Менеджмент

Моя предыдущая публикации о психозе во внедрении ИИ, пожалуй, нуждается в конкретных примерах. И главный кадровик Amazon внезапно преподнес такой пример, что лучше и не придумаешь. В официальном блоге компании она рассказала, как использует ИИ для генерации кода и решений. Кстати, новость об этом уже есть на Хабре.

Знаете, что мне это напоминает? Историю про то, как менеджмент одной компании решил уволить своего самого талантливого сотрудника. И это было бы еще полбеды - они же еще и опубликовали хвалебный пост об этом. Правда, потом сей пост прочел куда более толковый менеджер другой компании, и написал детальный разбор их косяков, которые прям видны невооруженным глазом. Вот, кстати, этот разбор на Хабре со ссылкой на исходный бахвальный пост. Это, между прочим, закончилось увольнением именно вышестоящих управленцев в исходном проекте.

И вот глава HR Amazon решила порадовать нас откровениями, как прекрасен генеративный ИИ. Давайте же насладимся этим чтивом:

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.

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

Газпромбанк появился у меня как и все другие - корпоративный банк, куда начислялась зарплата. На данный момент у них 5,7 млн активных розничных клиентов.

Второй банк которым я пользуют Т-банк - единственный банк, который я выбрала сама.

До этого у меня ещё была карта Альфа-банка, также корпоративная - её я закрыла после того, как внезапно обнаружила что несколько месяцев с меня списывали услугу, которую сами подключили. Раньше это был очень популярный даркпаттерн телекома, но они от него отказались, поняв, что отток не покрывает краткосрочную выгоду. Банки - пока этого не поняли, к сожалению.

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими 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. Мои другие разборы: «Рейтинг ни на что не влияет»: Почему Яндекс.такси выбирает газлайтинг вместо честного UX и Тест-драйв 2GIS: как завалить навигатор рекламой и потерять базовый UX.

Сегодня хочу подробнее рассмотреть механики, которые используют банки для повышения своей маржинальности на пример Газпромбанка.

В 2021 году я заимел привычку вести личный бюджет, и тогда же мне пришла идея составить свою продуктовую корзину и самостоятельно отслеживать по ней инфляцию. К моменту создания этой статьи я собрал данные за 5 лет, и вот что у меня получилось.

Вебинар | 23 сентября в 11:00 | Регистрация

Часто компании начинают с одного направления, например, с нормализации данных или внедрения MDM, но впоследствии вынуждены возвращаться к уже выполненным этапам. Причина в отсутствии комплексного плана развития НСИ и понимания оптимальной последовательности работ.

На вебинаре 23 сентября в 11:00 эксперт SOFROS Яна Журавлёва покажет, как определить оптимальную последовательность внедрения решений в зависимости от текущего состояния данных, ИТ‑ландшафта и задач бизнеса.

В маленькой команде почти любая ошибка сначала выглядит как полезная работа.

Вы выпускаете функции, чините воронку, отвечаете пользователям, собираете аналитику. Каждый отдельный шаг кажется разумным. Только через несколько месяцев становится видно, что вся эта скорость вела немного не туда.

У меня ушло несколько лет, чтобы научиться замечать такие решения раньше. Не всегда до запуска, иногда хотя бы через неделю, а не через квартал. Ниже семь принципов, которыми я сейчас проверяю продуктовые ходы. Они выросли из работы над Viralmaxing, нашей аналитикой для контентных команд, и из моих повторяющихся ошибок.

Начну с одной из них.

Привет, Хабр! На связи Лена, аналитик Directum Projects. Сегодняшние экономические условия тихо (или уже громко) шепчут: «Пора сокращать расходы». И вот уже финансовый директор режет бюджеты на подписки, корпоративные сервисы, командировки и обучение. Пересматриваются закупки и оптимизируется штат.

Проходит полгода, и издержки снова начинают расти.

Покупатель в техномаркете задает вопрос: «Этот системник потянет обработку 4K-видео?». Продавец-стажер лихорадочно ищет информацию: открывает спецификацию, гуглит обзор в интернете, но безуспешно. Тогда он пытается дозвониться до сервисного центра, долго ждет ответ, переспрашивает. Через полчаса раздраженный покупатель уходит без покупки.

Отток в массовом B2B SaaS почти всегда рождается не в недовольстве продуктом, а в первых днях после покупки, до того как клиент дошёл до реального результата. Чинит его онбординг, а не запуск программы удержания.

Внедрение OKR часто превращается в бюрократию. Сотрудники воспринимают его как тот же Jira, только в профиль, а рыночный софт либо стоит дорого и тащит за собой тонны ненужного HR-функционала, либо требует сборки на коленке.

В Sape мы столкнулись со всеми этими проблемами и решили, что OKR-софт должен быть простым, интуитивно понятным и не ломать текущие процессы в таск-трекерах. В результате мы написали свой open-source-инструмент, который собирает метрики через OpenAPI и отлично дружит с n8n.

Вы нажимаете в ERP кнопку «Рассчитать план», получаете плановые заказы с датами и резонно предполагаете, что система только что построила производственный план. Она его не строила. Она рассчитала, что нужно закупить и изготовить под план, который кто‑то дал ей на вход. Разбираю двенадцать характеристик производства, при которых MRP перестаёт справляться, и объясняю, откуда на самом деле должен браться производственный план.

Мы изучили 14 программ для видеозвонков: от простых инструментов для небольшой команды до корпоративных платформ, рассчитанных на крупные встречи и закрытые контуры. В обзоре показали, чем они отличаются на практике и для каких рабочих задач подходит каждый вариант.

Здравствуй, Хабр!

Давно хотел поделиться своими мыслями и изысканиями на тему: «Чем внедрение ИИ‑агентов в бизнесс‑процессы организаций отличается от всего, что мы привыкли делать раньше, внедряя информационные системы».

И вот, когда индекс ИИ‑хайпа от @anti_agi вышел на плато, а Билл Гейтс сообщает нам, что мы не готовы к эпохе ИИ — по‑моему, самое время это сделать!

Для тех, кто не в теме: Pure это приложение для знакомств, которое изначально запускалось на аудиторию с уклоном в…кхм… утехи. Слоган был и остаётся (по крайней мере у меня на странице загрузки iphone) — «Знакомства без стыда». Год назад, в августе 2025, Pure расширил аудиторию и стал говорить о себе как о «full‑blown dating app» — полномасштабном приложении для знакомств и впустил более широкую аудиторию.

Тогда же, по рекомендации подруги из Саратова, туда пришла и я потыкать приложение о котором ходили легенды. Для меня Pure работает лучше других для поиска встречи в офлайне. Быстро. Я неспроста написала «поиска», потому что договариваться о встрече в самом приложении не так удобно по ряду уже других причин, которые также разберу.

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими 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. Мои другие разборы: Как я искала точки роста для «Звука»: догонять рынок или создавать новый? и «Рейтинг ни на что не влияет»: Почему Яндекс.такси выбирает газлайтинг вместо честного UX. 

В этой статье разберу какие механики хорошо работают на встречу и почему люди из приложений знакомств переходят в мессенджеры.

Обычно ко мне обращаются с похожим запросом: поставил Obsidian, посмотрел видео, разложил папки как показывали, дальше не пошло. Одна клиентка описала это так - поставила программу под большое научное исследование и утонула в роликах о том, как ею пользоваться.

Я собираю персональные системы в Obsidian на заказ. Работа начинается с таблицы: слева боли, сверху предполагаемые решения, на пересечениях отметки. Ниже - как её заполнить и что в ней потом видно.

Девять месяцев назад я начал запускать таймер каждый раз, когда сажусь за конкретную задачу. За это время одна категория “студия” превратилась в систему проектов, ролей и описаний, а тайм-трекинг стал способом оценивать работу не по ощущениям. Рассказываю, как я веду Toggl Track, почему отдельно считаю управление, разработку и созвоны, что помогает не забывать про таймер

Тот, кто готовится к квартальному комитету, меньше всего хочет слышать адресованный лично вопрос: «Что изменилось в деньгах после твоего управления?» или в духе: «Какой эффект лично ты принёс компании?» Холод в желудке после этих фраз как раз и формирует взрослого управленца, хотелось бы, чтобы развитие происходило менее драматически.

Стиль интерфейса, направление линий, формат и оформление диаграммы не имеют значения, если они не дают за 2 секунды понять «эффект» либо «ущерб» для проекта и компании. В токсичной корпоративной реальности цифра на выноске, веха на графике, цвет бара или таблица в легенде вместо «дополнительной информациии», превращаются в потенциальные зацепки для вопросов. Если ответы на них "...ещё не проработаны", докладчик уже слышит в этих вопросах сомнение в необходимости дальнейшего с ним сотрудничества.

Как это обычно бывает, инициатива похоронила инициатора, а простой список с пометками «что | откуда | пригодится в...» перерос в чуть ли не исследование.