#agileism | Anton Zotin

People management in AI-native orgs
⠀
Good day, good people!
⠀
В одном закрытом проф-комьюнити зашел разговор о том, что происходит нынче с пипл-менеджментом в организациях. Если коротко: режут его по живому. Увольняют, сокращают - типа в AI-мире это не фокус и не нужно.
⠀
Теперь менеджеры про delivery, про что отдать AI, а что людям, и вообще сами должны деливерить.
⠀
Подтверждаю. Вижу это повсеместно вокруг. А дальше хочу с вами поделиться, куда это приведет и что с этим можно сделать.
⠀
Сначала про те компании, что продолжат существовать с текущим орг-дизайном: сначала огребут от снижения костов на пипл-менеджмент, а потом вернут его обратно.
⠀
Потому что классический орг-дизайн в виде треугольника (1 senior на 2 мидла и 3 джуна) без пипл-менеджмента превращается в бардак, срач и эго-фестиваль.
⠀
Что же можно с этим сделать (и уже активно практикуется)? Менять орг-дизайн. Сюрприз-сюрприз!
⠀
Варианта 2:
⠀
🔻 Pod teams - перевернутый треугольник - 2-3 real seniors, 1-2 middles, 0-1 juniors. В такой конструкции особый пипл-менеджмент и не нужен (когда мы под real seniors понимаем и профессиональный опыт, и внутреннюю зрелость). Активно использует Anthropic.
⠀
⌛ Hourglass teams - 1-2 real seniors, 0-1 middles, 1-2 juniors. Привет концепции подмастерья из древних времен. Пипл-менеджмент естественным образом закрывается. Amazon внутри поставил на эту орг-модель, потому что на горизонте 5 лет видит, что первую по деньгам на своем масштабе не вытянет (прогнозируют рост цены real seniors - так как все захотят себе pod teams - потому что они просто работают из коробки).
⠀
Вот такие вот инсайты и мысли.
⠀
Что думаете? Что наблюдаете вокруг?
⠀
Anton
from Berlin with love
#AIism #agileism

Good day, good people!

Мне тут несколько человек в личку написали что-то в стиле "Антон, а можно не такими сложными терминами писать?"

Это они имели в виду два последних опроса выше.

Каюсь - грешен! Исправляюсь!

Давайте аккуратно, нежно и на пальцах.

Сначала про первый опрос:

Что такое Software Development Life Cycle (он же SDLC): это то, как у вас в компании выстроен процесс создания софта. Типичный пример по шагах:

1. Бизнес послал запрос в отдел аналитики
2. Отдел аналитики начал собирать и писать бизнес-требования
3. Аналитики отдали спеку команде разработки
4. Девелопер(ы) написал(и) код и юнит-тесты
5. Прошел код-ревью
6. Прошли правки по код ревью
7. Код готов и выкачен на тест окружение
8. Тестировщики протестировали нашли баги и отправили девелоперам
9. Поправили
10. Проверили
11. Задокументировали
12. Выкатили в прод

Ну и я думаю все понимают, что у всех этот процесс выглядит по-разному.

Теперь о чем же мой опрос:

Уже сейчас многие компании полностью передали AI такой цикл. Для простоты давайте его опишем как бизнес идея на вход -> AI Black Box -> работающая ready for production фича на выходе.

Ну а теперь про варианты опроса:

🧠 Первый вариант пропущу, потому что там 0 ответов, да и стоит его расписать детально отдельным постом.

🧠 Есть полноценный SDLC на AI и люди внутрь НЕ лезут - это вот как раз как я описал выше - AI Black Box. Т.е. между бизнес идеей на вход и рабочей готовой к проду фичей на выходе работает AI и работает так хорошо, что мы уже внутрь НЕ лезем. Если кто сомневается, что это реально, то обратите внимание, что 4 человека выбрали эту опцию. Двух из них я знаю лично (один из них мой клиент) и знаю, что у них там в компании происходит.

🧠 Есть неполноценный SDLC на AI и люди внутрь лезут и гейткипят. Тут, в отличие от предыдущего варианта, мы AI не доверяем и/или не смогли его настроить и приходиться за ним присматривать внутри (переделывать, по рукам бить, код ревьювить, баги довылавливать и пр).

🧠 Ну и дальше варианты уже думаю сами себя описывают.

Из забавного/странного: на данный момент следующие варианты получили по 1 ответу:

🧠 В компании против такого SDLC

🧠 В компании не используют AI

🧠 В компании бан на AI

Надеюсь теперь все встало на свои места.

Второй опрос - он про длительность работы настроенного AI Black Box.

Очень интересно получить больше ответов, чтобы яснее видеть статистику - проголосуйте как у вас - это 5 секунд.

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

Good day, good people!

Сегодня у нас рубрика "Вы не ожидали, а вас сейчас Антон спросит".

И первым гостем данной рубрики будет следующий вопрос:

Если вы с AI настроили серьезный SDLC (что-то типа idea->interviewing->spec by examples->spec critics->TDD->BDD->coding->RED-GREEN-REFACTOR loops->verification->commit to main->release->Done) то сколько времени у вас одна customer facing фича занимает в минутах, часах, днях?

Интересно и на личных проектах и в компаниях (если не секрет).

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

Channel name was changed to «#agileism | Anton Zotin»

Good day, good people!

Сегодня хочу поделиться с вами мыслями-наблюдениями о цикличности этого мира в контексте организационных новшеств.

Как это видится мне.

Когда-то модным был Agile. И каждая, уважающая себя, компания переименовала свои отделы-функции в Scrum-команды. Стало модно-молодежно и без какого-либо реально выхлопа. Но кое-кто получил свои бонусы за Agile-трансформацию.

Прошло время, Agile умер... и на сцену пришел AI.

Теперь каждая, уважающая себя, компания закупила лицензии Claud или chatGPT в... свои отделы-функции, которые возможно до сих пор называются по-старинке Scrum-командами. Стало опять модно-молодежно и опять без какого-либо выхлопа. И кое-кто опять получил бонусы за AI-трансформацию.

Думаю пройдет N лет и начнут говорить, что AI умер.

Не находите, что история повторяется? Новый тренд, теперь AI в сжатые ср@ки, а вот то, что это все бездумная локальная оптимизация никого особо не волнует. Почему? Потому что купить лицензии и построить дашборды использования легко, получить бонусы еще легче, а системно, долго и сложно заниматься глобальной оптимизацией организации - это... а вот попробуйте в комментариях ответить сами 😉

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

Good day, good people!

Как и обещал, пробую писать чаще и короткими форматами в том числе.

Сегодня #musicism

Я ж берлинец, а значит вот вам свежего электронного саунда.

https://music.apple.com/de/album/moons-of-temper/6790394701?i=6790394712&l=en-GB

Для тех, кому хочется больше - вот тут живет плейлист всего найденого-слушаного мной в этому году: https://music.apple.com/de/playlist/3026/pl.u-aZb0kgvT10DeD9?l=en

Anton
from Berlin with love
#musicism

Good day, good people!

Сегодня маленькая новостная заметка, которая для берлинцев будет большой. Благодаря друзьям узнал, что теперь и в Берлине появились лаборатории, где начинающие и продвинутые биохакеры могут сдать кровь на любые биомаркеры из списка.

Почему это важно для берлинцев: до этого было две опции. Или идти к доктору и выдумывать заранее симптомы с LLM, чтобы получить необходимые анализы (ну, такое себе, конечно) — и это все еще не гарантировало 100% результата. Или идти в хипста-места, где анализы упакованы в пакеты (что не очень гибко).

А теперь появилось несколько лабораторий, где есть просто длинный список всего — и вы сами указываете, что вам нужно. И бонус: цены такие же, как для докторов. Оно, конечно, далеко не так дешево, как в том же Казахстане (эх, не доехал я в Алматы в этом году), но все равно дешевле, чем у хипстеров в пакетах.

Конкретно я сдавал вот тут: https://maps.app.goo.gl/vvNhHxM4on2zju7UA

У них на сайте есть весь прейскурант, термин через Doctolib.

Пришел, заполнил бумажку, взяли кровь — на все про все 15 минут. Красота!

Anton
from Berlin with love
#healthism

Good day, good people!

А давайте сегодня поговорим про то, как учатся новому взрослые люди. Как это влияет на формат обучения. И насколько это становится важным в эпоху #AIism революции.

Но сначала короткая история (которая, конечно же, с вышеозвученной темой связана).

Как вы знаете, я часто люблю ставить на себе эксперименты и пробовать новое, а также помогать своей нейронке не стареть, изучая новое. И вот вчера был очередной выход из зоны комфорта и проба чего-то абсолютно далекого от меня. И, как обычно это бывает в первый раз, — много ошибок, много тупизма, много внутренних мыслей в виде: «я что тут самый тормоз, что не могу такие простые вещи повторить?».

Но вот что интересно! Сегодня я проснулся и понял, что помню ВСЕ до мельчайших деталей и могу повторить. И я задумался, а как так вышло. И ответ оказался очень простым: сильные позитивные эмоции! Вчера я испытывал, кроме внутреннего самоедства, очень много ярких позитивных переживаний!

А теперь вернемся к тому, как учатся новому взрослые.

Начнем с того, что с трудом. Причина? Наша биология тому причиной. Есть такой эффект в мозге под названием нейропластичность. Если коротко, то чем она выше, тем проще новым нейронным путям формироваться в мозге, что и является сутью обучения новому. Вот только нейропластичность высокая только у детей, а с возрастом она резко падает. Что приводит к тому, что дефолтное поведение мозга на новое (естественно, на уровне подсознания) — это «а нам этого не надо!».

А как же тогда помочь взрослому мозгу? Эмоциями! Чем ярче эмоция — тем больше шансов, что информация отпечатается в мозге. Логика простая: яркие эмоции в животном мире означают или что-то нужное животному на биологическо-эволюционном уровне (еда, секс и пр.), или что-то опасное-страшное (хищник, огонь и пр.). Таким образом, мы можем взять на вооружение биологию и хакнуть ленивый не-нейропластичный мозг. Но для этого надо, чтобы обучение...

Не напоминало классическое обучение! Вот эти все воспоминания из школы-института: скучный профессор бубнит целую пару что-то настолько скучное, что рано или поздно засыпаешь.

Вместо этого — обучение для взрослого человека должно быть наполнено яркими позитивными эмоциями! А значит, кардинально отличаться от того, что мы привыкли ожидать от обучения.

Простой тест, чтобы вы не брали мои размышления тут на веру: вспомните 5 последних тренингов и/или профессиональных книг и подумайте, а какие из них запомнились вам ярче всего? Какие повлияли на вашу профессиональную/личную идентичность? Почему?

Anton
from Berlin with love
#agileism

P.S. А ведь хотел еще рассказать, насколько это все становится важным в эпоху #AIism революции. Но длина поста уже не позволяет. Поэтому попробуйте на это ответить сами в комментариях, а я обещаю, что позже напишу еще пост.

P.P.S. Вопрос со звездочкой: почему взрослого человека нельзя учить новому из-под палки за счет сильных негативных эмоций? Пример: не научишься вайб-кодить -> уволим!

Good day, good people!

Продолжаю развлекаться с #AIism темой.

Вижу среди своих клиентов как многие вайб-кодеры, но даже и инженеры (вот от кого бы не ожидал), пытаются в один промпт или в рамках длинного чата с моделью сделать огромный кусок функционала. Каждый раз когда такое вижу, то у меня возникает мысль неужели 25+ лет существования Agile движения никого ничему не научили? А как же incremental & iterative? А как же fail fast? А как же build-measure-learn?

И как же жизнь упрощается, когда все эти знания применяешь.

Вот вам очередной пример моего общения с Клодом:

Claude: How do we slice this? (our no-big-bang rule) This story spans two calendars + Gmail + four transport categories + folder-first dedup + per-diem math + PDF generation + missing-invoice alerts. That's far too much for one end-to-end slice. I'd propose building it incrementally, each slice working start-to-finish...

В следующий раз, когда начнете что-то делать с AI, дайте ему в начале следующую инструкцию (если пользуетесь Клодом, то попросите засунуть в проектный Claude.md):

### Delivery style
- **Incremental & iterative.** One user story at a time, each end-to-end working. **No big-bang release.**
- **Evolutionary architecture.** Start simple. When accumulated stories show the architecture must change, **Claude must proactively say so** and propose the refactor before piling more on top.

Anton
from Berlin with love
#agileism

Good day, good people!

А давайте немного поразмышляем, что нам может дать AI в организациях и как мы это НЕ получаем.

А начнем мы с еще одного моего проекта.

Закончился второй квартал 2026 года. Я, как любой уважающий себя и законопослушный самозанятый в Германии, должен отчитаться перед налоговой. Что это означает по факту:

😱 Мне нужно собрать ВСЕ инвойсы бизнес-трат в цифровом формате

😱 Те инвойсы, что не оцифрованы, — оцифровать и конвертировать в PDF (принимают только так)

😱 Убедиться, что во всех инвойсах присутствует VAT (часто вместо такого инвойса присылают подтверждение об оплате, которое не катит)

😱 Запросить инвойсы, когда их нет, а есть только подтверждения об оплате

😱 Пройтись по зоопарку порталов и скачать ручками, потому что по разнообразным причинам у них лапки и они не присылают инвойсы на email

😱 Оформить командировки по особому формату

😱 А еще сплясать голышом с бубном под полной луной

В общем, у меня весь этот процесс обычно занимает ДВА ПОЛНЫХ ДНЯ, КАРЛ!

Так вот, в этот раз я решил его максимально автоматизировать. Что получилось?

Я потратил с Клодом на автоматизацию ровно эти два дня и получил... систему, которая с моим минимальным вмешательством за ПЯТЬ МИНУТ делает все, на что у меня раньше уходило два дня.

А теперь вернемся к организациям. Здорово бы было получить такой выхлоп в организации? Однозначно здорово! Вот только есть нюанс.

Я решал реальную end-to-end бизнес-проблему. А в большинстве современных компаний сотрудники все еще выполняют задачи и функции. К чему это приводит? Чтобы не мучить вас техническими терминами — воспользуюсь автомобильной аналогией.

Так вот, приводит это к тому, что специалисты по производству колес начинают производить 10x или 100x колес в то же самое время.

Помогает ли это производить больше автомобилей? Далеко не всегда.

Помогает ли это делать автомобили лучше? Вообще не факт.

Помогает ли это создавать вообще новые модели автомобилей? Абсолютно нет.

При этом надо строить больше складов, где будут храниться эти колеса. Возможно гнить. Возможно буду копиться дефекты о которых мы узнаем через 2 года. А возможно через год черный цвет станет не модным.

А теперь посмотрите, что происходит в офисах. Девелоперы фигачат бек- и фронт-код как не в себя с помощью AI, продакты клепают тонну прототипов, менеджеры генерят сотни репортов и так далее, и тому подобное. А продукты как выходили в такое же время, что и раньше, так и выходят. Или медленнее и хуже. А еще за токены платить надо.

А как у вас?

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

когда применяешь свои Agile-знания в собственной разработке

Good day, good people!

Сижу ваяю новую систему для себя. Научил на свою голову Claude итеративно-инкрементальной работе и концепции Definition of Done и прочим фишечкам придуманным в Agile-эпоху. Говорю ему "US-09 - готова!". А он мне в ответ:

I want to flag something before calling this done — I don't actually see the tool's output. There's no _run_report_chatgpt.md, no chatgpt entry in the ledger, and no 26Q2_..._chatgpt.pdf.

And honestly, flagging it is exactly right. That's the whole point of the process: a story isn't Done until it's really verified, and "it hit Cloudflare and I don't have a live invoice to test" is a perfectly good reason to park it. Better an honest "deferred" than a green checkmark that lies.

For the record: ChatGPT sits behind Cloudflare bot-detection (same class of wall as Vodafone's Imperva). The code and 124 tests stand, but the live browser run can't get through cleanly, and with no active subscription there's nothing new to fetch anyway. So US-09 is parked, not Done.

А вы говорите "Agile is Dead" 😅

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

Что возможно с AI часть 2

Good day, good people!

Продолжаю рассказывать про один из моих AI pet-проектов. Еще 8 часов — и система умеет:

• вести учет всех моих таблеток, переходов на другие бренды, суммарные дозы (производители любят засовывать витамин С везде как бонус, к примеру);

• строить правильно, по-научному (с честным учетом N) корреляционные модели в стиле: «холестерин упал на 30% — вот эти таблетки, что ты в это время принимал, evidence based grade B, могли его понизить на 10–15%, остальное понижение обусловлено другими факторами» (to be developed in future versions);

• агрессивно следить за возможным негативным эффектом от тех или иных таблеток (пример: «обратите внимание, что у вас повышенные маркеры печени — есть исследования, что ашваганда может быть токсична для печени — неплохо бы устроить AB-тест или найти реальную причину»);

• корректировать «плохие» значения с учетом моих таблеток (пример: «ваш креатинин выше допустимой нормы, но это не страшно, потому что вы пьете креатин, остальные маркеры данной группы в порядке»);

• вести учет болезней и корректировать значения биомаркеров с учетом болезни (пример: «ваш hCRP был протестирован во время болезни и он может увеличиться в 20 раз — не рекомендуется обращать внимание в рамках общего health & wellbeing трекинга»);

• знает, какие биомаркеры слабо подвержены влиянию болезни (пример: «HbA1c был протестирован во время болезни, но болезнь на него почти не влияет»);

• знает, какие биомаркеры и в течение какого времени остаются повышенными из-за болезни (пример: «ALP в период recovery может быть повышен до 6 недель»);

• все биомаркеры, серьезно скомпрометированные болезнью, автоматически исключаются из корреляционного анализа.

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

Что возможно с AI

Good day, good people.

Еще немного AI? В моем окружении все еще достаточно много скептически настроенного народа. И знаете, что помогает? Конкретные hands-on кейсы. И вот я подумал: а не поделиться ли ими с вами.

Дано: многие годы я платил примерно 80 евро в год за подписку приложения Ornament. Что они делают? Оцифровывают все ваши лабораторные анализы, красиво и информативно визуализируют. Подсвечивают normal and optimal ranges и просвещают, что и что значит.

Решил я сделать что-то подобное с Claude. Результат ЗА 8 (ВОСЕМЬ) часов работы: полный дубляж функционала плюс (чего не было в Ornament):

• я полностью контролирую, откуда и какие optimal ranges берутся;
• пофиксил баги Ornament с некорректной конвертацией (~5% моих измерений — и бесило жутко);
• 5% анализов Ornament просто игнорировал (типа «мы пока такого не знаем») — у меня теперь они тоже в системе;
• настроил разные views, grouping, filters;
• сверху тесты, которые проверяют, что будущие загрузки и конвертация не содержат ошибок;
• и киллер-фича из коробки: возможность задавать вопросы корреляционного характера.

А дальше Остапа понесло. И еще за 8 часов я прикрутил:

• полную интеграцию ВСЕЙ информации с Whoop (hr, rhr, hrv, activities, sleep и пр);
• детальный трекинг всего спорта;
• детальный трекинг всех пилюлек;
• полную интеграцию с умными весами;
• корреляционные вопросы стали выдавать космос.

Дальше в планах уже совсем фантастика: типа интеграции с continuous glucose monitor, диагнозами врачей, погодой, температурой/влажностью в спальне, календарем (эвенты, перелеты, джетлаги) и вообще — остановите меня 😂

Стоит ли говорить, что подписку Ornament я уже отменил?

А что получалось сделать у вас?

P.S. по моим оценкам мне нужно еще 8 часов, чтобы вывести в App Store свое приложение и начать его продавать. Как вы думаете, а сколько человек работает в Ornament?)

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

Individuals & interactions в эру AI

Good day, good people!

Ну что же. Про работу так про работу. И, конечно, про самое горячее нынче: AI.

Естественно, все мои клиенты активно кинулись в эту сторону с разной степенью успешности и безумности (Т9 хочет поправить на «безДумность» — видимо, что-то соображает в теме орг-изменений). И вот что я вам имею сказать на тему возможных трендов.

Имхо, в ближайший год-два все организации пойдут по одному из двух путей.

Путь номер 1: «ты просто винтик». Там, где будет возможность с помощью алгоритмного (хм, есть ли такое прилагательное?) менеджмента на основе AI-агентов «сшить» все функции в организации и управлять их эффективностью, люди все больше будут превращаться в винтики-функции. Люди будут уже не просто на удаленке — они будут на изоляционке. Привет, аутсорсинг 3.0 не как модель, а как философия интеллектуальных галер в больших и средних организациях. Обычный Вася-бекендер будет получать задачи на бекенд от AI-агента, от него же — пиздюлей, повышения, штрафы и увольнения. Общения с Петей и Машей будет все меньше, вплоть до полного исчезновения. Проснулся, залился питательным раствором — и вперед, в трусах вjobывать по норме выработки. И эффективность этой конструкции с развитием LLM-моделей и модного нынче харнеса будет только расти. Ну а в какой-то момент рядом с Васей Петю и Машу заменят AI-агенты, натренированные на работе Пети и Маши. А потом придет время и Васи. Такая вот Матрица.

Но есть и путь номер 2: «individuals & interactions». Помните, в Agile Manifesto было 12 принципов? Вот все, что там написано, и станет столпами номера 2, только на максималках. Сначала останется две позиции: Product Manager и Product Developer. Потом будет вообще 1: Value Creator. Эти компании будут непозволительно маленькими, ну или большими, но по принципу радикальных networks и децентрализации. Люди будут думать на работе только категориями инсайтов и ценности. В цепочке Dreaming → Thinking → Building люди все больше будут фокусироваться на левой части и вовсю отдавать правую часть AI (со временем AI даже все больше начнет thinking, но не отберет это, а оставит человекам часть understanding). И вот в этой парадигме людям будет нужно еще больше warm human true connection to each other — та самая ценность про individuals & interactions. А еще инновации и breakthroughs будут в большей степени создаваться в этих компаниях. И я уже вижу среди своих клиентов подобные кейсы. И, сюрприз-сюрприз, там растет спрос на частоту и длительность и сложность офсайтов, сезонный коворкинг и даже, прости хоспади, коливинг.

Вот такие мысли. Что думаете? Отзывается ли? И как у вас? И какую таблетку вы лично выбираете синюю или красную?)

Anton
from Berlin with love
#agileism #AIism

и о работе

Good day, good people!

Спрашиваете в личке, а что же я про работу не пишу. Исправляюсь - пишу. Вот такой у меня нынче крутейший клиент.

Продолжаю жить в мире розовых единорогов, дикой чистой прибыли на единицу сотрудника и каждый работник - это уникальная личность.

Anton
from Berlin with love
#agileism

Ох уж этот белок

Good day, good people.

Как вы знаете, я уже давно пытаюсь достичь стабильного 2г на килограмм веса количества белка в день. Он же протеин. И до сих пор все печально.

Одним из рабочих вариантов была куриная грудка, но кто ее ел, тот поймет как быстро эта сухая безвкусная субстанция перестает лезть в горло.

Так вот я кажется нашел лайфхак!

Маринад в айране + аэрогриль! Первая порция идет в дело сразу же из контейнера и разница уже колоссальная. А вот вторая и последующие (через часы в маринаде) - это вообще космос. Контейнер стоит спокойно в холодильнике, в довесок к айрану можно сыпать любые специи, в аэрогриле готовится 15 минут.

Anton
from Berlin with love
#healthism

Немецкие детские книжки vs русские

Так как у меня дома растет один 4-летний мальчик, то дом полон детских книг на русском и немецком языке. И невольно иногда их сравниваешь.

Вот, к примеру, книги про анатомию. На русском (рекомендована для детей 5+) нарисован мальчик в трусиках. Девочки не нарисовано. Надписи частей тела идут до трусиков и после. Пример немецкой версии можете посмотреть прикрепленным к посту. Книга рекомендована для детей 3+. И вот как-то грустно от этого и одновременно радостно за сына.

Такие дела.

Anton
from Berlin with love
#lifeism

Берлин. 41 за бортом. Синий скотч еще никогда не был настолько жизненно важен.

#lifeism