Аналитик может создать логичную систему, которая окажется неудобной для тех, кто ей пользуется каждый день. Разбираем, почему возникает разрыв между ожиданиями специалиста и реальной работой пользователей, и как избежать проектирования «фантомных пользователей».
Разбираем пять российских PM-систем для среднего и крупного бизнеса: чем отличаются и какие решения подходят под разные сценарии
Можно сколько угодно внедрять таск-трекеры, но толку мало, если задачи лежат на доске, обсуждения — в Telegram, а решения остаются на созвонах. Мы прошли через это несколько раз. Расскажу, как мы собрали работу в одном месте, научились говорить с бизнесом на языке приоритетов и в конце поделюсь четырьмя выводами, которые помогут навести порядок в задачах и коммуникации.
За 11 лет работы студии рекламы мы пережили пандемию, блокировку Instagram-запрещён-в-России и несколько резких перестроек рынка. Где‑то реагировали правильно, а где‑то сами теряли деньги из‑за собственных решений. В статье разбираю семь таких ошибок: от попыток спасти умирающее направление до сокращений команды и пересчёта экономики услуг.
Если судить по новостям, то мы в шаге от светлого кибернетического будущего. Авторитетные исследователи утверждают, что к 2026 году генеративный ИИ будут использовать до 80% крупных компаний. Капитализация Nvidia бьет исторические рекорды, а венчурные фонды льют деньги в ИИ-стартапы.
Но если посмотреть макроэкономические отчеты Федеральной резервной системы США или OECD Data, картина будет другой. Глобальная производительность труда топчется на месте, прибавляя лишь по 1–1,5% в год. Никакого скачка или технологического прорыва в масштабах государств в цифрах реального ВВП нет.
Получается парадокс, когда, с одной стороны, есть колоссальные инвестиции и отчеты о превосходстве моделей над человеком, а с другой — статистика, показывающая, что макроэкономика этого бума не замечает.
Кому же верить? Маркетологам, раздувающим очередной пузырь, или государственным ведомствам, которые не научились еще оценивать новые метрики?
Экономические прогнозы сейчас медленно меняются от предположений в духе «ИИ заменит половину профессий» в сторону сдержанного эконометрического анализа. Взвешенную позицию можно увидеть у Национального бюро экономических исследований США (NBER), сформулировавшего идею о том, что экономика столкнулась с феноменом, который уже проходила сорок лет назад.
В этой статье мы рассмотрим свежие научные публикации, где обсуждаются слабые места, из-за которых буксует светлое ИИ-будущее.
После внедрения AI‑агентов дашборд разработки может показать красивую картину: больше PR, выше velocity, быстрее закрываются задачи. Но за этими цифрами иногда скрываются новые узкие места — перегруженное ревью, рост переделок и снижение прозрачности процесса.
Разберём практический маршрут, как за четыре недели настроить атрибуцию AI‑изменений, сегментацию по риску и метрики полного цикла поставки, чтобы оценивать реальный эффект от использования агентов.
Большинство команд умеют запускать проекты. Гораздо сложнее — довести их до финальной точки, когда остаются последние баги, спорные решения и десятки «маленьких» улучшений, способных снова отодвинуть релиз. Разбираем, почему проекты застревают на финишной прямой, какие ошибки превращают почти готовый результат в долгострой и какие практики помогают командам спокойно пройти последний этап.
Команда — шесть разработчиков, полтора десятка параллельных проектов. Задачи жили в Excel, чатах и головах. В какой-то момент стало понятно, что «а кто это делает?» задаётся чаще, чем «как это сделать», — пора заводить трекер.
Дальше случилось то, что случалось у многих: мы честно прошлись по рынку, везде что-то мешало, и в понедельник я открыл пустой репозиторий. Во вторник команда уже вела задачи в своём трекере.
А самое интересное произошло между этими точками: канбан-доска — то, ради чего всё затевалось, — прожила в интерфейсе два с половиной часа. По истории коммитов видно точно.
Расскажу по порядку: почему не подошло готовое, что выкинули, что оставили и почему «свой трекер за два дня» — это не подвиг, а холодный расчёт про длину петли обратной связи.
Почему не готовое
Сразу дисклеймер: всё перечисленное ниже — нормальные инструменты. Не подошли они нам из-за наших ограничений, а не потому что плохие.
Jira и Linear отпали первыми: данные о внутренних проектах не должны жить во внешнем облаке, а с обслуживанием российских аккаунтов у обоих вендоров всё сложно. Kaiten, YouGile, Weeek — приличные российские альтернативы, но это опять облако с чужим хранением, а по деньгам на команду — подписка за то, чем мы будем пользоваться на пять процентов.
Self-hosted Plane был ближе всего, но тащить и обслуживать чужой комбайн ради шести человек не хотелось.
GitHub Issues мы используем и любим, но тут споткнулись о главное: трекер нужен не только разработчикам. Руководителю нужны карточки, сроки и картинка загрузки — а не list view с лейблами. Фраза, убившая этот вариант, звучала так: «Issues не умеют пользоваться менеджеры». Это не претензия к менеджерам — это факт о интерфейсе.
Компания «Нанософт», ведущий российский разработчик САПР и BIM-решений, приглашает на премьеру nanoCAD BIM Строительство 26 – новой версия BIM/ТИМ-решения для архитекторов и конструкторов.
Онлайн-премьера: 15 сентября в 11:00 (МСК), бесплатно.
Оцените ключевые возможности nanoCAD BIM Строительство 26 в прямом эфире!
Моделирование и детализация модели:
· Новая система уровней и осей
Упрощает пространственную координацию модели: переработаны привязки, управление уровнями и координационными осями, добавлен габаритный параллелепипед.
· Многослойные конструкции
Позволяют задавать состав, порядок слоев и материалы стен, перекрытий и кровель с помощью специальной базы конструкций.
· Расширенные инструменты кровли
Добавлены кровли вытягивания, перехода и вращения, дуговые сегменты и динамические булевы операции для моделирования сложной геометрии.
· Автоматическое создание помещений
Контур помещения определяется по окружающим стенам без ручной обводки, что особенно удобно в многоэтажных проектах.
Инструменты проработки железобетонных конструкций
· Плоскость армирования
Служит рабочей поверхностью с индивидуальными значениями защитного слоя бетона на каждой грани – это обеспечивает корректное размещение арматуры даже на наклонных конструкциях.
· Стержень
Обновил функционал и теперь позволяет контролировать углы слома при загибах, получил расширенный набор параметров.
· Арматура по площади
Автоматически распределяет продольную и поперечную арматуру с детальной настройкой, корректным заполнением информационных параметров и 2D-редставлением.
· Раскладка по траектории
Распределяет вдоль произвольных, в том числе дуговых и наклонных, направляющих не только отдельные стержни, но и детали с учетом правил размещения.
Спецификации и координация
· Работа с IFC
Переработан интерфейс экспорта, актуализированы схемы заполнения параметров под текущие требования экспертиз, внедрена поддержка экспорта ЦИМ АГР по требованиям ДГП г. Москвы.
· Спецификации
Добавлены новые профили преднастроенных проекций для архитектурного раздела, расширена поддержка типов объектов и правил фильтрации, внедрена структурированная категоризация профилей Мастера простановки размеров
· Таблицы и составные элементы
Таблицы nanoCAD получили прямой доступ к конструктивным сборкам и параметрам дочерних элементов параметрических объектов.
· Библиотека и параметрика
Панель библиотеки объектов переработана: новый интерфейс, поиск в интернет-библиотеке (включая базы производителей) и Менеджер компонентов для управления загрузкой внешних библиотек.
· И многое другое
Регистрация открыта!
А самые активные участники получат возможность...
Пять минут на ручной пинг, десять — на поиск релизного чек‑листа, еще день — на MR, о котором все забыли. По отдельности это мелочи. Вместе — заметная часть time‑to‑market.
Расскажу про микроавтоматизации: небольшие скрипты и уведомления, которые снимают рутину вокруг разработки. Без отдельной платформы, проекта на квартал и попытки сразу сделать идеально. Внутри — десять сценариев, которые крутятся у нас, их экономика и критерий, по которому мы решаем, что автоматизировать, а что оставить руками.
Разработка при этом может идти быстро. Time‑to‑market растягивается в паузах: между аналитикой и разработкой, разработкой и тестированием, в ожидании ревью и согласований.
Стандартный совет — жестко разделять профессиональное и личное — звучит разумно, но подходит не всем. У меня, например, четкой границы нет. Могу додумывать рабочую задачу вечером, читать профильную литературу в выходной или быстро глянуть почту в отпуске. При этом нет ощущения, что работа высасывает все ресурсы. Все дело в интересе и правильной расстановке приоритетов.
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Ковтун, я управляющий партнер направления «Разработка и тестирование» в IBS. Большая часть моего дня — встречи, управленческие задачи и постоянное переключение между разными вопросами. Расскажу, что помогает мне сохранять работоспособность при такой нагрузке, и в конце соберу главное в чек-лист.
Вторая серия из полугодового цикла про «Танец с ИИ и его внедрения». В первой статье я рассказывала, почему автоматизация начинается не с нейронки, а с понимания процесса. Сегодня — про ЧБД.
Напомню, с чего всё началось. Прихожу я как-то с совещания, на котором руководитель заявляет: «Какая Figma в 2026 году? Убираем». Иду к команде и говорю: «Всё, работаем исключительно с нейронкой», а вся команда глазёнками луп-луп, прям как я час назад.
Аналитика к тому моменту у нас уже была готова — её собирали аналитики (удивительно, не правда ли), в основном головой, а где-то, возможно, с нейронкой. А вот всё, что было дальше, — уже наша история.
В аналитических командах часто происходит парадокс: чем сильнее эксперт, тем быстрее он решает задачи — и тем меньше пространства остаётся для роста коллег вокруг. Джуниоры привыкают получать готовые решения, запоминают шаблоны SQL и перестают разбираться в причинах ошибок.
Разберём подход «управляемого хаоса», который помогает превратить наставничество из передачи знаний в развитие самостоятельного мышления: через дефицит подсказок, работу с черновыми решениями и разбор собственных решений.
Шесть лет назад мы уже писали на Хабре про беспилотный трамвай — тогда это был один экспериментальный вагон, который иногда выезжал на маршрут в Москве, а автопилот тестировался в основном на закрытой территории. С тех пор много воды утекло — в буквальном смысле, учитывая петербургскую погоду.
Стоит сразу оговориться: та статья была про московский проект, и он на самом деле не имеет почти ничего общего с тем, что сейчас работает в Петербурге. Питерский проект стартовал в 2022 году фактически с нуля — с сильно обновленными составом команды, парка трамваев, другими протоколами и, чего уж там, без 2D‑детекции и лидара, которые использовались в Москве. Поэтому эта статья — не столько «было/стало» одной и той же системы, сколько рассказ о том, куда доросла история, начавшаяся почти с чистого листа четыре года назад.
Японские префектуры получают известных покемонов в качестве региональных символов без лицензионной платы. В статье — мини-исследование о том, зачем это нужно The Pokémon Company, кто оплачивает все движухи с покемонами и почему Кагаве достался именно Ядон-Слоупок.
Разбираем кейс организации второй линии поддержки 1С для сети fashion-ритейла из 550+ магазинов в России. Сервер на каждый магазин, самописный сервис обмена данными вместо стандартной шины, конфигурация 1С УНФ, переписанная почти до неузнаваемости, и почти полное отсутствие документации по техподдержке на старте. Процесс перехода магазинов на 1С команда SSP SOFT построила с нуля, наладила инцидент-менеджмент и автоматический сбор отчетности от магазинов, добилась быстрого закрытия тикетов. И о «граблях» этого процесса тоже расскажем.
Почему выиграть тендер ещё не значит заработать, чем реально отличаются 44-ФЗ и 223-ФЗ, сколько денег нужно на обеспечение и старт, почему низкая цена побеждает не всегда и где в госзакупках уже работает ИИ? Госзакупки для многих предпринимателей до сих пор выглядят как территория с предупреждающими знаками: десятки страниц документации, электронные площадки, обеспечения, ФАС, РНП и устойчивое убеждение, что «там всё уже поделено». При этом для тысяч компаний тендеры — обычный канал продаж, через который можно получить клиента на миллионы рублей без классической рекламы и холодного отдела продаж.
Я, Александр, автор телеграм-канала «Shulepov Code», поговорил с Тураном Амировым — предпринимателем и экспертом по тендерам, автором YouTube-канала «TURAN TENDER» который пришёл в закупки из грузоперевозок, прошёл путь от первых заявок практически вслепую до крупных контрактов, ошибок, конфликтов с заказчиками и внедрения тендерных процессов в других компаниях. В этом интервью мы разбираем, чем отличаются 44-ФЗ и 223-ФЗ, сколько денег действительно нужно для старта, почему низкая цена побеждает не всегда, зачем предпринимателю самому понимать ТЗ и где в этой системе сегодня можно использовать ИИ. Туран делится реальным опытом работы с госзакупками, кейсами и объясняет, как устроен рынок без мифов.
Компания выбирает не только преимущества решения. Она одновременно выбирает его цену, ограничения и будущие проблемы.
Поэтому хорошее решение – не то, у которого нет недостатков, а то, чьи последствия увидели, обсудили и сознательно приняли те, у кого есть полномочия за них отвечать.
Эксперт должен рекомендовать. Компания – выбирать. А матрица вариантов нужна не для того, чтобы назвать победителя, а чтобы цена этого выбора не обнаружилась уже после старта реализации.
Коротко итоги за год:
— Пустили ИИ в прод.
— Уволили отдел продаж.
— Чуть не положили дата-центр.
— Ещё раз пустили ИИ в прод.
— Сейчас ещё один раунд халявы на 4000 рублей в облаке для новых пользователей.
Примерно год назад мы опубликовали статью о том, что запускаем последнее коммерческое облако в РФ. Тогда мы честно рассказывали про наши амбиции, про ненависть к медленному корпоративному подходу и так далее.
А потом на год пропали. Вышли из беты и пропали.
Нас сгубили корпоративные заказы. Они оказались намного более жирными, чем коммерческое облако. И ещё их стало ОЧЕНЬ МНОГО.
Самый простой ответ на вопрос, почему мы ничего не писали: нам было тупо некогда.
Но облако тоже развивалось. За этот год мы прошли путь от стартапа до нормального IaaS-провайдера.
Официальный старт состоялся 26 декабря 2025, под самый Новый Год. И пока вся страна просыпалась и лечила похмелье, я сидел и отвечал на тикеты в саппорт. Я смотрел в монитор и думал: «Кто вообще эти люди, которые 1 января лезут настраивать виртуалки и писать в поддержку?»
Базу знаний заводят для команды. А потом она делает всё, чтобы туда не заходить. Рассказываю, как мы в YouGile превращаем БЗ из кладбища документов в ускоритель бизнеса: встроить знания прямо в работу, упростить их накопление и обновление, а затем использовать весь этот контекст для мощного ИИ-буста
