Примерно 1.5 месяца назад я провела и оформила кабинетное исследование, посвященное текущему рынку труда. Основная причина такого интереса: мой собственный поиск работы — чтобы разработать стратегию и дальнейшие действия, мне пришлось вникнуть в проблематику. Вопросы шли один за другим, и в итоге получился большой проект размером с курсовую. Итак, что же там происходит на рынке труда сейчас?
Привет, Хабр! На связи Дмитрий Созонов, эксперт Directum Projects. В своей работе я много коммуницирую с руководителями проектов и разных продуктовых команд, и их боль - когда задачи снова и снова возвращаются к первоисточнику. Вроде бы поручение выдано, команда работает. Но через несколько дней оказывается, что именно РП согласует каждое решение, отвечает на большинство вопросов, контролирует мелкие детали и принимает практически все спорные решения.
Это явление получило название Reverse Delegation Creep - постепенный возврат всей ответственности за проект обратно к менеджеру.
На первый взгляд проблема кажется поведенческой, но на практике она почти всегда связана с организацией процессов.
Модели зрелости управления проектами – это рабочий, хотя далеко не всем известный, инструмент для оценки и развития системы управления проектами. Они позволяют организациям систематизировать хаотичное управление проектами, повысить предсказуемость результатов, масштабируемость и стратегическое развитие; определить текущую способность управлять проектами и выявить области улучшения.
У этой статьи нет задачи быть предельно методически точной. Скорее это попытка рассказать о подходах к оценке зрелости проектного управления: что такие подходы из себя представляют, как могут быть организованы, что видится самым важным.
Первые два года ИИ-бума инвесторы покупали «железо». Теперь рынок начинает искать следующий источник роста. Главной становится не максимальная производительность моделей, а стоимость одного запроса, эффективность вычислений и способность масштабировать ИИ дешевле конкурентов. Именно вокруг этого будет разворачиваться следующая стадия развития отрасли.
В июньском обзоре Citrini Research пишет, что рынок ИИ вступает во вторую фазу. Если последние два года инвесторы были готовы платить почти любую цену за вычислительные мощности и крупнейших производителей чипов, то теперь внимание постепенно смещается на стоимость самих вычислений, эффективность моделей и инфраструктуру, которая позволяет снизить расходы.
Первая волна ИИ строилась вокруг дефицита GPU и масштабных инвестиций в дата-центры. Однако сейчас главным конкурентным преимуществом становится способность выполнять больше вычислений за меньшие деньги. На рынке растет пониманием, что экспоненциально наращивать мощности дата-центров уже нерентабельно. При этом амортизация от использования падает быстрее отдачи в прибыль. Поэтому они выделяют несколько новых долгосрочных трендов.
Во-первых, рынок начинает переходить к локальному (on-device) ИИ. Все больше моделей будут работать непосредственно на смартфонах, ПК и периферийных устройствах без постоянного обращения в облако. Это снижает задержки, повышает конфиденциальность данных и уменьшает стоимость эксплуатации.
Во-вторых, усиливается тренд на миниатюризацию моделей. Гонка идет уже не только за максимальным качеством, но и за эффективностью. Компактные модели дешевле в обучении и запуске, быстрее масштабируются и позволяют запускать ИИ там, где раньше это было невозможно.
Всем привет! Меня зовут Андрей, я технический директор в компании “КЕДР Солюшенс”. Как коллеги вы, наверняка, разделяете мнение, что не стоит изобретать велосипед там, где можно обойтись стандартными, проверенными временем решениями. Но сегодня я хочу честно поделиться историей одного нашего проекта, в котором этот постулат дал сбой. Я покажу, как стандартная архитектура хранения данных загнала нас в тупик и какие шишки мы набили при попытке все исправить с наскоку.
Дано: инженерный стартап с продуктом для автоматизации строительного контроля. Первые B2B‑продажи есть, но рост встал — 1–2 демо в неделю.
Через два месяца та же команда проводит по 2–4 демо каждый будний день, закрыты 4 сделки, собрана база из 900+ целевых компаний. И всё это без ИИ‑агентов и волшебной лидогенерации.
Рецепт: вовлечение команды в планирование, еженедельные спринты по фреймворку OKR, одна спонтанная деловая игра, которая вскрыла настоящую проблему.
Я вёл этот проект как ментор и ниже разберу, что мы делали, что оказалось реальным барьером и какие ходы дали результат.
В современной разработке AI-ассистенты для кодинга создали кризис, о котором никто не говорит. Junior-инженеры работают быстрее, чем когда-либо. Senior-инженеры проектируют архитектуру с меньшими усилиями. А что происходит с вашими middle-инженерами?
Они тихо тонут: большую часть времени вылавливают ошибки AI, которые не попадают ни на один дашборд.
Я называю это проблемой «невидимого валидатора». Опираясь на опыт создания AI-платформ, которые обслуживали более 100 миллионов пользователей на enterprise-масштабе, в этой статье я разберу, как ваши лучшие инженеры субсидируют продуктивность всех остальных… и что сделать, пока они не ушли.
В продуктовой B2B-компании, где я отвечал за надёжность, поставили амбициозную цель: сократить цикл разработки (dev cycle time) на 20%. Забегая вперёд, скажу: к концу года цель достигли. Но уже через несколько месяцев после старта я смотрел на график инцидентов и не верил своим глазам: рост в два раза год к году.
Эта статья — о том, почему так происходит почти всегда, когда компания оптимизирует одну метрику, как мы это починили и — главное — как продать решение руководству. Именно на продаже всё обычно и умирает.
Привет, меня зовут Дарья, я ИТ-бизнес-партнёр в банке. Часто при внедрении ИИ возникает вопрос: а нужно ли сначала стандартизировать процессы? Какой эффект это даст?
В моей статье ниже мы подробно разберем, почему при отсутствии единых правил агент вынужден восстанавливать контекст, а не контролировать результат. На примере агента, анализирующего квартальную отчётность, мы убедимся: хаотичная декомпозиция создаёт до 262 144 вариантов структуры, тогда как стандарт сводит проверку к типовому шаблону и в модельном расчёте сокращает объём входных токенов примерно на 73%.
Как руководителю понять, чем занята ИТ-команда: сколько ресурсов уходит на поддержку, какие работы относятся к проектной нагрузке, где задачи остаются без оценки, а где назначены исполнители, но работа не движется?
В компании «Первого Бита» для этого внедрили единый управленческий контур EvaTeam, поверх системы настроили аналитический HTML-дашборд. Через API он собирает данные, помогает находить слепые зоны и принимать управленческие решения на основе фактической загрузки команды.
В статье разбираем архитектуру решения, логику разделения поддержки и проектных работ, состав аналитики и результаты одного из ежемесячных отчётных срезов.
Договоры сопровождают все ключевые процессы компании. Каждая сделка, партнерство, закупка или наём сотрудника начинаются с подписания документа. Но когда в компании ежемесячно проходят десятки и сотни бумаг, ручное управление замедляет работу отдела. Юристы тратят часы на рутинную проверку вместо работы с более важными задачами, возникают риски потерять версию, сорвать сроки согласования, пропустить критичные условия.
Конкурентоспособность бизнеса напрямую зависит от скорости принятия решений. Медлить в работе с контрагентами — значит отдать рынок более технологичным игрокам. В статье разберем, как устроена работа с договорами и на что смотреть при выборе решения.
В 1946 году чиновник из Пуэрто-Рико Теодоро Москосо придумал схему, которая позволит в будущем компании Hilton Hotels (а после Hilton International) развивать свою международную сеть отелей за счет пенсионных фондов, льготных кредитов и денег налогоплательщиков разных стран.
В этой статье мы вместе с вами будем разбираться в бизнес-модели компании Hilton, а также в истории одного отеля на Кубе. Присоединяйтесь, будет интересно и познавательно.
«Всем привет! У нас изменения в регламенте!»
Если ваше утро начинается с такого сообщения на планерке или в чате — вряд ли его можно назвать добрым. Потому что первая реакция — «не надо!»
Сопротивление изменениям — естественная реакция системы на попытку перестройки.
Ниже несколько приемов для тех, кто внедряет изменения и несколько шагов для тех, кто эти изменения переживает.
Не можем не вспомнить про Telegram, которым сами долгое время пользовались в своей команде, даже после его полной блокировки. Но времена нынче интересные. Иногда даже хочется перестать участвовать в исторических событиях, но что-то никак не получается. Поэтому работаем с тем, что имеем.
Из того, что хотелось бы сказать про Телегу, раз упомянули: неоспоримое его преимущество – это бесплатность, по крайней мере для личных переписок. На второе место точно можно поставить функциональность – интеграции с веб-сервисами и механизм ботов, это вообще отдельный мир. Ну и на третьем – простота. Достаточно номера телефона, и ты уже на связи: сообщения, звонки, общие чаты, каналы…
Есть ли что противопоставить отечественным корпоративным мессенджерам? Или у них свой путь и ниша?
Смена только началась. Оператор-новичок должен запустить обработку первой детали на станке с ЧПУ, но после недавней модернизации оборудования привычный порядок действий изменился. Мастер на больничном, старший мастер – на планерке в заводоуправлении, а бумажная инструкция устарела. Пока сотрудники пытаются разобраться, простаивает не только этот станок – задерживается запуск всей производственной линии. Можно ли этого избежать? Да. Рассказываем как.
ИП — простой и дешевый старт для ИТ-команды или продуктового проекта. Но в какой-то момент бизнес упирается в потолок — появляются наемные разработчики, крупные заказчики-юрлица отказываются работать с «каким-то там ИП», а налоговые льготы для ИТ-компаний по-прежнему доступны только юридическому лицу. И предприниматель встает перед вопросом: переходить ли на ООО.
Эта статья — для тех, у кого уже есть работающее ИП и кто решает, пора ли менять форму. Внутри пошаговая инструкция по регистрации юрлица. И объективное сравнение: что реально меняется в налогах, в том, как вы достаете из бизнеса деньги, и в личной ответственности собственника — с конкретными цифрами и ставками 2026 года.
Ко мне обратилась исследовательница — социолог, изучающий, как на самом деле устроена жизнь коллективов: репутация, доверие, признание внутри команд. Работа устроена так: клиентка каждый день отсматривает и конспектирует по десятку новых научных статей и соотносит их с собственными эмпирическими данными. Ей нужна была система, которая свяжет весь этот разнородный материал воедино и позволит с ним работать, а не просто складывать.
Как вы знаете, у нас тут были популярны высказывания, что айтишники - это богатые люди, которые могут себе позволить всякое. Однако, давайте объективно посмотрим, что и как айтишник может отложить себе на старость, чтобы не остаться на батоне и кефире, когда HR начнут браковать резюме по возрастному критерию.
Майкл Бьюрри, прославившийся благодаря книге и фильму «Игра на понижение» (The Big Short), не разделяет популярную точку зрения о том, что производители микросхем памяти вступили в новый «суперцикл». И в его аргументах есть логика.
Когда инженеры осваивают Claude и другие AI-инструменты поодиночке, команде сложно быстро распространять рабочие приёмы и не повторять одни и те же ошибки. Общий чат для этого подходит плохо: советы быстро устаревают, теряются без контекста и редко показывают сам ход решения.
Быстрее адаптироваться к изменениям, разбирать реальные сценарии и лучше понимать собственную кодовую базу команде помогает регулярный обмен находками. Как его организовать? Давайте разбираться.