Все потоки

Знакомая ситуация: нужно добавить новую функциональность, а одно небольшое изменение тянет за собой правки в десятках мест? Код превращается в хрупкую конструкцию.

Проблема часто кроется в отсутствии гибкой архитектуры. Ключ к её созданию — грамотное использование интерфейсов в C#.

17 октября в 16:00 (Мск) на бесплатном вебинаре «Основы интерфейсов C#: первые шаги к гибкой архитектуре» на простых и понятных примерах разберём:

✔️ Что такое интерфейс на самом деле и почему это не просто «контракт».

✔️ Чем интерфейс отличается от класса — убережем от главной ошибки новичков.

✔️ Как правильно объявлять и реализовывать интерфейсы в C#.

✔️ Как интерфейсы делают ваш код гибким, тестируемым и готовым к изменениям.

Этот вебинар — важный шаг от написания кода, который «просто работает», к созданию архитектуры, которая «легко масштабируется».

📅 Дата: 17 октября 2025 г.

🕓 Время: 16:00 - 17:00 (Мск)

➡️ Зарегистрироваться

Представлен учебный проект HUMANS.md. Это бесплатные и доступные заметки о кодировании с помощью ИИ. На ресурсе публикуются практические уроки программирования с помощью ИИ, такие как Claude Code, Codex и другие.

Well-being: базовый минимум или роскошный максимум?

Корпоративные блага: психолог, спортзал, ДМС со стоматологией — это необходимость или роскошь? Как ими пользоваться без стеснения? И как после этого оставаться объективным при прохождении внутренних корпоративных опросов?

Новый выпуск нашего подкаста «Свободный слот» — новый гость Сергей Попов, CPO Skillaz и автор канала «Серёжа печатает». Вместе с ведущими Сашей Афёновым, Пашей Федотовым и Сашей Прокшиной разбираемся в философии well-being, ищем зависимость между бенефитами и чувством командной принадлежности, играем в прохождение опроса от Авито и отвечаем на фундаментальный вопрос: а как это, когда на работе действительно «хорошо»?

Смотреть VK
Смотреть YouTube

Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.

Ключевые навыки в эпоху быстрых изменений

В современном мире критически важно обладать именно навыками, а не только знаниями, поскольку знания очень быстро устаревают. Таким мнением поделился Илья Чижевский, президент ОТП Банка. Он выступил в дискуссии «Как учиться быстрее, чем меняется мир» в рамках юбилейного форума «Финополис 2025». В своем выступлении он обозначил ключевые вызовы, стоящие перед системой подготовки кадров и поделился видением о необходимых компетенциях для успеха в современном мире. Делимся основными выводами.

1. Использование искусственного интеллекта становится базовой историей, однако ее нельзя применять без критического мышления. «Нужно обладать, с одной стороны, критическим мышлением, с другой стороны, вообще знанием, как работают эти алгоритмы, чтобы не оказаться в довольно неловкой, нелепой, а может быть и неприятной ситуации. И развивая историю пользования, нужно также развивать историю и ограничений, и критического мышления к тем результатам, которые вы видите», — подчеркнул спикер.

2. В качестве подтверждения этих тезисов был приведен пример из практики банка. Согласно внутреннему опросу студентов, завершающих стажировку в банке, на первом месте с результатом в 35% стоит нехватка критического мышления. Вторым пунктом выпускники назвали недостаток опыта использования инструментов искусственного интеллекта.

3. Была отмечена фундаментальная проблема разрыва между методиками обучения и реальными требованиями бизнеса. По словам Чижевского, выпускники часто приходят в компанию с багажом знаний, но без практических навыков. «Знания не есть навыки, не есть способность работать в рамках процессов, и в том числе не есть способность взаимодействовать с коллегами и окружающими», - дополнил он, подчеркнув эффективность сообществ по интересам, которые формируются внутри компании. По его словам, такая среда, где люди объединены общими целями и мотивацией, показывает наилучшие результаты в скорости обучения и помогает преодолеть страх перед новыми вызовами.

4. Говоря о личных качествах, которые важны в сотрудниках, спикер выделил главное: «Первое, что хочется видеть в людях, это то, что им не все равно». Такой человек, полный желания развиваться, вызывает интерес. Он отметил, что эту внутреннюю мотивацию практически невозможно создать искусственно, она либо есть, либо нет. Важнейшим качеством он назвал способность к рефлексии. «Если человек не рефлексирует и не задает себе вопросы на предмет того, что у него здорово, где у него еще есть возможность, то с этим человеком будет крайне сложно».

5. В заключение президент ОТП Банка призвал всех начинать изменения с себя: «Нам всем стоит признать, что начинать нужно с себя, что нам всем есть чему учиться. И этим создавать ту культуру и среду, где это будет безопасной территорией, где будет не зазорно признаться, что ты что-то не умеешь», а также поделился личным взглядом на важность умения переключаться для поддержания эффективности «для меня это искусство и, в частности театр, потому что это другое пространство, перенесение в другое время и действие», - пояснил он. Таким образом, нахождение ресурса для восстановления через полное погружение в иную деятельность является ключевым условием для поддержания баланса в мире, где границы между работой и личным временем становятся все более условными.

Привет, Хабр! Давайте опустим подробности и представим, что вы стали жертвой мошенников(да, это я удачно купил машину из-за рубежа у дропперов; да, вся моя панамка уже полная). И вот вы, осознав всю горесть своего положения, написали заявление в полицию, связались с банком и думаете, что можно сделать дальше, конечно, помимо банального принятия ситуации. Мошенники еще на связи и ждут от вас очередную фотографию или пдфку платежа в мессенджере. Есть ли у вас какие идеи, как можно усложнить им жизнь? Мне в голову пришла мысль только закликбейтить их на ссылку и дернуть ip, но это не особо оригинально, поэтому буду рад слышать какие-нибудь другие идеи. Да пребудет с вами осмотрительность и осторожность!

Cооснователь OpenAI Андрей Карпаты представил открытый проект nanochat для клонирования LLM типа ChatGPT. Внутри 8000 строк чистого кода на Python, никаких лишних зависимостей, вся база модели: токенизатор, предобучение, файнтюн, обучение с подкреплением и оценка модели. Для запуска понадобится GPU в облаке и готовый скрипт.

Microsoft официально завершила поддержку операционной системы Windows 10. Продолжать пользоваться ОС можно также, как и раньше, однако она перестанет получать обновления безопасности.

Как Cloud.ru и «Опс Гуру» разработали облачное решение, чтобы Familia рассчитывала нагрузку на магазины 👗👨‍💻

О партнере

«Опс Гуру» внедряет облачную инфраструктуру, адаптирует ее под задачи бизнеса, помогает в эксплуатации и защите производственных сред, разрабатывает и модернизирует cloud native приложения с использованием микросервисов. В 2023 году Cloud.ru и «Опс Гуру» заключили партнерское соглашение, чтобы вместе масштабировать облачные решения под требования клиентов из разных индустрий.

Какая была задача

Спроектировать облачную инфраструктуру для Familia — федеральной сети офф-прайс-магазинов в России, где представлено 6 500+ брендов. Familia разрабатывала решение для оптимизации бизнес-процессов, включая расчет нагрузки на магазины и автоматическое составление графиков сотрудников. 

Облачная инфраструктура должна была:

• Запускаться нерегулярно, но с высокими вычислительными мощностями.

• Автоматически удалять ресурсы после выполнения расчетов.

• Обеспечивать безопасное зашифрованное соединение с внутренней базой данных.

• Запускать 400+ виртуальных машин одновременно.

• Развертывать ВМ не дольше, чем за 30 минут.

Как ее решили

Специалисты Cloud.ru и партнерской компании «Опс Гуру» реализовали решение на базе облачной платформы Cloud.ru Advanced:

• Настроили динамическое развертывание виртуальных машин и управление ими как кодом (IaC). После выполнения расчетов ВМ не висят на балансе пустым грузом, а автоматически удаляются. В итоге оплата начисляется только за время фактической работы.

• Настроили пайплайны в GitLab для автоматизированного запуска 400+ ВМ Advanced Elastic Cloud Server (ECS) с блочным хранилищем Advanced Elastic Volume Service (EVS).

• Организовали защищенный сетевой контур. Использовали Advanced NAT Gateway для доступа в интернет, Advanced Elastic IP для создания уникального публичного IP-адреса, Advanced VPC для безопасного взаимодействаия между компонентами инфраструктуры.

• Внедрили агента, который собирал логи через Elasticsearch и Kibana и загружал их в хранилище Advanced Object Storage Service (OBS).

• Настроили автоматическое удаление ВМ в бессерверной среде Advanced FunctionGraph.

Что в результате

• Время запуска 400+ виртуальных машин — 6,5 минут при запланированных 30.

• Клиент оптимизировал траты: Familia платит только за хранение данных и запущенные ВМ.

• Появилась возможность масштабировать расчеты на любое количество магазинов.

• Скорость вычислений остается высокой независимо от числа итераций.

• Тестирование и доработка стали проще благодаря централизованному сбору логов.

Читайте полный кейс, чтобы больше узнать об архитектуре решения и сервисах, которые помогли в разработке 💻‬

Подборка ссылок на прямую трансляцию 11-го испытательного полёта Starship

• Запуск Starship Flight 11: прямой эфир от SpaceX_rus

• Одиннадцатые испытания Starship: Открытый космос Зеленого кота

• Starship Flight 11 — Прямая трансляция: Линия Кармана

• SpaceX Starship Flight 11 — LAUNCH STREAM: NSF

• The last Starship V2 launch — Flight 11: Everyday Astronaut

• Трансляция SpaceX в социальной сети X

Начало официальной трансляции от SpaceX (на которую, вероятно, будут опираться другие каналы) в 1:45 по Московскому времени 14 октября 2025. Она начинается за полчаса до предполагаемого времени старта и будет охватывать процесс заправки системы. Время запуска предварительно назначено на 2:15 по Москве, и может быть скорректировано по разным причинам — в том числе и по погодным.

Таймлайн полёта | Цели полёта

Следите за обновлениями

Кибербезопасность должна быть незаметна

Сергей Симоненко, директор по информационным технологиям ОТП Банка, выступил на сессии «Кибербезопасность — стратегический актив финтеха», организованной при партнерстве «Лаборатории Касперского» на юбилейном форуме Финополис. В своем выступлении он подробно рассказал о комплексной модели интеграции информационной безопасности (ИБ) в IT-процессы банка. Собрали главные тезисы.

1. Успешной реализации трансформационных планов банка способствует подход, при котором подразделения ИБ и IT работают в тесной связке. У команд есть совместные кросс-цели, которые они ставят и достигают сообща. IT оказывает поддержку коллегам из ИБ в вопросах защиты инфраструктуры, развертывания средств автоматизированного анализа защищенности и выявления дефектов приложений.

2. Как проходила интеграция кибербезопасности в жизненный цикл разработки программного обеспечения банка: «Нередко на конечном этапе тестирования мы получали огромный список замечаний от ИБ и все откатывалось чуть ли не в начало. Сейчас специалисты по кибербезопасности активно участвуют на этапе проектирования и формирования требований, а на последующих этапах разработчики и другие участники команд получили возможность выявлять и устранять уязвимости самостоятельно, без участия инженеров безопасности». Такой комплексный подход ОТП Банка уже больше года обеспечивает качество и защиту ПО на ключевых этапах разработки, не нарушая планы и сроки команд.

3. Еще одним важным направлением комплексной модели - постоянное обучение сотрудников. «Даже самая надежная техническая защита может быть скомпрометирована, если сотрудники не распознают фишинговые атаки. В банке действуют тренинги как для всей организации, так и для отдельных категорий сотрудников, например, разработчиков и DevOps-инженеров. Они разработаны для разных уровней подготовки и специализации», - пояснил Сергей Симоненко

4. Текущий вызов для команды — переход на следующий уровень зрелости, когда безопасность станет неотъемлемой и незаметной в банкинге. «Безопасность должна стать незаметна. Это очень сложный процесс, просто до этого нужно дойти. Это и инструменты, и технологии, и процессы, и правила», — заключил он, призвав профессиональное сообщество совместно продвигать и внедрять эти подходы.

Когда дедлайн вчера

В начале квартала бизнес поставил задачу — разработать CJM для сложного пользовательского сценария в сжатые сроки. Первоначально планировалось проведение UX-исследования в лабораторных условиях, однако сроки были сокращены, и карту потребовалось подготовить уже на следующей неделе.

Вместо классического исследования команда решила использовать ИИ-инструменты, включая Scholar GPT, чтобы оперативно получить доступ к актуальным академическим данным и выделить основные боли пользователей. Рабочий процесс включал серию поэтапных запросов на английском языке: от поиска релевантных исследований до уточнения характеристик участников, выявления барьеров и получения рекомендаций авторов. На заключительном этапе нейросеть сформировала список ключевых взаимодействий в табличном виде, что стало основой почти готовой карты пользовательского пути.

Подробнее о процессе создания CJM с помощью искусственного интеллекта — в статье: «Когда CJM нужен через 3 дня (а не месяца)»

Как Google оценивает контент: скрытые метрики поискового доверия

При выдаче информации Google нередко опирается на скрытые метрики доверия — внутренние сигналы, которые оценивают не просто текст, а репутацию источника, авторитет автора, надежность бренда и даже «пограничность» самой темы.

Иногда корпорация приподнимает завесу тайны над своими алгоритмами, и это позволяет нам чуть лучше представить логику работы поисковика. Вот несколько метрик, о которых мы знаем из утечек и открытых источников:

• Question Fringe Score. По одним данным, это оценка того, насколько запрос находится на периферии известного Google пространства знаний — редкий, нетипичный, «длиннохвостый». По другим — оценка потенциальной опасности контента.

• Trust Bias. Это внутренний коэффициент доверия к источнику. Обычно высокий Trust Bias получают государственные домены, крупные медиа, старые сайты без санкций и спама, площадки, которые регулярно цитируют другие доверенные источники.

• Chard Signals. Скорее всего, это репутационная сетка, где Google хранит «ауру» людей и брендов. Сигналы включают тональность и контекст их упоминаний, ссылки с авторитетных площадок, сопоставление с экспертными источниками и жалобы и негативные реакции.

• Topic Authority. Метрика описывает, насколько Google считает автора экспертом в конкретной теме. На нее влияет количество публикаций автора в тематической нише, их качество и ссылочная масса, упоминания автора на сторонних ресурсах, совпадение его профиля с другими экспертами.

• Semantic Drift. Это постепенное расхождение изначального значения темы с ее текущим восприятием алгоритмами. По сути, эта метрика делает так, чтобы старые статьи терли видимость. Бороться с этим явлением можно только путем постоянного актуализации контента.

• Content Staleness Score. Эта метрика похожа на предыдущую — срок годности контента. Но она не про дату публикации, а про динамику: как давно документ обновлялся, как быстро обновляются конкуренты, как часто пользователи взаимодействуют с материалом, есть ли в нем сигналы «свежести».

• Web Entity Confidence. Google всё чаще обрабатывает запросы не как набор слов, а как запросы о сущностях — брендах, людях, продуктах. Для каждой сущности существует скрытая метрика web_entity_confidence. Она показывает, насколько поисковик уверен, что она реальна и заслуживает доверия.

Больше о скрытых метриках доверия Google и о способах работы с ними — в отдельной статье.

Вечная память: необычные идеи зарубежных стартапов

Продолжу свой рассказ о необычных идеях для стартапов, которые реализуются за рубежом. Сферы бизнеса, находящиеся около темы ритуальных услуг и культуры погребения, считаются достаточно стабильными, такова наша жизнь. Но в разных странах отношение к теме смерти разное. Для примера:

And Vinyly - британский стартап, который предлагает необычный способ «увековечить себя» — превратить прах умершего человека в виниловую пластинку. Клиент выбирает музыку, речь или звуки, которые будут записаны, а компания прессует пепел в материал винила. Проект позиционируется как арт-концепт и альтернатива традиционным похоронам.

Прижился бы такой проект на российском рынке? Скорее всего — нет. Российская культура погребения и отношение к смерти слишком консервативны. Однако как арт-объект, перформанс или необычный мемориальный подарок — может найти нишевого потребителя.

При работе с подобным стартапом в России, возможно, всплывут, острые этические вопросы, возможно -  непонимание со стороны общества и религиозных институтов. Также сложно будет масштабировать такой бизнес: аудитория крайне узкая.

DiedInHouse - американский сайт, который позволяет проверить по адресу, умирал ли кто-то в выбранном доме. Пользователь вводит адрес и получает отчёт: были ли зарегистрированы смерти, убийства, пожары или другие трагедии. Идея — помочь покупателям недвижимости или арендодателям избежать «плохой энергетики».

Прижился бы такой проект на нашем рынке? Очень спорно. В России такая тема быстро обрастёт мистикой и слухами, а достоверных открытых баз данных просто нет. Однако как развлекательный проект в ивент-индустрии, может вызвать интерес. В качестве дополнительных сложностей  - дефицит в России официальных данных. Без интеграции с госреестрами сервис будет скорее развлечением, чем реальным инструментом.

А вы что думаете по поводу этих идей? 

Многие, кто обучал большие модели искусственного интеллекта, сталкивались с ситуацией, когда необходимы данные из множества источников. Но если источники совсем не из одной корпорации, то из-за GDPR или законах о защите персональных данных нет возможности обмениваться данными напрямую. 

Как быть, если нужно обучать большие модели, но нельзя собирать всю информацию в одном месте?

Решение — федеративное обучение. Это система, в которой центральное устройство (сервер) объединяет усилия множества участников (устройства): каждый совершает операции на своих данных, а сервер собирает только результаты, не забирая саму информацию.

В зависимости от специфики задачи, данные на устройствах могут храниться по-разному. На основе того, как делится матрица признаков между участниками, можно выделить два подвида федеративного обучения:

📌 Горизонтальное федеративное обучение (HFL)

Суть: у разных участников данные имеют одинаковые фичи (одинаковые столбцы), но разные строки (разные пользователи/наблюдения).

Пример: несколько банков обучают модель для предсказания мошеннических транзакций. У всех есть одинаковые признаки по транзакциям (сумма, время, место, категория операции и т.п.), но набор клиентов у каждого банка свой. Объединяя данные через HFL, они получают более устойчивую модель, не раскрывая данные клиентов напрямую.

📌 Вертикальное федеративное обучение (VFL)

Суть: у разных участников есть одни и те же сэмплы (одни и те же строки), но разные признаки (разные столбцы).

Пример: банк и страховая компания имеют одних и тех же клиентов. У банка есть финансовые характеристики (история транзакций, кредитный рейтинг), у страховой — медицинская история и страховые выплаты. Объединив признаки в VFL, они могут построить более точную модель для оценки рисков по клиенту.

При этом нельзя сказать, что примеры выше оторваны от реальности. Например, Google применяет федеративное обучение для улучшения работы клавиатуры Gboard. Вместо сбора всех данных о нажатиях на своих серверах, центральное устройство получает только агрегированные обновления модели. То есть, обучение происходит прямо на устройствах пользователей, но без нарушения приватности.

От инцидента к контролю: как «Монитор» для 1С помогает ИТ-директору предупреждать сбои, а не тушить пожары

Что делать, если скорость проведения документов в 1С падает с трёх секунд до десяти минут? Обычно на этом этапе пользователи жалуются, сисадмины ищут узкие места, бизнес теряет время. Но есть и другой сценарий: когда проблему можно поймать до того, как она станет критичной.

14 октября в 12:00 на вебинаре «От инцидента к контролю» разберём, как инструмент «Монитор» для 1С помогает бизнесу предупреждать сбои, а не тушить пожары.

В программе:
— разбор ключевых функций «Монитора» (долгие запросы, блокировки, взаимоблокировки, ошибки технологического журнала, уведомления о событиях);
— демонстрация на реальном кейсе X-Com: «Скорость проведения документов в 1С упала с 3 секунд до 10 минут — как с помощью Монитора нашли проблемные места»;
— ответы экспертов на вопросы участников.

Спикеры:
— Андрей Бурмистров, 1С-эксперт по технологическим вопросам крупных внедрений;
— Леонид Дегтярёв, директор по информационным технологиям X-Com.

Все участники вебинара получат в подарок 30-дневную триал-версию 1С Монитора с бесплатной установкой от наших специалистов.

👉 Регистрируйтесь по ссылке

Как подойти к расчету ROI для AI-проектов в DevOps?

Отвечает София Филиппова, AI engineer at Innova

Все любят красивую классическую формулу для подсчета ROI, но если вы хоть раз пробовали посчитать этот параметр для аишных проектов, то вы знаете, что так просто получить реалистичный прогноз не получится

Почему так происходит

В классическом подходе ROI считают по формуле: прибыль минус затраты, делим на затраты. В бытности AI всё несколько сложнее, потому что:

• Модель может деградировать

• Данные стареют

• Инфраструктура дорожает

• Людям требуется время, чтобы освоить аишные инструменты

Из-за всего этого первые месяцы после внедрения действительно часто уходят в минус. И только после прохождения периода адаптации и отладки система начинает реально помогать.

Как посчитать ROI реалистично

1. Определите работу для делегирования
   Чтобы оптимизировать процесс, нужно этот самый процесс для начала иметь. Крайне желательно, чтобы он был описан подробно со всеми развилками в сценарии.

2. Замерьте показатели до внедрения
   Сколько стоил процесс "вручную".

3. Заложите ramp-up
   Первые 3–6 месяцев скорее всего не дадут ощутимой прибыли, и это нормально.

4. Оцените риски и скрытые расходы
   Например:

• Траты на GPU (если разворачиваете LLM локально)

• Поддержку и переобучение моделей

• Токены (если идете по облачному пути).
  Советую также составить минимум 3 сценария: худший, умеренный и лучший.

5. Учитывайте цену ошибок
   AI тоже ошибается, иногда дорого.

6. Смотрите в будущее
   ROI через год почти всегда выше, чем через три месяца.

Когда внедрение AI действительно окупается

Исследования 2025 года показывают:

• Команды с MLOps-практиками ускорили релизы на 30%

• Агентные системы показывают положительный ROI при чётком ограничении привилегий

• Автоматизация инцидентов и оповещений окупается после полугода работы

Одна из главных мыслей здесь состоит в том, что успех внедрения ИИ в проект зависит в первую очередь от того, насколько грамотно его работу ограничил специалист. Если учитывать аспекты безопасности и иметь четко описанный процесс, который вы хотите передать AI-инструменту, у вас есть все шансы принести пользу своей AI-инициативой.

София Филиппова — одна из спикеров курса «AI в DevOps», где мы как раз разбираем, как считать ROI AI-проектов и внедрять их без лишних рисков.

Старт потока — уже через неделю, 20 октября. Если хотите не просто читать про AI, а научиться внедрять его в работу — присоединяйтесь!

➡️ Узнать подробности о курсе — по ссылке

Яндекс Практикум добавил модули по работе с ИИ во все курсы ИТ-профессий для начинающих

Мы дополнили все курсы из каталогов «Программирование» и «Анализ данных» модулями по работе с ИИ, чтобы наши выпускники не просто «пользовались нейросетями», а превращали их в инструмент профессионального роста — и были востребованы на рынке труда.

Теперь вы сможете:

• Разобраться, как устроены нейросети, освоить основы промпт-инжиниринга и научиться подбирать подходящие инструменты.

• Использовать AI для быстрого освоения новых технологий и поиска решений.

• Применять нейросети для генерации материалов, планирования проектов и оптимизации учебного процесса.

• Научиться решать профильные задачи с помощью инструментов искусственного интеллекта.

Привет, небольшой апдейт. Добавил еще один тип k8s объектов который теперь можно тыкать kui'ем - volumeattachment

Творите, выдумывайте, пробуйте!)

Когда говорят о работе UI/UX-дизайнера, в голове всплывают образы стартапов, финтех-приложений или модных e-commerce платформ. А что насчет тяжелой промышленности? Представьте себе интерфейс для управления доменной печью, систему планирования поставок руды или дашборд для мастера цеха. Это — наш мир.

На связи Анна Труфанова, лидер гильдии дизайнеров в НЛМК ИТ. Мы создаем цифровые продукты для одной из крупнейших металлургических компаний мира. Вопрос «А чем вы там вообще занимаетесь?» мы слышим регулярно. Вместо долгих рассказов отвечаю максимально конкретно — с помощью цифр.

Вот из чего на самом деле состоит работа дизайнера на производстве:

Дизайн — сфера, которую часто считают «субъективной». Чтобы сделать нашу работу прозрачной, предсказуемой и управляемой, мы разработали систему метрик и начали измерять, сколько времени уходит на каждую дизайн-активность. Это помогает нам:

1. Понимать реальную загрузку команды. Кто перегружен, а у кого есть ресурс на новые задачи?

2. Оценивать сложность проектов. Почему одна фича делается неделю, а другая — месяц?

3. Балансировать команду. У нас есть специалисты с разными сильными сторонами. Данные помогают правильно распределять задачи.

4. Показывать ценность дизайна бизнесу на языке цифр, а не эмоций.

Подробнее рассказываю в статье: Как мы начали считать эффективность и подружили дизайн с цифрами.

В Африке диагностируют туберкулез с помощью специальных крыс проекта HeroRAT. Это дрессированные африканские крысы, способные обнаружить болезнь по запаху всего за 3 секунды. Одна такая крыса проверяет до 100 образцов мокроты за 20 минут, тогда как технику в лаборатории на это понадобилось бы четыре дня. Точность до 90%, и при этом грызуны находят случаи, которые микроскописты часто пропускают. Работают крысы быстро, безопасно и за вознаграждение в виде еды.