Обновить
256K+

Управление проектами *

Как заставить всё работать

546,92
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Как фонд в $45 млрд потерял почти всё за несколько недель

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели4.9K

История Леопольда Ашенбреннера ещё недавно выглядела как почти идеальная иллюстрация того, как можно заработать на революции искусственного интеллекта.

После ухода из OpenAI в 2024 году он написал статью под названием «Ситуационная осведомленность», посвящённую будущему искусственного интеллекта, в которой подробно изложил свои взгляды на будущее искусственного интеллекта. Статья была полна сенсационных заявлений и получила широкое распространение в интернете.

Читать далее

Новости

Коммуникация без срочности: как перестать тратить полдня на один вопрос в чате

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели5.9K

Привет, Хабр! Меня зовут Дима, я бизнес‑аналитик в команде внедрения Naumen. Большая часть моей работы — это коммуникация: с клиентами, разработчиками и коллегами внутри команды. Почти вся она происходит онлайн.

В какой‑то момент я заметил, что много рабочего времени уходит не на сами задачи, а на ожидание ответов, уточнения и постоянные переключения между чатами.

Со временем я собрал несколько правил, которые помогают сделать онлайн‑коммуникацию быстрее и не растягивать обычный рабочий вопрос на полдня.

В статье расскажу, когда лучше писать, а когда созваниваться, как составлять сообщения без лишних уточнений и что помогает меньше отвлекаться на чаты.

Читать далее

Excel на 150 вкладок, рассылка 150 файлов руками и проценты по памяти: как я искал, где кинодистрибьютор теряет деньги

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели5.3K

Меня позвали настроить сквозную аналитику для маркетинга. Заказчик — кинодистрибьютор, работает в шести странах СНГ, десятки миллионов долларов кассы в год. Задача звучала стандартно: есть реклама фильмов в digital, есть бюджеты, нужно понимать отдачу. Соберите данные, постройте дашборд.

Обычный сценарий здесь — взять бриф и пойти делать. Я потратил три недели на интервью с руководителями направлений и разбор их рабочих файлов, прежде чем что-то строить. Выяснилось, что дашборд по маркетингу отвечал бы на вопрос про малую часть выручки, а основной денежный процесс компании — роспись, распределение сеансов по кинотеатрам, — не имеет ни одной управленческой метрики. Ни плана, ни факта относительно плана, ни замера качества. При этом через него проходит более 200 фильмов в год по более чем 150 кинотеатрам и примерно 500 залам.

Дальше — как устроен ИТ-ландшафт компании, которая делает десятки миллионов долларов кассы на Excel-файле со 150 вкладками, где именно там теряются деньги, и как я оценил размер потерь, когда сравнивать не с чем. Спойлер по методу: никакой магии, оценка построена на публичных бенчмарках производительности и честно помечена как нижняя граница.

Открыть Excel на 150 вкладок

Шесть основ бизнес‑анализа: почему игнорирование среды превращает блестящие решения в нежизнеспособные

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели4.8K

В предыдущей статье мы разобрали четвёртое базовое понятие BABOK — Решение (Solution). Мы выяснили, что оптимальное решение — не то, которое технически совершенно, а то, что наилучшим образом закрывает сформулированную потребность в данном контексте с учётом реальных ограничений. Ключевое словосочетание здесь — «в данном контексте». Но что именно скрывается за этим словом?

Представьте: команда провела безупречный анализ заинтересованных сторон, точно сформулировала потребность, спроектировала переход и выбрала оптимальное решение. А потом выяснилось, что регулятор запретил использование облачных технологий для хранения персональных данных. Или что организационная культура компании настолько иерархична, что любое изменение без явного одобрения топ-менеджмента обречено на саботаж снизу. Или что технологический стек компании несовместим с выбранным решением, а на его замену нет ни бюджета, ни времени. Всё это — контекст.

Разберём пятое базовое понятие BABOK — Контекст (Context).

Читать далее

Исповедь бизнес-аналитика: о 25 отказах за день, первом тимлиде и любви к сложным задачам

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели7.1K

Десять лет в таможне, второй пилот детсадовского возраста, привычная стабильность и… 25 отказов от IT-компаний в один день. Кажется, это идеальный рецепт для того, чтобы смириться и опустить руки. Но сегодня я — бизнес- и системный аналитик, кайфующий от задач, «которые никто даже трехметровой палкой трогать бы не захотел». Это моя честная история о том, как перебороть карьерную инерцию, превратить опыт госслужбы в хард-скиллы и найти ту самую команду, где тимлид перед дейликом «обнял, приподнял и покружил».

Читать далее

Платформа GameDevAdvisor

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели4.7K

Мы создали и выпустили первую версию, MVP - альфа-релиз Платформы GameDevAdvisor! Инструмент полного цикла сопровождения игрового проекта. От витрины, где можно заявить о своем проекте, понять его риски, рассчитать фин. модель и найти эксперта в команду, до запроса юридического сопровождения, оформления права собственности на IP. *В настоящее время Платформа работает в тестовом режиме.

Данная статья является продолжением ранее опубликованной статьи об управлении рисками в индустрии GameDev. В этой части я расскажу о дальнейшем развитии проекта GameDevRiskAdvisor, в частности о причинах создания, запуске MVP и развитии Платформы GameDevAdvisor.

Читать далее

CIO CAMP 2026: ИТ-директора обсудили экономику ИИ, агентов и автоматизацию

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Охват и читатели4.7K

14–15 августа в Санкт-Петербурге прошел INFOSTART CIO CAMP 2026 - закрытая двухдневная встреча ИТ-директоров, руководителей ИТ-подразделений и центров компетенций 1С. В этом году мероприятие собрало более 70 участников. Первый день посвятили деловой программе, второй - командной регате в Финском заливе.

Главной темой стала экономика искусственного интеллекта. Участники обсуждали уже не столько возможности технологии, сколько практические вопросы: где ИИ действительно сокращает затраты и сроки, как оценивать эффект внедрения, что можно передать агентам и какую часть процесса по-прежнему должен контролировать человек.

Читать далее

«Прикладные компетенции аналитика» на A&PM EVENT 2026: как действовать там, где нет готового шаблона

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели6.7K

В проектах у аналитика обычно есть знакомый набор инструментов: нотации, шаблоны требований, чек-листы, правила описания процессов. Но реальная задача редко укладывается в них полностью.

За сформулированным требованием может скрываться другая потребность. При проектировании интеграции приходится одновременно учитывать производительность и отказоустойчивость. А иногда нужно разобраться в нетиповой системе, которую несколько лет дорабатывали без актуальной документации.

В таких ситуациях важнее не знание конкретного шаблона, а способность разобраться в контексте, увидеть ограничения и выбрать подход. Этому посвящена секция «Прикладные компетенции аналитика» на INFOSTART A&PM EVENT 2026.

Читать далее

Как мы пошли строить агентскую разработку, а перестроили себя

Время на прочтение11 мин
Охват и читатели6.1K

Самое сложное в ИТ — не технологии, а люди. Без них не получится ничего большого, но они сопротивляются, сомневаются, по-разному воспринимают изменения и далеко не всегда делают то, что казалось очевидным на схеме.

Поэтому эта история будет не только про очередной ИИ-инструмент, но и про команду из 16 человек, которая за несколько месяцев изменила привычный способ работы и перестроилась в пять микроюнитов.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чистяков, в ИТ я с 2006 года. Веду канал в телеграм. Сейчас работаю техлидом в Райффайзен Банке и строю систему автоматизации бизнес-процессов, в которой вместе работают люди и агенты. Расскажу про воркшоп, на котором никто не научился писать автотесты, двухдневный дофаминовый шок и пять маленьких команд, которые начали проводить задачи через весь цикл разработки и построили для этого собственный workflow поверх нескольких репозиториев.

Читать далее

Как перестать имитировать Agile и начать получать результат

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели6.9K

На Хабре немало статей о том, почему Agile не работает. И в большинстве из них авторы справедливо отмечают, что ритуалы превратились в формальности, Scrum выродился в бюрократию, команды имитируют активность. Всё так.

Я хочу поговорить про другое - про глубинные причины неудач во внедрении Agile и конкретные способы наконец-то получить от методологии тот результат, который она способна дать.

Предлагаю пошаговый алгоритм, построенный на принципах поведенческой психологии. Он работает не с ритуалами и артефактами, а с тем, что действительно движет изменениями, — с людьми, их привычками и поведением.

Эта статья — не про то, что Agile плох. Она про то, как сделать его работающим.

Читать далее

У каждой системы своя правда. Кто решает, какая из них корпоративная?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели12K

Корпоративную НСИ не всегда можно «сначала почистить», потому что иногда единого корпоративного объекта данных ещё нет. Разные системы могут содержать разные, но обоснованные части одного объекта. Тогда задача проекта – не выбрать самую удобную базу, а определить, где возникает каждый значимый факт, кто отвечает за его смысл, какой источник считается авторитетным и кто завершает спор. Эту неопределённость удобно разбирать через карту источников и ответственности за данные.

Читать далее

Атрибуты качественного процесса

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели14K

Что общего у лучших инвесторов, предпринимателей, игроков в покер и других профессионалов, работающих с неопределённостью?

Какие принципы помогают принимать сильные решения там, где ничего нельзя знать наверняка?

Читать далее

EU AI Act передвинул релиз high‑risk правил. Как теперь классифицировать AI‑системы и готовить их к compliance

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели7.4K

2 августа 2026 года должен был наступить один из ключевых дедлайнов EU AI Act.
27 июля вступил в силу AI Omnibus и часть high-risk требований получила новые даты.

В лучших традициях менеджмента: release date давно стоит в календаре, а непосредственно перед ней выходит обновление roadmap.

Справедливости ради, решение не принимали за шесть дней до дедлайна. Политическое соглашение было достигнуто ещё 7 мая, а 27 июля изменения уже вступили в силу, но со стороны менеджмента это всё равно хороший кейс: норматив, под который компании строили планы, изменился.

Теперь правила для high-risk use cases из Annex III применяются с 2 декабря 2027 года, а для AI, являющегося продуктом или компонентом безопасности регулируемого продукта по Annex I, с 2 августа 2028 года. Однако мы должны учитывать важный нюанс: AI Act не перенесли целиком.

Читать далее

Ближайшие события

Почему DevOps-инженеров ищут месяцами: взгляд со стороны рекрутера и инженеров

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели9.4K

На первый взгляд задача кажется вполне понятной. Есть вакансия, есть требования, есть рынок? осталось только найти подходящего специалиста. Но на практике именно DevOps-позиции регулярно оказываются среди самых сложных для закрытия, даже крупные компании могут искать одного инженера несколько месяцев, несмотря на помощь внутренних HR-команд и агентств.

Причина далеко не всегда в количестве специалистов, проблема начинается гораздо раньше — с самого понимания того, кто такой DevOps-инженер.

Сделать шаг к успешному найму

Не начинайте пилить фичу, пока не прочитаете этот текст

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели9.9K

Почему одни идеи превращаются в востребованные продукты, а другие так и остаются красивыми презентациями — или мемами про очередной B2B AI SaaS? Часто проблема не в технологии и не в качестве реализации. Команда может отлично сделать то, что пользователю на самом деле не нужно.

В IT легко начать с готового ответа: «сделаем экспорт», «добавим ещё один экран», «автоматизируем этот сценарий». Дизайн-мышление предлагает на время отложить решение и сначала разобраться, какую проблему мы вообще пытаемся решить.

Меня зовут Лера, я технический писатель в Авито. Я продолжаю разбирать книги, идеи из которых помогают по-новому посмотреть на работу, команды и создание продуктов. Сегодня поговорим о книге Тима Брауна «Дизайн-мышление в бизнесе».

Для айтишников здесь есть вполне практичная польза. Чем сложнее и дороже разработка, тем важнее раньше понять, правильную ли задачу мы вообще собираемся решать. Дизайн-мышление не учит писать код или проектировать системы — оно помогает не потратить месяцы на качественную реализацию идеи, которая изначально никому не была нужна.

Читать далее

До ChatGPT когнитивным долгом управляли начальники. Теперь — все

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели12K

Вы уже брали когнитивный долг

Представьте, что вы руководите проектом. Аналитик Вася присылает двадцать слайдов, которые сегодня (а на самом деле вчера) надо показать клиенту. Общая логика вроде ОК, ключевые цифры разумные. На 17-м слайде есть результаты расчета, на проверку которого, по-хорошему, уйдет день. Вася говорит, что все проверил.
Можно попытаться перенести встречу. А можно решить: достаточно, Вася выглядит адекватным, риск небольшой, идем к клиенту.
Если вы были в похожей ситуации – вы уже брали когнитивный долг.
И никакого искусственного интеллекта для этого не требовалось.

Когнитивный долг это разница между уровнем понимания результата, которым мы располагаем, и уровнем понимания, необходимым для той ответственности и того риска, которые мы на себя приняли.

Начальник не повторяет все вычисления сотрудника. Архитектор не читает каждую строчку каждого сервиса. Главный редактор не перепроверяет каждый факт так, как это делал автор. Партнер консалтинговой фирмы не строит своими руками каждую модель, которую показывает клиенту.
Более того, если заставить его все это делать, организация перестанет иметь экономический смысл.
Поэтому вопрос — не «есть ли у нас когнитивный долг?»
А два других: сколько его у нас и достаточно ли мы контролируем риск? 

Читать далее

Почему Agile убивает стратегию, когда его масштабируют

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.5K

Agile легко превращается в ловушку, когда спринты идут по плану, метрики растут, а стратегические задачи месяцами стоят на месте. Разбираемся, почему так происходит при масштабировании и где руководителю вернуть фокус на реальный результат.

Читать далее

Почему Илону Маску не удается создать по-настоящему правдивую нейросеть?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.5K

Илон Маск как одержимый выпускает на рынок все новые модели своей нейронной сети Grok, и 12 августа уже стала доступной версия 4.6, но, хотя он постоянно подчеркивает, что его детище является максимально правдивым ИИ, правдивость ответов Grok в некоторых случаях не обеспечивает. Это не случайно – в модели содержится принципиальный дефект – она не владеет научными правилами отличия правды от лжи и заблуждений. Чтобы исправить этот дефект, к алгоритмам обучения SFT и RL следует добавить новый – НРД.

Несколько лет назад Илон Маск захотел создать альтернативу ChatGPT – нейросеть TruthGPT, в которой упор был бы сделан на поиск правды, однако что-то пошло не так, и у него получилась в 2023 году нейросеть Grok, у которой из-за минимальной цензуры существует значительный риск воспроизведения непроверенных данных, поэтому ее пользователям рекомендуют обязательно проверять факты.

Тем не менее, сам Илон Маск постоянно подчеркивает, что его детище является максимально правдивым ИИ, даже если эта истина иногда противоречит общепринятой точке зрения или политкорректности. Да и название нейросети, которое взято из романа Роберта Хайнлайна «Чужак в чужой стране», там использовалось в смысле интуитивного, глубинное понимание чего-либо. То есть претензии на правду остались, несмотря на другое название.

Маск считает, в частности, что другие нейросети содержат скрытые элементы идеологии разнообразия, равенства и инклюзивности (DEI), а это представляет серьезную угрозу, так как ИИ может из-за этого принимать неверные решения. Например, если ИИ научить, что разнообразие является единственным приемлемым результатом, то нейросеть может сказать, что у власти слишком много белых парней, и их надо просто казнить. А если, допустим, запрограммировать ИИ думать, что неправильное определение пола – это худшее, что может произойти, тот, чтобы гарантировать, что неправильное определение пола никогда не произойдет, решит просто уничтожить всех людей, так как это сведет к нулю  вероятность неправильного определения пола.

Читать далее

Когда уже ИИ дойдёт до менеджмента?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели11K

На Хабре в последнее время вышло две статьи про результаты, так сказать, "внедрения" ИИ в практики ИТ-отрасли: про сломанный найм (не очередная порция эмоций, а вполне законченное исследование вопроса), про общее помешательство на самой теме внедрения ИИ с несколькими яркими выводами. Было много и других статей, затрагивающих живые вопросы из этой темы.

Но мне как менеджеру в ИТ не хватает особого типа заключений: про управление самим производством в ИТ в разрезе применения ИИ. Может сложиться ложное ощущение, что сами организации до начала ИИ-революции уже были идеально спроектированы, и теперь, получив буст от новой технологии, они все, толкая друг друга, полетят к светлому будущему сверхприбылей и бесконечного удовлетворения всех возможных и невозможных потребностей. Однако, где-то был нюанс... Давайте про него и поворим

Читать далее

Как выбрать норму управляемости в IT без перегруза руководителей

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели7.8K

Увеличить норму управляемости кажется простым способом сделать компанию более плоской и быстрее масштабироваться. На практике каждый новый прямой подчинён добавляет руководителю нагрузку и может превратить его в узкое место. Разберём, где проходит эта граница, почему размер команды нельзя выбирать по универсальной формуле и как на неё уже влияет работа с ИИ.

Разобраться подробнее
1
23 ...