#мнение
Место менеджмента AI-native оргструктуре
Привет, читатель! Не знаю заметил ли ты, но я избегаю 3 тем: SOTA-моделей, автономных агентов и AI native команд/компаний
Наткнулся на доклад AWS про команды в мире агентского ИИ. Не про инструменты, а про то, как меняется операционная модель когда стоимость владения падает:
1. Экономика
AWS дает развилку Use / Compose / Build. Build оправдан только при уникальном процессе. Для большинства первичен разбор потока: где ценность, где теряется контекст, где нужна проверка. AI-native начинается не с модели, а с описания процесса как системы исполнения
2. Таланты и новые роли
AWS вводит expert generalist: человек, который ведет процесс целиком. Фаулер разделяет why-loop и how-loop: человек сильнее в выборе что и зачем, агент в исполнении. Эндрю Энж: сборка ускоряется, узкое место смещается в продуктовые решения
Отсюда роли. Product builder вместо PRD приносит проверяемый прототип. Product Engineer сам ближе к пользователю и метрикам. Forward deployed engineer тащит агентов в процессы клиентов, потому что между демо и продакшеном лежит слой интеграций и ответственности
3. Структура команд
Четыре формы: пирамида, ромб, перевернутая пирамида, песочные часы
Пирамида растит людей, но буксует на передачах. Ромб появляется когда режут джунов: пайплайн кадров умирает. Перевернутая пирамида как боевая капсула: сильные спецы и агенты. Песочные часы: автономные команды сверху, тонкий управленческий слой, обучение снизу. Team Topologies дает тот же принцип: команды вокруг потока ценности и когнитивной нагрузки. AI-native команда это не сквад с агентами, а компактная единица с ответственностью от начала до конца
4. Операционная модель
Модель A: разработка строит, эксплуатация поддерживает, для агентов не работает. B: построил сам, запускаешь сам, работает в малом масштабе. C: автономные команды плюс платформа. Продолжение DevOps, не новая история. Агентский ИИ не отменяет DevOps. Он делает незавершенный DevOps дороже
5. Управление и контекст
Управление агентами сводится к идентичности, правам, допустимым действиям и аудиту. Не регламент на полке, а исполняемый контур ближе к PRR из SRE. Фаулер формулирует: агент это модель плюс обвязка из правил, инструментов, проверок и контекста. Документация часть среды исполнения. Палантир-модель показывает: доменные понятия должны быть явными
6. Проджект-функция
Каган разделяет продуктовые и фича-команды. ИИ ускоряет фича-команды, но не делает их продуктовыми
Старая админ-функция сжимается. Отчеты, статусы, пушинг, перфоманс ревью, это компенсация плохой структуры. Новая мидл менеджер-функция это управление условиями исполнения. AI-native убирает мидл-менеджера как диспетчера передач. Но может сохранить функцию как инженерный контур: границы, контекст, поток, готовность, обратная связь
Место менеджмента AI-native оргструктуре
Привет, читатель! Не знаю заметил ли ты, но я избегаю 3 тем: SOTA-моделей, автономных агентов и AI native команд/компаний
Наткнулся на доклад AWS про команды в мире агентского ИИ. Не про инструменты, а про то, как меняется операционная модель когда стоимость владения падает:
1. Экономика
AWS дает развилку Use / Compose / Build. Build оправдан только при уникальном процессе. Для большинства первичен разбор потока: где ценность, где теряется контекст, где нужна проверка. AI-native начинается не с модели, а с описания процесса как системы исполнения
2. Таланты и новые роли
AWS вводит expert generalist: человек, который ведет процесс целиком. Фаулер разделяет why-loop и how-loop: человек сильнее в выборе что и зачем, агент в исполнении. Эндрю Энж: сборка ускоряется, узкое место смещается в продуктовые решения
Отсюда роли. Product builder вместо PRD приносит проверяемый прототип. Product Engineer сам ближе к пользователю и метрикам. Forward deployed engineer тащит агентов в процессы клиентов, потому что между демо и продакшеном лежит слой интеграций и ответственности
3. Структура команд
Четыре формы: пирамида, ромб, перевернутая пирамида, песочные часы
Пирамида растит людей, но буксует на передачах. Ромб появляется когда режут джунов: пайплайн кадров умирает. Перевернутая пирамида как боевая капсула: сильные спецы и агенты. Песочные часы: автономные команды сверху, тонкий управленческий слой, обучение снизу. Team Topologies дает тот же принцип: команды вокруг потока ценности и когнитивной нагрузки. AI-native команда это не сквад с агентами, а компактная единица с ответственностью от начала до конца
4. Операционная модель
Модель A: разработка строит, эксплуатация поддерживает, для агентов не работает. B: построил сам, запускаешь сам, работает в малом масштабе. C: автономные команды плюс платформа. Продолжение DevOps, не новая история. Агентский ИИ не отменяет DevOps. Он делает незавершенный DevOps дороже
5. Управление и контекст
Управление агентами сводится к идентичности, правам, допустимым действиям и аудиту. Не регламент на полке, а исполняемый контур ближе к PRR из SRE. Фаулер формулирует: агент это модель плюс обвязка из правил, инструментов, проверок и контекста. Документация часть среды исполнения. Палантир-модель показывает: доменные понятия должны быть явными
6. Проджект-функция
Каган разделяет продуктовые и фича-команды. ИИ ускоряет фича-команды, но не делает их продуктовыми
Старая админ-функция сжимается. Отчеты, статусы, пушинг, перфоманс ревью, это компенсация плохой структуры. Новая мидл менеджер-функция это управление условиями исполнения. AI-native убирает мидл-менеджера как диспетчера передач. Но может сохранить функцию как инженерный контур: границы, контекст, поток, готовность, обратная связь
YouTube
A leader’s guide to advanced team structures in an agentic world | AWS Events
As AI agents transform the workplace, organizations must adapt their structures and methodologies to harness new opportunities. The probabilistic nature of AI requires continuous iteration and intelligent oversight, creating new ways of working across business…
🔥5
Всем привет!
Напоминаю, в рамках AI Engineers Guild x Bereke Bank делаем сегодня в 18:30 по Алматы состоится Agentic Harness Meetup: что под капотом.
💻 Онлайн: если не успели зарегистрироваться, присоединяйтесь по ссылке
📍 Офлайн: если вы проходили офлайн-регистрацию, ждём вас, адрес вы знаете https://luma.com/48q2s0f5
Сегодня обсудим:
▪️ Павел Королев -> как кастомизировать AI-агентов под реальные инженерные задачи и выстраивать эффективные workflow.
▪️ Родион Мостовой -> как устроены контекстный движок и AI-агент CodeAlive, а также подходы к code exploration и оценке моделей.
▪️ Артем Летюшев -> почему agent skills это не просто промпты, а важный слой для создания гибких и масштабируемых AI-систем.
До встречи вечером!😉
Напоминаю, в рамках AI Engineers Guild x Bereke Bank делаем сегодня в 18:30 по Алматы состоится Agentic Harness Meetup: что под капотом.
Сегодня обсудим:
▪️ Павел Королев -> как кастомизировать AI-агентов под реальные инженерные задачи и выстраивать эффективные workflow.
▪️ Родион Мостовой -> как устроены контекстный движок и AI-агент CodeAlive, а также подходы к code exploration и оценке моделей.
▪️ Артем Летюшев -> почему agent skills это не просто промпты, а важный слой для создания гибких и масштабируемых AI-систем.
До встречи вечером!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
#мнение
Чем любят грешить менеджеры
Здравствуй, дорогой читатель. Это пост про фундаментальное правило управления изменениями и внедрениями, которое часто игнорируют руководители
В целом проджекты/коучи/продакты и любый IT-менеджеры достаточно часто жалуются что внедрения буксуют, команды сопротивляются чему-то правильному и очевидно нужному. Меня давно раздражает ситуация, когда человек сходил на курс, посмотрел вебинар, словил инсайт, а затем через день несёт его как новый порядок жизни: теперь у нас OKR, переходим на Kanban, ИИ агент для логов и вообще всем курсор! И классика провести через ретро под соусом "tech excellence/улучшения инструментов/команда не знала о таком"
Правило простое: не внедрять в команду то, что хотя бы минимально не пощупал сам. Не "прочитал", не "было на прошлом месте", не "знаю, как должно быть", а попробовал, пожил внутри и понял где бесит
Первые пару лет бытности проджектом почти все мои внедрения и улучшения проваливались. Спасибо большое Жене из Яндекс Денег с позицией "ну ты сам научись дашборды делать в повербиай, а потом команде затирай как правильнее". Отсюда выросло огромное количество разных инициатив, которые я предварительно тестировал на себе. Вот несколько примеров
1) Когда я хотел больше прозрачности и нормальной гигиены задач, я сначала несколько месяцев кошмарил самого себя в Notion: цели, инициативы, месячные планы, задачи, статусы, прогресс, декомпозиция и связи задач
2) С OKR было так же: несколько лет связки годовые->квартальные->месячные цели, с полным трекингом и всеми OKR ритуалами
3) С ИИ безопасностью я несколько раз жестко косячил, собрал ai-repo-safety-skill и внедрял сканеры скиллов
4) С быстрым фронтом через ИИ я пошёл в OpenDesign, сделал несколько прототипов, а потом на внутреннем демо Twinby с автономными целями
5) С Text2SQL история такая же. Можно красиво сказать “давайте сделаем агента, чтобы менеджеры и аналитики сами спрашивали базу”, но потом приходят вопросы: как актуализировать метаданные, как объяснить агенту бизнесовый смысл полей, как ограничить доступы, как понять что ответ не бред и тп. Я поковырял VannaAI (царствие ему), сделал семантическую разметку и CLI на Rust. На скрине тот самый "txttsql" : агентик RAG, файловый семантический слой и защищённый read only SQL исполнитель для аналитики. Только после этого у меня появился сильный голос по таким вопросам
Я не верю в менеджера, который должен уметь всё лучше команды. Если ПМ пишет код за разработчиков, дизайнит за дизайнеров, считает за аналитиков и ещё модерирует все созвоны, то он не молодец, а узкое место с конечной емкостью календаря
Я уже писал про то что хороший менеджер должен хотя бы один раз зайти в чужую реальность ногами: хочешь понять разработчиков, сделай маленькую инженерную задачу; хочешь понять аналитиков, сам достань ответ из данных. Я поднимал вопрос вопрос нужны ли менеджеры, аналогичный тому что пишет Аня https://t.me/proproduct/1585 и поднимал вопрос какие менеджеры нужны https://t.me/junior_pm/464. Но тут про другое
Если ты хочешь внедрить и что-то изменить, например OKR, поживи квартал со своими OKR; хочешь требовать прозрачности, стань прозрачным сам. Проживание и непосредственный опыт кроме большего погружения и понимания дают еще одно фундаментальное преимущество - тебя больше уважают сотрудники, это наиболее полно демонстрирует что тебе не все равно и тебе важна их работа
Любое внедрение должно начинаться с руководителя не потому, что руководитель умнее всех, а потому что он первым платит маленькую цену: пробует, ошибается, показывает где было больно и только потом приходит к людям с предложением что-то менять. Не “я придумал, теперь вы живите”, а “я попробовал, вот что понял, давайте проверим вместе”
Чем любят грешить менеджеры
Здравствуй, дорогой читатель. Это пост про фундаментальное правило управления изменениями и внедрениями, которое часто игнорируют руководители
В целом проджекты/коучи/продакты и любый IT-менеджеры достаточно часто жалуются что внедрения буксуют, команды сопротивляются чему-то правильному и очевидно нужному. Меня давно раздражает ситуация, когда человек сходил на курс, посмотрел вебинар, словил инсайт, а затем через день несёт его как новый порядок жизни: теперь у нас OKR, переходим на Kanban, ИИ агент для логов и вообще всем курсор! И классика провести через ретро под соусом "tech excellence/улучшения инструментов/команда не знала о таком"
Правило простое: не внедрять в команду то, что хотя бы минимально не пощупал сам. Не "прочитал", не "было на прошлом месте", не "знаю, как должно быть", а попробовал, пожил внутри и понял где бесит
Первые пару лет бытности проджектом почти все мои внедрения и улучшения проваливались. Спасибо большое Жене из Яндекс Денег с позицией "ну ты сам научись дашборды делать в повербиай, а потом команде затирай как правильнее". Отсюда выросло огромное количество разных инициатив, которые я предварительно тестировал на себе. Вот несколько примеров
1) Когда я хотел больше прозрачности и нормальной гигиены задач, я сначала несколько месяцев кошмарил самого себя в Notion: цели, инициативы, месячные планы, задачи, статусы, прогресс, декомпозиция и связи задач
2) С OKR было так же: несколько лет связки годовые->квартальные->месячные цели, с полным трекингом и всеми OKR ритуалами
3) С ИИ безопасностью я несколько раз жестко косячил, собрал ai-repo-safety-skill и внедрял сканеры скиллов
4) С быстрым фронтом через ИИ я пошёл в OpenDesign, сделал несколько прототипов, а потом на внутреннем демо Twinby с автономными целями
/goal и админкой на Angular знатно облажался. Полезная лужа, после которой я перестал лезть к разработчикам с советами в зоне, где сам ещё не прожил достаточно боли5) С Text2SQL история такая же. Можно красиво сказать “давайте сделаем агента, чтобы менеджеры и аналитики сами спрашивали базу”, но потом приходят вопросы: как актуализировать метаданные, как объяснить агенту бизнесовый смысл полей, как ограничить доступы, как понять что ответ не бред и тп. Я поковырял VannaAI (царствие ему), сделал семантическую разметку и CLI на Rust. На скрине тот самый "txttsql" : агентик RAG, файловый семантический слой и защищённый read only SQL исполнитель для аналитики. Только после этого у меня появился сильный голос по таким вопросам
Я не верю в менеджера, который должен уметь всё лучше команды. Если ПМ пишет код за разработчиков, дизайнит за дизайнеров, считает за аналитиков и ещё модерирует все созвоны, то он не молодец, а узкое место с конечной емкостью календаря
Я уже писал про то что хороший менеджер должен хотя бы один раз зайти в чужую реальность ногами: хочешь понять разработчиков, сделай маленькую инженерную задачу; хочешь понять аналитиков, сам достань ответ из данных. Я поднимал вопрос вопрос нужны ли менеджеры, аналогичный тому что пишет Аня https://t.me/proproduct/1585 и поднимал вопрос какие менеджеры нужны https://t.me/junior_pm/464. Но тут про другое
Если ты хочешь внедрить и что-то изменить, например OKR, поживи квартал со своими OKR; хочешь требовать прозрачности, стань прозрачным сам. Проживание и непосредственный опыт кроме большего погружения и понимания дают еще одно фундаментальное преимущество - тебя больше уважают сотрудники, это наиболее полно демонстрирует что тебе не все равно и тебе важна их работа
Любое внедрение должно начинаться с руководителя не потому, что руководитель умнее всех, а потому что он первым платит маленькую цену: пробует, ошибается, показывает где было больно и только потом приходит к людям с предложением что-то менять. Не “я придумал, теперь вы живите”, а “я попробовал, вот что понял, давайте проверим вместе”
👍5💅4