⚡️Андрей к одному из постов задал вопрос: В чем принципиальное отличие навыков руководителя сейчас, 20 лет назад и 200 лет назад?

Я люблю эту тему, и решила поразмышлять и в отдельном посте.

Кажется, что «управлять людьми» — это что-то универсальное. Но если присмотреться — задачи руководителя сильно менялись, меняются и будут меняться вместе с контекстом.

Вот коротко про три этапа.

🔖 200 лет назад

Контекст:
Фабрики, армия, индустриализация.
Рабочие — часть механизма.

Что важно:
дисциплина, строгая иерархия, чёткие инструкции.
Только начинали задумываться о психологии организаций (спойлер: не слишком сильно задумывались😅). Управляли не людьми, а ресурсами.

🔖 20 лет назад

Контекст:
Корпорации, глобализация, рост офисов, технологии.

Что важно:
KPI, эффективность, планирование.
Появляются подходы к мотивации и обратной связи, проектное мышление.
Задача — добиться эффективности и предсказуемости. (тут Талеб должен был рассмеяться про наши попытки всё предсказать)

🔖 Сейчас

Контекст:
Гибридный режим работы, мультикультурные команды, нестабильность и каждый день что-то новенькое.

Задача — не просто «управлять», а создать пространство и культуру, в которой люди могут работать и принимать решения в неопределённости.


Прежние схемы уже не работают.
Опираться приходится на совсем другие вещи: смыслы, связи, доверие и способность двигаться без полной информации.

Контекст меняется — задачи и навыки меняются вместе с ним.
Вобщем считаю, что книги по менеджменту 60-70хх годов (которые мы не так давно открыли для себя, давайте честно)
уже устарели.....

А вы что думаете? К чьим подходам готовы прислушиваться? Кого читаете и уважаете?

#culture
@projectsproducts

🧪 Theranos: когда страх говорить правду стоит $10 миллиардов
И как вам избежать этой ошибки в своей команде.

Был очень крутой проект, ребята открыли технологию, как из одной капли крови сделать сотни анализов. Дешево, быстро, без боли.

Это была идея Theranos — стартапа Элизабет Холмс, ставшего "единорогом" в 2014 году с оценкой в $9-10 млрд.

Но, к сожалению, что было на деле:
— Устройство почти не работало.
— Анализы делались на чужом оборудовании.
— Данные фальсифицировались.
— Результаты были неточными и опасными для пациентов.

❗️Но команда молчала. Потому что боялись. Потому что была культура: "если задаёшь вопросы — ты не в команде".
Молчание стало нормой.

Короткая хронология:

2003 — Холмс основывает Theranos, бросив Стэнфорд
2013–2014 — партнёрства с Walgreens, Safeway, громкие обещания
2015 — расследование The Wall Street Journal
2016 — проверка от CMS: технология несостоятельна
2018 — SEC обвиняет Холмс в мошенничестве
2022 — Холмс признана виновной
2023 — приговор: 11 лет лишения свободы

Почему это стало возможно:

– Холмс носила чёрную водолазку и вела себя как Джобс.
– Людей увольняли за попытку спорить или рассказывать правду.
– Секретность. NDA, изоляция команд, отсутствие кросс-чеков.
– Адвокаты вместо инженеров. Проблемы решались не тестами, а исками.


🔖 Как не попасть в свою “маленькую Theranos”

— Создайте культуру, где можно говорить “это не работает”. Слушайте не только лояльных.
— Ищите тех, кто готов спорить, сомневаться и спрашивать “а почему мы так делаем?”. Заведите Chief Devil’s Advocate.
— Даже если звучит круто, проверяйте гипотезы на данных.

Theranos — не просто про технологии. Это про выбор.
Строить культуру компании на страхе — или на правде.

#culture
@projectsproducts

Использование ИИ теперь является базовым ожиданием в Shopify от сотрудников, и это даже будут оценивать на performance review

Именно так сказал СЕО Shopify Tobias Lütke, и привел много личных примеров, что использовать AI в работе не стыдно :)


Что это значит (перевод из поста в запрещенной сети):

1. Эффективное использование ИИ теперь является фундаментальным ожиданием от каждого в Shopify. Сегодня это инструмент для всех профессий, и его важность будет только расти. Честно говоря, я не думаю, что можно отказаться от изучения навыков применения ИИ в вашем ремесле; вы можете попробовать, но я хочу быть честным, я не вижу, чтобы это сработало сегодня, и уж точно не завтра. Застой почти неизбежен, а застой — это медленный провал. Если вы не поднимаетесь, вы скользите.

2. ИИ должен быть частью фазы прототипа вашего GSD. Фаза прототипа любого проекта GSD должна доминировать в исследовании ИИ. Прототипы предназначены для обучения и создания информации. ИИ значительно ускоряет этот процесс. Вы можете научиться создавать что-то, что другие члены команды могут смотреть, использовать и рассуждать, за долю того времени, которое это занимало раньше.

3. Мы добавим вопросы об использовании ИИ в нашу анкету по производительности и экспертной оценке. Научиться хорошо использовать ИИ — неочевидный навык. Мне кажется, что многие люди сдаются после написания подсказки и не получают идеального результата немедленно. Важно научиться подсказывать и загружать контекст, и получение отзывов от коллег о том, как это происходит, будет ценным.

4. Обучение самостоятельное, но делитесь тем, чему вы научились. У вас есть доступ к максимально возможному количеству передовых инструментов ИИ. Есть chat.shopify.io, который у нас уже много лет. У разработчиков есть proxy, Copilot, Cursor, код Claude, все предварительно настроено и готово к использованию. Мы будем учиться и адаптироваться вместе как команда. Мы будем делиться Ws (и Ls!) друг с другом, экспериментируя с новыми возможностями ИИ, и мы посвятим время интеграции ИИ в наших ежемесячных бизнес-обзорах и циклах разработки продуктов. В Slack и Vault есть много мест, где люди делятся подсказками, которые они разработали, например, #revenue-ai-use-cases и #ai-centaurs.

5.Прежде чем просить больше персонала и ресурсов, команды должны продемонстрировать, почему они не могут сделать то, что хотят, с помощью ИИ. Как бы выглядела эта область, если бы автономные агенты ИИ уже были частью команды? Этот вопрос может привести к действительно интересным обсуждениям и проектам.

6. Каждый означает каждый. Это касается всех нас, включая меня и команду руководителей.


🔖ИТОГО.
Теперь базовый вопрос при защите бюджета и команд:
А что из этого не может сделать ИИ? А как вы уже оптимизировали процесс с помощью ИИ?

🔖 А вот что можно посмотреть на выходных, так это интервью Lenny и Chief Product Officer OpenAI, которое только что вышло.

Kevin Weil — директор по продуктам OpenAI, отвечает за развитие ChatGPT, корпоративных продуктов и API компании.

В этом выпуске смотрим про:

- Как в OpenAI устроены продуктовые команды и как они сохраняют гибкость, работая над передовыми AI-решениями

- В чём сила ансамблей моделей — когда несколько специализированных моделей объединяются, как команда людей с разными компетенциями

- Почему умение писать качественные evals (тесты для оценки AI) стало критически важным навыком для продакт-менеджеров

- Почему чат, как интерфейс AI, остаётся актуальным, несмотря на прогнозы о его скором устаревании.
(кстати, это про ценность простых и эффективных решений даже в условиях сложных технологий)

- Как подход «vibe coding» меняет работу компаний

- Что в OpenAI ценят в продакт-менеджерах при найме (спойлер: высокий уровень самостоятельности и умение работать в условиях неопределённости)

- Что такое «максимализм моделей» и почему текущий AI — худший из всех, что вы будете использовать в будущем.


Спойлер:
ребята знают, что у них ужасные названия моделе в ChatGPT и говорят, что они когда-нибудь этим займутся 😅

Вопрос от подписчика: А есть ли образец системы мотивации для product manager?
Отвечаю, и заодно про CPO тоже сразу напишу.

Во-первых, про мотивацию — универсального рецепта, к сожалению, нет. 😢
У разных компаний — совсем разный подход.

А во-вторых, поделюсь базовой логикой подходов к мотивационным схемам:


🔖 1. Фиксированная часть
Зависит от грейда (Junior / Middle / Senior / Lead) и рынка.
Обычно — 70–80% от общего дохода. (чем выше позиция, тем меньше фиксированная часть)

У CPO меньше - 50–70% от total comp.


🔖2. Переменная часть (Bonus или Performance-based Bonus)
Здесь самое интересное.

Типовые цели для бонуса привязываются к зоне ответственности PM-а:

- Деньги: GMV, выручка, маржа, unit-экономика, средний чек, конверсия в оплату
- Аудитория: Retention , MAU, WAU, DAU, рост базы активных пользователей
- Внутренний продукт (инструменты, платформы) - Скорость процессов (Cycle Time), удовлетворенность внутренних клиентов (internal NPS), снижение затрат

Можно делать как % от фиксированного дохода (например, до 25-30% в год).

Иногда делят бонус на несколько целей:
50% — на личные цели PM-а (зависит от его продукта)
30% — на командные цели
20% — на общие цели компании (выручка, рост, NPS клиентов)

У CPO эта часть часто завязана на годовые цели и результаты всей продуктовой вертикали.

🔖3. Некоторые компании добавляют:
- Бюджет на обучение (и делают это частью мотивации)
- Бонусы за особые достижения (запуск нового направления, масштабный проект)
- Сток-опционы

У CPO ещё может быть:
- LTI (Long-Term Incentives) — долгосрочные бонусы за стратегические цели (например, за рост в течение 3 лет).


🔖4. Нематериальная часть — обязательна:)
Она не про деньги, но влияет даже сильнее.

- Возможность принимать решения и влиять на продукт.
- Развитие
- Понятная карьера (грейды, критерии переходов).
- Менторинг, классная культура :)
- Участие в стратегии компании для CPO


А вот зарплатные вилки не скажу, тут уже совсем зоопарк :)

А у вас как по п1-2-3 деляться доходы?
Как на других позициях работает?

@projectsproducts

Почему годовое планирование не работает (и как его улучшить)

Декабрь. Вы с командой ставите амбициозные цели, детально расписываете стратегию, создаёте план на год. Февраль. Реальность меняется.
Май. Половина плана уже неактуальна.
Октябрь. Вспоминаете про цели, но всё уже идёт по другому сценарию.

Звучит знакомо?

Почему традиционное годовое планирование — ловушка, в которую до сих пор попадают ⬇️

1️⃣ Написали план — кажется, что уже сделали шаг к цели. Но в реальности мир меняется быстрее, чем документ.

2️⃣ Когда ситуация меняется, люди либо боятся отходить от плана (даже если он уже бесполезен), либо просто забывают про него.

3️⃣ Чем дальше горизонт планирования, тем больше переменных мы не учитываем. Через три месяца могут измениться клиенты, рынок, конкуренты, вся экономика.

4️⃣ Люди не любят следовать тому, что кажется оторванным от реальности. Если цели уже не совпадают с текущей ситуацией, вовлечённость падает.

🔖Как можно улучшить планирование?

1. Ставить большие цели, но не детализировать год вперёд

Годовая цель нужна. Но вместо детального расписания всего года — чёткий план только на первый квартал.

“Мы вырастем на 30% за год, сделав X, Y, Z”
👉 “Наша цель — рост на 30%. В первом квартале мы делаем X, Y, Z, а потом анализируем результаты и планируем следующий шаг”

Тогда вы можете держать фокус на долгосрочной цели, но не зависеть от старого плана.

2. Планировать короткими циклами, и постоянно корректировать

- Квартальные приоритеты → основные фокусы на 3 месяца.
- 6-недельные планы → конкретные шаги, которые нужно реально сделать.
- Еже(двух)недельные корректировки → что изменилось? Что можно ускорить? Что больше не имеет смысла?

3. Использовать формат 'Гипотеза — Действие — Измерение'
Вместо абстрактных планов:
👉 Гипотеза: Если мы ускорим доставку, NPS вырастет на 10%.
👉 Действие: Запускаем пилот в одном городе, тестируем 6 недель.
👉 Измерение: Сравниваем NPS, retention, выручку.

4. Регулярно смотреть, куда ведут решения

Каждый месяц проверять реальные метрики:
- Мы ближе к цели?
- Что изменилось во внешней среде?
- Какие действия сработали, а какие — нет?


Планы не должны становиться бюрократией.
Они должны быть рабочим инструментом.

@projectsproducts
#hint