Стратсессия в Ереване (Рубрика #Strategy)
Улетел на 3 дня в Ереван, чтобы с коллегами поговорить про результаты и стратегию отдела, что занимается на всю компанию продуктовой аналитикой, a/b экспериментами, расчетом метрик и т.д. Это очень важные темы, которые позволяют крупной комапнии оптимизировать свои продукты и процессы опираясь на данные, а не на мнения самых высокооплачиваемых людей (HiPPO, Highest Paid Person's Opinion). Именно поэтому нашу систему для экспериментов мы назвали HiPPO:) Кстати, с Андреем Цыбиным, руководителем отдела мы уже записывали серию подкаста "Code of Leadership", где мы обсуждали часть про продуктовую аналитику (систему Statist), а вскоре запишем новую серию про a/b платформу. Но вообще, наша a/b платформа основывается методологически на книге Доверительное a/b тестирование (Trustworthy Online Controlled Experiments), что написали - Ron Kohavi (Fellow & VP @ Microsoft), Diane Tang (Fellow @ Google), Ya Xu (head of DS @ LinkedIn).
В начале стратсессии я рассказал про важность работы с данными и получения инсайтов на примере Netflix - они в 2023 году на появившуюся позицию CTO назначил руководителя блока Data & Insight. Этим руководителем была Элизабет Стоун (про подкаст с которой я рассказывал раньше). Собственно, для нашей компании с большим количеством зрелых продуктов, экосистемных эффектов, разным подходам при работе с сегментами, эти подходы важны не меньше, чем тому же Netflix. Ну и во время стратсессии мы планируем провести сессию event storming, которая позволяет пошарить понимание процессов работы над экспериментами, статистикой и так далее. Это позволит нам понять как дальше улучшать user experience наших коллег при работе в этом домене.
P.S.
Последний раз в Ереване я был 2 года назад, когда на открытии нашего офиса рассказывал про RnD в крупных компаниях. С тех пор я заметил, что парк машин обновился и в такси приезжают новенькие BYD:)
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software #Metrics #Strategy
Улетел на 3 дня в Ереван, чтобы с коллегами поговорить про результаты и стратегию отдела, что занимается на всю компанию продуктовой аналитикой, a/b экспериментами, расчетом метрик и т.д. Это очень важные темы, которые позволяют крупной комапнии оптимизировать свои продукты и процессы опираясь на данные, а не на мнения самых высокооплачиваемых людей (HiPPO, Highest Paid Person's Opinion). Именно поэтому нашу систему для экспериментов мы назвали HiPPO:) Кстати, с Андреем Цыбиным, руководителем отдела мы уже записывали серию подкаста "Code of Leadership", где мы обсуждали часть про продуктовую аналитику (систему Statist), а вскоре запишем новую серию про a/b платформу. Но вообще, наша a/b платформа основывается методологически на книге Доверительное a/b тестирование (Trustworthy Online Controlled Experiments), что написали - Ron Kohavi (Fellow & VP @ Microsoft), Diane Tang (Fellow @ Google), Ya Xu (head of DS @ LinkedIn).
В начале стратсессии я рассказал про важность работы с данными и получения инсайтов на примере Netflix - они в 2023 году на появившуюся позицию CTO назначил руководителя блока Data & Insight. Этим руководителем была Элизабет Стоун (про подкаст с которой я рассказывал раньше). Собственно, для нашей компании с большим количеством зрелых продуктов, экосистемных эффектов, разным подходам при работе с сегментами, эти подходы важны не меньше, чем тому же Netflix. Ну и во время стратсессии мы планируем провести сессию event storming, которая позволяет пошарить понимание процессов работы над экспериментами, статистикой и так далее. Это позволит нам понять как дальше улучшать user experience наших коллег при работе в этом домене.
P.S.
Последний раз в Ереване я был 2 года назад, когда на открытии нашего офиса рассказывал про RnD в крупных компаниях. С тех пор я заметил, что парк машин обновился и в такси приезжают новенькие BYD:)
#Culture #Management #Leadership #Processes #Engineering #Software #Metrics #Strategy
❤15🔥7👍3
«Экономика не выживет»? Тревожный звонок для России / Олег Вьюгин о налогах, рубле и ипотеке (Рубрика #Economics)
Иногда я смотрю нашу передачу "Деньги не спят", в которой ведущие с гостями обсуждают экономические темы очень динамично и наглядно. А конкретно этот выпуск был интересен тем, что в нем обсуждались текущее состояние и перспективы российской экономики на 2025-2026 годы. Для разбора этой темы в гости к Рине Ахмадулиной пришел Олег Вьюгин - заслуженный экономист, профессор ВШЭ, бывший первый замглавы Минфина и ЦБ РФ, экс-председатель наблюдательного совета Мосбиржи. Они говорили больше часа и успели обсудить множество тем, среди которых основными были следующие
📉 🧾 Налоговое давление и стагнация
В экономике сохраняется высокая налоговая нагрузка, признаки стагнации и риска недобора налогов, несмотря на их повышение, бюджет "затянут"
📈 🏭 Высокая ставка и проблемы бизнеса
Ключевая ставка остаётся высокой, её снижение в ближайшие месяцы маловероятно, что увеличивает проблемы предприятий, провоцируя рост проблемных кредитов.
🏦 💰 ФНБ и бюджет
Средства ФНБ не планируют тратить для покрытия дефицита бюджета - рассчитывают на альтернативные источники дохода, но в случае серьёзного недобора возможен пересмотр.
💹🇷🇺 Состояние рубля
Крепкий рубль - результат снижения импорта и устойчивого экспорта; курс стабилен и его искусственное ослабление не планируется.
🤑 🏦 Банковский сектор
Банки - главные бенефициары инфляции и высокой ставки, однако их доходы сократятся при замедлении инфляции. Дополнительные налоги на банки не рассматриваются, чтобы не создавать дополнительных рисков для системы.
🏭⚠️ Отрасли под риском
Под ударом - угольная промышленность, металлургия, автопром. Устойчивы - премиум-недвижимость, ритейл. IT и медицина также теряют льготы, развитие затруднено.
💵 📊 Долговой рынок и инвестиции
Банки переводят заёмщиков на облигационный рынок, инвесторам стоит быть осторожнее, особенно в уязвимых отраслях. Большие портфели - в недвижимости, облигациях, немножко - в акциях, золоте.
🏡 🔑 Перспективы ипотеки и недвижимости
Рынок недвижимости устойчив, цены в Москве растут за счёт сокращения объёмов новостроек и управления ценами.
#Economics #Management
Иногда я смотрю нашу передачу "Деньги не спят", в которой ведущие с гостями обсуждают экономические темы очень динамично и наглядно. А конкретно этот выпуск был интересен тем, что в нем обсуждались текущее состояние и перспективы российской экономики на 2025-2026 годы. Для разбора этой темы в гости к Рине Ахмадулиной пришел Олег Вьюгин - заслуженный экономист, профессор ВШЭ, бывший первый замглавы Минфина и ЦБ РФ, экс-председатель наблюдательного совета Мосбиржи. Они говорили больше часа и успели обсудить множество тем, среди которых основными были следующие
В экономике сохраняется высокая налоговая нагрузка, признаки стагнации и риска недобора налогов, несмотря на их повышение, бюджет "затянут"
Ключевая ставка остаётся высокой, её снижение в ближайшие месяцы маловероятно, что увеличивает проблемы предприятий, провоцируя рост проблемных кредитов.
Средства ФНБ не планируют тратить для покрытия дефицита бюджета - рассчитывают на альтернативные источники дохода, но в случае серьёзного недобора возможен пересмотр.
💹
Крепкий рубль - результат снижения импорта и устойчивого экспорта; курс стабилен и его искусственное ослабление не планируется.
Банки - главные бенефициары инфляции и высокой ставки, однако их доходы сократятся при замедлении инфляции. Дополнительные налоги на банки не рассматриваются, чтобы не создавать дополнительных рисков для системы.
🏭⚠️ Отрасли под риском
Под ударом - угольная промышленность, металлургия, автопром. Устойчивы - премиум-недвижимость, ритейл. IT и медицина также теряют льготы, развитие затруднено.
Банки переводят заёмщиков на облигационный рынок, инвесторам стоит быть осторожнее, особенно в уязвимых отраслях. Большие портфели - в недвижимости, облигациях, немножко - в акциях, золоте.
Рынок недвижимости устойчив, цены в Москве растут за счёт сокращения объёмов новостроек и управления ценами.
#Economics #Management
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
«Экономика не выживет»? Тревожный звонок для России / Олег Вьюгин о налогах, рубле и ипотеке
Новый выпуск «Деньги не спят» в наших лучших традициях — местами страшный, но интересный!
В гостях — Олег Вьюгин, заслуженный экономист, банкир, профессор Высшей школы экономики. В прошлом занимал должности председателя наблюдательного совета Мосбиржи,…
В гостях — Олег Вьюгин, заслуженный экономист, банкир, профессор Высшей школы экономики. В прошлом занимал должности председателя наблюдательного совета Мосбиржи,…
1👍6👎6🔥4❤2👀2
Пирамида Минто или как структурировать свои тексты (Рубрика #Management)
Я читаю много документации, как на работе, так и в свободное время. И я расстраиваюсь от ситуаций, когда для понимания сути вопроса требуется преодолевать страницы текста, а не следовать за размышлениями автора. Особенно бывает грустно, когда вопрос важный, а время ограниченно. В этот момент хочется, чтобы документ был структурирован в формате: сначала главная идея, потом доказательства. Именно такой принцип популяризировала c 1970х годов Барбара Минто, консультант из McKinsey. Мне очень нравится этот подход, поэтому я решил сегодня про него рассказать.
Шаблон использования этого принципа выглядит так: введение (контекст и вопрос) → главное утверждение (ответ) → аргументы (подтверждающие детали). А дальше мы разберем каждую часть этого шаблона.
1️⃣Вводная часть по Минто должна задать сцену и проблему
Для этого можно использовать паттерн SCQA (Situation–Complication–Question–Answer): описать ситуацию и контекст, указать основную проблему или сложность, логично вытекающий из неё вопрос - и плавно привести читателя к вашему ответу, то есть к главному тезису. Например: "В компании Х задерживаются релизы (ситуация). Причина - хаос в требованиях (проблема), встаёт вопрос: как навести порядок? Решение: ввести чёткий процесс спефикации и управления задачами (ответ)." После такого вступления читатель уже понимает, о чём пойдёт речь, и готов воспринять ваш основной тезис.
2️⃣ Главная идея (тезис) - это вершина пирамиды
Именно эту мысль вы хотите донести. Минто советует формулировать её сразу после введения, чтобы читатель не гадал, куда вы клоните. В деловой переписке такой прямой подход экономит кучу времени: адресат сразу видит, в чём дело, и не расходует лишней умственной энергии на поиски смысла между строк. Суть в том, что у читателя ограничен запас ментальной энергии: часть тратится на чтение слов, ещё часть - на увязывание идей между собой, и только то, что останется, идёт на понимание сути. Поэтому чем яснее и логичнее подача, тем больше шансов, что смысл дойдёт до адресата. Пирамида Минто как раз освобождает мозг читателя от необходимости самому структурировать кашу из фактов - вы делаете это за него заранее.
3️⃣ Аргументы и детали - основание пирамиды
Здесь приводятся факты, данные, объяснения, поддерживающие главный тезис. Важно, что они не вываливаются списком, а группируются логично. Барбара Минто сформулировала три правила для структуры пирамиды
- Обобщение снизу вверх: идеи на каждом уровне должны обобщать материалы уровня ниже. Верхушка пирамиды - квинтэссенция идей снизу, каждый подпункт - резюме своих под-подпунктов и т.д. Благодаря этому читатель может прочесть только верхние уровни и уже получить связную картину.
- Однородность идей: в одной группе аргументы должны быть одного типа и порядка. Если вы перечисляете, скажем, три причины проблемы, все три должны быть именно причинами (а не две причины и одно следствие вперемешку). Однородности идей можно достигнуть используя примерно одинаковый уровень абстракции, а также принцип MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) для перечислений.
- Логичный порядок: идеи в каждой группе упорядочены по какому-то разумному признаку - например, по важности, хронологии или структуре. Нелогичная последовательность сбивает с толку. Минто вообще называла хаотичное изложение "плохими манерами" по отношению к читателю. Хороший автор проведёт читателя по своим аргументам шаг за шагом.
Следуя этим правилам, вы выстраиваете пирамиду снизу вверх при подготовке текста (сначала собираете и группируете идеи), а излагаете сверху вниз. Результат - стройная логическая конструкция, где читателю сначала дают карту маршрута, а потом уже ведут по пунктам. Если вдруг какой-то аргумент отпадает или оспаривается, общая мысль всё равно удержится на остальных опорах.
P.S.
Барбара написала целую книжку про этот принцип, которая вышла в далеком 1987 году. С тех пор книга много раз переиздавалась.
#Thinking #Writing #Leadership #Management
Я читаю много документации, как на работе, так и в свободное время. И я расстраиваюсь от ситуаций, когда для понимания сути вопроса требуется преодолевать страницы текста, а не следовать за размышлениями автора. Особенно бывает грустно, когда вопрос важный, а время ограниченно. В этот момент хочется, чтобы документ был структурирован в формате: сначала главная идея, потом доказательства. Именно такой принцип популяризировала c 1970х годов Барбара Минто, консультант из McKinsey. Мне очень нравится этот подход, поэтому я решил сегодня про него рассказать.
Шаблон использования этого принципа выглядит так: введение (контекст и вопрос) → главное утверждение (ответ) → аргументы (подтверждающие детали). А дальше мы разберем каждую часть этого шаблона.
1️⃣Вводная часть по Минто должна задать сцену и проблему
Для этого можно использовать паттерн SCQA (Situation–Complication–Question–Answer): описать ситуацию и контекст, указать основную проблему или сложность, логично вытекающий из неё вопрос - и плавно привести читателя к вашему ответу, то есть к главному тезису. Например: "В компании Х задерживаются релизы (ситуация). Причина - хаос в требованиях (проблема), встаёт вопрос: как навести порядок? Решение: ввести чёткий процесс спефикации и управления задачами (ответ)." После такого вступления читатель уже понимает, о чём пойдёт речь, и готов воспринять ваш основной тезис.
2️⃣ Главная идея (тезис) - это вершина пирамиды
Именно эту мысль вы хотите донести. Минто советует формулировать её сразу после введения, чтобы читатель не гадал, куда вы клоните. В деловой переписке такой прямой подход экономит кучу времени: адресат сразу видит, в чём дело, и не расходует лишней умственной энергии на поиски смысла между строк. Суть в том, что у читателя ограничен запас ментальной энергии: часть тратится на чтение слов, ещё часть - на увязывание идей между собой, и только то, что останется, идёт на понимание сути. Поэтому чем яснее и логичнее подача, тем больше шансов, что смысл дойдёт до адресата. Пирамида Минто как раз освобождает мозг читателя от необходимости самому структурировать кашу из фактов - вы делаете это за него заранее.
3️⃣ Аргументы и детали - основание пирамиды
Здесь приводятся факты, данные, объяснения, поддерживающие главный тезис. Важно, что они не вываливаются списком, а группируются логично. Барбара Минто сформулировала три правила для структуры пирамиды
- Обобщение снизу вверх: идеи на каждом уровне должны обобщать материалы уровня ниже. Верхушка пирамиды - квинтэссенция идей снизу, каждый подпункт - резюме своих под-подпунктов и т.д. Благодаря этому читатель может прочесть только верхние уровни и уже получить связную картину.
- Однородность идей: в одной группе аргументы должны быть одного типа и порядка. Если вы перечисляете, скажем, три причины проблемы, все три должны быть именно причинами (а не две причины и одно следствие вперемешку). Однородности идей можно достигнуть используя примерно одинаковый уровень абстракции, а также принцип MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) для перечислений.
- Логичный порядок: идеи в каждой группе упорядочены по какому-то разумному признаку - например, по важности, хронологии или структуре. Нелогичная последовательность сбивает с толку. Минто вообще называла хаотичное изложение "плохими манерами" по отношению к читателю. Хороший автор проведёт читателя по своим аргументам шаг за шагом.
Следуя этим правилам, вы выстраиваете пирамиду снизу вверх при подготовке текста (сначала собираете и группируете идеи), а излагаете сверху вниз. Результат - стройная логическая конструкция, где читателю сначала дают карту маршрута, а потом уже ведут по пунктам. Если вдруг какой-то аргумент отпадает или оспаривается, общая мысль всё равно удержится на остальных опорах.
P.S.
Барбара написала целую книжку про этот принцип, которая вышла в далеком 1987 году. С тех пор книга много раз переиздавалась.
#Thinking #Writing #Leadership #Management
1🔥26❤13👍12
Modern Architecture 101 for New Engineers & Forgetful Experts - NDC Copenhagen 2025 (Рубрика #Architecture)
Отличное выступление Jerry Nixon, product manager из команд SQL Server и Data API Builder, в котором он говорит, что архитектура - это не про "best practices", а про контекстные решения и смелость говорить "нет". Фактически, Никсон разрушает мифы и дальше показывает как строить архитектуру под любой масштаб с учетом вашего контекста. А начинает он с провокации, говоря, что термин "best practice" используют как оправдание отсутствия аргументов. Единственная настоящая best practice - не использовать SQL injection. Все остальное зависит от:
- Политики и бюджета компании
- Уровня команды (джуниоры vs эксперты)
- Наследия систем и ограничений от объединения разных систем
- Возможности "платить за ошибки" (Twitter может себе позволить глупости, а вы - нет)
Дальше он показывает "годовые кольца" технологий: spaghetti code 90-х, трехуровневые приложения 2000-х и микросервисы 2010-х, а дальше заключает, что все это работает до сих пор. В итоге, architecture shaming - это просто неуважение к контексту, в котором были приняты прошлые архитектурные решения.
По Никсону роль архитектора быть хранителем простоты. Ведь архитектор отвечает за самые дорогие решения, которые нельзя отложить. Это не тот, кто рисует схемы в начале проекта, а тот, кто постоянно решает, что оставить за бортом. Главная задача - не добавлять компоненты, а защищать систему от лишнего - это очень похоже на тезис Антуана де Сент-Экзюпери
После этого спикер начинает показывать как можно начинать проектировать решение с базы и постепенно наращивать сложность по мере появления доп требований
- Client → Database
- Client → API → Database (добавили интерфейс)
- Write API → Primary DB (синхронизация через логи) и Read API → Read replica. Логика в том, что вы масштабируете запись и чтение независимо за счет простого изменения connection string, а также за счет eventual consistency (и вам сразу становитсья важно понимать модели консистентности)
- Дальше появляется API Manager (APIM) / Gateway для управления API, версионирования, балансировки нагрузки, постепенной раскатки и a/b тестов
- Дальше появляется история про мониторинг (Никсон советует OpenTelemetry), кеши и service bus
- Ну и вообще асинхронность - это способ работы на масштабе: CQRS (Command Query Responsibility Segregation), Queue для работы со спайками нагрузки
- И так далее
В общем, выступление очень интересное. Основные мысли примерно такие
- Все компромиссы исходят из реальности, а не идеологии
- Архитектор - это тот, кого винят. Ваши решения будут судить через 5 лет, когда вы уже покинете компанию
- Сложность должна оправдываться. Каждый добавленный компонент (service bus, cache, gateway) - это еще одна система, за которую вы отвечаете.
Ну и напоследок тезис от автора, что меня сначала повеселил, а потом заставил задуматься
#Architecture #DistributedSystems #Management #Software #Leadership #Patterns #SystemDesign
Отличное выступление Jerry Nixon, product manager из команд SQL Server и Data API Builder, в котором он говорит, что архитектура - это не про "best practices", а про контекстные решения и смелость говорить "нет". Фактически, Никсон разрушает мифы и дальше показывает как строить архитектуру под любой масштаб с учетом вашего контекста. А начинает он с провокации, говоря, что термин "best practice" используют как оправдание отсутствия аргументов. Единственная настоящая best practice - не использовать SQL injection. Все остальное зависит от:
- Политики и бюджета компании
- Уровня команды (джуниоры vs эксперты)
- Наследия систем и ограничений от объединения разных систем
- Возможности "платить за ошибки" (Twitter может себе позволить глупости, а вы - нет)
Дальше он показывает "годовые кольца" технологий: spaghetti code 90-х, трехуровневые приложения 2000-х и микросервисы 2010-х, а дальше заключает, что все это работает до сих пор. В итоге, architecture shaming - это просто неуважение к контексту, в котором были приняты прошлые архитектурные решения.
По Никсону роль архитектора быть хранителем простоты. Ведь архитектор отвечает за самые дорогие решения, которые нельзя отложить. Это не тот, кто рисует схемы в начале проекта, а тот, кто постоянно решает, что оставить за бортом. Главная задача - не добавлять компоненты, а защищать систему от лишнего - это очень похоже на тезис Антуана де Сент-Экзюпери
Совершенство достигается не тогда, когда нечего добавить, а когда нечего убрать
После этого спикер начинает показывать как можно начинать проектировать решение с базы и постепенно наращивать сложность по мере появления доп требований
- Client → Database
- Client → API → Database (добавили интерфейс)
- Write API → Primary DB (синхронизация через логи) и Read API → Read replica. Логика в том, что вы масштабируете запись и чтение независимо за счет простого изменения connection string, а также за счет eventual consistency (и вам сразу становитсья важно понимать модели консистентности)
- Дальше появляется API Manager (APIM) / Gateway для управления API, версионирования, балансировки нагрузки, постепенной раскатки и a/b тестов
- Дальше появляется история про мониторинг (Никсон советует OpenTelemetry), кеши и service bus
- Ну и вообще асинхронность - это способ работы на масштабе: CQRS (Command Query Responsibility Segregation), Queue для работы со спайками нагрузки
- И так далее
В общем, выступление очень интересное. Основные мысли примерно такие
- Все компромиссы исходят из реальности, а не идеологии
- Архитектор - это тот, кого винят. Ваши решения будут судить через 5 лет, когда вы уже покинете компанию
- Сложность должна оправдываться. Каждый добавленный компонент (service bus, cache, gateway) - это еще одна система, за которую вы отвечаете.
Ну и напоследок тезис от автора, что меня сначала повеселил, а потом заставил задуматься
Мы не пишем код для компьютера, а для следующего разработчика, который, возможно, маньяк с топором. Не злите его
#Architecture #DistributedSystems #Management #Software #Leadership #Patterns #SystemDesign
YouTube
Modern Architecture 101 for New Engineers & Forgetful Experts - Jerry Nixon - NDC Copenhagen 2025
This talk was recorded at NDC Copenhagen in Copenhagen, Denmark. #ndccopenhagen #ndcconferences #developer #softwaredeveloper
Attend the next NDC conference near you:
https://ndcconferences.com
https://ndccopenhagen.com/
Subscribe to our YouTube channel…
Attend the next NDC conference near you:
https://ndcconferences.com
https://ndccopenhagen.com/
Subscribe to our YouTube channel…
🔥19❤10👍9😍1
Риторика Аристотеля (Рубрика #Speaking)
Я часто оказываюсь в ситуации, когда мне нужно донести мои мысли максимально эффективно до слушателей, будь то публичное выступление или совещание внутрии компании. Обычно я строю свой рассказ и тезисы на рациональном и логичном подходе, похожем на пирамиду Минто, но это не всегда срабатывало, поэтому я решил обратиться к методам классиков. Оказалось, что первым систематическим руководством в данной области был трактат Аристотеля "Риторика", в котором он рассказывал про три опоры успешного убеждения, отвечающим на разные вопросы
- Этос (кому я верю?) - тут важно доверие к спикеру: его репутация, компетентность
- Пафос (что я чувствую?) - тут важно эмоциональное состояние и мотивация аудитории: страх, энтузиазм, скука, усталось
- Логос (насколько это логично?) - тут важны факты, метрики, диаграммы, расчеты, причинно-следственные связи между аргументами
По Аристотелю для успеха нужна комбинация факторов, но ее очень сложно достичь. Например, у меня с детства хорошо получалось опираться на логос, потом во взрослом возрасте добавился этос (за счет репутации эксперта), а вот пафос мне до сих пор дается с трудом (но я работаю над прокачкой своего эмоционального интеллекта ).
Интересно, что во времена Аристотеля книга помогала успешно выступать на судах, народных собраниях и так далее, где ему было важно убедить аудиторию здесь и сейчас без каких-то подручных материалов: презентаций, раздаток, видеотрейлеров. А сейчас в технологических компаниях у нас есть целый набор разнообразных задач в разных контекстах и модель как будто становится богаче. Например, есть встречи, письма, часты, RFC/ADR, code-review, design review, business review, ... В итоге, кроме цели убеждения появляются цели синхронизировать людей, сняять тревогу, построить доверие, протащить изменения ...
Сейчас эту модель с этосом, пафосом и логосом можно разложить примерно так
1️⃣Этос сегодня - это про то, а как понять: "Поверят ли этой оценке/предложению именно от меня?"
Этос развивается через следущие факторы
- Качество ваших решений и прогнозов (обещали — сделали)
- Честное признание рисков и неизвестных
- Прозрачность: "вот, что я проверил, вот, чего не знаю"
- Уважительный тон, даже когда спорите
2️⃣ Пафос сегодня - это про то, а как понять: "Что люди чувствуют, когда это слышат/читают?"
На практике это можно проявлять так
- Не объявлять изменения “сухим” языком, игнорируя тревогу (“ещё один приоритет сверху”)
- Показывать, как это влияет на нагрузку, карьеру, интерес к работе
- Помогать людям перейти от “ой, кошмар” к “ок, это имеет смысл, давайте попробуем”
3️⃣ Логос сегодня - это про то, а как понять: “Понятна ли логика и достаточно ли она надёжна для решений?”
На практике это можно проявлять так
- Открыто говорить про допущения и границы модели: “эта оценка без учёта интеграции с X”,
- Использовать визуализации логики: диаграммы, таблицы, модели
- Показывать сравнение альтернатив с использованием понятных критериев
На практике перед любой важно коммуникацией можно задать себе три блока вопросов, которые помогут сделать эту коммуникацию лучше
Логос: сначала "основа"
- В чём основное утверждение? (1–2 фразы)
- Какие данные и факты это поддерживают?
- Какие есть альтернативы и почему они хуже?
- Какие допущения вы делаете?
Если вы не можете это чётко сформулировать — проблема в логосе, а не в “плохой аудитории”.
Этос: почему должны поверить вам
- Что вы уже проверили/сделали сами?
- Чей опыт/экспертизу вы учли (SRE, безопасность, продукт, финансы)?
- Как показать, что вы не проталкиваете “своё любимое решение”, а действительно ищете лучшее?
Иногда достаточно добавить буквально пару фраз.
Пафос: эмоциональная цель
- Какое состояние аудитории вам нужно?
- Есть ли сейчас страх, усталость, скепсис? Чем их можно “снизить”?
- Как показать людям, что вы на их стороне?
Например, вместо “надо перерабатывать”: “Наша цель — избавиться от ночных пожарных релизов. Предлагаемый план как раз уменьшит количество авралов”.
#Thinking #Writing #Leadership #Management
Я часто оказываюсь в ситуации, когда мне нужно донести мои мысли максимально эффективно до слушателей, будь то публичное выступление или совещание внутрии компании. Обычно я строю свой рассказ и тезисы на рациональном и логичном подходе, похожем на пирамиду Минто, но это не всегда срабатывало, поэтому я решил обратиться к методам классиков. Оказалось, что первым систематическим руководством в данной области был трактат Аристотеля "Риторика", в котором он рассказывал про три опоры успешного убеждения, отвечающим на разные вопросы
- Этос (кому я верю?) - тут важно доверие к спикеру: его репутация, компетентность
- Пафос (что я чувствую?) - тут важно эмоциональное состояние и мотивация аудитории: страх, энтузиазм, скука, усталось
- Логос (насколько это логично?) - тут важны факты, метрики, диаграммы, расчеты, причинно-следственные связи между аргументами
По Аристотелю для успеха нужна комбинация факторов, но ее очень сложно достичь. Например, у меня с детства хорошо получалось опираться на логос, потом во взрослом возрасте добавился этос (за счет репутации эксперта), а вот пафос мне до сих пор дается с трудом (
Интересно, что во времена Аристотеля книга помогала успешно выступать на судах, народных собраниях и так далее, где ему было важно убедить аудиторию здесь и сейчас без каких-то подручных материалов: презентаций, раздаток, видеотрейлеров. А сейчас в технологических компаниях у нас есть целый набор разнообразных задач в разных контекстах и модель как будто становится богаче. Например, есть встречи, письма, часты, RFC/ADR, code-review, design review, business review, ... В итоге, кроме цели убеждения появляются цели синхронизировать людей, сняять тревогу, построить доверие, протащить изменения ...
Сейчас эту модель с этосом, пафосом и логосом можно разложить примерно так
1️⃣Этос сегодня - это про то, а как понять: "Поверят ли этой оценке/предложению именно от меня?"
Этос развивается через следущие факторы
- Качество ваших решений и прогнозов (обещали — сделали)
- Честное признание рисков и неизвестных
- Прозрачность: "вот, что я проверил, вот, чего не знаю"
- Уважительный тон, даже когда спорите
2️⃣ Пафос сегодня - это про то, а как понять: "Что люди чувствуют, когда это слышат/читают?"
На практике это можно проявлять так
- Не объявлять изменения “сухим” языком, игнорируя тревогу (“ещё один приоритет сверху”)
- Показывать, как это влияет на нагрузку, карьеру, интерес к работе
- Помогать людям перейти от “ой, кошмар” к “ок, это имеет смысл, давайте попробуем”
3️⃣ Логос сегодня - это про то, а как понять: “Понятна ли логика и достаточно ли она надёжна для решений?”
На практике это можно проявлять так
- Открыто говорить про допущения и границы модели: “эта оценка без учёта интеграции с X”,
- Использовать визуализации логики: диаграммы, таблицы, модели
- Показывать сравнение альтернатив с использованием понятных критериев
На практике перед любой важно коммуникацией можно задать себе три блока вопросов, которые помогут сделать эту коммуникацию лучше
Логос: сначала "основа"
- В чём основное утверждение? (1–2 фразы)
- Какие данные и факты это поддерживают?
- Какие есть альтернативы и почему они хуже?
- Какие допущения вы делаете?
Если вы не можете это чётко сформулировать — проблема в логосе, а не в “плохой аудитории”.
Этос: почему должны поверить вам
- Что вы уже проверили/сделали сами?
- Чей опыт/экспертизу вы учли (SRE, безопасность, продукт, финансы)?
- Как показать, что вы не проталкиваете “своё любимое решение”, а действительно ищете лучшее?
Иногда достаточно добавить буквально пару фраз.
Пафос: эмоциональная цель
- Какое состояние аудитории вам нужно?
- Есть ли сейчас страх, усталость, скепсис? Чем их можно “снизить”?
- Как показать людям, что вы на их стороне?
Например, вместо “надо перерабатывать”: “Наша цель — избавиться от ночных пожарных релизов. Предлагаемый план как раз уменьшит количество авралов”.
#Thinking #Writing #Leadership #Management
Telegram
Книжный куб
Пирамида Минто или как структурировать свои тексты (Рубрика #Management)
Я читаю много документации, как на работе, так и в свободное время. И я расстраиваюсь от ситуаций, когда для понимания сути вопроса требуется преодолевать страницы текста, а не следовать…
Я читаю много документации, как на работе, так и в свободное время. И я расстраиваюсь от ситуаций, когда для понимания сути вопроса требуется преодолевать страницы текста, а не следовать…
❤16👍11🔥4
C-Connect от Yandex
Был вчера на мероприятии Яндекса для CTO и CPO, которое оказалось топовым. И я решил поделиться своими мыслями о том, почему у ребят получилось:
- Гостей было немного, но они были действительно на около c-level позициях
- Место было уютное, были залы для обшения по темам, главный зал, а также места для нетворкинга рядом с баром
- Были дискуссии на 15-20 человек, где участвовали все участники, а не только пара людей, что вещают со сцены
- Были лекция про physical AI (или, проще говоря, про роботов), а также дискуссия с популяризаторами науки и директорами из Я про искуственный и естественный интеллект и как они влият друг на друга
- Напоследок в официальной части программы был IT стендап и он был действительно смешной ... и заставляющий задуматься
А потом официальная программа закончилась и мы перешли к неформальному общению, что перешло в обсуждение глобальных сбоев и их координацию, а также к обсуждению реоргов и технологических стратегий разных компаний.
В общем, домой я попал только в 2 утра уставший, но довольный. Спасибо орнанизаторам и участникам, что сделали вчерашний день настолько крутым.
P.S.
Забыл сначала приложить ссылку на само мероприятие (там есть кнопка для подачи заявки на присоединение)
#AI #Software #Management #Leadership
Был вчера на мероприятии Яндекса для CTO и CPO, которое оказалось топовым. И я решил поделиться своими мыслями о том, почему у ребят получилось:
- Гостей было немного, но они были действительно на около c-level позициях
- Место было уютное, были залы для обшения по темам, главный зал, а также места для нетворкинга рядом с баром
- Были дискуссии на 15-20 человек, где участвовали все участники, а не только пара людей, что вещают со сцены
- Были лекция про physical AI (или, проще говоря, про роботов), а также дискуссия с популяризаторами науки и директорами из Я про искуственный и естественный интеллект и как они влият друг на друга
- Напоследок в официальной части программы был IT стендап и он был действительно смешной ... и заставляющий задуматься
А потом официальная программа закончилась и мы перешли к неформальному общению, что перешло в обсуждение глобальных сбоев и их координацию, а также к обсуждению реоргов и технологических стратегий разных компаний.
В общем, домой я попал только в 2 утра уставший, но довольный. Спасибо орнанизаторам и участникам, что сделали вчерашний день настолько крутым.
P.S.
Забыл сначала приложить ссылку на само мероприятие (там есть кнопка для подачи заявки на присоединение)
#AI #Software #Management #Leadership
🔥25👍10❤6🌚1
AI changes *Nothing* — Dax Raad, OpenCode (Рубрика #AI)
Посмотрел интересный доклад Dax Raad из OpenCode на конференции AI Engineer, где создатель популярного coding agent выступил с провокационным тезисом: несмотря на весь ажиотаж вокруг AI, фундаментальные вызовы построения успешного продукта остаются прежними. В общем, AI не решает волшебным способом те проблемы, что раньше требовалось решать для развития продуктов. Основных тезисов в выступлении всего три
1️⃣ Маркетинг - это про "крутость", а AI слишком корявый
Dax утверждает, что настоящий top-of-funnel маркетинг - это способность создать что-то, чем люди захотят поделиться. Это не стандартные блог-посты о релизах или оплаченные упоминания у инфлюенсеров. Вам нужно вызвать у пользователя такую реакцию, чтобы он захотел показать это коллегам или друзьям со словами "можете в это поверить?".
Проблема в том, что AI инструменты генерации контента выдают слишком банальные и/или корявые результаты. Они не способны создать крутые штуки, которые цепляют эмоционально. Даже используя AI как brainstorming-партнёра, Dax не получил ни одной действительно хорошей идеи. Маркетинг требует креативности, а AI пока не может её обеспечить. В итоге, лучше не поручать маркетинг AI, а придумывать идеи самим, чтобы иметь ненулевой нулевой шанс стать вирусными.
2️⃣ Aha-момент: безжалостное устранение фрикций
Второй критический этап - это aha-момент: момент в journey пользователя, когда он наконец "понимает" ценность продукта. Вы должны определить единственный самый важный момент озарения и безжалостно устранить все препятствия на пути к нему. Кстати, про это рассказывал Петр Савостин, мой коллега, что занимается у нас развитием мобильных продуктов для физических лиц. Суть в том, что на каждом лишнем шаге customer journey вы теряете 10-20% пользователей и до aha-момента часто большинство пользователей не добираются. В итоге, это не про то, чтобы сделать много фич, а про то, чтобы сделать вылизанные фичи, где пользователь сразу чувствует ценность. Например
- ChatGPT: пустое поле ввода, куда можно написать что угодно и получить человекоподобный ответ - мгновенное понимание ценности
- Facebook (retention): добавление 7 друзей в первые 10 дней коррелировало с долгосрочным удержанием
- Spotify: прослушивание 10 песен в первые 2 часа
AI не помогает с решением этой проблемы - создание правильного aha-момента требует глубокого понимания problem space, позиционирования, ясности в том, что вы делаете уникально. Это требует куса, который не может быть делегирован алгоритму.
3️⃣ Retention: примитивы важнее фич
Здесь Dax развенчивает миф о том, что продукт может быть либо простым, либо мощным. На самом деле никакого trade-off нет - можно и нужно строить оба качества одновременно. Суть в том, чтобы не строить сложные фичи сходу, а в том, чтобы создавать deep primitives (глубокие примитивы), которые можно собрать в нужную функциональность. Сначала проектируете мощный, широкий слой примитивов, а затем собираете из них простой опыт для 99% пользователей. Когда пользователи становятся более продвинутыми, они получают прямой доступ к этим примитивам и могут настраивать продукт под себя, никогда его не перерастая.
Но с этим не справляются AI инсутрменты, так как проектирование правильных примитивов - это процесс exploration. Чтобы даже объяснить AI, что вы хотите, нужно самому очень хорошо это понимать. Задача - понять проблему настолько глубоко, чтобы спроектировать правильный набор примитивов. AI здесь бесполезен.
В итоге, автор отмечает, что AI - это мощный инструмент для технической работы, но он не решает фундаментальных задач создания успешного продукта: маркетинга (креативность), onboarding (taste и фокус) и retention (архитектурное мышление). Технические лидеры должны продолжать инвестировать в человеческие навыки и не попадаться на иллюзию, что AI сделает крутые продукты автоматически. Hard work, хороший вкус, и человеческая изобретательность остаются необходимыми - и это хорошая новость.
#ProductManagement #Software #SoftwareDevelopment #AI #Engineering #Management #Leadership
Посмотрел интересный доклад Dax Raad из OpenCode на конференции AI Engineer, где создатель популярного coding agent выступил с провокационным тезисом: несмотря на весь ажиотаж вокруг AI, фундаментальные вызовы построения успешного продукта остаются прежними. В общем, AI не решает волшебным способом те проблемы, что раньше требовалось решать для развития продуктов. Основных тезисов в выступлении всего три
1️⃣ Маркетинг - это про "крутость", а AI слишком корявый
Dax утверждает, что настоящий top-of-funnel маркетинг - это способность создать что-то, чем люди захотят поделиться. Это не стандартные блог-посты о релизах или оплаченные упоминания у инфлюенсеров. Вам нужно вызвать у пользователя такую реакцию, чтобы он захотел показать это коллегам или друзьям со словами "можете в это поверить?".
Проблема в том, что AI инструменты генерации контента выдают слишком банальные и/или корявые результаты. Они не способны создать крутые штуки, которые цепляют эмоционально. Даже используя AI как brainstorming-партнёра, Dax не получил ни одной действительно хорошей идеи. Маркетинг требует креативности, а AI пока не может её обеспечить. В итоге, лучше не поручать маркетинг AI, а придумывать идеи самим, чтобы иметь ненулевой нулевой шанс стать вирусными.
2️⃣ Aha-момент: безжалостное устранение фрикций
Второй критический этап - это aha-момент: момент в journey пользователя, когда он наконец "понимает" ценность продукта. Вы должны определить единственный самый важный момент озарения и безжалостно устранить все препятствия на пути к нему. Кстати, про это рассказывал Петр Савостин, мой коллега, что занимается у нас развитием мобильных продуктов для физических лиц. Суть в том, что на каждом лишнем шаге customer journey вы теряете 10-20% пользователей и до aha-момента часто большинство пользователей не добираются. В итоге, это не про то, чтобы сделать много фич, а про то, чтобы сделать вылизанные фичи, где пользователь сразу чувствует ценность. Например
- ChatGPT: пустое поле ввода, куда можно написать что угодно и получить человекоподобный ответ - мгновенное понимание ценности
- Facebook (retention): добавление 7 друзей в первые 10 дней коррелировало с долгосрочным удержанием
- Spotify: прослушивание 10 песен в первые 2 часа
AI не помогает с решением этой проблемы - создание правильного aha-момента требует глубокого понимания problem space, позиционирования, ясности в том, что вы делаете уникально. Это требует куса, который не может быть делегирован алгоритму.
3️⃣ Retention: примитивы важнее фич
Здесь Dax развенчивает миф о том, что продукт может быть либо простым, либо мощным. На самом деле никакого trade-off нет - можно и нужно строить оба качества одновременно. Суть в том, чтобы не строить сложные фичи сходу, а в том, чтобы создавать deep primitives (глубокие примитивы), которые можно собрать в нужную функциональность. Сначала проектируете мощный, широкий слой примитивов, а затем собираете из них простой опыт для 99% пользователей. Когда пользователи становятся более продвинутыми, они получают прямой доступ к этим примитивам и могут настраивать продукт под себя, никогда его не перерастая.
Но с этим не справляются AI инсутрменты, так как проектирование правильных примитивов - это процесс exploration. Чтобы даже объяснить AI, что вы хотите, нужно самому очень хорошо это понимать. Задача - понять проблему настолько глубоко, чтобы спроектировать правильный набор примитивов. AI здесь бесполезен.
В итоге, автор отмечает, что AI - это мощный инструмент для технической работы, но он не решает фундаментальных задач создания успешного продукта: маркетинга (креативность), onboarding (taste и фокус) и retention (архитектурное мышление). Технические лидеры должны продолжать инвестировать в человеческие навыки и не попадаться на иллюзию, что AI сделает крутые продукты автоматически. Hard work, хороший вкус, и человеческая изобретательность остаются необходимыми - и это хорошая новость.
#ProductManagement #Software #SoftwareDevelopment #AI #Engineering #Management #Leadership
YouTube
AI changes *Nothing* — Dax Raad, OpenCode
Everyone says AI changes everything. Dax Raad argues that when it comes to building a winning product, AI changes nothing.
In this contrarian talk, Dax breaks down why the fundamental challenges of product success: marketing, onboarding, and retention remain…
In this contrarian talk, Dax breaks down why the fundamental challenges of product success: marketing, onboarding, and retention remain…
❤13💯12🔥4🤔1
[1/2] Communication Patterns: A Guide for Developers and Architects (Паттерны коммуникации: руководство для ИТ-разработчиков и архитекторов) (Рубрика #Management)
Забавная вышла история у этой книги - я начинал ее читать еще на английском в формате early preview на платформе O'Reilly, а закончил уже в формате книги на русском, которую перевело и выпустило издательство "БХВ". Вообще, книжка мне понравилась - она про успешные коммуникации для инженеров и технических руководителей, которые уже привыкли к использованию шаблонов в проектировании, разработке и оргдизайне. Автор книги - Джеки Рид (Jacqui Read) - архитектор решений (Solution & Enterprise Architect) из Великобритании. Она начинала как full-stack разработчик, а позже перешла в архитектуру и продвигает идею, что коммуникация - это такой же навык, как написание кода, и его можно систематизировать. Вместо советов "будьте понятнее", она предлагает конкретные паттерны (проверенные решения) и антипаттерны (типичные ошибки).
Если говорить про струткру книги, то она разделена на 4 части и 13 глав, которые последовательно закрывают все каналы передачи информации: от визуальных схем до асинхронной работы.
1️⃣ Визуальная коммуникация (Visuals) - здесь разбирается, как создавать диаграммы, которые действительно читают и понимают.
- Глава 1. Основы коммуникации (Communication Essentials). Здесь закладывается фундамент книги: принцип "знай свою аудиторию" и управление уровнями абстракции. Объясняется, почему нельзя смешивать бизнес-контекст и детали реализации на одной схеме.
- Глава 2. Устранение шума (Clarify the Clutter). Здесь автор рассказывает как очистить диаграммы от лишних элементов, которые отвлекают внимание. Рассказывается про борьбу с визуальным мусором для повышения читаемости.
- Глава 3. Доступность (Accessibility). Это важная тема, которую часто упускают: как делать схемы понятными для людей с дальтонизмом или особенностями восприятия (например, не полагаться только на цвет). Интересно, что про это иногда забывают и в потребительских продуктах
- Глава 4. Повествование (Narrative). Диаграмма должна рассказывать историю. Паттерн "Сначала общая картина" (The Big Picture Comes First) учит погружать зрителя в контекст перед тем, как топить его в деталях. Кстати, у меня есть подборка книг про сторителлинг и истории
- Глава 5. Нотация (Notation). Глава о том, как выбирать уровень формальности нотации в зависимости от задачи, и почему легенда к схеме обязательна.
- Глава 6. Композиция (Composition). Принципы визуальной иерархии: как располагать элементы так, чтобы взгляд зрителя скользил по схеме в правильном порядке, считывая логику системы.
2️⃣ Письменная и устная коммуникация (Written, Verbal, and Non-verbal) - переход от картинок к словам и выступлениям.
- Глава 7. Письменная коммуникация (Written Communication). Паттерны для документации и переписки. Как писать лаконично, структурировать технические тексты и избегать "стены текста". Здесь говорится и про пирамиду Минто, о которой я рассказывал раньше.
- Глава 8. Вербальная и невербальная коммуникация (Verbal and Nonverbal Communication). Глава о том, как наши жесты, тон и поза влияют на восприятие технических решений. Как считывать реакцию аудитории во время презентации.
- Глава 9. Риторический треугольник (The Rhetoric Triangle). Адаптация античного принципа Аристотеля (Этос, Патос, Логос) для инженеров. Как балансировать между логикой (фактами), авторитетом и эмоциями для убеждения стейкхолдеров. Подробнее в отдельном посте
Об оставшейся книге я расскажу в продолжении этого поста.
#Thinking #Writing #Leadership #Management #DistributedSystems #Architecture #SoftwareArchitecture #SystemDesign #Software #Writing #Speaking
Забавная вышла история у этой книги - я начинал ее читать еще на английском в формате early preview на платформе O'Reilly, а закончил уже в формате книги на русском, которую перевело и выпустило издательство "БХВ". Вообще, книжка мне понравилась - она про успешные коммуникации для инженеров и технических руководителей, которые уже привыкли к использованию шаблонов в проектировании, разработке и оргдизайне. Автор книги - Джеки Рид (Jacqui Read) - архитектор решений (Solution & Enterprise Architect) из Великобритании. Она начинала как full-stack разработчик, а позже перешла в архитектуру и продвигает идею, что коммуникация - это такой же навык, как написание кода, и его можно систематизировать. Вместо советов "будьте понятнее", она предлагает конкретные паттерны (проверенные решения) и антипаттерны (типичные ошибки).
Если говорить про струткру книги, то она разделена на 4 части и 13 глав, которые последовательно закрывают все каналы передачи информации: от визуальных схем до асинхронной работы.
1️⃣ Визуальная коммуникация (Visuals) - здесь разбирается, как создавать диаграммы, которые действительно читают и понимают.
- Глава 1. Основы коммуникации (Communication Essentials). Здесь закладывается фундамент книги: принцип "знай свою аудиторию" и управление уровнями абстракции. Объясняется, почему нельзя смешивать бизнес-контекст и детали реализации на одной схеме.
- Глава 2. Устранение шума (Clarify the Clutter). Здесь автор рассказывает как очистить диаграммы от лишних элементов, которые отвлекают внимание. Рассказывается про борьбу с визуальным мусором для повышения читаемости.
- Глава 3. Доступность (Accessibility). Это важная тема, которую часто упускают: как делать схемы понятными для людей с дальтонизмом или особенностями восприятия (например, не полагаться только на цвет). Интересно, что про это иногда забывают и в потребительских продуктах
- Глава 4. Повествование (Narrative). Диаграмма должна рассказывать историю. Паттерн "Сначала общая картина" (The Big Picture Comes First) учит погружать зрителя в контекст перед тем, как топить его в деталях. Кстати, у меня есть подборка книг про сторителлинг и истории
- Глава 5. Нотация (Notation). Глава о том, как выбирать уровень формальности нотации в зависимости от задачи, и почему легенда к схеме обязательна.
- Глава 6. Композиция (Composition). Принципы визуальной иерархии: как располагать элементы так, чтобы взгляд зрителя скользил по схеме в правильном порядке, считывая логику системы.
2️⃣ Письменная и устная коммуникация (Written, Verbal, and Non-verbal) - переход от картинок к словам и выступлениям.
- Глава 7. Письменная коммуникация (Written Communication). Паттерны для документации и переписки. Как писать лаконично, структурировать технические тексты и избегать "стены текста". Здесь говорится и про пирамиду Минто, о которой я рассказывал раньше.
- Глава 8. Вербальная и невербальная коммуникация (Verbal and Nonverbal Communication). Глава о том, как наши жесты, тон и поза влияют на восприятие технических решений. Как считывать реакцию аудитории во время презентации.
- Глава 9. Риторический треугольник (The Rhetoric Triangle). Адаптация античного принципа Аристотеля (Этос, Патос, Логос) для инженеров. Как балансировать между логикой (фактами), авторитетом и эмоциями для убеждения стейкхолдеров. Подробнее в отдельном посте
Об оставшейся книге я расскажу в продолжении этого поста.
#Thinking #Writing #Leadership #Management #DistributedSystems #Architecture #SoftwareArchitecture #SystemDesign #Software #Writing #Speaking
❤10👍7🔥6
[2/2] Communication Patterns: A Guide for Developers and Architects (Паттерны коммуникации: руководство для ИТ-разработчиков и архитекторов) (Рубрика #Management)
Продолжая рассказ о паттернах коммуникации, расскажу про вторую половину книги, в которой речь идет про передачу знаний и эффективную удаленную работу.
3️⃣ Передача знаний (Communicating Knowledge) - как управлять знаниями в команде и организации.
- Глава 10. Принципы управления знаниями (Knowledge Management Principles). Разница между данными, информацией и знаниями. Почему wiki-системы превращаются в свалку и как этого избежать.
- Глава 11. Знания и люди (Knowledge and People). Как люди усваивают информацию и почему "шаринг знаний" часто не работает. Психология обучения взрослых применительно к инженерным командам.
- Глава 12. Эффективные практики (Effective Practices). Конкретные инструменты: от ведения ADR (Architectural Decision Records) до проведения воркшопов и сессий совместного моделирования.
4️⃣ Удаленная работа (Remote Communication) - специфика общения в распределенных командах.
- Глава 13. Фактор времени при удаленной работе (Remote Time). Паттерны для асинхронной коммуникации и работы в разных часовых поясах. Как сохранить контекст и темп работы, когда команда разбросана по миру.
- Глава 14. Принципы дистанционного общения (Remote Principles). Здесь речь про создание четких коммуникационных каналов, протоколов, а также про адаптацию стиля общения в зависимости от нужд команды. На эту тему есть хорошая книга "Remote Team Interactions Workbook" (о которой я уже рассказывал) от авторов книги "Team Topologoies".
- Глава 15. Методы дистанционного общения (Remote Channels). Здесь автор рассказывает про установление культуры открытой и честной обратной связи, а также использование технологий для улучшения коммуникации и поддержания связи между членами команды. Кстати, про открытую и честную обратную связь можно почитать в книге "Radical Candor: Be a Kick-Ass Boss Without Losing Your Humanity", о которой я уже рассказывал.
#Thinking #Writing #Leadership #Management #DistributedSystems #Architecture #SoftwareArchitecture #SystemDesign #Software #Writing #Speaking
Продолжая рассказ о паттернах коммуникации, расскажу про вторую половину книги, в которой речь идет про передачу знаний и эффективную удаленную работу.
3️⃣ Передача знаний (Communicating Knowledge) - как управлять знаниями в команде и организации.
- Глава 10. Принципы управления знаниями (Knowledge Management Principles). Разница между данными, информацией и знаниями. Почему wiki-системы превращаются в свалку и как этого избежать.
- Глава 11. Знания и люди (Knowledge and People). Как люди усваивают информацию и почему "шаринг знаний" часто не работает. Психология обучения взрослых применительно к инженерным командам.
- Глава 12. Эффективные практики (Effective Practices). Конкретные инструменты: от ведения ADR (Architectural Decision Records) до проведения воркшопов и сессий совместного моделирования.
4️⃣ Удаленная работа (Remote Communication) - специфика общения в распределенных командах.
- Глава 13. Фактор времени при удаленной работе (Remote Time). Паттерны для асинхронной коммуникации и работы в разных часовых поясах. Как сохранить контекст и темп работы, когда команда разбросана по миру.
- Глава 14. Принципы дистанционного общения (Remote Principles). Здесь речь про создание четких коммуникационных каналов, протоколов, а также про адаптацию стиля общения в зависимости от нужд команды. На эту тему есть хорошая книга "Remote Team Interactions Workbook" (о которой я уже рассказывал) от авторов книги "Team Topologoies".
- Глава 15. Методы дистанционного общения (Remote Channels). Здесь автор рассказывает про установление культуры открытой и честной обратной связи, а также использование технологий для улучшения коммуникации и поддержания связи между членами команды. Кстати, про открытую и честную обратную связь можно почитать в книге "Radical Candor: Be a Kick-Ass Boss Without Losing Your Humanity", о которой я уже рассказывал.
#Thinking #Writing #Leadership #Management #DistributedSystems #Architecture #SoftwareArchitecture #SystemDesign #Software #Writing #Speaking
Telegram
Книжный куб
[1/2] Communication Patterns: A Guide for Developers and Architects (Паттерны коммуникации: руководство для ИТ-разработчиков и архитекторов) (Рубрика #Management)
Забавная вышла история у этой книги - я начинал ее читать еще на английском в формате early…
Забавная вышла история у этой книги - я начинал ее читать еще на английском в формате early…
👍8❤5🔥2
[1/2] Тренд-репорт: рынок GenAI в 2025 году - Технологическая база российского GenAI (Рубрика #AI)
Прочитал на днях отчет RedMadRobot про рынок GenAI в России в 2025 году. Сам отчет вышел увесистым (50+ страниц) и краткое саммари по нему я решил разбить на пару постов. Все начинается с красивой картинки с онтологией рынка GenAI, которая потом раскладывается в линейный список тем навроде: инфраструктура и телеком, модели? данные и отраслевые знания, профессиональные инструменты, приложения, услуги и так далее. Дальше я пойду примерно по этой схеме, но добавляя материалы не только из этого отчета.
Инфраструктура под GenAI ограничена - новейшие GPU (например, NVIDIA H100) официально недоступны, их закупка через параллельный импорт дороже ~на 30%. Компании вынуждены использовать предыдущие поколения (A100 и т.д.), которые предлагают в аренду местные облачные провайдеры. В результате основная ставка - на свои вычислительные ресурсы: on‑premise-развёртывание доминирует.
Большие языковые модели (LLM) с нуля тренирует только Сбер, остальные файнтюнят зарубежные (преимущественно китайские модели). Условно у Сбер есть GigaChat, у Yandex - YandexGPT, у Т-Банка - T-Pro. Общая тенденция - переход от гонки за размером модели к поиску оптимальной эффективности. Вместо безудержного роста параметров (что упирается в аппаратные лимиты) акцент смещается на «small LLM» - специализированные меньшие модели, дообученные под задачи. Активно используется RAG, применяя векторные базы данных для ясемантического поиска. Кстати, последняя модель Сбера вышла в популярной архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) - разреженные «смеси экспертов», где несколько узких моделей совместно покрывают разные домены. MoE стал популярным после DeepSeek модели, что вышла в начале года.
Качественные датасеты - «топливо» GenAI - тоже под ограничениями. После многолетнего web-scraping практически исчерпаны доступные корпуса текстов: по оценке MTS AI, для новых прорывов не хватает человеческого контента. Много свежих текстов в интернете сами созданы нейросетями, и обучение на них может приводить к деградации качества. Разработчики ищут новые подходы: обучают модели на видео, аудио, изображениях, расширяют мультимодальные выборки. Российские игроки формируют собственные наборы: так, Сбер и Яндекс собирали терабайты русскоязычного текста из открытых источников для своих LLM; вузы и компании публикуют бенчмарки и датасеты (например, RuLM, российские аналоги SuperGLUE и др.). Но доступ к ряду западных баз ограничен, и качество данных на русском языке зачастую требует очистки и разметки.
Вокруг LLM складывается экосистема вспомогательных технологий. В ходу библиотеки вроде HuggingFace Transformers, российские фреймворки (DeepPavlov и др.), а также специализированные векторные БД для семантического поиска знаний. Появляются и агрегаторы нейросетей - каталоги сервисов GenAI для бизнеса. В сфере MLOps возникают решения по настройке и мониторингу больших моделей. Тем не менее, единых стандартов нет: компании используют разные стеки инструментов, что осложняет интеграцию моделей в существующие системы. На помощь приходят интеграторы: после ухода крупных консалтеров (Accenture, PwC и др.) роль советников берут местные игроки.
В итоге, российская GenAI-инфраструктура развивается автономно, опираясь на локальные ресурсы и мозги. В продолжении я расскажу про конкретные примеры применения технологий и варианты дальнейшего развития этой индустрии.
#Engineering #AI #Software #Management #Economics
Прочитал на днях отчет RedMadRobot про рынок GenAI в России в 2025 году. Сам отчет вышел увесистым (50+ страниц) и краткое саммари по нему я решил разбить на пару постов. Все начинается с красивой картинки с онтологией рынка GenAI, которая потом раскладывается в линейный список тем навроде: инфраструктура и телеком, модели? данные и отраслевые знания, профессиональные инструменты, приложения, услуги и так далее. Дальше я пойду примерно по этой схеме, но добавляя материалы не только из этого отчета.
Инфраструктура под GenAI ограничена - новейшие GPU (например, NVIDIA H100) официально недоступны, их закупка через параллельный импорт дороже ~на 30%. Компании вынуждены использовать предыдущие поколения (A100 и т.д.), которые предлагают в аренду местные облачные провайдеры. В результате основная ставка - на свои вычислительные ресурсы: on‑premise-развёртывание доминирует.
Большие языковые модели (LLM) с нуля тренирует только Сбер, остальные файнтюнят зарубежные (преимущественно китайские модели). Условно у Сбер есть GigaChat, у Yandex - YandexGPT, у Т-Банка - T-Pro. Общая тенденция - переход от гонки за размером модели к поиску оптимальной эффективности. Вместо безудержного роста параметров (что упирается в аппаратные лимиты) акцент смещается на «small LLM» - специализированные меньшие модели, дообученные под задачи. Активно используется RAG, применяя векторные базы данных для ясемантического поиска. Кстати, последняя модель Сбера вышла в популярной архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) - разреженные «смеси экспертов», где несколько узких моделей совместно покрывают разные домены. MoE стал популярным после DeepSeek модели, что вышла в начале года.
Качественные датасеты - «топливо» GenAI - тоже под ограничениями. После многолетнего web-scraping практически исчерпаны доступные корпуса текстов: по оценке MTS AI, для новых прорывов не хватает человеческого контента. Много свежих текстов в интернете сами созданы нейросетями, и обучение на них может приводить к деградации качества. Разработчики ищут новые подходы: обучают модели на видео, аудио, изображениях, расширяют мультимодальные выборки. Российские игроки формируют собственные наборы: так, Сбер и Яндекс собирали терабайты русскоязычного текста из открытых источников для своих LLM; вузы и компании публикуют бенчмарки и датасеты (например, RuLM, российские аналоги SuperGLUE и др.). Но доступ к ряду западных баз ограничен, и качество данных на русском языке зачастую требует очистки и разметки.
Вокруг LLM складывается экосистема вспомогательных технологий. В ходу библиотеки вроде HuggingFace Transformers, российские фреймворки (DeepPavlov и др.), а также специализированные векторные БД для семантического поиска знаний. Появляются и агрегаторы нейросетей - каталоги сервисов GenAI для бизнеса. В сфере MLOps возникают решения по настройке и мониторингу больших моделей. Тем не менее, единых стандартов нет: компании используют разные стеки инструментов, что осложняет интеграцию моделей в существующие системы. На помощь приходят интеграторы: после ухода крупных консалтеров (Accenture, PwC и др.) роль советников берут местные игроки.
В итоге, российская GenAI-инфраструктура развивается автономно, опираясь на локальные ресурсы и мозги. В продолжении я расскажу про конкретные примеры применения технологий и варианты дальнейшего развития этой индустрии.
#Engineering #AI #Software #Management #Economics
❤9🔥6👍4