Обновить
256K+

Управление проектами *

Как заставить всё работать

362,64
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Один успех и серия успехов: анатомия карьеры выдающегося венчурного инвестора

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели3.5K

Блейк Джексон и Илья Стребулаев собрали, вероятно, крупнейшую и наиболее полную базу данных об отдельных американских венчурных инвесторах из когда-либо созданных: более 100 000 специалистов, связанных с венчурными фондами США в период с 1996 по 2025 год, из которых около 37 000 непосредственно занимались инвестициями.

Главные вопросы таковы: сколько по-настоящему успешных инвестиций венчурный инвестор совершает за всю карьеру? Кому удаётся сделать таких инвестиций много? И можно ли заранее определить, кто именно окажется среди них?

Полученные результаты представляют собой, пожалуй, один из самых отрезвляющих наборов цифр об этой индустрии. Но одновременно в них есть и довольно обнадёживающая сторона.

Читать далее

Новости

Как мы сделали школу айтишников внутри Росатома

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели5.8K

Мы сначала сделали внутренний образовательный проект, а потом получили образовательную лицензию.

Логика была такая:

— Работодатель опасается учить сотрудников, потому что после обучения они могут уйти в другую компанию на зарплату повыше;

— Но ядерка — сфера особенная. У нас долгий онбординг: от полугода для рядового айтишника, год — для архитекторов и девопсов. При этом он типовой для многих наборов навыков;

— Нам выгоднее растить свои компетенции «дома» — повышать квалификацию или давать новый стек тем, кто уже знаком с нормами ИБ, регуляторикой и внутренними системами.

Поэтому мы в Гринатоме — это крупнейший ИТ-интегратор внутри Росатома — решили сделать свою школу айтишников.

И мы справились. Сейчас даже выдаём выпускникам документы о повышении квалификации и переквалификации.

Рассказываю, как это было.

Читать далее

Экспресс-лаборатория внутри комбайна: как научить технику оценивать зерно каждые 6 секунд

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели5.9K

Во время уборки зерно в комбайне проходит долгий путь: от жатки через барабан, решётку и домолот до зернового элеватора и бункера. Весь этот путь нужен не просто так, а для того, чтобы максимально очистить зерно и при этом сохранить его целостность, ведь от этого напрямую зависит цена продажи. Но узнать, насколько хорошо прошла очистка, обычно можно только постфактум: на элеваторе или в лаборатории, когда повлиять на результат уборки уже нельзя.

Рассказываю, как мы создали систему Crop Control, которая доустанавливается на комбайн (даже если раньше на нём не было никакой автоматики) и позволяет мониторить качество и количество зерна прямо во время движения. Мониторинг количества нужен, чтобы понимать, сколько урожая собрано с конкретного поля: урожайность - одна из ключевых метрик оценки продуктивности уборочной кампании в целом. А мониторинг качества нужен для того, чтобы вовремя повлиять на собираемую продукцию, например скорректировать настройки комбайна, и не дать испортить уже намолоченное зерно.

Читать далее

Как системному аналитику работать с запросами, в которых ничего не понятно

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели4.4K

Привет! Меня зовут Яна Мотрий, я старший системный аналитик в Контуре. Моя команда развивает сервисы для партнёрской сети: внутреннюю PRM, где сотрудники Контура ведут партнёров, и личный кабинет, куда заходят сами партнёры.

Расскажу на примере кейса, как довожу до результата задачи, у которых на входе есть только общий запрос. 

Статья будет полезна системным аналитикам уровня middle+, а ещё — аналитикам из заказной разработки, которые присматриваются к продуктовым командам или бизнес-анализу.

Читать далее

Как разработать шаблон дашборда для разных подразделений

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели3.6K

В одном из BI-проектов мы собирали управленческую аналитику для крупной образовательной организации. В одном контуре должны были работать данные о контингенте, успеваемости, задолженностях, финансах, нагрузке и других направлениях. Пользователи при этом были совсем разными: руководство смотрело на организацию целиком, учебные подразделения работали со своими процессами, кафедрам была нужна более глубокая детализация, финансовым специалистам - собственные показатели и периоды, а аналитикам - возможность проверить итог до исходных записей.

Технически всё это можно было оформить десятками отдельных дашбордов. Взять первый отчёт, скопировать его, заменить заголовок, добавить несколько фильтров и повторить для следующего подразделения. На старте такой путь кажется самым быстрым. Макет уже есть, визуализации работают, пользователю можно довольно скоро показать знакомую картинку.

Проблема начинается чуть позже. В одном отчёте меняется формула, а в остальных остаётся старая. Где-то появляется новый фильтр, где-то забывают обновить справочник. Один дашборд показывает данные на текущую дату, другой - на конец закрытого периода. Затем меняется структура организации, часть пользователей получает новые роли, и команда уже не понимает, сколько у неё версий одного и того же отчёта.

Противоположный вариант тоже выглядит логично: сделать один универсальный дашборд, который умеет показывать всё всем. Обычно он быстро обрастает десятками вкладок, фильтрами на половину экрана и показателями, большая часть которых конкретному пользователю не нужна. Формально отчёт единый. Фактически каждый человек открывает его и заново ищет свой рабочий сценарий.

Читать далее

«Руководитель — это профессия, и она мстит за любительство»: Александр Фридман о контроле, делегировании и увольнениях

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение40 мин
Охват и читатели3.6K

Почему сильный специалист, которого повысили до руководителя, нередко продолжает работать за подчинённых? Где проходит граница между доверием и контролем? Можно ли дружить с сотрудниками, должен ли собственник сам разбираться в менеджменте, почему люди сопротивляются даже разумным изменениям и что делать с отличным специалистом, который систематически нарушает правила?

Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Александром Фридманом — экспертом и методологом по регулярному менеджменту, консультантом и автором книг об управлении, в том числе «Вы или вас? Профессиональная эксплуатация подчинённых», а также ведущим YouTube-канала «Александр Фридман & Регулярный менеджмент».

Разговор получился не про «пять секретов успешного руководителя». Фридман как раз спорит с самой идеей универсальных топов и волшебных таблеток: ситуации в компаниях различаются, но управленческие методики можно изучать так же, как методики в любой другой профессии. Поэтому вместо коротких рецептов мы подробно разобрали планирование, делегирование и контроль, регламенты, сопротивление изменениям, управленческую дистанцию, найм, увольнение, чувство вины руководителя и даже вопрос о том, может ли искусственный интеллект заменить управленческого консультанта.

Читать далее

Стратегическое решение, принятие которого не заметили: право «не знать»

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение28 мин
Охват и читатели4.7K

Катастрофы, к которым ведёт симуляция инженерии, бывают двух видов. Одни видны всем: масштабный сбой, долгий простой, удар по репутации. Другие годами тянутся внутри компании в виде сдвигающихся сроков, повторяющихся инцидентов и растущих бюджетов, и каждый такой эпизод выглядит как локальный дефект конкретного элемента: СХД, подрядчика, очередного релиза. Объяснения правдивы, отчёты зелёные, а системный дефект, из которого растут эти эпизоды, от владельца скрыт, причём не обязательно намеренно.

Текст разбирает один такой дефект на примере миграции инфраструктуры из облака в собственную (on‑premise). В облаке право «не знать», закреплённое в SLA, совпадает с возможностью «не знать», потому что за правом стоит инженерия провайдера. После миграции право остаётся, но подкреплено возможностью только там, где модель устройства находится одновременно и в команде, эксплуатирующей инфраструктуру, и в продуктах, из которых эта инфраструктура собрана. Годы жизни в облаке не дают компании способа достоверно узнать из собственного опыта, находится ли модель устройства одновременно и в команде, и в продуктах. Текст не о выборе между облаком и собственной инфраструктурой, а о том, что в смету не входит.

Та же картина повторяется уровнем выше, у облачных провайдеров, продающих свою платформу для развёртывания у заказчика, и у интеграторов, собирающих разрозненные продукты в «единую платформу». На всех уровнях это попытка обеспечить себе право «не знать» при отсутствии объективной возможности «не знать», и за ней стоит стратегическое решение, принятие которого не заметили: из него следует, какие способности будут у компании через годы, а каких не будет, от кого она будет зависеть и во что обойдётся любая смена направления.

Читать далее

Как вывести нового QA на самостоятельную работу за 90 дней: практический план онбординга

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели7.6K

Новый QA‑инженер может обладать нужными навыками, но всё равно долго разбираться в продукте, процессах и командных правилах. Без понятного плана первые месяцы превращаются в постоянный поиск ответов и перегруз для наставника.

Разберём, как построить онбординг по модели 30–60–90 дней: какие задачи давать новичку, какие материалы подготовить и по каким критериям оценивать готовность к самостоятельной работе.

Разобрать план

Новые инструменты 2D/3D и четыре промышленных кейса nanoCAD Механика PRO. Интервью с Андреем Серавкиным

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели5.8K

Представляем интервью с генеральным директором ПАО «Нанософт» Андреем Серавкиным.

Андрей, расскажите о предпосылках создания и вывода на рынок вашего нового ИТ‑продукта для машиностроения.

Выход nanoCAD Механика PRO в 2024 году стал закономерным ответом «Нанософт» на уход западных вендоров, который остро поставил вопрос о функциональном импортозамещении в машиностроительном секторе. Опираясь на наш многолетний опыт в создании САПР и запросы пользователей, накопленные за время работы с машиностроительными предприятиями, компания разработала принципиально новый продукт.

При этом важно отметить, что в сегменте систем автоматизированного проектирования (САПР) для строительства «Нанософт» уже занимала в то время уверенные позиции лидера отечественного рынка, а поскольку строительная отрасль — как гражданская, так и промышленная — неразрывно связана с объектами машиностроительного проектирования, выход в смежную сферу стал логичным шагом для окончательного объединения этих двух дисциплин в единой экосистеме.

Читать далее

Каждому клиенту ответили, а сделки застревают в конце воронки. Разобрал CRM за три года

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели5.3K

Лидов много. Менеджеры отвечают быстро, в среднем за 15 минут в рабочее время, я проверял. Маркетинг работает, поток растёт. А денег меньше, чем должно быть.

Я разобрал воронку продаж одного кросс‑бордер сервиса за три года, по данным CRM, и нашёл, куда девается разница: заявки хоронят.

Читать далее

Лабораторная работа № 2: учим ИИ готовить КП на внедрение ERP

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели4K

В прошлой лабораторной работе № 3 мы пытались понять, можно ли автоматизировать запуск нового проекта без привлечения офисных сотрудников. Видео или статья как это было. Еще раз — «лабораторные работы» это работающие стенды, которые можно запускать с следующего понедельника.

Тогда задача выглядела довольно просто: пользователь пишет в Telegram, что начинается новый проект, отвечает на несколько вопросов, а дальше система сама создаёт нужные объекты в 1С и других информационных системах. Самым интересным результатом эксперимента оказалось то, что большая часть процесса вообще не требовала LLM. Языковая модель помогла нам построить роботов и управление ими, но когда процесс был формализован, дальше вполне успешно работали обычные алгоритмы и сценарии.

На этот раз мы решили взять другую задачу.

Читать далее

Глаз стрекозы: практическая технология исследования с ИИ

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели9.8K

Как собрать предметные миры, нормализовать таксоны, найти межпредметный перенос, проверить его и вовремя остановить исследование.

В первой статье этой серии «От университета до искусственного интеллекта: как ускорялся генератор изобретений» мы говорили о том, как человечество усиливало генератор нового. Во второй «Одиночный исследователь с ИИ: как собирать новое из разных предметных областей» — о том, что одиночному исследователю не нужна одна «лучшая методология»: реальная работа собирается из нескольких предметных областей и нескольких специализированных методов. Теперь пора сделать следующий шаг и разобрать саму технологию «Глаз стрекозы».

Самая простая ошибка при работе с искусственным интеллектом — начать с генерации идей. Модель охотно предложит десятки связей между биологией, экономикой, производством, логистикой, теорией устойчивости или любой другой областью. Часть этих связей будет интересной, часть — банальной, часть — просто красивой языковой конструкцией. Проблема в том, что до появления идеи исследователь должен понять, какими сущностями он вообще оперирует и какие предметные миры имеет право сравнивать.

Читать далее

Автоматизируем открытие файлов и проектов

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели7.7K

В этой статье рассмотрим автоматизицию открытия файлов, проектов и директорий, а также настроим все под себя. Посмотрим, как сохранять часто используемые директории и переключаться между ними с помощью простого меню.

Читать далее

Ближайшие события

Профессионал и Системы

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели8.3K

В «ИИ и инфляции качества» я писал о снижении стоимости интеллектуальной итерации. Если дополнительная проверка раньше занимала два часа, а теперь десять минут, меняется не только производительность: меняется представление о нормальном результате. В «Человеке и Рое» тот же механизм был применен к масштабу интеллектуальной работы. Если решение проблемы дешевеет, в работу попадают проблемы, которые раньше никто не решал не потому, что они были не нужны, а потому, что стоимость ответа превышала стоимость решения. У снижения стоимости интеллектуального труда есть еще одно следствие: дешевеет превращение профессионального мнения в работающую систему. И вот оно может заметно изменить не только рынок программного обеспечения, но и конкуренцию между самими специалистами.

Сейчас популярно хоронить SaaS. Аргумент простой: если ИИ позволяет компании быстро сделать собственный сервис для обработки документов, отчетности или небольшого внутреннего процесса, покупать готовый становится незачем. Для части нынешнего SaaS это вполне реальная проблема. Если вся ценность продукта заключалась в том, что кто-то однажды потратил полмиллиона на разработку очевидной функции и теперь продает ее по двадцать евро в месяц, падение стоимости разработки разрушает значительную часть этой экономики. Но тот же механизм работает в противоположную сторону. Если сделать небольшой программный продукт стало дешевле покупателю, его стало дешевле сделать вообще. В том числе специалисту, которому раньше для выхода на рынок не хватало не профессиональной идеи, а нескольких разработчиков и денег на их содержание.

Читать далее

Когда в Excel становится тесно: как выбрать систему управления проектами

Время на прочтение15 мин
Охват и читатели9.5K

Сравниваю пять российских систем управления проектами для среднего и крупного бизнеса: ресурсы, бюджеты, портфели, согласования и отчетность. 

Разбираюсь, в чем сильные стороны каждой и что проверить до внедрения.

Читать далее

Неэффективные менеджеры

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение29 мин
Охват и читатели23K

Рассуждение о том, почему в российском региональном бизнесе направление IT покупают как трактор (как выражение формы нового, модного, молодёжного), а пашут по-прежнему на лошади. Также о том, почему статус и должность субъекта порой не говорят ничего о его фактических способностях. Порой даже говорят о противоположном, что ему максимум двор мести, но даже там толк нужен, и вряд ли условный дядя начальник справится с этой задачей. Снова начнут сказки рассказывать и в духе «предпринимательской природы» паразитировать на чужом труде, забирая лавры себе, собственно, как часто и происходит.

Читать далее

Стратегическое Видение: зачем компании согласовывать будущее до разработки стратегии

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели6.9K

Я Максим Поклонский. Более 18 лет занимаюсь стратегией и проведением стратегических сессий для бизнеса, участвовал более чем в 280 стратегических проектах в компаниях из разных отраслей.

У компании может существовать стратегия, бюджет, набор KPI, проектные команды и вполне профессиональный менеджмент — и при этом отсутствовать единый ответ на вопрос:

Читать далее

Маршрутизация ИИ‑моделей: когда одной модели недостаточно

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели8.8K

Для разных задач требуются разные модели. Одни быстрее, другие дешевле. Есть те, что показывают лучшие результаты в анализе данных, и есть те, что лучше подходят для кодинга. Иногда выбор определяют требования к обработке данных, внутренней инфраструктуре, информационной безопасности и соблюдению регуляторных норм. 

Чтобы собрать все эти суперспособности воедино, пригодится маршрутизация или роутинг моделей. 

Читать далее

Чем заменить Microsoft Project? Российские аналоги зарубежной системы управления проектами

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели7.4K

В 2022 году с российского рынка ушел Microsoft Project, причины вы знаете. Многие отечественные компании вынуждены были начать поиски новой системы управления проектами. Не стал исключением и один из наших клиентов. Далее — повествование от имени заказчика, который пожелал остаться анонимным.

Узнать больше

Каждая рабочая задача должна быть чатом. Объясняю, почему вам это точно надо

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели16K

Каждая задача — это чат. Звучит странно? Мы в YouGile считаем иначе: если задачи лежат в таск-трекере, а вся реальная работа обсуждается в Telegram — таск-трекер превращается в место для отчётности. Поэтому мы решили не отучать людей общаться, а сделать общение ускорителем работы. Рассказываю, как чаты вовлекают в работу, ускоряют команду и становятся базой для ИИ.

Согласиться, поспорить или узнать себя
1
23 ...