Менеджмент

Много говорилось о том, что технический долг — это мусор, какой он нехороший и вместе с тем неизбежный. Когда я готовил доклад по этой теме, то задался вопросом: а насколько он «нехороший» в цифрах? Мне показалось важным опереться на уважаемые источники в этом вопросе и показать, что стоит за этими рассуждениями, в чем именно выражается «плохость» технического долга.

Так что сразу предупреждаю: внутри много цифр. А еще будет улитка. Ну и немножко поделюсь собственным опытом работы с техническим долгом. Куда же без этого, тема-то больная.

Или как я за 200+ внедрений научился отличать реальную боль от маркетинговой иллюзии

Знаете, что меня бесит больше всего в этой индустрии? Когда бизнес тратит 200–300 тысяч на «решение всех проблем», а через полгода система, на которую потрачены силы и время, не открывается и не используется. Деньги в трубу. И самое обидное — это не вина технологии или IT продукта. Это вина того, что никто не задал правильные вопросы ДО покупки.

За 200+ внедрений я насмотрелся на эту картину столько раз, что могу предсказать провал ещё на первой встрече. И сейчас расскажу, почему так происходит и как этого избежать.

Первичный скрининг сотен резюме — знакомая многим компаниям «боль»: он отнимает до 80% времени рекрутёров. Наш эксперимент по внедрению LLM в процесс найма показал, что даже простая модель может стать мощным союзником, если возьмёт на себя самую монотонную часть работы.

Меня зовут Андрей, я руковожу департаментом внутренних систем в ЮMoney. Одна из задач моей команды — автоматизация бизнес-процессов. В этом материале я расскажу, как с помощью простой открытой LLM-модели автоматизировать первичный скрининг резюме. Если в вашей компании практикуется массовый найм, и HR-специалисты до сих пор вручную просматривают горы резюме, этот материал — для вас.

Всем привет! На связи практика Business Intelligence GlowByte. Открываем год полезной информацией. 

В 2022 году мы опубликовали на Habr статью про выбор BI-платформы, публикация набрала более 24 000 просмотров. Тогда наш подход был простым: составили большую таблицу сравнения по множеству критериев, поставили баллы — и вуаля, выбирайте лидера.

Четыре года спустя понимаем: такой подход работал для своего времени, но сегодня устарел. В условиях большой неопределенности компании действительно искали универсальные решения "на все случаи жизни". Логика была понятной: выбираем один инструмент, который закроет максимум потребностей на годы вперед.

Но рынок BI созрел. Заказчики стали подходить к выбору осознаннее, исходя не из абстрактного функционала, а из конкретных бизнес-сценариев. И оказалось, что попытка найти "универсальную пилюлю" часто приводит к разочарованию.

Расскажу, как мы в GlowByte пересмотрели методику выбора BI и почему сценарный подход работает эффективнее.

Стандарты автоматизации корпоративных информационных систем развиваются эволюционно: от автоматизации небольшой предметной области, обеспечиваемую незначительным программным функционалом, до покрытия хозяйственных операций предприятий и даже холдингов, требующего масштабных программно-технических разработок. Это наглядно демонстрирует стандарт ERP, включавший в себя изначально класс систем MRP2, далее трансформировавшийся в ERP2 и ERP3, объединив множество прочих классов систем (SRM, CRM, PLM, SCM, FI и др.). Таким образом полнота охватов бизнес-процессов демонстрирует степень развития как предприятия, так и программного решения. Не стал исключением и класс автоматизации CRM: технологическое развитие и инновации в области управления взаимоотношениями с клиентами, их опытом и знаниями, позволил расширить данных стандарт и предложить новый – Customer Experience или CX.

В данной работе мы выполним обзор стандарта автоматизации CX, не так давно появившегося на рынке корпоративных программных систем. Рассказ будет построен следующим образом:

Хочу представить вашему вниманию материалы по обучению Jira, которые я бережно собирал на протяжении последних 10 лет на очных или онлайн-тренингах в нескольких учебных центрах.

Сразу оговорюсь, что материал бесплатный, доступен на RuTube, мне важна ваша обратная связь, и конечно будут приятны лайки, комментарии и подписки на канал.

Курс лучше всего подойдёт начинающим пользователям Jira, делающим первые шаги в системе. Хотя для опытных пользователей и даже админов наверняка найдутся интересные темы, и возможность дополнить и структурировать имеющиеся знания.

В прошлой статье я описывал свой путь в качестве основателя стартап в Кремниевой Долине и вывел 12 уроков. Одни из наиболее «срезонировавших» тезисов того материала стал раздел про «управленческий долг». Я упомянул его вскользь, но на самом деле именно он стал тем фактором, который не позволил вырастить компанию до уровня в десятки миллионов долларов – хотя такой шанс в какой-то момент реально был.

Термин управленческий долг (management debt) я впервые увидел в книге Бена Хоровица – The Hard Thing About Hard Things. Бен – легендарный CEO (выводил компанию на биржу и продавал на $1млрд+) и сооснователь фонда Andreessen Horowitz, он умеет называть вещи своими словами.

Все похоже на техдолг – ты принимаешь удобное, «мягкое» решение сегодня, а завтра за него приходится расплачиваться с дикими процентами. И как и в случае с техдолгом, management debt может приводить к серьезным последствиям.

Ниже – 5 уроков о том, как я брал эти «кредиты», и как потом приходилось расплачиваться.

Непорядок, что про работу в МВД можно найти очень много информации, статей, интервью бывших сотрудников. А вот про работу в ФНС почти никакой информации, ну кроме конечно негативной от тех, кто с этой системой как-то соприкасался.

В этой статье я хочу рассказать свое видение налоговой службы, как я устроился на работу, почему выбрал именно ФНС, и как складывался мой путь внутри системы за долгие почти 12 лет службы и, главное, почему я всё-таки принял решений уйти дослужившись до высокой должности.

База знаний почти всегда создаётся из лучших побуждений: разгрузить поддержку, ускорить онбординг, зафиксировать экспертизу, дать клиентам возможность самообслуживания. Но уже через полгода статей становится больше, а ясности — меньше. Контент устаревает, поиск «не угадывает» формулировки пользователей, новые регламенты расходятся по чатам, а поддержка продолжает отвечать вручную, потому что «в базе знаний всё равно ничего не найдёшь».

Привет, хабрчане! 

На связи контент-менеджер Майя, которая за последние несколько лет перепробовала десятки электронных ежедневников. Я искала тот самый, идеальный, который наведет порядок раз и навсегда.

Оказалось, его не существует — ведь все мы думаем по-разному.

Поэтому эта статья — не рейтинг сервисов, а небольшой навигатор среди цифровых органайзеров. Подскажу, как найти не «лучший» инструмент, а тот, что подстроится под ваш тип мышления и рабочий хаос.

Привет!
С вами Марина Ермак, старший аналитик Futureproof. Каждый раз, когда вы открываете ChatGPT, где-то в мире жужжит дата-центр, построенный на кредитные деньги. Вокруг этой инфраструктуры уже сложилась сложная финансовая конструкция — и в последние месяцы всё чаще звучит вопрос: а не надуваем ли мы новый пузырь?

Давайте аккуратно разберёмся, что происходит с рынком, почему аналитики спорят о пузыре вокруг AI-инфраструктуры, и главное — что это может означать для бизнеса, в том числе в России. И в конце рассмотрим три возможных сценария развития событий и no-regret-moves.

Данные реальных логов за 7 месяцев на 527 человек — что люди делают с LLM на работе и что с ними не так

Я внедрял всё это, и мы договорились, что можно использовать статистику по обезличенным логам. Это прямые подсчёты транзакций. Не прогнозы аналитиков, не презентации вендоров — а конкретные реальные логи.

Компания решила возглавить безобразие и дать всем сотрудникам внятный сервис, попробовать все модели рынка и вообще посмотреть, что это даст на практике в приросте производительности и так далее.

Они выбирали между подпиской и моделью с оплатой за токены, и, к счастью, выбрали второе.

Потому что в среднем пользователь использует LLM далеко не так, как может показаться. Если что, крупные модели показывают пользователей, но тщательно скрывают количество запросов и трафик. Потому что его там крайне мало.

Якоб Нильсен проводил исследование, что только 20% населения могут нормально сформулировать промпт. Пробуют пару раз и уходят.

Короче, за 7 месяцев с июня по декабрь 2025:

416 пользователей из 527 хоть раз потыкались

122346 запросов (в среднем 42 запроса на пользователя в месяц)

6851 доллар расходов (535 тысяч рублей, 184 руб/месяц на активного юзера)

Если бы они брали 20-долларовые подписки GPT, то получили бы то же самое в 8,5 раз дороже.

При этом мы внедряли агрегатор нейросетей, и там были картинки. 64% бюджета — генерация картинок.

Если только LLM, включая SOTA-модели вроде Gemini 3 Pro Preview, последние GPT, Gemini, последние Антропики — то было бы всего 62 рубля в месяц на пользователя.

Те, кто понял, зачем ему модель, возвращался постоянно.

В общем, заходите, расскажу, что реальные люди, если не бить их палкой, в реальном мире делают с LLM. На практике.

У любой команды всегда копится бэклог — явный или призрачный, записанный или только устный. И чем больше людей в команде, тем больше задач под контролем.

Но хаос может начаться и в небольших командах. Когда приоритеты размыты, сложно сосредоточиться на главном. Вы прыгаете между задачами, теряя фокус.. Кто-то из заинтересованных лиц постоянно приходит с новой «горящей» задачей, и вы хватаете все сразу, но почти ничего не доводите до конца.

Если в вашей компании RCA формально существует, но инциденты повторяются,

а выводы так и не доходят до backlog, то эта статья для вас.

Статья не о том, как правильно делать RCA (Root Cause Analysis), и не о том, какие шаблоны или методики лучше использовать. Она о том, почему RCA в реальной жизни часто не приводит к изменениям и почему отсутствие RCA это не нейтральное состояние, а решение менеджмента, даже если его так не называют.

В какой-то момент появляется ощущение, что RCA всего лишь очередной бесполезный ритуал. На практике сложившаяся ситуация, почти всегда, не проблема плохого анализа. А скорее отражение того, как в компании принимаются решения.

Иногда отсутствие RCA признак зрелости, а иногда симптом того, что управляемость начинает ускользать. Ключевая разница в осознанности этого выбора.

В своей работе я применяю ITIL 4, в связи с этим, я буду использовать терминологию применяемую этого фреймворка.

Меня зовут Анна Вирич, по образованию я — IT-шник, отдала этой сфере 10 лет. Потом перешла в онлайн-образование — помогала строить курсы, в том числе для предпринимателей. А потом решила круто всё поменять.

Сейчас я создаю сообщество «ЛУЧШЕ» — это клуб осознанного досуга для людей 30+. Мы проводим классные мероприятия, где можно найти единомышленников. По сути, решаем проблему того самого «одиночества в большом городе» для взрослых, интересных людей.

Я вообще всегда была про людей и живые связи. В жизни стараюсь держаться простых правил: быть собой, не бояться пробовать новое и потихоньку становиться лучше.

Поэтому, когда разговор заходит о человеческих отношениях, я — в первых рядах.

Общение становится новой роскошью. Особенно в эпоху цифровизации, удаленки и гибридного формата работы. Теперь живые контакты – это необходимый минимум не только для расширения и поддержки деловых связей, но и для психологического и эмоционального здоровья.

Иногда нам нужны покой и тишина, тогда мы перестаем просматривать чаты, выключаем уведомления и стремимся побыть в одиночестве – поразмышлять и настроиться на что-то новое. После уединения и рефлексии хочется выйти в город, окружить себя людьми, встретиться со старыми знакомыми, пожаловаться на жизнь или рассказать о маленьких достижениях или больших победах. И не думать, как ты выглядишь, насколько убедителен, что о тебе думают, в конце концов.

Считается, что физически мы растем до 20-25 лет. А вот психологически, ментально, эмоционально – всю жизнь. С годами мы отрываемся от прежних связей, «вырастаем» из прежнего круга общения. И хотим окружить себя новыми интересными людьми. И тогда встает вопрос, а где искать тот самый новый круг общения? Идеально – в комьюнити, участники которого близки нам по духу и жизненным ценностям.

Борьба с однообразием, эффект Хоторна, альтернативы Ганту, гемба-менеджмент и инцидент-менеджмент, зоны ответственности тимлида и всё интересное, что писали за последние 3 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!

В Японии порядка 140 предприятий, которым более 500 лет. Они пережили десятки войн, императоров, катастрофические землетрясения, цунами, депрессии, и так далее.

Эти сверхпрочные старинные предприятия называются «shinise». Исследования показывают, они, как правило, имеют одну общую характеристику: у них много наличных денег и почти нет долгов. Так они выдерживают столетия постоянных бедствий и черных лебедей.

На рубеже 1910-х годов инженер Генри Лоуренс Гант придумал и начал использовать диаграмму Ганта как способ управления проектами. Основная идея заключается в том, что задачи декомпозированы, имеют начало и конец, и показывают последовательность выполняемых работ. Если вы сталкивались с проектным управлением, то знаете, что это очень полезный инструмент.

Диаграмма Ганта настолько понятна и визуально проста, что её часто используют для визуализации последовательности работ в управлении продуктом. Однако здесь возникают некоторые особенности, которые, на мой взгляд, не помогают, а, скорее мешают продуктовому управлению.

Дело в том, что визуализация по Ганту предполагает, что продуктовые задачи в дорожной карте имеют четкий срок начала и завершения. При этом я часто сталкивался с тем, что в представлении стейкхолдеров задача должна быть выполнена не только в срок, но и с максимальным качеством. Таким образом, используя красивую диаграмму Ганта, мы вводим заинтересованные стороны в заблуждение.

Вдохновлено Михаилом Ивановым, коллегой и товарищем, который напомнил про "Мир искусства"

Вы точно хотите это читать? Это длинная и местами сложная статья. Здесь философы XVII-XX веков, проблема индукции и ни одного туториала. Если всё же решитесь - читайте частями и старайтесь осмыслить. Не говорите, что вас не предупреждали.

В разговорах с коллегами иногда всплывает тема образования. Клинический психолог, говорю. Собеседник вежливо кивает и переходит к следующей теме. Понятно: какое отношение психология имеет к тестированию?

Прямое. Но не потому, что я умею "понимать людей" или "находить подход к разработчикам". Дело в другом предмете из учебного плана.

3D-модель — визуальный образ быстро собирает внимание команды и создаёт ощущение движения. Это естественно: форму легко показать, легко сравнить, легко обсуждать.

Проблема начинается в тот момент, когда форма становится не итогом проектирования, а его отправной точкой. В промышленном дизайне это особенно чувствительно, потому что форма здесь — не абстрактное высказывание, а жёсткая фиксация решений, которые затрагивают конструкцию, производство и эксплуатацию.