Forwarded from Дизраптор
Карьера "вуз → джун → мид → сеньор" больше не работает
Руководитель крупнейшей консалтинг-фирмы McKinsey недавно заявил: "У нас работет 60К сотрудников, и 25К из них - это ИИ-агенты". На практике это значит вот что:
Как раньше был устроен стандартный консалтинговый проект в вакууме?
- Менеджер руководит всем проектом и отвечает за финальный результат перед большими дядями.
- Консультанты (или старшие аналитики) отвечают за стримы - конкретные направления работ.
- У каждого конса есть по 1-2 младших аналитика или стажера, которые "работают руками". Строят гипотезы, анализируют анализ, моделируют модели, клепают презы и всё такое.
Понятно, что в реальности всё это может перемешаться, но примерно так.
А теперь, по всей видимости, фирма очень хочет заменить младших ребят на ИИшку. Понятно, что работать прям самостоятельно ИИ он не умеет (как и стажер, лол). Главная задача ИИ - разгрузить консультантов от рутины. Чтобы они справились сами со всем объёмом, и можно было нанимать меньше стажеров.
И здесь очень хочется сделать вывод: "Если стажеры теперь не нужно, то хрен теперь устроишься после вуза на джуновскую позицию". Причём не только в консалтинге. McKinsey - просто яркая иллюстрация, которая под руку попалась. Такая же фигня происходит и в обычных корпорациях, и в айти, и вообще где угодно.
Но в реальности всё чуть сложнее. Консультанты-мидлы (как и разрабы-мидлы) сами собой не рождаются. Их нужно выращивать из джунов. А значит, компаниям всё равно придется нанимать младшеньких. Либо же брать мидлов/сеньоров из других компаний (это дороже), где их будут выращивать.
И вот здесь уже можно сделать очень важный вывод:
Если ИИ будет выполнять большую часть работы джунов, но джуны всё равно будут, то... самим джунам придется серьезно поменяться.
Но как именно?
Во-первых, вся пирамида сдвинется на один уровень вверх. Топовые компании будут брать меньше джунов, и сразу искать таких, которые смогут быстро проявить качества мидлов. Самостоятельно вести небольшие стримы, структурировать значимые куски работ, уметь профессионально общаться. И (важно) быстро расширять свою зону ответственности. Ведь если нет, то проще тупо взять готового мидла/сеньора, выдать ему ИИшку и сказать "ну, давай, дедлайн через неделю".
Во-вторых, будут нанимать меньше младших "универсалов-дженералистов". Опять же, потому что таких ребят нужно обучить-натаскать, заточить их на функциональную пользу. Это инвестиционный период - когда компания вкладывает в джуна больше, чем вытаскивает обратно. Доступные ИИ-агенты - это альтернативное вложение, из-за которой отдачу от джуна будут ожидать гораздо-гораздо быстрее. А это достигается двумя способами. Либо очень-очень мощный и талантливый джун-универсал (редкость), либо джун с узкой специализацией. Такому нужно меньше времени на адаптацию, потому что он изначально глубже погружен в специфику, лучше знает своё болото, ну вы поняли.
Наконец, джуну нужно будет с ходу уметь работать с ИИ-инструментами. Ведь напомню, его сразу сместят на один шаг вверх по пирамиде, выдадут ИИ-помощников и скажут: "ждём результат". Хорошее умение работать с ИИ-тулами становится не полезной бонусом, а базовой грамотностью. Причём речь идёт не об обычном ChatGPT, а о специальных профессиональных ИИ-штуках.
Короче говоря, джуны 2.0 должны уже из универа выходить "почти-мидлами" с высоким уровнем автономности, сильной специализацией и хорошими специализированными ИИ-навыками. И большой вопрос, смогут ли вузы и эдтехи быстро перестроиться под этот сдвиг.
P.S. Если ваш друг (или ребенок) сейчас думает, на кого учиться и кем вообще быть, то очень рекомендую хорошенько погрузиться в изменение, которые я чуть приоткрываю в этом посте.
Дизраптор
Руководитель крупнейшей консалтинг-фирмы McKinsey недавно заявил: "У нас работет 60К сотрудников, и 25К из них - это ИИ-агенты". На практике это значит вот что:
Как раньше был устроен стандартный консалтинговый проект в вакууме?
- Менеджер руководит всем проектом и отвечает за финальный результат перед большими дядями.
- Консультанты (или старшие аналитики) отвечают за стримы - конкретные направления работ.
- У каждого конса есть по 1-2 младших аналитика или стажера, которые "работают руками". Строят гипотезы, анализируют анализ, моделируют модели, клепают презы и всё такое.
Понятно, что в реальности всё это может перемешаться, но примерно так.
А теперь, по всей видимости, фирма очень хочет заменить младших ребят на ИИшку. Понятно, что работать прям самостоятельно ИИ он не умеет (как и стажер, лол). Главная задача ИИ - разгрузить консультантов от рутины. Чтобы они справились сами со всем объёмом, и можно было нанимать меньше стажеров.
И здесь очень хочется сделать вывод: "Если стажеры теперь не нужно, то хрен теперь устроишься после вуза на джуновскую позицию". Причём не только в консалтинге. McKinsey - просто яркая иллюстрация, которая под руку попалась. Такая же фигня происходит и в обычных корпорациях, и в айти, и вообще где угодно.
Но в реальности всё чуть сложнее. Консультанты-мидлы (как и разрабы-мидлы) сами собой не рождаются. Их нужно выращивать из джунов. А значит, компаниям всё равно придется нанимать младшеньких. Либо же брать мидлов/сеньоров из других компаний (это дороже), где их будут выращивать.
И вот здесь уже можно сделать очень важный вывод:
Если ИИ будет выполнять большую часть работы джунов, но джуны всё равно будут, то... самим джунам придется серьезно поменяться.
Но как именно?
Во-первых, вся пирамида сдвинется на один уровень вверх. Топовые компании будут брать меньше джунов, и сразу искать таких, которые смогут быстро проявить качества мидлов. Самостоятельно вести небольшие стримы, структурировать значимые куски работ, уметь профессионально общаться. И (важно) быстро расширять свою зону ответственности. Ведь если нет, то проще тупо взять готового мидла/сеньора, выдать ему ИИшку и сказать "ну, давай, дедлайн через неделю".
Во-вторых, будут нанимать меньше младших "универсалов-дженералистов". Опять же, потому что таких ребят нужно обучить-натаскать, заточить их на функциональную пользу. Это инвестиционный период - когда компания вкладывает в джуна больше, чем вытаскивает обратно. Доступные ИИ-агенты - это альтернативное вложение, из-за которой отдачу от джуна будут ожидать гораздо-гораздо быстрее. А это достигается двумя способами. Либо очень-очень мощный и талантливый джун-универсал (редкость), либо джун с узкой специализацией. Такому нужно меньше времени на адаптацию, потому что он изначально глубже погружен в специфику, лучше знает своё болото, ну вы поняли.
Наконец, джуну нужно будет с ходу уметь работать с ИИ-инструментами. Ведь напомню, его сразу сместят на один шаг вверх по пирамиде, выдадут ИИ-помощников и скажут: "ждём результат". Хорошее умение работать с ИИ-тулами становится не полезной бонусом, а базовой грамотностью. Причём речь идёт не об обычном ChatGPT, а о специальных профессиональных ИИ-штуках.
Короче говоря, джуны 2.0 должны уже из универа выходить "почти-мидлами" с высоким уровнем автономности, сильной специализацией и хорошими специализированными ИИ-навыками. И большой вопрос, смогут ли вузы и эдтехи быстро перестроиться под этот сдвиг.
P.S. Если ваш друг (или ребенок) сейчас думает, на кого учиться и кем вообще быть, то очень рекомендую хорошенько погрузиться в изменение, которые я чуть приоткрываю в этом посте.
Дизраптор
Business Insider
McKinsey CEO Bob Sternfels says the firm now has 60,000 employees: 25,000 of them are AI agents
McKinsey & Company CEO Bob Sternfels says he wants every employee working alongside an AI agent within a year and a half.
❤7👍3😱2
Превращайте идею в рабочий прототип продукта за 10 минут — не написав ни строчки кода👇
Нашёл полезный пост на просторах Linkedin от Nikolai Golos:
🙂 Если было полезно!
Нашёл полезный пост на просторах Linkedin от Nikolai Golos:
Вот рабочий процесс, который я использую, чтобы быстро проверить и создать MVP мобильного приложения:
Шаг 1️⃣ Проверка идеи
Я начал с Grok, чтобы исследовать, есть ли реальный спрос.
Промпт:
→ «Найди обсуждения на Reddit и Twitter о [минималистичных виджетах для продуктивности]. О чём спрашивают люди? Чего не хватает?»
Меньше чем за минуту я получил болевые точки, пробелы в функциях и доказательства того, что люди активно ищут такой инструмент.
Шаг 2️⃣ Создание PRD (Документ требований к продукту)
Затем я использую Claude, чтобы превратить это исследование в полноценную спецификацию продукта.
Первый промпт (системная инструкция):
→ «Ты — старший продакт-менеджер. Когда я поделюсь идеей продукта, создай PRD, охватывающий: проблему, целевую аудиторию, ключевые функции, крайние случаи и метрики успеха».
Затем я добавляю:
→ «Напиши PRD для виджета iOS, который показывает полный год в виде сетки из 365 точек. Вот моё маркетинговое исследование: [вставленные результаты из Grok]»
Шаг 3️⃣ Превращение в прототип
Теперь я хочу увидеть реальный продукт. Поэтому я использую Rork (попробуйте бесплатно здесь: https://rork.com/), чтобы превратить PRD в интерфейс.
Промпт:
→ «Спроектируй простое iOS-приложение с виджетом, который показывает полный год в виде сетки из 365 точек. Используй следующий PRD: [твой PRD из Claude]»
Rork генерирует понятный, кликабельный прототип с макетом и интерактивными элементами — готовый к тестированию прямо на телефоне, который можно сразу делиться и получать обратную связь.
--
Каждый раз, когда я запускаю этот процесс, я поражаюсь тому, насколько многое стало возможным без написания ни единой строчки кода. ИИ сделал невероятно лёгким путь от идеи до её проверки и превращения во что-то реальное!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤5🔥5🦄2
Синдром самозванца в работе или честная самооценка?
В последние годы термин "синдром самозванца" стал невероятно популярным в профессиональном сообществе.
Любое сомнение в своих способностях автоматически получает этот ярлык. Чувствуешь неуверенность на новой позиции? Самозванец. Переживаешь перед важной презентацией? Самозванец. Кажется, что коллеги знают больше? Самозванец.
Но есть проблема: мы начали называть синдромом самозванца то, что им не является.
Иногда сомнения — это не психологическое искажение. Это точная оценка ситуации.
В чём разница:
Синдром самозванца = ты делаешь хорошо, но не веришь в это.
Честная оценка = ты пока не готов, и это скорее всего правда.
Как понять что есть что из этого:
Посмотри на результаты:
- Запуски работают, команда слушает, метрики растут → синдром
- Запуски валятся, тебя не слушают, постоянно тонешь → может не готов
Послушай фидбек:
Говорят "хорошо", ты не веришь → синдром
Говорят "нужно подтянуть", и правда тяжело → честная оценка
Посмотри на паттерн:
Сомневаешься везде, даже где силён → синдром
Сомневаешься только в новой области без опыта → нормально
Когда работать над собой:
Если объективно делаешь хорошо, но мозг говорит "ты плох" — это синдром. Работай с ним:
- Записывай успехи
- Верь фидбеку
- Помни: год делаешь хорошо ≠ везение
Когда стоить менять условия:
Если стараешься изо всех сил, но результатов нет — может дело не в тебе:
1) Роль слишком сложная: Поставили на задачи выше уровня. Это ошибка того кто назначил, не твоя.
2)Компания токсичная: Обесценивают, критикуют, не дают ресурсов. Ты не плох, среда плохая.
3) Условия не те: Хаос, нет процессов, даже опытный утонет. Тебе нужны другие условия.
Пример:
Junior пришёл продактом в стартап. Через месяц: "Я самозванец, ничего не выходит."
А там:
-Процессов нет
-CEO меняет всё каждый день
-Данных ноль
-От junior ждут senior работы и тд
Это не синдром или приговор. Это скорее неподходящие условия.
Ушёл в нормальную компанию. Через полгода, год— вполне себе PM.
Запомни:
Синдром = "ты плох" (но это неправда).
Честная оценка = "ты пока не готов к этому" (но можешь быть готов позже или в других условиях).
🙋♂️Можно просто спросить себя:
-Результаты есть?
-Что говорит фидбек?
-Я везде неуверен или только тут?
-Мне дают условия расти или я деградирую?
-Может дело в месте, а не во мне?
Вывод:
Не каждое сомнение — синдром самозванца.
Иногда это твоя подсказка: "Что-то не так."
Может ты хорош, но мозг врёт → начинай работай с этим.
Может ты в неправильном месте → меняй место, не себя.
Умение честно оценить себя — это большая сила.
🩵 - если было полезно!
В последние годы термин "синдром самозванца" стал невероятно популярным в профессиональном сообществе.
Любое сомнение в своих способностях автоматически получает этот ярлык. Чувствуешь неуверенность на новой позиции? Самозванец. Переживаешь перед важной презентацией? Самозванец. Кажется, что коллеги знают больше? Самозванец.
Но есть проблема: мы начали называть синдромом самозванца то, что им не является.
Иногда сомнения — это не психологическое искажение. Это точная оценка ситуации.
В чём разница:
Синдром самозванца = ты делаешь хорошо, но не веришь в это.
Честная оценка = ты пока не готов, и это скорее всего правда.
Как понять что есть что из этого:
Посмотри на результаты:
- Запуски работают, команда слушает, метрики растут → синдром
- Запуски валятся, тебя не слушают, постоянно тонешь → может не готов
Послушай фидбек:
Говорят "хорошо", ты не веришь → синдром
Говорят "нужно подтянуть", и правда тяжело → честная оценка
Посмотри на паттерн:
Сомневаешься везде, даже где силён → синдром
Сомневаешься только в новой области без опыта → нормально
Когда работать над собой:
Если объективно делаешь хорошо, но мозг говорит "ты плох" — это синдром. Работай с ним:
- Записывай успехи
- Верь фидбеку
- Помни: год делаешь хорошо ≠ везение
Когда стоить менять условия:
Если стараешься изо всех сил, но результатов нет — может дело не в тебе:
1) Роль слишком сложная: Поставили на задачи выше уровня. Это ошибка того кто назначил, не твоя.
2)Компания токсичная: Обесценивают, критикуют, не дают ресурсов. Ты не плох, среда плохая.
3) Условия не те: Хаос, нет процессов, даже опытный утонет. Тебе нужны другие условия.
Пример:
Junior пришёл продактом в стартап. Через месяц: "Я самозванец, ничего не выходит."
А там:
-Процессов нет
-CEO меняет всё каждый день
-Данных ноль
-От junior ждут senior работы и тд
Это не синдром или приговор. Это скорее неподходящие условия.
Ушёл в нормальную компанию. Через полгода, год— вполне себе PM.
Запомни:
Синдром = "ты плох" (но это неправда).
Честная оценка = "ты пока не готов к этому" (но можешь быть готов позже или в других условиях).
🙋♂️Можно просто спросить себя:
-Результаты есть?
-Что говорит фидбек?
-Я везде неуверен или только тут?
-Мне дают условия расти или я деградирую?
-Может дело в месте, а не во мне?
Лично я считаю: лучше честно признать "я пока не готов" и найти правильные условия для роста, чем годами бороться с "синдромом самозванца" в токсичной среде или неподходящей роли.
Вывод:
Не каждое сомнение — синдром самозванца.
Иногда это твоя подсказка: "Что-то не так."
Может ты хорош, но мозг врёт → начинай работай с этим.
Может ты в неправильном месте → меняй место, не себя.
Умение честно оценить себя — это большая сила.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤8👍7🔥3🦄2
Исследовательская команда выпустила "A Practical Guide for Designing, Developing, and Deploying Production-Grade Agentic AI Workflows" — руководство, которое показывает, почему 90% агентских систем разваливаются в production и как именно это исправить.
Это не очередной тред с "советами по промпт-инжинирингу". Это скрытый playbook для агентских систем, которые реально выживают при столкновении с реальностью.
Попробую объяснить важность 👇
→ Показывают, как большинство агентов ломаются из-за неоднозначного роутинга инструментов… и демонстрируют, как перестроить workflow с детерминированным tool-first дизайном
→ Раскрывают, почему MCP-системы глючат, дают сбои или молча ломаются — с реальными failure traces
→ Заменяют хрупкое поведение агентов чистыми function calls для гарантии воспроизводимости
→ Внедряют single-responsibility агентов, чтобы ничто не галлюцинировало инструменты, не смешивало задачи и не угадывало порядок выполнения
→ Выносят каждый промпт во внешние файлы, чтобы промпты версионировались, аудировались и управлялись
→ Используют multi-model consortium (GPT + Gemini + Claude) с выделенным reasoning-агентом, который объединяет черновики и устраняет противоречия
→ Разворачивают всё через контейнеры и Kubernetes — реальный автоскейлинг, observability, retry, логи, health checks
Они построили полный пайплайн news → analysis → script → reasoning → audio → video →
GitHub PR, чтобы доказать каждый принцип. Полные диаграммы. Реальные выводы. Реальные ошибки. Реальные решения.
Это первый end-to-end blueprint того, как на самом деле выглядит production-grade инжиниринг агентов.
Если это приживется, "агентские стартапы" перестанут шипить чатботы в красивых обёртках. Они будут шипить настоящие системы.
Оригинал документа: тут
Моё мнение: Наконец-то AI-агентов начали строить как нормальный софт — с предсказуемостью, мониторингом и надёжным деплоем. Именно это отличает рабочий продукт от красивой демки.
🩵 - если было полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤12🔥4🦄3
MVP в старом смысле умириает: «минимально жизнеспособный» больше не равен «приемлемый» для современного пользака 🤩
1. MVP превратился в минимум боли
Сегодня «минимально жизнеспособный» продукт чаще ощущается как минимально терпимый — и пользователи не хотят терпеть. Планка базового качества выросла, первый релиз должен выглядеть законченным и вызывать доверие.
2. Главная проблема MVP
Во многих командах MVP стал отмазкой «выкатим криво, потом допилим». Формально продукт работает, но он неудобный, некрасивый и не даёт желания возвращаться. В итоге вы валидируете не гипотезу, а терпимость людей к плохому опыту.
3. Поворот к MLP
MLP — Minimum Lovable Product, минимальный, но «любимый» продукт. Один острый кейс, понятный сценарий, быстрый first value и ощущение, что продукт сделан с заботой, а не «на коленке».
4. Как валидировать в 2026
Максимум гипотез проверяйте до кода: интервью, прототипы, лендинги, ручные сервисы. Публичный релиз — это уже не черновик, а версия с нормальной стабильностью, UX‑флоу, визуальной опрятностью и онбордингом — это новая база.
🩵 - если было полезно!
1. MVP превратился в минимум боли
Сегодня «минимально жизнеспособный» продукт чаще ощущается как минимально терпимый — и пользователи не хотят терпеть. Планка базового качества выросла, первый релиз должен выглядеть законченным и вызывать доверие.
2. Главная проблема MVP
Во многих командах MVP стал отмазкой «выкатим криво, потом допилим». Формально продукт работает, но он неудобный, некрасивый и не даёт желания возвращаться. В итоге вы валидируете не гипотезу, а терпимость людей к плохому опыту.
3. Поворот к MLP
MLP — Minimum Lovable Product, минимальный, но «любимый» продукт. Один острый кейс, понятный сценарий, быстрый first value и ощущение, что продукт сделан с заботой, а не «на коленке».
4. Как валидировать в 2026
Максимум гипотез проверяйте до кода: интервью, прототипы, лендинги, ручные сервисы. Публичный релиз — это уже не черновик, а версия с нормальной стабильностью, UX‑флоу, визуальной опрятностью и онбордингом — это новая база.
Итог: умирает не концепция MVP, а культура «как‑нибудь выкатывать под видом теста» — рынок избалованных пользователей это больше не прощает..
🩵 - если было полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤14👍5🦄3
🇸🇬 Как Perplexity (AI поисковик) спас мой первый день в Сингапуре
Прилетел в Сингапур в 22:00. Отель находится в центре. Понятия не имею как работает местное метро.
Классическая проблема продакта: информации много, непонятно что делать прямо сейчас.
🔫 Проблема:
Гуглю "как добраться из аэропорта до моего отеля. Получаю:
-15 статей с хаотичной инфой
-Форумы 2019 года
-YouTube на 20 минут
- Местная реклама проплаченная (а может вам вообще выбрать другой отель? 🤣)
Перегрузка информацией! Мне нужен верный ответ и сейчас, а не исследование.
✅ Решение:
Открываю Perplexity:
"I'm at Changi Airport Terminal 3 at 10 PM. Need to get to my hotel "name" What's the fastest way?"
За 10 секунд:
1) Метро работает до полуночи
2) Зелёная ветка до Bugis Station
3) Купи EZ-Link карту за 12 SGD или если есть карта Visa/master просто приложи
4) 45 минут, ~2.5 SGD
Всё. Конкретно. Актуально.
Иду, покупаю, еду. Доехал за 45 минут ровно.
На следующий день:
"How to get from Bugis to Marina Bay? Which exit?"
Ответ за 5 секунд: Синяя ветка, выход C, 8 минут.
Дошёл без лишних поворотов.
Что я понял как продакт:
Раньше это бы было: 30 + минут изучения схем и форумов (и возможно еще проплаченных)
С Perplexity: вопрос → решение → действие.
Это идеальный UX.
🙋♂️Почему это важно я считаю для PM:
1. Скорость решений
Вопросы в продукте:
-Как конкуренты решили?
-Какие метрики смотреть?
-Есть исследования?
Раньше: 30 минут гугления.
С AI: ответ за минуту.
2. Адаптация к неопределённости
Новый город = новый проект.
Информации много, но что критично?
AI выделяет главное. Даёт направление, не парализует выбором.
3. Снижение cognitive load
Мозг продакта перегружен: roadmap, команда, стейкхолдеры, влёты.
Делегировал рутинный поиск AI → освободил ресурсы для стратегии.
4. Быстрая валидация
Не "я думаю что..." → "проверю за минуту".
🤚 Вывод:
Хороший продакт видит риски раньше. И быстро находит решения.
AI как Perplexity — не фича. Это новый baseline эффективности.
Набираем 🔥 - 25 реакций и в комменты описываю мой путь в метро "Как Perplexity саппортил меня словно гид везде, пока находился в неизвестном городе"
Прилетел в Сингапур в 22:00. Отель находится в центре. Понятия не имею как работает местное метро.
Классическая проблема продакта: информации много, непонятно что делать прямо сейчас.
Гуглю "как добраться из аэропорта до моего отеля. Получаю:
-15 статей с хаотичной инфой
-Форумы 2019 года
-YouTube на 20 минут
- Местная реклама проплаченная (а может вам вообще выбрать другой отель? 🤣)
Перегрузка информацией! Мне нужен верный ответ и сейчас, а не исследование.
✅ Решение:
Открываю Perplexity:
"I'm at Changi Airport Terminal 3 at 10 PM. Need to get to my hotel "name" What's the fastest way?"
За 10 секунд:
1) Метро работает до полуночи
2) Зелёная ветка до Bugis Station
3) Купи EZ-Link карту за 12 SGD или если есть карта Visa/master просто приложи
4) 45 минут, ~2.5 SGD
Всё. Конкретно. Актуально.
Иду, покупаю, еду. Доехал за 45 минут ровно.
На следующий день:
"How to get from Bugis to Marina Bay? Which exit?"
Ответ за 5 секунд: Синяя ветка, выход C, 8 минут.
Дошёл без лишних поворотов.
Что я понял как продакт:
Раньше это бы было: 30 + минут изучения схем и форумов (и возможно еще проплаченных)
С Perplexity: вопрос → решение → действие.
Это идеальный UX.
🙋♂️Почему это важно я считаю для PM:
1. Скорость решений
Вопросы в продукте:
-Как конкуренты решили?
-Какие метрики смотреть?
-Есть исследования?
Раньше: 30 минут гугления.
С AI: ответ за минуту.
2. Адаптация к неопределённости
Новый город = новый проект.
Информации много, но что критично?
AI выделяет главное. Даёт направление, не парализует выбором.
3. Снижение cognitive load
Мозг продакта перегружен: roadmap, команда, стейкхолдеры, влёты.
Делегировал рутинный поиск AI → освободил ресурсы для стратегии.
4. Быстрая валидация
Не "я думаю что..." → "проверю за минуту".
🤚 Вывод:
Хороший продакт видит риски раньше. И быстро находит решения.
AI как Perplexity — не фича. Это новый baseline эффективности.
P.S. Важный дисклеймер: AI ускоряет поиск, но не освобождает от ответственности — всегда проверяю критичные факты (цены, время работы, маршруты), потому что ни одна нейронка пока не даёт 100% точности, и слепо доверять AI — это как релизить фичу без тестирования.
Набираем 🔥 - 25 реакций и в комменты описываю мой путь в метро "Как Perplexity саппортил меня словно гид везде, пока находился в неизвестном городе"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍14🔥11❤6
https://telegra.ph/Korporativnye-PM-vs-startap-PM-dve-raznye-professii-02-12
🩵 - если было полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegraph
Корпоративные PM vs стартап PM: две разные профессии
Почему успех в корпорации не гарантирует успех в стартапе — и наоборот «Product Manager» — звучит одинаково, но означает разное. PM в стартапе и PM в корпорации — это две профессии с разной скоростью, зоной ответственности и смыслом "результата". Многие продакты…
1👍7❤5🔥5
«Мы же клиентоориентированные» — фраза, которая убивает больше продуктов, чем плохой код. 🤩
Слушать клиента — важно. Слушать всех клиентов и пытаться реализовать всё, что они просят, — путь к перегруженному и среднему во всём продукту.
Я не раз видел одну и ту же картину в практике.
Команда собирает фидбек: продажи хотят одну фичу для крупного клиента, саппорт — вторую для снижения тикетов, маркетинг — третью для “красивой упаковки”. Каждое пожелание логично. Каждое — про “клиентоориентированность”. Через полгода продукт превращается в франкенштейн 🧟 : сложный, дорогой в поддержке, без чёткой ценности и тд.
Проблема в том, что клиенты отлично описывают свои боли, но плохо — решения. А разные сегменты хотят разного. Если у вас нет жёсткого приоритета и выбранной стратегии, вы начинаете обслуживать шум, а не рынок и велью для клиента.
Мой принцип:
1) Слушать глубоко, но решать стратегически. Фидбек — это данные о проблеме, не готовый roadmap.
2) Валидировать проблему, а не конкретную фичу.
3) Уметь говорить «нет» даже крупному клиенту, если это уводит продукт от главной ценности продукта
Итого:
Клиентоориентированность — это не «сделать всё для всех».
Это — выбрать, для кого именно вы делаете продукт, и последовательно усиливать его ценность для этого сегмента.
🩵 - если было полезно!
Слушать клиента — важно. Слушать всех клиентов и пытаться реализовать всё, что они просят, — путь к перегруженному и среднему во всём продукту.
Я не раз видел одну и ту же картину в практике.
Команда собирает фидбек: продажи хотят одну фичу для крупного клиента, саппорт — вторую для снижения тикетов, маркетинг — третью для “красивой упаковки”. Каждое пожелание логично. Каждое — про “клиентоориентированность”. Через полгода продукт превращается в франкенштейн 🧟 : сложный, дорогой в поддержке, без чёткой ценности и тд.
Проблема в том, что клиенты отлично описывают свои боли, но плохо — решения. А разные сегменты хотят разного. Если у вас нет жёсткого приоритета и выбранной стратегии, вы начинаете обслуживать шум, а не рынок и велью для клиента.
Мой принцип:
1) Слушать глубоко, но решать стратегически. Фидбек — это данные о проблеме, не готовый roadmap.
2) Валидировать проблему, а не конкретную фичу.
3) Уметь говорить «нет» даже крупному клиенту, если это уводит продукт от главной ценности продукта
Итого:
Клиентоориентированность — это не «сделать всё для всех».
Это — выбрать, для кого именно вы делаете продукт, и последовательно усиливать его ценность для этого сегмента.
Иногда лучший способ позаботиться о пользователе — не добавить ещё одну фичу.
🩵 - если было полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍9❤6🔥4🦄2
🦀 OpenClaw: Почему о этом агенте сейчас все говорят? Разбираем на простом примере.
OpenClaw для меня как для опытного продакта — это уже не «бот», а операционная система для процессов, где ИИ‑агенты стабильно выполняют задачи без ручного промптинга и микроменеджмента.
В бизнесе это означает меньше рутины для команды, быстрее проходящий цикл экспериментов и фич, более предсказуемое качество операций и, как следствие, рост ключевых метрик за счет автоматизации целых кусков процесса, а не отдельных действий.
Смотрим обзор на агента и рефлексируем как его применять в своей работе и нужно ли его вообще применять, каждый сам решает🚬
https://www.youtube.com/watch?v=yJmPjErzvSY
🩵 - если было полезно!
OpenClaw для меня как для опытного продакта — это уже не «бот», а операционная система для процессов, где ИИ‑агенты стабильно выполняют задачи без ручного промптинга и микроменеджмента.
В бизнесе это означает меньше рутины для команды, быстрее проходящий цикл экспериментов и фич, более предсказуемое качество операций и, как следствие, рост ключевых метрик за счет автоматизации целых кусков процесса, а не отдельных действий.
Смотрим обзор на агента и рефлексируем как его применять в своей работе и нужно ли его вообще применять, каждый сам решает
https://www.youtube.com/watch?v=yJmPjErzvSY
Главное, не забывайте про риски использования данных агентов
🩵 - если было полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Что Такое OpenClaw? И Как Он Работает? - Объяснение Для Новичков
Итак, что такое OpenClaw? И как он вообще работает? В этом видео с объяснением OpenClaw для начинающих вы узнаете, как работает OpenClaw, почему он полезен и как начать работу.
✅ Hostinger VPS (Эксклюзивная скидка): https://meticsmedia.com/hostinger-NYYR…
✅ Hostinger VPS (Эксклюзивная скидка): https://meticsmedia.com/hostinger-NYYR…
❤10👍6🔥4
Openclaw был началом. Perplexity Computer - предвкушает ЭВОЛЮЦИЮ.
Perplexity Computer работает с софтом как человек-коллега: просто используя его. Он мыслит, делегирует, ищет, создает, запоминает, пишет код и выдает результат.
Переходите от одной задачи к сотням активных проектов. Закрывайте список дел, продвигайте текущие проекты или запускайте новый сайд-проект.
Уже доступно в веб-версии для подписчиков Max.
🩵 - если было полезно!
Perplexity Computer работает с софтом как человек-коллега: просто используя его. Он мыслит, делегирует, ищет, создает, запоминает, пишет код и выдает результат.
Переходите от одной задачи к сотням активных проектов. Закрывайте список дел, продвигайте текущие проекты или запускайте новый сайд-проект.
Уже доступно в веб-версии для подписчиков Max.
🩵 - если было полезно!
❤9🦄4
Поговорим о признаках токсичной культуры (red flags) 🚩
За годы работы с продуктами и командами я заметил одну закономерность:
токсичная культура почти никогда не появляется внезапно.
Она формируется через небольшие, повторяющиеся сигналы, которые со временем начинают считаться «нормой».
Вот несколько тревожных признаков, которые часто встречаются в командах:
1️⃣ Решения без ответственности
Решения принимаются на встречах, но никто явно не отвечает за результат.
В итоге команда начинает работать не на результат, а на избежание личной ответственности.
2️⃣ Решения «наверху», ответственность «внизу»
Стратегические решения принимаются без участия команды, а отвечать за последствия должны исполнители.
Это убивает инициативу и превращает людей в пассивных исполнителей.
3️⃣ Обратная связь только сверху вниз
Когда сотрудники не могут безопасно давать обратную связь руководству, проблемы просто замалчиваются.
Люди быстро понимают: говорить правду рискованно.
4️⃣ Митингов больше, чем решений
Бесконечные обсуждения, синки и согласования создают иллюзию работы.
Но если после встреч ничего не меняется — это уже бюрократия, а не управление.
5️⃣ Ошибки наказываются, а не анализируются
В сильных командах ошибки разбирают, чтобы улучшить систему.
В токсичных — ищут виноватого.
Мой вывод:
Токсичная культура редко появляется из-за одного человека. Чаще это набор маленьких управленческих привычек, которые со временем становятся нормой. Важно вовремя замечать эти сигналы — потому что культура формируется тем, какое поведение команда допускает каждый день.
🩵 - если было полезно!
За годы работы с продуктами и командами я заметил одну закономерность:
токсичная культура почти никогда не появляется внезапно.
Она формируется через небольшие, повторяющиеся сигналы, которые со временем начинают считаться «нормой».
Вот несколько тревожных признаков, которые часто встречаются в командах:
1️⃣ Решения без ответственности
Решения принимаются на встречах, но никто явно не отвечает за результат.
В итоге команда начинает работать не на результат, а на избежание личной ответственности.
При этом не все решения должны принадлежать одному человеку — но владелец результата всегда должен быть.
2️⃣ Решения «наверху», ответственность «внизу»
Стратегические решения принимаются без участия команды, а отвечать за последствия должны исполнители.
Это убивает инициативу и превращает людей в пассивных исполнителей.
Иногда централизованные решения нужны — но если команда не понимает логику этих решений, доверие быстро исчезает.
3️⃣ Обратная связь только сверху вниз
Когда сотрудники не могут безопасно давать обратную связь руководству, проблемы просто замалчиваются.
Люди быстро понимают: говорить правду рискованно.
Сам факт наличия фидбэка «снизу» ещё не означает здоровую культуру — важно, чтобы этот фидбэк действительно влиял на решения.
4️⃣ Митингов больше, чем решений
Бесконечные обсуждения, синки и согласования создают иллюзию работы.
Но если после встреч ничего не меняется — это уже бюрократия, а не управление.
Хороший индикатор — если после встречи нет конкретных решений или владельцев задач, встреча была лишней.
5️⃣ Ошибки наказываются, а не анализируются
В сильных командах ошибки разбирают, чтобы улучшить систему.
В токсичных — ищут виноватого.
Мой вывод:
Токсичная культура редко появляется из-за одного человека. Чаще это набор маленьких управленческих привычек, которые со временем становятся нормой. Важно вовремя замечать эти сигналы — потому что культура формируется тем, какое поведение команда допускает каждый день.
🩵 - если было полезно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1💯12👍7🔥5
Личная рекомендация, кто хочет работать с крутыми ребятами 🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3💯1
Forwarded from GAV Tech 🎒
Всем привет!
Я в поиске опытного Product owner
в стрим "Система мотивации и оплаты труда" в HR-tech Альфа-Банка😂
Если вы или ваши знакомые давно хотели поработать над приложением для сотрудников - welcome!
Немного про наш HR-tech:
Наш ключевой продукт – это цифровая платформа Alfa People (web и mobile) с прелогин-зоной для кандидатов. Мы строим лучший Total Employee Experience на рынке, внедряя персонализацию и ИИ в наши продукты. Подробнее можно почитать тут.
Кого мы ждем:
Мы ищем продакта, который любит:
📍 придумывать и проверять продуктовые гипотезы
📍 разбираться в данных и метриках
📍 смотреть шире и брать лучшие практики из сильных продуктовых компаний
📍 вместе с командой доводить идеи до работающего продукта
Что нужно делать:
✅ Развивать направление Digital-мотивации и делать сервис, который действительно помогает сотрудникам понимать свои результаты и управлять доходом
✅ Кайфовать от результата😂
Если вам откликается или есть сильные рекомендации - напишите @leksin0202
Будем рады познакомиться🫶
Я в поиске опытного Product owner
в стрим "Система мотивации и оплаты труда" в HR-tech Альфа-Банка
Если вы или ваши знакомые давно хотели поработать над приложением для сотрудников - welcome!
Немного про наш HR-tech:
Наш ключевой продукт – это цифровая платформа Alfa People (web и mobile) с прелогин-зоной для кандидатов. Мы строим лучший Total Employee Experience на рынке, внедряя персонализацию и ИИ в наши продукты. Подробнее можно почитать тут.
Кого мы ждем:
Мы ищем продакта, который любит:
Что нужно делать:
Если вам откликается или есть сильные рекомендации - напишите @leksin0202
Будем рады познакомиться🫶
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤6🔥2👍1💯1
🩵 - если было полезно!
https://vc.ru/growth/2775174-chto-takoe-pivot-v-produkte-i-kogda-bez-nego-ne-oboitis
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
vc.ru
Что такое pivot в продукте и когда без него не обойтись?
Пивот — это не про «бросили одно, начали другое», а про управляемую смену гипотез роста, опирающуюся на данные, рынок и честный разговор с собой как с командой продукта.
1❤9👍5🔥4
Почему эмпатия — это главный инструмент в переговорах 🤝
В продуктовой работе трудные переговоры — это часть профессии. Приоритеты конфликтуют, ресурсы ограничены, а у стейкхолдеров разные интересы. Легко сосредоточиться только на отстаивании своей позиции, но эмпатия зачастую приводит к лучшим результатам.
Эмпатия в этом контексте — это практический навык. Она помогает выявить ограничения, согласовать ожидания и продвигать обсуждения более эффективно.
Вот как это проявляется в реальных разговорах:
🎯 Поймите глубинную цель
Люди редко спорят ради спора. За каждой позицией стоит цель, давление или метрика. Уточняющие вопросы помогают понять, что на самом деле движет другой стороной.
Открыто признавайте ограничения
Команды работают в разных условиях: сроки, техническая сложность, бизнес-показатели. Когда эти ограничения называют вслух, обсуждение становится более предметным и реалистичным.
Отделяйте позиции от интересов
Изначальные требования могут звучать жестко, но часто они отражают предпочтительный способ решения проблемы. Когда становится понятен основной интерес, найти альтернативные пути гораздо проще.
Создавайте пространство для диалога
Люди охотнее идут на контакт, когда чувствуют, что их слышат. Короткие резюме вроде «Вот как я понимаю вашу проблему» помогают согласовать видение до того, как переходить к решениям.
Ищите общие результаты
В большинстве переговоров есть пересекающиеся цели, даже если приоритеты различаются. Обнаружение точек соприкосновения помогает сместить фокус разговора на решения, которые работают для обеих сторон.
🩵 - если было полезно!
В продуктовой работе трудные переговоры — это часть профессии. Приоритеты конфликтуют, ресурсы ограничены, а у стейкхолдеров разные интересы. Легко сосредоточиться только на отстаивании своей позиции, но эмпатия зачастую приводит к лучшим результатам.
Эмпатия в этом контексте — это практический навык. Она помогает выявить ограничения, согласовать ожидания и продвигать обсуждения более эффективно.
Вот как это проявляется в реальных разговорах:
🎯 Поймите глубинную цель
Люди редко спорят ради спора. За каждой позицией стоит цель, давление или метрика. Уточняющие вопросы помогают понять, что на самом деле движет другой стороной.
Открыто признавайте ограничения
Команды работают в разных условиях: сроки, техническая сложность, бизнес-показатели. Когда эти ограничения называют вслух, обсуждение становится более предметным и реалистичным.
Отделяйте позиции от интересов
Изначальные требования могут звучать жестко, но часто они отражают предпочтительный способ решения проблемы. Когда становится понятен основной интерес, найти альтернативные пути гораздо проще.
Создавайте пространство для диалога
Люди охотнее идут на контакт, когда чувствуют, что их слышат. Короткие резюме вроде «Вот как я понимаю вашу проблему» помогают согласовать видение до того, как переходить к решениям.
Ищите общие результаты
В большинстве переговоров есть пересекающиеся цели, даже если приоритеты различаются. Обнаружение точек соприкосновения помогает сместить фокус разговора на решения, которые работают для обеих сторон.
В реальной продуктовой работе эмпатия — это не про «быть мягким», а про эффективность. Когда ты понимаешь реальные ограничения и KPI другой стороны, ты можешь предложить решение, которое закроет их задачу без ущерба для
своей ну или хотя бы попытаться это сделать😄 Так же, эмпатия не отменяет необходимости идти на компромиссы.
🩵 - если было полезно!
1❤10👍4💯3🦄1