Meet Deadlines

Я по своему профилю лучше решаю спонтанные задачи, когда эмоционально подкреплен. Если нужно делать долго и упорно, рутинно – это то, что у меня получается делать плохо. Реактивная реакция – наиболее эффективная для меня.

Написать пост, сразу случилось событие (нужно поделиться!). Написать статью о проблеме, которая меня беспокоит прямо сейчас. А если нужно планомерно выпускать с равно периодичной контент или отчеты – это плохо работает у меня.

Поэтому мой последний выпуск рассылки был в январе 2025. 1.5 года назад. Он тоже был эмоциональный и получился, как мне кажется, неплохо. И спустя 1.5 года вышел еще один выпуск – разница между Менеджером продукта в Продуктовой команде и Инженерной.

Эта проблема меня волнует прямо сейчас, в моей текущей роли. Я вижу, как мы (роли) конфликтуем в подходах к планированию, к расскажу, в критериях успеха.

Я работаю с инженерными системами. Критерий успеха – нас не замечают, ничего не сломалось. Если об инженерных системах много говорят – значит там явно какая-то проблема и это плохой сигнал. В работе с продуктами же все иначе. Если ты сделал фичу и о ней никому не рассказал – значит ты сделал плохо, ты не работаешь. Если о тебе не говорят – значит ты занимаешься не нужными вещами.

И когда две роли сталкиваются - возникает конфликт. В котором я сейчас живу.

Разобрал с точки зрения психологических профилей обе роли. Явно войдет это в будущий курс 🙂

Если вы подписаны на рассылку – значит этот выпуск в вашем почтовом ящике.

Ваш подчиненный знает, как руководить, лучше вас. И он вам об этом сказал.

Такой интересный кейс произошел в моем окружении и интересно ваше мнение. Но теперь нужно добавить контекста.

Вы – руководитель команды, вы заканчиваете ваш первый год в этой позиции, до этого вы были отличным подчиненным, но теперь вы помогаете всей команде. По итогу вашего первого года вы провели анонимный опрос в вашей команде о вашей работе, как менеджера, и обнаружили, что все хуже, чем вы видите. Вы не мотивируете людей к работе, не в состоянии дать обратную связь, в принципе создаете больше проблем, чем пользы.
Вы более чем озадачены этим фактом. Организуете 1-1 с каждым в команде, чтобы разобраться в ситуации и улучшить, получаете обратную связь. И тут один из ваших подчиненных говорит:

Я полностью понимаю, в чем проблема. И, как бывший руководитель с 8 годами опыта управления (а сейчас просто подчиненный) могу поделиться с тобой рекомендациями, опытом, как я справлялся с этим. Вижу проблему отсутствия доверия. Я проходил через это, я вижу признаки перехода Подчиненный-Менеджер и это очень типичная проблема. Мне кажется, я могу тебе помочь.

Подчиненный предлагает вам помощь. Вы руководитель. А подчиненный предлагает вам помощь. И вот вы, как руководитель теперь стоите перед выбором – согласиться ли, чтобы ваш подчиненный коучил вас или нет (вы ведь руководитель)?

Что бы вы сделали?

Необычный формат в этом канале – Биология поведения человека.

Лет 6-7 назад я наткнулся на курс Роберта Сапольски – Биология поведения человека. Помимо того, что лектор интересно преподносит материал, отличная озвучка и перевод материала. Курс оказался очень популярным. И, как мне кажется, неспроста.

Но мы в канале про менеджмент. И эта рекомендация прямо коррелирует с содержанием канала.

Наше поведение, внешняя среда, то что мы едим, наша культура и предки – это влияет на то, какие решения мы принимаем сегодня. Как менеджеры. Как работники. Для менеджмента и управления командами, социология и биология – должны быть обязательным курсом. Но, с адаптацией под аудиторию. Нужно обладать отличным абстрактным мышлением, чтобы перевести культурные особенности (ваши предки выращивали рис или занимались земледелием в Сибири) в то, как вы будете относиться к задачам (комфортно следовать всем шагам в процессе или решать креативные задачи и заниматься изобретением).

А ведь это как то, что нужно вам, как менеджеру. Вам нужны люди всех категорий:
• те, кто способны рутинно выполнять все действия и контролировать качество
• те, кто могут нарушить все правила, но при этом решить задачу с которой команда билась неделю
• те, кто могут убедить других следовать за ними
• те, кто скрупулезно занимаются проверкой данных и поиском иголки в стоге сена

Все эти задачи ежедневные и каждый из нас лучше справляется с этими задачами потому что у нас такой характер, у нас такая биология.

Поэтому, рекомендую к просмотру обновленный курс – Биология поведения человека от Роберта Сапольски. Вы многое сможете узнать о влиянии на ваши решения.

Прошел воркшоп, давно не ходил, поэтому было приятно!

Запись уже доступна на youtube, но ценное – это учебник, который использовался во время воркшопа: https://l.belyaev.live/iiba-ai-workshop

Была идея показать в режиме реального времени, как работает каждая из упомянутых техник. Это рискованно, учитывая что ИИ дает около 0 гарантии в повторяемости результата. И этой цели добились! Участники поделились своей обратной связью, что я отразил в упомянутом учебнике. Поэтому, учебник актуальнее, чем запись – обязательно рекомендую посмотреть на нее.

Плюс, в учебнике я переработал подачу одной из техник – использование xml-тэгов. Была обратная связь, что это некомфортно для повседневной работы, с чем я соглашусь. Поэтому отдельно описал ограничения, когда этим стоит пользоваться

Плюс, отмечу, что во время воркшопа использовал HackMD.io сервис для публикации урока. Видимо, это следующий мой фаворит, поскольку позволяет с меньшими затратами переносить Markdown содержимое из Агентов в онлайн.

Спасибо, что пришли!

Выйду немного в онлайн.

В четверг, в 19:00 (по времени МСК) проведу онлайн-воркшоп для IIBA Belarus Chapter: "Как получить максимум от ИИ с минимальными усилиями"

Три вещи, которые покажу на практике:
• Промпт-инжиниринг – не теория из курсов, а конкретные приёмы, которые реально меняют качество ответов. Работает одинаково в ChatGPT, Claude, GigaChat, Gemini – инструмент не важен.
• От чатов к агентам – покажу, как AI-агенты меняют рабочие процессы. Живой демо на OpenCode (open-source аналог Claude Code).
• Ограничения и риски – AI увеличивает продуктивность, но без критического мышления увеличивает и количество ошибок. Поговорим о том, где проходит граница.

Это практический воркшоп, поэтому есть возможность в моменте делать тоже самое. Не только теория :)

Регистрация: https://belarus.iiba.org/events/ai-workshop.-getting-the-most-out-of-ai-with-minimum-effort/

Я ищу работу. Не то, чтобы в активном поиске. Я ее ищу пассивно последние 6 лет, в надежде найти то, что меня устроит. Это такой бесконечный процесс, где важен именно процесс, а не результат.

Но пишу я тут, чтобы поделиться тем, где я сейчас с этим.

Ситуация. Если искать работу на западном рынке, то у каждой компании своя ATS система, где каждый кандидат заполняет свой профиль, предлагая себя рассмотреть. Далее рекрутер смотрит свою же воронку и отвечает, игнорирует, роботы сканируют. И запускает тебя в пайплайн. В случае пост-советского пространства есть hh.ru который оптимизировал процесс. Но тут иначе

Каждый работодатель просит предоставить резюме (логично), ответить на вопросы о твоей мотивации или написать Cover Letter (тоже логично). А дальше запускается скоринг твоего профиля с вакансией и многими другими правилами. Сейчас еще и ИИ скориинг и об этом открыто говорят во время подачи на вакансию.

Проблема:
– чтобы пройти скрининг, нужно адаптировать резюме под вакансию, чтобы первичный фильтр пройти
– хорошо, но необязательно, написать мотивационное письмо, адаптированное под вакансию и показывая свой интерес в вакансии

И все бы ничего, если бы для устройства на позицию не требовалось отправить 100-400 откликов. Никакой мотивации не хватит писать 100 раз мотивационное письмо, почему интересно работать в той или иной компании. Это усугубляется тем, что в ответ получаешь около 0 обратной связи. Шаблонные ответы. Мой мотивация уже низка, чтобы следовать этому. Поэтому, я упростил этот подход

1. Я сделал свой профиль. Прошел карьерные, психологические тесты и получил описание моего профиля (например, high5test.com, DISC, 16personalities (just for fun)). Описал свой опыт, свои предпочтения, интересы, достижения. Все это – JSON файлы моего профиля
2. Сделал ИИ-агента, который берет текст вакансии и делает ее скорринг, по критериям:
– релевантность моего опыта
– подходит ли по психологическому портрету
– подходит по ограничениям
– производится сбор информации о компании, о людях, чтобы понять их интересы (если они публичны)
В результате я получают оценку X/100 – насколько эта позиции подходит мне
3. Если мне позиция интересна, следующий ИИ-Агент запускает процесс составления резюме, подсвечивая то, что требуется для этой позиции, подбирает релевантный опыт, чтобы пройти ATS фильтры и дать именно то, что хочет видеть работодатель
4. Если требуется, запускаю создание Cover Letter, с описанием, "почему я хочу / могу помочь компании", на основании моего профиля
5. Добавляю в Tracker, который отслеживает статусы по всем откликам и скорринга
6. Еще одна опция – запустить Агента, чтобы он посмотрел как мое CV выглядит с точки зрения рекрутера и какой шанс быть нанятым
7. Получаю обратную связь по интервью – закидываю в другого Агента и все анализирую почему так

Все это сделано на базе Claude Code.

Результат? Работу я не нашел 🙂
Но если скорринг показывает, что матч > 80%, то это высокая вероятность, что у меня будет как минимум интервью с нанимающим менеджером. И в этом пока агент не ошибся.

Я снял с себя самое противное – адаптировать мой профиль под требование позиции. Это дает 0 ценности мне, и столько же ценности работодателю потенциальному. Все равно мое CV агент будет смотреть после отклика.

Один участник этой игры строит заборы, вторые – достраивают лестницу. Проигрывают все.

Я учу людей применять ИИ в работе. И при этом – больше всего меня беспокоят исследования о том, что происходит, когда AI используется для обучения.

В Wharton Business School студенты с неограниченным доступом к ChatGPT показали результат на 17% хуже тех, кто работал по учебнику. В Гарварде тот же инструмент, встроенный в полностью переработанную учебную систему, удвоил результат.

У взрослых картина та же. По данным Workday, 37% времени, "сэкономленного" с помощью ИИ, уходит на исправление его ошибок. Высокоэффективные предприниматели с ИИ улучшают результаты, низкоэффективные – ухудшают. Всё определяет то, умеет ли человек думать до того, как нажмёт "сгенерировать".

Я сейчас сам учусь на MBA-программе – и вижу это вживую. Студенты сдают AI-слоп, получают высокие баллы. А на устном разборе кейса – тишина. Понимания нет, есть красиво оформленный результат. Ловлю себя на том же соблазне – и именно поэтому отношусь к проблеме серьёзно.

В mysummit.school мы учим применять AI в управленческой работе. Парадокс тот же – используем ИИ, чтобы учить ИИ :). Вот что мы встроили в систему, чтобы с этим бороться:

- Модуль критического мышления идёт до любых инструментов. Систематика ошибок, bias в моделях, матрица "отдать ИИ / делать вместе / делать самому". Студенты говорят, что именно этот модуль – заставляет сомневаться в результате от ИИ, а не принимать его.
- Каждое задание получает мгновенную обратную связь. Исследования сходятся: немедленная конкретная обратная связь – главное, что отделяет сценарий "AI помогает" от сценария "AI вредит"
- Обучение встроено в рабочие инструменты. Студент ставит ИИ-агента на ноутбук, подключает к таск-трекеру, мессенджеру, собирает библиотеку для ежедневной работы. Учёба происходит там, где происходит работа.
- Задания построены так, что их нельзя скопировать. Реальные кейсы на сквозном проекте, оценка с нескольких точек зрения, задачи, где нужно ваше суждение.

Решает ли это всё? Нет. Но делать вид, что проблемы не существует – хуже.

Удивительно, как быстро прошли 2 недели (с момента прошлого сообщения)!

С тех пор я закончил анализ, который начал в январе. И, пока я все анализировал – оно уже потеряло свою актуальность частично 🙂

Напомню: для школы мы решили выяснить – какая AI модель лучше подходит для задач менеджера. Дополнительные вопросы, на которые мы сможем ответить – а какую модель лучше использовать для отдельной задачи, какая дешевле, а что использовать когда нет доступа к лучшим инструментам (спойлер – использовать китайские)?

В чем потеряло актуальность? Замеры мы проводили в январе, в феврале анализировали. За это время вышли новые модели, старые закрылись и больше недоступны. Это скорее намекает, что нужен постоянный бенчмарк, которые обновляется, не унываем.

Первые результаты мы уже выпустили – сделали обзор моделей, которые доступны для менеджеров в России (VPN, конечно же, у вас стоит, раз уж вы читаете это сообщение). Но, попутно мы обнаружили, что китайские модели очень неплохо справляются с задачами! Поэтому, в этом смысле, статья может быть интересна всем. Опубликована на хабре

Что вы узнаете:
• насколько хороши модели Яндекса? Самая лучшая модель alice.yandex.ru, местами хуже китайских
• можно ли обойтись DeepSeek или z.ai (зайка)?
• насколько эффективно, с точки зрения стоимости, использовать выбранные модели для задач менеджера?
• Claude намного пессимистичнее, чем Gemini (критичнее или реалистичнее – выбирайте для себя сами подходящее описание)

Отдельно хочу поблагодарить тех, кто потратил время на то, чтобы оценить ответы LLM! Вы позволили внести корректировку в модель анализа!

Мы готовим публичный бенчмарк со всеми моделями + обновляем его по последним изменениям. Скоро анонсируем

Я недавно перечитал книгу - Прыгни выше головы.

Это была первая бизнес-книга (или одна из), которая на меня повлияла. 10-13 лет назад она на меня повлияла так – я стал ценить обратную связь. Важно понимать как тебя видят другие. Потому что это может абсолютно быть противоположным от того, что ты видишь. Поэтому, с тех пор я считаю важным:
• Опросы 360 в работе
• Я читаю все обратную связь, которую дают студенты (по курсам в Стратоплане, например)
• Много пропускаю через себя лично, и один негативный комментарий перекрывает 10 положительных
• Обратная связь от тех, с кем я в принципе общаюсь

Во многом это позволяет приземлить себя. Это основной вывод, который я сделал после первого раза

Прочитав второй раз, я понял, что это книга никак не про обратную связь. Обратная связь лишь один пункт там. Она про то, как люди застряли в своих позициях (дословный перевод с английского дает однозначное понимание о чем книга – Что привело тебя сюда, не приведет тебя туда). И если кто-то хочет продвинуться дальше (по карьере, предположим), то ему нужно:
• понять где он находится
• принять текущее состояние (или отклонить, и тогда следующий шаг не имеет значения)
• сделать изменения в своем поведении, на основании обратной связи

И вот после этого можно говорить только о росте.

Я читал одну и туже книгу. Но мой опыт в первый раз взял то, что мне было интересно тогда. Сейчас, мой опыт говорит о том, что нужно быть гибким и подстраиваться под ситуацию. Принять или отказаться от этого.

Неожиданный вывод. Эту книгу я рекомендовал и раньше многим. Рекомендую снова и вам. Даже если вы ее читали

Больше года назад я с соратниками запустил исследование - Большое исследование Менеджера проектов.

Несмотря на то, что оно уже завершилось, результаты еще не опубликованы. Анализировать данные, с учетом их объема (80 вопросов) – оказалось нелегкой задачей. А главное, время затратной

Это приводит к тому, что часть данных устарела (раздел про AI полностью нужно заново описывать :)), но все же сама профессия не меняется настолько быстро. Поэтому множество данных все еще актуально будет.

Что в итоге по исследованию:
• Данные собирали 6 месяцев
• Собрали 480+ анкеты (это много, учитывая что расподенты тратили по 20-40 минут на заполнение)
• Собрали данные из 15 стран, хотя преобладают Россия, Казахстан, Беларусь и Азербайджан
• Мы не смогли выйти в Европу (это был план), чтобы сравнить СНГ и Европу) – видимо, это будет отложено для лучших времен
• Опрос репостнули более 40 каналов (большая аудитория!)

Когда завершим?
• Сделано уже около 80% всей работы
• Мой план, что мы к концу февраля уже будем на стадии 90% и останется только оформить красиво
• Вероятно, середина марта – релиз

Что уже известно?
• Частично я делился инсайтами (здесь, здесь)
• Telegram - самый популярный инструмент для общения в команде и с клиентами. А вот Executive отдают предпочтение Telegram/WhatsApp для общения с клиентами
• Методологии - P3.express растет, но все еще мало знают об этой методологии (смотри картинку)
• Огромный разрыв в методологиях между тем, что знают менеджеры, и что в реальности применяют (вторая картинка)
• В Казахстане основной инструмент для Долгосрочного планирования проектов - JIra, в то время как в других странах это Excel/Google Docs (парадокс)

Обязательно завершим исследование. Оно большое

Хорошо быть недалеким

Я вижу таких людей и мне кажется, что они счастливы и чаще достигают успеха. Потому что они делают то, что от них просят. Они не задумываются о том, что и зачем они делают. KPI простой – сделать то, что попросили. Отлично, если это сделать еще и хорошо.

Нет сомнений в том, нужно ли это или нет. Нет сомнений в полезности этого действия. Надо – сделали. Тебя оценили, похвалили.

В отличие от человека, который задумывается, постоянно сомневается:
• То, что меня попросили сделать - это в принципе нужно? Это правильно? Может быть лучше есть подход?
• А человек, который просит что-то или что-то пишет, он понимает что он просит?

И вот смотрит такой постоянно сомневающийся эксперт и расстраивается, что ему приходится иметь дело с недалекими людьми. Особенно, если они еще и менеджеры. Это демотивирует.

А еще больше демотивирует то, что эксперт не говорит то, что очевидно. Ведь это итак всем понятно! Эксперт говорит сложным языком, непонятный слушателю. В итоге, слушатель думает про него - Nerd. Но эксперт рад – его выслушали.

А через некоторое время смотришь, а вот недалекого человека повысили. Потому что он везде и всем (кто принимает решение о повышении) – рассказал об успехах, о которых эксперт не стал говорить.

Вот и получается, слушают тех кто говорит понятно. Растут люди те, кто говорят то, что хотят услышать. У таких людей все просто в жизни и они сильно оптимистичнее. У них нет сложностей в жизни. Ну и да, система приветствует таких людей. К сожалению.

Я все больше склоняюсь к тому, что быть честным - невыгодно. Хотя это одна из частей менеджмента. Или доверительных отношений в команде.

Быть честным, на мой взгляд:
• открыто говорить и признавать имеющиеся проблемы
• говорить о твоих планах на будущее, что тебе мешает сейчас и что бы ты хотел исправить в дальнейшем
• говорить об отношениях открыто – это в том числе позволяет превентивно избежать скрытых конфликтов
• честность ведет к доверию, доверие – к упрощению взаимоотношений, стоимость транзакции уменьшается

Можно продолжать и находить причины почему это хорошо и почему это может сказаться негативно. Но я вижу больше позитивного

Тем не менее, мой последний опыт говорит о том, что большинство вокруг считает иначе:
• На собеседовании сказал, что моя цель вырасти в течение года на позицию выше, чем есть сейчас. Отказали, поскольку "нужны люди, которые будут долго работать на этой позиции"
• Часто сталкиваюсь с ситуацией, когда менеджменту просят приносить только позитивные новости. График должен расти вверх и вправо
• Когда говоришь, что мы что-то не делаем, просят перефразировать: "Мы начали работу, мы обсудили и решили" (но ничего не сделали)
• Приветствуют Radical Candor и следом просят не быть столь резким и прямолинейным в высказываниях
• В описаниях вакансий просят не использовать ChatGPT, но прогоняют через ATS с AI твое резюме, вместо общения с человеком

И во всем этом, получается, что люди меньше ценят искренность (ну мне так казалось, что это было важно), а больше ценят то, что хотят услышать. Надо признать бы это. А с другой стороны – начиная с малой лжи, уже сложно остановиться, получается эффект снежного кома

Мне не хочется писать здесь про AI. Хотя эта тема основная во многих чатах теперь. AI действительно развивается активно, каждую неделю выходит новая модель, новые сценарии применения. Я намеренно избегаю писать здесь про AI, хотя в теме менеджмента я активно изучаю это. И для этого у меня есть отдельная рассылка. Поэтому, если вам интересно наблюдать за тем, что происходит в этом мире, но вы не ходите читать это все в Телеграм-каналах - подписывайтесь, каждые 2 недели будет приходить дайджест обновлений

https://mysummit.school/newsletter

Но сейчас у меня запрос к вам. Я провожу исследование – какая LLM лучше подходит под задачи менеджера. Я взял 15 моделей (33, если считать еще разные веса) и задал одни и те же вопросы к ним. В итоге получилось более 1000+ ответов, которые нужно оценить. Я это уже сделал 🙂 Но мне нужно третье мнение – ваше мнение о том, насколько ответы соответствуют заданному вопросу, помогают менеджеру и в принципе, адекватны?

И призыв к вам – дайте вашу оценку ответам, какой ответ лучше?
https://mysummit.school/evaluate/

Я планирую опубликовать результаты в следующем месяце, но мне нужно сделать коррекцию на основе дополнительных мнений. Вашего мнения. Оценить ответ нужно по 7 категориям. Для каждого доступна своя ссылка и можно в любое время вернуться к заполнению. Также, для вас, как для менеджера, может быть интересно увидеть сценарии применения AI в работе.

Относительно исследования - можно прочитать тут
https://mysummit.school/blog/ai-models-evaluation-human-calibration/

А теперь от рефлексии, к чему-то интересному

Вокруг достаточно много экспериментов о применении AI в работе. Например:
- LLM играют в Покер и смотрят, кто перформит лучше
- LLM торгуют на бирже и пытаются сделать вывод - кто же выбирает стратегии эффективнее

Это все выглядит как промоут своих сервисов. По крайней мере, не считаю что торговля на бирже с помощью LLM, это то, что прям напрямую улучшить чье-то финансовое положение.

Мы же решили попробовать вести соц.сети с использованием LLM. В частности, промоут акаунта школы в Threads. Уже месяц, как 70-80% контента генерируется с использованием LLM. Периодически мы постим туда ручной текст, но большая часть контента – это все же LLM.

Спойлер: Получилось плохо. Но мы не сдаемся и продолжаем.

Подробности:
- Цель – расширить охваты, то есть сделать так, чтобы о бренде узнали
- Как следствие – это должно приводить новых пользователей в школу
- Подписчики неважны, поскольку в threads это играет меньшую роль
- Основа контента – отборные факты, о которых мы считаем нужным рассказать аудитории

На графике выше вы видите средние просмотры по дням, которые мы получили за время эксперимента. Это не то, что мы хотели бы получить :) но то, что получилось

Качество сгенерированного контента – я бы сказал неплохой. Это не бессмысленные фразы, а все же полезная информация. Каждый раз.

Мы начали с публикации 10-13 сообщений в день, но на средние показатели просмотра это не повлияло.

Мы каждую неделю с помощью LLM делаем оценку наших результатов, меняем стратегию (промпты, которые используем, время постинга, отбор и оценка контента для публикации, стиль текста) – это все в рамках эксперимента, который мы проводим.

На этой неделе мы пришли уже к состоянию:
- 3 различные LLM изучают источники и дают независимую оценку контента (будет ли он перформить или нет)
- Есть аппрув человеком – контент адекватный или нет? 85% всех сгенерированных постов – отклоняются ревьерами
- Постим 5 сообщений в день
- Пытались отслеживать тренды в threads, но тут уже API ограничивает наши возможности для этого

Насколько это этично, генерировать и постить контент?
Мой ответ – этично. Этот контент несет информацию, в отличие от 80% контента в сети. Мы не постим сообщения, которые байтят, это не фейк, это новости, о которых мы бы писали сами.

Насколько подход работает?
Работает. Нужно заниматься и выстраивать систему. На это требуется время. Я думаю, что через месяц у нас будут результаты лучше, чем сегодня. Даже сегодня у нас просмотры увеличились на 30% от того, что было написано в статье.

Люди читают это?
Да, читают =) И комментируют – это говорит, что мы не стараемся наполнить сеть AI Slop'ом

А если вы думаете, что отлично можете отличить текст сгенерированный нейросетью, от человеческого контента, то вот вам quiz. Пришлите в комментарии результаты =)

Статья с деталями тут

P.S. В канале я пишу сам текст =)

Насколько среда влияет на ваши возможности делать что-то еще?

Почему есть те, кто активно ведет свои блоги и развивают свой личный бренд, да еще и в карьере успешен?

Я начал вести рассылку, когда мне хотелось что-то рассказать и поделиться полученным опытом. Опытом и знаниями, которые я считал уникальным и полезным для других.
Я занимался интересными лично мне проектами, работал в организации, которая мотивировала развиваться, вокруг были вовлеченные люди. Это был мой пузырь мотивации. Оттуда я черпал идеи, оттуда я приносил кейсы.

Сейчас же, несмотря на то, что мне есть что рассказать, я не вижу это достойным для рассказа. Это банальщина, с которой сталкивается, на самом деле абсолютное большинство менеджеров. Это не вдохновляет, это операционка, которая не развивает. А только поглощает тебя.

Сейчас я имею возможность наблюдать тот самый неэффективный менеджмент, о котором и для которых написаны бесчисленные бизнес-книги. Как выжить в корпоративном мире? Как построить карьеру в этом мире? Как найти смысл там, где его нет? Как убедить себя, что то, что ты делаешь – это в принципе имеет какой-то смысл для тебя.
Это наблюдение позволяет мне глубже понять мотивацию таких людей, их поступков, и нужна ли помощь для таких случаев?

Кто-то читает книги, кто-то идет учиться. В Стратоплане я собеседовал студентов, кто хочет получить развитие в карьере. Они считают, что они застряли в карьере (условно, выросли до тимлида, а дальше не растут; или хотят стать СТО). Студенты считали, что проблема в их знаниях, отсутствии необходимых навыков. Тем не менее, это лишь отчасти правда. Я все еще считаю, что карьера – это оказаться в нужном месте, в нужное время. Это не ваши способности. Если вы не растете - вы в неправильном месте, не с тем менеджером, не с теми людьми. Нужно самому решать проблему. Повышать вероятность – оказаться там, где вы будете расти и развиваться.

Возможно, вы застряли и боитесь сделать тот самый шаг, чтобы повысить свои шансы?

Связь технический и продуктовых метрик

Для курса Технический продакт менеджмент в Стратоплане я хотел показать наглядно, как технические метрики влияют на продуктовые. А в частности, простая задержка загрузки страницы влияет на удержание пользователей.

Так появился сервис: https://tpm.belyaev.live

И в целом, если не смотреть пристально, то результаты действительно подтверждают теорию (чем медленнее работает сервис, тем хуже удержание пользователей – у них возникает желание бросить все и закрыть).

Поэтому, в сервисе есть 20 страниц с контентом и между страницами рандомно реализована задержка от до 200 мс до 4000 мс (4 сек). То есть, в худшем случае пользователю при переходе с одной страницы на другую нужно ждать 4 секунды. Распределение равномерное между посетителями. И давайте посмотрим на цифры - подтверждает ли практика теорию?

Сервис посетило 300 пользователей. Все страницы прошли 20% от посетителей (для них явно была польза в сервисе и они готовы были терпеть неудобства)

И в целом, что видно:
- Чем выше задержка, тем раньше пользователи закрыли вкладку браузера (на 700 ms - на 6 странице, на 4000 ms - 4-5 страницы)
- Быстрая загрузка страницы (200 ms задержка) - показывает даже хуже результаты, чем 700 ms (кажется как раз оптимальной загрузкой). Пользователи добрались до 5 страницы и закрыли ее, а вот на 700 ms - на 1 страницу дольше были
- Отток между 1 и 5 страницей на 25% выше, при задержке в 4000 ms, в сравнении с 700 ms

Это наглядный пример того, что техническая команда может напрямую влиять на продуктовые метрики. И это должно быть аргументом для того, чтобы инвестировать разумное время в работу над техническим долгом (именно - разумное время, потому что как видно, разница в задержке между 200 ms и 700 ms - отсутствует).

Спасибо, что помогли сделать этот эксперимент! А контент, на самом деле полезный на странице (по отзывам прошедших через все 20 страниц студентов)

p.s. публичная страница с аналитикой: https://tpm.belyaev.live/analytics