати, самой неэйджистской профессией оказались складские рабочие - там рады людям всех возрастов. Полный же список из более двух сотен профессий можно посмотреть уже в материалах исследования. Чем темнее линия, тем выше подверженность влиянию ИИ показанной на графике группы. У 22–25-летних линии расходятся: с ноября 2022 по июнь 2026 занятость в двух наиболее подверженных группах упала примерно на 11%, в трёх остальных выросла на 10%. У старших такого расхождения нет. Возраст здесь, конечно, только приближение к началу карьеры: особенно комично смотреть на группу 50+ с подписью "Senior" в контексте IT. Но что поделать, когда спектр исследуемых профессий такой широкий, приходится и под senior иметь ввиду людей в возрасте, а не senior в плане карьеры. На второй картинке отдельно показаны самые уязвимые - разработчики и клиентская поддержка. Синяя линия, сотрудники 22–25 лет, в обоих случаях резко идёт вниз, а у большинства старших групп занятость выросла. То есть внутри этих профессий прям сильно заметно падение спроса на новичков. Остается вполне практический вопрос к руководителям: на каких задачах теперь будут учиться наши будущие сеньоры? Если простые задачи забрал ИИ, первую ступень мы вынуждены придумывать заново: давать новичку уже более сложные задачи, учить проверять результат и получать с помощью сеток не только сомнительный нейрослоп, тратить время наставников на развитие новичков, когда сами наставники с сетками сделали бы задачи быстрее. Мне все это жутко напоминает старый холивар: учить себе новых сотрудников или нанимать с рынка уже опытных. Так что в каком-то смысле ничего нового, просто декорации поменялись, а дилеммы у нас все те же.

Команды будущего Сегодня бизнесу недостаточно замыкаться в собственных рамках — прорывы происходят там, где встречаются разные опыты и взгляды. Концепция открытых инноваций помогает компаниям использовать идеи не только своих сотрудников, но и клиентов, партнёров и независимых экспертов. Инновационные команды становятся двигателем гибкости и обновления. Они помогают бизнесу быстрее реагировать на перемены и находить нестандартные решения. Как собрать сильную инновационную команду: 1️⃣ Объедините представителей разных подразделений — идеи могут прийти от аналитика, дизайнера или бухгалтера. 2️⃣ Пригласите внешних участников — партнёров, экспертов, клиентов. 3️⃣ Поощряйте эксперименты — смелые мысли рождаются в атмосфере доверия и свободы. 💡 Истинные инновации возникают там, где пересекаются разные умы и подходы. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Противные люди в B2B 😀 С того момента, как я ушла из B2C-продаж в B2B, количество противных людей и неприятных разговоров у меня точно сократилось раза в три По дефолту люди в битубишке базово приятные)) Поэтому, когда все-таки натыкаешься на кого-то пакостного, а) вообще к этому не готов, б) немного встаешь в ступор Мне тут знакомый рассказал историю Они вышли в холод на менеджера из всем нам известной РФ компании, согласовали встречу через полторы недели и довольно долго к ней готовились, потому что продукт у них очень кастомный На встречу она пришла с лидами из нескольких направлений И дальше началось прекрасное: она начала говорить, что ее час стоит очень много денег, что ребята вообще не понимают, куда пришли, взбесилась и вышла с созвона примерно через 15 минут И тут у меня вопрос к вам, коллеги) Мое мнение такое: твоя зона ответственности до созвона — понять, что конкретно от тебя хотят и с кем ты собираешься разговаривать. Тем более если ты сама приводишь на встречу людей из других направлений И вести себя так на созвоне — это даже не столько дико, сколько просто лютый стрем. И, как по мне, довольно хорошо показывает уровень человека)) А вы что думаете? Может это норм, а я просто нагоняю?)

👥 Парадокс Абилина: почему команды принимают решения, которые не нравятся никому Продолжаю разбирать закономерности, которые можно использовать в бизнесе и маркетинге. Здесь я рассказывал, почему новые рекламные каналы не всегда приносят пользу бизнесу. Сегодня поговорим о проблемах коммуникации. 🧐 О чем речь? Парадокс Абилина - это ситуация, когда люди вместе принимают решение, которое не нравится ни одному из них по отдельности. Термин описал специалист по менеджменту Джерри Харви в 1974 году. И в качестве примера привел в своей статье занятную историю из жизни одной американской семьи:

“Однажды отец семейства предложил съездить в техасский городок Абилин, чтобы пообедать - и все остальные согласились. Дорога была жаркой, пыльной и долгой, а еда в кафе оказалась невкусной. Когда, спустя 4 часа, они вернулись домой, выяснилось страшное: каждый из них был бы рад остаться дома. Но считал, будто идея нравится остальным, и согласился, чтобы всех порадовать.”

🤷 Почему так происходит? Каждый участник обсуждения думает, что люди вокруг хотят одного и того же, только его мнение противоречит всем остальным. И соглашается, чтобы не раскачивать лодку. Парадокс Абилина похож на групповое мышление. Разница в том, что при групповом мышлении люди соглашаются с решением большинства из-за давления группы. В случае с парадоксом Абилина человеку лишь кажется, что на него давят, а проблема кроется в недостатке коммуникации. Как это связано с маркетингом? Разработку нового сайта, рекламной кампании или продукта часто обсуждают всей командой. Но мало кому хочется спорить, ведь выскочек обычно не любят. Люди стараются согласиться с большинством - в итоге выбирают безликие креативы, размытое позиционирование и скромные медиапланы. Результат получается нулевой, но ответственность за него никто не чувствует. Ведь решение было коллективным. Вот как можно избежать парадокса: 1️⃣ Назначайте “спорщика” на каждой встрече. Пусть этот человек намеренно выступает против любого предложения. Так люди привыкнут, что несогласие - это часть процесса, а не бунт на корабле. 2️⃣ Заранее проводите анонимное голосование. Попросите людей оценить каждый креатив и покажите им сводку до начала обсуждения. Анонимность делает людей увереннее, и вы увидите, что на самом деле они думают. 3️⃣ Фиксируйте каждое решение. После встречи составьте краткий отчет: о чем говорили, какие возражения озвучили, кто за все это отвечает. Если результаты будут так себе, сможете разобраться, почему ошиблись и как это исправить. 4️⃣ Создайте атмосферу безопасности. Пусть лидер публично сомневается в своей же идее. Тогда и другие члены команды последуют его примеру. А вы встречали парадокс Абилина в жизни? Тогда скорее в комментарии - рассказывайте, как это было. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #МАРКЕТИНГ #НАСМОТРЕННОСТЬ #СОВЕТЫ

Как общаться онлайн без стресса Работа в онлайне требует не только скорости, но и чёткости. Чтобы команда понимала друг друга без недопониманий, формулируйте задачи ясно, избегайте сложных терминов и аббревиатур. Простота — залог эффективности. Определите часы своей доступности и согласуйте удобные каналы связи — будь то мессенджеры, почта или звонки. Это помогает структурировать общение и снизить перегрузку. Важно помнить о личных границах: не пишите и не звоните коллегам в нерабочее время. Уважение к личному пространству формирует доверие и поддерживает здоровую атмосферу в коллективе. Грамотная онлайн-коммуникация — это баланс между вовлечённостью и свободой. Когда люди чувствуют уважение и ясность, они работают спокойнее, быстрее и с большим энтузиазмом. Фаундер | Бизнес и Стартапы

↓↓↓ Forward Deployed Product Manager Менеджер по продукту, работающий непосредственно с клиентом (FDPM) — работает в компании-поставщике и взаимодействующий с пользователями продукта для обеспечения его успешного функционирования в данной организации. Он принадлежит одной компании, но интегрирован в другую, и отвечает за эффективность работы продукта в среде конкретного клиента. В зависимости от компании, FDPM может обслуживать как одного клиента, так и небольшой портфель клиентов. Суть работы Заключается в непосредственном контакте с командой. Вместо того чтобы полагаться на интервью, заявки в службу поддержки, менеджер видит, как возникает проблема и как люди в настоящее время ее решают. Он сталкивается с проблемой, а не просто слышит о ней рассказы. Дальше: - Прототипирование - Результат FDE vs FDPM 1. FDE отвечает за "как", FDPM за "что" и "почему" 2. принимает решение о том, как следует изменить сам продукт, исходя из результатов этих реализаций. 3. несет ответственность за результаты и обязан передавать полученные знания обратно в разработку продукта. AI PM vs FDPM Менеджер по ИИ продукту: разрабатывает ИИ фичи для рынка. Менеджер по продуктам в области ИИ фокусируется на том, чтобы продукт работал для конкретных клиентов. Затем выполняет две задачи: 1. определяет, что обеспечит успех этому клиенту, часто путем настройки платформы и создания прототипов работающих решений с реальными пользователями. 2. передает полученные знания команде, разрабатывающей основной продукт, чтобы от этого выиграли все остальные клиенты. Большинство FDPM работают вместе с инженером по внедрению решений (FDE), который отвечает за техническую составляющую, в то время как FDPM отвечает за потребности клиента и их обоснование. Спрос На сайте The Bench , посвященном европейским технологическим компаниям, к концу июля 2026 года было зарегистрировано 170 вакансий с пометкой «Внедрение на перспективу» в 98 компаниях. Количество новых вакансий выросло с одной в январе до 62 в июле. Большинство из них – инженерные должности, и The Bench обнаружил множество вакансий под другими названиями, поэтому должности FDPM представляют собой подгруппу. Хотя они и заметны: Scale AI, Salesforce и Adobe входят в число компаний, размещающих объявления о таких вакансиях. 🎞 Интересный ролик — ИИ пишет код. Что же остается инженерам? — самое сложное: понять в чем заключается проблема. Google APM program выпускает по 50 чел/год, а нужно около 12 000.

Когда речь заходит об обучении работников, я почему-то всегда вспоминаю Советскую армию и то, как меня учили работать на коммутаторе связи. В один прекрасный день нам, двум молодым солдатам, объявили, что мы будем телефонистами. Привели в крохотную комнату с работающим полковым коммутатором и дали минут пятнадцать понаблюдать за оператором. Потом наш инструктор и по совместительству без пяти минут дембель, пинком отправил оператора в коридор и посадил нас на его место. С помощью коротких и не всегда цензурных инструкций, подкреплённых подзатыльниками, минут за сорок мы приобрели квалификацию телефонистов. На этом наше обучение закончилось. Примерно так же выглядит обучение операторов во многих небольших компаниях. Если убрать подзатыльники, остаются две составляющие: Теория - «Если горит эта лампочка, нужно дёрнуть эту пимпочку» Практика - «Смотри, как надо делать» Иногда бывает дополнительный урок - «Видел, как я сейчас сделал? Вот так ни в коем случае нельзя!» С одной стороны, армейские методы позволяют фильтровать персонал - работать остаются только морально устойчивые, быстро соображающие и готовые работать в компании люди, которые не убегут при первых трудностях. С другой стороны получить лояльного профессионала таким образом точно не получится. Сейчас занимаюсь анализом сменных отчётов за последний месяц. Статистика показывает, что выработка у опытных печатников выше, чем у остальных в среднем на 20% Поэтому инвестиции в обучение должны окупиться окупиться достаточно быстро. Сейчас разрабатываем большую программу обучения новых и уже работающих печатников. У нас в штате уже есть менеджер по обучению и методист. Обучать будут как наши технологи, так и приглашённый консультант. Однако даже хороший тренер не решит главную задачу за ученика - тот должен сам хотеть научиться. Для меня хороший знак, это когда человек задаёт вопросы. Ещё лучше, когда самостоятельно ищет информацию. Если этот интерес поддерживать, может вырасти специалист очень высокого уровня (правда, потом придётся думать, как его удержать, но это уже другая история) И вот здесь у желающих учиться появился мощный помощник - ИИшки. Можно попросить объяснить непонятное простыми словами, разобрать конкретную задачу, задать хоть двадцать уточняющих вопросов. Поэтому следующий пост будет об искусственном интеллекте. Какие полезные вещи, кроме обучения, нам удалось сделать с его помощью и сколько денег нам это сэкономило. Не переключайтесь Незаметный бизнес