// Итерации вместо оваций

Возможно, вы тоже следили за тем, как Google обновляет Gemini 2.5 Pro. Для меня это повод поговорить о том, как можно (и, возможно, стоит) двигаться в технологиях.

И быстрые апдейты случаются не потому, что “повезло с командой”.

В маленькой статье вы найдете:
- что "не летело"
- как спрашивали рынок
- как в итоге улучшили модель
- несколько наблюдений и выводов.

https://aspex.tech/insights/geminis-right-lessons-for-transformation/

Почему ИТ-команда не дает результата, хотя все честно и вовлеченно вроде бы работают? Почему все идет "медленно", даже когда ресурсы - есть, цель-задачи понятны? Эти вопросы мне задают собственники и руководители, когда зовут "разобраться с ИТ". Почти всегда причина в двух зонах: 1) действия заказчика и 2) действия команды. Скажу вам - бизнес быстро адаптируется, а вот ИТ - нет.

У меня возникла мысль, что нужна отдельная - с фокусом на простые методики (делай раз, делай два) - прокачки тимлидов и руководителей разработки. Не "ещё один курс по управлению", а практический, с опорой на реальные кейсы.

За последние 13+ лет я запустил 4 R&D центра разработки, наладил-внедрил процессы продуктовой разработки от идеи - до релиза - и внедрения. И конечно - обучал десятки тимлидов. И сейчас хочу собрать всё это в компактный, полезный курс.

Чтобы он был по-настоящему полезным, хочу услышать вас. Если вы тимлид, продуктолог, руководитель разработки или CTO, то с какими проблемами вы сталкиваетесь? Что не работает в управлении командой? Напишите, ия включу это в программу.

После разбора 4х консалтинговых кейсов: в каждом мы сталкивались с тем, что команда "делает не то", "делает - не так" и, вообще - "не в том темпе, что необходим бизнесу". Неважно: речь идет про онлайн магазин запчастей или 1С-ный интегратор с огромным опытом.

Я подумал - почему не предложить наработки для b2c и b2b - помочь R&D/Delivery командам решать задачи эффективнее? Дело втом, что почти в каждой компании где я был CTO, CIO или операционным - я регулярно проводил что-то вроде семинаров. Я преследовал принцип: научи, покажи, потом требуй. Я прошелся по всем своим старым папкам, дискам - и собрал все свои наработки за много-много лет, котоыре я делал для своих подчиненных - для начальников департаментов, руководителей команд.

И я собрал уже 78 тем, понимаете! Я понял - что все это надо а) показать людям, б) и, наверное, надо немного сократить.

Поэтому решил пока оставить грубо 50 тем. Пусть будет "50 оттенков серого" для лидеров R&D команд либо для специалистов, которые готовы к переходу на ступеньку вверх (сеньоров, готовых возглавить delivery команды). И я уже вижу по темам - получается такой авторский курс. Главная особенность - все основано на ПРАКТИКЕ, на моей личной ПРАКТИКЕ. А если учесть, что везде, куда я приходил коэффициент успешности проектов резко поднимался до единицы (все проекты заканчивались успешным внедрением) - я могу сказать, что мои практики РАБОТАЮТ.

Еще вижу - наметившуюся особенность. Внутри будет минимум теории, максимум готовых методик: делай раз, делай два. И еще - я очень люблю оцифровывать. Даже культуру. Получил тут такую, а тут иную цифру - действуй так и так.

Хочу попробовать запустить что-то вроде курса. Даже если будет 1 слушатель, проведу. Значит больше времени потратим на разборы его ситуации и проблем.

Напишите в комментариях, если вы тимлид, руководитель разработки, продакт со своей командой - будет ли вам такой курс полезен?

Прикладываю скрин. Сейчас отвечаю на вопрос - что получит после каждой лекции слушатель.

🚀 Главная новость Я решил открыть несколько уроков моего курса TL50 "Пятьдесят задач тимлида" для всех, кто хочет понять - стоит ли идти дальше на курс. Если кратко - это курс для CTO, CPO, начальников отделов и Team Leads команд разработки продуктов, R&D/tech.

📌 В открытом доступе будут лекции номер 36, 37 и 38.

💡 Что внутри. На этих лекции вы получите рабочий фреймворк, который помогает синхронизировать бизнес и команду всего за неделю. Методика проверена временем и успешно внедрена во многих компаниях. Я убрал лишнее - и оставил только то, что работает.

Мы подробно разберём тему приоритетов - сразу с четырёх сторон:
1) бизнес,
2) техническая команда,
3) риски (как их собрать и что с ними делать),
4) как вовлечь руководство (как "продать" или согласовать план с первого раза).

🎁 Что вы получите бесплатно
1) Матрицу "ценность–стоимость–риск"
2) Алгоритмы и пошаговую методику (с примерами! - так легче понять).
3) Шаблон decision-brief, который я разработал для себя, а потом стал обучать тимлидов и руководителей.
4) Шаблон "3х фактов" - инструмент, после которого чаще всего вы уходите с подписанным планом и выделенными ресурсами.
5) И мы разберем как это все работает на ваших кейсах.

🔥 Мне кажется, так никто не делает - отдавать бесплатно одну из ключевых частей курса. Хотя нет - внутри ключевых и авторских методик набирается на два десятка. (Всего на курсе больше 50 лекций). Но даже с этого урока вы сможете вынести целый набор инсайтов и начать менять стратегию своей команды.

📅 Первая лекция пройдёт в среду, 16:00 МСК. ⏱ Длительность - 1,5 часа + время на вопросы. Я проведу её трижды - для собственной тренировки навыка онлайн лекций и чтобы вы могли выбрать удобный слот.

До встречи на открытом уроке! 👉 Ссылка https://aspex.tech/lp/tl50-int-sync-with-business/

Вы CTO, CEO или teamlead - и на встрече, уже на 2й минуте встречи ясно: команда снова делает не то, что нужно. Знакомое чувство?

📌 Есть способ - как за одну неделю перенаправить фокус команды на задачи, которые реально двигают бизнес.

Решение - внедрите процедуру приоритезации, которая работает. Пусть команда:
1) классифицирует инициативы по любой методике понятной вам,
2)отсекает 25–50% по принципу "не делаем"
3) описывает оставшиеся по структуре: ценность, затраты, риски.
4) обсуждает с вами уже в структурированном виде.

Важно: не пытайтесь охватить все идеи. Возьмите только те инициативы, что обсуждались последние 1–2 недели - это экономит время и силы. Я уверен, так вы получите ясность. И ... энергию для изменений - которые начнут действовать всего за 1 неделю.

Поделитесь, как вы синхронизируете R&D/tech команды с бизнесом?

👉 Подробно - о выше описанном способе - я расскажу на бесплатном вебинар в эту среду, 3 декабря, в 16:00. Регистрируйтесь по ссылке и получите три бесплатные брошюры с работающей методикой приортезации.

https://aspex.tech/lp/tl50-int-sync-with-business/

Управлять производством - это настоящий вызов. Мы собирали сотни показателей, но ясности это не добавляло. В лабораторной диагностике я отвечал за автоматизацию огромного операционного потока: разнородное оборудование, тысячи параллельных операций, сложная оркестрация процессов. На результат одновременно давит все: оборудование, люди, сырье и спрос. Часто звучало мнение, что проблема в нехватке данных.

Но мне кажется дело в обратном. Их слишком много, и они запутаны. Измерить можно все, но понимание важнее простых замеров.

Для меня бизнес - это не список KPI. Это живой поток, система: Ресурсы - Операции - Операционные результаты - Бизнес‑результаты - Эффект.

Большинство систем KPI игнорируют эту логику. В одну кучу валят финансы и операции, ожидая чуда.

Но ясность не придет сама собой.

Ценность метрики - в ее месте в системе. Нужно видеть, как один показатель тянет за собой другой. Только тогда KPI превращаются из скучных цифр в работающую модель вашего бизнеса.

На какой показатель вы опираетесь, когда нужно принять тяжелое решение?

В своем материале разбираю:
- KPI для производственных операций.
- Статистику KPI умных фабрик.
- Deloitte. Исследование 2025 года по умному производству и операционным процессам.
- Кейсы Wells Fargo, General Electric и Volkswagen.
- ISO 22400‑2 для KPI производственных компаний
- Практическое руководство по Устойчивым и ресурсно‑эффективным системам измерения бизнес‑результативности.

Адрес статьи: https://clck.ru/3Sp3Hp

****
- Загляните на www.aspex.tech , там собраны все мои материалы и свежие обновления по Индустрии 4.0 и другим интересным технологическим трендам.

признаюсь, я очень активно использую ai, но не пишу об этом. мне кажется - мы быстро придём к тому, что хвастаться этим будет так же странно, как радоваться открытой таблице в Excel.

Я - Сергей Карач, AI-прагматик. 30 лет разрабатываю софт и внедряю. 25 лет на C-level (Сбер, Ростелеком, Югория, KDL), ex-Deputy CEO / CTO / CIO. Активно программирую с ИИ. Мое AI-решение вошло в сборник лучших практик БРИКС-2026, призер SberTechPro и GlobalCIO. Этот канал создал для себя, буду писать свои мысли про ИИ, который приносит деньги, а не презентации. Буду показывать то, что делаю. Без хайпа, на опыте реальных внедрений. Скорере этот канал для собственников, которые хотят, чтобы ИИ и ИТ работали на прибыль, а не на статью расходов.

Что мне сейчас интересно и увлекает, буду писать:
- свои разборы и кейсы: где ИИ реально дает деньги
- писать про ИИ в финансах (моя экосистема [Tabium](https://tabium.ru) - AI-CFO)
- делиться мыслями про ИТ-стратегию и Time-to-Market на языке собственника

17-18 июня буду на БухЭкспо2026 (ЦМТ, Москва) участником круглого стола "ИИ и цифровая трансформация бизнеса". СОберется 2000+ участников: собственники, финдиректора, бухгалтеры. Это масштабный форум про бизнес. https://buhexpo.ru

Тема острая - что из ИИ инструментов в финансах и управлении уже работает и дает реальные выгоды, а что - пока маркетинг.

Тезис, который буду защищать: большинство внедряют ИИ не туда, куда нужно. Сначала - покупают инструмент, потом ищут, к чему приложить.

Правильно наоборот - сначала ищем, где утекают деньги (и время), потом ставим туда ИИ.

Будете на конференции - подходите, познакомимся лично.

Поделитесь - что вам сейчас непонятнее всего про ИИ в вашем бизнесе? Напишите в комментариях - разберу самые частые вопросы прямо на круглом столе.

как я уже писал, 17-18 буду на конференции Бухэкспо2026, на круглом столе. Решил для себя взять такие вопросы к обсуждению:

1) Разочарование после эйфории: ожидания от генеративного ИИ не совпадает ожидаемым экономическим эффектом.
2) Плохие данные и сложная интеграция с ИТ-ландшафтом
3) Отсутствие адекватных управленческих моделей для новой ИИ эпохи.

Что вы бы добавили или убрали из списка?

самый крутой язык программирования - теперь - это русский. (и английский).

я переключился обратно на опус. сейчас только ленивый не ругает fable5. как оказалось - антропик наложил скрытые ограничения на модель. пользователей пугает (как мне кажется) не только факт, что многие агенты перестали работать, сколько скрытые изменения от антропик, которые заставляют на "террористических" запросах (они сами определили список тем) - деградировать до модели опус. время романтизма в ИИ заканчивается (или закончилось?).

Мой проект впервые лайкнули на github. "Второй мозг для руководителя". Так я его назвал. Писал для себя. Суть простая: разбираешь встречи - диалоги - документы один раз, а факты складываются в каталог-вики со ссылкой на источник. Получается дерево знаний - которое постоянно растет - ты видишь - кто за что отвечает, как все устроено, почему приняли решение - все хранится в одном месте, и из накопленного собираются отчёты и презентации. Лицензия MIT - бесплатно используйте - только не забывайте указывать автора. ссылка. https://github.com/ksvcoder/sbrain-kit

На mos.ru пишут, что вероятно восстановят фигуру на здании на Тверской. (фото Памятник А.С. Пушкину на Пушкинской площади. Фото Евгения Тиханова. 1950-е годы. Главархив Москвы) Скульптура украшала здание до 1958 года - и потом ее демонтировали из-за плохого технического состояния (могли отвалиться крупные куски и упасть с высоты). Думаю - будет красиво. ФИгура была 7 метров высотой.

ИИ меняет, ломает, ускоряет процессы с огромной скоростью. Я в беседах и действиях моих друзей, коллег - вижу попытку найти новые способы управления людьми. Думаю - что бы провести людей через эти испытания (изменения) - не нужно изобретать колесо. Нужно опираться на проверенную годами науку управления изменениями. Нет чуда - все рутина, просто делай так, как это делали до ИИ эпохи, и будет хорошо.

Забавно смотреть, как компании "внедряют ИИ", а через полгода сидят с разочарованием и говорят: не взлетело.

Ищут причину в модели. В промпте. В GPU. В том, что вендор попался не тот.

Причина не там. Есть четыре вопроса - и ни один из них не про ИИ.

1. ДАННЫЕ и KPI.
Какую конкретную цифру вы улучшаете? Кто у вас может ее назвать? Данные под нее вообще есть? Чьи они, в каком они состоянии, не размазаны ли по пяти системам, каждая из которых считает по-своему? Если цифры нет - улучшать нечего, и никакая модель этого не исправит.

2. КТО отвечает.
Кто заранее утверждает, что ИИ имеет право делать? Кто отвечает за результат - фамилия, а не «отдел»? И кто потащит это в реальный процесс ПОСЛЕ пилота? Пилот без владельца - это демо. А демо не двигает P&L.

3. ЧТО именно делает ИИ.
Что он делает - и, что важнее, чего он ТОЧНО не делает на этом этапе. Нужен человек, который держит в голове всю картину: люди - процессы - данные. Он и рисует рамку. Без рамки вы получаете не пилот, а бесконечный эксперимент.

4. ОГРАНИЧЕНИЕ, которое вы снимаете.
Какой реальный участок работы тормозит команду? Как переделать процесс ВМЕСТЕ с инструментом, чтобы этот тормоз исчез? Заметьте: разговор не про универсальный чатбот (промпт), а про конкретное узкое место. Универсальный чатбот - это не решение, это подписка.

Теперь посмотрите на список еще раз.
Ни модели. Ни промпта. Ни GPU. Ни технологии.

✅ Три четверти моих вопросов - про людей.
✅ Один - про данные.
✅ Ноль - про ИИ.

Маленький вывод: ответы на эти четыре вопроса стоят дешевле любого пилота.

Большой вывод: тот, кто на них отвечает, внедряет не ИИ - он перестраивает бизнес. А ИИ там просто оказывается уместным.