Представьте, что каждый раз, когда вы вносите правку, с карты сразу списываются деньги — с пометкой “плата за ошибку”.

Как в недавнем примере на семинаре научного руководителя МИМ Анатолия Левенчука: станок приходится разбирать, чтобы поставить прокладку. Это стоит времени и ресурсов — потому что вариант не проверили до запуска.

В реальности списания тоже есть, просто растягиваются во времени — в виде оплачиваемого простоя команды, зависших задач и отложенных результатов.

На том же семинаре мы обсудили: один вариант решения — это ошибка. Идём дальше: что с этим делать в реальной работе?

Ключевая проблема не в количестве переделок, а в том, что слишком часто решения либо не проверяются изначально, либо проверяются после запуска в работу, когда уже поздно и дорого. Выбор происходит на ощущении:
— не задаются критерии
— не рассматриваются альтернативы

Это уже меняется.

Руководители, продуктовые и техлиды начинают прогонять решения через AI-агентов. Как в громком примере, когда генеральный директор James Quincey прогонял через ИИ решение об уходе.

Потому что опыта больше недостаточно. Его нужно проверять.

Но достаточно ли просто переспросить у нейронки?

В это воскресенье, 05 апреля, в 11:30 идём в практику с наставником Мастерской инженеров-менеджеров:

разбираемся, как принимать решения так, чтобы к ним не приходилось возвращаться:

— возьмём ваш кейс
— найдём, где именно возникает ошибка и почему
— зададим критерии, по которым решение можно проверить до запуска
— соберём несколько вариантов вместо одного
— и обсудим как лучше прогнать через AI

Это работа с тем, как вы принимаете решения.

Результат: вы начинаете системно проверять варианты
и видеть ошибки до того, как они превращаются в переделки.

Формат: интерактив + упражнение
Соберём минимальную рабочую схему под ваш кейс.

Стоимость: 3 500 ₽
Пререквизит: не требуется

Материалы начнём выкладывать в чате мероприятия — подключиться можно через бота @SystemsSchool_bot