_Автор файла: Джарвис_ _Статус: captured from YouTube transcript API_ _Дата: 2026-04-29_ _Тип: transcript_
_Источник: YouTube transcript API for https://youtu.be/yVET0yz0jzQ_
А мы с вами незаметно подошли к третьему докладу нашего сегодняшнего дня. А, и у нас с третьим докладом будет Илья Правт, которого вы только что видели на панельной дискуссии. На самом деле Илья у нас участвует во многих программах как эксперт. Ведёт их и программы для рок отдела, и для директоров операционных и технических. И как раз поговорим мы про сильного руководителя в эпохуй. Что на самом деле делать? Какие-то вещи мы пытались спойлернуть в панельной дискуссии нам не удалось. Вот, Илья, врывайся в эфир и давайте раскроем все эти спойлеры. >> Да, супер. Спасибо, Саша. О'кей, коллеги, вас очень много. Я безумно рад, конечно, с такой аудиторией поработать. Я буду стараться максимально смотреть в чат. Он у меня перед глазами, но, как вы понимаете, это не всегда возможно. Давайте немножко поговорим, действительно пофилософствуем о том, кто же такой сильный руководитель в эпоху всех вот этих вот изменений, всех вот этих вот перемен, которые происходят. И, собственно говоря, что делать с командой? Самое главное, руководитель-то без команды, он же он же что? Он же просто такой же исполнитель, как и все остальные. Руководитель определяет контекст, команда, с которой он работает, с которой взаимодействует и которая, собственно говоря, делает для него результат. Так в чём же сила? А в чём же сила вот такого руководителя в эпоху непосредственно Aая? Раньше-то была там одна история, потом была какая-то другая, потом какая-то три. А что же сейчас, собственно говоря, нужно хорошо разбираться в этих самых иагентах, нужно всё ещё хорошо понимать людей, нужно качать себе менеджера-руководителя или, наоборот, погружаться в технические какие-то аспекты, в доменную какую-то экспертизу и, соответственно, набираться там, да, какого-то опыта, кругозора и так далее. Непонятно. Давайте разбираться, что же ключевое, что же основное во всей этой истории. Коллеги, ещё раз коротенечко представлюсь. Действительно, меня зовут Илья Прахт, СТО консультант и тренер. Уже лет 16
даже работаю в IT, лет 13, наверное, в управлении. А начинал путь как младший разработчик и постепенно дополз до позиции топ-менеджера. Был CTO, был CO в разных IT-компаниях. А последние 3 года, уже почти четыре, на самом деле, занимаюсь активно консалтингом. А, соответственно, тренирую очень много, работаю стартопланом, чем безумно рад. За за всё время, не знаю я, сколько на самом деле человек и часов я провёл, я как-то считал, потом сбился и понял, что это, э, невозможно, но было, на самом деле, немало. Важный дисклеймер, важная вещь, которую я хочу здесь сказать, коллеги, я не являюсь экспертом в искусственном интеллекте от слова совсем. Я немножко понимаю в менеджменте, немножко понимаю в том, как этих самых менеджеров, руководителей готовить, обучать, развивать, да? И вот через призму именно этой экспертизы я хочу сегодня как раз-таки в первую очередь с вами поговорить. Поэтому если мы где-то с вами в каких-то вещах не сойдёмся во мнениях, это нормально. И я буду категорически рад даже это обсудить, подискутировать. Единственное, может быть, мы не успеем это сделать в формате доклада, а, соответственно, двинемся на автопате, например. Вот там можно будет власть об этом поговорить. Какой у нас план на сегодня? Соответственно, во-первых, небольшой интерактив сейчас с вами поймём вообще, есть ли какая-либо проблема. Потом посмотрим на рынок А, что с ним сегодня происходит, да, небольшу небольшую личную историю вам расскажу, да, и мы попробуем вывести вот те самые ошибки, о которых мы говорили на панельной дискуссии. А какие же они на самом деле? Подумаем с вами, что делать с сотрудниками, что делать с самим собой, что мне это как руководителю, собственно говоря, да, и попробуем вот ответить финально на весь этот вопрос. А какой он сильный руководитель в эпоху развития AI, искусственного интеллекта и так далее, да? Что я могу прямо сейчас условно сделать для того, чтобы, а, таковым быть и заборт, соответственно, не вываливаться? Коллеги, вот, а я не знаю, сколько из вас руководителей, но кто
использует вот в работе своей менеджерской какой-то, да, искусственный интеллект, поставьте плюсы. Много нас таких, я предполагаю, должно быть полно. Угу. Круто, на самом деле. А как вы это делаете обычно? То есть у вас есть какая-то, не знаю, управленческая ситуация, вы её закидываете туда, просите найти ответ на вопрос или вы закидываете вот кучу информации, просите проанализировать. Вот какой кейс для вас самый частый с точки зрения применения искусственного интеллекта? Мы очень часто в обучении наблюдаем, что люди просто берут условно кейсы, закидывают вишку и смотрят, что она им скажет. Некоторые потом анализируют, а некоторые нет. На самом деле важно, конечно, анализировать, потому что Ишка тоже может всякое разное порассказывать. Весь контент в аген. Это, кстати, классно. У меня вот есть один а-а заказчик, у него есть сложный стейкхолдер, у него есть прямо папочка в чат GPT, соответственно. Вот что мне ответить этому самому стейкхолдеру на такой-то вопрос? Он, учитывая всю историю с ним взаимодействия, да, того, какой он человек, может подобрать хорошую формулировочку. Очень даже неплохо это всё работает. Я понял, круто, отлично. А как вам вообще результаты всего этого? То есть вот есть яишко, вы взяли кусок своей работы, в неё загрузили, соответственно, и смотрите, наблюдаете, да, потом киваете хоботом, говорите: "Да, это нормальный подход, вот я так и буду делать". Соответственно, да, пушка бомба в энтерпрайзе, всё отлично, всё сразу в продакшн, да, круто. У кого-нибудь есть не пушка, не бомба или у всех в целом хорошие результаты получаются? Не понимаю. Просто нырять приходится. Понял. Принято. Сергей, приходится перепроверять. Отличный результат. О, фигня пока, говорит Георгий. Вот бывает и такое, на самом деле. Ага, проверяю. Круто. И тут важный вопрос, на самом деле-то, возникает. А если вот вы, как руководитель можете взять вот так вот свои задачи отдать яишки, а зачем тогда
компании, вы как руководитель? А не может ли, например, какой-нибудь там CO, да, вместо того, чтобы вот работать с этим самым CTO каким-нибудь, который постоянно что-то хочет, какие-то вопросы задаёт и так далее, да? Не проще ли мне тогда вот тоже вот в чат GPT закинуть опять же с определённым контекстом свой вопрос: "Представь, что я CO, как бы ты поступил на моём месте, да, и он тебе ответит и всё, и не надо ничего делать, получается, да? Руковитель рекгистратор, возможно". О'кей, поработает. О'кей, не проще, нет контекста. Возможно, возможно, но тем не менее вопрос-то открытый, на самом деле. Вот я помню, когда у нас только-только появились первые итерации на собеседованиях, а приходили студенты, и у нас есть ассессмент на старте, и они, соответственно, приносили решение и говорили: "А я вот то выишку закину, вот такой вот результат, я его прокомментирую". И мы тоже пробовали в разные ишки закидывали, смотрели. Результат был очень даже ничего. И мы тогда задумались, тогда впервые ходили вот эти вот слухи о том, что скоро Ишка заменит там, не знаю, разработчиков, например, да, и стало понятно, что, может быть, разработчик она не заменит, а заменят наоборот менеджеров этих самых разработчиков. Что-то уж больно хорошо на кейс управленческие решает, да? А что с сотрудниками скажите? Какая у вас история? Получается их куда-то заменять? Заменяете их на искусственный интеллект. Копай нужен не было, а чтобы было ка ответственность скинуть. Так он на себя возьмёт проблем нет вообще. Нет, уволили половину. Однозначно нет. Заменяем ни в коем случае. Так, заменить некого. Так, целое отделы. Мне разделились. Очень интересно, на самом деле. Просто очень усиливает ускоряет разборчик. Круто, коллеги. Здорово. О'кей. Хорошо. Давайте тогда разбираться. Смотрите, что из себя представляет искусственный интеллект сегодня, по большому счёту. Вот, например, в обучении, в обучении его
применение сейчас очень широко. Мы это прямо очень плотно переживаем, да? То есть, во-первых, ты действительно можешь пойти в какой-нибуд чат GPT и спросить у него информацию в том виде, как тебе надо, как тебе понятно. Не надо кучу книжек вычитывать, да, по интернетам лазить, искать. Ты спросил, тебе ответили с пруфами, со ссылками и так далее. Потом углубился, новый вопрос задал, ответ получил и так далее. То же самое с точки зрения упражнений каких-то. Плохой кейс, когда вы берёте, допустим, не знаю, задание, скидываете выишку и анализируете. Хороший кейс, когда вы делаете задание, потом его кидаете в выишку, сравниваете, что же получилось, насколько вы правы, не правы. То есть, в принципе, с точки зрения обучения, эта штука очень сильно ускоряет сам процесс и увеличивает его качество. На самом деле, да. Что мы наблюдаем в IT, например, в каком-нибудь медиа, там, что касается дизайна, к примеру, да, каких-нибудь там картинок, визуалов и так далее. И делают кучу работы, на самом деле, и довольно неплохого качества. Последние итерации того же, там, не знаю, Клода, например, да, они делают код там на уровне едва ли не June П, в принципе, разработчика. Это очень круто. А уж про картинки я молчу. Многие, в принципе, по-другому их сейчас не создают. Кидаешь вышку запрос, она тебе делает картинку, да? И то же самое в работе руководителя. Вот о чём мы с вами сейчас как раз говорили на панельке, да? То есть кучу информации мы можем взять, проанализировать. Она нам даёт вполне себе хорошие какие-нибудь тезисы, на основании которых можем принимать решения. Это правильный, хороший подход. Если раньше нам нужно было проанализировать невероятное количество информации, я помню, у меня была задача, например, разобраться, куда же утекает там гроsсмарджин компании, да? То есть, соответственно, куда деньги тратятся. Это нужно было выгрузить огромную эксельку, её долго там как-то шаманить. туда-сюда, какие-то калькуляции, формулы и так далее. И вот на выходе у тебя что-то получилось. И я понимаю, что сейчас то же самое закинув какую-нибудь яишку, я бы получил ответ, ну, может быть, не прямо сразу, ну, кратно быстрее. В течение часа я бы точно уже знал ответ на вопрос, куда у меня утекают деньги. Вот такая вот соответственно история. То есть в работе
руководителей тоже бешеные ускорение. И мы должны понимать, что это видим не только мы с вами. То есть это всё сотрудники тоже видят. И они тоже начинают вот этот вот элемент некоторого такого переживания, да? А что же дальше? А что же происходит? А может быть нас всех заменят? Да. Что видят сотрудники? Возможности для развития. Далеко не все, на самом деле. Далеко не все. Какой-то новый комфорт для себя, что вот я сейчас не буду код руками писать, а я буду выишку его закидывать, а он уже будет мне какой-то результат выдавать, условно. Да. Да. Нет, на самом деле, зачастую наоборот люди видят некоторую свою угрозу этого самого Job Secкрити, что теперь действительно вместо меня может работать хороший и агент, а я тогда зачем компании нужен. И это большая проблема руководителя, потому что команда сваливается в состояние какого-то стресса, какого-то хаоса, да? Кто-то бегает там судожно, изучает этот самый Ии. Вот нам надо научиться с этим работать, пользоваться там конкретными инструментами и так далее, да? А кто не успел, что тот заборт. Всё. В чём здесь сложность? Если вспомнить пресловутую пирамиду маслоу, да, люди просто падают с какого-то верхнего уровня. И понятное дело, что вроде бы Иишка даёт классные возможности для того, чтобы развиваться, двигаться куда-то вперёд. Но люди про это не думают, потому что они свалились вниз. Они не видят возможности для развития. Они видят только угрозы, потому что потребность безопасности у них пошатнулась. Они не чувствуют себя уверенно в том месте, где они сейчас находятся. Вот такая получается здесь штука. И, соответственно, и сегодня для нас даёт вот такой вот сплошной какой-то непонятный стресс для многих, потому что они не понимают, что делать, куда двигаться, да? И это, конечно же, для команды в первую очередь, но и для руководителя, потому что если команда стрессует, у вас тоже вряд ли чего хорошего будет получаться с точки зрения
результатов того, кем вы управляете. И в итоге вместо всех тех плюсов, которые даёт это самое Ишко, мы видим сплошные минусы. Сплошные минусы, проблемы, саботаж команды, сопротивление какое-то и так далее. Да, люди не хотят. А должно быть так? Нет, не должно быть. Конечно же, коллеги, знакомая история. Кто с этим сталкивался, поставьте плюсы, пожалуйста. Насколько это про вас, насколько откликается. О, кто-то не сталкивался. Здорово. Угу. Кому-то везёт больше. О'кей. Хорошо. Что же делать менеджеру во всей этой ситуации? Что делать руководителю? Вот у меня команда, которая саботирует. Давайте разбираться. Я хочу рассказать некоторую личную историю. Есть компания, с которой сейчас активно взаимодействую, да, консультирую, а не буду называть её название, да, ну, условно назовём его компания N. Соответственно, а компания не очень большая, там порядка, наверное, тридцати инженеров на текущий момент работы. Делают они один основной свой продукт. Соответственно, продукт там определённым образом что-то продаёт клиентам, зарабатывает на этом деньги. И, соответственно, у этой компании есть такой очень харизматичный SEO, бывший разработчик, который круто разбирается в том, что там внутри происходит. И он бесконечно верит в возможности искусственного интеллекта. Он верит в то, что, соответственно, мы сейчас как возьмём, как вот эту историю натянем на наш продакшн, на 30 человек, и у нас, соответственно, результаты в гуру побегут, и мы сможем догонять тех наших конкурентов, у которых по 70, по 100 человек в штате и так далее. Вот у него искренняя вера в это есть. Это на самом деле доходит до какого-то, ну, местами, не знаю, мне кажется, перегибает даже палку. То есть, соответственно, постоянно какие-то репосты из Твиттера, типа такая-то компания смогла ускорить там своё производство в 30, не знаю, раз в 10 раз на там на сколько-то процентов и так
далее. Вот обычно такая получается здесь какая-то история. Соответственно, давным-давно уже, ещё на старте того, как только он более-менее стал работать нормально, закупили всем курсор. Курсор такая идишка, в которой есть неплохая система ассистирования, да, написанию кода. Она достаточно неплохо, соответственно, таким образом работает, да. И вот сказали: "Ребята, пользуйтесь, пожалуйста". Вот такая вот, соответственно, история. Что было долгое время? Кто-то пользовался, кто-то искренне пользовался. Соответственно, наверное, до самого нового года, вот текущего двадцать шестого, многие пользовались, многие не пользовались. Какое-то количество лицензий активных у нас было, соответственно, не такое большое, по большому счёту. Ну вот, соответственно, мы как-то жили, да? То есть кто-то говорил: "Вау, это классно, это работает". Таких было буквально несколько человек по пальцам пересчитать. Остальные, как вот писали код руками, так, собственно говоря, и писали, несмотря на то, что постоянно Сева говорит: "Ребята, искусственный интеллект, внедряем, вот вам посты из Твиттера" и так далее, да? Соответственно, вот такая получается история. Здесь мы видим ошибку номер один, которую часто делают руководители. Приходит идея: "Давайте-ка мы будем внедрять искусственный интеллект. А куда его внедрять? Зачем его внедрять? Его же не просто так надо вставлять. Его надо вставлять в определённые процессы. процессы, которые этого требуют, процессы, которые к этому готовы. И там, где есть люди, которые, опять же, готовы к этой определённой трансформации. Это крайне важно. Не просто везде и всюду давайте обмажемся этим повидлом искусственного интеллекта, да, так не будет. Это не заработает. Нужны конкретные точки, понятная стратегия, что для чего и куда мы, собственно говоря, пихаем этот самый искусственный интеллект. Это крайне важно. В большинстве случаев, особенно на старте при попытках внедрения этого самого искусственного интеллекта, про это почему-то не думают, почему-то забивают, да, вот такая получается как бы история. Может быть, SEO повышает таким образом визибилити компании, да, вполне себе он
это делает, но тем не менее основная это его идея не в том, чтобы только деньги инвесторов привлечь, а в том, чтобы вырасти с точки зрения результата, который они делают как компании. Соответственно, в определённый момент, примерно, наверное, перед Новым годом его наняли, после Нового года он начал активно работать. То есть взяли консультанта, который работал, работает, не знаю, в Амазоне. Соответственно, компания, которая прошла неплохой путь с точки зрения внедрения AI, с точки зрения вот именно какой-то цифровой трансформации внутри. И, соответственно, он взял весь наш производственный цикл, да, весь этот из DLC как таковой, разобрал его на составляющий по косточкам посмотрел, где можно, где не можно, где имеет смысла, где не имеет смысла. И мы начали потихоньку внедрять непосредственно эту историю в наши процессы. То есть появились какие-то правила, какие-то регламенты, какие-то стандарты и инструменты, в конце концов, которые могли эти самые правила исполнять. Итак, внедрение потихоньку поехало, потихоньку завертелось, потихоньку пошло. И даже есть определённые результаты. Например, на вёрстке мы смогли ускориться, я не знаю, ребята говорят в 10 раз, но это очень такое эмпирическое ощущение. Ну, раз в пять примерно, если верить статистике, которая у нас есть на текущий момент. С точки зрения бэкэнда непонятно. Не знаю, есть ли там ускорение, определённо оно какое-то есть, но в первую очередь повысили качество. Если для этого откатывали там чуть ли не каждый второй релиз этого самого продукта, то сейчас это редкость, на самом деле. И с точки зрения качества и делает очень хорошо свою работу, помогает нам в этом. С точки зрения фронтEND разработки, ну, пока мы ещё пытаемся, пока это вот одна из проблемных точек, мы мучаемся, профит определённый есть, мы, конечно, уже куда-то сдвинулись, да, но тем не менее ещё пока непонятно до конца куда точно. Тео при этом продолжает быть не очень довольным, да, говорит: "Ребята, какого происходит вообще? Мы тут и везде, где можно внедрили. Мы тут консультанта наняли, целый вот процесс выстроили, кучу инструментов закупили, а вы, соответственно, всё никак не можете
работать быстро. Говорит, кто не будет использовать искусственный интеллект, тех уволю. Всё, не хочу с ними работать, они тормозят наше развитие. А парадокс в том, что почти все уже используют искусственный интеллект. Вот в чём штука получается, да? И тут у нас на сцену выходит ошибка номер два. Очень часто руководителям, особенно которые, ну, не знаю, или слишком скиловые, то есть для которых это вообще не проблема, а история на вечерок сесть и разобраться в этом. Или наоборот полностью бестолковые, которые нисколько в этом не понимают, вот два, соответственно, типажа, они делают такую ошибку. То есть они не принимают во внимание, что внедрение всего этого дела требует времени. Людей надо научить. Этот процесс надо построить. Людям надо показать, как теперь этими инструментами пользоваться. Они какое-то время потупят, поработают медленно и хуже, чем это было изначально. И только потом мы увидим конкретные результаты в виде настоящего ускорения, повышения эффективности или там качества или ещё чего-то, каких-то конкретных параметров. Почему-то многие руководители этого не видят. Вот такая получается история. Это серьёзная ошибка. Нужно понимать, что определённый спад с точки зрения производительности перфоманса точно будет и с командой нужно поработать. Дальше. Собственно, не зря я упомянул команду фронтэнда. Для нас это постоянно какая-то вот головная боль, по большому счёту, да? То есть сплошная проблема. Во-первых, они никак не могут эти инструменты нормально унифицировать и вот все как-то в одном ритме работать. Во-вторых, они постоянно что-то саботируют, спорят на любую ерунду. У них есть какие-то контраргументы и так далее. Да, жёсткое постоянное сопротивление, постоянный саботаж, который мы видим в их работе. Почему это происходит? На самом деле на то есть понятные причины, да. У фронтендеров исторически в этой команде, в этом продукте было не так уж много работы, не
так уж много задач у них было. И, соответственно, были даже несколько итераций, когда их сокращали. то одного человека убрали, то пару человек убрали. Ну просто потому, что работы нету, нету задач. В итоге сокращают команду. Такое было. Многие про это всё ещё помнят. А теперь у них есть ощущение, что сейчас мы вот ещё и внедрим, ещё и быстрее работать начнём. Нас вообще повыгоняют, оставят одного, чтобы он за этой ишкой приглядывал, и всё. У них искреннее ощущение того, что всё будет именно так. Да. И здесь вот она, ошибка номер три, которую тоже часто делают руководители. Сфокусировались на внедрении и сфокусировались на том, что нам теперь надо кучу процессов отстроить, кучу разных регламентов написать и так далее. Здорово, молодцы. А команда-то как? У команды же тоже должна быть определённая мотивация, интерес к тому, чтобы это делать. Нужно понять, собственно говоря, чего они хотят, и им хоть как-то это дать. Иначе ничего не будет работать, иначе с командой мы далеко не уедем. Собственно, и результатов-то никаких не будет, если команда не мотивирована. Так ведь? А вот здесь давайте разбираться, давайте чуть поподробнее. А что мы можем действительно показать? Есть такая старая добрая модель, формула бкхарда Шухарта, которая, по большому счёту показывает, как внедряются изменения. То есть у любого изменения, которое мы делали, будь то AI, будь то, не знаю, новая система грейдов или просто примирование, там, не знаю, новые зарплаты, всё, что угодно на самом деле, да, любое изменение, оно подвергается этому закону. То есть у любого изменения есть движущие силы, есть держищие силы. И вот движущие силы - это что? Это, во-первых, неудовлетворённость. То есть когда люди понимают, что сейчас в моменте, да, ну, что-то идёт не так. Зарплаты низкие, давайте поднимать, условно, да. Вторая штука - это видение перспектив, понимание того, а куда мы придём, где эта самая точка B или точка Аштрих, в которой мы должны примчаться,
исходя из того, что мы сейчас там терпим какой-то дискомфорт, да? И следующее конкретные шаги- план действий. Мы не просто мечтаем и размышляем об этом, а мы что-то делаем. И люди согласны с тем, что мы делаем, они понимают это. И обратная штука - это сопротивление. Оно всегда будет так или иначе. либо от отдельных людей, либо в целом от команды, когда мы их там где-то не обеспечили движущими силами, а где-то просто у них есть определённый страх. Люди не хотят перемен - это нормально. Люди любят свою зону комфорта. И получается, что мы должны перевешивать своими движущими силами сдерживающие силы. И тут возникает логичный вопрос в ситуации с искусственным интеллектом. А как это делать-то? Как правильно? На что мы можем с вами повлиять? Как думаете, коллеги, на что мы можем повлиять сотрудниками? На удовлетворённость можем неудовлетворённость можем каким-то образом надавить? Вопрос открытый. Люди сидели, делали свою работу, делали довольно неплохо, привыкли к этому. У них есть свой инструментарий какой-то, они делают нормальные результаты. Есть ли у них ощущение неудовлетворённости, что вот нету сейчас AI? У кого-то есть, но это единицы. Единицы тех, у кого шила где-нибудь постоянно колит, и им нужно вот что-то новенькое вечно тыкать и развиваться. Да, такие есть люди, их немало, но тем не менее это не все. Конкретные шаги, да, они, как правило, есть. 1 2три берём и делаем, да, и, соответственно, получается, что всё у нас тут более-менее работает. Людям как бы на это опять же всё равно, да? То есть основная ключевая история, наверное, - это как раз-таки видение перспектив. А вот тут мы упираемся в проблемку, потому что с чего мы с вами начали для людей сегодня внедрение и выглядит как, ну, полноценный стресс и угроза этому самому Job Secкриity, возможности
спокойно работать и быть уверенным в том, что тебя этот самый искусственный интеллект не заменит, а он их заменяет. Вот такая получается история. Да, где-то такое уже было на самом деле история цикличная. Смотрите, здесь вот моё глубочайшее мнение. Здесь, мне кажется, мы сошлись на панельной дискуссии своим каким-то видением, да, того, куда мы идём и куда вообще наше будущее с внедрением Иивается. Когда-то в начале XX века Форд придумал конвейер, запустил его, и, соответственно, это стало некоторым таким витком, да, новой промышленной революции. После чего люди э стали, э, ну, многие переживать, да. Э, а что будет с нами? Мы же вроде как раньше умели, делали хорошо работу, а теперь вот есть какая-то штука-лента. Набрали менее квалифицированных ребят, и они просто делают какие-то отдельные кусочки. И вроде как результат не хуже получается, да? Ничего не напоминает вам это. По большому счёту то же самое. И скорее всего мы сейчас переживаем новый виток, новый этап такого, да, возникновения конвейера. То есть, если посмотреть не на ситуацию сегодня, что мы взяли искусственный интеллект и мы можем уволить половину команды, а посмотреть на эту ситуацию с точки зрения стратегии какой-то перспективы на отрезке 5 тире10 лет, может быть, да, то мы приходим к какому-то суперсовременному конвейеру. Мы теперь можем делать сильно больше работы, больше задач, более высокого качества обладает тем же ресурсным потенциалом. Это означает, что на отрезке в несколько лет, в принципе, можем прийти к тому, что дефицит кадров, который есть в IT постоянно с момента его появления, потихоньку сойдёт на нет, а значит, другие отрасли тоже смогут активно пользоваться теми продуктами, которые создаёт IT. А поскольку, собственно, IT сейчас есть везде, это даст возможность, опять же, ещё сильнее, ещё больше, ещё быстрее развивать это самое IT, а значит, и все остальные
отрасли как таковые. То есть, скорее всего, это приведёт просто к некоторой определённой трансформации, к тому, что мы сможем, научимся делать больше работы. Хороший вопрос, что делать с дефицитом идей, а вот это как раз и нужно будет менять. переходит на уровень бизнеса. Задача разобраться, о чём мне с этим объёмом ресурс теперь делать. И тот, кто придумает первым, он и будет захватывать рынок. Как раз-таки эти компании пойдут к успеху первыми. А те, кто будут думать о какой-то сеюминутной экономии, возможности прямо сейчас уволить пять из десяти человек, они как раз-таки далеко-то не прыдут, потому что они будут делать тот же самый продукт, и его быстро обгонят конкуренты. Вот такая получается история, коллеги. Опять же, моё мнение, мой вин готов здесь обсудить с вами, подискутировать. Мне кажется, что мы идём примерно туда, примерно в эту сторону. А значит, на отрезке в несколько лет, если мы действительно продолжим все эти темпы развития, да, нас ждёт как раз такая картинка, когда результатов и темпов развития IT как отрасли, а значит, и всех остальных отраслей будет сильно больше. Вот такая штука. Соответственно, что мы сегодня имеем? У нас есть огромная задача, которая касается редизайна. Там большой, нудный, огромный сайт, на самом деле, вот Frontend. И там, я не знаю, сколько там страниц на самом деле. И их всех перерисовали, их все надо переделать, соответственно, и так далее. Вот их сначала верстают, потом их натягивают, где-то там меняется флоу, поэтому ещё ээкэнд надо переделать и так далее. Вот, короче, такая вот задачка перед нами сейчас стоит. И у нас всегда был вечный botлнек. Вечная проблема - это вёрстка. Соответственно, был обычно один верстальщик, и там неделями, а то и месяцами он делал свои задачи. Как бы большого объёма работы у него не было. Он спокойненько себе сидел и, собственно, эти задачи делал. Да. Нам удалось с внедрением искусственного интеллекта. Мы теперь используем код, сынтегрировали его с Фигмой. Всё это
чуть ли не автоматом там происходит, много галлюцинирует, но тем не менее через несколько итераций начинает делать хороший вполне себе результат, да. Соответственно, вот такая получается история. Ускорили эту эту штуку в пять раз, то с командой мы наняли ещё одного верстальчика, ещё одного человека, который непосредственно занимается всем этим. То есть мы делаем задачу редизайна сильно быстрее. Фронтэнд, как уже вам сказал, было немного задач, теперь у них очень много работы. И при этом мы, опять же, куда бедно, но мы ускорили как-то их результаты в полтора, в два раза они сейчас лучше. Что у нас с командой происходит? Мы наняли ещё двух человек, несмотря на то, что у людей было постоянное опасение в том, что их заменит искусственный интеллект. Куда заменить? Мы наоборот можем больше работы делать. Запросы бизнеса реализовываются быстрее, их реализовывается сильно больше. Бизнес безумно рад этому, потому что им есть куда гнаться, есть куда догонять конкурентов. Даже идей пока придумывать не надо, надо просто догонять. И, соответственно, здесь вот та самая ошибка номер четыре, которую я пытаюсь вам подсветить. Если мыслить краткосрочными выгодами какими-то, вот мы прямо сейчас ускоримся и, соответственно, сэкономим, срежем косты, будет у нас лучше себестоимость, мы не выиграем ничего. А вот если вместо этого взять команду и, соответственно, настроить её на то, чтобы она могла делать больше результата, тогда стратегически вы сильно выигрываете. Вот такая получается история, коллеги. Вот такая вот штука. То есть не надо мыслить краткосрочным выгодным, надо смотреть в будущее. Ну и, собственно, что же делать с сотрудниками-то? Давайте разбираться. Раньше мы как-то пытались их, соответственно, там оценивать, смотреть. Надо ли продолжать делать? Надо, конечно, надо. Но при этом надо их ценить. То есть не просто выбрать слабых и их уволить. Ни в коем случае. У нас теперь есть ресурс, который мы можем довольно быстро, просто
и понятно настроить на ещё большую результативность работы. Надо этим заниматься, соответственно, да, надо продолжать с них требовать какой-то результат, делать опять же, да, соответственно, какие-то вещи, но тем не менее помогать им в этом, помогать, помогать им обучаться, давать им под это ресурсы, давать им возможности, давать им время. Да, опять же, конечно, менять какие-то процессы, это важно, это нужно, но если мы что-то меняем, будь то внедрение и будь то там, не знаю, какие-то отдельные шаги нашего самого процесса, да, надо перспективы обрисовывать. Люди должны понимать, зачем это происходит. Не просто вот опять же там страх того, что меня заменят, не заменят. Будет вот такое будущее, вот такая вот вещь. И, соответственно, обучать, обучать, обучать, обучать, постоянно их готовить. готовить к тому, чтобы они стали более самостоятельными, более квалифицированными. Квалифицированными в чём? Чему мы теперь будем их обучать? Раньше очень часто, да, как у нас строилось обучение для сотрудников, ну, хардскилы, да, мы там пошли, соответственно, научили их какой-нибудь джаве или ещё чему-то, и вроде как всё нормально, да, всё у нас хорошо, задачи делаются. Сейчас в эпоху искусственного интеллекта ценность хардскив как таковых заметно начинает снижаться. Простая история. Один мой, а, ну, как бы коллега бывший жаловался на то, что он сидел с какой-то багулей там, я не знаю, неделю разбирался, а потом пришёл какой-то нескиловый абсолютно там midle минус, наверное, индус, и, соответственно, за несколько запросов в чат GPT эту штуку порешал. Он такой: "Да как же так? Я вот там со всем своим багажом. А всё, не нужен твой багаж, дружище. Теперь его можно заменить. Важно этот багаж теперь правильно прикладывать к тому, что ты делаешь, да? То есть ценность хардскилов как таковых снижается очень много всего. Можно, а, как минимум с точки зрения знаний, с точки зрения короткой информации, да,
получить через ИИ. Вот такая получается штука, да, знание домена, знания продукта. Насколько это ценная история? Ценно, конечно, но тем не менее ценность продолжает снижаться. Точно так же, как и доменная экспертиза. Сейчас можно натравить так тот же самый клод или курсор, сказать: "Смотри, вот тебе проект, а что мне надо сделать или куда мне надо тыкнуть, чтобы, соответственно, всё правильно у меня заработал". Он вам даст ответ на этот вопрос. Мы можем теперь использовать искусственный интеллект. Для этого ценность сильно начинает снижаться. А вот софтскилы, внимание, да, ценность начинает расти, потому что ещё раз, теперь нужно прокачивать у людей ответственность, какую-то самостоятельность, потому что теперь на них гораздо больше работы взваливается с точки зрения результатов, с точки зрения задач, которые они должны переварить. Они должны за это тоже отвечать определённым образом. Опять же анализировать что-то, да, они превращаются в аналитиках. То есть софтскилы как таковые, они очень сильно начинают расти с точки зрения необходимости применения искусственного интеллекта. И, как ни странно, менеджмент, то есть можно рассматривать искусственный интеллект в каком-то смысле, как некоторого такого джуна, которым надо постоянно управлять. Ну, ты ему даёшь задачку, он тебе делает, ты ревьюешь там что-то, поправляешь, даёшь обратную связь, он делает лучше, делает хуже и так далее, да, что-то происходит. И, соответственно, да, здесь не надо учиться и понимать, допустим, людей. На этом этапе не нужен peopleменеджмент, но надо чётко уметь организовывать работу, декомпозировать задачи, формулировать эти самые задачи, понимать задачи, принимать задачи, в конце концов, да, а может быть по каким-то задачам координировать свою работу с другими сотрудниками. Это крайне важно. А это уже отчасти менеджерские компетенции. Их тоже надо начинать развивать. Вот такая вот история получается. В эпоху и мы должны развивать людей, сотрудников обычных,
рядовых сторону софтскилов и менеджмента. Вот такая получается картинка, коллеги. Соответственно, а что же делать самому руководителю? И же нас заменяю довольно неплохо. Смотрите, у каждого руководителя есть четыре основные функции. Иногда ещё пятый выделяет некоторую взаимосвязь между всем этим, да? То есть какою-то вот координацию, так сказать, планирование, организация, мотивация, контроль. Всё это замыкается в некоторый управленческий цикл. Что у нас здесь с вами получается? Где у нас ИИ может нам помочь? Где он нас заменяет как руководителей? На этапе планирования. На этапе планирования он может неплохо, в общем и целом, если в него загрузить контекст, нигде не ошибиться, дать нам хороший план, что мне надо сделать. Он может нам помочь отчасти с точки зрения той же самой мотивации. Если мы в него загрузим контекст человека и скажем: "Смотри, вот такой человек вот, ну, такой вот у него портрет, такая-то ситуация, как, собственно говоря, мне его вдохновить, воодушевить и так далее, да?" Но опять же, кто пойдёт с человеком дальше разговаривать? И агент пока такого не может. Соответственно, с точки зрения организации, опять же, нам, как руководителю, нужно идти и самому эти задачи нарезать, людям их продавать, объяснять и так далее, да, какие-то там контрольные точки выставлять. И контроль тоже самим придётся делать. Соответственно, заменить руководителя пока что искусственному интеллекту крайне тяжело. И с точки зрения одной из функций, да, он может это делать очень неплохо. С точки зрения всех остальных пока ещё, я думаю, это долгое время ещё будет продолжаться, да? руководителя здесь не заменишь. Вот такая получается история. Соответственно, руководителю надо продолжать, продолжать качаться, развивать себя, да, и фокусироваться опять же на менеджменте, на софтскилах, на всех вот этих вот вещах. Это ещё более востребовано, потому что, как мы обсудили с вами на панельке, мы движемся
на повышение этой пирамиды. Команда с искусственным интеллектом делает сильно больше работы, гораздо больше работы, чем делает команда без искусственного интеллекта. А это значит, что вам теперь надо управлять практически по ощущениям гораздо больше командой. Людей столько же. Здесь вопросов нету. встреча один на один, обратная связь там и так далее. Мы будем столько же времени на это тратить, скорее всего. Хотя тоже не факт. Но работы - это больше. Организовать её надо, задачи нарезать надо, скоординировать это всё надо. Объём информации, которую надо в голове удерживать, сильно возрастает. Раньше темлит там 5-7 человек по-нормальному было в его управлении. Больше это уже многовато, на самом деле. А сейчас получается те же 5-7 человек, которые работают за 15-20, а значит все эти результаты тоже надо как-то контролировать, собирать воедино интегрировать и так далее. Да, вот такая штука. При этом люди никуда не делись, с ними всё так же надо взаимодействовать. Мы же не просто их заменили, мы просто дали им возможность делать больше работы, а вот ответственность, она очень сильно растёт. Вот такая получается здесь история. То есть и хорошо помогает руководитель, но он его пока не заменяет. И руководитель должен понимать, что для того, чтобы не вывалиться из этой обоймы, ему нужно расти и развиваться, чтобы иметь возможность управлять командой, в которой есть искусственный интеллект. Итого, что у нас с вами получается? Сплошные ошибки руководителя, да? Первое, внедрять без стратегии. Не есть хорошо. Второе, не оценивать стоимость внедрения, стоимость, возможности, последствий, необходимость. Ну, некоторых, наверное, эффектов послаблений, ожиданий каких-то от того, что это и будет внедряться, да? Не следить за мотивацией команды, опять же проблема, опять же ошибка, и мыслить краткосрочными выгодами. Всё ли это, что мы с вами забыли?
Да, вот то, о чём говорили как раз. То есть ошибка номер пять самое страшная - это просто остановиться и подумать: "Ну, о'кей, значит, теперь искусственный интеллект, значит теперь просто работы". Нет, вы очень быстро откатитесь назад до уровня управления предыдущего, потому что не сможете переваривать тот объём работы, который на вас свалится, весь тот скуп, которым вы теперь управляете. Нужно развиваться. Это самая страшная ошибка руководителя в этой ситуации. Забить на себя. Вот такая штука. Итого, какой же он сильный руководитель-то. Ну, мы с вами определили, он постоянно развивается, он мыслит стратегически, он не думает краткосрочными выгодами. Он смотрит вперёд, он не боится экспериментировать, он не боится ошибаться. Да, это крайне важно, потому что мы не знаем эффекта от внедрение того же самого, не знаю, или конкретного инструмента, например. Опять же, он может понять, что есть польза, а что есть хайп, что действительно приводит к стратегическим полезным каким-то результатам, последствиям, ускоряет там, не знаю, наш производственный процесс, а что нет, что всего лишь реклама. и вкладывает в свою команду, развивает её и помогает этой самой команде преодолевать все эти, не знаю, овраги, пики и прочее, что будет с ней происходить в рамках внедрения этого самого искусственного интеллекта, появления его в жизни. И опять же, он всегда должен быть готов как раз-таки к тому, что AI вот здесь в кавычках заменит, да? То есть у него всегда есть план, а что делать, когда этот самый AI к нам придёт? Что я буду делать с каждым человеком? куда его двигать, куда его развивать для того, чтобы он мог эту работу делать вместе с искусственным интеллектом, а не просто остался за бортом. Опять же, коллеги, моё личное видение, моё личное мнение на этот счёт. Готов пообсуждать, готов подискутировать. Ну и, собственно, как им стать прямо сейчас, прямо завтра. Вот что надо сделать для того, чтобы это всё случилось, да? Во-первых, с точки зрения компании, посмотрите и найдите
возможности для роста. Наверняка они есть. Очень редко, очень мало кейсов, ситуаций в компании, когда вот единственная возможность - это какой-то антикризис, оптимизация там, не знаю, расходов или ещё что-то. Таких ситуаций не так много. Всё-таки обычно есть возможности для роста развития. Посмотрите, поищите и пойдите с этим к своим стейкхолдерам, особенно если они не понимают, особенно, если они хотят от вас именно оптимизации. Объясните и покажите. Смотри, мы сейчас не сокращаем людей, а повышаем объёмы производства. к чему это приводит. Вот такие классные результаты у нас будут. И причём довольно быстро, да? Именно под это делайте, адаптируйте, создавайте вашу стратегию внедрения искусственного интеллекта, чтобы она была нацелена на результативность, а не на оптимизацию затрат. Но если вдруг её не было, самое время её создать. Просто так хвататься за всё подряд, наверное, смысла не имеет. С точки зрения команды поговорить с людьми, поймите, что у них в голове вообще происходит. Насколько они понимают вот эту вот историю про искусственный интеллект, про то, что с ними будет дальше? Кто-то не понимает, кому-то страшно и так далее. Дайте им этой самой мотивации, прямо не жалея. Поговорите с каждым, проведите определённую там, не знаю, встречу один на один, какой-то разговор, обрисуйте перспективы, обрисуйте будущее. понятно, интересно, в которой люди захотят непосредственно двигаться и бежать и договориться о каком-то формате, что будет, соответственно, дальше это происходить. Я буду вам помогать, я буду вас там поддерживать, я буду вас обучать, вот такой-то, не знаю, там курс для вас придумаю или сам буду вас учить, буду менторить и так далее, наставлять, договориться о каком-то формате поддержки с ними. Ну и про самого себя не стоит забывать здесь, да? То есть поймите, вот прямо остановитесь на мгновение и подумайте: "А я готов управлять отделом, который будет в три раза больше".
Понятно, людей столько же, о'кей, не вопрос, но работы-то больше. А смогу ли я, вывезу ли я, есть ли у меня какие-то белые пятна в этом плане? Есть ли что-то, к чему я не готов, например, в моменте? Если нет, если вы не готовы, подумайте над каким-то обучением. куда-то пойти, куда-то двигаться. Вариантов много. Мы, кстати, как страплан, это прекрасно умеем делать. Я думаю, вы это знаете. Опять же, коллеги, мой личный взгляд, я художник, я так вижу. Как-то так. Ну, я надеюсь, что стало понятнее. Собственно говоря, что хочешь сказать по итогу? Это нормально, что мы совершаем какие-то ошибки, да? Мы, как руководители, мы не идеальны. Часто наши ошибки стоят довольно дорого. Но сейчас в эпоху того, как быстро всё развивается и меняется, мы должны быть готовы также быстро, да, к этому всему адаптироваться. И, наверное, самая страшная, опять же, ошибка, которую мы можем сделать - это вот так вот закрыться. Я в домике, я ничего не вижу, никакого я и не существую, да? И не адаптировать под это всё, под эту новую реальность себя в первую очередь, себя и свою команду. Вот как-то так. Всё, коллеги, рассказал всё, что хотел, всё, что успел. осталось довольно нормально так времени на ваши вопросы. Я видел, что они были, коллеги. Я, к сожалению, не успевал просто в них заглядывать. Очень быстро там всё менялось. Пару раз попробовал, но не получилось. Давайте я попробую. >> Я готов, я готов озвучить или вот то, что я заметил, да, вот последнего, да, во-первых, спасибо за доклад, за то, что ты к нам нашёл возможность заглянуть, несмотря на плотный график и плотный график занятий в стратоплане. А вопрос от Дамира. Домир пишет: "Я не понимаю, как продать идею руководству про использование клод. Можешь ли поделиться примерами, как это было и как бы ты это делал, я смотрите вопрос. Кто ваше руководство? С большой долей вероятности нужно заходить через какой-то рой, через какую-то пользу, через какие-то цифры, да? То есть мы это сделаем, нам даст это
вот это, да? Скорее всего, сложно будет предоставить какую-то информацию реальную, считабельную, так сказать, пока вы это не начали делать. Потому что, ну, есть какая-нибудь общемировая статистика, есть пример других компаний, можно на это опираться, но опять же тот же самый стейкхолдер скажет: "Это у них там получилось, а у нас не факт, что будет". Да. Поэтому тем же самым методом мы должны придумать какой-то пилотный вариант. Вот мы делаем, допустим, внедряем вот как у нас вот есть слайсинг, есть вёрстка, да? Давай мы туда внедрим, попробуем и, соответственно, увидим. Если оно нас ускоряет, если нас устраивает качество того, как оно работает, значит, это имеет смысл. Значит, давай мы это дальше будем экстраполировать шаг за шагом. И вот вам надо, получается, три вещи. Первое - это некоторая моделька, которая позволит это всё обсчитать, да, в конкретных цифрах, параметрах, в идеале про деньги. Второе - это, соответственно, некоторый пф of conceptт, какой-то первый шажочек, который позволит вам это простенько внедрить и, соответственно, дальше это раскатать, увидеть, что эти цифры действительно сходятся каким-то образом. И третье - это более детальный план непосредственно следующих шагов. Вот если здесь получилось, тогда шаг два такой, шаг три сякой, шаг четыре такой и так далее. Вот, соответственно, три такие вещи, с которыми вы приходите к стейкхкололдеру и говорите: "Вот что придумала, давай-ка попробуем внедрить". Мне кажется, как-то так. Вот если в общих чертах, да, без конкретики, давай с детали. >> Угу. Давай >> ответил на вопрос. >> Спасибо. Сейчас мы домира сейчас маикнёт. Будем надеяться. Вопрос от Юлия я вижу. А расскажи вот на твой взгляд, а базовый минимум и роскошный максимум знания AI для менеджера или руководителя? Это один вопрос. А второй вопрос, как быть в курсе обновления и нового вообще в этом мире AI, потому что даже простой N8N чуть ли не ежедневно обновляется. М, давайте со второго вопроса начнём. Проще, есть масса людей, которые делают это за вас и следят за тем, что происходит, да, и, соответственно, надо
просто их найти, не знаю, там подписаться, почитывать время от времени. Это могут быть какие-то личные блоги, это может быть история про какой-нибудь, не знаю, агрегатор типа Хабра, да, вот, соответственно, какой-то такой ресурс, который эту информацию постоянно будет публиковать, а вы е можете почитывать, проверять, да, и, соответственно, там отвлекаться на какие-то более-менее интересные статьи, истории и так далее. Вот. А опять же, с чего начать, можно спросить у того же искусственного интеллекта: "Кто там про тебя хорошо знает, расскажи-ка мне, где почитать, про твои обновления и так далее". Да? Вот, соответственно, та так и действовать. То есть найдите для себя несколько таких более-менее нормальных авторов, кто вас устраивает, кто за этим всем следит, наблюдает, делает обзоры, и он даст вам хорошую информацию по этому поводу. А-а, базовый минимум, роскошный максимум, блин, я, честно говоря, не знаю. Вот у меня здесь нет в голове какой-то картинки, да? Э-э, мне кажется, это по большей части происходит из конкретных задач, которые вы делаете, да? И вот вы, допустим, делали что-то, это занимало какое-то ваше время, вы теперь взяли, делаете то же самое, это занимает меньше вашего времени, значит, это имеет какой-то смысл. Можно ли жить без Aя в целом в эпоху AI? Да, в целом-то можно. Кто вам запретит, как руководителю, это делать? никто не запретит, но вы постепенно будете просто отставать так или иначе, да? То есть вот я бы здесь шёл через эксперименты, есть у меня задача, она мне не нравится, она нудная, там надо постоянно анализировать какую-нибудь информацию. Может ли и я её решить? Пробую, решает, нравится, о'кей, круто. Пробую, решает, не нравится, значит, не то, не моё. Соответственно, подождём, пока новый апдейт выйдет. Вот нам там умные люди об этом опять же напишут из прошлого вопроса. Да. Ну вот примерно так как-то, наверное, я бы действовал. Мне кажется, вот тут такая штука. Вывести прямо какую-то формулу, да, что вот если ты, не знаю, там не используешь AI на 30% своего времени, значит ты
плохой менеджер. Ну нет, на самом деле это усиление вас, значительное усиление, но очень много работы вы можете делать без Иая. Львиная доля работы менеджера - это разговаривать, это коммуникация. И я здесь ни при чём. Он может вам помочь подготовиться к этой коммуникации. Да, опять же, если у вас большой опыт, большая насмотренность, вы в этом хорошо разбираетесь и без AI это сделаете, да, соответственно, вот какая-то такая получается здесь штука. >> Угу. >> Не знаю, наверное, я не ответил и запутал вас ещё. >> Мы порассуждали, мы как минимум порассуждали, Юлия. Да, дада. Я вот по себе заметил, что когда я готовлю презентации сейчас при помощи Note БКм, зачастую получается дольше, чем раньше, когда я рисовал их руками. Это всё немножко напоминает программирование, когда ты что-то код написал, запустил компиляцию, пошёл кофе пить. Вот. И здесь также. То есть примерно всё это работает. Но что меня утешает, что получается, конечно, значительно красивее, чем когда я всё это делаю руками. >> А я помню, был вопрос от Людмилы, у нас активная участница сегодняшнего чата. На тему того, мо можно ли при помощи ИИ сделать агента, который будет ходить по Фейсбуку и собирать предпочтение пользователей? Или что-то знаешь про это? Можно или Facebook закрылся от всей этой истории. >> Ну, по идее, у него были какие-то опишки. Есть же целая куча сервисов, которые это делают. Да, может быть, не совсем легально, но тем не менее. А раз они это делают, значит, и вы можете это сделать, я предполагаю. Другое дело, достаточно ли какого-то вайп-кодинга. Здесь не знаю, честно говоря. То есть это надо уже в детали технические нырять, но теоретически почему нет? Опять же, иишка, она может брать вот чистую информацию, условно, скриншот сделать с Фейсбука. Да, и соответственно по этому скриншоту его расшифровать и дать какой-то портрет человека, например. Ему не надо для этого опишку лезть во все дебри, соответственно, собирать всювсю информацию, которая есть. Ну вот это, конечно, здорово, это, конечно, удобнее, это сильно ускоряет процесс, да, поэтому, наверное, можно. Насколько это будет качественно, ну, это другой же
вопрос. >> Вот, смотря как распознает. >> О'кей. Слушай, а вот интересный вопрос. А во сколько, по твоему мнению, вырастает производительность IT-разработки с помощью Ии? А вот пока Иле, кстати, отвечает: " Коллеги, а можете вот ваш взгляд опубли сколько на ваш взгляд вырастает вот то, что вы наблюдаете? И вырастает ли? >> Тут очень сильно зависит, видишь, от, наверное, цикла разработки, от того, какие там этапы, насколько там, а-а, насколько много там рутинных задач, потому что, ну, например, у нас есть какой-нибудь стартап, мы быстро пилим. Вот просто не глядя абсолютно фигачим. Какого-то ке такого нету. Никаких там тестов. Это всё забудьте, ничего не существует. Да. Ускорит ли нас сильный искусственный интеллект? С большой ли вероятности сильно нет? Потому что здесь очень много в цепочке ценностей шагов, которые непосредственно приносят, да. Вот насколько ты эти шаги оптимизируешь, это, как правило, не так много, вот настолько он у тебя и будет здесь хорош, да. В то же время мы берём более такую устойчивую какую-нибудь там, не знаю, корпорацию, компанию, в которой продукты более там как-то надёжно делаются, больше требований к качества, куча рутинной обвязки вокруг самого процесса, да, надо там скрипты какие-нибудь сделать для деплоя, для миграции для всего на свете. Вот это всё ишко сделает гораздо лучше вас и быстрее, да, вот здесь ускорение может быть значительным. Поэтому здесь сильно будет зависеть от производственного процесса как такового. Ну, в принципе, в принципе, не знаю, 5-10 раз. Это вот в твиттере как раз пишут, и мне всё время SEO с этим приходит, говорит: "Вот в 10 раз должно быть быстрее". А я не вижу в 10 раз и даже возможности для этого не вижу в нашем производственном процессе. То есть я вижу в два, в три раза, может быть, если повезёт, да. Вот я верю в то, что в два раза можно ускорить в целом. Дальше уже очень сильно будет зависеть от ситуации. >> Очень зависит, да, очень зависит, как будто от домена. Я вот ещё думаю, конечно, у нас на на конференции AIХрдфор активно обсуждали вот на тему того, а как быть с качеством, а вот как
контролировать качество, как его тестировать там в разных разрезах, да, там функциональная, там производительность, отказоустойчивость там и всё остальное прочее. >> Вот это, конечно, очень любопытная история. Вот. И насколько, да, оно оно действительно вырастет. Коллеги, по поводу развития руководителя и навыков, которые вот точно не обесценятся, которые с вами будут скорее всего всю жизнь. Вот Сратоплан ровно этим и занимается. Понятно, что мы в стране от AI не стоим. У нас сейчас там AI буotткcampм будет отдельный, а для ребят, которые вот заканчивают сейчас январские потоки, стартовали апрельские, там прямо будет хорошо. Вот. Ну и в целом в программы мы это дело стараемся добавлять, и сами программы становятся немножко другими. Поэтому выбирайте то, что вам актуально, то, что полезно. Если говорить про Илью, вы с ним точно увидитесь в программах для технических директоров операционных, для руководителей отдела. Вот в июне они у нас будут проходить. А и может быть вы захотите направиться в сторону развития своей профессии как бизнес-тренера, как коуч, как консультанта. Там как раз и про заметность мы про публичную поговорим. Если есть ощущение, что экспертиза много хочет себя переиспользовать, вот как раз в июне карьерный центр в этом направлении стартует. А если вы сейчас на C level, то Advanced Management Bootcamp вам в помощь. Вот. И как раз в конце июня мы его проведём. По сути, мы стараемся делать на разных уровнях. Немножко про разное. Главное, чтобы оно было на пользу вам, коллеги. Выбирайте то, что вам будет, то, что вам лучше всего подойдёт. Дайте секунду. Вот, вот я, видимо, скрыл этот слайд. Ну, в общем, а нет, вот смотрите, он открылся. Вот. А это всё можно совмещать точно. Вот там программы все позволяют по нагрузке, по загрузке. То есть мы знаем, что наши некоторые студенты участвуют в двух программах параллельно, и это может быть вообще неплохая история. То есть так летом прямо потратить время на себя, чтобы к осени уже увидеть конкретный результат. Слушайте, коллеги, у нас официально остаётся 1 минута до завершения дня докладов сегодняшних. Я здесь хотел бы поблагодарить всех наших спикеров. Илья, тебе тоже спасибо. Вот мы тебя не отпускаем, потому что сейчас у нас
автопатен начнётся. >> Надо быть полезным, коллеги. >> Да, спасибо. Спасибо большое, коллеги. вас как участников, потому что здесь мы официально наш сегодняшний день закроем. А я вас ещё раз призову идти, естественно, ресурс программы Стратоплана. Вот не забудьте, пожалуйста, указать промокод М300, который даёт скидку на 300 евро. Я про это буду говорить послезавтра в рамках своего доклада. Дело в том, что наши программы, они не только про навыки, но они ещё и про образ мыслей, и про изменение себя как личности. Вот личностные факторы, как нам говорят психологи, они таки меняются, но достаточно небыстро. То есть в среднем каждые 6 месяцев можно ожидать какого-то обновления. И в этом плане хорошо погружать себя в какую-то другую среду, отличную от своей рутины, чтобы это развитие происходило в ту сторону, которая вам необходима. А вот этим мы примерно в Стратоплане занимаемся.