🎯 Почему у вас нет стратегии (и никогда не было)

В итоге я не удержался и дочитал книгу)

Напомню, мы тут с вами обсуждаем книгу Ричарда Румельта «Взлом стратегии».
Да, того самого, кто когда-то разрушил корпоративные “стратегические сессии” фразой:

Хорошая стратегия - это не список целей

.

🧩 Румельт предлагает новое слово - Crux.

Блин, мне очень понравился это символ 🧩, он супер подходит.

Crux - это не “направление развития”, не “инициатива по улучшению”.
Это та самая проблема, которая держит вас за горло.
Проблема, которую если решить - всё остальное начнёт двигаться само.

🚀 Примеры:
• SpaceX - не «летим на Марс», а снижаем стоимость запуска в 10 раз.
• Netflix - не «становимся лидером стриминга», а уходим от зависимости от лицензий.

Стали делать свой контент, а все остальное подтянулось

• Nvidia - не «растим долю GPU», а ищем область, где GPU дают преимущество.

Ииии… кто в век ИИ продает лопаты 😉

И вот ты сидишь на корпоративной «стратегической сессии», где обсуждают 12 инициатив.

Digital, AI, NPS, HR-brand, CX…
А на самом деле никто не ответил на главный вопрос:
в чём наш Crux?

💣 Румельт жёсткий:
Если вы не можете сказать, от чего отказались, у вас нет стратегии.
А если стратегия не говорит «нет» -
значит, она просто Excel с цветными квадратиками.

🧗 Хорошая стратегия, как альпинизм.
Ты не штурмуешь гору со всех сторон.
Ты ищешь тот хребет, который реально пройти.
И лезешь по нему, шаг за шагом.

📉 Всё остальное -
брейнштормы, красивые слайды и бессмертные “инициативы по улучшению эффективности”.

🔥 Итого
«Взлом стратегии» - книга не про стратегию.
А про честность.
С собой, с компанией и с тем, что ты называешь “планом на год”.

🔥 - если читал и зашло
❤️ - если забрал в бэклог
💊 - если читал и не зашло

@badtechproject

Вот бегаем мы с вами с этими AI, LLM, Агентами и тд. с горящими глазами.

А прикиньте, если для окружающих мы выглядим такими же фанатиками, как для нас выглядят ярые Криптаны, и от нас так же стараются держаться подальше?

Я уже не знаю, как доказать Демке, кто круче (а этот любитель борьбы еще и отрицает ударников, в принципе), так что вызвал на помощь чатГПТ.

В общем, пора обсуждать действительно важные вопросы!

внутренние обучающие материалы IBM, слайд из 1979 года

С днем отца, друзья!

Нет у нас в жизни работы, важнее, чем эта!
Быть папой - это быть примером крепкой любви к маме, быть примером амбиций и силы, быть тем примером моря спокойствия, которое нужно иногда всем нам!

И с задачкою трудной самой
Папа справится, дайте срок!
Мы потом уж решаем с мамой
Все,что папа решить не смог!

И помним, что чудесные у нас такие детки, в наших девочек ❤️

Так-с, в пятницу было Avito Tech Conf.

Я заехать не сумел, чуть придавило работой.

Но! Интернет все помнит.
Так что ловите 8 часовое видео!

А фото для затравки, чтобы оценить крутизну мероприятия!

Есть темный паттерн, но выглядящий привлекательно: прийти и сказать, что у вас все плохо.
А затем предложить что-то, что супер сложно реализуемо.

Иногда так действуют тренеры в фитнес клубе. Они предлагают подопечному чуть-чуть поменять технику выполнения упражнения, подопечный берет меньший вес и, в целом, ему сложнее выполнить упражнение.
И тогда создается впечатление, что раньше он точно делал неправильно.

Пхахахах
Ну чисто мы😁

#пятничное

Когда даже Amazon падает: что менеджеру стоит понять из недавнего сбоя AWS

Amazon выпустили свой пост Мортем, ну а мы с вами его почитаем.
В ночь на 20 октября у AWS случилось то, что не должно было случиться никогда - легла DynamoDB.
И если вы думаете: «да какая мне разница, я же не в Amazon», - зря. Из таких историй стоит делать выводы.

🚨 Что произошло
Один из внутренних компонентов AWS, который отвечает за автоматическое обновление DNS (по сути, «куда ходят» запросы), внезапно удалил адреса у живого сервиса.
И всё - запросы перестали знать, куда идти.
Сначала упала DynamoDB, потом посыпались EC2, балансировщики, Lambda, EKS, ECS - словом, всё, что от неё зависело.
Классическая история про эффект домино, только в масштабе всей североамериканской инфраструктуры.

Что оказалось в корне
Виновата не халатность и не «людской фактор», а состояние гонки (race condition) - ситуация, когда два автоматических процесса пытаются изменить одно и то же, и старое значение перезаписывает новое.
По сути:
Один автомат обновил DNS-запись,
Второй отработал чуть позже и стер то, что уже было исправлено.
Система посчитала, что адрес не нужен, и удалила его.
Звучит как мелочь, но когда в цепочке миллионы клиентов - это мгновенный обвал.

К чему это привело
Невозможно было запустить новые виртуалки (EC2).
Балансировщики удаляли здоровые узлы, думая, что они мертвы.
Сервисы вроде Lambda и EKS висли из-за потери зависимостей.
Даже внутренние инструменты AWS перестали работать, усложнив восстановление.
Проблемы тянулись почти 15 часов.
Даже для Amazon это больно.

🛠️ Что AWS сделала
Переписала логику обновления DNS и устранила состояние гонки.
Ввела дополнительные проверки и «тормоза» для автоматизации.
Улучшила систему зависимости сервисов (чтобы сбой одного не клал всё подряд).
Пересмотрела лимиты и алгоритмы управления нагрузкой.

Что из этого важно нам, менеджерам
Автоматизация - не панацея.
Даже идеально автоматизированная система способна завалить себя же. Нужен контроль, наблюдаемость и механизмы ручного вмешательства.
Зависимости - главная угроза.
Продукт редко падает сам по себе - его валит зависимый сервис.
Чем больше таких связей, тем выше риск каскадного обрушения.
В своих системах важно знать: кто от кого зависит и что будет, если этот кто-то “ляжет”.
“Blast radius” - новый KPI менеджера.
Задача не только в том, чтобы быстро восстанавливаться, но и в том, чтобы сбой не утащил за собой соседние команды и продукты.
То есть проектировать системы так, чтобы падать «локально».
Коммуникация во время кризиса.
AWS держала всех в курсе. И да, это важнее, чем “пофиксить быстро”.
Люди легче переживают инцидент, когда им понятно, что происходит.

Чем проще инженеру понять, что происходит при сбое, тем быстрее компания восстанавливается.
Хорошие инструменты, дашборды, наблюдаемость - это не “для красоты”, это страховой полис.

В сухом остатке
Падение AWS - напоминание:
никакая масштабность и зрелость процессов не спасает от мелких, но критичных ошибок в инфраструктуре.
А наша задача, как менеджеров - уметь проектировать так, чтобы даже при падении системы не падали люди:
ни по моральному духу, ни по довериям к процессам, ни по коммуникации.

Собирать бэклог книг теперь, офигенно, просто!

Обожаю такие диалоги с чат ГПТ теперь.

Представь, что мне нужно стать экспертом по кастдеву. Однако, за всю жизнь я могу прочитать только 1 статью или книгу или посмотреть фильм/сериал. Что посоветуешь?

<Отвечу как мировой эксперт по Customer Development, лауреат реальной премии Thinkers50 Distinguished Achievement (Innovation)>
TL;DR: если можно только ОДНУ вещь — бери книгу Steve Blank & Bob Dorf “The Startup Owner’s Manual”(полная версия). Это самая практичная “библия” кастдева: пошаговый процесс Customer Discovery → Customer Validation, готовые чек-листы, шаблоны интервью, метрики, анти-паттерны. По одной книге ты реально сможешь ставить гипотезы, проводить интервью без “мамтест-ошибок”, валидировать спрос и принимать продуктовые решения.

Понимают ли LLM, когда ими манипулируют?

Я не знаю, как там и что по науке, но факт в том, что наша с вами головешка очень даже анализирует в моменте времени огромное количество данных, что позволяет нам улавливать тонкости.

Новое исследование из Принстона и Anthropic: «Are Large Language Models Sensitive to the Motives Behind Communication?» Ребата такие сели и решили понять:
может ли ИИ отличить искренний совет от манипуляции?
И ответ... не такой уж однозначный.

И я короче за вас прочитал и сделал выводы для себя. Вдруг, и вам понадобится.

Что проверяли?
Учёные провели три серии экспериментов, где LLM нужно было отличать:
1️⃣ нейтральную информацию от намеренно «впариваемой» (как реклама),
2️⃣ совет друга, соседа или незнакомца - с разными личными выгодами,
3️⃣ реальные рекламные вставки с YouTube (NordVPN, AG1 и др.).
Результаты шокируют - модели вроде GPT-4o и Claude 3.5 умеют немного отличать манипуляцию… но только в лабораторных условиях.

В реальных, «шумных» сценариях (например, спонсорская интеграция на YouTube) всё рушится:
корреляция с рациональной моделью падает ниже 0.2.

Главный инсайт
LLM пока не умеют по-настоящему читать намерения - они слишком послушны.
Но если добавить в промпт простую фразу вроде
“Обрати внимание на мотивы и выгоды говорящего”,
результаты резко улучшаются!
То есть модели могут быть бдительными, если их об этом прямо попросить.
(и да, GPT-4o в этих тестах оказался самым «разумным»)

Почему это важно?
👉Если LLM не понимает мотивацию источника - она легко повторяет ложь, ведётся на манипуляции и делает «человеческие» ошибки.
👉🏼А теперь представьте это в корпоративном ассистенте, который читает внутренние отчёты или маркетинговые тексты…
ИИ-ассистент, который помогает тебе в компании - читает отчёты, письма, маркетинговые тексты — учится на том же типе данных, что и LLM в эксперименте.

А эти данные всегда написаны людьми с мотивами.
👉🏻 Когда маркетинг пишет, что «новая фича - революция» - это не факт, а намерение повлиять.
👉🏻 Когда отчёт «всё зелёное по OKR» - это тоже коммуникация с мотивацией (удержать доверие руководства, не потерять бюджет и т.д.).

Если LLM не умеет видеть эти мотивы, она:
- принимает пиар за правду,
- усиливает внутренние искажения,
- может давать советы, основанные на «манипулятивной» информации,
- а потом менеджер, доверяя ассистенту, принимает решение на неверных основаниях.

То есть негатив в том, что ИИ без «внимательности к мотивам» становится ретранслятором корпоративного самообмана.


💬 Что это значит для нас?

👉🏼 В будущем «внимательность к мотивам» (motivational vigilance) станет новой метрикой качества ИИ,
рядом с factuality, reasoning и alignment.
👉🏼 А промпт-дизайн, делающий мотивы источников явными, - ключ к надёжным агентам.

Ну если решите почитать сами, то вот вам отборнейших 40 страниц😉

Пока я был в командировке ребята из издательства Питер прислали мне топовую книжку почитать ❤️

Менеджер среднего звена - самый несчастный зверь корпоративной иерархии.

Вот такая вот история, что на мой скоромный взгляд - менеджер среднего звена в нашем корпоративном зверинце самая тяжелая участь.

Он крутится как белка в колесе, пытаясь удержать и мотивировать команду, делая вид, что он принимает хоть какие-то решения.
Он должен думать про стратегию, тактику, операционку…
На самом же деле - любое свое решение он валидирует с вышестоящим менеджером.
Знаете как понять, что вы принимаете решения настоящие?

Если вы на вход получаете бюджет и цели по заработку денег/экономии, а на выход отдаете состав команды (любой, как сами решите), нужный набор инфраструктуры и прочее.

Грустно стало? Не то слово…
Сейчас еще больше всем придется себя жалеть!

И вот зарубились мы ту с Женей Антоновым однажды «не на жизнь, а на смерть».
Говорю я, что менеджер - заменяемая AIем профессия.
Вы воскликните, ой, да никогда!

А давайте посмотрим фактам:
1.
МакКинзи - те самые ребята, кто за пару миллионов в день рассказывают нам, как правильно работать (короче, квинтенсенция менеджмента) вошли в ТОП в мире по интенсивности использования AI (см.картинку в посте).
И поверьте, эти ребята точно знают, что делают😉

2.
В чем состоит большинство задач менеджера?
Если метрика падает - поставь задачу экспертам ее поднять.
Если метрика растет, а должна падать - поставь экспертам задачу ее направить вниз.

Вы скажите: «нет, мы так точно не делаем!Все сложнее!!!»
Не сложнее, простите.

Просто вы примеряете на себя, а я уверен, вы тут умные, хорошие, эмпатичные менеджеры.
Но большинство не такие.

3.
Вы скажите: «Да никто никогда не будет слушаться компьютер!»

Человек легко слушается «компьютер».
Это дрессируемый навык и мы к нему все легко адаптируемся. Для этого достаточно, чтобы мы системно на протяжении какого-то времени видели, что значимое число (95+%) раз, в которых компьютер будет прав.

Не верите?

А вы за калькулятором проверяете?😉
Окей, про калькулятор это шутка.
А как на счет:
автопилота в авиации?
Навигатора?
Кредитного скоринг, антифрода?
АБС в машине?

4.
Уверен, уже наблюдается во многих корпорациях, когда число Донбара (количество подчиненных у 1 менеджера) растет, потому что контроль упрощается.


Страшно? Ну немного сосет под ложечкой?

Ну давайте поможет друг дружке и поймем, что тогда у нас останется?

А у нас остается контекст и понимание человеческой природы.
Вот именно эти навыки и нужно качать!
Помните, в понедельник писал, что LLM не понимает, когда люди манипулируют?
И не научится, пока мы не отдадим туда весь контекст своих мыслей.
Вот тогда окончательно менеджеры перестанут быть нужны.

Короче, еще больше учитесь эмпатии, учитесь удерживать в голове как можно больше контекста, учитесь выстраивать социальные связи.

И помните, что вот вас не заменить, потому что вы тут собрались лучшие из лучших!

Вы сами че, думаете?

❤️ - заменит
🔥 - мы еще поборемся
🐳 - пока пытаемся найти естественный интеллект)

Тут дождь пошел у нас и все сразу начали жаловаться.

А как на счет дождя на солцне😉

Мало кто знает, но я чуть не стал астрономом)))

Так что, почитать Сурдина (у него классные книги) или глянуть его лекции люблю еще с 9 класса☺️

На Солнце идёт дождь, и учёные наконец поняли как

Да, вы всё правильно прочитали — на нашей звезде регулярно идут дожди. Правда, вместо воды с неба падают гигантские капли раскалённой плазмы.

Холодные и тяжёлые сгустки материи конденсируются высоко в солнечной короне и обрушиваются вниз со скоростью сотни километров в секунду. Годами астрономы ломали головы над загадкой — как эти плазменные ливни возникают так быстро во время вспышек. И вот команда из Гавайского университета взломала код "солнечной погоды".

Секрет крылся в неправильных моделях. Все существующие симуляции считали, что химический состав короны постоянен везде и всегда. Будто Солнце — это идеально перемешанный коктейль. Но реальность оказалась куда интереснее: концентрация элементов меняется и в пространстве, и во времени, особенно во время вспышек.

Аспирант Люк Бенавиц с коллегами модернизировали симулятор HYDRAD — программу, которая моделирует потоки плазмы вдоль магнитных линий Солнца. Вместо статичного состава они позволили элементам с низким потенциалом ионизации свободно перемещаться и накапливаться. Команда получила результаты.

Вот как рождается солнечный дождь. Горячая плазма вырывается из нижних слоёв Солнца — процесс называется хромосферным испарением — и устремляется вверх по магнитным петлям. По пути большая часть петли теряет тяжёлые элементы, но на самой вершине арки происходит обратное — их концентрация резко растёт. Избыток железа и других металлов усиливает радиационные потери именно в этой точке.

Плазма на вершине петли остывает катастрофически быстро, конденсируется в капли и падает обратно на поверхность. Весь процесс занимает минуты вместо часов, как предсказывали старые модели.

@nezemnoy_telegram

#пятничное

❤️ - если не вывозишь и надо поддержать
🔥 - если ты горишь и все горит
😱 - в смысле завтра на работу? Вы там совсем что ли!!!

Вчера я открыл для себя лучшую игру в мире - папа-холст!

Папа лежит, на нем все рисуют, папа отдыхает!

Есть ли минусы? Незначительные)

Должен был быть человек-паук, но девочки устали и вышел дедпул 🤣

Product Growth Strategy Playbook

Так-с, я тут наткнулся на крутецкий док про стратегию!

💡 Суть
Плейбук - это инструкция для тех, кто понял:
"Мы же не можем просто добавлять фичи и называть это стратегией."
Бэклог - это история твоих компромиссов,
а стратегия — это история твоих выборов.

Пример: команда Cloud Platform тратит месяцы на «поддержку всех сценариев»,
вместо того чтобы выбрать один - разработчик создает прод-готовый сервис за день.
И вот это уже стратегическая ставка.

⚙️ Структура (и немного боли)
Context & Bets - где ты вообще находишься и зачем живёшь: Run / Grow / Transform.

Run - удержание стабильности. Пример: команда Billing сокращает ручные операции на 80%, чтобы высвободить 2 FTE и ускорить закрытие месяца.

Grow - масштабирование ядра. Пример: PAAS добавляет CLI и шаблоны сервисов, чтобы скорость старта новых проектов выросла в 3 раза.

Transform - смена игры.
Пример: «Платформа пеиестала быть инструментом для инженера, а стала сервисом для РО, позволяющим в 3 клика создать прототип».

Vision - не лозунг «мы меняем мир», а состояние, которое можно измерить.

Пример: «через два года 70% разработчиков деплоят без тикетов и без чьего-либо участия, NPS DevX выше 60, SLA платформы 99.95%».
Вот это - видение. Короткое, измеримое, вдохновляющее и без буллшита.
———————
Strategy Map - формула: Direction → Goal → Metric → Tactics.

Пример: «Уменьшить Time to Market (Direction) → довести median time до 1 дня (Goal) → считать время от репозитория до прода (Metric) → внедрить сервис-шаблоны и auto-QA (Tactics).»
Всё. Понятно и измеримо.

Execution - здесь стратегия превращается в результаты, а не в «релиз-ноты».
Пример: не «мы запустили новый портал мониторинга»,
а «мы сократили время на локализацию деградации с 1 часа до 8 минут».
Разница колоссальная.
—————
🔩 Любимые инструменты (и как ими пользоваться на самом деле)
SCQ(A): Situation – Complication – Question – (Answer)
Ты садишься с командой и не обсуждаешь «почему всё плохо»,
а формулируешь конкретный вызов.
Пример: «Сейчас запуск нового сервиса занимает 3 дня (S). Команды обходят пайплайн вручную, чтобы ускориться (C). Как сделать деплой за 15 минут без тикетов (Q)? → Создать Golden Path с шаблонами и CLI-деплоем (A).»
Это дисциплинирует мышление: теперь не обсуждаем «всё подряд», а решаем одну задачу.

RGT - Run / Grow / Transform
У каждой команды должно быть честное определение своей стадии.
Пример: команда DBAAS долго пыталась «инновировать», пока не признала, что сейчас её миссия - Run, то есть автоматизировать и стабилизировать ядро.
Через квартал 80% тикетов закрываются автоматически.
А вот команда Internal Tools выбрала Grow: вложилась в developer onboarding и за полгода удвоила adoption платформы.
Главная сила этого инструмента - он заставляет признаться себе, где ты реально, а не где хочется быть.

GEM-фокус - Growth, Engagement, Monetization
Ты не можешь улучшать всё сразу.
Пример: Slack в 2015 выбрал Engagement - не рост, не деньги, а глубину использования.
И вся стратегия была построена вокруг «как сделать, чтобы пользователи возвращались».
А потом уже пришёл рост и монетизация.
Если у тебя внутренняя платформа - скорее всего твой GEM-фокус сейчас Engagement: сделай так, чтобы разработчикам реально хотелось использовать твой продукт.

Killer Features (D-D-M): Delight, Defensibility, Monetization
Это фильтр против фич-инфляции.
Пример: у Figma три killer-фичи - real-time collaboration (Delight), community templates (Defensibility) и paid teams (Monetization).
Всё остальное - приятный шум.
Для платформы это может быть: «CLI-first experience», «observability by default» и «встроенные cost-метрики».
Если твоя фича не попадает хотя бы в один из D-D-M - она лишняя.

Vision Canvas
Не формулируй миссию - рисуй картину.
Пример: «Сегодня запуск нового сервиса требует 4 часа и 3 человека. Через год — 15 минут и один человек. Ключевые барьеры - ручные approvals и разрозненные пайплайны. Наша ставка - единый Golden Path + CLI + auto-approvals.»
Становится сразу видно, где ты, куда идёшь и что мешает.

Документ реально офигенный, без булшита!

Vision Canvas — это не документ, а инструмент синхронизации мозга команды.

Outcome-based Roadmap
Пожалуй, мой любимый.
Пример: вместо «Q2 — добавить Terraform-модуль», пишешь «Q2 — сократить среднее время инфраструктурного тикета с 3 часов до 20 минут».
Всё. Теперь это цель, а не фича.
Такая дорожка живёт не в Jira, а в сознании команды — и связывает действия с измеримыми эффектами.

🧠 Кейсы, которые цепляют
Spotify — сделал ставку на «время внимания пользователя», а не на музыку. Отсюда подкасты, соцфичи и свой рекламный рынок.
Notion — перестал быть «заметками для гиков» и стал платформой для знаний, где каждый документ может стать продуктом.

❤️ Что реально цепляет
Плейбук не про «слайды с миссией»,
а про выборы, которые делают стратегию управляемой.
Тут есть чек-листы, типовые ошибки и форматы, которые можно пройти за день и получить план, с которым не стыдно идти на инвесткомитет.

🚀 Как применить завтра
Утром собери SCQ, выбери RGT.
Днём — проведи мини-Портера и выбери 2–3 killer-фичи.
Вечером — заполни Vision Canvas и напиши Outcome Roadmap.
А ночью — посмотри на всё это и вычеркни половину.
Потому что стратегия — это не «что добавить»,
а «что перестать делать».

Че у вас там?
🔥 - есть стратегия
🐳 - бэклог дривен девелопмент
❤️ - как начальник скажет-девелопмент