Несколько месяцев назад пришел в офис мобильного оператора на Кипре. Говорю, хочу поменять тариф, потому что слишком много плачу. Звонки и SMS мне не нужны, а интернетом я пользуюсь в основном по wi-fi из дома.
-А как вы думаете, сколько вы потратили в прошлом месяце?
-Скорее всего в районе 3 ГБ.
-На самом деле 26 ГБ, и в прошлом месяце примерно так же.
-😳.

Сейчас приехал в командировку в РФ на 2 недели, и мне нужен был мобильный интернет. Почта, мессенджеры, несколько конференц-звонков, с видео и без, серфинг интернета. Выбрал тариф, в котором было 15 Гб, посчитал, что мне этого хватит. Не хватило... и еще дважды докупал дополнительный трафик по 20 Гб. В такие моменты начинаешь ценить домашний интернет. 🙂 Помню раньше приезжаешь в командировку, берешь пакет на 100 или 500 МБ на день и хватает, сейчас похоже минут за 30 уйдут.

Осознал, что совершенно не понимаю, сколько тратят траффика современные приложения и главное на что. И это при том, что я телекоме работал больше 10 лет. Нахождение в wi-fi приучило не задумываться о потребленных гигабайтах, причем не только меня, но и по всей видимости производителей приложений. Постоянно что-то скачивается, обновляется. На скрине данные с телефона, не знаю правда за какой период, не пишут,
- подкасты 56ГБ 🤯
-обновления приложений 52ГБ🤔
И пр.

Не завидую маркетологам мобильных операторов, которым приходится продавать эти тарифы. Объяснить, сколько гигабайт нужно современному пользователю – это целое искусство.

А как у вас с квотами на мобильный интернет? Следите? Понимаете куда столько трафика уходит?

Телеком-подразделение японской компании SoftBank собирается протестировать ИИ-инструмент, который будет «смягчать» голоса клиентов, звонящих в службу поддержки. Делать это будут с помощью технологий распознавания эмоций и обработки речи.

Это должно «уменьшить стресс», который испытывают сотрудники колл-центров. Новость отсюда.

А мне кажется, и в обратную сторону не помешало бы, заменять на голос доброй учительницы.

Доводилось ли вам разговаривать с сотрудником техподдержки, который считает себя самым умным? И на ваши вопросы отвечает с заметным раздражением. 🤬

Я работал в техподдержке, и это было частое явление среди моих коллег. Тогда широкополосный интернет только начал массово внедряться, для многих компьютеры были первыми. А войти в интернет тогда было квестом — нужно было проделать кучу действий, зайти куда-то, что-то ввести и т.д.

Честно говоря, я тоже иногда бывал таким, как и мои коллеги. Особенно когда работаешь в ночную смену, спишь себе (как на фото 🙂, или вот тут еще были фото, никого не трогаешь, и тебе звонит какой-то, по твоему мнению, очень глупый пользователь, который не может сделать простейшую операцию. 😡

Для меня самым памятным стал звонок, после которого я уже никогда не разговаривал надменно (ну, я по крайней мере старался 😊).

Звонит клиент. Я ему говорю, что надо сделать. Не понимает, повторяю, раздражаюсь, повторяю... В итоге, спустя долгое время, настроили.
И он мне в конце говорит, не дословно, но суть:

Спасибо вам, но вы со мной разговаривали очень невежливо. Да, я не знаю каких-то вещей, которые знаете вы, но я доктор наук и тоже много чего знаю, но это не дает мне права так разговаривать с людьми.

И как-то он это по-доброму и убедительно сказал, что мне стыдно стало. 😔

Для меня это был урок, что не надо равнять пользователей по себе. Думать, что если вы что-то знаете, то и они знают, — это не так.

Одна из самых сложных задач в управлении — оценка эффективности сотрудников творческих профессий, особенно если нет прямого влияния на финансовые показатели. Одна из таких профессий — разработчики. В моей практике были разные подходы.

Самый неправильный, на мой взгляд, был в одной компании, где оценивался процент выполненных задач за спринт. Он практически всегда был около 100%, так как всем участникам процесса не было никакого смысла рисковать своей премией. Компания испытывала большие финансовые трудности: план выполнялся меньше чем наполовину, а разработчики гарантированно получали 100% премии. Инвесторы задавали много вопросов на этот счет.

Наиболее правильная система премирования, на мой взгляд, была в МТС. Абсолютно у всех членов продуктовой команды какая-то часть премии была завязана на финансовые показатели продукта. И это, на мой взгляд, давало бОльшую вовлеченность команды, в том числе и разработчиков. Им так или иначе становились интересны продуктовые метрики, они задавали "правильные" вопросы, а точно ли эта задача принесет результат, так как какая-то часть премии, пусть и небольшая, зависела от них.

Вообще, это труднорешаемая задача — лучшие умы думают над тем, как это сделать правильно. Вот и McKinsey выпустили отчет с очень обещающим названием "Да, вы можете измерить продуктивность разработчиков программного обеспечения". В нем довольно спорные тезисы, и мне очень понравилась критика от автора рассылки "Pragmatic Engineer". Я даже решил перевести ее для Habr, почитать можно здесь (если есть аккаунт, буду благодарен за лайк 🙂). Статья не только критикует, но и предлагает решения. Кому интересна тема, рекомендую почитать, в том числе и комментарии — там интересная дискуссия.

Из самой статьи, вот эта часть больше всего понравилась.

Поймите, в чем реальная потребность. Когда кто-то спрашивает, как измерить продуктивность разработчиков, это неправильный вопрос. Чтобы понять, о чем на самом деле спрашивают, подумайте над следующими вещами: кто спрашивает и какова его настоящая цель? Настоящая цель будет примерно такой:

«Мне нужно решить, в какие области инвестировать больше персонала. Какое распределение принесет бизнесу максимальную отдачу?»

«Я хочу заниматься управлением производительностью и выявлять тех, кто работает с низкими и высокими показателями».

«Я хочу выявить проблемные команды, отладить и исправить их».

«Наши инвесторы хотят, чтобы мы сократили расходы, и мне нужно выяснить, сколько я могу сократить, не оказывая существенного влияния на бизнес».

«Мне нужно обосновать стоимость разработки перед генеральным директором, который считает, что мы слишком затратны.»

И в конце автор приводит пример того как он оценивал эффективность своей команды в Uber, он связал производительность команды с финансовыми показателями компании. По любой задаче делалась финансовая оценка.

Я сравнительно недавно вожу автомобиль, даже двух лет еще нет. Вчера проезжал участок дороги, который мне сильно запомнился. Это поворот, когда в него въезжаешь, не видно продолжения — как будто едешь прямо в море.
Вспомнил, как ехал здесь в первый раз. Тогда мне казалось, что я вот-вот въеду в море. Я сильно снизил скорость, хотелось остановиться, потому что думал, что не успею повернуть. Все внутри сжалось. Сейчас это выглядит забавно: я проезжаю этот участок, даже не сбавляя скорость, потому что знаю, что до моря там метров 300, а поворот очень плавный.

Подумал, это же прямо как в работе. Когда только начинаешь разбираться, все кажется сложным и пугающим. Но потом смотришь назад и понимаешь, что многие страхи были напрасны. Опыт приносит уверенность и помогает преодолевать трудности.

Не стоит бояться новых вызовов — со временем они станут привычными и понятными.

А еще у меня #дайджест постов за прошлый месяц:

1) Прошлые дайджесты:
2023: январь/февраль, март, апрель, май, июнь, июль , август, сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь
2024: ьравня, февраль, март, апрель
2) ИИ в работе продакт-менеджера.
3) История потерянного планшета или крутейший клиентский опыт от Вкусвилл
4) Про квоты на мобильный интернет.
5) Урок, который я запомнил на всю жизнь.
6) Продуктовая задачка (протестировал новый формат, активность была не высокой) 😔
7) Дилемма родителя и размышления о будущем.
8) Оценка эффективности разработчиков.
9) Закон Гудхарта с примером.

Последние пять лет работы

Одна из топ-менеджеров Anthropic (это что-то вроде OpenAI, только поменьше, они разрабатывают свои ИИ модели, причем довольно неплохие) написала статью, в которой сделала очень смелый прогноз. Она считает, что у нее сейчас идут последние годы работы. Она изнутри видит невероятный прогресс ИИ и думает, что вот-вот все за нас будут делать алгоритмы и роботы.

Далее она задается вопросом: что нас ждет после завершения карьеры? Можем ли мы быть счастливыми без работы? Исследования показывают, что безработные люди часто испытывают ухудшение как физического, так и психического здоровья. Однако трудно сказать, является ли это прямым следствием потери работы или других факторов, таких как финансовые трудности и социальная стигматизация.

Она рассуждает о создании условий, при которых люди смогут быть счастливы без работы. Примеры из истории и современных исследований показывают, что уменьшение рабочего времени и введение универсального базового дохода могут положительно сказаться на благополучии людей. Например, многие пенсионеры и люди, находящиеся в отпуске, часто чувствуют себя счастливыми и менее подвержены стрессу.
_________

Несомненно, развитие ИИ и автоматизация труда приведут к значительным изменениям в нашей жизни, но я не соглашусь, что это произойдет так быстро. Я, честно говоря, пока не могу представить себя без работы. Отпуск — это хорошо, но если он слишком долгий, хочется чем-то заняться.

Если вдруг окажется, что через 10 лет никому из нас не нужно будет работать, как это повлияет на мир?
Раньше я думал, что на пенсии буду где-то преподавать👨🏻‍🏫, но есть высокая вероятность, что обучать будут не люди. Огород 👨🏻‍🌾тоже не заведешь, там все уже посажено и полито будет за тебя. Короче вообще непонятно, что делать...

Вы готовы к этому?

В какой сценарий вы больше верите: сюжет "Валл-И", где люди стали абсолютно неспособными что-либо делать, или сценарий, подобный "раю", где все довольны и занимаются чем-то интересным (только вот чем 🤷‍♂️)?

Поделитесь своими мыслями в комментариях!🙂

Делать новые продукты сложно, а делать новые хардверные продукты невероятно сложно. Apple закрыла своё автомобильное направление, Amazon прекратила производство своего смартфона, у Google не получилось с очками... А ведь некоторые компании пытаются делать что-то совсем инновационное.

За последнее время появился ряд многообещающих устройств с использованием AI: Pendant, Rabbit R1, Humane AI, Vision Pro. Сегодня была новость, что Humane AI просят не заряжать их устройство из-за риска возгорания. 🤦‍♂️ Вообще, у них с самого начала не заладилось, один известный американский блогер назвал свой обзор "Худший продукт, на который я когда-либо делал обзор". 700$ + подписка за 24$, за очень глючный девайс с непонятной ценностью. Полнейший провал по всем направлениям, а преподносилось это как революция в мире устройств. Глянул, они уже 230 млн. $ привлекли. 🤯

Вообще, судя по всему, нужно обновлять мою шкалу провальности продукта, и Humane AI будет почетным лидером. 🥇

Apple Vision Pro — про них уже как будто все забыли, по крайней мере я не припомню новостей за последнюю неделю. Там тоже все печально: у кого-то шея болит, трещины и прочее.

У меня был опыт работы с хардверными продуктами. Все долго, все нестабильно: то софт не работает, то железка, то перегреется, то переохладится. Я для себя в какой-то момент решил, что работать с оборудованием пойду только, если уж совсем припечет, ну или Nvidia предложит что-то интересное. 🤑

Когда ко мне обращаются за консультацией начинающие продакты, я категорически не рекомендую им связываться с железками. Ну а тем, кто ими уже занимается, хочется пожелать удачи. Полезную работу вы делаете, надеюсь, у вас все получится. 👍

Можно ли стать миллиардером, не управляя людьми? (миллиардера, можно воспринимать как метафору очень успешного человека 🙂)

Когда мы думаем о миллиардерах, многим наверно представляется образ людей, управляющих огромными командами, принимающих важные решения и руководящих крупными корпорациями. Однако, как оказалось, можно стать миллиардером и без этого.

На днях послушал интервью с одним из основателей компании HubSpot (это такая CRM-система , сейчас они стоят около 30 млрд долларов). Что запомнилось:

-Он рассказал, что никогда не руководил и не планирует руководить, потому что считает себя некомпетентным в этом. И даже если он посвятит время и усилия для улучшения своих управленческих навыков, он всё равно останется посредственным менеджером. И он задается вопросом, "а зачем мне тратить время, чтобы стать посредственным менеджером?" Вместо этого он предпочёл сосредоточиться на своих сильных сторонах.
Это показывает, что ключевым аспектом успеха является осознание своих сильных и слабых сторон и умение эффективно распределять обязанности. В случае основателей HubSpot, они договорились распределить задачи таким образом, чтобы каждый занимался тем, в чём он лучше всего.

-Один из принципов HubSpot "debate, decide, unite" (обсуждаем, решаем, объединяемся), который очень похож на "Disagree and Commit" от Amazon, про который я как-то писал, только в случае с HubSpot он звучит как то более дружелюбно 🙂. После совместного обсуждения и принятия решения поддержка от всех членов команды, включая несогласных, способствует общей ответственности и заинтересованности в достижении общих целей.

- Для достижения успеха часто советуют сфокусироваться на чём-то одном, но пример HubSpot показывает, что можно, как они выразились, построить здание “шириной в мили и глубиной в дюймы”. В HubSpot осознали, что предприятия малого и среднего бизнеса часто сталкиваются со сложностями в управлении несколькими инструментами и рабочими процессами — для них это “научный проект”. Поэтому HubSpot упростил их жизнь с помощью платформы "всё в одном", где каждая функция по отдельности не была лучшей на рынке, но они были в одном месте.

Очень рекомендую послушать интервью, веселый и умный дядька. 🙂

Если прогноз из поста верный, то скоро у всех примерно так будет выглядеть резюме 😄.
Я наверно буду рыбу разводить, или просто ловить. 🐟

Fish Farmer
Июль 2028- настоящее время

То ли опять всё хорошо в Edtech, и от клиентов нет отбоя, то ли просто рандом: то нормально, то не очень.🙂

Меня ещё раз удивила Алгоритмика. В общей сложности я у них потратил за несколько лет под 300 тыс. рублей. Старшая дочка была на нескольких курсах (основы компьютерной грамотности, программирование, математика, видеоблогинг, сейчас дизайн, может, ещё что-то забыл), и, вероятно, ещё потрачу, ведь она там почти без остановки учится. В их случае главное продать первый курс, чтобы он понравился, и ребёнок уже привыкает и сам просится.

У меня подросла вторая дочка, говорит, что хочет стать программисткой. Решил записать её на первый курс. Спросил у менеджера, посоветовали начать с "Основ компьютерной грамотности". Старшая была на этом курсе, ей понравилось, и навыки очень полезные.

Продажа у них через пробный урок. Записался, но допустил ошибку: не подготовил дочку морально с утра, что вечером после садика будет ещё какая-то активность. В итоге она отказалась, мои уговоры ни к чему не привели, урок не состоялся.

На следующий день всё-таки договорился с ней, что в выходные она готова поучаствовать. Созвонился с менеджером, оказалось, чтобы повторно пройти пробный урок, надо заплатить 490 рублей. Деньги небольшие, но мне показалось, что это как-то неправильно. Я сказал: "Ну тогда не надо", и мы попрощались.🙂
Представил себе такую ситуацию: записываешься на тест-драйв автомобиля. По какой-то причине он не состоялся. Пытаешься записаться второй раз, а тебе говорят: раз вы не пришли в первый раз, то бензин за ваш счёт, и ещё аренду авто надо будет оплатить.

Я думал, наверно, перезвонят. Действующий лояльный клиент, с высокой вероятностью купит, хрен с этими 490 рублями, но не стали. А я за это время записал младшую дочку на английский в Skyeng. Там пробного урока не было, просто прислали ссылку на оплату, и я заплатил. В случае с Алгоритмикой я бы тоже заплатил, чего мне там смотреть, я же все знаю, но у них процесс другой. Ну и вообще дочка сказала, что она уже все и так знает про компьютер, "Я мышкой, в садике работала", может и не надо.😉

Мораль для меня такая, не мешайте клиенту заплатить, а то он заплатит кому-то другому. Алгоритмика все время мне мешает им заплатить🙂

Мы стремительно приближаемся к появлению AGI (Общего искусственного интеллекта). Имея доступ практически ко всем знаниям на земле и огромные процессорные мощности современных корпораций, он сможет ответить практически на любые интересующие нас вопросы.

Думаю, одним из первых вопросов, который зададут его создатели, будет: "Существуют ли инопланетяне?" Вероятно, он ответит что-то скучное: "Данных недостаточно для ответа на ваш вопрос". 😔 Но сегодня особенный день, который дарит надежду на более интересный ответ.

2 июля празднуется Всемирный день НЛО👽, и есть люди, которые утверждают, что видели что-то необычное. Вдруг они действительно что-то видели, просто мы не способны в это поверить, а AGI поверит, и еще найдет кучу свидетельств в террабайтах фотографий и видео, которые он сможет проанализировать. Так что я жду AGI и надеюсь, что он расскажет нам что-то интересное.🤪

Ну, а пока, предлагаю ознакомиться с #дайджест постов за прошлый месяц (в этом месяце не густо), вдруг вы чего-то пропустили.

1) Прошлые дайджесты:
2023: январь/февраль, март, апрель, май, июнь, июль , август, сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь
2024: ьравня, февраль, март, апрель, май
2) Работаем последние 5 лет, а что дальше?
3) Про разработку хардверных продуктов, лучше не соваться.
4) Можно ли стать миллиардером, не управляя людьми?
5) В Edtech не хотят брать денег.

Недавно дочка была в лагере, где они плавали на байдарках и катамаранах, весело с них ныряли, и она потеряла часы. Это был её подарок на день рождения. Она очень расстроилась, долго просила их найти. Я отказывался, предлагал ей смириться с потерей, так как задача выглядела нереальной. На площади примерно 5000 м², в воде, нужно было найти небольшой предмет, цвет ремешка которого довольно близок к цвету дна. К моменту начала поисков прошли примерно сутки, и ещё она говорила, что иногда заплывала за буйки...

После долгих и слезливых уговоров я согласился, почти не сомневаясь, что ничего не выйдет. Единственное, что вселяло надежду — я знал, что они где-то там... А ещё у меня была очень серьезная мотивация, чего не сделаешь ради детей🧒
Примерно через 40 минут поисков, где мне помог ещё один человек, часы удалось найти! Там плавает множество людей с масками, но никто из них не увидел часы. Просто они не знали, что они там есть.

Я подумал, что похожая ситуация часто бывает и в работе.

Если стоит задача, и нет уверенности, что её решение вообще существует, мотивация сильно снижается. А теперь вспомните, что происходит, когда вы точно знаете, что решение однозначно есть. В такие моменты появляется дополнительная энергия.

Тут можно вспомнить недавний бум языковых моделей: после успешного запуска ChatGPT от OpenAI мир увидел целую волну новых моделей — Llama, Яндекс GPT, Claude и др.
Секрет прост: как только появляется пример успешного решения, появляются дополнительные силы воплотить свои идеи, зная, что это возможно.

Так что если вы чувствуете себя застрявшими и сомневаетесь в успехе, стоит поискать доказательства того, что задача решаема. Можно пообщаться с теми, кто уже это делал (Да, ты успокойся, я сто раз так делал) 😄. Это даст необходимый заряд энергии и уверенности.

P.S. А вообще представляете, как трудно учёным, работающим над чем-то совершенно новым и неизведанным? Они могут годами трудиться, не зная, приведут ли их усилия к успеху. Но как только кто-то доказывает, что задача решаема, начинается лавинообразный прогресс.

Разбирал тут залежи непрочитанной почты и наткнулся на статью. В ней говорится, что некоторые владельцы гарнитуры Apple Vision Pro жалуются на физический дискомфорт при её использовании. Среди проблем отмечены головные боли, боли в шее и спине, а также синяки под глазами.

Вспомнил одно интересное видео, которое, возможно, ребята из Apple не смотрели, а если бы смотрели и применили озвученные там подходы, то возможно у них не было бы ряда проблем, с которыми они столкнулись.
В этом видео сотрудник Google X (в Google их называют департаментом научной фантастики) Том Чи делится опытом создания Google Glass. Несмотря на то, что Google Glass не стал массовым продуктом, сам процесс разработки и тестирования, который они применяли, заслуживает внимания. Кажется, что продукт был классный, просто чуть-чуть опередили своё время. Сейчас бы им проще было, и процессоры с батарейками получше, да ещё и ИИ дозрел до возможности массового применения. Пример Ray-Ban от Meta — яркий тому пример.

Они использовали методики быстрого прототипирования. Первый прототип был создан всего за один день из подручных материалов — вешалки для одежды и прозрачного акрила. Это позволило им сразу приступить к тестированию и получению обратной связи от пользователей.

Также он описывает, как они искали способы взаимодействия с устройством без традиционных методов ввода, таких как мышь или клавиатура. Экспериментировали с различными интерфейсами, чтобы создать удобное и интуитивно понятное устройство. И создали прототип всего за 45 минут! 🤯 Используя этот прототип, можно было жестами рук управлять тем, что происходит на экране. По его словам, в процессе они поняли, как это выглядит странно для окружающих, и от идеи отказались. То, что как раз Apple Vision Pro внедрили.

Чи подчеркивает важность практических экспериментов и обучения через действия. Быстрое прототипирование помогает лучше понять не только технические аспекты, но и социальные динамики новых технологий. Это контрастирует с традиционными методами обучения, основанными на теории, и продвигает более творческий и исследовательский подход.

Будет время — посмотрите, всего 8 минут, оно того стоит. Мне кажется, подходы применимы для создания любых продуктов.
https://www.youtube.com/watch?v=d5_h1VuwD6g

Очень классный доклад от Head of Product Linear. Рекомендую посмотреть всем, кто занимается организационными изменениями.

Мои заметки и мысли:

1) Оргструктура важна. Она влияет на многие аспекты деятельности организации. Нужно быть готовым её менять в соответствии с изменившимися целями организации. Организации часто создают симметричные, красивые на картинке оргструктуры, что может быть контрпродуктивно. Вместо этого оргструктуры должны быть целенаправленно спроектированы для приоритизации основных направлений продукта. Однако многие компании делают так, как знают, не полностью понимая свои потребности и часто под влиянием популярных источников. В дальнейшем это приводит к неэффективности и проблемам по мере роста компаний.

В моей практике часто оргструктура не отражала приоритетных направлений компании, распределение было по каким-то другим, небизнесовым критериям. Причем все это понимали, но изменить и ответить на вопрос, почему так, не могли, а какие-либо изменения тормозились нежеланием обидеть кого-то из участников.

2) Закон Конвея. Принцип, согласно которому продукт будет отражать структуру организации, которая его разработала. Необходимо проектировать оргструктуры, отражающие желаемый результат и то, на чем вы фокусируетесь.

Как пример, B2C и B2B - это как две отдельные организации внутри одной большой. Продукты совершенно разные, и требуется очень много усилий, чтобы их как-то объединить и найти какую-то синергию. А если продукт работает и там и там, то большую часть времени запуска продукта надо будет потратить на согласование процессов и обсуждение KPI.

3) Современный менеджмент сильно поменялся, и ссылки на управленческие стили прошлого (например, модель Intel 1983 года, где говорится о том, что должно быть максимум 7-10 прямых подчинённых) могут не всегда применяться к сегодняшним стартапам. Раньше не было Slack, Jira и ещё кучи других инструментов. В докладе приводится пример CEO Nvidia, который говорит, что у него 40 прямых подчинённых, он не проводит one-to-one, и это ему никак не мешает эффективно управлять компанией.

Многие часто ссылаются на классику менеджмента, но ведь действительно всё так сильно поменялось, что часть советов может быть неактуальна.

В видео из предыдущего поста докладчик ссылается на модель Spotify, которая одно время была очень популярна среди компаний, начавших продуктовую трансформацию.

Мне кажется, одной из причин её популярности стало видео "Spotify Engineering Culture", где его автор Хенрик Книберг очень просто и понятно рассказал ее. У него также есть несколько других видео, где он объясняет не менее сложные концепции из разных областей простым языком. У человека прямо талант.

Одно из последних видео — объяснение "Generative AI" в его излюбленном стиле. Оригинал тут, сюда я решил выложить переведённую на русский язык версию, выполненную с помощью Generative AI в Яндекс Браузере (интересно было как это работает). Получилось неплохо, есть небольшие шероховатости, но они почти незаметны.

Будет время посмотрите , и можно им делиться с людьми далекими от ИТ, чтобы они тоже получше разобрались в тематике.