👱‍♀Как совмещать роль матери и карьеры?

Не первый раз вижу такой вопрос. Любопытно, что мужчины такие вопросы не задают😁 у них с этим нет проблем, так почему у женщин тогда есть?

Не потому что женщины «не справляются» или какие-то не такие, а потому что в обществе и в их головах все ещё не прижилась мысль о том, что «забота о детях» – это уже не чисто женская обязанность.

Брунгильда, я и другие девушки-мамы все продолжаем спотыкаться об ограничения:

“Я должна успевать всё.” 
“Если я работаю — я плохая мать, потому что не уделяю время ребенку.” 
“Если я сижу с ребёнком — я плохой специалист, потому что не уделяю время карьере”

Это больше похоже на ловушку, а не на здоровое управление жизнью.

💡Как выйти из ловушки?

☑️Попробуйте заменить «КАК» на «КТО».

Кто может взять на себя часть быта, обучение ребёнка, мелкие поручения? Кроме ближайших родственников это может быть няня, уборщица, повар, курьер, роботы и другие помощники за деньги.

☑️ Используйте ритм
Ритмика для мозга важный аспект продуктивности. Даже в модный agile включён этот же подход: церемонии синхронизации, демо, ретро и т.д. задают рабочий ритм, люди в него включаются и работают в нем легче, потому что мозг знает когда и что он делает:
→ Когда переключаться на стратегию
→ Когда фокусироваться на задачах
→ Когда подводить итоги

И не тратит ресурс на «а что сегодня, а что дальше?».

Ритм = меньше решений → больше энергии на действия

При нарушении ритма:
переезд, новая работа, появление ребёнка, его первый класс и другие значимые изменения в жизни, нам приходится для восстановления эффективности искать новый ритм, на что тратится очень много ресурсов. Отдых и время с ребёнком тоже должны войти в ритм, если для вас это важно. Мне потребовалось 1.5 месяца, чтобы вписаться😅

☑️Найдите союзников
• Другие карьеристки с детьми или без, которые вас поддерживают, а не осуждают
• Мужчины, которые рядом, делят быт и воспитание детей и для них это норма
• ВЫ САМИ должны стать опорой для себя, перестать винить себя, что после работы провели 30 мин с ребёнком, а не 3 часа. (Вспоминаем прошлый пост и поддерживающие установки: 30 мин больше, чем 0!😁). Или наоборот: посвятили все выходные семье, а не саморазвитию (ууу, какие!)

🪄 Позвольте быть неидеальными и быть собой

Девочки, девушки, женщины, мужчины👱‍♂ (для которых тоже стоит вопрос как быть хорошим мужем/родителем и строить карьеру) я с вами!

Чувствую вашу дилемму, ваши смешанные чувства вместе с вами.

«Надо было больше того, больше этого. Быть быстрее, выше, сильнее, совершеннее, идеальннее».

Сколько в этом напряжения, боли, обязанности, которыми мы сами себя наградили. Это все отражается на энергии и нашем состоянии.

Вы – живые люди, вы можете делать чуточку больше, чем 0 и гордиться этим❤️

Сохраняйте себе, перечитывайте, когда снова накатывает😁

И дайте знак, сколько нас тут таких:

🗿 - я мама, карьеристка и мне уже пофиг на такие мелочи
❤️ - я мама и все время переживаю, что всего «недостаточно»
😎 - я батя и полностью разделяю с женой воспитание детей и строю карьеру
🔥- нет детей, но было полезно

🤖 Обучение с помощью AI

Я сейчас прохожу программу для лидеров «IT как продукт» —
там есть список обязательных и дополнительных курсов.

Когда я впервые увидела сроки (целых 5 месяцев!), мозг радостно подсказал:

«Да мы это быстро пройдём! Можно пока отдыхать — времени море 😎»

Знакомо?
Но, чем ближе дедлайны, тем громче внутренний крик:

«Пора начать уже! Аааа! Кажется, теперь мы не успеваем!»

Сейчас я стараюсь не доводить до драмы и делать по чучуточке, но почти каждый день («1 больше, чем 0!»). 

Поэтому я сейчас загрузила в AI список курсов и их длительность и попросила рассчитать реальный график с равномерным распределением нагрузки, учитывая приоритеты (сначала обязательные курсы, потом дополнительные)

Результат меня шокировал:

• Только обязательная часть → 3,5 часа в неделю
• С дополнительными материалами → до 8 часов в неделю

То есть:
Это не «пройду за выходные».
Это постоянная инвестиция времени — как спортзал для мозга.

💡 Почему важно такое планирование?

Потому что мозг плохо оценивает объём обучения.
Он видит «5 месяцев» — и думает: «много времени».
Но не видит: это 20 недель по 3–8 часов.
И если откладывать — в конце будет паника, бессонница и прохождение «галопом по Европам».

📆 Как я вписываю обучение:

☑️ Метро-обучение (но иногда в меня не влазит и я просто туплю, а не учусь, ахаха)

☑️Блокирую время в календаре — у меня каждый день стоит час на обучение в конце дня. Да оно иногда занимается другими встречами (например, с моим лидером), но как правило свободно

☑️ Использую AI как помощника:
🔘 планирование
🔘 перевод иностранных статей, ресерчей
🔘 раскрытие непонятных тем
🔘 саммаризация статей, книг и видео. Недавно коллега как раз посоветовал использовать для этого notebookLM и яндекс эксперт)
🔘 проверка знаний: прошу AI составить список вопросов по нужной теме и прошу позадавать их мне
🔘порверка понимания: прошу AI оценить мой ответ на вопрос или проревьюить работу, задаю вопросы «Всё ли я учла? Где ошиблась? Чего не хватает?». ИИ не скажет, что вы хлебушек, если вы явно об этом не попросите😂 
🔘 генерация практических задач для pet-проекта и поддержания навыков

⚠️ AI может помочь, но не заменит обучение

🔘 AI может ошибаться (и не признаваться)
→ Особенно в технических темах: формулы, синтаксис SQL, метрики.
Лучше все перепроверять за ним или использовать узкоспециализированные (но пока никому доверия нет!😂). Как-то раз мне в экономике GigaChat придумал новые термины типа «макреальность», в задачах с расчетами не было правильного ответа, а в других вопросах - неточность формулировок. 

🔘Вы можете получать поверхностное понимание
→ Если вы только читаете конспекты от ИИ — мозг не учится думать.
Лучше порешать задачки и сделать практические примеры дополнительно к изученной теме

🔘Можно получить зависимость от «быстрого ответа»
→ Легко привыкнуть: «зачем думать — спрошу у ИИ».
Сначала лучше попробовать решить самому. А применение AI — на этапе проверки или вдохновения.

---
Я сейчас мужу помогаю выйти джуном на трек «системный аналитик», рынок жесток, конечно, но мне очень помогает AI для того, чтобы самой разобраться с некоторыми темами в SA и архитектуре и потом смочь объяснить эту тему человеку без опыта, который сам не может оценить, где дичь, а где нет. Поэтому используйте AI с вашим человеческим интеллектом😁. А еще в тестовых заданиях всегда видно «кто» писал вашу работу😉 но не бойтесь его использовать для валидации
 
---
Поделитесь, кто как использует AI в обучении?

😎 - только через AI и учусь
🤡 - не смог найти применения AI
🗿 - жив и слава Богу!

👍 МатеМаркетинг’25 и 🎁 розыгрыш билетов

20–21 ноября в Москве пройдёт МатеМаркетинг’25 — одна из крупнейших конференций по маркетинговой и продуктовой аналитике в России.

Я хожу на Матемаркетинг и Aha! с 2023-го.

Не только ради аналитического вайба, а еще потому что каждый раз ухожу с инсайтами, идеями для внедрения и интересными знакомствам.

И каждый раз это мероприятие становится все масштабнее:

🔘 Более 2 000 аналитиков, продактов, тимлидов, руководителей и др. экспертов
🔘 12 тематических потоков, 100+ докладов, мастер-классов, экспертных сессий
🔘Дополнительно каждый гость получит 6 месяцев доступа к материалам прошлых лет (а это 500+ докладов!) 

🤯 Ключевые темы этого года:
🔘 AI-аналитика и оптимизация процессов в условиях сжатия экономики.
🔘Data-платформы и CVM: новые подходы к инфраструктуре и персонализации клиентского опыта.
🔘Аналитические агенты, нейроассистенты и алгоритмы оптимизации на базе машинного обучения.
🔘A/B-тестирование и автоматизация маркетинга: как ускорить эксперименты и повысить эффективность.
🔘BI и визуализация данных: превращение массивов данных и цифр в продуктовые инсайты.
🔘Презентации новых продуктов и технологий от Яндекс и Tengri Data.

🎙Спикеры:
🔘Олег Бартунов (сооснователь и президент Postgres Professional),
🔘Денис Димитров (создатель линейки моделей Kandinsky, СБЕР)
🔘Фёдор Вирин (партнер Data Insight),
🔘Максим Андреев (руководитель аналитики привлечения и платформы атрибуции Т-Банк),
🔘Наталия Михалева (руководитель R&D команды Сlick.ru),
🔘Вячеслав Марков (основатель TargetADS) и многие другие.

📍Место проведения: Кластер «Ломоносов» МГУ, Раменский бульвар 1

Подробности и регистрация — на сайте мероприятия.
Программа: ММ'25 (Prod)

💯 Чтобы с пользой ходить по конференции – читай гайд


-----
🎁 А теперь самое вкусное – розыгрыш оффлайн билетов!

Я разыгрываю 3 оффлайн-билета на Матемаркетинг’25!

⚡️ Условия простые:
Напиши в комментариях к посту почему хочешь на ММ'25 или какие доклады собираешься послушать и актуальны тебе

Розыгрыш — 6 ноября. 
Победителей выберу рандомно.

🤯Сегодня вечером узнаем кому достанется 3 билета на оффлайн МатеМаркетинг’25

Кто откладывал коммент в посте выше – сейчас самое время его сделать!⚡️

👍РОЗЫГРЫШ СОСТОЯЛСЯ!

Предвзятый выбор ИИ по сути тоже некоторый рандом😂 я не просила, но нейронка решила включить эмпатию и по-своему определить победителей. Что ж, правителей с помощью AI выбирали же, так почему и не выбрать победителей розыгрыша. Да, передо мной встал этический вопрос на сколько это рандом, но мы можем как раз это обсудить в комментариях😁

🏆 Та-да-да-дам! Поздравляю счастливчиков! 🏆

🎉 Eleonora Kalinina @Eleonora_Kalinina - №17
Что думает AI:

Самая трогательная и вдохновляющая история.
Переход из науки в аналитику, благодарность менторам, желание обнять тех, кто её вдохновил — это не просто участие, это признание ценности сообщества. Её мотивация — чистая эмоция + профессиональный старт. Она
символизирует, зачем нужен ММ

🎉Журавлева Анастасия @shkoda17 - №36
Что думает AI:

История мечты начинающего.
Учится на продуктового аналитика, не имеет доступа к реальному опыту, считает билет "бесценным подарком для старта в профессии". Её комментарий — крик души новичка, который нуждается в этом шансе больше всех.
Самый сильный кандидат на "вдохновляющий триумф"

🎉Stanislav Niki @ibreeed - №20
Что думает AI:

Реальная жизненная сложность + профессиональная преданность.
Работает 6+ лет, но остался без работы, живёт на подушке, не может позволить себе билет — и всё равно участвует, потому что верит в сообщество. Его история — о том, как аналитика спасает и объединяет, даже в трудные времена.

👋 Котики, всем спасибо за участие и неравнодушные комментарии. Все прочитала, вы все большие молодцы, верю в вас, в ваши стремления, все это обязательно окупится и случится!

А для тех, кто любит статистику во всем, ниже самые часто упоминаемые темы
🔘 A/B-тесты — 27 раз
🔘 Нетворкинг / общение с коллегами — 22 раза
🔘 AI в аналитике / BI — 12 раз
🔘 Сквозная аналитика / CVM / CJM — 6 раз
🔘 "АБ без АБ" / causal inference — 6 раз
🔘 Uplift-моделирование — 5 раз
🔘 Доклады Романа Бунина — 4 раза

Диалог с бездушной машиной, которая выбрала победителей, можно посмотреть по ссылке

⚡️ А тут купить билеты на ММ'25

👀 Наблюдение за заказчиком или почему аналитику тоже важно применять принципы дизайн-мышления в работе

Чтобы изучить, что хотят пользователи, есть 3 варианта:

• прожить на собственном опыте, записывая в дневник ваши действия, мысли, чувства.

Аналитику: возьмите результат вашей отчётности и решите на ней задачу заказчика

• провести сессию наблюдения, что делает пользователь с продуктом и тоже сформировать пошаговый безоценочный дневник

Аналитику: попросите «посидеть» рядом с заказчиком и посмотреть как он выполняет свои задачи с использованием вашей отчётности или дашборда

Например, я так открыла, что отчёты от аналитиков ещё потом знатно преобразуются. Все это можно зашить в код и не мучить заказчика.

• провести серию глубинных интервью

Аналитику: узнайте какими данными заказчик пользуется еще, что делает, если отчётов нет или он ими не пользуется, как он использует дашборд/отчёт и т.д.

Например, у меня сейчас есть продукт, у него высокая степень неопределенности: пока неизвесто как и где его реализовавать

Я из прошлого: предположила бы как выглядит процесс, в который встраивается продукт

Я сейчас: предположила как выглядит процесс и провела интервью с потенциальными выгодопреобретателями моего продукта😁

Чем больше я говорю со стейкхолдерами, тем больше я понимаю как сильно процессы из моей головы отличаются от реальности. Я вижу, как на глазах изначальная концепция трансформируется во что-то другое.

➖➖➖➖
Вот вы спрашиваете как расти, вот так и расти: изучайте своих стейкхолдеров, их потребности и места, где они находят данные😁 и потихоньку меняйте подпроцессы, которые от вас зависят. Не заметите, как в вашем опыте начнут появляться достижения, которые так сложно обычно сформулировать😉

Может быть иногда дискомфортно/страшно начать эти исследования проводить, но, поверьте, это даст вам волшебного пенделя вдохновения для развития и data-продукта и вас😁

Напишите в комментах какие открытия вы сделали, пообщавшись ближе со стейкхолдером?

Ну и давайте проголосуем:

👍 - постоянно справшиваю своих заказчиках о потребностях
🤔 - хочу попробовать, но пока страшно
🗿 - отдаю отчет/дашборды, какой попросили, не моё дело как его используют

⚡️Ищем Middle Data Engineer в команду аналитической платформы

Работаем с маркетинговыми данными, цифровыми следам пользователей и данными клиентов. Платформа строится для стратегической и аналитической отчетности по маркетингу

У нас сложно (зоопарк из инструментов и технологий, высокая скорость, работа со смежниками, бюрократия), но скучно точно не будет.

Поэтому ищем живых, активных спецов с хардами, которые хотят челленджа и драйва

📍Работа в офисе, Оружейный 41, Москва

5️⃣Требования:
• Опыт от 1-2 лет
• Опыт работы Spark, Hadoop
• Опыт работы с BigData, построение и оптимизация хранилищ, вывод витрин
• Будет плюсом:
понимание web/app аналитики, построение сквозной аналитики, моделей атрибуций, работа с маркетинговыми данными.

💡Задачи:
• Разработка и построение витрин и хранилищ данных
• Разработка интеграций с другими платформам и системами
• Разработка приложений внутри платформы

🔘🔘🔘🔘🔘
👨‍💻Стек:
Sql, Py, SuperSet, Clickhouse, Hadoop, Spark

✈️Присылайте резюме в личку @IyaZotova

🔠→🔠
Совсем недавно говорили тут про T-shape, но оказывается есть ещё одно понятие – M-shape😁

Оно появилось ещё в начале 2000х и конечно же не в том виде, в каком представляется сейчас.

Если T-shape – это специалист с глубокими знаниями в одной области и широкими (поверхностным) в смежных, то M-shape – это когда компетенции становятся глубокими в двух и более областях.

Кроме очевидной выгоды для компании и команды: когда разработчик справляется и с девопс задачами, а аналитик с задачами data-инженера или ML есть и выгоды для спеца.

💡Почему для специалиста это важно:
– диверсификация навыков и инструментов, дополнительная опора в нестабильности
– востребованность рынком (с одной стороны поиск спецов со знанием домена, а с другой – сокращение расходов и вынужденное ролевое смешение)
– симбиоз компетенций даёт бОльший результат и сложнее может быть заменен AI
– применение опыта с одного домена на другом для решения нетривиальных задач. Как говорится, самые интересные решения возникают на границах предметных областей
– более широкий взгляд на проблемы: если клиенты уходят или конверсия упала, то это не только потому что аналитик ошибся в расчётах и данных некачественные, а могут быть причины и других уровней: UX, колл-центр, маркетинг, резонансные истории и т.п.

Оффтоп про резонанс: когда я работала в недвижке, у нас как-то резко вырос трафик на сайт, стала искать причину, а оказалось, что на пикабу выложили квартиру на 8 кв. м., которая у нас была в продаже 😅 убирать не стали, оказалось, что поток заявок с неё был приличный

🚀 Что это значит на практике?

🔘 Аналитик + продакт
– Понимает не только “как считать retention”, но и “как улучшить продукт, чтобы retention рос”
– Может говорить на одном языке и с инженером, и с CEO

🔘 Data + бизнес-стратегия
– Видит не только цифры, но и рыночные тренды, unit-экономику, конкурентов 
– Превращает данные в стратегию

🔘Аналитик + коммуникация /продажи
– Пишет сложные SQL-запросы и умеет объяснить результат маркетологу или продакту 
– Его слушают, потому что он переводит data на язык бизнеса, человека😁

🔘 Аналитика + AI/ML
– Умеет построить модель и интерпретировать ее результаты.
Если добавить сюда ещё финансы и способность посчитать, доказать фин эффект от модной инициативы – цены вам не будет😁

Например, у меня есть знакомая, которая с образованием строителя, создаёт сейчас цифровую платформу для строительства.

Или мой пример: я запускала рекламные кампании когда-то, трогала маркетинговые инструменты и процессы и обогатила это цифровыми навыками, а сейчас обогащаюсь управленческими. И хотелось бы еще изучить новый домен.

И есть плохие примеры, когда нет погружения в сферу, в бизнес смысл, в клиентов и процессы.

Ваш "хвост" прошлой жизни до IT никогда не лишний. Постарайтесь принять его как есть (мне вот больно принимать годы «в пустую», поэтому я с вами!😁), он точно был нужен вам и ценен. Сочетание вашего богатого опыта и создает ваше уникальное рабочее предложение😁

А если «хвоста» нет, то какие ваши годы, обязательно еще будет😂

Делитесь, как ваши «хвосты» вам помогают, какие качества забрали из прошлого?

🎄Итоги года
За 2025 произошло так много всего, что иногда мне кажется, что мой год по насыщенности как три. И, конечно же, в последние дни декабря настроение подвести итоги, порефлексировать на тему что же получилось и над чем хочется поработать в нового году.

Поэтому хочу поделиться с вами главными выводами года:

🔘3 столпа, на которых держится моё психическое здоровье: вокал, спорт, психолог. А то меня где-то все время спрашивают как я выдерживаю нагрузки. Только так.
🔘работа – это игра: если понимаешь конечный результат, видение, то прийти к нему становится делом техники, особенно, когда подключается азарт. Отсюда же рождается кайф от работы.
🔘количество обучения переходит в конце концов в качество и даёт взрывной эффект при достаточном объёме
🔘AI пока никого не заменит, хоть и очень стремится😁 но его точно пора включать в свою повседневность
🔘времени никогда не хватит на все, поэтому надо выкинуть лишнее и иногда просто бессовестно полежать (лучше на море😁), потупить, поиграть, потусить и т.д.

Что не получилось:
🔘всегда быть эмоционально стабильной: тёмные полосы (был период, когда ломалось все: зубы, украшения, телефон и даже джинсы, ахаха), новая должность, объединение с семьей – это все внесло свои коррективы. Стабильность возвращаю с помощью тех самых трех столпов😂
🔘найти в новой должности границы своей зоны ответственности, себя и свою роль в этой зоне: тут я ещё щупаю и надеюсь нащупать в 2026😁
🔘трек на работе с качеством данных тяжёл и суров, не все получилось реализовать (допинать), буду думать в новом году как выстраивать подходы
🔘до конца не врубилась в тонкости производственного процесса, буду тоже догонять
🔘блог ушёл на третий план, тут моё сердечко плачет, хочу вести, но выбираю лежать и тупить🥲 возможно, то что я сильно изменилась, об аналитике писать не супер хочется, а перейти к другим темам пока страшно😀

Результаты таковы и никаковы больше😁 если есть желание – делитесь своими итогами в комментах⭐

🎄 Тот самый понедельник наступил

Все уже: 
🔘начали худеть, 
🔘учиться, 
🔘быть эффективнее, трезвее, мудрее, 
🔘и избавляться от всех плохих привычек… разом? 😁

(Хотя я уверена — вы давно знаете: “всё и сразу” — путь к выгоранию, а не к росту.)

А я вот сижу с кофе, медленно подгружаюсь в рабочий режим,  перечитываю прошлогодние пасхалки в блокноте и думаю над сюжетными ветками 2026 года: 
🔘 Что интересного я хочу сделать и что принесёт максимум результата нашей команде
🔘 От чего стоит точно отказаться, извлечь урок и никогда так больше не делать😁

Пока больше вопросов, чем ответов: некоторые пасхалки весьма загадочны… 😁

Уже: 
➡️полетели первые сообщения в чаты 
➡️обсудили первые задачи 
➡️провели командные дейлики и планирования 
➡️поймали первые баги и вспомнили про старые😁
➡️разблокировались рабочие воспоминания

P.S. Мне все праздники снились обсуждения интеграций, AI-агентов и новых дашбордов —  и я каждый раз просыпалась прямо в разгар переговоров 😅

Так что… да, я бы ещё недельку повтыкала дома. 
Но раз уж началось — 
пусть этот год будет продуктивным, результативным и без “всего сразу”.

❤️ Ну а я желаю вам лёгкого входа в 2026 — 
с пространством для вопросов, ошибок и настоящего роста.

💬 Делитесь, как вы “возвращаетесь” в работу?  Уже вспомнили рабочий пароль?😁
Пишите — поддержим друг друга в комментариях ❤️

☑️Бюрократия защищает и развивает команду / компанию.

К бюрократии многие (как правило) настроены негативно: она замедляет процессы, замедляет решения, нужно возиться с каким-то документами, с заявками, условиями и т.д. Предлагаю на неё посмотреть под другим углом.

🔘🔘🔘🔘🔘🔘
Жил был один латентный управленец Акакий.

Акакий был хорошим парнем.
Он хотел стать настоящим управленцем.
Он умел всё (или так ему казалось).
И он никому не отказывал

Когда заказчик говорил:

«Нам срочно нужна эта таблица/отчет/данные!» —
Акакий отвечал: «Сделаем!»

«Можно чуть изменить логику?» —
«Конечно!»

«А завтра будет готово?» — «Уже в работе!»

Но…
• он не уточнял цели и эффекты
• не согласовывал приоритеты и сроки
• не фиксировал договорённости

Вместо этого он просто обещал — и шёл дальше.

А команда получала:
• 10 «срочных» задач
• противоречивые и изменчивые требования «на словах»
• нулевое понимание, что важно, а что — шум
• отсутствие времени на проверку результатов и документацию

В результате:
• Релизы — как лотерея, никто не знает, что в них и какого качества
• Код — превратился в «ком грязи»
• Ценность — никто не понимал
• Люди — выгорали и уходили

Акакий думал, что ведёт за собой.
На самом деле — размывал границы, превращая команду в “универсальный сервис поддержки”

Когда он ушёл, остался только хаос. И вопросы:

«Что делать с накопленными обещаниями и негативом от невыполненных этих обещаний?»

«А что делать такой команде, условия в которой стали несопоставимы со здоровой работой?»

«А что если надо ещё и масштабировать этот хаос?»

Масштабировать «комок грязи» точно не стоит (будет еще больше грязи), а тем более такими темпами будет и не с кем.

Масштабировать нужно только то, что хорошо и стабильно работает, где выстроены процессы и есть регламенты.

Масштабировать нужно только то, что можно автоматизировать, ручники - не масштабируемы

🚀На помощь приходит бюрократия

Кто бы мог подумать, что такая нелюбимая ИТ-шниками вещь может стать им другом и защитником😁

Что она предлагает здесь сделать:

• разобрать процесс на части как он есть сейчас и описать новый (как хотелось чтобы оно работало)

• описать типы задач, которые команда принимает и типы задач, которые находятся вне зоны ответственности команды с контактами к кому по этим задачам обращаться

• описать формат, в котором принимаются задачи (входные документы и чек-листы, данные и т.п.), и где (в почте, мессенджерах, джире и т.п.)

• описать сроки выполнения и реагирования в зависимости от типа задач

• описать критерии приоритизации по типу задач

• описать уровни критичности проблем (багов) в системе и сроки закрытия

• сделать прозрачным бэклог и «задачи в работе» для всех стейкхолдеров

• сделать общие встречи и в приоритезацию задач вовлекать всех стейкхолдеров

Благодаря этому подходу в команде появляются:

▫️ Чёткие правила приёма задач:
«Если нет цели, фин.эффекта, заполненных чек-листов — задача не принимается»

▫️ Границы ответственности:
«Мы делаем X. Всё остальное — не наша зона»

▫️ Прозрачные сроки и бэклог:
«Высокий приоритет» = 1 день, «низкий» = 4 недели, а эту задачу не берём, так как не вмещается (но можете переприоретизировать)

Получается, что бюрократия — не враг (не всегда)😁
Это инструмент защиты для тех, кто хочет:
— работать осмысленно и системно
— масштабироваться без разрушения и не масштабировать разрушения

Когда процессы чёткие —
люди дышат свободнее.
Команда фокусируется на ценности, а не на пожарах.
И хаос остаётся за дверью.

💬 А у вас в команде был такой Акакий или помогала ли вам бюрократия? Делитесь мыслями в комментариях без стеснения❤️