PRO продукты и системы | Иннокентий Бодров

А вот и несколько примеров в картинках.
Накидайте реакций или комментариев, если такой формат нравится!

💸 Как оценивать эффективность технических фич

Многие компании до сих пор делят фичи на “видимые” и “технические” —
мол, первые приносят ценность бизнесу, а вторые просто нужны, «чтобы всё не упало».

Но если смотреть глубже, то технические улучшения почти всегда можно посчитать в деньгах.
Просто эффект у них выражается не в выручке, а в сэкономленных потерях.

⸻

Возьмём пример на другом полюсе — оптимизацию инфраструктуры.
Компания перешла с монолита на микросервисы,
и время простоя сократилось с 2 часов до 10 минут в месяц.
При средней стоимости простоя ₽500 000 в час,
это экономия почти ₽1 млн в месяц,
или ₽11 млн в год.

📈 SLA — это не про стабильность ради стабильности.
Это про деньги, которые бизнес не теряет.

⸻

Теперь другой тип фичи — автоматизация KYC-проверок.
До внедрения аналитики вручную валидацировали данные клиентов:
25 минут на клиента × 3000 клиентов = 1250 часов в месяц.
При ставке ₽1250/час — это ₽1,56 млн расходов.

После автоматизации 90% кейсов проходят без участия аналитиков.
Осталось ₽156 000 в месяц,
а экономия — ₽1,4 млн.

💡 Фича окупилась за один спринт.
И аналитики наконец занялись тем, что требует мышления, а не чек-листа.

⸻

🧠 Вывод:
Каждое улучшение можно посчитать —
будь то архитектурный переход, оптимизация API или автоматизация проверки данных.
Всё, что уменьшает время, риски и потери — уже создаёт value.

Главное — не лениться переводить это в цифры.

Подробнее про работу с техническими фичами на интенсиве для технических продактов!
Старт 17 ноября! Регистрация тут

⚖️ Как приоритизировать задачи с помощью RICE

Я до этого говорил про разные техники приоритезации. Расскажу про них подробнее, начав с RICE.

Иногда фич больше, чем ресурсов.
И спорить «что важнее» бесполезно — пока нет цифр.
Тут на сцену выходит методика RICE, которая помогает выставить приоритеты без субъективных «мне кажется».

⸻

📐 RICE расшифровывается просто:
Reach × Impact × Confidence / Effort
• Reach — сколько пользователей или кейсов затронет фича.
• Impact — насколько сильно изменится поведение или метрики.
• Confidence — насколько вы уверены в оценках.
• Effort — сколько ресурсов (в человеко-днях / спринтах) потребуется.

💡 Пример на картинке:
Вы выбираете, что делать в следующем релизе:
1️⃣ Улучшение отчётности.
2️⃣ Автоматизация ручного шага в CRM.
3️⃣ Новый отчёт по регионам.
👉 Побеждает CRM-автоматизация — меньше усилий, больше эффекта.

⸻

🎯 Главное в RICE — не точность, а сравнение.
Это инструмент, который помогает команде говорить на языке данных и влияния,
а не на языке «у кого громче аргументы».

📚 Подборка каналов для тех, кто думает системно

Информации вокруг сейчас — море 🌊
А вот толковых источников, где не вода, а практика, здравый смысл и реальный опыт — не так уж и много.

Поэтому мы собрали всё в одном месте —
📁 папка с каналами по бизнес-анализу, системному анализу и IT,
куда можно заглянуть, когда хочется развиваться, но не хочется тратить время на бесполезный шум.

Внутри:
🔹 Бизнес-анализ — про требования, ценность и продуктовый подход.
🔹 Системный анализ — архитектура, интеграции, модельки, практические кейсы.
🔹 IT и карьера — инструменты, навыки, рост и немного философии о работе.

💡 Всё, что помогает не просто работать, а думать как аналитик и строить как системщик.

Открывайте подборку — и развивайтесь через умных людей 👇
👉 Открыть подборку

S&Dconf онлайн ток-шоу: «Где строить карьеру начинающему аналитику»?

📅 23 октября в 18:00 (мск)

Какую компанию выбрать для старта в аналитике?
Маленький стартап или крупную корпорацию? Где можно быстро вырасти, а где есть риск надолго «застрять» на одном грейде? Кто помогает развиваться, а где бросают в прорубь и смотрят, всплывёшь ли сам?

Эти и другие вопросы обсудим на S&Dconf онлайн ток-шоу вместе с
🎤Егором Марюшко (CEO STENET school и АНО Международного института системного анализа и проектирования).
🎤Александром Нездеминым (СЕО онлайн школы системного анализа «ПРО АНАЛИТИКА»)

Приглашаем всех, кто делает первые шаги в аналитике или помогает расти новым специалистам.

Регистрация по ссылке

#STENETschool #IISAD #SDconf

Один баг, который обошёлся человечеству в $370 млн

4 июня 1996 года ракета Ariane-5 взорвалась через 37 секунд после старта. Причина - не техника, а код.

Согласно официальному Ariane 5 Flight 501 Failure Report, ошибка возникла из-за переполнения числового значения в модуле навигации. Был использован код от предыдущей версии ракеты Ariane-4, где диапазон скоростей был ниже и программа попыталась записать значение в переменную неподходящего типа. Переполнение. Ошибка. Самоуничтожение. Минус $370 млн и десятилетие работы.

Этот случай навсегда изменил культуру разработки: появились строгие code review, независимое тестирование и новые стандарты надёжности.

Мы собрали папку IT и AI - подборку каналов, где профессионалы из AI, DevOps, облачных технологий, кибербезопасности и дата-инфраструктуры делятся свежими кейсами, инсайтами и конкретными инструментами.

Добавьте её себе ➡️ https://t.me/addlist/hCUteQdQp2dlZDVi

Ссылка действительна только 24ч, успейте сохранить!

💡 Как посчитать пользу от фичи, особенно если она не про пользователей

Прошедшие выходные были весёлыми — улетел из Питера со второй попытки, две бессонные ночи и куча несобранных мыслей.
Но всё же я собрался, и мы наконец добрались до следующей части — как оценивать ценность (value) ваших фич.

⸻

Большинство примеров приоритизации касаются customer-facing функциональности — то, что напрямую влияет на клиента, деньги, конверсию.
А вот с «внутренними» фичами сложнее.
Когда улучшение про «под капотом», по запросу коллег, непонятно, как вообще измерить пользу.

На деле всё не так страшно.
Возьмём пример: нужно подключить новый реестр.
Мы можем оценить:
• сколько стоит интеграция;
• сколько стоит один запрос;
• сколько клиентов приходит из этой страны.

А дальше сравниваем с текущим процессом.
Если сейчас аналитики ищут эти данные вручную и тратят, скажем, по 30 минут на один кейс,
мы просто считаем количество таких кейсов в месяц, умножаем на ставку аналитика —
и получаем понятную сумму экономии после запуска фичи.

⸻

Теперь возьмём что-то сложнее.
Например, проект с генерацией SQL-запросов из естественного языка.
Мы посчитали, сколько времени уходит у дата-аналитиков на стандартные запросы — в среднем 4–5 дней.
Поняли, сколько таких обращений бывает в месяц, перевели это в человеко-дни и зарплаты,
и получили вполне конкретный срок окупаемости.

⸻

Да, это не точная наука.
Но это прозрачная и понятная оценка, которая помогает обосновывать приоритет не “по ощущениям”,
а в деньгах, времени и эффектах.

И если вы научитесь смотреть на внутренние задачи так же, как на продуктовые —
то внезапно окажется, что value можно считать почти у всего.

Закидывайте ваши кейсы в комментарии - разберу, как можно посчитать их value!

🚀 Программа Analyst Days 21 сформирована!

Вас ждут:
✅ 2 дня, полных новых открытий и знаний
✅ 71 доклад, мастер-классов и круглых столов, где вы сможете получить ответы на все свои вопросы
✅ 600+ участников для обмена опытом
✅ 5 секций, чтобы углубиться в интересующие вас темы

Не упустите возможность стать частью этого незабываемого события!
Analyst Days - территория новых идей!
14-15 ноябоя, Москва + онлайн-участие!❤️

⚡️билеты
⚡️афиша
⚡️скидки
⚡️видео

Сегодня пошел на ProductTank в Лиссабоне, а тут снова говорят про Stakeholder management. Но вот картинка для репрезентации того, как одну и ту же мысль можно облечь словами - крутая!

🤖 «ИИ — просто хайп, который скоро пройдёт»

Каждый раз, когда слышу это, где-то в мире один венчурный фонд вкладывает пару миллиардов долларов в новый AI-стартап.

Инвестиции в генеративный ИИ за год удвоились и достигли $56 млрд.
В России объём инвестиций превысил ₽300 млрд.
Это не всплеск. Это структурный сдвиг.

Я стараюсь регулярно отслеживать, кто и куда вкладывает, какие стартапы появляются и какие тренды реально выстреливают. Но в потоке новостей и “сенсаций” про ИИ очень важно отделять хайп от реальности.

Вот тут я хочу порекомендовать канал Марии Романцовой — человека, который делает это профессионально.
Мария — эксперт с 17-летним опытом в сфере капитальных рынков, работает в «Финаме» и прекрасно знает, куда на самом деле движется капитал в области ИИ и технологий.

В её канале — не “новости ради новостей”, а разборы реальных трендов, рисков и источников финансирования для технологических компаний.

📊 Если хотите понимать, куда идёт рынок ИИ, и на чём он стоит не по заголовкам, а по цифрам — зайдите:
👉 [Мария Романцова: Рынки капитала и ИИ]

🧮 Как понять, сколько стоит фича

Я обещал продолжение про приоритизацию задач и баланс стоимости и ценности, но давайте немного задержимся на одной важной теме — оценке стоимости.

Потому что прежде чем что-то приоритизировать, надо понять, во сколько это вообще обойдётся.


---

На практике чаще всего встречаются два подхода к оценке:
1️⃣ Экспертный. Когда один-два разработчика говорят: «Ну, это дня на три».
2️⃣ Коллективный. Когда команда оценивает вместе — через Scrum Poker или метод White Elephant.

И в том, и в другом случае логика одна:
мы берём референсную задачу, для которой известна трудоёмкость,
и сравниваем все остальные задачи относительно неё.


---

🔹 В White Elephant мы принимаем одну задачу за эталон (допустим, на 1 день) и выстраиваем остальные — проще или сложнее.
🔹 В Scrum Poker каждый даёт оценку вслепую, потом вскрываем карты,
и два человека с самыми разными оценками объясняют, почему они думают именно так.

Обычно именно на этом моменте всплывают интересные детали:
кто-то забыл о сложной интеграции, кто-то переоценил влияние внешнего API.
Пара итераций таких обсуждений — и команда выходит на реалистичную оценку.


---

💡 Дальше всё просто:
зная стоимость команды за спринт, можно прикинуть, сколько в деньгах стоит каждая задача.
И уже с этими цифрами обсуждать приоритеты.

Не в духе «мы хотим эту фичу», а в духе «эта задача стоит 250 тысяч и принесёт 500 — делаем».


---

В следующем посте поговорим, как оценивать не только стоимость, но и ценность (value) — то есть, как понять, насколько вообще стоит делать ту или иную фичу.

Продолжаем? 😉

Возможно так выглядит будущее аналитиков в одной из веток мультивселенной?

• Самостоятельно анализировать и выяснять требования и ожидания к задачам от менеджера проекта и формировать техническое описание, в том числе с применением GPT
• Тестирование и отладка разработанного кода

• Сможете разрабатывать и внедрять новый функционал от идеи до релиза
• Имеете коммерческий опыт генерации кода и создания сервисов с применением Cursor AI, LLM-инструментов и prompt engineering; при этом ответственность за качество — на разработчике
• Умеете оценивать сроки выполнения задач с учетом применения LLM-инструментов и затем эффективно применять их

Андрей тут выкинул интересную вакансию. Реально похоже на потенциальное будущее, когда один человек будет полностью отвечать как минимум за сервис, если не за всю систему. И вот тут как раз у аналитиков шансов, как мне кажется, достаточно много!

💰 Как приоритизировать задачи, если вы уже нашли корневые проблемы

Мы с вами уже говорили про дерево текущей реальности — как искать проблемы бизнеса и находить их корневые причины.
Теперь логичный вопрос: а с какими из них работать первыми?

У аналитиков, продактов и менеджеров есть десятки способов приоритизации.
Кто-то любит классический MoSCoW, кто-то — более «продуктовый» RICE.
Но если честно, и то и другое сводится к одной идее:
💸 оценить, сколько денег вы потратите — и сколько денег бизнес получит или сэкономит в результате.

Всё остальное — просто упаковка этой логики в разные аббревиатуры.

⸻

И вот тут начинается самое интересное.
Когда вы делаете шаг в сторону лидерства, менеджмента, технического продакта или архитектуры,
самое важное — начать видеть задачи в деньгах.
Не в строках кода, не в количестве фич, а в влиянии на финансовый результат.

Конечно, приоритеты сверху никто не отменял.
Но разговор со стейкхолдерами становится куда проще, когда вы приходите не с «мы хотим сделать фичу», а с “эта фича принесёт +3 млн, а вот эта — минус 500 тысяч”.

Любой бизнес существует ради денег.
А значит, наша задача — быть теми, кто на каждый вложенный рубль возвращает больше, чем потратил.
Если вы мыслите в этих категориях — ваша карьера всегда будет двигаться вверх.

⸻

А как именно считать затраты, прогнозировать выгоду и не свалиться в Excel-хаос —
расскажу в следующем посте.

Интересно? 😉

🔘ИИ в команде: как алгоритмы меняют рабочие процессы уже сегодня.

🤔Представьте: бессонный дизайнер, неутомимый копирайтер, мгновенный аналитик. Он уже обрабатывает терабайты данных, генерирует идеи и оптимизирует процессы. Это не футуристическая реальность, а уже рабочие будни в IT.

Я уже какое то время активно погружаюсь в вопросы, связанные с ИИ и его использованием в разработке ПО. А тут еще и вписался в папку с другими энтузиастами инноваций. Представляем подборку лучших каналов о технологиях будущего:
🔴искусственный интеллект
🔴виртуальная реальность
🔴метавселенная
🔴разработка
🔴инновации
🔴люди, создающие будущее

Для кого это? Для специалистов и всех, кто хочет быть в курсе технологических трендов и вдохновляться новыми идеями.

Присоединяйтесь к сообществу передовых технологий#️⃣
https://t.me/addlist/TiR-sx6TAbE4ODRi

⚙️ Technical Product Manager: путь системного аналитика

В пятницу на Flow я рассказывал о роли, которая в последние годы становится всё важнее — Technical Product Manager (TPM).

TPM появился как ответ на усложнение IT-продуктов: внутренние платформы, API, developer experience, интеграции и инфраструктурные решения. Всё это требует не просто “написать и внедрить”, а продуктового подхода — с метриками, пользовательскими сценариями и стратегией.

И вот тут оказывается, что именно системные аналитики и архитекторы ближе всего к этой роли.
У них уже есть:
— умение работать с системами и зависимостями,
— логика и структурность,
— понимание архитектуры, API и внутренних процессов.

Не хватает “всего лишь” продуктового мышления: ценности, приоритизации, работы с неопределённостью и умения продавать свои решения.

В докладе мы разобрали:
🔹 чем TPM отличается от классического PM и системного аналитика,
🔹 какие навыки стоит развивать,
🔹 как выглядит реальный карьерный переход из анализа в продукт,
🔹 и какие ошибки чаще всего мешают сделать этот шаг.

А ещё говорили о том, что TPM — это не компромисс, а эволюция роли аналитика.
Когда ты всё ещё понимаешь, как устроена система, но уже умеешь думать категориями продукта и бизнеса.

📋 Слушатели получили чек-лист навыков и, надеюсь, немного вдохновения, чтобы начать свой путь в продуктовую сторону.

А для тех, кто хочет продолжения - напомню, то уже через пару недель стартует мой авторский интенсив по переходу в технический продакт менеджмент.
Регистрация в боте https://t.me/registration_collector_bot?start=466b6811-b955-4f3a-b7b2-e9066f80e629

Дорогие коллеги, пусть начало недели подарит вам осеннее вдохновение🍂

🔥ВТОРОЙ АНАЛИТИЧЕСКИЙ БАТТЛ уже на горизонте!
После успеха первого интеллектуального поединка, мы готовы порадовать вас новой темой

Тема эпического противостояния:
«Специализация в одной области vs Развитие в нескольких направлениях (T-shaped)»

На арену выходят два профессионала:
⭐️За глубокую специализацию в ринг поднимается Владимир Бурмистров - главный системный аналитик ИТ Холдинга Т1, DION! Боец с 16-летним стажем в ИТ. Прошел огонь, воду и медные трубы производства, ритейла и асинхронных коммуникаций!
⭐️За T-shaped подход сражается Альбина Бикбулатова - менеджер ИТ-проектов TN-Digital, Технониколь! Универсальный солдат корпоративных систем с 7-летним опытом покорения WMS, CRM, LIMS и TMS!

Приготовьтесь к жаркой дискуссии, где каждый довод будет разбираться на атомы, а аргументы полетят как искры от меча⚔️

📅 9 октября, 18:00-19:30
💰УЧАСТИЕ БЕСПЛАТНО
💻ОНЛАЙН, просто переходите по ссылке в Zoom и наслаждайтесь шоу. Ссылка будет в чате у Analyst Marathon в день баттла.
P.S. Запасайтесь осенними напитками и готовьте список вопросов - будет горячо!

Команда АМ🥰

🤖 Flow: системное мышление и место аналитика в мире LLM

Продолжая рассказывать про Flow, хочу начать с доклада Дмитрия Семчука — «Работа аналитика в процентах, где используется LLM».

Доклад оказался очень системным и по-хорошему структурным. Дмитрий разложил четыре уровня вовлечения LLM в работу продукта:
1️⃣ Простая интеграция с внешней LLM (как ChatGPT API).
2️⃣ Создание собственного сервиса с LLM «под капотом».
3️⃣ Разработка агентов, которые выполняют конкретные сценарии.
4️⃣ И, наконец, мультиагентные системы — где агенты взаимодействуют между собой.

Казалось бы, я и раньше примерно так это представлял. Но Дмитрий очень точно описал, какие задачи и подводные камни ждут аналитиков на каждом уровне, и самое главное — где в этой экосистеме место системному аналитику.

🧠 Спойлер: чтобы чувствовать себя как рыба в воде, нужно прокачивать три вещи:
• промпт-инжиниринг — не на уровне “как красиво спросить”, а как структурировать задачу;
• системное мышление — чтобы видеть взаимодействия между компонентами, а не только “запрос — ответ”;
• насмотренность моделей — понимать, чем они отличаются и где каждая из них уместна.

Для меня это был отличный пример доклада, который не просто даёт знания, а помогает перестроить рамку мышления.

🌊 Flow — это было мощно

Два дня провёл на конференции Flow, и это было прекрасно.
Без лишней скромности — мы собрали потрясающую программу, где слушателям приходилось реально выбирать между сильными докладами (и да, выбрать было сложно даже мне).

Но для меня самое ценное — это, конечно, нетворкинг.
Познакомился с чудесными людьми, вдохновлёнными теми же темами, что и я — особенно всем, что связано с ИИ и его применением в анализе, продакт-менеджменте и архитектуре. Думаю, скоро мы вместе сделаем отдельный эвент, посвящённый этой теме.

Отдельно — огромное удовольствие было пообщаться со старыми друзьями и коллегами, обменяться идеями, вдохновиться, посмеяться и зарядиться энергией на ближайшие месяцы.

И, конечно, огромное уважение команде Jug.ru group.
Организация, внимание к деталям, работа со спикерами — просто высший уровень.
Выступать у вас — всегда удовольствие 🙌
И от себя искренне рекомендую Flow всем спикерам и специалистам, кто хочет прочувствовать, как выглядит конференция, сделанная с любовью и умом.

В Steppo теперь можно общаться с ИИ в чате, не переключаясь между вкладками

Про сервис мы уже писали. Если кратко, то Steppo — российский ИИ-сервис для создания пошаговых инструкций с автоописанием шагов и скриншотами. Идеален для IT, HR и техподдержки.

Попробовать можно здесь