Мне не хочется писать здесь про AI. Хотя эта тема основная во многих чатах теперь. AI действительно развивается активно, каждую неделю выходит новая модель, новые сценарии применения. Я намеренно избегаю писать здесь про AI, хотя в теме менеджмента я активно изучаю это. И для этого у меня есть отдельная рассылка. Поэтому, если вам интересно наблюдать за тем, что происходит в этом мире, но вы не ходите читать это все в Телеграм-каналах - подписывайтесь, каждые 2 недели будет приходить дайджест обновлений

https://mysummit.school/newsletter

Но сейчас у меня запрос к вам. Я провожу исследование – какая LLM лучше подходит под задачи менеджера. Я взял 15 моделей (33, если считать еще разные веса) и задал одни и те же вопросы к ним. В итоге получилось более 1000+ ответов, которые нужно оценить. Я это уже сделал 🙂 Но мне нужно третье мнение – ваше мнение о том, насколько ответы соответствуют заданному вопросу, помогают менеджеру и в принципе, адекватны?

И призыв к вам – дайте вашу оценку ответам, какой ответ лучше?
https://mysummit.school/evaluate/

Я планирую опубликовать результаты в следующем месяце, но мне нужно сделать коррекцию на основе дополнительных мнений. Вашего мнения. Оценить ответ нужно по 7 категориям. Для каждого доступна своя ссылка и можно в любое время вернуться к заполнению. Также, для вас, как для менеджера, может быть интересно увидеть сценарии применения AI в работе.

Относительно исследования - можно прочитать тут
https://mysummit.school/blog/ai-models-evaluation-human-calibration/

Я все больше склоняюсь к тому, что быть честным - невыгодно. Хотя это одна из частей менеджмента. Или доверительных отношений в команде.

Быть честным, на мой взгляд:
• открыто говорить и признавать имеющиеся проблемы
• говорить о твоих планах на будущее, что тебе мешает сейчас и что бы ты хотел исправить в дальнейшем
• говорить об отношениях открыто – это в том числе позволяет превентивно избежать скрытых конфликтов
• честность ведет к доверию, доверие – к упрощению взаимоотношений, стоимость транзакции уменьшается

Можно продолжать и находить причины почему это хорошо и почему это может сказаться негативно. Но я вижу больше позитивного

Тем не менее, мой последний опыт говорит о том, что большинство вокруг считает иначе:
• На собеседовании сказал, что моя цель вырасти в течение года на позицию выше, чем есть сейчас. Отказали, поскольку "нужны люди, которые будут долго работать на этой позиции"
• Часто сталкиваюсь с ситуацией, когда менеджменту просят приносить только позитивные новости. График должен расти вверх и вправо
• Когда говоришь, что мы что-то не делаем, просят перефразировать: "Мы начали работу, мы обсудили и решили" (но ничего не сделали)
• Приветствуют Radical Candor и следом просят не быть столь резким и прямолинейным в высказываниях
• В описаниях вакансий просят не использовать ChatGPT, но прогоняют через ATS с AI твое резюме, вместо общения с человеком

И во всем этом, получается, что люди меньше ценят искренность (ну мне так казалось, что это было важно), а больше ценят то, что хотят услышать. Надо признать бы это. А с другой стороны – начиная с малой лжи, уже сложно остановиться, получается эффект снежного кома

Хорошо быть недалеким

Я вижу таких людей и мне кажется, что они счастливы и чаще достигают успеха. Потому что они делают то, что от них просят. Они не задумываются о том, что и зачем они делают. KPI простой – сделать то, что попросили. Отлично, если это сделать еще и хорошо.

Нет сомнений в том, нужно ли это или нет. Нет сомнений в полезности этого действия. Надо – сделали. Тебя оценили, похвалили.

В отличие от человека, который задумывается, постоянно сомневается:
• То, что меня попросили сделать - это в принципе нужно? Это правильно? Может быть лучше есть подход?
• А человек, который просит что-то или что-то пишет, он понимает что он просит?

И вот смотрит такой постоянно сомневающийся эксперт и расстраивается, что ему приходится иметь дело с недалекими людьми. Особенно, если они еще и менеджеры. Это демотивирует.

А еще больше демотивирует то, что эксперт не говорит то, что очевидно. Ведь это итак всем понятно! Эксперт говорит сложным языком, непонятный слушателю. В итоге, слушатель думает про него - Nerd. Но эксперт рад – его выслушали.

А через некоторое время смотришь, а вот недалекого человека повысили. Потому что он везде и всем (кто принимает решение о повышении) – рассказал об успехах, о которых эксперт не стал говорить.

Вот и получается, слушают тех кто говорит понятно. Растут люди те, кто говорят то, что хотят услышать. У таких людей все просто в жизни и они сильно оптимистичнее. У них нет сложностей в жизни. Ну и да, система приветствует таких людей. К сожалению.

Я недавно перечитал книгу - Прыгни выше головы.

Это была первая бизнес-книга (или одна из), которая на меня повлияла. 10-13 лет назад она на меня повлияла так – я стал ценить обратную связь. Важно понимать как тебя видят другие. Потому что это может абсолютно быть противоположным от того, что ты видишь. Поэтому, с тех пор я считаю важным:
• Опросы 360 в работе
• Я читаю все обратную связь, которую дают студенты (по курсам в Стратоплане, например)
• Много пропускаю через себя лично, и один негативный комментарий перекрывает 10 положительных
• Обратная связь от тех, с кем я в принципе общаюсь

Во многом это позволяет приземлить себя. Это основной вывод, который я сделал после первого раза

Прочитав второй раз, я понял, что это книга никак не про обратную связь. Обратная связь лишь один пункт там. Она про то, как люди застряли в своих позициях (дословный перевод с английского дает однозначное понимание о чем книга – Что привело тебя сюда, не приведет тебя туда). И если кто-то хочет продвинуться дальше (по карьере, предположим), то ему нужно:
• понять где он находится
• принять текущее состояние (или отклонить, и тогда следующий шаг не имеет значения)
• сделать изменения в своем поведении, на основании обратной связи

И вот после этого можно говорить только о росте.

Я читал одну и туже книгу. Но мой опыт в первый раз взял то, что мне было интересно тогда. Сейчас, мой опыт говорит о том, что нужно быть гибким и подстраиваться под ситуацию. Принять или отказаться от этого.

Неожиданный вывод. Эту книгу я рекомендовал и раньше многим. Рекомендую снова и вам. Даже если вы ее читали

Удивительно, как быстро прошли 2 недели (с момента прошлого сообщения)!

С тех пор я закончил анализ, который начал в январе. И, пока я все анализировал – оно уже потеряло свою актуальность частично 🙂

Напомню: для школы мы решили выяснить – какая AI модель лучше подходит для задач менеджера. Дополнительные вопросы, на которые мы сможем ответить – а какую модель лучше использовать для отдельной задачи, какая дешевле, а что использовать когда нет доступа к лучшим инструментам (спойлер – использовать китайские)?

В чем потеряло актуальность? Замеры мы проводили в январе, в феврале анализировали. За это время вышли новые модели, старые закрылись и больше недоступны. Это скорее намекает, что нужен постоянный бенчмарк, которые обновляется, не унываем.

Первые результаты мы уже выпустили – сделали обзор моделей, которые доступны для менеджеров в России (VPN, конечно же, у вас стоит, раз уж вы читаете это сообщение). Но, попутно мы обнаружили, что китайские модели очень неплохо справляются с задачами! Поэтому, в этом смысле, статья может быть интересна всем. Опубликована на хабре

Что вы узнаете:
• насколько хороши модели Яндекса? Самая лучшая модель alice.yandex.ru, местами хуже китайских
• можно ли обойтись DeepSeek или z.ai (зайка)?
• насколько эффективно, с точки зрения стоимости, использовать выбранные модели для задач менеджера?
• Claude намного пессимистичнее, чем Gemini (критичнее или реалистичнее – выбирайте для себя сами подходящее описание)

Отдельно хочу поблагодарить тех, кто потратил время на то, чтобы оценить ответы LLM! Вы позволили внести корректировку в модель анализа!

Мы готовим публичный бенчмарк со всеми моделями + обновляем его по последним изменениям. Скоро анонсируем

Я учу людей применять ИИ в работе. И при этом – больше всего меня беспокоят исследования о том, что происходит, когда AI используется для обучения.

В Wharton Business School студенты с неограниченным доступом к ChatGPT показали результат на 17% хуже тех, кто работал по учебнику. В Гарварде тот же инструмент, встроенный в полностью переработанную учебную систему, удвоил результат.

У взрослых картина та же. По данным Workday, 37% времени, "сэкономленного" с помощью ИИ, уходит на исправление его ошибок. Высокоэффективные предприниматели с ИИ улучшают результаты, низкоэффективные – ухудшают. Всё определяет то, умеет ли человек думать до того, как нажмёт "сгенерировать".

Я сейчас сам учусь на MBA-программе – и вижу это вживую. Студенты сдают AI-слоп, получают высокие баллы. А на устном разборе кейса – тишина. Понимания нет, есть красиво оформленный результат. Ловлю себя на том же соблазне – и именно поэтому отношусь к проблеме серьёзно.

В mysummit.school мы учим применять AI в управленческой работе. Парадокс тот же – используем ИИ, чтобы учить ИИ :). Вот что мы встроили в систему, чтобы с этим бороться:

- Модуль критического мышления идёт до любых инструментов. Систематика ошибок, bias в моделях, матрица "отдать ИИ / делать вместе / делать самому". Студенты говорят, что именно этот модуль – заставляет сомневаться в результате от ИИ, а не принимать его.
- Каждое задание получает мгновенную обратную связь. Исследования сходятся: немедленная конкретная обратная связь – главное, что отделяет сценарий "AI помогает" от сценария "AI вредит"
- Обучение встроено в рабочие инструменты. Студент ставит ИИ-агента на ноутбук, подключает к таск-трекеру, мессенджеру, собирает библиотеку для ежедневной работы. Учёба происходит там, где происходит работа.
- Задания построены так, что их нельзя скопировать. Реальные кейсы на сквозном проекте, оценка с нескольких точек зрения, задачи, где нужно ваше суждение.

Решает ли это всё? Нет. Но делать вид, что проблемы не существует – хуже.

Я ищу работу. Не то, чтобы в активном поиске. Я ее ищу пассивно последние 6 лет, в надежде найти то, что меня устроит. Это такой бесконечный процесс, где важен именно процесс, а не результат.

Но пишу я тут, чтобы поделиться тем, где я сейчас с этим.

Ситуация. Если искать работу на западном рынке, то у каждой компании своя ATS система, где каждый кандидат заполняет свой профиль, предлагая себя рассмотреть. Далее рекрутер смотрит свою же воронку и отвечает, игнорирует, роботы сканируют. И запускает тебя в пайплайн. В случае пост-советского пространства есть hh.ru который оптимизировал процесс. Но тут иначе

Каждый работодатель просит предоставить резюме (логично), ответить на вопросы о твоей мотивации или написать Cover Letter (тоже логично). А дальше запускается скоринг твоего профиля с вакансией и многими другими правилами. Сейчас еще и ИИ скориинг и об этом открыто говорят во время подачи на вакансию.

Проблема:
– чтобы пройти скрининг, нужно адаптировать резюме под вакансию, чтобы первичный фильтр пройти
– хорошо, но необязательно, написать мотивационное письмо, адаптированное под вакансию и показывая свой интерес в вакансии

И все бы ничего, если бы для устройства на позицию не требовалось отправить 100-400 откликов. Никакой мотивации не хватит писать 100 раз мотивационное письмо, почему интересно работать в той или иной компании. Это усугубляется тем, что в ответ получаешь около 0 обратной связи. Шаблонные ответы. Мой мотивация уже низка, чтобы следовать этому. Поэтому, я упростил этот подход

1. Я сделал свой профиль. Прошел карьерные, психологические тесты и получил описание моего профиля (например, high5test.com, DISC, 16personalities (just for fun)). Описал свой опыт, свои предпочтения, интересы, достижения. Все это – JSON файлы моего профиля
2. Сделал ИИ-агента, который берет текст вакансии и делает ее скорринг, по критериям:
– релевантность моего опыта
– подходит ли по психологическому портрету
– подходит по ограничениям
– производится сбор информации о компании, о людях, чтобы понять их интересы (если они публичны)
В результате я получают оценку X/100 – насколько эта позиции подходит мне
3. Если мне позиция интересна, следующий ИИ-Агент запускает процесс составления резюме, подсвечивая то, что требуется для этой позиции, подбирает релевантный опыт, чтобы пройти ATS фильтры и дать именно то, что хочет видеть работодатель
4. Если требуется, запускаю создание Cover Letter, с описанием, "почему я хочу / могу помочь компании", на основании моего профиля
5. Добавляю в Tracker, который отслеживает статусы по всем откликам и скорринга
6. Еще одна опция – запустить Агента, чтобы он посмотрел как мое CV выглядит с точки зрения рекрутера и какой шанс быть нанятым
7. Получаю обратную связь по интервью – закидываю в другого Агента и все анализирую почему так

Все это сделано на базе Claude Code.

Результат? Работу я не нашел 🙂
Но если скорринг показывает, что матч > 80%, то это высокая вероятность, что у меня будет как минимум интервью с нанимающим менеджером. И в этом пока агент не ошибся.

Я снял с себя самое противное – адаптировать мой профиль под требование позиции. Это дает 0 ценности мне, и столько же ценности работодателю потенциальному. Все равно мое CV агент будет смотреть после отклика.

Один участник этой игры строит заборы, вторые – достраивают лестницу. Проигрывают все.

Выйду немного в онлайн.

В четверг, в 19:00 (по времени МСК) проведу онлайн-воркшоп для IIBA Belarus Chapter: "Как получить максимум от ИИ с минимальными усилиями"

Три вещи, которые покажу на практике:
• Промпт-инжиниринг – не теория из курсов, а конкретные приёмы, которые реально меняют качество ответов. Работает одинаково в ChatGPT, Claude, GigaChat, Gemini – инструмент не важен.
• От чатов к агентам – покажу, как AI-агенты меняют рабочие процессы. Живой демо на OpenCode (open-source аналог Claude Code).
• Ограничения и риски – AI увеличивает продуктивность, но без критического мышления увеличивает и количество ошибок. Поговорим о том, где проходит граница.

Это практический воркшоп, поэтому есть возможность в моменте делать тоже самое. Не только теория :)

Регистрация: https://belarus.iiba.org/events/ai-workshop.-getting-the-most-out-of-ai-with-minimum-effort/

Прошел воркшоп, давно не ходил, поэтому было приятно!

Запись уже доступна на youtube, но ценное – это учебник, который использовался во время воркшопа: https://l.belyaev.live/iiba-ai-workshop

Была идея показать в режиме реального времени, как работает каждая из упомянутых техник. Это рискованно, учитывая что ИИ дает около 0 гарантии в повторяемости результата. И этой цели добились! Участники поделились своей обратной связью, что я отразил в упомянутом учебнике. Поэтому, учебник актуальнее, чем запись – обязательно рекомендую посмотреть на нее.

Плюс, в учебнике я переработал подачу одной из техник – использование xml-тэгов. Была обратная связь, что это некомфортно для повседневной работы, с чем я соглашусь. Поэтому отдельно описал ограничения, когда этим стоит пользоваться

Плюс, отмечу, что во время воркшопа использовал HackMD.io сервис для публикации урока. Видимо, это следующий мой фаворит, поскольку позволяет с меньшими затратами переносить Markdown содержимое из Агентов в онлайн.

Спасибо, что пришли!

Необычный формат в этом канале – Биология поведения человека.

Лет 6-7 назад я наткнулся на курс Роберта Сапольски – Биология поведения человека. Помимо того, что лектор интересно преподносит материал, отличная озвучка и перевод материала. Курс оказался очень популярным. И, как мне кажется, неспроста.

Но мы в канале про менеджмент. И эта рекомендация прямо коррелирует с содержанием канала.

Наше поведение, внешняя среда, то что мы едим, наша культура и предки – это влияет на то, какие решения мы принимаем сегодня. Как менеджеры. Как работники. Для менеджмента и управления командами, социология и биология – должны быть обязательным курсом. Но, с адаптацией под аудиторию. Нужно обладать отличным абстрактным мышлением, чтобы перевести культурные особенности (ваши предки выращивали рис или занимались земледелием в Сибири) в то, как вы будете относиться к задачам (комфортно следовать всем шагам в процессе или решать креативные задачи и заниматься изобретением).

А ведь это как то, что нужно вам, как менеджеру. Вам нужны люди всех категорий:
• те, кто способны рутинно выполнять все действия и контролировать качество
• те, кто могут нарушить все правила, но при этом решить задачу с которой команда билась неделю
• те, кто могут убедить других следовать за ними
• те, кто скрупулезно занимаются проверкой данных и поиском иголки в стоге сена

Все эти задачи ежедневные и каждый из нас лучше справляется с этими задачами потому что у нас такой характер, у нас такая биология.

Поэтому, рекомендую к просмотру обновленный курс – Биология поведения человека от Роберта Сапольски. Вы многое сможете узнать о влиянии на ваши решения.

Ваш подчиненный знает, как руководить, лучше вас. И он вам об этом сказал.

Такой интересный кейс произошел в моем окружении и интересно ваше мнение. Но теперь нужно добавить контекста.

Вы – руководитель команды, вы заканчиваете ваш первый год в этой позиции, до этого вы были отличным подчиненным, но теперь вы помогаете всей команде. По итогу вашего первого года вы провели анонимный опрос в вашей команде о вашей работе, как менеджера, и обнаружили, что все хуже, чем вы видите. Вы не мотивируете людей к работе, не в состоянии дать обратную связь, в принципе создаете больше проблем, чем пользы.
Вы более чем озадачены этим фактом. Организуете 1-1 с каждым в команде, чтобы разобраться в ситуации и улучшить, получаете обратную связь. И тут один из ваших подчиненных говорит:

Я полностью понимаю, в чем проблема. И, как бывший руководитель с 8 годами опыта управления (а сейчас просто подчиненный) могу поделиться с тобой рекомендациями, опытом, как я справлялся с этим. Вижу проблему отсутствия доверия. Я проходил через это, я вижу признаки перехода Подчиненный-Менеджер и это очень типичная проблема. Мне кажется, я могу тебе помочь.

Подчиненный предлагает вам помощь. Вы руководитель. А подчиненный предлагает вам помощь. И вот вы, как руководитель теперь стоите перед выбором – согласиться ли, чтобы ваш подчиненный коучил вас или нет (вы ведь руководитель)?

Что бы вы сделали?

Я по своему профилю лучше решаю спонтанные задачи, когда эмоционально подкреплен. Если нужно делать долго и упорно, рутинно – это то, что у меня получается делать плохо. Реактивная реакция – наиболее эффективная для меня.

Написать пост, сразу случилось событие (нужно поделиться!). Написать статью о проблеме, которая меня беспокоит прямо сейчас. А если нужно планомерно выпускать с равно периодичной контент или отчеты – это плохо работает у меня.

Поэтому мой последний выпуск рассылки был в январе 2025. 1.5 года назад. Он тоже был эмоциональный и получился, как мне кажется, неплохо. И спустя 1.5 года вышел еще один выпуск – разница между Менеджером продукта в Продуктовой команде и Инженерной.

Эта проблема меня волнует прямо сейчас, в моей текущей роли. Я вижу, как мы (роли) конфликтуем в подходах к планированию, к расскажу, в критериях успеха.

Я работаю с инженерными системами. Критерий успеха – нас не замечают, ничего не сломалось. Если об инженерных системах много говорят – значит там явно какая-то проблема и это плохой сигнал. В работе с продуктами же все иначе. Если ты сделал фичу и о ней никому не рассказал – значит ты сделал плохо, ты не работаешь. Если о тебе не говорят – значит ты занимаешься не нужными вещами.

И когда две роли сталкиваются - возникает конфликт. В котором я сейчас живу.

Разобрал с точки зрения психологических профилей обе роли. Явно войдет это в будущий курс 🙂

Если вы подписаны на рассылку – значит этот выпуск в вашем почтовом ящике.

Не работайте с мудаками. Но сначала накопите подушку

Когда я помогаю людям становиться менеджерами, я делюсь видением каким должен быть "хороший менеджер". Доверие. Делегирование. Человек, а не строчка «ресурс» в таблице.

И почти всегда слышал в ответ скепсис. Люди не верили, что так бывает. Спрашивали: "Ок, а как попасть туда, где менеджер тебе доверяет, и ты ему?"

Мой ответ простой. Сформулировать легко, выполнить тяжело: не работайте с мудаками

Это название книги Боба Саттона – про то, сколько стоит держать рядом токсичных людей. И про то, что, оставаясь рядом с ними, ты постепенно меняешься сам. Запомнилась намертво.

Но за этой фразой стоят всего четыре варианта:
- сменить менеджера
- дождаться, пока он сменится сам
- самому стать менеджером
- уйти

Других нет. Остаёшься – принимаешь правила и подстраиваешься. Не каждый характер на это способен.

А уйти – сложнее всего. Потому что за годы у каждого накопился набор обязательств. Ипотека. Учёба детей. Родители, которым помогаешь. Вера в завтра. Всё это давит на решение – и заставляет ждать. Годами.

В одной компании я решил, что не буду молчать. Говорил то, во что верил, и делал работу так, как считал правильным – а не так, как было удобно сыграть в корпоративную игру.

За это я получил статус "токсичный". А потом нашли повод и уволили: "подорвал доверие руководителей".

Я был к этому готов. И всё равно было обидно – обида от того, что ты ждал увольнения, меньше не становится. Но я мог позволить себе эту позицию по одной причине: у меня было более трех месяца запаса. Я не зависел от работодателя. Из-за этого запаса я спокойно нашёл новую работу и ушёл в организацию, в которой не сомневаюсь.

Эксперт, которого вы наняли, имеет право делать работу так, как он её видит. Но стоять на этом позволяют деньги на счету, а не смелость на словах.

Итог

Фразу "не работайте с мудаками" произнести легко. Решения за ней – тяжёлые, и реализация может занять год. Но однажды это всё равно случится: либо вы уйдёте сами, либо потеряете интерес, начнёте работать через силу – и вам же скажут, что вы стали неэффективны.

Поэтому к этому надо быть готовым. И морально, и финансово. Подушка на 3–6 месяцев. А в сегодняшних условиях – лучше на год.

Немного личного опыта, про образование. Опубликовано в другом канале, но то, что волнует меня

Зачем писать эссе на 5000 слов, если это умеет ИИ?

Я снова студент, получаю MBA, и почти на каждом курсе ловлю одно и то же ощущение: насколько же консервативно устроено образование и как тяжело оно встраивается в мир, где уже есть искусственный интеллект. А давайте на секунду вспомним, что вообще такое образование. Это способ что-то понять и – главное – изменить своё мышление, своё восприятие мира через знания и навыки. Не получить документ, не сдать работу, а измениться самому. Запомните это, дальше всё крутится вокруг этого.

Теперь посмотрим, как устроена нынешняя система, особенно европейская. Ты сам читаешь горы книг, сам пишешь эссе и аналитические работы, сам сдаёшь их преподавателю. И вот здесь начинается инфляция – обесценивание самого письма, потому что писать длинные тексты это ровно то, что ИИ сегодня умеет отлично. И у меня, как у человека, который и сам учит людей, и сам активно пользуется ИИ, возникает совсем простой вопрос: а зачем тогда писать руками? Мне обычно отвечают, что когда ты пишешь, ты структурируешь свою мысль, и это правда. Но смотрите: я сейчас на курсе про международное управление персоналом, и этот курс должен научить меня тому, как устроен HR в больших корпорациях, а не навыку складно излагать мысли на бумаге. Структура изложения здесь приятный побочный эффект, но точно не цель – я плачу и трачу время не за это.

Университет, конечно, всё это чувствует и пытается выстроить правила. Мне разрешили использовать нейросети для исследования и сбора информации, но с двумя условиями: работу «писать вместе с ними» и честно раскрыть, как именно я использовал ИИ. И вот второе условие – стопроцентно верное, про использование ИИ нужно говорить вслух, это повышает доверие к тому, что ты сделал, и я так и делаю. А вот первое, про механическое набивание текста руками, мне кажется уже устаревшим. Правило «пишите сами» я для себя читаю как «думайте сами», и вот это ключевая разница.

Потому что свои работы я действительно делаю с ИИ, открыто, и весь спор для меня не про «можно или нельзя» – он про то, как именно. А как – это точно не «напиши мне отчёт». Чтобы получить что-то стоящее, на вход нужно отдать очень много себя: я задаю структуру и требования к документу, я приношу факты и сам же их проверяю, я читаю черновик, вижу, что в нём не хватает критики, и добавляю этот критический разбор своей головой, и только потом прошу ИИ развернуть мою мысль до нужного объёма. Потому что важно вот что: образование – это то, что осталось во мне, то, как изменилось моё мышление, а не пять тысяч слов, которые я набил руками. Набивать их вручную сегодня просто бессмысленная работа.

И цифры за этим вполне конкретные: на каждом курсе ИИ экономит мне 5–7 часов чистой механики, то, на что раньше уходило 10–12 часов, теперь занимает два-три. Но мою долю – структуру, факты, критику – за меня по-прежнему не вносит никто. И вот тут видна вся разница. Я читаю работы других студентов, которые тоже взяли ИИ в помощники, но используют его совсем иначе: они просто говорят «напиши мне красивый отчёт», ИИ пишет – красиво и абсолютно пусто, открываешь и сразу понимаешь, что ни конкретики, ни деталей, ни анализа там нет. А ведь именно это и есть образование, всё остальное лишь оформление.

Поэтому я уверен, что в ближайшие годы образование сильно изменится – в школе, в университете, у взрослых, – и мы уйдём от ручного написания текстов, это вопрос времени. Главным станет совсем другой вопрос: как понять, что человек реально что-то усвоил? Мой ответ – кейсы и живые обсуждения, когда каждый в комнате приносит свой опыт и свои мысли, и из этого спора рождается понимание. Именно дискуссия превращает информацию в знания и навыки, а набор красиво оформленных слов – нет.

Простой вопрос: вы можете назвать хобби своего подчинённого?

Давайте поговорим про доверие – и про то, насколько оно вообще важно в менеджменте, в отношениях с коллегами, с командой, которая вам досталась и с которой нужно работать. Если совсем простыми словами, доверие – это когда вы не сомневаетесь, что человек сделает то, что взял на себя. Вы не переживаете, что он вас подведёт, а если что-то и пойдёт не так, вы уверены, что он справится сам, без вашего вмешательства. Вы можете делегировать ему целую область и спокойно про неё не думать: он вас не обманет и не будет говорить то, что неправда с его точки зрения. Вот это уточнение – «с его точки зрения» – здесь принципиально.

Без доверия не работают ни процессы, ни масштаб. Когда под вами тысяча человек, вы физически не можете всё проверить сами – вы получаете контроль через людей, которым доверили финансы, продажи, разработку, отношения с клиентами. С командой ровно то же самое в миниатюре. Либо вы доверяете людям, либо делаете всё сами. А «делать всё сами» на практике выглядит так: любую цифру и любую обратную связь, что вам приносят, вы перепроверяете. Вы сомневаетесь, что человек вообще способен сделать правильно. Вы тратите своё время и силы, чтобы убедиться, что сказанное – правда. Вы идёте к третьим людям, чтобы проверить этого человека. Вы пытаетесь вытащить из его головы знания, чтобы они не ушли вместе с ним. Всё это – транзакционные издержки недоверия. И чем выше доверие, тем меньше вам нужны все эти третьи стороны, подтверждающие, что слово сотрудника чего-то стоит.

Доверие – это ещё и когда человек в разговоре один на один может честно сказать вам о проблемах, с которыми столкнулся. Отсутствие доверия выглядит наоборот: человек говорит то, что вы хотите услышать. Вы хотите, чтобы график рос вправо и вверх – он принесёт вам ровно такой график. Подберёт данные, «нагеймит» цифры, и формально это даже будет правдой. Просто не той правдой, которая вам нужна. Особенно если вы как менеджер слабо разбираетесь в этой области – тогда вам с лёгкостью покажут красивый рост вместо честного «график плоский» или «мы идём вниз». Человеку просто проще не получить от вас сопротивления, чем объяснять неудобную реальность.

А как доверие разрушить? Самый верный способ – перестать видеть в человеке человека и видеть только ресурс, который закрывает задачки. Вот вам простой тест. Можете ли вы прямо сейчас ответить, какие у вашего сотрудника хобби, чем он живёт за пределами работы, какие у него личные цели и сложности? Если да – это уже хороший признак, что доверие есть. Если нет – это как минимум флаг, что оно не строится. Доверие рушится и тогда, когда вы идёте узнавать мнение о человеке не у него, а у третьих лиц, собираете о нём информацию за его спиной. Или когда сотрудник приносит вам данные, а вы даже не пытаетесь разобраться в них вместе с ним – вы молча идёте перепроверять его цифры у кого-то ещё. Это всё сигналы одного и того же.

И сильнее всего это бьёт в кризис. Когда плохо, когда горит, когда нужно выложиться сверх договорённостей. Там, где нет доверия, вам ответят примерно так: «Извини, это твои проблемы. С чего мне тебе помогать? Ты же мне всё равно не доверяешь – я принесу результат, а ты пойдёшь его перепроверять. Так что делай сам, ты компетентный, удачи». А там, где доверие есть, вы просто отдаёте область человеку и знаете, что он её закроет. Когда всё спокойно, это не так заметно. Цена доверия выясняется именно в трудный момент.

И здесь важно подняться на уровень выше. Всё, о чём я написал, – это про отношения один на один, про то, что зависит лично от меня как руководителя. Но честно говоря, даже самый внимательный и человечный менеджер не перекроет своей заботой сломанную систему. Если в компании людей ранжируют и нижние десять процентов каждый год выдавливают, если того, кто первым принёс плохую новость, по привычке назначают виноватым – вам будут носить красивый растущий график, даже если вы знаете хобби каждого в команде. И дело тут не в том, что вам не доверяют лично. Просто человек не верит, что система его защитит, даже если вы ему поверите. Поэтому, если вы хотите, чтобы наверх шла честная информация, мало быть хорошим – придётся чинить саму конструкцию: что в компании реально поощряется, безопасно ли приносить плохие новости, как устроено ранжирование. Доверие выстраивается не только в разговоре один на один – оно ещё и закладывается, или наоборот вытравливается, тем, как устроена система вокруг.

В моём опыте были отличные случаи – и были обратные, когда доверие с самого начала было высоким, а потом месяц за месяцем падало ниже плинтуса. И каждый раз я видел одно и то же: отсутствие доверия подрывает всю эффективность работы между руководителем и подчинённым. А самое коварное – обратная связь. В лицо вам скажут «всё хорошо, ты молодец», а в анонимном опросе вы соберёте гору негатива. Смелых, кто готов сказать вам правду открыто, единицы. И вы даже не получите ответ на главный вопрос – «почему так?». Потому что доверия, в котором этот ответ можно было бы услышать, у вас и нет.

Доверие очень тяжело заработать и очень легко обрушить.

Кажется, я уже об этом писал, но напишу ещё раз, потому что для меня это важно: очень важно скучать. Важно заниматься чем-то монотонным. Вспомните, когда вы в последний раз делали что-то совсем механическое – мыли посуду, вели машину, перебирали за ребёнком рассыпанные палочки, пилили дерево, рубили дрова. Вроде бы это активность, но умственной нагрузки в ней почти нет: вы всё это умеете на автомате, и поэтому в такие моменты мозг на самом деле отдыхает. И вот вопрос, на который мало кто ответит честно: когда вы в последний раз именно так скучали и ничего не делали? За рулём вы включаете музыку. Освободилась минута – тянетесь к телефону: новости, Instagram, TikTok. Каждую щель мы чем-то затыкаем.

А я за собой замечаю обратное: именно в эти пустые моменты, когда мозгу позволено скучать, приходит больше всего идей. Пишу я это прямо сейчас из автомобильного путешествия – проехал уже почти две тысячи километров. И вы не представляете, сколько мыслей у меня за эту дорогу возникло. Сначала я ехал и слушал музыку. Потом музыка надоела, и я переключился на подкасты – они уже сами начали подбрасывать идеи. А последнюю половину пути я не слушал вообще ничего, просто ехал и переваривал всё, что услышал и узнал до этого. И именно тогда пошли мысли – про школу, про то, что нужно сделать, про то, что написать. Эта самая заметка тоже родилась в движении: я её просто надиктовал, а вы сейчас её читаете.

И дело не только в моём опыте, хотя он здесь, конечно, важен – об этом говорят и учёные. Мозг начинает переваривать уже полученную информацию ровно тогда, когда вы перестаёте накачивать его новой, особенно визуальной. Я отлично помню моменты, когда рабочая задача, над которой я бился неделями, вдруг решалась сама собой по дороге на работу – приходила классная идея прямо за рулём, и я потом просто шёл и реализовывал её.

Проблема в том, что мы разучились скучать. Мозг этому активно сопротивляется – скука неприятна, и хочется немедленно себя чем-то занять. Но если добавить чуть-чуть дисциплины и воли – не брать телефон, не включать музыку, просто ехать, – вы удивитесь, сколько всего к вам придёт. И, возможно, именно в тот момент, когда вы перестанете думать над проблемой, вы и найдёте ответ. Это не обязательно вождение. Это может быть любая рутина – та, которая рутина именно для вас.

Так когда вы в последний раз скучали? И что в этот момент пришло вам в голову?

Заметил одну интересную управленческую проблему, и она про ИИ и дашборды. С одной стороны, применение ИИ в работе менеджера – да и любого работника – сильно помогает. Оно не высвобождает время, оно позволяет делать больше в ту же минуту. Я активный пользователь, использую разные модели – американские, китайские, разный инструментарий opencode, Claude Code – и обнаружил вот что. Я использую ИИ для анализа данных там, где раньше делал всё руками: большой массив телеметрии, вопросы об эффективность сборки, эффективность тестов в очень большой системе, и данных – огромное количество. ИИ помогает написать запросы и исполнить их. За десять минут найти ответ на вопрос – вместо полутора часов, когда я бы писал все эти запросы вручную, сравнивал данные и валидировал их между собой.

А в чём, собственно, проблема? Из-за того, что я могу очень быстро получить цифры, я могу подготовить очень достоверные, валидные отчёты для команды и для стейкхолдеров. И в последние пару месяцев я всё чаще упираюсь вот во что: я показываю стейкхолдеру цифру – например, мы проапгрейдили железо, и время сборки сократилось в четыре раза, – а в ответ слышу: «А где мы можем посмотреть это на дашборде?» Мой ответ, что дашборда здесь нет, это разовая работа, разовый запрос, их почему-то не удовлетворяет. Они хотят видеть дашборд. Хотят трекать метрику постоянно, видеть улучшение в виде графика, который растёт вверх и вправо. А вот такие кастомные отчёты, кастомные запросы, которые сделал специалист, – им не доверяют. Потому что это цифры, которые дал специалист: их не понимают и, как следствие, не доверяют им.

И вот это интересная штука. В корне, понятное дело, лежит тема доверия, которую я описал ранее. Но ситуация любопытная: ИИ позволяет нам дать много данных, построить аналитику, придумать и предложить новые метрики – а этих метрик руководство и стейкхолдеры не видят, не понимают, не могут в них разобраться. И несмотря на то, что есть прямой запрос «используйте ИИ в работе», всё сводится к тому, что мы до сих пор живём старыми паттернами. Когда есть условно статичный дашборд, который показывает одну метрику месяцами и годами, и только она важна. С одной стороны, руководство говорит: используйте ИИ. Мы используем, выдаём данные, метрики, которым доверяем сами, потому что мы их проверили. А руководство эти цифры не понимает – и хочет старые подходы, к которым привыкло. И вот здесь рождается диссонанс.

Проблема, на самом деле, в понимании той работы, которую мы делаем. Можно, конечно, обвинить и себя: человек не подготовил удобный, читабельный для аудитории формат – в этом определённо есть правда. Но если работа носит точечный характер и далеко не каждая метрика вообще способна отразить улучшение в этой области, приходится приносить новые данные. И именно тут мы упираемся в то, что новые данные руководство не понимает. Получается замкнутый круг: ИИ даёт скорость и глубину, которых раньше не было, а доверяют по-прежнему только старому графику вверх-и-вправо, который все привыкли читать.