Хочу срочно рассказать вам «страшную» историю про найм. О том, как суперзнающего человека не взяли на работу. И все это посреди дикого «голяка» на хороших специалистов. Нет, дело было не в оверквалифайд. Всё там нормально было с квалифайд. В сам раз. Просто оказалось, что никакие отмены тарологов не спасают от проклятия знания.

https://notes-analyst.ru/stati/proverka-na-sposobnost-somnevatsya-v-sobstvennyh-resheniyah/


#процессыНаймаIT

Проблемы процессов найма – это вовсе не проблемы

В прошлый раз я рассказывала про то, как поспорила с Олегом про BPMN и EventStorming. Да, про нотацию и метод. Это несравнимые вещи. Я понимаю. Но спор был о том, можно ли увидеть в BPMN схемах то, что очевидно в ES.

В качестве тренировочного кейса выбрали задачку про найм специалиста в IT команду.

Сначала я решила просто выписать события, которые происходят в процессе, опираясь только на свои знания. Я не планировала искать доменных экспертов и приставать к кому-то с вопросами. Но чем больше я об этом думала, тем навязчивее была мысль о том, что процесс сломан так как в нём, на данный момент, обнаруживается немалое количество проблем. То, что меня смущало, было собрано в списочек и описано в прошлом посте. Но не ошиблась ли я?

Мир идеально устроен

Всё, написанное в прошлый раз, имеет место быть. Вот только кто сказал, что это проблема? На самом деле ситуация всех устраивает: и нанимателей, и кандидатов. Отдельным образом она радует ту армию людей, которая благодаря такому положению дел неплохо зарабатывает.

Никто не мечтает быть аналитиком, разработчиком, тестировщиком и т.д., когда устраивается на работу. Если бы мечтали, то просто… были бы. Для этого не нужно никуда устраиваться.

Люди ищут работу чтобы им кто-то за что-то платил деньги. У них есть какие-то навыки и опыт. Всё это записывается в краткой форме и рассылается веерным спамом повсюду, где написано слово “вакансия” и стоит подходящая цифра в графе “зарплата”. Думать о том, справятся ли они с работой – не их задача. Это функция работодателя. Устраиваясь на работу люди не хотят быть профессионалами. Они хотят закрыть свои потребности. Но толком не знают как это сделать, поэтому доверяют в этом вопросе судьбе и нанимателю.

Зарплатодатель не мечтает отдавать деньги какому-то программисту, руководителю, менеджеру или даже бухгалтеру. Он хочет чтобы кто-то таскал ему золото мешками за небольшую горстку пыли из этого мешка. Затем уносил тару и приносил обратно наполненную вновь. В общем, он просто хочет, чтобы процесс генерировал больше денег, чем съедал. Нанимателю, в сущности, всё равно с каким набором специалистов это должно происходить. Желательно, конечно, чтобы поменьше людей и побольше пользы от них. Вы точно встречали работодателей, которые не знают кто им нужен и что в точности трудоустроенный человек должен делать. Они хотят нанять “профессионала” и чтобы он сам разобрался как принести своему зарплатодателю побольше благ. Это вполне понятное желание ведь людям нравится покупать такие устройства, к которым не требуется инструкция потому, что они работают сами как нада сразу после подключения к сети питания.

Итого, у нас есть кандидаты, которые не знают какую работу они хотят и работодатели, которые не знают какой кандидат им нужен. Они ищут друг друга в этом огромном мире самым верным и самым длинным способом – методом проб и ошибок. Мир идеально устроен!

Мир недуален и универсальных решений нет

Несколько лет назад поняв это всё вышеописанное я бы вздохнула, смирилась и спряталась бы обратно в свою депрессию. Но с тех пор я повзрослела, избавилась от максимализма и прочитала книжку Альшуллера по ТРИЗ. Теперь я знаю – если мышей нет вообще, значит мыши повсюду. В смысле: если есть люди, которые не управляют своей жизнью и своим бизнесом как процессом, значит есть и те, кто никогда не выпустит удила процессов из крепко сжатых кулаков. А между этими двумя крайними представителями огромный веер промежуточных вариантов.

То есть мир не черно-белый и где-то посередине спряталась истина. Можно искать. Однако универсальных решений не существует. Чтобы мы не придумали, это будет чуть больше применимо в одном случае и чуть меньше (иногда до уровня невозможности) – в другом. Поэтому у меня есть конкретный кейс для анализа не всех подряд процессов найма, а только тех, что возможны в четко определенной ситуации. Задача описана вот в этом файле.

#процессыНаймаIT

Если коротко, то в неполную IT команду ищут системного аналитика. Это будет первый и пока единственный аналитик. Других там ещё нет. При этом компания понимает, что придется расширяться, формировать новые команды и нанимать других людей на самые разные роли. Они хотят сделать процесс найма простым, понятным и дешевым. Критерии успешности решения описаны в кейсе.

Итак. В процессе найма нет проблем. Но есть задачи. Одну из них я планирую попробовать решить.

#процессыНаймаIT

Пока я томлю вас на медленном огне долго рассказывая про проблемы процессов найма и их отсутствие, в Бахрейне уже про русский найм всё поняли, придумали и порешали.

P.S.
Круто, что телега начала показывать всю эту информацию об аккаунтах. Раньше как будто меньше показывала.

Игорь грустит на работе. Ходит задумчивый. Задаёт мне странные вопросы:

— Почему девушки не идут в IT?

— В каком смысле?! — возмущаюсь я, уверенная в том, что это утверждение перестало быть правдой ещё в прошлом веке.

— Ну вот у нас команда порядка 20 человек. В ней всего две девушки. У одной из них на прошлой неделе был последний рабочий день. Быстро прокачалась и нашла себе проект, более соответствующий её текущим способностям и амбициям. Мы же не специально нанимаем только мужчин. Где все девушки?

Я задумалась и поняла, что все известные мне айтишные команды действительно имеют численное преимущество в мужскую сторону. Причём значительное. А как у вас?

И это... Если у вас есть знакомая хорошая девушка-системный аналитик, передайте ей, что без неё грустит как минимум одна команда.

Я не сделала этого на сессии EventStorming Big Picture со своим первым доменным экспертом – Александром Жабинским и теперь всю дорогу растягиваю руки пытаясь дотянуться зубами до локтей. Сейчас монтирую запись встречи с Александром и хочу написать через весь экран: “Здесь я ошиблась! Не сделала…” Чего? Этого нет в методологии Альберто Брандолини. Мне не на что сослаться. А для того, чтобы объяснить почему я считаю это ошибкой, потребуется целая статья.

Я написала третью версию текста про то, как придумала начинать EventStorming с конца. Он всё ещё странный и непонятный. Но я ничего не могу с этим поделать. Мне нужно вам об этом рассказать хоть как-то, чтобы я могла двигаться дальше.

Ничего хитрого в этом приёме нет. Я всего лишь задаю два вопроса: “Что мы делаем” и “Для чего мы это делаем”. Не сама придумала. Честно позаимствовала у Евгения Лукьянова.

Сложнее объяснить, почему это настолько важно и от чего мне теперь без этого плохо работается.

В общем, вот статья и там не только про первые стикеры Big Picture, но еще немного про многослойность моделей EventStorming и про то, как я это сейчас отражаю в excalidraw.

https://notes-analyst.ru/stati/s-chego-nachinat-sessiyu-event-storming-chtoby-ne-zaputatsya/

Занимательная история про Скрам от Дмитрия Болдырева на вечер под чай для поржать.

https://telegra.ph/Skram-glazami-postoronnego-05-30

На самом деле самый трезвый текст про этот управленческий фреймворк, что мне встречался. Больше всего нравится, что там предыстория занимает 2\3 повествования. Очень хорошо видно как и в каких условиях это всё формировалось. В последней трети понятно объясняется почему у нас фреймворк так нелепо работает.

Текст веселый, хорошо написан и легко читается. Надеюсь, вы улыбнетесь.

Вот несколько фактов, которые вы, возможно, не заметили, но они всё равно есть:

🤷 Соседи могут работать в одной компании на одинаковой позиции и не знать об этом много лет.

🤪 Зарплата может быть больше, а работы меньше (и наоборот) в одной и той же компании, на одной и той же позиции в рядом расположенных проектах. И это вообще ничего не говорит о профессионализме тех, кто закрывает позицию.

🎢 Грейд – понятие относительное. Относится к стеку и домену. Сеньор легко может оказаться джуном. Наоборот – тоже может, но вам никто не позволит.

📌 В резюме нужно сразу писать ту зарплату, которую хочешь получать до конца жизни в этой компании.

📭 Повышение зарплаты теперь – через увольнение.

Это эффекты революции в области систем управления имя которой – “проектный подход”. Подробнее данную мысль попыталась раскрыть тут
https://notes-analyst.ru/stati/kak-proektnyj-podhod-izmenil-pravila-igry-na-rabote-i-pochemu-my-etogo-ne-zametili/

Ребят, мне тут нада как-то оправдывать статус самозванки и местной сумасшедшей. 🤪 Поэтому я планирую в ближайшее время развлекать вас постами на тему, которая у всех в зубах застряла – о том, как ИИ изменит мир. 🤢

На самом деле ИИ ничего, толком, не изменит. Это всего лишь предвестник перемен. Даже не третья “ласточка”, а лишь её отзвук, долетевший до нас раньше “птицы”. 🦇 Но это не отменяет того факта, что мир теперь не будет прежним.

Поэтому, на самом деле я хочу поговорить с вами о:

❄️ новом метанавыке, которым многим придется приобрести, а у аналитиков он уже есть;

❄️ о неизбежной децентрализации до уровня “каждый”;

❄️ о том, что может заменить нам деньги;

❄️ о революции в области хранения данных;

❄️ о том, как СрЕдовый подход придет на смену Системному.

И весь этот снежный ком растет из понимания: “Что такое – эти AI модели”? Какое место занимают в пространстве? Ответ на этот вопрос можно увидеть, если понять, кто за AI платит.

#ИИ_меняет_мир

Вычислительная модель, которая не умеет считать

По определению из интернетов нейросеть – это вычислительная модель. Но если спросить у того же ChatGPT сколько будет 6+8, он не станет производить расчет именно этих цифр. Он принесет нам наиболее вероятный ответ. То есть не сложит 6 с 8, а посмотрит какие могут быть варианты и отдаст тот, вес которого покажется ему наиболее значительным.

Я не поручись за то, что это так потому, что не являюсь специалистом в этой области, а только слышала об этом факте от специалистов. И еще потому, что уже завтра это легко может перестать быть правдой. Но я отправила в DeepSeek промпт следующего содержания:

Что произойдет, если я попрошу тебя посчитать сколько будет 6+8? Как ты будешь формулировать ответ? Опиши подробно все этапы твоей работы над этим ответом, пожалуйста.

Ответ полностью подтверждает вышеобозначенный факт. Ради интереса, скормите этот промпт своей pet-AI. Что она скажет? Совпадут ли ответы?

Задумайтесь. Теперь ответ на вопрос о том, сколько будет дважды два, зависит не от математики, а от того, что решит по этому поводу мировая общественность и наиболее авторитетные источники.

Я называю это эффектом Дейенерис: “правда – это то, во что верит большинство”.

Нейросети – это не искусственный мозг в коробочке, это менеджер информации. Что-то вроде контент-менеджера, управляющего тем, что и как будет опубликовано на вашем сайте. Только вместо сайта индивидуальное ментальное пространство.

Конечно, не стоит недооценивать этот момент. Помните принцип WYSIATI (что ты видишь, то и есть) о котором так много пишет Д.Канеман?

Имеющаяся информация определяет мышление и реакции, влияет на то, какую реальность строят люди вокруг себя. Это те самые предпосылки, которые часто бывают неверны просто потому, что мы их додумываем за других. А додумывать приходится потому, что “все врут” как утверждает автор книги “Спросите маму”. И нужно признавать – в этом Роберт Фитцпатрик прав.

Нейросети – это привратник на воротах индивидуального ментального пространства. Но служить он будет не тем, чьи двери охраняет, а тому, кто пожмет его руку непустою рукой. Правила игры не изменились. Платит тот, кто хочет быть найденным; тот, кто хочет присутствовать в наибольшем количестве голов.

Нейросети – новые поисковые системы. Выдача стала максимально индивидуальной. Четко под запрос с учетом контекста. Она даже оформляется, подстраиваясь под стиль спросившего. Больше нет смысла бороться за то, чтобы твой контент попал в топ 10. Теперь придется бороться за то, чтобы он попал в ответ AI-модели. О том, как это сделать, уже вовсю пишет TexTerra.

Итак, ИИ — это новый поисковый инструмент, который оплачивается теми, кто желает оказаться в нашем метальном пространстве. Это должно как-то повлиять на людей. А именно — еще один навык окажется базовым, необходимым для выживания буквально каждому. Об этом в следующий раз.

#ИИ_меняет_мир

Продолжаю развлекать вас непророческими мыслями о том, как ИИ изменит мир.

В прошлый раз я сравнила AI инструменты с привратником на воротах индивидуального ментального пространства каждого человека. Но как мы знаем, привратник может пускать не только тех, кто нам полезен, но и НЕ пускать тех, кто нам нужен, а ещё пускать тех, кто по по-чуть-чуть выносит (мозги и не только).

Персональные данные – персональная ответственность

Я как-то слышала он-лайн встречу с президентом какой-то лиги про искусственный интеллект в РФ. Оттуда узнала, что популярный зеленый мессенджер имеет у себя на борту нейросеть, которая анализирует все чаты включая закрытые, выдергивает оттуда информацию на которую может найтись покупатель и немедленно продает. Скинул маме фотку паспорта и вот уже кто-то оформляет на твое имя кредит. Это преувеличение, конечно. Сейчас для оформления кредита нужен телефон, а не паспорт. Да и в зеленом мессенджере много более дорогой информации. Фотки паспортов рядовых граждан мало кого интересуют. Но смысл вы поняли.

По настоящему масштаб трагедии я поняла, когда начала анализировать процессы найма. В какой-то момент обнаружила, что затраты на поиск нового сотрудника сильно зависят от того, сколько стоит доступ к резюме кандидата. Да, для работодателя это никогда не бесплатно. Я начала искать – а существуют ли в принципе бесплатные источники резюме. Среди рекрутеров есть потрясающие ребята. Они умные и отзывчивые. Кое-кто показал мне немного их внутреннюю кухню.

“...А про резюме в открытом доступе можно забыть, опять же - закон о персональных данных играет роль + никто не хочет, чтобы звонили и писали все подряд, вот и получается, человек кандидат нигде не размещается, но хочет, чтобы его нашли и крутую работу.”

Так закон о персональных данных, в том или ином виде принятый во всех странах, окончательно превратил ПД в товар. Кое-кто, при этом, очень крепко держит нас за это самое “товарное место”. Кое-какая желтая экосистема, например, или кое-какая зеленая служба доставки, а также кое-какой ооочень известный маркетплейс. В новостях легко можно найти информацию о том, как всё это было вскрыто и выпотрошено.

Обладание постоянным номером телефона, адресом проживания и даже именем стало уязвимостью. Все чаще на тех.собес приходит какой-нибудь Иван с резюме где в написано, что он какой-нибудь Олег. На вопрос о причинах ребята отвечают, что так пытаются бороться со спамом, которым их заваливают сразу после публикации резюме на красном сайте.

То, что мы все сейчас делаем, пользуясь различными сервисами в интернете – это буквально собираем для воров мешочки, чтобы им было сподручнее красть: быстрее прибегать и легче уносить. Мы оставляем данные для того, чтобы нам принесли домой продукты или для того, чтобы не пришлось ногами ходить за результатами анализов. Это не для воров, но они всегда знают где это все добро можно быстренько забрать.

Такие «спецэффекты», которые мы наблюдаем, очевидны для тех, кто знаком с теорией систем. Тот, кто прочел книгу про проект Феникс знает, что когда система перестает быть управляемой, ее нужно делить на контексты. Даже Юлий Цезарь завещал нам: “Разделяй и властвуй”.

Итак. Хочешь защитить – распределяй. Сделай так, чтобы это не лежало в одном мешке, который можно спарсить за несколько минут. Пусть вор потрудится, собирая. Пусть потратит время. А там, глядишь, и служба спасения подъедет, пока он будет складывать в мешок.

Персональные данные должны храниться на персональных устройствах, передаваться в моменте и уничтожаться после использования. Никакие экосистемы, службы доставки и маркетплейсы не должны держать это у себя дольше, чем это необходимо для выполнения заказа.

Я не знаю сколько потребуется текущей системе управления человечеством, чтобы прийти к этому неизбежному факту, но я почти уверена, что наши дети будут НЕ уметь расписываться. Подпись нужна для того, чтобы подтвердить: “Конкретный человек подписанное видел и с подписанным согласен”. Для этого действия больше не нужны фамильные закорючки. Часто для этого достаточно чекбокса. Остается только найти способ убедиться в том, что его нажимает тот самый человек.


Ещё в прошлый раз я обещала рассказать про то, какой профессиональный навык станет базовым и необходимым для каждого. Но поняла, что это не только про смерть какой-то профессии, но и про рождение новых. Это очень больная для многих тема, о которой хочется говорить отдельно, не спешивая с уязвимостями, в условиях которых мы сейчас вынуждены существовать. Надеюсь, вы простите меня за то, что я отодвинула эту тему на следующий пост. Обещаю, в следующий раз - точно. А сейчас, пожалуйста, поговорите со мной о том, на какой уровень выйдет тема интеграций, если нам придется децентралироваться до уровня «каждый» и как мы сможем справиться с этим бардаком, который начнется, если вдруг мы заберем себе ответственность за свои персональные данные?

#ИИ_меняет_мир

Архитектор среды как новая профессия

Мы скоро разучимся подписывать документы потому, что для этого у нас теперь есть чекбоксы, но место пусто не бывает. Какой-то навык придется приобрести. Какой?

Напомню, что это серия постов про то, как ИИ изменит мир. В первой части было про то, что AI инструменты — это новая форма условного Гугла. Совершенно не бесплатная, хоть и расплачиваемся мы, отнюдь, не деньгами. Но кажется, будто бы то, что мы отдаем в обмен на инструмент — дороже чем деньги.

Мы не сможем отказаться от инструмента также, как от благословенного электричества и прочих форм прогресса. Хороший или плохой — теперь он с нами навсегда. Но это не отменяет того, что он буквально — дыра в индивидуальное ментальное пространство. Стоит только посмотреть на то, что творится сейчас с банальными персональными данными. Об этом было в серии второй.

Звучит трагично, но отнюдь не трагично. Как защищаться?

Просто теперь каждому придется научиться строить свою собственную систему потребления и отгрузки информации.

«Я учусь управлять когнитивной нагрузкой и выжимать промышленный результат из слабых моделей»

Цитата взята из канала об архитектуре и инженерии, где автор осенью 2025 года дает свои прогнозы на будущее.

Это приведет к тому, что построение систем станет метанавыком, как, например, стал им маркетинг, ведь каждый из нас всё время что-то продает. Предположим – своему другу идею о том, как провести ближайшие выходные. Тоже самое можно сказать о писательском ремесле, ведь нам постоянно приходится что-то очень доходчиво объяснять в письменной форме. Например, в мессенджере своему другу про то, как интересно можно провести ближайшие выходные. Да и кто сейчас не блогер? У каждого второго есть канал в телеге. И не забываем про ораторское мастерство. Мы регулярно что-то презентуем. Хоть бы даже своему другу… Ну, вы поняли.

Рождение новых профессий

Значит ли это, что исчезли маркетологи, актеры, писатели… Нет. Я вообще не знаю ни одной профессии, которая исчезла навсегда, без следа. Но множество из них трансформировалось во что-то другое. И это нормально. Мы тоже больше не сорокасантиметровые малыши. А ведь когда-то были. Но стоит ли жалеть о том, что теперь – нет?

Когда что-то сложное начинает быть более доступным, то профессионалом считается не тот, кто может сделать в достаточной степени качественно, а тот, кто может качественно делать в промышленных масштабах или тот, кто настолько заморочится, что превратит результат в произведение искусства, в уникальный предмет роскоши.

Даже если построение систем станет метанавыком, системные аналитики не перестанут быть востребованы. Посто станет выше порог входа в профессию. Кто-то, конечно, уйдет потому, что промышленные масштабы – это скучно. Но когда заканчивается одна профессия, тут же начинается какая-то другая. Как на счет архитектора среды?

От Екатерины Лысенко когда-то слышала фразу о том, что
все испортили бизнес-архитекторы. Кажется, она это не сама придумала, а просто повторила очень меткое замечание. Ну вот. Встречайте архитекторов среды. Возможно они тоже всё испортят. А может — спасут всех тех, кто прямо сейчас разочаровался в профессии: системных аналитиков или HR (без шуток, они уже об этом пишут даже). Или тех, кто понимает, что поезд с продакт-менеджерами так далеко отошел от перрона, что в него уже никак не запрыгнуть.

Конечно, это отсылка к средовому подходу. Но об этом не сейчас и даже не в следующей серии. Кажется, в следующий раз я наконец-то начну писать о том, ради чего затевалась вся эта статья. Точно — не ради ИИ.

#ИИ_меняет_мир

Данные вместо денег

Не только персональные данные имеют ценность. Данные в принципе – это основной капитал любой айтишной компании. Вся наша индустрия существует вокруг данных. То, что мы делаем – обрабатываем данные, превращаем их в информацию и управляем ею. Не будет данных – не станет айтишников. Но данные есть всегда пока существует время. Погоня за ними – погоня за властью. Натан Ротшильд сформулировал принцип: «Кто владеет информацией, тот владеет миром» – ещё во времена Ватерлоо.

Сейчас данные ходят длинным путем. Часто процессы выглядит так: данные -> информация -> деньги -> информация -> данные. Например: некая система собирает данные -> анализирует их, извлекает оттуда информацию о том, какой товар хочет приобрести конкретный человек -> продает эту информацию за деньги тем, кто ищет способ сбыта своих тваров -> и потом за эти деньги покупает какой-нибудь отчет о состоянии рынка, чтобы сделать прогноз на будущий период и построить план развития собственной системы.

Простите за притянутый за уши пример, но мне кажется, что принцип вы уловили. Когда нам нужно было обменять бычьи хвостики сегодня на бычьи копыта через год, то весь этот год у нас должен был храниться некий символ, некий эквивалент этих хвостов. Деньги хорошо справлялись с этой задачей. Но теперь цифра позволяет нам учитывать фактор времени без промежуточной конвертации.

Конвертация – это дорого. На каждых воротах свой привратник. Сейчас у нас есть все возможности для того, чтобы проложить свои шелковые пути напрямую: от одних данных к другим. В крайнем случае – к информации, без промежуточного этапа в виде денег. Нет только понимания того, как сейчас выглядит наша система. Чтобы увидеть лабиринт, нужно его покинуть.

На биржах будущего, возможно, будут торговать информацией, а не облигациями. Кажется, уже сейчас это не так уж сложно устроить. Были бы данные и умельцы их обрабатывать. Вы видели как ИИ пишет SQL запросы? Особенное если это происходит под чутким взглядом умелого кожаного мешка.

Революция в области хранения данных

В ближайшее время нам придется как-то иначе хранить и использовать данные. Революция, в общем, уже происходит, стоит только посмотреть на то, как бодро мы все переезжаем в облака. Хранить данные приходится больше и дольше. Системы усложняются и требуют всё бОльшего распределения. А проблемы с гарантированным порядком сообщений и доставкой «только один раз» всё никак не решаются.

Здесь должна признаться, что эта часть статьи самая сложная для меня. Много раз делала «подход к этому снаряду». Я же самозванка, а не специалист и очень плохо представляю как это может работать, поэтому не могу толком ничего объяснить. Я знаю только что:

1️⃣ Одно и тоже утверждение может быть истинным и ложным. Здесь нет противоречий.

2️⃣ Истина — крайне скоропортящийся продукт.

3️⃣ История и состояние – не одно и тоже, даже если значения совпадают.

4️⃣ Контекст может менять смысл находящегося в фокусе объекта до уровня – противоположный.

5️⃣ Порядок имеет значение.

Вот об этик пяти вещах я планирую поговорить с вами в будущих постах.

#ИИ_меняет_мир

Археологи будущего будут копать интернет, а не землю. Тот слой бескультурия, который мы закапываем начиная с XX века, я бы постеснялась показывать потомкам. А вся культура теперь храниться в базах данных. В этом бездушном, плоском двоичном лежит всё самое вечное, самое трепетное, что есть в человеке.

Думая об этом пробегала мимо мужа у которого был очередной созвон с коллегами.
«Вы читаете этот рабочий чат или вас нужно тегать через собаку?» - донеслось до моего сознания и мозг невольно подумал о том, что даже выражение «Искать с собаками» тоже переехало в интернет.

Фридрих Ницше считал истину — коллективной иллюзией, необходимой для выживания определенных существ. Он был прав и неправ одновременно.

Оба противоположных утверждения могут быть истинными. Тут нет противоречий.

Напомню, что это серия постов про то, как #ИИ_меняет_мир. На самом деле я просто потихоньку публикую тут текст стати, которую написала в августе. Она целиком лежит на сайте и начинается с раздела о том, что вычислительные модели не умеют считать.

Я очень жалею, что у меня не сохранилось никаких принт-скринов. Тогда казалось неоспоримым фактом то, что я пишу и любой желающий мог это проверить. Но уже в начале сентября та же нейросеть, что признавалась мне в своем неумении делать вычисления, прекрасно с ними справлялась.

Хорошо, что я додумалась сделать оговорку о том, что не поручусь за свои слова. Как мало отделяло меня от лжеца. Я знала что есть опасность стать лгуньей. Не знала - когда, но была уверена потому, что прочитала книгу Альтшуллера.

В своем труде «Найди идею: введение в ТРИЗ» Генрих Саулович приводит пример с двумя утверждениями «Мыши повсюду» и «Мышей нет нигде». Он показывает как оба тезиса могут быть одинаково истинными, стоит только учесть фактор времени.

Зимой мыши повсюду в нежилом деревянном домике, где остались продукты. Но летом я их нигде не вижу. В одном и том же месте мыши повсюду и нигде. Оба утверждения верны. Бинера не существует. Не стоит также сбрасывать со счетов промежуточные варианты, ведь мыши появляются и исчезают несразу. Есть еще весна и осень. Это цикл. Помните квадрант Кеневина, описывающий цикличность всех систем? Это часы.

Когда мы имеем дело с двумя утверждениями, отрицающими друг друга, мы словно прокладываем кротовую нору из 6 часов к полудню. При этом мы игнорируем то, что было между. Это как бежать за белым кроликом. Именно поэтому прием Альтшуллера такой действенный.

Википедия говорит, что как будто бы закон исключенной середины еще не доказан математически. Возможно я неправильно перевожу. А может это утверждение просто перестало быть истинной в тот момент, когда вы это читаете. В любом случае, во взятых за основу закона словах Аристотеля: «Невозможно, чтобы одно и то же в одно и то же время было и не было присуще одному и тому же в одном и том же отношении», – ключевые слова – «… в одно и тоже время».

Истинность – категория времени

Истина бывает очень скоропортящимся продуктом. Так не всегда. Только в моментах разворачивания и сворачивания систем.

Легко вырастить бизнес х2, если ты только начинаешь. Был у тебя один человек в штате. Взял ешё одного – х2. Сворачивается в точку система тоже очень быстро. Но есть и другие примеры скоротечности.

У меня дома есть лампа, меняющая цвет каждые две секунды. Что я должна ответить на вопрос «Какого она цвета?» Даже если я скажу, что она разноцветная, это перестанет быть правдой как только лампа сломается.

Бинера не существует. Но это тоже неправда! Его не существует в человеческом мире. Однако наши компьютеры всё ещё думают нулями и единицами. Как им объяснить что между двумя цифрами дохрена значений? В битовой системе, вероятно, – никак. А кубитовые квантовые компьютеры пока в таком состоянии, которое не позволяет нам пользоваться ими в повседневности.

Но наши данные уже объемны. Нам больше недостаточно плоских таблиц. Мир не помещается в парадигму «ключ — значение». Помимо объекта и его состояния у нас есть ещё момент в котором данное состояние является истинным. Но это еще не всё! У нас есть ещё контекст, который мы обязаны учитывать если хотим управлять своими системами ну или хотя бы понимать что с ними происходит. Об этом в следующий раз.

#ИИ_меняет_мир

В субботу слушали AI-Development Conf. Такое ощущение, что во все доклады вложили одну простую мысль “Нормально делай – нормально будет”. Судя по комментариям в последний час, впечатление такое сложилось не только у меня.

Когда 28 дней работы превращаются в 8 часов – выглядит как магия, но оказывается, что никакого волшебства тут нет. И даже ничего нового нет. Всё это мы сто раз слышали, но … Я не знаю что мешает применять.

Наглядней всего получилось у Lead Product Manager, Constructor Светланы Дергачевой в докладе “Как перестать бесконечно исправлять AI-сгенерированный код”. Один из слайдов выглядел примерно так:

Общие проблемы всех провалов:
- слишком большой контекст;
- слишком длинные чаты;
- нет архитектурного плана;
- нет тестов;
- нет декомпозиции.

Это про людей или про машины?

А вот как она это всё зарешала:

1. Проработка задания:
- цель одним предложением;
- функциональные требования;
- технические ограничения.

2. Архитектура:
- слой UIKit/Components/Feauters;
- зависимости;
- публичный API.

3. Критерии приемки:
- чек-листы для каждого компонента;
- требования к тестам;
- стандартны документации.

4. Декомпозиция:
- микрозадачи;
- один файл - одна функция;
- определен порядок выполнения.

5. Тестирование:
- тесты до кода;
- Unit тесты для логики;
- Integration тесты для взаимодействия.

6. Код:
- одна микро-задача – один промпт;
- промпт короткий и четкий;
- ссылка на ТЗ и .cursorrules

Вот такие у Светланы были магические пассы и всё заработало.

Но ведь с людьми тоже работает. Никто, конечно, не проверит. Но мне кажется, что если бы людям так задачи ставили, то разработка тоже бы сократилась с месяца до дня. Почему это сложно?

Выходит, что нужно примерно 97-98 раз подумать, один раз поставить задачу и пару раз подкорректировать.

Какой управленец на это способен? Только тот, кому не выделили бюджет на живых людей и он вынужден работать с AI. Деваться становится просто некуда. Машина требует зарплату за каждую поставленную задачу и если тебя не устраивает результат – сам виноват. Артем Косенко даже целый доклад подготовил в котором подробно рассказал почему при неудачах нужно менять подход, а не инструмент.

Я раньше писала о том, как повседневное использование генеративных моделей приведет к тому, что построение систем станет метанавыком. Управленческие и организаторские навыки – в тот же котел. Все эти AI как будто специально придуманы для того, чтобы очень жестко тренировать в каждом пользователе менеджера-руководителя. Уже не получится оправдать свои неуспехи ленью подчиненного. Можно оправдаться глупостью этой тупой машины. Но только до того момента, пока у соседа не начнет получаться хороший результат с помощью того же инструмента.

В общем, мантра пока не меняется:

1. Собери требования.

2. Проанализируй.

3. Составь план (архитектура).

4. Расскажи как мы поймем, что у нас получилось сделать то, что требовалось (критерии приемки).

5. Фреймируй контексты, декомпозируй, декомпозируй… (повторять до тех пор пока не найдешь “частицу бога” до уровня: одна задача - одна неделимая фича).

6. Составь короткий и исчерпывающий текст задачи.

7. Покажи, как результат задачи связан со всей системой, в которую он включен (ссылка на архитектурный план).

8. Расскажи, как проверить, что результат задачи работает и делает это правильно (тесты).

9. Убедить в том, что тебя поняли полностью и поняли правильно.

01. Получи результаты. Собери их в работающую систему (соедини согласно архитектурному плану).

Эта конференция одновременно вернула меня и к недораскрытой теме #ИИ_меняет_мир и к #процессыНаймаIT, которые я давно сделала, но никак не придумаю как вам рассказать о результатах. До нового года надеюсь хотя бы что-то из этого доделать. Как думаете, получиться у меня или я стану оправдывать свою неорганизованность внешними факторами?

Решила опубликовать короткий аудио-пересказ (12 мин), сгенерированный LLM на основе текстовой расшифровки моей встречи с командой проекта «Заварили бизнес в Португалии».

Там очень любопытно вышло про то, как EventStorming и теория ограничений Голдратта могут работать в стартапах.

Оказалось, что и то, и другое - очень даже применимо не только в построении IT систем, но и для налаживания любых процессов. Хотя стадия Big Picture - всё так же долго, мучительно, холиварно. Но по этому аудио-пересказу так не скажешь.

Вот я сижу и думаю:
NotebookLM всегда так эпично пересказывает или просто Саша Волкова так эпично живет 🧐