Как систематизировать пробелы в знаниях и принести пользу компании
Очень зашел доклад Левона Гончарова про то, что нулевой этап любой трансформации - это установление пробелов в знаниях и их заполнение, без этого ничего не полетит.
За основу он взял подход ZeroBugs Policy (кратко - чиним старые, находим первопричины, не создаем новых), но адаптированный под процесс управления знаниями:
1. Роемся в бэклоге - в текущих знаниях
2. Восстанавливаем систему
3. Копим знания
4. Делегируем
Для устранения пробелов он предлагает использовать техники: HeatMap, StarMap, комьюнити Археологов знаний и мотивация высокоинициативных людей.
То есть в процессе поиска пробелов и систематизации мы встраиваем дальнейшее накопление знаний в текущие процессы и их трансформацию.
#KnowledgeConf
Очень зашел доклад Левона Гончарова про то, что нулевой этап любой трансформации - это установление пробелов в знаниях и их заполнение, без этого ничего не полетит.
За основу он взял подход ZeroBugs Policy (кратко - чиним старые, находим первопричины, не создаем новых), но адаптированный под процесс управления знаниями:
1. Роемся в бэклоге - в текущих знаниях
2. Восстанавливаем систему
3. Копим знания
4. Делегируем
Для устранения пробелов он предлагает использовать техники: HeatMap, StarMap, комьюнити Археологов знаний и мотивация высокоинициативных людей.
То есть в процессе поиска пробелов и систематизации мы встраиваем дальнейшее накопление знаний в текущие процессы и их трансформацию.
#KnowledgeConf
🔥2
Дарья Мулык Как грамотно общаться с экспертами, от которых вам нужны знания.
Даша рассказала про подход к распаковке знаний экспертов, который можно применять как для создания баз знаний и документации, так и внутренних курсов, онбординг планов, технических статей: от как продать идею эксперту до как вовлечь других людей в компании.
Вот его составляющие:
- Подчеркните его экспертность
- Покажите, что вы тоже эксперт, но в упаковке/методологии/текстах/обучении
- Покажите, в чем ценность для эксперта / как это сделает его жизнь проще
- Сделайте процесс удобным, обложите его темплейтами, готовыми вопросами для старта и тд
- Покажите, как другие выигрывают от этого
- Оцените готовность
Можете брать готовый чек-лист вопросов для брифа эксперта и адаптировать под себя.
#KnowledgeConf
Даша рассказала про подход к распаковке знаний экспертов, который можно применять как для создания баз знаний и документации, так и внутренних курсов, онбординг планов, технических статей: от как продать идею эксперту до как вовлечь других людей в компании.
Вот его составляющие:
- Подчеркните его экспертность
- Покажите, что вы тоже эксперт, но в упаковке/методологии/текстах/обучении
- Покажите, в чем ценность для эксперта / как это сделает его жизнь проще
- Сделайте процесс удобным, обложите его темплейтами, готовыми вопросами для старта и тд
- Покажите, как другие выигрывают от этого
- Оцените готовность
Можете брать готовый чек-лист вопросов для брифа эксперта и адаптировать под себя.
#KnowledgeConf
👍7🔥2❤1
Катя Ушакова ака директор буковок записала со мной короткий стенд ап (точнее сит даун) - рассказываю, что у каждого на самом деле есть, что рассказать, многим их экспертиза кажется "капитан очевидность" и "все так делают", но это в 80 процентах случаев не так.
Мы практикуем в рамках программного комитета такие созвоны на "размотать" тему. Люди начинают нам рассказывать что делали последний год - работа, хобби-проекты, прочитанные книги и пройденные курсы, а мы помогаем найти связи и ценность для слушателей.
Могу немного подробнее рассказать, как мы это делаем, какие вопросы задаем и как я сама ищу темы для выступлений. Ставьте реакции, если интересно.
Мы практикуем в рамках программного комитета такие созвоны на "размотать" тему. Люди начинают нам рассказывать что делали последний год - работа, хобби-проекты, прочитанные книги и пройденные курсы, а мы помогаем найти связи и ценность для слушателей.
Могу немного подробнее рассказать, как мы это делаем, какие вопросы задаем и как я сама ищу темы для выступлений. Ставьте реакции, если интересно.
❤12
Forwarded from Ушакова — директор буковок
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как распаковывать экспертизу эксклюзивно для подписчиков директора буковок от Ланы Новиковой ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9
🧠 Почему одни курсы вдохновляют, а другие забрасываются?
Послушала свежий выпуск "Кода кода" с Сашей Орловым и Славой Панкратовым из «Стратоплана» про андрагогику. Наконец-то поняла, почему большинство корпоративных обучений проходят мимо.
Формула взрослого обучения
Имеющийся опыт + простройка в будущее (зачем тебе это нужно будет) + мотивация = эффективное обучение
Ребенок учится потому что "надо", а взрослый — только когда понимает связь между тем, что он уже знает, тем, как это поможет ему в будущем, и тем, зачем ему это лично нужно.
Цикл Дэвида Колба: как на самом деле учатся взрослые
В школе: теория → практика
У взрослых: конкретный опыт → рефлексия → новая модель → практика
Взрослый начинает учиться только когда его текущая модель поведения не сработала. "Всю жизнь орал на подчиненных, а этот взял и уволился. Странно..."
Что убивает корпоративное обучение
❌ "Говорящая голова" — лектор читает слайды без вовлечения
❌ Эффект лоскутного одеяла — эксперты не провязаны между собой
❌ Нет мостика с реальностью — непонятно, зачем это нужно прямо сейчас
❌ Принудительность — "отправляем всех на тренинг по коммуникациям"
Практические инсайты для тимлидов
✅ Правило 1-2-5-10: Сначала индивидуальные упражнения, потом в парах, потом в малых группах, потом всем составом. Взрослые боятся "опозориться" перед незнакомыми.
✅ "Атака на тренера" — нормальное явление. Всегда найдется человек, который скажет "я не вынес ничего полезного". Это не про контент, а про групповую динамику.
✅ Фокус на аудиторию: Не "что я хочу рассказать", а "что они должны вынести и применить".
Главное открытие
"Цель обучения взрослых — изменение модели поведения, а не получение знаний" (Джон Калич)
Как только понимаешь, какое поведение хочешь изменить, сразу становится ясно, как строить обучение.
P.S. В выпуске ребята также рассказали про применение ИИ в обучении (бот научился хамить для отработки сложных переговоров 😄) и дали практические советы, как тимлиду начать обучать команду.
Послушала свежий выпуск "Кода кода" с Сашей Орловым и Славой Панкратовым из «Стратоплана» про андрагогику. Наконец-то поняла, почему большинство корпоративных обучений проходят мимо.
Формула взрослого обучения
Имеющийся опыт + простройка в будущее (зачем тебе это нужно будет) + мотивация = эффективное обучение
Ребенок учится потому что "надо", а взрослый — только когда понимает связь между тем, что он уже знает, тем, как это поможет ему в будущем, и тем, зачем ему это лично нужно.
Цикл Дэвида Колба: как на самом деле учатся взрослые
В школе: теория → практика
У взрослых: конкретный опыт → рефлексия → новая модель → практика
Взрослый начинает учиться только когда его текущая модель поведения не сработала. "Всю жизнь орал на подчиненных, а этот взял и уволился. Странно..."
Что убивает корпоративное обучение
❌ "Говорящая голова" — лектор читает слайды без вовлечения
❌ Эффект лоскутного одеяла — эксперты не провязаны между собой
❌ Нет мостика с реальностью — непонятно, зачем это нужно прямо сейчас
❌ Принудительность — "отправляем всех на тренинг по коммуникациям"
Практические инсайты для тимлидов
✅ Правило 1-2-5-10: Сначала индивидуальные упражнения, потом в парах, потом в малых группах, потом всем составом. Взрослые боятся "опозориться" перед незнакомыми.
✅ "Атака на тренера" — нормальное явление. Всегда найдется человек, который скажет "я не вынес ничего полезного". Это не про контент, а про групповую динамику.
✅ Фокус на аудиторию: Не "что я хочу рассказать", а "что они должны вынести и применить".
Главное открытие
"Цель обучения взрослых — изменение модели поведения, а не получение знаний" (Джон Калич)
Как только понимаешь, какое поведение хочешь изменить, сразу становится ясно, как строить обучение.
P.S. В выпуске ребята также рассказали про применение ИИ в обучении (бот научился хамить для отработки сложных переговоров 😄) и дали практические советы, как тимлиду начать обучать команду.
6 выпуск 8 сезона
Андрагогика: как учатся взрослые? — Подкаст «КОДА КОДА»
Мы непрерывно в течение всей жизни учимся, но, в отличие от нас в детстве, теперь приходим на обучение со своим багажом опыта, устоявшихся взглядов и привычных схем: «Я и так знаю, как правильно». Каким должно быть обучение, чтобы обучающийся не прос
❤9🔥8👍3
Как управление знаниями влияет на DORA-метрики?
Каждый год команды читают отчёт DORA (DevOps Research and Assessment) и ставят себе цели: ускорить delivery, сократить баги, повысить стабильность. Но мало кто задаётся вопросом: а достаточно ли у нас знаний, чтобы всё это реально заработало?
В 2024 DORA добавила новый показатель — rework rate. И он стал триггером: «что-то мы часто переделываем». Причина? Не AI, не отсутствие платформы, а банально недостаток контекста и знаний.
Вот как грамотное управление знаниями влияет на ключевые метрики DORA:
- MTTR (время восстановления) падает, если во время инцидента не бегать по чатам, а найти нужное решение в базе знаний.
- Change failure rate снижается, когда задокументированы типовые ошибки и архитектурные ограничения.
- Lead time и Deployment frequency растут, когда разработчик не тратит полдня на «где что лежит» и «а кто это делал до меня?».
Что помогает?
- Централизованная и живая база знаний, встроенная в рабочие процессы
- Обратная связь: можно быстро уточнить, улучшить, апдейтнуть
- Курировать критичные зоны: архитектура, типовые ошибки, деплой-процессы.
- Интеграция с CI/CD: документация обновляется вместе с кодом
- Карта знаний: кто знает, кто может помочь
- Обучение: как писать, что документировать, зачем это всё
Метрики DORA — это не только про DevOps. Это про культуру, в которой знание — это не то, что унесли в голове на митинге, а то, что можно найти, переиспользовать и улучшить.
Каждый год команды читают отчёт DORA (DevOps Research and Assessment) и ставят себе цели: ускорить delivery, сократить баги, повысить стабильность. Но мало кто задаётся вопросом: а достаточно ли у нас знаний, чтобы всё это реально заработало?
В 2024 DORA добавила новый показатель — rework rate. И он стал триггером: «что-то мы часто переделываем». Причина? Не AI, не отсутствие платформы, а банально недостаток контекста и знаний.
Вот как грамотное управление знаниями влияет на ключевые метрики DORA:
- MTTR (время восстановления) падает, если во время инцидента не бегать по чатам, а найти нужное решение в базе знаний.
- Change failure rate снижается, когда задокументированы типовые ошибки и архитектурные ограничения.
- Lead time и Deployment frequency растут, когда разработчик не тратит полдня на «где что лежит» и «а кто это делал до меня?».
Что помогает?
- Централизованная и живая база знаний, встроенная в рабочие процессы
- Обратная связь: можно быстро уточнить, улучшить, апдейтнуть
- Курировать критичные зоны: архитектура, типовые ошибки, деплой-процессы.
- Интеграция с CI/CD: документация обновляется вместе с кодом
- Карта знаний: кто знает, кто может помочь
- Обучение: как писать, что документировать, зачем это всё
Метрики DORA — это не только про DevOps. Это про культуру, в которой знание — это не то, что унесли в голове на митинге, а то, что можно найти, переиспользовать и улучшить.
Google Cloud Blog
Announcing the 2024 DORA report | Google Cloud Blog
Key takeaways from the 2024 Google Cloud DORA report that focused on the last decade of DORA, AI, platform engineering and developer experience.
👍9🔥6❤2
Пост Кати Ушаковой должен быть в стартовом паке любой команды: про устойчивость, а не формальность.
«Оно не должно жить у кого-то. Оно должно жить в среде, которая доступна, понятна и обновляема.»
Кажется очевидным, но мы до сих пор строим процессы на «пока»:
– Пока Вася помнит логику продакшена.
– Пока Аня в офисе и может объяснить, почему фича такая.
– Пока Петя отвечает «так исторически сложилось».
Но это не система. Это хрупкая цепочка зависимости.
Когда знание не оформлено, его нельзя повторить, объяснить или передать. А значит — нельзя масштабировать продукт. Или даже просто нормально выйти в отпуск.
Хорошая документация — это как git, бэкапы или код-ревью: никто не спорит с их нужностью. Но вот знание мы до сих пор держим «на авось».
👉 Вопрос не в культуре. Вопрос в надёжности.
А у вас знание проектируют так же системно, как код?
«Оно не должно жить у кого-то. Оно должно жить в среде, которая доступна, понятна и обновляема.»
Кажется очевидным, но мы до сих пор строим процессы на «пока»:
– Пока Вася помнит логику продакшена.
– Пока Аня в офисе и может объяснить, почему фича такая.
– Пока Петя отвечает «так исторически сложилось».
Но это не система. Это хрупкая цепочка зависимости.
Когда знание не оформлено, его нельзя повторить, объяснить или передать. А значит — нельзя масштабировать продукт. Или даже просто нормально выйти в отпуск.
Хорошая документация — это как git, бэкапы или код-ревью: никто не спорит с их нужностью. Но вот знание мы до сих пор держим «на авось».
👉 Вопрос не в культуре. Вопрос в надёжности.
А у вас знание проектируют так же системно, как код?
Telegram
Ушакова — директор буковок
Если знания живут у одного — они не живут в команде
Всё кажется надёжным, пока работает.
Пока Вася помнит, куда деплоить.
Пока Аня не в отпуске и может объяснить логику фичи.
Пока Петя в чате отвечает, что «так исторически сложилось».
Но каждый раз, когда…
Всё кажется надёжным, пока работает.
Пока Вася помнит, куда деплоить.
Пока Аня не в отпуске и может объяснить логику фичи.
Пока Петя в чате отвечает, что «так исторически сложилось».
Но каждый раз, когда…
👍6👏2
Forwarded from Ушакова — директор буковок
Если знания живут у одного — они не живут в команде
Всё кажется надёжным, пока работает.
Пока Вася помнит, куда деплоить.
Пока Аня не в отпуске и может объяснить логику фичи.
Пока Петя в чате отвечает, что «так исторически сложилось».
Проекты перестают опираться на процессы — они висят на конкретных людях.
Это не про формальность. Это про устойчивость
Фиксировать решения — не бюрократия.
Документировать логику — не занудство.
Вести знания в общем месте — не избыточно.
Это — механизм опоры.
Как код ревью.
Как система бэкапов.
Как git — почему мы не спорим с их важностью, но позволяем себе сомневаться в доке?
Команда без памяти — это не команда. Это цепочка зависимости
Когда всё держится на личных черновиках, всё рушится с первым отпуском.
Кажется, что «и так понятно» — пока кто-то не уходит.
Выглядит эффективно — пока не падает прод.
Работает быстро — пока не нужно объяснить, почему вы так сделали полгода назад.
Зрелые команды проектируют не только код, но и знание
Потому что знание — это часть продукта.
Без него вы не сможете повторить, объяснить, передать, развивать.
Оно не должно жить у кого-то.
Оно должно жить в среде, которая доступна, понятна и обновляема.
Это не вопрос культуры.
Это вопрос надёжности.
#база
Всё кажется надёжным, пока работает.
Пока Вася помнит, куда деплоить.
Пока Аня не в отпуске и может объяснить логику фичи.
Пока Петя в чате отвечает, что «так исторически сложилось».
Но каждый раз, когда кто-то держит информацию у себя, команда становится уязвимой.
Проекты перестают опираться на процессы — они висят на конкретных людях.
Это не про формальность. Это про устойчивость
Фиксировать решения — не бюрократия.
Документировать логику — не занудство.
Вести знания в общем месте — не избыточно.
Это — механизм опоры.
Как код ревью.
Как система бэкапов.
Как git — почему мы не спорим с их важностью, но позволяем себе сомневаться в доке?
Команда без памяти — это не команда. Это цепочка зависимости
Когда всё держится на личных черновиках, всё рушится с первым отпуском.
Кажется, что «и так понятно» — пока кто-то не уходит.
Выглядит эффективно — пока не падает прод.
Работает быстро — пока не нужно объяснить, почему вы так сделали полгода назад.
Зрелые команды проектируют не только код, но и знание
Потому что знание — это часть продукта.
Без него вы не сможете повторить, объяснить, передать, развивать.
Оно не должно жить у кого-то.
Оно должно жить в среде, которая доступна, понятна и обновляема.
Это не вопрос культуры.
Это вопрос надёжности.
#база
👍14❤4
Stack Overflow Developer Survey 2025: AI всё активнее помогает искать знания — но доверие ему не растет
Согласно ежегодному опросу разработчиков от Stack Overflow, AI всё активнее используется как инструмент поиска знаний: 54 % разработчиков ищут ответы с его помощью, 35,8 % генерируют контент, 30,8 % документируют код.
Но вместе с популярностью растёт и скепсис.
Только 3,1 % полностью доверяют результатам, почти 46 % - не доверяют. Главная боль - «почти правильные» ответы, которые требуют верификации.
Верификация по-прежнему идёт через людей и проверенные источники. В топе среди тулов для коллаборации и обмена знаниями остаются Markdown-файлы (34,8 %), Confluence (32,8 %), Notion (16.5%). По «желанию попробовать» впереди Markdown (75,8 %) и Obsidian (66,6 %) — форматы, где команда контролирует контент и где можно хранить знания локально.
Стратегический смысл для KM: AI перестал быть магическим поиском. Он стал ещё одним каналом, которому нужна база — структурированная, актуальная и валидированная.
Согласно ежегодному опросу разработчиков от Stack Overflow, AI всё активнее используется как инструмент поиска знаний: 54 % разработчиков ищут ответы с его помощью, 35,8 % генерируют контент, 30,8 % документируют код.
Но вместе с популярностью растёт и скепсис.
Только 3,1 % полностью доверяют результатам, почти 46 % - не доверяют. Главная боль - «почти правильные» ответы, которые требуют верификации.
Верификация по-прежнему идёт через людей и проверенные источники. В топе среди тулов для коллаборации и обмена знаниями остаются Markdown-файлы (34,8 %), Confluence (32,8 %), Notion (16.5%). По «желанию попробовать» впереди Markdown (75,8 %) и Obsidian (66,6 %) — форматы, где команда контролирует контент и где можно хранить знания локально.
Стратегический смысл для KM: AI перестал быть магическим поиском. Он стал ещё одним каналом, которому нужна база — структурированная, актуальная и валидированная.
👍5