Forwarded from Топ кибербезопасности Батранкова
Закон Брукса
Фредерик Брукс руководил разработкой IBM OS/360 — одним из самых амбициозных программных проектов 1960-х. Проект опаздывал. Брукс добавлял людей. Проект опаздывал сильнее.
В 1975 году он описал это в книге «Мифический человеко-месяц» и сформулировал закон, который не устарел до сих пор:
Почему так происходит:
1. Время на ввод в курс дела
Новый разработчик не пишет код в первый день. Он задаёт вопросы. А отвечают ему те, кто и без того перегружен — именно в момент, когда каждый час на счету.
2. Квадратичный рост коммуникаций
Каналов связи в команде из n человек: n(n−1)/2. Десять человек — 45 каналов. Пятьдесят человек — 1225. Каждое новое лицо добавляет совещания и рассинхрон быстрее, чем добавляет строки кода.
3. Неделимость задач
Девять женщин не родят ребёнка за месяц. Брукс использовал эту метафору буквально: архитектурные решения, code review, тестирование сложных зависимостей — они последовательны по природе и не масштабируются числом людей.
4. Интеграционные расходы
Каждый новый человек — это не просто +1 к команде. Это новый набор привычек и предположений о том, «как здесь принято». Конфликты в git, переработка интерфейсов между модулями, согласование стиля — реальные часы, которые нигде не учтены в плане.
Закон Брукса особенно жестоко работает в ИБ-проектах: внедрение SIEM, SOC, пентест под дедлайн. Добавить аналитика за две недели до сдачи — значит отнять время у тех, кто уже знает, что происходит. Согласны?
Интересная заметка по теме.
#продукты
Фредерик Брукс руководил разработкой IBM OS/360 — одним из самых амбициозных программных проектов 1960-х. Проект опаздывал. Брукс добавлял людей. Проект опаздывал сильнее.
В 1975 году он описал это в книге «Мифический человеко-месяц» и сформулировал закон, который не устарел до сих пор:
«Добавление людей в проект, который уже не укладывается в сроки, задерживает его ещё сильнее»
Почему так происходит:
1. Время на ввод в курс дела
Новый разработчик не пишет код в первый день. Он задаёт вопросы. А отвечают ему те, кто и без того перегружен — именно в момент, когда каждый час на счету.
2. Квадратичный рост коммуникаций
Каналов связи в команде из n человек: n(n−1)/2. Десять человек — 45 каналов. Пятьдесят человек — 1225. Каждое новое лицо добавляет совещания и рассинхрон быстрее, чем добавляет строки кода.
3. Неделимость задач
Девять женщин не родят ребёнка за месяц. Брукс использовал эту метафору буквально: архитектурные решения, code review, тестирование сложных зависимостей — они последовательны по природе и не масштабируются числом людей.
4. Интеграционные расходы
Каждый новый человек — это не просто +1 к команде. Это новый набор привычек и предположений о том, «как здесь принято». Конфликты в git, переработка интерфейсов между модулями, согласование стиля — реальные часы, которые нигде не учтены в плане.
Закон Брукса особенно жестоко работает в ИБ-проектах: внедрение SIEM, SOC, пентест под дедлайн. Добавить аналитика за две недели до сдачи — значит отнять время у тех, кто уже знает, что происходит. Согласны?
Интересная заметка по теме.
#продукты
Как выглядит мышление человека, который создает продукты?
Фундамент: как думать о продукте есть в этих книгах
«Inspired» — Марти Каган
Библия продуктового менеджмента. Каган работал в eBay и HP, потом консультировал Google и Netflix. Главная мысль: настоящие продуктовые команды решают проблемы пользователя, а не выполняют список фич из роудмапа. Именно то, чего не хватало всем проектам из нашего разбора.
«The Innovator's Dilemma» — Клейтон Кристенсен
Объясняет, почему большие компании проигрывают маленьким нишевым игрокам. После этой книги становится понятно, почему атаковать YouTube в лоб — заведомо провальная стратегия, а занять нишу детского контента или стримингового спорта — рабочая.
«Zero to One» — Питер Тиль
Короткая, злая, точная. Тиль говорит: конкуренция — это для неудачников, монополия — вот цель. Ищи рынок, где ты можешь быть единственным. Прямо про то, о чём мы говорили с нишами.
Стратегия: как выбирать направление развития
«Good Strategy / Bad Strategy» — Ричард Румельт
Лучшая книга о стратегии вообще. Румельт разбирает, чем настоящая стратегия отличается от набора красивых слов в презентации. Плохая стратегия — это «стать лидером рынка к 2025 году». Хорошая — это конкретная диагностика проблемы и набор взаимоусиливающих действий. Читая, узнаёшь каждый провальный проект из нашего списка.
«Playing to Win» — Лафли и Мартин
Написана бывшим CEO Procter & Gamble. Два главных вопроса стратегии: где играть и как побеждать. Очень практично, много реальных кейсов.
«Crossing the Chasm» — Джеффри Мур
О том, как технологический продукт переходит от ранних последователей к массовому рынку. Объясняет, почему «Аврора» застряла в B2G и никогда не выйдет на массовый рынок без специальных усилий.
Отдельно про провалы государственных IT-проектов
«The People vs. Tech» — Джейми Барлетт
О том, как государства пытаются регулировать и контролировать технологии — и почему это почти всегда работает против граждан и против инноваций.
«Seeing Like a State» — Джеймс Скотт
Не IT-книга, но самая важная для понимания государственных мегапроектов. Скотт разбирает, почему централизованные государственные инициативы системно проваливаются — от советской коллективизации до бразильской столицы Бразилиа. После неё Сколково, «Сфера» и «Армата» выглядят совершенно предсказуемо.
Порядок чтения если начинаешь с нуля
Начни с Кагана («Inspired») — он даёт язык и базовые концепции. Потом Румельт («Good Strategy») — он учит думать стратегически. Потом Кристенсен («Innovator's Dilemma») — он объясняет, почему лидеры проигрывают. Потом Скотт («Seeing Like a State») — он объясняет, почему государство почти никогда не может делать то, что делает рынок.
#продукты
Фундамент: как думать о продукте есть в этих книгах
«Inspired» — Марти Каган
Библия продуктового менеджмента. Каган работал в eBay и HP, потом консультировал Google и Netflix. Главная мысль: настоящие продуктовые команды решают проблемы пользователя, а не выполняют список фич из роудмапа. Именно то, чего не хватало всем проектам из нашего разбора.
«The Innovator's Dilemma» — Клейтон Кристенсен
Объясняет, почему большие компании проигрывают маленьким нишевым игрокам. После этой книги становится понятно, почему атаковать YouTube в лоб — заведомо провальная стратегия, а занять нишу детского контента или стримингового спорта — рабочая.
«Zero to One» — Питер Тиль
Короткая, злая, точная. Тиль говорит: конкуренция — это для неудачников, монополия — вот цель. Ищи рынок, где ты можешь быть единственным. Прямо про то, о чём мы говорили с нишами.
Стратегия: как выбирать направление развития
«Good Strategy / Bad Strategy» — Ричард Румельт
Лучшая книга о стратегии вообще. Румельт разбирает, чем настоящая стратегия отличается от набора красивых слов в презентации. Плохая стратегия — это «стать лидером рынка к 2025 году». Хорошая — это конкретная диагностика проблемы и набор взаимоусиливающих действий. Читая, узнаёшь каждый провальный проект из нашего списка.
«Playing to Win» — Лафли и Мартин
Написана бывшим CEO Procter & Gamble. Два главных вопроса стратегии: где играть и как побеждать. Очень практично, много реальных кейсов.
«Crossing the Chasm» — Джеффри Мур
О том, как технологический продукт переходит от ранних последователей к массовому рынку. Объясняет, почему «Аврора» застряла в B2G и никогда не выйдет на массовый рынок без специальных усилий.
Отдельно про провалы государственных IT-проектов
«The People vs. Tech» — Джейми Барлетт
О том, как государства пытаются регулировать и контролировать технологии — и почему это почти всегда работает против граждан и против инноваций.
«Seeing Like a State» — Джеймс Скотт
Не IT-книга, но самая важная для понимания государственных мегапроектов. Скотт разбирает, почему централизованные государственные инициативы системно проваливаются — от советской коллективизации до бразильской столицы Бразилиа. После неё Сколково, «Сфера» и «Армата» выглядят совершенно предсказуемо.
Порядок чтения если начинаешь с нуля
Начни с Кагана («Inspired») — он даёт язык и базовые концепции. Потом Румельт («Good Strategy») — он учит думать стратегически. Потом Кристенсен («Innovator's Dilemma») — он объясняет, почему лидеры проигрывают. Потом Скотт («Seeing Like a State») — он объясняет, почему государство почти никогда не может делать то, что делает рынок.
#продукты
В чем подвох этой красоты? )
Wildberries и OZON показывают GMV — оборот всей площадки, включая товары продавцов. X5 и Магнит — выручку. Это разные метрики. Если пересчитать честно, X5 по выручке всё ещё крупнее Wildberries. Но тренд не отменяется.
Wildberries и OZON растут на 45-49% в год. Не потому что лучше, а потому что у них нет физического ограничения.
Золотое Яблоко растет +32% за год. Без маркетплейса, без экосистемы, без допэмиссии. Просто продукт, который хотят.
М.Видео, Metro, Спортмастер, Петрович, Лемана Про, Ситилинк, О’Кей — падение выручки. В номинальном выражении. При инфляции 9%+ это не стагнация. Это сжатие. "Скромные" +15% у Магнита — мечта для половины этого списка.
Посмотрите на свой бизнес. Вы маркетплейс, дискаунтер или концепт? Если ни то, ни другое, ни третье, то вы посередине. А там не выживают.
#стратегия #бизнес
Wildberries и OZON показывают GMV — оборот всей площадки, включая товары продавцов. X5 и Магнит — выручку. Это разные метрики. Если пересчитать честно, X5 по выручке всё ещё крупнее Wildberries. Но тренд не отменяется.
Wildberries и OZON растут на 45-49% в год. Не потому что лучше, а потому что у них нет физического ограничения.
Золотое Яблоко растет +32% за год. Без маркетплейса, без экосистемы, без допэмиссии. Просто продукт, который хотят.
М.Видео, Metro, Спортмастер, Петрович, Лемана Про, Ситилинк, О’Кей — падение выручки. В номинальном выражении. При инфляции 9%+ это не стагнация. Это сжатие. "Скромные" +15% у Магнита — мечта для половины этого списка.
Посмотрите на свой бизнес. Вы маркетплейс, дискаунтер или концепт? Если ни то, ни другое, ни третье, то вы посередине. А там не выживают.
#стратегия #бизнес
Взгляд Anthropic на то как разрабатывается продукт.
И на то как Claude Code помогает на этом пути.
1. В самом конце собираются данные для продукт менеджера чтобы он улучшил продукт.
2. Они советуют использовать продукт в Google Cloud
И на то как Claude Code помогает на этом пути.
1. В самом конце собираются данные для продукт менеджера чтобы он улучшил продукт.
2. Они советуют использовать продукт в Google Cloud
Бизнес-советник по Сэму Альтману.md
82.8 KB
Забирай советников уровня основателя OpenAI, PayPal и Asana в своей карман
Сэм Альтман в 2014 собрал в Стэнфорде основателей Stripe, Pinterest, Airbnb, Facebook — и записал 20 лекций про то, как строить бизнес с нуля (тут они бесплантые по ссылке)
📄 КОНСПЕКТ НА РУССКОМ
Все 20 лекций c цитатами, примерами, фреймворками. Открываешь — читаешь — внедряешь.
Там прям золото для маркетолога:
— Как Airbnb 5 месяцев искали первого сотрудника (и почему это правильно)
— Формула виральности от VP Growth Facebook: Payload × Conversion × Frequency
— Почему «ещё одна фича» — ловушка в продажах. 9 из 10 найдут новую причину не купить
— «Barrels vs Ammunition» — почему скорость компании зависит не от количества людей, а от количества «стволов»
👉 Конспект: surgaygptconspect.netlify.app
🚀 СКИЛЛ ДЛЯ CLAUDE
Загружаешь в свой Claude — и у тебя появляется персональный советник по стартапам и бизнесу. Внутри — полная база всех 20 лекций + карта спикеров + примеры ситуаций.
Как работает: описываешь свою ситуацию — он находит релевантные тезисы из курса, называет конкретного спикера и даёт план действий.
➡ «Клиент просит скидку, а я и так ниже рынка» → Тиль объяснит почему конкурировать ценой = проигрывать. И как стать монополией в своей нише
➡ «Клиенты приходят с сарафана, а стабильного потока нет» → Шульц из Facebook разложит retention и покажет, почему удерживать текущих клиентов в 10 раз дешевле, чем искать новых
Попробуй — и напиши, что тебе насоветовал))
Сэм Альтман в 2014 собрал в Стэнфорде основателей Stripe, Pinterest, Airbnb, Facebook — и записал 20 лекций про то, как строить бизнес с нуля (тут они бесплантые по ссылке)
📄 КОНСПЕКТ НА РУССКОМ
Все 20 лекций c цитатами, примерами, фреймворками. Открываешь — читаешь — внедряешь.
Там прям золото для маркетолога:
— Как Airbnb 5 месяцев искали первого сотрудника (и почему это правильно)
— Формула виральности от VP Growth Facebook: Payload × Conversion × Frequency
— Почему «ещё одна фича» — ловушка в продажах. 9 из 10 найдут новую причину не купить
— «Barrels vs Ammunition» — почему скорость компании зависит не от количества людей, а от количества «стволов»
👉 Конспект: surgaygptconspect.netlify.app
Загружаешь в свой Claude — и у тебя появляется персональный советник по стартапам и бизнесу. Внутри — полная база всех 20 лекций + карта спикеров + примеры ситуаций.
Как работает: описываешь свою ситуацию — он находит релевантные тезисы из курса, называет конкретного спикера и даёт план действий.
Попробуй — и напиши, что тебе насоветовал))
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как ИИ сегодня помогает в продажах?
Поскольку мой фокус — ИИ, я веду панельную дискуссию про AI в продажах.
У меня выступят коллеги из Cloud, Gigachat, Arenadata и Aihub. Люди, которые уже внедрили AI в свои бизнес-процессы и могут поделиться опытом.
План обсуждения:
• Что из AI-инструментов полезно внедрить в B2B-продажи, а что лишнее
• Как меняется роль продавца
• Где AI помогает, а где создаёт лишь иллюзию автоматизации
В целом программа конференции наполнена сильными спикерами и практиками. Если вы в B2B, продажах, IT или около этого, то будет полезно.
Когда: 9 июля, Москва
И кто хочет присоединиться, берите промокод на 30% скидки —
Подробности на сайте конференции B2B КОНФУЦИЙ
#ИИ #Конференция #Продажи
Поскольку мой фокус — ИИ, я веду панельную дискуссию про AI в продажах.
У меня выступят коллеги из Cloud, Gigachat, Arenadata и Aihub. Люди, которые уже внедрили AI в свои бизнес-процессы и могут поделиться опытом.
План обсуждения:
• Что из AI-инструментов полезно внедрить в B2B-продажи, а что лишнее
• Как меняется роль продавца
• Где AI помогает, а где создаёт лишь иллюзию автоматизации
В целом программа конференции наполнена сильными спикерами и практиками. Если вы в B2B, продажах, IT или около этого, то будет полезно.
Когда: 9 июля, Москва
И кто хочет присоединиться, берите промокод на 30% скидки —
WINПодробности на сайте конференции B2B КОНФУЦИЙ
#ИИ #Конференция #Продажи
Эта картинка наглядно демонстрирует вложенность понятий с точки зрения технической иерархии. Маркетологи часто путают эти термины, сваливая всё в одну кучу, а здесь структура разложена четко, как матрёшка.
Вот как эти уровни работают на самом деле:
Artificial Intelligence (AI) — это самый верхний уровень, общая концепция. Сюда относится всё, что заставляет компьютер имитировать разумное поведение (включая старые экспертные системы, состоящие из жёстких правил «если–то»). Да, иногда AI — это просто программа, написанная естественным мозгом человека.
Machine Learning (ML) — подмножество AI. Это отказ от жёсткого программирования правил вручную. Мы даём алгоритму терабайты данных, и он сам ищет в них закономерности и строит математические зависимости.
Neural Networks (NN) — конкретный математический метод внутри ML. Базовая архитектура, симулирующая работу биологических нейронов, где есть слои, веса и функции активации.
Deep Learning (DL) — те же нейросети, но ставшие «глубокими» за счёт огромного количества скрытых слоёв. Именно здесь появились свёрточные сети для картинок и другие сложные структуры, которые требуют мощных видеокарт для обучения.
Generative AI (GenAI) — подмножество глубокого обучения, которое сфокусировано на создании нового контента (текст, код, картинки, звук), а не просто на классификации или прогнозировании чисел.
Large Language Models (LLM) — это GenAI, но обученный конкретно на текстах (языковые модели). Они предсказывают следующее слово в предложении.
Transformers — конкретная архитектура нейросетей (представленная Google в 2017 году в статье «Attention Is All You Need»), которая совершила революцию в LLM за счёт механизма внимания (attention). Без трансформеров текущие языковые модели просто не существовали бы.
GPT — семейство моделей (Generative Pre-trained Transformer) от компании OpenAI, построенное на архитектуре трансформеров.
GPT-4 — конкретная коммерческая реализация модели из этого семейства.
Есть ещё ChatGPT — это текстовый чат-ассистент, который помогает получить доступ к семейству моделей GPT-4 и выше.
#ИИ
Вот как эти уровни работают на самом деле:
Artificial Intelligence (AI) — это самый верхний уровень, общая концепция. Сюда относится всё, что заставляет компьютер имитировать разумное поведение (включая старые экспертные системы, состоящие из жёстких правил «если–то»). Да, иногда AI — это просто программа, написанная естественным мозгом человека.
Machine Learning (ML) — подмножество AI. Это отказ от жёсткого программирования правил вручную. Мы даём алгоритму терабайты данных, и он сам ищет в них закономерности и строит математические зависимости.
Neural Networks (NN) — конкретный математический метод внутри ML. Базовая архитектура, симулирующая работу биологических нейронов, где есть слои, веса и функции активации.
Deep Learning (DL) — те же нейросети, но ставшие «глубокими» за счёт огромного количества скрытых слоёв. Именно здесь появились свёрточные сети для картинок и другие сложные структуры, которые требуют мощных видеокарт для обучения.
Generative AI (GenAI) — подмножество глубокого обучения, которое сфокусировано на создании нового контента (текст, код, картинки, звук), а не просто на классификации или прогнозировании чисел.
Large Language Models (LLM) — это GenAI, но обученный конкретно на текстах (языковые модели). Они предсказывают следующее слово в предложении.
Transformers — конкретная архитектура нейросетей (представленная Google в 2017 году в статье «Attention Is All You Need»), которая совершила революцию в LLM за счёт механизма внимания (attention). Без трансформеров текущие языковые модели просто не существовали бы.
GPT — семейство моделей (Generative Pre-trained Transformer) от компании OpenAI, построенное на архитектуре трансформеров.
GPT-4 — конкретная коммерческая реализация модели из этого семейства.
Есть ещё ChatGPT — это текстовый чат-ассистент, который помогает получить доступ к семейству моделей GPT-4 и выше.
#ИИ
Инцестуозность в бизнесе — это не про скандалы, а про управленческую катастрофу.
Это когда границы в компании стираются до состояния хаоса. Это не семейный бизнес, это болезнь системы, где «мы как семья» становится диагнозом, а не преимуществом.
Вот как понять, что ваш бизнес превращается в закрытую секту, где здравый смысл уже не живёт:
1. Лояльность заменила компетентность.
В такой системе «свои» прощают любые факапы. Если сотрудник бездарен, но при этом «наш человек» и разделяет «наши ценности», его держат до последнего. В итоге вы не растёте, вы просто греете компанию своей эмоциональной близостью.
2. Критика — это предательство.
Когда руководитель воспринимает сотрудников как детей, любая обратная связь воспринимается как удар в спину. Попробовали указать на ошибку в стратегии? Ждите обиды, молчания или поиска «неблагодарного». Профессиональный диалог здесь невозможен, потому что он превращается в выяснение отношений.
3. Эмоциональный груз руководителя.
Сотрудники начинают работать не на KPI, а на «хорошее настроение шефа». Они чувствуют ответственность за то, чтобы босс не расстроился, не выгорел и не психанул. Это путь к тотальному выгоранию команды, потому что ресурс уходит не на задачи, а на поддержание психологического комфорта одного человека.
4. Размытые роли.
Дружба, бизнес и семейные сценарии в одном флаконе. Когда рабочее решение принимается не на основе цифр, а на основе «ну как я ему откажу, он же нам как родной», компания теряет гибкость. Это закрытая система, где свежий взгляд извне воспринимается как угроза.
Итог простой: бизнес требует холодной дистанции. Как только вы начинаете требовать от сотрудника эмоциональной преданности вместо выполнения задач, вы перестаете управлять организацией и начинаете «воспитывать» своих подчиненных.
Выходит, что самое профессиональное, что может сделать руководитель — это вовремя сепарироваться от своей команды. Не быть «папой» или «мамой», а быть заказчиком результата.
Часто встречали компании, где «мы одна семья» — это не просто слоган, а оправдание для отсутствия процессов?
#психология #менеджмент
Это когда границы в компании стираются до состояния хаоса. Это не семейный бизнес, это болезнь системы, где «мы как семья» становится диагнозом, а не преимуществом.
Вот как понять, что ваш бизнес превращается в закрытую секту, где здравый смысл уже не живёт:
1. Лояльность заменила компетентность.
В такой системе «свои» прощают любые факапы. Если сотрудник бездарен, но при этом «наш человек» и разделяет «наши ценности», его держат до последнего. В итоге вы не растёте, вы просто греете компанию своей эмоциональной близостью.
2. Критика — это предательство.
Когда руководитель воспринимает сотрудников как детей, любая обратная связь воспринимается как удар в спину. Попробовали указать на ошибку в стратегии? Ждите обиды, молчания или поиска «неблагодарного». Профессиональный диалог здесь невозможен, потому что он превращается в выяснение отношений.
3. Эмоциональный груз руководителя.
Сотрудники начинают работать не на KPI, а на «хорошее настроение шефа». Они чувствуют ответственность за то, чтобы босс не расстроился, не выгорел и не психанул. Это путь к тотальному выгоранию команды, потому что ресурс уходит не на задачи, а на поддержание психологического комфорта одного человека.
4. Размытые роли.
Дружба, бизнес и семейные сценарии в одном флаконе. Когда рабочее решение принимается не на основе цифр, а на основе «ну как я ему откажу, он же нам как родной», компания теряет гибкость. Это закрытая система, где свежий взгляд извне воспринимается как угроза.
Итог простой: бизнес требует холодной дистанции. Как только вы начинаете требовать от сотрудника эмоциональной преданности вместо выполнения задач, вы перестаете управлять организацией и начинаете «воспитывать» своих подчиненных.
Выходит, что самое профессиональное, что может сделать руководитель — это вовремя сепарироваться от своей команды. Не быть «папой» или «мамой», а быть заказчиком результата.
Часто встречали компании, где «мы одна семья» — это не просто слоган, а оправдание для отсутствия процессов?
#психология #менеджмент
💯1
Как руководитель, часто ли вы после тренинга не ощущаете что ваши сотрудники стали лучше?
Вот памятка для руководителя что надо сделать чтобы тренинг принес максимальную пользу для продаж.
Вот памятка для руководителя что надо сделать чтобы тренинг принес максимальную пользу для продаж.
❤1
Продуктом являются не функции, которые мы сделали, а потребности, которые мы закрыли
ИИ снижает не стоимость программирования, а стоимость передачи информации между людьми.
Как было раньше:
Идея → презентация → обсуждение → дизайнер → макет → разработчик → аналитик → результат.
Мы ждали очередного шага и ИИ разрушил эту очередь. Кому-то было комфортно сидеть и ждать коллег. А теперь - время делать все самому пока они заняты!
Каждый раз, когда появляется мысль: «Надо попросить коллегу сделать...», должен срабатывать ИИ-будильник и задавать вопрос: «А могу ли я сделать это сам с помощью ИИ?»
Именно так выглядит современный продукт-менеджер.
Возникла мысль попросить коллегу сделать кусок работы? Вы уже проиграли. Садитесь и делайте сами. У вас в руках ИИ.
Теперь ваша схема:
идея → ИИ → результат.
Об этом выступил Дмитрий Тимко, руководитель Алиса AI.
Однако я вижу одну проблему. Почему реально в компании есть области ответственности? Потому что человек является не просто носителем экспертизы в дизайне или аналитике, а еще и владельцем данных. Чтобы что-то сделтаь за них - нужно залезть в их данные. Если ты владелец продукта - ты можешь. А если нет? Как тебе это сделать?
#ИИ #продукты
Как было раньше:
Идея → презентация → обсуждение → дизайнер → макет → разработчик → аналитик → результат.
Мы ждали очередного шага и ИИ разрушил эту очередь. Кому-то было комфортно сидеть и ждать коллег. А теперь - время делать все самому пока они заняты!
Каждый раз, когда появляется мысль: «Надо попросить коллегу сделать...», должен срабатывать ИИ-будильник и задавать вопрос: «А могу ли я сделать это сам с помощью ИИ?»
Именно так выглядит современный продукт-менеджер.
Возникла мысль попросить коллегу сделать кусок работы? Вы уже проиграли. Садитесь и делайте сами. У вас в руках ИИ.
Теперь ваша схема:
идея → ИИ → результат.
Об этом выступил Дмитрий Тимко, руководитель Алиса AI.
Однако я вижу одну проблему. Почему реально в компании есть области ответственности? Потому что человек является не просто носителем экспертизы в дизайне или аналитике, а еще и владельцем данных. Чтобы что-то сделтаь за них - нужно залезть в их данные. Если ты владелец продукта - ты можешь. А если нет? Как тебе это сделать?
#ИИ #продукты
Системный подход к бизнесу
Около 80% компаний думают только о притоке: о том, как привлечь и нанять лучших специалистов, системный подход смотрит на систему целиком и фокусируется на оттоке: как удержать этих людей, как создать условия, чтобы они не уходили и чтобы их не пришлось увольнять.
Я часто такое вижу в бизнесе: мы потратили столько сил чтобы привлечь умных людей, но совсем не заботимся потом об их использовании и удержании.
Около 80% компаний думают только о притоке: о том, как привлечь и нанять лучших специалистов, системный подход смотрит на систему целиком и фокусируется на оттоке: как удержать этих людей, как создать условия, чтобы они не уходили и чтобы их не пришлось увольнять.
Я часто такое вижу в бизнесе: мы потратили столько сил чтобы привлечь умных людей, но совсем не заботимся потом об их использовании и удержании.