QBR: как проводить обзор целей и извлекать из него полезную информацию (+ 🎁бонусом шаблон для мультикомандного обзора целей в комментариях)
В прошлом посте: зачем нужен QBR — параллельные велосипеды, системные блокеры, руководители в пузырях. Теперь — как его проводить.
Здесь и далее: QBR и OKR Review тождественны. В OKR Review добавляется количественный показатель (как как он обязателен).
Минимальный формат
• Частота: 4 раза в год (можно комбинировать онлайн и оффлайн)
• Длительность: от 2 часов (просто пробежаться по целям) до 6 (с доп. фасилитацией)
• Инструменты: светофор целей (must), остальное по необходимости
Светофор целей
Главный инструмент QBR — визуальный статус каждой цели:
Формат: Цвет - Статус - Что делаем
🟢 Зелёный - Всё по плану - Делимся практиками — что сработало
🟡 Жёлтый - Риск срыва, но годовую цель закрыть успевам - Обсуждаем, ищем поддержку
🔴 Красный - Критично - Эскалируем, открыто обсуждаем варианты решений, запрашиваем помощь.
Важно: красный — это не провал. Это сигнал о помощи.
Логика: Скрывать проблемы = узнать о срыве в конце квартала. Показать красный вовремя = получить помощь и успеть.
Эволюция участников
• Старт: руководители команд + их руководители
• Со временем: расширяйте до представителей смежных отделов (ИБ, инфра, юристы, закупки).
Иначе получите ловушку: внутри вы согласованны, а критичные части общего end-to-end — нет. Узкие места всегда на стыках.
Два режима QBR
1️⃣ Начало года — постановка целей
Каждая команда отвечает на вопросы:
• Вектор работ — какие крупные направления видим на год?
• Фокусы — что входит в этот вектор, на чём концентрируемся?
• Как драйвим — каким образом команда будет двигать эту повестку?
Выравнивание: На этом этапе сверяемся — не делаем ли одинаковую работу с соседями? Нет ли пересечений?
🕸 Зависимости:
Критичные зависимости от соседних команд — что нужно и когда
Зависимости от других отделов вне департамента
Риски: Какие видим? Что будет, если не проработаем?
2️⃣ В течение года — обзор статуса (Q1, Q2, Q3)
Цели уже поставлены. Теперь смотрим:
• Светофор целей — кто зелёный, жёлтый, красный
• Общие затыки — где застряли, что мешает
• Выученные уроки — что сработало, что нет
• Системные паттерны — похожие проблемы у разных команд
Обстукиваем друг об друга: «У нас такая же проблема — как вы её решили?»
💰 Бонус: фасилитации
Раз собрались таким составом — используйте (дорогущее) время по максимуму. Проведите 1–2 фасилитации по самым горячим темам:
• По вершинам «Учпочмака» — цели, люди, предсказуемость
• По другим вызовам перед организацией или отделом
Это редкая возможность собрать всех лидеров в одной комнате. Не тратьте её только на статусы.
В следующий раз обсудим: почему раз в квартал - это слишком редко. И как с этим работать.
В прошлом посте: зачем нужен QBR — параллельные велосипеды, системные блокеры, руководители в пузырях. Теперь — как его проводить.
Здесь и далее: QBR и OKR Review тождественны. В OKR Review добавляется количественный показатель (как как он обязателен).
Минимальный формат
• Частота: 4 раза в год (можно комбинировать онлайн и оффлайн)
• Длительность: от 2 часов (просто пробежаться по целям) до 6 (с доп. фасилитацией)
• Инструменты: светофор целей (must), остальное по необходимости
Светофор целей
Главный инструмент QBR — визуальный статус каждой цели:
Формат: Цвет - Статус - Что делаем
🟢 Зелёный - Всё по плану - Делимся практиками — что сработало
🟡 Жёлтый - Риск срыва, но годовую цель закрыть успевам - Обсуждаем, ищем поддержку
🔴 Красный - Критично - Эскалируем, открыто обсуждаем варианты решений, запрашиваем помощь.
Важно: красный — это не провал. Это сигнал о помощи.
Логика: Скрывать проблемы = узнать о срыве в конце квартала. Показать красный вовремя = получить помощь и успеть.
Эволюция участников
• Старт: руководители команд + их руководители
• Со временем: расширяйте до представителей смежных отделов (ИБ, инфра, юристы, закупки).
Иначе получите ловушку: внутри вы согласованны, а критичные части общего end-to-end — нет. Узкие места всегда на стыках.
Два режима QBR
1️⃣ Начало года — постановка целей
Каждая команда отвечает на вопросы:
• Вектор работ — какие крупные направления видим на год?
• Фокусы — что входит в этот вектор, на чём концентрируемся?
• Как драйвим — каким образом команда будет двигать эту повестку?
Выравнивание: На этом этапе сверяемся — не делаем ли одинаковую работу с соседями? Нет ли пересечений?
🕸 Зависимости:
Критичные зависимости от соседних команд — что нужно и когда
Зависимости от других отделов вне департамента
Риски: Какие видим? Что будет, если не проработаем?
2️⃣ В течение года — обзор статуса (Q1, Q2, Q3)
Цели уже поставлены. Теперь смотрим:
• Светофор целей — кто зелёный, жёлтый, красный
• Общие затыки — где застряли, что мешает
• Выученные уроки — что сработало, что нет
• Системные паттерны — похожие проблемы у разных команд
Обстукиваем друг об друга: «У нас такая же проблема — как вы её решили?»
💰 Бонус: фасилитации
Раз собрались таким составом — используйте (дорогущее) время по максимуму. Проведите 1–2 фасилитации по самым горячим темам:
• По вершинам «Учпочмака» — цели, люди, предсказуемость
• По другим вызовам перед организацией или отделом
Это редкая возможность собрать всех лидеров в одной комнате. Не тратьте её только на статусы.
В следующий раз обсудим: почему раз в квартал - это слишком редко. И как с этим работать.
1🔥3❤1
🧑🚒 Сигнальная система: как узнать о том что цели не достигаются чаще чем раз в квартал. (5/n)
В прошлых постах:
• 👍 QBR выравнивает руководителей раз в квартал.
• 👎 Но проблема на 3-й неделе спринта не дождётся следующего QBR.
Нужна сигнальная система снизу — чтобы риски всплывали раньше.
Поэтому - каждый спринт (или каденцию) мы делаем ревью достижения целей уровне команды.
Вы можете использовать формат анализа - стали ли вы ближе по KR (если используете OKR), или руководствоваться старым добрым светофором
• 🟢 По плану — цель будет достигнута
• 🟡 Риск — нужна помощь или решение (но вроде бы успеваем)
• 🔴 Критично — без вмешательства не успеем
Самая маковка: ваши Sprint Review (обзоры спринта) идеально для этого подходят.
• На них вы снимаете фидбек с пользователей по использованию вашего продукта
• Смотрите где вы по роудмапу уже находитесь и стоит ли его поправить из-за фидбека
🛣 При этом на те же цели и их статус круто смотреть и на планировании (так как цель спринта - прямая производная от квартальной/годовой цели). А на ретроспективе - посмотреть на причины опоздания по целям.
Но перед этим надо правильно настроить...
🛣 ..трассировку от цели организации до каждой задачи
Помните, мы говорили что без понимания каждым сотрудником цели - хороших результатов с вовлеченными людьми мы не достигнем?
Каждый сотрудник должен видеть: "зачем я это делаю?"
Путь: задача → цель спринта → цель квартала (или прогресс по KR) → цель организации (objective).
• Если путь очевиден — работа имеет смысл. Человек понимает ценность.
• Если путь неочевиден — это сигнал задать вопрос: «Какого хрена мы это делаем?»
🔜 Когда команда видит связь между задачами и целями, происходит сдвиг:
• Раньше: делаем задачи → надеемся, что это приведёт к цели
• Теперь: видим цель → замечаем, что задачи идут в другую сторону → предлагаем альтернативы
Так мы формируем вовлечённость изнутри.
Команда, которая видит расхождение и может предложить решение — это совершенно иной уровень мотивации.
Нам с вами важно сделать 🤯 культурный сдвиг (который заставит сигнальную систему снизу работать на предотвращение невыполнения целей) в мышлении команды.
• Красный ≠ провал. Красный — это сигнал о помощи.
• Скрывать проблемы = узнать о потенциальном срыве в конце квартала.
• Показать красный вовремя = получить помощь и успеть.
• Честность важнее зелёного цвета.
⚙️ Механика обзора статуса по целям
• Sprint goal (цель спринта) привязана к квартальной/годовой цели
• В конце спринта — статус светофора (по цели или KR)
• Жёлтый/красный — эскалация или запрос помощи
• Надо эскалировать конкретно: «ждём ответ ИБ 5 дней, блокирует 3 фичи». А не эти ваши "ой, все сложно, команда Васи Пупкина как обычно нас игнорит".
⛓️ Вот мы и прошлись по двум петлям обратной связи
• Петля "сверху-вниз" через QBR руководителей, раз в квартал
• Петля "снизу-вверх" через обзор светофора команды, каждый спринт (каденцию)
🤝 🤝 Вместе они создают систему, где проблемы видны до того, как станут настоящими проблемами.
Этот пост - пятый из серии про эффективные команды.
• Модель эффективной команды (1),
• Почему вершина целей - важнее людей и метрик (2),
• зачем нужен QBR (3) , как его проводить (4).
👍 Больше про системную работу с эффективностью команд в блоге Марата Киньябулатова про предсказуемые команды
В прошлых постах:
• 👍 QBR выравнивает руководителей раз в квартал.
• 👎 Но проблема на 3-й неделе спринта не дождётся следующего QBR.
Нужна сигнальная система снизу — чтобы риски всплывали раньше.
Поэтому - каждый спринт (или каденцию) мы делаем ревью достижения целей уровне команды.
Вы можете использовать формат анализа - стали ли вы ближе по KR (если используете OKR), или руководствоваться старым добрым светофором
• 🟢 По плану — цель будет достигнута
• 🟡 Риск — нужна помощь или решение (но вроде бы успеваем)
• 🔴 Критично — без вмешательства не успеем
Самая маковка: ваши Sprint Review (обзоры спринта) идеально для этого подходят.
• На них вы снимаете фидбек с пользователей по использованию вашего продукта
• Смотрите где вы по роудмапу уже находитесь и стоит ли его поправить из-за фидбека
Но перед этим надо правильно настроить...
🛣 ..трассировку от цели организации до каждой задачи
Помните, мы говорили что без понимания каждым сотрудником цели - хороших результатов с вовлеченными людьми мы не достигнем?
Каждый сотрудник должен видеть: "зачем я это делаю?"
Путь: задача → цель спринта → цель квартала (или прогресс по KR) → цель организации (objective).
• Если путь очевиден — работа имеет смысл. Человек понимает ценность.
• Если путь неочевиден — это сигнал задать вопрос: «Какого хрена мы это делаем?»
🔜 Когда команда видит связь между задачами и целями, происходит сдвиг:
• Раньше: делаем задачи → надеемся, что это приведёт к цели
• Теперь: видим цель → замечаем, что задачи идут в другую сторону → предлагаем альтернативы
Так мы формируем вовлечённость изнутри.
Команда, которая видит расхождение и может предложить решение — это совершенно иной уровень мотивации.
Нам с вами важно сделать 🤯 культурный сдвиг (который заставит сигнальную систему снизу работать на предотвращение невыполнения целей) в мышлении команды.
• Красный ≠ провал. Красный — это сигнал о помощи.
• Скрывать проблемы = узнать о потенциальном срыве в конце квартала.
• Показать красный вовремя = получить помощь и успеть.
• Честность важнее зелёного цвета.
⚙️ Механика обзора статуса по целям
• Sprint goal (цель спринта) привязана к квартальной/годовой цели
• В конце спринта — статус светофора (по цели или KR)
• Жёлтый/красный — эскалация или запрос помощи
• Надо эскалировать конкретно: «ждём ответ ИБ 5 дней, блокирует 3 фичи». А не эти ваши "ой, все сложно, команда Васи Пупкина как обычно нас игнорит".
• Петля "сверху-вниз" через QBR руководителей, раз в квартал
• Петля "снизу-вверх" через обзор светофора команды, каждый спринт (каденцию)
Этот пост - пятый из серии про эффективные команды.
• Модель эффективной команды (1),
• Почему вершина целей - важнее людей и метрик (2),
• зачем нужен QBR (3) , как его проводить (4).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤5🔥4👍2
Товарищи, в этом году выступаю на DUMP Ekb (который состоится 24 апреля 2026)
Если кто-то собирался поехать, но не купил билеты - то вам промокод на 10%KINIABULATOV
https://dump-ekb.ru
Если кто-то собирался поехать, но не купил билеты - то вам промокод на 10%
https://dump-ekb.ru
2🔥12
Хочу попиарить канал который сам читаю - и прекрасный пример интересного поста.
Мы познакомились с Денисом на Agile Random Coffee с год назад, у него канал по продуктовой трансформации. Он сейчас работает в АйТи дочке Вкусвилла.
Пост классно описывает путешествие - какие модели приоритизации применяли на практике, где они применимы и почему в итоге пришли к текущей :)
Мы познакомились с Денисом на Agile Random Coffee с год назад, у него канал по продуктовой трансформации. Он сейчас работает в АйТи дочке Вкусвилла.
Пост классно описывает путешествие - какие модели приоритизации применяли на практике, где они применимы и почему в итоге пришли к текущей :)
Forwarded from Продуктовая трансформация
Решил с вами поделиться тем, что рассказывал на конференции:
🔥 Эволюция приоритизации: от харизмы стейкхолдеров к ROI
Представьте продукт с 50+ стейкхолдерами и все одновременно чего-то хотят 😅
Можно нанять больше людей.
Но если нет фильтра на входе, задач всегда будет больше, чем ресурсов.
За 3 года мы прошли путь:
Квоты → RICE → ROI
Расскажу как это было.
🧩 Вызов №1. 50+ стейкхолдеров на один продукт
На 2022 год у нас было:
- 12 продуктовых команд и
- 200 участников,
- Более 30 бизнес-заказчиков,
- 5 архитекторов,
- И 20 связанных приложений и подсистем.
Все заинтересованные лица приходили с задачами. У всех «срочно» и «очень важно». Понятно, что у каждой из продуктовых команд не более 10 стейкхолдеров, но и это всё равно очень много. На этом этапе ключевая проблема была не в выборе лучшей задачи, а в том, что:
- команды физически не могли взять всё;
- давление на команды росло.
📊 Решение №1. Квоты
Первым шагом стали квоты по capacity:
- Бизнес-задачи
- Запросы от других приложений
- Развитие платформы
- Техдолг и инциденты
- Буфер под неопределённость
🎯 Результат:
- стало прозрачно, сколько команда реально может взять;
- снизилось давление со стороны стейкхолдеров;
- исчезла гонка «кто первый занял весь capacity».
Важно:
Квоты не решают приоритизацию. Они просто убирают первый слой хаоса.
👩🎤 Вызов №2. Приоритизация на основе харизмы
В 2023 году всплыла новая проблема: lопустим, к одной команде приходят 5 архитекторов:
- один топит за микросервисы
- второй за дизайн-систему,
- третий за PCI DSS
- и т.д.
Квота на платформу ограничена, а все задачи «важные».
И что происходит?
Берут задачу того, кто убедительнее говорил.
Я назвал это «приоритезация на основе харизмы» 🕺
📊 Решение №2: RICE
Мы внедрили приоритезацию на основе RICE:
Reach - охват
Impact - влияние на ключевую метрику квартала
Confidence - уверенность в оценке остальных показателей
Effort - трудозатраты
Что изменилось:
✅ споры превратились в структурированное обсуждение
✅ решения стали проверяемыми
✅ стресс у команд снизился
✅ начали учитывать трудозатраты, а не только «важность»
🎀 Вызов №3. «Бантики» против ценности
2024 год:
Одна команда завалена сверхценными инициативами.
Другая - делает «бантики», потому что у неё в зоне ответственности всё самое важное уже сдеалано.
Это локальная оптимизация.
💰Решение №3: Сквозная приоритезация по ROI
Нужен был объективный показатель, позволяющий сравнить задачи разных команд между собой. И этот показатель — деньги. Именно так мы выбрали показатель ROI.
Эффект - рост дохода или снижение затрат
Инвестиции - стоимость реализации
Что это дало:
🔥 сравнивать задачи между командами;
🔥 передавать самые ценные инициативы в команды, где в беклоге менее ценные задачи;
🔥 отсекать убыточные задачи ещё до реализации;
🔥 приоритезация ROI более точный и объективный показатель, чем RICE.
🧠 Что мы поняли за 3 года
1️⃣ Квоты - хороший временный инструмент, но они не заменяют экономическую модель.
2️⃣ Визуализация приоритетов резко снижает градус конфликтов.
3️⃣ ROI — самый точный инструмент, но он требует ресурсов.
Для растущих продуктов часто достаточно RICE, но на масштабе без денег не обойтись.
Если приоритеты всё чаще определяются «громкостью голоса», а не ценностью —
поздравляю, вы доросли до следующего уровня зрелости 😉
Больше интересного на канале Продуктовая трансформация
#УправлениеЛюдьми #БольшиеПродукты
🔥 Эволюция приоритизации: от харизмы стейкхолдеров к ROI
Представьте продукт с 50+ стейкхолдерами и все одновременно чего-то хотят 😅
Можно нанять больше людей.
Но если нет фильтра на входе, задач всегда будет больше, чем ресурсов.
За 3 года мы прошли путь:
Квоты → RICE → ROI
Расскажу как это было.
🧩 Вызов №1. 50+ стейкхолдеров на один продукт
На 2022 год у нас было:
- 12 продуктовых команд и
- 200 участников,
- Более 30 бизнес-заказчиков,
- 5 архитекторов,
- И 20 связанных приложений и подсистем.
Все заинтересованные лица приходили с задачами. У всех «срочно» и «очень важно». Понятно, что у каждой из продуктовых команд не более 10 стейкхолдеров, но и это всё равно очень много. На этом этапе ключевая проблема была не в выборе лучшей задачи, а в том, что:
- команды физически не могли взять всё;
- давление на команды росло.
Первым шагом стали квоты по capacity:
- Бизнес-задачи
- Запросы от других приложений
- Развитие платформы
- Техдолг и инциденты
- Буфер под неопределённость
🎯 Результат:
- стало прозрачно, сколько команда реально может взять;
- снизилось давление со стороны стейкхолдеров;
- исчезла гонка «кто первый занял весь capacity».
Важно:
Квоты не решают приоритизацию. Они просто убирают первый слой хаоса.
👩🎤 Вызов №2. Приоритизация на основе харизмы
В 2023 году всплыла новая проблема: lопустим, к одной команде приходят 5 архитекторов:
- один топит за микросервисы
- второй за дизайн-систему,
- третий за PCI DSS
- и т.д.
Квота на платформу ограничена, а все задачи «важные».
И что происходит?
Берут задачу того, кто убедительнее говорил.
Я назвал это «приоритезация на основе харизмы» 🕺
📊 Решение №2: RICE
Мы внедрили приоритезацию на основе RICE:
RICE = Reach × Impact × Confidence / Effort
Reach - охват
Impact - влияние на ключевую метрику квартала
Confidence - уверенность в оценке остальных показателей
Effort - трудозатраты
Что изменилось:
✅ споры превратились в структурированное обсуждение
✅ решения стали проверяемыми
✅ стресс у команд снизился
✅ начали учитывать трудозатраты, а не только «важность»
🎀 Вызов №3. «Бантики» против ценности
2024 год:
Одна команда завалена сверхценными инициативами.
Другая - делает «бантики», потому что у неё в зоне ответственности всё самое важное уже сдеалано.
Это локальная оптимизация.
💰Решение №3: Сквозная приоритезация по ROI
Нужен был объективный показатель, позволяющий сравнить задачи разных команд между собой. И этот показатель — деньги. Именно так мы выбрали показатель ROI.
ROI = (Эффект − Инвестиции) / Инвестиции × 100%
Эффект - рост дохода или снижение затрат
Инвестиции - стоимость реализации
Что это дало:
🔥 сравнивать задачи между командами;
🔥 передавать самые ценные инициативы в команды, где в беклоге менее ценные задачи;
🔥 отсекать убыточные задачи ещё до реализации;
🔥 приоритезация ROI более точный и объективный показатель, чем RICE.
🧠 Что мы поняли за 3 года
1️⃣ Квоты - хороший временный инструмент, но они не заменяют экономическую модель.
2️⃣ Визуализация приоритетов резко снижает градус конфликтов.
3️⃣ ROI — самый точный инструмент, но он требует ресурсов.
Для растущих продуктов часто достаточно RICE, но на масштабе без денег не обойтись.
Если приоритеты всё чаще определяются «громкостью голоса», а не ценностью —
поздравляю, вы доросли до следующего уровня зрелости 😉
Больше интересного на канале Продуктовая трансформация
#УправлениеЛюдьми #БольшиеПродукты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
📰 На хабре вышла моя статья про эффективные команды. С картинками и котиками. Рассмотрим вершины эффективной команды, её паттерны и почему цели - самое важное.
🦾 Призываю лайкать за букву “ө” в слове “өчпочмак”
https://habr.com/ru/articles/1011932/
🦾 Призываю лайкать за букву “ө” в слове “өчпочмак”
https://habr.com/ru/articles/1011932/
Хабр
Что такое эффективная команда, почему 91% сотрудников работают вслепую и причем тут «эчпочмак»?
TL;DR: Эффективная команда - это команда, которая в первую очередь достигает своих бизнес-целей cоздает психологическую безопасность и закрывает мотивацию персонала метрики потока которой обеспечивают...
2👍6🔥4😁1
Перевел очень холиварную статью, которую мы супер часто в последние пару месяцев обсуждали и в проф. сообществах, и на работах, и даже в коворкинге.
Она вкратце про то, что:
☠️ SDLC больше нет. AI-агенты не ускорили привычный жизненный цикл разработки, они его схлопнули.
- Agile-ритуалы мертвы. Планирование спринтов, оценки в story points, релизные поезда и многодневные ожидания аппрувов в PR — всё это пережитки прошлого.
- Все этапы слились воедино. Сбор требований, system design, написание кода и тестов происходят одновременно — в реальном времени и в диалоге с агентом.
- Code Review — это новый луддизм. Машина генерирует 500 PR в день, человек физически не может их проверить. Код должен лететь прямо в main под прикрытием автотестов, feature flags и хорошо настроенного observability.
🌱🤖 Новый жизненный цикл — это узкая петля:
Intent (Намерение) → Build (Создание) → Observe (Наблюдение).
Она вкратце про то, что:
- Agile-ритуалы мертвы. Планирование спринтов, оценки в story points, релизные поезда и многодневные ожидания аппрувов в PR — всё это пережитки прошлого.
- Все этапы слились воедино. Сбор требований, system design, написание кода и тестов происходят одновременно — в реальном времени и в диалоге с агентом.
- Code Review — это новый луддизм. Машина генерирует 500 PR в день, человек физически не может их проверить. Код должен лететь прямо в main под прикрытием автотестов, feature flags и хорошо настроенного observability.
🌱🤖 Новый жизненный цикл — это узкая петля:
Intent (Намерение) → Build (Создание) → Observe (Наблюдение).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
SDLC мертв. AI-агенты его убили
Перевод статьи Boris Tane: SDLC is Dead (ссылка в шапке). Пост автора ангажированный и местами кликбейтный. Но автор рассуждает в очень правильном направлении. AI-агенты не ускорили жизненный цикл...
1❤🔥7👍1🤔1
Если вы в Уфе, и если вы читали статью выше - то определенно приходите подискутировать с QA-сообществом "Как меняется роль и работа с качеством в эпоху AI-инструментов"!
Тема наболевшая, открываю первый митап Agile Ufa этого года актуалочкой.
Тема наболевшая, открываю первый митап Agile Ufa этого года актуалочкой.
Forwarded from Marat Kiniabulatov
Открываем Agile Ufa 2026 с митапом "Как меняется работа с качеством в эпоху ИИ"
🗓 9 апреля, 19.30
🗺 Верхнеторговая 6, БЦ Нестеров, 4 этаж.
Подискутируем и рассмотрим, как будет меняться и уже меняется парадигма работы с качеством в SDLC
📣 Обсудим:
- Как трансформируется роль и обязанности QA в эпоху AI-SDLC
- Какие изменения ждут другие роли в команде
- Как изменилась ваша роль в команде по мере внедрения AI в процесс разработки.
👉 Регистрация здесь по ссылке на Timepad
🗓 9 апреля, 19.30
Подискутируем и рассмотрим, как будет меняться и уже меняется парадигма работы с качеством в SDLC
📣 Обсудим:
- Как трансформируется роль и обязанности QA в эпоху AI-SDLC
- Какие изменения ждут другие роли в команде
- Как изменилась ваша роль в команде по мере внедрения AI в процесс разработки.
👉 Регистрация здесь по ссылке на Timepad
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1🔥1👨💻1
В этом году выступаю с темой
"Что такое эффективные команды и как убедиться что они слаженно работают, если их 45?"
на Merge Innopolis. Забабахали промо-код со скидкой на покупку билетов на конференцию.
- Программа события готова и уже на сайте.
По промокоду UFA действует скидка 15% на билеты.
"Что такое эффективные команды и как убедиться что они слаженно работают, если их 45?"
на Merge Innopolis. Забабахали промо-код со скидкой на покупку билетов на конференцию.
- Программа события готова и уже на сайте.
По промокоду UFA действует скидка 15% на билеты.
1🔥4
🤝️️️️️️ Что такое устойчивая (sustainable) команда?
• "Хьюстон, у нас проблема с мотивацией."
• Окей. А с чем конкретно? С целями? С лидером? С нагрузкой? С признанием? С ростом?
Мы уже рассматривали почему цели - самые важные в модели командой эффективности. Теперь время обсудить тех, кто эти самые цели и реализует.
💠 Концепция
Устойчивая команда — команда, которая:
• Достигает результатов
• Не выгорает
• Сохраняет людей
• Растёт в capability
Это точно не "довольная команда". Пожалуйста, не путайте. Нам важно постоянное достижение результатов на длинной дистанции (а не то, что все довольны и радостны).
🏗 Составные части устойчивой команды
Формат: Аспект, Что это, Почему важно
• Психологическая безопасность: Можно говорить правду без страха. Это фундамент для всего остального.
• Качество управления: Качество работы руководителя. На 70% вырастает вовлеченность.
• Цели и их значение: Понимание зачем и куда. Внутренняя мотивация важнее денег.
• Стабильность состава команды: Стабильность состава. Важно так как стабильный состав влияет на концетрацию знаний и стадию зрелости команды.
• Рост и развитие: очевидное название. 3% уходят из-за скуки
• Признание: Признание вклада. Повышает вовлеченность в 2.5 раза.
• Work-life Balance: Баланс нагрузки. 76% сотрудников испытывают выгорание
• Компенсация: Справедливая оплата. Гигиенический фактор.
⛓️ Как это связано
Всё влияет на всё. Примеры цепочек:
Цепочка 1: Безопасность → Выгорание.
> Низкая безопасность → скрывают проблемы → копится техдолг → перегрузка → выгорание → уход людей → потеря знаний → ещё ниже безопасность
Цепочка 2: Leadership → Everything
> Слабый лидер → нет четкости целей → нет признания → нет проф. развития → люди уходят
Цепочка 3: Цели → Motivation
> Непонятные цели → нет смысла и ценности → нет вовлеченности → "просто работаю" → ищу где интереснее
🧬 Какие модели устойчивых команд бывают и из чего они состоят
Есть разные модели: Google Aristotle - модель эффективной команды, модель архитектуры команды Хакмана, модель продуктивной команды SPACE (Microsoft).
•👍 но я напишу про Spotify Health Check: Самодиагностика. 8 измерений, команда сама оценивает, без сравнений. Самое простое, с чего можно начать уже завтра.
• "Хьюстон, у нас проблема с мотивацией."
• Окей. А с чем конкретно? С целями? С лидером? С нагрузкой? С признанием? С ростом?
Устойчивая команда (Sustainable team) - это система показателей.
Мы уже рассматривали почему цели - самые важные в модели командой эффективности. Теперь время обсудить тех, кто эти самые цели и реализует.
💠 Концепция
Устойчивая команда — команда, которая:
• Достигает результатов
• Не выгорает
• Сохраняет людей
• Растёт в capability
Это точно не "довольная команда". Пожалуйста, не путайте. Нам важно постоянное достижение результатов на длинной дистанции (а не то, что все довольны и радостны).
🏗 Составные части устойчивой команды
Формат: Аспект, Что это, Почему важно
• Психологическая безопасность: Можно говорить правду без страха. Это фундамент для всего остального.
• Качество управления: Качество работы руководителя. На 70% вырастает вовлеченность.
• Цели и их значение: Понимание зачем и куда. Внутренняя мотивация важнее денег.
• Стабильность состава команды: Стабильность состава. Важно так как стабильный состав влияет на концетрацию знаний и стадию зрелости команды.
• Рост и развитие: очевидное название. 3% уходят из-за скуки
• Признание: Признание вклада. Повышает вовлеченность в 2.5 раза.
• Work-life Balance: Баланс нагрузки. 76% сотрудников испытывают выгорание
• Компенсация: Справедливая оплата. Гигиенический фактор.
Всё влияет на всё. Примеры цепочек:
Цепочка 1: Безопасность → Выгорание.
> Низкая безопасность → скрывают проблемы → копится техдолг → перегрузка → выгорание → уход людей → потеря знаний → ещё ниже безопасность
Цепочка 2: Leadership → Everything
> Слабый лидер → нет четкости целей → нет признания → нет проф. развития → люди уходят
Цепочка 3: Цели → Motivation
> Непонятные цели → нет смысла и ценности → нет вовлеченности → "просто работаю" → ищу где интереснее
🧬 Какие модели устойчивых команд бывают и из чего они состоят
Есть разные модели: Google Aristotle - модель эффективной команды, модель архитектуры команды Хакмана, модель продуктивной команды SPACE (Microsoft).
•
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥4💯4
Рассуждаем, как меняется цикл разработки в эпоху AI:
- в проектах без исторической кодовой базы (с нуля, greenfield)
- в существующих продуктах (brownfield)
- в зарегулированных индустриях (regulated)
Мы очень долго спорили с кучей коллег, знакомых, друзей - над контентом поста. Спасибо большое Свете, Вадиму, Боре, Кириллу, Илье и Колину за правки и комментарии.
https://habr.com/ru/articles/1015004/
- в проектах без исторической кодовой базы (с нуля, greenfield)
- в существующих продуктах (brownfield)
- в зарегулированных индустриях (regulated)
Мы очень долго спорили с кучей коллег, знакомых, друзей - над контентом поста. Спасибо большое Свете, Вадиму, Боре, Кириллу, Илье и Колину за правки и комментарии.
https://habr.com/ru/articles/1015004/
1❤🔥3👍2
Всем привет и богоподобных выходных!
В рамках сообщества Agile Ufa делаю небольшое исследование и нужен ваш опыт и мнение:
• 🗳 Уделите пару минут на опрос (гугл формы): Как меняется работа с качеством и какой становится роль QA с приходом ИИ-инструментов в нашу работу.
Результаты я опубликую в этом канале ровно через неделю + напишу что наблюдаю в своей работе.
• 📍 Если вы в Уфе + хотите поучаствовать в митапе про качество в эпоху ИИ - вот анонс с регистрацией (напишите мне в личку, если мест не хватает).
•🤗 Ну, а если хотите стать частью сообщества: велком в @agileufa 🙂
В рамках сообщества Agile Ufa делаю небольшое исследование и нужен ваш опыт и мнение:
• 🗳 Уделите пару минут на опрос (гугл формы): Как меняется работа с качеством и какой становится роль QA с приходом ИИ-инструментов в нашу работу.
Результаты я опубликую в этом канале ровно через неделю + напишу что наблюдаю в своей работе.
• 📍 Если вы в Уфе + хотите поучаствовать в митапе про качество в эпоху ИИ - вот анонс с регистрацией (напишите мне в личку, если мест не хватает).
•
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
AgileUfa
#AgileUfa - единственный в Уфе митап про гибкость, бережливость, и любые бизнес-процессы, которые вращаются вокруг этого :)
🔥5
В этом году со-организую BitGN (от автора ERC - enterprise rag challenge) в Уфе!
Приходите, будет весело 🚀
Приходите, будет весело 🚀
🔥1
Forwarded from Aigiz K
BitGN PAC1 — Хакатон по AI-агентам в Уфе 🤖🔥
📅 11 апреля
📍 Школа 21 (Сбер), Уфа, ул. Заки Валиди, 32/2Б
Собираемся оффлайн, чтобы вместе прокачать своих персональных AI-агентов и посоревноваться на платформе BitGN!
Расписание:
🕐 12:00 — Старт. Разбор кейсов, обмен опытом, помощь друг другу, донастройка агентов
🕐 15:00–17:00 — Соревнование
🕐 18:00 — Объявление победителей и награждение 🏆
Что нужно от вас:
— Ноутбук с доступом к LLM
— Заранее написанный агент (на месте будем дорабатывать и тюнить)
Воду обеспечим, остальное — ваш скилл и желание побеждать 💪
Мероприятие проходит при поддержке Уфа IT Коворкинг и Школа 21 от Сбера.
Если есть вопросы - вступайте в нашу группу.
Если ещё не смотрели — познакомьтесь с платформой и примерами агентов заранее:
🔗 Платформа: https://api.bitgn.com
🔗 Примеры агентов: https://github.com/bitgn/sample-agents
До встречи 11 апреля!
📅 11 апреля
📍 Школа 21 (Сбер), Уфа, ул. Заки Валиди, 32/2Б
Собираемся оффлайн, чтобы вместе прокачать своих персональных AI-агентов и посоревноваться на платформе BitGN!
Расписание:
🕐 12:00 — Старт. Разбор кейсов, обмен опытом, помощь друг другу, донастройка агентов
🕐 15:00–17:00 — Соревнование
🕐 18:00 — Объявление победителей и награждение 🏆
Что нужно от вас:
— Ноутбук с доступом к LLM
— Заранее написанный агент (на месте будем дорабатывать и тюнить)
Воду обеспечим, остальное — ваш скилл и желание побеждать 💪
Мероприятие проходит при поддержке Уфа IT Коворкинг и Школа 21 от Сбера.
Если есть вопросы - вступайте в нашу группу.
Если ещё не смотрели — познакомьтесь с платформой и примерами агентов заранее:
🔗 Платформа: https://api.bitgn.com
🔗 Примеры агентов: https://github.com/bitgn/sample-agents
До встречи 11 апреля!
🔥5❤2
🪙 Токенмаксинг — новая религия Silicon Valley
Статья на хабре: https://habr.com/ru/articles/1020648/
Пока вы работаете, ваш коллега уже сжёг 210 миллиардов токенов за неделю. Это 33 Википедии. Он не написал ни строчки в продакшн — но возглавил корпоративный лидерборд и получил звание «Token Legend».
Разработчик в Meta* (признана экстремистской на территории РФ) создал внутренний рейтинг сотрудников по потреблению AI-токенов. За месяц — 60 триллионов токенов на ~$9 млрд (если смотреть на тарифы Claude). Jensen Huang предлагает выдавать токен-бюджет как часть зарплаты.
Добро пожаловать в эпоху, где метрика продуктивности — это сколько денег ты потратил на нейросеть. 🙈
Строки кода накручивали в 2000-х. Теперь накручивают токены. Только теперь это стоит $72 000 в месяц из кармана компании.
PS: Полгода назад я писал, почему мы отказались смотреть на AI-adoption через токены и количество запросов к LLM. А антипаттерн-то цветет и пахнет.
PSS: Пока читал материалы, за вчера два раза упёрся в лимиты по Claude Code на своем Pro-тарифе. Токены нынче действительно роскошь.
Статья на хабре: https://habr.com/ru/articles/1020648/
Пока вы работаете, ваш коллега уже сжёг 210 миллиардов токенов за неделю. Это 33 Википедии. Он не написал ни строчки в продакшн — но возглавил корпоративный лидерборд и получил звание «Token Legend».
Разработчик в Meta* (признана экстремистской на территории РФ) создал внутренний рейтинг сотрудников по потреблению AI-токенов. За месяц — 60 триллионов токенов на ~$9 млрд (если смотреть на тарифы Claude). Jensen Huang предлагает выдавать токен-бюджет как часть зарплаты.
Добро пожаловать в эпоху, где метрика продуктивности — это сколько денег ты потратил на нейросеть. 🙈
Строки кода накручивали в 2000-х. Теперь накручивают токены. Только теперь это стоит $72 000 в месяц из кармана компании.
PS: Полгода назад я писал, почему мы отказались смотреть на AI-adoption через токены и количество запросов к LLM. А антипаттерн-то цветет и пахнет.
PSS: Пока читал материалы, за вчера два раза упёрся в лимиты по Claude Code на своем Pro-тарифе. Токены нынче действительно роскошь.
Хабр
Tokenmaxxing: Новый тренд в бигтехах в 2026 году
Что такое токенмаксинг Токенмаксинг (tokenmaxxing) — это практика, при которой сотрудники компаний соревнуются за максимальное потребление AI-токенов, превращая сам факт использования ИИ-инструментов...
1💯6🤣1
Митап «Роль QA в эпоху ИИ» (как пошутил мой знакомый, «эпоха ИИ» звучит как название исторического периода в Японии).
Прошлая неделя в Уфе выдалась насыщенной на ИИ-события: мы провели хакатон по персональным агентам и митап, где 44 человека в мини-группах обсуждали трансформацию QA.
🗯 Что обсуждали на митапе
Мы искали ответы на четыре главных вопроса в контексте агентизации:
1⃣ Как в идеальном сетапе должна измениться роль QA?
2⃣ Как должны поменяться другие роли?
3⃣ Какие сейчас существуют блокеры?
4⃣ Что нужно начать делать уже сейчас, чтобы прийти к целевому сетапу?
Краткая сводка по опросу — в заголовке поста (на картинке), а подробные выводы из презентации я оставил в комментариях.
🎚 Уровни внедрения ИИ
Для себя я с легкой руки делю Adoption на четыре стадии:
• LVL 1. Общение с LLM в чате.
• LVL 2. Написание кода с одним агентом.
• LVL 3. Использование нескольких агентов с разными скиллами.
• LVL 4. Оркестрация агентских систем.
🐰 Суровая реальность и инсайты
Митап оказался отрезвляющим. Реальный уровень внедрения ИИ пока довольно низкий:
• Подавляющее большинство (90%) застряло на LVL 1, используя нейросети как обычный чат, даже дома для пет-проектов.
• Фразы уровня «для QA нужна специально обученная LLM» отлично показывают, что с агентами и скиллами пока почти никто не работает.
• Моделями Anthropic и OpenAI в работе пользуются только 20% участников, а платные китайские сетки применяют от силы 5%.
• Доступ по API и использование продвинутых платных моделей — это пока удел стартапов, где разработчикам дают больше свободы.
• К локальным LLM много недоверия из-за сложностей с развертыванием в РФ (дефицит нужного железа и качественных открытых моделей).
• В крупной нефтянке и около-госсекторе внедряют модели, одобренные ФСБ, но они показывают плохие результаты и лишь множат скепсис.
Было очень интересно. Работы впереди много — надо продолжать!
Прошлая неделя в Уфе выдалась насыщенной на ИИ-события: мы провели хакатон по персональным агентам и митап, где 44 человека в мини-группах обсуждали трансформацию QA.
🗯 Что обсуждали на митапе
Мы искали ответы на четыре главных вопроса в контексте агентизации:
1⃣ Как в идеальном сетапе должна измениться роль QA?
2⃣ Как должны поменяться другие роли?
3⃣ Какие сейчас существуют блокеры?
4⃣ Что нужно начать делать уже сейчас, чтобы прийти к целевому сетапу?
Краткая сводка по опросу — в заголовке поста (на картинке), а подробные выводы из презентации я оставил в комментариях.
🎚 Уровни внедрения ИИ
Для себя я с легкой руки делю Adoption на четыре стадии:
• LVL 1. Общение с LLM в чате.
• LVL 2. Написание кода с одним агентом.
• LVL 3. Использование нескольких агентов с разными скиллами.
• LVL 4. Оркестрация агентских систем.
Митап оказался отрезвляющим. Реальный уровень внедрения ИИ пока довольно низкий:
• Подавляющее большинство (90%) застряло на LVL 1, используя нейросети как обычный чат, даже дома для пет-проектов.
• Фразы уровня «для QA нужна специально обученная LLM» отлично показывают, что с агентами и скиллами пока почти никто не работает.
• Моделями Anthropic и OpenAI в работе пользуются только 20% участников, а платные китайские сетки применяют от силы 5%.
• Доступ по API и использование продвинутых платных моделей — это пока удел стартапов, где разработчикам дают больше свободы.
• К локальным LLM много недоверия из-за сложностей с развертыванием в РФ (дефицит нужного железа и качественных открытых моделей).
• В крупной нефтянке и около-госсекторе внедряют модели, одобренные ФСБ, но они показывают плохие результаты и лишь множат скепсис.
Было очень интересно. Работы впереди много — надо продолжать!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
В продолжение темы про ИИ — наш второй пост о хакатоне персональных агентов-помощников BitGN. Платформу для него сделал наш бывший коллега Ринат Абдуллин, который сейчас живет в Вене. Огромное ему спасибо за такие классные инициативы!
В этом мероприятии я выступил как соорганизатор
- с Айгизом (автором колонки Homai и ML Engineer в TimeToAct),
- Вадимом (тимлидом TYIN и активным контрибьютором в AI community).
- Школа 21 Уфа (предоставили площадку).
а заодно прочитал мини-лекцию.
Ожидания и реальность
Помните, в прошлом посте я говорил про низкий уровень владения ИИ? На хакатоне это подтвердилось наглядно: около 80% пришедших участников до этого не ставили вообще никаких оболочек для работы с LLM.
Мой коллега и идейный вдохновитель хакатона сначала думал, что с установкой софта участники справятся сами и париться не стоит. Но я, наученный опытом внедрения ИИ в своем отделе, понимал, что без базы мы далеко не уедем.
Лекция и долгая установка
Пришлось сделать подробный вводный гайд. Мы разобрали, что такое LLM, токены и контекст, а затем пошагово ставили opencode (CLI/UI) и шли в OpenRouter. Отдельно учились брать бесплатные модели (nemotron 30b free), так как платные мало кто использует, а до китайских сеток люди вообще не добираются.
На прикрепленной фотке я в полуспящем состоянии читаю этот самый гайд по настройке оболочек. В итоге установка, которая в идеальном мире занимает 10 минут, растянулась на добрые полтора часа. 😄
Практика с агентами
Когда мы справились с инфраструктурой, началось самое интересное — запуск Python-агента сначала в песочнице, а потом в проде. Агент должен был выполнять задачи разного профиля, но делал это с заранее заложенными ошибками.
Участникам нужно было разобраться в его логике, найти баги и заставить агента работать правильно.
Крутые итоги
Получилось очень здорово! Мы фактически с нуля научили 35 человек пользоваться opencode и оплатили им доступ к модели GLM (за это отдельное спасибо @listl). Наши ребята попали в топ лидерборда и прокачались в создании агентов.
Дело за малым — осталось обучить технологиям ИИ остальные 1,1 миллиона жителей Уфы! 😄
Думаем летом сделать Vibe Code Night 🍾
В этом мероприятии я выступил как соорганизатор
- с Айгизом (автором колонки Homai и ML Engineer в TimeToAct),
- Вадимом (тимлидом TYIN и активным контрибьютором в AI community).
- Школа 21 Уфа (предоставили площадку).
а заодно прочитал мини-лекцию.
Ожидания и реальность
Помните, в прошлом посте я говорил про низкий уровень владения ИИ? На хакатоне это подтвердилось наглядно: около 80% пришедших участников до этого не ставили вообще никаких оболочек для работы с LLM.
Мой коллега и идейный вдохновитель хакатона сначала думал, что с установкой софта участники справятся сами и париться не стоит. Но я, наученный опытом внедрения ИИ в своем отделе, понимал, что без базы мы далеко не уедем.
Лекция и долгая установка
Пришлось сделать подробный вводный гайд. Мы разобрали, что такое LLM, токены и контекст, а затем пошагово ставили opencode (CLI/UI) и шли в OpenRouter. Отдельно учились брать бесплатные модели (nemotron 30b free), так как платные мало кто использует, а до китайских сеток люди вообще не добираются.
На прикрепленной фотке я в полуспящем состоянии читаю этот самый гайд по настройке оболочек. В итоге установка, которая в идеальном мире занимает 10 минут, растянулась на добрые полтора часа. 😄
Практика с агентами
Когда мы справились с инфраструктурой, началось самое интересное — запуск Python-агента сначала в песочнице, а потом в проде. Агент должен был выполнять задачи разного профиля, но делал это с заранее заложенными ошибками.
Участникам нужно было разобраться в его логике, найти баги и заставить агента работать правильно.
Крутые итоги
Получилось очень здорово! Мы фактически с нуля научили 35 человек пользоваться opencode и оплатили им доступ к модели GLM (за это отдельное спасибо @listl). Наши ребята попали в топ лидерборда и прокачались в создании агентов.
Дело за малым — осталось обучить технологиям ИИ остальные 1,1 миллиона жителей Уфы! 😄
Думаем летом сделать Vibe Code Night 🍾
🔥6❤1