📌 Гостевой пост от коллеги из Т Банка
Сегодня в канале размышления на тему, которая волнует многих: заменит ли ИИ программистов? Автор — мой друг и коллега из Т-банка @Comrade732 — Team lead команды разработки. Ниже — его текст:

❓Заменит ли ИИ программистов?

Последние годы мы наблюдаем невероятную популярность и развитие LLM. Генерация и обработка изображений, видео, переводчики — не обошло стороной и разработку ПО.
Передовые модели уже на равных соревнуются с лучшими программистами. Совсем недавно вышла новость про соревнование AtCoder World Tour Finals 2025 в Токио, в которой LLM OpenAI заняла второе место: 3DNews.
Не повод ли программистам начинать искать себе другую профессию?

📖 Нет.
Если окунуться в историю развития языков программирования, то самым первым можно назвать непосредственно машинный код. Очевидно, что написание программы на двоичном коде занимало много времени, а степень удобства для восприятия человеком была минимальной. Поэтому появились языки программирования низкого уровня, наиболее известным из которых является язык ассемблера.
Позднее появились высокоуровневые языки: C, Java, Python и другие. Это следующая ступень абстракции, упрощающая жизнь разработчику. Сейчас же мы на пороге нового витка — LLM как надстройка над привычными инструментами.

📉 Однако, революции пока не случилось.
Исследование METR показало, что инструменты вроде Cursor и GitHub Copilot могут снижать эффективность: программисты тратят время на промтинг, а не на код. Результат — минус 19% к продуктивности: 3DNews.
И не стоит забывать: непосредственно кодинг — лишь 1–3 часа рабочего времени разработчика: PHP Town.

✔️Вывод
Компании всегда будет нужен человек, который понимает потребность бизнеса, превращает её в продукт и отвечает за результат. А инструменты, с помощью которых он это делает, — менялись, меняются и будут меняться.

💬 Что думаете?
Заменит ли ИИ программистов в ближайшие 5 лет — или всё-таки нет? Пишите в комментариях, автор поста их тоже читает.

#статья #UGC

🧭 Навыки ТОП-менеджера. Часть 2

В первой части я делился логикой мышления топов через призму вопросов: кто, что, как, обратная связь и зачем. Теперь — о более личностных навыках.

Вот несколько, которые я собрал — и истории, которыми их хочется подсветить:

1️⃣ Спокойствие в хаосе
«У нас был форс-мажор — отключилось 12 филиалов, клиенты не могли получить услугу, в чатах горело всё. Я знал, что начальник отдела ИТ в отпуске. Через 15 минут влетает встреча в зуме, и он с нами. Говорит: "Я не могу пить апероль, когда всё горит". Он не ругался, не кричал, просто пошёл решать. Тогда я впервые понял: настоящий лидер не раздувает панику, он удерживает пространство».

👉 Спокойствие, особенно под давлением, — навык, за которым готовы идти. Люди смотрят на тебя, чтобы понять: паниковать или работать?

2️⃣ Настоящее, а не должностное лидерство
«Я был уже высоким руководителем. У меня было много своих кружек — утром кофе, днём чай, вечером ещё кофе. В пятницу, часов в 10 вечера, захожу на кухню — а наш гендиректор моет мои кружки. Я говорю: "Не надо, я сам бы помыл". Он отвечает: "Это единственное, чем могу сейчас помочь". Я вышел и подумал: вот за таким человеком я пошёл бы в любой стартап».

👉 Умение быть рядом, делать простые вещи, когда надо — об этом помнят больше, чем о результатах квартала.

3️⃣ Выдержка и вера в цель
«На встрече с одним из директоров он рассказал, как три года пытался изменить один из ключевых процессов. Его отшивали, крутили пальцем у виска, писали “не в фокусе”. Сейчас этот процесс стал частью core-системы компании. Он сказал: “Я просто знал, что так будет лучше — и ждал момента”.»

👉 Топ — это не про "быстро и просто". Это про терпение и курс, даже если долго ничего не происходит.

4️⃣ Эмпатия
«Когда уволили нашего тимлида, я увидел, как директор R&D пришёл к нам и сказал: “Я понимаю, что это тяжело. Если кому-то нужно просто поговорить — приходите”. И мы приходили. Он не спасал — он был рядом. И этого было достаточно».

👉 Эмпатия — не слабость. Это лидерство через присутствие.

📌 А теперь немного реализма
Недавно коллега рассказал, как на встрече с одним из высоких руководителей обсудил иной взгляд на навыки. Вот несколько, на которых я хочу остановиться:

1️⃣ Всегда выгляди перегруженным.
Свободный сотрудник — подозрительный сотрудник. Занятой человек — уважаемый человек.

2️⃣ Говори сложнее, чем думаешь.
Не "мы не знаем, что делать", а "мы переосмысливаем стратегию". Много фреймов, мало конкретики — всё по-взрослому.

3️⃣ Своевременно поддакивай власти.
Слушай, кивай, поддерживай — особенно если за этим стоит чей-то карьерный интерес.

Конечно, это — часть реальности. Но здесь каждый решает, с каким набором нарративов и ролевой моделью он хочет двигаться вперёд. Я для себя выбрал путь: не превращаться в корпоративного карикатурного топа, а оставаться человеком, который соединяет смыслы, людей и бизнес.

Если компания не совпадает с тобой по ценностям — возможно, стоит сменить компанию. Или попробовать повлиять на её культуру. Хотя в некоторых случаях цель и вправду оправдывает средства.

💬 А вы что думаете?
Какие навыки и ролевые модели топ-менеджера вам ближе?
Поделитесь в комментариях — давайте собираем этот список вместе.

#статья

🎯 Работа с Product Vision: как получить пользу

Поделюсь мыслями о том, как получить пользу от продуктового артефакта. Где-то его называют «Видение продукта», где-то используют англицизм Product Vision, а кто-то работает с Lean Canvas — названия могут отличаться, но суть одна.

Этот документ помогает сфокусироваться на ключевых аспектах вашего продукта и четко очертить рамки его ответственности. Он отвечает на такие вопросы:

1) Кто целевая аудитория?
2) Какую проблему решает продукт?
3) Какой клиентский сценарий использования продукта?
4) Какая выгода для целевой аудитории, бизнеса и ключевых стейкхолдеров?

🔧 Как сделать Product Vision действительно полезным?
1. Пишите простым, понятным языком.
❌ «Унификация цифровых каналов взаимодействия для обеспечения сквозного клиентского опыта».
✅ «Пользователь может отслеживать все свои заказы в одном окне — в приложении и на сайте».

2. Будьте конкретны, особенно, если продукт уже работает.
❌ «Мы улучшаем пользовательский опыт».
✅ «Сокращаем время поиска нужной услуги с 3 минут до 30 секунд за счёт добавления фильтра».

3. Мыслите ценностью, а не фичами.
❌ «Запускаем функцию автосохранения».
✅ «Снижаем риск потери данных при сбое — пользователи не теряют введённую информацию».

4. Все пункты должны быть логически связаны.
Если вы пишете, что ваша ЦА — начинающие инвесторы, то проблема не может быть про сложности хедж-фондов, а решение — про сложные трейдинговые инструменты.
✅ Пример связки:
ЦА — студенты, обучающиеся удалённо →
Проблема — бросают курсы из-за неструктурированных материалов и неуказанных дедлайнов →
Решение — единый хаб с материалами и прогрессом, сегментированный по выбранному признаку →
Выгода — рост завершения курсов с 40% до 70%.

🌀 Product Vision — это не раз и навсегда. Это — живой документ.
Его нужно обновлять вместе со стратегией, изменениями в рынке, обратной связью от пользователей и вашими выводами. Не превращайте его в формальность. Регулярно возвращайтесь к нему — он поможет критически взглянуть на список задач и понять: действительно ли они ведут к заявленной ценности?

Важно: Product Vision — это не стратегия.
Он не заменяет её, а служит фундаментом, на котором строится стратегия. Если Vision — это «куда» и «зачем», то стратегия — «как именно мы туда придём».

💬 В комментариях — промпт, который поможет вам:
1) проверить своё Product Vision;
2) написать его с нуля;
3) продумать базовые метрики.

Используйте AI-агентов как ассистентов, но не отдавайте им критическое мышление. Оно остаётся за вами.

#инструменты

🔥 В ближайшее время запишем первый подкаст.

Тему обозначу так:
«От Леруа до Сбера: как устроены продуктовые подходы в компаниях разного масштаба»

Кто будет первым гостем?
Вот пару фактов о нем:
1) 11 лет в Леруа Мерлен — от рядовых позиций до ключевых ролей в HQ.
2) Сейчас — разработка матрицы компетенций для Product Owner в Сбере.

О чем мы с ним поговорим:
✅ Продуктовое мышление в корпорациях: разница продуктового и проектного подходов, причины и ошибки перехода на продуктовый подход.
✅ Матрица компетенций Product Owner: кого ищет работодатель?
✅ Управление людьми в рамках продуктового подхода: система обратной связи, доверие в удаленных или кросс-функциональных командах.

💬 У вас есть возможность задать свои вопросы!
Пишите в комментарии или в личку — самые интересные включу в интервью.

#подкаст

🚩 Red Flag Product Owner и Product Leader 🚩
Не всё, что называют продуктовой ролью, ею является. Иногда под видом "продуктового подхода" скрывается классический "делаем как всегда, но с модным названием".
Накидал топ сигналов, что вместо лидера может скрываться обладатель красивой визитки.

1. «Принять решение? Не, страшно»
📍 Ситуация: команда ждёт выбора между двумя фичами. PO уже третью неделю уточняет детали у всех, кроме себя. Релиз уехал в закат.
Лидер: принимает решение, тестирует на метриках, корректирует по факту, а не ждёт астрологического прогноза.

2. «Ответственность — фу»
📍 Ситуация: новый модуль не приносит пользы. PO: «Ну мы же сделали, а бизнес пусть теперь разбирается».
Лидер: помнит, что продукт — это про ценность, а не про «мы пилили 3 месяца, и вот оно».

3. «Метрики? Я чувствую сердцем»
📍 Ситуация: внедрили улучшение, метрики упали. PO: «Это из-за маркетинга/погоды/ретроградного Меркурия».
Лидер: сперва смотрит данные, потом делает выводы. Если упало — ищет причину в своём решении.

4. «ASAP — наш национальный спорт»
📍 Ситуация: задачи ставятся с припиской «нужно вчера». Любая задача = пожар. Команда мечтает о планировании, но живёт по принципу: "Узнал — делай сейчас".
Лидер: умеет приоритизировать и говорит «нет» хаосу.

5. «Внутренние пользователи? Они нам мешают»
📍 Ситуация: сделали внутренний инструмент. Пользователи: «Это неудобно». PO: «Они просто не поняли величие идеи». Зачем спрашивать, как удобно, если можно сделать интерфейс, после которого нас будут проклинать до конца дней?
Лидер: идёт и спрашивает у пользователей, что им реально нужно.

6. «Гипотезы — это для стартаперов»
📍 Ситуация: PO уверен в фиче, тратит полгода на разработку. Фича не заходит. Проверка идей? А/B тесты? Нет, мы верим в чудо и интуицию начальника.
Лидер: проверяет идею маленьким экспериментом за неделю.

7. «Иди и сделай»
📍 Ситуация: команда просит контекст, а PO отвечает «не отвлекай меня». Развивать команду? Инвестировать в людей? Не, лучше раздавать задачи с тоном «я тебе плачу, ты работай».
Лидер: объясняет зачем, делится контекстом, развивает команду.

8. «Я всё знаю, вы — нет»
📍 Ситуация: стейкхолдеры приносят обратную связь, PO кивает, но продолжает пилить по-своему. Любая обратная связь = угроза власти. Поэтому её надо игнорировать, а автора — шеймить.
Лидер: слушает, задаёт вопросы, интегрирует ценное в работу.

9. «Продукт? Нет, презентация»
📍 Ситуация: вместо исправления бага PO два дня рисует идеальные картинки в Figma. Главное — слайды с градиентами и диаграммами. Что там продукт не работает? Ну, это в следующем квартале, а пока посмотрите, как крутится логотип.
Лидер: помнит, что продукт выигрывает на рынке, а не на слайдах.

💡 Продуктовая трансформация — это не переименование в должности. Вчера ты был разработчиком, а сегодня называешься Product Owner — так не работает.

📌 Настоящий лидер экспериментирует, принимает решения, отвечает за результат целиком, а не только за свой «участок забора». Он работает с метриками, вовлекает пользователей, развивает команду и слушает обратную связь.

💬 Давайте обсудим:
— Узнавали ли вы такие «красные флаги» в своих коллегах?
— Какие из них встречаются чаще всего?
— Каких не хватило?

#статья

🎙 Вчера писали подкаст про продуктовое управление

Гость — Антон Катаев: в Сбере уже 4-й год, отвечает за матрицу компетенций Product Owner, а до этого 11 лет работал в Леруа Мерлен.

Мы поговорили о том:
1️⃣ Как продуктовый подход живёт и дышит в ритейле и в банке.
2️⃣ Что такое матрица компетенций и зачем она нужна.
3️⃣ Какие ошибки даже опытные лидеры совершают снова и снова.

📸 Кидаю пару кадров с бэкстейджа — разговор получился живой и местами очень откровенный.

🎧 Запись уже на монтаже и скоро выйдет на канале Sbergile.
Сделаю сюда репост — так что следи за анонсами, чтобы не пропустить.

#подкаст

💡Матрица компетенций Product Owner: зачем она нужна в работе

Недавно записывал подкаст с Антоном (Сбер, экс-Леруа Мерлен) — выпуск скоро выйдет, а пока делюсь одним из инсайтов.

👉 Что такое матрица компетенций РО?
Это единый понятийный базис и системный подход к описанию профессиональных функций Product Owner. Она охватывает только hard skills — всё, что нужно, чтобы реально работать с продуктом.

📌 На чем построена?
1) Основана на профессиональном стандарте «Менеджер продуктов в IT» → читать стандарт
2) Логика и структура близки к фреймворку Product Manager as a Function → смотреть карту навыков

🎯 А как это выглядит в реальной работе?
1) Подготовка к грейду — сверяешь свой уровень по навыкам, понимаешь, что подтянуть, синхронишься с руководителем, совместно формируете план развития.
2) Онбординг новичков — сотрудник сразу видит «карту навыков» и быстрее понимает, что от него ждут.
3) Фокус на развитии — вместо размытых «надо расти», получаешь конкретику: «прокачай A/B-тесты и работу с юнит-экономикой».

🤝 Общие правила игры — матрица снимает холивары в стиле «а должен ли РО заниматься метриками» — потому что ответ уже зафиксирован.

🎙 В подкасте мы разобрали матрицу глубже: от замысла до того, как она реально влияет на работу команд. Следите за анонсом!

#инструменты

🚨 95% ИИ-проектов проваливаются
MIT выпустил исследование "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" — и цифры оказались жёсткими.
Лишь 5% пилотных ИИ-проектов реально ускоряют рост выручки. Остальные — пшик.

📉 Почему так происходит
Проблема не в моделях, а в «learning gap» — разрыве между возможностями ИИ и тем, насколько компании умеют его встроить в свои процессы.

🔑 Что это значит для нас, продактов:
1) Не верь хайпу: 95% «магии» ИИ разбиваются о процессы и культуру.
2) Матчить ИИ-задачу с бизнес-метрикой — must have. «Просто внедрить нейросеть» не работает.
3) Начинать лучше с рутинных и массовых задач: поддержка, заявки, документооборот. Те места, где эффект от автоматизации прозрачно считается.
4) Умение «приземлить» технологию на конкретный процесс = ключевой навык продакта.

📌 Кейсы из исследования
✔️ IBM с помощью чат-бота автоматизировала почти все запросы сотрудников по HR-политике — и сократила издержки.
❌ McDonald’s свернул проект ИИ-кассира в автокафе: нейросеть путала заказы и добавляла лишние позиции.
❌ Air Canada проиграла суд: чат-бот дал пассажиру неверный совет и компания заплатила компенсацию.
❌ Chicago Sun-Times опубликовала «летний список книг от ИИ» — и только 5 из 15 книг реально существовали.

⚖️ Вывод: искусственный интеллект — не волшебная таблетка. Он усиливает сильные процессы, но убивает слабые.

👉 А ты видел в своей компании примеры, когда ИИ реально помог или наоборот, устроил цирк? Делись в комментариях!

#новости

🧪 А/Б-тесты в корпорациях: как из rocket-science сделать rocket-fail

Это UGC-заметка от моего коллеги, который занимается методологическим сопровождением А/Б тестов.
Казалось бы, А/Б-тест — базовый метод исследования для любого продакта. Берёшь гипотезу, делишь аудиторию, сравниваешь результат. Даже школьники на уроках химии так делают: «а если я налью побольше — взорвётся или нет?».

Но в корпорациях всё иначе:
🏢 «Указ сверху» не спасает. Руководитель может десять раз сказать «тестируйте», но пока KPI сотрудника не завязан на подтверждении эффекта от доработок, А/Б останется только в презентациях.
📊 Мотивация — ключ. Там, где бонусы завязаны на реальный change эффект, тесты живут. Там, где мотивация = «лишь бы отчёт сходился», всё умирает.
💀 8 из 10 гипотез не проходят. И это нормально. Но в порой это воспринимается как личная обида на менеджера: «Как ты посмел предложить нерабочую идею?!»

⚠️ А ещё есть вторая проблема.
Многие понимают А/Б-тест как «простое разделение на две группы: одной показываем новую кнопку, другой — старую. Дальше смотрим, у кого кликов больше».

На деле этого категорически недостаточно.
1) Нужно как-то обеспечить гомогенность групп сравнения, а это вообще не просто. Важно еще и понимать, что значит слово «гомогенность».
2) При получении результата, как-то доказать себе, что результат статистически значим.
3) Ну и хорошо бы знать слова «доверительный интервал» и «дисперсия» и использовать это в работе с А/Б-тестом.
Простой пример: сравнивать конверсию нажатия «оформить кредит» между группой, где 75% миллионеров, и группой без миллионов на счету — мягко говоря, странно.

⚡️ Примеры в мировой практике
В Booking и Airbnb тесты — религия: гипотеза без проверки = фантазия.
В Amazon идея без эксперимента = даже не идея. Тесты встроены в процесс и влияют на бонусы.
В СберМаркет и Яндексе частота и качество А/Б-тестов — один из ключевых критериев роста команды.
А вот в условной «Корпортивной Корпарации» можно годами запускать фичи «по интуиции» руководителя. Итог: А/Б-тест либо «мешает работать», либо «портит красивую историю для отчёта».

📌 Вывод
А/Б-тест — это не «разделил на группы и сравнил». Это статистический инструмент, требующий дисциплины и методологии. А пока корпорация не привяжет мотивацию к тому, как часто и качественно проверяют гипотезы, всё останется «для слайдов».

👉 А как у вас в командах: А/Б‑тесты — часть культуры или «лишняя практика»? Делитесь опытом 👇

#статья #UGC

🥸 Сегменты vs. когорты: в чём разница

Кажется, что сегментный анализ и когортный — это одно и то же: «разбили пользователей на группы и сравнили». Но нет. Тут тонкая грань, на которой горят даже большие корпорации.

🔍 Сегментный анализ
Берём пользователей и делим их по какому-то признаку здесь и сейчас.
Примеры:
– «У кого айфон, а у кого андроид»
– «Москва vs. регионы»
– «Те, кто пьёт кофе, и те, кто пьёт матча (подозрительно)»
Дальше сравниваем метрики, например: retention, конверсию, средний чек.
👉 Это как фото: щёлкнул момент и смотришь различия.

📅 Когортный анализ
Берём пользователей, объединённых одним событием во времени — например, регистрацией или первой покупкой.
Примеры:
– «Когорта, зарегистрированная в январе, против когорты февраля»
– «Те, кто впервые купил в Чёрную пятницу, против тех, кто в обычный вторник»
Дальше смотрим динамику их поведения: как быстро отваливаются, возвращаются, платят.
👉 Это как сериал: смотришь, как группа ведёт себя по сезонам.

🥳 В чём сложность и где часто путают
Сегментный анализ отвечает: «Чем отличаются разные типы пользователей в один момент?»
Когортный анализ отвечает: «Как ведут себя пользователи со временем после одного события?»

⚡️ Живые примеры
В одной компании сегментный анализ показал, что яблочные бояре оформляют кредиты в 2 раза чаще обладателей андроидов.
Но когортный анализ той же базы показал, что «январские клиенты», вне зависимости от девайса, активнее, чем февральские — потому что в январе был мощный маркетинг.

💡 Итого:
Сегменты — «смотрим разницу между пользователями по признакам».
Когорты — «смотрим динамику поведения групп во времени».

😏 Шутка напоследок:
«Когда человек говорит “мы сделали сегментный анализ по когортам” — аналитик тихо умирает где-то в углу».

PS: на самом деле, сегментный анализ по когортам можно сделать. Это нужно понимать как многомерный анализ, где учитываются и временные когорты, и дополнительные признаки сегментации. Но какова вероятность, что именно это имеется в виду?

👉 Как часто вы используете сегменты и когорты в работе? Делитесь своими лайфхаками, провалами и вопросами!

#статья

🤖 Почему нейросети разочаровывают бизнес

Владимир Арлазаров, основатель Smart Engines (их ИИ для распознавания документов используют 70% населения России и 275 млн человек в мире), считает: мы в нескольких шагах от новой «зимы искусственного интеллекта».
Главная проблема — переоценка LLM-моделей: ChatGPT и его собратьев.

💬 «В чат GPT вложены десятки миллиардов долларов, а отдачи всё нет».
Большие языковые модели — это реально крутой научный прорыв. Но пока их применение не принесло бизнесу той самой обещанной революции.

⚙️ Мы часто не замечаем предметный искусственный интеллект.
Например, в машине: когда вы заводите двигатель, ИИ определяет положение вала и подачу топлива. Польза очевидна и легко считается в деньгах.
А вот у LLM — всё наоборот: красиво разговаривают, вдохновляют, но экономический эффект пока размытый.

💡 Арлазаров подчеркивает:
1) LLM — это говорящая машина, а не думающая.
2) Она не решает задачи, до которых не додумался человек.
3) Она не придумывает новое, творчество остаётся за человеком.

Ирония в том, что главные выгодоприобретатели от LLM сегодня — мошенники, а не бизнес.

📌 Подробнее читайте в статье.

#новости

🚀 Выпуск подкаста на канале!

В этом выпуске мы поговорили с Антоном Катаевым, директором проектов в Сбере, который до этого 11 лет проработал в Леруа Мерлен.

Что обсудили:
– Как продуктовая культура реально влияет на рост и кайф в профессии
– Зачем нужна матрица компетенций и почему без неё в продукте — никуда
– Лайфхаки от тех, кто рос в реальных корпорациях и выжил 😏

🎧 Слушайте или смотрите выпуск там, где удобно:
▶️ YouTube: смотреть выпуск
▶️ RuTube: смотреть выпуск
▶️ Яндекс музыка

🔥 Вот канал организаторов. Там про Agile и то, как Sbergile вышел за границы не только Сбера, но и IT в банках, меняя самые разные индустрии.

💬 А теперь слово вам: про что ещё хотите услышать? С какими героями или темами ждёте следующий выпуск? Давайте сделаем подкаст вместе — пишите в комменты, идеи обсудим!

#подкаст

🔥 Маржа ≠ Маржинальность. И если вы их путаете — бизнесу крышка.

При работе с командами иногда сталкиваюсь с не пониманием разницы между маржой и маржинальностью.
Давайте предметно разберемся.

💸 Ситуация 1. "Мы растём!"
Выручка: 200 000 ₽
Переменные расходы: 87 000 ₽
Маржа = 113 000 ₽
Маржинальность = 56,5 %

💸 Ситуация 2. "Все еще растем?"
Выручка: 300 000 ₽
Переменные расходы: 180 000 ₽
Маржа = 120 000 ₽ (больше, чем было!)
Маржинальность = 40 % (резко упала)

❓Что произошло?
Вы стали больше зарабатывать, но эффективность бизнеса упала.
Фактически вы гонитесь за выручкой, но сжираете ресурсы быстрее, чем зарабатываете.

⚡️ Почему это опасно
Большая маржа без маржинальности = иллюзия успеха.
Вы как стартап, который радуется обороту, но не понимает, что каждая продажа становится для вас дороже.
Высокая маржинальность без маржи = нищенский масштаб.
Вы умеете считать деньги, но не умеете их зарабатывать.

💬 Вывод:
Маржа — это просто деньги, которые остаются после вычета переменных затрат.
Маржинальность — это % эффективности: сколько рублей прибыли приносит каждый рубль выручки.

⚠️ Помните:
Считать только маржу — значит обманывать себя.
Считать только маржинальность — значит недооценивать масштаб.
Считать оба показателя — значит вести бизнес по-взрослому.

👉 Подробнее - тут.

#статья