Плохой менеджер Артём Арюткин
14.1K subscribers
903 photos
210 videos
14 files
420 links
Канал про IT менеджмент

Авито - СРО платформы разработки,
Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки,
ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы.
Ex-head of PMO СБОЛ

Автор:Арюткин Артём

РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e552d6
Download Telegram
Фух, 2026 ваще рядом!
Будет ли он лучше, чем 2025?Однозначно!
Труднее?
Несомненно!

Важно помнить, что улыбка в этом мире начинается с нас.
Именно мы создаем тот праздник, что происходит вокруг нас!

Мы стали взрослыми и теперь это наша работа.

Хочу пожелать, чтобы каждую минуту у нас находился повод для улыбки.

И в 90% случаев, то, что кажется сложным и трудным сейчас попадет в список «год спустя» и будет тем, что сделало нашу жизнь лучше, а нас сильнее.

С наступающим Новым годом!
Спасибо, что читаете!
Круто знать, что столько умных, замечательных людей рядом!
71🍾33🎄20
#пятничное

Ну как вы там? Че по салатам?
😎 - все съел и еще приготовил!
🦄 - чисто по сушам и пицце
🔥 - еще доедаем! На 3-й день только вкуснее
🔥84😎54🦄145🫡2
Что там ждет нас после Agile?

Кому как не консалтерам из McKinsey рассказывать нам о том, как изменится работа будущего?

Что говорят нам ребята:
1.
Agile придумали для людей (все эти стендапы, 2 pizzas и прочее).
2.
Индивидуальная производительность выросла: каждый из нас может сделать больше в единицу времени (написать код, проверить гипотезу, почеленжить свои мысли, найти нужные исследования).
3.
Процессы разработки: код-ревью, ручное тестирование, декомпозиция задач и написание спецификаций, документация остались прежними.
4.
Старые метрики, такие как: DORA, velocity и т.п. уже не работают, так как не отражают происходящего. Точнее вот так: DORA - важна и нужно, но с AI не связано.

А все мы знаем, что если ускорить один этап производства, то другие становятся узкими горлышками. Тут это видно наглядно.

Agile 2.0 - это про AI native подход в процессах:

1.
Команда - это 3-5 человек, условных фулл-стек, которые управляют агентами.
2.
Spec-driven development - спецификации теперь становятся критичными. Теперь при их написании мы должны быть однозначны. Никаких расплывчатых формулировок, тупиковых веток и т.п. Четко и структурировано.
3.
Новые роли:
инженеры теперь оркестируют агентов, ищут пути, как дать максимум контекста агентам, как построить безопасную и качественную архитектуру.

Продакты сами прототипируют и проверяют свои гипотезы.
4.
Пора перестать следить за старыми метриками (DORA (все еще нужна и полезна, но AI эффект померить не позволит), Velocity и т.п.) и начинать следить именно за flow-метриками.
То есть основная ценность:
- latency от идеи до прода
- стоимость человеческого участия
- rework как сигнал плохих спецификаций
- throughput системы, а не команды.

Есть момент, который на мой взгляд все упускают: появление новой технологии создает новые «работы» и за ними тоже нужно следить. Если раньше обновление библиотеки занимало некое время и не всегда влезало в планы, то теперь сделать это становится легко и быстро. Почему это важно?
Растет в том числе энтропия и это новые вызовы для нас в поисках правильного баланса «что делать, а что нет».

А вам такие обзоры интересны, в принципе?

❤️ - да, продолжай
🎄 - ну соу, соу, не всегда интересно, но продолжай
💊 - перестань и старые удали
143🎄21💊8🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если вам интересно, а какого эта фига, я приложил очень странную картинку к посту утром, то знайте:

В ТГ появилась саммаризация длинных постов.

Саммаризация не всегда работает адекватно.

И я решил собрать саммари для вас сам😉
9🔥6😁3
A Vision For Product Teams - Марти Каган

Короче, статья отрезвляющая и эти мысли у меня давно в голове. Не уверен, что если вы впечатлительны, то стоит читать дальше.
Статья отлично дополняет те мысли, что я излагал в понедельник в обзоре доклада маккинзи.

1.
Марти Каган - автор топовой книги Вдохновленные для продактов рассказывает свой вижен будущего на горизонте 3-10 лет.

2.
Если вы, по сути, трудитесь в feature factory team (это когда ваша задача деливерить фичи придуманные кем-то), то в будущем ваши компетенции не будут востребованы так, как сейчас.
И да, переживать стоит. Потому что новые инструменты ускоряют как раз Деливери.
Конечно, всегда найдутся компании, кто будут продолжать «жить по старому», но это лишь даст больше времени.

3.
Если вы трудитесь в product team (это, когда 90% времени вы тратите на поиск решения, рынка, сами отвечаете на вопрос, что делать дальше и т.п.), то ваши компетенции будут все так же востребованы, но радоваться рано: Марти подтверждает, что состав команд в будущем изменится.
В будущей продакт Тим будет нужен:
-продакт менеджер
-UX дизайнер
-Инженер.

Ага, вот так вот всех по 1-му… И этого хватит.
И представляете, какая будет конкуренция за возможность быть в этой команде.

4.
Возможно, нам повезет и случится бум стартапов, в который приземлится вся наша трудовая мощь, но на сколько это вероятно?

5.
Ну а если вы думаете, что ваш бизнес супер устойчивый, то задумайтесь как много конкурентов у него сможет легко возникнуть очень скоро.

Короче, прогнозировать будущее труднова-то, мы люди плохо с таким справляемся и трендов особо не умеем замечать верно.
Но и голову в песок зарывать не стоит успокаивая себя мыслью, что ничего не поменяется.
К тому же не забывайте, что затронет не только нашу отрасль.

Ну че, кто что думает?

❤️ - Марти Каган столб индустрии. Дело говорит.
🔥 - отставить панику, особо ничего не изменится.
💊 - ну вот, я на панике!
🔥32💊2221👍1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Остап Бендер плохого не посоветует!

Так что давайте-ка в понедельник прямо и начнем!

🔥 - если ты уже горишь и рвешься к трудовым буржуазным будням!
❤️ - если ты еще не готов и ищешь поддержки
💊 - ееееее-ма-ееее, уже пятница! Ну за чтоооо

#пятничное
💊6825🔥15😍2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ладно, раз уж это пятница, я считаю, такая двойная, то забирайте еще 2-й мем!
🤣46🔥6😁2
Классические модели оценки Storypoints, Functionpoints не работают!

А что если я вам скажу, что Storypoints, Functionpoints имеют мало общего со сложностью задач?
И мысль тут не моя, а ребят из Stanford - Егора Денисова-Бланш и его коллег.

Но как так получилось?
Они разработали модель, натренировали ее на 100+ тыс.репозиториях и 10 экспертах в разработке, а затем проверили и убедились, что лучшая метрика - это сколько инженерного усилия и сложности было в фактических коммитах!

Обычно, вот эта задача оценки сложности хм…сложная!
Но статья ребят раскрывает то, как это посчитать.

Фактически, метрика комплексная и состоит из следующих:
1.
Сколько времени (в часах) в этом коммите “закодировано”
2.
Насколько трудной была задача, судя по коду и контексту
3.
Какие объективные признаки сложности есть внутри изменений (кохезия, сложность, coupling, архитектурные изменения, объём и тип модификаций)

И как менеджер вы скажите мне:
«Да нафига мне оценки сложности уже после написания когда?»


И тут я сижу «сижу на двух стульях» вместе с вами и ребятами, кто готовил статью:
1.
Как менеджер, я хочу знать оценку до старта.
Но оценка до старта - это гипотеза. Фактически, это шум!
2.
Но как эксперт я понимаю, что люди отваритетельно оценивают задачи и планируют.

Авторы прямо пишут, что их результаты «подсвечивают ограничения традиционных forward‑looking методов» и что backward‑оценка по коду даёт более точную меру усилия.

Как можно это применить на практике:
1.
Код ревью важная задача в нашей индустрии и модель из статьи может позволить вам распределять более сложные задачи на ревью на более «экспертных ребят».
2.
Такая модель может позволить объяснить стоимость реализации отдельных фич и задержку сроков.
3.
Если научиться надёжно оценивать усилие и сложность по коду, можно затем искать связи между «постфактум» метриками и ранними артефактами (типы требований, области системы и т.п.). То есть модель даёт основу для более качественной калибровки планирования (сравнивать фактический effort по коду с изначальными оценками), но не описывает модель, которая сразу из описания задачи выдаёт оценку сложности/усилия.

А разве умение учиться на основе прошлого не ключевой навык менеджера?

«Storypoints - это гипотеза.
Код - это факт.
Без измерения факта гипотеза никогда не станет лучше.»


А вы верите в умение людей оценивать сроки?

🔥 - да, люди умеют оценивать сроки с достаточной точностью
🦄 - ох о чем вы, сроки мы особо оценивать не умеем
😎 - оцениваю сроки с точностью до минуты
🦄64🔥19😎43👍2🤩2🤔1
Это на фото я такой умный, красивый и здоровый, в реальной жизни я в 8 утра на электрофорезе🤣
На самом деле - это о взрослом отношении к себе.
К сожалению, чудес не бывает и со временем все тяжелее поддерживать ритм, здоровье, спорт, семью, работу. А так как прожить хочется яркую, длинную и здоровую жизнь и стать частью той самой «серебряной экономики» не в виде развалины, то задумываться о себе приходится уже сейчас. При условии, что таких возможностей у нас дофига (ОМС прекрасно работает), то почему нет.

Так что, сначала курс электрофореза (я не могу перестать ржать от этого слова), а затем уже курс массажей.

В общем, не только спортом 3-4 раза в неделю тело живет, но и о восстановлении не забываем.
Еще бы сна дотянуть до 8 часов, но это так, из области фантастики.
27💯9🤣5
This media is not supported in the widget
VIEW IN TELEGRAM
17🔥9💘1
#пятничноеневпятницу

Пу-пу-пууууу
В общем, долги то отдавать приходится, получается!
😁57😭16💯10🤣74
1.8 млн. инженеров (ghost engineer) ничем не занимаются на работе!

Ну че, помните я вам тут в понедельник рассказывал о модели, которую придумали ребята из Стенфорда для оценки сложности решенной задачи?
Ну вот они пошли дальше и написади статью (статья не является строго научной!), в которой ввели термин ghost engineer и вот, что они нам говорят (вот тут видос, если что):
1.
Эти парни делаю лишь 10% работы от медианы в рамках эффективности в своей компании. То есть делают только 10% работы от средней нормы в своей организации.
2.
В публичных описаниях приводятся характерные признаки «призраков»:
• 58% из них делают меньше трёх коммитов в месяц;
• 42% ограничиваются тривиальными изменениями на одну строку/символ.

Что вызывает спорные чувства?

1.
Написание кода - лишь малая часть работы. Хотя модель ребят из стенфорда пытается учитывать и это пусть и косвенно через сложность задач.
2.
Подобный подход никак не позволяет учесть менторство, ревью, проектирование архитектуры, время на встречах.
Хорошо бы в эту модель докрутить Google InSession (ранее рассказывал о подходе Гугла для анализа информации по ивентам, куда уходит время у разработчиков).

Однако, модель точно позволит выявить крайние случаи, когда люди реально нифига не делают.

А как вы оцениваете наличие ghost engineer в вашей компании?

❤️ - у нас таких нет
👍 - от 5 до 10%
🔥 - от 11 до 25%
🦄 - только я и работаю
🦄2923👍19🔥16
Е-ма-е, а я то пропустил:

10 января каналу исполнилось 3 года!

Офффигеть, просто!

За 3 года канал изменился,
я изменился,
вы изменились!

Стали ли мы лучше и опытнее? Однозначно!

Выросли ли мы с вами?
Ну как можно с этим спорить!

Изменился ли рынок?
Да просто, капец!

Стали ли мы умнее?
Сомнений ровно 0!

Блин, спасибо вам, что вы читаете! Правда и искренне!
Мне безумно приятно осознавать, что мои рекомендации, обзоры книг и статей, мои советы и мой опыт вам помогают и делают этот мир чуточку лучше!

Один из моих руководителей всегда заканчивал поздравления постой фразой:
Дальше больше!


Так и у нас с вами «дальше больше».

Всех обнял, приподнял, покружил и на место поставил!

🎉 - если ты с каналом больше 2-х лет
🦄 - если ты тут от 1 до 2-х лет
😎 - если меньше года
6😎119🦄68🎉398🤷‍♂7🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#пятничное

❤️ - если жиза
💊 - если все не так
🔥 - поддержать бедолаг
🔥12666💊45😁29🤣12🤷‍♂2👎2👍1
Так-с, давайте договоримся, что вот в следующем году никаких «после праздников», а то потом вот эта вся фигня случается.

Договорились?

❤️ - да, погнали
😎 - давайте уже после майских обсудим
😭 - если ты там плачешь
😎9926😭25🤔1🌚1💊1
А сможете доказать ROI от AI в разработке?

Продолжаю разбирать выступления Егора Денисова-Бланша (Yegor Denisov-Blanch) и сейчас разберем его выступление на конференции AI Engineer Code Summit 2025 в Нью-Йорке с таким провокационным вопросом :-)
Ох, и поверьте, разбираю я все это не просто так: готовится кое-что интересное для вас😉

Доклад основан на результате двухлетнего исследования влияния AI-инструментов на продуктивность разработчиков, охватывающего 120 000+ разработчиков в 600+ компаниях (ох какие вкусные цифры тут).

И я все размышлял об этом видео и думал, о чем же оно?

И как будто это видео - диагноз или наоборот индульгениця всем нам: мы видим рост продуктивности от AI локально, но как, блин, повысить эффективность на круг и посчитать экономику? Че там по ROI?

1.
Качество от использования AI зависит от индекса чистоты окружения: качество кода, документации, модульность кода и т.п. В общем, техдолг и тут мешает. Так что бегом проверять, что у вас там с ним.

2.
Использование AI = рост энтропии/тех.долга. Так что, давайте попросим ребят инженеров засучить рукава и следить за качеством кода, генерируемого AI.

3.
Много токенов не равно, что вы молодцы и получаете нужные эффекты. При росте свыше 10 млн.токенов на инженера эффекта уже не наблюдается, скорее даже такие команды показывают результаты хуже.
Моя гипотеза тут в том, что это говорит о низком качестве того самого индекса чистоты окружения => много токенов тратится на контекст.

4.
Средний прирост продуктивности составил 10%. Однако, есть значительная разница между лидерами и остальными.

Ииии самое важное, как мерить-то Егор нам предлагает:

Engineering Output - собственно говоря, та самая продуктивность. Если я верно понимаю, то Денис тут предлагает использовать их же ML модель про которую я уже рассказывал: модель, симулирующая оценку 10-15 экспертов, позволяющая оценить ретроспективно сложность решеной задачи.

Конечно, не стоит забывать и про Guardrail metrics и Егор о них не забыл:
Rework & Refactoring, Code Quality & Risk, People & DevOps

Мне прямо очень нравятся мысли Егора, но сам подход все больше напоминает хм…прогрев аудитории перед запуском чего-то, а-ля консалтинга и т.п.😁


А у вас уже был опыт расчета эффектов от AI?
😭 - это я не плачу, это мне «Эксель в глаз попал»: считал и вовсю
🔥 - прямо сейчас в процессе
🦄 - пока «естественный» тренируем
2🦄27😭14🔥73👍1🗿1
Кажется, это лучшее объяснение для понимания жизни в корпорациях, да и не только в них.

Люди растут и их повышают в какой-то момент не столько за знания и скорость ответов, сколько за «умение взять на себя ответственность» и «понимание…хм…политических веяний и совместных обязательств большого количества людей друг перед другом».
👍29🔥107💯3
Лидер с влиянием или GPT на ножках?

Жила была Лена, школу она закончила с отличием, в инстутите тоже все все было норм, знания Лена умело поглощать с невероятной скоростью и точностью. Друзья, однокурсники и знакомые называли ее ходячей энциклопедией и Лену, в глубине душе это радовало. Ведь все логично складывается - больше знаешь - круче становишься. Вот тебе пятерки, вот тебе диплом правильного цвета, и вот тебе стажировка в большой нефтяной компании.

Попав на стажировку Лена быстро стала показывать сверхрезультаты, то, что другие делали за 6 часов она умудрялась сделать за 40 минут, да и объемом работы обходила всех остальных стажеров, Лене было совершенно не сложно и конечно скоро ее перевели на должность специалиста. Следующие несколько лет Лена росла по экспертным грейдам, и все было опять логично. Более сложные задачи требовали больших компетенций и знаний, а у Лены с этим всегда было прекрасно, она перемещалась по уровням словно в тетрисе и все было предсказуемо. Потом случился потолок экспертных грейдов и директор предложил Лене возглавить отдел. Посмотрев по сторонам и поняв для себя, что это просто еще один уровень в этой игре - Лена вписалась. И в начале все было неплохо, управление оказалось такой же наукой, в которой нужно было просто разобраться и постпенно стало понятно что делать с подчиненными. Лене стало нравится, она захотела расти дальше, пока не споткнулась о стену, которую раньше не замечала.

С какого-то момента стало понятно, что руководители над Леной и ее коллеги, руководители смежных подразделений, вообще не обязательно про глубокую экспертизу. Часто Лене казалось (хоть природная вежливость не позволяла об этом даже думать), что половина ее коллег конченные дегенераты, которые в своем домене вообще ничего не понимают, но почему-то сидят. И, о ужас, к ним даже руководство временами прислушивается. При этом Лена воспринималась как “очень умная и высокопотенциальная”, вот только к важным решениям ее не привлекали. С ней работали в режиме “запрос-ответ”, очень радовались, когда ответы нравились и… ничего. А меж тем у Лены внутри, все чаще, горели эмоции: опять кретинское решение, опять неправильное назначение, опять идиотский план. И она пыталась найти еще больше экспертных аргументов и донести до руководителей что же здесь не так. Но как она не старалась, со стороны все выглядело, как будто GPT апгрейднули с 4й на 5ю версию, стал умнее, толковее, точнее, но вот решаем мы все равно без него.

Отгадка Лениной проблемы в том, что часто влияние вообще никак не связано с экспертизой и вот почему:

1. Экспертиза делает тебя ценным, но не делает тебя субъектом решений, система легко платит за умного помощника, но крайне неохотно отдаёт власть тому, кто привык быть всегда прав.
2. Людей вроде Лены отодвигают не потому, что они слабые, а потому что они слишком хорошо видят риски - и редко проговаривают готовность взять ответственность за последствия.
3. Пока ты доказываешь, что прав, кто-то рядом просто принимает решение - даже если оно хуже.

Лена слишком долго росла в модели «я знаю лучше - значит меня должны слушать». Но корпоративный мир устроен иначе: здесь слушают тех, кто не только объясняет, почему нельзя, но и говорит как будет - и готов потом отвечать за последствия. Поэтому система нашла для Лены удобную роль, полезную, уважаемую и вообще суперценную - GPT на ножках. И если в какой-то момент ты ловишь себя на том, что тебя ценят за ум, но обходят стороной, когда нужно выбрать направление, возможно, ты всё ещё растёшь в экспертизе, но давно не растёшь во влиянии. А это две разные траектории )

#сережинымысли
46🔥38💯25👍92😢2
Отлично утренний пост дополняет Антон.
Который утверждает, что вырвался из пут корпорации и теперь кайфует!

Верим Антону?))
💯10😁3🦄2🤡1