🤷‍♀️ Когда дело не в навыках, а в роли

Ко мне пришёл аналитик с таким запросом:

«У меня нормальный опыт, нормальные проекты, мне доверяют задачи сложнее, чем по роли.
Но последние полтора года ощущение, что я просто застрял. Я не понимаю, куда дальше и за что меня должны “повысить”.»

⌛️Формально у него всё было хорошо:
— 4+ года опыта,
— продуктовая команда,
— сложные задачи,
— адекватные стейкхолдеры.

И первое, что он делал — искал, какие навыки ещё нужно докачать.

🧶 Но проблема оказалась не в навыках.
Когда мы начали разбирать его работу, стало видно:
— решения он принимал шире своей роли,
— ответственность брал больше, чем была формально закреплена,
— а позиционировал себя всё ещё как «исполнитель задач».

В итоге возник перекос: ожидания от него росли, а влияние и статус — нет.

Мы не начинали с инструментов и курсов.
Сначала разобрали:
— какую роль он фактически уже выполняет,
— где он реагирует на задачи, а где мог бы проектировать решения,
— как он заходит в разговоры со стейкхолдерами и что именно там теряется.

После этого изменилось не «что он умеет», а:
— как он формулирует проблемы,
— как обозначает зону ответственности,
— как выстраивает границы роли.

И только потом появились понятные следующие шаги — без хаотичного «надо срочно прокачаться».

🧠 Такие кейсы хорошо показывают одну вещь:

карьерный тупик часто возникает не потому, что аналитик слабый, а потому что его мышление уже выросло, а роль — нет.

Сейчас мы как раз продолжаем исследование про карьерные тупики и рост аналитиков — собираем реальные ситуации, паттерны и точки застревания.
😡 Если тебе откликается эта тема, вот здесь можно подключиться.

🚀 С такими запросами работает:
— выдержанная среда и постепенная системная работа - сообщество/клуб,
— индивидуально, если нужна быстрая ясность и точная настройка роли.

Если ты сейчас чувствуешь похожий перекос — возможно, дело не в том, что тебе «чего-то не хватает», а в том, что ты уже не там, где себя продолжаешь удерживать.

🪫 На днях выложили новое видео в новом формате.

Это вырезки из вечерних разговоров аналитиков — без сценария и без «правильных ответов».

Мы просто обсуждали то, что реально болит и часто остаётся между строк:

➡️ типовые ошибки в работе аналитиков,
➡️ чем системный аналитик отличается от бизнес-аналитика не по названию, а по сути,
➡️ где заканчивается ответственность аналитика и начинаются иллюзии,
➡️ и какие ограничения в поиске работы принёс ИИ (и почему это не только про навыки).

Формат спокойный, разговорный — можно включить фоном или посмотреть без напряжения.

Посмотреть можно вот тут 🔗

Хорошей пятницы и мягкого выхода из рабочей недели 🔍

🧶 Наблюдение с полей

На этой неделе мне отказали по вакансии, на которую я собеседовалась с декабря.

Если смотреть со стороны психики и личности — новости, конечно, малоприятные.
Отказывают после месяцев диалогов, интервью, подготовки, ожиданий.
Это всегда про разочарование, даже если ты умеешь держать дистанцию.

Но если смотреть на это чуть более отстранённо, с позиции рынка, вывод получается довольно простой и, к сожалению, системный:

👉 чем выше позиция, тем сложнее сейчас найти работу.

И дело здесь не в конкретном человеке.

Вот несколько наблюдений, которые я вижу всё чаще.

☑️ Неопределённость внутри компаний.
Многие компании сейчас не просто адаптируются — они перестраиваются целиком:
меняют оргструктуры, модели управления, зоны ответственности.
Путь к устойчивой модели — это несколько итераций, а не одно решение.

В такой ситуации гораздо безопаснее опираться на уже работающих внутри людей, чем приводить человека с рынка, который для компании пока «нулевой».

☑️ Высокая цена ошибки.
Чем выше должность — тем:

➡️выше зарплата,
➡️ сложнее согласования,
➡️ больше юридических и финансовых ограничений (штат, не штат, ИП, СЗ и т.д.).

Во многих компаниях менеджеры сегодня выбирают ничего не менять,
а не рисковать наймом, в котором они не уверены.

Парадокс в том, что уверенным в человеке с рынка быть невозможно по определению.
Но страх ошибки сейчас часто сильнее потребности в изменениях.

☑️ “Внутренние лиды” как способ снизить риски.
Один из популярных сценариев — сделать лидом кого-то из текущих сотрудников.
Важно: лидом, а не руководителем.

Рисков меньше:
➡️ человек лояльный,
➡️ контекст знает,
➡️ будет чаще валидировать решения с руководителем.

В регулируемых условиях это может быть хорошей точкой роста.
В нерегулируемых — ловушкой и для сотрудника, и для команды.
Проблема в том, что создавать эти условия умеют далеко не все.

Если свести всё к одному выводу:
руководящие и старшие позиции сейчас закрываются тяжелее, потому что настороженность работодателей выросла.

Линейные роли при этом остаются заметно стабильнее — решения по ним принимаются быстрее и с меньшим уровнем страха.

Это не про «ты недостаточно хорош(а)».
Это про рынок, риски и цену решений.

❤️ И важно держать это в голове, чтобы не начинать искать проблему там, где её нет.

Цените себя.
Кроме вас, это никому не выгодно.

#ITHumanWork #наблюдениесполей

Почему поиск работы перестал быть «про навыки»😡
(и где кандидаты теряются на самом деле)

Я часто вижу одну и ту же картину. 🤷‍♀️ Люди с хорошим опытом и адекватным резюме:
— долго ищут работу,
— получают отказы без объяснений,
— или вообще не доходят до диалога с живым человеком.

Первый импульс почти всегда один и тот же:
«Наверное, со мной что-то не так».

Но если смотреть на рынок трезво, проблема всё реже в кандидатах. За последние годы в поиске работы появилось несколько точек, которые сильно изменили правила игры — и большинство их просто не учитывает.

Например:
➡️ решение о том, увидят ли твоё резюме, часто принимается до человека,
➡️ многие фильтры отсеивают не «слабых», а неудобных кандидатов,
➡️ ИИ и автоматизация усилили разрыв между реальным опытом и тем, как он считывается системой.

🧶 В итоге можно быть сильным специалистом и при этом:
— не попадать в поиск,
— не проходить первичный отсев,
— не понимать, где именно ты «теряешься».

Завтра выходит видео, где мы разбираем:
— как hh влияет на механику найма,
— в каких местах кандидаты чаще всего пропадают,
— и почему привычные стратегии поиска перестали работать.

Это не про «обойти систему».
Это про понимание правил, по которым ты сейчас играешь — даже если не выбирал(а) эту игру.

Если ты в поиске или планируешь его — это может сэкономить тебе много нервов и времени❤️.

Что сейчас ищет работодатель в аналитике 🚒

Наблюдение с рынка.

Работодатель сегодня всё реже ищет «аналитика по навыкам».
Он ищет аналитика по последствиям его работы.

И если упростить до одной формулы, то предположение такое:

👉 Работодатель ищет специалиста, который будет решать задачи, а не множить их.

Звучит просто.
Но за этой формулировкой скрывается многое.
Когда компания живёт в неопределённости, перестройке и постоянных изменениях, она боится не слабых специалистов.

Она боится новых проблем.
Боится:
— усложнения процессов,
— лишних итераций,
— конфликтов между ролями,
— требований, которые «красивые», но нерабочие,
— инициатив, за которыми нет ответственности.

В таких условиях ценность аналитика смещается.
Важно уже не только:
— умеешь ли ты писать BRD,
— знаешь ли ты нотации,
— владеешь ли инструментами.

А важнее становится другое:
— умеешь ли ты упростить,
— умеешь ли снять неопределённость,
— видишь ли ты риски до того, как они материализуются,
— понимаешь ли ты, где нужно остановиться, а не добавлять ещё слой анализа.

Работодатель ищет человека, после которого становится спокойнее и понятнее.
Не «умнее», а именно спокойнее.

И здесь появляется тонкая грань. Аналитик, который хочет доказать свою ценность, часто начинает:
— добавлять глубину,
— усиливать детализацию,
— расширять область влияния.

Но иногда настоящая зрелость — это способность сказать:

«Этого достаточно. Дальше будет лишним».

И в этом месте аналитик становится не исполнителем, а опорой для системы.
Если смотреть на рынок трезво — именно такие специалисты сейчас выигрывают.❤️

Как понять, что ты решаешь задачи, а не множишь их

После прошлого поста логичный вопрос:
«Окей. А как понять, к какой категории я отношусь?»

Вот несколько признаков аналитика, который решает задачи, а не создаёт новые.

1️⃣ После твоей работы становится проще.
Если после встречи, документа или разбора у команды:
— меньше вопросов,
— меньше хаоса,
— меньше параллельных трактовок,
— меньше «а что имелось в виду?» —
значит, ты делаешь правильную работу.

Если же после твоей активности появляется ещё 3 обсуждения и 5 уточняющих встреч — стоит задуматься.

2️⃣ Ты умеешь остановиться.
Зрелость аналитика — это не максимальная глубина. Это понимание, где глубина оправдана, а где — избыточна.
Иногда лучший анализ — это тот, который достаточен, а не идеален.

3️⃣ Ты думаешь о последствиях, а не о форме.
Не «как правильно оформить», а «к чему это приведёт в разработке / продукте / бизнесе».
Если ты заранее видишь, где решение создаст новый узел сложности — ты уже работаешь на уровень выше.

4️⃣ Ты снимаешь неопределённость, а не фиксируешь её.
Есть аналитики, которые аккуратно документируют хаос. А есть те, кто задаёт неудобные вопросы и вычищает его. Работодатели сейчас ценят вторых.

5️⃣ Ты не доказываешь ценность — ты создаёшь её.
Когда специалист пытается «показать, как он много делает», это почти всегда про объём.
Когда специалист спокоен и системен — это про результат.
Именно второй тип даёт ощущение опоры.

В текущем рынке это становится критично.
Компании не ищут самых глубоких или самых умных. Они ищут тех, после кого становится управляемо.

И если ты хочешь расти — вопрос не в том, что ещё выучить.
Вопрос в том, что стоит перестать усложнять.

Кстати, именно эти способности — умение упрощать, снимать неопределённость и работать на уровне системы — мы усиливаем в Клубе ITHumanWork.🙃

Теперь вся информация о формате, структуре и возможностях клуба собрана на отдельной странице — можно спокойно изучить и понять, подходит ли тебе такая среда.

Резюме на hh: быть или не быть?

Я тут тестировала новую версию ИИ-карьерного стратега от ITHumanWork.

Естественно — на себе. У меня опыт размазанный. Роли пересекались. Резюме — хаотичное, перегруженное, местами противоречивое.

Что сделал алгоритм:
➡️ выделил профиль моей текущей роли;
➡️ собрал образ компаний и индустрий, куда этот профиль реально релевантен;
➡️ полностью пересобрал резюме;
➡️ дозадал вопросы, чтобы усилить позиционирование.

Заметка 1: алгоритм сработал. Логика не развалилась, структура не «поехала».

Заметка 2: имеют ли практический смысл его рекомендации?

Если смотреть через призму того, как меняется найм — я готова согласиться. Сейчас компании массово ищут «решателей». (Да, они всегда их искали. Но раньше могли закрывать глаза. Сейчас — нет. Ошибка найма становится слишком дорогой.)

Причём «решатели» нужны на любом уровне:
специалист, менеджер, руководитель направления, директор.

Это одна из причин:
➡️ усложнения собеседований,
➡️многоступенчатых интервью,
➡️ отказов даже после «хороших» встреч.

Все хотят, чтобы пришёл человек и сделал красиво.

И вот тут начинается самое интересное. Мы видим всплеск проектов по поиску работы. Спрос очевиден. Почему он есть?

Потому что привычный поиск перестал работать так, как раньше. Люди не понимают, что именно изменилось, но чувствуют, что отклики не конвертируются.

А теперь добавим ещё один слой.
Скорость изменений в инструментах найма растёт. Компании тестируют новые фильтры, алгоритмы, воронки, способы отбора. Соискатель вручную за этим просто не успевает.

Физически.

И вот здесь возникает вопрос. Если рынок становится алгоритмичным, если логика отбора усложняется, если роль «решателя» требует чёткого позиционирования —
почему бы не делегировать ИИ задачу успевать за рынком?

Не принимать решения вместо человека.
Не рассылать 500 откликов автоматически.
А:
➡️анализировать рынок,
➡️ предлагать гипотезы позиционирования,
➡️тестировать стратегию,
➡️ускорять цикл обратной связи.

Человек — думает.
ИИ — ускоряет.

На мой взгляд, это увеличивает скорость без потери качества.
Я сравнивала с ИИ-сервисами, которые делают автоматические рассылки. Там проблема в фильтрах - либо слишком жёсткие, либо слишком широкие. В итоге они не усиливают кандидата, а размазывают его. И усугубляют шум на рынке.

Не случайно в прошлом году hh объявила о закрытии открытого API.
Если сложить два и два — понятно, почему.🫠

Поэтому я пошла в другую сторону. Более гибкий алгоритм изучения рынка. Индивидуальная генерация карьерной стратегии. Переменные под конъюнктуру. Условия под текущую механику найма.

Первая версия уже дала результат:
рост просмотров, больше приглашений на собеседования.🥳

Не потому что «магия ИИ».
А потому что позиционирование стало точнее.
_____________________________
Так вот мой вопрос.

ИИ в поиске работы — это усиление кандидата или начало гонки алгоритмов, в которой человек теряет субъектность?

Интересен ваш реальный опыт, без теории.

🪫 Исчезла на пару дней — сезон простуд добрался и до меня.
Три с половиной дня в лежачем состоянии, и вот я снова готова вернуться в цифровое пространство.

Пока гудела голова от температуры, вернулась в одну из любимых игр — 🌀 Detroit: Become Human.
Это, наверное, одна из первых более-менее успешных игр-фильмов (любители игр меня поймут).

Чем она интересна для меня, кроме самой истории.

Сюжет там не линейный и показан игроку в виде схемы. Можно несколько раз проходить одни и те же сцены, но приходить к разным результатам — используя или не используя определённые условия. Ничего не напоминает?😏

➡️ Есть просто действия — их игрок может применить по умолчанию.
➡️ Есть действия, которые открываются только если найти в сцене какой-то предмет или деталь, дающую дополнительную информацию.
➡️А есть действия с замочком. Их сложнее всего найти — они появляются только при определённом контексте.

🔍 Вот они то нам и интересны.

Контекст в данном случае — это цепочка действий или реплик, которые нужно применить. Совсем как цепочка шлюзов в модели процессов.

И вот что меня каждый раз цепляет в этой механике.

Игроку кажется, что он принимает решения прямо сейчас.
Но на самом деле многие возможности открываются или закрываются намного раньше — где-то в предыдущих сценах, которые могли показаться незначительными.

Не заметил улику → нет новой ветки.
Не задал вопрос → не появился новый вариант диалога.
Не исследовал контекст → решение кажется единственным.

Очень похоже на то, как устроены реальные процессы.

Но давайте усложним задачу.

Представьте, что вам как аналитику нужно не только составить модель такого процесса, но ещё и написать ТЗ.

Опираясь на свою собственную схему, вам нужно описать понятно и однозначно:

— когда какая реплика должна появиться, а когда нет
— какие условия должны быть проверены
— в какой момент система должна их учитывать
— как это влияет на последующие действия и реплики

И всё это — без двусмысленностей.
Можно замучиться и запутаться бесповоротно.

А теперь представьте, что вы решили сначала написать ТЗ, а потом построить схему.

Интересно, на каком моменте вы начнёте терять логику ветвления?😉

Именно поэтому я так люблю визуальные модели процессов. Они позволяют увидеть систему целиком: где развилка, где условие, где возможный сценарий, а где мы просто сами себя запутали.

А потом уже можно превращать это в текст. Потому что когда система сначала появляется в голове, а потом на схеме — ТЗ становится просто переводом с одного языка на другой.

А у вас были такие задачи, где логика ветвления сначала выглядела простой… а потом превращалась в настоящий лабиринт? ‼️

На просторах интернета нашла тестик «Какой вы бизнес-аналитик?».
Вроде бы шутка… но от довольно серьёзного сертификационного центра корпоративного обучения. 😎

Я честно начала проходить. И на одном из вопросов меня просто вынесло. Вопрос звучал примерно так:

«Ваша команда реализовала мгновенную оплату… силой мысли! Какой подход тестирования вы бы выбрали?»

Варианты ответа:

— функциональное тестирование
— регрессионное тестирование
— автоматизированные тесты

И как правильный ответ подсвечен — автотест.

😡Я извиняюсь… а куда пропала логика? 🤯

Мы уже научились мысли автоматизировать? Я, видимо, пропустила этот момент технологического прорыва.

Как это должно работать по мнению автора?

В голову вшивают датчики, которые заставляют человека думать одну и ту же мысль для воспроизводимости сценария? Или появилась технология, которая умеет триггер возникновения мысли превращать в алгоритмическую команду кодом?

Если честно, я даже не про юмор. 🫠

Я понимаю цель этого вопроса и всего теста:
проверить, имеет ли аналитик представление о анализе и работе в команде.

Но тогда у меня возникает другой вопрос.

Зачем придумывать фантастический пример, который каждый человек будет интерпретировать по-своему?😵‍💫

Ведь одна из ключевых задач аналитика — как раз убирать двусмысленность из формулировок.

А здесь она встроена прямо в вопрос.

И в итоге проверяется не понимание тестирования, а то, насколько мысли человека совпадут с мыслями автора теста. 🙄

Иногда такие вещи очень хорошо показывают разницу между:
— «тестом про профессию»
и
— реальным профессиональным мышлением.

Потому что в реальной работе аналитик скорее всего озадачился и задал бы уточняющий вопрос:
«А как именно мы сделали так, что система считывает мысль?»

А вы бы что ответили на такой вопрос?

🪫 Иногда мне кажется, что в профессии аналитика есть один странный пробел.

Мы довольно хорошо умеем находить проблемы в процессах. Умеем строить AS IS, показывать узкие места, писать списки улучшений.

Но вот что происходит дальше — каждый раз выглядит как импровизация.

— кто-то начинает «оптимизировать»
— кто-то предлагает автоматизацию
— кто-то вообще решает всё перепроектировать.

И часто это больше похоже на интуицию, чем на метод.

За последние годы работы с процессами я заметила одну повторяющуюся вещь.

Большинство изменений в процессах начинается не внутри процесса, а вне его.

Меняется среда:

— новая технология
— новый регулятор
— новая бизнес-модель
— рост или падение нагрузки

И процесс, который раньше работал нормально, внезапно начинает ломаться.

Из этого наблюдения постепенно родился один подход, который я сейчас оформляю как методологию.

Я называю его MSPC — Model of Systemic Process Change.

Идея очень простая:

изменения в процессах нельзя проектировать, пока не понятно что именно изменилось в среде процесса и как это изменение влияет на его внутреннюю структуру.

На практике это приводит к очень интересной вещи.

У процессов есть всего несколько логичных исходов:

➡️ автоматизировать
➡️ оптимизировать
➡️ перепроектировать
➡️ или удалить

Но выбрать правильный вариант можно только после системной диагностики.

Я сейчас оформляю MSPC как полноценную методологию и хочу показать её подробнее:

— с примерами
— с диагностическими вопросами
— и с тем, как она помогает проектировать изменения без хаоса.

Пока интересно другое.

А как у вас обычно происходит переход от «мы нашли проблему» к «вот решение»?

📌 Открытый воркшоп по анализу и изменениям бизнес-процессов

В профессии аналитика мы довольно быстро учимся описывать процессы.

🧶 Нотации, схемы, диаграммы — всё это становится привычным инструментом. Но когда дело доходит до изменений, многие сталкиваются с другой задачей:
как понять, какие именно изменения нужны и какие из них действительно будут работать.

Очень часто улучшения предлагаются интуитивно — «кажется, так будет быстрее»,
«наверное, это упростит процесс».

Но в сложных системах интуиция не всегда надёжный инструмент.

🧠 Поэтому в своей практике работы с процессами я постепенно формализую подход к тому, как анализировать процессы и проектировать изменения системно. Этот подход я называю MSPC (Model of Systemic Process Change).

🚀 19 марта в 19:00 (мск) проведу открытый онлайн-воркшоп, где мы попробуем поработать с этим подходом на практике.

На встрече мы будем:

— разбирать реальные бизнес-процессы
— анализировать, где именно возникают проблемы
— генерировать варианты улучшений
— и учиться оценивать решения по методологии, а не субъективно

☑️ Формат воркшопа — практический: будем обсуждать, думать и разбирать кейсы вместе.

📅 19 марта, 19:00 (мск)
💻 онлайн

Стоимость участия — 2100 руб

🔗Запись — вот тут

—

Для тех, кто участвовал в опросе «Исследование потребностей ИТ», и для участников Клуба ITHumanWork участие бесплатное.

Приглашения со ссылкой на подключение придут на почту в течение недели.

🪫 Сегодня маленькая новость про ITHumanWork.

У среды появился сайт.

Пока это MVP-версия — он будет постепенно меняться, дополняться и обрастать новыми разделами. Но уже сейчас там можно разобраться, что такое ITHumanWork, как устроена среда и какие направления мы развиваем.

Если вам было интересно понять, что именно происходит внутри клуба и чем мы вообще занимаемся, то теперь это можно сделать чуть проще.

🔗 Вот тут

⸻

И напомню про открытый воркшоп 19 марта в 19:00 мск.

Будем разбирать реальные бизнес-процессы, искать в них слабые места и пробовать генерировать изменения не «на ощущениях», а по методологии.

На практике это означает, что после воркшопа у вас будет понятная структура анализа процесса, которую можно применять в работе:
как находить точки изменений, какие варианты решений вообще существуют и как оценивать их реализуемость.
Это будет не лекция, а разбор и обсуждение, поэтому особенно интересно будет тем, кто уже работает с процессами, требованиями или продуктами.

Формат камерный — до 10 человек, чтобы можно было спокойно обсуждать и задавать вопросы.

Стоимость участия — 2100 руб.

Если тема вам интересна — можно забронировать место, а потом решить, участвовать или нет. Здесь напомню, что всегда можно написать в сообщения канала.

🧠 Бронирую место

⸻

И раз уж воскресенье, задам вопрос.

Что вас больше всего сейчас волнует в профессии аналитика?

Инструменты, ИИ, поиск работы, сложность систем, что-то ещё?

❤️ Почитаю ваши мысли.

hh.ru тихо продолжает менять правила игры

За последние месяцы платформа обновила интерфейс, начала добавлять новые стикеры преимуществ на вакансиях и усилила алгоритмы поиска.

Вакансии всё больше выглядят как карточки продукта, а резюме — как страницы, которые нужно «поддерживать в выдаче»:

➡️ обновлять
➡️ быть активным
➡️ получать отклики

Параллельно компании всё активнее используют ИИ для первичной оценки кандидатов.

Если собрать это вместе, получается интересный сдвиг.

Рынок найма всё больше напоминает маркетплейс:

компании упаковывают вакансии
кандидаты — себя, а алгоритмы решают, кто кого увидит

И в этой системе начинает играть роль не только опыт, но и умение быть видимым для рынка.

И, возможно, именно поэтому у многих сейчас продолжает укрепляться ощущение:
«я делаю всё как раньше, но это больше не работает»

⸻

Кстати, сегодня вечером в 19:00 мск проведу открытый воркшоп.

Будем разбирать бизнес-процесс и смотреть, как находить точки изменений не на ощущениях, а более структурно.

Приглашения участникам уже отправлены на почту, но ещё можно успеть присоединиться. 🔗Запись — вот тут

Бэклог есть. Управления — нет. 😒

Очень частая ситуация, которую вижу у аналитиков:
— задач много
— бэклог “ведётся”
— что-то постоянно делается

Но если задать простой вопрос: почему сейчас делается именно это — ответить сложно

——

🔍 Кстати, вчера с ребятами из клуба смотрели на новую версию Jira и удивились, что по умолчанию в ней теперь нет Фичей — только Эпики и Стори.

И это хороший повод задуматься:
а вы по каким уровням вообще ведёте бэклог?

——

Бэклог часто воспринимается как:
➡️ список задач
➡️ очередь на разработку
➡️ “что надо сделать”

Но по факту бэклог — это инструмент управления работой команды и, что важнее, управления продуктом.

——

Если в нём:
— перемешаны уровни (эпики, фичи, задачи)
— есть задачи, которые никто не понимает
— половина не актуальна
— приоритеты не объясняются

😡 это не бэклог
🏋‍♂️ это список мыслей и идей

——

Что происходит дальше:

— команда берёт “что понятнее”
— бизнес не получает ожидаемый результат
— аналитик превращается в “оформителя задач”
— приоритеты определяются ситуативно

——
И важный момент:

аналитик не всегда принимает решение о приоритетах, но он напрямую влияет на то, можно ли вообще эти приоритеты определить

Потому что если:
— задачи не структурированы
— нет границ
— не понятна ценность

❗️ никакая приоритизация не сработает

——

Бэклог — это инструмент управления продуктом. И в этом процессе аналитик — первый помощник продакта.

А вы по каким уровням ведёте бэклог?