Перед тем как продолжать список инструментов ИИ, нужно было разобраться с данными.

Базовый слой — это наблюдаемость и фабрика данных.
Наблюдаемость фиксирует текущее состояние инфраструктуры.
Фабрика данных объединяет данные приложений и сервисов в единый контур.
Так формируется основа для анализа и управляемости.

Следующий шаг — обработка данных через два технических инструмента:
• топологию, которая описывает связи между системами;
• временные ряды, отражающие динамику изменений.

Внутри топологии ключевую роль играет ресурсно-сервисная модель.
Она показывает, какие ресурсы обеспечивают конкретные сервисы и какие зависимости формируют цепочку предоставления услуг. Благодаря этому топология становится операционной и пригодной для аналитики.

Совместное использование топологии и временных рядов позволяет выстроить процесс RCA — выявления корневых причин инцидентов.
Есть структура зависимостей, есть последовательность событий, есть возможность точно определить исходное нарушение и его влияние.

После этого можно переходить к инструментам ИИ. В ИТ-сервисе применяются:
• автоматическое выявление аномалий;
• корреляция событий и автоматическая диагностика;
• предсказание инцидентов и деградаций;
• интеллектуальная маршрутизация обращений;
• генерация ответов на основе корпоративных знаний (RAG);
• кластеризация обращений и логов;
• оптимизация планирования работ и загрузки команд.

Эти инструменты усиливают сервисную модель, повышая скорость диагностики и устойчивость инфраструктуры.

Энергия организации — это доверие, а не бюджет

Бюджет даёт мощность.
Доверие — движение.

Это хорошо видно в данных: исследования PwC и Our World in Data показывают устойчивую связь между уровнем межличностного доверия и ВВП на человека. Там, где люди отвечают «большинству можно доверять», экономика работает быстрее — меньше барьеров, меньше трения, больше созидания.

В компаниях происходит то же самое.
Процессная сервисная модель даёт предсказуемость, но часто забирает скорость. Согласований становится больше, чем улучшений.

Продуктовая модель живёт по другим законам: много субъектов, распределённая ответственность, решения принимаются рядом с фактом. Гипотезы проверяются быстрее, обратная связь превращается в действие, а доверие становится рабочим инструментом, а не культурным лозунгом.

Не тратятся силы на доказательство права действовать.

Наблюдаемость вместо контроля

Есть давняя управленческая привычка — если что-то идёт не так, значит нужно «усилить контроль». Это наследие дисциплинарных практик, о которых писал Мишель Фуко: порядок поддерживается через надзор и санкции. Работает, но оставляет после себя напряжение и осторожность.

Никлас Луман рассматривал систему иначе: она живёт за счёт прозрачных потоков информации. Чем яснее контур обратной связи, тем меньше поводов для домыслов и хаоса.

В реальной работе всё проще. Команда, у которой на планёрке есть нормальный дашборд — понятные цифры, текущее состояние, динамика — обычно движется быстрее и спокойнее. Не потому что кого-то проверяют, а потому что видно, что происходит.

Контроль создаёт ожидание наказания. Наблюдаемость создаёт ясность. И в ясности люди действуют раньше, чем проблемы успевают набрать силу.

Продолжая тему наблюдаемости...

Есть бизнес‑модели, которые изначально построены на эксплуатации неэффективности контроля:

1. Оператор ИТ‑услуг

Оператор зарабатывает на том, что у него всё измерено и видно:

- есть оферта с каталогом понятных услуг, тарифы, биллинг вместо «чёрного ящика ИТ»;
- метрики по инцидентам, доступности, скоростям реакции;
- онлайн‑дашборды для клиента вместо бесконечных проверок.

Контроль заменяется на биллинг.

2. ИТ‑платформа

Платформа соединяет множество участников по единым прозрачным правилам:

- открытые API и стандартизированные интерфейсы;
- видимость действий и результатов для каждого агента;
- автоматические последствия через метрики, а не ручной надзор.

И оператор, и платформа растут за счёт того, что всем всё видно — и поэтому меньше энергии по контролю.

В общении с ИИ риск убедительной неточности становится почти домашним питомцем. Он ходит рядом, трётся о ноги, иногда мурлычет. И самое неприятное — он симпатичный. Его хочется погладить и поверить каждому слову

Вещи становятся ценными в рамках нашего опыта и отношения к ним. Чем больше усилий — тем больше уважения. Книга, написанная в мучениях, кажется ценнее лёгкой заметки. Кружка — просто кружка, пока не разобьётся. Тогда это уже «та самая, незаменимая».

С ИИ этот договор ломается. Он отвечает без видимых усилий. Пара секунд — и готово. Я смотрю и понимаю: не напрягался, значит, и ценности мало.

Но парадокс в том, что эти «ничего не стоящие» ответы уже влияют на нашу жизнь: по ним мы учимся, выбираем товары, курсы, решения в работе. Мы не ценим — а платим по счёту временем, нервами и иногда здоровьем.

Старый принцип «уважение в обмен на усилия» больше не работает.

Приходится учиться новому:
уважать не усилия, а последствия. Не того, кто мучился, а то, что реально может влезть в мою жизнь.

Не обязательно уважать ИИ. Но если я позволяю его ответу на себя влиять — мне придётся уважать хотя бы этот факт.

Нужен новый договор - что мы теперь уважаем, когда не видим в этом усилий

Написал статью в блоге компании BITOBE

Архетипы ИТ кэптивов

https://blog.bitobe.ru/article/arhetipy-keptivnyh-it-kompaniy-zachem-oni-nuzhny-i-kak-imi-polzovatsya/

ИТ перестаёт быть детерминированным.

Сегодня поведение ИТ более менее предсказуемое.

Процессы — линейные.
Системы — дискретные.
Ошибки — повторяемые.
Менеджмент занимается управлением отклонениями от нормы.

Детерминизм дает контроль: если прописать регламент, стандартизировать инцидент и построить SLA — система будет работать.

ИИ принесет стохастичность.
Поведение перестанет быть стабильным.
Ответы будут вероятностными.
Причины — многослойными.
Воспроизводимость — относительной.

Потребуется новая логика управления ИТ.

Если сегодня ИТ-руководитель спрашивает:
«Сколько времени заняло устранение?»
то завтра он будет вынужден спрашивать:
«Что повлияло на поведение системы?»

Вместо линейных процессов появляются контуры: данные, модель, предсказание, корректировка.

А всё это — в динамике, где каждое действие меняет саму систему.

Старые методы начинают давать сбой:
• регламент не успевает за изменением модели,
• SLA не измеряет качество, когда ответы вероятностные,
• инцидент не повторяется — ошибку создали данные, которых больше нет.

ИТ начинает вести себя как живая система.
И ей нужен другой тип управления:
не контроль отклонений, а понимание логики поведения.

Как незаметно мы попали в киберпанк — даже даты не отметили. Просто жили себе, пока технологии тихо пододвигали стул поближе.

Ещё вчера календарь скромно висел на стене. Сегодня он пишет мне сам: «У тебя важная встреча». Такое чувство, что он стал совестью, только без права на сон.

Колонка спрашивает про настроение.

Город тоже изменился. Камеры смотрят внимательнее преподавателей, реклама узнаёт быстрее друзей, а турникеты в метро встречают по лицу — строго, без сантиментов.

Телефон давно стал дополнительным органом чувств. Часы — личный врач с навязчивым характером. Навигатор — родственник, который знает, куда идти, и не терпит возражений.

Просто мы вошли в киберпанк так же, как в понедельник входят на работу — тихо, с лёгкой усталостью и без лишних вопросов.

Есть еще мысль: раз уж мы тихо переехали из эпохи детерминизма в эпоху управления поведением, пора бы корпорациям и компаниям задуматься о Конституции для ИИ-агентов.

Слово «Конституция» звучит громко и может слегка комично. Но, возможно, это единственная адекватная метафора сегодняшнего положения. Мы сами не знаем, во что выльется массовое присутствие ИИ-агентов.

Вот идеи для такой Конституции:

1. Границы мандата
Что разрешено оптимизировать, менять, закупать, предлагать? А что категорически запрещено

2. Прозрачность работы
Как агент отчитывается за свои действия? Логи, объяснимость, протоколы действий дают инструмент анализа и контроля качества решений. Любое вмешательство должно быть воспроизводимым и объяснимым.

4. Правила эскалации
. Когда агент обязан усомниться в себе и поднять флаг: «тут странно, решайте сами». Куда он должен стучаться, если сталкивается с конфликтом интересов, этическим риском или просто ситуацией "пахнет жареным, но красиво сформулировано".

5. Механизм обновления правил
Как часто мы сами готовы переписывать эти основы. Кто вносит поправки: совет директоров, команда продукта, случайная инициативная группа? Как фиксируется опыт — ошибки, инциденты, откровенно глупые решения модели — и как он превращается в новые ограничения и принципы.

Интересно, в вашей компании или команде какие первые три пункта вы бы вписали в такую Конституцию — про ценности и границы?

Сейчас все дружно поднимаем производительность с помощью ИИ. Подняли. Стоим, радуемся.
И тут — неприятный момент.

А дальше-то что?

ИИ работает - вопросов нет. Мы работаем помедленнее — подтормаживаем, выдаем задания. И вдруг выясняем:
если ИИ выключить, никто не помнит, как всё это делалось вручную.
Кнопки есть, головы — в отпуске.
И главный вопрос:
кто будет работать вместо ИИ?
Специалистов старой школы нет, новой — похоже и не будет.

В итоге производительность выросла,
а зависимость — выросла ещё выше.
Красиво живём.
Главное — не отключать. Потому что если отключить - то ой-ой-ой.

Я ухожу с роли CEO и впервые за долгое время ловлю паузу.

Мне понятно, что старый способ быть в системе завершился, а новый еще формируется.

За этот период я лучше понял себя как управленца. Мне важно создавать правила, внутри которых другим становится проще думать и действовать. Архитектура, доверие, открытость. Когда это появляется, система начинает работать. Когда этого нет, любые достижения больше похожи на временные или на имитацию.

Зрелость компании измеряется не отчетами. Она в том, как люди спорят, как признают неопределенность, как принимают сложные решения без попытки спрятаться за формальности. Если среда позволяет такие разговоры, у нее есть будущее.

Еще одно наблюдение про роль. Со временем позиция перестает быть источником развития. Она становится инструментом поддержания достигнутого состояния. Для системы это нормально. Для меня — сигнал двигаться дальше. Не вверх и не в сторону. Вглубь.

Сегодня меня больше интересуют вопросы, чем ответы.
Как управлять сложными системами, которые постоянно меняются.
Как ИИ меняет саму природу управленческих решений.
Как проектировать организации, где мышление важнее функций.

Планы есть. Они связаны с большими системами, архитектурой управления, технологиями и смыслами. Формат роли вторичен. Направление важнее.

Этот этап завершен спокойно.

С уважением к людям и к пройденному пути.

Следующий этап уже начался, просто еще без названия.

После моего предыдущего поста я получил массу тёплых слов — за это вам огромная благодарность.

Сегодня внимание — один из самых ценных активов. За него идёт невидимая и жестокая борьба. Его пытаются захватить все: от крупнейших корпораций до небольших ИП. Его требуют на работе и дома.

Заходя в кафе, мы видим людей, уткнувшихся в телефон. На конференциях многие смотрят не на сцену, а в экран. Приходим домой — и продолжается борьба за внимание: мы боремся за внимание близких, а дети борются за наше внимание.

В мире, где все что-то хотят от нашего внимания, вы отдали часть своего — мне.

И за это я благодарен вам вдвойне.

А тем временем вышла еще одна моя статья в блоге BITOBE. https://blog.bitobe.ru/article/upravlencheskaya-evolyutsiya-pochemu-izmeneniya-v-kompaniyah-provalivayutsya-ili-o-lichnom-smysle/

В ней я постарался описать свой опыт управления изменениями.

Волею судьбы подписан на замечательный блог Ирины Кузьменковой https://t.iss.one/upstep
Прочитал сегодняшние посты про то, что сейчас нужно сидеть и не дергаться)
Очень рациональные советы, но в книгах по саморазвитию пишут обратное: кризис — время возможностей, слушай себя, иди за мечтой и т. п. Кто говорит неверно?
Я думаю все пишут верно.

Первое. Риск и неопределенность часто путают. Риск считается, неопределенность живет вне моделей. В системных кризисах доминирует неопределенность. Совет «рисковать» в такой фазе означает действовать без карты.

Второе. Кризис создает возможности, но с лагом. Сначала идет разрушение старых конструкций, потом расчистка, потом появляются точки входа. Большинство людей начинают дергаться в первой фазе, когда возможностей еще нет.

Третье. Советы «действуй смело» пишут люди, которые либо пережили кризис с подушкой, либо описывают выживших. Про тех, кто рискнул и исчез, книги не пишут.

Четвертое. «Сидеть и не дергаться» не равно пассивность. Удерживать позицию, сохранять ресурсы, наблюдать, учиться, собирать сигналы. Готовиться.

Прочитал статью CNCF о построении observability-платформы на OpenTelemetry и стеке LGTM.

https://www.cncf.io/blog/2025/12/16/how-to-build-a-cost-effective-observability-platform-with-opentelemetry/

В статье хорошо видно, что меняется сама управленческая модель эксплуатации ИТ.

Классическая схема
мониторинг - пороги - тикет
ориентирована на фиксацию уже произошедших отклонений. Она плохо масштабируется, требует ручной настройки и запаздывает относительно реальных проблем.

Современная схема выглядит иначе:
наблюдаемость - единая фабрика данных - прогнозирование событий.

Наблюдаемость рассматривается как источник структурированных данных о поведении системы. Логи, метрики и трассы собираются по стандарту OpenTelemetry и используются для аналитики и автоматизации.

В кейсе CNCF показано:

• переход на OpenTelemetry и стек Loki, Grafana, Tempo, Mimir;

• снижение совокупной стоимости observability примерно на 72%;

• полное покрытие всех сред, включая production и non-prod;

• отказ от vendor lock-in;

• архитектура, готовая к использованию AI для анализа и прогнозирования.

Думаю, что сейчас открывется окно возможностей для российских компаний по переходу на новую модель управления инфраструктурой.

Наткнулся на отчёт DORA — DevOps Research and Assessment.
Большое исследование про то, как сегодня реально работают инженерные команды и от чего зависит их результат.
https://dora.dev/research/2025/

Отчёт больше 140 страниц. Его можно читать целиком, а можно сначала пройтись по ключевым выводам и уже потом углубляться в нужные места. Можно загрузить в ИИ, но это вполне подходит как помощник по навигации, а не как замена чтению.

Больше 90% респондентов используют ИИ в работе. В отчёте хорошо показано, как это отражается на скорости, стабильности и качестве.

Но мне в нём важнее другое наблюдение.

Похоже, запрос к ИТ-специалистам тихо, но заметно меняется.
Меньше ценится знание конкретных инструментов.
Больше — умение собрать из них работающую систему, держать архитектуру в голове и отвечать за продукт целиком.

Код это база, усиленная ИИ, а не главное отличие специалиста.

Ценность смещается в сторону системного мышления, понятных границ ответственности и способности доводить решения до результата.

Примерно об этом же сейчас говорят и в профессиональных обсуждениях — в тех же ветках Reddit: меньше разговоров про фреймворки, больше про архитектуру, владение и последствия решений.

Есть практическая идея: считать удельный цифровой след на единицу продукции.

Не объём ИТ как таковой, а сколько данных, телеметрии, API-вызовов и вычислений требуется для выпуска одной тонны продукции.

Ключевой интерес — динамика показателя.
Растёт или снижается цифровой след на тонну и по каким причинам.

Рост может означать появление полезной аналитики и моделей.
Снижение может означать оптимизацию или потерю наблюдаемости.

Управленческая задача — отделить полезные сигналы от цифрового шума.
Оставить данные, которые реально влияют на выпуск, качество и безопасность.

Отдельный вопрос — каптив.
Что здесь является единицей продукции?
— пользователь
— сервер
— виртуальная машина
— приложение
— транзакция
— сервис по подписке

Пока нет выбранной единицы, цифровой след нельзя сравнивать и управлять им.

А какой у вас удельный цифровой след на единицу продукции — и растёт он или падает?

Читаю книгу Метафизика развития Андрея Теслинова https://www.teslinov.ru/?p=6485. Там аккуратно напомнен закон минимального разнообразия, сформулированный У. Р. Эшби ещё в середине прошлого века.

Суть закона — управлять можно только тем объектом, который проще, чем система управления. Минимальное разнообразие — базовое условие управления. Если система богаче по состояниям, связям и сценариям, чем управленческий контур, управления не происходит. Происходит имитация.

И тут сразу всплывают знакомые кейсы. В компанию приходят люди, которые внутреннюю логику бизнеса не знают. Они не понимают, где возникают решения, где накапливается неопределённость, где система сама себя стабилизирует. Дальше следует попытка упростить реальность до масштаба собственной картины мира. Сократить. Разрезать. Унифицировать. Классика жанра — «взять всё, да и поделить».

Это выглядит как наведение порядка, но по факту происходит снижение разнообразия управления при неизменной сложности бизнеса. Система перестаёт слушаться. Решения запаздывают. Побочные эффекты растут. Ответом становится ещё больше регламентов и ещё меньше понимания.

Управление сложными организациями требует управленцев с более сложной моделью мира, чем сама организация. Не умнее в бытовом смысле, а богаче по различиям, сценариям и языкам описания. Иначе остаётся только упрощать реальность до точки, где она перестаёт работать.

Вариант 1. CEO занимается управлением

Каждый квартал CEO:
- лично утверждает портфель проектов;
- балансирует бюджеты между функциями;
- разбирает инциденты на комитетах;
- вводит новые KPI, когда старые не работают.

Вариант 2. CEO «занимается развитием»

CEO объявляет:
- трансформацию;
- продуктовый подход;
- клиентократию;
- культуру ответственности.

Создаются программы, офисы изменений, дорожные карты.

Вариант 3. CEO проектирует среду

CEO делает несколько конкретных архитектурных шагов:

1. Меняет экономику решений
Бюджет и P&L привязываются не к функциям, а к продуктам или сервисам.
Решение о развитии принимается там, где возникает эффект, и там же остаётся ответственность.

2. Сдвигает границы власти
Команды получают право менять архитектуру в заданных рамках без согласований наверху.
Запретов мало, но они жёсткие и прозрачные.

3. Встраивает обратную связь в систему
Метрики отражают не выполнение планов, а поведение пользователей и устойчивость сервиса.
Плохие решения становятся видны быстро и локально.

4. Создаёт необратимости
Старые контуры управления демонтируются. Назад дороги нет.
Люди вынуждены адаптироваться, потому что иначе система не работает.