«Я про тебя не знаю…»

Ровно сейчас нахожусь в СберУниверситете как трекер команд в большой программе обучения. И на разогреве мы делали упражнение на фокус внимания из коучинга.

Пары, три минуты. Один человек говорит другому: «Я про тебя не знаю…» и продолжает фразу. Второй только слушает — не отвечает, не объясняет. Потом роли меняются.

Очень простое упражнение, но оно про важное: найти новые точки соприкосновения, увидеть интересы за пределами работы. Это про то, чтобы напомнить человеку — он интересен не только как коллега по задачам, но и как личность.

Почему это ценно для команд? Потому что когда мы узнаём друг друга глубже, уходит формальность, появляется доверие. И тогда работа строится не только на ролях и обязанностях, но и на взаимном уважении, поддержке, готовности подстраховать. Это напрямую влияет и на ритм команды, и на её результативность.

Я поймал себя на мысли, что столько всего любопытного в человеке рядом, и сколько всего я сам могу рассказать, если задать правильный вопрос.

Например:
🍃Я про тебя не знаю, почему ты ушёл из продакта в трекинг.
🍃Я про тебя не знаю, как ты пришёл в продуктовую сферу и что тебя там зацепило.
🍃Я про тебя не знаю, какое у тебя образование и бэкграунд.
🍃Я про тебя не знаю, как ты познакомился с женой.
🍃Я про тебя не знаю, о чём ты мечтаешь.
🍃Я про тебя не знаю, сколько у тебя друзей.

Когда я слушал такие фразы в свой адрес, у меня рождались идеи — чем ещё стоит поделиться здесь, в канале.

🍃А теперь вопрос к вам: что вы про меня не знаете и хотели бы увидеть здесь?

#ТрекДня

Картинка на подумать или «стремная красота» глазами моих детей😀

JTBD в действии — зачем он команде поддержки

В прошлую пятницу я провел вебинар по фреймворку Jobs to Be Done (JTBD) для второй линии поддержки банка.

Зачем? Чтобы те, кто каждый день общается с клиентами, были на одной волне с продуктовыми командами — говорили на одном языке, быстрее понимали запросы и потребности клиентов и могли точнее передавать их дальше.

На вебинаре мы разбирались, что значит фраза «клиент нанимает продукт для выполнения конкретной работы» — не просто красивая идея, а способ по-новому смотреть на ситуацию клиента.

Не «почему он выбрал нас», а «какую задачу он хочет закрыть с нашей помощью».

Важно было:
✔️понять, как задавать правильные вопросы, чтобы докопаться до сути,
✔️научиться видеть истинную задачу клиента, а не её поверхностный симптом,
✔️и, конечно, понять, как эти наблюдения помогают продуктовым командам — приоритизировать фичи и усиливать ценность продукта.

JTBD — это не только инструмент продуктовых команд. Это способ выстроить единый ритм понимания клиента между всеми, кто с ним взаимодействует — от поддержки до продакта.

▶️ Когда команда поддержки говорит «джобами», она не просто решает проблемы — она становится частью развития продукта.

🔥— если вы в своих командах уже пробовали смотреть на запросы клиентов через призму «работ, которые они хотят выполнить».

Поделитесь в комментариях, что меняется, когда начинаешь думать не о фичах, а о реальных задачах клиента⬇️

Смещение акцентов рождает лучшие продукты

В музыке достаточно чуть поменять ритм — и трек зазвучит по-новому (часто, правда, совсем мусор получается, но эксперименты бывают удачными😀)

🌸Иногда не нужно переписывать мелодию, достаточно вынести на первый план другой инструмент.

В бизнесе — то же самое.
Иногда дело не в новом продукте, а в клиентском пути. Не в маркетинге, а в команде, которая его создаёт.
Не в продажах, а в сервисе, где рождается доверие.

А бывает и наоборот — вроде всё на месте, но ритм сбился:
команда бежит, но не слышит друг друга, решения принимаются в спешке, и нет той самой «паузы», где появляется понимание.

▶️ Трекер — то есть я, как раз и помогает в этот момент — увидеть, где ритм потерялся, и что стоит вынести на первый план.

На одной из недавних сессий мы с командой поняли: их настоящая точка роста — не в новых гипотезах, а в том, как они между собой договариваются (что такое гипотеза, как ее проверять и т.д.).

Стоило сместить фокус — и весь процесс пошёл быстрее.

Иногда, чтобы изменить результат, нужно просто поменять акцент. Не добавлять новое — а услышать старое по-новому.

А у вас бывало так — что стоило чуть поменять фокус, взгляд или приоритет,
и вдруг всё стало складываться легче, понятнее, живее?

Расскажите, где в вашей жизни это сработало. Потому что в жизни точно также, не только в работе.

#СбойРитма

подогревая предыдущий пост, сделал мем😀

Так сказать, держать фокус — это тоже навык!

#СбойРитма

У каждого свой способ держать темп, у меня — привычка начинать утро с короткой настройки.

Не медитация или спорт (хотя, возможно, стоило бы 😅), а три простые вещи, которые помогают мне не терять ритм дня.

1️⃣Календарь

Первое, что открываю утром. Смотрю, какие встречи и активности впереди.
Если день проектный — всё распределено заранее: знаю, где должен быть в фокусе, а какие задачи идут «в фоне».
Если свободный (свободный это не то, что вы подумали, а свободный от проектов) — прикидываю, куда вложить основное внимание.

2️⃣

Напоминалки

Ставлю несколько заметок в телефон с оповещениями в течение дня — короткие паузы, чтобы сменить фокус или просто перевести дыхание. Это помогает не проваливаться в одно дело с утра до вечера и держать внутренний темп.

3️⃣

Проектные чаты

Быстро пробегаю глазами Telegram — что новое в чатах проектов, есть ли сообщения от команды или заказчиков.
Часто там бывают важные детали или идеи, которые легко упустить, если нырнуть в дела без этой короткой проверки.

🌸Кажется мелочью, но именно эти три шага держат меня в ритме — без ощущения, что день снова ускользнул куда-то сам по себе.

Наберем 20🔥 — и я подготовлю отдельный пост про моих главных ИИ-помощников и полезных ботов

#ВашТрек

ИИ в работе трекера: где граница пользы и риска

Я часто использую AI-инструменты — от LLM-моделей до сервисов расшифровки и анализа текстов.

▶️ Они реально ускоряют работу: быстрее обрабатывать интервью, структурировать заметки, писать черновики предложений и отчётов.

Но вот честно — чем больше я с этим работаю, тем сильнее понимаю: AI — это не только про эффективность, но и про ответственность.

Я хотел написать в чат команды про безопасность, потому что ищу сейчас сам для себя максимально безопасные решения, чтобы использовать ИИ помощников и агентов в своей работе - но решил и тут с вами поделиться (да, может для кого-то это не новое, а уже обыденность - пусть так)

⛓️‍💥ГДЕ РИСКИ?

Когда ты в консалтинговом или трекерском проекте, особенно с корпоративными клиентами, то всегда работаешь с чувствительной информацией:
✔️командные обсуждения,
✔️цитаты клиентов,
✔️внутренние цели,
✔️бизнес-гипотезы,
✔️финансовые детали.

Если это всё «пролетает» через публичную LLM — ты потенциально уже создаёшь риск утечки.

А дальше классика:
➡️данные могут быть сохранены на серверах за рубежом (153 ФЗ);
➡️информация может попасть в общий датасет;
➡️а кто-то из пользователей, через тот же ChatGPT, теоретически может получить куски чужого контента.

Звучит как паранойя?
Да, но такие кейсы уже были — и не у маленьких компаний.

🌸Но при этом — ИИ правда помогает

AI — мощный инструмент:
он снимает рутину, экономит время и позволяет фокусироваться на сути — на командах, целях, инсайтах.
Проблема не в инструменте, а в том, как им пользоваться.

⛓️‍💥КАК ОБЕЗОПАСИТЬ СЕБЯ

личный опыт, как трекера, а не корпорации с большими бюджетами.

У меня нет серверной фермы, DLP-системы или юр. отдела,
но есть взрослая цифровая гигиена.

Продолжение в следующем посте.

Минимальный набор практик, который помогает работать с ИИ безопасно:

1️⃣Не загружать чувствительные данные в публичные LLM.

Никаких фамилий, внутренних документов, аудиозаписей или ссылок на корпоративные хранилища.

Если нужно обработать материал — обезличиваю всё: вместо «Иван Петров, директор департамента» → «Руководитель направления».

2️⃣ Использовать «локальные» решения, где это возможно.

Например, open-source модели или интеграции через n8n (месяца два назад я писал, как собирал себе помогатора на этой платформе) с локальными данными.

Да, чуть сложнее, но зато ничего не уходит наружу.

3️⃣Делить задачи на уровни доступа.

Если материал чувствительный — сначала структурирую его вручную,
а уже с обобщённой частью работаю через ИИ.
Это снижает вероятность утечки и искажений.

4️⃣Хранить всё локально на компе.

Файлы проектов — только на защищённом облаке или локальном диске компьютера.
Простое правило: если бы завтра ноутбук украли, что бы утекло?

5️⃣ Фильтровать, что отдаёшь модели.

Любой промт — это тоже передача данных.
Если не хочешь, чтобы что-то оказалось в обучающем датасете — не вставляй этого в запрос. Вот тут всегда сложнее и все-таки есть трата времени на анализ информации.

6️⃣ Учить ИИ на себе, а не на клиентах.

Если нужно дообучить или создать контекстную базу — используй свои шаблоны, фреймворки, а не материалы заказчиков. У меня отдельная папка на гугл диске с такими материалами, к которй обращается тот же помогатор n8n.

AI-ассистент должен знать твой стиль, а не чужие NDA.

7️⃣ Закладывать время на человеческую проверку.

LLM может искажать смысл, особенно в интервью или аналитике.

Поэтому всё, что идёт клиенту — перепроверяю глазами.
ИИ ускоряет, но не освобождает от ответственности.

Почему это важно⬇️
AI не заберёт работу.

Но он может сделать меня уязвимым, если не помнить, где проходит граница между помощью и риском.

Для трекера — это особенно чувствительно:

Я работаю с командами, с доверием, с идеями, которые только зарождаются.

И любая утечка — даже случайная — может подорвать это доверие надолго.

🌸И, если честно, мне кажется, что профессионал будущего — это не тот, кто умеет всё делать с помощью ИИ, а тот, кто умеет использовать его осознанно, не нарушая доверия к себе и своей работе.

PS. Картинка сгенерина ИИ, раза с пятого (модель Rave)
PPS Спасибо всем, кто дочитал!