A Vision For Product Teams - Марти Каган
Короче, статья отрезвляющая и эти мысли у меня давно в голове. Не уверен, что если вы впечатлительны, то стоит читать дальше.
Статья отлично дополняет те мысли, что я излагал в понедельник в обзоре доклада маккинзи.
1.
Марти Каган - автор топовой книги Вдохновленные для продактов рассказывает свой вижен будущего на горизонте 3-10 лет.
2.
Если вы, по сути, трудитесь в feature factory team (это когда ваша задача деливерить фичи придуманные кем-то), то в будущем ваши компетенции не будут востребованы так, как сейчас.
И да, переживать стоит. Потому что новые инструменты ускоряют как раз Деливери.
Конечно, всегда найдутся компании, кто будут продолжать «жить по старому», но это лишь даст больше времени.
3.
Если вы трудитесь в product team (это, когда 90% времени вы тратите на поиск решения, рынка, сами отвечаете на вопрос, что делать дальше и т.п.), то ваши компетенции будут все так же востребованы, но радоваться рано: Марти подтверждает, что состав команд в будущем изменится.
В будущей продакт Тим будет нужен:
-продакт менеджер
-UX дизайнер
-Инженер.
Ага, вот так вот всех по 1-му… И этого хватит.
И представляете, какая будет конкуренция за возможность быть в этой команде.
4.
Возможно, нам повезет и случится бум стартапов, в который приземлится вся наша трудовая мощь, но на сколько это вероятно?
5.
Ну а если вы думаете, что ваш бизнес супер устойчивый, то задумайтесь как много конкурентов у него сможет легко возникнуть очень скоро.
Короче, прогнозировать будущее труднова-то, мы люди плохо с таким справляемся и трендов особо не умеем замечать верно.
Но и голову в песок зарывать не стоит успокаивая себя мыслью, что ничего не поменяется.
К тому же не забывайте, что затронет не только нашу отрасль.
Ну че, кто что думает?
❤️ - Марти Каган столб индустрии. Дело говорит.
🔥 - отставить панику, особо ничего не изменится.
💊 - ну вот, я на панике!
Короче, статья отрезвляющая и эти мысли у меня давно в голове. Не уверен, что если вы впечатлительны, то стоит читать дальше.
Статья отлично дополняет те мысли, что я излагал в понедельник в обзоре доклада маккинзи.
1.
Марти Каган - автор топовой книги Вдохновленные для продактов рассказывает свой вижен будущего на горизонте 3-10 лет.
2.
Если вы, по сути, трудитесь в feature factory team (это когда ваша задача деливерить фичи придуманные кем-то), то в будущем ваши компетенции не будут востребованы так, как сейчас.
И да, переживать стоит. Потому что новые инструменты ускоряют как раз Деливери.
Конечно, всегда найдутся компании, кто будут продолжать «жить по старому», но это лишь даст больше времени.
3.
Если вы трудитесь в product team (это, когда 90% времени вы тратите на поиск решения, рынка, сами отвечаете на вопрос, что делать дальше и т.п.), то ваши компетенции будут все так же востребованы, но радоваться рано: Марти подтверждает, что состав команд в будущем изменится.
В будущей продакт Тим будет нужен:
-продакт менеджер
-UX дизайнер
-Инженер.
Ага, вот так вот всех по 1-му… И этого хватит.
И представляете, какая будет конкуренция за возможность быть в этой команде.
4.
Возможно, нам повезет и случится бум стартапов, в который приземлится вся наша трудовая мощь, но на сколько это вероятно?
5.
Ну а если вы думаете, что ваш бизнес супер устойчивый, то задумайтесь как много конкурентов у него сможет легко возникнуть очень скоро.
Короче, прогнозировать будущее труднова-то, мы люди плохо с таким справляемся и трендов особо не умеем замечать верно.
Но и голову в песок зарывать не стоит успокаивая себя мыслью, что ничего не поменяется.
К тому же не забывайте, что затронет не только нашу отрасль.
Ну че, кто что думает?
❤️ - Марти Каган столб индустрии. Дело говорит.
🔥 - отставить панику, особо ничего не изменится.
💊 - ну вот, я на панике!
🔥31💊22❤20👍1😁1
Задачка для всех, кому интересны бизнес и IT
Дано: digital-агентство. Маркетологи тонут в рутине: вручную создают карточки с задачами, собирают отчеты, пингуют коллег по статусам. Задачи теряются, сроки срываются из-за человеческого фактора. Самое ужасное: директор по маркетингу тратит 20% своего времени не на стратегию, а на микроменеджмент — проверку статусов и сбор данных.
Вопрос: Как разорвать этот порочный круг без дополнительных вложений?
Решение: Вместо того, чтобы обращаться к разработчикам, директор решил использовать инструменты вайб-кодинга и сам сделал внутренний сервис, который автоматически создает задачи, следит за сроками, отправляет уведомления и генерирует отчеты.
Результат:
Компания сэкономила 100+ часов в месяц и разгрузила команду для роста и стратегии, а количество ошибок сократилось на 70%. И все это бесплатно.
Многие компании работают с ограниченным бюджетом и не могут позволить себе команду айтишников. Но даже если она у вас есть, время разработчика стоит дорого.
Умение самостоятельно решать бизнес-задачи с помощью современных технологий — это мощный рычаг управления. Получите его на курсе Vibe Coding от Академии Eduson.
За 2 месяца вы разберетесь с популярными инструментами и узнаете, как писать промпты так, чтобы ИИ с первого раза выдавал чистый код. Интегрируете их в работу и автоматизируете процессы без навыков программирования.
В конце создадите 7 проектов и полноценный продукт без единой строчки ручного кода. Сможете обеспечить IT-решениями свой бизнес и сильно сэкономить на разработке.
Успейте оставить заявку на обучение с моим промокодом
Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGCCCWU
Дано: digital-агентство. Маркетологи тонут в рутине: вручную создают карточки с задачами, собирают отчеты, пингуют коллег по статусам. Задачи теряются, сроки срываются из-за человеческого фактора. Самое ужасное: директор по маркетингу тратит 20% своего времени не на стратегию, а на микроменеджмент — проверку статусов и сбор данных.
Вопрос: Как разорвать этот порочный круг без дополнительных вложений?
Решение: Вместо того, чтобы обращаться к разработчикам, директор решил использовать инструменты вайб-кодинга и сам сделал внутренний сервис, который автоматически создает задачи, следит за сроками, отправляет уведомления и генерирует отчеты.
Результат:
Компания сэкономила 100+ часов в месяц и разгрузила команду для роста и стратегии, а количество ошибок сократилось на 70%. И все это бесплатно.
Многие компании работают с ограниченным бюджетом и не могут позволить себе команду айтишников. Но даже если она у вас есть, время разработчика стоит дорого.
Умение самостоятельно решать бизнес-задачи с помощью современных технологий — это мощный рычаг управления. Получите его на курсе Vibe Coding от Академии Eduson.
За 2 месяца вы разберетесь с популярными инструментами и узнаете, как писать промпты так, чтобы ИИ с первого раза выдавал чистый код. Интегрируете их в работу и автоматизируете процессы без навыков программирования.
В конце создадите 7 проектов и полноценный продукт без единой строчки ручного кода. Сможете обеспечить IT-решениями свой бизнес и сильно сэкономить на разработке.
Успейте оставить заявку на обучение с моим промокодом
ПРОДЖЕКТ — получите скидку 65% + второй курс в подарок.Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGCCCWU
🤡23❤4👍2🔥2😁1😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Остап Бендер плохого не посоветует!
Так что давайте-ка в понедельник прямо и начнем!
🔥 - если ты уже горишь и рвешься к трудовым буржуазным будням!
❤️ - если ты еще не готов и ищешь поддержки
💊 - ееееее-ма-ееее, уже пятница! Ну за чтоооо
#пятничное
Так что давайте-ка в понедельник прямо и начнем!
🔥 - если ты уже горишь и рвешься к трудовым буржуазным будням!
❤️ - если ты еще не готов и ищешь поддержки
💊 - ееееее-ма-ееее, уже пятница! Ну за чтоооо
#пятничное
💊68❤25🔥15😍2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ладно, раз уж это пятница, я считаю, такая двойная, то забирайте еще 2-й мем!
🤣45🔥6😁2
Классические модели оценки Storypoints, Functionpoints не работают!
А что если я вам скажу, что Storypoints, Functionpoints имеют мало общего со сложностью задач?
И мысль тут не моя, а ребят из Stanford - Егора Денисова-Бланш и его коллег.
Но как так получилось?
Они разработали модель, натренировали ее на 100+ тыс.репозиториях и 10 экспертах в разработке, а затем проверили и убедились, что лучшая метрика - это сколько инженерного усилия и сложности было в фактических коммитах!
Обычно, вот эта задача оценки сложности хм…сложная!
Но статья ребят раскрывает то, как это посчитать.
Фактически, метрика комплексная и состоит из следующих:
1.
Сколько времени (в часах) в этом коммите “закодировано”
2.
Насколько трудной была задача, судя по коду и контексту
3.
Какие объективные признаки сложности есть внутри изменений (кохезия, сложность, coupling, архитектурные изменения, объём и тип модификаций)
И как менеджер вы скажите мне:
И тут я сижу «сижу на двух стульях» вместе с вами и ребятами, кто готовил статью:
1.
Как менеджер, я хочу знать оценку до старта.
Но оценка до старта - это гипотеза. Фактически, это шум!
2.
Но как эксперт я понимаю, что люди отваритетельно оценивают задачи и планируют.
Авторы прямо пишут, что их результаты «подсвечивают ограничения традиционных forward‑looking методов» и что backward‑оценка по коду даёт более точную меру усилия.
Как можно это применить на практике:
1.
Код ревью важная задача в нашей индустрии и модель из статьи может позволить вам распределять более сложные задачи на ревью на более «экспертных ребят».
2.
Такая модель может позволить объяснить стоимость реализации отдельных фич и задержку сроков.
3.
Если научиться надёжно оценивать усилие и сложность по коду, можно затем искать связи между «постфактум» метриками и ранними артефактами (типы требований, области системы и т.п.). То есть модель даёт основу для более качественной калибровки планирования (сравнивать фактический effort по коду с изначальными оценками), но не описывает модель, которая сразу из описания задачи выдаёт оценку сложности/усилия.
А разве умение учиться на основе прошлого не ключевой навык менеджера?
А вы верите в умение людей оценивать сроки?
🔥 - да, люди умеют оценивать сроки с достаточной точностью
🦄 - ох о чем вы, сроки мы особо оценивать не умеем
😎 - оцениваю сроки с точностью до минуты
А что если я вам скажу, что Storypoints, Functionpoints имеют мало общего со сложностью задач?
И мысль тут не моя, а ребят из Stanford - Егора Денисова-Бланш и его коллег.
Но как так получилось?
Они разработали модель, натренировали ее на 100+ тыс.репозиториях и 10 экспертах в разработке, а затем проверили и убедились, что лучшая метрика - это сколько инженерного усилия и сложности было в фактических коммитах!
Обычно, вот эта задача оценки сложности хм…сложная!
Но статья ребят раскрывает то, как это посчитать.
Фактически, метрика комплексная и состоит из следующих:
1.
Сколько времени (в часах) в этом коммите “закодировано”
2.
Насколько трудной была задача, судя по коду и контексту
3.
Какие объективные признаки сложности есть внутри изменений (кохезия, сложность, coupling, архитектурные изменения, объём и тип модификаций)
И как менеджер вы скажите мне:
«Да нафига мне оценки сложности уже после написания когда?»
И тут я сижу «сижу на двух стульях» вместе с вами и ребятами, кто готовил статью:
1.
Как менеджер, я хочу знать оценку до старта.
Но оценка до старта - это гипотеза. Фактически, это шум!
2.
Но как эксперт я понимаю, что люди отваритетельно оценивают задачи и планируют.
Авторы прямо пишут, что их результаты «подсвечивают ограничения традиционных forward‑looking методов» и что backward‑оценка по коду даёт более точную меру усилия.
Как можно это применить на практике:
1.
Код ревью важная задача в нашей индустрии и модель из статьи может позволить вам распределять более сложные задачи на ревью на более «экспертных ребят».
2.
Такая модель может позволить объяснить стоимость реализации отдельных фич и задержку сроков.
3.
Если научиться надёжно оценивать усилие и сложность по коду, можно затем искать связи между «постфактум» метриками и ранними артефактами (типы требований, области системы и т.п.). То есть модель даёт основу для более качественной калибровки планирования (сравнивать фактический effort по коду с изначальными оценками), но не описывает модель, которая сразу из описания задачи выдаёт оценку сложности/усилия.
А разве умение учиться на основе прошлого не ключевой навык менеджера?
«Storypoints - это гипотеза.
Код - это факт.
Без измерения факта гипотеза никогда не станет лучше.»
А вы верите в умение людей оценивать сроки?
🔥 - да, люди умеют оценивать сроки с достаточной точностью
🦄 - ох о чем вы, сроки мы особо оценивать не умеем
😎 - оцениваю сроки с точностью до минуты
🦄59🔥19😎4❤3👍2🤩2🤔1
Так-с, я тут давно читаю канал Ильи, который Последние 1.5 года активно использует нейросети в работе (вайб-кодинг и не только).
Почему?
Ну потому что он рассказывает свои прикольные кейсы из практики.
А вы помните, что я говорю: основная проблема нейронок - найти привальные задачи для применения!
Илья до 27 лет ни на кого не работал, не считая себя, но в этом году вступил в команду, с которой будем делать большой AI продукт на рынке США
Из тех самых практичных кейсов:
— Отсудил 90к у Островка через Claude
— Завайбкодил за пару недель продукт, который студии разработки оценили в 15 млн рублей и полгода работы
— За несколько дней навайбкодил систему, которая автоматизировала маркетинг в стартапе
— За один день с помощью нейросетей проработали концепцию продукта, создали 30+ лендингов и получили сотни предзаписей.
Ха-х, звучит как реально поильные кейсы и максимально практичные)
А вот еще разок и канал Ильи.
Почему?
Ну потому что он рассказывает свои прикольные кейсы из практики.
А вы помните, что я говорю: основная проблема нейронок - найти привальные задачи для применения!
Илья до 27 лет ни на кого не работал, не считая себя, но в этом году вступил в команду, с которой будем делать большой AI продукт на рынке США
Из тех самых практичных кейсов:
— Отсудил 90к у Островка через Claude
— Завайбкодил за пару недель продукт, который студии разработки оценили в 15 млн рублей и полгода работы
— За несколько дней навайбкодил систему, которая автоматизировала маркетинг в стартапе
— За один день с помощью нейросетей проработали концепцию продукта, создали 30+ лендингов и получили сотни предзаписей.
Ха-х, звучит как реально поильные кейсы и максимально практичные)
А вот еще разок и канал Ильи.
❤9🔥7🤡5
Это на фото я такой умный, красивый и здоровый, в реальной жизни я в 8 утра на электрофорезе🤣
На самом деле - это о взрослом отношении к себе.
К сожалению, чудес не бывает и со временем все тяжелее поддерживать ритм, здоровье, спорт, семью, работу. А так как прожить хочется яркую, длинную и здоровую жизнь и стать частью той самой «серебряной экономики» не в виде развалины, то задумываться о себе приходится уже сейчас. При условии, что таких возможностей у нас дофига (ОМС прекрасно работает), то почему нет.
Так что, сначала курс электрофореза (я не могу перестать ржать от этого слова), а затем уже курс массажей.
В общем, не только спортом 3-4 раза в неделю тело живет, но и о восстановлении не забываем.
Еще бы сна дотянуть до 8 часов, но это так, из области фантастики.
На самом деле - это о взрослом отношении к себе.
К сожалению, чудес не бывает и со временем все тяжелее поддерживать ритм, здоровье, спорт, семью, работу. А так как прожить хочется яркую, длинную и здоровую жизнь и стать частью той самой «серебряной экономики» не в виде развалины, то задумываться о себе приходится уже сейчас. При условии, что таких возможностей у нас дофига (ОМС прекрасно работает), то почему нет.
Так что, сначала курс электрофореза (я не могу перестать ржать от этого слова), а затем уже курс массажей.
В общем, не только спортом 3-4 раза в неделю тело живет, но и о восстановлении не забываем.
Еще бы сна дотянуть до 8 часов, но это так, из области фантастики.
❤26💯9🤣5
This media is not supported in the widget
VIEW IN TELEGRAM
❤17🔥9💘1
1.8 млн. инженеров (ghost engineer) ничем не занимаются на работе!
Ну че, помните я вам тут в понедельник рассказывал о модели, которую придумали ребята из Стенфорда для оценки сложности решенной задачи?
Ну вот они пошли дальше и написади статью (статья не является строго научной!), в которой ввели термин ghost engineer и вот, что они нам говорят (вот тут видос, если что):
1.
Эти парни делаю лишь 10% работы от медианы в рамках эффективности в своей компании. То есть делают только 10% работы от средней нормы в своей организации.
2.
В публичных описаниях приводятся характерные признаки «призраков»:
• 58% из них делают меньше трёх коммитов в месяц;
• 42% ограничиваются тривиальными изменениями на одну строку/символ.
Что вызывает спорные чувства?
1.
Написание кода - лишь малая часть работы. Хотя модель ребят из стенфорда пытается учитывать и это пусть и косвенно через сложность задач.
2.
Подобный подход никак не позволяет учесть менторство, ревью, проектирование архитектуры, время на встречах.
Хорошо бы в эту модель докрутить Google InSession (ранее рассказывал о подходе Гугла для анализа информации по ивентам, куда уходит время у разработчиков).
Однако, модель точно позволит выявить крайние случаи, когда люди реально нифига не делают.
А как вы оцениваете наличие ghost engineer в вашей компании?
❤️ - у нас таких нет
👍 - от 5 до 10%
🔥 - от 11 до 25%
🦄 - только я и работаю
Ну че, помните я вам тут в понедельник рассказывал о модели, которую придумали ребята из Стенфорда для оценки сложности решенной задачи?
Ну вот они пошли дальше и написади статью (статья не является строго научной!), в которой ввели термин ghost engineer и вот, что они нам говорят (вот тут видос, если что):
1.
Эти парни делаю лишь 10% работы от медианы в рамках эффективности в своей компании. То есть делают только 10% работы от средней нормы в своей организации.
2.
В публичных описаниях приводятся характерные признаки «призраков»:
• 58% из них делают меньше трёх коммитов в месяц;
• 42% ограничиваются тривиальными изменениями на одну строку/символ.
Что вызывает спорные чувства?
1.
Написание кода - лишь малая часть работы. Хотя модель ребят из стенфорда пытается учитывать и это пусть и косвенно через сложность задач.
2.
Подобный подход никак не позволяет учесть менторство, ревью, проектирование архитектуры, время на встречах.
Хорошо бы в эту модель докрутить Google InSession (ранее рассказывал о подходе Гугла для анализа информации по ивентам, куда уходит время у разработчиков).
Однако, модель точно позволит выявить крайние случаи, когда люди реально нифига не делают.
А как вы оцениваете наличие ghost engineer в вашей компании?
❤️ - у нас таких нет
👍 - от 5 до 10%
🔥 - от 11 до 25%
🦄 - только я и работаю
🦄28❤22👍18🔥14
Я знаю, что вы любите хорошие подборки каналов 😈.
А теперь прямая речь ребят 🎙️
👉Где узнавать о практиках для руководителей, лидеров, проджектов и всех, кто хочет работать с организациями эффективнее?
Хочу порекомендовать канал «Адаптивные организации». Посты там пишут эксперты с опытом более 10 лет – сертифицированные тренеры в ключевых аспектах трансформации организаций.
Они помогают со стратегией, целеполаганием, продуктовым подходом и настройкой всех процессов как в стартапах, так и в крупных компаниях, и точно знают, что работает, а что нет.
Среди кейсов: СБП, Яндекс Практикум, Сбербанк, Т-Банк, Авито, S7, МТС и многие другие.
Из интересного на канале:
- Как понять, какая у вас структура организации — и что с ней делать?
- Как проверить любую метрику?
- Бинго хорошего Product Owner'а: карта развития из 8 элементов
-Как подобрать стратегию управления под каждое поколение?
- Как команды Spotify оценивают себя?
- 4 книги для прокачки системного мышления
—————
👉🏼 Канал "Стратегия и дизайн Agile-организаций" Ильи Павличенко — для тех, кто хочет не «внедрять Agile», а перепроектировать компанию так, чтобы она работала иначе: через структуру, процессы, систему наград и HR-политики.
Здесь стратегии, разборы известных компаний, живые кейсы и практичные идеи про системные изменения, которые действительно меняют поведение людей.
Полезно топ-менеджерам, лидерам, HR и всем, кто двигает организацию к реальным изменениям.
—————
👉🏼 Канал Школа проектного специалиста — про управление проектами, коммуникацию и soft skills для тех, кто работает в ИТ-проектах.
На канале можно найти:
~ как объяснить бизнесу риски, сроки и объём проекта
~ способы для развития soft skills, чтобы улучшить свои навыки и коммуникацию в команде
~ разбор типичных граблей при внедрении 1С:ERP
Канал ведут практикующие руководители проектов и аналитики.
Подписывайтесь на @techitpm — почерпнёте много пользы.
А теперь прямая речь ребят 🎙️
👉Где узнавать о практиках для руководителей, лидеров, проджектов и всех, кто хочет работать с организациями эффективнее?
Хочу порекомендовать канал «Адаптивные организации». Посты там пишут эксперты с опытом более 10 лет – сертифицированные тренеры в ключевых аспектах трансформации организаций.
Они помогают со стратегией, целеполаганием, продуктовым подходом и настройкой всех процессов как в стартапах, так и в крупных компаниях, и точно знают, что работает, а что нет.
Среди кейсов: СБП, Яндекс Практикум, Сбербанк, Т-Банк, Авито, S7, МТС и многие другие.
Из интересного на канале:
- Как понять, какая у вас структура организации — и что с ней делать?
- Как проверить любую метрику?
- Бинго хорошего Product Owner'а: карта развития из 8 элементов
-Как подобрать стратегию управления под каждое поколение?
- Как команды Spotify оценивают себя?
- 4 книги для прокачки системного мышления
—————
👉🏼 Канал "Стратегия и дизайн Agile-организаций" Ильи Павличенко — для тех, кто хочет не «внедрять Agile», а перепроектировать компанию так, чтобы она работала иначе: через структуру, процессы, систему наград и HR-политики.
Здесь стратегии, разборы известных компаний, живые кейсы и практичные идеи про системные изменения, которые действительно меняют поведение людей.
Полезно топ-менеджерам, лидерам, HR и всем, кто двигает организацию к реальным изменениям.
—————
👉🏼 Канал Школа проектного специалиста — про управление проектами, коммуникацию и soft skills для тех, кто работает в ИТ-проектах.
На канале можно найти:
~ как объяснить бизнесу риски, сроки и объём проекта
~ способы для развития soft skills, чтобы улучшить свои навыки и коммуникацию в команде
~ разбор типичных граблей при внедрении 1С:ERP
Канал ведут практикующие руководители проектов и аналитики.
Подписывайтесь на @techitpm — почерпнёте много пользы.
🔥5👍4❤2👏2🤔1
Е-ма-е, а я то пропустил:
10 января каналу исполнилось 3 года!
Офффигеть, просто!
За 3 года канал изменился,
я изменился,
вы изменились!
Стали ли мы лучше и опытнее? Однозначно!
Выросли ли мы с вами?
Ну как можно с этим спорить!
Изменился ли рынок?
Да просто, капец!
Стали ли мы умнее?
Сомнений ровно 0!
Блин, спасибо вам, что вы читаете! Правда и искренне!
Мне безумно приятно осознавать, что мои рекомендации, обзоры книг и статей, мои советы и мой опыт вам помогают и делают этот мир чуточку лучше!
Один из моих руководителей всегда заканчивал поздравления постой фразой:
Так и у нас с вами «дальше больше».
Всех обнял, приподнял, покружил и на место поставил!
🎉 - если ты с каналом больше 2-х лет
🦄 - если ты тут от 1 до 2-х лет
😎 - если меньше года
10 января каналу исполнилось 3 года!
Офффигеть, просто!
За 3 года канал изменился,
я изменился,
вы изменились!
Стали ли мы лучше и опытнее? Однозначно!
Выросли ли мы с вами?
Ну как можно с этим спорить!
Изменился ли рынок?
Да просто, капец!
Стали ли мы умнее?
Сомнений ровно 0!
Блин, спасибо вам, что вы читаете! Правда и искренне!
Мне безумно приятно осознавать, что мои рекомендации, обзоры книг и статей, мои советы и мой опыт вам помогают и делают этот мир чуточку лучше!
Один из моих руководителей всегда заканчивал поздравления постой фразой:
Дальше больше!
Так и у нас с вами «дальше больше».
Всех обнял, приподнял, покружил и на место поставил!
🎉 - если ты с каналом больше 2-х лет
🦄 - если ты тут от 1 до 2-х лет
😎 - если меньше года
6😎118🦄66🎉37❤7🤷♂7🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥116❤60💊44😁27🤣10🤷♂2👎2👍1
Как стать крутым продакт-менеджером?
Важно одновременно прокачивать много скиллов: эффективность работы с метриками, взаимодействие с командой и умение принимать стратегические решения. В канале Fresh Product Manager можно найти множество ценных ресурсов для менеджеров по продукту, которые хотят карьерно расти. Его автор — CEO и основатель консалтинговой компании Product Market Lab и product advisor (ex Ozon, Литрес) Сергей Колосков.
В канале Сергей делится полезными продуктовые инсайтами и гайдами, например:
— Product Manager Burnout: Early Warning Checklist: как быстро проверить свое состояние и контролировать выгорание
— Минимальный пул артефактов, необходимый для защиты продуктовой инициативы
— Какие метрики сигнализируют, что в продукт надо инвестировать?
Узнавайте больше о работе с IT-продуктом от эксперта 🤝
Важно одновременно прокачивать много скиллов: эффективность работы с метриками, взаимодействие с командой и умение принимать стратегические решения. В канале Fresh Product Manager можно найти множество ценных ресурсов для менеджеров по продукту, которые хотят карьерно расти. Его автор — CEO и основатель консалтинговой компании Product Market Lab и product advisor (ex Ozon, Литрес) Сергей Колосков.
В канале Сергей делится полезными продуктовые инсайтами и гайдами, например:
— Product Manager Burnout: Early Warning Checklist: как быстро проверить свое состояние и контролировать выгорание
— Минимальный пул артефактов, необходимый для защиты продуктовой инициативы
— Какие метрики сигнализируют, что в продукт надо инвестировать?
Узнавайте больше о работе с IT-продуктом от эксперта 🤝
❤7👍6🔥2🤔1
А сможете доказать ROI от AI в разработке?
Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-)
Ох, и поверьте, разбираю я все это не просто так: готовится кое-что интересное для вас😉
Доклад основан на результате двухлетнего исследования влияния AI-инструментов на продуктивность разработчиков, охватывающего 120 000+ разработчиков в 600+ компаниях (ох какие вкусные цифры тут).
И я все размышлял об этом видео и думал, о чем же оно?
И как будто это видео - диагноз или наоборот индульгениця всем нам: мы видим рост продуктивности от AI локально, но как, блин, повысить эффективность на круг и посчитать экономику? Че там по ROI?
1.
Качество от использования AI зависит от индекса чистоты окружения: качество кода, документации, модульность кода и т.п. В общем, техдолг и тут мешает. Так что бегом проверять, что у вас там с ним.
2.
Использование AI = рост энтропии/тех.долга. Так что, давайте попросим ребят инженеров засучить рукава и следить за качеством кода, генерируемого AI.
3.
Много токенов не равно, что вы молодцы и получаете нужные эффекты. При росте свыше 10 млн.токенов на инженера эффекта уже не наблюдается, скорее даже такие команды показывают результаты хуже.
Моя гипотеза тут в том, что это говорит о низком качестве того самого индекса чистоты окружения => много токенов тратится на контекст.
4.
Средний прирост продуктивности составил 10%. Однако, есть значительная разница между лидерами и остальными.
Ииии самое важное, как мерить-то Егор нам предлагает:
Engineering Output - собственно говоря, та самая продуктивность. Если я верно понимаю, то Денис тут предлагает использовать их же ML модель про которую я уже рассказывал: модель, симулирующая оценку 10-15 экспертов, позволяющая оценить ретроспективно сложность решеной задачи.
Конечно, не стоит забывать и про Guardrail metrics и Егор о них не забыл:
Rework & Refactoring, Code Quality & Risk, People & DevOps
Мне прямо очень нравятся мысли Егора, но сам подход все больше напоминает хм…прогрев аудитории перед запуском чего-то, а-ля консалтинга и т.п.😁
А у вас уже был опыт расчета эффектов от AI?
😭 - это я не плачу, это мне «Эксель в глаз попал»: считал и вовсю
🔥 - прямо сейчас в процессе
🦄 - пока «естественный» тренируем
Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-)
Ох, и поверьте, разбираю я все это не просто так: готовится кое-что интересное для вас😉
Доклад основан на результате двухлетнего исследования влияния AI-инструментов на продуктивность разработчиков, охватывающего 120 000+ разработчиков в 600+ компаниях (ох какие вкусные цифры тут).
И я все размышлял об этом видео и думал, о чем же оно?
И как будто это видео - диагноз или наоборот индульгениця всем нам: мы видим рост продуктивности от AI локально, но как, блин, повысить эффективность на круг и посчитать экономику? Че там по ROI?
1.
Качество от использования AI зависит от индекса чистоты окружения: качество кода, документации, модульность кода и т.п. В общем, техдолг и тут мешает. Так что бегом проверять, что у вас там с ним.
2.
Использование AI = рост энтропии/тех.долга. Так что, давайте попросим ребят инженеров засучить рукава и следить за качеством кода, генерируемого AI.
3.
Много токенов не равно, что вы молодцы и получаете нужные эффекты. При росте свыше 10 млн.токенов на инженера эффекта уже не наблюдается, скорее даже такие команды показывают результаты хуже.
Моя гипотеза тут в том, что это говорит о низком качестве того самого индекса чистоты окружения => много токенов тратится на контекст.
4.
Средний прирост продуктивности составил 10%. Однако, есть значительная разница между лидерами и остальными.
Ииии самое важное, как мерить-то Егор нам предлагает:
Engineering Output - собственно говоря, та самая продуктивность. Если я верно понимаю, то Денис тут предлагает использовать их же ML модель про которую я уже рассказывал: модель, симулирующая оценку 10-15 экспертов, позволяющая оценить ретроспективно сложность решеной задачи.
Конечно, не стоит забывать и про Guardrail metrics и Егор о них не забыл:
Rework & Refactoring, Code Quality & Risk, People & DevOps
Мне прямо очень нравятся мысли Егора, но сам подход все больше напоминает хм…прогрев аудитории перед запуском чего-то, а-ля консалтинга и т.п.😁
А у вас уже был опыт расчета эффектов от AI?
😭 - это я не плачу, это мне «Эксель в глаз попал»: считал и вовсю
🔥 - прямо сейчас в процессе
🦄 - пока «естественный» тренируем
2🦄27😭13🔥4❤3👍1🗿1
Е-маё… я ж уже писал про "Про Управление"?
И вот что скажу - вообще не зря.
Алексей как писал понятно, остро и без менеджерской "пуховотитечности", так и пишет ("пуховотитечность" - его термин)).
Про людей. Про контракты. Про обязанности, амбиции, токсичность и реальную управленческую жизнь - не из книжек и не из рилсов.
Это тот редкий канал, который не хочется "пролистать", а хочется дочитать и подумать.
И да, апдейт.
Алексей запустил своего ИИ-двойника - я потестил, если нужно быстро посмотреть на управленческую ситуацию другими глазами - офигеть, как полезно.
Если пропустили тогда - самое время зайти сейчас.
t.me/ProYpravlenca
Проверено.
И вот что скажу - вообще не зря.
Алексей как писал понятно, остро и без менеджерской "пуховотитечности", так и пишет ("пуховотитечность" - его термин)).
Про людей. Про контракты. Про обязанности, амбиции, токсичность и реальную управленческую жизнь - не из книжек и не из рилсов.
Это тот редкий канал, который не хочется "пролистать", а хочется дочитать и подумать.
И да, апдейт.
Алексей запустил своего ИИ-двойника - я потестил, если нужно быстро посмотреть на управленческую ситуацию другими глазами - офигеть, как полезно.
Если пропустили тогда - самое время зайти сейчас.
t.me/ProYpravlenca
Проверено.
Telegram
Про Управление
Заметки управленца с опытом, плохим и хорошим.
По всем вопросам - @AlekseyRomanov
!!!: Комментарии используйте для нетворкинга и развития темы. За не аргументированные оценки или переход на личности - бан.
Рекламу не размещаю. Ассистентам не отвечаю.
По всем вопросам - @AlekseyRomanov
!!!: Комментарии используйте для нетворкинга и развития темы. За не аргументированные оценки или переход на личности - бан.
Рекламу не размещаю. Ассистентам не отвечаю.
🔥12❤8🤔1
Плохой Project Артём Арюткин
А сможете доказать ROI от AI в разработке? Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-) Ох, и поверьте…
Смотрите какая мне красота приехала?
Будем читать и рассказывать
Будем читать и рассказывать
🔥21❤7👏2👍1
Кажется, это лучшее объяснение для понимания жизни в корпорациях, да и не только в них.
Люди растут и их повышают в какой-то момент не столько за знания и скорость ответов, сколько за «умение взять на себя ответственность» и «понимание…хм…политических веяний и совместных обязательств большого количества людей друг перед другом».
Люди растут и их повышают в какой-то момент не столько за знания и скорость ответов, сколько за «умение взять на себя ответственность» и «понимание…хм…политических веяний и совместных обязательств большого количества людей друг перед другом».
👍26🔥8❤5💯3
Forwarded from #безвотэтоговотвсего
Лидер с влиянием или GPT на ножках?
Жила была Лена, школу она закончила с отличием, в инстутите тоже все все было норм, знания Лена умело поглощать с невероятной скоростью и точностью. Друзья, однокурсники и знакомые называли ее ходячей энциклопедией и Лену, в глубине душе это радовало. Ведь все логично складывается - больше знаешь - круче становишься. Вот тебе пятерки, вот тебе диплом правильного цвета, и вот тебе стажировка в большой нефтяной компании.
Попав на стажировку Лена быстро стала показывать сверхрезультаты, то, что другие делали за 6 часов она умудрялась сделать за 40 минут, да и объемом работы обходила всех остальных стажеров, Лене было совершенно не сложно и конечно скоро ее перевели на должность специалиста. Следующие несколько лет Лена росла по экспертным грейдам, и все было опять логично. Более сложные задачи требовали больших компетенций и знаний, а у Лены с этим всегда было прекрасно, она перемещалась по уровням словно в тетрисе и все было предсказуемо. Потом случился потолок экспертных грейдов и директор предложил Лене возглавить отдел. Посмотрев по сторонам и поняв для себя, что это просто еще один уровень в этой игре - Лена вписалась. И в начале все было неплохо, управление оказалось такой же наукой, в которой нужно было просто разобраться и постпенно стало понятно что делать с подчиненными. Лене стало нравится, она захотела расти дальше, пока не споткнулась о стену, которую раньше не замечала.
С какого-то момента стало понятно, что руководители над Леной и ее коллеги, руководители смежных подразделений, вообще не обязательно про глубокую экспертизу. Часто Лене казалось (хоть природная вежливость не позволяла об этом даже думать), что половина ее коллег конченные дегенераты, которые в своем домене вообще ничего не понимают, но почему-то сидят. И, о ужас, к ним даже руководство временами прислушивается. При этом Лена воспринималась как “очень умная и высокопотенциальная”, вот только к важным решениям ее не привлекали. С ней работали в режиме “запрос-ответ”, очень радовались, когда ответы нравились и… ничего. А меж тем у Лены внутри, все чаще, горели эмоции: опять кретинское решение, опять неправильное назначение, опять идиотский план. И она пыталась найти еще больше экспертных аргументов и донести до руководителей что же здесь не так. Но как она не старалась, со стороны все выглядело, как будто GPT апгрейднули с 4й на 5ю версию, стал умнее, толковее, точнее, но вот решаем мы все равно без него.
Отгадка Лениной проблемы в том, что часто влияние вообще никак не связано с экспертизой и вот почему:
1. Экспертиза делает тебя ценным, но не делает тебя субъектом решений, система легко платит за умного помощника, но крайне неохотно отдаёт власть тому, кто привык быть всегда прав.
2. Людей вроде Лены отодвигают не потому, что они слабые, а потому что они слишком хорошо видят риски - и редко проговаривают готовность взять ответственность за последствия.
3. Пока ты доказываешь, что прав, кто-то рядом просто принимает решение - даже если оно хуже.
Лена слишком долго росла в модели «я знаю лучше - значит меня должны слушать». Но корпоративный мир устроен иначе: здесь слушают тех, кто не только объясняет, почему нельзя, но и говорит как будет - и готов потом отвечать за последствия. Поэтому система нашла для Лены удобную роль, полезную, уважаемую и вообще суперценную - GPT на ножках. И если в какой-то момент ты ловишь себя на том, что тебя ценят за ум, но обходят стороной, когда нужно выбрать направление, возможно, ты всё ещё растёшь в экспертизе, но давно не растёшь во влиянии. А это две разные траектории )
#сережинымысли
Жила была Лена, школу она закончила с отличием, в инстутите тоже все все было норм, знания Лена умело поглощать с невероятной скоростью и точностью. Друзья, однокурсники и знакомые называли ее ходячей энциклопедией и Лену, в глубине душе это радовало. Ведь все логично складывается - больше знаешь - круче становишься. Вот тебе пятерки, вот тебе диплом правильного цвета, и вот тебе стажировка в большой нефтяной компании.
Попав на стажировку Лена быстро стала показывать сверхрезультаты, то, что другие делали за 6 часов она умудрялась сделать за 40 минут, да и объемом работы обходила всех остальных стажеров, Лене было совершенно не сложно и конечно скоро ее перевели на должность специалиста. Следующие несколько лет Лена росла по экспертным грейдам, и все было опять логично. Более сложные задачи требовали больших компетенций и знаний, а у Лены с этим всегда было прекрасно, она перемещалась по уровням словно в тетрисе и все было предсказуемо. Потом случился потолок экспертных грейдов и директор предложил Лене возглавить отдел. Посмотрев по сторонам и поняв для себя, что это просто еще один уровень в этой игре - Лена вписалась. И в начале все было неплохо, управление оказалось такой же наукой, в которой нужно было просто разобраться и постпенно стало понятно что делать с подчиненными. Лене стало нравится, она захотела расти дальше, пока не споткнулась о стену, которую раньше не замечала.
С какого-то момента стало понятно, что руководители над Леной и ее коллеги, руководители смежных подразделений, вообще не обязательно про глубокую экспертизу. Часто Лене казалось (хоть природная вежливость не позволяла об этом даже думать), что половина ее коллег конченные дегенераты, которые в своем домене вообще ничего не понимают, но почему-то сидят. И, о ужас, к ним даже руководство временами прислушивается. При этом Лена воспринималась как “очень умная и высокопотенциальная”, вот только к важным решениям ее не привлекали. С ней работали в режиме “запрос-ответ”, очень радовались, когда ответы нравились и… ничего. А меж тем у Лены внутри, все чаще, горели эмоции: опять кретинское решение, опять неправильное назначение, опять идиотский план. И она пыталась найти еще больше экспертных аргументов и донести до руководителей что же здесь не так. Но как она не старалась, со стороны все выглядело, как будто GPT апгрейднули с 4й на 5ю версию, стал умнее, толковее, точнее, но вот решаем мы все равно без него.
Отгадка Лениной проблемы в том, что часто влияние вообще никак не связано с экспертизой и вот почему:
1. Экспертиза делает тебя ценным, но не делает тебя субъектом решений, система легко платит за умного помощника, но крайне неохотно отдаёт власть тому, кто привык быть всегда прав.
2. Людей вроде Лены отодвигают не потому, что они слабые, а потому что они слишком хорошо видят риски - и редко проговаривают готовность взять ответственность за последствия.
3. Пока ты доказываешь, что прав, кто-то рядом просто принимает решение - даже если оно хуже.
Лена слишком долго росла в модели «я знаю лучше - значит меня должны слушать». Но корпоративный мир устроен иначе: здесь слушают тех, кто не только объясняет, почему нельзя, но и говорит как будет - и готов потом отвечать за последствия. Поэтому система нашла для Лены удобную роль, полезную, уважаемую и вообще суперценную - GPT на ножках. И если в какой-то момент ты ловишь себя на том, что тебя ценят за ум, но обходят стороной, когда нужно выбрать направление, возможно, ты всё ещё растёшь в экспертизе, но давно не растёшь во влиянии. А это две разные траектории )
#сережинымысли
❤38🔥36💯19👍8✍2😢1
Отлично утренний пост дополняет Антон.
Который утверждает, что вырвался из пут корпорации и теперь кайфует!
Верим Антону?))
Который утверждает, что вырвался из пут корпорации и теперь кайфует!
Верим Антону?))
💯9😁3🦄2🤡1