Мое предназначение — в том, чтобы вдохновлять людей, показывая им смыслы и перспективу

В продолжение поста:
Начать с главного

Объяснять и вдохновлять — вот моя одна вещь на протяжении почти двадцати лет.

Мои мама и папа всю жизнь проработали учителями в школе.

Еще на первых курсах ВУЗа я подрабатывал, обучая школьников основам программирования.

На первой работе я многому учился сам, но уже обучал клиентов работать с локальной сетью и интернетом.

На второй работе я стал инструктором и работал в местной академии Cisco, учил опытных сетевых и системных инженеров новым технологиям.

Параллельно я проходил стажировку по практической безопасности, в рамках которой готовил лекцию про социальную инженерию и обучающий курс по практической безопасности для крупного девелопера и их команды безопасности.

На следующей своей работе я обучал коллег из ИТ, операционных команд и других отделов правилам безопасности, объяснял, какие есть риски и что мы можем с ними сделать, как пройти аудиты и выполнить самые сложные требования, создавал обучающий курс для нескольких тысяч сотрудников и проводил регулярные очные встречи с самыми разными людьми, от сотрудника контакт-центра до СЕО, где делился своим видением, помогал им увидеть более широкую картину, принимать правильные решения и работать безопасно.

С моим будущим партнером мы вели спецкурс и обучали студентов местного ВУЗа современным технологиям и практикам информационной безопасности.

Пару лет я вел проект, в котором помогал создать систему управления безопасностью для международной компании. По ходу проекта мне регулярно приходилось объяснять новые концепции для руководства, рядовых сотрудников и ИТ-специалистов, а также разрабатывать обучающий курс по основам безопасной работы для всех сотрудников.

Наш 🤩 первый продукт мы создали с целью научить миллионы сотрудников в разных компаниях тому, что я уже объяснял и рассказывал своим бывшим коллегам.

Наш 👍 второй продукт мы сделали, чтобы упаковать экспертизу моего партнера, специалиста по практической безопасности, и донести его знания и опыт до программистов, инженеров и всех других людей, которые создают и поддерживают современные ИТ-продукты.

Я регулярно выступаю и объясняю наши концепции, идеи и ценности продукта до топ-менеджеров, руководителей ИБ-команд, инженеров, методологов и других людей, которые благодаря мне видят решения для своих задач и покупают наши продукты.

Мои объяснения помогают людям и вдохновляют:

1. Команду ☺️, которая видит смыслы и перспективу нашей работы.

2. Партнеров, которые видят ценность и хотят работать с нами.

3. Клиентов, которые видят нас как лучших экспертов в своей теме и выбирают наши решения для своих задач.

@startwithease

Урок управления от мастера шиномонтажа

Мастеру нужно исправить кривой диск, сделать его ровным. И что он делает в первую очередь?

Гуглим:

Нагрев металла приводит к увеличению энергии его атомов и молекул, что проявляется в их более интенсивном движении и увеличении размеров металла

Вспоминаем Щедровицкого:

Управлять можно только тем, что имеет самодвижение. Вот мы говорим: «Я управляю автомобилем». При этом автомобиль должен иметь способность двигаться сам по себе. Тогда я могу крутить руль и ехать в том или ином направлении. А если представить себе, что я бегу и несу на себе автомобиль, потому что он сам по себе не ездит, то, наверное, это надо назвать каким-то другим словом.

Вспоминаем Прохорова:

Согласно модели, российское общество может состоять в двух состояниях: застой и аврал, причём режимы циклично сменяют друг друга. Во время аврального состояния общество способно на подвиги.

Переводим на менеджерский:

Кривой диск — команда, которая не создает нужного результата или работает не эффективно.

Нагрев — внешние обстоятельства, которые придают команде энергию.

Правка — изменение состава, структуры и процессов в команде, когда у нее появляется энергия для изменений.

Ровный диск — команда, которая работает слаженно и эффективно.

Не бойтесь огня — используйте его как энергию для изменений ☺️

@startwithease

Интуиция и искусственный интеллект

Рассуждая про ИИ сегодня, мы почти всегда подразумеваем большие языковые модели с трансформенной архитектурой, которые хорошо обрабатывают естественный язык и с которыми так удобно общаться через чат.

Этот подход — самый хайповый, но не единственный, и возможно не самый лучший в перспективе.

А как по-другому?

Я не специалист в теме, поэтому сейчас читаю книгу, которая была написана еще в 1991 году.

Становится понятно, что изначально к созданию искусственного интеллекта подходили через попытку понять и воспроизвести естественный интеллект. Но получалось это слабо, а вычислительные мощности развивались так быстро, что этот подход заменили на разработку ИИ на основе его самого — за счет возможностей компьютеров и обучения на множестве данных.

И в чем разница?

Это отстранение от естественного интеллекта легко представить себе на примере классической для исследований по искусственному интеллекту задачи машинного перевода.

Раньше считалось, что задача машинного перевода будет решена, если мы поймем, как устроен и функционирует язык, как люди переводят с одного языка на другой, затем опишем это наше понимание в алгоритмах — вот вам и машинный перевод у нас готов.

Однако дело с пониманием естественных языков и перевода шло не так чтобы очень быстро, да и проблема алгоритмизации уже накопленных знаний была почти не решена. И тогда решили, что машинный перевод можно сделать на основе возросшего быстродействия компьютеров т.е, скорости перебора вариантов, каковых (благодаря необъятной памяти компьютеров) можно накопить бесчисленное количество.

Каждый читатель знает (а если не знает, то может убедиться), что сейчас компьютерный перевод выполняется именно таким образом: накапливается множество переводов каждой фразы, и из этого множества переводов просто выбирается наиболее часто встречающийся.

Это примерно то же самое, как если бы, желая узнать, сколько будет дважды два, опросили бы миллион человек, и выбрали самый частый ответ. Хочется думать, что это был бы ответ «четыре». однако, если мы попробуем таким же образом решить задачу о месте постановки запятой в известной фразе «казнить нельзя помиловать», то результат, каким бы он ни был, вряд ли нас устроит, и уж совсем очевидно, что действовать — Казнить или миловать — на основе ответа, полученного таким способом, — никакой человек в здравом уме не решится.

Получается, ChatGPT бесполезен?

Еще как полезен. Но в тех задачах, для которых его архитектура подходит лучше всего — например, таких, которые связаны с обработкой естественных языков и переводами в широком смысле [наконец-то бизнес и ИТ смогут понять безопасников 🤩].

Ваня Новиков записал хорошие видео как раз на тему таких возможностей и ограничений.

Буквально вчера мы с владельцем одного из наших продуктов с помощью ChatGPT за 15 минут и пару запросов разобрали обратную связь от ключевого клиента и получили такие инсайты, которые не замечали весь прошлый год.

А что насчет интуиции?

Интуиция — это способность понимать и проникать в смысл событий и ситуаций посредством единомоментного бессознательного вывода.

От больших языковых моделей такого ждать не стоит — как бы складно ни отвечал вам любимый GPT, в его архитектуре просто нет того, что может обеспечить понимание смыслов.

Лично мне интересна тема профессиональной интуиции. Я хочу, чтобы у нас с коллегами получилось продвинуть индустрию искусственного интеллекта в эту сторону.

А для этого писать красивые промпты в GPT недостаточно.

Нужны другие подходы, и я рад, что могу почитать о них в книге тридцатилетней давности от наших великих соотечественников.

@startwithease

Надежная команда ☺️

Эта фотография напомнила мне про синий уровень в спиральной динамике — систему правил, процедур и работающие как следует процессы.

На светлой стороне этот уровень дает понятные зоны ответственности, слаженную работу людей и уверенность в результате, который команда дает вовремя и с нужным качеством.

На темной стороне он же может превратиться в бюрократию, когда следование правилам становится самоцелью, а любые изменения и улучшения — невозможными.

———

Хороший синий уровень чем-то похож на этот тротуар.

Где каждый человек — талантлив в своей роли, нашел себя на своем месте.

Где результаты работы каждого — как грани плитки: четкие и надежные, на которые можно положиться.

Где команда вокруг — слева, справа, сверху и снизу, — дает опору, уверенность в результатах.

И благодаря этому один не идеальный результат с одной стороны не нарушает общего порядок вещей.

И даже наоборот.

Дает пространство чему-то новому, чего команда еще не делала.

И что может стать настоящей красотой.

@startwithease

Привет из Нальчика!

Прилетели сюда, чтобы неделю поработать с командой и сходить в горы на выходных.

В этом году я продолжаю замечать, как долгая дистанционная работа создает у меня ощущение отделенности. Умом я понимаю, что команда есть, но чувствую, как будто она занята чем-то своим, а с самыми сложными вопросами я будто бы остаюсь один на один.

Вчера на лекции по философии наш преподаватель вспомнил о психологической школе дазайн-анализа. С их точки зрения проблемы у человека возникают из-за ощущения закрытости тому, что есть, отделенности от мира.

На прошлых митапах я замечал, что личное общение довольно быстро возобновляет важный для меня контакт с моей командой и нашей общей реальностью, и за неделю такой совместной работы ощущение отделенности преодолевается.

Так было в прошлом году, и я хочу, чтобы так же получилось сейчас ☺️

@startwithease

Позаботьтесь о людях, продукте и прибыли — именно в таком порядке