Для управления компанией достаточно одного человека и 7 AI-агентов.
Опубликован практический пример компании Gavin's Lab, где один основатель управляет всем бизнесом при помощи 7 AI-агентов. Без встреч, без чатов, без офисной политики.
Принципы работы:
1. Единственное правило: решает человек, всё остальное — AI-агенты. Без цепочек согласований.
2. AI-агент, выполняющий роль CEO, декомпозирует цель в конкретные задачи на канбан-доске.
3. Каждый агент работает в изолированном пространстве с собственными инструментами.
4. Структурированная передача: каждый завершённый блок сопровождается кратким описанием и метаданными.
5. Всё отслеживается — каждая карточка, комментарий, решение на канбан-доске.
Ключевое отличие: не один агент с огромным промптом, а 7 независимых профилей с собственными ролями, критериями приёмки и зонами ответственности.
Подробности здесь - https://dev.to/w_bushg_ee2cdfa6c771a866/i-turned-a-one-person-company-into-a-kanban-board-1-human-7-ai-agents-16bd
Опубликован практический пример компании Gavin's Lab, где один основатель управляет всем бизнесом при помощи 7 AI-агентов. Без встреч, без чатов, без офисной политики.
Принципы работы:
1. Единственное правило: решает человек, всё остальное — AI-агенты. Без цепочек согласований.
2. AI-агент, выполняющий роль CEO, декомпозирует цель в конкретные задачи на канбан-доске.
3. Каждый агент работает в изолированном пространстве с собственными инструментами.
4. Структурированная передача: каждый завершённый блок сопровождается кратким описанием и метаданными.
5. Всё отслеживается — каждая карточка, комментарий, решение на канбан-доске.
Ключевое отличие: не один агент с огромным промптом, а 7 независимых профилей с собственными ролями, критериями приёмки и зонами ответственности.
Подробности здесь - https://dev.to/w_bushg_ee2cdfa6c771a866/i-turned-a-one-person-company-into-a-kanban-board-1-human-7-ai-agents-16bd
INFOSTART CIO CAMP 2026
14–15 августа в Санкт-Петербурге прошла закрытая встреча INFOSTART CIO CAMP 2026. Главная тема — экономика искусственного интеллекта. Два кейса, которые заслуживают внимания каждого проектного руководителя:
ИИ-ассистент инженера — срок проекта сокращён с 7 до 3 месяцев. Экономия — 4 месяца при сохранении качества. Достигнуто за счёт автоматизации рутинных расчётов, генерации документации и предиктивной диагностики отклонений.
Три ИИ-агента в связке — продемонстрировано взаимодействие независимых агентов (аналитик, планировщик, контролёр) для решения бизнес-задачи без участия человека на промежуточных этапах. Агенты обменивались данными, корректировали планы и выдавали финальный отчёт.
https://habr.com/ru/companies/infostart/articles/1071492/
#CIOCAMP2026 #ИИвпроектах #управлениепроектами #AIагенты #экономикаИИ #проектныйменеджмент #цифроваятрансформация
14–15 августа в Санкт-Петербурге прошла закрытая встреча INFOSTART CIO CAMP 2026. Главная тема — экономика искусственного интеллекта. Два кейса, которые заслуживают внимания каждого проектного руководителя:
ИИ-ассистент инженера — срок проекта сокращён с 7 до 3 месяцев. Экономия — 4 месяца при сохранении качества. Достигнуто за счёт автоматизации рутинных расчётов, генерации документации и предиктивной диагностики отклонений.
Три ИИ-агента в связке — продемонстрировано взаимодействие независимых агентов (аналитик, планировщик, контролёр) для решения бизнес-задачи без участия человека на промежуточных этапах. Агенты обменивались данными, корректировали планы и выдавали финальный отчёт.
https://habr.com/ru/companies/infostart/articles/1071492/
#CIOCAMP2026 #ИИвпроектах #управлениепроектами #AIагенты #экономикаИИ #проектныйменеджмент #цифроваятрансформация
Риски в проектах: как перестать тушить пожары и начать их предотвращать
18 августа TeamSpirit выпустил новое PM-решение — AI-прогнозирование рисков.
Проблема, знакомая каждому PM:
Назначения «на глаз» — перегрузки и некомпетентные исполнители
Затраты видны только после сдачи — проект в минус
Решения с встреч теряются — переделки и срывы сроков
Что предлагает TeamSpirit:
Риски до того, как они стали проблемой. AI анализирует данные о прогрессе, трудозатратах и загрузке в реальном времени. Автоматически выявляет признаки задержек, падения качества, перегрузки сотрудников и роста затрат. И сразу предлагает корректирующие действия.
Затраты и доход — в режиме реального времени. Ежедневные данные по трудозатратам и прогрессу синхронизируются с себестоимостью и выручкой. Вы видите ухудшение финансовых показателей в процессе, а не после сдачи проекта.
Назначения — на основе данных, а не памяти. Навыки, квалификация, опыт и текущая загрузка — на одном экране. AI предлагает оптимальных кандидатов, PM принимает решение.
Встречи → задачи без потерь. AI-протоколы Synclog автоматически привязывают решения и следующие шаги к конкретным задачам. Исключены «я не говорил» и переделки из-за забытых договорённостей.
Ключевое отличие: система работает на той же платформе, где сотрудники ежедневно отмечают время. Данные актуальные, а не «вчерашние». Именно поэтому AI-прогнозы точны.
Рекомендации для ваших проектов:
Внедрите единый источник данных по трудозатратам, прогрессу и финансам. Без точных входных данных любой AI-прогноз — гадание.
Автоматизируйте выявление рисков, а не ручной сбор отчётов. Сместите фокус с констатации проблем на их предотвращение.
Оцифруйте навыки команды. Назначение «по знакомству» — главный источник перегрузок и срывов.
Свяжите встречи с задачами. Каждое решение — в конкретный пункт плана. Устраните разрыв между обсуждениями и исполнением.
Сделайте финансовый контроль ежедневным. Не ждите закрытия этапа, чтобы узнать, что проект убыточен.
Главный вывод: Управление рисками — это не про то, как быстро реагировать на кризис. Это про то, чтобы увидеть его за недели до наступления. TeamSpirit показывает, как это делать системно.
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/2133449.html
#управлениерисками #AIвпроектах #TeamSpirit #проектныйменеджмент #рискменеджмент #цифроваятрансформация
18 августа TeamSpirit выпустил новое PM-решение — AI-прогнозирование рисков.
Проблема, знакомая каждому PM:
Назначения «на глаз» — перегрузки и некомпетентные исполнители
Затраты видны только после сдачи — проект в минус
Решения с встреч теряются — переделки и срывы сроков
Что предлагает TeamSpirit:
Риски до того, как они стали проблемой. AI анализирует данные о прогрессе, трудозатратах и загрузке в реальном времени. Автоматически выявляет признаки задержек, падения качества, перегрузки сотрудников и роста затрат. И сразу предлагает корректирующие действия.
Затраты и доход — в режиме реального времени. Ежедневные данные по трудозатратам и прогрессу синхронизируются с себестоимостью и выручкой. Вы видите ухудшение финансовых показателей в процессе, а не после сдачи проекта.
Назначения — на основе данных, а не памяти. Навыки, квалификация, опыт и текущая загрузка — на одном экране. AI предлагает оптимальных кандидатов, PM принимает решение.
Встречи → задачи без потерь. AI-протоколы Synclog автоматически привязывают решения и следующие шаги к конкретным задачам. Исключены «я не говорил» и переделки из-за забытых договорённостей.
Ключевое отличие: система работает на той же платформе, где сотрудники ежедневно отмечают время. Данные актуальные, а не «вчерашние». Именно поэтому AI-прогнозы точны.
Рекомендации для ваших проектов:
Внедрите единый источник данных по трудозатратам, прогрессу и финансам. Без точных входных данных любой AI-прогноз — гадание.
Автоматизируйте выявление рисков, а не ручной сбор отчётов. Сместите фокус с констатации проблем на их предотвращение.
Оцифруйте навыки команды. Назначение «по знакомству» — главный источник перегрузок и срывов.
Свяжите встречи с задачами. Каждое решение — в конкретный пункт плана. Устраните разрыв между обсуждениями и исполнением.
Сделайте финансовый контроль ежедневным. Не ждите закрытия этапа, чтобы узнать, что проект убыточен.
Главный вывод: Управление рисками — это не про то, как быстро реагировать на кризис. Это про то, чтобы увидеть его за недели до наступления. TeamSpirit показывает, как это делать системно.
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/2133449.html
#управлениерисками #AIвпроектах #TeamSpirit #проектныйменеджмент #рискменеджмент #цифроваятрансформация
ИИ в Agile-планировании: 5 правил, чтобы не наломать дров
Digital.ai
на днях выкатил материал про то, как корпорации встраивают ИИ в свои Agile-процессы. И знаете, что там главное? Не давайте ИИ решать за людей. Звучит банально, но многие до сих пор думают, что ChatGPT заменит продакта.
Авторы выделили пять принципов. Попробую перевести с «корпоративного» на человеческий:
1. ИИ должен быть внутри, а не снаружи
Если вы генерите критерии в отдельном окне, а потом копируете их в карточку — вы делаете лишнюю работу. Пусть ИИ живёт прямо в доске, в одном клике от задачи. Digital.ai
сделал именно так.
2. Всё, что сгенерировал ИИ — черновик, точка
Никаких автономных решений. Критерий приёмки становится «законным» только после того, как живой человек его прочитал, поправил и утвердил. ИИ — помощник, а не босс.
3. Одна настройка не подойдёт всем
У каждой команды свой стиль и стандарты. Дайте людям возможность настраивать модель под себя, но в разумных границах. Не надо единого шаблона для всех.
4. Считайте не количество использований, а качество
«Мы сделали 500 промптов» — звучит круто, но ничего не значит. Лучше смотрите: сколько сгенерированного приняли, как часто правили, сколько времени экономит проверка. И долю мусора — её тоже считаем.
5. Последнее слово всегда за человеком
Приоритеты, бюджеты, сроки, назначения, риски — это всё на вас. ИИ может подсветить, но не может утвердить. Ответственность не перекладывается.
ИИ в Agile — это не про замену людей, а про то, чтобы убрать трение и дать командам фокусироваться на решениях, а не на перепечатывании. Держите человека в петле, считайте пользу, а не активность.
#Agile #ИИвпроектах #DigitalAI #управлениепроектами
Digital.ai
на днях выкатил материал про то, как корпорации встраивают ИИ в свои Agile-процессы. И знаете, что там главное? Не давайте ИИ решать за людей. Звучит банально, но многие до сих пор думают, что ChatGPT заменит продакта.
Авторы выделили пять принципов. Попробую перевести с «корпоративного» на человеческий:
1. ИИ должен быть внутри, а не снаружи
Если вы генерите критерии в отдельном окне, а потом копируете их в карточку — вы делаете лишнюю работу. Пусть ИИ живёт прямо в доске, в одном клике от задачи. Digital.ai
сделал именно так.
2. Всё, что сгенерировал ИИ — черновик, точка
Никаких автономных решений. Критерий приёмки становится «законным» только после того, как живой человек его прочитал, поправил и утвердил. ИИ — помощник, а не босс.
3. Одна настройка не подойдёт всем
У каждой команды свой стиль и стандарты. Дайте людям возможность настраивать модель под себя, но в разумных границах. Не надо единого шаблона для всех.
4. Считайте не количество использований, а качество
«Мы сделали 500 промптов» — звучит круто, но ничего не значит. Лучше смотрите: сколько сгенерированного приняли, как часто правили, сколько времени экономит проверка. И долю мусора — её тоже считаем.
5. Последнее слово всегда за человеком
Приоритеты, бюджеты, сроки, назначения, риски — это всё на вас. ИИ может подсветить, но не может утвердить. Ответственность не перекладывается.
ИИ в Agile — это не про замену людей, а про то, чтобы убрать трение и дать командам фокусироваться на решениях, а не на перепечатывании. Держите человека в петле, считайте пользу, а не активность.
#Agile #ИИвпроектах #DigitalAI #управлениепроектами
ИИ в исследованиях: тренд, который меняет управление проектами
За 4 года доля вакансий для исследователей с требованием ИИ-навыков выросла с 0% до 19%.
При этом разрыв между грейдами колоссальный:
⬆️ Лиды — ИИ требуется в каждой 4-й вакансии
⬇️ Джуны — лишь в 5% вакансийДля проектного управления это значит: старшие специалисты уже не могут позволить себе игнорировать нейросети. ИИ берёт на себя рутину — поиск, анализ, визуализацию данных, сводку интервью.
Руководитель, владеющий ИИ-инструментами, быстрее обрабатывает информацию и принимает решения.
Ключевая цифра для PM: 40% всех ИИ-требований на рынке даёт один работодатель.
Если ваш проект не в экосистеме Сбера — компетенции сотрудников в ИИ могут стать вашим конкурентным преимуществом.
Исследователи активно обсуждают ИИ в профсообществах: рост с 0,3% до 5,8% за 4 года.
Вовлекайте команду в изучение инструментов — это повысит скорость и качество проектных задач.
Вывод: ИИ-грамотность перестаёт быть «плюсом» и становится обязательным навыком для лидов и PM. Инвестируйте в обучение команды уже сегодня.
https://market.gethints.io/research-ai
#управлениепроектами #PM #ИИ #нейросети #Research
За 4 года доля вакансий для исследователей с требованием ИИ-навыков выросла с 0% до 19%.
При этом разрыв между грейдами колоссальный:
⬆️ Лиды — ИИ требуется в каждой 4-й вакансии
⬇️ Джуны — лишь в 5% вакансийДля проектного управления это значит: старшие специалисты уже не могут позволить себе игнорировать нейросети. ИИ берёт на себя рутину — поиск, анализ, визуализацию данных, сводку интервью.
Руководитель, владеющий ИИ-инструментами, быстрее обрабатывает информацию и принимает решения.
Ключевая цифра для PM: 40% всех ИИ-требований на рынке даёт один работодатель.
Если ваш проект не в экосистеме Сбера — компетенции сотрудников в ИИ могут стать вашим конкурентным преимуществом.
Исследователи активно обсуждают ИИ в профсообществах: рост с 0,3% до 5,8% за 4 года.
Вовлекайте команду в изучение инструментов — это повысит скорость и качество проектных задач.
Вывод: ИИ-грамотность перестаёт быть «плюсом» и становится обязательным навыком для лидов и PM. Инвестируйте в обучение команды уже сегодня.
https://market.gethints.io/research-ai
#управлениепроектами #PM #ИИ #нейросети #Research
ИИ в разработке ТЗ: 4 реальных кейса для Project Manager
Техническое задание — фундамент любого ИТ-проекта. Но сбор требований остаётся узким местом: документ на 40–70 страниц требует месяца работы 2–3 аналитиков. ИИ меняет правила игры. Разберём несколько российских кейсов.
Artezio («Аналитик-Кентавр»)
Гибридная система: экспертиза аналитиков + LLM. Расшифровывает интервью с заказчиком, сопоставляет с корпоративными стандартами, генерирует документ по структуре. Проверки на непротиворечивость дублируются человеком и ИИ.
📊 Результат: сокращение сроков подготовки документации в 5–10 раз при сохранении качества. Пилоты прошли в телекоме, строительстве и фармацевтике.
https://lanit.ru/press/archive/biznes-odobril-ii-sistemu-artezio-dlya-generatsii-tz
1С:УХ + ИИ (Infostart)
Проект уровня Enterprise (>10 000 человеко-часов). Команда прошла путь от провального первого эксперимента (протоколы не прошли согласование) до создания ИИ-системы генерации документов.
Ключевой вывод: большой промпт не спасает. Нужно разделять генерацию, аудит и редактирование, использовать шаблоны и эталоны, чтобы избежать галлюцинаций.
📊 Результат: ускорение подготовки проектных документов до 20 раз.
https://infostart.ru/pm/2717672/#1
Нейросетевая модель (ЮУрГУ)
Разработана модель на основе трансформерной архитектуры для структурирования и формализации ТЗ. Система выявляет структурные недостатки и формирует улучшенную версию документа.
📊 Результат: значительное сокращение трудозатрат на создание и редактирование ТЗ.
https://vestnikugrasu.org/byusu/article/view/699052
Вывод для PM
ИИ не заменяет руководителя проекта. Он берёт на себя рутину: расшифровку интервью, структурирование требований, проверку противоречий, генерацию черновиков.
Главный урок всех кейсов: ИИ эффективен только в управляемом конвейере с человеческим контролем.
Ваша задача — не «нажать кнопку и получить ТЗ», а выстроить процесс, где ИИ ускоряет аналитиков, а вы сохраняете качество и снижаете риски.
#управлениепроектами #PM #ТЗ #ИИ #техническоезадание #цифровизация
Техническое задание — фундамент любого ИТ-проекта. Но сбор требований остаётся узким местом: документ на 40–70 страниц требует месяца работы 2–3 аналитиков. ИИ меняет правила игры. Разберём несколько российских кейсов.
Artezio («Аналитик-Кентавр»)
Гибридная система: экспертиза аналитиков + LLM. Расшифровывает интервью с заказчиком, сопоставляет с корпоративными стандартами, генерирует документ по структуре. Проверки на непротиворечивость дублируются человеком и ИИ.
📊 Результат: сокращение сроков подготовки документации в 5–10 раз при сохранении качества. Пилоты прошли в телекоме, строительстве и фармацевтике.
https://lanit.ru/press/archive/biznes-odobril-ii-sistemu-artezio-dlya-generatsii-tz
1С:УХ + ИИ (Infostart)
Проект уровня Enterprise (>10 000 человеко-часов). Команда прошла путь от провального первого эксперимента (протоколы не прошли согласование) до создания ИИ-системы генерации документов.
Ключевой вывод: большой промпт не спасает. Нужно разделять генерацию, аудит и редактирование, использовать шаблоны и эталоны, чтобы избежать галлюцинаций.
📊 Результат: ускорение подготовки проектных документов до 20 раз.
https://infostart.ru/pm/2717672/#1
Нейросетевая модель (ЮУрГУ)
Разработана модель на основе трансформерной архитектуры для структурирования и формализации ТЗ. Система выявляет структурные недостатки и формирует улучшенную версию документа.
📊 Результат: значительное сокращение трудозатрат на создание и редактирование ТЗ.
https://vestnikugrasu.org/byusu/article/view/699052
Вывод для PM
ИИ не заменяет руководителя проекта. Он берёт на себя рутину: расшифровку интервью, структурирование требований, проверку противоречий, генерацию черновиков.
Главный урок всех кейсов: ИИ эффективен только в управляемом конвейере с человеческим контролем.
Ваша задача — не «нажать кнопку и получить ТЗ», а выстроить процесс, где ИИ ускоряет аналитиков, а вы сохраняете качество и снижаете риски.
#управлениепроектами #PM #ТЗ #ИИ #техническоезадание #цифровизация
👏1
Вероятностный критический путь: почему ваш план — это лишь сценарий
Интересная статья про критический путь. В ней подчеркивается одна важная мысль, на которую я всегда обращаю внимание на своих тренингах.
Классический критический путь учит нас: есть самая длительная последовательность работ, определяющая срок проекта. Практика — эта последовательность неизбежно меняется в ходе проекта.
Ресурсы, поставки, производительность, риски — слишком много факторов, которые невозможно точно предсказать, спрогнозировать заранее.
Вместо того чтобы искать один «главный» путь, фокусируйтесь на задачах, которые с наибольшей вероятностью повлияют на финальную дату. Причём эти задачи могут не образовывать единую логическую цепочку.
Как это вычислить? Нужна динамическая модель проекта, учитывающая неопределённости, зависимости, ресурсы и ограничения. Комбинируя продвинутые методы планирования с многократной случайной выборкой (симуляцией), можно рассчитать, как часто каждая работа становится критической. Получаем «индекс критичности» задачи. Вот на него и нужно ориентироваться!
Результат — не один детерминированный путь, а вероятностная картина задач, реально влияющих на сроки.
Инструменты уже умеют это считать. Вопрос в том, готовы ли мы учиться строить достоверные симуляционные модели.
Управляйте неопределённостью, а не иллюзией предсказуемости.
https://saluteenterprises.com.au/probabilistic-critical-path/
Интересная статья про критический путь. В ней подчеркивается одна важная мысль, на которую я всегда обращаю внимание на своих тренингах.
Классический критический путь учит нас: есть самая длительная последовательность работ, определяющая срок проекта. Практика — эта последовательность неизбежно меняется в ходе проекта.
Ресурсы, поставки, производительность, риски — слишком много факторов, которые невозможно точно предсказать, спрогнозировать заранее.
Вместо того чтобы искать один «главный» путь, фокусируйтесь на задачах, которые с наибольшей вероятностью повлияют на финальную дату. Причём эти задачи могут не образовывать единую логическую цепочку.
Как это вычислить? Нужна динамическая модель проекта, учитывающая неопределённости, зависимости, ресурсы и ограничения. Комбинируя продвинутые методы планирования с многократной случайной выборкой (симуляцией), можно рассчитать, как часто каждая работа становится критической. Получаем «индекс критичности» задачи. Вот на него и нужно ориентироваться!
Результат — не один детерминированный путь, а вероятностная картина задач, реально влияющих на сроки.
Инструменты уже умеют это считать. Вопрос в том, готовы ли мы учиться строить достоверные симуляционные модели.
Управляйте неопределённостью, а не иллюзией предсказуемости.
https://saluteenterprises.com.au/probabilistic-critical-path/
Кратко о постах за эту неделю.
1. RingCentral: ChatGPT Work как ОС для PM
Вместо ручного сбора статусов из Jira, Sheets и CRM — ИИ автоматически агрегирует контекст проекта. Старший менеджер признал: это превращает информацию в действия. Даже нетехнические сотрудники быстро создают свои AI-воркфлоу.
2. Seatrium: жёсткий тест-драйв для пилотов
Любой ИИ-пилот получает 90 дней на доказательство ценности. Или в продакшн, или в утиль. Результат: в одном инженерном процессе ИИ сократил трудозатраты с 50 до 2 человеко-дней (ускорение в 25 раз). KPI отдела цифровизации — не число пилотов, а число внедрённых решений.
3. Obsidian + Claude Code: контекст больше не теряется
Продакт-менеджер решил проблему «утреннего объяснения» за 30 минут: вся база знаний (ТЗ, заметки, встречи) в одной папке, а AI-агент живёт внутри и читает/пишет файлы — контекст всегда под рукой.
4. VBA в Microsoft Project: автоматизация переноса данных
Ручной экспорт из Project в Excel для отчётов — потеря времени и ошибки. VBA (встроенный язык) автоматизирует этот процесс, особенно при сотнях задач и нескольких проектах.
5. Бизнес одним человеком и 7 AI-агентами
Кейс Gavin's Lab: основатель управляет всей компанией без встреч и офисной политики, делегируя рутину агентам.
6. TeamSpirit: AI-прогнозирование рисков
Новое решение для предотвращения проблем, а не тушения пожаров.
7. Digital.ai
: 5 правил для Agile с ИИ
Главное — не давать ИИ решать за людей. AI — помощник, а не замена продакту.
8. ИИ в исследованиях: рост требований
За 4 года доля вакансий для исследователей с ИИ-навыками выросла с 0% до 19%. Лиды востребованы в 4 раза чаще джунов.
9. ИИ в разработке ТЗ: российские кейсы
Гибридные системы (аналитик + LLM) сокращают сроки подготовки документации в 5–10 раз. Ключевой урок: ИИ эффективен в управляемом конвейере с человеческим контролем.
10. Вероятностный критический путь
План — лишь один из сценариев. Учёт неопределённости меняет подход к срокам и резервам.
1. RingCentral: ChatGPT Work как ОС для PM
Вместо ручного сбора статусов из Jira, Sheets и CRM — ИИ автоматически агрегирует контекст проекта. Старший менеджер признал: это превращает информацию в действия. Даже нетехнические сотрудники быстро создают свои AI-воркфлоу.
2. Seatrium: жёсткий тест-драйв для пилотов
Любой ИИ-пилот получает 90 дней на доказательство ценности. Или в продакшн, или в утиль. Результат: в одном инженерном процессе ИИ сократил трудозатраты с 50 до 2 человеко-дней (ускорение в 25 раз). KPI отдела цифровизации — не число пилотов, а число внедрённых решений.
3. Obsidian + Claude Code: контекст больше не теряется
Продакт-менеджер решил проблему «утреннего объяснения» за 30 минут: вся база знаний (ТЗ, заметки, встречи) в одной папке, а AI-агент живёт внутри и читает/пишет файлы — контекст всегда под рукой.
4. VBA в Microsoft Project: автоматизация переноса данных
Ручной экспорт из Project в Excel для отчётов — потеря времени и ошибки. VBA (встроенный язык) автоматизирует этот процесс, особенно при сотнях задач и нескольких проектах.
5. Бизнес одним человеком и 7 AI-агентами
Кейс Gavin's Lab: основатель управляет всей компанией без встреч и офисной политики, делегируя рутину агентам.
6. TeamSpirit: AI-прогнозирование рисков
Новое решение для предотвращения проблем, а не тушения пожаров.
7. Digital.ai
: 5 правил для Agile с ИИ
Главное — не давать ИИ решать за людей. AI — помощник, а не замена продакту.
8. ИИ в исследованиях: рост требований
За 4 года доля вакансий для исследователей с ИИ-навыками выросла с 0% до 19%. Лиды востребованы в 4 раза чаще джунов.
9. ИИ в разработке ТЗ: российские кейсы
Гибридные системы (аналитик + LLM) сокращают сроки подготовки документации в 5–10 раз. Ключевой урок: ИИ эффективен в управляемом конвейере с человеческим контролем.
10. Вероятностный критический путь
План — лишь один из сценариев. Учёт неопределённости меняет подход к срокам и резервам.
👍1
Microsoft Project — наиболее часто используемый инструмент для управления проектами. Но вы используете его лишь на 20%, если не знаете VBA.
Вы тратите часы на рутинные отчёты, обновление данных о ходе работ и пересчёт календарей в Project. Клики, фильтры, копирование — это время, которое можно сэкономить.
Online-курс «VBA в Microsoft Project» — 4 модуля, от основ объектной модели до автоматизации сложных сценариев. Вы научитесь писать макросы, которые делают за вас 80% рутины.
Что вы получите:
Автоматизацию задач — добавление, удаление, перемещение, изменение иерархии и связей одной командой.
Управление ресурсами — назначения, анализ перегрузок, работа с пулом и календарями.
Профессиональные практики — защита кода, оптимизация скорости, отладка.
Итоговый проект — Интеграция с Excel выгрузка сводок, импорт данных для массового обновления статусов.
Для кого:
Руководители проектов и планировщики, уставшие от рутины.
Инженеры и аналитики, которые хотят ускорить свою работу.
Все, кто работает с Microsoft Project и хочет автоматизировать ручные операции.
Формат:
4 модуля, 4 урока в каждом.
Практические задания после каждой темы.
Шаблоны кода, которые сразу можно использовать в работе.
Итоговый проект с обратной связью.
Результат:
Сокращение времени на рутинные отчёты и обновления на 70–90%.
Минимизация ошибок при массовых изменениях.
Уверенное владение VBA для решения задач любой сложности.
Старт курса — начало сентября.
Запись и подробная программа — по ссылке ниже.
Автоматизируйте рутину. Сосредоточьтесь на управлении, а не на кликах.
Вы тратите часы на рутинные отчёты, обновление данных о ходе работ и пересчёт календарей в Project. Клики, фильтры, копирование — это время, которое можно сэкономить.
Online-курс «VBA в Microsoft Project» — 4 модуля, от основ объектной модели до автоматизации сложных сценариев. Вы научитесь писать макросы, которые делают за вас 80% рутины.
Что вы получите:
Автоматизацию задач — добавление, удаление, перемещение, изменение иерархии и связей одной командой.
Управление ресурсами — назначения, анализ перегрузок, работа с пулом и календарями.
Профессиональные практики — защита кода, оптимизация скорости, отладка.
Итоговый проект — Интеграция с Excel выгрузка сводок, импорт данных для массового обновления статусов.
Для кого:
Руководители проектов и планировщики, уставшие от рутины.
Инженеры и аналитики, которые хотят ускорить свою работу.
Все, кто работает с Microsoft Project и хочет автоматизировать ручные операции.
Формат:
4 модуля, 4 урока в каждом.
Практические задания после каждой темы.
Шаблоны кода, которые сразу можно использовать в работе.
Итоговый проект с обратной связью.
Результат:
Сокращение времени на рутинные отчёты и обновления на 70–90%.
Минимизация ошибок при массовых изменениях.
Уверенное владение VBA для решения задач любой сложности.
Старт курса — начало сентября.
Запись и подробная программа — по ссылке ниже.
Автоматизируйте рутину. Сосредоточьтесь на управлении, а не на кликах.
❤1
Для получения промокода оставьте заявку на сайте https://zubritsky.tb.ru
Как ИИ стал лучше среднего HR-менеджера (и даже не просит кофе)
Найти человека с нужным скиллом, не перегрузить команду, вовремя дать обратную связь, чтобы никто не уволился в самый разгар спринта. Теперь это может выполнять ИИ. И наверно получше среднего HR-менеджера.
Поиск людей для проекта: больше никакого «а кто свободен?»
Deutsche Telekom столкнулись с классической проблемой: ресурсы не оптимизированы между бизнес-проектами, а поиск сотрудника по скиллам и занятости — ручная адская боль. Внедрили Eightfold Resource Management с deep-learning AI — и теперь система сама назначает людей на задачи, учитывая навыки, опыт и доступность. Проекты выполняются быстрее, а сотрудники не сидят без дела.
https://www.aptituderesearch.com/eightfolds-cultivate-recap-answering-the-question-what-does-eightfold-do/
Найти человека с нужным скиллом, не перегрузить команду, вовремя дать обратную связь, чтобы никто не уволился в самый разгар спринта. Теперь это может выполнять ИИ. И наверно получше среднего HR-менеджера.
Поиск людей для проекта: больше никакого «а кто свободен?»
Deutsche Telekom столкнулись с классической проблемой: ресурсы не оптимизированы между бизнес-проектами, а поиск сотрудника по скиллам и занятости — ручная адская боль. Внедрили Eightfold Resource Management с deep-learning AI — и теперь система сама назначает людей на задачи, учитывая навыки, опыт и доступность. Проекты выполняются быстрее, а сотрудники не сидят без дела.
https://www.aptituderesearch.com/eightfolds-cultivate-recap-answering-the-question-what-does-eightfold-do/
Управление проектами pinned «Microsoft Project — наиболее часто используемый инструмент для управления проектами. Но вы используете его лишь на 20%, если не знаете VBA. Вы тратите часы на рутинные отчёты, обновление данных о ходе работ и пересчёт календарей в Project. Клики, фильтры,…»
ИИ «генератор идей» или постановщик цели проекта?
Постановка цели в проекте. Больной вопрос, на который часто не обращают внимание. До сих пор постановка цели в проекте выглядит так: собирается команда проекта, пишут что-то про «повысить продажи», «улучшить UX» или «сделать всё быстро и дёшево» — и все делают вид, что все всё поняли. Через месяц выясняется, что у каждого цель была понята по-разному. Классика – лебедь, рак и щука. Что меняется с применением ИИ?
Если применять ИИ, то нужно его подключать до начала работ — на этапе уточнения цели. Модель находит неоднозначности, перечисляет недостающие моменты (такие, к примеру, как измеримость, прагматика и т.п.) и готовит критерии приемки.
Главное правило: «Если в постановке не указаны ограничения, модель восполнит пробелы сама». Итог — цели перестают быть «воздушными конями в вакууме», а становятся конкретными. Человек при этом принимает ключевые решения и проверяет результат.
И да, не стоит путать цель проекта с показателями KPI или OKR.
Постановка цели в проекте. Больной вопрос, на который часто не обращают внимание. До сих пор постановка цели в проекте выглядит так: собирается команда проекта, пишут что-то про «повысить продажи», «улучшить UX» или «сделать всё быстро и дёшево» — и все делают вид, что все всё поняли. Через месяц выясняется, что у каждого цель была понята по-разному. Классика – лебедь, рак и щука. Что меняется с применением ИИ?
Если применять ИИ, то нужно его подключать до начала работ — на этапе уточнения цели. Модель находит неоднозначности, перечисляет недостающие моменты (такие, к примеру, как измеримость, прагматика и т.п.) и готовит критерии приемки.
Главное правило: «Если в постановке не указаны ограничения, модель восполнит пробелы сама». Итог — цели перестают быть «воздушными конями в вакууме», а становятся конкретными. Человек при этом принимает ключевые решения и проверяет результат.
И да, не стоит путать цель проекта с показателями KPI или OKR.
Цель проекта, OKR, KPI.
Различия:
· Цель проекта — отвечает на «что сделать» (конечный продукт/результат).
· OKR — отвечает на «как поймём, что достигли» ( «как измерить»).
· KPI — отвечает на «как идёт процесс» (текущая эффективность, может не совпадать с конечной целью).
В проекте цель задаёт направление, OKR — критерии успеха, KPI — инструмент мониторинга. ИИ помогает уточнять все три, но подменять одно другим нельзя.
Различия:
· Цель проекта — отвечает на «что сделать» (конечный продукт/результат).
· OKR — отвечает на «как поймём, что достигли» ( «как измерить»).
· KPI — отвечает на «как идёт процесс» (текущая эффективность, может не совпадать с конечной целью).
В проекте цель задаёт направление, OKR — критерии успеха, KPI — инструмент мониторинга. ИИ помогает уточнять все три, но подменять одно другим нельзя.
Коммуникация — это не «поговорить», это «не переделывать дважды»
Каждый PM сталкивался: задача ушла в чат, ответа нет, сроки горят. А через неделю выясняется, что все поняли задачу по-разному. Итог — переделка, задержки, нервотрёпка.
Исследования показывают: внедрение инструментов для управления коммуникациями позволяет снизить риски дублирования задач и повысить скорость принятия решений в среднем на 15–20%. А оптимальное соотношение времени на коммуникации и индивидуальную работу — 25–30% к 70–75% соответственно.
Хаос в коммуникациях — это не «мелочь». Это сорванные сроки, потерянные документы, переделки и штрафы.
Решение не в том, чтобы проводить больше совещаний. А в том, чтобы создать единую информационную среду, где задачи не теряются, файлы не дублируются, а ответы не ждут по три дня.
И да, если ваша команда до сих пор обсуждает статусы задач в пяти разных чатах — вы не управляете проектом. Вы играете в «найди информацию». А это совсем не весело.
Каждый PM сталкивался: задача ушла в чат, ответа нет, сроки горят. А через неделю выясняется, что все поняли задачу по-разному. Итог — переделка, задержки, нервотрёпка.
Исследования показывают: внедрение инструментов для управления коммуникациями позволяет снизить риски дублирования задач и повысить скорость принятия решений в среднем на 15–20%. А оптимальное соотношение времени на коммуникации и индивидуальную работу — 25–30% к 70–75% соответственно.
Хаос в коммуникациях — это не «мелочь». Это сорванные сроки, потерянные документы, переделки и штрафы.
Решение не в том, чтобы проводить больше совещаний. А в том, чтобы создать единую информационную среду, где задачи не теряются, файлы не дублируются, а ответы не ждут по три дня.
И да, если ваша команда до сих пор обсуждает статусы задач в пяти разных чатах — вы не управляете проектом. Вы играете в «найди информацию». А это совсем не весело.