☑️Бюрократия защищает и развивает команду / компанию.

К бюрократии многие (как правило) настроены негативно: она замедляет процессы, замедляет решения, нужно возиться с каким-то документами, с заявками, условиями и т.д. Предлагаю на неё посмотреть под другим углом.

🔘🔘🔘🔘🔘🔘
Жил был один латентный управленец Акакий.

Акакий был хорошим парнем.
Он хотел стать настоящим управленцем.
Он умел всё (или так ему казалось).
И он никому не отказывал

Когда заказчик говорил:

«Нам срочно нужна эта таблица/отчет/данные!» —
Акакий отвечал: «Сделаем!»

«Можно чуть изменить логику?» —
«Конечно!»

«А завтра будет готово?» — «Уже в работе!»

Но…
• он не уточнял цели и эффекты
• не согласовывал приоритеты и сроки
• не фиксировал договорённости

Вместо этого он просто обещал — и шёл дальше.

А команда получала:
• 10 «срочных» задач
• противоречивые и изменчивые требования «на словах»
• нулевое понимание, что важно, а что — шум
• отсутствие времени на проверку результатов и документацию

В результате:
• Релизы — как лотерея, никто не знает, что в них и какого качества
• Код — превратился в «ком грязи»
• Ценность — никто не понимал
• Люди — выгорали и уходили

Акакий думал, что ведёт за собой.
На самом деле — размывал границы, превращая команду в “универсальный сервис поддержки”

Когда он ушёл, остался только хаос. И вопросы:

«Что делать с накопленными обещаниями и негативом от невыполненных этих обещаний?»

«А что делать такой команде, условия в которой стали несопоставимы со здоровой работой?»

«А что если надо ещё и масштабировать этот хаос?»

Масштабировать «комок грязи» точно не стоит (будет еще больше грязи), а тем более такими темпами будет и не с кем.

Масштабировать нужно только то, что хорошо и стабильно работает, где выстроены процессы и есть регламенты.

Масштабировать нужно только то, что можно автоматизировать, ручники - не масштабируемы

🚀На помощь приходит бюрократия

Кто бы мог подумать, что такая нелюбимая ИТ-шниками вещь может стать им другом и защитником😁

Что она предлагает здесь сделать:

• разобрать процесс на части как он есть сейчас и описать новый (как хотелось чтобы оно работало)

• описать типы задач, которые команда принимает и типы задач, которые находятся вне зоны ответственности команды с контактами к кому по этим задачам обращаться

• описать формат, в котором принимаются задачи (входные документы и чек-листы, данные и т.п.), и где (в почте, мессенджерах, джире и т.п.)

• описать сроки выполнения и реагирования в зависимости от типа задач

• описать критерии приоритизации по типу задач

• описать уровни критичности проблем (багов) в системе и сроки закрытия

• сделать прозрачным бэклог и «задачи в работе» для всех стейкхолдеров

• сделать общие встречи и в приоритезацию задач вовлекать всех стейкхолдеров

Благодаря этому подходу в команде появляются:

▫️ Чёткие правила приёма задач:
«Если нет цели, фин.эффекта, заполненных чек-листов — задача не принимается»

▫️ Границы ответственности:
«Мы делаем X. Всё остальное — не наша зона»

▫️ Прозрачные сроки и бэклог:
«Высокий приоритет» = 1 день, «низкий» = 4 недели, а эту задачу не берём, так как не вмещается (но можете переприоретизировать)

Получается, что бюрократия — не враг (не всегда)😁
Это инструмент защиты для тех, кто хочет:
— работать осмысленно и системно
— масштабироваться без разрушения и не масштабировать разрушения

Когда процессы чёткие —
люди дышат свободнее.
Команда фокусируется на ценности, а не на пожарах.
И хаос остаётся за дверью.

💬 А у вас в команде был такой Акакий или помогала ли вам бюрократия? Делитесь мыслями в комментариях без стеснения❤️

💔Когда менеджеру особенно больно закрывать проект – Часть #1

На праздниках где-то в комментах мы чуть-чуть затронули проекты-дохлые-лошади, с которых сложно слезть. Этому феномену, с точки зрения затрат, в поведенческой экономике (области иррационального поведения) дано определение как «Издержки влипания» или «Sunk Costs»

Эти издержки возникают, когда ты не в состоянии забыть невозвратный убыток в прошлом и горишь желанием его уменьшить. И говоря уж совсем простым языком: отбить издержки и хоть как-то их снизить. При том, что этот убыток уже никак нельзя уменьшить, ни при каком раскладе, так как он уже произошёл.

Давайте посмотрим на примерах, когда модель рациональной (классической) экономики перестаёт работать.

Представь:

➡️ты обычный человек,
пошёл на фильм или в богатый и модный ресторан,
а фильм / еда тебе категорически не нравится и противоречат твоему вкусу.

Но ты продолжаешь смотреть или есть то, что тебе не очень нравится, ведь потраченные денежки не зря же были потрачены, и даже пытаешься наслаждаться этим (тут ведь красивый фасад, удобные сиденья, в целом хорошо, что вышел из дома, в общем начинаешь искать как отбиться😁)

Иррациональность и издержки влипания в быту проявляются:

• когда в холодильнике ты выбираешь съесть не то, что хотел, а то, что скоро испортится (чтобы не нести издержек, которые и так уже произошли независимо от того будет ли съедена просроченная еда или нет)

- когда ты выбираешь одежду на распродаже по большой скидке с расчётом, что похудеешь до её размера и даже пытаешься хоть раз надеть (хоть в ней и некомфортно), чтобы оправдать свой выбор и издержки

- когда ты идёшь/едешь на лекцию, лекция оказывается полный шлак, но все равно остаешься там и пытаешься слушать (ведь ты не зря же приехал сюда, ты потратил время, деньги, надо попробовать снизить эти издержки за счёт попытки получения хоть какого-то положительного эффекта. Но проблема в том, что ты продолжаешь накапливать издержки в виде своего времени, оставаясь на лекции или скучном фильме


➡️ты аналитик,
сделал отчет/дашборд/таблицу, а он оказался никому не нужен или он сделан так, что никто им не смог воспользоваться.

Ты понес убытки в виде времени, сил, нервных клеток и т.п. и вместо переосмысления, вместо того, чтобы выкинуть и начать сначала, ты продолжаешь влипать, доказывать «лучшесть» решения, заставлять людей его пробовать снова и снова, пытаясь доказать себе, что издержки были понесены не зря

➡️ты менеджер,
который вёл проект/продукт пол года, составил классный роудмэп, организовал и зарядил команду, этот продукт и его колоссальный рост MAU снится тебе в ночи, более того команда разработки шпарила в поте лица и делала его согласно твоим фантазиям.

И вот, когда продукт вышел на пользователей, ты понимаешь, что там 3 человека и те тестировщики из твоей команды.

Как сказать и ПРИНЯТЬ, что ты облажался, что потратил столько сил (своих и чужих), а продукт «не полетел».

Закрадываются мысли, что виииидимо, ты не очень хороший менеджер (Акакий из прошлого поста). И вместо рефлексии, принятия ситуации и текущих издержек, ты стремишься защитить то, во что ты столько инвестировал. Предложишь подождать ещё пол года и ожидать что «вот-вот» проект/продукт себя оправдает (а заодно и тебя).

И вот ты уже в ситуации, когда потратил 1 млрд на проект, и уже врядли захочешь держать ответ за потраченные инвестиции без результата и уже стремишься выжать хоть что-то🥲...

----

Вовлекаемся и голосуем как вам ситуации:

😭 - было дело
🗿- не про меня
🤡- ничего не понятно

----
Я начала писать пост и мне дважды не хватило букв в телеге, чтобы написать все, что хочу написать на эту тему

Надеюсь, пост понравится, иначе мне придётся бороться с издержками влипания, так как я столько сил потратила на эти посты и буду заставлять их вас читать😂

Далее будут темы:
➡️Часть #2: Особенности эффекта
➡️Часть #3: Что делают управленцы на уровне компаний, чтобы снизить последствия эффекта и что делать менеджеру, чтобы меньше влипать

💔 #2 Когда больно закрывать проект

Напоминаю, что в прошлом посте говорили об эффекте «Издержки влипания» (или *Sunk Costs*) — когда человек смотрит неинтересный фильм или доедает невкусную еду, а менеджер не закрывает убыточный проект, потому что уже потратил на него деньги, время, энергию и другие ресурсы.

У этого феномена есть ряд особенностей:

• Он не обучаем.
Это не грабли, которые, наступив раз, будешь обходить впредь.
Каждый раз эффект влипания приходит как первый — свежий, яркий, убедительный.

• Влипают все.
Только порог разный:
— кто-то — на купленный доширак,
— кто-то — на инвестиционный проект на ₽50 млн.
Чем выше благосостояние — тем выше порог.
Чем больше ресурсов вложено — тем сильнее цепляешься.

• Чем дольше влипаешь — тем быстрее растут издержки.
Менеджер, продолжающий вести неэффективный проект,
умножает убытки в геометрической прогрессии.

• На уровне компаний — почти не контролируем.
Если эффект хоть как-то ещё может контролировать этот процесс, отследить и остановиться, то на уровне компаний эффект вовсе не поддается контролю. Особенно, когда нет чётких правил принятия решений.

• Искажается действительность.
Неприбыльный проект начинают защищать,
показывать только с лучших сторон, намеренно умалчивая о провалах.

• Выбирается иррациональный подход.
Из двух проектов выберут не тот, где выше доходность,
а тот, где уже вложено больше.
И чем больше вложений — тем выше шанс на ошибку.

• Живут нерентабельные проекты.
Никто не хочет быть ассоциированным с ликвидацией проекта.
Лучше вложить ещё — вдруг заработает?
Или… чтобы разгребал это кто-то другой, когда тебя уже здесь не будет.

• «Это не про меня».
Так думают многие.
Считают, что они не могут быть на столько неадекватными, чтобы влипать.
Но исследования показывают: люди именно такие 😂
(Да, даже я и вы)

---
💬 А теперь — честно:

Вы когда-нибудь продолжали проект, который давно пора было закрыть — просто потому, что «уже столько вложили»?

Может, это был:
• дашборд, который никто не читает, но вы его всё ещё поддерживаете?
• ИИ-инструмент, который не даёт ROI, но “мы же заплатили”?
• гипотеза, которая провалилась, но вы всё ещё пытаетесь её «спасти»?

Смелые – делитесь в комментах😁 увидеть = начать решать

Или анонимно голосуйте

😭 – было дело
😎 – это не про меня

P.S. Я — да.

Например, не очень удачная архитектура витрин – было сложно сказать: «ребят, сворачиваем этот неудачный проект» и давайте заново.

И сейчас опять стою перед сложным решением свернуть неэффективную деятельность, в которую «так много было вложено», и перестроить работу.

🎧 Пятничный плейлист для айтишнегов (кидайте своё любимые в комменты😁):

1. Кюэй не плюй мне в душу
2. Бесплатно – да
3. Правки
4. Мне звонят деньги
5. Ты супер
6. Горит дедлайн

Взбодрим пятницу😁

P.S.: думала написать душный пост, но оставим его на понедельник😁

💔 #3 Когда больно закрывать проект – что делать на уровне менеджмента и компаний

Часть 1. Что такое «Sunk Costs»
Часть 2. Ключевые особенности

Как мы выяснили в прошлых сериях – влипают все: кто-то на дошик, а кто-то на инвестиционные проекты.

🔘Что делают на уровне управления компанией:

🔘поддержка аномальной текучести менеджерского состава.
Как только новый менеджер приходит в компанию, то у него есть большое преимущество перед старым: у него нет памяти о вложенных материальных и эмоциональных сил в проекты и ему проще их закрыть. В первый его год работы происходит зачистка сомнительных проектов. По мере прорастания нового менеджера в компании на этой должности, у него так же начинают копиться проекты, в которые он влип и которые надо бы закрыть)

Но ситуация постоянной текучести несовместима с реализацией стратегии компании. При частой смене лидера меняется и стратегия (даже если прошлых целей ещё не достигли)

🔘 введение аудиторных, контролирующих и независимых органов, призванных экономически оценивать проект/продукт и закрывать невыгодные проекты.
Часто в крупных компаниях – это аудиторские (внутренние, внешние), финансовые и стратегические подразделения

🔘ротация менеджеров между подразделениям и установка максимального срока нахождения человека на одной должности.
Такой подход сложно совместим с проектами, расчитанными на более, чем 5 лет (среднее время жизни менеджера в компании)

🔘выделение команд, целью которых является дизрапт, инновации, тестирование гипотез.
В команде должно быть принятие факта провала топ-менеджментом, поощрение проверки гипотез, а не только успехов. Здесь провал – это часть работы, его принимают и его закладывают

🔘сжатие инвестиции, сокращения.
Вынужденные сокращения (людей, бюджетов, ресурсов) требуют от менеджмента сократить неудачные проекты без осуждения (просто потому что нет ресурсов, а не потому что проект оказался дном)
🔘введение проектной деятельности: у проектов есть дата старта, окончания, критерии / метрики выхода из проекта (cir>50%, roi<100%, время на поддержку выросло х2 и т.п.)

-----
Некоторые вещи простого работягу реально могут пугать, но такова мировая практика работы в компаниях с эффектом влипания у менеджеров.

Мы все влипаем, каждый на своём уровне, но будучи менеджером, не состоящим в топ-топ, да или просто человеком, тоже можно немного управлять этим эффектом (хотя чаще управляет он😁)

🔘Что делать на уровне управления проектами/продуктами (на своем уровне):

🔘знание эффекта уже делает вас на голову выше и повышает вероятность этот эффект увидеть и прочувствовать

🔘использовать принципы дизайн мышления: цикличность, коммуникация с пользователями, минимальное время на прототипирование и проверку гипотез.
Чем меньше ваши издержки на старте проекта и оценки его целесообразности, тем проще будет от него отказаться

🔘введение проектной деятельности – все то же самое, что и при управлением эффектом на уровне компании: у проектов есть дата старта, окончания, критерии / метрики выхода из проекта (cir>50%, roi<100%, время на поддержку выросло х2 и т.п.)

🔘влипая, говорить себе: это уже понесеные издержки, я влип в них, надо выбираться, а не растить из кратно😁 все! Приняли и идёте дальше, высвобождаете ресурсы на новые залипательные проекты😂

----
Закрывать проект — не провал. Это стратегический акт освобождения ресурсов. Когда ресурсы заблокированы в неэффективном «активе» – они не зарабатывают деньги, а тратят их. Компании гибнут не от ошибок. Они гибнут от неспособности признать ошибку и отпустить.

Больно закрывать — это нормально. Но помните, что каждое закрытие даёт ресурс для нового❤️

🌴Как только наш CPO уходит в феврале в отпуск, начинается настоящая работа😂

В прошлом году – это было «все теперь делаем ai-агентов, давайте вносить в цели», в этом – все, что могло сломаться и пойти не так – сломалось и пошло не так😁

• Сломались тракты на получение данных и на передачу данных из-за ужесточения проверок кибербезы и из-за зависших серверов
• Упали пайплайны, которые собирали витрины (в том числе из-за отсутствия данных, но это не единственная причина)
• Закончились ресурсы на кластере, что не позволило быстро пересчитать упавшие пайплайны. Пришлось отключить часть потоков, которые собирали другие витрины
• Мы чуть не залетели в инцидент с критическим приоритетом (а это на ковёр к президенту🥲 ) по своей же ошибке
• Все это, конечно, усиливается справедливым возмущением и негодованием заказчиков: где данные, Карл!?

Но есть и приятное в этом всем – понемногу, но мы справляемся с трудностями:

• оперативно расширили ресурсы (другая команда пошла навстречу и руками поправили нам конфигм)
• по ручному тракту догружаем данные и чиним автоматизированный тракт
• провели рефакторинг витрин: будем разделять и властвовать над разными частями тяжеловестных витрин независимо друг от друга
• дорабатываем мониторинг: обнаружение проблем на ранних стадиях и их прогнозирование – гораздо лучшая стратегия, чем пассивное ожидание, когда придёт заказчик
• запланировали переезд функционала по передачи данных с чужой платформы на нашу
• держим заказчиков в курсе ситуации

Я «с нетерпением» жду новый день, что ещё «интересного» произойдёт😂

Причин, почему мы попали в такую ситуацию, в которой нас испытали на прочность со всех сторон (и прочность не выдержала) множество, но главная ошибка здесь кроется в управлении.

Часть управленческих ошибок исправлена уже (это были приятные небольшие победы), но работы предстоит еще много. Сейчас я думаю, как должна быть перестроена работа с командой и внутри нее, какой должен быть лидер такой команды, чтобы таких ситуаций не возникало или хотя бы их минимизировать, как сделать систему более устойчивой и надёжной, как стать платформой. Где нам надо усилиться, где пересмотреть приоритеты. И какие мои компетенции надо ещё прокачать: я искренне испугалась в ситуации с инцидентом, моя первая😅 рада, что все обошлось, необычный опыт, но больше не надо😁

---

Делитесь, были у вас такие тёмные деньки и что помогло справиться вам? Как команду поддерживали?)

😎 - никогда такого не было
😭 - было дело, справились
🗿- ничего не понятно

💐IT-королевы, леди, принцессы, госпожи, дамы поздравляю вас с праздником!

Вы великолепны! Я восхищаюсь каждой из вас, кто идёт вперёд, несмотря ни на что! Вы все разные, у каждой свой путь, свои достижения, свои важные этапы, свои жизненные ситуации – вы все молодцы, независимо от результатов. Обнимаю каждую🤗❤️

Продолжайте расцветать, сиять, радовать себя и радоваться жизни🌟

📊65+ метрик в процессе и продукте – утопия?

Чем больше уровень тревоги, тем больше появляется методов контроля сотрудников, тем больше замер метрик с них требуют, тем больше лезут в их работу и тем больше сотрудник «красит забор» или «выращивает арбузы» (с виду зелёные, а внутри красные) вместо работы.

А лид из-за покрашенных заборов не может определить, где доска сгнила или сломалась, что надо поправить, на что обратить внимание, как помочь команде. И из-за страха «уронить» арбузные метрики боится менять процесс. Потому что с высокой долей вероятности эти метрики посыпятся (даже если временно)

Как только метрика попадает в KPI и за нее «бьют», она перестаёт работать и превращается в тыкву «арбуз». Ни о каком вдохновении, игровом процессе, азарте не может быть и речи, включается базовый механизм защиты своего благосостояния и душевного спокойствия.

Что делать?
Принять,
сбежать,
менять.

Выбирай, что ближе.

⚡️ АНА’26: конференция о продуктовой аналитике, AI и масштабировании цифровых продуктов

22 мая в Москве в седьмой раз пройдет АНА — техническая конференция для специалистов, работающих с AI, ML-инженеров, а также продуктовых и data-команд. Участники обсудят подходы к созданию AI-first решений и практики, которые помогают быстрее проверять гипотезы, масштабировать внедрение и оптимизировать процессы без роста издержек.

Программа АНА’26 охватывает полный цикл data- и AI-разработки: от MLOps до внедрения LLM в продуктовые сценарии. Отдельные треки посвящены AI-агентам и развитию архитектуры.

🤯 Ключевые темы:
• R&D и экономика масштабирования продуктов
• Методы системного снижения стоимости проверки гипотез
Управление ассортиментом и спросом в retail и e-commerce
• Архитектура прикладного AI и ML&AI-инженерия
• Разработка AI-first продуктов и open source AI-агенты для бизнеса
• Data platform и инженерия доверия к данным

🌟На AHA вас ждет:
• экспертиза от технологичных компаний рынка: Lenta Tech, ВкусВилл, Яндекс, Авиасейлс, Сбер, Т‑Банк, X5 Tech, Циан, METRO, Kolesa Group, VK Tech, АвитоТех, Magnit Tech, Лемана ПРО, Faust Consulting, Wildberries, Plevako.ai, MTS Web Services и других
• практические кейсы
• обмен опытом
• обсуждение рабочих инструментов
• и нетворкинг с экспертами индустрии, которые уже внедряют AI в продукты и процессы

👥 Для кого:
• Data Scientists
• ML-инженеры
• Продуктовые аналитики
• Product-менеджеры
• Руководители (CPO/CDO)
• Команды, развивающие AI-продукты

🗓 Форматы участия:
• Офлайн — 39 900 ₽ (включает участие 22 мая, доступ к онлайн-дню 14 мая и записи на 6 месяцев)

• Онлайн — 19 900 ₽ (доступ к трансляциям 14 и 22 мая и материалам конференции на 6 месяцев)

• Для команд действуют корпоративные скидки от 5% до 10% при покупке от 3 билетов, а также доступен корпоративный онлайн-доступ.

Программа и регистрация — на сайте конференции.

🎁 P.S.: и уже по традиции в ближайшие дни сделаем розыгрыш билетов, следите за новостями!

🎁Розыгрыш билетов на AHA 2026.
Напоминаю, что совсем скоро стартанет супер конференция (первый онлайн уже 14 мая!) и, как можете заменить, она абсолютно чётко попадает в мировые тренды: AI, агенты и все что с этим связано.

Как обычно, условия очень простые: напишите в комментариях какую тему/доклад хотите больше всего послушать или почему именно вы должны попасть на конфу😎

Программа и регистрация — на сайте конференции.

13.05 разыграю 2 онлайн-билета среди подписчиков тг и сетки

😎 Розыгрыш билетов на AHA'2026 — ИТОГИ

Розыгрыш я провела с помощью ИИ - тут ссылка на наш с ним личный чат)

Спасибо всем 25 участникам за участие, было приятно читать и чувствовать как всех волнует то же самое, что и меня: как делать продукты в эпоху ИИ😁

Не буду вас больше томить)
Иииииии таааак!

🏆 Победители:

✨ №17 — Наталья Тарасова

Привет!
Много интересных тем! Хочу послушать Сергея Захарченко про продуктовую аналитику в динамике: от дашборда к ИИ-аналитику и про автоматизацию сложных бизнес-процессов

✨ №2 — Alexandra @alexsolov28

Привет! Хочу послушать доклады про внедрение AI-агентов. Их в программе много, поэтому я бы хотела изучить разные кейсы для саморазвития)

Поздравляю! 🎉 с вами свяжется Орли из команды организаторов и скажет что делать😊

Остальным не расстраивайтесь: не последний раз что-то разыгрываем и увидимся на конфе!😏

🔥 Ну и ИИ собрал нам небольшое саммери того, что вы хотите больше всего услышать на AHA'2026:

• AI-агенты в продакшене
«Не теория, а живые кейсы: где работает, где нет, как масштабировать»

• LLM: как на этом зарабатывать
«Хватит плодить фичи — покажите, как монетизировать»

• Продуктовая аналитика + AI
«Как эволюционировать от дашбордов к ИИ-аналитику и не выгореть»

• Автоматизация рутины
Логистика, продажи, операционка — где AI реально экономит время

• MLOps / Data Engineering
«Как сделать так, чтобы модель не упала в пятницу вечером»

💡И Главный запрос:

«Не рассказывайте, как должно быть — покажите, как было у вас. С цифрами, факапами и выводами».

P.S.: доклад «Перерыв» с 14 до 15 действительно выглядит подозрительно популярым, согласна с господином RS🤫 Интрига сохраняется.

⚡ А вы полагаетесь на случайность при делении на тест-контроль?

В среднем рандом должен дать идеальный баланс по всем — даже ненаблюдаемым — признакам между тестовой и контрольной группой.
Но конкретный АБ-тест — это конкретные тест и контроль. Поэтому случайное распределение на группы наверняка окажется несбалансированным, что приведёт к проблемам с интерпретацией результатов теста. Итог — неверные бизнес-решения.

Андрей Романов, тимлид команды аналитики Sales Tech, преподаватель и ментор по AБ-тестам, расскажет:
🔸 почему случайное деление на группы — это не лучшая стратегия;
🔸 по каким метрикам балансировать группы и каким алгоритмом это можно сделать;
🔸 как балансировка влияет на чувствительность тестов.

И всё это — на реальных примерах и цифрах из эксперимента, где рандом дал дисбаланс.
Это новый выпуск «Диванной аналитики» — серии видео, в которых аналитики рассказывают об опыте Авито.

Смотреть:
VK
YouTube