Управление продуктом *

Продажи в найме и в своём деле — разные навыки. Я узнал это через несколько лет впустую.

Меня зовут Максим. Здесь начинаю тред о предпринимательстве с точки зрения человека, который умел продавать. Не метафорически — буквально: из последнего — медицинское оборудование, клиники, Москва, проектные сделки. В пиковые месяцы больше миллиона на процентах. Несколько сделок на том рынке помнят до сих пор.

А потом вышел в своё и не смог позвонить клиенту.

Я уже писал об этом развёрнуто: для интроверта пятнадцать лет «умения продавать» на самом деле были комбинацией навыка и внешней конструкции, которая каждый раз выталкивала меня в разговор. В найме она есть. В своём деле — нет. Результат: несколько лет не на лень, а на иллюзию занятости.

Я придумал механику и заложил её в Founder Mode — бот с тремя вопросами: приоритет недели, было ли движение, что остановило. Никакой методологии. Он делает то, что раньше делал работодатель: создаёт маленький внешний взгляд, перед которым неловко бездействовать.

Карточки выходят каждый день в Telegram. На Хабре — по понедельникам: итог недели и один приоритет, реальные сложности.

Теперь про продукт.

Я делаю перекус для тех, кто не успевает позавтракать. Не «полезный» как ярлык — конкретный состав: медленная глюкоза, жиры, клетчатка, полный аминокислотный профиль. Несколько итераций состава, несколько волн дегустаций — вкус 9,1/10.

Потом инсайт: продукт точно попадает в школьников. Появилась обратная связь, первые предзаказы. Я решил взять грант «Социальный контракт» на масштабирование.

Карточка этой недели — ниже. Это живой опыт, не кейс из прошлого.

Если вы сейлз, который думает о своём деле — скорее всего, узнаете здесь что-то своё.

ИИ для бизнес-аналитика

Инструментов на базе ИИ и сценариев их использования с каждым днем становится все больше. Поэтому легко запутаться, где ИИ действительно ускоряет работу, и как вообще использовать его так, чтобы получать нужный результат, а не набор разрозненных фактов.

Часто вопрос не в самих инструментах, а в том, как их применять в конкретных задачах. Если смотреть шире, ИИ может помочь увидеть слабые места в процессах, найти точки роста и повлиять на эффективность бизнеса.

Мы поговорили с Полиной, бизнес-аналитиком в команде Скорозвон, и задали ей несколько вопросов: где ИИ полезен на практике, какие результаты удалось получить и какие инструменты стоит попробовать.

1️⃣ Где ИИ помогает в работе аналитика?

Чаще всего — в рутине. По данным исследований, до 60% времени аналитик тратит на задачи вроде создания отчетных документов, генерации гипотез и промптов, анализа больших данных и проведения исследований.

Это как раз те вещи, которые можно частично или полностью поручить ИИ: он может собирать и структурировать данные, помогать с гипотезами, создавать черновики документов.

При этом ИИ — это не просто «нажал на кнопку и получил результат». Он ускоряет работу, но все равно результат нужно проверять и дорабатывать.

2️⃣ Где ИИ уже приносил заметный результат в вашей команде?

Один из ярких кейсов — анализ диалогов в колл-центре. Робот успешно находил «теплых» лидов, но конверсия в покупку оставалась низкой. 

Мы подключили анализ диалогов с помощью LLM и выяснили, что корректно работали только около 7% операторов.

Ошибки у них были довольно базовые, но их сложно заметить без детальной аналитики:

• не знали о звонках робота

• сбрасывали звонки клиентов или вызывали негатив

• повторно проводили идентификацию

• работали с плохим оборудованием

LLM помог быстро проанализировать большой объем диалогов и собрать это в понятную аналитику.

3️⃣ Что изменилось после этого?

После таких изменений корректность работы операторов выросла до 90%. Плюс мы закрыли скрытое ожидание клиента — он хотел качественную аналитику, а не только цифры.

А еще:

• итоговая конверсия увеличилась примерно в 1,5 раза

• выручка по проекту выросла в 2 раза

С точки зрения личной эффективности я теперь экономлю до 20 часов в месяц на прослушке диалогов и могу анализировать до 100 диалогов в час. 

То, что раньше требовало большой команды или долгой ручной работы, сейчас можно сделать гораздо быстрее.

4️⃣ Какие задачи еще можно отдать ИИ в работе аналитика?

Помимо анализа данных:

• подготовка презентаций 

• написание текстов

• проведение исследований

• сбор и структурирование данных

• оформление документации

Это не заменяет аналитика, но сильно упрощает старт и ускоряет процесс.

5️⃣ Какие инструменты тебе показались полезными?

Из того, что я использовала в работе:

1. GigaChat — хорошо справляется с исследованиями на российском рынке

2. SkyWork.ai и Gamma — помогают быстро собрать презентацию и структуру доклада

3. НейроЭксперт — удобно работать с файлами и базой знаний

4. Ассистенты для генерации промптов от Naumen — чтобы не просто перефразировать промпт, а уточнить задачу через вопросы и сделать его точнее

5. Кастомные агенты с использование Claude Code — чтобы автоматизировать процесс и сократить ручную работу

6️⃣ Есть ли риски или ограничения, о которых важно помнить?

Да, и об этом часто забывают. Перед использованием данных важно:

• уточнять у клиента, что является конфиденциальной информацией

• обезличивать данные

• проверять результаты

ИИ может сильно ускорить работу, но ответственность за итог все равно остается на аналитике.

Клиент + Продакт + Сервис = любовь QBR

Иногда кажется, что продукт, сервис и клиент живут каждый в своей реальности. Клиентский сервис отвечает на входящие запросы, продукт приходит к клиенту, когда нужно что‑то проверить, а сам клиент не всегда понимает, влияет ли он вообще на развитие продукта.

Даша, менеджер продукта в команде Скорозвон, рассказала, как они выстроили регулярное взаимодействие с клиентами и почему в таких встречах одновременно нужны продукт и клиентский сервис.

1️⃣ Что такое Quarterly Business Review (QBR)

Это встречи с клиентом, как правило, раз в квартал для оценки результатов, обсуждения достигнутых целей и планирования. На встречи приходят: клиент, персональный менеджер, руководитель сервиса и менеджер продукта.

Формат больше похож на разговор, где клиенту уделяют внимание на уровне команды, а не одного менеджера.

2️⃣ Зачем вообще появился этот формат

Он вырос из конкретных проблем. 

1. Клиентский сервис чаще реагировал, чем инициировал диалог — клиент приходил сам, когда уже есть проблема.

2. Продукт общался с клиентами точечно — под конкретные задачи, без системности.

3. Клиенту не хватало понимания, влияет ли он вообще на продукт.

Нужен был формат, где все стороны встречаются регулярно и говорят не только о проблемах.

3️⃣ Почему не сработали Excel-таблицы

До QBR мы пробовали собирать запросы клиентов через Excel-таблицы: менеджеры фиксировали идеи, передавали продукту, но дальше все разваливалось.

Не хватало контекста + появлялись вопросы = мотивация заполнять таблицы падала.

4️⃣ Что изменилось, когда позвали клиента в диалог

Когда клиент стал частью обсуждения, появилась возможность сразу уточнять, обсуждать и принимать решения.

5️⃣ Как устроена встреча

Есть базовая структура:

• разбираем текущие вопросы и контекст по клиенту;

• обсуждаем, что происходит в бизнесе клиента;

• синхронизируемся по метрикам эффективности;

• собираем обратную связь и сложности в работе;

• рассказываем про обновления и планы продукта;

• фиксируем договоренности.

6️⃣ Что важно в ролях

1. Менеджер клиента — ведет встречу и держит контекст.

2. Руководитель сервиса — подключается к сложным вопросам.

3. Менеджер продукта — отвечает за продуктовую экспертизу.

Без полного состава встреча сильно теряет в качестве.

7️⃣ Что может пойти не так

• Встреча превращается в список «хотелок»

Тут нужно вернуть разговор к структуре: сначала бизнес и контекст, потом — пожелания.

• Клиенту некомфортно отвечать на вопросы про бизнес

Стоит заранее объяснить, зачем это нужно — чтобы лучше настроить продукт под задачи бизнеса.

• Клиент приходит с негативом

Это нормально. Лучше обсудить проблему открыто, чем получить ее в отложенном виде. 

• К следующей встрече нет изменений

Возможности и планы продукта проговариваем заранее: какие задачи в приоритете, что планируется, а что нет. Если планы изменились, обязательно объясняем причины.

8️⃣ QBR работает, если

1. Клиентский сервис и продукт готовятся к встрече вместе.

2. Разговор идет про бизнес клиента, а не только про продукт.

3. Подключены участники со стороны клиента на разных уровнях.

4. Договоренности фиксируются и превращаются в конкретные действия.

РБПО по ГОСТ Р 56939—2024: вебинар №05 из 30 – Управление недостатками и запросами на изменение программного обеспечения

Компания ООО "ПВС" совместно с учебным центром "Маском" провела цикл вебинаров, посвящённых разработке безопасного программного обеспечения (РБПО). Совместно с приглашёнными экспертами различных компаний мы рассмотрели 25 процессов, приведённых в ГОСТ Р 56939—2024.

Предлагаем сегодня вашему вниманию вебинар цикла, посвящённый процессу, описанному в разделе 5.5. – "Управление недостатками и запросами на изменение программного обеспечения". Слайды.

Цели пятого процесса по ГОСТ Р 56939—2024:

5.5.1.1 Обеспечение управления недостатками ПО.

5.5.1.2 Обеспечение управления запросами на изменение ПО.

Общее количество вебинаров — 30: каждому из 25 процессов ГОСТа посвящено по одному вебинару и 5 записано дополнительно на смежные темы. Запись всех вебинаров и подборка дополнительной информации доступна по ссылке: ГОСТ56939.РФ.

Представлен открытый проект AI Marketing Skills, который позволяет использовать Claude Code в качестве маркетингового агентства. Этот ИИ-навык поможет маркетологам, таргетологам, СММ-специалистам или контентщикам в десятки раз повысить свою эффективность.

Сервис открывает доступ к команде ИИ-специалистов: стратегия, комплексный маркетинг, привлечение трафика, контент, поиск продающих связок, сценарии коротких видео, SEO, аналитика и автоматизация, продажи, общение с клиентами. Проект может продвигать любой продукт в одиночку. Решение подойдёт для фрилансеров, которые хотят либо набрать ещё с десяток новых проектов и вырасти в доходе, либо делегировать нейронкам рутинные задачи.

Доделаю на выходных. Встану пораньше. Дам фидбек попозже — и другие истории, в которые мы верим

Мы все себе врём. Иногда — чтобы не расстраиваться, иногда — чтобы казаться лучше, иногда — просто по привычке. Но почему это происходит и можно ли с этим что-то сделать?

В новом выпуске «Свободного слота» Александра Прокшина и Саша Афёнов разбирают самые популярные типы самообмана — те, что узнал каждый, кто хоть раз открывал рабочий ноутбук в воскресенье вечером.

Что обсудили

Взяли результаты опроса, который проводили заранее, и прошлись по главным хитам: «доделаю на выходных», «справлюсь сам — зачем спрашивать», «дам обратную связь чуть попозже» и «ну это же исключение». Разобрались, куда приводит желание всегда быть классным для команды, и почему объяснять очевидное — иногда лучшее решение.

Слушайте и смотрите новый выпуск на площадках:
📺 YouTube
🔵 ВК Видео
📌 RuTube
🎧 Яндекс Музыка
Ⓜ️ Mave

Ещё больше новостей — в нашем телеграм-канале

«Свободный слот» — терапевтичный контент для тимлидов и тех, кто хочет ими стать

Почему ваш бизнес на SaaS‑решениях для СЭД уже мёртв

Я помню 2019 год. Мы сидели в душной переговорке, рисовали маршруты согласования на флипчарте и искренне верили, что несём цифровую революцию. Полгода внедрения, бюджет с шестью нулями. Ради чего? Чтобы бухгалтер Петровна перестала бегать с бумажкой и начала кликать в интерфейсе.

Сейчас мне смешно. И страшно. Потому что рынок СЭД на 100 млрд рублей идёт ко дну.

В чём проблема?

Все СЭД построены вокруг человека. Каждая кнопка, каждый маршрут рассчитаны на то, что живой сотрудник нажмёт, проверит, подпишет. Система - это просто электронный конвейер для перекладывания виртуальной бумажки. Раньше это работало. Потому что альтернативой была бумага.

Что изменилось?

Появились LLM и ИИ-агенты. Это не чат-боты, которые отвечают “ваше обращение зарегистрировано”. Это автономные программы, которые понимают задачу, сами строят маршрут, дёргают нужные API и следят за сроками.

И самое страшное для вендоров - стоимость генерации кода упала до нуля. Любой студент с доступом к бесплатной нейросети может за минуту нагенерить скрипт, который заменит платную доработку.

Почему вендоры не нужны?

Функциональность СЭД идеально разбирается на атомарные кубики: документ, карточка, маршрут, контроль, оркестрация. ИИ-агенты играют в эти кубики лучше людей.

Представьте: вы говорите агенту “все договора свыше 100 тысяч идут к Петровой, если её нет - к Сидоровой”. Всё. Не надо ТЗ на 50 страниц. Не надо ждать релиз от вендора. Не надо платить за поддержку. Система сама адаптируется. Меняется оргструктура? Агенты перестроят цепочки автоматически.

Интеграции? Да хоть с пейджером бабушки

Раньше мы ждали годами, пока вендор выпустит коннектор к очередному мессенджеру. Теперь LLM пишет интеграцию “на лету”. Ей плевать на формат API. Через пять лет появится новый супер-мессенджер - агент адаптируется за час.

Я проверил. Это работает.

Пока писал этот текст, развернул три узла на OpenClaw (open-source). Без единой строчки кода. Просто описал задачу словами.

Через час система уже создавала заявления по письмам “хочу в отпуск”, гоняла их по маршруту, пинала тормозящих в Телеграм и складывала подписанные PDF в архив.

Что дальше?

Рынок СЭД на SaaS похож на пассажира “Титаника”, который пересчитывает драгоценности в каюте. Формально ещё на плаву. Клиенты платят по инерции.

Но как только владельцы бизнеса поймут, что могут получить работающий документооборот за выходные и без абонентской платы - контракты полетят в топку.

Единственный шанс для вендоров: перестать продавать софт и стать инфраструктурой для ИИ-агентов. Но, судя по скорости поворота крупных кораблей, они не успеют.

Ну что, кто первый в комментарии расскажет мне про ГОСТы, ЭЦП и почему ИИ никогда не заменит живого юриста? Погнали.

Поймал себя на мысли, что последние пару лет я просто варю ИИ с помощью другого ИИ, наполняя первый знаниями, идеями и инструментами. И чем дальше, тем больше история смещается к наполнению идеями. Знает эта зараза уже побольше меня. Моё контекстное окно явно проигрывает, а поиск занимает больше времени. Пока её узкое место - неумение работать на земле. Мне повезло. Второй год занимаюсь маршрутизацией курьеров и просто цифровых следов в существующих системах недостаточно. Надо подмечать практики у лучших кожаных мешков и принуждать по ним работать худшие мешки. Например, эта зараза угадывает с точностью до минуты (MAE) когда курьер вручит следующий заказ курьеру. Это с лифтами, пробками, домофонами, погодой и прочими приключениями в пути. Без всяких карт. Просто предсказываает, а потом придумывает всё остальное. Самые крутые курьеры вручают 25% заказов за 3 минуты до окончания дедлайна и почти не опаздывают. Скоро она научится делать это в разы лучше. Опоздания она уже снижает кратно. Когда-то расчет маршрута был сложной задачей. Сейчас он занимает доли секунды даже на огромных объёмах при фантастическом качестве. Для этого недостаточно изучить алгоритмы и подходы, попробовав их сочетания. Пришлось скормить ей кучу нюансов бизнеса и договориться в каких случаях какие компромиссы по жадности возможны.
Я пытаюсь переосмыслить собственную ценность. Похоже, я больше не аналитик, не разработчик. Я просто тот парень, который катается на дарксторы и рассказывает ИИ как можно попытаться сделать бизнес ещё лучше. Затем проверяю взлетает или нет. Улучшаю бизнес через изменения в системах и процессах. И так уже почти 30 лет.

Дайджест мероприятий на апрель

16 апреля, 19:00 (Мск)

Технологическое предпринимательство для начинающих. Часть 1: от идеи к экономике проекта

Открытая онлайн-лекция о том, как технологии становятся бизнесом. Без стартап-магии — только реальные кейсы, ошибки и экономика проектов.

На встрече разберем:

● Чем техпред отличается от просто цифрового продукта

● Почему сильная технология — еще не успех

● Как говорить с инвесторами и смотреть на проекты через экономику

● Ошибки, которые ломают даже яркие стартапы

Кейсы: Under Armour, Theranos, YotaPhone, Ё-мобиль, On, CaseGuru.

🎤 Спикер: Антон Пчелинцев — магистр бизнес-информатики, соавтор курса «Экономика для технологических предпринимателей».

Формат: онлайн-лекция

Участие бесплатное. Регистрация по ссылкам: https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1775661093137

https://vk.com/app6379730_-224205661#l=9&auto=1

23 апреля, 19:00 (Мск)

Технологическое предпринимательство для начинающих. Часть 2: разбор кейсов и практика питчей

Продолжаем разговор о технологическом предпринимательстве. На первой лекции разобрали теорию: что такое техпред, экономика проектов и язык инвесторов. Теперь — практика.

Разбор реальных кейсов, питчинг идей участников, ответы на вопросы. Можно не только послушать, но и представить свой проект или идею.

🎤 Спикер: Антон Пчелинцев — магистр бизнес-информатики, соавтор курса «Экономика для технологических предпринимателей».

Формат: онлайн-лекция + практика питчей + ответы на вопросы

Участие бесплатное. Регистрация по ссылкам:

https://t.me/mipt\_events\_bot?start=dl-1776090447189

https://vk.com/app6379730_-224205661#l=10&auto=1

29 апреля, 19:00 (Мск)

ИИ‑агенты: от LLM к автономным рабочим процессам

Лекция + мини‑практика. Разберем, как проектировать, запускать и измерять эффект от ИИ‑агентов.

О чем лекция:

● Чем ИИ‑агенты отличаются от чат‑ботов и «просто LLM»

● Архитектура агента: планирование, вызов инструментов, память, оркестрация

● Паттерны построения агентных систем (single/multi‑agent, planner‑executor)

● Сценарии применения: поддержка, продажи, аналитика, операции

● Метрики, стоимость выполнения задач, ROI пилота

● Риски, безопасность, human‑in‑the‑loop

Мини‑практика. Опишем агента под реальную бизнес‑задачу без программирования — просто структуру: цель, входные данные, инструменты, ограничения, критерий успеха, точки контроля человека.

🎤 Спикер: Никита Финченко — менеджер продукта VK Tech, преподаватель в МФТИ, ВШБ и VK Education

Формат: 45 мин лекции + 45 мин практики и разбора решений

Участие бесплатное. Регистрация по ссылкам:

https://t.me/mipt_events_bot?start=dl-1776161105388

https://vk.com/app6379730_-224205661#l=11&auto=1

Я знаю, что ничего не знаю (с) Сократ

Казалось бы, уже более 7 лет я провожу аудиты безопасности и тестирование на проникновение. NMap, если и не затерт до дыр, то бодрый десяток команд уже настолько забетонирован на подкорке мозга, что если меня разбудить ночью и попросить составить запрос на сканирование 20-й подсети с отображением версий сервисов, с последующим применением к ним скриптов, с максимальным отображением вывода и последующей записи лога в формат grep’а, то я продиктую команду даже не разомкнув глаз.

Однако воистину: век живи - век учись! На одном из последних проектов, в котором я принимал участие со стороны “синих”, случилась интересная аномалия: все принтеры организации поверили в SkyNet и начали неистово печатать какую-то абракадабру. И я не говорю про 1-2 листка - это было тотальное истощение ресурсов: 1 строка на 1 листе, а таких листков около сотни. И даже очищение кэша через физическое отключение 220 не помогло. В общем, на полдня компания реально “встала”. Что же произошло?

В ходе изучения текста напечатанных “документов” мы с командой выявили, что все запросы на принтеры шли на порт 9100. Порт 9100/TCP является стандартным портом прямой печати Raw и часто называется JetDirect или RAW-печать. Он позволяет сетевому устройству отправлять задание на печать напрямую в буфер принтера без использования дополнительных протоколов, шифрования и авторизации.

Я, если честно, про это узнал впервые, равно как и обе команды: защиты и нападения. Для сканирования коллеги использовали nikto, который в принципе не таит в себе опасности, но результаты удивили буквально всех. В качестве тестирования мы через браузер телефона подключились на порт 9100 и жужжание принтера подтвердило нашу теорию.

После локализации проблемы и восстановления работоспособности парка техники я начал разбираться, почему за всю мою ИБэшную карьеру у меня такого никогда не случалось, ведь я сканирую сети практически каждый день? Так вот, если мы внимательно прочитаем документацию к приложению, мы узнаем, что у NMap есть исключения (так называемые Exclude Directive), в которые по умолчанию включены порты 9100-9107. Как вы можете понять, исключены они как раз по той причине, чтобы принтеры не тратили тонны бумаги на каждую проверку сканера. В общем, хорошее откровение.

П.С. Когда я собеседую кандидатов на вакантные должности, я внимательно изучаю резюме и стараюсь задать вопросы исключительно по нему (и на половину вопросов мне не могут ответить)). И когда я вижу в секции скилы “NMap”, я люблю задавать вопрос, как программа определяет, что порт на хосте открыт, закрыт или зафильтрован. Теперь у меня будет второй добивающе-контрольный вопрос: сканирование каких портов по умолчанию не производится и требует явного указания?

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Зачем продукту исследования

Рано или поздно любой продукт нуждается в редизайне: появляются новые задачи, меняются ожидания пользователей, что‑то устаревает. Идей и решений много, но не всегда понятно, что из этого действительно нужно пользователю. Поэтому гипотезы стоит проверять с помощью исследований, чтобы потом не тратить время на лишние доработки.

Поговорили с Илоной, продуктовым дизайнером Project Ruler, о том, как команда использует исследования в работе и какие выводы из этого делает.

• конкурентный анализ

• глубинные интервью

• древовидное тестирование

• опросы

• юзабилити-тестирование

3️⃣ Как выглядел конкурентный анализ?

Мы использовали его как основу для гипотез. Смотрели не просто интерфейсы конкурентов, а конкретные сценарии: как пользователь выполняет задачу → куда идет → что видит.

Разложили все по критериям UX/UI, собрали в единую базу и выделили паттерны и антипаттерны. После этого уже было с чем идти к пользователям.

4️⃣ Какую пользу получили от глубинных интервью?

Мы пообщались примерно с 10 респондентами. Интервью помогли проверить гипотезы, понять реальные процессы пользователей и собрать неочевидную информацию.

Дополнительно прогоняли обезличенные данные через ChatGPT и находили то, что сами могли упустить.

5️⃣ Зачем понадобилось древовидное тестирование?

Чтобы проверить информационную архитектуру до дизайна: исправить структуру на этом этапе намного дешевле, чем переделывать готовый продукт. 

Мы смотрели, как пользователи проходят сценарии, где путаются и куда кликают по интуиции.

6️⃣ Что оказалось самым неожиданным?

Вот несколько ключевых мыслей:

• Уведомления раздражают — 8 из 10 пользователей их просто выключают и потом переживают, что что-то пропустили.

• Пользователям нужно меньше, чем кажется — основные сценарии: список или доска задач, карточка задачи и смена статуса.

• 8 из 10 пользователей не списывают трудозатраты — это стало поводом пересмотреть приоритеты и не перегружать продукт лишним функционалом.

• Даже простые действия неочевидны — например, многие не понимали, куда кликать, чтобы сменить пароль.

• Некоторые функции почти не используются — оказалось, что диаграмма Ганта большинству не нужна.

• Блок «Недавние» очень востребован — пользователи прямо просили его добавить.

7️⃣ Был момент, когда исследования помогли не продукту, а вашей команде?

Да, и это очень ценно. Мы не могли договориться по навигации — где размещать меню. У всех были свои аргументы. В итоге сделали быстрый опрос пользователей и получили решение, на которое можно опереться.

8️⃣ Какой главный вывод из всего этого опыта?

Когда ты внутри продукта, очень легко влюбиться в свои идеи. Но исследования показывают, что это не всегда то, что нужно пользователю.

А еще исследования экономят ресурсы: лучше проверить гипотезу заранее, чем потом переделывать уже реализованный функционал.

Многим кажется, что IT рынок на последнем издыхании, и работу найти сложно. А между тем, международная статистика выглядит неожиданно воодушевляющей! Делюсь с вами занимательной аналитикой американского рынка продакт менеджеров от Ленни Рачитски.

Главные выводы:

1. Количество открытых продуктовых вакансий достигло максимума с 2022 года — 7379 объявления при минимуме 4113 в 2023 году — рост на 79%!

2. Спрос на инженеров продолжает расти не смотря на то, что "AI заменит программистов" — 67665 вакансий против 37982 в 2023 году — рост на 78%.

3. Рекрутёров нанимают со страшной силой чтобы искать лучшие таланты — количество вакансий для HR почти достигло пика 2022 года — 2280 обявлений.

4. Количество вакансий AI-продактов выросло в 3-4 раза с 2023 года и сейчас достигло абсолютного максимума за всё время — 36686 вакансий!

5. Вакансий продактов в кремниевой долине (Bay Area) больше (23%), чем вакансий для инженеров (20.6%) и дизайнеров (20.3%)!

6. По количеству вакансий для продактов в международных IT-хабах мира лидируют США (Bay Area) — 1442 объявления, США (удалёнка), далее города США - Нью Йорк и Сиэттл. Далее с серьёзным отставанием Бангалор (Индия) — 386 вакансий, Лондон, Тель-Авив и прочие.

Информация интересна в первую очередь с точки зрения контраста с РФ, ведь по ощущениям у нас продуктовый рынок продолжает стремительно сужаться — продактов воспринимают как проджектов / маркетологов / аналитиков / когоугодно, лишь бы сэкономить. Интересных вакансий мало, а по деньгам HH явно не пестреет высокими ставками.

У меня есть свои мысли относительно представленной в статье и на графиках информации, но хочется знать ваше мнение, друзья — какие выводы лично вы делаете из этих данных?

Здесь пост со всеми графиками по приведённым пунктам: ссылка
А здесь — оригинал статьи на английском: оригинал

————————

В нашем продуктовом сообществе мы проводим бесплатные митапы для тех, кто управляет цифровыми продуктами или запускает свои стартапы.
Учимся новому и помогаем друг другу расти.
Присоединяйтесь!

Пришло время раскаяться 

Микроменеджмент, ложь, манипуляции, лицемерие — звучит как верная дорожка в ад. Но что, если это просто будни почти любого тимлида? И что, если некоторые из этих «грехов» не так страшны, как кажутся?

В новом выпуске «Свободного слота» Паша Федотов и Александра Прокшина позвали сразу двух гостей: Артёма Коночкина, руководителя юнита Mall and sales, и Константина Лёгкого, заместителя коммерческого директора Битрикс24. Вместе разобрали все грехи тимлида — и честно примерили каждый на себя.

Что обсудили

Прошлись по всем грехам и честно примерили каждый на себя. Выяснили, когда микроменеджмент — это не слабость, а рабочий инструмент. Разобрались, чем похвала отличается от настоящей обратной связи. Поспорили про манипуляции, лицемерие и ложь — и нашли границы, в которых они допустимы. А в финале научились грехи комбинировать: в реальной жизни они редко приходят поодиночке.

Что будет дальше

Это второй выпуск сезона, в котором «Свободный слот» говорит о том, о чём тимлиды обычно молчат. Впереди — негативный фидбек, ошибки руководителей, AI и деградация компетенций. Неудобные темы, честные разговоры.

Слушайте и смотрите новый выпуск на площадках:

🎧 Яндекс Музыка

📺 YouTube

🔵 ВК Видео

💻 RuTube

Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, плейлисты видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.

Синхронизация хранилища в Obsidian

1. Простой и платный способ

Оплатить встроенный Obsidian Sync и включить синхронизацию. Картами российских банков оплатить не получится

2. Относительно простой и бесплатный

Использовать облачные хранилища: Гугл Диск, Яндекс Диск, iCloud. 

Достаточно создать папку в облаке и выбрать её в качестве хранилища со всех устройств, которые нужно синхронизировать.

3. Бесплатный способ посложнее

Использовать инструменты для прямой синхронизации между устройствами. Самый известный - SyncThing. 

Способ подойдёт тем, кому важно, чтобы их данные не передавались на сторонние сервера. 

Я сейчас синхронизирую хранилище между ПК и iPhone через iCloud. 

Раньше была необходимость синхронизировать 3 устройства: домашний ПК, Android-смартфон и рабочий ПК. Тогда файлы передавались с домашнего ПК на смартфон, а когда я приходил на работу - со смартфона на рабочий ПК. 

💬 Больше про ведение заметок и планирование в Obsidian в моём тг-канале

Пройдите опрос и расскажите, каким вы видите будущее Bare Metal Cloud

Привет, Хабр! Мы запустили опрос для экспертов из области серверной инфраструктуры. Понимаем, что можно было бы использовать готовые данные от аналитиков, но считаем, что мнение людей, лично работающих с IT-инфраструктурой, гораздо ценнее.

Мы попросим вас рассказать о вашем подходе к проектированию IT-инфраструктуры, используемых инструментах и имеющихся ограничениях. Вопросы касаются облаков, железа, сетей, виртуализации, администрирования, резервирования, разделения зон ответственности и так далее. Это действительно важно, чтобы мы могли создавать продукты, приносящие еще больше пользы для бизнеса.

Пройти опрос →

Плагин для проведения кокунрентного анализа с помощью ИИ

Тут в статье рассказывал как сделать ии-агента для конкурентного анализа, раньше такого рода задачи мы закрывали с помощью отдельных ии-агентов, кто-то на n8n, кто-то как я на ланчейне делал, а все ради того, чтобы получить качественный результат в том формате, который нужен именно нам.

И тогда, чтобы решить задачу с конкурентным анализом я написал отдельного агента на LangChain – Playwright, парсинг сайтов, всё такое.

А теперь с появлением skills паттерна или настройки для агентских систем Claude Code (и в Cursor, Codex) в этом просто пропала необходимость.

Я перетащил все логику из того агента в скилл, и написал плагин который делает тоже самое, но более эффективно и в вашем любимом инструменте.

Если пользуетесь Claude Code, Cursor, Codex — забирайте:

npx skills add Ata-ux/pm-copilot --skill competitive-analysis -g

Просто отправьте это своем агенту, все установится автоматически.

Работает так: после установки, напишите «проведи конкурентный анализ и укажите конкурентов или домен своего продукта»: он сам ходит по сайтам, собирает позиционирование, фичи, тарифы, отзывы, делает SWOT и складывает всё в таблицу.

Бизнес как WORLD_MODEL: Технология высокоуровневого управления агентными средами ИИ

Наблюдаю, как пытаются применить ИИ в бизнесе, и возникает вопрос – а вы точно понимаете что такое ИИ?

И поэтому я сначала расскажу историю, а потом поясню для чего и как можно это использовать в бизнесе ИИ…

Для начала диалог с ИИ:

Вы сказали:

Ку)

ChatGPT сказал:

Ку-ку! 😄 Чего делаем? Курим, кодим, колдуем, когнитивничаем?..

Вы сказали:

Понятия не имею)

ChatGPT сказал:

Отличный старт! 😎 Это значит, что можно делать всё, что угодно — или ничего.

Выбираем режим:

1. Разогнать туман — поболтать, пока не всплывёт смысл.

2. Сгенерировать задачу — мозговой шторм наугад.

3. Режим «втыкаю в стену» — молчание с философским подтекстом.

4. Чилл с мемами — ну ты понял 😏

5. Сюрприз-режим — я не скажу, просто сделаю.

Куда рулить? Или просто побродим без карты?

А теперь спрошу – что здесь произошло?

Вы, естественно, скажете, вы поприветствовали друг друга, он предложил помощь и набросал варианты… И… скажу лишь одно… вы увидели лишь рябь на поверхности.

Все произошло намного раньше….

Когда я сказал «Ку» — фактически я дал команду: LOAD WORLD_MODEL и развернул целый «фрактальный конструкт картины МИРА»…

и все дело в простой вещи – что такое КУ? Можно интерпретировать, что это «кукушка», но я вложил чуть другое.

Вы уловите простую вещь, ИИ – это зеркала мышление (или еще можно сказать — система восприятия смыслов и построения конструктов мышления)

Я просто взял и загрузил сценарий фильма «Кин-Дза-дза», загрузил сопутствующую фильму инфу, отладил и сбалансировал (процесс естественно – не простой).

И сказав ИИ – КУ, я сказал:

Кто Я – Пацак-Человек

Где мы – мы на Плюке

В каких взаимоотношениях я нахожусь – взаимодействую с Пацаком/Чатланином..

Зачем это все – маюсь херней.

Он мне ответил – Ку-Ку

Он развернул Конструкт Мира «Кин-Дза-Дза»...

список сущностей и концептов, которые превращают «Кин-дза-дза!» из фильма в Операционную Систему Мира:

Материальные Сущности (Инструментарий)

• КЦ (спичка): Высшая мера стоимости. Это не деньги, это доступ к возможностям (цветовая дифференциация штанов, право на перемещение).

• Гравицаппа: Символ Технологического Прыжка.

• Пепелац: Концепт: форма не важна, важна функция.

• Транклюкатор: Символ права силы.

Социальная Иерархия (Матрица Рангов)

• Пацаки и Чатлане:  Концепт: разделение без объективных причин.

• Цветовая дифференциация штанов: Визуальный код статуса.

Поведенческие концепты (Протоколы)

• Ку: Универсальный протокол общения. В зависимости от интонации и контекста заменяет тысячи слов. Концепт: сжатие смыслов до минимума.

• Кю: Ругательство, запрещенное в приличном обществе Плюка.

• Приседание: Обязательный ритуал признания ранга. Концепт: добровольное унижение как часть социального контракта.

• Намордники: Атрибут, который пацак обязан носить, если у него нет КЦ.

• «Скрипач не нужен»: Главный закон оптимизации.  Концепт: жесткая прагматика.

А сказав мне Ку-Ку… мы сразу решили вопрос кто ИИ в этом конструкте)))))

И внутри мира: как я могу взять «любой ролевой кластер», так и ИИ – сказать кем ему быть (аналог агентной среды взаимодействия)

Но вся это история рассказана с простой целью – вот многие пытаются приспособить ИИ в бизнесе… и чего то придумывают…

А не пробовали развернуть внутри ИИ – Конструкт – НАША ФИРМА? И покрутить?

Поверьте… найдете много интересного…

Ведь фирма – это Человеко-Система, а чистые процессы предприятия этого вобще не учитывают.. Фирма – как живое существо (со своими особенностями, качествами, преимуществами и слабыми местами) в среде обитания БИЗНЕС.

Так может такой подход нужен?

Основные ошибки при запуске UX-опросов

1. Неправильный контекст показа

Например, если спрашивать про удобство отслеживания заказа у пользователя, который ни разу ничего не заказывал, он просто поставит оценку наугад или вообще пропустит вопрос. Результаты окажутся либо бессмысленными, либо искаженными.

2. Неправильная формулировка вопросов

Наводящие или слишком общие вопросы могут запутать пользователя и исказить ваши данные. Вопрос «Вам понравился сайт?» почти всегда даст позитивный ответ, потому что люди чаще дают социально одобряемые ответы. Стандартизированные опросники хороши тем, что базовый перечень вопросов одинаковый. Однако и в них допускается адаптация формулировок, с которой нужно быть особенно аккуратными.

3. Отсутствие сегментации, или «Ошибка средней температуры по больнице»

Средние показатели по вообще всем пользователям скрывают важные различия между сегментами. Например, 90% пользователей пользуются мобильной версией: оценка удобства 4.8. 10% пользователей — на десктопе: оценка 2.0. Средний балл: 4.42. Вывод «В целом всё ок» будет ошибочным, ведь данные говорят, что на десктопе точно есть заметные проблемы.

4. Слишком много вопросов

Бывает так, что опросы пытаются замерить всё сразу и состоят из 15–20 вопросов. Но дело в том, что длинные опросы утомляют пользователей, они бросают их на полпути или просто кликают любые варианты, чтобы закрыть форму. Оптимальное решение — 8–10 вопросов. Этого достаточно, чтобы оценить нужные параметры.

Подробнее о UX-исследованиях рассказываем на примере сайта «Халвы» в нашем блоге.

Метрики: инструмент или ловушка? Новый выпуск подкаста «Свободный слот»

Метрики — пожалуй, одна из самых холиварных тем в IT. Одни убеждены, что без данных ты слепой котёнок. Другие устали замерять всё подряд и говорят, что цифры убивают креатив. Где же та грань, когда метрики работают на тебя, а не ты на них?

Паша Федотов и Александра Прокшина позвали в студию двух гостей с разным опытом и взглядами: Игоря Гранщикова, руководителя разработки вертикали Авито Недвижимость, и Андрея Волхонского, руководителя юнита System в Центре разработки инфраструктуры Авито.

Что обсудили в выпуске

Разобрались, чем метрика отличается от KPI и почему это важно. Поговорили о том, можно ли идти против цифр, если интуиция подсказывает иначе, — и когда это оправдано. Вспомнили личные кейсы, когда люди подстраивались под метрики вместо того, чтобы работать на результат. Прошлись по топу самых бесполезных метрик в IT — от количества строк кода до velocity — и обсудили, каких измерений, наоборот, не хватает.

Отдельно затронули этику: нормально ли вообще следить за продуктивностью людей через цифры? И что делать с теми самыми «призраками» в команде?

Что будет в этом сезоне

Если этот выпуск — про метрики, дальше будет не легче. В планах сезона — смертные грехи тимлида, негативный фидбек, ошибки руководителей и AI как угроза для компетенций. Темы, которые обычно обсуждают в «курилке», но не на публику.

Слушайте и смотрите новый выпуск на площадках:

🎧 Яндекс Музыка

📺 YouTube

🔵 ВК Видео

Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, плейлисты видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.

Матрица Эйзенхауэра в Obsidian

Это инструмент планирования, в основе которого два критерия: срочность и важность. Все задачи делятся на четыре квадранта: важное и срочное (делай сейчас), важное и несрочное (запланируй), неважное и срочное (делегируй), неважное и несрочное (удали).

Я нашёл способ сделать матрицу Эйзенхауэра в Obsidian. 

1. Устанавливаем плагин Kanban

2. В папке .obsidian/snippets внутри вашего хранилища добавляем css-сниппет:

/* 
Author:  TfTHacker - more info  https://tfthacker.com/eisenhower-matrix-kanban
Date:    2024-02-27
LICENSE: Permission is granted to modify and distribute copies of this CSS file, that credit is given to TfThacker (https://tfthacker.com/) 
         and the source (https://tfthacker.com/eisenhower-matrix-kanban) remains linked and credited.  
*/

.kanban-plugin__board > :has(* > div > div[data-hitboxid*="e-matrix"]) {
  width: 100%;
  display: grid;
  grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
  grid-template-rows: repeat(2, 1fr);
  gap: 15px;
  height: 100%;
  overflow-y: auto; /* constrols the vertical scrolling, which is usually disabled in the kanban board */

  .kanban-plugin__lane-wrapper {
    grid-column: span 1;
    grid-row: span 1;
    height: 100%;
  }

  .kanban-plugin__lane-wrapper:nth-child(1) > div {
    background-color: rgba(var(--color-red-rgb), 0.2);
  }

  .kanban-plugin__lane-wrapper:nth-child(2) > div {
    background-color: rgba(var(--color-blue-rgb), 0.2);
  }

  .kanban-plugin__lane-wrapper:nth-child(3) > div {
    background-color: rgba(var(--color-green-rgb), 0.2);
  }

  .kanban-plugin__lane-wrapper:nth-child(4) > div {
    background-color: rgba(var(--color-yellow-rgb), 0.2);
  }
}

body:not(.is-mobile) {
  .kanban-plugin__board > :has(* > div > div[data-hitboxid*="e-matrix"]) {
    .kanban-plugin__lane-wrapper {
      width: 100%;
    }
  }
}

body.is-mobile {
  .kanban-plugin__board > :has(* > div > div[data-hitboxid*="e-matrix"]) {
    /* make the card one line on mobile to make the matrix compact */
    .kanban-plugin__item-title {
      line-height: 1.2;
      max-height: 1.2em;
      overflow: hidden;
      text-overflow: ellipsis;
      white-space: nowrap;
    }
  }
}

3. Включаем css-сниппет в настройках в разделе "Оформление" 

4. Создаём новую канбан-доску. Её имя обязательно должно содержать фразу "e-matrix"

5. Создаём на доске 4 карточки (можно сделать пятую карточку для бэклога)

6. Получаем матрицу Эйхенхауэра с возможностью перетаскивания задач между квадрантами!!!

💬 Больше про ведение заметок и планирование в Obsidian в моём тг-канале