Карьера

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

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.

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

Спрос на ИИ-инженеров в Китае взлетел на 1523 % — лучшие получают почти $150 тысяч в год Спрос на инженеров передового развёртывания (FDE) в Китае за год вырос на 1523%, сделав эту специальность самой быстрорастущей в ИИ. ByteDance, Tencent и Alibaba готовы платить лучшим специалистам до 1 млн юаней, или примерно $150 тысяч, в год. FDE подбирают ИИ-инструменты под задачи компаний, создают решения и встраивают их в рабочие процессы. Работодателям нужны не только программисты, но и специалисты, которые понимают отрасль и умеют общаться с заказчиками, а государство дополнительно поддерживает внедрение ИИ в бизнесе. #программист #программирование #искусственныйинтеллект #зарплата 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

hh.индекс: что изменилось за полгода? 📉📈 Напомню, что hh.индекс показывает, сколько активных резюме приходится на одну вакансию. Чем выше индекс, тем жёстче конкуренция за место. По шкале hh значение от 8 до 11,9 означает высокую конкуренцию соискателей, то есть рынок работодателя. Общая картина такая: по средним числам стало вроде лучше, но дьявол как всегда в деталях. А если посмотреть на отдельные индустрии и особенно офисные профессии, то ситуация вообще обратная.

→ Март 2026: 11,4 по России (hh) → Сентябрь 2026: 8,5 по России (hh)

1. За полгода индекс снизился на четверть, но остаётся выше прошлогоднего на 2 пункта

Почему он упал? Вакансии стали сокращаться медленнее (в марте −27% к прошлому году, в сентябре −13%), а поток новых резюме, наоборот, замедлился (+41% против +15%), что, кстати, может говорить о том, что люди стали сильно аккуратнее выходить на рынок и предпочитают оставаться у текущего работодателя.

Компании НЕ начали активно нанимать (предпосылок ноль), они просто перестали урезать найм. Сам hh формулирует это так: работодатели перешли «к модели осторожного планирования, отказавшись от избыточного найма». 2. Где конкуренция выросла и почему опять офисники страдают?

→ Стратегия, инвестиции, консалтинг: 46,1 → 50,2. Пятьдесят резюме на одну вакансию. → Искусство, развлечения, медиа: 47,4 → 49,7. → Маркетинг и реклама: 27,1 → 31,7 → Айти: 22,9 → 27,4 (заметнее остальных пострадали) → Юристы: 19,8 → 22,8 → Финансы, бухгалтерия 13,1 → 15 → Эйчар 22,1 → 21,2 (еле заметное улучшение, но хоть так)

Отмечу отдельно, что во всех этих сферах и функциях ожидания соискателей по зарплате на 12-20% выше предложений рынка. Люди продолжают рассчитывать на зарплаты 2024 года, а рынок их уже как пару лет не платит. 3. Где не хватает людей и работодатели переплачивают? 1. Розничная торговля: 3,8 → 2,3. Это единственная сфера, где hh прямо фиксирует дефицит кадров. 2. Автобизнес: медиана предлагаемой зарплаты — 163.000 руб., ожидаемой — 100.000 руб. Работодатели предлагают на 64% больше, чем просят кандидаты. Но надо понимать, что львиную долю вакансий здесь занимают механики и продавцы, а не продуктовые аналитики и эйчары. 3. Добыча сырья (+54% от желаемой зарплаты соискателей), транспорт и логистика (+49%), сельское хозяйство (+37%) — во всех этих сферах предложения работодателей выше ожиданий соискателей. Основные выводы: 1. Улучшение рынка касается только рабочих и производственных профессий. Офисным специалистам по-прежнему нужно рассчитывать на полгода поиска. 2. Если вы очень долго не можете найти работу (сильно больше полугода), сверьте свои ожидания с рынком. Скорее всего, вы хотите больше, чем он может предложить. 3. Если у вас есть смежный опыт (или вы можете его так преподнести), посмотрите на отрасли, где работодатели переплачивают согласно данным hh: логистику, добычу, автобизнес, сельхоз. Там при любом раскладе больше шансов даже для офисников, так как это те отрасли, которые в РФ как-то да развиваются в текущей эконмической ситуации. P.S. Если что, со всеми числами вы сами можете ознакомиться на stats.hh.ru и там же проделать свою аналитику. С вас лайки и огоньки🔥 #рынок

🤡 Внедрение ИИ превращается в корпоративный спектакль Опубликованный 23 сентября отчёт Visier описывает новый эффект — *performative AI*, или показное использование искусственного интеллекта. Компания опросила 1 000 работающих полный день американцев и дополнила ответы интервью с сотрудниками из здравоохранения, финансов и HR. 🔵48% хотя бы иногда преувеличивали свой опыт или частоту использования ИИ 🔵45% чувствуют давление применять ИИ, даже когда не уверены, что умеют делать это эффективно 🔵59% не видят у работодателя ясного плана либо не знают, существует ли он 🔵Только 21% полностью согласны, что получают достаточно обучения и поддержки 🔵54% считают, что ИИ уже заметно изменил их роль или карьеру Сотрудники не обязательно пытаются сознательно обмануть компанию. Они подстраиваются под сигнал руководства: современный и эффективный специалист должен пользоваться ИИ. Признаться, что инструмент не подошёл для задачи или потребовал слишком много исправлений, становится рискованнее, чем сообщить об очередном успешном применении. Так внедрение незаметно превращается в соревнование по демонстрации активности. Люди упоминают ИИ на встречах, открывают корпоративные инструменты и добавляют технологию туда, где привычный способ работал быстрее. Дашборд показывает рост использования, но компания всё ещё не знает, стала ли работа лучше. Особенно легко получить такой результат, если руководители ставят цель «увеличить использование ИИ». Человек быстро понимает, какое поведение от него ждут. Чем сильнее частота входов, количество запросов или пройденных курсов влияют на оценку, тем меньше этим данным можно доверять. Полезнее начинать с конкретной проблемы: какую работу нужно ускорить, упростить или сделать качественнее? После эксперимента достаточно проверить, что изменилось с учётом проверки и исправления результата. Важно разрешить и честный ответ: «здесь ИИ не помог». Неудачный сценарий тоже экономит компании время — если его не будут повторять сотни сотрудников. Руководителю при этом нужна не декларация «используйте ИИ активнее», а понятные границы: где инструмент уместен, какие данные нельзя передавать, кто отвечает за итог и в каких задачах человеческая работа остаётся предпочтительной. Тогда сотруднику не приходится изображать уверенность, чтобы не выглядеть отстающим. ✅ Вывод Когда использование ИИ становится самостоятельной целью, сотрудники начинают оптимизировать не работу, а отчёт о внедрении. Зрелая компания спрашивает не «сколько людей открывали инструмент», а «какая задача теперь решается лучше». Всё остальное легко превращается в цифровую имитацию прогресса.

«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

Посмотрел свежее интервью со Сторонским (CEO и фаундер Revolut). У него там прозвучал тезис, что наёмные CEO всегда проигрывают фаундерам, так как по сути сидят три-четыре года ради бонуса, всегда играют в защиту и думают о себе и о компании как о двух разных вещах, а фаундер не разделяет себя и считает себя с компанией одним целым, поэтому против традиционных банков, где рулят наёмные менеджеры, конкурировать легко. Мне повезло поработать и с основателями, и с наёмными CEO, да и сам какое-то время был наёмным CEO в компании основателей, так что видел обе картинки. Наблюдение у него, на мой взгляд, правильное: наёмный руководитель и правда чаще играет от обороны. Только дело тут не в особом духе основателя, а в том, как устроен реворд. Наёмного менеджера оценивают по годовым метрикам, финрезультату, от которых зависит бонус за год, два, три, четыре (везде по-разному), за провал его снимают, а за упущенную возможность никто не спрашивает, ибо невозможно спросить за то, чего не было, и любой нормальный человек в такой системе начинает защищаться. Основатель получает награду через стоимость компании лет через десять, поэтому ему выгодно рисковать там, где наёмному менеджеру выгодно переждать. Стоит поменять механизм, и наёмный CEO начинает играть агрессивно не хуже основателя. Наделла пришёл в Microsoft после кучи лет застоя, когда акции почти не росли, и лет за десять поднял их раз в десять. Кук 15 лет вёл Apple после основателя и кратно её вырастил, а банкир с Уолл-стрит, чей ужин угрожает забрать Сторонский в этом же интервью, уже двадцать лет успешно руководит крупнейшим банком Америки. Никто из них не основатель, у всех длинный мандат и заметная часть вознаграждения в акциях компании. Смешно, что у самого Сторонского есть мотивационный пакет в духе Маска с дополнительной долей за рост капитализации, так что даже основателю одного духа не хватило и механизм пришлось докрутить. Вывод про «дух» ему просто удобен, он готовит компанию к IPO и нанимает тысячи людей, и такая история хорошо работает на инвесторов и кандидатов с рынка. Основателей, которые на смелости взорвали компанию вместе с деньгами инвесторов (WeWork, FTX, Theranos и т. д.), в подкасты про величие не зовут, поэтому выборка у таких интервью всегда из выживших. В банках защита вообще часть бизнес-модели. Регулятор существует как раз потому, что смелые банки иногда сгорают вместе с деньгами клиентов, а инкумбенты медленные из-за старого банковского легаси и требований к капиталу, и основатель на месте их CEO упрётся ровно в то же самое. Тот же механизм объясняет, почему люди в подобных компаниях чаще выгорают. Сотрудники с компанией одним целым не являются, их награда устроена как у тех самых наёмных менеджеров, только спрашивают с них как с основателя. Все мои знакомые, кто работал в Революте, после года-двух потом примерно столько же восстанавливались, закидываясь по пути антидепрессантами. Режим вечного агрессивного наступления хорошо продаётся инвесторам, а платят за него те, кто идёт в рядах штурмовиков.

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 ❤️

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

📁 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

↓↓↓ 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.

👥 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

Салют, ребята 🖖 Очевидное невероятное. 🧐Посмотрели, как устроены продажи в компаниях, и я немножко в ахере от того, как они вообще выживают и продают. Когда меня учили продавать, первые две недели меня гоняли на известных кейсах. Давали ситуации, вопросы клиентов, примеры хороших и плохих ответов. Первое время можно было подсматривать. Потом должен был отвечать сам. К реальным клиентам не допускали, пока ты стабильно не начнёшь давать ответы не хуже тех, что есть в базе. Я, если честно, не понимаю, как можно без этого работать. Сейчас часто вижу, что продавцы работают как справочная на входящих. Человек задал вопрос, ему ответили. А в какой он ситуации, чего хочет, что ожидает и какой продукт ему порекомендовать, осталось где-то за пределами разговора. При этом база продаж нужна не только продавцам. С людьми общаются все: команда продукта, маркетинг, поддержка, руководители. На сайте и в продукте у человека возникают те же вопросы, ожидания и сомнения. ❗️️️️️️️ Смотрите, что я называю базой. Берём нового сейлза. Две недели он не работает напрямую с клиентами. Он изучает кейсы, базу, переписки и звонки. Сначала разбирается, какие ситуации возникают и что спрашивают люди. Потом по каждому кейсу учится отвечать не хуже рядового sales. Запоминает частотные ситуации: как хорошо ответить, чтобы с хорошей конверсией продать. И только потом начинает работать с реальными клиентами. И дальше есть четыре основные вещи, без которых продажи не работают: Знать свой продукт. Когда мне говорят, что продавец не в курсе, какие продукты он продаёт, ну а что ты тут сделаешь? Как он будет уверенно рекомендовать что-то под ситуацию человека? Понимать ситуацию. Что человек хочет? Что ожидает? Какие вопросы и возражения у него есть? Пока мы этого не поняли, идти в сложные вопросы и искать скрытые потребности рановато. Знать типовые случаи. Людям кажется, что ситуаций бесконечно много. Но если с ними работать, постепенно собирается набор повторяющихся историй. Для каждой можно разобраться, какие вопросы задать и какое решение предложить. Разбирать хорошие и плохие ответы. Взять реальные звонки и переписки, выписать ситуации и посмотреть, что ответил менеджер. Человек получил ответ на свой вопрос? Мы поняли, что он хочет? Помогли ему выбрать? И дальше тренироваться. Расскажи, покажи, дай попробовать, дай обратную связь. Что рождает уверенность продавать? Когда ты знаешь, какие ситуации перед тобой могут быть, и знаешь, что будешь делать в этой ситуации.

Возьмите несколько разговоров своей команды. Выпишите вопросы клиентов и попросите коллег ответить на них без подсказок. Потом вместе посмотрите: где человеку действительно помогли разобраться, а где просто ответили на входящий вопрос.

Куда движется рынок найма и что делать сейчас? Встречался на выходных с приятелем, топ-менеджером одной европейской компании. Говорю - куда дальше двигаться, что с рынком происходит? Он рассказывает мне - как только открывается вакансия у них в компании, в первые минуты около 50 резюме прилетает, т.е. уровень автоматизации и AI внедрения на стороне кандидатов ошеломляет, при этом ни один из подавшихся обычно не соответствует реально требованиям и врёт о своём опыте. Я помню когда я начал погружаться в LinkedIn, в 2022-2024 годах я был одним из немногих, кто понимал как работает аналитика, знал как делать профиль, понимал что такое SSI и какое его “готовить”. Прошло два года, теперь профили LinkedIn делает AI, прожарки делает каждый первый. Плохо ли это? Нет, не плохо, это изменение рынка, эволюция, нормальный процесс. С рынком найма происходит так же. То, что когда-то считалось уникальным - сделать CV под вакансию, индивидуальное Cover letter - теперь это то, что делают все и выграть в гонке где бегут все - супер сложно. Что делать? Нужно искать ниши, нужно искать опции, которыми мало кто пользуется. Например - писать нормальные Welcome сообщения и учиться коммуникации. Когда все устали от AI сгенерированных сообщений, можно написать что-то “от души”, “от себя” и это точно сработает лучше, чем AI-слоп. Ходить на random кофе, присоединяться к разным community, искать выходы на лиц принимающих решения. Т.е. то, что стало СЛОЖНО. Смотрите, система всегда одинаковая - ПРОСТО - делают все. СЛОЖНО - делают единицы. Я анализировал переходы за последние 2-3 месяца в моём окружении. Переход на роль CTO Shopify - LinkedIn и личный бренд. Топ менеджер OLX - личный бренд, конференции, LinkedIn. VP Parloa - конференции. Это люди, которых я знаю и они огромные молодцы. Возможно кто-то из них откликнулся на вакансию, но нет. Что делать вам? 1/ Работать над позиционированием в первую очередь 2/ Развивать личный бренд в LinkedIn или тематических площадках под вашу job family (например X(икс) у ребят из Инофсек) 3/ Подтянуть базовые навыки - сейчас это использование AI, английский, коммуникации И пробовать, пробовать, экспериментировать. Кстати, а много из вас используют AI для того, чтобы сделать профайл LinkedIn? Ставьте - 🔥️️️️️️ огонёк, если используете 🌚Луну - если всё делаете по-старинке руками

Статус «Готово» врёт «Закрыть задачу» может означать совершенно разные вещи: закончил, передал дальше, перестал делать, отложил до завтра. Часто ловлю тему, когда кто-то кому-то говорит «Готово», но в реальности это не то, чего ожидают. Примеры Разработчик говорит «Готово», когда написал свой кусок кода и отдал в тесты, но весь функционал ещё не вылез на прод. «Готово», когда фича уже на проде, но в A/B-эксперименте собирает данные. «Готово», когда раскатано на всех, но через пару-тройку месяцев не сняты повторные цифры, о которых договаривались. И ведь не обязательно кто-то врёт. Хотя и такое бывает. Просто один говорит про код, второй про запуск, третий про результат. А слово у всех одно. Дальше недопонимание, набросы, потеря энергии. Почему так Потому что мы варимся в разных контекстах и взгляд на «Готово» у каждого свой. Что делать на уровне задач Договориться о критериях готовности. На стол/бумагу/джиру/конфлюенс: - Что именно должно быть готово? - Кто принимает результат? - Что происходит после этого и кто подхватывает дальше? В разработке часть этой договорённости закрывает Definition of Done (DoD): общие критерии качества готового результата. Но кто принимает результат и что происходит дальше, тоже нужно проговорить. Что делать на уровне команд Проговаривать смысл слова «Готово». Объяснять, что вы как продакт вкладываете в это понятие. И выяснять, что под ним понимает команда. Калибруетесь несколько итераций и потом понимаете друг друга с полуслова. P. S. А какой статус по задачам в вашей работе врёт чаще всего? Напишите в комментариях. #инструментыпродакта