ИТ продукты в b2b Chat

#про_управление Команда VS календарь руководителя. В прошлом посте я писал о личной эффективности: сообщения и встречи превращают задачу на 30 минут в задачу на четыре часа. С командами происходит несколько иное - они вообще могут перестать перфомить от внезапных влётов, так как часто руководители живут в ином темпе, чем команды, а потери командного времени могут быть кратно дороже. Эта неделя получилась активной: мы записали два подкаста, выступал на «Бизнес-завтраке в ОТП Банке» и провёл вебинар для более чем 400 человек. Во время вебинара вспомнил историю из тех времён, когда работал директором по продукту (CPO). Однажды CEO пришёл ко мне в кабинет выяснить, почему я не смог прийти на встречу с ним. В это время я проводил вебинар на 80+ человек для новой аудитории компании. Работал с потенциальными клиентами, поэтому мог сказать: сейчас эта задача важнее внутренней встречи. Похожее правило Максим Батырев описывает в главе «Клиенты — наше всё» книги «45 татуировок менеджера»(кстати горячо рекомендую к прочтению ). Срочный вопрос клиента может прервать разговор, совещание и даже заседание правления. Чаще всего команды отвлекают не клиенты, а сами руководители. Команда проверяет гипотезу, проводит исследование или готовит релиз. Затем появляется новая встреча, просьба «быстро посмотреть» или очередная срочная задача. Встреча занимает полчаса. Возвращение всей команды в контекст — ещё несколько часов. В больших организациях приглашение в календаре легко превращается в приказ. Обязательных встреч становится всё больше, а времени на работу — всё меньше. Сила руководителя — защищать фокус команды. Поэтому у вас должно работать простое правило: Новую срочную задачу нельзя поставить, не назвав задачу, которую команда ради неё остановит. Вариантов всего три: 📌 оставить согласованный приоритет и отложить новый запрос; 📌 официально поменять задачи местами; 📌 не отвлекать команду и сделать подготовительную работу самостоятельно. У команды при этом должно быть право отка

#про_управление Зачем руководителю «джун на каждый чих»? Обещал вам рассказать про подготовку артефактов и пропал... исправляюсь 🚀 У любого срочного поручения есть цена — работа, которую команда ради него остановит. Но что делать, если руководителю прямо сейчас нужны исследование, схема, презентация или первый вариант документа? Ну не работать же самому???🤷‍♂️ Мой ответ — сначала поручить это ИИ. Для меня он стал таким «джуном на каждый чих». У меня работают три основных сценария: 📌 Подготовить исследование Перед воркшопом или общей встрече по теме я собираю в Perplexity обзор темы, примеры и интересные кейсы. Проверяю источники, отбираю полезное и заранее отправляю участникам. На встрече мы не тратим первые полчаса на погружение в тему. Сразу обсуждаем гипотезы и возможность их использовать у нас. 📌 Показать образ результата Большие и сложные документы я собираю в Cursor. В Codex готовлю структуру презентации, прототип или визуализацию идеи. Под основные "типы документов" у меня уже есть подготовленный контекст и сборка "onepager" у меня занимает 3 минуты в виде голосового сообщения. Команда получает не задачу «сделайте что-нибудь красивое», а контекст и первый образ результата: какую проблему решаем, что уже изучено и куда примерно хотим прийти. Это рамка, а не готовое решение. Команда может спорить со мной, менять подход и предлагать вариант лучше. 📌 Зафиксировать договорённости Запись встречи отправляется в локальный транскрибатор и далее дорабатывается Codex, который готовит memo: что решили, кто что делает и какие вопросы остались. Я проверяю формулировки и отправляю участникам. Вместо выделенного человека - несколько действий с ИИ ассистентом. Главное правило здесь такое: Не вкидывайте в команды сырой запрос. Сначала самостоятельно с помощью ИИ соберите контекст и образ результата. Для сложных задач совместная работа всё равно нужна. Но команда приходит на встречу подготовленной и тратит время на поиск решения, а не на попытку угадать, что имел в вид

Каеф Могу подтвердить как экс CMO сети медицинских клиник Все так и работают на самом деле 💪 Она эксперт по total experience (customer experience +employee experience) и понимает что этот параметр ключевой в деле достижения показателей по выручке

Продукт и правда крутой!

Вот не поверю, что не пришло в голову отследить переходы по ссылке на гостиницу и оценить сколько людей заказали/забронировали гостиницу. Были ли мысли, как подходил к оценке и что придумал?) Результат не так интересен, хотя и интересен)

Вот по этой причине не люблю Клод:)

Меня вчера из одного чата удалили! 😎

Меня с работы увольняли за то что я посетителя по голове спасательным тьюбом ударил:)

#подкаст Если оцифровать хаос, получится цифровой хаос. Давно хотел поговорить с кем-то кто в корпах строит большие продукты и трезво смотрит на мир крупного enterprise. Ко мне в гости на подкаст заглянул Алексей Маньковский — директор по развитию продуктов в ООО «Газпромнефть-Снабжение». Он много лет создаёт цифровые решения для логистики внутри большой промышленной корпорации. Мы отлично поговорили про сложности политических и экономических особенностей создания и развития продуктов внутри корпораций, поразгоняли за ИИ в промышленности и вышли на то что даже хобби должны попадать в рабочие задачи и ритм. Послушав беседу вы узнаете: 📌 почему выручка внутреннего IT для основного бизнеса остаётся затратами; 📌 как за три месяца запустить логистическую платформу, в которую сначала не верило руководство; 📌 где ИИ уже ускоряет разработку, а где начинаются вопросы данных, безопасности и экономики; Это и много другое мы постарались разобрать открыто и в рамках NDA :) В конце обсудили спорт: почему автогонки тренируют длительный фокус, а практическая стрельба — способность быстро действовать после ошибки. 🎥 Смотреть выпуск

#про_инструменты Чему учат чужие гайды? Много сейчас занимаюсь изучением подходов и фреймворков по использованию ИИ. Часть из них годные, а другие исключительно маркетинговые, но тут понравилось и оформление и содержание от Google People + AI Guidebook — набор методов, шаблонов и примеров для команд, которые создают продукты с ИИ. Такие документы поднимают планку: показывают, какие вопросы продуктовая команда должна задать до начала разработки. Из набора этих вопросов постепенно и складывается продуктовое видение, которое не заменяет классический вопрос "Чтобы что?", а иначе расставляет акценты, учитывая особенности работы с новыми инструментами. Забрал три идеи: 📌 Фокус на задаче, а не на ИИ Google по классике предлагает начинать команде описывать существующий сценарий пользователя и выбирает его часть, которую хочет изменить. И только потом спрашивает: создаёт ли здесь ИИ уникальную ценность? Иногда обычное правило окажется дешевле, предсказуемее и проще в поддержке. Поэтому вопрос «Куда нам внедрить ИИ?» я бы заменил на два других: — Какую проблему мы решаем? — Даёт ли здесь ИИ ценность, которую трудно получить бизнес правилами или ручным процессом? 📌 Данные становятся самостоятельной частью продукта Мои самые сильные эксперты по данным приходили к бизнесу с картой данных. Это таблица в которой описаны все источники данных и смысл их использования. Ценный артефакт, который есть далеко не в каждом стартапе или команде. При работе с ИИ данные - это одна из важнейших частей работы. LLM вам напридумывает такого- устанете проверять :) В гайде есть ссылка на Data Cards — подробный паспорт набора данных. В нём фиксируются владельцы и происхождение данных, правила доступа и удаления, ограничения, риски и допустимые сценарии использования. Шаблон охватывает 15 тем. Данные становятся самостоятельным продуктовым артефактом: команда заранее описывает не только то, что у неё есть, но и ограничения и условия ответственного использования. 📌 Принципы помогают договоритьс

#про_инструменты Вчера опробовал GPT-6 Astra: и вот почему я не поставлю её на повседневные задачи. Вчера работал в Codex c аналитикой, и в рамках этой задачи подрубил свежую модель Astra. Трижды упёрся в лимиты Codex и в итоге ушёл в Pro-подписку. В моём режиме работы она съедает лимиты примерно в четыре раза быстрее Terra. При этом для презентаций, текстов и проверки таблиц результат не становится кратно лучше, так как основное качество дают суб агенты, которые циклами проверяют артефакты. Поэтому мой основной рабочий инструмент сейчас — GPT-5.6 Terra с Low или Medium reasoning effort. Это не «глубина мысли», а настройка того, сколько вычислений модель тратит на рассуждение. В моих повседневных задачах Medium обычно достаточно. Рабочая связка такая: 📌 Terra + Medium — готовит первый вариант презентации, тексты, таблицы или документа. 📌 Astra + High — включается только на сложной проверке: аналитика, отчёты, противоречивые материалы, поиск утверждений, которые требуют проверки по источникам, и логика выводов. 📌 Sol + Medium — исправляет существенные ошибки, которые нашла Astra, и доводит материал до финальной версии. Получается простой конвейер: Terra + Medium готовит → Astra + High проверяет → Sol + Medium исправляет. Отдельное правило — не запускать простых субагентов на Astra. Если для субагента отдельно не заданы модель и reasoning effort — при запуске, в настройках по умолчанию или в конфигурации агента, — он наследует их от родителя. Значит, один запуск Astra + High легко превращается в несколько дорогих запусков. Для поиска, чтения файлов, быстрых проверок и параллельных задач я ставлю субагентам Terra + Low или Medium. Важная оговорка: разница видна и в API pricing: Astra дороже Terra в 5 раз по входным и примерно в 4,2 раза по выходным токенам. Но API-тарифы не определяют механику лимитов подписки Codex. На каких задачах вам Astra действительно дала результат, который оправдал расход лимита? Рассказать как оптимизировать работу с токенами и не уп

Это было бы смешно, если бы не было так грустно😅

Только юмором и спасаемся

#про_инструменты Обожаю шаблоны и простые таблицы. Они помогают увидеть, что происходит, и не потерять главное в потоке встреч и срочных задач. Как практикующий трекер я постоянно ищу такие инструменты для работы со стартапами и командами. Недавно послушал подход Винстона Вайнберга, CEO Harvey. Компания появилась в 2022 году и 9 сентября объявила оценку в $15,5 млрд. Мне стала интересна его личная система приоритетов — The List. Оригинал — Google Doc Вайнберга не смог найти, но принципы он рассказал на подкасте. В нём квартальный фокус, ключевые метрики и рабочие документы, текущая важная тема и ежедневный список дел. Свой упрощённый вариант я собрал в Google Sheets. Это не копия документа Вайнберга, а моя адаптация его принципа. Внутри четыре простых правила: 📌 Вверху один главный приоритет. Без десяти «самых важных» инициатив. 📌 Рядом — основания. Метрика, рабочий документ, сигнал клиента или рынка — вместо ощущения «кажется, надо срочно». Он работает с артефактами, а не с галлюцинациями! 📌 На сегодня — пять задач, первая выделена. Новые факты появились — список пересортировывается. 📌 У каждой темы указано, кого подключить и кому передать часть решения. Для CEO это способ каждый раз выбирать, где его участие действительно нужно. Новая «срочная» задача должна занять место выше уже выбранной. Если она ничего не вытесняет — скорее всего, это просто входящий шум. Послушайте подкаст, посмотрите шаблон. Надеюсь будет полезно. Что у вас сейчас стоит первой строкой в таком списке?

#подкаст Как оставаться голодным и выбирать свой путь. Благодаря ОТП банку познакомился с Анной Хрипченко - Директором по развитию карьеры РАНХиГС, карьерным консультантом и просто интересным собеседником. ОТП сотрудничает с РАНХиГС и меня, как выпускника, пригласили на один из подкастов из серии карьерных треков, которые предлагаются академией. Делюсь ссылкой на разговор с Анной из которого вы узнаете: 📌Почему я сменил домен в котором работал почти 15 лет 📌Как относится к ошибкам в работе 📌Как сейчас нанимают в финтехе. Будет особенно полезно студентам и тем кто в начале своей карьеры. Ну а тем кто со мной давно - услышат пару новых баек из трека больших корпоратов :) Приятного просмотра и делитесь в комментариях что было полезно, а что как у всех :) Делюсь каналом Анны в котором она публикует интересные вакансии. Пользуйтесь!