Я люблю метафоры. Они работают как алгоритм архивации знаний: имя становится ключом, а распаковка происходит почти мгновенно.
Для разных устойчивых управленческих подходов я подобрал геометрические объекты. Так их удобнее держать в голове и применять в работе. Я выделяю четыре основных формы…
После моей прошлой статьи в Telegram-бот за один день пришли 60 человек. Я тогда подумал: ну всё, полетело. Спойлер: не полетело.
Сейчас в базе почти 300 аккаунтов, за неделю возвращаются 11 человек, средний DAU 7, а реферальная программа привела троих. Разбираю честную воронку, ошибки с метриками, странный парадокс обратной связи и V2, которая должна проверить одну конкретную вещь: получится ли удержать хотя бы четыре возвращения из семи.
ТЗ согласовано, разработка выполнена правильно – а в системе закреплено правило, которого компания никогда не принимала. Такое происходит, когда автоматизация доходит до развилки, для которой есть несколько разумных вариантов работы, но нет ни единого бизнес-решения, ни человека с полномочием его принять. ИТ должно обнаружить эту точку, подготовить варианты, показать последствия и дать рекомендацию. Решение о том, как должен работать процесс, остаётся за бизнесом. Практический инструмент статьи – реестр непринятых решений процесса.
На тестовой эксплуатации менеджер создал обычную заявку на закупку. Основной объём составляли канцтовары, плюс в той же заявке было несколько мониторов. Система проанализировала состав, определила преобладающую категорию и автоматически направила всё категориальному менеджеру по канцтоварам. Маршрут сработал, заявка не потерялась, права доступа были корректны, алгоритм выполнился ровно так, как его запрограммировали.
Проблему обнаружил один вопрос: а мониторы он теперь тоже должен закупать?
Алгоритм не был случайным или заведомо нелепым. Он выглядел вполне логично и даже подтверждался историческими данными. Неприятность состояла в другом: никто в компании не принимал решения, что именно так должен работать процесс закупок. К моменту тестирования это решение уже существовало, только существовало оно не в регламенте и не в решении владельца процесса, а в коде.
Чтобы понять, как оно туда попало, надо вернуться к началу проекта. В подписанном техническом задании была совершенно нормальная строка:
Вчера я наткнулся на Хабре на прекрасную статью "Помешательство вокруг ИИ парализовало принятие решений" - это один из немногих текстов, встреченных мною за последнее время, в котором задаются серьёзные вопросы про экономическую эффективность внедрения ИИ в бизнес-процессы и в разработку программного обеспечения. Так получилось, что за последние два года я успел поработать и над построением продукта на базе ИИ, и над внедрением ИИ в разработку, и набил на этом всём множество шишек. В этом посте я хочу описать свой опыт и рассказать про множество проблем ИИ-разработки и ИИ-продуктов, о которых сейчас публично почти не говорят. Все активно обсуждают технические проблемы вроде изоляции агентов, но про основные проблемы внедрения ИИ - организационные, экономические, философские - ни слова.
За последние несколько лет мы уже много раз наблюдали массовые психозы: блокчейн, NFT, ковид - вот только некоторые из них. Те из нас, кто ещё сохранил память о том, как это было, чувствуют, что современное наваждение ИИ - точно такой же массовый психоз. Конечно, под каждым психозом лежит что-то реальное: блокчейн - действительно полезная и нашедшее своё применение технология, NFT - теоретически интересная технология на основе блокчейна, во время ковида люди действительно болели и умирали. Реальная основа в каждом случае была, но ей уделялось фанатично непропорциональное внимание, у людей просто сносило крышу. В средневековой христианской литературе такие массовые истерии обычно описывались как одержимость демонами: люди теряют контроль над собой, фиксируют своё сознание на одной идее, ведут себя как зомби, а когда всё заканчивается, ничего не помнят. Рассказам тех, кто помнит, как всё было, и напоминает про это, не то чтобы не верят - скорее воспринимают их как истории из какой-то другой реальности. Но я помню.
Вчера получила пуш от Я.Навигатора о “новой” фиче “по шагам”.
Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и я разбираю только те продукты, которыми сама пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей 🥰
В этой статье разбираю, почему маркетинговый push не поможет проникновению и retention, пока ломается сценарий.
Минуло четыре года, когда после массового исхода Avaya, Genesys, Cisco и Verint российские контакт-центры начали разворачиваться с западного стека на отечественные платформы.
Первые волны миграции были болезненными: на рынке один за одним сменялись лидеры, а заявленная на красивых презентациях функциональность при внедрении нередко оказывалась сырой. В итоге часть контакт-центров ушла в доработки отечественных платформ, а остальные решили переждать шторм на решениях ушедших вендоров, несмотря на все риски и отсутствие поддержки.
Хорошая новость в том, что в ходе многочисленных пилотов, доработок и внедрений отечественные платформы стабилизировались, обросли востребованным функционалом и дозрели до крепкого enterprise. Под катом рассказываем, какие российские решения для контакт-центров есть сегодня на рынке и как они показали себя в реальных кейсах. С разбором функционала, сравнительными таблицами и нашими рекомендациями по выбору платформы.
Как вырастить digital-агентство из студенческой команды, не попасть в зависимость от нескольких крупных клиентов, пережить отказ от привычной офисной модели и сохранить бизнес после переезда основателей? Реальность агентского рынка сложнее красивых кейсов: здесь нужны фокус, системные продажи и умение адаптироваться к изменениям.
Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Никитой Михеенковым — сооснователем digital-агентства Nimax, автором телеграм-канала «Сломай и сделай нормально» и амбассадором компании с базой в Лиссабоне. В этом выпуске мы разбираем, почему агентству критически важен фокус, чем активные продажи отличаются от надежды на сарафанное радио, как искусственный интеллект меняет работу специалистов и почему международный рынок оказался сложнее российского. Никита делится практическим опытом и объясняет, как устроен реальный рост агентства.
Сложно недооценить значимость информационных технологий в 21 веке, особенно в последнее время, когда стало очевидным их стратегический потенциал в информационном пространстве, в финансовых системах, системах управления предприятиями и отраслями экономики, и в вооруженных конфликтах. Так сложилось, что Россия на сегодняшний момент занимает достаточно высокие позиции по развитию и суверенитету ИТ технологий, занимая примерно третье место после США и Китая. Такой успех во многом опирается на сильные стороны советского наследия (математическая школа, фундаментальная наука, подготовка инженеров) и постсоветский «прорыв» в отдельных сегментах: поисковые системы, антивирусы, банковское ПО, государственные цифровые платформы (Госуслуги, СБП, ЕГРН и др.), а также импортозамещение в условиях санкций.
А вы всегда пьёте коньяк на завтрак или только по выходным? Часть 2
Привет всем, я – Соня Рыбак, IT HRD. Продолжаю свою подборку крутых понятий и терминов, которые первый раз узнала работая в айти. Они полезны не только для работы, но и для жизни. Ссылка на часть 1.
1. Ложная дихотомия
Ложная дилемма, чёрно-белое мышление — это логическая ошибка и манипулятивная тактика, при которой из множества вариантов предлагаются только два (обычно крайних), игнорируя промежуточные или иные альтернативы. Этот приём сужает выбор, вынуждая принять одну сторону, часто ложно представляя одну из альтернатив как приемлемую, а другую — как неприемлемую. Мир не чёрно-белый. Наш коньяк с этой полки.
2. Hero culture
Корп среда, которая держится на подвигах отдельных ребят, готовых работать по 60 часов в неделю и спасать все в последний момент. Личное самопожертвование это круто.
Признаки такой культуры: регулярные авралы, незаменимость людей, отсутствие процессов. Вася все знает помнит придет починит, поощрение выгорания, смотрите Федя работает в отпуске или на больничном, молодец!
Лечится надежностью. Если для успеха нужен герой чаще это хреновые процессы. Netflix специально строил систему так, чтобы падение сервисов было рабочим сценарием, а не катастрофой.
3. Эффект Линди
Чем дольше живет технология, тем дольше она еще проживет. SQL существует почти 50 лет. С огромной вероятностью будет жить еще 50. Старые технологии часто безопаснее новых.
Некоторые графики объясняют происходящее лучше, чем десяток книг с прогнозами. Вот, например.
Это структура демографической нагрузки в Европе с 1950 года. В 1950-м на сто человек трудоспособного возраста приходился 41 ребёнок и 12 пожилых. В 2023-м - 24 ребёнка и 31 пожилой. Сама нагрузка почти не сдвинулась: 53 иждивенца тогда, 55 сейчас. Перевернулась её структура.
Раньше большинство тех, кого содержало работающее общество, только собирались войти в экономику. Теперь всё большая доля иждивенцев из неё, наоборот, выходит. За этим сдвигом проявляется смена модели, на которой держится почти всё, что мы считаем устройством нормальной жизни.
Продавцы измеряют запас в штуках и днях оборачиваемости, а вопрос «сколько моих денег остановится, если один конкретный склад завтра встанет» не задаёт почти никто. Мы посчитали концентрацию склада по подключённым к нам кабинетам — 63 склада с остатками — и увидели, что число складов ничего не говорит о риске: у одного кабинета пятнадцать складов и 88,7 % денег на одном из них. Разбираем, как померить долю крупнейшего склада и HHI у себя и что с этим делать.
Всем привет! На связи команда BI-практики GlowByte.
У нас прошел внутренний хакатон AI Seasons. Он вдохнул жизнь в корпоративное обучение и дал участникам ощутимую бизнес-ценность. Хочу поделиться этим опытом и подкинуть вам идею для масштабирования истории у себя. Ниже расскажу подробно, а пока вкратце опишу основную идею, как это реализовали у нас в GlowByte.
Итак, мы взяли вымышленную розничную сеть «МегаБайт» с сотнями магазинов и миллионами заказов. Поставили перед командами задачу реализовать DWH/BI-кейс, решать задачки нужно было с помощью ИИ. На старте участвовали 28 команд, до финиша добрались три: было по-спортивному напряжённо, горячо и энергично, так что не все смогли потянуть битву в таком темпе.
Под катом я расскажу:
● как устроен наш хакатон;
● как оценивались задания;
● какие ошибки мы допустили;
● что было ценного и что мы уже забираем в текущие рабочие процессы.
Будет здорово, если вам зайдет тема и организуете подобный «боевик» для специалистов у себя. Потом обязательно поделитесь в комментариях!
Что будет с зубами, если их не чистить? Недели, месяцы, годы. Примерно то же происходит с психикой, за которой не ухаживают. Зубам-то повезло, их видно.
В этой статье по мотивам доклада для Saint TeamLead Conf психолог, психотерапевт Анна Бабич даст четыре простые научно доказанные инструмента — их хватит их на всю жизнь, чтобы поддерживать свою психику в прекрасном состоянии. Автор предложит алгоритм, как внедрить практики в свою жизнь на постоянной основе и мы обязательно потренируемся физически управлять своим вниманием и вернем себе контроль над этим процессом, вызывающим много вопросов (СДВГ, привет!).
Эта статья — конкретный ответ на вопрос, что делать. Передаем слово автору.
В компании создали базу знаний: сотрудники написали статьи, загрузили файлы, получили доступы. Только ей никто не пользуется. Люди продолжают искать ответы в чатах, облаке и папках на сервере. Скорее всего, дело в качестве контента – материалы не решают рабочие задачи или содержат недостаточно информации.
Итак, в вашей компании ИПР — это вещь живая, поэтому там бардак и творческий хаос. Но, знаете, если вы решили навести порядок в карточках, навыках и формулировках, то поправить ситуацию не так уж сложно. Хотя запастись терпением всё же придётся.
Меня зовут Анастасия Солдатова, я технический лидер системной аналитики в Альфа-Банке, и в этой статье я расскажу, как мы собирали нашу базу, на какие грабли наступили, и как вы можете сделать аналогичный работающий инструмент за 6 недель. И вот у вас есть нормальная база знаний, которая превращает ИПР из гадания на кофейной гуще в конструктор с понятными деталями.
Как обосновать ИТ-бюджет через FMEA и RCM — методологию надёжности, которой на предприятии уже доверяют
TL;DR. Финансовая модель в таблице разваливается при смене периода расчёта. Я честно старался, был аккуратен как мог, но период в модели хранится в геометрии листа: колонка — это месяц, а формулы адресуют ячейки по абсолютным координатам. На Хабре на эту боль есть два описанных ответа, оба уходят от таблиц: перенести логику в OLAP-куб с семантическим слоем или написать модель на Python. Здесь описан третий: оставить табличный интерфейс, но вынести диапазон и период в параметры модели, а адресацию перевести с координат ячеек на имена строк и колонок. Перевод модели из 10 листов с месяцев на кварталы стоит тогда 2 действия вместо 460–3060 — расчёт по шагам приведён в тексте.
В последний год я лично занимался всеми нашими продажами, занимался техническими деталями почти всех наших проектов, и за всё время, что я веду этот блог [с начала 2023 года — прим. пер.] успел пообщался на тему своих статей где‑то с 300 людьми по всему миру — от спецов, решающих узкие технические задачи до гендиров компаний из списка Fortune 500. Так что я сижу в первых рядах и наблюдаю массовое помешательство по всему частному и государственному сектору; но при этом моё благополучие не зависит от личного участия во всём этом фарсе. Поэтому я решил написать эссе, в котором опишу эту бредовую социальную динамику и постараюсь морально поддержать тех, кто сейчас медленно сходит с ума, пытаясь выжить в ней.
Если вкратце, лица, принимающие решения, либо не строят конкретных планов на будущее, либо вообще не видят для себя вариантов кроме как не высовываться — будь то в банках, медицинских учреждениях, государственных органах или где‑то ещё. По всему миру руководство организациями захватили легковозбудимые граждане, писающиеся кипятком от восторга при любом упоминании ИИ, а их более уравновешенные коллеги вынуждены жить в постоянном страхе и фрустрации.
Мы выгрузили живые ставки Ozon и Wildberries из API площадок: 322 категории Ozon и 7416 предметов WB. Главное, что выяснилось: комиссия у одной и той же категории меняется по цене товара — 14 %, 20 % или 48 %, а логистика считается от объёма, а не от веса. Разбираем на цифрах, почему «средняя комиссия по категории» в таблице юнит-экономики стоит селлеру дороже любой неудачной рекламы.
Всё, что описано ниже является строго личным мнение автора, который работал с продуктом. По всем описанным пунктам я обращался в поддержку, получил официальные ответы и привожу их тут. Ни для одной из описанных проблем не было предложено обходного варианта решения, только "это такое архитектурное решение"
EvaProject позиционируется как замена Jira. Рекламные лозунги, описания, презентации - это всё хорошо, но хочется сказать о проблемах, которые пользователь получит, когда начнёт пользоваться продуктом. Зачем? Эти проблемы не лежат на поверхности, не указаны в описании, не присутствуют в рекламных буклетах и, скорее всего, даже при первоначальной оценке EvaProject, будут упущены.